第三章 研究方法
第一節 研究設計架構與假設
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第三章 研究方法
本章針對「知識創新學習環境量表」之發展，分別說明本研究的設計架構與 假設、研究對象、研究流程、研究工具及研究資料的處理方式等：
第一節 研究設計架構與假設
一、研究設計架構
為進一步瞭解知識創新學習環境的構面及內容，建立一個具有良好信、效度，
並能有效評量知識創新環境的量表。首先，研究者根據文獻探討及研究目的，編 製「知識創新學習環境量表」；再者，透過 Noar（2003）提出一系列競爭模式的 檢定方法，以找出本量表最簡效之模式。接續，透過驗證性因素分析驗證理論模 式，檢視本量表最簡效模式之信、效度，並且進行此簡效模式的複核效化分析。
本研究架構圖如圖 3-1 所示。
圖 3-1 知識創新學習環境量表之研究架構圖
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二、研究假設
由文獻探討結果可知，若干與知識創新理論與研究可作為本研究建構「知識 創新學習環境量表」模式之基本架構，因此主要依據 Hong、Chen、Chai 及 Chan
（2011）所提及知識創新理論之三大構面，研究者據此提出研究模式假想圖，如 下所示。
圖 3-2 知識創新學習環境模式假想圖
Jöreskog 及 Sörbom（1993）認為在檢定多變項結構性問題時，可以藉由三 種模式策略進行檢定，包含驗證式模式策略（confirmatory modeling strategy）、
競 爭 式模 式 策 略 （ competing models strategy）， 以 及 模 式 發 展策略 （ model development strategy）。過去學者進行量表發展時，大多採用模式發展策略；近年 來，若干學者認為採用結構方程模式來驗證量表的模式，應當採取競爭模式的方 式較為恰當（邱皓政，2011；黃芳銘，2007；Noar, 2003）。是以，本研究依據 Noar（2003）提出的五個競爭模式看法，採取五個競爭模式策略的分析方法進行 檢定，包括虛無模式（null model）、單因素模式（one-factor model）、一階多因 素直交模式（uncorrelated factors model）、一階多因素斜交模式（correlated factors model）及二階單因素模式（hierarchical model），各個模式的界定如下所述：
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（一）虛無模式
假設知識創新學習環境沒有任何共同因素存在，亦即每一個觀察變項均受到 不同因素的影響。Noar（2003）指出虛無模式的目的在於，作為一系列模式比較 的基準模式（baseline model），但此模式因為變項間不具有任何關係，故該模式 的適配度往往是最差的。本研究量表具有 24 個觀察變項（X1-X20）時，虛無模 式之徑路圖，如圖 3-3 所示。
圖 3-3 虛無模式路徑圖
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（二）單因素模式
假設知識創新學習環境的 24 個觀察變項，只有一個共同的因素可測量，而 不是三個各別的因素，變項間彼此的測量誤差沒有相關，而且 24 個觀察變項皆 有一個非零的因素負荷量在此一因素上。若此模式獲得支持，表示這 24 個觀察 變項最佳之呈現是為單一面向的構念。單因素模式之徑路圖，如圖 3-4 所示。
圖 3-4 單因素模式路徑圖
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（三）一階多因素直交模式
假設知識創新學習環境有三個因素：「想法」、「自主學習者」，以及「社群」
因素，而且三個因素之間是彼此獨立的。其假設為每一觀察變項皆有一個非零的 因素負荷量在其所反映的潛在變項上，但對其它潛在變項的因素負荷量是零，並 且變項間彼此的測量誤差相關為零。此一模式若獲得支持，表示知識創新學習環 境能夠區別出這三個不同因素，但此三個因素是分別獨立的不同構念。一階多因 素直交模式路徑圖，如圖 3-5 所示。
圖 3-5 一階多因素直交模式路徑圖
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（四）一階多因素斜交模式
假設知識創新學習環境有三個因素，且此三個因素彼此間是相關的，此一模 式的其它的假設與多因素直交模式中的其它假設相同，皆假設每一觀察變項有一 個非零的因素負荷量在其所反映的潛在變項上，但對其它潛在變項的因素負荷量 是零，並且變項間彼此的測量誤差相關為零。若此模式獲得支持，表示知識創新 學習環境中三個因素之間相互關連，存在著一種階層模式的可能性。一階多因素 斜交模式路徑圖，如圖 3-6 所示。
圖 3-6 一階多因素斜交模式路徑圖
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（五）二階單因素模式
二階單因素模式與一階多因素斜交模式類似，其亦假設每一觀察變項有一個 非零的因素負荷量在其所反映的潛在變項上，但對其它潛在變項的因素負荷量是 零，並且變項間彼此的測量誤差相關為零；唯一的差別在於，此模式更進一步假 設此三個因素可以用一個更高階的因素來解釋。若此一模式成立，則表示此三個 因素的分數可以加總成一個單一因素的分數，而且此一分數是具有意義性及可解 釋性。二階單因素模式路徑圖，如圖 3-7 所示。
圖 3-7 二階單因素模式路徑圖
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