第四章 研究結果與討論
第四節 羅吉斯迴歸模型
之逐步迴歸法，可應用於羅吉斯模型之選擇，因每一選擇步驟需用到最大概似 法，故使用逐步選擇程序比較合適。本文採後退選擇程序(Backword Selection Procedure) ，依三構面各指標分別建構多元羅吉斯迴歸模型。
表4-55 學生學習成果迴歸模型適合度總表
卡方統計量 df 顯著性
瞭解學習情況 111.067 4 .000
學習回饋與幫助 147.664 66 .000
個人意見偏好 90.318 20 .000
綜合各指標 722.731 298 .000 三構面所擇指標 172.462 76 .000
表4-56 學生學習成果之模型預測結果總表
觀察次數
預測次數
相同 較好 較差 百分比修正 瞭解學習情況 相同 90 37 8 66.67%
較好 50 76 7 57.14%
較差 31 19 30 37.50%
概要百分比 49.14% 37.93% 12.93% 56.32%
學習回饋幫助 相同 81 46 8 60.00%
較好 45 83 5 62.41%
較差 21 23 36 45.00%
概要百分比 42.24% 43.68% 14.08% 57.47%
個人意見偏好 相同 78 36 21 57.78%
較好 49 72 12 54.14%
較差 26 17 37 46.25%
概要百分比 43.97% 35.92% 20.11% 53.74%
綜合各指標 相同 129 6 0 95.56%
較好 0 133 0 100.00%
較差 0 0 80 100.00%
概要百分比 37.07% 39.94% 22.99% 98.28%
三構面所擇指標 相同 83 45 7 61.48%
較好 41 85 7 63.91%
（一）瞭解學習情況構面
採後退選擇程序逐步迴歸法選擇出「Q10 感受學習快樂」、「Q8 學習成就與潛 能相當性」、「Q6 瞭解對學科之潛能」與「Q7 瞭解自己是否能主動學習」4 項指 標作為自變數，以建構多元羅吉斯迴歸模型。
觀察次數與預測次數間的變動。整體正確百分比有 56.32％，代表在該模型 下，僅有五成六的觀察次數與預測次數相同；原本觀察學生學習成果二次評量與 三次評量相同者，有 66.67％的比率預測次數不變；觀察次數為較好者，有 57.14
％的比率預測次數不變；而觀察次數為較差者，則有 37.50％預測次數亦為較差。
（二）學習回饋與幫助構面
採後退選擇程序逐步迴歸法選擇出「Q22 較多時間補充課外知識」、「Q20 促 進學習動機」、「Q18 明確提供學習加強方向」、「Q16 促進適性發展」、「Q14 掌握 學習成果」、「Q11 發掘學習困難處」與「Q23 較多時間學習其他技能」7 項指標 作為自變數，以建構多元羅吉斯迴歸模型。
觀察次數與預測次數間的變動。整體正確百分比有 57.47％，代表在該模型 下，有五成七的觀察次數與預測次數相同；原本觀察學生學習成果二次評量與三 次評量相同者，有 60.00％的比率預測次數不變；觀察次數為較好者，有 62.41％
的比率預測次數不變；而觀察次數為較差者，則有 45.00％預測次數亦為較差。
（三）個人意見及偏好構面
採後退選擇程序逐步迴歸法選擇出「Q26 評量範圍較適當」與「Q31 學習更 專心」2 項指標作為自變數，以建構多元羅吉斯迴歸模型。
觀察次數與預測次數間的變動。整體正確百分比有 53.74％，代表在該模型 下，有五成四的觀察次數與預測次數相同；原本觀察學生學習成果二次評量與三
次評量相同者，有 57.78％的比率預測次數不變；觀察次數為較好者，有 54.14％
的比率預測次數不變；而觀察次數為較差者，則有 46.25％預測次數亦為較差。
（四）綜合各指標
不分構面，採後退選擇程序逐步迴歸法，所有指標(共 32 項)皆入選為自變數，
以建構多元羅吉斯迴歸模型。
觀察次數與預測次數間的變動。整體正確百分比有 98.28％，代表在該模型 下，有九成八的觀察次數與預測次數相同；原本觀察學生學習成果二次評量與三 次評量相同者，有 95.56％的比率預測次數不變；觀察次數為較好者，有 100.00
