基於序列探勘之網路科學探究學習歷程分析 - 政大學術集成

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(1)國立政治大學圖書資訊與檔案學研究所碩士學位論文 Master’s Thesis Graduate Institute of Library, Information and Archival Studies National Chengchi University. 基於序列探勘之網路科學探究學習歷程分析政治. 大. 立. ‧ 國. 學. Learning Process Analysis Based on Sequential Pattern Mining in a Web-based Inquiry Science Environment. ‧. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. i n U. v. e n g c h i 博士指導教授：陳志銘 Adviser: Dr. Chen, Chih Ming. 研究生：王文芳 Author: Wang, Wen Fang. 中華民國一○五年七月 July, 2016.

(2) 摘要探究式教學法常被應用於科學學習活動中，有助於學生理解科學本質與推理過程，探究式學習歷程對於掌握影響探究式學習成效因素具有其重要意義，但是教師難以完全掌握學生的探究式學習歷程。因此，若能有目的、精確且真實的紀錄學習者在科學探究學習平台上的學習行為，將能更加全面性的掌控影響探究式學習成效的原因。本研究以 CWISE 為輔助學習者進行科學探究學習之平台，並於平台中發展 xAPI 學習歷程記錄器模組，詳細的紀錄學生之學習歷程，以即時收集學生在科學探究學習過程之學習歷程資料，除了分析影響探究學習成效的個人因素與學習歷程行為外，並搭配序列探勘方法(sequential pattern mining)及序列分析(lag sequential analysis)，探討不同學習成效、探究能力、科學態度學習者之探究學習成效、整體學習時間與探究式模擬實驗學習時間，以及探究學習歷程是否具有顯著轉移與差異。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. 研究結果顯示：(1)探究能力越高者其探究學習成效越佳；(2)體驗探究模擬實驗活動時間越長，其探究能力與學習成效越佳；(3) 基於序列探勘，高低不同學習成效學習者在探究學習之整體課程瀏覽順序無顯著差異，均是依照課程設計的探究式學習流程順序進行學習；(4)基於序列分析，高學習成效與高探究能力學習者在進行浮力單元模擬實驗後，會再次調整先前設立之假說，而低學習成效與低探究能力學習者，則欠缺此一關鍵的探究學習行為；(5)探究模擬實驗活動有助於提高其探究能力與學習成效。最後，本研究依據研究結果針對探究式課程的課程設計提出建議，並提出未來研究方向。. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 關鍵字：探究式教學、學習歷程紀錄、學習歷程分析、序列探勘、序列分析.

(3) Abstract Inquiry Teaching Method is often applied to science learning activity, assisting students in comprehending the essence of science and the reasoning process. Inquiry learning processes present critical meanings on the factors in inquiry learning effectiveness. However, it is difficult for teachers completely controlling students’ inquiry learning processes. In this case, when learners’ learning behaviors on the science inquiry learning platform could be purposively, precisely, and authentically recorded, it would be able to comprehensively control the factors in the inquiry learning effectiveness. CWISE is utilized as the platform assisting learners in the science inquiry learning, and the xAPI learning process recorder module is developed in the platform to record students’ learning processes in detail so as to real-time collect students’ learning process data in the science inquiry learning processes. In addition to analyzing personal factors in the inquiry learning effectiveness and the learning process behaviors, sequential pattern mining and lag sequential analysis are matched to discuss the inquiry learning effectiveness, overall learning time, and inquiry simulation experiment learning time of learners with distinct learning effectiveness, inquiry ability, and attitudes towards science as well as the significant transfer and difference in the inquiry learning processes.. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. sit. y. Nat. n. al. er. io. The research results reveal that (1)learners with higher inquiry ability show better inquiry learning effectiveness, (2)learners with longer time for experiencing inquiry simulation experiment activity present better inquiry ability and learning effectiveness, (3)based on sequential pattern mining, learners with distinct learning effectiveness do not appear remarkable differences on the overall course browse sequence in the inquiry learning, but learn by following the inquiry learning procedure in the course design, (4)based on lag sequential analysis, learners with high learning effectiveness and high inquiry ability would re-adjust the previous hypotheses after the simulation experiment in buoyancy unit, while learners with low learning effectiveness and low inquiry ability are lack of such a critical inquiry learning behavior, and (5)inquiry simulation experiment activity could enhance the inquiry ability and learning effectiveness. According to the research results, suggestions for inquiry course design and future research directions are proposed in this study.. Ch. engchi. i n U. v. Key words: Inquiry Instruction, Record of Learning Process, Learning Process Analysis, Sequential Pattern Mining, Lag Sequential Analysis.

(4) 目次第一章. 緒論........................................................................................................... 1. 第一節. 研究背景與動機.................................................................................... 1. 第二節. 研究目的與問題.................................................................................... 3. 第三節. 研究範圍與限制.................................................................................... 4. 第四節. 名詞解釋 ............................................................................................... 5. 第二章. 文獻探討 ................................................................................................... 7. 政治大學習歷程紀錄 ....................................................................................... 8 立. 第一節. 科學探究能力 ....................................................................................... 7. 第二節. 序列探勘於教學上的應用 .................................................................. 10. 第四節. 序列分析及其應用 .............................................................................. 12. ‧ 國. ‧. 研究方法與實驗設計 .............................................................................. 14. Nat. y. 第三章. 學. 第三節. 第二節. 研究方法 ............................................................................................. 16. 第三節. 研究對象 ............................................................................................. 17. 第四節. 研究工具 ............................................................................................. 17. 第五節. 系統架構 ............................................................................................. 27. 第六節. 實驗流程 ............................................................................................. 29. 第七節. 資料分析方法 ..................................................................................... 30. 第八節. 研究步驟 ............................................................................................. 31. n. al. er. sit. 研究架構 ............................................................................................. 14. io. 第一節. 第四章. Ch. engchi. i n U. v. 實驗結果分析 ......................................................................................... 33. 第一節. 整體學習者之學習成效分析 .............................................................. 33. 第二節. 不同變項組別學習者之學習成效差異分析 ....................................... 33.

(5) 第三節. 不同組別學習者之學習時間差異分析 ............................................... 36. 第四節. 不同組別學習者之探究活動學習時間差異分析................................ 37. 第五節. 學習成效、探究能力與科學態度、學習時間之相關性分析 ............ 38. 第六節. 科學探究行為序列探勘 ...................................................................... 39. 第七節. 序列分析 ............................................................................................. 44. 第八節. 訪談資料整理 ..................................................................................... 46. 第九節. 實驗分析結果歸納與討論 .................................................................. 48. 第五章. 結論與建議 ............................................................................................. 51. 政治大. 第一節. 結論 ..................................................................................................... 51. 第二節. 教學建議 ............................................................................................. 52. 第三節. 未來研究方向 ..................................................................................... 53. 立. ‧ 國. 學. 參考文獻 ................................................................................................................ 54. ‧. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v.

(6) 表目次表 2- 1 SCORM 與 xAPI 比較 .................................................................................. 9 表 3- 1 漂浮的未來課程活動步驟.......................................................................... 20 表 3- 2 探究模擬實驗評分標準 ............................................................................ 22 表 3- 3 序列探勘演算法輸入資料.......................................................................... 26 表 3- 4 序列探勘結果 ............................................................................................. 27 表 4- 1 所有學習者學習前後測成績成對樣本 t 檢定結果 .................................... 33. 治政大....................................... 34 表 4- 3 高/低探究能力學習者前測獨立樣本 t 檢定結果立表 4- 2 高/低探究能力學習者之學習前後測成績敘述統計結果 .......................... 34. 表 4- 4 高/低探究能力學習者學習成效共變數分析結果 ...................................... 34. ‧ 國. 學. 表 4- 5 高/低科學態度學習者之學習前後測成績敘述統計結果 .......................... 35. ‧. 表 4- 6 高/低科學態度學習者前測獨立樣本 t 檢定結果 ....................................... 35. y. Nat. 表 4- 7 高/低科學態度學習者學習成效獨立樣本 t 檢定結果 ............................... 35. er. io. sit. 表 4- 8 高/低科學態度學習者學習成效共變數分析結果 ...................................... 35 表 4- 9 高/低學習成效學習者學習時間獨立樣本 t 檢定結果 ............................... 36. al. n. v i n 表 4- 10 高/低探究能力學習者學習時間獨立樣本 t 檢定結果 ............................. 36 Ch engchi U 表 4- 11 高/低科學態度學習者學習時間獨立樣本 t 檢定結果 ............................. 37 表 4- 12 高/低學習成效學習者探究活動學習時間獨立樣本 t 檢定結果 .............. 37 表 4- 13 高/低探究能力學習者探究模擬實驗活動學習時間獨立樣本 t 檢定結果 ........................................................................................................................ 37 表 4- 14 高/低科學態度學習者探究模擬實驗活動學習時間獨立樣本 t 檢定結果 ........................................................................................................................ 38 表 4- 15 學習成效與其他變項之相關性分析結果................................................. 38 表 4- 16 探究能力與其他變項之相關性分析結果................................................. 39 表 4- 17 學習成效與探究模擬實驗活動學習時間迴歸分析結果 ......................... 39.

