畢業研究生與論文題目
- 戴嘉恩 -畢業學年度113年 論文名稱：從香港及臺灣國小普通班教師觀點比較融合教育的現況—以TALIS 2018問卷作為研究工具
- 林承軒 -畢業學年度112年 論文名稱：從澳門及臺灣國小普通班教師觀點比較融合教育的現況－以TALIS 2018問 卷作為研究工具
- 林依 - 畢業學年度111年 論文名稱：國小資優生在數學變通性、解題速度與答題正確率之相關研究
- 蘇慈柔 - 畢業學年度111年 論文名稱：自我調節學習於提升國小學童數學變通性之探究（與楊智為教授共同指導）
- 陳薇任 - 畢業年度110年 論文名稱：滯後序列分析法在資優生與普通生之代數解題歷程分析
- 蔡宜雯 - 畢業年度110年 論文名稱：資優生與普通生在數學變通性與流暢性之研究：以國小代數單元為例
- 曾又恩 - 畢業年度110年 論文名稱：國小資優生與一般生之數學變通性表現探究 （與郭伯臣教授共同指導）
- 鄭宇珊 - 畢業年度109年 論文名稱：資優生與一般生父母教養方式與成就動機之相關研究
- 邱品瑜 - 畢業年度109年 論文名稱：國小資優生數學創造力檢測系統開發
滯後序列分析(Lag Sequential Analysis)
是一種行為 (事件or狀態) 上的統計方法，用來統計個體行為與行為之間的關係或是行為發生的前後是否有明顯的不同或趨勢
例如學生在計算一個數學題時，我們定義一個解題的行為如下
A1 乘法交換律
E1 乘法結合律
F2 括號內先算：有括號的加
F7a 由左至右計算-簡化(簡化後計算得到解答)
F7b 由左至右計算(計算後得到解答)當題目為 4 x 128 x 125 = ? 時，學生的解題思維如下：
學生A的解題順序為 F7b>>F7b ( 4 x 128 x 125 = 512 x 25 = 64000 )
學生B的解題順序為 A1>>F7a>>F7a ( 4 x 128 x 125 = 4 x 125 x 128 = 500 x 128 = 64000 )
學生C....
學生D....藉由上述可以產生如左圖，表示學生在數學解題時的行為統計矩陣
如此可計算期望值、變異數，相關係數...等統計數值來進行分析
- 一般我們使用滯後序列分析，多採用GSEQ軟體進行分析
- GSEQ軟體下載處：https://www.mangold-international.com/en/products/software/gseq.html
GSEQ軟體有以下限制，導致本系統的產生
- 在特殊教育/大數據分析的領域上，GSEQ只用期望值來分析容易受到樣本過小或過大的問題影響。
- 數學解題策略的分析採用橫向分析 (eg: A1>>F7a>>F7a )，而非直向。需要手動轉換，容易在過程產生錯誤 。
- 矩陣列表需要手動建立，容易在過程產生錯誤。
- 無法直接產生滯後序列分析圖表，需要手動繪製。
- 需要手動計算kappa值（改用ELign軟體計算）。
- 需要手動分組後，分別計算事件的時間。
1.滯後序列分析線上分析工具
2.滯後序列分析時間計算器
(進行分組時間分群用)
圖1：匯入檔案介面
選擇[下載報表]
圖2：可以將原始數據（橫向）轉為直向並自動轉換為矩陣表與呈現相關數據
各工作表數據示意圖如下
圖3： 原始的橫向事件數據
圖4：將原始的橫向事件數據轉換為直向數據 ＊
＊注意：
圖4因從橫向轉換事件為直向事件，不過由於時間已經無法分割，故直向數據時間均相同。
圖5： 將直向數據自動轉換為矩陣
圖6： 計算出期望值
圖8： 計算出調整後的殘差
圖10： 計算出Yule'Q 係數
圖7： 計算出變異數
圖9： 增加計算出kappa值
選擇統計方法並設定顯著條件
- 過大或過小的樣本數用期望值較不準確
- 顯著條件增加Yule'Q 係數 & KAPPA值。
圖11： 輸入顯著條件後產生xml格式
圖12：將xml碼貼到drawio線上繪圖軟體繪製圖形
圖13： 使用drawio線上繪圖軟體繪製出本研究的滯後序列圖
圖14：分析不同分組 不同事件所使用的時間
- 選擇[下載報表]後，可以得到全體組別與個別組別在該事件中出現的次數與使用的時間。
- Excel報表呈現如下
圖15：全部對象的事件所使用的時間
圖16：資優生組別中事件所花的時間 圖17：一般生組別中事件所花的時間
生成式AI自動出題流程
操作流程影片（基於FunSearch與CoT的數學創造力題目產出模式_使用OpenAI）
請同學依據影片操作流程產出試題的CSV檔。
最後更新時間 2024/08/04