適性化遠距學習系統之設計與實現

(1)

適性化遠距學習系統之設計與實現

A Study on the Design and Evaluation of

an Adaptive Distance Learning System

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Guan-Joe Lai, Chien-Te Liu

Department of Elementary Education; Graduate School of Educational Measurement and Statistics,

National Taichung Teacher’s College

E-mail: [email protected], [email protected]

ౘछض!

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Chia-Hsing Chen

Lecturer, General Education Center, Hsiuping Institute of Technology

E-mail: [email protected]

關鍵詞 (Keywords)：適性化

（Adaptive）；

法律知識

（Knowledge of Laws）；

遠距教學

（Distance

Learning）

；

多媒體

（Multimedia）

；

適性化學習系統

（Adaptive Learning System）

【摘要】

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(2)

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【Abstract】

The distance learning system carries the

learning activity out by modern mass-medium

technology, especially the internet system.

Learners break through the spatial and

temporal confinement to achieve their

learning by the internet. However, there are

still some problems left for us to solve, e.g.,

the extra expenditure of the equipment and

manpower, the bottleneck of the transmission

of the digital information, the mastery of the

learning interface, and so on. Owing to the

diversity of the learning ability as well as

learners’ knowledge background, there isn’t

any learning material which is suitable for

all of the learners in the internet system.

Consequently, how to investigate the

adaptive learning system on the internet is

the studying target of this project.

The existing literature provides related

inquiries into the subject on the adaptive

learning strategy. For instance, the adaptation

strategies could be analyzed from the

following four aspects: (1) the pattern of the

adaptation, (2) individualization and trans-

formation, (3) content-based or access-based

system, and (4) the degree of automation.

Among them, the content-based problem,

also called the adjustment of the content

presentation, could be further divided into

two kinds: the adjustment of texts and that of

multimedia. The access-based problem, also

called the adaptation of guiding, includes the

following five strategies: (1) direct guidance,

(2) adaptive sorting of links, (3) adaptive

hiding of links, (4) adaptive annotation of

links, and (5) the adaptation of the guiding

map. This project treats the above-mentioned

methods as the studying target, aiming to

implement the appropriate teaching material so

that to achieve the maximum of learning effects.

The researching steps are as follows: first,

the inquiry would be examined for the

relationship between the learning models

and the difficulty of the teaching material, in

order to set up adaptive learning models,

which take learners’ ability, the learning

interest, the difficulty of the course, the

duration of learning, etc. into consideration.

Based on this adaptive learning system to

understand internet laws, the project

establishes an adaptive distance learning

system, in which the content of the learning

material is adjusted according to the learning

ability and learning status. This system has

been implemented and installed in Windows

system, using the ASP.NET to compose the

program and Flash 6.0 to edit the course.

After the stage of probation in several schools,

the advantage and disadvantage of this

system have been further testified and

analyzed according to the questionnaire. This

project not only theoretically analyzes the

models of the adaptive learning system but

practically establishes the related adaptive

learning environment. The experimental

results show that the adaptive learning model

suggested by this project is a feasible scheme.

(3)

前言

隨著電腦與網路科技的發達，使得遠如千里的人們，也能在瞬間相互交換訊息，此種科技的進步讓傳統的教育方式超越了時間與空間的限制。在這些新技術中，遠距教學系統藉由以網際網路為基礎的教學環境，透過同步或非同步教學方式，形成了教育機會均等及終身學習的環境。遠距教學系統中同步教學策略運用現代的傳播科技（包含電腦、網際網路、視訊設備及視訊整合系統）傳授知識與技能。透過此種教學方式，打破時間和空間的限制，教師在教室上課，遠方的學習者可以坐在自己的電腦前學習；於學習過程中，教師視學習者的學習能力及學習表現調整教學內容，以達到因材施教之目的。然而，非同步遠距教學系統雖亦可透過網際網路運用現代傳播科技打破時間和空間的限制，進行相關的學習活動。但此種學習方式尚有需要克服之困難，例如額外設備經費及人力之支出，數位內容傳輸速度之瓶頸，學習介面操作之熟練，…，等等皆面臨挑戰之考驗。其中透過網際網路進行學習活動，因學習者之學習能力及前備知識等因素之差異，致使同樣一份學習教材並不能完全適用於所有學習者來進行學習活動。因此如何透過非同步遠距教學系統進行適性化之學習，達成教學互動的目標即為本研究所探討之內容。