(7) 表 4- 18 探究能力與探究模擬實驗活動學習時間迴歸分析結果 ......................... 39 表 4- 19 漂浮的未來課程節點邊碼表 .................................................................... 40 表 4- 20 高低不同學習成效學習者課程節點序列探勘結果(1)............................. 42 表 4- 21 高低不同學習成效學習者課程節點序列探勘結果(2)............................. 42 表 4- 22 高低不同學習成效學習者探究模擬實驗活動相同之序列探勘結果(1) .. 43 表 4- 23 高低不同學習成效學習者探究模擬實驗活動相同之序列探勘結果(2) .. 43 表 4- 24 高學習成效學習者探究活動之序列探勘結果 ......................................... 43 表 4- 25 低學習成效學習者探究模擬實驗活動相異之序列探勘結果 .................. 44. 政治大. 表 4- 26 實驗結果總整理 ....................................................................................... 49. 立. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v.

(8) 圖目次圖 3- 1 研究架構 A ................................................................................................. 14 圖 3- 2 研究架構 B ................................................................................................. 15 圖 3- 3 研究架構 C ................................................................................................. 15 圖 3- 4 CWISE 首頁 ............................................................................................... 18 圖 3- 5 CWISE 教師編輯課程介面 ........................................................................ 18 圖 3- 6 CWISE 課程畫面........................................................................................ 19. 治政大圖 3- 8 LRS 資料 ................................................................................................... 24 立. 圖 3- 7 浮力探究模擬實驗 ..................................................................................... 21. 圖 3- 9 LRS 每筆資料之記錄形式 ......................................................................... 25. ‧ 國. 學. 圖 3- 10 系統架構圖 ............................................................................................... 28. ‧. 圖 3- 11 實驗流程 ................................................................................................... 29. y. Nat. 圖 3- 12 研究步驟................................................................................................... 32. er. io. sit. 圖 4- 1 探究活動編碼表 ......................................................................................... 41 圖 4- 2 高低不同學習成效學習者行為序列轉移差異分析 ................................... 45. al. n. v i n 圖 4- 3 高低不同探究能力學習者行為序列轉移差異分析 ................................... 46 Ch engchi U.

(9) 第一章. 緒論. 本章共分成四節，分別為第一節研究背景與動機、第二節研究目的與問題、第三節研究範圍與限制，以及第四節名詞解釋。. 第一節. 研究背景與動機. 隨著社會的變遷以及資訊與通訊技術 (information and communication technology, ICT)的快速發展，促使傳統的教學面臨許多新的挑戰，為了讓課程內容能夠更加生動、活絡上課氣氛，並提高學生之學習成效，使用科技資訊融入教學已經成為發展趨勢。此外，數位學習已成為教學的發展趨勢，但是教師在實施網路教學時，常常無法準確的掌握學習者的學習進度與狀態，也未能依據學習者的學習狀態給予適當的學習回饋，容易造成學習者的學習倦怠與挫敗，進而影響其學習成效。因此，若能在不影響學習者的學習狀態下，追蹤與記錄學習者的學習行為狀態，以作為教師掌握學生學習狀態依據，將有助於教師調整其教學策略方法，幫助提升學習者的學習成效。. 立. 政治大. ‧ 國. 學. ‧. 學習歷程為學習者透過網際網路在不同領域的學習行為，可有目的且精確、真實的被紀錄(Paulson, Paulson, & Meyer, 1991)，近年來已被廣泛應用於數位學習，作為學習診斷與評量的依據(C. Romero & Ventura, 2007; Duval, 2011; Chatti,. y. Nat. sit. n. al. er. io. Dyckhoff, Schroeder, & Thüs, 2012; Cristobal Romero, Espejo, Zafra, Romero, & Ventura, 2013; He, 2013; Blikstein et al., 2014)。許金山（2006）的研究指出，學習平台所具備之記錄學生學習歷程功能，有助於教師可以隨時的檢視學生的學習歷程，並據此調整教學策略。Chen 等人(2007)使用關聯式規則(Association Rule)分析個人化網路學習系統之學習歷程，挖掘學生容易產生迷思概念單元，將結果回饋給學習者，進而幫助學習者提升數學分數單元之學習成效。Hung 與 Zhang (2008) 的研究則將學生學習歷程資料整理後，建立決策樹之分類規則，藉由此規則讓教師了解高分群與低分群學生之學習歷程差異，並據此發展有效教學策略，提升低分群學生的學習成效。Chen 與 Chang(2014)利用社會網路探勘學習者於網路合作問題導向平台之互動歷程，計算出每位學生的互動排名，並推薦適當之合作學習夥伴，提升問題導向網路合作學習成效。此外，Chen 等人(2014)以資料探勘技術為基礎，於合作閱讀標註系統上建立「個人化閱讀焦慮預測模型」，將其預測結果與判定規則回饋給教師，除了讓教師掌握影響每位學習者閱讀焦慮之關鍵因素外，也幫助教師於適當時機採用降低學習者閱讀焦慮的輔助閱讀策略，降低學習者的閱讀焦慮程度，進而提升閱讀學習成效。Jan、Chen 和 Huang(2016)則使用探勘集體智慧方式，於合作閱讀標註系統上發展「優質標註萃取」與「達人標註萃取」機制，輔助學習者閱讀優質閱讀標註內容，結果顯示「優質標註萃取」較. Ch. engchi. 1. i n U. v.

(10) 「達人標註萃取」機制更有助於提升學習者之閱讀理解成效。綜合上述可知，應用資料探勘技術於學習者的數位學習歷程探勘，非常有助於發展有效的輔助學習機制。近幾年來 ADL(Advanced Distributed Learning)推廣新一代的學習歷程記錄格式－xAPI，打破了過去只能於單一系統紀錄限制，可記錄來自不同數位學習平台之學習歷程，使用包括“主詞(Actor)＂、“動詞(Verb)＂和“受詞(Object)＂等擴充彈性高的欄位紀錄格式，收集學習者多方面的學習歷程資料(Tin Can API, 2015c)，讓教師能更精準掌握學生的學習歷程與進度，使得基於學習歷程之學習成效評量與學習診斷的發展更具可行性。然而，由於數位學習平台所收集的學習歷程資料量龐大且屬性多元，以傳統統計方法無法分析學習者潛在的隱含性學習行為，而採用資料探勘技術可以融合機器學習、資訊視覺化等技術萃取出有意義的資訊與樣式，以更科學的方法了解學生的學習行為(Kamber, Han, & Pei, 2012)，也可以依據學習歷程預測與評估學習成效，甚至掌握影響學習成效的關鍵因素，進而幫助教師調整教學策略，發展出更適性的教學模式。. 立. 政治大. ‧ 國. 學. ‧. 近年來探究式教學法逐漸被融入於科學學習活動中，探究教學有助於學生理解科學本質、推理過程，進而培養正向科學態度(Marx et al., 2004)。在探究式教學法中，教師需要引導學生如何定義問題、進而分析問題與解決問題，除了加深印象外更要形成有意義的學習(楊建民，2009）。而基於柏克萊大學所發展的網路科學探究平台(Web-based Inquiry Science Environment, WISE)所發展的合作式網路科學探究平台(Collaborative Web-based Inquiry Science Environment, CWISE)，具有強大的探究式學習教材設計工具，也支援網路合作學習機制，可以發展出符合培養不同層次科學探究能力之探究式課程。然而，如何在科學探究學習歷程中基於學習歷程診斷或評量學習者的學習成效，幫助教師掌握學習者的科學探究行為差異，已成為重要研究議題。. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 教育部(2008)於國民中小學九年一貫課程綱要中提到，應重視科學態度的培養讓學生體驗發現的樂趣並養成求真求實的態度。徐慶雲(2008)研究結果顯示，探究式教學顯著提升學生科學知識與概念，並能使學生持有正向的科學態度，但在目前鮮少研究針對不同科學態度學習者之探究活動教學有深入研究。綜合上述，本研究以 CWISE 為輔助學習者進行科學探究學習之平台，並於平台中加入 xAPI 學習歷程記錄器模組，詳細的紀錄學生之學習歷程行為，以即時收集學生在科學探究學習過程之學習歷程資料，並搭配序列探勘方法 (sequential pattern mining)及序列分析(lag sequential analysis)，探討不同學習成效、 2.

(11) 探究能力、科學態度學習者之探究學習成效、整體學習時間與探究式模擬實驗學習時間，以及探究學習歷程是否具有顯著差異，以作為發展更具學習成效之網路探究式學習課程的設計參考。. 第二節. 研究目的與問題. 壹、研究目的本研究旨在探討不同學習成效、探究能力與科學態度學習者可能會有不同科學探究平台學習歷程、整體學習時間與探究活動學習時間。據此，本研究之研究目的如下：一、探討不同學習成效、探究能力與科學態度學習者使用科學探究平台輔以學習，是否具有不同學習成效、整體學習時間與探究活動學習時間。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. 二、探討不同學習成效、探究能力學習者使用科學探究平台輔以學習，在探究活動學習歷程上是否具有顯著差異與轉移，分析結果可作為設計更具學習成效之科學探究平台課程的有效參考。三、基於研究結果提出基於序列探勘支援科學探究學習之建議。. n. al. er. io. sit. y. Nat. 貳、研究問題. 基於研究目的，本研究的研究問題如下：. Ch. engchi. i n U. v. 一、學習者使用科學探究平台輔以學習，其學習成效是否具有顯著提升？二、不同探究能力、科學態度、整體學習時間與探究活動學習時間學習者，其學習成效是否具有顯著差異？三、不同學習成效、科學態度、整體學習時間與探究活動學習時間學習者，其探究能力是否具有顯著差異？四、不同學習成效、探究能力與科學態度學習者，其整體學習時間是否具有顯著差異？五、不同學習成效、探究能力與科學態度學習者，其探究活動學習時間是否具 3.

