適性學習

學生因個人智力程度、家庭、生長背景的差異，在學習的過程中，每個人的情形也 不同，致使任教的老師在傳統的教學上只能使用統一的教材、統一的教學方法來進行教 學；隨著社會的變遷、科技的突破，以及教學理論的發展，教育科技領域也不斷的更新，

九年一貫課程的實施，將資訊科技融入學科教學，數位學習隱然成為未來中小學發展的 主軸；更為彈性的課程與教學，一方面能根據學生之學習特質與需要，提供最適當的教 學模式，讓學生能從事多元、多樣化的學習，進而能順應個別能力差異真正學習知識。

另一方面教師藉由教育科技的發展進行數位化學習以突破傳統的教學型態，體現創新教 學，實現因材施教的個別化教學。

一個適性化的學習網站，最關鍵的便是其適性調控的機制，Brusilovsky（1996）

首先將網路學習系統分為適性呈現（Adaptive presentation）和適性導航（Adaptive navigation support）兩種；我國行政院電子計算機中心在民國 88 年所公布的「網頁 課程知識適性化學習設計研究計畫」中增加了互動式問題解決（Interactive problem solving support） 、智慧型解答分析、學習規劃（Instructional planning）三種型態。

適性呈現是根據學生的特性或學習目標動態地合成網頁內容。同一個教材可能為了 因應不同的教學策略或不同的學習歷程，而對應至不同的教學順序，呈現在不同的教學 單元，達到適性化學習的教學目標。

適性導航則根據學生的特性或學習目標篩選適合的連結，建議並提供學生選擇。在 適性化的學習系統中，如何在初始時依照學生的能力與目的，找出適當的教材難易度與 路徑，達成預期的學習效果乃是適性導航機制的主要目標。

互動式問題解決，除了從答案來推敲可能的問題，而且從自動觀察學生解題的過程 中就可以提供解題的線索或暗示。除非解題過程的分歧很少，否則整個影響解題過程的 因素是非常複雜的，對於系統設計有相當大的難度。目前比較可行的作法是先做一般解 題程序，例如基本運算的題目，後續再求功能上的多元發展。

智慧型解答分析系統和互動式問題解決類似，不只指出作答的對錯，更指出錯誤的 步驟，或不完整的部分。此種作法需要對教材內容及學生常犯錯誤深入瞭解，並能詳細 的表示成人工智慧的形式才能做到，並不適合推廣到各種學科領域使用，主要原因在於 建構這種系統的複雜度和嵌入領域知識和教學知識的人工成本太高。範例式問題解決支

援從範例庫中尋找最近似的類題題解、或叫出學生自己以前解過的近似題目供學生參 考。這樣的好處是學習者在解題情境中做的是知識的近遷移（Near transfer），達到知 識類化的目的。

學習規劃又稱課程順序（Curriculum sequencing），旨在提供學生適合個人的學習 順序及學習活動，其主要目的為追求教育目標之實踐、引導教學之進行、建立學生學習 目標及做為教學評量依據。按照規劃內容又可區分為高層與低層，高層學習規劃導引概 念學習順序，低層學習規劃指引下一個學習元素和活動。在規劃課程順序之前，需要考 量課程設計的原則，如課程設計導向是以教師為中心、以科目為中心或者以學生為中 心，並依此作更進一步的探討。其內容整理如下表：

表 2-5 課程設計導向

課程設計導向 考量重點

教師中心 教師想教的、教師能教的、教師認為應教的 科目中心 科目的範疇、科目的結構、科目的順序 學生中心 學生的特徵、學生的經驗、學生的需要

目前在適性議題的研究，有許多的方向，例如：應用適性化導覽技術來引導學生學 習（林信男，2000；陳新 田， 2001； 卓輝泰，2001；陳欽峰，2003） ；依據學習風格 不同給予不同教學方式（卓輝泰，2001） ；以試題反映理論（IRT）為基礎之適性評量

（何宗賢，2002；黃吉楠，2005；詹雅文，2005） ；利用類神經網路的分類功能，建置一 個學生特質與學習型態相關的分類模型（蕭富珍，2002） ；以資料探勘的技術來分析學 生學習歷程，進而作適性課程推薦或適性導航（林淑玉，2003；陳垂呈，2008） ；根據 學習理論及學習者與教材間的特性關係，推導出一個數學函數，蒐集學習者學習歷程資 訊，推估影響學習的參數。並引用曲線擬合（curve fitting）技術找到近似的一個理 論模型藉以作適性化教材推薦（陳欽峰，2003）；根據學習者所處環境，配合行動載具 之適性化課程推薦（韓世翔，2003） ；以貝氏網路為基礎之適性化導航（陳祐凡，2003） ； 錯誤類型導引式學習系統，並比較學童與課程的多元智能分佈比例作適性學習推薦（葉 芳秀，2004） ；分析適性化教學、適性化課程設計之依據 （柯光霖，2006；古炳鑫，2006） ；

利用電腦來進行學生錯誤類型的分析，並對個別學生進行補救教學（范瑞君，2006） ； 漸進式適性化 e-Learning 教材發展的方法，期間採用合作提問及多媒體註解逐步發展

