Transcript PPT2\第09 章-適性化學習

第9章
適性化學習
數位學習理論與實務
黃國禎、蘇俊銘、陳年興
1
前言


適性化學習 (Adaptive Learning)是數位學習最
具有代表性的議題。
「適性化」強調的是依據學習者的狀態或個人
特質，調整系統的內容或呈現方式，來符合學
習者的個人化需求。
2
適性化學習的定義與目的(1/3)


適性化學習(Adaptive Learning) 的「適性」強
調依學生特質，調整教學內容或方式。
為了因應學生個別差異，在設計適性化學習系
統時，必須考慮許多可以描述個人特質的參數


例如學生的能力、性向、習慣、興趣或學習困
難等
提供適合個別學生的學習活動、介面或內容。
3
適性化學習的定義與目的(2/3)

數位學習相較於傳統學習而言，更容易
在教學上應用適性策略


提供給學生的個人化的學習情境
依據學習者的先備知識及學習過程中的需要
作出回應。
4
適性化學習的定義與目的(3/3)

適性化學習的目的，就是要達到真正的因材施教
的效果。




程度好的學生，系統直接提供後續或進階的教學習
內容
程度不足的學生，系統會由基本的內容開始提供
對於有特殊學習傾向的學生，系統會考慮對其最有
利的資料呈現方式。
這樣的適性化或個人化的協助，可促進學習獲得
知識的效率及效果。
5
適性化學習的相關教育理論




個別化學習的概念主要架構於學習認知和建構
理論上面
認知理論的教學原則在於學生主動學習並強調
知識的結構，將學生先備認知與新知識連結。
建構理論則是鼓勵學習者自己建構及理解知識
內容
兩個理論的共通點都是以學生為中心，由學習
主動參與學習(Schunk, 1996)。
6
適性化的考慮參數
(Kobsa, Koenemann,& Pohl, 2001)



學習者資料(learner profile)：包含學習者的個人特徵，
例如興趣、能力、學習風格等等。
學習過程資料(learning data)：包含學習者與系統互
動的資料，包括系統記錄(log)及學習歷程(learning
portfolios)資料。
學習環境資料(learning environment data)：包含各
種學習者所在環境及使用的電腦設備等資料，以便隨
著環境及使用的電腦設備的不同，調整教材的呈現方
式。
7
適性化學習系統的特性
近年來，適性化學習系統已經受到廣泛的重
視，並有許多系統版發展出來。這些適性化系
統具有以下的特性：
1. 考慮學習者個別的背景、學習方式和需求。
2. 透過網路提供具有彈性的存取方式。
3. 提供個人化的教材。
4. 學習內容以可重組的物件或元件呈現。
5. 記錄個別學習歷程，以作為適性化的依據。

8
適性化學習的三種模式

由教育科技應用的觀點，可將適性化學習的
模式分為三大類：



個人化的學習路徑
個人化的學習內容
個人化的呈現方式
9
個人化的學習路徑(1/6)


提供適當的網路學習路徑與導覽方式，是適性
化學習重要的議題。
學者認為，提供適性化路徑可以解決以下的問
題 (Perkowitz, & Etzioni, 1997)：
1.
2.
3.
4.
不同的學習者可能有不同的瀏覽目標。
同一位學習者在不同的時間點上會有不同的需求。
網站隨著時間的成長與演變，其原先的網頁結構可能
會變得不適當。
網站可能是針對某個目的而設計的，然而學習者卻並
非依據這個目的而使用該網站。
10
個人化的學習路徑(2/6)

在提供個人化學習路徑的模式中，可分成兩個
層級：
1. 高層次的路徑導引，又稱為學習目標導引
 意即協助學生到達下一個學習的子目標，例如下一
個應學習的概念、主題或課程。
2. 低層次的路徑導引，又稱為學習任務導引
 意即引導學生在針對某個單元式概念的學習活動中，
到達下一個要處理的任務，或是要解決的問題；例
如回答一個試題、找尋一筆資料、或是瀏覽一個網
頁。
11
個人化的學習路徑(3/6)

