臺灣博碩士論文加值系統

戰鬥機除了是國家的武器裝備，也是重要的資產，因為戰鬥機的機身及相關裝備、器材造價非常高，所以無論是駕駛飛機的飛行員或是維修飛機的地勤人員，在實際接觸到飛機前，均要完成相關的訓練才能駕駛飛機及維修飛機，故其相關的訓練就顯得非常重要。然而，國軍面臨著多次的軍事組織調整，人員編制精簡縮編，在人員訓練上往往無法做到1對1的教學，亦無法確認所有人員均能知悉程序中應注意的事項。反觀美國軍方則早已導入對話式機器人（AutoTutor）作為數位教材，運用於軍事訓練上，藉以提升訓練成效。因此，本研究採用市面普及的即時通訊軟體LINE，做為對話式機器人數位教材建置的平台，並以飛機發動機模組分解程序結合動態評量方式設計教材腳本，接著對國軍實際從事飛機修護的人員進行施測。研究主要在探討的是建置具有人工智慧的對話式機器人數位教材，在提升國軍飛機修護訓練成效的實際效益。
為了驗證建置對話式機器人數位教材的使用成效，本研究之實驗設計採實驗組及對照組，實驗組又分一般動態評量對話式及強化式動態評量對話式機器人兩組，三組採樣人數各20人，人員均為飛機修護單位的成員，惟具有不同年齡層、不同教育程度及不同畢業科系的背景。採用配對t檢定對前測和後測平均分進行差異分析，三組人員的學習成績均有顯著改善。另外，共變數分析結果表明三組之間存在顯著差異。一般動態評量對話式機器人訓練在人員表現提升方面比傳統講師教學有效，強化式動態評量對話式機器人訓練又比一般動態評量對話式機器人訓練更有效。藉此，本研究可得到導入人工智慧對話式機器人教學，對於國軍飛機修護可提升訓練成效之結論。

Fighter jets are a critical national asset. Because of the high cost of their manufacture, both pilots and maintenance personnel must complete intensive training before coming into contact with a jet. Due to gradual military downsizing, one-on-one training is often impracticable, and the level of familiarization with procedures among personnel is difficult to measure. The US military introduced a chatbot as part of its digital training material to enhance training effectiveness and avoid equipment damage. In this study, uses the popular instant messaging software LINE as a platform for the construction of digital textbook for an artificial intelligence (AI) chatbot. The textbook scripts are designed using the decomposition program of aircraft engine modules combined with dynamic assessment methods. Conduct tests on personnel actually engaged in aircraft repairs and maintenance of the military. The study mainly discusses the actual benefits of building digital textbook for chatbot with artificial intelligence in enhancing the effectiveness of aircraft maintenance training for the military.
To evaluate the necessity of an AI chatbot, research samples were divided into three groups, namely an experimental and a control group, with 20 people in each group. The personnel are all members of the aircraft maintenance unit, but they have different age groups, different education levels, and different graduation backgrounds. A paired t test was employed for differentiation analysis of pretest and posttest average scores, revealing that the three groups exhibited a statistically significant improvement in their learning performance. The effect of dynamic assessment chatbot training is more effective than general chatbot training and traditional lecturer teaching.

謝辭 I
摘要 III
ABSTRACT V
目錄 VII
表目錄 IX
圖目錄 XI
第一章　緒論 1
第一節　研究動機 1
第二節　研究目的及待答問題 3
壹、研究目的 3
貳、待答問題 4
第二章　文獻探討 5
第一節 智慧教學系統的演進 5
壹、智能輔導系統 6
貳、智能導學系統 7
參、對話式機器人 10
肆、QnA Maker 13
第二節 動態評量 14
壹、動態評量的理論基礎 14
貳、動態評量的相關研究 16
第三章　研究方法 19
第一節　對話式機器人設計 19
壹、主題 19
貳、對話腳本設計 19
參、流程 25
肆、對話式機器人設計、開發 30
第二節　實驗設計 36
壹、參與人數 36
貳、學生背景 36
參、課程 38
肆、實驗流程、作法、步驟 39
第三節 分析工具 41
壹、 成對樣本t檢定 41
貳、 共變數分析ANCOVA 41
第四章 實驗結果 43
第一節　三種教學方法的學習表現 43
壹、傳統教學對照組 43
貳、一般動態評量對話式機器人教學實驗1組 44
參、強化式動態評量對話式機器人教學實驗2組 44
肆、學習表現比較 45
第二節　三種教學方法的學習成效差異 46
第三節　對話式機器人教學之學習回饋 50
第五章 結論 53
參考文獻 57
中文部分 57
英文部分 61
附錄一 學習前測試卷 67
附錄二 學習後測試卷 69
附錄三 回饋問卷 71

中文部分
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英文部分
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