從空間智能分析三維空間搜尋系統之尋路策略與行為

國

立

交

通

大

學

理學院網路學習學程

碩

士

論

文

從空間智能分析三維空間搜尋系統之尋路策略與行為

Spatial Intelligence on Analyzing Wayfinding Strategies and

Behavior of 3-Dimentional Search System

研 究 生：莊碧雯

指導教授：孫春在 教授

從空間智能分析三維空間搜尋系統之尋路策略與行為

Spatial Intelligence on Analyzing Wayfinding Strategies and Behavior

of 3-Dimentional Search System

研 究 生：莊碧雯

Student：Pi-Wen Chuang

指導教授：孫春在 Advisor：

Chuen-Tsai Sun

國 立 交 通 大 學

理學院網路學習學程

碩 士 論 文

A Thesis

Submitted to Degree Program of E-Learning

College of Science

National Chiao Tung University

in partial Fulfillment of the Requirements

for the Degree of

Master

in

Degree Program of E-Learning

June 2007

Hsinchu, Taiwan, Republic of China

從空間智能分析三維空間搜尋系統之尋路策略與行為

(Spatial Intelligence on Analyzing Wayfinding Strategies and Behavior of 3-Dimentional Search System)

學生：莊碧雯 指導教授：孫春在 博士

國立交通大學理學院網路學習學程碩士班

摘要

本研究採用「觀察研究法」與「相關研究法」，探索學生在面對熟悉型與陌生型的 三維空間搜尋任務時，以空間智能與尋路策略的角度，分析其尋路行為之歷程。

Google 從 2005 年 6 月推出了 Google Earth 引起了大家的注意與好奇，它可以讓使 用者坐在電腦桌前即可瀏覽全世界的美景，讓人眼睛為之一亮，看待事物也有了不一樣 的角度。因此，希望藉由三維空間搜尋系統(以 Google Earth 為例)的操作，讓學生能 夠更加了解自己在三維空間系統中進行搜尋任務時會受到哪些尋路因素的影響。 依據本研究所得的結果可以發現，在三維空間搜尋任務中，空間智能較低的學生傾 向使用地標策略，原因為該類型的學生對於圖像及方位的辨識能力較弱，因此，偏向使 用較明顯的地標做為其尋路的參考；空間智能較高的學生傾向使用縱覽策略，原因為該 類型的學生對於圖像及方位的辨識能力較強，因此，傾向使用整體總覽的方式搜尋目標。 在三維空間搜尋任務中，不論是地標策略、縱覽策略或路徑策略在尋路行為的完 成任務時間方面雖無顯著的差異。但是，可以發現到搜尋的地點屬於未曾去過之地點 時，縱覽策略傾向的學生在尋路行為的表現方面會優於地標策略傾向及路徑策略傾向。 透過本研究可以更加了解學生在搜尋任務的過程中，潛在的空間智能與尋路思考 模式，因此，老師在面對學生搜尋的問題時，可以參酌學生的思考特質及尋路策略給予 適切的引導。期許本研究所得到的結果，能夠讓Google Earth的操作介面更符合使用者 的需求。 關鍵詞：三維空間搜尋系統、空間智能、尋路策略、尋路行為

Spatial Intelligence on Analyzing Wayfinding Strategies and Behavior of

3-Dimentional Search System

Student：Pi-Wen Chuang Advisors：Prof. Chuen-Tsai Sun

Degree Program of Science National Chiao Tung University

ABSTRACT

This research adopted “observing method” and “relative method” to survey when facing familiar and strange 3D search missions

Google Earth, published in June, 2005, aroused people’s attention and curiosity. It enables users to glance over the beautiful scenery all over the world right in front of the computer desk, which makes everyone’s eyes twinkle and have different viewpoints. Therefore, we hope we can make students know more about what kinds of wayfinding factors would affect them when they are proceeding with the searching missions in 3D spatial system.

From the outcome of this research, we can find that in 3D spatial searching missions, students with relatively low spatial intelligence tend to use the landmark strategy. That’s because this type of students are weak in distinguishing pictures and locations. Therefore, they are apt to use prominent landmarks as references to find the way. Those with higher spatial intelligence tent to use the overview strategy. That’s because these students are better in distinguishing pictures and locations. As a result, they are apt to use overview strategy to search for the target.

In the 3D searching missions, there is no prominent difference in how much time it costs to finish the searching behavior, no matter it’s landmark strategy, overview strategy or path strategy. Nevertheless, we can find that if the students haven’t been to the place, those with overview strategy would be better in wayfinding behavior than those with landmark strategy and path strategy.

Through this research, we can know more about the modes of the potential spatial intelligence and wayfinding when the students proceed with the searching missions. Consequently, when facing students’ problems of searching missions, the teacher can give proper guidance on account of the students’ thinking quality and wayfinding system fit in with the need of the users much better.

Keywords：3-Dimentional Search System、Spatial Intelligence 、Wayfinding Strategies 、 Way finding Behavior

誌 謝

口試通過的那一刻，欣喜之情溢於言表，向家人報喜的時候，快樂的眼淚幾乎是要 奪眶而出。望著室外和煦的陽光，洋溢著陣陣放鬆的幸福，回想這兩年來需要同時兼顧 工作及學業所承受的壓力，終於能夠如釋重負！ 首先誠摯的感謝指導教授孫春在博士，在老師悉心的教導之下，使我得以一窺「從 空間智能分析三維空間分搜尋系統之尋路策略與行為」領域的深奧，不時的討論並指點 我正確的研究方向，使我在研究過程中獲益匪淺，尤其孫老師治學的嚴謹更是我輩學習 的典範。 本論文的完成亦得感謝橫山國中莊興惠校長的大力支持及蕭易璇主任、蔡代華主 任、戴秋榮組長、丁銘信組長、張家榮老師的協助，因為有你們的體諒及幫忙，使我的 進修過程更加順遂。此外，兩年的日子裡，共同生活的點點滴滴、學術上的討論、言不 及義的閒扯、趕作業的革命情感…，因為你們的陪伴，讓我兩年的研究生涯變得絢麗多 彩。 感謝佩嵐、岱伊學姐及昭傑學長不厭其煩的指出我研究中的缺失，總是能夠在我迷 惘時為我解惑，也感謝右敏、建發、栴璇、家韻、凱文及美璇同學的幫忙，恭喜我們順 利走過這兩年。 我的至愛-張文博，不管是颳風或下雨都會陪我上下課，每當我遇到研究瓶頸愁眉不 展時，總是會逗我開心，讓我能夠放鬆心情，重新出發。沒有老公的體恤、包容，相信 這兩年的生活將是很不一樣的光景。還有公公、婆婆，謝謝你們給我充分的自由與空間， 讓我可以專心的做研究。 最後，謹以此作獻給我摯愛的家人，爸爸、媽媽、姊姊-碧珠、碧萍、碧鳯、碧婷， 弟弟-華明、永明。

目 錄

中文摘要 ………... Ⅰ 英文摘要 ………... Ⅱ 謝誌 ………... Ⅲ 目錄 ………... Ⅳ 表目錄 ………... Ⅵ 圖目錄 ………... Ⅷ 第一章 緒論...………... 1 1.1 研究背景………... 1 1.2 研究動機與重要性………... 1 1.3 研究目的………... 2 1.4 研究問題………... 2 1.5 名詞釋義………... 3 1.6 研究限制………... 3 第二章 文獻探討………... 4 2.1 空間智能………..……... 4 2.1.1 空間智能的定義………... 4 2.1.2 空間智能的檢核………... 5 2.1.3 空間智能與尋路行為………... 7 2.2 尋路策略與行為………..…………... 8 2.2.1 尋路策略………... 8 2.2.2 尋路行為………... 12 2.2.3 三維空間搜尋系統與尋路行為………... 12 2.3 三維空間搜尋系統………... 15 2.3.1 三維空間的定義………... 15

2.3.2 三維空間搜尋系統………... 15 2.3.3 Google earth 之應用………... 16 第三章 研究方法與設計………... 18 3.1 研究方法………... 18 3.2 研究架構………... 19 3.3 研究工具………... 21 3.4 實驗設計………... 23 3.5 實驗流程………... 24 3.6 Google earth 系統操作環境介紹………... 25 3.7 資料分析………... 26 第四章 結果與討論………... 29 4.1 不同類型的搜尋任務歷程中，完成任務時間與尋路行為有何關聯…….. 29 4.2 不同類型的搜尋任務歷程中，完成任務時間與空間智能有何關聯……. 33 4.3 不同類型的搜尋任務歷程中，完成任務時間與尋路策略有何關聯…… 35 4.4 不同尋路策略在尋路行為呈現的差異性………... 39 4.5 空間智能的差異與尋路策略有何關聯………..……... 47 第五章 結論與建議………..………... 50 5.1 結論………... 50 5.2 建議………... 51 第六章 參考文獻………..………... 52 附錄一 空間智能量表………..………... 56 附錄二 尋路策略傾向問卷………..………... 57 附錄三 三維空間搜尋任務說明單………..………. 60 附錄四 三維空間搜尋任務實測照片………..……….… 61 附錄五 問卷授權書………..………..……... 62

