數位學習的發展與挑戰

(1)

1

數位學習的發展與挑戰

國立臺南大學黃國禎

數位學習科技系教授

理工學院院長

2006/11/14

(2)

網路應用環境的發展

資料來源：資策會 MIC

政

府

教

育

學

術

商

業

家

庭

Internet

服務社交 / 通訊 / 學習 / 醫療 / 保全 / 金融 / 傳播 / 娛樂 / 商業基礎網路（廣播/ 衛星直播 / 行動通訊 / 有線電視 / 電話網路）連設網備電腦及周邊 / 消費家電個人通訊設備系統應用軟體 / 支援工具通訊協定軟體 / 中介軟體軟體 Wireless Cable xDSL Network .... Wireless Cable xDSL Network ....

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3

Internet 是發展最快的市場

資料來源： Morgan Stanley 1922 1926 1930 1934 1938 1942 1946 1950 1954 1958 1962 1966 1970 1974 1978 1982 1986 1990 1994 1998E 廣播電視有線電視網際網路 12,00 0 8,00 0 6,00 0 4,00 0 2,00 0 0 10,00 0 單位：萬人達到 5,000 萬人所花的時間廣播 38 年電視 13 年有線電視 10 年網際網路 5 年美國地區收視人口數

(4)

133.6 203.7 297.4 417.6 561.8 0 100 200 300 400 500 600 700 2002 2003 2004 2005 2006

全球 B2C 市場穩定成長

資料來源： Forrester Research ，資策會 ACI 整理， 2003 年 11 月

2002-2006

CAGR=43%

單位：十億美元



2003 年全球 B2C 市場規模達美元 $2,037 億元，至 2006 年則可成長至 $5,618 億元



2002 年至 2003 年 B2C 市場規模成長 52.4% ， 2003 年至 2004 年則成長 46% ，全球

2002~2006 年 B2C 市場將以 43% 年複合成長率速度成長

2002-2006 全球 B2C 電子商務市場規模

52.4% 46%

(5)

5 0 100 200 300 400 500 600 700 非洲及中東 0.8 1.4 2.3 3.6 5.2 60% 東歐 0.6 1.3 2.4 4 6.3 80% 拉丁美洲 0.5 1.1 2.1 3.9 7 93% 西歐 29.6 48 72.7 102.6 138.3 47% 亞太地區 23.9 43.6 76.2 123.6 185.2 67% 北美 78.1 108.4 141.8 180 219.8 30% 2002 2003 2004 2005 2006 CAGR

全球各區域

_{B2C 成長狀況}



依據 Forrester Research 報告顯示， 2002 至 2006 年 B2C 市場規模年成長最高者為

拉丁美洲 (93%) ，東歐 (80%) 次之，第三名則為亞太地區 (67%)



2003 年亞太地區 B2C 規模佔全球比重的 21.4% ，預期 2006 年將提升為 35.8%

133.6 203.7 297.4 417.6 516.8

2002-2006 年全球各區域 B2C 交易值成長趨勢

單位：十億美元

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我國線上購物市場規模

 2003 年我國網路購物市場規模達 220.9 億元，較 2001 年成長 40%

 2003 年我國零售業營業額約 32,463 億元 ( 預估 ) ，

網路購物佔整體

88.9 157.5 220.9 355.4 518.8 700.4 868.6 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 資料來源：經濟部商業司電子商務環境整備及B2C 推動計畫，資策會 ACI ， 2003 年 11 月 2002-2007 CAGR=41% 40% 60.1% 單位：新台幣億元

(7)

7 6.7% 6.7% 15.6% 48.9% 22.2% 5.3% 4.0% 14.7% 22.7% 46.7% 6.7% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 30%( ) 低含以上 20%~30%( ) 低未含 10%~20%( ) 低未含 10%( ) 低未含以下與實體通路定價相同高於實體通路之定價實體轉電子商店 Dot-Com

電子商店訂價策略

依經營模式區分



近四成七由實體轉電子商店之業者訂價與實體通路相同



Dot-com 公司訂價以低於市價一成佔的比例最高 (48.9%)

資料來源：經濟部商業司電子商務環境整備及 B2C 推動計畫，資策會 ACI ， 2003 年 11 月

(8)