為了正確地提供學生適當的學習路徑，以完成學
習任務，學習系統可透過下面三種方式來決定個
人化的學習路徑：
1.
2.
3.
分析學生的測驗結果：由學生測驗的答題狀況，判斷
其程度，或是找出其概念不足之處，並更新學習路徑。
即時互動的問題檢測：在學生的學習過程中，透過互
動的方式，隨時瞭解學生在面對問題時是否遭遇困難，
並決定是否給予提示或暗示，或是下一個步驟該如何
進行。
案例導向的輔助方式：針對學生正在學習的內容或是
處理的問題，提供過去相關的成功經驗，並形成學習
路徑，來引導學生學生解決新的問題。
12
個人化的學習路徑(4/6)

要達到「適性化」，就要考慮是否因學生個人
的特性，顯示或隱藏某些的連結，還是要提供
額外的引導訊息。針對這個問題，學者提出五
種類型的適性化網路學習路徑的導覽類型
(Adaptive navigation) (Brusilovsky, Eklund, &
Schwarz, 1998)：

類型一：直接導引(Direct guidance)

由系統為每個用戶推薦一條最佳的學習路徑，以
引導學習者在超媒體空間裡瀏覽，並以“下一
步”按鈕形式指引學習者學習下一個頁面。
13
個人化的學習路徑(5/6)

類型二：適性連結排序(Sorting or adaptive
ordering of visible links)


根據學習者模組對多個連結按照重要程度排
序，將最合適或關聯性大的連結排在最上面，最
不合適或關聯性小的連結排在底下。
類型三：適性連結隱藏(Adaptive hiding of
links)

依據學習者的學習目標，系統將隱藏無關連的連
結，避免瀏覽學習者知識程度所無法理解的教學
網頁，以免增加學習者的學習挫折。
14
個人化的學習路徑(6/6)

類型四：適性連結註解(Adaptive annotation of
links)


在連結上加入個人化註解，以便告知學習者該連
結節點(頁面)之目前狀態(Brusilovsky,& Eklund,
1998; Eklund,& Sinclair, 2000)。
類型五：適性導覽圖(Map adaptation)

提供學習者個人化的超媒體地圖。
15
提供個人化學習內容的方式

針對個人化網路教材的提供，學者提出以
下的考量方向 (Perkowitz,& Etzioni,
1997)：
1. 個人化與轉換(Customization vs.
Transformation)
2. 內容導向適性化呈現與存取導向適性化導引
(Content-based vs. Access-based)
3. 自動適性的程度(Degree of automation)
16
個人化與轉換
(Customization vs. Transformation)


所謂個人化(Customization)就是網站內容可以
適應不同學習者的個人需求；欲實現個人化就
必須製作各種不同版本及形式的網頁內容。
轉換(Transformation)則是針對一個族群人來
轉換網站內容，如學校網站可能針對教職人員
提供一種網站內容，針對學生則提供另一種網
站內容，此轉換之說正是一種非常原始的「適
性網站」，在實作上也比較容易。
17
內容導向適性化呈現與存取導向適性化導引
(Content-based vs. Access-based)



內容導向適性化：網站可以針對網頁內容的組
織與呈現方式來作適性的調整。
存取導向的適性方式(或稱連結導向Linkbased)：透過分析學習者過去使用網站的行為
模式或學習者模式，來提供網站的連結結構資
訊。
由於這兩種調適的方向並不會產生衝突，因此
在實作適性式網站上可以搭配使用，產生互補
的效果。
18
自動適性的程度
(Degree of automation)(1/2)


實作適性化學習網站時，在適性化的程度上可
以分為兩種 ，學習者自訂與系統自動調整。
學習者自訂是目前實現個人化網站最常使用的
方式，也是最簡單的方式



由網站提供網頁特定的特徵供學習者設定，透
過學習者主動設定自己想要的網站形式
學習者要很明確瞭解自己的性向和喜好
網站也需要提供完善的設定介面以及完整的特
徵選項
19
自動適性的程度
(Degree of automation) (2/2)

系統自動調整因適性自動化的程度(Degree)有
所不同
對於學習者難以表達特徵或是較不容易主觀顯
現的特性，採取系統自動調整是比較有效的適
性方式
 通常須結合人工智慧來實踐。

系統自動適性在實作上又分為學習者主動式
(Active Method)與學習者被動式(Passive
Method)兩種。

20
系統自動適性在實作方式(1/2)