表 目 錄

表 1 多元智能檢核內容 ...6 表 2 尋路行為的相關研究表 ...10 表 3 三維空間搜尋系統的種類 ...16 表 4 熟悉型搜尋任務之完成任務時間、返回次數及停止時間敍述統計表 ...29 表 5 熟悉型搜尋任務之完成任務時間、返回次數及停止時間複迴歸關係摘要表 ...30 表 6 陌生型搜尋任務之完成任務時間、返回次數及停止時間敍述統計表 ...31 表 7 陌生型搜尋任務之完成任務時間、返回次數及停止時間複迴歸關係摘要表 ...31 表 8 返回次數、停止時間對完成任務時間之迴歸關係摘要表 ...32 表 9 返回次數、停止時間對完成任務時間之迴歸關係摘要表 ...32 表 10 熟悉型搜尋任務之完成任務時間、尋路行為及空間智能複迴歸關係摘要表 ...33 表 11 陌生型搜尋任務之完成任務時間、尋路行為及空間智能複迴歸關係摘要表 ...34 表 12 尋路策略分組人數統計表 ...35 表 13 熟悉型搜尋任務之尋路策略對完成任務時間之敍述統計表 ...35 表 14 熟悉型搜尋任務-尋路策略對完成任務時間關聯度之變異數分析 ...36 表 15 陌生型搜尋任務之尋路策略對尋路行為敍述統計表 ...37 表 16 陌生型搜尋任務之尋路策略對尋路行為關聯度之變異數分析 ...37 表 17 熟悉型搜尋任務之「尋路策略」與「返回次數」敍述統計表 ...39 表 18 熟悉型搜尋任務-尋路策略對「返回次數」之變異數分析 ...40 表 19 熟悉型搜尋任務之「停止時間」敍述統計表 ...41 表 20 熟悉型搜尋任務-尋路策略對「停止時間」之變異數分析 ...42 表 21 陌生型搜尋任務之「返回次數」敍述統計表 ...43 表 22 陌生型搜尋任務-尋路策略對「返回次數」之變異數分析 ...44 表 23 尋路策略對返回次數之事後比較結果 ...44

表 24 陌生型搜尋任務之「停止時間」敍述統計表 ...45

表 25 陌生型搜尋任務-尋路策略對「停止時間」之變異數分析 ...46

表 26 空間智能低、中、高等級區分標準 ...47

圖 目 錄

圖 1 尋路行為決策過程與各階段內容 ...7 圖 2 尋路行為之個別差異模型 ...10 圖 3 Google Earth 主畫面及操作面版介紹 ...17 圖 4 研究架構圖 ... 19 圖 5 實驗研究流程圖 ... 24 圖 6 Google earth 系統圖層架構 ... 25 圖 7 不同尋路策略面對熟悉型搜尋任務之完成任務平均時間折線圖 ... 36 圖 8 不同尋路策略面對陌生型搜尋任務之達成任務平均時間折線圖 ... 38 圖 9 不同尋路策略面對熟悉型搜尋任務之平均返回次數折線圖 ... 40 圖 10 不同尋路策略面對熟悉型搜尋任務之平均停止時間折線圖 ... 41 圖 11 不同尋路策略面對陌生型搜尋任務之平均返回次數折線圖 ... 43 圖 12 不同尋路策略面對陌生型搜尋任務之平均返回停止時間折線圖 ... 45 圖 13 不同空間智能等級進行搜尋任務時使用的尋路策略之直方圖 ... 49 圖 14 Google Earth 操作介面加入形狀搜尋及顏色搜尋模式示意圖 ... 51

第一章、緒論

1.1 研究背景

Google 從 2005 年 6 月推出了 Google Earth 引起了大家的注意與好奇，Trimbath，

(2006)聲稱：「Google Earth 可以把世界放在你的桌上。」讓使用者坐在電腦桌前即可 瀏覽全世界的美景，使人類的眼睛為之一亮，看待事物有了不一樣的角度。 Google Earth 不斷地推出更新版，除了更新及加入許多新的空拍圖，同時也將三維 空間搜尋的操作介面變得更人性化、更易於使用。讓一般大眾即使是坐在電腦桌前，也 可以一覽空中的美景，並提供飯店、餐館及著名地標等豐富資訊，讓旅遊家即使未到該 處也能有身歷其境的感受(Butler，2006)。

也就是因為 Google Earth 的出現，使地圖資訊有了革命性的影響，Google Earth 提

供了一個豐富而簡易的網路地圖查詢系統(Jones，2006)。尤有進者，它讓使用者可以

將自己的資料與 Google Earth 結合，亦即可以利用 Google Earth 提供的三維地圖做為

背景圖，由使用者自己建置自己的資料。 截至目前，國內並未針對三維空間搜尋系統中的尋路行為進行分析研究，僅止於真 實環境中，如醫院、捷運、地下街及圖書館等的個案探討，因此本問題的研究不僅能為 國內的模擬三維空間搜尋系統研究引入新的方向，同時更有助於瞭解人類在模擬空間中 的空間智能與尋路行為。

1.2 研究動機及重要性

在學校擔任電腦教學的歷程中，在認識學校的單元教學活動中，請學生使用 Google Earth 搜尋學校的空照圖位置。發現到有些學生可以很快地找到目標；但是，也有一部 分學生花了很久的時間才找到目標。因此，究竟是哪些因素造成了學生完成目標時間上 的差異，引起了我的研究動機。 Google Earth 是一個模擬三維空間搜尋系統的環境，有別於學生於日常生活中面 臨到的真實情境之尋路問題。當我們面臨真實情境的尋路問題時，通常會在腦海中先形 成認知地圖，接著開始進行尋路，在尋路的過程中發生問題時，則會開始搜尋相關的資

訊，例如：憑藉既有的經驗、使用地圖、問人、上網查詢…等。每個人都有自己偏好的 尋路方式。因此，在尋路的行為中，探討尋路過程中存在的不同的思考模式，成了一個 值得玩味的議題。因此，希望藉由三維空間搜尋系統(以 Google earth 為例)的搜尋任 務，讓學生能夠更加了解自己的尋路行為模式。 再者，智能是人類潛在的能力，亦是人類探索世界的方式。而空間智能是源自哈 佛大學教授 Howard Gardner(1983)提出的多元智能中的一個項目，在教育及認知領域愈 來愈受到重視。因此，除了語言、文字可以表達個人心智之外，圖像也是另一種方式。 是故，多元化的接納學生的表達方式，進而探索在三維空間搜尋歷程中，找出人類的空 間智能在 Google Earth 所呈現的意涵。 Google earth 推出後得到很多的迴響，滿足了旅遊者探索目的地的渴望；解決了 尋路者找不到目標急迫的心，因此如何使其更符合尋路者的需求，從空間智能的角度切 入，進一步去分析三維空間搜尋系統的尋路策略與行為。

Stocky & Cassell (2002)認為在 3D 虛擬環境中(航海、航空及駕駛的模擬)學習

是有助於學生在空間智能的發展，而且，空間智能對於人們在尋路績效是有助益的。

1.3 研究目的

本研究的主要目的是探討在三維空間搜尋系統中，學生面對熟悉型與陌生型的搜尋 任務時，是如何運用空間智能與尋路策略解決迷路問題，在解決迷路問題的過程中存在 著個別差異。所以，擬以側錄軟體記錄學生進行三維空間搜尋任務之尋路歷程，分析學 生在空間智能、尋路策略與尋路行為方面所呈現的關聯及差異。

1.4 研究問題

本研究以「三維空間搜尋系統」為研究環境，以空間智能量表、尋路策略傾向問卷 及自編三維空間搜尋任務為測量工具，擬定之研究問題如下所列： 1、不同類型的搜尋任務歷程中，「完成任務時間」與「尋路行為」有何關聯？ 2、不同類型的搜尋任務歷程中，「完成任務時間」與「空間智能」有何關聯？ 3、不同類型的搜尋任務歷程中，「完成任務時間」與「尋路策略」有何關聯？

4、不同尋路策略在尋路行為呈現的差異性。 5、空間智能的差異與尋路策略有何關聯？

1.5 名詞釋義

1、熟悉型任務：以進行搜尋任務之學生的角度來看，任務地點是曾經去過之處。 2、陌生型任務：以進行搜尋任務的學生的角度來看，任務地點是從未去過之處。 3、空間智能：本研究依Howard Garder（1995）的定義，將空間智能視為在三度空 間中進行思考，準確地感覺視覺空間並將之表現出來。進一步能夠統整對色彩、 線條、形狀及形式之間的敏感力。 4、尋路策略：義大利學者Pazzaglia等人(2001)從個人認知風格的角度，提出個人 在面對尋路問題時傾向使用何種策略。尋路策略可分成三大類，分別是縱覽策略 傾向、地標策略傾向及路徑策略傾向。 (1)地標策略傾向：注重的是尋路的過程中醒目的線索，以做為辨識方向的參考。 (2)路徑策略傾向：尋路者依據一個具有順序性的導引方式，從 A 地移至 B 地。 (3)縱覽策略傾向：喜好全觀式的環境觀點來尋找目標。 5、尋路行為：依據 O＇ Neill (1991)提出尋路行為的評估方式，其要素分別是「停 止時間」、「返回次數」及「到達目標時間」。分別如下所述： (1) 停止時間(stop)：因為不確定目標是否正確，停下來觀望的時間。 (2) 返回次數(backspace)：因為發現目標錯誤，以致回到前一層的次數。 6、三維空間搜尋系統：三維空間是指點的位置由三個坐標決定的空間。現實空間就 是三維空間，具有長、寬、高三種度量。三維空間也就是指三度空間。本研究的