(12) 有顯著差異？六、學習者使用科學探究平台進行學習時，其學習成效、探究能力與科學態度與整體學習時間是否具有顯著關聯？七、不同學習成效學習者使用科學探究平台進行學習時，其課程節點學習歷程是否具有顯著差異？八、不同學習成效學習者使用科學探究平台進行學習時，其探究活動學習歷程 (假說、實驗及結果)之序列探勘結果是否具有顯著差異？九、不同學習成效學習者使用科學探究平台進行學習時，其探究活動學習歷程 (假說、實驗及結果)是否具有顯著的行為轉移？. 政治大十、不同探究能力學習者使用科學探究平台進行學習時，其探究活動學習歷程立 (假說、實驗及結果)是否具有顯著的行為轉移？. ‧ 國. 學. ‧. 十一、學習者在使用科學探究平台進行學習後，其印象最深刻的課程設計為何？. sit. y. Nat. 十二、不同探究模擬實驗操作歷程學習者，操作的原因為何？. n. al. er. io. 十三、學習者在使用科學探究平台進行學習後，希望未來平台增加的功能為何？. Ch. 第三節. engchi. i n U. v. 研究範圍與限制. 壹、研究範圍一、本研究以國中一年級學生為研究對象，其他對象不在本研究探討範圍之內。二、本研究以「漂浮的未來」為學習課程單元，其他課程不在本研究探討範圍之內。三、本研究所使用之系統為 CWISE，其他系統不在本研究探討範圍之內。四、本研究僅以學習者使用「漂浮的未來」課程之學習歷程進行研究，少數學習 4.

(13) 者於課程中使用其他網站之歷程不在本研究探討範圍。. 貳、研究限制一、本研究以國中一年級學生為研究對象，研究結果是否能推論至其他不同年齡層學生，需要做更進一步的驗證。二、本研究以「漂浮的未來」為學習課程單元，其結果是否能推論至其他課程單元，需要做更進一步的驗證。三、本研究所使用之系統為 CWISE，其結果是否能推論至其他系統，需要做更進一步的驗證。. 政治大四、本研究僅記錄學習者使用 CWISE 學習平台之歷程紀錄，若要探討學習者瀏立覽其他網站搭配學習之歷程影響，需要做更進一步的分析與驗證。. ‧ 國. 學. 第四節. 名詞解釋. ‧. 壹、科學探究. sit. y. Nat. n. al. er. io. 探究是為了滿足好奇心，而發現問題、主動尋求知識與解決問題的過程 (Haury, 1993; 黃毓琪，2007），欲解決的問題可以被界定，但是解決問題的方法與答案卻是開放的(劉宏文，2001）。「科學探究」並非僅是提出假說、進行實驗驗證與形成結論，而是一個發現問題與解決問題之循環過程，並於過程中需要不斷的與他人相互討論，而產生一個最佳之解決問題方法(黃秋瑞， 2002)。科學探究與傳統教學法最大的不同在於教師需要引導學生定義問題、分析問題與解決問題的過程，據此形成有意義的科學探究學習(楊建民，2009）。若教師讓學生經由做實驗來學習課程，在科學知識的評量上會優於未做過實驗的學生 (Freedman, 1997; Stohr-Hunt, 1996)。因此，本研究使用 CWISE 平台設計之課程支援科學探究學習，以提升學習者的科學探究學習成效。. Ch. engchi. i n U. v. 貳、學習歷程學習歷程係有計畫、系統及目的的記錄學生之學習過程，可據以掌握學生之學習行為(陳文森，2003；許金山，2006）。因為學習歷程可以真實、準確的紀錄 5.

(14) 學生的學習行為，因此學習歷程除了能檢視學習者成長過程外，也能藉由分析學習歷程的轉變，作為教師在調整教學策略上的參考，(Sparapani, Abel, Easton, Edwards, & Herbster, 1996; Burch, 1999)。此外，學習歷程也能視為增進學習者學習成就的參考指標(Hwang, 2003)。因此，本研究利用學習歷程記錄器紀錄學習者之學習歷程，經由歷程分析後提供給教師日後做為調整課程教學策略與內容之參考。. 參、序列探勘 Agrawal 與 Srikant(1995)提出序列探勘方法，主要是在找尋資料集中，較為象徵性並經常發生的序列樣式，可以應用於探勘消費者的顧客資料、網頁點擊串流、程式執行序列、生物序列，以及科學、工程、社會網絡等(Kamber et al., 2012)。此外，目前已有部分學者將序列探勘應用於數位學習領域中(C. Romero, Porras, Ventura, Hervas, & Zafra, 2006; OUYang & Zhu, 2007)。本研究所使用序列探勘方法，為 Fournier-Viger 等人(2008)提出具時間限制條件之序列探勘演算法(Mining Sequential Patterns with Time Constraints)，此一方法結合了多維度的資料探勘、時間間隔(time intervals)、自動群聚等技術。本研究將基於此一序列探勘之分析結果，提供給教師日後作為調整課程設計與教學策略之參考依據。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. sit. y. Nat. 肆、序列分析. n. al. er. io. 序列分析(lag sequential analysis)為一種針對範圍時間內記錄之行為事件，將行為事件依時間序列編碼並加以分析其轉移特性的一種統計分析方法(Quera & Bakeman, 2000)。透過行為發生時間的先後順序關係，可得一連串的序列觀察樣本，其主要目的為分析主題性的社會互動及行為，以瞭解行為與行為轉移之間的關係性(Moran, Dumas, & Symons, 1992)。本研究利用學習歷程記錄器紀錄學習者之探究活動學習歷程，並加以編碼後採用序列分析方法分析其行為轉移特性，以了解高低不同探究能力與學習成效學習者在探究模擬實驗活動之行為序列差異。. Ch. engchi. 6. i n U. v.

(15) 第二章. 文獻探討. 本章分成四節，針對與本研究相關之文獻進行回顧及整理，分別為第一節科學探究能力、第二節學習歷程記錄、第三節序列探勘於教學上的應用，以及第四節序列分析及其應用。. 第一節. 科學探究能力. 傳統教學為教師和學生皆在教室進行的面對面教學活動，並且學生通常是被動且單向性的接受教師的教學，較缺乏教師與學生之間的互動，而且容易受到時間與空間的限制，無法針對每位學生，進行適性化的個別教學（林敏慧等人，2001）。相較於傳統教學，科學探究學習最大的不同在於從現象描述、擬訂問題、提出假設、規劃實驗、進行實驗、資料分析、蒐集證據到解釋結果(National Research Council, 2000)，都必須透過不停的相互討論，並且經由實際的實驗操作，來加深學生的學習印象。. 立. 政治大. ‧ 國. 學. ‧. 科學探究學習並非是一個新的科學教學法，主要目的在於幫助學生在科學探究的過程中建構知識，以及養成基礎的科學認知能力。科學能力的培養，包括實際操作之經驗、歸納、演繹和驗證等，藉以幫助學生理解科學的演譯過程，知道為什麼會產生這樣的結果。過去的研究指出，透過科學探究課程學習的學生，會獲得比傳統教學更好的科學知識學習成效，並且增強對於科學的好奇心(Buffler, Allie, & Lubben, 2001; Cropley & Page, 2002)。因此，比起傳統的教學法，於科學課程中融入探究學習之設計，除了可以讓課程更加生動、活潑且讓學生印象深刻外，也能提升學生的好奇心，以及對於課程的理解。. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 過去有許多研究在探討該如何提升學生之科學探究能力，但是大多著重於科學探究課程的發展與科學探究能力的評估機制(Myers & Burgess, 2003; Wu & Hsieh, 2006)，但近年來則慢慢演進為利用科技工具模擬實驗情境，利用學生操作實驗之歷程來評估學生之科學探究能力(Buffler et al., 2001)。Gobert 等人(2013)的研究指出，學生設計控制實驗的能力，可以藉由實驗操作之歷程，使用資料探勘技術中的決策樹來進行建模，進而評估其能力。但是隨著控制變項越來越複雜，仍有評量規則不夠完整與精確的問題，需要進一步的發展與改善。有部分研究者提出科學探究能力並非靜態，會受到學生對於該領域知識熟悉程度(Kuhn et al., 1995; Germann, Aram, & Burke, 1996)、科學探究的學習環境(Greeno, 2001)等認知和環境因素的影響(Zion, Michalsky, & Mevarech, 2005)。 7.

