1. 應用資料探勘技術於網路專題學 習活動之分析 「南師學報」第 38 卷第一期教育類： 1 ∼ 23 吳克軒 2006.12.19

2. Outline Introduction Purpose Method Discussion Conclusions

3. Introduction 建立融合專題學習與網際網路特性的網 路專題學習系統（ InterNet Project-Based Learning, NetPBL ），並應用資料探勘 （ data mining ）的技術分析學生在 NetPBL 中的學習活動歷程資料，期能探 勘出學生的學習模式與關聯法則。

4. Purpose Q1: 從學生在 NetPBL 的學習歷程資料， 探勘出歸類與預測近遷移的重要屬性及 其模式。 Q2: 從學生在 NetPBL 的學習歷程資料， 探勘出歸類與預測遠遷移的重要屬性及 其模式。 Q3: 瞭解學生在 NetPBL 的學習歷程中， 各種學習活動之間的關聯法則。

5. Review of the Literature 一、專題學習 二、思考風格 三、學習遷移 四、資料探勘

6. 專題學習 根植於建構主義之具體的教學與學習方 式，此種方式仍是圍繞著一個專題進行， 並藉由一個引導問題導引學生學習。學 生經由小組合作學習，透過資料的探索、 蒐集與閱讀資料與討論的研究過程，最 後完成作品（ artifacts ），以解答引導問 題。

7. 思考風格 Sternberg （ 1997 ）將思考風格分成五大類型： 依功能（ Functions ）可分為：立法型、行政型 與司法型 依形式（ Forms ）可分為：君主型、階層型、 寡頭型與無政府型 依層次（ Levels ）可分為：全球型與地方型 依範圍（ Scopes ）可分為：外在型與內在型 依傾向（ Leaning ）可分為：自由型與保守型。

8. 學習遷移 所謂「學習遷移」，也稱訓練遷移，係 指學習結果擴展或類化的現象，是一種 學習對另一種學習的影響。 遷移是一種教學，此種教學被設計來教 導學生如何去應用他們所學的知識與技 能到另一種情境。

9. 學習遷移 近遷移（ Near Transfer ） – 指學習者經學習後，能解決性質類似的問題， 或是在類似於學習環境的真實情境中能夠執 行一些已習得的技能。 遠遷移（ Far Transfer ） – 指學習者經學習後，能解決不同類型問題的 能力。亦即學習者須能抽取共通的原理原則， 並運用於新情境之中。

10. 資料探勘 關聯法則 決策樹 決策樹可以產生易於瞭解的規則，且能 明白指出最佳分隔變數的能力，有助於 教師瞭解學生學習的情形，故本研究以 決策樹來探勘學生在 NetPBL 之學習歷程 的資料。

11. Method 學生的思考風格類型、學習遷移前測評定量表、近遷 移評定量表和遠遷移評定量表之得分、以及學生在 NetPBL 進行專題學習時之學習歷程資料，如「發展單 元問題之討論次數」、「瀏覽基礎課程的次數」、 「瀏覽課程行事曆的次數」、「線上傳呼發送訊息的 次數」、「調查活動張貼的次數」、「作品成績」、 「撰寫日誌的次數」、「在家上網頻率」、「是否能 自訂單元問題」、「 e-mail 給老師詢問問題的次數」、 「班別」、「性別」、「自然成績」、「電腦成績」

12. 網路專題學習系統 本研究建置一套適合在網路上執行 PBL 的環境， 是一個融合 PBL 與網際網路特性的網路專題學 習系統。 本系統主要分學生學習介面與教師管理介面， 學生可以善加運用網際網路的方便性，經由此 學習系統進行所有 PBL 的學習活動；而教師亦 可藉由此系統所提供的同步（ synchronous learning ）與非同步（ asynchronous learning ）學 習的功能，從事觀察、協助與評鑑學生的學習 情形。

13. 發展單元問題 基礎課程 調查活動 整理與分享作品 通訊功能 學生學習介面

14. 教師管理中心 發展問題和觀察發展歷程 觀察調查活動 學習歷程記錄器 其他功能 教師管理介面

15. 量表 為評量學生的學習遷移能力，本研究採 實作評量（ performance assessment ）方式。 所編製的學習遷移評定量表：包含「學 習遷移前測評定量表」、「近遷移評定 量表」、「遠遷移評定量表」均為研究 者自編的評定量表

16. 資料探勘軟體 本研究所使用的資料探勘軟體為 IBM DB2 Intelligent Miner

17. Discussion

18. 近遷移決策樹

19. 遠遷移決策樹

20. 關聯法則 屬性代號說明： 線上傳呼（ pager ） ; 瀏覽課程行事曆（ calendar ） ; 發展單元問題 （ subquestion ） ; 寫信給老師（ mail_teacher ） ; 撰寫個人筆記本（ note ） ; 瀏覽基礎課程（ benchmark ） ; 調查活動（ investigate ） ; 整理作品（ artifacts ）

21. 綜合討論 學生在「調查活動」張貼的篇數、「作品成 績」、「思考風格」、「線上傳呼的頻率」、 「是否能自訂單元問題」與「在家上網的頻率」 等為預測學生學習遷移成效的重要屬性。 本研究所建置的 NetPBL 學習系統確能融合專 題學習與網際網路的特性，是個適合學生學習 的系統。 「線上傳呼」出現的機率偏高，可見這是學生 最常用，也是最愛用的功能；但學生通常將此 功能用於與學習無關的討論，導致學習遷移成 效無法彰顯。

22. Conclusions 一、在 NetPBL 環境中，欲預測學生近遷移的表現，學 生在「調查活動」張貼的篇數、「作品成績」、「思 考風格」、「在家上網頻率」與「線上傳呼頻率」為 重要的屬性。 二、在 NetPBL 環境中，欲預測學生遠遷移的表現，學 生的「作品成績」、「思考風格」、在「調查活動」 張貼的篇數與是否能「自訂單元問題」為重要的屬性。 三、在 NetPBL 環境中，具實用的關聯法則有：若「基 礎課程」則「調查活動」；若「調查活動」則「整理 作品」；若「基礎課程」和「課程行事曆」則「調查 活動」。