模糊化重要表現程度分析法在國小田徑運動技能評量之探討

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國立臺中教育大學數學教育

國立臺中教育大學數學教育學

學

學系

系

國小

國小教師在職進修教學碩士班碩士論文

教師在職進修教學碩士班碩士論文

指導教授

指導教授：

：

：林原宏

林原宏

教授

模糊化重要表現程度分析法在

國小田徑運動技能評量之探討

研究生

研究生：

：

：龔旻育

龔旻育

撰

中華民國

中華民國一

一

_一

一

_

_

_

_年六月

_

年六月

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摘要

本研究提出模糊化重要－表現程度分析法，做為體育教師在「健康與體育學習領域」中田徑項目「短距離－直線跑」的評量方式。首先，研究者依據教育部所訂定的中小學運動能力指標，自編問卷，利用模糊大彗調查法，通過專家共識一致性項目，建立「短距離－直線跑」之模糊綜合評量表；其次，採用模糊語意量表的形式，進行「重要程度」與「表現程度」的評量活動。最後，應用重要－表現程度分析法，繪出模糊語意量表中各動作項目之隸屬象限圖(模糊 IPA 圖)，並探討各動作項目落點之分布情形。研究結果如下：(一)象限屬性意義的畫分來自於教師對動作項目的重要程度與學生表現的差異性。(二)高得分學生的動作項目落點，均集中在模糊 IPA 圖的右上角附近；中、低得分學生的動作項目落點情形，則大致集中於模糊 IPA 圖的中間位置。(三)可以進行個別化動作分析，從每一個模糊 IPA 圖中輕易看出個別學生動作項目的優劣。(四)研究發現五、六年級的受試學生，即須立即改進，都是屬於穩定性技能的評量向度，表示學生在進行穩定性的動作評量，較不容易維持長時間的靜止，最主要的原因是學生的肌力發展還不夠成熟。根據研究結論可提供健體領域其他項目評量流程及準則之參考，以及後續體育教學或訓練之相關研究建議。關鍵字：重要表現程度分析、模糊理論、模糊化重要表現程度分析、運動技能評量

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Abstract

This analysis tries to apply a fuzzy Importance-performance analysis (fuzzy IPA) approach to the short-distance sprint evaluation for Physical Education (PE) teachers under the instruction of Health and Physical Education Field regulated by measure of effectiveness. In the beginning, questionnaires are designed based on the PE Guidelines of the Nine-Year Integrated Curriculum (for junior high and elementary school students). Next, a fuzzy IPA evaluation sheet for short-distance sprint is established to abide by the items agreed by experts in the field. Third, a fuzzy semantic rubric is authorized to evaluate “degree of importance “and “degree of performance”. The weighted value of the experts’ survey for the short-distance sprint is the “degree of importance,” while the “degree of performance” consists of students’ statistic results after assessments. Finally, a matrix for all the movements in a fuzzy IPA rubric is illustrated by applying the degree of importance-performance analysis, and a distribution of movements is discussed. The conclusions of this analysis are:

1. The difference among zones results from teachers’ requests of certain movements and students’ diversified performance.

2. The high achievers’ results are concentrated on the right upper part of the fuzzy IPA graph. The results for both Intermediate and low achievers, on the contrary, are distributed around the central part of fuzzy IPA graph.

3. An individual analysis of certain movements is recommended, and it’s easy to get a whole picture of his or her strength and weakness of certain movements by simply looking at the fuzzy IPA chart.

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4. The fifth and sixth graders in the elementary school need more improvements and the assessments are focused on steady skills. As a result, they cannot maintain long-term stillness due to their weak muscle development.

5. Last but not least, this research wishes to provide a standard flow path and evaluation criteria in Health and PE field, and suggestions are given to future study in PE teaching or training.

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第一章第一章第一章 第一章緒論緒論緒論………...1 緒論第一節研究動機………...1 第二節研究目的………...3 第三節名詞釋義………...3 第二章第二章第二章 第二章文獻探討文獻探討文獻探討………..5 文獻探討第一節「健康與與體育學習領域」評量內涵………5 第二節大彗調查法及其相關研究....………8 第三節模糊理論及其相關研究………...13 第四節模糊大彗調查法及其相關研究………..17 第五節重要表現程度分析法...………..19 第六節語意變數與模糊語意變數及其相關研究………..21 第七節模糊綜合評估法及其相關研究…..………....24 第三章第三章第三章 第三章研究設計與實施研究設計與實施研究設計與實施………....29 研究設計與實施第一節研究架構………..29 第二節研究對象與範圍………..30 第三節專家的選取………..30 第四節研究工具………..30 第五節研究方法………..32 第六節研究步驟………..36 第四章第四章第四章 第四章研究結果與討論研究結果與討論研究結果與討論………....41 研究結果與討論第一節短距離直線跑之評量表施測情形………..41 第二節樣本學生之評量項目隸屬象限圖………..43

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第五章第五章第五章 第五章結論與建議結論與建議結論與建議………....51 結論與建議第一節結論………..51 第二節建議………..52 參考文獻參考文獻參考文獻 參考文獻...………..55 中文部分………55 英文部分………59 附錄附錄附錄 附錄………...63 附錄一國小體育教師體育課田徑項目短距離直道跑教學調查問卷..63 附錄二健康與體育領域田徑項目短距離直線跑評量表………..67 附錄三短距離直線跑評量表之重要程度權表...71

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表目次

表 2-1 李克特五點量表………....22 表 2-2 模糊語意量表………...23 表 3-1 專家教師之背景資料...………...30 表 3-2 健康與體育領域田徑項目短距離直線跑教學之調查問卷題號...31 表 3-3 短距離直線跑評量表之評量內容.………...32 表 3-4 評量活動模糊語意量表計算………...34 表 3-5 根據文獻所建立的評量項目表……….…………...36 表 3-6 傳統計分模糊化……….………….……..37 表 3-7 各項目之模糊數解模糊化後之實數值………….…..……...………..38 表 3-8 「短距離－直線跑」評量項目表－各項目之權重……….…...39 表 4-1 評量表之動作項目代號與項目名稱……….…...41 表 4-2 全體受試學生表現程度之平均數………42 表 4-3 信度分析結果……..……….……….42 表 4-4 六位樣本學生表現程度之平均數…….…………..………43 表 4-5 六位樣本學生之評量結果表...……….………...50