(16) 教育部(2008)於國民中小學九年一貫課程綱要中提到，應重視科學態度的培養讓學生體驗發現的樂趣並養成求真求實的態度。科學態度主要分為「科學態度 (scientific attitudes)」與「對科學的態度(attitude toward science)」兩大類，前者是指問題解決等像科學家一樣思考的能力，如客觀等；後者則是指對科學議題的態度(Gardner, 1975; Haladyna & Shaughnessy, 1982; 蘇懿生、黃台珠，1998)。徐慶雲(2008)研究結果顯示，探究式教學顯著提升學生科學知識與概念，並能使學生持有正向的科學態度，但目前鮮少研究針對不同科學態度學習者之探究活動教學有深入研究。因此，將上述之科學探究能力融入於科學探究學習平台，讓學生藉由平台進行科學探究學習，也讓老師利用學習歷程紀錄了解學生於科學探究之過程，進而了解高低不同科學態度、學習成效與探究能力學習者在學習歷程上的差異，以作為日後調整教學內容與步驟之依據。. 政治大. 立第二節. 學習歷程紀錄. ‧ 國. 學. ‧. 學習歷程為學習者在學習平台上的學習行為，可有目的且精確、真實的被紀錄(Paulson et al., 1991)，例如：學習登入時間、瀏覽教材時間，以及與其他學習者之互動狀況等。相較於傳統紙筆測驗的總結性評量，透過學習歷程的形成性評量能更加全面性的掌握影響學習成效的原因，並可藉由學習歷程充分了解學習者的學習進度、學習困難，以及努力程度等。很明顯，學習歷程紀錄在教育上的應用，已經成為發展趨勢(Sparapani et al., 1996; 陳文森，2003；許金山，2006；林奇賢、黃耿鐘，2007）。. er. io. sit. y. Nat. al. n. v i n Ch 過去學習歷程紀錄標準，多採用美國國防部(Department of Defense，DoD)和 engchi U 白宮科技政策辦公室(Office of Science and Technology Policy, OSTP)於 1997 年 11 月所發起的高階分散式學習(Advanced Distributed Learning, ADL)計畫，所提倡的 SCORM(Sharable Content Object Reference Model)標準。該計畫主要是為了確保國防部與其他聯邦雇員，能夠利用先進的科技技術，在千變萬化的工作場域中精進學習技能。SCORM 是一個整合各家規範的標準，主要是希望相同模型的系統之間彼此能夠共享資料，這個規範提升了學習管理系統(Learning Management Systems, LMSs)的可復用性(reusability)及互用性(interoperability)。SCORM 從 2000 年開始陸續發布 SCORM 1.0、SCORM 1.2、SCORM 2004，以及 2009 年的最新版本 SCORM 第四版。但是隨著科技的發展，以及數位學習平台的日趨多樣化，此標準已經漸漸不敷使用。因此，ADL 克服 SCORM 僅能追蹤特定課程導向的學習歷程資料記錄侷限，提出了學習歷程紀錄的新標準 xAPI (Experience Application Programming Interface)(Advanced Distributed Learning, 2014, 2015)。 8.

(17) xAPI 與 SCORM 最大的不同點在於，xAPI 可以記錄任何時間、任何地點的學習歷程。xAPI 除了支援 SCORM 原本諸如紀錄追蹤完成(Track completion)、追蹤時間(Track time)、追蹤通過/失敗(Track pass/fail)和回報單一分數(Report a single score)等功能之外，還支援回報多個分數(Report multiple scores)、詳細測試結果 (Detailed test results)、不需要瀏覽器支援(No internet browser required)等功能。 SCORM 與 xAPI 之詳細比較如表 2- 1 所示。表 2- 1 SCORM 與 xAPI 比較 (Tin Can API, 2015b) 追蹤完成(Track completion) 追蹤時間(Track time) 追蹤通過/失敗(Track pass/fail) 回報單一分數(Report a single score) 回報多個分數(Report multiple scores) 詳細測試結果(Detailed test results) 安全性較高(Solid security) 不需要 LMS(No LMS required) 不需要瀏覽器支援(No internet browser required) 完全控制內容(Keep complete control over your content) 沒有跨領域的限制(No cross-domain limitation) 可以使用行動 APP 學習(Use mobile apps for learning) 跨平台(電腦或行動裝置). n. Ch. engchi U. V V V V V V V V V V V V V. y. sit. er. io. al. V V V V. ‧. Nat. (Platform transition (i.e. computer to mobile)) 追蹤學習遊戲(Track serious games) 追蹤模擬(Track simulations) 追蹤非正式學習(Track informal learning) 追蹤現實世界(Track real-world performance) 追蹤離線學習(Track offline learning) 追蹤交互學習(Track interactive learning) 追蹤適性學習(Track adaptive learning) 追蹤混合學習(Track blended learning) 追蹤長期學習(Track long-term learning) 追蹤團體學習(Track team-based learning). xAPI. 學. ‧ 國. 立. 政治大. SCORM. v ni. V V V V V V V V V V. xAPI 使用 JSON 格式將學習歷程記錄到學習歷程記錄器(Learning Record Store, LRS)中，以保存每一個學習歷程狀態。每一個記錄的學習歷程可以分成包括“主詞(Actor)”、“動詞(Verb)”和“受詞(Object)”三個部分，例如：“Mike passed Introduction to REST” (Tin Can API, 2015c)。 xAPI 記錄的學習歷程能夠 9.

(18) 共享，並用簡單的辭彙就能與不同的系統相互溝通。相對於過去的 SCORM 標準， xAPI 是相當彈性的標準，無論是行動學習、模擬、虛擬世界、學習遊戲(serious games)、現實世界的活動、體驗式學習(experimental learning)、社交學習(social learning)，以及離線學習和協作學習等，都可以套用 xAPI 的標準來收集學習歷程相關資料(Tin Can API, 2015b)。此外，學習歷程記錄器是一個透過 xAPI 儲存學習歷程的資訊系統，他可以接收、儲存、回復相關於學習歷程的資料。並且 LRS 之間得以相互溝通。因此，透過 LRS 可以經由廣泛的學習歷程收集，再經由數據間的比較以及核對，進而評估採用的學習方案和學習解決方案之有效性(Tin Can API, 2015a)。綜合上述所知，xAPI 係一個跨平台、安全性高、能與現實世界結合之高彈性學習歷程記錄標準。因此，本研究將運用此一標準記錄學生在科學探究平台 CWISE 上的學習歷程，並以序列探勘技術加以分析，再將探勘結果回饋給授課教師，進而提升科學探究的學習成效。. 第三節. 學. ‧ 國. 立. 政治大. 序列探勘於教學上的應用. ‧. n. al. er. io. sit. y. Nat. 資料探勘(Data Mining)技術能在大量資料中找出有價值的隱含性資訊與知識，作為重要的決策參考依據(Kamber et al., 2012)。經由樣式判別、關聯式規則、預測，以及分群等技術的探勘分析，可解讀出具參考價值的學習資訊，例如藉由帳號登入時間、文章發表篇數等特徵，診斷出學生在學習過程中是否呈現學習倦怠，協助教師更精準掌握學生的學習動態，並且基於診斷結果進行回饋，以提升學生的學習成效具(Jong, Chan, & Wu, 2007; 黃月怡，2011）。此外，Chen 與 Chen (2009)藉由分群和模糊關聯規則，探勘出關鍵之評量特徵，進而產生即時之模糊形成性評量規則，並以模糊推論(fuzzy inference)預測學生之學習成效，進行即時回饋，以有效提升網路學習成效。Chen 等人(2014)藉由探勘學習者於閱讀標註系統之標註行為，以決策樹探勘影響閱讀焦慮之閱讀標註行為特徵，並回饋給教師作為制定降低閱讀焦慮策略的參考。此外，Laxhammar 與 Falkman(2014)的研究基於循序樣式探勘的異常檢測(Sequential Hausdorff Nearest-Neighbor Conformal Anomaly Detector, SHNN-CAD)，有效檢測出網際網路學習環境中，學生之學習路徑是否出現異常。此外，Chen 與 Chang(2014)的研究透過探勘合作問題導向學習之社會網路，了解學習者彼此之間的互動關係，並配合學生的學習進度狀況，推薦合適的學習夥伴來提升問題導向網路合作學習成效。. Ch. engchi. i n U. v. 經由上述文獻得知，資料探勘已經被廣泛運用在數位學習領域，但並非每種資料探勘方法皆具有探勘具時間順序性之資料特性。為了瞭解學習者的科學探究 10.

