緒論

本研究主要目的在於建置以知識結構為基礎的電腦化適性測驗診斷系統，並改良 以順序理論為基礎的選題策略以降低學生猜測度。本章包括研究動機、研究目的、研 究方法與步驟、名詞釋義及研究範圍與限制等五節，茲分述如下。

第一節 研究動機

測驗與評量一直是教學過程中很重要的一環，透過測驗，可以反映出學生的學習 狀況，供教師做後續補救教學的依據。早期測驗方式，多以紙筆測驗形式進行，並仰 賴人工閱卷，近年來由於電腦科技的發達，許多測驗進行的方式已逐漸由傳統的紙筆 測驗轉變成電腦化測驗，用來評估學生的學習成效或學習歷程。

近年來，由於適性測驗理論的發展，電腦化測驗有了更重大的突破，可以針對不 同程度的受試者給予不同難易度的試題，且做答的題數減少很多即可測驗出學生能 力，近年來與網路的結合，更將電腦在測驗上的功效發揮到最大（黃朝恭，2000）。

電腦適性測驗(computerized adaptive testing, CAT)的優點為能依據學生不同學習狀 況，適當給予不同試題來進行測驗，如此不僅可以有效的節省測驗題數，亦可縮短測 驗時間，更能符合「因材施測」的原則。電腦化適性測驗大致可分為二大類：一類是 以試題反應理論(item response theory, IRT)為基礎；另一類則是以知識或試題結構為基 礎。

以 IRT 為基礎所進行的測驗，受試者成績為一「能力值」(ability) 或「量尺分數」

(scale score)，較適合用於教育資源分配情境，例如：基本學力測驗、大學入學測驗等，

並不適合用於診斷學生錯誤概念。因為只用分數來診斷學生錯誤概念，並不十分恰 當，因為兩個具有同一分數的人其錯誤概念未必相同，故使用以 IRT 為基礎的電腦適 性測驗來進行學習診斷，所提供的訊息並不適用於錯誤類型診斷。

根據郭伯臣（2003，2004，2005）的國科會專題研究「國小數學科電腦化適性診 斷測驗(I)(II)(III)」指出，將順序理論、試題關連結構分析法及 IRT 結合來分析學生知 識結構，並依據學生知識結構建立電腦化適性測驗，可以提供學童一個適性測驗及立 即的成績回饋，達到「因材施測」的效果。除此之外，並有相關研究顯示，這樣的電 腦化適性測驗確實可以節省施測題數，並有不錯的預測精準度（蔡坤穎，2004；何政 翰，2004；許志毅，2004）

然而，研究者在分析學生的作答情形後發現：在同一份試卷中，部分低分數學生 的電腦適性測驗成績，遠高過實際紙筆測驗之分數，表示電腦適性測驗的預測精準度 太低，這樣的差異結果值得加以探討並設法預防，以加強適性測驗系統之預測精準度。

除此之外，若要建立一個完善的線上適性測驗診斷系統，還應發展完整的題庫管 理系統、安全的認證機制、及時的學習診斷報告、完善的題庫資料及可編輯試題的機 制等。

因此，在指導教授的建議之下，本研究延續「國小數學科電腦化適性診斷測驗 (I)(II)(III)」的研究成果，建立一個以知識結構為基礎的適性化測驗診斷系統，期望這 樣的系統可以便利教師建立符合知識結構理論之適性測驗，以節省施測的時間，並提 升預測精準度，且提供個別學習診斷報告書，讓學生可以立即知道自己的錯誤觀念，

也有利教師進行補救教學，達到因材施教的目的。

第二節 研究目的

一、 建置「以知識結構為基礎之電腦適性測驗診斷系統」（knowledge structure-based adaptive test system，KSAT），提供友善的後端管理介面，方便教師上傳測驗 資料、管理測驗題庫，並提供給相關研究者進行實際施測使用。

二、 依據學生的作答反應，產生個別學習診斷報告，讓學生瞭解自己的學習狀 況，並以此分類出不同的補救教學類型，以利教師進行補救教學或供學生自

我學習。

三、 改良以順序理論為基礎的選題策略，防止猜測，以提升適性測驗之預測精 準度。

四、 以實際測驗資料進行模擬電腦適性測驗，評估改良後的選題策略成效。

第三節 論文架構

本論文以建置 KSAT 為主要核心，並提出方法改善以順序理論為基礎的選題策 略，提升適性測驗之預測精準度。本篇論文分成五個部分，第一章說明為何進行這個 研究。第二章針對電腦化適性測驗、系統開發方法、電腦網路技術等相關文獻進行探 討。第三章說明研究的方法、進行研究的步驟、建置系統所需之設備等。第四章將呈 現經實際驗證之後的結果，提出探討、比較。第五章則提出這個研究所得到的結論與 未來發展方向。

第四節 名詞解釋

針對本研究常見的重要名詞，詳細說明如下：

一、電腦適性化測驗

本研究的電腦化適性測驗係採用網路介面的測驗方式，結合知識結構理論加 以施測。若受試者正確作答最上層概念的試題，代表已具備此概念和其以下之下 位概念，則進行下一試題施測；若受試者答錯，則下一題將選取其下位概念的施 測試題，透過這樣的選題方式，快速而精確的進行適性測驗，在最短時間內以最 少的施測題數找出受試者的迷思概念，診斷受試者的學習狀況。

二、Diagnosys 理論

Diagnosys 是由 Appleby, Samules, & Treasure-Jones（1997）所開發出來的，是 一種基於知識結構為基礎的數學概念電腦診斷測驗。

三、順序理論

順序理論(Ordering Theory; OT)由 Bart & Krus(1973)所提出，是一種探討不同 教學方式或是不同測驗之間的關係。

四、試題關聯結構理論

試題關聯結構(Item Relation Structure; IRS)是由 Takeya(1991)發表的一種討論 測驗的理論，可被用於定義兩題試題之間的順序關係。

五、專家知識結構

專家知識結構是由學科專家根據學理以及教學經驗，分析施測範圍內所需具 備的知識，再根據學生的學習歷程、概念發展順序及概念間上下位關係整理而成 的一種結構關係。在專家知識結構中，最上層的概念為此單元的最難概念，下層 則為各概念的下位概念。

六、學生試題結構

學生試題結構由學生紙筆評量作答情形估計而得，依學生作答反應情況，根 據試題結構演算法所得出的的概念發展順序及其概念間上下位關係的一結構關 係。

七、補救教學結構

以學生試題結構為主，參考專家知識結構及該教學內容之相關文獻，編製補 救教學節點。為了讓補救教學節點組織系統化，避免內容過於零散，將相關的知 識節點整併，訂出概念間有上下位次序關係的補救教學結構草案。再由專家進行 檢核，建立補救教學結構

八、預測精準度

預測精準度於本研究中是指：以紙筆測驗結果為基準，電腦適性測驗結果與 其接近之程度。

第五節 研究範圍與限制

在研究過程主要是以實證方式評估出最佳選題策略的方法，希望能有效降低猜測 度。然因為研究者資源不足的考量，僅收集自楊智為、張雅媛、郭伯臣、許天維（2006）

於康軒數學第九冊的紙筆測驗結果來加以實驗及論證。換句話說，在這樣的情況下所 推論出來的結果可能無法做廣義的推論。