應用數位教學工具輔助二技生統計學閱讀理解之教學實踐成效研究

教育部教學實踐研究計畫成果報告

Project Report for MOE Teaching Practice Research Program

計畫編號/Project Number：B107208A

學門分類/Division：數理 執行期間/Funding Period：自民國 107 年 8 月 1 日起至民國 108 年 7 月 31 日

應用數位教學工具輔助二技生統計學閱讀理解之教學實踐成效研究

統計學、統計軟體應用 計畫主持人：林惠賢 共同主持人：林冠群 執行機構及系所：輔英科技大學/健康事業管理系 繳交報告日期：108.9.10

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應用數位教學工具輔助二技生統計學閱讀理解之教學實踐成效研究

一、研究動機與目的 現今學生是在社交媒體及網頁技術不斷升級、充滿個人化及多樣化數位裝置的環境下成 長，在這樣的大環境下教師需要思索如何提升學生課堂學習的積極性，以及如何在行動控制 力越發薄弱、學習參與越低落的班級課堂小環境下掌握與經營課程的進行。根據林惠賢(2017) 的教學實踐反思與研究(林，2017)，在技職體系中影響統計教育成效的有四個因素：(1)技職生 的數學與統計的起點行為差異大、(2)數學與統計的基礎不佳與學習興趣低落之間的惡性循環、 (3)技職生的經濟弱勢影響學習時間與精力、(4)傳統教學方法無法符合技職生的學習特性。面 對這些讓技職體系從事統計教育工作者遭遇更大難度的因素，尤其在班級管理的問題上。 隨著大學窄門廣開及少子化等因素，進入科技大學就讀的學生，不僅仍受前述因素更劇 的影響，行動控制力越發薄弱，學習參與低落，上課沒上，優先三打(打盹、打工、打手機)， 讓原本就要付出更多心力的統計學相關課程更加不易有效實施。在科大統計學相關課程的教 學現場，由於二技的班級學生人數約在40 人左右，教師為了要讓課堂活動不被耽擱，學生不 適當的課室行為往往不能即時的花時間額外處理，而這些不適當的行為又影響著個人甚至群 體的學習效果，因此，為了解決能即時反饋學生的學習與行為，需要開發一套能融入申請者 現行教學的班級經營模式，以影響或改變學生的學習現況，應用數位教學工具來進行即時回 饋，便是一種不錯的選擇。總之，若要解決在統計學教學現場遭遇到多行動控制力薄弱、學 習參與度低落的學生，如何應用數位教學工具融入已開發的課堂活動中的班級經營模式，以 幫助包括申請者在內的從事統計教育工作者，成功克服所面對的困難與障礙，提升學生自主 學習與主動思考，培養學生主動學習的習慣與關鍵能力，是刻不容緩之事。 當然，並非應用數位教學工具就能有好的教學效果，尤其面對隨著大學窄門廣開及少子 化等因素，進入科技大學就讀的學生，愈發困難。這些學生大部分行動控制力越發薄弱，學 習參與意願愈發低落，讓原本就要付出更多心力的統計學相關課程更加不易有效實施，因此， 如何增進學生統計概念的理解及自學能力、提高學生在統計課堂上的參與度與學習動機、進 而養成學生的關鍵能力更顯重要。

The University of Melbourne 從 65000 份研究數百個教學介入成效的文獻中發現，最能提升學 生學習的方法，大都與課室活動有關，其中「對學生的反饋(Feedback to pupils)」、「後設認知 策略(Meta-cognitive strategies)」、「同儕輔導(Peer tutoring)」、「小組合作學習(Collaborative group learning)」以及「個別化教學(Individualised instruction)」這五個方法成本效益最好。因此，在 應用數位教學工具時，一定要和教學策略結合，並且在資源有限的前提下要考量成本效益。 在眾多的教學策略中，筆者選擇與閱讀理解教學策略結合，其原因有:(1)學習統計學需要 閱讀理解，是無庸置疑，學生要透過閱讀試題、教科書、各式媒體(黑板、電子白板或手機螢 幕)上所呈現的資訊，轉化成對學生有意義的資訊，方能進行學習與創造思考；(2)透過閱讀理 解教學策略，學生可習得做筆記、摘重點、理摘要等為了達到理解目的而使用的「認知策略」， 以及提問、重讀、澄清、反思等為了自我覺察及控制理解狀態所使用的「後設認知策略」，幫 助學生更具體且明確地思考己身的學習，達到有意義學習的目標；(3)可以與其他教學策略(如 對學生的反饋、同儕輔導、小組合作學習以及個別化教學等)進行結合，也有與數位教學工具 結合而有效養成學生的溝通協調、團隊合作、複雜問題解決、獨立思辨、創造等關鍵能力的

2 成功案例(陳萩紋、廖遠光，2017)供參考。總之，本研究擬應用數位教學工具以及閱讀理解策 略，來進行二技生的統計學教學實踐，以增進學生統計概念的理解及自學能力、提高學生在 統計課堂上的參與度與學習動機、進而養成學生的關鍵能力。具體言之，本教學實踐研究的 目的有： (一) 探討應用數位教學工具輔助統計學閱讀理解教學對二技生課堂參與度影響變化 (二) 了解實施本教學實踐研究之教學前後二技生在溝通協調能力上的差異 (三) 了解實施本教學實踐研究之教學前後二技生在團隊合作能力上的差異 (四) 了解實施本教學實踐研究之教學前後二技生在複雜問題解決能力上的差異 (五) 了解實施本教學實踐研究之教學前後二技生在獨立思辨能力上的差異 (六) 了解實施本教學實踐研究之教學前後二技生在創造能力上的差異 二、文獻探討 根據林惠賢(2017)的教學實踐反思與研究(林，2017)，在技職體系中影響統計教育成效的有 四個因素： (一) 技職生的數學與統計的起點行為差異大----以學習數學的起點行為(entering behavior)而言， 學生必需有起碼的數學和統計知識與經驗做基礎，然後才能在學習新的數學知識與新的數學 經驗之時，與之連結或納入已有的認知結構、或是改變與重組其認知結構，方能進行有意義 的學習。然而，學生在高中、職階段，所修數學課程學分數差異很大，有近一成的學生，從 未修過數學課程，也有超過一成的學生，修過18 個以上的數學學分。這種差異現象，即使是 在同一個科系裡的學生，仍舊存在。這是因為就讀的學生，有高中生、高職生、五專生、補 校生、延教班等各種背景的學生，例如：高工或高中的學生，他們之前所修數學課程學分數 最多，而由延教班進入就讀的學生就幾乎沒有修過數學課程。這種差異不僅在量(學分數)的方 面，也表現在質的方面，一般高職學生對於數學基本定義不夠明瞭，無法進行深入的應用與 融會貫通，數學基本能力十分低落(徐，1996)，甚至差到連分數加減都成問題，但有少數學生 卻十分優異，所以學生學習數學和統計的起點行為，它的特色就是差異大。由於學生數學和 統計背景質量的差異，不僅會造成教師授課的困難度，也會造成同學間進行數學和統計的溝 通與合作的困難度，進而影響教學的成效。 (二) 數學與統計的基礎不佳與學習興趣低落之間的惡性循環----學生本身在高中職或國中階 段的數學學習之精熟度不夠，基礎運算能力不佳，影響他們的數學學習與興趣(楊，2002；洪， 2004)。由於學生的統計自信心的缺乏程度與學生在統計課的生理焦慮、心理焦慮、以及對統 計評量的焦慮程度都有顯著的正相關(郭、駱，2007)，故其情意的發展處於不利學習數學和統 計的趨勢，也影響著數學和統計學習的成就，使其數學和統計學習之精熟度不夠，基礎運算 能力不佳。此種惡性循環，正是影響數學和統計相關課程實施成效的另一個主因。 (三) 技職生的經濟弱勢影響學習時間與精力----就讀技職體系的學生其家庭社經地位較普通 大學體系的學生低，需要課後打工的比例也較高。根據家扶中心的統計，弱勢家庭的孩子就 讀 技 職 學 校 的 比 例 是 普 通 學 校 的 3 倍，更有 6 成弱勢孩子就讀私立技職學校 ( 引自 https://www.ccf.org.tw/?action=news1&class_id= 3&did=232)。這些弱勢的技職生需要打工才能 負擔學習經費上的需求，如果不能在課堂上就解決其大部分的學習問題，學生由於打工耗掉 大部分課後時間與精力，學生將無法完成過多的課後作業，進而影響其學習成就，甚至無法 理解課程內容。