Google earth系統因為具有三個測量的維度，2D操作環境加上模擬Zoom in/out

功能，即上下、左右、高度，因此，將其定義為三維空間搜尋系統。

1.6 研究限制

本研究採取「觀察研究法」與「相關研究法」，因為受限於研究時間、經費與人力，

第二章、文獻探討

本研究以「從空間智能分析三維搜尋系統中之尋路行為」做為研究主題。所以，彙 整與本研究有關之理論與研究，以尋求適合的文獻背景做為研究設計的依據。茲分為四 個小節闡述，首先由「空間智能之定義」談起，接著論述「尋路策略」與「尋路行為」， 最後介紹「三維空間搜尋系統的相關研究」。以下分節闡述。

2.1 空間智能(spatial intelligence)

2.1.1 空間智能的定義

哈佛大學心理學教授 Gardner 在人類的認知能力的發展已進行多年的研究，打破了 一般傳統智能(intelligence)理論所主張的兩個基本假設：即人類的認知是一元化的， 以及只要用單一的智能就可以描述學生。而過去偏狹的教育方案獨尊語文和數學智能， 缺漏了其他求知方式的重要性。因此很多無法在傳統學業智能上出頭的學生未能受到重 視，他們的潛在的長處可能無法得到發揮，對學生個人和整個社會都是很大的損失。因 此，Howard Gardner 對智能概念提出革新的實用性定義，揚棄以單一方面的智能來看待 人類的聰明，其定義「智能」為： 1. 在實際生活中解決週遭問題的能力。 2. 提出新問題來解決的能力. 3. 對自己所屬文化做有價值的創造及服務的能力。 接著在 1983 年，哈佛大學心理學教授 Gardner 出版著作「智力架構」(Frames of Mind)，書中提出了「多元智能理論」(Theory of Multiple Intelligence」，其認為

人類有八種智能是用來學習、解決問題，以及創造的工具，是每個人都會使用的工具，

即 ( 一 ) 語 文 智 能 （ linguistic intelligence ） 。 ( 二 ) 邏 輯 - 數 學 智 能

(logical-mathematical intelligence)。(三)空間智能(spatial intelligence)。(四)

肢 體 — 動 覺 智 能 (bodily-kinesthetic intelligence) 。 ( 五 ) 音 樂 智 能 (musical

intelligence) 。 ( 六 ) 人 際 智 能 (interpersonal intelligence) 。 ( 七 ) 內 省 智 能

(naturalist intelligence)遂變成八大智能。這樣的論點打破了傳統的智能(IQ)一元 論，讓人們對智能有了更寛廣的見解 (郭俊賢、陳淑惠譯，2000)。 本研究針對多元智能中的「空間智能」做探討，是因為學生在進行三維空間搜尋任 務時，需運用到形狀、線條及顏色比對的能力。「空間智能」之意涵除了前述的能力之 外，還包括能夠準確地感覺視覺空間，並將所知覺到的表現出來(Gardner，1983)。不 同的人在八大智能中皆有其較優勢的部分，每一個人都可以試著找出自己的潛能。其中 也包括將視覺與空間的想法，立體化的在腦海中具體呈現，以及在一個空間矩陣中，很 快地找出方位(Gardner，1983)。空間智能並非表示一個人的空間能力，而是一個人對 色彩、線條、形狀、形式、空間及他們之間關係的敏感性。空間智能可以劃分為「形象 的空間智能」和「抽象的空間智能」兩種能力，形象的空間智能為畫家的特長；抽象的 空間智能為幾何學家特長，建築學家形象和抽象的空間智能都擅長。

2.1.2 空間智能的檢核

郭俊賢、陳淑惠(2000)認為：旅遊中閱讀地圖、在房間中移動地圖及繪製圖像等都 要依賴空間智能。並非每個擅長空間智能的人都有著相同的技能，有的人可能是在繪畫 上具有天份，有的人則精於製作立體模型，還有人則是表現於精緻藝術方面。以下的事 例很可能意謂著具有發展良好的空間智能，本研究所使用的空間智能檢核表(附錄一)， 乃依據這些觀點加以調整。 1. 透過注視和觀察來學習且善於辨識面貌、物件、形狀、顏色、細節和景物。 2. 能有效地在空間中穿梭和搬移物品；在未曾去過之城市能夠輕易辨識方位。 3. 可以進行圖片思考並看到細節，在回想訊息時可以用視覺影像來輔助。 4. 喜歡用圖形表徵或透過視覺媒介來學習。 5. 喜好塗鴉、素描、繪畫、雕塑、或其他看得到的形式複製物品。 6. 喜好建構立體的物品，例如摺紙、立體模型等。能夠在腦海中改變物體的形式— 例如可以在腦海中把物品在空間中移動，仍能夠辨識該物品。 7. 可以用不同的方式或新的觀點來看待事物，不僅可以看到某個形狀、還可以看

到形狀周圍的背景空間，或是偵查到隱藏在他背後形狀。 8. 可以同時知覺到鮮明的細微的型態。 9. 可以創造出訊息的具體或視覺化的表徵。 10. 精通表意和抽象的設計。 11. 表現出要成為一位航行員、室內空間設計師、建築師、藝術家或其他視覺取向 之興趣。 12. 創造出新的視覺空間之媒體，或藝術方面的作品。 以上只是展現空間智能的一些可能方式。我們必需重視人類在各種活動背後空間智能， 而且這些特質或特徵也不是一張簡單的清單就能說盡。相關的多元智能量表彙整如表 1，本研究採用謝佳蓁(2001)編製之多元智能評量表為研究工具。 表 1 多元智能檢核內容 研究名稱 提出者及年代 研究內容 八 大 多 元 智 能 問 卷 的 信、效度分析 周子敬(2004) 檢測 Gardner 所倡導的八大多元智能並 確認是否適用於台灣。 多元智能評量表之編製 謝佳蓁(2001) 檢測年齡為 11~13 之多元智能。

ETS Map Planing Test Carroll(1993)

(1)共有 40 個項目且需於 6 分鐘內測驗

完畢。

(2)尋求 2 點之間的最短路徑且需避開障

礙物。

ETS Paper Folding Test Carroll(1993)

(1)共有 20 個項目且需於 6 分鐘內測驗

完畢。

(2)辨識旋轉物體的能力。

2.1.3 空間智能與尋路行為

當 一 個 人 面 對 尋 路 的 問 題 時 ， 其 腦 海 中 開 始 建 立 尋 路 的 決 策 過 程 (Ruddle & Lessels，2006)。尋路的決策過程可分為三個階段，分別是空間認知建立階段、決策階 段以及執行階段(圖 1)。在空間認知建立階段中，Montello（1999）認為空間方位的認 知為建立空間概念最重要因素，而且 Gardner(1995)提出的空間智能與空間方位的理論 相互契合。因此，我們可以知道當人們從起始地點開始出發到目的地時，首先要先知道 自己所處的相對位置。換言之，每個人對自已所處的位置空間有一定程度的認知，而且 這樣的認知某一部分是來自對空間認知的敏感度(郭俊賢與陳淑惠，2006)。Darken 與 Sibert 在 1996 年透過尋路任務的方式提出空間概念與尋路行為之關係：在尋路的過程 中，尋路者必需對整個空間有一定的概念，這種空間概念可以分成三種形式。第一種是 俯視知識(survey knowledge)：在尋路者的腦海裡，藉著物件的相對距離和位置，把空 間 轉 換 成 如 地 圖 般 的 影 像 概 念 ， 以 完 成 尋 路 任 務 。 第 二 種 是 地 標 知 識 (landmark knowledge)：以靜態視覺化的地標做為定位的方法，以增加對空間的瞭解。地標知識係 指此地標的視覺特徵，包括它的外形、大小、顏色…等。第三種是程序性知識(procedural knowledge)，尋路者將所知道的地標串連成一個完整的路徑，做為辨識方向的依據。尋 路的決策歷程如下圖 1 所示： 圖 1 尋路行為決策過程與各階段內容 認知建立階段 空間概念 方位辨認 空間智能 決策階段 確定地點名稱 各點的順序關係 建立預設路徑 執行階段 確定預設路徑經過的點 決定前往下一點的方向 不正確 正確

2.2 尋路策略與行為

2.2.1 尋路策略(wayfinding strategies)

