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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:卓宜蔚
研究生(外文):CHO, I-WEI
論文名稱:以TAM探討國小學習障礙學童使用Deepfake技術整合數位學習之意向
論文名稱(外文):Applying Technology Acceptance Model to Explore the Intention of Using Deepfake-based Digital Learning for Elementary Students with Learning Disabilities
指導教授:陳宗義陳宗義引用關係
指導教授(外文):CHEN, TSUNG-YI
口試委員:王昌斌陳垂呈
口試日期:2021-06-05
學位類別:碩士
校院名稱:南華大學
系所名稱:資訊管理學系
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2021
畢業學年度:109
語文別:中文
論文頁數:79
中文關鍵詞:科技接受模式深偽技術數位學習學習障礙
外文關鍵詞:Technology acceptance modeldeepfakedigital learninglearning disabilities
相關次數:
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  在108課綱強調「素養導向」學習以及新冠肺炎疫情爆發影響下,學生使用數位學習平臺「自主學習」的能力,顯得格外的重要。而學習障礙學生普遍因為「習得無助感」造成學習動機低落,缺乏「自主學習」的能力。因此,本研究以科技接受模式為架構,學生的資訊背景能力為外部變項,來探討國小學習障礙學童使用深偽(deepfake)技術整合應用於數位學習之意向。本研究採敘述性分析、單因子變異數分析、Scheffe事後分析、及迴歸分析等方法來進行分析。研究分析發現:學習障礙學生使用深偽技術整合於數位學習之使用意願會受到「知覺易用性」、「知覺有用性」及「知覺趣味性」正向的影響。本研究所得之細部結果將能提供教育單位及數位教材開發商,針對學習障礙之學生,於未來設計研發數位新型態的教學策略及數位學習平臺之參考。更期許未來以深偽技術為基的數位學習平臺能有效支援特教老師的教學活動,以改善目前學習障礙學生,普遍學習動機低落的現象,增進學生「自主學習」的能力。
  Literacy-oriented learning emphasized by the 2019 Curriculum Guidelines and the outbreak of the COVID-19 pandemic have rendered students’ ability to apply digital learning platforms for autonomous learning particularly crucial. Because of learned helplessness, students with learning disabilities generally have low learning motivation and lack autonomous learning ability. Using the technology acceptance model as the framework and information background of students as the external variable, this study explored the intention of elementary schoolchildren with learning disabilities to use Deepfake for digital learning. Statistical methods adopted in this study were descriptive analysis, one-way analysis of variance, Scheffe’s post hoc test, and regression analysis. This study revealed that the intention of elementary schoolchildren with learning disabilities to use Deepfake for digital learning was positively affected by perceived ease-of-use, perceived usefulness, and perceived playfulness. The findings of this study may serve as references for educational institutions and software developers to design and develop innovative digital teaching strategies and digital learning platforms for students with learning disabilities. In the future, Deepfake-based digital learning platforms may effectively support special education teaching activities, improve the learning motivation, which is generally low, among students with learning disabilities, and enhance their autonomous learning ability.
碩士論文著作財產權同意書 Ⅰ
論文指導教授推薦函 Ⅱ
誌謝 Ⅲ
摘要 Ⅳ
ABSTRACT Ⅴ
目錄 Ⅶ
圖目錄 IX
表目錄 Ⅹ
第一章 緒論 1
第一節 研究背景 1
第二節 研究動機與目的 3
第三節 研究限制與困難 5
第四節 研究流程與步驟 5
第二章 文獻探討 8
第一節 科技接受模式 8
第二節 Deepfake技術 13
第三節 數位學習 16
第四節 學習障礙 21
第三章 研究方法 29
第一節 研究架構與假設 29
第二節 研究對象 31
第三節 研究工具 32
第四節 資料分析與統計方法 37
第四章 資料分析與結果 40
第一節 基本資料分析 40
第二節 構面敘述統計分析 42
第三節 信度分析 46
第四節 相關分析 49
第五節 研究假說檢定分析 51
第五章 結論與建議 63
第一節 研究結論 64
第二節 研究建議 65
參考文獻 68
一、中文文獻 68
二、西文文獻 72
三、網路資源 74
附錄 77
圖目錄
圖1-1 研究流程圖 6
圖2-1 理性行為理論架構圖 9
圖2-2 科技接受模式架構圖 10
圖2-3 Deepfake轉換過程 14
圖2-4 Deepfake生成機制 15
圖3-1 研究架構 30
表目錄
表2-1 TAM模式探討數位學習相關之研究 19
表2-2 學習障礙行為特徵 26
表2-3 電腦輔助教學應用於特殊教育相關研究 27
表3-1 分層抽樣比例表 31
表3-2 TAM相關因素之問項 32
表3-3 學生資訊背景能力信度分析 34
表3-4 知覺易用性信度分析 35
表3-5 知覺有用性信度分析 35
表3-6 知覺趣味性信度分析 36
表3-7 使用意願信度分析 36
表3-8 區間效度分析表 37
表4-1 基本資料變項次數分配及百分比 41
表4-2 學生資訊背景能力敘述統計分析 42
表4-3 知覺易用性敘述統計分析 43
表4-4 知覺有用性敘述統計分析 44
表4-5 知覺趣味性敘述統計分析 45
表4-6 使用意願敘述統計分析 45
表4-7 學生資訊背景能力信度分析 46
表4-8 知覺易用性信度分析 47
表4-9 知覺有用性信度分析 47
表4-10 知覺趣味性信度分析 48
表4-11 使用意願信度分析 49
表4-12 各變數相關分析 50
表4-13 性別對各變數之差異分析 51
表4-14 服務年資對各變數之差異分析 52
表4-15 任教類別對各變數之差異分析 53
表4-16 教育程度對各變數之差異分析 54
表4-17 學校規模對各變數之差異分析 56
表4-18 各變數迴歸分析總表 57
表4-19 學生資訊背景能力對知覺易用性之迴歸分析 57
表4-20 學生資訊背景能力對知覺有用性之迴歸分析 58
表4-21 學生資訊背景能力對知覺趣味性之迴歸分析 59
表4-22 知覺易用性對知覺有用性之迴歸分析 59
表4-23 知覺趣味性對知覺有用性之迴歸分析 60
表4-24 知覺易用性對使用意願之迴歸分析 61
表4-25 知覺有用性對使用意願之迴歸分析 61
表4-26 知覺趣味性對使用意願之迴歸分析 62
表5-1 研究假設驗證結果 63
一、中文文獻
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二、西文文獻
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11.賓靜蓀(2020)。專訪教育部資科司司長郭伯臣-自主學習是數位時代最關鍵能力。親子天下112期,2020年5月8日。2020年7月24日取自https://flipedu.parenting.com.tw/article/5863 。
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13.蔡尚勳(2020)。疫情後5大數位教育趨勢-科技引領教育未來。2020年12月21日。2021年03月30日取自https://money.udn.com/money/story/10860/5111292 。
14.蔣曜宇(2020)。Deepfake大解密!「換臉」技術更簡單,到底怎麼辦到的。2020年4月15日。2020年11月7日取自https://www.bnext.com.tw/article/57308/deepfake-autoencoder-gan 。
15.騰訊研究院(2019)。人工智慧時代下的「煩惱」:探討「深度偽造」風險及對策。2019年7月5日。2020年11月1日取自https://kknews.cc/tech/mlyop8p.html 。
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