結論

第一節 第一節

第一節 結論 結論 結論 結論

本研究主要是以九年一貫能力指標「5-n-03 能理解因數、倍數、公因數與公 倍數」編製診斷測驗，分別以DINA模式及IRT模式3PL進行分析，比較兩種模式 試題參數值之間的關係，並探討在DINA模式下結合不同知識結構的Q矩陣設計，

是否影響認知屬性的辨識率，得到下列結論：

壹、DINA 模式的猜測參數 g 與 IRT 模式的猜測參數 c 相關係數低（p= -.023），

DINA 模式的 1-s-g 參數與 IRT 模式鑑別度參數 a 有高度正相關（p=.802^＊＊）。 貳、比較三種不同的 Q 矩陣設計，結果顯示：結合專家知識結構的階層性 Q 矩

陣認知屬性平均辨識率最高，其次為結合學生知識結構的階層性 Q 矩陣認知 屬性平均辨識率，Q 矩陣的認知屬性平均辨識率最低。

叄、結合專家知識結構的階層性 Q 矩陣，在全部 13 個認知屬性的辨識率，都高 於 Q 矩陣；Q 矩陣有 7 個認知屬性的辨識率高於結合學生知識結構的階層性 Q 矩陣；專家知識結構的階層性 Q 矩陣有 9 個認知屬性的辨識率，高於結合 學生知識結構的階層性 Q 矩陣。

肆、結合不同知識結構的階層性 Q 矩陣提供的資訊比 Q 矩陣多，經過 DINA 模 式分析後的結果與專家判定一致性較高，所以本研究的結論為：在 Q 矩陣設 計中加入階層性設計，不論是專家知識結構或學生知識結構，都有助於提升 認知屬性的辨識率。

伍、比較兩種階層性 Q 矩陣，發現結合專家知識結構的 Q 矩陣辨識率高於結合 學生知識結構的階層性 Q 矩陣，可能原因為：結合專家知識結構的階層性 Q 矩陣設計，經過 DINA 模式分析所得的結果與專家判定的結果一致性較高，

而在學生知識結構中部分認知屬性的上下位關係違反專家知識結構，當學生 認為這些概念較困難、表現較差，經過 DINA 分析後反而會與專家判定的結 果較一致。因此，本研究的結論為：在 Q 矩陣設計中加入專家依據教學順序 編製的階層性，比加入學生知識結構中認知屬性的難易順序的階層性，更能 提升認知屬性的辨識率。

第 第

第 第二 二 二 二節 節 節 建議 節 建議 建議 建議

本研究尚有不完備之處，提出以下幾項建議，供未來相關研究的參考。

壹、本研究以九年一貫數學能力指標「5-n-03 能理解因數、倍數、公因數與公倍 數」編製診斷測驗，進行抽樣施測及資料分析，尚未將研究結果進行實際的 補救教學，建議後續研究者可以與教學現場結合，探討補救教學的成效。

貳、本研究僅使用認知診斷中的DINA模式進行估計，建議後續研究者可使用其 他認知診斷模式（如：G-DINA、HO-DINA…等）探究其估計成效。

叄、本研究使用OT演算法產生學生知識結構，後續研究者可使用不同的演算法進 行知識結構分析。

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壹 壹 壹

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