(19) 學習成效與學習歷程之序列間的關係，本研究採用序列探勘方法探勘高低不同學習成效學習者的學習行為序列差異，以作為教師調整教材的參考。序列探勘係由 Agrawal 和 Srikant(1995)提出，透過此一方法可以將元素、事件等資料的象徵性序列探勘出來，例如消費者購物序列、網頁點擊串流、程式執行序列及生物、科學工程、自然與社會發展等序列皆具有相當高的探勘價值(Kamber et al., 2012)。 Nkambou 等人(2011)結合序列樣式探勘與關聯式規則探勘使用者歷程記錄，提出知識發現框架(knowledge discovery framework)，藉由框架中自行定義循序演算法 (sequential algorithm) 產生關連式規則，進而釐清智慧型教學系統(Intelligent Tutoring Systems)流程領域(procedural domain)。Fortenbacher 等人(2013)藉由標準化 ETL(Extraction–Translation–Load)介面收集學生於不同學習平台之歷程，運用序列探勘技術分析與視覺化學習者的學習路徑，產生教師系統介面，幫助教師掌握與評估學生的學習歷程。Rong Gu 等人(2008)於虛擬學習環境(Virtual Learning Environments)中，基於興趣和自動檢索(Automatic Retrieval)之序列探勘結果，與用戶間交互分析，並透過心理學層面分析用戶間的興趣與互動關係，進而提出階層式交互模型(Hierarchical Interaction Model)，研究結果能廣泛應用於數位學習領域。Li 等人(2015)使用關聯式規則與序列探勘萃取出學生於智慧型手機上，數學與科學平台中的問題解決能力行為模式，進而得知大部分學生之平均問題難度，並提出根據自己的表現與努力給予適時鼓勵之演算法。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. al. er. io. sit. y. Nat. 綜合上述文獻可知，序列探勘已經被應用於數位學習領域，且有助於了解學習行為之順序性。本研究所使用的序列探勘方法，為 Fournier-Viger 等人(2008) 提出之序列樣式探勘架構（Sequential Pattern Mining Framework , SPMF）中具時間限制條件之序列探勘演算法(Mining Sequential Patterns with Time Constraints)。此一方法結合了多維度的資料探勘、時間間隔(time intervals)、K-Means 自動群聚等技術，並搭配權重，能更彈性的探勘出更多具有價值的序列樣式。Faghihi 等人(2009)使用具時間權重序列探勘演算法分析感知教學系統(Conscious Tutoring System)使用者之間的互動交流紀錄，進行使用者分類，評估與預測使用者行為，進而於適當時機提供輔助，並改善感知教學系統的效能。Fournier-Viger 等人(2009) 從使用者行為探勘出使用者完成任務之時間權重序列樣式，並將其結果組織為資料庫提升教學系統效能，研究結果證實，能有效提升使用者學習成效。FournierViger 等人 (2010) 應用時間樣式與序列探勘技術於智慧教學系統 (Intelligent Tutoring Systems)，藉由系統所記錄的學習歷程探勘學習者的問題解決行為序列，以及學習者彼此之間的交互影響行為，輔助學習者透過高成效學習者之完成任務行為序列模式，調整其自身學習步驟。從上述研究可得知，目前具時間權重之序列探勘技術已經被應用於數位學習領域，但尚未運用於探究式學習行為探勘，因此本研究藉由序列探勘搭配時間權重演算法，找尋不同學習能力者在科學探究學習歷程之差異，進而提供給教師作為日後課程調整之參考。. Ch. engchi. 11. i n U. v.

(20) 第四節. 序列分析及其應用. 目前數位學習已經日趨重要，成為教與學的發展趨勢，要如何從複雜的學習歷程資料中，分析出學習者的學習困難點，並改善課程設計，使學習者提升學習成效，已是當前越來越重要的研究議題。藉由序列分析技術分析學習者行為序列，可深入探究其行為歷程轉換的現象與可能原因，進而有效改善數位學習的策略與設計規劃。序列分析(sequential analysis)係一種可針對範圍時間內記錄之行為事件，將行為事件一時間序列編碼，並加以分析其行為轉移特性的一種統計分析方法(Quera & Bakeman, 2000)。透過行為發生時間的先後順序關係，可得一連串的序列觀察樣本，其主要目的為分析主題性的社會互動及行為，瞭解行為與行為之間的關係性(Moran, Dumas, & Symons, 1992)。序列分析可針對被觀察者的行為序列轉換與表現，推測或預測未來可能的行為活動及行為因素。Bakeman (2005)提出序列分析的七個主要步驟：(1)定義基本問題和概念；(2)從概念和問題發展行. 治政大為編碼；(3)記錄和行為代碼；(4)原始數據呈現；(5)確定觀察者可靠性；(6)描述立並過濾原始數據；(7)描述分析行為圖。 ‧ 國. 學. ‧. 近年來，序列分析技術應用在數位學習行為序列分析已經越來越普遍， Chen 與 Lin(2014)依據學習者利用數位圖書館的行為歷程，針對數位圖書館資訊架構的行為歷程進行編碼，進行序列分析後發現，數位圖書館資訊系統若經由良好的組織設計，能有效提升學習成效。Chiang 等人(2014)基於適地性擴增實境 (location-based augmented reality)引導學習者進行探究式學習活動，並將學習者的學習歷程記錄，利用量化與序列分析後，發現適地性擴增實境探究式學習能讓學習者在進行知識建構上具備更豐富的互動性。Yang 等人(2015) 以學習者於二階段評量系統前後測成績為依據，進行學習者學習行為編碼，並透過滯後序列分析 (lag sequential analysis) 技術分析其行為模式，發現二階段評量協助學習者透過與自身前次測驗之比較，可發展出更適合自己的學習方式，進而提升學習成效。由上述研究得知，序列分析技術應用在數位學習可以更進一步的檢視其教材學習序列，其研究結果可以作為教學者日後教材架構的調整依據。. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. Lin 等人(2013)利用 Facebook 支援學習者參與同步與非同步討論學習活動，採用量化內容分析與序列分析方法觀察學習者討論內容及其行為模式，結果顯示女性與較年長學習者較容易產生衍生話題。Hou(2015)依據學習者進行模擬遊戲型學習活動時的學習行為，利用分群方法(clustering)將學習者群聚為三組，並結合序列分析分法更深入了解學習者行為模式差異，結果發現具有較高心流經驗 (flow experience)的學習者在學習行為上呈現較深度的反思，研究結果可做為日後遊戲式學習系統的遊戲設計調整依據。Graf 等人(2010)以學習者於學習管理系統 (Learning Management System)中線上課程的瀏覽行為進行分析，觀察不同學習風格學習者學習行為與學習意願，並藉由序列分析方法更進一步了解不同學習風格 12.

(21) 學習者在線上課程的瀏覽行為與使用的學習策略差異。因此，本研究分別針對不同學習成效與探究能力學習者之探究模擬實驗活動行為序列進行序列分析，以了解其學習行為差異，提供日後教學者設計與調整課程設計的參考。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 13. i n U. v.

(22) 第三章. 研究方法與實驗設計. 本章分成八節，分別為第一節研究架構、第二節採用之研究方法、第三節研究對象、第四節研究工具、第五節實驗設計、第六節研究架構、第七節資料分析方法，以及第八節研究步驟。. 第一節. 研究架構. 壹、研究架構本研究的研究分別分成研究架構 A、B 與 C 三個部分。研究架構 A 係針對高低不同學習成效學習者的科學探究平台學習歷程與學習時間進行分析，如圖 31 所示；研究架構 B 係針對高低不同探究能力學習者的學習成效、科學探究平台學習歷程與學習時間進行分析，如圖 3- 2 所示；研究架構 C 係針對高低不同科學態度學習者的學習成效與學習時間進行分析，如圖 3- 3 所示。以下針對研究架構中的各變項，以及控制變項進行更詳細的說明：. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. 科學探究平台學習歷程. y. Nat. (課程節點與探究活動學習歷程). 學習時間. er. io. (整體與探究活動學習時間). n. al. sit. 學習成效(高/低). Ch. engchi. 圖 3- 1 研究架構 A. 14. i n U. v.

(23) 學習成效科學探究平台學習歷程. 探究能力(高/低). (課程節點與探究活動學習歷程). 學習時間 (整體與探究活動學習時間). 圖 3- 2 研究架構 B. 立. 政治大學習成效. 科學態度(高/低). ‧ 國. 學. 學習時間. (整體與探究活動學習時間). n. al. sit er. io 貳、研究變項. y. ‧. Nat. 圖 3- 3 研究架構 C. Ch. engchi. i n U. v. 一、學習成效高低以學習者使用具學習歷程紀錄器之科學探究平台學習後測成績平均為依據，高於平均分數者為學習成效高的學習者，低於平均分數者為學習成效低的學習者。. 二、探究能力高低本研究主要針對探究模擬實驗活動中的提出假說、進行實驗與資料分析三個部分，進行評分並將三部分成績總分平均作為分析探究能力高低的依據。. 三、科學態度高低以學習者填答科學態度量表之結果為依據，高於平均分數者為科學態度高的學習者，低於平均分數者為科學態度低的學習者。 15.