研究背景

近年來，教學環境的改變因資訊科技突破時空的限制，教學模式不再是由教師主導的一元化教學型態（郭淑芳、張基成，1998；韓善民，1997）。透過電腦輔助教學、網際網路與相關教材資料庫所創造的多元化學習環境，學習者依據個人能力與興趣進行自我學習活動，而教師將於學習歷程中扮演諮詢者的角色，輔導學生進行學習（教育部，2001；教育部電算中心，1997）。而隨著網際網路技術的發展，遠距學習網站成為學習或進修課程的最方便的途徑。其中適性化學習系統即為一個重要之議題，遠距學習網站需要具備適性化能力（Perkowitz & Etzioni, 1997）的幾項原因如下：(1)不同的使用者有不同的目的，(2)同一個使用者在不同時間也會有不同的需求，(3)網站經過一段時間後，可能不能符合需求，及(4)使用者不依照網站預設的目的使用。

文獻中（Perkowitz & Etzioni, 1999）曾提及適性化學習系統幾個重要的研究方向，其中包括：(1)型態的調適：網站的內容更動，可能會影響網頁的連結，而須調適；(2)個人化與轉換：個人化是指同一網站對不同的人提供不同內容，轉換則指對不同人提供不同服務；(3)內容導向與存取導向：可針對網頁的內容做調整稱為內容導向式的調適；(4)自動化的程度：依網站調適的程度可分為使用者自訂與系統調適。而上述之研究重點亦為實現適性化學習系統之四個重要的研究方向。在 Brusilovsky 的研究中（Brusilovsky, 1996），將內容導向的調適亦稱作內容呈現的調適，並提出兩種調適技術；而存取導向的調適亦稱作導覽調適，也提出五種調適的技術。在內容呈現的調適 (Adaptive presentation)方面，由於網頁的中除了文字之外，也包含了其他多媒體元件，因此關於內容呈現的調適，Brusilovsky 所提出的兩種技術即是分別針對文字與多媒體呈現方式的調適。

在導覽調適(Adaptive navigation support)方面，則是針對網站的鏈結做調適。由於網頁無法跟一般書籍一樣，每個網頁都需要透過鏈結呈現到電腦上，因此鏈結架構在網頁中可說是最重要部分（李青蓉， 1999 ）。 Brusilovsky 認為導覽調適（ Bra & Brusilovsky, 1999）就是根據學習者的學習目的、能力和個人特質，找出學習者在超空間中適合的瀏覽路徑。其中可以歸納出五種調適技術（林信男， 2001；吳鐵雄、林奇賢，1998； Pascoe, and Sallis,

1998），其中包含：(1)直接導覽，(2)鏈結適性化排序，(3)適性化隱藏鏈結，(4)鏈結適性化註解，及(5) 導覽地圖的調適。文獻中對於非同步的教材特性模式之研究(黃武元、許榮隆、古松民，2000)中亦提及 Carroll 在 1963 年提出的『學校的學習模式』理論（Carroll, 1963, 1989）。其中述及學習者的學習成效與學習時間的長短有關，如果給學習者所需要的學習時間，而學習者也真正地花了那麼多的時間進行學習，則學習者應該可獲得某種程度的學習成就。因此學習者學習之成效應該會被能力、態度及興趣等因素所影響。

(4)

教材難易程度通常會因為學習者主觀或心態的差異而有所不同。因此教材的難易度分析，應先對學習者的學習歷程進行量化研究，以得到較可信賴的難易度分析結果。教材內容的設計對學習者學習進展非常重要，更對學習興趣之引發與學習成效之驗證有很大的影響，一般而言，學習者學習行為與學習者對教材的研讀用功程度呈正面反應，與時間長短成反比。學習能力影響閱讀教材的行為，亦呈負面反應，也就是說能力越強，閱讀教材的所需時間就會越少（吳錫修、蔡新民，1999；Carroll, 1989）。教材的難度，亦為影響學習者閱讀效率之因素。此外，若學習者對於該教材的興趣高，學習教材的效果也會較佳（黃武元、王錦裕、楊岱霖，2001；黃武元等，2000）。另外，文獻中亦提及影響學習成效的學習特質大致有電腦焦慮、電腦信心及有用性等層面（吳明隆， 1998）。而網路學習使用者亦可區分成知識搜索者特