尋路(way-finding)一詞源由都市設計師 Kevin Lynch 在 1960 年發表著作「都市意

象＂The Image of The City＂」出現(宋伯欽譯，1999)。尋路意涵一個人對於都市環

境的了解與觀察力。之後，隨著室內空間的複雜度提高，加上人類在建築物中的活動行 為日益受到重視，尋路開始加入不同的研究方向，Kaplan(1979)從環境心理學的角度切 入，將尋路一詞修正為「人們在迷路時他們是如何找到路的」，結合了空間與行為兩項 要素，因此尋路的名稱修訂為「Wayfinding」。 尋路方面的相關研究，過去多半偏重在真實情境中的研究。近幾年來由於模擬三維 空間的蓬勃發展，有許多的學者日益重視在虛擬環境中的尋路行為。影響尋路行為的因 素可以分成三大類，分別是環境特徵、尋路策略與個人能力(Ingwerron，1982)。環境 特徵包括環境空間的複雜度、地標訊息等；尋路策略包括地標輔助策略傾向、路徑策略 傾向及總覽性策略傾向；個人因素則包括空間能力、空間知識、既有經驗等。 一、 環境特徵：

Darken & Sibert (1996)提出在虛擬環境中進行尋路任務時，如果缺乏額外

的提示訊息，對於找到方向及完成任務存在相當大的困難。 二、 尋路策略： 許子凡(2004)認為瀏覽者在虛擬環境中會如同於真實環境中運用環境資訊來 建立空間概念。在時間、轉錯彎與後退次數等尋路行為的評估中，地圖環境資訊、 空間特徵及標示系統中以地圖環境資訊較佳。虛擬環境中的尋路行為是有別於真 實環境中的尋路行為。真實環境中遇到迷路的問題時，需要辨別東西南北之能力， 但是，在三維空間搜尋系統中卻是特別強調俯視地面的能力。而兩者相同之處卻 都是一樣需要清楚的標示系統，以便於尋路。

認知能力對於尋路行為的影響，過去的研究多半注重個人能力方面，譬如： 空間能力、空間知識及方向感等。但是，關於認知風格對尋路行為的影響，卻鮮 少被提出。認知能力與認知風格的差異在於，認知能力具有量化的指標意義，該 能力愈多表示能力愈好；而認知風格並不具有量化的指標意義，其代表的是價值 觀念的差異，無優劣之分，僅代表著某一種風格較適合哪一類的問題情境。 個人的尋路策略屬於認知風格面向，意涵著個人在面對環境中的各項地標或 訊息時，進行解讀或組織的傾向。例如：對於環境資訊的注意、接收，會因為個 人認知風格的不同而形成差異，形成不同的尋路策略，進而對尋路行為產生影響。 義大利學者 Pazzaglia 等人(2001)從個人認知風格的角度，提出尋路策略可 分成三大類，分別是縱覽策略傾向、地標策略傾向及路徑策略傾向。例如：有些 人比較會注意到環境中的地標，做為其尋路的依據；亦或者有人偏好整體全面的 瀏覽來記憶方位，再者，也有人習慣以既定的地標將其連結成為路徑，以做為尋 路的參考。根據 Pazzaglia 的研究顯示，這三種尋路策略不僅是面對陌生的環境 會使用，在熟悉的環境中也會使用。 關於這三種不同的尋路策略解釋如下： 1、地標策略傾向： 注重的是尋路的過程中醒目的線索，以做為辨識方向的參考。不同於路徑策 略傾向的是，尋路者並不會記憶這些地標連結出哪些路徑。（Pazzaglia & De Beni,2001）。 2、路徑策略傾向： 尋路者依據一個具有順序性的導引方式，從 A 地移至 B 地，一般來說，他們 也會使用地標做為輔助標記，將每一個地標之間連接成一條路徑，以便於成 功達到目標。這一類傾向的尋路者，有一個共同的特性，即看到某一個地標 便知道向左或右轉，再連結至下一個地標，以既定的路徑到達目標。雖然這 種方式可以有明確的路徑指引，但是卻較不具彈性，一旦遇到需從另一個地 點出發時，這種策略即失去作用。

3、縱覽策略傾向：

尋路的過程中會依賴腦海中的認知地圖，整合環境所提供的所有資訊，試圖

掌握環境中的方向及位置，且喜好全觀式的環境觀點來尋找目標。

三、 個人能力：

Kato & Takeuchi(2003)亦提出個人的空間能力差異對尋路策略的影響，其理

論模型如下圖 2 所示。 圖 2 尋路行為之個別差異模型 圖 2 尋路行為之個別差異模型 茲將上述內容整理成表 2： 表 2 尋路行為的相關研究表 年代 研究者 研究內容

1960 Keven Lynch 第一次使用尋路(way-finding)描述對都市環境的

瞭解與觀察力。 1979 Roger Downs 加入環境心理學的觀點，結合「空間」與「行為」 兩 項 要 素 拓 展 尋 路 的 應 用 領 域 ， 並 新 命 名 為 「wayfinding」。 共同策略 內部程序 設定目標 外部知識 內部知識 認知能力 環境

1982 Ingwerson 提出影響尋路行為的主要因素，包括「環境特徵」、 「尋路策略」與「個人能力」。 1991 M.O, Neill 提出尋路行為的衡量方式，其要素分別是「旅行的 比率」、「返回次數」、「轉錯彎次數」及「停止並觀 望的時間」。 1992 Eaton 進一步將 Ingwerson 的論點修改為：環境的特性、 需要的資訊與處理資訊的能力。 1993 Darken, R. P. Sibert, J. L. 開始虛擬實境的方位探討。 1996 Darken, R. P. Sibert, J. L. 在虛擬環境中進行尋路任務時，如果缺乏額外的提 示訊息，對於找到方向及完成任務存在相當大的困 難。 虛擬實境必須發展更完整的操作介面以輔助瀏覽。 1996 Charitos Rutherfor 人們在虛擬實境中會藉由辨識空間元素的方式以獲 得空間方位的訊息。 2003 許子凡 地圖資訊對於虛擬實境的空間認知與瀏覽有正面的 幫助。 2006 Chao Li 以設計任務之方式結合 PDA 工具，分析尋路行為。 2006 Ruddle, R. A. Lessels, S. L. 提 出 評 估 虛 擬 環 境 中 尋 路 績 效 的 方 式 ， 分 別 為 Physical actions:locomotion:locomotion

Physical actions:locomotion:looking around

Physical actions:locomotion:observation

Time classification

Error classification

2.2.2 尋路行為(wayfinding behavior)

1980 年代，Paul Authar 認為「尋路是尋求空間問題的解決，其中包含了對環境的 認知，將環境資訊轉變成尋路的決策和行動規劃，並在適當的地點將計劃具體執行」。 1996 年，Charitors 與 Rutherford 也發現人們在虛擬環境中會藉由辨識地標的方 式以獲得空間方位的訊息。 本研究所採用的理論背景為 O＇ Neill (1991)提出尋路行為的評估方式，其要素分 別是「停止時間」、「返回次數」及「到達目標時間」。選用這三個要素的原因為，當學 生在尋路的歷程中，如果發生困擾或疑惑的時候，會停下來觀望並檢視自己的空間認知 是否正確，因而會發生停止不前的動作與回到上一層的情況。接著，進一步分析學生的 尋路行為，發現「停止時間」及「返回次數」是影響「到達目標時間」的重要因素。因 此，定義「到達目標時間」為依變項；「停止時間」及「返回次數」分開為自變項。根 據 O＇ Neill 及受測學生的三維空間搜尋行為，定義「停止時間」、「返回次數」及「到達 目標時間」分別如下所述： 1、停止時間(stop)：因為不確定目標是否正確，停下來觀望的時間。 2、返回次數(backspace)：因為發現目標錯誤，以致回到前一層的次數。 3、到達目標時間：從開始任務到完成任務時間。

2.2.3 三維空間搜尋系統與尋路行為

「虛擬環境」指的是「電腦數位環境」模擬「真實環境」所營造出來的空間；而 三維空間搜尋系統則是建立於虛擬環境中，模擬地球儀系統，用來協助使用者可以到達 世界各地(陳佳欣與王年燦，2003)。 三維空間搜尋系統裡包含了許多人們在尋路決策時所需要的一些資訊，例如：使 用者位置、地標、空照圖及路徑提示等，配合良好的資訊呈現方式，讓使用者可以順利 找到目標。三維空間搜尋系統建置的目的，是為了解決在日常生活中遇到尋路問題時，

