第四章 研究結果與分析
第三節 迴歸分析
由架構圖中提出了多項假設，此處逐步檢驗每個各假設是否如預期，看看各構面之 間是否有相關性，並試著找出其相關性。
一、城鄉差距對認知負荷的關係
假設 1-1：城鄉差距對學生面對數位學習產生的外在認知負荷有顯著的影響。
假設 1-2：城鄉差距對學生面對數位學習產生的有效認知負荷有顯著的影響。
31
而在有效認知負荷上，偏鄉的平均高於一般市區(11.0000 > 10.3043)，經由 Levene 檢 定的結果 F 值 = 0.058，p = 0.811 > 0.05 故未達顯著標準，所以接受虛無假設後，再檢 查平均值 t 檢定 p = 0.294 > 0.05 未達顯著水準，表示城鄉學生對於數位學習時皆產生的 有效認知負荷，兩者間產生的有效認知負荷未達到顯著的差異。
32
而總體面對數位學習時的認知負荷而言，加總的認知負荷偏鄉地區平均值高於一般 市區( 26.4286 > 23.4000 )，由 Levene 檢定的結果可以看出 F = 1.901，p = 0.169 > 0.05 的 顯著水準，拒絕虛無假設。再檢查 t 檢定值的 p = 0.001 < 0.05，達顯著水準，表示鄉下 學生總體感受到的認知負荷是有顯著高於市區學生的感受的。
二、數位落差對學生認知負荷的感受量有顯著的關係
假設 2-1：資訊近用不同的學生面對數位學習產生的外在認知負荷有顯著的相關。
假設 2-2：資訊近用不同的學生面對數位學習產生的有效認知負荷有顯著的相關。
假設 2-3：資訊素養不同的學生面對數位學習產生的外在認知負荷有顯著的相關。
假設 2-4：資訊素養不同的學生面對數位學習產生的有效認知負荷有顯著的相關。
由於數位落差有分為資訊近用機會跟資訊素養兩個部分，所以先對假設 2-1 及 2-2 中資訊近用機會對面對數位學習時的認知負荷進行分析，將資訊近用分為數位機會低及 數位機會高兩組之後，進行與認知負荷之間做 T 檢定，結果如下：
數位機會高低 個數 平均數 標準差 平均數的標準誤
外在認知負荷 數位機會低 159 13.5849 3.58143 .28403 數位機會高 99 12.9697 3.52094 .35387
有效認知負荷 數位機會低 159 10.6289 2.69682 .21387 數位機會高 99 9.9798 3.31964 .33364
總認知負荷 數位機會低 159 24.2138 4.79367 .38016 數位機會高 99 22.9495 5.41610 .54434
表 4-21 認知負荷對數位機會高低的組別統計量表
33 0.177 > 0.05，未達顯著水準，表示數位機會高低不同的學生面對數位學習時的外在認知 負荷時，並沒有顯著差異的。
34
35
36
總認知負荷
迴歸 215.988 1 215.988 56.420 .000a 殘差 980.031 256 3.828 總數 1196.019 257
表 4-26 認知負荷對學習成效的變異數分析
三者的顯著性考驗 F 值分別為 118.251、4.913、56.420，而且三者的 p 值( p = 0.000 、 p = 0.028 、 p = 0.000 ) 皆小於 0.05，表示迴歸模式整體解釋量達到顯著水準。接著檢 驗各迴歸係數及顯著考驗結果，
模式 未標準化係數 標準化係數 t 顯著性 共線性統計量
B 之估計值 標準誤差 β分配 允差 VIF
(常數) 14.618 .406 35.976 .000 有效認知負荷 -.409 .038 -.562 -10.874 .000 1.000 1.000 (常數) 11.477 .518 22.171 .000 外在認知負荷 -.083 .037 -.137 -2.216 .028 1.000 1.000 (常數) 14.660 .584 25.094 .000 總認知負荷 -.181 .024 -.425 -7.511 .000 1.000 1.000
表 4-27 認知負荷對學習成效的迴歸模式的迴歸係數及顯著性考驗
由上表中結果可知，三者的與學習成效的相關性皆達到顯著水準( p = 0.000 < 0.05、
p = 0.028 < 0.05、 p = 0.000 < 0.05)，由於三者對學習成效的的標準化系數β皆為負值，
代表不論是外在認知負荷、有效認知負荷或是總認知負荷皆和學習成效成負相關。由文 獻中可以知道外在認知負荷對於學習成效可能為負相關，而有效認知負荷為負相關必需 要在總體認知負荷超過學生負荷後，該有效認知負荷才會變為負相關，因此參考總認知 負荷已經達負相關這一點，代表加總的認知負荷已經超過學生面對學習時的能承受的量，
此時再多的有效認知負荷可能也只會造成負相關的影響，無法有效的提升學習成效。
37