蔡福興、游光昭、蕭顯勝 遊戲式學習行為與遷移 167 教育科學研究期刊 第五十五卷第二期 2010 年，55（2），167-206
影響數位遊戲式學習行為與學習遷移成效之
因素探討
蔡福興
*游光昭
蕭顯勝
高雄市立空中大學 科技管理學系 兼任助理教授 國立臺灣師範大學 科技應用與人力資源發展學系 教授 國立臺灣師範大學 科技應用與人力資源發展學系 教授摘要
近年來，數位遊戲式學習（Digital Game-based Learning, DGBL）已逐漸受到數位學習 （e-Learning）的重視，但根據過去的一些研究發現，數位遊戲式學習者常會出現逃避學習的 行為，且在數位遊戲式學習的成效上似乎也充滿不確定性。本研究以 8 位國小學生為研究對 象，透過質性為主的個案研究，經實地的觀察與訪談，深入分析影響數位遊戲式學習行為的 因素，並探討影響學習者的遠遷移成效之因素。研究發現，本研究所採用的教育性線上遊戲 雖可促使學生主動學習，但也會伴隨著不認真學習、逃避學習及錯誤嘗試學習等行為的產生， 而其主要原因則受到遊戲的設計及學習者特質的因素影響。此外，數位遊戲式學習者於 Bransford 及 Schwartz（1999）觀點的遠遷移測驗表現上則受其知識獲取成效、學習能力及學 習動機等因素的影響。 關鍵字：數位遊戲式學習、學習行為、學習成效、學習遷移 通訊作者：蔡福興，E-mail: 89071002@ntnu.edu.tw 收稿日期：2009/02/12；修正日期：2010/01/05、2010/03/12；接受日期：2010/03/29。
168 遊戲式學習行為與遷移 蔡福興、游光昭、蕭顯勝
壹、緒論
一、研究背景與動機
近年來，數位遊戲式學習（Digital Game-based Learning, DGBL）在教育科技領域中逐漸 地盛行（Becker, 2007），甚至有學者認為數位遊戲式學習將成為數位學習的新模式（Aldrich, 2004; Squire, 2005）。DGBL 之所以受到重視，主要原因是希望利用遊戲來引發學習者的參與 動機，以解決傳統數位學習較無法吸引學習者投入的缺點。由於電腦遊戲一向與虛幻、互動、 競爭、具感官刺激劃上等號，故數位學習的過程若採遊戲的方式進行，其激發參與動機的功 效應是可期。但問題是，學習者究竟會將專注力放在娛樂上還是學習上呢？根據過去一些研 究發現，數位遊戲式學習者會出現逃避學習或非預期的學習行為（Klawe, 2000; Magnussen & Misfeldt, 2004），且許多研究亦指出，DGBL 並沒有比傳統的數位學習或傳統教學有較好的學 習成效（O’Neil, Waines, & Baker, 2005; Randel, Morris, Wetzel, & Whitehall, 1992）。Gunter、 Kenny 及 Vick（2007）即認為，許多有關遊戲在教學上的成效，通常是以遊戲能幫助引發動 機、社會技能建立、或態度改變等為基礎，而非強調遊戲在知識獲取機制（knowledge acquisition mechanisms）上的成效。因此，如何讓學習者能在遊戲中有主動的學習行為且有不錯的學習效 果，應是目前 DGBL 需積極研究的課題。 蔡福興、游光昭與蕭顯勝（2008）曾以知識獲取與學習遷移的觀點去探討 DGBL 的學習 成效，結果發現，若以傳統的選擇題型測驗去評量學習者的知識獲取表現時，並無法凸顯 DGBL與傳統網頁式學習的差異；但若以 Bransford 及 Schwartz（1999）觀點的遠遷移測驗去 評量學習成效時，DGBL 學習者的學習遷移表現便明顯比傳統網頁式學習者好。該研究中，所 謂 Bransford 及 Schwartz 觀點（本文以下統稱為新觀點）的遠遷移測驗是以「為未來學習準備」 （Preparation for Future Learning, PFL）之學習遷移觀點為基礎，此種測驗有別於傳統遠遷移測 驗方式，特別在問答題型的遠遷移測驗中提供學習教材，主要在強調學習者主動學習於學習 遷移過程的重要性，以評量學習者當其面對新情境問題時是否已做好學習之準備。因而，此 研究說明了過去有關 DGBL 的學習成效之不確定性，可能與學習成效的評量方法有關，即當 我們注重學習者較高層次的認知表現時，就能顯示出 DGBL 與傳統數位學習成效的差異。 雖然，蔡福興等（2008）的研究已為 DGBL 在學習成效上之不確定性找出一個化解之道， 然而，仍未解決有關 DGBL 學習者為何會出現非預期行為的問題，因為在該研究中仍提到有 部分學習者會因為遊戲而出現逃避學習的行為。同時，該研究也未釐清為何在 DGBL 學習者 的知識獲取成效沒有明顯比傳統網頁式學習者好的情況下，DGBL 學習者能有較好的知識遷 移表現之原因，因為此研究結果不免令人好奇，難道學習者的知識獲取情形不會影響其知識 遷移的表現？或是還有其他因素影響 DGBL 學習者的知識遷移表現？雖然從過去學者
蔡福興、游光昭、蕭顯勝 遊戲式學習行為與遷移 169
（Bransford & Brown, 1999; Fox, 1994; Mayer, 1998）的研究中能瞭解到學習遷移的表現會受到 哪些因素的影響，但由於新觀點的遠遷移測驗已與傳統學習遷移觀點的隔離式問題解決 （Sequestered Problem Solving, SPS）測驗有所不同，在至今仍少有研究去探討有關影響新觀 點學習遷移表現因素的情況下，為了釐清蔡福興等人的研究結果，實有必要深入探討有關 DGBL學習者在新觀點遠遷移測驗成效上的受影響因素。 基於以上的動機，本研究希望能深入探討影響數位遊戲式學習行為的因素，以瞭解為何 DGBL會有非預期行為產生的具體原因，同時，也想要瞭解數位遊戲式學習者在新觀點遠遷移 測驗表現上的受影響因素，以釐清蔡福興等（2008）研究所發現 DGBL 比傳統網頁式學習有 較好的新觀點遠遷移成效之原因。而誠如 Miles 及 Huberman（1994）所建議，若要確認不同 結果存在於不同個案的原因時，最理想方法即從少量的個案開始研究起。因此，本研究選擇 以質性研究取向的個案研究方式，對少數個案的線上遊戲式學習過程進行觀察，並利用深入 訪談等方式，對學習者在解決學習遷移等問題的思維做深入的瞭解，以歸納出影響 DGBL 學 習者行為與新觀點遠遷移成效的因素，以期能對 DGBL 有更深入的認識。
二、研究目的
本研究主要透過個案研究，藉由實地的觀察與訪談，先探討影響數位遊戲式學習行為的 原因，再分析影響 DGBL 學習者在新觀點遠遷移成效之因素，並詳盡觀察 DGBL 之優缺點， 以提供未來實施數位遊戲式學習與研究之參考與建議。具體而言，本研究之目的與待答問題 有以下幾點： （一）探討影響數位遊戲式學習行為的因素。 待答問題 1：本研究個案的數位遊戲式學習行為種類與模式為何？ 待答問題 2：影響本研究個案產生不同數位遊戲式學習行為的因素為何？ （二）分析影響數位遊戲式學習者在新觀點遠遷移成效之因素。 待答問題 1：本研究個案經數位遊戲式學習後的知識獲取與學習遷移表現為何？ 待答問題 2：影響本研究個案產生不同新觀點遠遷移成效之因素為何？貳、文獻探討
一、數位遊戲式學習的行為與成效
（一）數位遊戲式學習的行為
數位遊戲式學習雖然看似很容易引起學習的動機，但其實際的學習行為似乎不如預期。 過去，Klawe（2000）曾對有效設計與使用教育的電腦遊戲之問題，表示目前教育軟體共通的 問題是學生的注意力及學習方式沒有按照設計者意思進行（引自 Jenson & de Castell, 2002）。170 遊戲式學習行為與遷移 蔡福興、游光昭、蕭顯勝 Magnussen及 Misfeldt（2004）在探討有關教育的多人遊戲中確實曾發現，學習者在進行遊戲 的過程中，會因為專注於遊戲而出現逃避數學運算的行為；或如蔡福興等（2008）的研究也 曾發現學習者會為了遊戲而避免進行需要學習的程序；而尚俊傑、莊紹勇、李芳樂與李浩文 （2008）亦在線上遊戲式學習的個案研究中發現，學習者雖然在遊戲式學習過程中會有主動 學習或合作學習的行為發生，但也存在錯誤嘗試或膚淺的反思等行為。 這顯示在數位遊戲式學習環境中，學習者出現非預期的不適切學習行為是很常見的。 Mitchell及 Savill-Smith（2004）曾指出，DGBL 中因為遊戲的目標與學習的目標可能不一致， 因而會使遊戲分散學習的注意力，可見遊戲的設計是影響 DGBL 行為的因素之一，然而，是 否還有其他的因素也會對遊戲式學習產生影響，則有待進一步深入的研究，此亦為本研究之 動機之一。