％的比率預測次數不變；而觀察次數為較差者，亦有 100.00％預測次數較差。
（五）三構面所擇指標
將各構面所挑選之 13 項指標綜合建構模型，採後退選擇程序逐步迴歸法選擇 出「Q23 較多時間學習其他技能」、「Q20 促進學習動機」、「Q16 促進適性發展」、
「Q11 發掘學習困難處」、「Q8 學習成就與潛能相當性」、「Q14 掌握學習成果」、
「Q18 明確提供學習加強方向」與「Q22 較多時間補充課外知識」8 項指標作為 自變數，以建構多元羅吉斯迴歸模型。
觀察次數與預測次數間的變動。整體正確百分比有 59.77％，代表在該模型 下，有近六成觀察次數與預測次數相同；原本觀察學生學習成果二次評量與三次 評量相同者，有 61.48％的比率預測次數不變；觀察次數為學生學習成果較好者，
有 63.91％的比率預測次數不變；而觀察次數為較差者，亦有 50.00％預測次數較 差。
二、學生個人偏好與各項指標間的關係
因「學生個人偏好」分為二次評量與三次評量 2 類別，故建置羅吉斯迴歸模 型。以「學生個人偏好」為依變數，三構面各指標作為自變數。線性迴歸模型之 逐步迴歸法，可應用於羅吉斯模型之選擇，因每一選擇步驟需用到最大概似法，
故使用逐步選擇程序比較合適。本文採後退選擇程序，依三構面各指標分別建構 羅吉斯迴歸模型。
表4-57 學生個人偏好迴歸模型適合度總表
卡方統計量 df 顯著性
瞭解學習情況 62.250 15 .000
學習回饋與幫助 70.584 19 .000
個人意見偏好 79.885 9 .000
綜合各指標 368.031 149 .000 三構面所擇指標 127.415 29 .000
表4-58 學生個人偏好之模型預測結果總表
觀察次數
預測次數
二次評量 三次評量 百分比修正 瞭解學習情況 二次評量 223 17 92.92%
三次評量 67 39 36.79%
概要百分比 83.82% 16.18% 75.72%
學習回饋幫助 相同 224 16 93.33%
較差 69 37 34.91%
概要百分比 84.68% 15.32% 75.43%
個人意見偏好 相同 223 17 92.92%
較差 59 47 44.34%
概要百分比 81.50% 18.50% 78.03%
綜合各指標 相同 240 0 100.00%
較差 2 104 98.11%
概要百分比 69.94% 30.06% 99.42%
三構面所擇指標 相同 225 15 93.75%
較差 53 53 50.00%
概要百分比 80.35% 19.65% 80.35%
（一）瞭解學習情況構面
採後退選擇程序逐步迴歸法選擇出「Q6 瞭解對學科之潛能」、「Q3 瞭解學習 進步趨勢」與「Q5 瞭解對學科之興趣」3 項指標作為自變數，以建構羅吉斯迴歸 模型。
觀察次數與預測次數間的變動。整體正確百分比有 75.72％，代表在該模型 下，有七成六的觀察次數與預測次數相同；原本觀察學生偏好二次評量者，有 92.92
％的比率預測次數不變；觀察次數為偏好三次評量者，有 36.79％的比率預測次 數不變。
（二）學習回饋與幫助構面
採後退選擇程序逐步迴歸法選擇出「Q20 促進學習動機」、「Q11 發掘學習困 難處」、「Q13 掌握學習優勢」與「Q19 增加學習信心」4 項指標作為自變數，以 建構羅吉斯迴歸模型。
觀察次數與預測次數間的變動。整體正確百分比有 75.43％，代表在該模型 下，有七成五的觀察次數與預測次數相同；原本觀察學生偏好二次評量者，有 93.33
％的比率預測次數不變；觀察次數為偏好三次評量者，有 34.91％的比率預測次 數不變。
（三）個人意見構面
採後退選擇程序逐步迴歸法選擇出「Q28 評量恐懼感較少」與「Q26 評量範 圍較適當」2 項指標作為自變數，以建構羅吉斯迴歸模型。
觀察次數與預測次數間的變動。整體正確百分比有 78.03％，代表在該模型 下，有七成八的觀察次數與預測次數相同；原本觀察學生偏好二次評量者，有 92.92
％的比率預測次數不變；觀察次數為偏好三次評量者，有 44.34％的比率預測次