能夠對自己的位置定向定位，並順利地在腦海中建立所欲前往位置的概念圖，進而到達 目標。使用三維空間搜尋系統雖然可以幫助人們對現實環境的了解，但是，卻不可能取 代現實環境，因為人們使用三維空間搜尋系統的目的還是為了在現實環境中更容易找到 目標。 現實生活的許多尋路模式可以應用到虛擬環境中，不過在虛擬環境中有許多的尋 路方式是現實環境中所無法呈現的。主要是因為虛擬環境有許不同於真實環境的特性。 從過去的研究可以將虛擬環境的特性，歸納如下： 1、不受物理或幾何方面的限制： 對於真實環境與虛擬環境以其特性來說，虛擬環境不受幾何或物理方面的限制， 如重力、風力等。在虛擬環境中的物件不具有排他性，例如：在同一個空間中會有數個 物體佔據同一個位置(邱茂林，2001)。林慧婷(2002)提出在網際網路的虛擬空間中，最 重要的特性為超越物理空間的限制。因此，在虛擬空間的資訊標示就可以放置在尋路者 最容易看到的地方。 2、不受限制的多重視角： 在真實空間裡的尋路過程，尋路人處在第一人稱的視點，然而在虛擬環境提供 導覽的方式卻不受限於第一人稱。Raubal與Winter (2002) 提到在虛擬空間使用者 的視點可以有兩個方式：第一人稱的視角可以提供一個自我為中心的觀點；第三人 稱的視點，可以讓使用者明白的看到自己在空間中的位置。採取多重視角，可以讓 尋路人從不同的角度去觀察地標，有助於對空間資訊的記憶，進而幫助尋路的決 策。Elvins與Nadeau (1997)就曾利用這個特性來發展三維虛擬空間的地標設計。 3、輸入地點名稱或轉動滑鼠： 直接輸入地點名稱或經緯度是三維空間搜尋系統的特徵之ㄧ。此項功能的特性 就是可讓使用者依照自己的順序，以自由的方式瀏覽，跳到其他相關部分參考。所 以在虛擬空間中不需經過節點與節點之間的過程，而是利用搜尋跳躍的方式，即可 與其他地點聯結。 使用三維空間搜尋系統會產生的一個問題是，無法改變真實空間的配置。因為

虛擬空間要做到完全模擬真實空間的物件，不能重新安排現實空間的設計，但可在 原來的資訊上加上許多在真實空間無法建立的後生資訊。目前有許多利用虛擬空間 的特性來建立輔助機制的研究，如 Chittaro 與 Scagnetto (2001)利用半透明的機 制研究對使用者的導覽是否有所幫助，這個研究設計了二種導覽幫助的機制，以第 一人稱半透明的機制及第三人稱半透明的機制來設計導覽，經使用者測試後的結果 發現，以第三人稱俯視的導覽方式可提供在尋路歷程中較快速的幫助。

Elvins, Nadeau, Schul 與 Kirsh (1998) 的 3D 導覽書研究中只提供地標資訊，

建立一個可以從多個角度來觀看的 3D 路標，讓尋路者事先探索並瞭解地標，然後讓 尋路者到實際的場景探索，比較利用 3D 路標資訊與一圖片路標資訊，何者對尋路的 幫助較佳。研究結果顯示，利用多重視角來觀察路標，有助於尋路人對路標資訊的 瞭解，對於尋路的行為上更是有極大的幫助。另外，Darken 與 Sibert (1996)在虛 擬環境中加入幾個導覽機制，如果利用格線座標讓使用者定位，利用平面地圖並標 示尋路人的所在位置。研究結果發現加入空間導覽暗示的使用者，對於空間概念的 形成和尋路的績效上都較沒有加入空間導覽暗示的使用者為佳。在比較幾個虛擬空 間的導覽設計與研究後可以發現，大多數的研究在虛擬空間中加入導覽機制是有助 於導覽行為的進行。

2.3 三維空間搜尋系統(three-dimensional search system)

2.3.1 三維空間的定義

三維空間是指具有長度、寛度及高度的三維空間，亦即三維空間是指點的位置由三 個坐標決定的空間。現實空間就是三維空間，具有長、寬、高三種度量。 三維空間系統又稱 3D 空間。一般在描述空間中平面的方位，至少需要兩個參數值， 一個是平面的傾斜度(slant)，一是傾斜的方向(direction-of-slant)。即描述平面的 方位可解釋為一個垂直穿透平面的法線，所組成的球座標系統。這樣的系統與人所習慣 認知的方位概念相當類似，若比喻人所站立的垂直軸為極座標軸(polar axis)，此時手 臂平舉則代表水平面，隨著身體的左右旋轉與兩手臂的高舉與低放，亦形成了一個空間 的球座標(林信全，民 95)。

2.3.2 三維空間搜尋系統

所謂三維空間搜尋系統，指的是在三維空間系統中具有讓使用者進行搜尋任務的環 境(林信全，2005)。因此，系統環境不僅具有三維向度的虛擬環境，還要能夠讓使用者

進行搜尋的工作。(Jones,2006)曾提出：Microsoft 推出 Virtual Earth、Google 推出

Google Earth，這兩家公司在模擬世界不斷地推陳出新，希冀在模擬世界成為統治者。 本研究經過實際上線操作後，決定使用 Google earth 搜尋系統。其具有三維向度的虛 擬空間環境，其左右表示座標系統的 X 軸、上下表示座標系統的 Y 軸、高低即表示座標 系統的 Z 軸。 Google Earth 是一個免費的資源，只要你擁有一台個人電腦且具備上網的功能，即 可存取全世界各地的空照圖。它使用了公共領域的圖片、受許可的航空照相圖片、

KeyHole 間諜衛星的圖片和很多其他衛星所拍攝的城鎮照片，甚至連 Google Maps 沒有

提供的圖片都有。(維基百科，2006)

表 3 三維空間搜尋系統的種類

名稱 開發公司 主要功能

NASA World Wind NASA 目前只能看美國的地圖，台灣地區未提供。

Microsoft's

GeoTango

Microsoft 可以讓您互動式地探索世界各地之地圖。

ArcGIS Explorer ESRI 提供一系列的立即可用的在線地圖服務、

地球服務, 和其它 GIS 服務。。 LeicaVirtual Explorer Leica 使用一個星球觀察環境，用戶到處能探索 和獨立地分析 3D 地形，以寬廣的 GIS 和分 析工具。用戶能夠在他們的探險中與其它 用戶分享經驗、觀點、地標。

google earth Google Google Earth 是一個免費的資源，只要你

擁有一台個人電腦且具備上網的功能，即 可存取全世界各地的空照圖。 SkylineGlobe Skyling 能夠呈現 3Ｄ地形和都市環境影像的資料 庫，可以在美國得到行駛道路的方向和查 尋企業位置。 資料來源：本研究整理

2.3.3 Google Earth 之應用

Google 在 2005 年推出 google earth 的 3D 空照圖服務，讓許多人感到驚奇不已！

不僅如此，Google Earth 可說是個超炫的 3D 地球儀加全世界地圖，只要輸入你想找的

地標關鍵字，Google Earth 就會帶你飛到當地上空，讓你立刻以 3D 視角找到你要去的

地方，就像坐高速直昇機直接飛到目的地上空一樣(Butler,2006)。

Google Earth 提供免費的 3D 空照圖資訊，也整合了許多地理資料(Butler,2006)。

以自己為某些地點加入個人化的旅遊照片，或是計算從甲地到乙地的距離。

截至目前為止 Google Earth 的資料庫，還是以美國和英國等國家較為詳細，在美

國各大城市甚至還能夠以 3D 模型繪出建築物的相對高度，讓你對當地的地形有更深刻

的認識。Pearce, Johnson & Grant(2007)認為，只要您擁有 Google Earth，即使是坐

在電腦前面，就可以讓你暢遊全世界。

Google Earth 之應用，舉凡 GIS、地理、環境科學、降低 3D 模型建置成本等…皆

是。尤有進者，在 GIS 方面之應用獲得了廣大的好評，Google Earth 不僅可以告訴你到

達目地的路況，甚至是相關的地標、路徑及時間皆能完整呈現(Butler,2006)。 Google Earth 主畫面及操作面版如下圖 3： 圖 3 Google Earth 主畫面及操作面版介紹 新的浮動式地圖控制列， 不用的時候會縮小 工具列，可以搜入地標，其他的路徑、物 件等功能要付費版才能用 搜尋面板，輸 入地點或座 標查詢 地標，可以整 理儲存自己 蒐集的地點 圖層，能顯示 不同景點的 資訊，例如: 餐館、旅館…

第三章、研究方法與設計

本研究採用「觀察研究法」與「相關研究法」，分析空間智能與尋路行為在三維空 間搜尋系統所展現的新風貌。本章共分為七小節，依序為研究方法、研究架構、研究工 具、實驗設計、實驗流程、Google Earth操作系統環境介紹及資料分析。

3.1 研究方法

3.1.1 觀察研究法

以 Camtasia 側錄軟體紀錄學生在三維空間搜尋任務各個歷程之返回次數、轉 錯彎次數及到達目標時間，以確實了解哪些因素是造成學生能夠達成目標的主 要因素。

3.1.2 相關研究法

1. 以相關的理論及尋路行為分析三維空間搜尋歷程。 2. 分析在三維空間搜尋任務的歷程中，空間智能與尋路策略之關聯。 3. 分析在三維空間搜尋任務的歷程中，空間智能與尋路行為之關聯。 4. 分析在三維空間搜尋任務的歷程中，尋路策略與尋路行為之關聯。

3.2 研究架構

本研究之自變項為停止時間、返回次數、空間智能及尋路策略，依變項為完成任務時間。 研究架構如下圖 4： 圖 4 研究架構圖

3.2.1 研究架構說明

1、三維空間搜尋任務之觀測點分析：

本研究觀測點的選定是經過多次側錄與觀察學生在三維空間搜尋任務過程中，哪些

關鍵點是造成學生能夠達成目標的主要因素，並採用 Neill, Michael J.O＇的尋路行為

績效衡量方法來設計本任務。 (1) 搜尋目標選定原則： 尋路行為 停止時間 返回次數 空間 智能 尋路 策略 分析 5： 空間智能之差異與尋 路策略之相關性。 分析 1： 「完成任務時間」與「尋 路行為」有何關聯。 分析 4： 不同尋路策略在尋路行 為呈現的差異性？