點搜索者冷淡使用者等族群（Lawless & Kulikowich,

1998），其中不同的學習特質在網路學習的效果上有

明顯的不同。在（Castelli, Colazzo, & Molinari, 1998）研究中也指出不同的學習能力，將對學習的效果有影響。因此從上述的影響因素看來，可以大致將學習的影響因素分成個別差異、準備度及心理因素等（孫光天、陳新豐、吳鐵雄，2001；陳俊隆，2000）。

適性化遠距學習系統的建置

本研究嘗試利用互動式網站來設計一適性化遠距學習系統探討上述問題，將課程透過互動式多媒體教學軟體之建立，提供多人學習，並讓學習者經由適合個別差異的學習方式，進行學習活動。在學習過程中，學習系統經由評量及學習狀況來導引學習路徑，讓學習者了解課程內容。為了建置一個適性化遠距學習系統的評估環境，本系統利用網路法律常識來設計課程進行實驗。針對網路法律常識其特質，分為不同的學習單元，並針對不同的學習狀況給予學習者不同的建議與適性學習評量。其中亦利用適性化的教學方式評估學習者的概念強弱程度，適時給予導引了解該加強那一單元的學習。並針對學習者之程度，提供不同的學習概念模式，利用學習者本身的先備知識來引導學習新的知識。因此本計劃將先建立網路法律常識資料庫，以分析學習單元領域群組及建立各個學習單元，並定義一個學習進度之評量機制，用來輔助判斷學習路徑之流向。連結不同路徑的學習單元，是適性化學習的基本機制。在各種流向策略中，透過封閉式系統之建立逐步驗證適性化學習系統建立之可行性，設計流向判斷機制，逐步建置、驗證各類型學習流程之內涵。並依此探討學習單元評量的方式，可以結合模糊理論預測之，以提昇評量的效能。另外從資料結構的角度探討學習歷程資料的格式，使學習歷程能夠被更明確而仔細的定義與記錄。以下為本研究建立之學習模型。由於閱讀教材的行為會與學生的用功程度呈現正向的反應。隨著時間的增加，學生閱讀教材的頻率會下降。因此令學生閱讀教材的頻率為 1 c2 T c j ik ₊ α ，其中αik為學生 i 對教材 k 的用功程度，Tj是第 j 的時間單位，c1 及 c2 是常數。其中αik 會被學習類型、學習次數、使用日誌次數所影響，亦即 ik ik ik ik α1 α2 α3 α = + + _{。學生閱讀教材的時間會與學} 生的能力呈現負面反應。於本研究量化時，把學生能力值最大定為 1，最小定為 0。因此令學生 i 對教材 k 的能力值 ik k ik need default need ik t t t , ) min( = φ ，其中

t

need ik 為學生 i 對教材 k 閱讀所花時間， k default t 是教材 k 預設閱讀時間。學生學習教材的前測與後測也有一些關聯性。前後測之差異應予學生能力成正面反應。但若是直接將前測與後測成績比學習者網際網路適性化互動式多媒體學習系統 Web Server 適性化學習系統決策機制互動式多媒體題庫管理者 圖 1 適性化互動式多媒體學習系統架構示意圖

(5)

較，則可能受到測驗出題的良窳與否，致使前後測直接比較易發生誤差。本研究在將前後測比較時，必須將前後測標準化。標準化的方法是將前測測驗的平均分數與個數儲存下來，當測驗分數出來後將其與平均值比較後得到一個標準化的值。在與後測標準化的值做比較。當後測值大於前測時，即可將其判斷為有學習成效，若是較小則可能須調降教材的難度。或者是在測驗完之後與該測驗平均數比較，高出一個程度則依標準決定調高教材難度，低到一個程度則依標準決定調低教材難度。經由上述的方法，將測驗的影響因素加到學習者的能力因子中，因此令學習者的能力因子為θik = φik ⋅tik 其中 tik是該測驗影響因素。學生學習教材的效率與學習興趣、學習目的、電腦態度等成正面反應。與電腦原理的了解狀況、滑鼠使用熟悉等也成正相關。我們嘗試將這些因素整理成一個參考式子。影響因子c3Aik其中Aik為學生 i 對教材 k 的學習興趣，c 是常數。其中3 Aik被學習興趣、目的、態度等所影響。在教材的難度方面則與學習成績呈現難度越高，則一開始的學習效果會低，但下降的較慢。教材難度低，則一開始的學習效果較高，但下降的很快。因此，若系統發現學習者上次學習效果不佳時，系統就應調低難度。令Bk 為對教材 k 的預設難度，該值大於 0，且值越小代表越困難。則對於學生 i ，教材 k 的難度為 1 4 2 1 5 4B cQ ,B c B c B_ik= _k+ _ik− _i = _，其中