（二）數位遊戲式學習的成效
雖然數位遊戲式學習逐漸受到重視，也逐漸擺脫過去人們對於數位遊戲既有的負面印 象，但從相關 DGBL 的研究來看，似乎仍無法證明它比其他教學更有效。如 Pierfy（1977）在 分析遊戲式學習成效時發現，在二十一個採用紙筆知識測驗來評量模擬遊戲式學習與傳統教 學的學習成效差異之研究中，結果僅有三個研究認為模擬遊戲式學習的知識測驗成績比傳統 教學好，有三個研究認為傳統教學比較好，而高達十五個研究則發現模擬遊戲式學習與傳統 教學間沒有顯著差異；Randel 等（1992）從六十八個探討 DGBL 與傳統教學的學生表現之研 究中發現，三十八個研究（56%）沒有顯著差異，僅二十二個研究（32%）顯示遊戲式學習的 表現較好，三個研究（4%）認為傳統教學比較好，而有五個研究（7%）則是實驗控制有問題； Hays（2005）則從 48 篇有關教育性遊戲成效的研究中發現，有 12 篇研究的教育性遊戲跟其 他教學方法比較時是沒有成效差異的，有 17 篇研究指出教育性遊戲是有助於學習，但其中有 7 篇是沒有跟其他教學方法比較的。所以，Hays 從這個研究中得到的結論是，雖然從一些實 證研究中指出，遊戲對不同的學習者（如：國小、中學、大學、成人等）及不同的學習任務 （如：數學、電子學、經濟學等）上有學習成效，但這並不能讓我們從單一的遊戲式學習成 效推論到所有的遊戲式學習都是有成效的，他認為沒有證據可以顯示，在所有學習情境下遊 戲式學習比其他教學法好。O’Neil 等（2005）也認為很少有證據可說明遊戲能提供比傳統教 學方法有更正向或系統性的內容學習（content learning）成果。 蔡福興等（2008）為了探究 DGBL 的學習成效，曾以一般的選擇題型的知識測驗與新觀 點的遠遷移測驗去比較 DGBL 與傳統網頁式學習成效的差異，結果發現，過去如 Pierfy（1977） 等研究所採用的記憶類型的知識測驗，可能是造成 DGBL 成效不明的原因，因為該研究發現， 透過新觀點的遠遷移測驗反而能凸顯 DGBL 與傳統網頁式學習的不同。然而，蔡福興等人的 研究仍留下許多不解之處，如為何其研究結論會出現 DGBL 與傳統網頁式學習在知識獲取成 效上沒有差異，但在新觀點的遠遷移成效上卻有顯著的差異？究竟影響新觀點遠遷移成效的蔡福興、游光昭、蕭顯勝 遊戲式學習行為與遷移 171 因素為何，以致於造成 DGBL 在新觀點的遠遷移表現上比傳統網頁式學習好？這些疑問有待 進一步深入的研究，而此亦為本研究的動機之一。
二、新觀點遠遷移測驗的由來與影響舊觀點學習遷移成效的因素
（一）新觀點遠遷移測驗的由來
學習遷移（transfer of learning）廣義而言，被定義為將某一個情境所學到知識或技能應用 到新情境上的一種現象（Cormier & Hagman, 1987; Reed, 1993; Singley & Anderson, 1989）。至 今，無論任何一個層級或領域，教育或訓練的目的都是希望學生在未來能產生學習的遷移， 如希望學生在學會數學課程後，能處理日常生活中購物的問題；希望學生在學會語文課程後， 能閱讀各種書報雜誌以瞭解新知時事；或希望員工在接受教育訓練課程後，能應用在未來工 作上。換言之，學習遷移被視為教育的一個終極目標（De Corte, 2003; McKeough, Lupart, & Marini, 1995）。學習遷移也常視新問題解決情境與舊學習情境間的相似程度，區分為近遷移（near transfer）與遠遷移（far transfer）（Perkins & Salomon, 1994）。近遷移被定義為發生在兩種相類 似情境下（Gick & Holyoak, 1987; Gielen, 1995; Tannenbaum & Yukl, 1992），如 1 位技術人員被 訓練如何更換電腦的硬碟後，往後能成功地更換同一廠牌的硬碟；或學生學會數學百分比的 概念後，能解決課本的相類似習題，這都可稱為近遷移的行為（Shank, 2004）。遠遷移則是指 在兩種極不相同的情境下所發生的遷移（Gick & Holyoak, 1987; Gielen, 1995; Tannenbaum & Yukl, 1992），如學生學完百分比的數學概念後，進而能解決在日常生活工作或商店中所遇到的 百分比問題；或 1 位棋士將下棋的策略應用在投資或政治的競選上，此種將過去所學，成功 地應用在不相似的新情境上，即可稱為遠遷移的現象（Perkins & Salomon, 1994）。由於學校的 教育不可能教導學生未來生活可能遇到的所有問題，所以學校教育的目的，其實是希望學生 在將來能藉由遠遷移的能力來解決問題，或透過遠遷移來終身學習。因此，狹義而言，遠遷 移應是教育的終極目標，也一直是有關學習遷移研究持續探討的方向。
然而，有關學習遷移的研究一直是爭論不斷，因為許多遠遷移的實證研究都沒有得到正 向的支持（Gick & Holyoak, 1980; Reed, Ernst, & Banerji, 1974），如 Detterman（1993）便認為 學習遷移的證據比火山爆發的機率還低，但另一方面卻又有人認為學習遷移無所不在 （Bereiter, 1995; Dyson, 1999）。因此，近年來開始有人對學習遷移的研究提出新的觀點，如 Bransford 及 Schwartz（1999）認為過去有關遠遷移的研究都是使用同一種研究典範，即先讓 學習者學習後，再讓學習者接受如一般學科成就測驗的「隔離式問題解決」（SPS）測驗，該 測驗內容與先前學習知識相關但為全新的問題，以此來考驗學習者是否具有學習遷移的能 力。Bransford 及 Schwartz 認為過去此種學習遷移的研究典範，在學習遷移的觀念上僅強調學 習者能否直接應用舊知識解決新情境問題，完全忽略讓學習者在解決新情境問題過程有尋求
172 遊戲式學習行為與遷移 蔡福興、游光昭、蕭顯勝 支援或學習的機會。De Corte（2003）也認為傳統的學習遷移研究標準太過狹隘，忽視了人在 面對新情境問題時所應具有的學習特性。Bransford 及 Schwartz 曾舉例說明一般人在遇到新情 境問題時，學習在學習遷移的過程是如何扮演重要角色，以證明傳統檢驗學習遷移方法的不 適宜之處，並提出所謂的「為未來學習準備」（PFL）的理論來作為學習遷移研究的新觀點， 主要希望學習遷移的研究能重視學習的重要性，即若學習者在面對新情境問題時，能成功運 用舊知識去主動學習，進而能解決問題的話，便表示其已為未來學習做好了準備，具有學習 遷移的能力。
Schwartz、Bransford 及 Sears（2005）後來又運用「向內遷移」（transfer in）與「向外遷移」 （transfer out）的兩種遷移觀點來詮釋 PFL 的合理性。他們所提的向外遷移是指學習者學習某 項知識後，應用這些知識去解決新問題的情況，如學習完標準差的概念後能應用此知識直接 成功計算標準差的相關習題；而向內遷移則是指學習者學習某項知識後，應用這些知識去學 習新知識的情況，如學習完標準差的概念後能應用此知識學習 z 分數的概念。他們認為學習遷 移能力的評量不應該只檢驗學習者是否具備向外遷移的能力，而忽略學習者是否具備向內遷 移的能力。意即，過去的遠遷移研究僅重視學習者的向外遷移能力而忽略向內遷移的能力， 如傳統的遠遷移測驗即可能評量學習者在學習標準差觀念後是否能直接解決 z 分數的問題，而 不是讓學習者能有機會先學習 z 分數的概念再去解決問題，讓遠遷移的測驗能同時重視學習者 向內遷移與向外遷移兩種能力。 Schwartz及 Martin（2004）曾以此 PFL 的觀點去實施所謂新的遠遷移評量，他們的作法 是在遠遷移測驗卷中提供解決該遠遷移問題的學習教材，以讓學習者在解決新情境問題時有 進一步學習的機會，並符合 PFL 的觀點。結果發現，此種新的遠遷移評量方式比傳統的遠遷 移評量更能顯示出學習遷移能力的差異，也比傳統遠遷移評量更能凸顯不同學習活動的成效 差異。蔡福興等（2008）的新觀點遠遷移測驗亦即參考 Schwartz 及 Martin 的作法。