熟悉型搜尋任務

分析 3： 「完成任務時間」與「尋 路策略」有何關聯？ 完成任務時間

陌生型搜尋任務

分析 2： 「完成任務時間」與「空 間智能」有何關聯？

此原則有二項，一是此目標必須是沒有原始的地標輔助訊息，避免受測者可以直接 到達目標，影響尋路結果；二是目標的性質須以學生對此地點的熟悉度予以區隔。 因此，選定的目標分別是石門水庫大壩—熟悉型搜尋任務、義大利羅馬競技場—陌 生型搜尋任務。 (2) 尋路行為： c停止時間： 猶豫不決以致停止往前，考慮是否要繼續走下去，以致拖延到達目標的時間。 d返回次數(前往目標發現錯誤，再次回到高空中俯瞰地面之次數)： 其定義為一個人在尋路時以反方向折返回到原點的過程。表示學生在尋路的過程 中遇到了問題，考慮是否要回到原來的地點。 (3) 到達目標時間： 從原點起始到達目標的時間。

2、三維空間搜尋任務之分類

1. 熟悉型搜尋任務 搜尋的目標屬於曾經前往之地點，學生比較能夠憑藉既有的認知及經驗完成任 務。例如：鄰近縣市的校外教學地點。 2. 陌生型搜尋任務 搜尋的目標屬於未曾前往之地點，學生無法憑藉既有的認知及經驗完成任務。例 如：歐美地區。

3.2.2 三維空間搜尋任務

選擇 Google Earth 做為研究工具的原因有下列三點 1.選擇 Google Earth 的原因是該軟體屬免費軟體，任何使用者皆可上網下載安裝。 2.Google Earth 操作介面親和力高，易吸引學生注意，再者，其空照圖資料完備。 3.受測者大多數皆未使用過 Google Earth，對於三維空間搜尋任務的干擾可以降低。

3.2.3 搜尋任務說明

受測者必須依照提示完成搜尋任務並上傳側錄檔。

3.3 研究工具

依研究目的所選用的研究工具有三項，分別是「空間智能量表」、「尋路策略傾向問 卷」及「三維空間搜尋任務說明單」。

3.3.1 空間智能量表

為了區別學生的空間智能的高低，採用謝佳蓁與葉玉珠(2001)編製的多元智能量表 (附錄一)，擇其空間智能部分做為研究工具之一。本量表為六等形式量表，由學生根據 個人經驗及實際狀況，就每一題的敍述在「非常不符合」、「不符合」、「有點不符合」、「有 點符合」、「符合」、「非常符合」的選項中選出適合自己的答案。凡圈選「非常不符合」 得 1 分、「不符合」得 2 分、「有點不符合」得 3 分、「有點符合」得 4 分、「符合」得 5 分、「非常符合」得 6 分。將 8 個題目的總分加總即為受試學生的空間智能分數，接著 再依據前 27%為高度空間智能、中間的 46%為中度空間智能、後 27%為低度空間智能。 在信度方面，多元智能量表的總量表之 Cronbach＇ s α 係數為.97，分量表的空間 智能部分之 Cronbach＇ s α 係數為.88 。

3.3.2 尋路策略傾向問卷

本問卷採用 Pazzaglia(2000,2001)等人針對不同尋路策略傾向對學習環境的影響 發展出來的問卷(附錄二)。因為本研究旨在探討從空間智能的角度分析三維空間搜尋系 統的尋路策略與行為，與該問卷的原意相同，故採用之。 原作者透過因素分析後歸納出五項因素：因素一為方向感評分，題號為 1、2、3c、 8、9、11；因素 2 為慣用方位辨識方式，題號為 5、6、12；因素 3 為以縱覽策略傾向為 尋路策略的偏好程度，題號為 3c、4a、7a；因素 4 為以地標策略傾向為尋路策略的偏好 程度，題號為 3b、4c；因素 5 為以路徑策略傾向為尋路策略的偏好程度，題號為 3a、 4b。其尋路策略分為三大類，分別是地標策略傾向、路徑策略及縱覽策略傾向。

3.3.3 自編三維空間搜尋任務

以「三維空間搜尋任務紀錄表」(附錄三)，探索學生在 Google Earth 中搜尋特定 目標時，其使用的空間認知及尋路方式。本項搜尋任務共有二個，第一個任務是熟悉型 任務、第二個任務是陌生型任務。每一個任務皆給予地理位置的提示及空照圖(附錄 三)，再由施測者分析學生的各項搜尋歷程。

3.4 實驗設計

3.4.1

研究樣本

1. 實驗樣本 本研究預試樣本取自新竹縣國中一年級學生共 27 人，於 96 年 1 月進行預試。 預試項目分別為空間智能檢核表、尋路策略傾向量表及三維空間搜尋任務。透過學 生的搜尋歷程分析，找出哪些因素是進行三維空間任務搜尋時，會影響學生的搜尋 結果。 2. 某國中一年級學生 112 位，扣除未完成任務之學生 25 位，最後有 87 位學生為 實驗分析之對象。

3.4.2

實驗步驟

1. 空間智能量表 於三維空間搜尋任務進行前一週進行空間智能檢核表(附錄一)填寫。 2. 尋路策略傾向問卷 於三維空間搜尋任務進行前一週進行尋路策略傾向問卷(附錄二)填寫。 3. 三維空間(Google Earth)基本操作教學 (1) 由本人依據實驗之操作需求編製三維空間教學簡報 (2) 於受測者習慣的電腦教室進行教學。 (3) 使用一節課(45 分鐘)教導學生如何使用 Google Earth 之功能及如何上傳

搜尋結果。 (4) 降低因為背景知識的影響而造成之實驗誤差。 4. 搜尋歷程觀察與紀錄 (1) 側錄學生之三維空間搜尋任務歷程。 (2) 詳閱並紀錄學生之原始搜尋任務紀錄畫面之停止時間、返回次數與完成任 務時間。 (3) 將每一位學生之三維空間搜尋任務予以整理，分別為「停止時間」、「返回 次數」以及「到達目標時間」數據輸入 SPSS，建立原始資料檔。

3.5 實驗流程

針對國中一年級共四個班級學生進行研究活動，實施期程為三週，每週一節課。 第一週進行空間智能量表及尋路策略傾向問卷施測，為了避免學生急於作答完成即可使 用電腦之干擾而造成實驗的誤差，故於普通教室進行。第二週進行地理科基本知識複習 與 Google earth 系統的操作練習，時間四十五分鐘，讓學生的地理背景知識干擾降低， 並且讓學生能熟練系統操作。最後一週進行搜尋任務測驗活動，時間四十五分鐘。實驗 流程如圖 5 說明。 圖 5 實驗研究流程圖 研究對象 量表及問卷施測 空間智能量表 _{尋路策略傾向問卷} Google earth 系統教學及練習 進行搜尋任務 統計資料分析

實驗研究流程圖

3.6 Google earth 系統操作環境介紹

Google Earth 系 統 是 由 全球最大搜尋引擎 Google 公 司 於 2005 年 6 月 所 發 行

的 一 套 軟 體 ， 此 軟 體 為 一 免 費 軟 體 。 免 費 軟 體 下 載 位 址

http://earth.google.com/瀏 覽 說 明 與 下 載 。 但 是 網 路 上 下 載 的 版 本 共 有 三

種 ： Google Earth 免 費 版 、 Google Earth Plus 版 本 （ 支 援 GPS 定 位 、 年 費

20 元 美 金 ）、Google Earth Pro 版（ 最 高 級 支 援 多 項 功 能、年 費 400 元 美 金 ）。

本 研 究 採 用 Google Earth 免 費 版 ， 因 此 ， 一 般 人 即 可 下 載 使 用 。 Google earth 搜 尋 系 統 建 置 資 料 的 方 式 以 圖 層 為 主 ， 不 同 高 度 的 圖 層 就 會 顯 示 不 同 的 屬 性 資 料 。 其 圖 層 架 構 如 圖 6 所 示 。 圖 6 Google earth 系統圖層架構

1

2

3

4

5

3.7 資料分析

3.7.1 空間智能量表分數計算

本量表共有 8 個題目，將每一題的分數加總之後即是該學生的總分，再依總 分歸類出高度空間智能組(前 27％)、中度空間智能組與低度空間智能組(後 27％)。

3.7.2 尋路策略傾向問卷

1、信度分析 本問卷的折半信度為.75，因素 1(方向感評分)、因素 2(慣用方位辨識方 式)、因素 3(以縱覽策略傾向為尋路策略的偏好程度)的 Cronbach＇ s α 係 數分別為.76、.75 及.62。 2、分數計算 由於本研究係針對地標策略傾向、路徑策略傾向及縱覽策略傾向進行研 究，因此，根據作者的建議，以 3c 加上 4a 再加上 7a 為縱覽策略傾向之 得分；3b 加上 4c 為地標策略傾向之得分，3a 加上 4b 為路徑策略傾向之 得分。接著，以上述三種策略中得分最高的即為學生的尋路策略傾向。