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圖目次

圖 2-1 Glasser 的基本教學歷程圖……….…...5 圖 2-2 三角模糊數示意圖………...15 圖 2-3 梯形模糊數示意圖………...15 圖 2-4 常態形模糊數示意圖………...16 圖 2-5 重要表現程度分析座標圖……….…...………21 圖 2-6 五點量表的三角模糊數示意圖………...22 圖 3-1 研究流程圖...29 圖 3-2 六年級學生在 b1 項目評量之模糊 IPA 圖...35 圖 4-1 S1 學生模糊 IPA 圖...………44 圖 4-2 S2 學生模糊 IPA 圖………...45 圖 4-3 S3 學生模糊 IPA 圖………46 圖 4-4 S4 學生模糊 IPA 圖………...47 圖 4-5 S5 學生模糊 IPA 圖………...48 圖 4-6 S6 學生模糊 IPA 圖………...49

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第一章

緒論

本章主要說明研究的動機與目的，共分為三節來說明，第一節敘述研究動機；第二節說明研究目的；第三節名詞釋義。茲依各節分述如下：

第一節研究動機

當今的體育教學，不再是「一顆球、一只哨子」的教學方式，也非完全地以機械性動作的技能模仿為主，如今著重的即是教學者透過一聯串的動作技能的分解，經由學生的練習及拼湊數個分解動作來完成單項運動的學習，學習到正確且無誤的動作技能，而能夠瞭解整個單項運動的概觀。卓俊伶(1985)認為動作學習包括兩個階段；第一階段是單一刺激與單一反應的連結，第二階段是經由連鎖作用把已經學得的刺激反應連結再貫串在一起。Graham, Holt, and Parker(2004)在兒童運動基礎書(children moving)指出運動技能的學習都需經過認知的階段，對技能的性質及過程要點等都要有適當的了解，並且分別練習局部的、個別的動作。例如：學習騎馬跑時，初學者必須先認識各個動作的分解動作，並且了解在手的動作、腳的位置、身體的姿勢等，接著練習把兩個定式連貫成為單一的分解動作及反應；從行為主義的觀點來看，學習動作技能是連鎖化的學習，把多個分別建立的刺激與反應連結依照順序串連起來，就是學會了某種的動作技能(張春興、林清山，1989)。有些研究也認為學習運動技能受到情境遷移的影響(Walker, 1995)。動作技能的評量不再只是秒數或是拍球、擊球的數字所能代表，需要有更多面向的評量標準去測驗出學生所學到的運動知能。因此，學習成果 (learning outcomes)是強調學生在真實情境下所學得的能力，技能評量也將以總結性評量為主(許義雄、葉國樑，2000)；再者，評量是依教師在授課前所預定的目標來檢驗學生，並依此標準，對測量得到的數據作為成績上

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的判定；在九年一貫的創新教學下，體育評量則是以能達成分段能力指標為原則(黃月蟬，2003)，利用觀察檢核表的方式，作為判斷依據的行為或特質的評量工具，也同時能夠指出學生在每種屬性中所佔不同程度的比例。首先，傳統體育評量通常是體育教師依據常模參照評量標準，給定受試學生體育成績，其所呈現出來的是單一分數且具有評量者主觀意識，無法看出測驗項目中，每個動作項目之間的好壞與次序關係；其次，模糊化重要表現程度分析法可以看出評量表中每個施測向度的重要性以及學生表現之間的關係，針對每個動作項目來進行評量；是一種模糊的思維，可以處理「是」或「否」的評量項目，也可以使用部份給分的評量方式，而非呈現「全好」或「全壞」的評量表現，傳統的重要表現程度分析法並不是一種模糊化的計分方式；再者，重要表現程度分析法在本研究中，希望呈現出一種個人化的評量結果，每個學生擁有自己所屬的重要表現程度分析座標圖，座標圖內的四個象限有其意義，受試學生可藉由各動作項目落點的分佈，清楚地瞭解各自動作表現的優劣，而傳統的體育評量只針對於群體內的學生來進行常模比較，無法有詳細個人的動作分析資料。

基於此，研究者擬利用模糊綜合評估法(fuzzy synthetic decision)，進行「田徑項目－短距離直線跑」的教學評量。研究者利用教育部體育司所訂定的中小學生運動能力指標，找出田徑項目短距離跑的動作準則，編寫出體育教師教學問卷表，再利用模糊大慧調查法(fuzzy Delphi techinique)，尋求體育專任教師對於教學問卷表的因素與權重，進而建立田徑項目短距離直線跑的評量表。而後，利用模糊語意變數的計分方法，結合重要表現分析法(Importance-performance analysis, IPA)的量化分析，發展出一套具有多面向且有回饋效率的個別化評量表。此研究結果期能對於田徑項目評量之效益與可行性，提出方法論與實務性之具體建議。

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第二節研究目的

一、本研究旨在利用模糊大彗調查法與模糊綜合評估，建立一套具有多向度的學生評量表，並實施於教學現場，根據實際評量結果，探討評量表之實用性。二、根據實際的評量結果以重要表現程度分析法，提供給教師不同向度的分數，得到具體改進或保持的教學行為，使得教師在體育課程的教學上能夠更加精進。三、透過繪出學生在評量表上動作項目之模糊 IPA 圖，探討學生各動作項目的落點分佈，使教師進而了解學生的動作優劣程度，以利於學生學習到正確的動作技能。

第三節名詞釋義

一、重要－表現程度分析(Importance-performance analysis, IPA)

最早由 Martilla and James(1977)所發展出來的，又稱為重要－績效分析法，是量表資料分析中有關工具設計與資料呈現的一種方法(林原宏， 2009)。IPA 是測量某屬性的重要程度與表現程度的分析工具，將分析結果呈現在四個象限之內，產生在各象限內有其評鑑與績效評估的意義，了解該問題屬性應如何處理，進一步提出實用的建議。二、短距離直線跑短跑競賽中，除了發揮最大的體力限度，更應講求高效率運用體能的方法。短距離直線跑的技術是由起跑、起跑後加速度、途中跑最高速度的維持與最後終點前的速度下降四個技術組成之架構(潘瑞根，2002)。三、模糊理論(fuzzy theory) 模糊理論是 1965 年由 L. A. Zadeh 所提出，他定義：「集合元素屬於某個集合的程度，可用 0 到 1 之間的某數值來表示的方法」。定義若 A 是一

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個模糊集合µ_A(x)X→

[ ]

0,1，其中 X 表示為全集，µ_A(x)代表 X 在 A 中的隸

屬函數，

[ ]

0,1 表示由 0 到 1 區間內的所有實數值，以上是在描述 X 的任意

元素屬於 A 的程度。

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教學目標學前評估教學活動教學評量回饋

第二章

文獻探討

本章主要探討有關「健康與體育學習領域」多元評量內涵、大彗調查法、模糊理論、模糊大彗調查法、重要表現程度分析法、語意變數與模糊語意變數、模糊綜合評估法之相關文獻，共分成七節來說明，第一節為「健康與體育學習領域」評量內涵；第二節大彗調查法及其相關研究；第三節模糊理論及其相關研究；第四節模糊大彗調查法及其相關研究；第五節重要表現程度分析法；第六節語意變數與模糊語意變數及其相關研究；第七節模糊綜合評估法及其相關研究。

