臺灣博碩士論文加值系統

數位學習是未來的發展趨勢，也是寬頻網路應用的一大重點。然而就現行的E-Learning學習平台而言，由於著重於新的資訊科技的應用，以及缺乏有效的學習驗證機制和學習歷程回饋的設計，使得大多數學習平台無法提供個人化的適應性學習，進而提供符合學習者個人特質與能力的學習歷程，以致於無法提供線上學習的品質保證(Quality of E-Learning)，因此本研究將以結合學習理論為出發點，強調個人化與自由化學習為依歸，建構出適應性的學習環境平台。
本研究將提出一個適應化的個人化學習系統（Adaptive & Personalized e-Learning System，APeLs），它將針對學習者的能力或興趣提供合適的學習內容，透過並透過追蹤學習者的學習曲線來動態調整其學習路徑，提供動態的學習過程。

Although e-learning cannot completely substitute for the traditional learning approach, it is superior in its independence, convenience, adaptation and personalization. A new metric — QoL (Quality of Learning) is recommended for e-learning systems to evaluate the learning process. This paper proposes an Adaptive & Personalized e-Learning System (APeLS) that provides dynamic learning content and an adaptive learning process for learners to enhance the quality of learning. According to feedback from the learner, the proposed APeLS is capable of self-adjusting and self-reorganizing the learning components and paths to adapt to each user’s learning interest, ability and behavior. This adaptation and reconfiguration are produced according to the user’s QoL and a dynamic referred ideal learn curve. To provide guaranteed QoL, the proposed APeLS attempts to revise each user’s learning curve to match the referred ideal learning curve. A prototype system is implemented and the collected results are excellent.

中文摘要 i
英文摘要 ii
誌謝 iii
目錄 iv
表目錄 vi
圖目錄 vii
第一章 緒論 1
1.1 研究動機與目的 1
1.2 研究背景 3
1.3 研究方法與系統描述 3
1.4 論文架構 6
第二章 文獻探討 8
2.1 適應性學習與相關研究 8
2.2 線上學習與學習理論的關係 10
2.3 學習路徑與相關研究 16
2.4 現代測驗理論與應用 17
第三章 適應性個人化學習平台系統架構 19
3.1 系統架構 19
3.2 系統模型 24
3.3 最佳學習路徑 26
3.4 學習品質 28
3.5 適應性調整的分析 33
第四章 實驗部分 35
4.1 教學系統規劃與設計 35
4.2 實驗參數 37
4.3 學習品質的驗證 38
第五章 結論 43
5.1 研究貢獻 43
5.3 研究建議及未來研究方向 44
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