3.7.3 研究問題分析

根據蒐集資料的類型及研究問題的特性，在關聯性分析方面所使用的統計分 析方法，以複迴歸與 Pearson 相關係數為主。使用複迴歸方法的原因為，分 析兩個或兩個以上自變數對依變數的影響時，可採用複迴歸分析，本研究探 討停止時間、返回次數及空間智能對完成任務時間的影響，為三個自變數對 依變數的影響，因而採用之；差異性分析方面則是以單因子變異數分析(ANOVA) 為主。針對研究問題分析如下： 1. 研究問題一分析： 不同類型的搜尋任務歷程中，「完成任務時間」與「尋路行為」有何之關聯？

(1) 熟悉型搜尋任務 Yi＝a0+a1X1i＋a2X2i＋ ɛ Yi：完成任務時間 X1：停止時間 X2：返回次數 a0：常數項 a1：迴歸係數 ɛ 其中 i~N(0,σ2), i=1,2,…,n (2) 陌生型搜尋任務 Yi＝a0+a1X1i＋a2X2i＋ ɛ Yi：完成任務時間 X1：停止時間 X2：返回次數 a0：常數項 a1：迴歸係數 ɛ 其中 i~N(0,(2), i=1,2,…,n 2. 研究問題二分析： 不同類型的搜尋任務歷程中，「完成任務時間」與「空間智能」有何關聯？ (1) 熟悉型搜尋任務

Yi＝a0+a1X1i＋a2X2i＋a3X3i＋ ɛ

Yi：完成任務時間 X1：停止時間 X2：返回次數 X3：空間智能

a0：常數項 a1：迴歸係數

ɛ

其中 i~N(0,σ2), i=1,2,…,n

(2) 陌生型搜尋任務

Yi＝a0+a1X1i＋a2X2i＋a3X3i＋ ɛ

Yi：完成任務時間 X1：停止時間 X2：返回次數 X3：空間智能 a0：常數項 a1：迴歸係數 ɛ 其中 i~N(0,σ 2 ), i=1,2,…,n 3. 研究問題三分析： 不同類型的搜尋任務歷程中，「完成任務時間」與「尋路策略」有何關聯？ 根據尋路策略傾向問題，將學生分成三個群組，各組人數分別為：地標策略傾向學 生為36人、縱覽策略傾向為29人、路徑策略傾向為22人。因為完成任務時間為次序

變項，尋路策略為類別變項，且欲分析兩者之間是否具有相關性，因此採用無母數 統計考驗。 4. 研究問題四分析： 不同尋路策略在尋路行為呈現的差異性。 因為學生的尋路策略為類別變項，而且，尋路行為的衡量向度為返回次數及停 止時間，返回次數及停止時間皆為次序變項。因此使用「獨立樣本單因子變異 數分析」，呈現出使用不同尋路策略的學生是否達顯著差異。 5. 研究問題五分析： 空間智能的差異與尋路策略有何關聯？ 因為本問題欲探討空間智能與尋路策略之間是獨立無關或是有關。因此，使用 卡方考驗的獨立性考驗與 Pearson 相關係數予以分析。

第四章、結果與討論

本研究討論的問題共有四個，分別如下所述： 1、不同類型的搜尋任務中，「完成任務時間」與「尋路行為」有何關聯？ 2、不同類型的搜尋任務中，「完成任務時間」與「空間智能」有何關聯？ 3、不同類型的搜尋任務中，「完成任務時間」與「尋路策略」有何關聯？ 4、不同尋路策略在尋路行為呈現的差異性？ 5、空間智能的差異與尋路策略有何關聯？

4.1 研究問題一：

不同類型的搜尋任務中，

「完成任務時間」與「尋路行為」有何關聯？

4.1.1 熟悉型搜尋任務(石門水庫大壩)

本研究定義的熟悉型搜尋任務為石門水庫大壩，因為此地點是學生居住縣市 的鄰近景點，透過問卷得知受測學生皆曾到過此處。由表4得知，學生的平均完 成任務時間為302.79秒，平均返回次數為5.21次，平均停止時間為16.05秒。 表 4 熟悉型搜尋任務之完成任務時間、返回次數及停止時間敍述統計表 人數 最小值 最大值 平均數 標準差 完成任務時間(秒) 87 60 1800 302.79 241.700 返回次數(次) 87 0 18 5.21 3.285 停止時間(秒) 87 0 60 16.05 14.181 由表5得知，熟悉型搜尋任務之返回次數與達成目標時間之Pearson相關係數 為.594，呈現中度相關，且P=.000 < .05，達到顯著水準。R平方為.352，表示 所返回次數及停止時間可以解釋達成目標35.2％的變異。而且F考驗值為46.271

與p=.000< .001顯示上述54.5％的迴歸解釋力是具有統計意義。 再者，停止時間與達成目標時間之Pearson相關係數為.640，呈現中度相關， 且P=.000 < .05，達到顯著水準。R平方為.409，表示所返回次數及停止時間可 以解釋達成目標40.9％的變異。而且F考驗值為58.939與p=.000< .001顯示上述 54.5％的迴歸解釋力是具有統計意義。 而且，綜合返回次數與停止時間的因素，我們可以知道R=.738 ，R2 =545 ， F=50.216 ，代表學生在進行搜尋任務的過程中，返回次數與停止時間對完成任 務時間有顯著的影響。 表 5 熟悉型搜尋任務之完成任務時間、返回次數及停止時間複迴歸關係摘要表 R R2 F 返回次數(次) .594 .352 46.271 *** 停止時間(秒) .640 .409 58.939 *** 返回次數(次) 與 停止時間(秒) .738 .545 50.216 *** *P<.05 ； **P<.01 ； ***p<.001 4.1.2 陌生型搜尋任務(義大利羅馬競技場) 本研究定義的陌生型搜尋任務為義大利羅馬競技場，因為此地點透過問卷填 寫得知是學生皆未曾去過之景點。由表6得知，學生的平均完成任務時間為406.03 秒，平均返回次數為8.69次，平均停止時間為25.08秒。

表 6 陌生型搜尋任務之完成任務時間、返回次數及停止時間敍述統計表 人數 最小值 最大值 平均數 標準差 完成任務時間(秒) 87 90 1600 406.03 245.057 返回次數(次) 87 2 30 8.69 4.706 停止時間(秒) 87 5 120 25.08 20.114 由表7得知，陌生型搜尋任務之返回次數與達成目標時間之Pearson相關係數 為.848，呈現高度相關，且P=.000 < .001，達到顯著水準。R平方為.719，表示 所返回次數及停止時間可以解釋達成目標71.9％的變異。而且F考驗值為217.124 與p=.000< .001顯示上述71.9％的迴歸解釋力是具有統計意義。 再者，停止時間與達成目標時間之Pearson相關係數為.700，呈現高度相關， 且P=.000 < .05，達到顯著水準。R平方為.490，表示所返回次數及停止時間可 以解釋達成目標49.0％的變異。而且F考驗值為81.695與P=.000< .05顯示上述 49.0％的迴歸解釋力是具有統計意義。 而且，綜合返回次數與停止時間的因素，我們可以知道R=.896 ，R2 =.803 ， F=171.698，P=.000 < .05，達到顯著水準。表示學生在進行陌生型搜尋任務的 過程中，返回次數與停止時間對完成任務時間有顯著的影響。 表 7 陌生型搜尋任務之完成任務時間、返回次數及停止時間複迴歸關係摘要表 R R2 F 返回次數(次) .848 .719 217.124 *** 停止時間(秒) .700 .490 81.695 *** 返回次數(次) 與 停止時間(秒) .896 .803 171.698 *** *P<.05 ； **P<.01 ； ***p<.001

4.1.3 返回次數、停止時間對完成任務時間之影響

1、熟悉型搜尋任務(石門水庫大壩) 由表 8 得知，返回次數與完成任務時間之 R 平方為.352；停止時間與完成任務 時間之 R 平方為.409，P=.000 < .05，達到顯著水準。因此，可以知道學生面對 熟悉型搜尋任務時，停止時間對完成任務時間的影響較大。 表 8 返回次數、停止時間對完成任務時間之迴歸關係摘要表 R R2 F 返回次數(次) .594 .352 46.271 *** 停止時間(秒) .640 .409 58.939 *** 2、陌生型搜尋任務(石門水庫大壩) 由表 9 得知，返回次數與完成任務時間之 R 平方為.719；停止時間與完成任務時 間之 R 平方為.490。因此，可以知道學生面對陌生型搜尋任務時，返回次數對完 成任務時間的影響較大。 表 9 返回次數、停止時間對完成任務時間之迴歸關係摘要表 R R2 F 返回次數(次) .848 .719 217.124 *** 停止時間(秒) .700 .490 81.695 ***

4.2 研究問題二：

不同類型的搜尋任務中，

「完成任務時間」與「空間智能」有何關聯？

由研究問題一的結論得知：完成任務時間與尋路行為中的返回次數與停止時間 有關。雖然，R 值或 R2 值已經初步解釋完成任務時間的影響因素。但是，加入空間 智能變項，可以進一步探討完成任務時間與空間智能之關聯。

