第二章 文獻探討
第四節 ACT-R 理論
第四節 ACT-R 理論
ACT-R 理論是由美國人工智慧與心理學專家 John R. Anderson(1982, 1993, 1996, 2000)等人建立的。其理論以三個二分法來表現人類的學習過程，如表 2-4-1 所示：
(declarative knowledge)
陳述性知識是指人們知道並可以表
(procedural knowledge)
程式性知識是在參考舊問題去解決
學習假設
(learning assumptions)
藉由學習過程，透過陳述性知識與 程式性知識的轉換獲得新知識 兩個水準
(level)
符號水準 (symbolic level)
陳述性知識資訊塊的提取與程式性 知識生成規則的應用
子符號水準
(sub-symbolic level)
陳述性知識資訊塊連結的效率與程 式性知識的使用功效
資料來源：翻譯自“Implications of the ACT-R Learning Theory:No Magic Bullets. In R. Glaser (Ed.),” by Anderson, J. R., & Schunn, C.D. ,2000, Advances in instructional
psychology (Vol.5). Retrieved from Mahwah, NJ: Erlbaum.
一、兩類知識(Knowledge)
本研究主要探討 ACT-R 理論中兩類知識的形成，說明如下：
兩類知識，用於描述個體已有的認知結構，這是學習與問題解決的基礎；分 別為陳述性知識(declarative knowledge)和程式性知識(procedural knowledge)。
(一)陳述性知識是指有關事實性或資料性知識，為「瞭解事件本身」、知道
「某件事」的知識，可用語詞或文字表達，或以視覺化方式描述的事實性訊息，
也稱為言語資訊，例如蘋果掉落地面是受到地球引力的影響。
在 ACT-R 理論中，陳述性知識通常以一些原始的資訊塊(chunks)來表徵。
例如：由加法運算式“4+6=10”及一些相關訊息(例如：4 是白天鵝、是被加數，
(二)程式性知識(procedural knowledge)是指一種個體沒有明確提取線索，因 而只能借助某種活動形式間接推測出來的知識，包括啟發、方法、策劃、實踐、
程式、策略、技術等，用以說明「做什麼」和「如何做」。 1.生成(production)與生成規則(production rules)：
學習過程中用於提取陳述性資訊塊的規則性單元的反應，稱為生成
(production)，實際上可視為一項「條件─行動規則」(condition-action rule)；而 生成規則(production rules)就是針對問題所給的條件，進行某種特定的認知操作 過程，在 ACT-R 理論中，用觸發(fire)來表示執行這些特定的認知操作過程。生 成規則依問題條件指定具體的目標，建立相對應的子目標。例如：針對二位數的 加法，可以應用 ACT-R 多位數加減法模擬中的生成規則：
24+39=？
24 → a +39 → b
？ → c
如果(IF)目標是要把被加數 a 與加數 b 進行加法運算，而且 a+b=c，
那麼(THEN)子目標就填入 c；
此「生成」針對具體條件確定了二位數加法的目標，並提取了個位數加法與 進位元的陳述性資訊塊，在其行動中建立了一個子目標。
2.認知技能的學習
在 ACT-R 理論中，認知技能可以視為生成規則的表徵，規則的形成會經過 兩個階段；首先，學習陳述性知識，然後建構一組生成規則轉變為程式性形成規 則，而且認知系統在這個交互轉換階段可能會藉由類比機制，融合舊經驗形成新 的生成規則。Anderson(1982)生成規則的獲得可分為三個階段，如表 2-4-2 所示：
表 2-4-2 生成規則三階段 (autonomous stage)
在這個階段，程式性知識變得越來越自動化；程式性知識 的自動化表現在速度與精確度兩方面。
資料來源：翻譯自“Implications of the ACT-R Learning Theory:No Magic Bullets. In R. Glaser (Ed.),” by Anderson, J. R., & Schunn, C.D. ,2000, Advances in instructional
psychology (Vol.5). Retrieved from Mahwah, NJ: Erlbaum.
3.類比機制(analogy)：
算某一欄位值 4+5 的運算。
在此情境下 ACT-R 類比的機制將會嘗試抽象化此舊經驗的原則，將此原則 嵌入到生成規則的形成，使得他可以應用到目前的情況。一旦形成此生成規則，
記憶的提取能夠自動出現，進而應用到其他情境。因此，ACT-R 中程式性技能 的獲得為：當他主動要解決一個新問題時，他會參考過去問題的答案。因此，
ACT-R 是 learning by doing(做中學)及 learning by example(範例學習)的學習理 論。只提供範例是無法保證成功學習的，能否有效地獲得生成規則，在於學習者 對範例的理解。範例的理解從兩方面來影響學習：(1)擷取哪一個範例來類比？(2) 生成規則的形成。
二、知識活化的過程
現實生活中，我們在學習程式性知識的同時可能產生新的陳述性知識，陳述 性知識也可以幫助程式性知識的習得。學習過程中，陳述性知識與程式性知識的 習得速率因個人智慧與經驗的不同而有所不同；當接收一個新的符號性知識並永 久地添加到系統中，然而，若僅是單純擁有符號性知識(代表形成知識結構或網 路)並不等同於能夠成功地運用，知識的運用仍需依賴一系列的活化過程
(activation processes)，活化的過程甚至反映出可以藉由練習逐漸累積活化強度。
在實際教學中，操作的流暢性是一個重要的教育目標, 學者認為(Anderson, J.