第一節「健康與體育學習領域」評量內涵

一、體育教學與評量關係教學和評量是一體兩面，互為鏡像關係的存在，但是很多教師在上體育課時，往往將教學和評量分開，評量結束，代表著課程也告一段落，無法真正測出學生的學習成果與教師和教師教學效能。簡茂發(2001)指出整個教學過程中，評量是承接轉合的關鑑部份，不是教學歷程的終點站，也非表示教學活動的結束。教學評量是指教師在教學現場搜集關於學生在「量」與「質」的資訊，加以選擇、組織且做解釋，「量」的描述是由教師以評定分數來表示學生的表現；「質」的描述則是教師以文字敘述來表示學生的表現(李坤崇，1999)。Glasser(1969)提出的教學基本歷程如下：圖 2-1 Glasser 的基本教學歷程圖從圖 2-1 我們可以知道，教學評量在整個教學歷程中居於起承轉合的

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地位，透過教學評量來了解教學目標是否達成，來了解教學活動是否有效率，以作為進入下一個學習階段的參考依據(楊銀興，2000)。評量的方式可透過測驗、量表、問卷、晤談及觀察等技術與方法，蒐集到量化或質性的資料，對學生的學習結果做出價值判斷(何英奇，1992)。如何透過適當的評量方式，去瞭解學生的學習困難、潛能與學習成就，以作為補救教學或個別輔導的依據，亦可作為教師修正授課的方向，與教學成功與否息息相關(高博詮，1993)。教學評量首重公平化、合理化和意義化，因此在進行體育評量時應注意下列原則(邱龍斌，2001)： 1.體育教學評量應依據教學目標； 2.體育教學評量應考量學生身心成熟度及個別差異； 3.體育教學評量應以教學內容為範疇，並顧及學生全面發展； 4.體育教學評量應掌握階段性時機； 5.體育教學評量方法應具彈性及多元性； 6.體育成績評量應由教師、學生與其他相關人員共同參與； 7.技能評量項目的選擇應具代表性； 8.技能評量項目必須是經濟可行的； 9.體育教學評量結果應妥為應用。再者，體育教學評量的對象是體育教師所作教學行為的檢定，亦即有教學才有評量，教過什麼項目後再從中選項測驗。體育教學評量的主要目的如下(教育部，1997)： 1.檢定體育教師所研訂的體育教學目標是否達成； 2.檢驗體育教師所選定的教材教法是否妥當； 3.瞭解學生在學習過程的反應和困難及其診斷； 4.承續學前活動及教學後之平時學習活動於一貫，完成教師教學評鑑及學生學習測驗評量的任務。

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綜合上述觀點，教學評量是在教學歷程中，教師依據教學目標，在教學活動中運用各種不同的評量方式與技術，搜集學生在「量」與「質」的資訊，並加以解釋與描述，作為評估學生的學習成果、改進教師的教學效率與省思課程安排的適切程度。二、體育多元評量內涵當今的體育教學評量方法應富有多樣性且多元化(李勝雄，1995)。長久以來，體育老師的評分標準，大多是強調常模參照評量，以「量」的評量為主，因此技能表現較為優異的學生(例如跑得快、擊球次數多)，往往能夠獲得較佳的體育成績；而獲得體育成績較差的學生，通常都是技能表現較差的學生(例如跑得慢、擊球次數少)。這種強調量的評量方式，學生為了獲取較佳的體育成績，往往忽略了動作的正確性；再者，只重視測驗結果的體育課程，會使得技能成績表現較差的學生，慢慢形成具有自我放棄學習的態度，當然無法從體育課的過程中取得樂趣，導致學習效率低落，無法達成教師教學的目標(孫佩芬，1996)。黃秋芳(2004)將體育教學評量分為狹義與廣義兩種： 1.狹義的體育教學評量是以學生的學習成果作為評量觀察的主體，指的就是體育成績的考察。 2.廣義的體育教學評量則應該包含學生學習成果的評量、教師教學成效的評量及課程設計與實施的評量。教育部(2000)指出以往體育教學評量皆以期末的技能測驗為主，僅有總結性評量，看不出學生的學習過程。因此，體育多元評量的方式不再以單一考試當成唯一的計分方式，下列為多元評量之原則： 1.健康與體育成績評量以能達成分段能力指標為原則。 2.健康評量範圍應包括健康行為與習慣、健康態度、健康知識、健康技能，可在教學前、中、後進行評量；體育評量項目應包括運動技能、運動精神與學習態度及體育知識等項目。

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3.健康與體育評分方法可採紙筆測驗、課前活動準備、課後作業、平時觀察、行為態度問卷、紀錄表、自我評量、上課參與及表現等方式進行。(國小一至三年級不做紙筆測驗，以觀察、訪談、軼事紀錄等方式評量) 4.評量應能兼顧形成性與總結性的結果，採用主觀與客觀的各種評量方法，並訂定給分標準。從事教學現場的體育教師，所強調的不只是評量方式的多元化，更須兼顧評量內容、過程與評量結果應用，重視學生多元智慧的發展與學習的過程。因此，多元評量是一種兼具多元化與人性化的教學評量理念(李秀卿，2005)。

第二節大彗調查法及其相關研究

大彗調查法(Delphi)即所謂的德懷術，或德菲法，本研究對 Delphi 之譯名，將以「大彗調查法」稱之。大彗調查法是一種兼具量化與質性之科技整合研究方法，在研究過程中，針對設定的議題，透過專家匿名，不斷書面討論方式，誘導專家以其專業知能、經驗與意見建立一致性的共識，進而解決複雜議題(宋文娟， 2001)。其針對某一主題編制成一系列問卷，交由一群專家依據其個人的知覺與認知，並表達意見，然後再予以收集、分析並整理資料，以期獲得專家一致之看法(王文科，1996)。此為一種能有效地讓所有專家處理一件複雜的事物，以評估現狀、規劃未來、提昇政策品質之用(Linstone & Turoff, 1975)。因此，大彗調查法主要是使專家群能有效溝通以整合其所長及經驗，對一特定難題建立其一致性意見及共識的研究方法(吳雅玲，2001)。一、本研究進行大彗調查法之步驟 (一)確認研究主題研究主題定為「模糊化重要表現程度分析法在國小田徑運動技能評量之探討」，研究者隨即參考教育部所頒佈中小學學生運動能力指標，自編

