研究目的與問題

根據前述的文獻回顧，本研究有兩個目的。其一為檢驗探究相關的好奇心是 否與學生的探究能力有關連以及學校實驗課的投入是否會對這個關聯產生中介 影響；其二為探討學生的正式與非正式學習經驗如何影響前述相互影響之好奇心 與實驗室投入之間的關係。為了探討這些研究目的，本研究透過結構方程模式 (structural equation modeling，簡稱 SEM)來分析學生在多媒體導向的探究能力評 量的表現，並從他們所回答的背景問卷中取得科學好奇心、實驗室投入與兩種學 習經驗的資料。

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根據上述之研究目的，衍伸出三個研究問題：(1)是否學生的探究相關的好奇 心會與其探究能力有關連？(2)是否學生探究實驗的投入在探究相關的好奇心與 探究能力之間具有中介效應？(3)是否學生的正式與非正式的學習經驗會透過探 究相關的好奇心影響他們在探究實驗中的投入？透過學習經驗、好奇心、投入與 探究能力表現之間關係的檢驗，本研究結果所提出之結構模式將針對當前高中學 生之好奇心驅動學習以及科學的探究學習歷程提供一個完整的圖像。

第二節 理論模式

透過整合前述文獻回顧和研究目的所關心的構念，特別針對科學學習經驗、

探究相關好奇心、實驗室投入與學生的探究能力表現以及這些因素之間的關係設 立假說進行探討，綜合這些假說本研究提出一個待檢驗的理論模式，如圖 3-2-1 所示。依據所建立的假說，本理論模式具有兩個分析焦點，來進行研究目的探討。

圖3-2-1 理論模式 1：科學學習經驗、科學好奇心與實驗室投入對探究能力的 影響模式

首先，著重於探究相關的好奇心、探究相關的實驗投入與探究能力三者之間 的相互影響的關係。在這關係中，好奇心與實驗投入對探究能力的關聯將會分別 被檢驗並且實驗投入的中介角色也將會被探討，即為本研究將探討持有較高的探

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究相關的好奇心之學生是否具有較高層次的探究能力和具有較多的探究相關的 實驗投入。其次，在確認好奇心驅動投入與探究能力表現後，本研究欲探討的第 二個焦點為正式與非正式科學學習經驗在整個理論模式中的關係。故此，本研究 將著重於兩種科學學習經驗如何影響學生在學校的實驗室投入，以及是否這個影 響關係會受探究相關的好奇心所中介。

為了探討上述的理論模式及其關係，本研究以結構方程模式 (SEM)透過 1,099 名 11 年級的學生的施測資料來檢驗理論模式的適配程度及這些變項之間 的路徑關係。下節中將提供更為仔細的說明來描述本研究所使用之研究方法。

第三節 研究方法

以下本節分別就研究對象、探究實作能力評量設計、測量工具以及資料分析 等項度加以論述。用以說明本研究之研究進行概要；並於下列段落分別詳述之。

研究對象與抽樣方法

本研究的抽樣方式係採取二階段的分層隨機抽樣的抽樣設計，分別從臺灣北 區的三所城市(包含台北市、新北市以及基隆市)之 78 所高級中學進行參與學生 的抽樣。第一階段，係從民國101 學年度之基本學力測驗考試百分等級 (Percentile Rank，簡稱 PR 值)分布中，依各校之 PR 值排序後分為 7 個階層；並分別從每一 階層中抽取一至兩校，以求每一階層所抽樣的班級及人數相當且符合理論推估之 預測人數。在第二階段的抽樣中，再從每個受試學校的 11 年級中選取三到四個 班級進行施測。藉由上述的抽樣設計可以透過母群人數比的加權方式，有效地將 本研究的研究結果推估至整個全國高中學生的母群，以消彌抽樣誤差的存在。

藉由上述的抽樣設計共有1,099 名 11 年級的學生參與本研究的施測。其中，

由於本研究的施測資料包含兩個部分，其一為將進行結構方程模式估計之背景問 卷；另一為將以試題反應理論估計之多媒體導向探究能力評量的作答。由於兩份 資料均需轉化成潛在變項以相互比對，故將剔除在背景問卷或多媒體導向探究能

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力評量兩份資料中有一缺漏的學生。因此，最後進行本研究資料分析的樣本人數 為1,090 位來自臺灣北區的 11 年級學生。

多媒體導向探究能力評量設計 (一) 試題設計(試題內容)

本研究之探究實作能力評量係根據 Kuo 等人 (2015)所發展的科學探究能力 之多媒體導向探究能力評量 (multimedia-based assessment of scientific inquiry abilities，簡稱 MASIA)。該評量發展主要是用以測量中學生探究能力，其中涵蓋 四個探究能力─提出問題、設計實驗、分析資料以及形成解釋四項探究能力；而 其學科內容橫跨四大領域─物理、化學、生物與地科四個學科。除了MASIA 已 具有良好之信度與效度是本研究選取該評量之26 個任務共 101 個試題作為題庫 的原因之一。此外，更重要的因素為，此種多媒體導向的電腦化測驗不僅可以提 供有效的測驗管理與資料處理外，更可以真實的評測到學生所習得之複雜能力，

