認知診斷評量

認知診斷評量主要是在診斷學生認知學習上的困難、提供教師教學和學生學 習的方向與方式。若能藉由診斷評量深入了解學生概念的盲點，對症下藥提供補 救教學，才能利於下一階段的教學。以下就分別探討認知診斷評量的意義、發展 及相關研究。

一、認知診斷評量的意義

認知診斷測驗是指基於學童「有意義的學習」及「認知建構過程」的情形下，

結合心理計量學與統計方法進行評量設計，主要在分析個人在認知學習領域的優 缺點，並指出學習困難的可能原因，根據學習者的條件與需要來設計補救教學。

因此，評量的主要目的在於探討學童學科成績背後的認知結構與潛在的解題過程 與策略，這些過程之間具有何種關係，都是本評量欲了解之處。

二、認知診斷評量的發展

近年來，診斷評量的發展慢慢朝向結合認知心理學和心理計量學的研究領 域，逐漸發展成為一門獨立的學科研究領域，稱為「認知診斷評量」（Nichols, 1994）。認知診斷評量主要以現代測驗理論為基礎，結合認知心理學對學習心理 學的研究與發現，來探討三個問題：1.受試者在測驗領域中所使用的認知程序

（cognitive process）和知識結構（knowledge structure）為何？ 2.這些認知程序和 知識結構在測驗過程中如何被使用？3.學生與專家的表現有何不同？因此，本研 究除了要討論受試者在作答錯誤時的認知程序需歸類至何種錯誤類型，也希望了 解受試者缺少何種子技能而造成錯誤的反應。在未來的教學與課程改革中，CDA 可以提供學生在解決問題時所需的策略、知識概念間的關係並用來了解某個特定 領域的訊息，所以能提供教學者制定適合學生個別需求的教學活動和有效的補救 教學課程。

認知診斷評量結合現代測驗理論與認知心理學對學習理論的研究而來，雖然 具有相當的參考價值，但因其施測過程與結果核計十分複雜，因此需與人工智慧

（artificial intelligence）的電腦科技結合使之為可行。目前結合人工智慧所發展出 來的診斷系統有 Marshall（1993）的「故事問題解決者」 （story problem solver, 簡 稱 SPS）和 Langley, Wogulis, & Ohlsson（1990）的「自動認知模型化」（automated cognitive modeler, 簡稱 ACM）系統等，這系統都是依據認知心理學理論以人工 智慧電腦系統來建構及模擬人類解決算數習題時的認知程序與知識結構。這些系 統不僅診斷受試者在解題時所使用的「基模知識」（schema knowledge）、區別 擁有不同基模知識結構的受試者之表現，並且可根據不同受試者的診斷結果中，

將不同受試者的反應組型分辨出具有不同意義的組型，這些組型通常具有認知錯 誤或隱含錯誤概念的情形。

三、認知診斷評量的相關研究

近年來，國內外的學者致力於認知診斷評量領域，其研究範圍相當廣泛。在 此整理出幾篇較具代表性的研究，簡要敘述認知診斷在教育評量研究方面的成 果。

（一）在思考適性控制模式下程式設計教學的學生模組相關研究

在思考適性控制模式 (adaptive control of thought, ACT)下程式設計教學的

「學生模組」研究（student modeling in the ACT programming tutor）中，主要是 探討學生在認知技巧獲取過程中改變知識結構的情形，並且去預測學生表現程 度，欲使在短期內使學生在高層次學習環境之下充分達到學習滿意的狀態。此研 究假設在一個具有知識技巧的系統模式下，試著去探討問題狀態和目標行為結果 是否有相關的現象（Corbett, Albert T., Anderson, John R., & O’Brien, Alison T., 1995）。

（二）應用智慧型教學系統解決問題的診斷評量

Gitomer（1995）認為透過智慧型教學系統(intelligent tutoring system, ITS)將 可推論學生對於所遇到的問題的理解程度，以及給予適當教學的回饋。學生是否 能在規定的時間內達成教師的教學目標，這些目的都可以在此研究中顯示出來。

再者，學者們更希望在 ITS 中，可以運用認知診斷、基礎機率的推論、教育評量，

以及心理計量學等策略，來發展出一個概念化的學生模組型態。

（三）概念知識的概念網路

Naveh-Benjamin, Linn, & Mckeachie(1995)以描述概念知識的概念網路

(conceptual network)為研究重點，直接提供給受試者結構，要求受試者將概念與

關係填入概念結構圖中，亦即應用於評量中的「概念構圖」。國內宋德忠(1998)、

陳淑芬(1998)等人亦曾進行類似的研究。

（四）以機率為基礎的推理方式應用於認知診斷研究

以機率為基礎的推理方式可應用於認知診斷研究（probability-based inference in cognitive diagnosis）中，Snow & Lohmann（1989）在「認知心理學在教育測驗 上的應用」中指出認知心理學能夠提供一些模式給予學生在學習能力上的回饋反 應，這些回饋可提供老師在教學上的參考與改進的訊息。有別於以往的傳統測驗 只能提供測驗之結果，認知診斷評量已經逐漸改善傳統測驗的弊病，可提供學生 在學習問題上解決疑惑的方法，甚至能針對個人的問題提供更完善的解釋，以充 分達到個別化的評量效果。

以上介紹此四方面的研究均有其實際應用上的意義，其中尤以機率為基礎的 推理方式應用於認知診斷的相關研究最為研究者感興趣。學者 Mislevy（1995）

運用機率表來呈現學生學習問題所發生的機率，他首先界定「學生模式」（student model），由於學生在其知識、技巧、和策略上皆有不同的型態。因此，在某個 事件中不同的問題就會有不同的發生機率，透過這樣的分析方式，可以得知學生 問題類型出現的機率與情形。

綜合上述國內外的相關研究可知，各種方法因取向不同，各有其適用的情境

與限制所在。但從這些研究中可以明顯看出國外運用認知診斷的學理，已經有一 定的完整模式，這些都可作為國內針對運用認知心理學理論，來發展適合本國教 育需求的評量形式、因此，本研究將利用 Mislevy 等人所發展出的模式，主要以 機率為基礎的推理方式來應用於認知診斷評量，以呈現出受試者在學生模式中所 有概念節點的精熟機率，使其符合真實情境，並利用學生的作答反應與概念形成

「Fuzzy」特質，來探討學生的概念與知識的關係，並將之延伸，將錯誤類型加入 學生模式中，以提供更豐富且詳盡的診斷資訊。