（二）影響舊觀點學習遷移成效的因素
由於以 PFL 為基礎的新觀點學習遷移研究，至今仍不多見，我們仍不清楚學習者若要成 功通過此種新觀點學習遷移的考驗時，應具備哪些能力？會受到哪些因素的影響？但有關影 響傳統學習遷移成效的研究，過去則已有許多學者討論過，這些研究成果多少能作為有關影 響新觀點學習遷移成效因素的參考。如 Mayer（1998）曾指出大部分學生在例行性的問題 （routine problems）解決表現較好，但在非例行性的問題（nonroutine problems）表現上卻是 失敗的，並從過去的研究中歸納出三種影響成功問題解決遷移（problem solving transfer）的能 力：1.認知技能（cognitive skill）
蔡福興、游光昭、蕭顯勝 遊戲式學習行為與遷移 173 即需先對解決該問題之特定領域知識（domain-specific knowledge）有所認知。如學生若要解 決平行四邊形面積的問題，必須先有能力確認平行四邊形的長和高，及具備有乘法的認知技 能。
2.後設認知技能（metacognitive skill）
Mayer（1998）認為擁有基本的技能並不保證能解決非例行性的問題，因為學生必須知道 何時該使用此技能，因此，他認為第二項影響問題解決遷移的技能是控制和監督認知程序的 能力，即後設認知能力（metaskill）。3.動機技能（motivational skill）
Mayer（1998）認為第三項影響問題解決遷移表現的是問題解決者的意願，即動機的技能。 動機的技能包括興趣、自我效能等，如若以興趣為基礎去學習的人，或是較有自信的人，較 能成功地解決問題。 Bransford及 Brown（1999）則認為影響人們學習遷移能力的因素有以下幾點： 1.最初所學習到知識的數量是學習遷移的關鍵因素。學生在數學課所學到的知識量愈多， 愈能在解決數學相關問題時獲得遷移。 2.學習理解所花的時間是影響學習遷移的另一個因素。學生若能深入地學習一個概念，將 愈有可能把所學的概念遷移到其他情境。 3.多樣的學習情境也是重要的因素。若學生能在多樣的學習情境中學習某種概念，他們將 較有可能建構出抽象的知識表徵，並遷移這些抽象表徵到其他問題上。 4.頻繁地回饋也可促進學習遷移。提供學生與先前學習的對照案例（contrasting case）， 將可幫助學生意識到之前學習所忽視的地方，並瞭解到所學的知識如何應用到新情境上。 5.後設認知的教學方法可幫助學習的遷移。在學習時要求學生反思自己的學習過程，思考 在學習時需要什麼幫助、受到什麼阻礙等，如此可幫助學生將知識遷移到新的情境。 Fox（1994）認為除了知識與技能的教授方法及學習方法會影響到學習遷移外，學習活動 前與學習活動後的某些因素也會影響到學習的遷移，如學習者的興趣會影響到學習與遷移。 所以，他認為在進行學習遷移的研究前應先確認學習者的特質，且評估學習者的需求與動機。 此外，Macaulay 及 Cree（1999）認為學習遷移牽涉三個基本元素：學習者、學習任務和情境。 他們認為學習者的能力差異會影響到學習的遷移，如學習者的認知基模強健與否是能否進行 學習遷移的關鍵。同時，學習的材料與練習的問題任務是否能多元，或與真實情境相結合， 也是學習遷移成功的關鍵。 綜合來說，有關影響傳統觀點的學習遷移因素大致包括：學習者本身的特質，以及學習 遷移發生前的學習任務與情境的安排。而在學習者本身的特質上，主要即如 Bransford 及 Brown（1999）、Macaulay 及 Cree（1999）與 Mayer（1998）皆認為的，學習者本身是否具有 解決問題的基本知識或認知會是能否學習遷移的主要原因之一；另外，如 Bransford 及 Brown174 遊戲式學習行為與遷移 蔡福興、游光昭、蕭顯勝 與 Mayer 所認為的後設認知能力也會是影響學習遷移的主因之一；最後即如 Fox（1994）與 Mayer 所認為的，學習者動機也是影響學習遷移的原因。因此，在至今仍少有新觀點的學習 遷移研究成果下，本研究為了探討有關影響新觀點學習遷移成效的因素，將先參考以上有關 傳統學習遷移觀點的研究成果，以學習者的基本知識、後設認知能力及動機等三項因素，來 作為篩選研究個案的依據。
參、研究方法
本研究為深入探討影響數位遊戲式學習行為及新觀點遠遷移成效的因素，採用個案研究 法，透過放聲思考、觀察、訪談及文件分析等方法，來對個案進行資料的蒐集與分析，同時 輔以部分量化資料來支持研究的結果。茲將本研究方法闡述如後：一、研究參與者
本研究除了要探討影響數位遊戲式學習行為與新觀點遠遷移成效的因素外，也希望能進 一步釐清蔡福興等（2008）之研究結果，故在研究對象上，選擇與該研究相同年齡的國小六 年級學生為主。同時，為了讓個案具有代表性，避免因選擇的個案原本就有較高的學習遷移 能力，造成探討影響新觀點遠遷移成效因素上的錯誤推斷，本研究係以文獻探討的結果，視 學習者的認知能力、後設認知能力及學習動機等為影響新觀點遠遷移表現的可能因素，從高 雄市某國小的一個六年級班級中（共有 32 位學生），選出兩類不同高低認知、後設認知及學 習動機能力的學生。而在個案能力的篩選標準上，由於本研究的遊戲式學習內容與數理知識 有關，故主要是以學生上學期的數學及自然與生活科技領域成績作為其基本認知能力的判斷 依據，再加上利用吳靜吉與程炳林（1992）所修訂 Pintrich、Smith 及 Mckeachie（1989）之「學 習動機與學習策略量表」（Motivated Strategies for Learning Questionnaire, MSLQ）中的動機與 認知（包含認知與後設認知策略）兩個分量表，來作為篩選高低學習動機及後設認知能力之 依據。 因此，本研究在個案的實際篩選程序上，是先對所選定的班級施以 MSLQ 量表，之後再 以該班 MSLQ 量表分數的平均值（M＝4.57, SD＝ .80），及該班上學期數學及自然與生活科技 領域平均成績之上下 .5 個標準差為篩選標準，從中先篩選出 8 位高認知、高後設認知及高學 習動機的學生，及 7 位低認知、低後設認知及低學習動機的學生。由於本研究需對個案施以 放聲思考法來蒐集其 DGBL 過程的想法與思緒，故所選擇的個案應具有一定的口語表達能力， 且由於本研究所採用的教育遊戲屬於線上遊戲，為了讓研究個案有不同的特質，學生的線上 遊戲經驗，及其性別都列入個案選擇的考量。所以，本研究在挑選出 15 位不同能力的學生後， 又對其進行簡單的訪談，以瞭解學生的口語表達能力與線上遊戲經驗，也曾與該班導師討論 確認學生的口語能力。最終，選出 8 位具有一定口語表達能力的學生作為研究個案，其中 4蔡福興、游光昭、蕭顯勝 遊戲式學習行為與遷移 175 位男生、4 位女生，且每種性別都有兩類不同高低認知、後設認知及學習動機能力的學生，但 由於多數學生都具有線上遊戲經驗，故在 8 位選出的個案中僅有 1 位不具有線上遊戲經驗。8 位研究個案的基本資料如表 1 所示。 表 1 個案的基本資料 名字（匿名） 性別 認知、後設認知、動機能力 線上遊戲經驗 A：小廷 男 高認知、高後設認知、高動機 （MSLQ平均分數為4.89） 過去曾玩過線上遊戲，如：楓之 谷、忍豆風雲2等，但已較少玩線 上遊戲。 B：小呈 男 高認知、高後設認知、高動機 （MSLQ平均分數為4.67） 過去曾玩過線上遊戲，如：磨獸世 界等，但已較少玩線上遊戲。 C：小軒 男 低認知、低後設認知、低動機 （MSLQ平均分數為4.25） 過去曾玩過線上遊戲，如：十二之 天等，但已沒有玩線上遊戲。 D：小鑫 男 低認知、低後設認知、低動機 （MSLQ平均分數為2.86） 經常玩線上遊戲，如：魔力寶貝、 天堂、SF等。 E：小安 女 高認知、高後設認知、高動機 （MSLQ平均分數為5.27） 經常玩線上遊戲，如：三小俠、爆 爆王、百變恰吉、楓之谷、跑跑卡 丁車、網球拍拍、全民打棒球等。 F：小孟 女 高認知、高後設認知、高動機 （MSLQ平均分數為5.26） 只有一次線上遊戲經驗。 G：小芸 女 低認知、低後設認知、低動機 （MSLQ平均分數為4.23） 曾玩過線上遊戲，如：跑跑卡丁車 等，但已沒有玩線上遊戲。 H：小秀 女 低認知、低後設認知、低動機 （MSLQ平均分數為3.58） 無線上遊戲經驗。 再者，由於本研究採用蔡福興等（2008）所設計的教育遊戲來進行 DGBL，該遊戲是一種 適合多人競爭參與的線上遊戲，故本研究除了前述所選出的 8 位個案為主要研究對象外，與 8 位個案相同班級的剩餘 24 位同學，也一同配合參與了此線上遊戲的活動，以使本研究個案能 表現出玩線上遊戲時該有的行為。因此，共有 32 位六年學生參與此實驗，其中 8 位學生為此 研究的個案對象。