c

4_、c5_是常數， 1 − ik Q _{值為學生 i 對前一份教材 k-1 的學習結果影響} 因子。接著把學習成效的因子關係量化。將影響因數代入教材特性模式函式（黃武元、王錦裕、楊岱霖，2001），替代出新的教材難度與學習關係，並先捨棄原先假設部份的常數影響後，研究整理得到學生 i 在第 j 的時間單位對於教材 k 的閱讀機率為 = ijk Q 。 ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎣ ⎡ − + + + − + − − + ) 1 )( 3 2 1 ( ) ( 1 5 4 1 5 4 1 ik ik ik k ik ik ik j ik k ik ik t Q c B c a a a T Q c B c t ik e A φ φ 利用上述的閱度量化公式，實驗時將閱讀機率較高的訂為適用教材難度高的；閱讀機率較低的學習者使用教材難度較容易的單元。並將其他討論的影響因子於量化時放入公式內。本系統於實驗過程中，暫時將教材難度區分為「難」、「中」、「易」三級，其中難度 3 定義為「難」，難度 2 定義為「中」，難度 1 定義為「易」。另外將閱讀數量公式與時間分佈區分成三部分，將公式中的變數依常態分配的方式定義出上下界，並且取得三種難度的數字。在公式中的難度部分我們取的值為最高值為 1，最低值為 0.4，平均值為 0.6。能力值最高為 0.8，最低為 0.2，平均為 0.5。興趣值最高為 1，最低為 0.5，平均為 0.8。平均每單位閱讀次數最高為 0.9，最低為 0.3，平均為 0.6。時間的單位定義為分鐘。將上述的值各取極值求得該公式的最大值與最小值。若要在上述的閱讀數量公式所畫出的圖形區域，分成三個部分，考量在常態分布下，應與平均值有一定關係。平均值可將該區域劃分成二個部分。因此，將平均值考慮進來後，利用上界與平均值求得平均，利用下界與平均值求平均。最後得到臨高值與臨低值兩條線後，將該區域分成三個區域，如圖 2 所示。本學習系統以網路法律為例，為測量國中小學生在網路法律方面的經驗與常識，在實作前先進行問卷調查，問卷包含個人基本資料及常識問答。施測對象是國中小學生，其中對於隱私權的保護、認識 圖 2 閱讀數量公式的臨高臨低值

(6)

智慧財產權與電腦網路犯罪的問題做法加以問答。施測問卷回收後，作為未來設計適性化網路法律學習系統之參考。問卷中當提到圖片或音樂的下載或使用問題時，小朋友的答題顯得分歧甚至會去做，表示學生在這方面的知識有待加強。本網路學習系統是為了讓學習者透過網際網路進行網路法律常識學習。為達成這個目標，伺服器採 Microsoft® Windows 2000 Server 及 Microsoft ASP.NET®的環境開發程式。在資料庫管理系統方面使用 Microsoft Access 2000，以 ActiveX Data Object 透過 ODBC 界面存取資料庫。在學習單元方面則利用 Macromedia Flash MX 軟體設計美觀的學習內容，吸引小朋友閱讀學習。使用者端則需作業系統 Microsoft® Windows 98 以上，螢幕解析度設為 800X600 為最佳學習畫面。網路瀏覽器為 Microsoft® Internet Explorer 5.0 以上。並且安裝 Shockwave Player。由於使用 FLASH 設計學習單元，所以網路的連線速度也應有一定的水準才不致於等待太久或造成程式錯誤。本研究之系統架構如圖 3，包含功能模組如下： (1)登入系統模組。(2)會員註冊模組。(3)會員基本資料模組：若是註冊後第一次進入此學習網站，會被要求填寫一些基本資料與問題，作為程式判斷學習者程度的參考。(4)課程代理人模組：剛進入課程時，課程代理人會挑選使用者的學習進度。(5)前測模組與後測模組。(6)選單模組。(7)管理者模組：在學習系統中，若課程的連結與測驗連結有所更動可以使用本功能更改。(8)結束模組。(9)更改資料模組(10)學習歷程模組。(11)單元複習模組。(12) 檢視紀錄模組：檢視紀錄則可以看出學習者到其他選單幾次，來了多久等。

