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《認(rèn)知負(fù)載對(duì)網(wǎng)路化學(xué)習(xí)之影響.ppt》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、認(rèn)知負(fù)載對(duì)網(wǎng)路化學(xué)習(xí)之影響陳明溥國(guó)立臺(tái)灣師範(fàn)大學(xué)資訊教育學(xué)系1.研究目標(biāo)探討概念模型(conceptualmodel)、程式設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)(programmingexperiences)、電腦先備知識(shí)(priorknowledge)、及認(rèn)知型態(tài)(cognitivestyle)對(duì)透過(guò)全球資訊網(wǎng)學(xué)習(xí)環(huán)境學(xué)習(xí)遞迴程式設(shè)計(jì)之影響。2.“遞迴”程式設(shè)計(jì)學(xué)習(xí)“遞迴”缺乏生活上的例子初學(xué)者沒(méi)有適當(dāng)?shù)男闹悄Ｐ?mentalmodel)迴圈(iteration)--(transfer)-->遞迴遞迴--(transfer)-->迴圈(iteration)教學(xué)上將遞迴過(guò)程與參數(shù)傳遞以更具體的方式呈現(xiàn)，那
2、麼學(xué)習(xí)者就能學(xué)的更好!3.有效的程式設(shè)計(jì)學(xué)習(xí)方法類比模型(Murnane,1991)、圖示遞迴結(jié)構(gòu)模型(Give'on,1990)、數(shù)學(xué)推理模型(Aho&Ullman,1992;Ford,1984)、樹(shù)狀模型(Koffman,1992;Krue,1982)、及複製模型(Kahney&Eisenstadt,1982;Kessler&Anderson,1989)等4.資訊處理理論與模型雙碼理論(dual-codingtheory,DCT)(Paivio,1971,1986;Clark&Paivio,1991)5.研究設(shè)計(jì)研究採(cǎi)性向處理交互作用(aptitude-treatment-
3、interaction,ATI)設(shè)計(jì)，獨(dú)立變數(shù):概念模型(動(dòng)態(tài)vs.靜態(tài))、程式設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)(高vs.低)、電腦先備知識(shí)、及認(rèn)知型態(tài)(cognitivestyle)條件變數(shù)(criterionvariables):後測(cè)成績(jī)程式碼評(píng)量,codeevaluation程式碼產(chǎn)生,codegeneration研究數(shù)據(jù)以多重回歸分析(multipleregressions)6.多重回歸分析之基本模型(baselinemodel)Y=b0+b1GRP+b2BCC+b3YR+b4CSGRP:概念模型類型(動(dòng)態(tài)複製模型vs.靜態(tài)複製模型)BCC:電腦先備知識(shí)(priorknowledge)YR:程
4、式設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)(高vs.低)CS:認(rèn)知型態(tài)7.研究對(duì)象與工具研究對(duì)象:153位高職資料處理科一、二年級(jí)學(xué)生。本研究所使用之工具(instrument)有：(1)先備知識(shí)測(cè)驗(yàn),(2)遞迴成就測(cè)驗(yàn),(3)網(wǎng)路化遞迴電腦輔助教學(xué)軟體二套(動(dòng)態(tài)遞迴複製模型vs.靜態(tài)遞迴複製模型),及(4)網(wǎng)路化遞迴程式設(shè)計(jì)學(xué)習(xí)態(tài)度問(wèn)卷一份。8.codeevaluation之分析交互作用(GRPxBCC、GRPxCS、YRxBCC、YRxCS)皆未達(dá)顯著水準(zhǔn),電腦先備知識(shí)及複製模型類型未達(dá)顯著水準(zhǔn);程式設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)與認(rèn)知型態(tài)達(dá)顯著水準(zhǔn)，F(xiàn)(1,144)=2.278,p=.024；及F(1,144)=2.557,
5、p=.012。回歸方程式為：Y程式碼評(píng)量=3.679+0.389YR+0.05CS8.codeevaluation之分析9.codegeneration之分析交互作用(YRxBCC)達(dá)顯著水準(zhǔn)，F(xiàn)(1,143)=-2.544,p=.012,因此,多重回歸分析之基本模型(baselinemodel)先依程式設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)(高vs.低)分組後再分別分析之:低程式設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)組:電腦先備知識(shí)主效果達(dá)顯著水準(zhǔn)，得知回歸方程式為：Y低程式設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)=2.476+0.208BCC高程式設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)組:概念模型類主效果達(dá)顯著水準(zhǔn),得知回歸方程式為：Y高程式設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)=5.563-0.745GRP10.研究結(jié)果
6、程式碼評(píng)量(codeevaluation):電腦先備知識(shí)及複製模型類型則無(wú)顯著影響程式設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)愈好，表現(xiàn)也愈好；認(rèn)知型態(tài)愈好(fieldindependent)，表現(xiàn)也愈好；程式碼產(chǎn)生(codegeneration):低程式設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn):電腦先備知識(shí)愈好，表現(xiàn)也愈好;高程式設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn):動(dòng)態(tài)概念模型優(yōu)於靜態(tài)模型。11.態(tài)度問(wèn)卷上網(wǎng)學(xué)習(xí)方式:95%知道、沒(méi)有差異喜歡的上網(wǎng)地點(diǎn):從家裡上網(wǎng)學(xué)習(xí):29%感覺(jué)輕鬆、自在或方便、沒(méi)有時(shí)間限制從學(xué)校上網(wǎng)學(xué)習(xí):71%可請(qǐng)教老師、可與同學(xué)互相討論喜歡的上網(wǎng)時(shí)段:課堂上：83%放學(xué)後：17%比較能夠?qū)Ｐ臅r(shí)間彈性可以請(qǐng)教老師或同學(xué)輕鬆無(wú)壓力不想在課餘時(shí)間學(xué)
7、習(xí)不受拘束可以善用學(xué)校資源在學(xué)校要做其他的功課12.展望本研究是以認(rèn)知論(cognition)為基礎(chǔ)，探討學(xué)習(xí)者個(gè)人特質(zhì)與學(xué)習(xí)方法間之關(guān)係，未充分利用網(wǎng)際網(wǎng)路學(xué)習(xí)社群(learningcommunity)之特性，後續(xù)研究將加入社會(huì)學(xué)習(xí)(sociallearning)之觀點(diǎn)，進(jìn)一步探討相關(guān)的議題。Demo:TheMTVsystem