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－「模糊綜合分析應用於國小體育教師體育課田徑項目短距離直線跑教學調查問卷」，共十個動作項目的評量標準，分為兩個評量向度。 (二)專家樣本的選擇「大彗調查法」是以專家、學者為調查對象，因此，選取具有田徑專長背景的國民小學體育教師，作為參與大彗調查法研究之委員。透過電話聯繫，告知研究內容並徵詢參與之意願，最後參與本研究之體育教師共有七位。 (三)實施進度研究者將「模糊綜合分析應用於國小體育教師體育課田徑項目短距離直線跑教學調查問卷」設計成每個動作項目評量依其適切程度，採五點量尺，從非常重要到非常不重要，分別得 5 到 1 分，專家就其專業性依動作項目評量的適切程度圈選 5，4，3，2，1。研究者將問卷回收後，將傳統五點量尺轉化為三角模糊數，並進行解模糊化，發現專家一致性相當高，完成本研究之大彗調查法。二、大彗調查法之源起大彗調查法(Delphi technique)起源於古希臘阿波羅(Apollo)神殿中著名的德懷神諭(Delphi Oracle)，是一種典型廟堂上用來預測未來的工具。也就是說 Delphi 代表著預言、預測的意思，而後演變為預測未來的一支學派 (Linstone & Turoff, 1975)。

大彗調查法最早應用於國防事件的預測，在 1950 年代美國蘭德公司 (Rand Corporation)接受美國國防部的委託進行一項國防研究，命名為「大彗調查法計畫(Delphi project)」。進而發展出一種藉由群體專家溝通、討論的歷程，對不可未知的未來進行預測，而得到具有一致性的共識以為有關當局所使用的研究方法(吳雅玲，2001)。1960 年代，大彗調查法開始應用於軍事以外的領域，如工、商界等業者應用於企業各項事務的意見。亦可廣泛應用於歷史事件、經費預算、教育、政治及心理等人文現象的研究 (Delbecq, Van de Ven & Gustagson, 1975)。

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三、大彗調查法之使用時機

Linstone and Turoff(1975)提出在下列情況下最適合採用大彗調查法研究： 1.研究問題不需要精細的分析技術去仔細研究，而著重在集合一群人的主觀判斷時。 2.研究時間和經費限制，無法舉行面對面的會議。 3.人數太多無法有效的作面對面溝通時。 4.參與者未曾有過順暢的溝通經驗或代表不同背景或不同觀點的經驗和專業知能，不易建立溝通共識時。 5.使面對面的會議更具效率，希望能事先找出共同可以接受的討論主題時。 6.參與者有嚴重的意見衝突或不同的政治對立，使得溝通過程必須採用匿名的方式。 7.確保每個成員具有平均參與的機會和具備相同的影響力。 8.改善老是聚不成會的團體成員對團體問題的關心，並提昇其對團體的參與時。四、大彗調查法之特性大彗調查法最主要的目的在於針對一特定問題，集合該領域中專家們的知識與經驗，經由特定的程序與步驟，以達到專家們的一致性意見 (Weaver & Connolly, 1988)。具有下列幾個原則：

(一)匿名性(anonymity) 為了避免面對面溝通，所有參與的專家，會以匿名問卷方式進行意見的交流，避免表達自我意見時面臨社會或權威壓力。 (二)一致性(consensus) 大彗調查法是以科學的方法匯整專家的意見，利用量化的方式，呈現出意見的一致，並計算出專家意見的集中量值。 (三)控制回饋(controlled feedback)

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從回收問卷中整理出專家意見，提供資料結果給受訪的專家，讓專家可再次檢定自己的意見與再度思考的機會，使得專家意見能夠更趨近於一致性。 (四)信度(reliability)與效度(validity) 因為採取重複施測並且給予專家意見的回饋控制，以致於信度和效度可達相當水準。五、大彗調查法之優、缺點大彗調查法是利用問卷調查的方式，獲得專家們一致性的意見，且經由結構化的溝通程序，統整出完善、整體的意見。下列即是參考文獻後(謝臥龍，1997；裴文、鄭永燦，2006；Ellis, Smith & Kummer, 1985；Murry & Hammons, 1995)整理出來的優、缺點： (一)優點 1.具有集思廣義的效果藉由問卷方式得到多位專家的意見，能獲得更有價值且客觀的資訊，以收集思廣義之效。 2.打破時空隔離困境克服了面對面討論或會議方式的缺點，同時也解決了在空間安排及經費支出的困難，方便整個研究的進行。 3.不需要複雜的統計對於專家們的個別意見，只需做簡單的統計方式來作整理，不需要歷史資料或是艱深的統計分析技術。 4.維持專家獨立判斷的能力採匿名式的溝通方式，可使專家們不受權威或是多數人的意見所影響，能夠自主獨立地提出自己的觀點與看法，縱使有任何的錯誤，亦可藉由其他專家的意見去修正，做出更正確的預測。 (二)缺點 1.不能考慮不可預料的事件

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我們僅就未發生事件進行預測評估，卻無法去考慮到不可預料的事件。 2.對模擬兩可的問題很難劃分如果問卷內容的題意不清楚或是出現模擬兩可的選項，將會使預測結果產生誤差。 3.專家代表性不足專家的選擇不易，如果所選取的專家產生意見相左，無法形成一致性的共識，將影響預測結果，故應慎選具代表性的專家群。 4.耗費時間通常會以郵寄的方式來進行問卷的調查，往往費時且不易掌握研究進度。六、大彗調查法之相關研究進入 1960 年代以後，開始將大彗調查法應用於教育方面，匯集了來自各界的意見，規劃政府籌措教育基金及未來如何使用的計畫。此後，相繼有許多教育與課程的相關研究皆採用了大彗調查法，如課程決策、發展或設計、評鑑，甚至於改革等(游家政，1994)。謝臥龍(1997)經由大彗調查法來搜集國內研究對象對國中優良教師特質的共識，其結果可提供教師職前與在職教育訓練工作者了解良師特質，以為規劃良師養成的課程。吳璧如(2000)探討教師應具備的家長參與知能為何以及如何培育職前教師之家長參與的知能。為達成研究目的，採用大彗調查法來匯集專家對於教師之家長參與知能培育的意見。凃惠萍(2008)根據文獻探討並歷經專家訪談和大彗調查法問卷的調查，蒐集提升國民小學經營績效之相關資料，並參酌各位專家學者所提供的建議、觀點，經資料的統計處理，分析出專家學者的共識，得知「提升國民小學經營績效」之關鍵成功因素。張佑昆(2002)藉由大彗調查法專家團體探討國小健康與體育領域教師