（四）綜合各指標
不分構面，採全部指標建構羅吉斯迴歸模型，採後退選擇程序逐步迴歸法，
所有指標(共 32 項)皆入選為自變數，以建構羅吉斯迴歸模型。
觀察次數與預測次數間的變動。整體正確百分比有 99.42％，代表在該模型 下，有九成九的觀察次數與預測次數相同；原本觀察學生偏好二次評量者，有 100.00％的比率預測次數不變；觀察次數為偏好三次評量者，有 98.11％的比率預 測次數不變。
（五）三構面所擇指標
將各構面所挑選之 9 項指標綜合建構模型，採後退選擇程序逐步迴歸法選擇 出「Q28 評量恐懼感較少」、「Q20 促進學習動機」、「Q6 瞭解對學科之潛能」、「Q3 瞭解學習進步趨勢」、「Q19 增加學習信心」與「Q26 評量範圍較適當」6 項指標 作為自變數，以建構羅吉斯迴歸模型。
觀察次數與預測次數間的變動。整體正確百分比有 80.35％，代表在該模型 下，有八成觀察次數與預測次數相同；原本觀察學生偏好二次評量者，有 93.75
％的比率預測次數不變；觀察次數為學生偏好三次評量者，有 50.00％的比率預 測次數不變。
貳、教師問卷
一、學生學習成果二次與三次評量之比較與各項指標間的關係 表4-59 教師對學生學習成果迴歸模型適合度總表
卡方統計量 df 顯著性
學生學習情況 188.021 72 .000 教師教學參考 266.258 120 .000 個人意見偏好 201.935 68 .000 綜合各指標 513.520 252 .000
表4-60 教師對學生學習成果之模型預測結果總表
觀察次數
預測次數
相同 較好 較差 百分比修正 學生學習情況 相同 74 19 16 67.89%
較好 29 48 6 57.83%
較差 8 3 42 79.25%
概要百分比 45.31% 28.57% 26.12% 66.94%
教師教學參考 相同 80 21 8 73.39%
較好 13 70 0 84.34%
較差 9 2 42 79.25%
概要百分比 41.63% 37.96% 20.41% 78.37%
個人意見偏好 相同 69 30 10 63.30%
較好 16 65 2 78.31%
較差 11 2 40 75.47%
概要百分比 39.18% 39.59% 21.22% 71.02%
綜合各指標 相同 108 1 0 99.08%
較好 0 83 0 100.00%
較差 0 0 53 100.00%
概要百分比 44.08% 34.29% 21.63% 99.59%
（一）學生學習情況構面
採後退選擇程序逐步迴歸法，學生學習情況構面之 9 項指標皆選入自變數，
以建構多元羅吉斯迴歸模型。
觀察次數與預測次數間的變動。整體正確百分比有 66.94％，代表在該模型 下，僅有六成七的觀察次數與預測次數相同；原本觀察學生學習成果二次評量與 三次評量相同者，有 67.89％的比率預測次數不變；觀察次數為較好者，有 57.83
％的比率預測次數不變；而觀察次數為較差者，則有 79.25％預測次數亦為較差。
（二）教師教學參考構面
採後退選擇程序逐步迴歸法，教師教學參考構面之 14 項指標皆選入自變數，
觀察次數與預測次數間的變動。整體正確百分比有 78.37％，代表在該模型 下，有七成八的觀察次數與預測次數相同；原本觀察學生學習成果二次評量與三 次評量相同者，有 73.39％的比率預測次數不變；觀察次數為較好者，有 84.34％
的比率預測次數不變；而觀察次數為較差者，則有 79.25％預測次數亦為較差。
（三）個人意見構面
採後退選擇程序逐步迴歸法，教師個人意見構面之 8 項指標皆選入自變數，
以建構多元羅吉斯迴歸模型。
觀察次數與預測次數間的變動。整體正確百分比有 71.02％，代表在該模型 下，有七成一的觀察次數與預測次數相同；原本觀察學生學習成果二次評量與三 次評量相同者，有 63.30％的比率預測次數不變；觀察次數為較好者，有 78.31％
的比率預測次數不變；而觀察次數為較差者，則有 75.47％預測次數亦為較差。
（四）綜合各指標
（四）綜合各指標