二、研究工具
（一）研究者
在研究過程中，研究者必須對學習者的遊戲式學習行為，進行放聲思考記錄與觀察，以176 遊戲式學習行為與遷移 蔡福興、游光昭、蕭顯勝 瞭解學習者在遊戲式學習時的想法與策略，同時，也必須在學習者完成學習成效測驗後，進 行深度的訪談，以瞭解學習者的遠遷移測驗解題歷程等情形。
（二）線上遊戲式學習系統
本研究為了能進一步釐清蔡福興等（2008）之研究結果，所以採用蔡福興等人所設計的 「超級外送王」遊戲來進行 DGBL。該遊戲將故事背景虛設在 2050 年發生石油耗盡的年代， 遊戲的任務是玩家必須扮演快餐店的外送員，騎乘電動機車在虛擬城市中外送食物給顧客， 遊戲過程中，玩家必須懂得行走最短的路線以節約用電，並須學習如何計算電費以進行充電， 最終的目標是擊敗所有線上參賽者成為超級外送王。 圖 1 是超級外送王的遊戲介面，此遊戲透過瀏覽器來啟動，是屬於 2D 的第三人稱遊戲視 角，該遊戲設計主要參考 Garris、Ahlers 及 Driskell（2002）的遊戲式學習模式，即讓玩家必 須不斷地接受問題挑戰來引發其學習。遊戲過程中，玩家必須不斷完成外送任務才能獲得遊 戲的積分，而為了完成外送任務，玩家必須不斷面對各種考驗，如當機車快沒電時，必須設 法利用購買電池或到充電站（如圖 2 所示）充電來補充電量，否則其遊戲將受到嚴重阻礙。 由於利用電池充電僅為了提升遊戲的可玩性，並無法學到與電的相關知識，所以遊戲中將充 電站設計成最省錢的充電方式，如此可促使玩家為了充電，在充電過程輸入正確的充電時間 與電費度數而學習到電費計算的知識。同時，該遊戲在幾個特定的地點，設計了機智考驗站 （如圖 3 所示）的機制來阻撓玩家，玩家必須通過有關電與能源知識的隨機選擇題、或電費 計算的填充題問題，否則無法繼續進行遊戲，利用此機制來讓玩家反覆學習電的相關知識。 而在充電站或機智考驗站中都提供有學習教材供學習者學習，遊戲中也參考一般線上遊戲的 升級機制，讓玩家必須在遊戲積分達到一定的值後才可以升級，升級後將可加快完成任務的 速度，且遊戲中也提供電池、馬達、快速移動卡等道具的使用與買賣來增加遊戲的可玩性， 玩家之間也可以即時對話或相互合作。（三）學習成效測驗
本研究為了在探討新觀點遠遷移成效的因素之餘，也能進一步釐清蔡福興等（2008）之 研究結果，與其研究成果加以比較，故在學習成效測驗工具上採用蔡福興等人所設計之相同 測驗工具。該學習成效測驗包括 5 題選擇題型的知識測驗、5 題問答題型的近遷移測驗及 2 題 問答題型的遠遷移測驗。 知識測驗是為了評量學習者對電與能源相關的知識與概念之記憶理解情形，測驗的問題 是從超級外送王遊戲的機智考驗站題庫（共 20 題）中篩選出五個重要的知識概念，問題如： 何謂再生能源？何謂電能的單位？（參閱附錄一）；近遷移的測驗問題是為了評量學生能否 解決與之前學習情境相似的問題，故測驗的內容即 5 題與遊戲機智問答中相似的計算電功率 與電費之計算題，問題如：計算電功率 2000 瓦的冷氣，使用 3 小時會消耗多少度的電能？（參蔡福興、游光昭、蕭顯勝 遊戲式學習行為與遷移 177 圖1 超級外送王遊戲介面 資料來源：蔡福興等（2008） 圖2 超級外送王遊戲的充電站畫面 圖3 超級外送王遊戲的機智考驗站畫面 學習教材連結 充電站 機智考驗站 學習教材連結 遊戲場景區 場景訊息區 遊戲訊息區 個人訊息區 方向控制 遊戲分數與道具 動作指令區 遊戲地圖
178 遊戲式學習行為與遷移 蔡福興、游光昭、蕭顯勝 閱附錄一）；遠遷移的測驗是為了評量學生能否運用所學的知識去解決新情境的問題，測驗 內容是 2 題未曾在遊戲中出現的計算問題，1 題是要學生比較兩種不同電功率、不同壽命、不 同價錢的燈泡，哪一種燈泡較省錢；而另 1 題是要學生在從未看過真實生活中電費單的情況 下，去辨別哪一張電費單是錯誤的（參閱附錄一）。同時，該遠遷移測驗也分成新舊觀點兩 種，新觀點的遠遷移測驗卷是參考 Schwartz 及 Martin（2004）的作法，在遠遷移測驗卷中提 供解決該遠遷移問題的學習教材（參閱附錄二），以讓學習者在解決新情境問題時有進一步學 習的機會，符合 PFL 的觀點，而舊觀點的遠遷移測驗則無提供任何學習教材。此外，該測驗 曾請專家檢查過其內容效度，也經六年級學生（29 人）預測過，整體測驗的庫李信度 KR 值 為 .60，顯示該測驗有一定的信度與效度。
三、研究程序
本研究程序如圖 4 所示，可分成實驗前、正式實驗、實驗後三個階段，以下分別說明之。（一）實驗前階段
本研究在正式開始實驗前 2 週，曾利用一個類似於超級外送王遊戲介面的範例遊戲（荒 島歷險），以 2 節課的時間，先讓全部參與實驗的學生熟悉遊戲的操作介面，且在正式實驗前 1週，亦曾對 8 位個案研究對象進行兩次的放聲思考訓練。而為了在正式實驗時，研究者能分 別觀察到 8 位研究個案，研究者先將參與此遊戲的 32 位學生分成八組，每組中有 1 位是本研 究主要觀察的個案，其餘 3 位則是協同參與線上遊戲的同班學生。由於本研究採用的遊戲是 屬於競爭性的線上遊戲，共同參與遊戲者若能有相似的能力，競爭起來才會更好玩，所以在 分組上是參考學生的認知、後設認知及動機等能力，以隨機分組。（二）正式實驗階段
本研究的正式實驗主要利用學校的早自修及午休時間進行，進行的方式是按照實驗前的 分組，每次進行一個組別的實驗，並參照蔡福興等（2008）之研究程序，每次均進行 40 分鐘 的超級外送王遊戲，且所有組別都需進行六回共 240 分鐘的遊戲式學習活動。實驗時，研究 者坐在研究個案旁觀察，其他 3 位協同參與遊戲的學生則分散於電腦教室中一同進行遊戲。 被研究個案需用放聲思考法將玩遊戲時心裡所想到的任何事情、想法、作法都說出來，過程 中研究者嚴守中立客觀的角色，唯有當學生只操作而沉默不語時，才會立刻詢問他當時的想 法及意圖。同時，研究者也會將觀察到重要的、特別的行為，隨時記錄在觀察筆記中。而個 案全部遊戲的操作過程及放聲思考的內容則是由 anicam 軟體做全程錄製，事後再將錄音內容 轉譯為逐字稿。 在每一次的遊戲式學習活動後，研究個案都會利用 10 至 15 分鐘的時間，寫下 1 頁的心 得感想，其目的在瞭解其每一次遊戲式學習後的感受，以作為分析個案的數位遊戲式學習歷蔡福興、游光昭、蕭顯勝 遊戲式學習行為與遷移 179 圖4 研究程序 程之參考。同時，研究者也會在當天將觀察到的學習者行為，寫下省思紀錄，藉此去發現問 題及提出暫時性的推論，以作為下次再觀察該學習者的參考。而在歷經六回合的 DGBL 後， 本研究亦參照蔡福興等（2008）之研究程序，立即對所有研究個案實施學習成效測驗，即先 進行 60 分鐘的知識測驗及舊觀點的學習遷移測驗（包括近遷移測驗及無學習資源的遠遷移測 驗），之後再進行 40 分鐘的新觀點遠遷移測驗（有學習資源的遠遷移測驗）。
（三）實驗後階段
