第九章 結論
第三節 迷思次序分析法之研究貢獻
本論文提案之迷思次序分析法範例,是以中部某國中一年級兩個班級學生進 行前後施測,實驗組採用迷思次序分析法進行補救教學,控制組則採用傳統補救 教學。研究結果顯示,依照 Rasch Model GSP 表所判斷為迷思之試題,經由實驗 組教授此試題概念之知識層級結構,對於學生測驗成績有顯著增加,經由本研究 之分析結果,迷思次序分析法具有以下的實際提案之貢獻:
一、先以 S-P 表決定試題是否具鑑別度,研究指出在試題鑑別度不算太差
(所謂受測者之 Gamma 值並非太過於集中)的情況下,由 Rasch Model GSP 表 進行學生作答之分群,實驗選取兩個班級 Gamma 值為 0.5 附近之學生,對這兩 個班級學生的答題狀況進行分析,研究取這些學生不同時答對與不同時答錯的題 目,可判讀為學生迷思之試題。
二、在少量人數及試題數的分析下,仍可有系統的指出班級需加強之知識層 級結構,依照教師所建立之試題-概念表,透過 ISM (詮釋結構模式),可清楚 了解試題與概念間的分群,這是專家之概念結構。而 GSM(灰結構模式)亦可 了解該班學生需再次加強的授課內容,提供教師進行測後補救教學的參考,這是 學生測驗所得之概念結構。研究比對 ISM 與 GSM 之結構圖,實際使用此方法 於兩班學生前、後測的診斷評量,對於已經成形的課程進行評量能發揮進一步的 利用,實際有效解決學生具有迷思之概念,這是迷思次序分析法的貢獻。
三、研究指出,利用 ISM 概念結構圖可明確的指出概念的學習順序,與概
念的困難點所在;而透過 GSM 概念結構圖可更精準的分析最困難的概念,與試 題答題間概念的反應先後次序,這也是迷思次序分析法的研究貢獻所在。
第四節 迷思次序分析法結合 GSM 圖程度分析之研究貢獻
本提案範例同樣採用迷思次序分析法之兩個班級,其測驗之前後測進行班級 程度分類,將班級畫分為程度較高、中間與較低三等第,並繪製出三等第之試題 GSM 結構圖,透過教師所建立之試題概念表,搭配迷思次序分析法,分析出三 等第各具有問題之學習概念,可提供教師進行測後教學之依據,經由本研究之分 析結果,迷思次序分析法結合 GSM 結構圖具有以下的實際提案之貢獻:
一、傳統將班級進行程度分類,多採人數比例或是答對率進行區域畫分,本 範例將班級畫分為程度較高、中間與較低三等第,其分類標準採人數比例,搭配 局部灰關聯度值為標準,此方法可將答對率集中(偏高或偏低)之情形排除,搭 配人數比例與局部灰關聯度值,畫分出較適切之等第。
二、GSM 結構圖可分析各程度區域學生有問題之試題結構,利用教師所建 立之試題-概念表,即可了解各程度區域學生有問題之概念所在。
三、結合迷思次序分析法,進行學生迷思概念之補救教學,搭配三等第學生 之試題 GSM 結構圖,實際驗證此研究組合是教師進行各程度區域學生問題之概 念補救的創新方法。
四、GSM 結構圖是透過局部灰關聯度(LGRA),與整體灰關聯度 (GGRA)
的數值計算,所產生出來的結構性分析圖,提供了結構模型的序列之生成,而能 繪製出有方向性的排序結構,採用灰關聯度值的計算判讀,可了解測驗試題的關 聯性結構,而且能夠清楚鑑別試題的層級關係,針對試題層級結構的組織關係,
可以提供給命題者進行參考,這是教師進行難度相似試題刪減之依據,因此可縮
第五節 未來研究與建議
一、將本提案之迷思次序分析法與各種概念補救之相關測驗工具進行比較,如多 元計分試題關聯結構法(IRS)進行分析比較,其建議如下:
傳統分析試題之次序理論 (Ordering theory, OT)與試題關聯結構 (Item relational structure, IRS)僅可建構出試題結構分析圖,Lin, Bart and Huang (2006)
改進了IRS 二元計分之限制,提出了加權多元計分試題關聯結構。提案方法突破 了 IRS 原有的二元計分模式,擴展了 IRS 之應用層面(Lin, Bart and Huang, 2006);且 Lin, Yih and Chen (2008)亦將多元計分 IRS 應用在國小學童分數減 法之認知診斷,有別於以往的認知結構圖僅能探討試題之間的關聯。此方法可有 效的分析學童各概念間的連結,提供教學者更具體的補救教學參考(Lin, Yih and Chen, 2008)。因此本研究之未來發展,可嘗試以迷思次序分析法與 Lin, Yih and Chen (2008)其所發展之多元計分 IRS 進行相互比對,藉由多元計分之測驗,
檢視 Rasch Model GSP 表結合迷思序之研究組合,與多元計分 IRS 之概念診斷 之成效。
二、現今迷思次序分析法選取迷思學生表,是採用接近灰關聯度值(LGRA 值),
未來可嘗試各種畫分迷思學生表之方法,建議可採用粗糙集或其他方式進行迷思 學生之選取,其建議如下:
雖然粗糙集理論甚少應用在教育領域上,但它不用服從任何假設,以及可以 在不丟失任何的資訊之下得到與原決策系統相同知識的特性,非常適用於現階段 的小班教學,可嘗試以粗糙集方法結合迷思次序分析法,分析迷思學生的所在。
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中文部分
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