4.2.1 熟悉型搜尋任務(石門水庫大壩)

根據表 10 顯示，學生的完成任務時間在加入了空間智能變項之後，UR2 值變化 為 0，因此，空間智能對於學生在進行熟悉型的搜尋任務時幾乎沒有影響。 表 10 熟悉型搜尋任務之完成任務時間、尋路行為及空間智能複迴歸關係摘要表 R R2 F 返回次數(次) .594 .352 46.271 *** 停止時間(秒) .640 .409 58.939 *** 返回次數(次) 與 停止時間(秒) .738 .545 50.216 *** 返回次數(次) 與 停止時間(秒) 與 空間智能 .738 .545 33.081 *** *P<.05 ； **P<.01 ； ***p<.001

4.2.2 陌生型搜尋任務(義大利羅馬競技場)

根據表 11 顯示，學生的完成任務時間加入了空間智能變項之後，UR2 值變化 為.001，因此，空間智能對於學生在進行陌生型的搜尋任務時也是沒有影響。 表 11 陌生型搜尋任務之完成任務時間、尋路行為及空間智能複迴歸關係摘要表 R R2 F 返回次數(次) .848 .719 217.124 *** 停止時間(秒) .700 .490 81.695 *** 返回次數(次) 與 停止時間(秒) .896 .803 171.698 *** 返回次數(次) 與 停止時間(秒) 與 空間智能 .896 .804 113.134 *** *P<.05 ； **P<.01 ； ***p<.001

4.3 研究問題三：

不同類型的搜尋任務中，

「完成任務時間」與「尋路策略」有何關聯？

本研究問題主要分析不同尋路策略傾向之學生，面對熟悉型與陌生型搜尋任務 時，尋路策略對完成任務時間是否有影響。將尋路策略分成三個群組，由表12可知， 各組人數分別為：地標策略傾向學生為36人、縱覽策略傾向為29人、路徑策略傾向 為22人。因為依變項為次序變項，因此採用無母數統計考驗。 表 12 尋路策略分組人數統計表 人數 地標策略傾向 36 縱覽策略傾向 29 路徑策略傾向 22

4.3.1 不同尋路策略傾向面對熟悉型搜尋任務時，在完成任務時間呈

現之差異？

本研究的獨變項為三個獨立群體，為了檢驗不同群體在熟悉型搜尋任務行為上的 差異情形，因此採用無母數檢定中的卡方分配與Spearman無母數相關分析，統計 分析結果彙整如表13。 表 13 熟悉型搜尋任務之尋路策略對完成任務時間之敍述統計表 人數 最小值 最大值 平均數 標準差 地標策略傾向 36 80 1800 308.61 280.682 縱覽策略傾向 29 60 1200 331.14 244.440 路徑策略傾向 22 60 820 255.91 157.470 由表13敍述統計表可知，此一獨立樣本單因子變異數分析的三個水準平均數各為

308.61、331.14、255.91，Levine統計量為.672(p=.513)得知地標策略傾向、縱 覽策略傾向及路徑策略傾向樣本的離散情形並無明顯差別。由表14得知：組間效 果的考驗(F(2,84)=.618，p > .05)未達到顯著水準，表示學生在三維空間搜尋系統 中面對熟悉性的搜尋任務，使用不同的尋路策略不會影響完成任務時間。 表 14 熟悉型搜尋任務-尋路策略對完成任務時間關聯度之變異數分析 平方和 自由度 平均平方和 F P 組間 72876.454 2 36438.227 .618 .541 組內 4951143.822 84 58942.188 總合 5024020.276 86 學生進行熟悉型搜尋任務時不同尋路策略傾向之完成任務平均時間，如下圖7： 1 2 3 {1:地標策略 2:縱覽策略 3:路徑策略} 260 280 300 320 340 完 成 第 一 項 搜 尋 任 務 之 平 均 時 間 圖 7 不同尋路策略面對熟悉型搜尋任務之完成任務平均時間折線圖

4.3.2 不同尋路策略傾向面對陌生型搜尋任務時，在完成任務時間呈現之

差異？

本研究的獨變項為三個獨立群體，為了檢驗不同群體在陌生型搜尋任務行為上 的差異情形，因此採用無母數檢定定中的卡方分配與Spearman無母數相關分 析，統計分析結果彙整如表15。 表 15 陌生型搜尋任務之尋路策略對尋路行為敍述統計表 人數 最小值 最大值 平均數 標準差 地標策略傾向 36 180 900 377.78 172.562 縱覽策略傾向 29 170 1600 475.17 336.947 路徑策略傾向 22 90 900 361.14 186.662 由表15敍述統計表可知，此一獨立樣本單因子變異數分析的三個水準平均數各 為377.78、457.17、361.14，而且由表16得知：組間效果的考驗(F(2,84)=1.795， p > .05)未達到顯著水準，表示學生在三維空間搜尋系統中面對陌生型的任務， 使用不同的尋路策略不會影響完成任務。 表 16 陌生型搜尋任務之尋路策略對尋路行為關聯度之變異數分析 平方和 自由度 平均平方和 F P 組間 211713.945 2 105856.973 1.795 .172 組內 4952842.951 84 58962.416 總合 5164556.897 86

學生進行陌生型搜尋任務時不同尋路策略傾向之完成任務平均時間，如下圖8： 1 2 3 {1:地標策略 2:縱覽策略 3:路徑策略} 360 380 400 420 440 460 480 完 成 第 二 項 搜 尋 任 務 之 平 均 時 間 圖 8 不同尋路策略面對陌生型搜尋任務之達成任務平均時間折線圖

4.4 研究問題四：

不同尋路策略在尋路行為呈現的差異性？

依據 Pazzaglia(2001)的尋路策向傾向問卷，將學生的尋路策略分成三類，分 別是地標策略傾向、縱覽策略傾向及路徑策略傾向。尋路行為的衡量向度為返回 次數及停止時間。因為尋路策略傾向為名義變項、尋路行為是次序變項。所以， 使用單因子變異數分析，測量不同的尋路策略傾向對尋路行為的影響。

4.4.1 面對熟悉型搜尋任務

1、尋路策略對返回次數的影響 搜尋的目標為石門水庫大壩，由於此處是學生居住縣市的鄰近觀光景點，學生 皆曾經到過此景點，因此定義為熟悉型搜尋任務。 由表 17 及圖 9 得知，地標策略傾向的學生回到前一層的平均次數為 4.94 次； 總覽策略傾向的學生回到前一層的平均次數為 5.72 次；路徑策略傾向的學生回到 前一層的平均次數為 4.95 次。變異數同質性檢定的 Levine 值為 1.657（P=.197 > .05）未達顯著，表示樣本的離散情形無明顯差別。 表 17 熟悉型搜尋任務之「尋路策略」與「返回次數」敍述統計表 人數 最小值 最大值 平均數 標準差 地標策略 36 1 10 4.94 2.414 縱覽策略 29 0 18 5.72 3.835 路徑策略 22 1 15 4.95 3.786

1 2 3 {1:地標 2:縱覽 3:路徑} 5 5.2 5.4 5.6 5.8 返 回 次 數 的 平 均 數 圖 9 不同尋路策略面對熟悉型搜尋任務之平均返回次數折線圖 表 18 熟悉型搜尋任務-尋路策略對「返回次數」之變異數分析 平方和 自由度 平均平方和 F P 組間 11.639 2 5.820 .533 .589 組內 916.637 84 10.912 總合 928.276 86 透過表18得知(F(2,84)=.533 ， P=.589 > .05 )，組間效果的考驗未達到顯 著水準。由此可以知道：學生面對熟悉型任務時，搜尋目標過程中的返回次數 不會因為使用不同的尋路策略而有所差異。

2、尋路策略傾向對停止時間的影響 表 19 熟悉型搜尋任務之「停止時間」敍述統計表 人數 最小值 最大值 平均數 標準差 地標策略 36 0 60 18.53 17.132 縱覽策略 29 0 60 15.90 13.650 路徑策略 22 3 30 12.18 7.725 由表 19 及圖 10 可以知道，地標策略傾向的學生平均停止時間為 18.53 秒；總 覽策略傾向學生的平均停止時間為 15.90 秒；路徑策略傾向的學生平均停止時 間為 12.18 秒。變異數同質性檢定的 Levine 值為 3.534 (P=.034<.05），達到顯 著，表示樣本的離散情形有明顯差別。 1 2 3 {1:地標 2:縱覽 3:路徑} 12 13 14 15 16 17 18 19 停 止 時 間 的 平 均 數 圖 10 不同尋路策略面對熟悉型搜尋任務之平均停止時間折線圖

表 20 熟悉型搜尋任務-尋路策略對「停止時間」之變異數分析 平方和 自由度 平均平方和 F P 組間 550.881 2 275.441 1.382 .257 組內 16742.935 84 199.321 總合 17293.816 86 透過表20得知(F(2,84)=1.382 ， P=.257 > .05)，組間效果的考驗未達到顯 著水準。由此可以知道：學生面對熟悉型任務時，搜尋目標過程中的停止時間 不會因為使用不同的尋路策略而有所差異。