實驗結束後的 1 週內，研究者分別對 8 位研究個案進行半結構式的深度訪談，訪談的內 實施MSLQ量表 DimensioneX遊戲介面介 紹及試玩範例遊戲 篩選與訪談研究對象 確定個案研究對象 放聲思考練習 參與超級外送王之線上遊 戲式學習活動 知識測驗、學習遷移測驗 新觀點遠遷移的再測驗 深度訪談 實驗前 實驗中 實驗後 資料分析、歸納結果 共六回，240分鐘 60分鐘 40分鐘 確認實驗分組名單180 遊戲式學習行為與遷移 蔡福興、游光昭、蕭顯勝 容是有關學習者對 DGBL 的感受、對學習知識的瞭解程度、學習者如何解決學習遷移等問題。 訪談的內容均全程錄音，事後再將錄音內容轉譯為逐字稿。最後，則根據實驗所獲得的資料， 進行分析與歸納。
四、資料的整理與分析
本研究資料整理與分析的方法如下：（一）質性資料的整理
研究者將放聲思考錄音逐字稿、訪談錄音逐字稿、學習者的心得紀錄、研究者的觀察紀 錄、研究者的省思筆記等文件資料編上代號，作為分析資料來源。例如，當編號「訪談 20071126[a]」，即代表 2007 年 11 月 26 日對 a 個案的深度訪談紀錄。（二）量化資料分析
本研究運用統計軟體去分析個案的知識測驗、近遷移測驗、遠遷移測驗及遊戲成績等量 化資料，主要對這些資料進行 Pearson 積差相關係數考驗，瞭解各項量化數據間的關係，以作 為質化資料分析之佐證。（三）質化資料分析
本研究運用紮根理論的編碼技術（Strauss & Corbin, 1998）去分析所有個案的數位遊戲式 學習行為模式，主要的方法是將可供分析的文本資料進行詳閱，並將所發現的事件或現象加 以編碼與逐步聚攏歸類，共進行開放性編碼、主軸編碼及選擇性編碼等步驟，去建構出能夠 解釋遊戲式學習行為的模式。此外，本研究運用持續比較法（Glaser, 1978）和 Miles 及 Huberman （1994）的質性資料分析方法，來歸納有關數位遊戲式學習行為與新觀點遠遷移成效的因素。 同時，本研究亦採用三角檢核法來檢驗資料的效度。三角檢核法是對照同一情境下，從不同 角度所蒐集的資料加以辨識，或交叉進行解釋，可使資料的判讀更具效度（林素卿，2009）。
肆、結果與討論
一、影響數位遊戲式學習行為的因素
（一）個案的數位遊戲式學習行為種類與模式
本研究根據實際的觀察及採用放聲思考法來進行 DGBL 後發現，參與超級外送王遊戲的 個案中，確實有多人在遊戲過程中發生了如蔡福興等（2008）所稱之非預期的學習行為。例 如該遊戲的設計，原先是預期參與者會因機車沒電而進入充電站學習如何計算電費的方法， 或預期參與者會因為機智考驗站的阻撓而學習有關電的知識，但實際情形卻發現並非每個遊蔡福興、游光昭、蕭顯勝 遊戲式學習行為與遷移 181 戲參與者在遇到這些狀況時都會出現我們所預期的學習行為，例如小廷與小軒，總喜歡用猜 測的方式去解決充電的問題，而不願認真花時間去研究充電的方法；或如小安，從頭到尾都 在設法逃避機智考驗站的考驗。歸納起來，在超級外送王遊戲中，8 位個案共表現出四種類型 的學習行為：
1.認真的學習
部分個案為了解決遊戲的問題，會主動且很認真的先閱讀遊戲中所提供的學習教材，如 小呈、小孟、小芸及小秀等屬於此類。例如，小呈在遊戲一開始遇到機車沒電的問題時，會 花很多時間去閱讀與電相關的教材，直到成功完成充電為止，而不像一些個案會放棄使用充 電站或僅利用遊戲道具等方法來充電。2.不認真的學習
部分個案雖會為了解決遊戲的問題而主動閱讀學習教材，但在學習過程中卻是隨意及不 認真的，如小廷與小軒即屬與此類。例如，小軒在遇到機智問答的考驗時，雖然會先閱讀提 示的教材，但為了快速通過考驗，常常沒有仔細看完所有提示說明，使其經常在遭遇同樣的 問題時，卻還得反覆看提示。3.錯誤嘗試的學習
某些時候，個案在遊戲中遭遇了困難，雖然會藉由學習來解決問題，但卻不是採正規的 學習方法，即不看教材而採用錯誤嘗試的方法。例如，小廷、小安等人在遊戲中遭遇選擇題 式的機智問題時，會採用猜測的方式，當猜對的時候就把答案記憶起來，或嘗試幾次錯誤後 自行歸納出解題的方法。4.逃避學習
在遊戲中也發現某些個案會出現刻意逃避學習的行為，如小安經常受困在電費計算相關 的機智考驗中後，便開始刻意躲避此問題，並在遊戲過程中出現刻意繞路以躲避此障礙的發 生。或如小廷與小軒等人，在歷經錯誤嘗試仍舊無法利用電費計算方法來充電後，開始逃避 進入充電站，進而轉為利用遊戲的道具等方法來充電。 根據本研究的發現，並非每位個案在遊戲中都僅固定表現出某一特定的學習行為，而是 可能在不同時間點、不同的因素影響下，會不定時地表現出以上四種不同的學習行為。例如， 有人一開始遇到充電的問題時會出現認真的學習行為，後來卻因為太專注於遊戲或看不懂教 材而轉為不認真或逃避的學習行為；或如有人一開始是採逃避學習或錯誤嘗試的行為，後來 因找不到其他解決問題的方法而短暫出現了認真學習的行為，之後又回到逃避學習的行為。 而為了能夠具體地歸納出個案之所以會產生不同學習行為的因素，本研究運用紮根理論 去分析與歸納 8 位研究個案在超級外送王遊戲中的行為模式。紮根理論的資料分析步驟係依 照 Strauss 及 Corbin（1998）的方法，共進行開放性編碼、主軸編碼及選擇性編碼等步驟。本182 遊戲式學習行為與遷移 蔡福興、游光昭、蕭顯勝 文因礙於篇幅，無法於文中細述本研究進行編碼的過程，然其過程約略為：先將所有個案的 放聲思考原案、學習心得、訪談逐字稿及研究者的觀察記錄、省思記錄等資料進行開放性編 碼（編碼範例如附錄三所示），把許多遊戲式學習行為現象予以概念化並命名，再將相類似的 概念分類為範疇，如經開放性編碼後產生「內在動機」、「遊戲技巧」等範疇；接著，在主軸 編碼階段將開放編碼所得的概念與範疇，加以綜合歸類為更大的範疇及次範疇，並運用譯碼 典範（條件、脈絡、策略、結果），先構想範疇與次範疇之間的假設性關係，再從實際資料中 尋求支持這種假設性關係的驗證，將範疇與次範疇產生連結，找出現象所呈現的一種趨勢型 態，如經主軸編碼後本研究形成「問題解決策略的選擇」、「遊戲技巧的學習或運用、知識的 學習或運用」、「遊戲技能獲取、遊戲成績、知識獲取」等三個中心現象；最終，在選擇性編 碼階段乃是整合主軸編碼的結果及相關的條件，界定核心的範疇並捨去無關的概念，最後形 成一個如圖 5 所示可描述所有個案資料的遊戲式學習行為模式。 圖5 本研究所有個案的遊戲式學習行為模式 由於本研究所採用的超級外送王遊戲，如前所述是參考 Garris 等（2002）的遊戲式學習 模式，即讓遊戲參與者必須不斷地接受問題挑戰來引發其學習，因而本研究所歸納出的遊戲 式學習行為，最終確實可形成一個以遊戲挑戰為開始的不斷循環之行為模式。該模式能描述 所有個案的遊戲行為，即在超級外送王遊戲中，個案會不斷面對如：外送任務、機車沒電、 機智考驗等三種「遊戲的挑戰」，而為了持續進行遊戲，他們會將所遭遇問題進行「問題解決 策略的選擇」。由於該遊戲為了兼顧遊戲與知識學習兩種特性，故除外送任務的問題外，其他 問題主要都有兩種解決方法，即除了可透過「知識的學習或運用」去解決問題外，也可利用 「遊戲技巧的學習或運用」去解決問題。例如，遇到機車沒電的問題，他們可選擇利用計算 遊戲的 挑戰 問題解決策略的選擇 學習能力 遊戲經驗 遊戲技巧的 學習或運用 知識的學習 或運用 遊戲成績 知識獲取 動機 遊戲技能 獲取
