本研究是為了找出再行動裝置上最佳的文字背景配置設計準則，於是參照目 前市面上最熱門手機，參考顯示螢幕的解析度，並依據過去相關研究針對字體、
大小等做限制，本研究範圍說明如下：
(1)本研究文字之背景配色採用白底黑字或淺底深字之組合的正極配置 (positive polarity)，採用此配置乃是基於 Radl 的研究(Radl, 1983)以及本研究之前導 研究(吳智鴻 et al., 2011)中發現此正極配置有著較高的工作績效，及不容易使人 疲勞的特性。另外也加入反向地黑底白字之組合的文字背景配置以及色光三原色 紅、綠、藍以及紙張材質與真實的紙本，而其他有關於色彩及色差的相關研究不 在本次研究範圍內。
(2)由於行動裝置之廠牌與解析度眾多，本研究將使用目前最熱門的 iPad 做 視覺刺激物的載體，有別於其他眼動實驗使用模擬的方式，將 iPad 掛載在螢幕 上以供受測者接受實驗並操作。
(3)行動裝置受限於小螢幕的面積，使用字級大多為 12pt 之間。不過，依據 過去 Legge 的研究(Legge et al., 1985)，指出字元大小在 0.3-2∘內，能有最佳的閱 讀速度，因此本研究將探討並固定 18pt 的字級，以求得最佳的辨識度，其他字
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體大小不在本研究之研究範圍內。在字距與行距上，過去 Muter 的字距研究顯示 字距並不影響閱讀速度(Paul et al., 1992)，且不限於紙本與螢幕(John et al., 1987)，
在行距的研究上，Kolers 的研究發現行距較大的時候閱讀總時間增加，不過並不 顯著(Kolers et al., 1981)，故本研究將固定行距在字體的 1. 5 倍。
(4)受限於行動裝置之解析度、閱讀時的認知與頁面中不同的語言，字體的選 用也將被受到限制。而本研究所選用之字體為常用於智慧型手機之介面、瀏覽網 頁、軟體操作介面之黑體字，因此本研究將字體限制為黑體，至於其他字型將不 在本研究範圍內。
(5)本研究內容也一併探討個體差異的議題，於是受試者選擇男女各半，探討 在使用 iPad 閱讀或學習時，有無性別差異。並試著針對受試者之學習背景與學 歷做分類，學習背景分為以台中教育大學為主分為資訊科學、藝術設計、語文教 育三組，以及學歷分為研究所與大學部，探討學習背景與學歷是否會影響接受測 試後的成果。受試者並且具有接受矯正後正常的視力，以及沒有色盲或是腦部等 疾病。
(6)本研究只針對英文與中文等文字字體，然後數位資訊尚有其餘的形式，如 圖表、影片等，上述資訊型態的呈現方式並不在本研究範圍內。
(7)由於一般使用者在使用智慧型手機之類的行動設備時，經常同時處理多項 工作(如：行走、聽演講等)，但因本研究並不探討在多重工作下對認知負荷之影 響，且多重工作下的難易程度有可能會影響結果，及其形態非常多樣，故本研究 將固定工作環境，並減少其干擾因素。
(8)其餘的包括受測環境、室溫、等，本研究將控制相關變數，不讓其影響其 研究結果。但本研究將一併探討環境光源亮暗對於受測者之注意力與疲勞的影響。
分為亮暗兩變項，照度為 150Lux 與 10Lux。
4 1.4 研究貢獻
本研究使用腦波與眼動儀等情感運算探討在數位媒材的文字背景配置，並透 過相關儀器所提供的訊息，找出介面設計之最佳文字背景配置、背景音樂、環境 亮度，改善學生使用裝置時的因視覺引起的疲勞，提升閱讀理解能力。並提供有 意在數位媒體裝置上做開發的軟體廠商有所參考的依據，特別是使用在長時間閱 讀上，更需有著不容易讓眼睛疲勞的功效，甚至在學習上，有需要注意力，抑或 是持續的讓學習者、使用者專注的閱讀、使用產品，選擇對的文字背景配置、環 境方式可以讓效果事半功倍，而不是選擇了錯誤的設計方式造成不適當的使用功 效。
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第二章、文獻探討
2.1 行動裝置介面
使用行動裝置閱讀與學習與日俱增，科技也不斷的改變教育與學習的方式，