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運用科技與資訊教學能力之內涵，以提供國小健康與體育領域教師自我資訊素養檢視之用途，並做為師資培育機關與相關單位對於健康與體育教師資訊素養培訓之參考。 Tsai(2003)針對童軍教育課程與戶外教育課程，在國民中學的實踐應用，應包含哪些課程目標與內容進行討論。 Volk(1993)採用大彗調查法來進行科技教學發展課程指南之研究。 Wicklein(1993)利用大彗調查法來研究與探討科技教育中的重要議題。由以上相關研究發現，有許多教育方面的文獻皆採用大彗調查法來彙集專家意見，編寫具有效度與信度的問卷，所以本研究採用之。

第三節模糊理論及其相關研究

L. A. Zadeh於1965年提出模糊理論，相較於古典集合，模糊理論以隸屬度函數(membership function)描述元素和集合的關係。傳統的集合理論中，一個元素與一個集合之間的關係，可分為「屬於」或「不屬於」二種。而一個元素對於一個集合的隸屬程度具有相當明確的二元關係，也就是說，不是0就是l。在模糊集合理論中(fuzzy sets)是指集合的元素屬於該集合的程度，用0和1之間的數值來表示其隸屬的程度，此概念為「亦此亦彼」，打破了在傳統觀念中「是」與「否」的「非此即彼」(斐文、黃筱惠，2009)。這二種集合理論的最大差異點在於，傳統明確集合的隸屬度函數是唯一且絕對的，而模糊集合的隸屬度函數可以有無限多種。一、模糊集合A 之定義(林原宏，2007)： n 2 1 ) ( .... ) ( ) ( A 1 2 n x x x x x x _A _A A µ µ µ + + + = 以上的模糊集合A 之定義和表示法中，各符號的意義如下： 1.A 表示模糊集合； 2.x₁,x₂,...x_n表示模糊集合的元素；

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3.µ(x₁),µ(x₂),...µ(x_n)分別x₁,x₂,...x_n表示屬於模糊集合的隸屬度 (membership)； 4.µ:x₁ →µ(x_i)稱為隸屬度函數，其中0≤µ(x_i)≤1且i=1,2,...n。在 n 2 1 ) ( .... ) ( ) ( A 1 2 n x x x x x x _A _A A µ µ µ ₊ ₊ ₊ = 僅是模糊集合表示法，其中「+ 」不是加法的意義，而 1 1) ( x x A µ _{也不是分數的意思，而是表示模糊集合中兩個} 向度 1 1) ( x x A µ ，x_i表示模糊集合的元素，而µ(x_i)則是其對應的隸屬度。二、模糊關係矩陣與模糊截矩陣

模糊關係矩陣 (fuzzy relation matrix) 用來以描述兩集合

{

a i I

}

Chen, Wang and Chiu(2000)提出估計模糊集合隸屬度值之方法，利用其方法求出第一個元素的隸屬度值，以此推估其他元素的隸屬度值，其研究結果顯示，此方法能有效估計並節省成本。

綜合上述相關研究的發現和結論，可知利用模糊理論為基礎的資料處理方式，應較符合人類思維的複雜性及行為表現的不確定性。

第四節模糊大彗調查法及其相關研究

模糊大彗調查法(fuzzy delphi method, FDM)是由 Ishikawa, Amagasa, Shiga, Tomizawa, Tatsuta and Mieno(1993)所提出，以傳統的大彗調查法結合模糊集合理論發展而來的建立兩種計算公式，分別為最大最小(Max-Min) 法及模糊積分(fuzzy integration)法，將專家意見整合成模糊數，可以改進傳統大彗調查法的缺點外，更能表現各專家的個人特質並避免訪查過程中專家意見的模糊性。而 Murray, Pipino and Gigch(1985)則是首先將模糊理論運用於大彗調查法上，其過程稱為模糊大彗調查法。模糊大彗調查法為利用一個模糊區間來量化對於問題上的選擇或回答，此與人的思考判斷較為接近，在以模糊大彗調查法進行專家意見篩選時，專家人數以 5-7 人為宜(Robbins, 1994)。由於三角模糊數具備了建構簡單及容易計算的優點，再加上所需專家人數少，模糊大彗調查法廣為使用。因此，在以模糊大彗調查法來進行專家意見篩選時，大多以三角模糊數進行分析(陳琳暐，2009)。一、模糊大彗調查法之優點相較於大彗調查法，模糊大彗調查法則具有以下優點(徐村和，1998；林佩瑩、廖學誠，2008)： (一)可以節省問卷調查往返的時間與所花費的成本。

(26)

(二)專家個別意見可以明白闡述，不易遭致扭曲。 (三)部份預測項目之語意結構可以清楚表達。 (四)處理問卷過程中，可將模糊性納入考慮。 (五)計算過程簡單，可以處理多層級、多屬性以及多方案的決策問題。二、模糊大彗調查法研究步驟本研究採用的是模糊大彗調查法，結合大彗調查法的原理和模糊數的計算方式，假設有I (i =1,2,L,I_)專家和_J₍_j =_{1 L}_,₂_, _,_J _{)個項目，杜佳真、林} 世華(2007)提出其步驟如下： (一)專家問卷調查根據文獻所整理的J個項目設計問卷表，並請專家在實數a至b的範圍內填寫三角模糊數，假設專家i對項目j的填寫為W =~_ij (l_ij,m_ij,u_ij)。 (二)三角模糊數值計算整合計算專家對項目 j的共識值，此共識值為模糊數W =~_j (l_j,m_j,u_j)。其中 { } 1 i I ij j Max l l ≤ ≤ = 、 1 I ij i j m m I = =

∑

、 { } 1 i I ij j Min u u ≤ ≤ = (三)模糊數的解模糊化利用重心法將模糊數 W =~_j (l_j,m_j,u_j) 解模糊化，得到實數值 ( ) 3 j j j l m u c= + + 。 (四)動作評量項目之選取設定閾值(threshold)λ，此閾值範圍為a≤λ≤b，當滿足c≥λ時，表示該項目已獲的專家共識一致性。三、模糊大彗調查法之相關研究近幾年可以發現，許多問卷調查皆採用模糊大彗調查法的方式，以改進傳統大彗調查法所遭遇的問題，而應用模糊大彗調查法於教育研究方面

(27)