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 2002 50.0% 20.0% 19.0% 23.0% 43.0% 52.0% 20.0% 12.0% 2003 47.6% 18.3% 17.0% 25.2% 41.2% 56.7% 21.7% 7.0% 線上刷卡傳真信用卡郵政劃撥 ATM轉帳/匯款貨到付款便利商店付款支票/現金袋其他

接受付款方式比較分析



便利商店付款佔付款方式的比例最大



線上刷卡部分今年有下降的情況

(9)

9

電子商店營運狀況

成長 67.9% 持平 24.1% 衰退 8.0%

2003 上半年營收狀況

7.6% 36.7% 10.7% 21.4% 4.5% 18.3% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 10%(未含以下) 10%~30%(未含) 30%~50%(未含) 50%~80%(未含) 80%~100%(未含) 100%( )含以上

成長分佈狀況



近六成八電子商店業者上半年營收較 2002 年同期成長



2003 年上半年營收較 2002 年同期成長的電子商店中 18.3% 成長高達 1 倍

以上

(10)

獲利狀況



28.3% 電子商店已達獲利，三成四業者將於 1 年內達到獲利

3 年以上

10.6%

2~3 年

10.6%

1~2 年

44.7%

1 年內

34.1%

可達獲利時間

已獲利

28.3%

尚未損益平衡

53.1%

損益平衡

18.6%

經營模式已獲利比例 Dot-Com 24.4% 實體轉電子商店 30.6%

依經營模式區分

整體狀況

(11)

11

B2C EC 之主要營收來源



_{B2C EC 營收主要來自網路連線，內容收費，網路}

廣告網路零售及其他服務等營收。

閱

聽

人

數

電視模式

完全免費

報紙模式

酌收工本費

錄影帶 / 影碟模式

計次收費

_{顧問公司報告}

高額收費

廣告收入導向

使用者收費導向

E-learning

(12)

數位學習的發展現況



行政院在九十年 NICI( 國家資訊通信發展方案 ) 計

畫中，將數位學習納入「網路社會化」的一環。



國科會通過「數位學習國家型科技計畫」的構想，

預計五年內投入四十億元進行跨部會計畫



「全民數位學習」



「縮減數位落差」



「行動學習載具與輔具─多功能電子書包」



「數位學習網路科學園區」



「前瞻數位學習技術研發」



「數位學習之學習與認知基礎研究」



「政策引導與人才培育」

(13)

13

趨勢一：產學合作



結合業界的數位內容技術及學界的資訊技術

(14)

(15)

(16)

(17)

(18)

趨勢二：結合實體與數位教學



結合業界的數位內容技術及學界的資訊技術

(19)

(20)

(21)

21 

將在數位學習的研究由應用層次 (Alessi, S.

M. & Trollip, S.R. 1991) 提昇到功能層次



應用層次



實施測驗：利用電腦作為考試媒介



建構測驗：試題的組合及題庫的共享



功能層次



被動 (Chou, C. 1996) ：記錄學習過程，統計、保存

、報告學習評量之結果



主動 (Kumar, D.D., Helgeson, S.L. & White, A.L. 199

4) ：分析學習狀態、引導學生學習、偵查學習迷思

，並預防學生犯錯

趨勢三：以資訊技術提昇附加

價值

(22)

實例 - 智慧型網路測驗與評量系統

適性化學習評量結果符合 SCORM 及 QTI 標準測驗資料庫適性化評量系統學習歷程資料庫個人化學習障礙診斷系統個人化學習導引系統個人化學習障礙診斷結果個人化學習導引

學習及測驗系統

(23)

23

1. 網路學習行為分析

藉由模糊專家系統來推論出此學習者的學習狀

態，並給予適當的幫助



學習效率

(Efficiency of Learning)



學習意願

(Willingness)



耐心度

(Patience)



專心度

(Concentration)



閒置

(Idleness)



理解度

(Comprehension)



聊天

(Chat)

(24)

學習意願分析



學生用心學習的意願



分析依據：有效登入時間 / 登入時間

模糊推理法則

If willingness is low

Then insert INT(T×0.5) corresponding willingness frames.

If willingness is average

Then insert INT(T×0.25) corresponding willingness frames

If willingness is high

Then keep the current status. 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1

low average high

degree

(25)

25

耐心度分析



學生瀏覽一個畫面的持續度



分析依據：畫面學習時間 / 預估學習時間

模糊推理法則

If patience is low

Then record this status and warn the student. If patience is average Then keep the current status. If patience is high

Then keep the current status.

