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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:魏巧柔
研究生(外文):WEI,CHIAO-LOU
論文名稱:幼兒動作順序電腦化評量工具的效度
論文名稱(外文):The validity of the Computerized Assessment tool of Motor Sequence for the Children
指導教授:郭伯臣郭伯臣引用關係林巾凱林巾凱引用關係
指導教授(外文):KUO, BOR-CHENLIN, CHIN- KAI
口試委員:郭伯臣林巾凱曾建銘
口試委員(外文):KUO, BOR-CHENLIN, CHIN- KAICHENG, CHIEN-MING
口試日期:2017-06-16
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺中教育大學
系所名稱:教育資訊與測驗統計研究所碩士在職專班
學門:教育學門
學類:教育測驗評量學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2017
畢業學年度:105
語文別:中文
論文頁數:210
中文關鍵詞:Kinect體感器類神經網路電腦化評量工具動作順序
外文關鍵詞:Kinectartificial neural networkcomputer assessmentmotor sequence
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本研究根據感覺統合理論提及的動作計畫包含動作起始、執行順序與結束,主要針對動作順序進行施測,探討幼兒連續動作表現,施測內容共有10個連續動作每個動作包含2-4個小動作,共有30個小動作。立意抽樣臺中市4歲至6歲之學齡前幼兒,共計228位有效樣本,其中包含男生101位及女生127位,4歲幼兒26位、5歲幼兒68位及6歲幼兒134位。使用Kinect體感器從正面拍攝受試者,擷取受試者骨架節點,以計算受試者在時間內21個骨架關節點座標的最大值、最小值、平均數與標準差,再使用類神經網路分析,比對神經網路判讀與專家判分結果之正確率與Kappa值。研究結果如下:
一、不同性別受試者於「動作正確性」、「動作次數」、「動作順序」的表現結果分別有4個動作、1個動作、3個動作表現達顯著差異,顯示結果為女生優於男生,其他動作表現未達顯著差異,顯示結果為不同性別受試者表現相當。
二、不同年齡受試者於「動作正確性」、「動作次數」、「動作順序」的表現結果分別有18個動作、13個動作、21個動作表現達顯著差異,顯示結果不同年齡受試者表現有所不同,其他動作表現未達顯著差異,顯示結果為不同年齡受試者表現相當。
三、類神經網路分析結果顯示,本研究中所使用的幼兒動作順序電腦化評量工具與專家判分結果正確率與Kappa值達一致性,同時顯示此幼兒動作順序電腦化評量工具具有良好的效度。

The research is based on Motor Planning of Sensory Integration Theory includes motor initiation, motor sequence and motor ending. The main topic of this research was to explore the motor sequence of motor planning. The test includes ten actions with 2-4 motor sequences. There are 30 small actions in total. And there are 228 participants in this study, including 101 boys and 127 girls. The subjects are 26 four-year-old participants, 68 five-year-old participants and 134 six-year-old participants who are from Taichung City. Skeleton node Kinect was used to film in front of the subjects to calculate maximum, minimum, average and standard error. This study used the method of artificial neural network. In order to get the correct rate from the result, I cross match analysis of artificial neural network and the results from the specialist. The analysis results are as follows:
1.The different genders have effect on the motor accuracy, motor frequency and motor sequence. There were significant differences from the results of motor accuracy, motor frequency and motor sequence from sets of 4 actions, 1 action and 2 actions. The results showed that the girls did better than the boys. However, there was no significant difference from other motor performances. The results showed that boys and girls had the same performance.
2.The fator of age has effect on the motor accuracy, motor frequency and motor sequence. There were significant differences from the results of motor accuracy, motor frequency and motor sequence from sets of 18 actions, 13 actions and 21 actions. However, there was no significant difference from other motor performances. The results showed that all ages had the same performance.
3.From the analysis of artificial neural network, the results showed that motor sequence computer assessment and experts’ research reach the consistency which is as same as Keppa coefficients. It revealed that the motor sequence computer assessment contain good validity.

摘要......................................I
Abstract......................................II
目錄.....................................................IV
表目錄...................................................VI
圖目錄.................................................XIII
第一章 緒論...............................................1
第一節 研究動機............................................1
第二節 研究目的............................................3
第三節 名詞解釋............................................3

第二章 文獻探討............................................5
第一節 感覺統合理論與動作順序...............................5
第二節 感覺統合電腦化評量工具..............................12
第三節 Kinect原理與應用...................................17
第四節 類神經網路原理與應用................................21

第三章 研究方法...........................................25
第一節 研究架構...........................................25
第二節 研究流程...........................................25
第三節 研究對象...........................................27
第四節 研究工具...........................................31
第五節 資料分析...........................................79

第四章 研究結果...........................................81
第一節 幼兒動作順序電腦化評量工具於第1個連續動作之診斷結果....81
第二節 幼兒動作順序電腦化評量工具於第2個連續動作之診斷結果....87
第三節 幼兒動作順序電腦化評量工具於第3個連續動作之診斷結果....94
第四節 幼兒動作順序電腦化評量工具於第4個連續動作之診斷結果...100
第五節 幼兒動作順序電腦化評量工具於第5個連續動作之診斷結果...109
第六節 幼兒動作順序電腦化評量工具於第6個連續動作之診斷結果...116
第七節 幼兒動作順序電腦化評量工具於第7個連續動作之診斷結果...124
第八節 幼兒動作順序電腦化評量工具於第8個連續動作之診斷結果...133
第九節 幼兒動作順序電腦化評量工具於第9個連續動作之診斷結果...145
第十節 幼兒動作順序電腦化評量工具於第10個連續動作之診斷結果..158

第五章 結論與建議........................................173
第一節 結論..............................................173
第二節 建議..............................................182

參考文獻.................................................185
中文部分.................................................185
英文部分.................................................188

一、中文部分
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李天傑(2017)。以倒傳遞類神經網路演算法預測電力消費量-以台灣地區為例(未出版之碩士論文)。國立中正大學,嘉義縣。
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邱于寧(2016)。利用多個兩層的Kinects做人體全身立體建構(未出版之碩士論文)。國立交通大學,新竹市。
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陳譽友(2016)。利用Kinect感知器實現駕駛者臉部辨識(未出版之碩士論文)。國立彰化師範大學,彰化縣。
陳少宇(2017)。帕金森氏症之居家復健Kinect訓練系統開發(未出版之碩士論文)。國立成功大學,臺南市。
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鄭伊婷(2016)。以Kinect發展姿勢動作臨床觀察電腦化評量工具(未出版之碩士論文)。國立臺中教育大學,臺中市。
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二、英文部分
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