有不少的相關文獻。林靜宜(2008)為建構高中職品格教育最重要之內涵，找出期望程度最高但滿意程度最低的品格教育內涵，並分析家長對品格教育的期望類型，第一部份以模糊德懷術建構高中職品格教育內涵，第二部份以問卷調查法探討學生家長對高中職品格教育之看法與期望類型。陳顯榮(2007)運用方案理論模式建構一套國民小學學習型學校評鑑指標。為達成上述目的，採用模糊德懷術問卷調查法，進行資料的蒐集、分析與探究。陳慧儒(2006)為界定國小身心障礙類初任特教教師導入方案之內涵，藉由探討國內外相關文獻，歸納出初任特教教師導入方案之內涵並形成模糊德懷術研究問卷，利用模糊德懷術獲取的總評分值進行國小身心障礙類初任特教教師導入方案內涵重要程度之排序。張毓敏(2005)探討生活課程之理論與內涵，並參考日本與英國之生活課程相關內容標準，擬定生活課程能力指標草案，透過「模糊德懷術」的實施，徵詢國內生活課程專家、學者、課程編輯者及教學經驗豐富之生活課程教師之意見，進而擬定我國生活課程之能力指標，以期達成生活課程統整之理想。本研究利用模糊大彗調查法嚴謹的分析過程，使複雜的問題能夠分解，成為有邏輯性的架構，進而能夠處理抽象的量化問題，且藉由一致性檢定來篩選有效題目，進而編寫出具有可信度的問卷。

第五節重要表現程度分析法

重要表現程度分析(Importance-performance analysis，簡稱 IPA)，又稱為重要－績效分析，是量表工具設計和資料分析呈現的一種方法(林原宏， 2009)。是由 Martilla and James(1977)所發展出來的，利用 IPA 的架構去分析汽車銷售商的服務品質，並將重要性和表現程度的平均得分繪製於二維

(28)

矩陣圖中，以項目屬性「重要程度」與「表現程度」的中位數(平均數)為座標軸，可將項目屬性分成四個區塊，每個區塊有各自的重要意義。此分析法是一種低且易瞭解消費者所重視觀點之測量法；與企業家瞭解其在管理及資源的調配上是否妥當的一種良方(李際萍，2008)。約在 1970 末期，廣泛地被應用在產品、服務、觀念以及零售業等行業的優、劣勢的評估 (Chapman, 1993; Kozak & Nield, 1998; Chu & Choi, 2000)。Sethna(1982)指出 IPA 對於在辨識服務品質是一個很有效率的方法。

近幾年的研究文獻可以發現，在教育行政與管理領育域的研究開始採用 IPA 進行評鑑和績效評估的分析(Oh, 2001; Williams & Neal, 1993)。陳勁甫等人(2004)應用 IPA 分析嘉義農場遊客對各項服務品質之評價，以找出改善嘉義農場服務業品質之重要品質屬性。潘婉茹等人 (2007) 以 SERVQUAL 量表為問卷架構，運用修正後 IPA 與統聯客運之滿意度做比較，建議國光客運的改進重點，以追求更高服務品質，增加顧客滿意度。沈進成、蔡奈容(2002)以 IPA 模式檢視西班牙觀光競爭力之重要改善因素，以作為研擬西班牙觀光策略之參考。李麗卿(2009)探討基隆市國小教師對於海洋教育戶外教學地點之選擇，利用 IPA 分析法掌握各地點的優、劣勢，以利海洋教育體驗之推廣。Hanqin, Zhang and Chow(2004)與 O’Neill and Palmer(2004)應用 IPA 來確認改善香港導遊服務績效與改善高等教育服務品質之重點品質屬性。Enright and Newton(2004)應用 IPA 來確認可促使旅遊目的地競爭優勢之品質屬性。

重要表現分析法可分成下列步驟(Abalo, Varela & Manzano, 2007)：一、依據研究目的，列出評量項目的屬性，發展成問卷形式，例如李克特式量表或模糊語意變數計分形式。二、使用者針對項目屬性分別進行「重要程度」和「表現程度」兩方面的評定。「重要程度」指該項目屬性對於評量的重要性；「表現程度」則指受評者在該項目屬性上所表現的結果。三、分別以「重要程度」和「表現程度」為橫軸與縱軸，將項目屬性得分

(29)

表現程度製圖成一個二維座標中。

四、以「重要程度」和「表現程度」的平均數為分隔點，將二維空間劃分成四個象限，如圖2-5所示。該四個象限的評量結果的意義如下(林原宏，2009)：

(一)第I象限為「繼續保持」(keep up the work)，表示在重要程度與表現程度的評價均高，受評者表現良好。

(二)第II象限為「加強改善」(concentrate here)，表示在重要程度高但表現程度卻低，受評者須加強改善此象限屬性。

(三)第Ⅲ象限為「優先序低」(low pripoty)，表示重要程度與表現程度均低，必須改善的優先次序較低，並非必須立即處理改善。

(四)第IV象限為「過度重視」(possible overkill)，表示重要程度不高，但受評者卻過度練習表現。圖2-5 重要表現程度分析座標圖

第六節語意變數和模糊語意變數及其相關研究

一、語意變數(linguistic variable) 語意變數是以自然語言中的語詞為值(Zadeh, 1975)，即是將語言中所 II 加強改善 I 繼續保持 Ⅲ 優先序低 IV 過度重視重要程度

(30)

使用的語詞視為變數值，比如說本研究中將區分為「非常重要」、「重要」、「普通」、「不重要」及「非常不重要」等語詞，來表達教學者對於教學目標重要程度的感受。而語意措詞是指在量表中的反應選項文字，通常用來表示內心感受態度的強弱程度，例如：教學者對於教學重點可能為「非常重要」或「非常不重要」，而「非常重要」和「非常不重要」就是所謂的語意措詞。量表計分是將量表中對語意變數的強弱，對應到計分值。傳統量表如李克特式量表(Likert Scale)，這種計分方式是以等距計分來進行，以李克特五點量表為例，如表2-1。表 2-1 李克特五點量表傳統李克特式量表形式即可用三角形模糊數表示，如圖 2-6。橫座標表示感受的強度量尺，而縱座標則表示態度或感受隸屬於該語意措詞 (linguisticterm)的隸屬度。語意措詞非常不重要不重要普通重要非常重要對應計分值 ₁ ₂ ₃ ₄ ₅ 1 2 3 4 5 1 數值非常不重要不重要普通重要非常重要隸屬度圖 2-6 五點量表的三角模糊數示意