(24) 四、科學探究平台學習歷程本研究主要針對學習者於學習課程中的課程節點及探究模擬實驗中所提出的假說、進行實驗與資料分析三個構面所蒐集之學習歷程進行分析。. 五、學習時間學習時間主要分別針對學習者進行整體課程與探究模擬實驗的時間兩個部分進行分析。. 六、控制變項本實驗研究對象皆採用具學習歷程監控模組的科學探究平台進行學習，採用相同課程。. 治. 政研究方法大第二節. 立. ‧ 國. 學. 壹、前實驗設計研究法. ‧. 本研究以台北市某國中一年級兩個班級學生為研究對象，讓學生透過 CWISE 上所設計的科學探究活動進行學習，以探討高低不同學習成效、探究能力與科學態度學習者的探究式學習歷程、學習成效、整體學習時間與探究活動模擬實驗學習時間是否具有顯著差異。據此驗證基於學習歷程之序列探勘與序列分析，是否有助於幫助教師精準的診斷學生的科學探究學習問題，以作為修正其探究式課程設計之依據。. n. er. io. sit. y. Nat. al. 貳、問卷調查法. Ch. engchi. i n U. v. 學習者使用 CWISE 平台進行課程學習前，先填寫「科學態度量表」，以作為評量學習者科學態度高低之依據。. 參、訪談法為了更進一步了解學習者在使用 CWISE 平台後之學習滿意度及問題，本研究於實驗結束後輔以於半結構式訪談，針對學習者使用 CWISE 平台歷程結果進行訪談，並將此一質性分析結果與量化分析結果進行交叉驗證，使研究結果更具客觀性。. 16.

(25) 第三節. 研究對象. 本研究以合作科學探究平台 (Collaborative Web-based Inquiry Science Environment, CWISE)支援科學探究學習活動，考量研究對象的電腦素養與本研究之課程單元難度，以台北市某國中一年級兩個班級學生 59 人為研究對象。. 第四節. 研究工具. 本研究採用之研究工具包含 CWISE 平台、序列樣式探勘架構、科學態度量表及前後測，分別說明如下：. 政治大合作科學探究平台 (Collaborative Web-based Inquiry Science Environment, 立 CWISE)係修改自柏克萊的 WISE 平台，可讓教師針對科學概念學習進行學習活壹、Collaborative Web-based Inquiry Science Environment. ‧. ‧ 國. 學. 動設計、進行線上討論，以及提供管理者多種管理與編輯課程活動功能，如圖 34 所示為 CWISE 的首頁畫面。. n. al. er. io. sit. y. Nat. CWISE 平台以學生為學習主體，融入科學探究式學習活動，培養學生之基礎科學概念，鼓勵學生對於自然現象產生好奇心與積極學習態度，並運用影片、動畫等多媒體元素提升課程的互動性。透過課程設計可引導學生於學習過程中進行探索、回應問題與討論，再經由教師輔助課程學習，幫助學習者形成完整的科學概念，進而將概念活用於日常生活環境中。. Ch. engchi. i n U. v. 在教師使用介面方面，CWISE 提供課程編輯平台，如圖 3- 5 所示。教師可於該介面編輯課程內容，並利用問卷/測驗、挑戰問題、腦力激盪、反思筆記等課程模組，增加課程內容之豐富度與互動性。於學生課程操作介面上，如圖 3- 6 所示。左側框架可瀏覽課程活動項目，每個活動項目點選後即可於右側顯示課程內容，例如：利用彈跳視窗來進行反思筆記與提示、線上討論等，讓學生可透過課程互相交流，深入了解課程學習內容，並反思課程學習內容。. 17.

(26) 政治大. 圖 3- 4 CWISE 首頁. 立. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖 3- 5 CWISE 教師編輯課程介面. 18.

(27) 圖 3- 4 CWISE 課程畫面. 政治大. 本研究所採用的課程為 Hsu 等人(2015)設計與開發的探究式課程「漂浮的未來」，其課程設計係根據九年一貫國中階段自然與生活科技課程標準，融入實驗和解釋能力所設計的單元模組，漂浮的未來分為「漂浮的未來？」、「沉浮現象」與「浮力」三大課程活動，課程大綱如表 3-1 所示。在課程一開始以海平面上升等環境問題，介紹荷蘭建構漂浮屋的想法，並搭配漂浮屋構造解說影片增加課程豐富度。而臺灣大部分人口也居住在沿海都市，因此引導學習者思考物體會浮起的主要原因；當學習者注意到生活中的沉浮現象後，進一步於活動二引導學習者思考與沉浮現象有關的因素，並設計浮力探究模擬實驗，如圖 3- 7 所示。此一探究模擬實驗可讓使用者進行提出假說、模擬實驗與提出分析結果的完整探究活動，在此部分課程設計融入許多互動元素，進而提升學習者在學習過程中吸收知識的效果。在模擬實驗中，學生可以改變四個變項來進行實驗：(1)小鴨的材質(磚頭、木頭、冰雕、保麗龍與不鏽鋼)；(2)小鴨的尺寸(大、中與小)；(3)小鴨的結構(實心與空心)；(4)液體的總類(水、鹽水、汽油與水銀)，讓學習者經由實驗模擬結果來推理出正確的浮力觀念。學習者探究能力依據此浮力模擬實驗進行評分，而評分標準依據浮力課程參考並加以修改之標準，如表 3- 2 所示。此最後，引導學習者思考何為浮力？主要係藉由提問的方式帶領學習者更深入的思考與了解浮力相關知識。. 立. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 19. i n U. v.

(28) 表 3- 1 漂浮的未來課程活動步驟課程節點. 名稱. 1. 漂浮的未來？. 1.1. 未來的危機. 1.2. 海平面上升之後. 1.3. 汽車救生艇. 1.4. 為何會浮沉？. 2. 未來的危機. 2.1. 預測：與浮沉現象有關的因素. 2.2. 頁面：與浮沉現象有關的因素. 2.3. 模擬：與浮沉現象有關的因素. 科學探究活動. 2.4. 挑戰問題：浮與沉. 挑戰問題. 2.5. 挑戰任務. 3. 浮力. 3.1. 頁面：什麼是浮力？. 3.2. 你的想法. 問題. 模擬：浮體的浮力. 問題. 解釋：發生什麼事？. 問題. 模擬：沉體的浮力. 問題. 解釋：發生什麼事. 問題. 問題政治大. Nat. 問題. y. 評估浮力解釋. io. sit. 3.7. 配對問題. n. al. er. 3.6. 問題. ‧. 3.5. ‧ 國. 3.4. 影片. 學. 3.3. 立. 備註. Ch. engchi. 20. i n U. v.

(29) 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. 圖 3- 5 浮力探究模擬實驗. 21. v.

(30) 表 3- 2 探究模擬實驗評分標準. 得分 3. 2. y. Nat. 2. ‧. ‧ 國. 立. 政治大. 學. 進行實驗. 1 0 3. 說明 ‧假說完整且正確，接受假說。 -如果我改變鴨子的體積，讓鴨子密度大於液體密度，則鴨子就會下沉，接受假說。 ‧假說完整但錯誤，拒絕假說。 -如果我改變液體的質量，讓液體的質量大於鴨子的質量，則鴨子就會浮起，拒絕假說。 ‧假說完整且正確，拒絕假說。 -如果我改變鴨子的體積，讓鴨子密度大於液體密度，則鴨子就會下沉，拒絕假說。 ‧假說完整但錯誤，接受假說。 -如果我改變液體的質量，讓液體的質量大於鴨子的質量，則鴨子就會浮起，接受假說。 ‧假說不完整 ‧並無提出假說 ‧實驗操作有效控制變項並呼應假說 -假說為鴨子密度大於液體密度，則鴨子就會下沉，並於進行實驗時改變鴨子材質並控制體積與液體。 ‧實驗操作控制部分變項且無呼應假說 -假說為鴨子密度大於液體密度，則鴨子就會下沉，並於進行實驗時改變鴨子材質與體積並控制液 a體。 iv l C ‧實驗操作無呼應假說 n hengchi U ‧無進行實驗操作 ‧分析結果完全正確並呼應假說 -假說為鴨子密度大於液體密度，則鴨子就會下沉，且分析結果為鴨子密度變得比液體大，則鴨子就會下沉，因此物體的浮沉現象與物體密度與液體密度有關。 ‧分析結果部分正確並呼應假說 -假說為鴨子密度大於液體密度，則鴨子就會下沉，且分析結果為鴨子密度變得比液體大，則鴨子就會下沉，因此物體的浮沉現象與物體質量與液體密度有關。 ‧分析結果完全正確但無呼應假說. n. er. io. sit. 階段實驗假說. 分析結果. 1 0 3. 2. 22.