學習者主動式是由學習者主動給予系統作出內
容呈現調整的依據


例如透過問卷的形式或評分的形式，系統可以
客觀的分析學習者個人的特徵，建立各種學習
者的模式，以找出適合學習者的適性呈現。
學習者被動式則是由系統間接取得或蒐集學習
者的相關資料，進行資料的分析，再將分析的
結果回饋給學習者，以達到適性化的目的。
21
系統自動適性在實作方式(2/2)

學習者被動式的優缺



優：能不增加學習者額外的負擔，可以在不影
響學習者瀏覽網站的情況下，默默地記錄學習
者的各種瀏覽行為。
缺：需要較長時間的觀察以利於資料的蒐集，
從龐大的資料中分析學習者的個人特質
相關的技術如資料探勘(Data Mining)與網站探
勘(Web Mining)，皆是企圖從一堆雜亂無序的
紀錄中尋找出有用的資訊，目前這方面的研究
也是相當的熱門。
22
個人化學習內容－推薦系統

有許多研究將適性化學習融合到智慧型電腦輔
助學習或者行動學習上。


例如有許多推薦系統的建立，就是透過分析個
別學生特質與需求，而提供適當的學習內容。
Hsu (2010)等人將英文閱讀文章依主題及難度
等級分級，建構閱讀材料凱利方格，再和個別
學生的程度與偏好所建構而成的表格進行F配對
分析。
23
個人化學習內容－適性化回饋



個人化的學習內容除了指適性的學習內容之
外，教學系統的規劃還要注意適性化的回饋內
容。
數位化的教材應該提供有意義的回餽給學習
者，這些適當的回饋內容，不僅可以鼓勵學生
繼續往後學習，而且可以導正學生往正確的學
習方向學習，以及習得正確的概念。
因此，有研究結果顯示當學生作出正確反應或
答對時，系統提供獎勵的回饋可改善學習者在
該課程的學習成就與態度(Elawar & Corno,
24
1985)。
適性化回饋的方式
(Elawar & Corno, 1985)
1.
2.
回應確認內容(Confirmation feedback)，意即
簡單回應學習者的答案是否正確。
提供正確答案的回饋，也就是除了第一種回
應學習者是否正確之外，還會進一步提供正
確答案是什麼。
25
適性化回饋的方式
(Elawar & Corno, 1985)
3.
4.
具有解說的回應，意即一步步的解釋或者告
訴學習者為什麼不符合答案的原因。
提供錯誤相關回饋(Bug-related Feedback)，
即經由分析學生解題的結果及程序，依照學
習者錯誤程度或出錯的原由，給予引導或提
示，以協助正確地解決問題。
26
提供適性化回饋的原則


為了避免學習者過度依賴數位教學系統給回饋
資訊，以及避免學習者缺乏問題解決或摘要的
能力，因此個人適性化的學習內容與回饋機制，
不建議直接提供正確答案，應該要考量到學習
者的程度。
對於高能力的學生，不一定需要提供那麼多提
示；而對於低成就的學生，則提供有步驟引導
的提示。
27
適性化回饋的模式
1.
2.
3.
語言資訊任務(Verbal information tasks)
具智慧技巧的教學 (Intellectual skills
instruction)
程序化引導(Procedural instruction)
28
語言資訊任務
(Verbal information tasks)


讓學生學習有意義的陳述事實或想法
透過說明的回饋訊息來提供正確答案。
29
具智慧技巧的教學
(Intellectual skills instruction)



瞭解學生學習過程，提供適合學生程度的引導，
以符合學習者的需要
不同學習者的回應內容不一樣。
對於學習者所達到的項目予以獎勵，有問題的地
方可找出錯誤的原由，給予學生正確的引導
(Intelligent tutoring)。
30
程序化引導(Procedural instruction)


透過智慧型電腦輔助學習系統建構的概念
(Concepts)與規則(Rules)去對應及探討學生有問
題的程序或步驟，給予學習者引導
從語意去分析出錯誤相關回饋(Bug-related
Feedback)，定義出原有出錯的地方或步驟，才能
依照學習者錯誤程度或出錯的原由給予引導或提
示，輔助學習者找到出錯的地方，並按照程序正
確地問題解決。
找出錯誤
原因
給予引導
或提示
按程序解
決問題
31
學習風格與教材呈現