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二、模糊語意變數語意變數的概念可表達主觀性的判斷，用於不確定或模糊的資訊，亦可轉化為模糊數來表達。α -截集(α -cut)是模糊數轉為明確值的方法(Klira & Yuan, 1995）。這些語意值的隸屬函數可以用三角模糊數表示，進行教語意排序的估算，並以此做為各項教學成效達成程度的衡量方法。本研究採用離散型模糊語意量表是隸屬度為離散的情形，受試者在每個語意措詞中填上0至1之間的任一數值，且總和為1的情形下，以表達心理感受，如表2-2所示。其計分值為： (1×0)+(2×0)+(3×0.3)+(4×0.6)+(5×0.1)=3.8 表2-2 模糊語意量表三、模糊語意變數在評量之相關研究瞭解語意變數與模糊語意變數的特質後，本研究彙整出應用模糊語意變數問卷之相關研究。鄭景俗、王佳文、蔡孟峰、黃堃承(2004)為避免高中教師評鑑量表回收時換算複雜，以 PHP 與 MYSQL 開發模糊語意評鑑輔助系統，以簡化演算程序，供學校行政主管作為教師評鑑之使用。陳振東、林靜珊(2008)利用模糊語意的計算，不僅可輕易進行員工績效程度的優劣排序，亦可了解員工績效考核程度的群組分類，相較於傳統的考核評估方法，提供一種較為客觀且有彈性的員工績效評估模式。楊明慧(2002)利用模糊語意問卷進行資料蒐集，並嘗試以模楜理論之模糊集群分析來設計演算法，利用模糊 C 平均分類法(FCM)求出各語意的群落中心值來進行參數化，找出較為貼近受試者心理潛在特質的語意模糊語意措詞非常不滿意不滿意普通滿意非常滿意對應計分值 0 0 0.3 0.4 0.1

(32)

數隸屬度函數。

楊慧玲(2002)以資料模擬之探究方法，分析比較模糊語意變數計分與傳統李克特式量表計分在轉換資料時，其外顯值與內心潛在特質誤差之差異情形。

Herrera, Lopez, Mendana, and Rodriguez(2001) 將語意決策模式 (linguistic decision model)運用在職員管理上，提出個人目標語意適合度函數(linguistic biobjective fitness function)評估職員的各項準則。

Liu and Song(2001)提出語意近似(semantic proximity)的表示方式，並以語意近似作為評估模糊關聯程度(fuzzy association degree)的基本概念。

Liang and Wang(1991)採用模糊語意的方式，對受訪者就其地區的選擇之指標重要性，利用五點語意尺度衡量，並以三角模糊數表示其指標。在現今多元的社會，人類的思維方式並非是單一直線，導致人類的行為複雜、多元、模糊，甚至於充斥著不確定性。在本研究的問卷中，增加了模糊語意量表的形式，讓專家教師能夠根據自己的想法觀念，決定所選取動作項目的權重，編修出田徑項目「短距離－直線跑」之評量表。

第七節模糊綜合評估法及其相關研究

模糊綜合評估又稱為模糊綜合評判(fuzzy synthetic decision)，係針對人類面臨決策問題時，必須考慮決策可能產生的不確定性(溫坤禮、游美利， 1995；Kacprzyk, Fedrizzi & Nurmi, 1992)。本研究乃藉由模糊綜合評估對「短距離－直線跑動作」進行學生的評量，並經由模糊大彗調查法將評量項目集合予以量化，以提高模糊綜合評估法的正確性。其步驟如下(林原宏， 2007；劉湘川、簡茂發，1992；Hsu & Yang, 1999)：

一、建立因素集合

依據評量目的與內涵，由中小學生運動能力指標整理出動作項目，這些動作項目的集合就是因素集合，以U =

{

u₁,u₂,u₃,L,u_m

}

_表示。

(33)

上述每個動作項目在進行評量時，有其不同的重要性，這個重要性可以構成因素集合上的一個模糊集合，以模糊集合 m m u a u a u a u a A= + + +L+ 3 3 2 2 1 1 _表示。其中因素權重正規化為

∑

= = m i m a 1 1且0≤a_i ≤1(∀i=1,2,L,m_{)。這些權重} 以F =

[

a₁,a₂,a₃,L,a_m

]

₁_×_m_表示。三、建立評量集合依據評量的因素集合中的每個動作項目，以語意變數(semantic variable) 表示其價值程度，例如「非常符合」、「符合」、「不符合」等語意。這些語意v_j(j =1,2,3,L,n_{)即為評量集合，以集合}

{

}

n v v v v V = ₁, ₂, ₃,L, _表示。四、進行單因素評判每個因素集合中的項目在評量集合的語意中進行評判，項目u_i在v_j語意的評判結果以r_ij表示。令 n in i i i v r v r v r R = + +L+ 2 2 1 1 _{為單項目的評量集合，中}

∑

= = n j ij r 1 1且0≤r_ij ≤1 (∀ j =1,2,L,n_)。所以 i R 構成評量集合上的一個模糊集合。所有的項目則構成一個模糊關係矩陣

( )

n m ij mn m m n n r r r r r r r r r r R × =             = L M M M M L L 2 1 2 22 21 1 12 11 。五、進行模糊綜合評判綜合考量所有因素在所有評量集合上的語意評量結果，模糊綜合評判結果以

[

]

[

_n

]

mn m m n n m b b b b r r r r r r r r r a a a a R F B , , , , ₁, ₂, ₃, , 2 1 2 22 21 1 12 11 3 2 1 L L M M M M L L o L o =             = = 表示。如果必須進行正規化，則令

∑

(36)

關鍵因素和公司績效之間的關係。其研究提到模糊語意架構不僅可以處理質性的資料，更可處理量性的資料，藉由質性與量性的資料整合，作成整體的評估，而提出對公司組織有建設性的建議。以上相關文獻可看出，模糊綜合評估法可為決策者在規劃策略過程中提出系統性的考量。研究者利用模糊大彗調查法做為專家教師共識，訂定出專家一致性權重，再以模糊綜合評估法之原則，求出學生評量之正規化分數，並分析動作表現之優劣，提出具體改進策略。所以，本研究之方法可作為教育評量研究之參考。

(37)

根據文獻整理短距離-直線跑評量項目模糊大彗調查法否

第三章

研究設計

本章旨在探討研究設計及實施之方式，分成共分為六節，分別敘述本研究之研究流程、研究對象、專家問卷調查、研究工具、研究方法及研究步驟。

第一節研究流程

本研究目的在建立健體領域短距離直線跑評量項目表，研究流程如圖 3-1 所示：共識值是否大於閾值圖 3-1 研究流程圖確定施測學生進行施測回收教學評量表，統計評量結果，並以重要表現分析法，繪出施測學生在評量表中各項目之隸屬象限圖。結論與建議是 1. 就通過一致性共識的項目，填寫出每個項目的權重之三角模糊數 2. 將權重之三角模糊數解模糊化 3. 將權重值正規化建立短距離直線跑評量表

(38)