(31) 1. 立. 政治大. 學. ‧. ‧ 國. 0. n. al. er. io. sit. y. Nat. 貳、xAPI. -假說為鴨子質量大於液體質量，則鴨子就會下沉，且分析結果為鴨子密度變得比液體大，則鴨子就會下沉，因此物體的浮沉現象與物體密度與液體密度有關。 ‧分析結果部分正確並無呼應假說 -假說為液體的質量大於鴨子的質量，則鴨子就會下沉，且分析結果為液體的密度變得比鴨子大，則鴨子就會浮起，因此物體的浮沉現象與物體質量有關。 ‧分析結果不正確但呼應假說 -假說為液體的質量大於鴨子的質量，則鴨子就會浮起，且分析結果為液體的質量變得比鴨子大，則鴨子就會浮起，因此物體的浮沉現象與物體質量與液體質量有關。 ‧分析結果不正確且無呼應假說 -假說為鴨子的密度大於液體的密度，則鴨子就會下沉，且分析結果為液體的質量變得比鴨子大，則鴨子就會下沉，因此物體的浮沉現象與物體質量與液體質量有關。 ‧無提出分析結果. i n U. v. xAPI(Experience Application Programming Interface)為新一代之學習歷程記錄標準，彈性設計的架構可以自行定義想要紀錄的學習歷程動作，未來亦朝向提供查詢檢索、視覺化呈現與分析等工具方向發展(ADL Net, 2015)。透過 xAPI 紀錄學習歷程所產生的紀錄格式為“主詞(Actor)”、“動詞(Verb)” 和“受詞(Object)”三個部分，其中主詞(Actor)為行為動作的執行者，可以是個人或是群體，例如：Leaner；動詞(Verb)為由 Actor 所進行的動作類別，例如：answered、login；受詞(Object) 為與 Actor 互動的 Object，以 Activity 為單位，可以是指令、經驗或表現等具有描述意義的組合詞，亦可為人物或有形物體，例如：Course，如圖 3- 7 所示為 LRS 資料紀錄畫面。xAPI 使用 JSON 格式打包學習歷程紀錄資料，並可透過資料傳輸協定，將學習歷程傳送至學習記錄器(Learning Record Store, LRS)進行存放，如圖 3- 8 所示，以作為後續學習歷程分析之用。. Ch. engchi. 23.

(32) 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. 圖 3- 6 LRS 資料. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 24. i n U. v.

(33) Verb. 立. 政治大. Object. ‧. ‧ 國. 學. n. engchi. er. io. Ch. sit. y. Nat. al. Actor. i n U. v. 圖 3- 7 LRS 每筆資料之記錄形式. 25.

(34) 參、序列樣式探勘架構列樣式探勘架構(Sequential Pattern Mining Framework , SPMF)係一個使用 Java 撰寫，開放原始碼、跨平台、提供超過 55 種資料探勘演算法的軟體，也提供簡單的圖形使用介面，並且於官網提供範例說明演算法如何操作、常見問題和電子郵件(Fournier-Viger et al., 2014)。本研究採用序列樣式探勘架構中發展之具時間限制條件之序列探勘演算法 (Mining Sequential Patterns with Time Constraints)，此一演算法為 Fournier-Viger 等人(2008)提出，該演算法可搭配時間權重進行序列探勘(SPMF, 2015)。表 3- 3 為本研究所採用之序列探勘演算法的輸入資料形式。以 S1 來說，時間 0，項目 1 值為 2，項目 2 沒有標註值；時間 1，項目 3 出現；時間 2，項目 6 出現；時間 3，項目 5 出現，值為 1。. 政治大 ID 的部分可利用學生之班級、座號等資料進行編碼，進而轉換成 ID 號碼，立提供序列探勘身份分辨之用。Sequences 部分，會由 xAPI 格式記錄之“動詞(Verb)”. ‧ 國. 學. 進行編碼後使用；項目中的標註值為權重，會隨著探勘需求不同進行調整。. ID. Sequences. S1 S2 S3 S4. (0, 1(2) 2), (1, 3), (2, 6), (3, 5(1)) (0, 1(2) 2), (1, 4(8)), (2, 3), (3, 5(2) 6 7) (0, 1(3) 2), (1, 4(7)), (2, 3), (3, 5(4)) (0, 1(3) 2), (1, 4(6)), (2, 5(5)), (3, 6 7). n. al. er. io. sit. Nat. y. ‧. 表 3- 3 序列探勘演算法輸入資料 (SPMF, 2015). Ch. engchi. i n U. v. 表 3- 4 為表 3- 3 設定小支持度 50%之序列探勘結果，合計可以找到 56 條序列探勘樣式。項目 1 於序列 S1、S2、S3 和 S4 分別為值 2、2、3 和 3，此演算法使用 K-Means 來找群聚集群，可以找到兩個集群，{2,2}和{3,3}。我們可以看到同樣為項目 1，在 P5，項目 1 值為(average:3 min: 3 max: 3)；而在 P6，項目 1 值為(average:2 min: 2 max: 2)。在此展現群聚特性，同一項目由於標註數值不同，而將相似值群聚。. 26.

(35) 表 3- 4 序列探勘結果(SPMF, 2015) ID. Sequential Patterns. Support. P1. (0, 3). 75%. P2. (0, 5 (average: 3 min:1 max:5)). 100 %. P3. (0, 6). 75 %. P4. (0, 3), (1, 6). 50 %. P5. (0, 1 (average: 3 min: 3 max: 3) 2), (1 4 (average: 6.5 min: 6 max: 7)). 50 %. P6. (0, 1 ((average: 2 min: 2 max: 2) 2), (3, 5 (average: 3 min: 1 max: 5)). 50 %. .... .... .... 肆、科學態度量表. 立. 政治大. ‧ 國. ‧ y. Nat. 伍、前後測. 學. 本研究所採用的是莊嘉坤（1995）編制的科學態度量表，分為對科學的態度與對學習科學的態度兩個向度，每個向度 7 題，共 14 題，採用李克特 4 點量表，兩個向度信度分別為 0.77 與 0.70。. sit. n. al. er. io. 採用臺灣師範大學、政治大學與高雄師範大學團隊執行的科技部整合型計畫「探討內嵌多層次評量的科技導入探究式學習環境之影響面向」所設計測驗題作為前後測題目，共 3 個題組，分別為 2 個選擇題與 5 個簡答題. Ch. engchi. 第五節. i n U. v. 系統架構. 本研究在所使用的 CWISE 平台上嵌入 xAPI 學習歷程監控模組，並連結 LRS 歷程資料庫，以完整記錄學習者的學習歷程序列資料。. 27.

(36) 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學 y. sit. Nat. 圖 3- 8 系統架構圖. n. al. er. io. 圖 3- 10 為本研究擬發展之具學習歷程紀錄與序列探勘之 CWISE 平台系統架構圖。首先，學生使用課程學習系統介面登入平台開始課程學習，當學生使用課程學習系統介面點選課程後，CWISE 平台會從課程資料庫中查詢並顯示相對應之學習課程，並將學生於課程學習系統介面之操作歷程，例如：系統問題之回答、模擬實驗之結果等，傳送至 CWISE 平台之學習歷程資料庫，同時也藉由 xAPI 學習歷程監控模組傳送學習歷程資料 LRS 歷程資料庫存放，以利後續序列探勘模組進行分析之用。. Ch. engchi. i n U. v. 學習歷程資料庫與 LRS 歷程資料庫最大的不同在於，學習歷程資料庫所紀錄之資料，僅記錄 CWISE 平台原先設計儲存之一般學習歷程資料，並未針對日後序列探勘模組所需要之包括主詞、動詞與受詞之序列行為樣式進行記錄與儲存。而經由 xAPI 學習歷程監控模組傳送之資料，係針對有價值之科學探究行為所定義動詞與學習物件所記錄之學習歷程序列資料，並以 LRS 歷程資料庫所儲存資料作為本研究資料分析之依據。. 28.

(37) 第六節. 實驗流程. 本研究規劃之實驗流程如圖 3- 11 所示：. 國中一年級學生第一部分. 實驗說明. 10 分鐘. 政治大. 填寫科學態度量表. 學. 前測. 15 分鐘. ‧ 35 分鐘. n. al. er. io. sit. y. 進行 CWISE 課程. Nat. 第二部分. ‧ 國. 立. 15 分鐘. Ch. 後測. engchi. i n U. v. 15 分鐘. 圖 3- 9 實驗流程. 一、第一部分於學習活動開始前，針對學習者進行實驗說明，讓學生瞭解本研究進行教學實驗的目的與流程，接著進行科學態度檢測。. 二、第二部分先進行前測，接著讓學習者皆使用 CWISE 平台進行學習，並於課程學習完成後進行後測。. 29.

(38) 第七節. 資料分析方法. 本研究採科學態度量表與學習成效試題蒐集資料，並使用 SPSS 統計軟體、序列探勘與序列分析方法進行資料分析，以下針對本研究研究問題採用之資料分析方法進行說明：. 壹、統計分析一、於 CWISE 科學探究平台，使用成對樣本 t 檢定分析學習者前後測成績是否具有顯著差異。. 政治大. 二、於 CWISE 科學探究平台，使用獨立樣本 t 檢定分析高低不同學習成效、探究能力與科學態度學習者的探究式學習歷程、學習成效、整體學習時間與探究模擬實驗活動學習時間是否具有顯著差異。. 立. ‧ 國. 學. al. er. io. sit. y. Nat. 貳、歷程分析. ‧. 三、於 CWISE 科學探究平台，使用皮爾森基差相關分析學習者的探究能力、學習成效、科學態度、整體學習時間與探究模擬實驗活動學習時間彼此之間是否具有顯著關聯。. n. 高低不同學習成效、探究能力學習者，在使用 CWISE 科學探究平台學習時，其課程節點與探究模擬實驗學習歷程是否具有明顯的行為轉移與差異。. Ch. engchi. 30. i n U. v.