R., & Schunn, C. D., 2000)：首先，在實際情境中，犯錯和反應遲鈍是不容許的；
其次，高層次能力的發展需要基礎能力的；第三，流暢的操作可以強化學生的學 習動機，增加自信心。
三、認知工作分析
(Cognitive Task Analysis)認知工作分析從認知層面分析個人在完成一件任務(task)時，腦海中衍生的 決策過程、知識，以及目標結構(Schraagen，2002)。
Jonassen 等人(1999)則認為認知工作分析有以下特點：
1. 著重內隱於工作表現的知識、技能，以及知識結構。
2. 通常是完成行動的知識過程狀態的描述，包括：檢視、情境評估、計畫、
決策、預先措施的採取，及優先順序的策略。
Anderson(2000)則透過 ACT-R 的理論基礎來分析學童表徵使用的知識結 構，正可被用來達成認知工作分析之目的。
教師進行課堂教學前，為了教學的流暢與正確的傳遞訊息，需要對課程知識 結構進行瞭解，在教學前規劃或調整出最適合授課對象的課程，妥善地安排教學 流程和內容；教師亦需掌握學生在學習該課程時的先備經驗，在教學中有效地發 揮教師的專業知能；此外，教師還可由課程的單元目標、教材地位來設計適合的 形成性評量，並檢驗學生的學習成果，進一步提供學生回饋。因此，教師對於課 程的知識結構分析，也就是對應學習課程之能力指標知識的各個組成和起承關 係，必須有完整的理解。再透過例子的教導傳達此知識結構，並監督學生的學習，
達到有效的教學成果。
Rittle-Johnson(2001)提出了發展認知工作分析的四個優點：
1. 發展認知工作分析需要將問題表徵及行動順序(action sequence)做一個 明確的規範。此種規範可以讓我們比較不同的解題策略。
2. 認知工作分析的規範性可將特定的假說一般化，而此一般化可透過較小 且較集中的實驗來測試。
3. 認知工作分析可用來瞭解並解釋實驗的結果，讓研究者瞭解方法上根本 的差異，並且將結果延伸到其他領域。
4. 認知工作分析的檢驗與評估可以提供具體的建議，用在教授某特定主題 的方法與內容上。
綜合而論，教師在進行教學工作前，對於課程的架構、內容的瞭解、單元課 程與舊經驗的聯結，以及學生的能力皆應當有相當程度的掌握。認知工作分析在
此可以提供教學者一個策略去擬定個人的教學計畫，分析課程內容，以及學生的 陳述性知識與程式性知識在學習與問題解決過程中交互作用情形，當陳述性知識 發現問題，教學者可以從「學習內容本身的知識」探究；當程式性知識產生混淆 時，可從「問題要怎麼做的知識」把解題步驟具體描述出來，進而加強練習促使 程式性知識的習成。也當留意初始產生之生成規則，因為一旦規則系統建立，後 期階段的程式性知識修正，則需龐大心力去矯正。
規則的形成會經過兩個階段，例如：培養學生「十的合成與分解概念」規則 的形成，首先要學習十以內的數與量意義，確定掌握數保留能力的陳述性知識。
接著，教學者通常會從「5-5」分法開始引導，因為這對雙方而言是最簡單易懂 的策略。當學生學習「合成分解概念」的陳述性知識，開始進行其他分法活動時，
開始建構一組生成規則，轉變為程式性形成規則，而且認知系統在這個交互轉換 階段可能會藉由類比機制，融合舊經驗形成新的生成規則。類比要有作用，兩件 事必須發生：1.進入個體想要解決一個目標的情況，如解部分量未知文字題，要 找出何者代表整體，何者代表部分量，量與量之間的關係為何? 2.學習者需有解 決相似目標活動的舊經驗：學習者曾經操作「分與合」活動並且聚焦整體可分為 幾個子部分，或子部分總和為一整體。在此情境下 ACT-R 類比的機制將會嘗試 抽象化此舊經驗的原則，將此原則嵌入到生成規則的形成，使得他可以應用到目 前的情況。一旦形成此生成規則，記憶的提取能夠自動出現，進而應用到其他情 境。
因此，依據 ACT-R 理論，教學者備課準備可進行認知工作分析，因為每一 種知識類別是由多種知識成分所組成，瞭解一個概念的陳述性知識與程式性知 識，不僅在教學上可助其掌握學生的學習狀況，當面對問題時，引導學生必須能 夠表達並結合多種概念，發現學習障礙，及早做修正、及時診斷補救；更讓教學 者專業知能成長，也期盼學習者學習效果有所提升。