3 (四) 傳統教學方法無法符合技職生的學習特性----根據筆者教導技職生 20 多年的經驗發現， 學生更偏愛具體操作，相關的研究亦顯示，技職生較慣於作具象思考，常用較具體、直觀方 式進行學習(謝，2002；洪，2004)。然而，傳統課程及講授式的統計學教學模式並不符學生的 需求，要想推動課程改革是需要多方面的配合與突破，有時會面臨阻力。大多數教師因受限 於本身的態度與教學習慣，加上既有的教學成效不差，會讓許多教師常會抗拒改變既有的教 學方式(王，2007）。以科技大學的統計學教師為例，他們多半來自一般大學的教育體系，並習 慣以自己過去學習經驗來教導學生，要改變現有的傳統形式的課程與設計，以符合技職生的 學習方式，是需要花費大量的時間和精力，這對除了要教學之外還要擔負輔導、服務、研究 的教師而言，是一個極大的挑戰。 除了上述四個因素之外，隨著大學窄門廣開及少子化等因素，進入科技大學就讀的學生， 行動控制力越發薄弱，學習參與意願愈發低落，讓原本就要付出更多心力的統計學相關課程 更加不易有效實施，因此，如何增進學生統計概念的理解及自學能力、提高學生在統計課堂 上的參與度與學習動機、進而養成學生的關鍵能力更顯重要。 要學生願意參與學習統計知識，最為重要的是學生要看懂統計文本，當學生看不懂統計 相關的文字、符號、術語、公式、圖表等內容，就不可能有興趣或有耐心地繼續學習統計相 關知識，遑論根據所讀內容進行判斷、舉例、比較、分析、解題、評價，更不可能將所學統計 知識內化，甚至用自己的話來描述統計概念、定理、公式等等。 那如何教導學生看懂統計文本呢?或許從數學理解教學的相關文獻可以得到啟發。 Cloer(1981)認為數學詞彙知識、語文段落閱讀以及聯貫各細節技能是三個影響數學閱讀理解 的關鍵。秦麗花(2007)認為數學閱讀的教學策略可分為一般性與特殊性兩種。一般性策略強調 課前導讀(有助於學生掌握學習內容，培養主動的閱讀習慣)、閱讀文本的順序(強調讀課題、 例題、插圖和結語的功用)、數學概念的精讀(說明概念、定理、公式的閱讀方式)、操作經驗 的聯結(強調應用操作協助學生理解文本內容，動手操作能使抽象知識具體化)，以及三階段的 學習方法(依序為：閱讀過程需要「重」--重在理清運算思路，除了知其所以然，還要能說出 其所以然；理解過程需要「精」--精確地分析每個數學概念的組成結構，比較各概念成分內涵 與關係；解題方法需要「巧」--巧妙的利用閱讀關鍵字和以重音的策略，掌握解題的精隨)。 特殊性策略是針對低成就的學生提出，可分為三大類：教導數學文本閱讀關鍵、質疑文本作 者的寫作、應用文本教與學的模式。Duke、Pearson、Strachan、與 Billman(2011)認為閱讀理解 教學有「建立學科和世界的知識」、「提供接觸文本的數量和範圍」、「為閱讀提供激勵性的文 字和情境」、「教導理解的策略」、「教導文本結構」、「讓學生參與討論」、「建立詞彙和語言知 識」、「結合閱讀和寫作」、「觀察和評估」、「差別化教學」等10 個基本要素，教師在教學的過 程中需要掌握這些要素，才能創造成功的閱讀理解教學。蘇慧珍(2013)所融入的閱讀策略以預 測、提問、澄清、摘要策略為主，其研究結果指出，閱讀策略融入課程教學有利於提升學生 的數學成就與數學閱讀理解，但隨著離教學時間越久，其效果逐漸消失。另外，閱讀策略融 入課本教學有利於學生使用「提問策略」以理解數學文本。楊凱琳、李進福、陳玟樺、陳秋 紋(2014)認為閱讀理解有「提供閱讀機會」及「檢驗並提高理解的層次」兩個原則，教師基於 閱讀內容提出「檢索與擷取」、「統整與解釋」和「反思與批判」等三種不同閱讀理解層次的 問題，而更具體的作法是在課堂上利用預測、摘要、提問、澄清與反思等閱讀策略，設計問 題以促進學生的閱讀理解。陳萩紋、廖遠光(2017)交替循環進行「提供閱讀機會」及「檢驗並 提高理解的層次」兩原則，先讓學生自行閱讀數學文本進行預測，接著再根據所閱讀的文本

4 內容整理出摘要，利用雲端分享工具網站Padelet 紀錄、彙整與公開，讓學生進行舉例說明、 畫圖驗證等活動，並成為師生提問、澄清的材料。在前述閱讀、預測、摘要、提問和澄清的 過程中，以雲端班級管理網站Classdojo 建置即時班級經營與管理平台，進行分組或個人學習 態度的評量，呈現學生合作學習或發表溝通等方面的表現。最後，利用雲端即時測驗平台 Kahoot!對學生進行單元測驗，以檢視學生學習結果，讓學生反思其所學，該研究進行的模式 如圖1 所示。

