研究流程

本研究透過文獻資料之蒐集自主學習之相關內涵探討與分析，並從相 關研究中建構技術型高中學生自主學習指標。本研究依下列步驟進行，其 研究流程如表 3-15 及圖 3-8 所示，流程說明如下：

壹、指標建構階段 一、研究背景與動機

有關資訊多元與快速傳導，教室內的學習以未能滿足學習者的需求，

且推出新的課程綱要，期盼學生能做到學習的自主性。

二、研究目的

決定研究方向，擬定研究計畫，並與指導教師討論以確立研究重點與 方向後，進行相關文獻資料之蒐集、探討與分析。

三、分析探討與分析相關文獻

本研究蒐集之文獻包括（一）國內外學者對於自主學習的相關研究；

（二）與自主學習或相關研究之指標建構有關之文獻。研究者於 108 年 1 月至 5 月間大量閱讀相關文獻，以編寫技術型高中學生自主學習指標樣本，

以形成 KJ 法專家問卷題目之分類與綜合整理自主學習指標樣本 410 題樣 本（見附錄 1）。

四、歸納自主學習相關內涵、構念之資料

針對研究目的蒐集自我導向學習、自我調整學習、學習者自主學習、

目標驅使學習相關文獻與資料，進行歸納並與指導教授研討、增修，以文 獻理論發展，形成自主學習指標初構之樣本，建構出初步技術型高中學生 自主學習指標系統架構與向度，並擬定指標項目之題庫。

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五、初擬與調整指標系統

邀請學者專家運用 KJ 法進行分類、增刪、統整歸納建立初步指標樣 本，於 2019 年 09 月 13 日進行第一回合 KJ 法進行分類。在 KJ 法進行分 類、綜合整理與重組時，將每個指標樣本書寫在卡片上，一個指標一張卡 片，形成卡片情報化共計 410 張卡片，將印有指標樣本之資料貼在 3M 之 便利貼，以便隨時調整類別之方便性。

首先，編排前，先進行會議討論分類原則與方式，會議達成共識後進 行 KJ 法，將有相似內涵之卡片，貼在牆上，透過反覆的分類、綜合整理與 重組，將記載有指標之資訊卡片指標樣本，指標進行分類，並為相似組合 之卡片，以不同顏色的貼紙進行命名，型塑小組、小組形成小島化。在將 小島相似之內涵合併，再為之命名，形成中島，並為中島命名，接續為再 合併相似類別之中島卡片。

再將「卡片群島化」，先統整與合併中島，再合併中島成大島，其流 程如圖 3-2 自主學習 KJ 法指標「圖卡化」、「文章化」之流程圖。幾番討 論排序與組合，分四大層面：一、高階學習；二、學習策略；三、學習行 動管理；四、學習情意。共計 4 個層面、14 個向度及 256 個細目指標。

再於 2019 年 9 月 15 日、2019 年 9 月 20 日進行書面審議第二、第三 回合指標的文字增刪與指標、向度之重組與合併，從層面、向度到指標，

再與教授進一步討論調整、修整向度與指標，及相關用詞精準性，潤飾以 符合技術型學生之用語程度。最後，其綜合之流程整理如表 3-15 所示，發 展出 4 個層面、15 個向度，及 157 個細目指標如表 3-8 所示，以確立研究 工具的內容效度之初構指標內容，為下階段專家內容效度之發展工具。

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410-250→222→157 157-84→74 --

六、建構完整的指標系統架構與細目指標

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貳、實證研究分析階段

一、轉化技術型高中學生自主學習指標問卷，進行問卷調查

根據自主學習指標，轉化編製「技術型高中學生自主學習指標問卷」，

分為 10 點量表之專家意見評等法之問卷，及 5 點量表之學生問卷，進行問 卷調查。

二、進行指標問卷重要性、共識性與一致性之檢定

本階段實施對象分兩類，一是專家學者意見評等問卷調查，另一是實 證研究學生問卷之技術型高中學生自主學習問卷，分述如下。

（一）專家意見評等法問卷調查

本研究採立意抽樣方式邀請 14 位專家學者及實務工作者進行專家意 見評等法之問卷調查，檢定問卷之重要性、共識性與一致性，專家意見評 等之問卷（見附錄 5），採 10 點量表採立意抽樣方式，於首次於 2019 年 10 月 13 日寄出 14 份回收 14 份，第二次於 2019 年 11 月 20 日初全部回收 完畢，有效填答問卷 14 份。經資料建檔以後，以 SPSS.21 版進行描述性 統計，作重要性與共識性之統計分析，包括平均數、標準差、眾數及四分 位數檢定，檢定所回收的專家意見計算出該層面、向度與指標之重要性排 序 ， 及 共 識 性 之 檢 定 ， 並 採 肯 德 爾 和 諧 係 數 (Kendall ω) (The Kendall coefficient of concordance)，進行專家一致性檢定。

（二）學生問卷調查

學生問卷係採 5 點量表，採分層叢集抽樣對 15 職群，共計發放 2,085 份，回收 1,741 份，問卷回收率 83.50％，問卷回收有效問卷 1,347 份有效

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率 77.37％。以 PLS 是進行信效度檢驗分析，進一步實施實證研究，以 SPSS.21 進行現況調查及不同背景之差異化統計分析。