本系統採用 Microsoft 的 ASP.NET 及 ASP.NET Web Matrix 網頁程式編寫軟體為工具，並利用 Macromedia Flash MX 軟體撰寫課程網頁，進行系統之開發建置。整個系統有三個資料庫，再區分為 圖 4 系統登入畫面 圖 5 學習單元選擇 圖 6 學習背景蒐集 圖 3 系統架構

(7)

數個資料表(table)，幾個主要資料庫之功能及表格內容說明如下：(1)學生資料庫：負責記載學生資料、學習歷程及測驗結果。(2)課程關係資料庫：記載課程檔案名稱及代碼的對應關係以及課程間的難度與關係。(3)測驗資料庫：記載測驗題的平均成績與各組測驗題目。每個測驗題目均以一個唯一編號代表。網路測驗系統其施測流程描述如下： (1)受試者透過瀏覽器連上本學習系統。 (2)請學生選進入和平國按鈕後按下滑鼠左鍵進入登入頁。 (3)由於是第一次進入學習網站，所以按申請會員來申請帳號。 (4)加入會員後，輸入帳號登入後會進入使用者資料填寫畫面。 (5)填完資料後會進入課程說明畫面，介紹課程內容。 (6)接著進入一個選擇畫面，請學生選擇要進入的單元，共有三個大單元可以選擇，分別是辛梅里山洞介紹隱私權、克萊姆城介紹網路犯罪、智慧村介紹智慧財產權。 (7)進入課程前有一測驗。 (8)正式單元學習開始了，學習者可以前後翻閱課程。 (9)正式單元學習結束後，會到後測畫面與前測畫面，接著繼續進入下一單元。 (10)當克萊姆城的八個單元都學習完畢後，會回到單元選擇畫面。選擇派帝斯島後會進入網路試用問卷畫面，回答一些問題以後，按下按鈕可以看到問卷的統計，接著就會離開本次的網路學習系統。

實驗結果與分析

本系統建置完成後即以台中縣霧峰鄉光復國民小學五、六年級三個班為研究對象，共約 60 人。每次施測時以 30 人為單位，時間為一節課 40 分鐘，前 10 分鐘為施測說明，後 30 分鐘為及施測過程與實施問卷調查的時間。由於學習時間短暫，為了使學習系統有完整同類的學習紀錄，我們指定小朋友進入其中的克萊姆城，亦即隱私權與資訊隱私權的大單元，裡面共有八個小單元。系統測試時研究者觀察施測的過程中，伺服器端的運作相當正常，並未出現任何的狀況。但曾發現在試用過程中在受試者端在課程畫面點選其他選單，有的時會出現 ID 找不到等訊息，經過重新整理網頁的步驟已即時解決問題。而上述問題並不是每次都會出現。目前國內小學班級的學生數，各年級幾乎都在 35 人以下，最多也很少超過 40 人，本系統應能夠順利的在目前國內絕大多數的國小教學環境中上課使用，亦能提供學生放學後在家自行使用。上述的錯誤訊息，是由於網路的頻寬不足，使用者端在網頁尚未完整下載完畢時，就立刻顯示網頁，此時網頁內部各某些物件尚未被建立完成，但有些查詢的動作卻會呼叫到這些物件，導致出現這類的錯誤訊息。解決的方法是按下滑鼠右鍵，選取重新整理即可。從系統學習者資料庫我們做一統計與分析，得到以下的結果：(1)累計本次試用註冊人數與以前測試人數，有效註冊人數高達 115 人，而本次有效學習者共 25 人，本次試用樣本數只達初步規模。由於本研究在試用時，各單元課程的學習時間至少約需十分鐘，若是課程不夠吸引小朋友則小朋友會囫圇吞棗似的將課程結束進入測驗會面，雖然在課程設計 圖 7 學習評量 圖 8 學習內容