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0 0.25 0.5 0.75 1

low average high

TF/ET degree

(26)

專心度分析



學生集中精神於瀏覽教材的程度



分析依據：回應時間

模糊推理法則

If concentration is low Then insert a corresponding concentration frame. If concentration is high Then keep the current status. If concentration is noresponse Then keep the current status.

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0 0.25 0.5 0.75 1 low no response high RT degree

(27)

27

聊天狀態分析



學生利用線上討論區來閒聊而不是討論課程



分析依據：學習相關比率

模糊推理法則

If chat is high

Then record this status and warn the student.

If chat is average

Then keep the current status. If chat is low

Then keep the current status

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 low average high degree LR

(28)

Gwo-Jen Hwang (1998), “A tutoring strategy supporting system for distance l earning on computer networks”, IEEE Transactions on Education, Vol. 41, No . 4, pp. 343. (SCI & EI)

(29)

29 

多專家線上聯合出題機制



重複性分析



一致性分析



完整性分析



多目標最佳化配題機制

2. 測驗與評量系統

(30)

(31)

31

重複性檢查結果

(32)

3. 多目標最佳化配題機制



從大量試題中，選取符合出題方向和條件的試

題，進行配置，組成最佳鑑別度試卷



指定測驗時間範圍的試題配置問題模型

(Dedicated Range of Assessment Time Problem-DRAT)



符合期望測驗時間最高界限和最低界限的多目標配

題機制。



固定題數的試題配置問題模型

(Fixed Number of Test Items Problem – FNTI)

(33)

33

Heuristic Algorithms



FTF (Feasible Time First) Algorithm



Find a solution to meet

range of assessment time



Replace test items to find feasible solutions and to

maximize average discrimination degree



FNTF (Feasible Number of Test Item First)

Algorithm



Find a solution to meet

the number of test items



Replace test items to find feasible solutions and to

maximize average discrimination degree

Gwo-Jen Hwang, Tsung-Liang Lin, Bertrand M.T. Lin (2004), “An Effective Approach for Test-Sheet Composition from Large-Scale Item Banks”, accept ed by Computers & Education. (SSCI, SCI, EI)

(34)

Genetic Algorithm( 基因演算法 )



源自於 John Holland 在 1975 年出版的著作 Ad

aptation in Nature and Artificial Systems



仿效自然界生物進化過程



透過基因的選擇 (selection) 交換 (crossover) 及

突變 (mutation) 產生更好的下一代



選擇 (selection) 過程



較高合適值 (fitness value) 就有較大機會獲得保留



較低合適值的解答，可能會遭到淘汰



較不易陷入 local optimal

(35)

35

CLFG 實驗結果及分析

l = 30

N CLFG Random Selection Optimum Solution Time(sec

) Discrimination Time(sec) Discrimination Time(min) Discrimination 25 0.13275 0.754664 0.03 0.63704 5 0.754664 30 0.14265 0.818120 0.03 0.69388 187 0.818120 40 0.27880 0.880276 0.03 0.64978 163840 0.881440 250 0.96815 0.943386 0.03 0.54248 >106 _N/A 500 1.98875 0.952377 0.03 0.60500 N/A N/A 1000 3.75490 0.957359 0.03 0.69753 N/A N/A 2000 7.96650 0.956658 0.03 0.54342 N/A N/A 4000 23.89610 0.957550 0.03 0.48540 N/A N/A

(36)

CLFG 與最佳解的實驗數據圖表

l =

30

Gwo-Jen Hwang et al. (2004), “On the Development of a Computer-Assisted Testing System with Genetic Test Sheet-Generating Approach”, accepted by I

(37)

37

4. 學習診斷與導引機制

概念影響關係圖的數學課程範例

Addition of integers Positive integers Multiplication of integers Division of integers Subtraction of integers Negative integers Zero Prime numbers

(38)

Cj C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 Prerequisite Zero Positive integers Addition Subtrac -tion Multipli-c ation Negative integers Division Prime numbers C1 0 0 0 1 0 0 0 0 C2 0 0 1 0 0 0 0 0 C3 0 0 0 1 1 0 0 0 C4 0 0 0 0 0 0 0 0 C5 0 0 0 0 0 0 0 0 C6 0 0 0 0 0 1 1 0 C7 0 0 0 0 0 0 0 1 Ci C8 0 0 0 0 0 0 0 0 NPj 0 0 1 2 1 1 2 1