蔡福興、游光昭、蕭顯勝 遊戲式學習行為與遷移 183 電費的方法去充電，也可選擇利用如電池道具來充電或利用瞬間移動道具來移動位置，然而， 當個案在決定該用哪種方法來解決問題時，主要會受到個案當時的「遊戲經驗」、「動機」及 「學習能力」等三種因素影響。遊戲經驗是泛指個案在超級外送王遊戲的經驗及過去的線上 遊戲經驗，動機是泛指個案在超級外送王遊戲的學習知識動機及參與遊戲動機，學習能力則 泛指個案在超級外送王遊戲中自我學習電相關知識的理解能力、數學運算能力、變通力或獨 創力等能力之統稱。如當個案遇到機車沒電的問題時，是否選擇利用計算電費的方法進入充 電站充電時，主要會受到他過去在充電站的成功或失敗經驗的影響，若曾有過失敗的經驗， 可能便會選擇利用遊戲技巧來充電，像實際案例中的小軒即在經過兩次充電失敗後便再也不 用充電站了；但同時也會受到本身當時的動機及學習能力的影響，例如，即使曾有過成功運 用充電站充電經驗的人，也可能因為當時有較高的遊戲動機而選擇利用遊戲技巧來充電，像 本研究的個案小安，即便曾有過成功充電經驗，也常因覺得充電站較費時而選擇道具來充電； 或若有過失敗充電經驗的，也可能因自認為沒有能力弄懂充電的方法，便選選擇利用遊戲技 巧來充電，像個案小芸與小秀在歷經幾次認真學習如何充電後，後來自認為不懂充電的方法， 便放棄使用充電站了。 再者，當此行為模式進入「知識的學習或運用」或「遊戲技巧的學習或運用」階段時， 個案的知識學習行為會受到其「動機」或「學習能力」影響，遊戲技巧的學習行為則會受到 其「遊戲經驗」影響，而「知識的學習或運用」之成功與否，將影響個案的「遊戲成績」及 「知識獲取」，「遊戲技巧的學習或運用」之成功與否，則也會影響個案的「遊戲成績」，及影 響其「遊戲技能的獲取」。例如，當本研究個案在遊戲一開始遭遇機車沒電的問題時，除了小 鑫外，所有人皆選擇進入充電站中充電，但當需要進行「知識的學習」時，小廷、小軒及小 安等人受到「遊戲動機」的影響，怕浪費時間而選擇不閱讀教材，匆匆離開充電站，而小呈、 小孟、小芸、小秀等人則主動閱讀了充電站中所提供的電相關知識，可是小芸及小秀因受個 人「學習能力」的影響，無法理解充電的方法，僅小呈與小孟最後在充電站中完成機車充電 的任務。所以，最後只有小呈及小孟在第一次解決機車沒電的挑戰時成功為機車充好電，獲 得了遊戲的積分，且也因為閱讀教材而提升了知識。
（二）影響個案產生不同數位遊戲式學習行為的因素
根據本研究所歸納出 8 位個案在超級外送王遊戲中的行為模式，我們已大致瞭解為何個 案在超級外送王遊戲中會表現出認真、不認真、錯誤嘗試及逃避等四種學習行為。具體來說， 遊戲的不同問題挑戰，及參與者之前的遊戲經驗、在遊戲裡持續累積的遊戲經驗、參與遊戲 的動機、學習的動機、自我學習的能力、數理的能力、變通力、獨創力等特質，都可能在不 同的情況下影響學習者對遊戲問題解決的決策與行為。同時，遊戲的挑戰扮演著最主要的角 色，而學習者的動機、學習能力及遊戲經驗等個人特質，則會依照不同的遊戲挑戰去影響其 學習行為。因此，本研究將遊戲的設計及參與者的特質，歸為兩大主要影響本研究個案之所184 遊戲式學習行為與遷移 蔡福興、游光昭、蕭顯勝 以產生不同學習行為的主要因素，以下進一步描述此兩大因素。
1.遊戲的設計
本研究透過實際觀察個案的 DGBL 行為，且經由行為模式的歸納，已很明顯地發現到， 遊戲是造成分散學習注意力的主要原因。超級外送王遊戲雖然參考 Garris 等（2002）的理論， 精心設計可促使玩家學習的策略，但經深入觀察後，發現它有三個容易造成參與者專注於遊 戲而忽略學習的設計。首先，該遊戲的型態容易讓人太專注於遊戲的競爭。超級外送王遊戲 選擇以目前時下年輕人所熱愛的線上角色扮演遊戲類型來吸引學生興趣，確實在我們所研究 的 8 位個案中，有多位個案在每一次實驗後的學習心得感想中，都曾表達出對此遊戲的喜愛， 尤其是在遊戲成績排行在前面的幾位個案，更對此遊戲表現出高度興趣與求勝慾望，如小安 曾寫下：「我覺得這個遊戲好好玩喔！可以在線上和同學一起玩」（心得 20071025[e-3]）、「希 望下次可以贏過其他人成為第一名」（心得 20071011[e-1]），或如小廷也曾表示：「跟我同一組 的 4 號同學超極強，已經超過 100 件任務了，真希望快點超過他」（心得 20071030[b-4]）、「真 希望一直玩這個宇宙超級好玩的遊戲」（心得 20071120[b-6]），但結果也是這幾位過於專注遊 戲成績的個案，經常在遊戲中出現不認真或逃避學習的行為，如小安經常逃避機智考驗、小 廷則逃避充電站，在訪談時 2 位都曾認為遊戲裡的充電站很麻煩，所以不想浪費時間閱讀充 電站的學習教材。可見，競爭性的線上遊戲型態，雖然能引起學生高度的興趣，但也是產生 非預期學習行為的原因之一。 其次，遊戲問題的難度設定也會影響學習的行為。超級外送王遊戲的設計為了吸引小學 生的喜愛，遊戲中有些問題挑戰的難度設定的太低，以致於無法強制參與者觸發必要的學習 行為。例如，該遊戲的機智考驗站有些是選擇題，結果我們發現，除了小孟、小芸、小秀、 小軒等人會偶爾在機智考驗站閱讀提示教材外，其餘在遇到選擇題時都喜歡用猜的，藉由錯 誤嘗試或記憶答案在學習；或如該遊戲當玩家所操控的機車沒電時，系統會在每幾分鐘內補 充少許的電量，以幫助玩家能移動機車到充電站充電，結果研究者發現，除了小呈及小孟兩 人會偶爾藉由充電站的計算電費方法充電外，其餘個案都喜歡藉由等待系統補充電量來充 電。反之，超級外送王遊戲也因為有些問題挑戰的難度過高，而影響了學生主動學習的行為。 例如，該遊戲的部分機智考驗站是以填充題的問題為主，由於過關的難度較高，使得如小安 及小軒會在遊戲中出現繞遠路以避開此問題的行為；或如該遊戲充電站的充電方法也屬於填 充題式的電費計算問題，即透過充電站充電比利用遊戲道具來充電的難度還高上許多，以致 小廷、小軒在不願意浪費時間在充電站充電的情況下，在遊戲中都喜歡利用遊戲道具來充電。 最後是學習教材與遊戲的結合方式也是造成非預期學習行為的原因之一。根據 Prensky （2001）的分類，超級外送王遊戲與學習教材的結合方式，大部分是屬於一種鬆連結（loosely linked）的遊戲類型，因為在該遊戲中，除了參與者可藉由不斷耗損自己機車的電量來體會電 功率的概念及節約用電的重要外，其餘一些參與者以前沒有接觸過的新知識，如：能源的概蔡福興、游光昭、蕭顯勝 遊戲式學習行為與遷移 185 念或電費計算的方法等，大多需要遊戲參與者先暫時離開絢爛的遊戲畫面，認真閱讀教材才 能獲取到新知識。因此，例如我們實際觀察發現，除了小呈與小孟願意花時間閱讀教材，解 決充電的問題外，許多個案一開始進入充電站的反應都類似於：「我看一下（教材）如何充 電……算了，還是亂猜好了」（放聲 20071009[b-1]）、「算了，不要充，還是先外送食物」（放 聲 20071008[c-1]），認為花時間閱讀教材會影響遊戲成績，所以到最後都放棄使用充電站來充 電。所以，鬆連結的遊戲設計，雖是當學習教材有一定深度的不得已作法，但也是造成非預 期學習行為的原因之一。 總結來說，因為超級外送王的線上競爭式之遊戲類型，會讓人太專注於遊戲成績而忽略 學習，再加上該遊戲中有些問題的難度過低或過高，容易讓專注遊戲的人找到遊戲的漏洞而 逃避學習，或是因為知識的學習無法在遊戲過程中自然獲得，讓專注於遊戲的人不願意花時 間閱讀教材，這都是造成本研究個案會出現非預期學習行為的主要原因。
2.個案的特質
除了遊戲的設計會影響學習者在 DGBL 的學習行為外，如本研究所歸納出的遊戲式學習 行為模式中所發現的，由於每位個案有著不同的遊戲經驗、動機及學習能力等特質，這些特 質會隨著遊戲的不同問題挑戰，去影響他們在超級外送王遊戲中是否選擇利用學習知識去解 決問題，也會影響他們學習知識的過程。如以個案在超級外送王裡的充電站行為為例，我們 發現如小廷與小軒在經歷第一次無法完成充電的「遊戲經驗」後，在遊戲過程中開始有了系 統會提供少許電量的「遊戲經驗」，加上他們具有高度「遊戲動機」之影響，故後來當他們再 遇到充電站時，便總是採錯誤嘗試的方式來學習充電的方法，之後，更因為有較好的「學習 能力」，懂得利用遊戲道具（購買電池）來幫忙充電的「遊戲經驗」，便再也不進充電站了。 這樣的學習行為顯示，小廷與小軒在受到遊戲經驗、遊戲動機及學習能力的影響下，逐漸從 錯誤嘗試的學習行為轉變為逃避學習的行為，並選擇運用遊戲技巧來解決機車沒電的問題。 又如，小秀與小芸雖然在第一次遇到機車沒電的情況時，會認真的在充電站中閱讀教材，但 在經歷第一次無法完成充電的「遊戲經驗」後，再遇到機車沒電的問題時，雖然會想進充電 站充電，但因為先天的數理「學習能力」較差，且已有系統會自動完成少許電量充電的「遊 戲經驗」，以致於後來也漸漸逃避學習，選擇讓系統幫忙充電，這顯示小秀與小芸受到遊戲經 驗與學習能力的影響，逐漸從認真的學習行為轉變為逃避學習的行為。 因此，就如同這些充電行為的例子，個案本身的不同特質也是造成本研究會發現非預期 學習行為的主要原因。8 位個案在不同的遊戲情況下，會受到各自不同的遊戲經驗、動機及學 習能力等因素而影響到自己的問題解決策略，進而形成特定的遊戲行為模式，且影響其學習 的行為。換言之，既使我們為學習能力較差者將遊戲的難度調低，雖然可使他們更有機會解 決問題且學習到新知識，但這也可能使學習能力較好者或遊戲動機較強者，找到逃避學習的 理由。意即，如何設計遊戲，讓有著不同動機、不同學習能力及不同遊戲經驗的遊戲式學習186 遊戲式學習行為與遷移 蔡福興、游光昭、蕭顯勝 者，能在參與遊戲過程中玩得盡興且不斷地主動學習，其實並不是那麼容易的事，這也就是 為何本研究會觀察到不同學習行為的原因。