科技在教育與訓練上的應用在這幾年也有了許多的轉變，人們也可以透過網路來 學習(蕭顯勝 et al., 2005)，本章節將做行動裝置介面的文獻探討。章節分為：2.1.1 字型在介面中對閱讀的影響、2.1.2 字體大小在介面中對閱讀的影響、2.1.3 字距 在介面中對閱讀的影響、2.1.4 色彩配置
2.1.1 字型在介面中對閱讀的影響
因為本實驗之研究物為智慧型手機，主要都以小螢幕為主，字體的選用也受 到限制，大部分的智慧型手機均預設黑體字為系統或瀏覽網頁時的字型，過去曾 有研究針對字體研究發現細明體在文字辨認的實驗中優於標楷體，並有顯著性差 異(Chan et al., 2005; ShiehChen et al., 1997)，在動態展現的測試中兩者字體並無顯 著性差異(Wang et al., 2003)，因現今智慧型手機大多選用黑體字，故本研究並不 針對字體在智慧型手機上對於閱讀的影響。並選擇黑體字為本研究視覺刺激物所 使用字體。
2.1.2 字體大小在介面中對閱讀的影響
閱讀是一種很複雜的心智運作，是人類獲取資訊的方法之一，也是將標示 (signs)與符號(symbols)轉化成為意義，將所得之新資訊與舊的認知與情感的交互 運作的過程(Mildred et al., 1990)，因此文字的優使性(usability)與設計便顯得重要。
通常來說，字體的大小會影響文字的辨識度，過去的研究指出較小的字體閱 讀速度較快，不過造成此現象的原因可能是在相同的文字資訊量下，較大的字體 需要較大的眼睛掃視角度(saccade)(Mills et al., 1987)，但是也曾有過去的研究指出，
在合理的大小下，字體的大小並不會造成影響(Gould et al., 1986)，根據上列文獻，
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字體大小應對閱讀績效有著相當程度的影響，因此本研究將固定字體大小為 18pt。
2.1.3 字距在介面中對閱讀的影響
在字距與行距上，過去 Muter 的字距研究顯示字距並不影響閱讀速度(Paul et al., 1992)，且不限於紙本與螢幕(John et al., 1987)，在行距的研究上，Kolers 的研 究發現行距較大的時候閱讀總時間增加，不過並不顯著(Kolers et al., 1981)，故本 研究不針對行距與字距做研究。
2.1.4 色彩配置
過去的研究中已經證實不同的色彩配置會影響閱讀者的視覺疲勞程度。在暗 色背景下不要使用紅色與藍色文字，且紅色和藍色文字較容易造成作業者疲勞 (Matthews, 1987; Toronto, 1988)，並且建議「不要使用太多色彩，應該提高文字色 彩與背景色彩的對比，勿使用(1)紅/藍(2)紅/綠(3)藍/綠等色彩組合」(Mark et al., 1993)。在單色視覺顯示終端機(Visual Display Terminal; VDT)工作站的字幕顯示而 言，受測者在 VDT 裡的黑色背景情境下，使用綠色、琥珀色、黃色、紅色、藍 色與白色顯示符號，搜尋目標文字。綠色>黃色>藍色。在使用不同的顏色搜尋錯 誤的數目卻有顯著的差異。黃色產生最少的錯誤，而白色產生最多的錯誤(Luria et al., 1989)。螢幕顏色組合對受試者視覺績效與主觀偏好有顯著影響，且以深色(藍 色及黑色)為背景之組合方式效果好，並且避免使用綠底紅字之組合(謝光進 et al., 2003)。因此本研究在實驗一研究 18 種黑白底文字背景配置，實驗二加入了三原 色與紙張材質與真實列印紙張的文字背景配置。想藉以了解何種文字對比配置與 哪種純粹的色光原色以及真實紙張與在 iPad 上差異。
在對比方面的研究指出亮度、明暗對比、與色彩對於疲勞與辨識度的研究，
亮度與對比較色彩的影響為顯著(Hwally et al., 2011)，Mills、Weldon(Carol et al.,