例如：問題解決能力與探究能力。

MASIA 的多媒體試題主要是以提供豐富的情境任務為主，透過靜態的圖片、

照片與動態的動畫、影片等視覺化的表徵來取代大量的文字描述；並以模擬實驗 的互動操作來讓學生充分的展現其探究實作的能力，藉此呈現學生日常生活周遭 可能遇見的問題情境 (Kuo et al., 2015)。圖 3-3-1 即呈現一試題範例，首先試題 題幹提供月蝕現象的真實情境之描述，並要求學生透過改變模擬相機之光圈大小 與快門速度，來找出影響照片明亮程度的關係並藉此回答相關子題。

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圖3-3-1 MASIA 之試題範例 (二) 題本設計

為能有效地進行試題的管理與作答的收集，本研究的評量試題採取平衡不完 全區塊設計 (Balanced Incomplete Block，簡稱 BIB)，如表 3-3-1 所示。即是將試 題分成不同的複本測驗進行施測，再由等化的過程將測驗成績放置於同ㄧ個量尺 上，以方便進行比較受試者的能力並達到個別受試者能力估計的目的。

首先，將MASIA 題庫中的 26 個任務中的 101 個試題分成六個不同的題群，

即為表中區塊A、區塊 B、區塊 C、區塊 D、區塊 E 以及區塊 F。其中，區塊 A 係以其試題情境的難易程度與當前國中課程內容較為相近者，故無高中學生進行 施測；而區塊F 則是其試題情境的難易程度與當前高中課程內容較為相近者，故 可僅有高中學生進行施測。在區分好六個試題群組後，其次，將適合高中學生進 行作答的區塊B 至區塊 F 之五個題群，依前後區塊方式組合成一個施測的題本。

最終，得到本次測驗之六個題本。而每次進行施測時，則所有受是學生以隨機指

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派的方式接受一個題本的測驗。

透過BIB 的設計，具有三個優點提供本研究之施測試題的管理與學生作答的 收集。第一，透過不同題本間作為連結之題群重疊設計可以提供試題參數的估計 (Gonzalez & Rutkowski, 2010)；第二，藉由不同題本的設計，學生至多只需在 80 分鐘內回答一個題本約40 個試題而毋須回答整個題庫的 101 題，可以節省施測 時間卻具有同等效果；第三，以前後區塊的方式組合題本，讓每一區塊可以同時 出現在題本前後位置，可達到控制試題位置所可能導致的效應存在。例如：可以 避免練習效應而導致後面試題變簡單；或是疲勞效應導致後面試題變難。

表3-3-1 平衡不完全區塊之題本設計

題本編號 題群編號 施測學生人數 11 年級

1 A ^a B 0

2 B C 219

3 C D 213

4 D E 218

5 E A 0

6 E F ^a 220

7 F B 220

總數 1090

備註：^a題群A 係以其試題情境的難易程度與當前國中課程內容較為相近者，

故無高中學生進行施測；而題群F 則是其試題情境的難易程度與當前高中課程 內容較為相近者，故可僅有高中學生進行施測。

測量工具

本研究的施測流程如下，每名受試學生在進入 MASIA 之線上平台進行探究 能力測驗的作答之前，會被要求先填寫 21 題的背景資料以及科學相關問卷 (見 表3-3-2)。其中除了基本的背景資料外，主要用以搜集受試學生的個人資料；包 括19 題的科學相關問卷(包含探究活動相關的好奇心予科學活動相關投入狀態等 問卷試題)，主要是藉這些問卷試題作為測量指標用以搜集本研究所假設之理論

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模型中的各個潛在變項。此外，由於MASIA 的線上評量之特點，因此受試學生 的探究能力表現可能會受其自身電腦經驗的影響(Scheuermann & Björnsson, 2009)。故本研究另外增加兩題(使用電腦頻率與使用行為)來蒐集學生的電腦經驗；

並做為控制變項以避免可能的干擾效果產生，而影響所估計之各個潛在變項間的 關係。

透過試題反應理論 (item response theory，簡稱 IRT)的估計方式，將受試學生 之背景資料做為背景變項，來校正所估計的學生能力 (M. O. Martin & Mullis, 2012; Mislevy, Johnson, & Muraki, 1992; OECD, 2012)；並將問卷所指涉的構念做 為理論模型之潛在變項，來估計這些潛在變項與學生探究實作能力的結構關係。

以下各段落分別描述這些測量工具及其代表之潛在變項。

(一) 探究能力

101 題的 MASIA 主要是設計來評量學生之提出問題、設計實驗、分析資料以 及形成解釋的能力。平均每個題本約46 題 (範圍在 43 題至 50 題之間)；每個學 生給予80 分鐘的時間完成其所被指派之題本。雖然每個題本包含所欲量測的探 究能力之題數與內容均不盡相同，但透過平衡不完全區塊(BIB)的題本設計後，

透過試題反應理論 (IRT)的等化過程，可以有效估計所有受試學生的探究能力，

以五個似真值 (plausible values，簡稱 PVs)表示之。

在搜集學生在MASIA 的作答資料後，所有的題本分給八位研究者進行閱卷，

在搜集學生在MASIA 的作答資料後，所有的題本分給八位研究者進行閱卷，