陳萩紋、廖遠光(2017)的研究中採用了 Padelet、Classdojo 與 Kahoot!等三個教育 APP 來 輔助其閱讀理解教學，學生透過智慧型手機、平板或電腦便能輔助學生學習，能符合當前學 生隨時聯網分享多樣性資訊或想法的特性，給予學生在線互動與即時回饋的機會。以下分別 簡介這三個教育APP。首先介紹雲端分享工具網站 Padlet，它像是一個非常易用的「白板」， 學生可隨意寫上文字，貼上圖片、網頁、文件、錄音等，向他人分享自己的看法。每一個「白 板」有唯一的網址，開啟網址就能發表意見，並將大家的意見不斷在同一版面上呈現。由於 一切都在雲端上，故學生不管是在家裡、學校，只要開啟瀏覽器輸入網址，隨時就可以連到 專案頁面，進行資料的更新與管理。接著介紹雲端班級管理網站Classdojo，它能讓教師追蹤、 管理學生行為，並產生報告與分析，且能夠以電子郵件方式知會家長，有效率地讓家長掌握 子女的學習資訊，即時加強子女的好習慣，節省溝通的時間。課堂上也可運用抽籤挑選器及

計時器來進行教學活動，透過Avatar 及往上晉級(Level up)的規則，把班級管理變成全班一起

參與的遊戲。最後介紹雲端即時測驗平台Kahoot!，它可以提供教師製作課堂選擇題問答遊戲， 讓學生由遊戲中快樂學習，同時教師可以收集供教學之用的相關資料。學生要有智慧型手機、 平板及電腦方能進入Kahoot!，並從答題過程立即得到答案，且在班上同學共同參與下，同時 在有限時間內回答問題，可以激發出學生的潛能，更加集中注意力。 另外，陳萩紋、廖遠光(2017)的研究中所採行的教育 APP 輔助數學閱讀理解教學模式(見 圖 1)中，數學文本主要是指數學課本，然而在課堂上可幫助學生學習與思考的數學文本是非 常多樣的，可以是書面的或電子的、靜態的或動態的、文字的或圖像的等等。 三、研究方法 (一) 研究說明: 本教學實務研究是以健康事業管理系 107 學年度第一學期統計學(3 學分)及 107 學年度 圖 1 教育 APP 輔助數學閱讀理解教學模式(引自陳萩紋、廖遠光,2017,p43)

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第二學期統計軟體應用(3 學分)做為教學精進的研究課程，應用計畫主持人所累積的數位教 學工具(包括「SPSS 統計軟體應用」及「實用生物統計學」這兩本教材、10 個 SPSS 自訂對

話框、「統計軟體應用」數位教材及「六天學會SPSS」教學影音媒體這兩套數位教材教具等

等)及 Padelet、Classdojo 與 Kahoot!等三個教育 APP 以輔助學生在統計學的閱讀理解，以陳 萩紋、廖遠光(2017)的教育 APP 輔助數學閱讀理解教學模式(圖 1)為基礎，修正成適合的教 學模式(見圖 2)。 採取上述教學模式的另一個原因，是因為它與計畫主持人目前所採取的混搭「團隊合作、 問題導向及翻轉教室」的教學模式(圖 3)可以結合在一起，但圖 2 的模式更強調了課前、課堂 活動、課後各階段要讓學生學習的閱讀策略，以培養學生自學與理解的能力。在課前，教師 提供學生閱讀機會，但須教導學生預測的閱讀策略；課堂活動中，學生檢驗閱讀理解，教師 並伺機提供學生閱讀機會，但須有意識地加強學生提問、摘要、澄清等閱讀策略；在課後， 教師檢驗學生的閱讀理解，讓學生練習提問、反思等閱讀策略。換言之，本研究並沒有大幅 改變過去的教學模式，預計採用的圖 2 模式，只是更強調了閱讀理解策略，並應用了之前課 圖 2 結合研發的數位教學工具及教育 APP 輔助統計閱讀理解教學模式 圖 3 混搭「團隊合作、問題導向及翻轉教室」的教學模式 (引自林惠賢, 2017, p.36, 圖 6)

6 程中未曾採用的數位教學工具，來輔助學生的閱讀理解。 本研究採用的教材，在統計學這門課程中，主要是計畫主持人與朱教授合著的「實用生 物統計學」(林、朱，2016)，全書是依據己身教學經驗與上課所累積的教學實例而獨立撰寫， 其特色有： 1. 兼顧理論學習及實務應用的讀者，採用實務問題為例，結合生物統計理論與電腦科技，以 增進讀者利用生物統計學解決實際問題的能力。 2. 盡量避免冗長的定義及證明，而採用適當的圖表做直觀說明，以降低讀者學習生物統計學 之焦慮並提升學習興趣。 3. 示範如何使用 SPSS 統計軟體幫助計算、繪圖、製表與執行統計推論，以達到讀者精確學 習之目標，並有助於專題報告或論文研究之完成。 4. 附有常用統計方法一覽表與本書的推論統計章節搭配，提供了常見推論統計方法的使用時 機及選擇要素，可增進讀者學習成效。 5. 本書各章最後皆附有習題，提供讀者課後練習，書後並附有單數習題解答，偶數習題解答 與全書 SPSS 範例資料檔，請至東華書局網站下載。 該書除了學理部分，尚有如何使用 SPSS 進行相應統計方法的示範，也適合做為「統計軟體 應用」這門課程的參考教材；另外，該書尚提供SPSS 範例資料檔以及筆者撰寫的 SPSS 自訂

對話框(「Estimates of the single population proportion」、「Elementary evaluation of diagnostic testing」、「Matched odds ratio」、「Breusch-Pagan test」等 4 個自訂對話框)，也適合修習「統計 軟體應用」這門課程的學生進行練習之用。 在統計軟體應用這門課程中，主要是選取主持人自編的「SPSS 統計軟體應用」(此教材榮 獲本校「優質教材競賽」優等獎)的某些單元所印製的講義。該「教材中先複習統計基本概念 以銜接先修課程『基礎生物統計學』，再加上 (1) 針對每個統計分析方法介紹使用的目的與適 用的時機， (2) 範例所用之資料 95%為醫護實務研究的真實數據，且可從各單元的範例看到 不同分析方法應用於解決同一研究中的不同研究問題，更能互相比較方法的差異， (3) 包含 統計軟體 SPSS 的分析操作過程，以及(4)重要分析結果的摘要表等設計特色，期望透過此補 充教材可以解決前述學生的困擾。」(摘錄自輔英科技大學教學電子報第 33 期第 14 頁)，非常 適合做為「統計軟體應用」這門課程的教材。數位教材方面，主要是計畫主持人為輔助學生 學習「統計軟體應用」課程之用而製作的數位教材，它是錄製過往授課實況剪輯而成，並通 過數位教材製作暨認證獎勵的「統計軟體應用」數位課程，其「製作動機乃有感於學生學習 此「統計軟體應用」，常因第一次學習或是間隔一段時間想應用時無法完全掌握統計方法的使 用時機以及 SPSS 軟體操作與報表解讀，因而將「統計軟體應用」紙本教材內容製作為影音 檔。另外，為能讓統計學基礎不好的學生順利銜接本課程，本教材在開始介紹SPSS 軟體前先 進行統計學精簡的複習，而且教材內所用之操作範例皆為醫護研究實例，因此本教材之特色 為同時包括統計學基本觀念以及 SPSS 統計軟體之操作，並能提供學生醫護研究實例參考。 本教材主要為提供學生修習「統計軟體應用」課程時搭配課程進度做課前預習或課後複習用， 也可提供製作研究專題前練習用，或提供有需要學習 SPSS 之其他人線上學習用。透過本數 位教材，學生除可以學習了解 SPSS 的操作過程外，也可了解各種常見的統計方法使用的目 的與適用的時機，最終可以正確的利用各種常見的統計方法解決研究問題並能夠解讀SPSS 分 析的結果，且學會如何在研究報告中呈現統計分析的結果，達到充分利用統計軟體完成研究 計畫資料分析的功能」，該教材放置在本校數位e 學園(網路學園)中，供學生於修課期間隨時