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1987)、Ware(Ware, 2000)的研究也指出視覺對文字的識別度的能力，其明暗對比 的屬性比色彩更為顯著。
2.2 腦波與 BCI ( Brain Computer Interface )
在這章節，將說明使腦波的文獻探討以及使用的儀器說明，章節分為：2.2.1 腦波、2.2.2 大腦人機介面 BCI (Brain Computer Interface)、2.2.3 音樂與腦波。
2.2.1 腦波
腦神經細胞的活動，可用神經電生理的方法偵測。在 1875 年，英國利物浦 的生理學教授 Richard Caton 從兔子的大腦表面記錄到一種電波，此電波與呼吸和 心跳無關，是種腦部的生理變化，且在動物死亡後就會消失。而後他又發現刺激 動物的身體能使腦波發生變化，他利用這種變化來研究身體部位與大腦皮質區的 關係，並探討其功能，成為後來神經診斷學中誘發電位(evoked potential)發展的基 礎(林威志, 2005)。
後來到了 1929 年，一位德國精神科醫師 Hans Berger，在人類的頭蓋骨上紀 錄 到 相 同 電 波 ， 這 是 首 次 發 表 人 類 的 腦 波 記 錄 ， 並 命 名 為 腦 電 波 圖 (electroencephalogram)，簡稱 EEG，此後，腦波開始被應用在醫學的領域(林威志, 2005)。
2.2.2 大腦人機介面 BCI ( Brain Computer Interface )
20 多年來，研究人員一直在深入研究人腦功能及其面向(Brad et al., 2009)。
並且為了一些嚴重的肌肉神經疾病的患者衍生出了相關的生理訊號轉換儀器的 研究，而大腦人機介面 BCI 是一種可以即時轉換大腦頭皮、表面、腦皮質或大腦 本身的訊號，且不用依靠一些來自於其他部位的肌肉或神經(McFarland et al., 2008)，換句話說，如果使用者想要移動手臂，該使用者的腦電波便會透過裝置 轉換成訊號，並經由機械裝置模擬其任務。
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持續的研究與發展 BCI 可以幫助需要的人們或是行動不便者過更舒適的生 活， BCI 的發展，可能可以將義肢的控制、語音分析合成、電腦介面與行動裝 置整合在一起，並且讓機器人技術、醫學、數學、電腦科學與神經生物學的創新 與發展(Janet et al., 2011)。
過去與現在的大腦人機介面 BCI 有非侵入與侵入性兩種，侵入性的比起非侵 入性的對於受測者來有著更多的風險與感染(Calhoun et al., 2008; Velliste et al., 2008; Wolpaw et al., 2002)。因為侵入性的儀器需要一些侵入性的手術，而手術需 要一位臨床經驗豐富的神經外科醫生，並加以對受測者連續監測，現在跟過去的 此類侵入性的研究包含猴子、老鼠與人類(Janet et al., 2011)。而非侵入性的儀器則 是提供低成本，透過偵測頭皮或腦皮質上的活動並轉換為腦電波(EEG)(McFarland et al., 2008)，通常此類的裝置用在測量用戶的精神狀態上(Brad et al., 2009)。但是
過去與現在的大腦人機介面 BCI 有非侵入與侵入性兩種，侵入性的比起非侵 入性的對於受測者來有著更多的風險與感染(Calhoun et al., 2008; Velliste et al., 2008; Wolpaw et al., 2002)。因為侵入性的儀器需要一些侵入性的手術，而手術需 要一位臨床經驗豐富的神經外科醫生，並加以對受測者連續監測，現在跟過去的 此類侵入性的研究包含猴子、老鼠與人類(Janet et al., 2011)。而非侵入性的儀器則 是提供低成本，透過偵測頭皮或腦皮質上的活動並轉換為腦電波(EEG)(McFarland et al., 2008)，通常此類的裝置用在測量用戶的精神狀態上(Brad et al., 2009)。但是