二、影響數位遊戲式學習者在新觀點遠遷移成效的因素
（一）本研究個案經數位遊戲式學習後的知識獲取與學習遷移表現
本研究在所有個案都進行過六次共 240 分鐘的線上遊戲式學習活動後，立即施以蔡福興 等（2008）所編製之學習成效測驗，測驗內容包括：知識測驗、近遷移測驗及兩次不同觀點 的遠遷移測驗（第一次是無學習資源的舊觀點、第二次內含學習資源的新觀點），8 位研究個 案的所有測驗答題表現如附錄一所示。而本研究亦根據蔡福興等人的計分方法，即知識測驗 與近遷移測驗的滿分是 100 分，遠遷移測驗的滿分為 10 分，去對個案的測驗成績加以統計與 分析。結果發現，有關個案在新舊觀點的遠遷移測驗表現上，仍舊與過去的研究（蔡福興等， 2008；Schwartz & Martin, 2004）很類似，即多數個案在舊觀點的遠遷移表現上仍舊不好（除 了小呈能解決 1 題外），但新觀點遠遷移測驗的平均成績（M＝5.75）就明顯比舊觀點遠遷移 測驗的平均成績（M＝0.63）來得好。其餘成績統計如表 2 所示，基本上，本研究的學習成效 測驗結果與蔡福興等人的研究是很類似的，除了知識測驗成績較高於蔡福興等人的研究結果 外，其餘成績都差距不大，表示整個學習成效測驗的結果與蔡福興等人的實驗相去不遠，但 由於兩個實驗的時間點並不相同，並不適宜做統計上的考驗。 表 2 本研究與過去其他研究的學習成效成績統計比較 本研究 （n＝8） 蔡福興等（2008）的研究 （n＝14） 不同研究的測驗 成績 測驗項目 平均分數 標準差 平均分數 標準差 知識測驗 72.50 28.16 60.00 27.20 近遷移測驗 74.50 30.50 70.70 33.00 遠遷移測驗（舊觀點） .63 1.77 .71 1.82 遠遷移測驗（新觀點） 5.75 3.15 6.79 2.72 然而，由於本研究在學習成效測驗後，亦曾針對學習成效測驗的問題對個案進行訪談， 以試圖瞭解個案解決新觀點遠遷移問題的解題歷程，同時也再進一步確認個案的學習成效。 結果卻意外發現了蔡福興等（2008）研究所採用的學習成效測驗工具的一些問題，因為研究 者發現到，事實上大部分個案之實際知識獲取成效都比其知識測驗的成績還差，例如，雖然 小廷在知識測驗的成績是滿分，但在訪談中，小廷卻將電能與電功率單位搞混，也忘記了電 費計算的單位。如以下是小廷的訪談部分內容（老師即代表研究者）：蔡福興、游光昭、蕭顯勝 遊戲式學習行為與遷移 187 老師：有沒有學到電能的單位？電能的單位是什麼？ 小廷：焦耳、瓦。（錯誤觀念） 老師：有沒有學到電功率？ 小廷：就是它一秒鐘要用掉多少的電，多少焦耳。 老師：電功率是一秒鐘用掉多少焦耳，那你覺得它的單位是什麼？ 小廷：焦耳。（錯誤觀念） 老師：那你有沒有學到電費的單位？ 小廷：就千瓦小時、百瓦小時那些。（錯誤觀念） 老師：還有沒有？ 小廷：焦耳、瓦也有，瓦好像沒有。（錯誤觀念）（訪談 20071126[a]） 或如小安在知識測驗的成績也是滿分，但在訪談時，卻已遺忘電能的單位及電功率的意 義。如以下是小安的訪談部分內容： 老師：那有沒有學到電能的單位？ 小安：忘光光！ 老師：你想想看！ 小安：瓦、度、千瓦小時、差不多這些吧！（錯誤觀念） 老師：那有沒有學到什麼是電功率？ 小安：電功率喔！忘光光了！（遺忘） 老師：電功率是什麼意思？ 小安：忘記了！（訪談 20071128[e]） 此研究發現蔡福興等（2008）所使用的知識測驗工具，並不能很正確地顯示出學生在參 與超級外送王遊戲後，實際的知識獲取成效，主要的原因可能跟知識測驗是屬於選擇題類型 有關，因為學生可能透過猜測或是因曾反覆在遊戲中回答過類似問題而記憶答案。相對地， 反而是同樣題數的近遷移測驗較能正確地反映個案的實際知識獲取成果，例如，近遷移測驗 的前 2 題是測驗學生能否瞭解電功率與電能之間關係的計算問題，結果如小軒、小鑫、小芸、 小秀等人，即便會算第 1 題的由電能求電功率的問題，但卻不會算第 2 題有關將電功率轉換 成電能的問題，如此便表示他們在電功率的概念上是有問題，可是這錯誤概念的情形卻無法 從這 4 人的知識測驗中看出來。又或如小廷在近遷移測驗的前 2 題算法都正確，但卻把電功 率與電能的單位搞錯，這情形就如同前述小廷在訪談時將電能與電功率的單位搞混一樣。這 些例子都顯示以問答題型為主的近遷移測驗，雖然測驗的題目也都是從遊戲的機智考驗站中 出來的，但因為讓學生沒有猜測的機會，反而更能顯示出學生的實際知識獲取成效。
188 遊戲式學習行為與遷移 蔡福興、游光昭、蕭顯勝 因此，本研究的個案中，除了小呈以外，其餘個案的知識測驗成績並不能完全代表他們 真正的知識獲取情形，故最後本研究是利用個案的知識測驗成績、近遷移成績及訪談的表現， 來交互確認其知識獲取情形，並把個案的知識獲取成效分類為高、中、低三個等級，同時， 也把個案在新觀點的遠遷移測驗成績分成高、中、低三級，以便於從中分析有關影響新觀點 遠遷移成效的原因，分類的情形如表 3 所示。 表 3 個案排序的預測項－結果矩陣表 預測項 結果 背景 數位遊戲式學習行為 學習成效 名字 （暱稱） 性別 數理能力 學習動機 學習能力 遊戲技巧 知識獲取成效 新觀點遠遷移成效 小呈 男 高 高 高 高 高 高 小廷 男 高 中 高 高 中 中 小孟 女 高 高 高 低 中 中 小安 女 高 低 高 高 中 中 小軒 男 低 中 低 中 中 中 小芸 女 低 高 低 低 低 低 小秀 女 低 高 低 低 低 低 小鑫 男 低 低 低 中 低 低
（二）影響本研究個案產生不同新觀點遠遷移成效之因素
本研究為了分析 8 位個案之所以會產生不同的新觀點遠遷移成效之原因，首先參考 Miles 及 Huberman（1994）的質性資料分析方法，利用「個案排序的預測項─結果矩陣表」 （case-ordered predictor-outcome matrix）來有系統地整理與展示所有個案的資料，以利於進行 跨個案的分析。個案排序的預測項─結果矩陣表是以一個主要「結果」（outcome）變項來排 列個案，並選出數種可能對該結果有影響的「預測」（predictor）變項，以列出每一個個案的 預測變項及結果變項之資料，該目的除了可描述跨個案的資料外，也可進一步從中理解是否 哪些變項能夠預測我們想知道的結果。 表 3 即是以新觀點遠遷移測驗成績（分成高、中、低三級）為結果變項來排列個案的「預 測項─結果矩陣表」，此外，我們以個案的背景、參與超級外送王的重要行為及參與遊戲後 的知識獲取表現等三大類資料來作為預測變項。其中，背景資料包括個案的性別及其之前的 數理成績表現（以個案所在班級的平均成績為依據，分成高、低兩級）；重要的遊戲式學習 行為包括個案在遊戲中主動學習知識的情形（簡稱學習動機）、在遊戲中學習新知識時的能 力表現（簡稱學習能力）及參與遊戲時的遊戲技巧表現（簡稱遊戲技巧），且這三個變項的蔡福興、游光昭、蕭顯勝 遊戲式學習行為與遷移 189 資料都以高、中、低三個等級來表示，是按照研究者實際觀察個案的遊戲式學習行為來加以 分類的；而個案的知識獲取表現變項，是如前述以知識測驗、近遷移測驗及訪談的結果，來 判定個案經遊戲後的實際知識獲取情形，且同樣以高、中、低三個等級來表示。所以，如表 3 所示，表中的第二到第六個欄位變數，即所謂的預測變數。 