臺灣博碩士論文加值系統

隨著數位學習的發展與成熟，學習者與教學者不再受限於傳統面對面之授課方式，打破固定時間、地點的限制。學習者可隨時隨地透過網路進行互動教學，並可依自己的學習環境及狀態彈性地調整自己的學習進度；教學者亦可視學習者的情況調整其教學進度，充分發揮有如一對一教學的實體效果。但是以傳統教學環境的觀點來看，「教學」其實不是只有單純的知識傳遞與授予而已，它還包含了「情感的表達」與「對自我的認知」這個層面，換句話說，就是對於自我人格特質的發現與瞭解。釵h學者也認為，學習者的人格特質對於他們學習成效的影響是很大的。因此我們借助數位學習的優勢與優點設計了一個自動分類方法，透過學習歷程指標所轉換出的學習行為特徵值，再根據已被熱烈討論與廣泛應用於教育上的思考風格與學習風格為分類，引入支撐向量機完成自動分類；輔助教師了解學習者的人格特質，也為學習者省去繁複心理測驗的時間。

With E-learning''s development and maturity advances, learners and teachers are no longer restricted to traditional face-to-face teaching method, breaking fixed time and place restrictions. Learners can achieve interactive learning through the Internet anywhere, and adjust their learning process based on their learning environment and learning state. Teachers can adjust the teaching process and adequately bring adequately one-on-one teaching method into full play according to learner''s status. In the traditional teaching environment point of view, Teaching is not only transfer knowledge but also contain Emotional Expression and Self-awareness. Many scholars think that personality traits are important for leaner''s learning effectiveness. With Portfolio transfer to the feature value, base on thinking style and learning style, and import SVM to accomplish automatic classification, therefore, we design automatic classification through the advantage of E-learning. Consequently, it could help teacher to understand personality traits of learner, and also save time to finish the Psychological tests for leaner.

第一章 緒論 1
1.1研究背景與動機 1
1.2研究目的 2
1.3論文架構 2
1.4成果與貢獻 3
第二章 理論基礎與文獻探討 4
2.1 學習歷程檔案相關研究 4
2.1.1 學習歷程檔案源起與定義 4
2.1.2 學習歷程檔案的觀察指標 6
2.1.3 學習歷程如何應用於數位學習 7
2.2 教育心理學：思考風格與學習風格 8
2.2.1 思考風格 8
2.2.2學習風格 11
2.2.3思考風格與學習風格如何應用於數位學習 13
2.4 支撐向量機 ( SVM ) 15
2.4.1 VC維與結構風險最小化 16
2.4.2 超平面 18
2.4.3 線性支撐向量機 (linear SVM) 20
2.4.4 非線性支撐向量機 (non-linear SVM) 22
第三章 研究架構與方法 24
3.1研究方法的流程 24
3.1.1資料收集階段 27
3.1.2 訓練階段 35
3.1.3 SVM預測階段 37
第四章 研究結果分析與討論 39
4.1 系統架構 39
4.1.1 心理測驗模組 39
4.1.2 學習歷程模組 39
4.1.3 資料轉換模組 40
4.1.4 支撐向量機模組 40
4.2 自動分類系統之應用與實例分析 40
4.2.1 分析對象 41
4.2.2 數據分析與討論 43
第五章 結論及後續研究方向 46
5.1結論 46
5.2後續研究方向 46
5.2.1增加訓練樣本的人數 47
5.2.2增加更多的學習歷程觀察指標 47
5.2.3提供教師每個分類的詳細資訊 47

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