有多位學者針對人類不同的學習方式作出有系
統的分類，進而對學習者的學習風格進行診斷。
例如：Kolb的學習風格指標、Felder–
Silverman的學習風格指標、VARK問卷。
(Kolb, 1984; Felder & Silverman, 1988;
Fleming, 2001)。
32
學習風格特定義


所謂學習風格是指一個人所偏好的學習環境或
教材的型態，可從個人處理符號、資訊、以及
問題等方面情境時慣用的模式，發現個人一致
性的表現(張素芬，2010) 。
在訊息處理的過程中，學習者有其感覺偏好、
資訊編組、以及記憶保留方面的特殊屬性，與
不易改變的習慣性(周芳華，2007)。
33
學習風格特定義



有學者認為學習風格在學習過程中扮演著重要
的角色(O'Keefe, & Nadel, 1979)。
學習風格的診斷使得個別化教學更具有合理的
基礎，學習風格也可描述學生在教學情境中如
何學習(Hunt, 1979)。
每個學習者的學習風格有其個別差異，但就個
人而言，在短時間之內是不會因為學習情境的
變化而隨之改變(吳百薰，1998)。
34
學習風格量表 —VARK問卷


1990年代Fleming提出VARK問卷，將學習風
格分類為視覺(Visual)、聽覺(Auditory)、
讀寫(reading/writing)以及動態型
(Kinaesthetic/Tactile)等四大類不同風格。
有研究使用VARK問卷分析大學一年級學習者
的學習風格，研究發現許多學生的學習風格是
混合的，較少是單一風格(Lujan & DiCarlo,
2006)。
35
Felder & Silverman學習風格

在眾多學習風格的分類模式中，最常被採用的
是Felder & Silverman(1988)的學習風格，包
括四個向度：




行動型(Active)/思考型(Reflective)
感官型(Sensing)/直覺型(Intuitive)
視覺型(Visual)/言語型(Verbal)
循序型(Sequential)/綜合型(Global)
36
行動型(Active)/思考型(Reflective)


所謂行動型的學習者，喜歡親自操作、體會或
與他人一同合作學習，對於新的資訊或利用方
法去討論、解釋或測試它。
而思考型的學習者則是習慣於透過徹底的思考、
單獨工作的學習方式，對於新的資訊會去反覆
的調查及運用它。
37
感官型(Sensing)/直覺型(Intuitive)


感官型的學習者，是藉由感官的途徑來觀察、
察覺，並經過感官來收集資料。
直覺型的學習者，則是在自己本身無特別意識
的情況下發覺到、觀察到或學習到，是直接憑
感覺在學習的，例如：推測、預感或想像。
38
視覺型(Visual)/言語型(Verbal)


視覺型的學習者在學習上最適合的記憶方式是
透過圖書、圖表、曲線圖或實地的示範。
言語型的學習者，則是比較喜歡書寫或言語述
說的學習方式。
39
循序型(Sequential)/綜合型(Global)


循序型的學習者，是以線性思考的方式來學習
和解決問題，擅長聚焦式的思考和分析；即徹
底的瞭解某一個重點，再接著進行下一個重點，
學習效果較佳。
綜合型的學習者，則是運用跳躍式的思考模式
來學習和解決問題，擁有較寬廣的創造力視野。
40
Felder & Soloman學習風格量表(1/2)



Soloman 與 Felder (2001) 依據Felder &
Silverman(1988)的學習風格，設計了Felder &
Soloman的學習風格量表。
量表共44題，依序為「行動型/思考型」、
「感官型/直覺型」、「視覺型/言語型」及
「循序型綜合型」各1題，輪流出現11次。
1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,…..44。
「行動型/思考型」題目
41
Felder & Soloman學習風格量表(2/2)


視覺型(Visual)/言語型(Verbal)的風格與教材的
呈現方式有關，而循序型(Sequential)/綜合型
(Global)與教材的組織方式有關。
視覺型的學生，可以考慮將教材以圖片或影片
等方式呈現，而同樣的內容在提供給言語型的
學生時，可以考慮多以文字說明。
42
循序型學習風格的遊戲介面(1)
43
循序型學習風格的遊戲介面(2)
44
綜合型學習風格的遊戲介面
45
學習風格相關研究