(39) 第八節. 研究步驟. 本研究之研究步驟如圖 3- 12 所示，說明如下： 1.. 確定研究主題. 2.. 確定研究目的與問題. 3.. 研究規劃與設計. 4.. 蒐集相關文獻. 5.. 進行文獻探討. 6.. 徵求研究對象. 7.. 進行教學實驗. 8.. 整理研究數據與資料. 9.. 歸納結論與建議. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. al. er. io. sit. y. Nat. 10. 完成論文撰寫. Ch. engchi. 31. i n U. v.

(40) 文獻蒐集與探討. 資料準備階段. 擬定研究方向與主題. 訂定研究目的與問題. 研究規劃與設計. 進行實驗. ‧. ‧ 國. 立. 前測治政大. 後測. sit. io. 文獻a l 比對與探討. y. Nat. er. 資料整理與分析. n. 資料分析階段. 學. 資料處理階段. Ch. engchi. i n U. v. 研究結果與建議. 論文撰寫. 圖 3- 10 研究步驟. 32.

(41) 第四章. 實驗結果分析. 本章說明本研究在合作科學探究平台 (Collaborative Web-based Inquiry Science Environment, CWISE)上進行實際教學實驗，所蒐集數據之統計分析及學習歷程分析結果。. 第一節. 整體學習者之學習成效分析. 本研究透過 xAPI 學習歷程監控模組紀錄學習者使用 CWISE 平台之所有學習歷程，學習課程時間約為 35 分鐘。因部分學習者在後測填答不全或無效，為避免影響實驗結果將部分研究樣本剃除，最後本研究剃除無效樣本 11 名，以有效樣本 48 名進行統計分析。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. 本研究以前後測成績作為分析依據，透過成對樣本 t 檢定，分析所有學習者前後測成績是否具有顯著差異，結果如表 4- 1 所示。結果顯示學習者前後測成績具有顯著差異(t=-3.567, p=.001<.05)，且前測成績平均為 3.59 分，後測成績平均為 4.32 分，後測成績高於前測成績，顯示學習者使用漂浮的未來課程進行科學探究學習後，具有良好的學習成效。. Nat. 後測. 4.3188. 第二節. sit. t. 自由度. 顯著性(雙尾). er. 3.5896. 標準差. a1.78912 iv l C -3.567 47 n 1.84375h e ngchi U. n. 前測. io. 平均數. y. 表 4- 1 所有學習者學習前後測成績成對樣本 t 檢定結果. .001. 不同變項組別學習者之學習成效差異分析. 本研究將學習者依據高/低學習成效、高/低探究能力、高/低科學態度、高/低整體學習時間、高/低探究模擬實驗活動學習時間，以及高/低其他課程學習時間分成不同組別進行分析。. 壹、高低不同探究能力學習者之學習成效差異分析依據探究活動提出之假說，實驗三個不同階段分別進行評分，並將其三階段成績進行加總，將其高於及低於總平均值者區分為探究能力高低組學習者，其學 33.

(42) 習前後測成績敘述統計結果如表 4- 2 所示。表 4- 2 高/低探究能力學習者之學習前後測成績敘述統計結果前測學習後測. 後測. 組別. 人數. 平均數. 標準差. 平均數. 標準差. 高. 20. 4.415. 1.5819. 5.180. 1.6779. 低. 28. 3.000. 1.7164. 3.704. 1.7304. 本研究採用獨立樣本 t 檢定分析高低不同探究能力學習者之學習成效是否具有顯著差異。前測結果如表 4- 3 所示，結果顯示高低探究能力學習者之前測達顯著水準(t=2.908, p=.006<.05) ，因此無法繼續進行學習成效獨立 t 檢定。. 政平均數治標準差大. 表 4- 3 高/低探究能力學習者前測獨立樣本 t 檢定結果探究能力前測. 高. 立20. ‧ 國. 28. 4.415. 1.5819. 3.000. 1.7164. t. 顯著性(雙尾). 2.908. .006. 學. 低. 個數. ‧. 本研究亦採用共變數分析來檢測高低探究能力學習者之學習成效是否具有顯著差異，在進行共變數分析前，須先進行組內組內迴歸同質性檢定，結果顯示學習前測(F=0.95, p=.759>.05)未達顯著水準，通過組內迴歸係數同質性考驗，可以繼續進行共變數分析。結果如表 4- 4 所示，顯示學習成效後測(F=1.664, p=.204>.05)不具顯著差異。. er. io. sit. y. Nat. al. n. 表 4- 4 高/低探究能力學習者學習成效共變數分析結果變異來源共變量 (學習前測) 對比誤差. 平方和. Ch. 自由度. 55.998. 1. 2.935 79.366. 1 45. 平均平方和. engchi. i n F U. v. 顯著性. 55.998. 31.486. .000. 2.935 1.764. 1.664. .204. 貳、高低不同科學態度學習者之學習成效差異分析依據莊嘉坤（1995）編制的科學態度量表進行科學探度檢測，根據其檢測成績，將學習者依平均值區分為科學態度高與科學態度低兩組不同學習者，其學習前後測成績敘述統計結果如表 4- 5 所示。. 34.

(43) 表 4- 5 高/低科學態度學習者之學習前後測成績敘述統計結果前測科學態度. 後測. 組別. 人數. 平均數. 標準差. 平均數. 標準差. 高. 23. 3.774. 1.6606. 4.704. 1.8374. 低. 25. 3.420. 1.9179. 3.964. 1.8136. 本研究採用獨立樣本 t 檢定，分析高低不同科學態度學習者之學習成效是否具有顯著差異。前測結果如表 4- 6 所示，結果顯示高低不同科學態度學習者之前測不具有顯著差異(t=.681, p=.499>.05)。學習成效後測結果如表 4- 7 所示，結果顯示高低不同科學態度學習者之學習成效不具有顯著差異(t=1.403, p=.355>.05)。表 4- 6 高/低科學態度學習者前測獨立樣本 t 檢定結果前測. 科學態度. 個數. 高. 23. 立25. 低. 治標準差政平均數大 3.774 1.6606 3.420. 1.9179. t. 顯著性(雙尾). .681. .499. ‧ 國. 學. 表 4- 7 高/低科學態度學習者學習成效獨立樣本 t 檢定結果標準差. 高. 23. 4.7043. 1.83736. 25. 3.9640. 1.81358. 顯著性(雙尾). 1.403. .355. io. sit. 低. t. y. 平均數. Nat. 個數. ‧. 學習成效. 科學態度. n. al. er. 本研究亦採用共變數分析來檢測高低不同科學態度學習者之學習成效是否具有顯著差異，在進行共變數分析前，須先進行組內組內迴歸同質性檢定，結果顯示學習前測(F=.459, p=.502>.05)未達顯著水準，通過組內迴歸係數同質性考驗，可以繼續進行共變數分析，共變數分析結果如表 4- 8 所示。結果顯示學習成效 (F=1.621, p=.209>.05)不具顯著差異。. Ch. engchi. i n U. v. 表 4- 8 高/低科學態度學習者學習成效共變數分析結果變異來源共變量 (學習前測) 對比誤差. 平方和. 自由度. 平均平方和. F. 顯著性. 73.768. 1. 73.768. 41.788. .000. 2.862 79.439. 1 45. 2.862 1.765. 1.621. .209. 35.

(44) 第三節. 不同組別學習者之學習時間差異分析. 壹、高低不同學習成效學習者之學習時間差異分析本研究採用獨立樣本 t 檢定分析高低不同學習成效學習者之學習時間是否具有顯著差異，結果如表 4- 9 所示。結果顯示高低不同學習成效學習者之學習者學習時間具有顯著差異(t=3.068, p=.004<.05)，並且高學習成效學習者學習時間平均為 1296.51 秒，低學習成效學習者學習時間平均為 937.33 秒，顯示高學習成效學習者在學習時間上顯著高於低學習成效學習者。表 4- 9 高/低學習成效學習者學習時間獨立樣本 t 檢定結果個數. 高. 25. 低. 立 23. 平均數. 標準差治政 419.345大 1296.51 937.33 391.891. t. 顯著性(雙尾). 3.068. .004. 學. ‧ 國. 學習時間. 學習成效. 貳、高低不同探究能力學習者之學習時間差異分析. ‧. 本研究採用獨立樣本 t 檢定分析高低不同探究能力學習者之學習時間是否具有顯著差異，結果如表 4- 10 所示。結果顯示高低不同探究能力學習者之學習時間具有顯著差異(t=2.148, p=.037<.05)，並且高探究能力學習者學習時間平均為 1264.97 秒，低探究能力學習者學習時間平均為 998.34 秒，顯示高探究能力學習者在學習時間上顯著高於低探究能力學習者。. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. i n U. v. 表 4- 10 高/低探究能力學習者學習時間獨立樣本 t 檢定結果學習時間. e n g c標準差 hi. 探究能力. 個數. 平均數. 高. 20. 1264.97. 460.128. 低. 28. 998.34. 396.652. t. 顯著性(雙尾). 2.148. .037. 參、高低不同科學態度學習者之學習時間差異分析本研究採用獨立樣本 t 檢定分析高低不同科學態度學習者之學習時間是否具有顯著差異，結果如表 4- 11 所示。結果顯示高低不同科學態度學習者之學習時間不具有顯著差異(t=.078, p=.938>.05)。. 36.