7 閱覽，做為計畫主持人進行翻轉教學時的主要教材。 另一數位教材是計畫主持人榮獲「教師教具研製獎勵」傑出獎的「六天學會 SPSS」教學 影音媒體，由其得獎感言(詳見輔英科大教學電子報(2014/1/15)第 40 期第 11-12 頁)，可知「六 天學會SPSS」是「一套精煉的視頻，內容涵蓋基本的研究概念、問卷設計、統計方法與 SPSS 實務操作範例，原本的設計是提供輔助教學的課後線上學習教具，偶然機會促成非正式修課 的學生也可用來自學。研製本套教具並不容易，前前後後至少歷時 6 年，從原本只可錄音的 年代到可用軟體便利錄影的年代，大幅地修修改改至少 6 次，方能將繁複龐雜的數個課題， 濃縮在短短的 6 天教學視頻中，且可讓學習者依其所需迅速搜尋個別單元來學習。」雖然它 不是專為「統計軟體應用」錄製的媒體，但許多單元都可以讓修習「統計軟體應用」課程的 學生自學及供筆者進行翻轉之用，所以筆者亦將它放置在本校的數位e 學園(網路學園)上。 如果只是把教材提供給學生，而不幫助學生閱讀理解，也是無法成功地翻轉教學。因此， 本計畫採用閱讀理解教學模式，並應用數位教學工具來輔助學生的統計閱讀理解。例如，應 用Padlet，讓學生向舉例說明及摘錄重點、對作業練習進行評論、重現已發表論文中的表格和 圖形、對報章雜誌的統計圖表或陳述進行批判，他人分享自己的看法。應用Classdojo，透過

Avatar 及往上晉級(Level up)的規則，管理各組出題互考 PK 賽、小組搶答、分組專案工作(包 括資料清理，資料分析，期中期末口頭和書面報告)等課堂活動中學生的行為，把班級管理變 成全班一起參與的遊戲。應用Kahoot!，製作實作練習題，收集小組期中及期末組內互評資料， 進行每位學生都有不同題目的實作測驗--上機考試，學生從答題過程立即得到答案的回饋。如 此，期能在「提供閱讀機會」及「檢驗並提高理解的層次」兩個原則指導下，在課堂上利用 預測、摘要、提問、澄清與反思等閱讀策略，設計問題以促進學生的閱讀理解。 (二)研究步驟說明: 1. 研究架構

本研究採 A-B-A-B 撤回設計(withdrawal design)來探討應用數位教學工具對於輔助

統計學閱讀理解教學對二技生課堂參與度影響變化，並以單組前後測設計(one-group pretest-posttest)來探討實施應用數位教學工具輔助統計學閱讀理解教學前後二技生在 5C 能力上的差異，其研究架構如圖4 所示。 2. 研究假設: 本研究假設如下: (1)應用數位教學工具輔助統計學閱讀理解教學對二技生課堂參與度有正向的影響 (2)應用數位教學工具輔助統計學閱讀理解教學後二技生在溝通協調能力上有增進 (3)應用數位教學工具輔助統計學閱讀理解教學後二技生在團隊合作能力上有增進 (4)應用數位教學工具輔助統計學閱讀理解教學前後二技生在複雜問題解決能力上有增進 圖4 研究架構

8 (5)應用數位教學工具輔助統計學閱讀理解教學前後二技生在獨立思辨能力上有增進 (6)應用數位教學工具輔助統計學閱讀理解教學前後二技生在創造能力上有增進 3. 研究範圍: 本研究以 107 學年度健康事業管理系修習第一學期統計學(3 學分)及第二學期統計軟 體應用(3 學分)這兩門系列性課程做為教學實踐的研究範圍。統計學這門課程強調統計學 為研究方法學的基礎之一，在健康事業管理愈來愈強調研究訓練之時，並為想從事或想瞭 解健康事業管理研究的學生，所必備的專業知識之一。這門課程首先介紹統計在生活上之 應用，使學生瞭解統計的實用性，接著透過抽樣、實驗設計、資料處理、統計圖表及常態 分配的介紹，讓學生知道如何蒐集、整理、陳示資料以及健康事業管理常用的統計推論方 法之介紹，希望透過本課程之學習，讓同學知道如何分析及解釋資料。並透過期刊實例的 閱讀，培養正確閱讀期刊論文或研究報告的能力，以及利用臨床實際資料演練，使理論和 實務達到最佳結合。統計軟體應用這門課程是統計學的後續課程，其課程設計是針對統計 方法與其原理應用有興趣者，故建議修習者須先具備基礎統計學的概念。這是一門學習應 用SPSS 統計軟體分析資料的課程，內容將是以實際軟體操作為主，輔以統計理論的介紹。 修習者除可以了解SPSS 的操作手法外，也可了解各項主要統計方法使用的目的與適用的 時機，最終可以正確的利用各種統計方法並解讀SPSS 分析的結果，達到充分利用統計工 具完成研究計畫的功能。 4. 研究對象: 本研究以 107 學年度健康事業管理系修習第一學期統計學及第二學期統計軟體應用 這兩門課程的二技學生為研究對象，這兩門課程是開在健康事業管理系二技一年級的課 程，故主要的研究對象為健管系新生。健管系二技學生主要來源有醫護類、管理類、化妝 品類等五專畢業學生，這些學生的先備特質或學習經驗的起始行為依然有前述現象:(1)數 學與統計的起點行為差異大、(2)數學與統計的基礎不佳與學習興趣低落之間的惡性循環、 (3)經濟弱勢影響學習時間與精力、(4)傳統教學方法無法符合其學習特性。 5. 研究方法及工具:

本研究採 A-B-A-B 撤回設計(withdrawal design)來探討應用數位教學工具輔助統計學 閱讀理解教學對二技生課堂參與度影響變化，並以單組前後測設計(one-group pretest-posttest)來探討實施應用數位教學工具輔助統計學閱讀理解教學前後二技生在 5C(溝通協 調、團隊合作、複雜問題解決、獨立思辨、創造)能力上的差異。學生課堂參與度的評估， 係以本研究課程出席情況相對健康事業管理系所有課程二技學生的出席情況作為探討標 的，主要以本研究課程缺席率與本系所有課程缺席率的差異做為衡量指標，亦即定義相對 缺席率=本課程缺席率-系缺席率。學生 5C 能力的評估，係採 5C 關鍵能力意向量表來衡 量學生溝通協調、團隊合作、複雜問題解決、獨立思辨、創造等方面的能力。該量表由潘 怡吟(2002)參考 Duran(1992)、Jeng & Tang(2004)、Schraw & Dennison(1994)、林幸台、王 木榮(1994)的研究編製而成，具有一定的信效度。 6. 實施程序: (1) 基線期 A1:第一學期第 1 週至第 3 週。實施 5C 關鍵能力意向量表的前測。 (2) 介入期 B1:第一學期第 4 週至第 18 週。開始應用 Kahoot!等數位教學工具進行教學。實 施5C 關鍵能力意向量表的後測。 (3) 基線期 A2:第二學期第 1 週至第 3 週。進行 5C 關鍵能力意向量表的施測。

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(4) 介入期 B2:第二學期第 4 週至第 18 週。重新開始應用 Kahoot!等數位教學工具進 行教

學。實施5C 關鍵能力意向量表的最後一次後測。

7. 資料處理與分析:

本研究以 SPSS 套裝軟體進行資料處理，並擬以目視分析、C 統計量、Mann-Whitney U 檢定、相依樣本單因子變異數分析(dependent samples One-way ANOVA)及線性混合模式 (linear mixed model)等方法進行資料分析工作。

四、研究成果

(一) A-B-A-B 撤回設計(withdrawal design)分析結果

出席是課堂參與最重要的指標之一，本研究以本課程缺席率與本系所有課程缺席率 的差異做為衡量指標，亦即定義相對缺席率=本課程缺席率-系缺席率，探討此衡量指標 在各時期的變化，分析結果如附錄圖5 及表 1表 3 所示，綜合分析如下: 1. 不論由目視分析(各週的相對缺席率除3週外其餘皆小於0)或線性混合模式分析(表2中各 週相對缺席率平均值顯著小於0)，顯見本課程學生的參與度普遍優於同系其他課程的參 與度。 2. 考前因素中的「是否為期末考前三週(exam2)」是影響課程參與表現的變項，這點不僅由 目視分析可以觀察到(在學期末接近期末考時，相對缺席率有向0趨近的趨勢，亦即此時 本課程缺席率與本系所有課程缺席率十分接近)；從線性混合模式分析(表3)，在排除階 段因素影響後，期末考前三週的相對缺席率顯著地比非考前三週高，其相對缺席率會更 接近0，甚至稍大於0，亦可證實期末考前三週本課程缺席率會與本系所有課程缺席率靠 近。因此，若要探討本課程的效果時，排除考前因素有其必要。 3. 不論由目視分析或線性混合模式分析(表3)，介入期B1與基線期A1兩階段間之水準皆有 顯著差異，顯示不論是否排除考前因素，在介入期B1時本課程學生相對同系其他課程的 參與度表現優於基線期A1。 4. 雖然其餘階段間水準差異皆未顯著(目視分析)，但在排除考前因素的影響後，在介入期 B1時本課程學生相對同系其他課程的參與度表現優於其他各期(表3之線性混合模式分 析)，換言之，在與A2、B2兩階段比較時，可能由於考前因素使得在介入期B1本課程學 生相對同系其他課程的參與度表現和它們(A2、B2)拉近，但若排除考前因素的影響後， 其表現較優便顯露出來。 (二) 單組前後測設計(one-group pretest-posttest)分析結果 本研究採用單組前後測設計，探討實施應用數位教學工具輔助統計學閱讀理解教學 前後二技生在5C 能力上的差異，以第 1 學期期初前測、期末後測、第 2 學期期初前測、 期末後測做為四次重複測量，分別針對 5C 能力進行相依樣本單因子變異數分析，結果 如附錄表 4表 11 及圖 6圖 7 所示，其中學生在溝通協調能力、評價能力上有顯著提 升，其餘並無顯著差異(p>0.05)。 五、討論及建議 本計畫透過開發閱讀理解策略融入統計教學的策略及應用數位教學工具輔助統計 學閱讀理解教學的模式(圖 2)，並紀錄學生在各式活動的學習資料，並據以分析。以下針 對主要的分析結果進行討論: (一) 與未進行本教學實踐計畫前課程之差異 不論是未進行本教學實踐計畫前之課程以及實施教學實踐計畫之課程，皆滿足 Fink 好

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的課程設計之關鍵學習評鑑各指標(林，2017)，在教材及眾多的教學活動上，除實施教學實

踐計畫時多引進了數位教學工具及教育 APP 之外，前後並無實質上的顯著差異，而最大的

差別是 Kahoot!的持續使用。雖然新引進的不只有 Kahoot!，本計畫也引進了諸如 Padlet 等

等，但它們都可以使用學校既有的「網路e 學園」中的功能所替代，故在計畫實施後不久， 便陸續使用學生已熟悉的「網路 e 學園」，不再使用新的數位教學工具及教育 APP，只有 Kahoot!無法被取代，故在本計畫的實施過程中被持續使用。然而，即便是預計使用的工具並 未被持續使用，但「網路e 學園」中這些相應功能，已經由本計畫實施的過程中被更加的強 調與使用，並未背離原先擬定的計畫精神。 (二) 與同系課程學生參與度之差異 不論由附錄圖 5 或表 2，皆可得知計畫實施課程學生的參與度普遍優於同系其他課程的 參與度，雖然無法歸因為新引進的數位工具所造成，但仍是對於研究者持續改進教學之努力 成果的肯定: 計畫實施課程學生的參與度普遍優於同系其他課程的參與度。 (三) 與介入前學生參與度之差異 不論由附錄圖 5 或表 3，在介入期 B1 時計畫實施課程學生相對其他課程的參與度表現 優於基線期A1，顯見新引進的數位工具及相應的課室管理，尤其是 Kahoot!，對學生的課程 參與有立竿見影的效果；在排除考前因素的影響後，介入期B1 時本課程學生相對其他課程 的參與度表現優於其他各期，但並不能保證這種效果會持續下去，這或許是造成其餘階段間 水準差異皆未顯著的可能原因。 (四) 與介入前溝通協調能力之差異 由附錄圖 6 或表 4，學生在溝通協調能力上有顯著提升，之後，下降後再稍微提升，但 無顯著差異，可見，計畫實施課程對提升學生溝通協調能力頗有成效。探討可能促進學生溝 通協調能力的原因，可能是計畫實施課程強調提供學生閱讀機會外，尚利用Padlet 或「網路 e 學園」中評論的相關功能，讓學生可以透過這些平台與其他同學針對學習內容或活動分工 進行溝通協調，這些團體討論的機會促進了學生的溝通協調能力。 (五) 與介入前評價能力之差異 由附錄圖 7 或表 10，學生在評價能力上有顯著提升，之後，無顯著差異地下降後，再 更加提升，最後的評價能力得分上顯著地高於初試外，其餘並無顯著差異可見，計畫實施課 程對提升學生評價能力頗有成效。縱觀評價能力的題目主要是在自我學習的評估，探討可能 促進學生評價能力的原因，可能是計畫實施課程利用Kahoot!提供即時的回饋，讓學生完成 測驗時，就會知道自己考得好不好，檢視自己所選擇的答案，了解自己是否學到足夠的答題 知識或技能，提供學生統整自己所學的資訊。 (六) 建議 1. 適當應用數位教學工具輔助統計學學習能提高學習動機激勵學生課程的參與----本研究 顯示，不論從與未進行本教學實踐計畫前課程之差異比較、與同系課程學生參與度之差 異比較、與介入前學生參與度之差異比較，再再顯示應用數位教學工具輔助統計學學習， 有提高學生課程的參與度，因此建議教授統計相關課程教師，甚至是數學等基礎科學教 師，適當應用數位教學工具輔助學生的學習，能提高學習動機激勵學生課程的參與。 2. 適當應用數位教學工具輔助統計學學習有利學生 5C 關鍵能力的養成----應用數位教學 工具輔助統計學閱讀理解教學方案對增進二技生的課堂參與度和關鍵能力確有助益，特 別是 Kahoot!對集中注意力最為有效。