三、綜整歸納結論與建議

就調查研究所得之結果，進行統計分析，並提出本研究所形成之技術 型高中學生自主學習指標系統及不同背景之差異比較，並據以提出研究結 果與建議。

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第四節 資料處理與統計分析

本研究依據文獻探討與分析所建構之技術型高中學生之指標樣本，經 過 KJ 法之重整建立指標系統草案，再透過專家內容效度檢定確立指標系 統與指標細目。本研究再以實證問卷調查研究，來探討技術型高中學生自 主學習策略現況，並以此所得資料進行統計分析。茲將指標建構系統過程 與實證調查問卷統計分析之方式，分述如下。

壹、指標建構資料處理

本研究根據自主學習相關論述，包括自主學習、學習心理學家與專業 的實務實踐者透過 KJ 法資料處理，在 KJ 法的實施過程中，邀請 3 位專家 學者進行，經過三回資料處理過程。

貳、指標信效度之檢核

一、專家內容效度檢核之資料處理

本研究專家內容效度之審定，邀請 9 位學者專家進行專家內容效度之 審議，進行兩回合指標篩選以適合度之審議，經過二次審題，綜合整理後 形成技術型高中學生自主學習指標。

二、專家意見評等法重要性排序與共識性檢定

經專家內容效度檢核，以建立之技術型高中學生自主學習指標，轉化 成 10 點量表之問卷，邀聘專家學者進行問卷之評等，層面、向度及指標構 面內涵確認的重要性排序與共識，接續作各指標信效度之檢核。

三、指標系統和諧係數之檢核

經十四位學者專家就技術型高中學生自主學習的 4 個層面、15 個向度 與 74 個指標，分層逐步進行一致性的評分，經 Kendall’s coefficient of concordance 公式計算分析。

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四、信效度驗證分析

本研究從有效問卷問卷 1,347 份，進行信效度驗證分析，分別對指標 向度信效度分析，以了解向度指標之潛在特質與收斂效度之驗證。

五、檢核研究現象之效果量

在研究結果之效果量 (Effect size) 通常分為 Cohen's d 與 Cohen's f，

稱為效果值或效應值。而效果量是指在量化研究現象的強度數值，最早由 Cohen (1988) 所提出的，透過實驗研究操作的效果量，藉於了解研究結果 的強度，評估其在統計量的差異，包括二個變數間的相關程度、迴歸中的 迴歸係數、不同處理間平均值的差異等 (Kelley & Trinidad, 2012) 。本研究 在評估效果量時，則依背景的變項數分別採用 Cohen's d 或 Cohen's f 作為 判斷基準。

參、實證調查問卷統計分析

本研究「技術型高中學生自主學習指標」學生問卷調查表所獲得之資 料，將以 SPSS.21 進行統計分析確認問卷整體信效度，再進行不同背景變 項的統計分析。先進行描述性統計瞭解技術型高中學生自主學習指標在各 層面、向度及指標的表現情形；其次，分析不同背景變項與技術型高中學 生自主學習之關係。

一、學生基本資料之分析

主要目的在分析技術型高中學生自主學習指標各指標之平均數、標準 差，以瞭解技術型高中學生自主學習之現況，並加以解釋，用以回應本研 究之待答問題二。

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二、專家指標系統重要性之分析

本研究透過專家學者意見之評等分析指標系統上層面、向度之重要差 異，以瞭解自主學習指標系統之重要性之差異，作為往後評估與教育之參 考，用以回應本研究之待答問題三。

三、分析學生指標系統上表現與標準值差異之分析

本研究透過學生自述在指標系統上層面、向度之表現，並透過檢定值 作評估比較與學生表現之差異，作為往後評估與教育之參考，用以回應本 研究之待答問題四。

四、不同背景變項差異性之檢驗

本研究進行 t 考驗及運用單因子變異數分析與事後比較，探討分析不 同變項學生在技術型高中學生指標系統上的表現，是否存有顯著之差異，

用以回應本研究之待答問題五。

肆、討論與建議

（一）研究結果與相關理論模式之比較

本研究所編製之技術高中學生自主學習指標之 4 層面、15 向度及 74 指標，如表 3-8 所示，本研究所訂定自主學習與自主學習相關理論作比 較。

（二）自主學習應該具備指標內涵

綜上，研究結果可知，本研究所編製之技術型高中學生係參考文獻探 討理論綜合統整所提出指標樣本，再透過 3 位 KJ 法專家學者、9 位內容效 度專家學者、14 位專家意見評等之成員的統計分析與書面意見而建構。從

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統計分析結果來看：在 4 層面 15 向度 74 個指標的共識結果方面，其中依 平均數作重要性排序統計分析時，在層面上呈現出高度共識；在層面上專 家學者意見頗為一致，呈現出高度共識；只有七題指標進行第二回合後，

所有指標之四分位差數值均小於 0.6，顯示專家學者對於本研究各指標之意 見呈現出高度共識。

綜上，不論是層面、向度及指標專家學者的觀念一致性。這部分相較 於自我導向學習部分，Williamson (2007) 和 Zhu、Bonk 與 Doo (2020) 認

綜上，不論是層面、向度及指標專家學者的觀念一致性。這部分相較 於自我導向學習部分，Williamson (2007) 和 Zhu、Bonk 與 Doo (2020) 認