Conceptual effect table (CET)

概念影響關係表

(39)

39

Test item relationship table (TIRT)

試題概念關係表

Concept

C

_j

Prerequisite

C1 C2 C3 C4 C5 C^ C7 C8 Q1 1 0.2 0 0 0 0 0 0 Q2 0 0.8 0.4 0 0 0 0 0 Q3 0 0 0.6 0.2 0 0 0 0 Q4 0 0 0 1 0 0 0 0 Q5 0 0 0 0 0 0 0 0 Q6 0.2 0 0 0 0.8 0.2 0 0 Q7 0 0 0 0 0 1 0 0 Q8 0 0 0 0 0 0 0.6 0.4 Q9 0 0 0 0 0.2 0 0 0 Test item

Q

i Q10 0 0 0 0 0.2 0 0.4 1

(40)

Student answer sheet table (AST)

學生答題狀況表

Test item Student Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q6 Q7 Q8 Q9 Q10 S1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 S2 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 S3 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 S4 0 1 1 1 0 0 1 0 0 0 S5 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0

O: The student has correctly answered the test item

1: The student failed to correctly answer the test item

(41)

41

建立補救學習路徑

C

₁

C

₃

C

₆

C

₁

C

₃

C

₇

C

₁

C

₄

C

₈

C

₁₀

C

₂

C

₄

C

₈

C

₁₀ 0.16 0.6 0.66 0.16 0.6 1 0.16 0.16 0 0 0 0.16 0 0

C

₂

C

₅

C

₉ 0 0.28 0

假設 θ 值為 0.3

，

代表我們對於某個概

念之錯誤比率的最大

容忍程度為 30

 ，依

上述原則，可得到補

救學習路徑：

PATH1 ： C

₃

C

₆

PATH2 ： C

₃

C

₇

(42)

產生學習指引及建議

Gwo-Jen Hwang (2003), “A Concept Map Model for Developing Intelligent Tutoring Systems”, Computers & E

ducation, Vol. 40. No. 3, pp. 217-235. (SSCI & SCI, EI)

(43)

43

(44)

(45)

45

學術研究趨勢



以資訊技術 ( 人工智慧、演算法、資

料探勘、物件導向、代理人 ) 提昇系

統分析與導引功能的研究



對數位學習標準工具及延伸的探討



對行動學習 (M-Learing) 與普化學習

(U-Learing) 平台與教學策略的探討

(46)

研究趨勢

1- 資訊技術的應用



自律學習機制



教育網站的評鑑機制

(47)

47

研究趨勢

2- 數位學習標準及工具



教材標準及工具的研究 (eg. SCORM)



測驗標準及工具的研究 (eg. QTI)



學習歷程標準及工具的研究



學習設計標準及工具的研究



The 2006 International Conference on SCOR

M (SCORM'2006)

Tamkang University, Taipei, Taiwan

January 17 - 19, 2006

(48)

研究趨勢

3- 無所不在的學習 (Ubi

qutous Leaning)



無線的學習環境

(Wireless Learning Environment)



情境感知

(Context Aware) ：感應並記錄學生在實

境中的學習歷程及環境參數。



無間斷的學習

(Seamless Learning) ：在行進中學

習不會受到網路及電腦儀器的改變而中斷。



個人化的學習

(Adaptive Learning) ：分析學生解

決實境問題的能力，並規劃個人化的學習活動。



IEEE SUTC2006 International Workshop on Cont

ext Aware Ubiquitous Learning

(CAUL2006)

June 5, 2006, Taichung, Taiwan

(49)

49

線上學習環境經營的問題

因素

比例

使用者購買習慣不易改變

24.7%

網路頻寬不足

_5.7%

消費者對安全機制之疑慮

32.5%

法令環境不健全

8.9%

消費者對於個人隱私的顧慮

20.2%

線上刷卡機制門檻過高

7.1%

其他

0.1%



消費者對於安全機制之疑慮、使用者購買習慣及對個人隱私的顧慮是目前阻

礙電子商務推動的三大因素



原 2002 年顯示的頻寬不足及法令不健全等問題，在今年隨著寬頻使用者的增

加及相關法令的修正，其比例明顯下降

(50)

數位學習的發展與挑戰