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六、參考文獻

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13 七、附錄 1. 目視分析結果 (1) 各階段內之分析 圖5 為各週的相對缺席率及折半中分趨勢線(見圖 5 之虛線部分)。在基線期 A1， 相對缺席率最大值為-8.57%、最小值為-14.29%，全距為 5.71%，變化幅度並不算大， 折中趨勢線斜率雖為正值，但C 統計量為-0.44，不顯著(p>0.05)，並無顯著趨勢；在 應用數位教學工具之介入期B1 時，相對缺席率最大值為-4.35%、最小值為-73.59%， 全距為 69.24%，變化幅度很大，主要是在學期末接近期末考時，本課程缺席率與本 系所有課程缺席率十分接近，本課程缺席率僅比本系所有課程缺席率少4.35%，另 C 統計量為 0.29，不顯著(p>0.05)，代表雖變化幅度大但無顯著趨勢，屬上下震盪型； 在撤回期 A2 時，相對缺席率最大值為-8.71%、最小值為-23.16%，全距為 14.44%， 變化幅度較基線期A1 大，約為 2 倍餘，但 C 統計量為 0.44，不顯著(p>0.05)，亦無 顯著趨勢；在介入期B2 時，相對缺席率最大值為 0.24%、最小值為-50.75%，全距為 50.99%，變化幅度較大，但 C 統計量為 0.41，不顯著(p>0.05)。總之，各週的相對缺 席率僅有3 週約在 0 左右，其餘皆小於 0，顯見本課程學生的參與度普遍優於同系其 他課程的參與度，各階段相對缺席率的平均值依次為-10.95%、-31.73%、-16.93%、-17.77%，各階段內並無顯著趨勢，大抵可說是在平均數上下震盪，震幅以 B1 最大， 其餘依次為B2、A2、A1。 (2) 各階段間之分析 表1 為所有兩階段間水準差異之統計檢定摘要表。結果顯示，介入期 B1 與基線 期 A1 兩階段間之水準有顯著差異(p<0.05)，介入期 B1 相對缺席率的平均值-31.73% 圖 5 本課程相對缺席率(%)曲線及折半中分趨勢線圖

14 顯著低於 A1 相對缺席率的平均值-10.95%，其餘階段間水準差異皆未顯著(p>0.05)。 表1 所有兩階段間水準差異之Mann-Whitney U檢定及Z檢定摘要表 檢定 A1 vs. B1 B1 vs. A2 A2 vs. B2 A1 vs. A2 A1 vs. B2 B1 vs. B2 Mann-Whitney U 4 11 22 2 20 72 精確p 0.027* 0.203 0.988 0.400 0.809 0.095 Z -2.192 -1.362 -0.059 -1.091 -0.296 1.680 漸進p 0.028* 0.173 0.953 0.275 0.767 0.093 *p<0.05 2. 線性混合模式分析結果 (1) 零模式重複測量誤差結構的分析 由於兩學期(共 36 週)缺席率資料可視為單一受試者(本課程)的重複測量(每週相 對缺席率)，其誤差可能不獨立，今以線性混合模式分析之，對零模式重複測量誤差結 構分別採用獨立結構及AR1 結構進行比較，其結果如表 2 所示。結果顯示，兩模式

AIC、AICC、CAIC 及 BIC 之差異分別依次為 6.447、6.194、3.892 及 4.892，除 CAIC

之差異接近4 外，其餘皆介於 4 至 7 之間，依據 Burnham 和 Anderson 的模式選擇建

議(Burnham and Anderson,1998, p. 128)，具有明確證據(definite evidence)在兩模式中應

選擇重複測量誤差為AR1 結構之零模式；又由截距項顯著(p=0.008<0.05)，顯見各週 相對缺席率平均值顯著小於0，再次驗證目視分析所得到的結果:本課程學生的參與度 普遍優於同系其他課程的參與度。 (2) 具解釋變項的模式分析 如前所述，誤差項具時間序列關係，若加入與時間相關解釋變項，是否能解釋此 現象以及是否更能解釋各週相對缺席率的變化，故加入階段(stage)、期中前三週 表2 具獨立誤差零模式與具AR1誤差零模式之比較分析摘要表 項目 具誤差獨立結構之零模式 具誤差AR1結構之零模式 模式擬合 AIC 306.975 300.527 AICC 307.096 300.902 CAIC 309.530 305.638 BIC 308.530 303.638 固定效果 截距 -22.950 -22.067 T值(p值) -7.678(p<0.001)*** -4.357(p=0.008)** 誤差結構 變異數(對角線) 321.598 338.915 Wald Z( p值) 4.183(p<0.001)*** 3.131(p=0.002)** AR1  --- 0.483 Wald Z( p值) --- 3.025(p=0.002)** **p<0.01,***p<0.001

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(exam1)、期末前三週(exam2)三個變項。加入 stage，是因為在 A1、B1、A2、B2 的各 階段中，可能會因為處置及學期的影響，產生對各週相對缺席率變化的不同效果；而 加入exam1、exam2，是因為在目視分析中發現，在學期末接近期末考時，本課程缺 席率與本系所有課程缺席率十分接近，而教學經驗中亦有類似的感覺，學生在考試前 (期中考或期考)更會參與課程以獲取考試的相關資訊。加入 stage、exam1、exam2 三 變項後重複測量誤差結構分別採用獨立結構及AR1 結構進行比較，其結果如表 3 所 示。結果顯示，兩模式AIC、AICC、CAIC 及 BIC 之差異絕對值分別依次為 1.659、 1.357、0.743 及 0.257，皆介於 0 至 2 之間，依據 Burnham 和 Anderson 的模式選擇建 議(Burnham and Anderson,1998, p. 128)，無可信證據(no credible evidence)選擇具 AR1

