第二章 文獻探討
第二節 電腦化診斷測驗系統
壹、電腦化測驗的優勢
以客觀性的試題，評量出受試者外在的表現行為與潛在特質，利用紙與筆進 行測驗，稱為紙筆測驗(paper-pencil test)(Cramer, 1993)。然而，紙筆測驗在教學 實務上為教師帶來人工閱卷上的負擔，藉由電腦化測驗可以快速自動計分，讓學 生得到立即的回饋，電腦化測驗將會成為未來的趨勢。由於可以透過標準的施測 模式，以電腦測驗降低測量誤差；而在計分方面，藉由電腦的計算功能，亦可以 適合不同型態的計分法，再藉由試題參數，擷取並產生試題區塊與型態一致的平 行測驗，比起傳統的紙筆測驗，更能迅速有效的評鑑測驗品質等方式，能比紙筆 測驗節省時間的效益(Johnson, 2006)。
當今因電腦設備與網際網路的傳播發達，電腦網路化測驗能擴展測驗的應用 性與加強教學評量的密切度，國際間重要的測驗也都走向網路化施測的方式（陳 淑渟，2007）。由於電腦本身除了具有強大的計算能力外，加上網路傳輸功能，
若再整合圖像、影音等多媒體功能，最後佐以傳統的測驗理論，勢必使電腦化測 驗成為未來測驗發展的新趨勢（方今雅、陳新豐、黃秀霜，2004）。
在眾多的電腦化測驗中，有一部分具備診斷學生在學習上所具有的錯誤概念，
此種測驗稱之為「電腦化診斷測驗」。王志嵩（2010）亦定義，所謂「電腦化診 斷測驗」是泛指利用電腦來協助測驗的編製、施測（單機或透過網際網路）、計 分、分析結果與評定受試者的學習狀況。電腦診斷測驗之含意不單單是僅限於線 上測驗，可以隨時更新資訊，以線上社群當成媒介，讓受試者有更多機會溝通討 論與學習支持；也可用來評量成長歷程與提供受試者自我監控；建置回饋系統，
提供測驗練習的機會(Bartram, 2006)。
目前國內已有許多研究學者，針對電腦化診斷測驗系統進行開發（施雅文，
2010；黃瓊瑩，2010；張靜惠，2010；李惠娟，2009；葉俊谷，2006；江秉叡，
2005），其中最常被引用的以BNAT和KSAT為主，以下便針對電腦化診斷測驗系 統說明。
貳、電腦化診斷測驗系統
一、以貝氏網路為基礎之電腦化測驗(Bayesian Network Based Adaptive Test, BNAT)
隨著網際網路科技與電腦多媒體的興盛，現今的教學活動常使用電腦化測 驗取代傳統的紙筆測驗。近年來，以網際網路為基礎的教學方式也逐漸被受重 視，現行的教學現場也時常導入網際網路的學習，多元化的學習方式也使用電 腦多媒體來輔助原本的書本教材。
貝氏網路應用機率圖形的模式，用節點與有向連線的網路結構呈現及說明 變數之間的影響，了解各種事件發生之機率大小。貝氏證據推論根據此網路結 構的先驗機率分佈，結合所觀察到的證據資料，計算尚未觀察之變數的後驗機 率，再依後驗機率推論未觀察之變數狀態（游國昌，2007），且具有絕佳的預測 及診斷能力（鄭涵，2010）。
以貝氏網路為基礎之電腦測驗(Bayesian Network based Adaptive Test, BNAT) 系統（郭伯臣、曾彥鈞，2007），如圖 2-2-1，可以依照學生的作答反應，詳細 的診斷出學生有哪些學習概念需要加強，也能診斷出學生在學習過程中所擁有 的錯誤類型，導致形成學習的迷思概念，依此系統所診斷之結果，可以使得評 量、診斷與補救教學皆個別化與適性化，以期「因材施測」與「因材施教」之 目標（郭伯臣、謝友振、張峻豪、蔡坤穎，2005）。
學生於測驗完畢後立即顯示學習診斷報告，給予最立即的回饋，除了測驗 的一些基本資訊以外，有提供百分等級給學生參考大概的落點，也有詳盡的概 念診斷列表，直接指出學生的錯誤類型與學習障礙，施以補救教學，且系統會 自動列出同單元的學習紀錄，提供給學生作為學習上的參考（楊智為、劉育隆、
楊晉民、曾彥鈞，2006）。
國內已有許多將貝氏網路應用於教育測驗上的研究，整理如表 2-2-1。綜觀 國內數學領域之電腦化診斷系統，大多是以選擇題或填充題形式呈現，往往只 能記錄學生答案，無法判斷學生是猜對或是同一錯誤選項之不同解題歷程。因 此，本研究所使用的建構反應題電腦化評量系統，可以詳細記錄學生之解題與 型式歷程，精準診斷學生之迷思概念，讓教師可以依學生診斷之結果，了解學 生的學習成效並加以補強，讓學生的學習更加完善。
表 2-2-1 貝氏網路在教育上的應用
研究者 論文名稱 研究內容摘要
高健智 (2007)
以貝氏網路為基礎之 學生分數概念診斷系 統
針對學童在數學分數概念學習，開發 出一套以貝氏網路為基礎的分數學 習診斷系統，以診斷出學童在分數學 習上的錯誤概念並提出補救學習路 徑。
表 2-2-1 貝氏網路在教育上的應用（續）
表 2-2-1 貝氏網路在教育上的應用（續）
表 2-2-1 貝氏網路在教育上的應用（續）
表 2-2-1 貝氏網路在教育上的應用（續）
表 2-2-1 貝氏網路在教育上的應用（續）
圖 2-2-1 BNAT 電腦化適性測驗與學習系統登入介面
二、以知識結構為基礎之電腦化測驗（knowledge structure based adaptive test, KSAT）
KSAT 能精準地診斷出學生學習所產生之迷思概念，在系統建置時使用專 家知識結構、學生知識結構、補救教學結構(郭伯臣、謝友振、張峻豪、蔡坤穎，
2005) ，如圖 2-2-2。能提供學生測驗及立即的回饋，並有相關研究顯示電腦化 適性測驗確實可以節省施測題數、時間，且有不錯的精準度（蔡昆穎，2004；
許志毅，2004；黃碧雲，2005）。學生透過 KSAT 診斷出錯誤概念，再針對個別 的錯誤部分進行適性補救教學。雖可於短時間內對學童的學習狀況進行診斷，
了解學童的知識結構有何不足之處，但獲得學童的學習診斷並非教育的最終目 的，最終應該是學會完整的教材內容，因此測驗後之補救教學實有必要。
圖 2-2-2 KSAT 電腦適性測驗診斷系統登入介面
三、國民小學及國民中學補救教學學生評量系統
教育部攜手計畫課後扶助方案(ASAP)於民國 95 年啟動，目的在提昇學習 弱勢學生基礎的學習能力，建置攜手計畫課後扶助方案科技化評量系統(After School Alternative Program technology-based testing，ASAP-tbt)，一方面支援全 臺灣國民中小學學習落後學生鑑定，另一方面分析、追蹤並累積攜手計畫各校 學生學習進展資訊，作為教育部 補救教學效益統整探討的教育統計資料庫（國 立臺南大學，2012 年），如圖 2-2-3。
圖 2-2-3 國民小學及國民中學補救教學學生評量系統登入介面
透過上述的文獻探討，可以發現以貝氏網路為基礎之電腦化測驗(BNAT)，
可以針對學生的錯誤類型與子技能進行診斷分析，與本研究之研究目標最符合，
因此本研究採用貝氏網路作為診斷測驗之認知診斷模式。