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上力求活潑有趣，但由實驗結果看來，此種情形還是會發生，因此程式預設若學習者學習時間短於一分鐘，則不調整學習難度。目前我們持續實驗，希望有效樣本數能達 400 人左右，再進行更近一步分析。(2)在試用過程中，伺服器端的運作某些時段曾因硬碟空間不足，而關閉網頁 ASP.NET 解譯的服務。致使某些學生在測試時因已無其他時間再行集體試用，故有人雖然有成功進入系統過，但學習資料顯示連一個單元都未學習完，將請這些人於其他時間上網學習。(3)底下我們將在試用過程的資料庫裡，挑選一些學習者資料，分析其適性化的情形。資料庫中顯示本次有效學習學習者中經程式初步收集資料後，判定有 4 位為難度三的學習者，有 16 位為難度二的學習者，有 5 位為難度一的學習者，其中難度三最難，難度一最易。實驗結果發現在第一單元的各難度中，難度 3 的學習時間平均 199 秒，難度 2 的學習時間平均 210 秒，難度 1 的學習時間平均 215 秒，由於我們預設的學習時間約 6 分鐘，這狀態表示，可能這些學習者的並不需要如此多的學習時間，而且學習後測驗分數並不會太低，可能有三個原因，一是法律課程本單元設計的較簡單，一則是測驗題目偏易所造成的，另一則是有可能學習者對本次學習並不重視。就個別學習者的下一學習單元的依據進行分析，從圖 9 中可以看見經系統演算法分析出有些下一回合的學習的難度為難，有些下一回合的難度為易，有些下回合難度為中的學習單元。經由上述的步驟，我們能就學習者的學習狀況作調整，使課程適合學習者的程度。圖 10 顯示其中的一個學習者學習第 1 單元到第 6 單元的狀況。分佈的狀況，符合公式中的時間與閱讀頻率的關係。代表系統依照原先建立之模型進行運作。從表 1 亦可以發現該學習者一開始的預定難度為 3，在單元號碼 5 時，由於後測成績不好，被調降難度成為難度 2。單元號碼 7 學習完後，學習課程的難度在經過計算後暫時保留為難度 2。接著在單元號碼 10 學習完後後測成績與前測的差異，亦使得學習課程的難度被調降成難度 1。在單元號碼 12 學習後，系統嘗試調高課程難度，使得學習課程的難度被調成難度 2。在單元號碼 16 學習後，系統嘗試保持該課程難度。在單元號碼 19 學習完後系統演算法的計算，使得學習課程的難度再次被調降成難度 1。圖 11 顯示另一個學習者學習第 1 單元到第 6 單元的狀況。依據表 2 可以看出使用者一開始由收集到的資訊判斷適合的課程預定難度為 1，在單元號碼 3 到單元號碼 9 時，學習課程的難度在經過計算後暫時保留為難度 1。接著在單元號碼 12 學習完後經由系統的判斷，調高學習課程的難度成為難度 2。在單元號碼 16 學習後，系統嘗試保持該課程難度，得學習課程的難度維持難度 2。在單元號碼 19 學習完後，學習課程的難度依舊維持難度 2 的程度。學習次序學習時間閱讀頻率本單元難度下單元難度單元號碼前測後測 1 3.45 0.664621701 3 1 5 80 0 2 1.75 0.738300949 2 2 7 100 0 3 31.375 0.284264357 2 1 10 100 20 4 1.2917 0.755199917 1 2 12 100 80 5 2.2083 0.730054704 2 2 16 60 20 6 26.542 0.341588013 2 1 19 80 20 圖 9 程式演算法難度落點 表 1 學習者單元適性化分析 I 圖 10 學習者單元學習演算法計算值 I