誤差之解釋模式；由該模式 AR1 不顯著(p=0.068>0.05)，亦可支持選擇具誤差獨立 結構之解釋模式。 由具誤差獨立結構之解釋模式顯示，截距項不顯著(p=0.164>0.05)，代表各週相 對缺席率的變化可由exam1、exam2 及 stage 解釋，排除這三個變項的影響後，各週 相對缺席率大約在0 左右上下震盪。在排除階段因素(stage)影響後，期中考前三週的 相對缺席率與非期中考前三週相比，並無顯著差異(p=0.122>0.05)，但期末考前三週的 相對缺席率顯著地比非考前三週多20.129%(p=0.010<0.05)，換言之，在各週相對缺席 率多為負值的情況下(見目視分析)，因期末考前三週的相對缺席率會比非期末考前三 週多約20%，故其相對缺席率會更接近 0，甚至稍大於 0，亦即期末考前三週因各課 程的缺席情況多會減少，拉近了本課程與本系間的差異，讓相對缺席率接近0。就階 段 而 言 ， 在 排 除 考 前 因 素(exam1 、 exam2) 的 影 響 後 ， 不 同 階 段 有 顯 著 差 異 表3 具獨立誤差零模式與具AR1誤差解釋模式之比較分析摘要表 項目 具誤差獨立結構之模式 具誤差AR1結構之模式 模式擬合 AIC 261.946 260.288 AICC 262.089 260.732 CAIC 264.347 265.090 BIC 263.347 263.090 固定效果 截距(p值) 20.732(p=0.164) 16.928(p=0.335) 期中考前三週(exam1) 是 vs. 否(p值) [F=2.529(p=0.122)] 11.560(p=0.122) [F=2.755(p=0.111)] 13.922(p=0.111) 期末考前三週(exam2) 是 vs. 否(p值) [F=7.672(p=0.010)**] 20.129(p=0.010)** [F=4.045(p=0.063)] 17.937(p=0.063) 階段(stage) [F=3.980(p=0.017)*] [F=1.661(p=0.254)] B1 vs. A1(p值) -27.114(p=0.011)* -21.807(p=0.107) A2 vs. A1(p值) -5.979(p=0.638) -3.086(p=0.850) B2 vs. A1(p值) -13.157(p=0.199) -9.135(p=0.504) 誤差結構 變異數(對角線)(p值) 237.649(p<0.001)*** 271.427(p<0.004)** AR1 (p值) --- 0.370(p=0.068) *p<0.05,**p<0.01,***p<0.001

16 (p=0.017<0.05)，若以 LSD 法進行事後比較，B1 相對缺席率平均值顯著地低於 A1 約 27.114% (p=0.011<0.05)、低於 A2 約 21.135% (p=0.043<0.05)、低於 B2 約 13.957% (p=0.019<0.05)，其餘階段間並無顯著差異 (p>0.05)。 3. 溝通協調能力之相依樣本單因子變異數分析結果 表4 為針對溝通協調能力進行相依樣本單因子變異數分析結果，在第 1 學期期初尚未 應用數位教學工具輔助統計學閱讀理解教學方案時，學生在「溝通協調能力」量表單題平 均得分為3.565；在進行應用數位教學工具輔助統計學閱讀理解教學方案後，第 1 學期期末 學生在「溝通協調能力」量表單題平均得分為4.009；在經過一個寒假後，在第 2 學期期初 學生「溝通協調能力」量表單題平均得分為3.852；在第 2 學期期末學生「溝通協調能力」 量表單題平均得分為 3.917，不同時間點二技生「溝通協調能力」量表得分有顯著差異 (p<0.05)。為了解在哪些時間點間有差異，利用 Bonferroni test 進行事後比較，結果顯示第 1 學期期初「溝通協調能力」量表單題平均得分顯著低於第 1 學期期末(p<0.05)，其餘時間 點間並無顯著差異(p>0.05)。由不同時間點二技生「溝通協調能力」量表得分曲線圖(圖 6)， 我們可以直觀地看到量表得分的變化趨勢，在第1 學期期初尚未應用本教學方案時，學生 的溝通協調能力得分最低；在應用數位教學工具約一學期後，學生的溝通協調能力顯著提 高；然後，在過完寒假後稍微下降，但不顯著；最後在繼續應用數位教學工具約一學期後， 學生的溝通協調能力又稍微提高，亦不顯著。總之，應用數位教學工具輔助統計學閱讀理 解教學方案後，在溝通協調能力上有顯著提升。 表4 不同時間點二技生「溝通協調能力」量表得分之變異數分析摘要表 學習方式 單題平均數 標準差 F值 Bonferroni test ①第1學期期初 3.565 0.439 4.292** ①<②** ②第1學期期末 4.009 0.646 ③第2學期期初 3.852 0.600 ④第2學期期末 3.917 0.525 **p<0.01 溝 通 協 調 能 力 平 均 值 107-1 期初 107-1 期末 107-2 期初 107-2 期末 Repeated measured ANOVA

F=4.292, p=0.009

17 4. 團隊合作能力之相依樣本單因子變異數分析結果 表5 為針對團隊合作能力進行相依樣本單因子變異數分析結果，在第 1 學期期初尚未 應用數位教學工具輔助統計學閱讀理解教學方案時，學生在「團隊合作能力」量表單題平 均得分為4.124，在進行應用數位教學工具輔助統計學閱讀理解教學方案後，第 1 學期期末 學生在「團隊合作能力」量表單題平均得分為4.117，在經過一個寒假後，在第 2 學期期初 學生「團隊合作能力」量表單題平均得分為3.975，在第 2 學期期末學生「團隊合作能力」 量表單題平均得分為 4.142，不同時間點二技生「團隊合作能力」量表得分無顯著差異 (p>0.05)。 表5 不同時間點二技生「團隊合作能力」量表得分之變異數分析摘要表 學習方式 單題平均數 標準差 F值 ①第1學期期初 4.124 0.552 0.612 ②第1學期期末 4.117 0.550 ③第2學期期初 3.975 0.633 ④第2學期期末 4.142 0.575 *p<0.05 5. 複雜問題解決能力之相依樣本單因子變異數分析結果 表6 為針對複雜問題解決能力進行相依樣本單因子變異數分析結果，在第 1 學期期初 尚未應用數位教學工具輔助統計學閱讀理解教學方案時，學生在「複雜問題解決能力」量 表單題平均得分為3.949，在進行應用數位教學工具輔助統計學閱讀理解教學方案後，第 1 學期期末學生在「複雜問題解決能力」量表單題平均得分為4.116，在經過一個寒假後，在 第2 學期期初學生「複雜問題解決能力」量表單題平均得分為 3.903，在第 2 學期期末學生 「複雜問題解決能力」量表單題平均得分為4.111，不同時間點二技生「複雜問題解決能力」 量表得分無顯著差異(p>0.05)。 表6 不同時間點二技生「複雜問題解決能力」量表得分之變異數分析摘要表 學習方式 單題平均數 標準差 F值 ①第1學期期初 3.949 0.572 1.370 ②第1學期期末 4.116 0.638 ③第2學期期初 3.903 0.598 ④第2學期期末 4.111 0.519 *p<0.05 6. 獨立思辨能力之相依樣本單因子變異數分析結果 表7 為針對獨立思辨能力進行相依樣本單因子變異數分析結果，在第 1 學期期初尚未