其次是，研究者藉由反覆檢視如個案的訪談逐字稿等質性資料、分析個案各種量化資料 的關係及思索預測項－結果矩陣表中各變項的關係等方法，去找出影響新觀點遠遷移成效的 可能原因。首先，從個案的訪談紀錄中發現，大部分個案對於如何解決新觀點遠遷移的問題 有一個共識存在，即大部分個案都是先設法看懂測驗卷中所提供的學習教材，才去進行新觀 點遠遷移測驗的解題。因為當研究者訪談學生有關如何解決新觀點遠遷移問題的歷程時，絕 大部分都是描述著自己當時如何先學習參考資源的過程，如小呈表示解決第 2 題遠遷移問題 是參考學習資源，「先看懂電費幾度怎麼算，然後再看一下，原來是要分開（流動電費的計算）， 我就知道了」（訪談 20071126[b]）；小軒認為第二次有學習資源時，「就有看懂了，先算出他幾 度，然後再……」（訪談 20071128[c]）。或也有的是描述著當時看不懂學習資源的那個部分， 例如小孟表示： 就這個我不曉得怎麼分，它說要分成兩個，我就看不懂，我不知道它是怎麼分的， 不知道為什麼會變成這樣。（訪談 20071127[f]） 小芸說：「就看不懂阿！真的看不懂！就是 80 瓦為什麼等於 0.08 千瓦……」（訪談 20071127[g]）。 大部分個案在解決新觀點遠遷移問題時，都是先閱讀學習資源，從學習資源的提示中去 瞭解或領悟解題的方法。所以，能否看懂學習資源，或是看懂了多少學習資源，成為學習者 在新觀點遠遷移表現好壞的關鍵。這發現其實正符合本研究所採用的 Bransford 及 Schwartz （1999）之新學習遷移觀點，因為該觀點在學習遷移能力的認定上，強調的正是「為未來學 習準備」的能力，即當面對新情境問題時，愈有能力尋求資源、已做好進一步學習準備的人， 愈能解決新情境問題，正如同本研究所發現，個案在解決新觀點遠遷移測驗時，愈有能力學 習參考資源的人，愈有機會解決問題。 至於，是什麼因素影響個案能否看懂學習資源？研究者根據各種資料的反覆分析後發 現，主要跟個案的知識獲取成效、學習能力及學習動機等三個因素有關，以下分別描述之：
1.知識獲取成效
我們發現個案經遊戲後所獲取的知識成效高低，是影響其能否看懂學習資源，或如 Bransford 及 Schwartz（1999）所稱是否為未來學習做好準備的關鍵因素之一。如以小芸、小 秀及小鑫 3 位學生為例，他們的知識測驗平均成績（M＝46.7）遠低於所有個案的平均成績（M190 遊戲式學習行為與遷移 蔡福興、游光昭、蕭顯勝 ＝72.5），且在訪談時也無法答對一些電相關的基本問題，所以如表 3 所示，他們實際的知識 獲取成效是被歸類為最低等級。以下是訪談時，研究者詢問他們：「如何解第一個問題（比較 兩種不同電功率、不同壽命、不同價錢燈泡的價值）？」的回答： 小芸（答案中只寫出電燈泡價錢的算法，沒有寫出任何電費的算式，如圖 6）：我就 先看這個（學習資源），先計算燈泡的價錢……但是我看不懂這個算式（學習資源中 有關計算電費的方程式），我看不懂為什麼 80 瓦＝0.08 千瓦……（訪談 20071127[g]） 小秀（答案中寫出一堆跟學習資源相似的電費算式，但答案是錯的）：我不知道，我 忘記了……我就照抄這上面（考學習資源）的作法……（訪談 20071127[h]） 小鑫（答案中只寫出一點類似計算燈泡價錢的算式）：這個（學習資源）我只看得懂 一點點……（訪談 20071128[d]） 圖6 小芸在新觀點遠遷移測驗第1題的解題情形 很明顯地，小芸、小秀及小鑫都是因為看不懂學習資源中有關電費計算的算式，才無法 解決第 1 題的遠遷移問題。由於學習資源中有關電費計算的算式，在超級外送王遊戲中的充 電站或機智考驗站都一再出現，而這 3 位個案共通的特色正好都是沒有辦法在遊戲中充電， 且在近遷移或訪談中都顯示出較差的知識獲取成效、不清楚計算電費的概念，因而這 3 人看 不懂學習資源上所提供的電費計算算式，跟他們沒有從遊戲中學好有關電費計算的知識，或 是知識獲取成效較差是有一定關聯的。 其次，從表 3 的預測項－結果矩陣表中，也可以發現 8 位學生的知識獲取成效正好與其 新觀點遠遷移成效的等級一樣，這也可以支持知識獲取成效是影響新觀點遠遷移成效的關鍵 因素。再者，若我們將個案的知識測驗及近遷移測驗成績來與其新觀點遠遷移測驗成績進行 相關的統計分析，也可發現知識測驗與近遷移測驗成績都跟新觀點的遠遷移測驗成績有很高 的相關（如表 4 所示），且因為如前述發現近遷移測驗比知識測驗更能反映學生的知識獲取成
蔡福興、游光昭、蕭顯勝 遊戲式學習行為與遷移 191 表 4 8 位個案在各項學習成效測驗成績之積差相關矩陣 測驗項目名稱 1 2 3 4 1.知識測驗成績 1.00 2.近遷移成績 .66 1.00 3.遠遷移成績（舊觀點） .39 .31 1.00 4.遠遷移成績（新觀點） .65 .86* .57 1.00 *p ＜ .05. 效，所以學生的近遷移成績與新觀點遠遷移測驗成績的相關更達到 .05 的顯著相關。因此， 本研究之量化資料也支持了知識獲取的成效跟新觀點的遠遷移表現是有關聯的。
2.學習能力
我們發現個案的數理能力、學習領悟力等（本研究統稱學習能力）也是影響其能否看懂 學習資源的關鍵因素之一。因為研究者發現，例如知識獲取成效僅被歸類為中級，在電費計 算問題其實有些錯誤觀念的小廷與小孟 2 人，如同以下的訪談內容，顯示他們也能看懂第 1 題遠遷移問題的學習資源： 小廷： 這參考資源對我幫助很大，看完參考資源後，我發現我第一次的作法好像錯 了……我就參考它的式子，一步一步的算，先計算 a 和 b 兩年內要用多少的 電燈泡，再算出 a 牌和 b 牌用兩年電費是多少……（訪談 20071126[a]） 小孟： 我是參考這邊〈學習資源〉的算法，我就先計算兩年要花多少電費，然後再 加上燈泡的錢……這跟充電站的算法一樣……（訪談 20071127[f]） 顯然，小廷與小孟的中等知識獲取成效並沒有影響他們面對新情境問題的學習，但我們 發現，他們 2 人在遊戲過程中即表現不錯的學習能力，且這能力對於他們在學習新知識上一 直扮演著重要的角色。例如經研究者觀察發現，小廷在遊戲過程很少看機智問答的提示，不 曾閱讀過充電站的電相關知識，也無法解決充電站的充電問題，但卻能在遊戲中逐漸熟練固 定題型的機智考驗問題，顯示他的學習領悟力是很不錯的，而之所以有著錯誤的電費計算觀 念，主要是因為太投入遊戲而沒有用心學習新知識所造成。而像小孟是屬於遊戲技巧差的學 生，在遊戲中完成任務的速度較慢，反覆學習與練習電費計算的機會較少，因而在電費計算 的時間單位上是有所混淆的，但她卻是少數曾在遊戲的充電站中成功充電的學生，顯示她有 著不錯的學習能力。所以，像小廷與小孟這樣的學習者，可能因為遊戲過程沒有用心學習新 知識，或因為遊戲技巧太差的影響，對電費計算知識產生了錯誤觀念，但因為本身具有不錯 的學習能力或數理能力，使得錯誤的知識觀念對他們看懂第 1 題遠遷移問題的學習資源並沒192 遊戲式學習行為與遷移 蔡福興、游光昭、蕭顯勝 有產生不良影響。 其次，我們也發現原先屬於高認知能力者，如小呈、小廷、小安，都能看懂第 2 題遠遷 移測驗的學習資源，而原先屬於低認知能力的學生，如小軒、小芸及小秀等，卻僅能從學習 資源中看懂真實電費單的耗電度數，但卻看不懂如何計算流動電費的金額。因為其實在第 2 題遠遷移測驗的學習資源中，流動電費的計算標準，並非需要用到電功率或電費計算的知識， 只要能理解電費單中流動電費計費的規則與標準，因而，能領悟流動電費計算標準者，應不 是電相關知識概念基礎比較好，而是學習能力或領悟力比較強。巧合的是，小安、小廷及小 呈 3 人都是在數理能力較強的學生，且在遊戲中屬於有較高遊戲技巧或變通力的學生（如表 3），而看不懂流動電費計算的小軒、小芸及小秀等人則都是數理能力較差的學生，且在遊戲 中屬於遊戲技巧較差、玩法較呆板的學生。因此，這發現也支持學習者本身的學習能力是影 響其能否看懂學習資源的關鍵因素之一。 再者，若以本研究個案的數理成績暫代表其基本的學習能力，也可發現學習者的數理成 績與新觀點的遠遷移成績是有顯著相關的（r＝ .883, p ＜ .05），此結果也支持了學習能力與 新觀點遠遷移表現之間是有關聯的。