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經由實驗顯示絕大部分的使用者都能在預定的時間內完成學習，這表示本學習系統在判斷使用者的適和課程難度上，確能依據學習者的學習狀況調整學習的難度。就適性化遠距離學習系統而言，已達成初步目標。雖然因樣本數不多，無法大量統計系統調整學習者的難度情形，不過在繼續蒐集樣本之後，即能進一步驗證本系統適性化的功能。本研究所採用之「網路法律學習系統」試用經驗問卷，題目共 10 題，目的在測量國小學生在試用遠距網路學習系統後的試用經驗與建議。由於問卷須在試用過本次試用規劃之三個單元後才填寫才有意義，致使雖然已測試的學生總數達 115 人以上，但是真正在時間內學習完的人數，並不多。本研究之有效樣本為 31 份。問卷結果採用次數分配、平均數與標準差等敘述性統計方法分析。在進行平均數分析時，問卷之各題選項若為正向計分，因此在各選項的計分方面，第一個選項給 5 分，第二個選項給 4 分，第三個選項給 3 分，第四個選項給 2 分，第五個選項給 1 分。若為負向計分，因此在各選項的計分方面，第一個選項給 1 分，第二個選項給 2 分，第三個選項給 3 分，第四個選項給 4 分，第五個選項給 5 分。「對於網路學習的困難度感受」之分析結果與討論：此大類共有 2 題，包含第 1、3 題，大部分的試用者對於網路法律學習能提升法律知識的看法是介於剛剛非常贊同與贊同之間（平均數=4.71），而對於用網路學習法律，有 35.4%的受試者認為麻煩或非常麻煩，有 22.6%的人沒有意見，有 42.0%受試者認為不麻煩或非常不麻煩（平均數=3.03）。「對於網路速度的感受」之分析結果與討論：此大類僅有第 4 題一題，大部分的試用者對於試用網站的下載速度感到滿意（平均數=4.26）。可知大多數國小電腦教室的網路速度，可承載本系統的 Flash 檔案大小；而就滿意語非常滿意的百分比來說，可明顯看出大多數國小學生對於本網站的下載速度正面反應高達八成。「對本學習網站的看法」之分析結果與討論：此大類共有 5 題，包含第 2、5、6、7、8 題。大多數人（77.4%）覺得本網站對提升網路法律知識的方式感到滿意，絕大部分人(90.4%)覺得學習的內容份量適當。大多數人（87.1%）想再光臨本網站。覺得網站哪一部分最喜歡的問題裡，喜歡畫面美工的有 54.9%的人，遊戲的有 38.7%。網站哪一部分最不滿意的問題裡，認為是畫面美工的有 32.3%的人，課程內容的有 25.8%，測驗的有 32.3%。可發現大多數國小試用學生在對本學習網站的看法皆傾向於正面。「對於網路學習適性化的看法」之分析結果與討論：此大類共有 2 題，包含第 9、10 題。絕大部分的受試者知道學習內容跟別人可能會不一樣（77.4%），而不知道僅有 19.4%。大部分學生認為這種適性化的引導方法很好，可知學生對於學習網站的滿意度蠻高的，同時對於課程的的呈現上，希望能夠多用遊戲輔助教學。

結論

本研究所建置的適性化遠距學習系統，改進了傳統遠距學習系統難以應用在多元學習者與不同程度使用者學習的問題。對目前已經全面具備多媒體網路電腦教室的全國中小學或家中已具有網際網路配備的中小學學生而言，本系統的設計能夠讓學生在網路學習的過程中，幫忙學生選擇適當的學習難度。從實驗結果中顯示若課程設計皆符合難度設定，則學習者可在預定時間內，挑選適當學習內容學習完畢，因此本系統的適性化學習模式合乎學習者需要。學習次序學習時間閱讀頻率本單元難度下單元難度單元號碼前測後測 1 18.583 1.183047675 1 1 3 100 80 2 6.25 1.235784591 1 1 6 20 100 3 4.25 1.353468795 1 1 9 40 100 4 2.125 1.573141948 1 2 12 20 80 5 1.0833 1.579724801 2 2 16 20 80 6 1 1.582716004 2 2 19 0 80 表 2 學習者單元適性化分析 II 圖 11 學習者單元學習演算法計算值 II

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依據試用經驗問卷統計分析結果，列出以下之結論：大多數受試學生對於網路學習課程的反應傾向於正面。大多數受試學生對於網路學習課程能提升學習成效傾向於正面。大多數受試學生對於網路學習課程引導的方式反應傾向於正面。絕大部分的學生喜歡課程結束後有遊戲的方式。絕大部分的受試學生會想再光臨本網路學習課程。本研究所建置之網路法律學習系統，雖然已經落實原先預設之目標，並能夠真正的在學習時提供適性化的課程，同時受試學生的受試經驗皆傾向正面，但是就一個完整的系統而言，仍然有許多值得繼續研究發展的方向，比如目前本系統在測試階段的課程上，只是將學習內容予以美觀動畫呈現，並未將受試者的學習時間做充分考量。本研究亦未討論學生之所居住地、性別、等因素與各變項之間的差異，且受試學生範圍也僅以國小為樣本，並未加入國中樣本，此點值得後續研究者進行研究，定能有所貢獻。適性化演算法是採用前測與後測成績依資料庫標準化後比較再調整難度。測試結果顯示系統的確會調整學習者的學習難度，因目前系統資料屬於一個全新的資料庫狀態，需要蒐集一段時間的資料後作為標準化之基礎，待實驗樣本資料較完整後，適性化效果應可更好。

誌謝

本研究感謝國科會補助研究經費，計畫編號為： NSC91-MOE-S-142-001-X3。

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