18 應用數位教學工具輔助統計學閱讀理解教學方案時，學生在「獨立思辨能力」量表單題平 均得分為3.899，在進行應用數位教學工具輔助統計學閱讀理解教學方案後，第 1 學期期末 學生在「獨立思辨能力」量表單題平均得分為4.095，在經過一個寒假後，在第 2 學期期初 學生「獨立思辨能力」量表單題平均得分為3.980，在第 2 學期期末學生「獨立思辨能力」 量表單題平均得分為 4.124，不同時間點二技生「獨立思辨能力」量表得分無顯著差異 (p>0.05)。 表7 不同時間點二技生「獨立思辨能力」量表得分之變異數分析摘要表 學習方式 單題平均數 標準差 F值 ①第1學期期初 3.899 0.582 1.323 ②第1學期期末 4.095 0.625 ③第2學期期初 3.980 0.559 ④第2學期期末 4.124 0.540 *p<0.05 由於「獨立思辨能力」量表有三個分量表，包括「偵錯策略」分量表、「監控」分量 表和「評價」分量表，為探討學生是否在分量得分有顯著改變，故分別進行相依樣本單因 子變異數分析，結果如表8表 10 所示。表 8 為針對「偵錯策略」分量表進行相依樣本單 因子變異數分析結果，在第1 學期期初尚未應用數位教學工具輔助統計學閱讀理解教學方 案時，學生在「「偵錯策略」分量表單題平均得分為4.022，在進行應用數位教學工具輔助 統計學閱讀理解教學方案後，第1 學期期末學生在「偵錯策略」分量表單題平均得分為 4.178， 在經過一個寒假後，在第2 學期期初學生「偵錯策略」分量表單題平均得分為 4.078，在第 2 學期期末學生「偵錯策略」分量表單題平均得分為 4.267，不同時間點二技生「偵錯策略」 分量表得分無顯著差異(p>0.05)。 表8 不同時間點二技生「偵錯策略」分量表得分之變異數分析摘要表 學習方式 單題平均數 標準差 F值 ①第1學期期初 4.022 0.605 1.029 ②第1學期期末 4.178 0.621 ③第2學期期初 4.078 0.554 ④第2學期期末 4.267 0.495 *p<0.05 表9 為針對「監控」分量表進行相依樣本單因子變異數分析結果，在第 1 學期期初尚 未應用數位教學工具輔助統計學閱讀理解教學方案時，學生在「「監控」分量表單題平均得 分為3.897，在進行應用數位教學工具輔助統計學閱讀理解教學方案後，第 1 學期期末學生 在「監控」分量表單題平均得分為 4.024，在經過一個寒假後，在第 2 學期期初學生「監 控」分量表單題平均得分為 3.937，在第 2 學期期末學生「監控」分量表單題平均得分為 3.984，不同時間點二技生「監控」分量表得分無顯著差異(p>0.05)。

19 表9 不同時間點二技生「監控」分量表得分之變異數分析之摘要表 學習方式 單題平均數 標準差 F值 ①第1學期期初 3.897 0.648 0.267 ②第1學期期末 4.024 0.717 ③第2學期期初 3.937 0.595 ④第2學期期末 3.984 0.666 *p<0.05 表10 為針對「評價」分量表進行相依樣本單因子變異數分析結果，在第 1 學期期初 尚未應用數位教學工具輔助統計學閱讀理解教學方案時，學生在「評價」分量表單題平均 得分為3.778；在進行應用數位教學工具輔助統計學閱讀理解教學方案後，第 1 學期期末學 生在「評價」分量表單題平均得分為4.111；在經過一個寒假後，在第 2 學期期初學生「評 價」分量表單題平均得分為 3.944；在第 2 學期期末學生「評價」分量表單題平均得分為 4.178，不同時間點二技生「評價」分量表得分有顯著差異(p<0.05)。為了解在哪些時間點間 有差異，利用Bonferroni test 進行事後比較，結果顯示第 1 學期期初「評價」分量表單題平 均得分顯著低於第1 學期期末及第 2 學期期末(p<0.05)，其餘時間點間並無顯著差異(p>0.05)。 由不同時間點二技生「評價」分量表得分曲線圖(圖 7)，我們可以直觀地看到分量表得分的 變化趨勢，在第1 學期期初尚未應用本教學方案時，學生的「評價」分量表得分最低；在 應用數位教學工具約一學期後，學生的「評價」分量表得分顯著提高；然後，在過完寒假 後稍微下降，但不顯著；最後在繼續應用數位教學工具約一學期後，學生的「評價」分量 表得分又提到最高，且顯著高於第1 學期期初。總之，應用數位教學工具輔助統計學閱讀 理解教學方案後，在「評價」能力上有顯著提升。 表10 不同時間點二技生「評價」分量表得分之變異數分析摘要表 學習方式 單題平均數 標準差 F值 Bonferroni test ①第1學期期初 3.778 0.621 3.671* ①<②* ②第1學期期末 4.111 0.626 ①<④* ③第2學期期初 3.944 0.573 ④第2學期期末 4.178 0.578 *p<0.05

20 7. 創造能力之相依樣本單因子變異數分析結果 表11 為針對創造能力進行相依樣本單因子變異數分析結果，在第 1 學期期初尚未 應用數位教學工具輔助統計學閱讀理解教學方案時，學生在「創造能力」量表單題平均 得分為 3.911，在進行應用數位教學工具輔助統計學閱讀理解教學方案後，第 1 學期期 末學生在「創造能力」量表單題平均得分為4.128，在經過一個寒假後，在第 2 學期期 初學生「創造能力」量表單題平均得分為4.067，在第 2 學期期末學生「創造能力」量 表單題平均得分為4.139，不同時間點二技生「創造能力」量表得分無顯著差異(p>0.05)。 表11 不同時間點二技生「創造能力」量表得分之變異數分析摘要表 學習方式 單題平均數 標準差 F值 ①第1學期期初 3.911 0.528 1.372 ②第1學期期末 4.128 0.605 ③第2學期期初 4.067 0.637 ④第2學期期末 4.139 0.554 *p<0.05 評 價 能 力 平 均 值 107-1 期 107-1 期 107-2 期 107-2 期 Repeated measured ANOVA 圖7 不同時間點二技生「評價」分量表得分曲線圖