第二節研究對象與範圍

= M m m a 。三、編製「短距離－直線跑」學習活動模糊綜合評量表研究者將編製完成之「短距離－直線跑」學習活動模糊綜合評量表，實際應用於田徑項目教學現場之學生表現評量。四、短距離直線跑評量表融合模糊語意變數採用模糊語意量表的形式，進行「重要程度」與「表現程度」的評量活動。以短距離－直線跑之專家調查表的權重共識值，詳如附錄三，作為「重要程度」的數據資料；而「表現程度」的數據則來自於評量學生後的統計結果。以「加速度」動作(b1)為例，受試者的重要程度為利用專家權重所計算出來，重要程度正規化分數為 0.74，參見附錄三；而以某位六年級學生為例，表現程度的正規化分數計算為(4×0.1)+(3×0.1)+(2×0.8)+(1×0)= 2.3， 2.3÷4＝0.575，其他動作項目表現程度正規化分數，如表 3-4。

(42)

表 3-4 評量活動模糊語意量表計算六、應用重要表現程度分析法繪出學生在短距離-直線跑評量表各項目之隸屬象限圖(模糊 IPA 圖)，並探討各評量項目落點之分布情形。分別以「表現程度」為橫座標，「重要程度」為縱座標，在「表現程度」方面採用絕對標準 0.50 和「重要程度」方面的專家權重平均數 0.82 為分隔點，繪出該圖中虛線而得到四個象限，如圖 3-2。這位六年級學生在「加速度」的動作項目，得其坐標為(0.58,0.74)，落於第Ⅲ象限，項目屬性之意義為過度重視。表現程度評量分項動作名稱優佳可差正規化分數各就位 _{0 0.2 0.2 0.6} _0.40 預備 _{0.2 0.4 0.3 0.1} _0.68 蹬地 _{0.3 0.2 0.4 0.1} _0.68 起跑 _{0.3 0.6 0.1 0} _0.80 擺手動作 _{0.2 0.5 0.2 0.1} _0.70 蹬、跆腿動作 _{0.4 0.2 0.3 0.1} _0.73 擺手與抬腿動作 _{0.3 0.5 0.1 0.1} _0.75 加速度 0.1 0.1 0.8 0 0.58 最高速度跑與維持 0 0 0.2 0.8 0.30 終點線 0.3 0.7 0 0 0.83

(43)

表現程度 0.82 1 0 0 0.50 Ⅱ 加強改善 Ⅰ繼續保持 (0.58,0.74) 1 圖 3-2 六年級學生在 b1 項目評量之模糊 IPA 圖上圖 3-2 所示，短距離直線跑評量之各象限的意義分別為 (一) 第Ⅰ象限表示：重要程度與表現程度皆高，落在此象限的項目屬性為繼續保持。 (二) 第Ⅱ象限表示：重要程度高而表現程度低，落在此象限的項目屬性為加強改善。 (三) 第Ⅲ象限表示：重要程度與表現程度皆低，落在此象限的項目屬性為優先序位。 (四) 第Ⅳ象限表示：重要程度低而表現程度高，落在此象限的項目屬性為過度重視。七、歸納結論提出具體健議整理分析並歸納結論該評量表的適用性與便利性，以做為後續研究的改進。重要程度 Ⅳ過度重視 Ⅲ 優先序位

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第六節研究步驟

一、初步建立評量項目研究者根據文獻所編的評量項目內容，所建立的評量項目，如表 3-5。評量項目分為二大部分：第一部分是穩定性技能，共七題(a1~a7)；第二部份是移動性技能，共三題(b1~b3)。建立初步的評量項目後，透過李克特氏五等量表計分方式請七位國民小學體育教師填寫，詳見附錄一。表3-5 根據文獻所建立的評量項目表動作代號動作項目名稱內容 a1 各就位蹲姿方式，兩手置於緊靠起跑線後緣處，臂與肩同寬，兩臂支撐身體重心，四指併攏與拇指成八字形支撐，虎口朝前，前腳掌著地，後腿膝關節著地，兩眼直視下方 40~50 公分處做出「各就位」動作。 a2 預備臀部抬起，兩肩前傾略過兩手，重心主要落於兩臂上，並使前腿膝關節角度小於後腿膝關節做出「預備」動作。 a3 蹬地聽到槍聲或哨音，兩手同時迅速離地，兩臂屈肘快速地前後擺動，前腿用力的蹬向地面，同時後腿快速向前提拉，完成蹬地時，膝、髖關節充分伸直「蹬地」。 a4 起跑藉助起跑動作讓身體和地面的角度較直立時為小，快速的抬腿以增加後蹬的反作用力，以保持身體的平衡。 a5 擺手動作肩膀放鬆，雙肘彎曲成 90 度，手掌向內，成半握拳，靠於身體兩側，分別前後擺動。前擺時，前臂手指不超出眉間；後擺時，肘關節與肩平行。 a6 蹬、抬腿動作能以左（右）腳推蹬地面時，且直膝並靈活的伸展踝關節，並能將右（左）腿向上抬高。大腿與小腿間夾角為 90 度，膝關節與髖關節成平行，踝關節用力，使腳尖向前。

(45)

表3-5 根據文獻所建立的評量項目表(續) a7 擺手與抬腿動作雙手能正確且協調有節奏的前後擺動，並配合雙腳推蹬、抬腿左右交換。 b1 加速度起跑後加速是從靜止到跑出最高速度，其步幅由小而漸加大，步頻則是先快而漸緩。跑者以最協調的步幅與步頻，直至達到最高速度。起跑時，身體前傾角度大，隨著加速跑的過程逐漸抬高，體角的改變是漸進性的而不是突然的改變。 b2 最高速度跑與維持起跑加速至最高速度後，為了保持速度不使其減慢，身體的動作適度的放鬆而富韻律感，具有節奏性的抬腿、推蹬、擺臂。 b3 終點線保持原來的姿勢，做出終點衝刺動作，全速通過終點後，才慢慢減速。二、計算專家對各項目重要性的共識值 (一)將傳統的李克特計分法轉化為三角模糊數，如表 3-6。接著建立共識值的模糊數W =~_j (l_j,m_j,u_j)，其中 { } 1 i I ij j Max l l ≤ ≤ = 、 1 I ij i j m m I = =

∑

、 { } 1 i I ij j Min u u ≤ ≤ = 。利用重心法將模糊數 W =~_j (l_j,m_j,u_j) 解模糊化，得到實數值 ( ) 3 j j j l m u c= + + 。研究者將評量項目的共識值模糊數，利用重心法解 模糊化後的實數值 c，如表 3-7。 表 3-6 傳統計分模糊化程度方式李克特計分三角模糊數非常重要 ₅ (4，5，5) 重要 4 (3，4，5) 普通 ₃ (2，3，4) 不重要 2 (1，2，3) 非常不重要 ₁ (1，1，2)