在資訊教育領域，學習風格已曾被用來探討資
訊搜尋、網頁設計(朱永芳，2005)、工程科學
(Felder, 2002)及程式語言學習(Thomas,
Ratcliffe, Woodbury, & Jarman, 2002)。
尤其針對程式語言而言，研究發現學生的學習
風格偏好對學生程式語言學習成效有影響，例
如不同認知風格學生在產出Scratch動畫或遊
戲作品的構圖層面上，視覺導向的學生表現顯
著比語文導向的學生好(張素芬，2010)。
46
適性化學習參數



適性化學習的目的是提供適合學習者個別特質
的學習情境，激發學生學習動機達到自主學
習，進而達成教師預期的教學目標。
除了學習風格，個別特質可能包括智力、興
趣、學習成就等因素。例如滿足「興趣」因素
可吸引學習者專注，符合個人的能力可以避免
不必要的挫折及時間浪費。
常用在適性學習的個人參數有，學習成就與網
路學習表現。
47
學習成就(1/2)



學習成就是衡量一個學習者學習成果的指標，也是教
學品質評估中最主要的項目之一，學習成就會受到學
習型態、周遭環境、課程設計、教學品質等因素影響
(余民寧1997；黃光雄，1993；張春興，1996)。
綜合各學者專家之看法，認為廣義的學習成就大致包
含了認知、情意及技能三個向度(李隆旼，2002；許琪
美，2003；郭生玉，1999；黃琝仍，2003)。
張春興(1996)亦認為學習成就是指個人在學業上實際
所能為者，亦即個人目前在學習行為上所能實際表現
的心理能力。
48
學習成就(2/2)


基於評量整體心理能力表現的困難，在大部分
的實際應用中，「學習成就」只包含針對課程
內容理解能力與記憶能力的紙筆測驗成績。
因此，在發展適性化學習系統的參數中，「學
習成就」指的即是測驗成績。
49
網路學習表現(1/3)


建立有效的網絡適性學習系統，瞭解學生線上
學習的行為是重要的。
Hwang (1998)提出了一個線上學習行為的診斷
系統，並且定義和紀錄一些參數來描述學生的
線上行為，包括瀏覽各教材網頁時間、閒置時
間、反應時間、有效的學習時間、無效的學習
時間和登錄時間等，並用這些參數計算出各網
頁平均瀏覽時間、平均反應時間等，來檢測學
生的學習狀態，如專注力(concentration)、學
習願意(willingness)和耐心(patience)程度。
50
網路學習表現(2/3)




其中專注力指的即是反應時間的合理性。
如果一個學生與學習系統的互動過程中，反應
經常遠低於平均時間，這個學生將被視為專注
力不佳。
如果學生瀏覽教材網頁的時間，遠低於平均時
間，且學習成就不佳，系統將認為這個學生缺
乏耐心。
如果學生在登入系統的時間內，有效的學習時
間比率太低，代表該生都在聊天或做其他事，
系統將判斷該學生學習意願不高。
51
網路學習表現(3/3)



每一階段線上學習狀態的程度值，將用來調整
適性化學習的內容或路徑。
對一個學習願意低的學生，系統會加入一些較
有趣的動畫或趣味教材。
對於專注力不佳的學生，系統會提供較多互動
性的活動。
52
習題(1/2)
1. 列舉出可以作為適性化學習參考依據的3種描述個人特
質的參數。
2. 請說明上一題列舉的個人參數如何在電腦中或網路系
統中獲得？
3. 這些個人參數如何用來達到適性化的效果？
4. 設計一個網路適性化的教學系統，並說明適性化的依
據為何？依照那些個人的特質或網路的表現，調整教
學內容或路徑？
53
習題(2/2)
5. 填寫表9-2-1 Felder & Soloman的學習風格量表，並
計算自己在四個面向的學習風格中，各屬於那一個面
向。
6. 承上題，如果要設計一個適合你學習風格的系統，可
以考慮那幾個面向？系統應該具備什麼特色？
7. 針對五個類型的導覽模式（直接導引、適性連結排序、
適性連結隱藏、適性連結註解及適性導覽圖），各舉
一個例子。這個例子可以依自己的構想提出一個系統
的架構及介面，或是上網找尋現有的學習系統來說明。
54
本章結束
55