（林瓊甄，2006） ；應用基因演算法及動態規劃作適性學習路徑推薦並能調整修正（白 如婷，2006） ；利用布魯姆認知分類修正版與量尺定錨法進行試題質與量的分析，以得 到一個試題精確的特徵資訊，並結合學習者的測驗歷程檔來達到適性化的評量（陳煥 文，2008） 。相關研究整理如下。

表 2-6 適性學習相關研究

作者（年代） 內容概要（適性化特點）

林信男（2000） 提出簡易的適性化教材發展機制，能夠整合內容導向與存取導向 的調適技術，利用簡易的適性化教材編輯機制 ， 即可建構出完整的 適性化網路學習環境。（適性化教材＆適性化網站）

陳新田（ 2001） 探討適性化導航系統對學習者在網路學習環境中學習的影響。（適 性化導航）

卓輝泰（2001） 探討適性化網路學習之理論及應用策略，是學生能依個別學習風 格差異自行建構課程概念，配合測驗答題，使系統能夠測出學習 者的不同學習風格及學 習效能而提供不同導覽網頁達到個別學 習特性提供個別化學習徑。（適性化導航）

曾文良（ 2001） 利 用 現 今 電 腦 之 多 媒 體 模 擬 效 果 ， 與 網 路 教 學 理 論，設計一 個「氧化還原」之適性式教學環境，並研討其在網頁課程中的應 用策略及學習成效，使網頁課程能更符合教學實施的使用。（適性 化網站）

何宗賢（2002） 以項目反映理論與適性測驗為基礎，以三層式主從網路架構，結合 網路資料庫，建構一個以網路為平台的網路教學適性測驗管理資訊 系統。（適性化評量）

蕭富珍（2002） 利用類神經網路的分類功能，建置一個學生特質與學習型態相關的 分類模型，作為實施網路教學活動時，適性化教學內容設計的參考。

（學習者特質與學習型態分類）

表 2-6 適性學習相關研究（續）

作者（年代） 內容概要（適性化特點）

林淑玉（2003） 利用關鍵字與同義字的概念，同時依據領域知識以一般化與特殊化 之原理來導航適合學習者難易程度的課程相關內容，並利用精確的 個人化推薦讓學習者能學習的更有興趣及更有效益。（適性化課程 推薦與導航）

陳欽峰（2003） 結合適性化教學與 SCORM 標準的理念，建立一個能模擬學習狀況的 學習模型，以一數學教材範例，將此教材導入 SCORM 標準規範，以 發揮課程教材的再用性，經由測驗得到學習者程度，適當提供學習 者路徑，以達到適性化教學的理念。（適性課程呈現及導航）

韓世翔（2003） 數位學習除了提供學習者不受時間限制的學習需求外，若再透過手 持裝置進行存取則能夠讓學習者的學習活動打破地點的限制。系統 平台具有情境式學習、系統偵測環境因子、鷹架式教學方式、模糊 推論方法、課程動態調整以及學習者主導六大特色。（適性化課程 呈現）

陳祐凡（2003） 運用 concept-based learning 的概念，結合鏈結隱藏和貝氏網路兩 種主要技術，發展一個簡潔、高彈性、且可擴充的適性化導航模型。

（適性化導航）

葉芳秀（2004） 利用基因演算法的計算提供學童的多元智能分佈比率與網路課程的 多元智能分佈比率，提供學童適性的學習建議單。（適性化課程呈 現）

黃吉楠（2005） 建立一套多媒體英語文能力檢定暨動態適性化網路評量系統

（適性化評量）

表 2-6 適性學習相關研究（續）

作者（年代） 內容概要（適性化特點）

詹雅文（2005） 設定試題反應理論的試題難易度參數值之估算，為每個題目定義出 題目難易度進而準確評量出受試者程度。（適性化評量）

柯光霖（2006） 建立網路多元化教學評量架構，並檢視架構中學生「性別」、「資 訊素養」、「電腦、網路使用經驗」、「網路遊戲經驗」、「E-Learning 經驗」、「每日上網時數」、「校外網路學習環境」及「數學起點 行為」等個別差異的不同程度，而在「網路多元化教學評量」關鍵 因素上產生差異。（分析適性化教學、適性化課程設計之依據）

范瑞君（2006） 有別於傳統的診斷分析，利用電腦來進行學生錯誤類型的分析，並 對個別學生進行補救教學。（適性化課程呈現）

林瓊甄（2006） 提出一種漸進式適性化 e-Learning 教材發展的方法，期間採用合作 提問及多媒體註解逐步發展。（適性化教材發展方法）

白如婷（2006） 以網路適性化學習為主軸，提出學習路徑規劃機制，運用基因演算 法與動態規劃為理論基礎，強調內容、程序、呈現適性化與調整修 正為機制特色，提供合適學習路徑輔助學習，以激發學習興趣與加 速學習成效之目的。（適性化導航）

古炳鑫（2006） 提出適性化數位多媒體教材學習架構及設計規範，並依據此架構進

古炳鑫（2006） 提出適性化數位多媒體教材學習架構及設計規範，並依據此架構進