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研究生:丁一能
研究生(外文):Yi-Neng Ding
論文名稱:以學生-問題分析法診斷學生認知狀態之情境感知學習-以計算機概論教學為例
論文名稱(外文):Context Aware Learning by Diagnosing Student's Cognitive States with the Student-Problem Analysis -A Case Study on Introductory Computer Science Course
指導教授:王元凱王元凱引用關係
指導教授(外文):Yuan-Kai Wang
學位類別:碩士
校院名稱:輔仁大學
系所名稱:電子工程學系
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文出版年:2006
畢業學年度:94
語文別:中文
論文頁數:75
中文關鍵詞:情境感知成敗歸因Student-Problem Table
外文關鍵詞:Context awarenessAttribution TheoryStudent-Problem Table
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在數位學習環境下,教學成效的提升比科技效果的呈現還重要,教學效果的良窳決定於師生間的互動。因此教師必須根據個人經驗進行晤談及觀察等取得學生的認知狀態,以改善教學。為了取得學生認知狀態,本研究之學生「學習狀態」採用Weiner的成敗歸因穩定向度,應用成就測驗的原始資料,藉由Student-Problem Table的學生注意係數及答對率做為自變項。由成敗歸因量表取得學生實際學習狀態,以積差相關証明Student-Problem Table學生注意係數與成敗歸因穩定向度兩者具顯著相關。為預測學習狀態,本論文採單變數二分判定法及多變數區別分析法等兩種方法,經過在北市高職的計算機概論課程之實驗比較,多變數區別分析法可達到最好的區別率。
In the e-learning environments, the promotion of teaching results is more important than the adoption of technical. Interaction between teachers and students can greatly influence the teaching results. The teacher has to improve the teaching according to individual experience, meeting, observation, and so on to obtain students’ cognitive states. This thesis adopts Weiner’s attribution theory and defines some states cognitive states. Then, Student-Problem Table is used to analyze students' coefficients of attention and ratio of correct answers. We use scale of attributions to obtain the students’ cognitive states Pearson's product-moment correlation is utilized to show the correspondence between caution index of students and attribution theory stability. In order to forecast the cognitive state, univariable bisection method and multivariable discriminate analysis are proposed. We conduct experiments on a course of introductory computer science in a senior high school in Taipei. Experimental results show that the multivariable discriminate analysis can achieve better discrimination rate.
第一章 緒論 1
1.1 研究動機 1
1.1.1 測驗分析的重要性 3
1.1.2 學習動機的重要性 4
1.2 研究目的 5
1.3 研究限制 5
1.4 名詞解釋 6
1.4.1 學習狀態 6
1.4.2 情境感知學習狀態 6
1.5 論文架構 7
第二章 文獻探討 8
2.1 情境感知(Context Awareness) 8
2.1.1 情境的定義 8
2.1.2 情境感知與學習 10
2.2 Weiner的學業成敗歸因理論(Attribution Theory) 13
2.2.1 Weiner的理論模式 13
2.2.2 歸因與情緒 15
2.2.3 學業成就與成敗歸因 15
2.3 成敗歸因的認知有助於教學 16
2.3.1 歸因對學習的影響 17
2.3.2 成敗歸因與成功期望 19
2.3.3 影響歸因歷程的因素 19
2.4 S-P 表(Student-Problem Table)分析的理論 22
2.4.1 S-P表的編製過程 23
2.4.2 差異係數 24
2.4.3 注意係數 27
2.4.4 學生的診斷分析 30
第三章 實驗架構與方法 33
3.1 實驗架構 33
3.3 問題與假設 35
3.2 實驗方法 35
3.4 實驗範圍 36
3.5 實驗工具 36
3.5.1 計算機概論第一次段考測驗卷 36
3.5.2 成敗歸因量表 38
3.5.3 積差相關(product-moment correlation) 44
3.5.4 區別分析(Discriminant Analysis) 45
第四章 實驗結果與分析 48
4.1 証明att與cs具相關性 48
4.2 區別分析之參數學習 49
4.2.1 單變數二分判定法 50
4.2.2 多變數區別分析法 52
4.3 模型測試階段 55
4.4 實驗結果 57
第五章 結論 58
第六章 未來方向 60
參考文獻 61
附錄 66
附錄一 S-P表製作方式 66
附錄二 計算機概論第一次段考測驗卷 69
附錄三 成敗歸因量表 72
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