§ 瀏覽學位論文書目資料
  
系統識別號 U0002-1806202509541000
DOI 10.6846/tku202500271
論文名稱(中文) ChatGPT輔助法條案例編製之應用與成效探討: 以動物保護法為例
論文名稱(英文) Discussion on the application and effectiveness of ChatGPT-assisted legal case preparation: taking the Animal Protection Law as an example
第三語言論文名稱
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中文) 教育科技學系碩士班
系所名稱(英文) Department of Educational Technology
外國學位學校名稱
外國學位學院名稱
外國學位研究所名稱
學年度 113
學期 2
出版年 114
研究生(中文) 林楷倫
研究生(英文) Kai-Lun Lin
學號 613730018
學位類別 碩士
語言別 繁體中文
第二語言別
口試日期 2025-06-03
論文頁數 130頁
口試委員 指導教授 - 林逸農(lineno@mail.tku.edu.tw)
口試委員 - 王千文(157524@o365.tku.edu.tw)
口試委員 - 鄭海蓮
關鍵字(中) 生成式AI
法條案例教學法
動物保護法
學習成效
關鍵字(英) Generative AI
legal case teaching method
animal protection law
learning effectiveness
第三語言關鍵字
學科別分類
中文摘要
本研究旨在探討以ChatGPT 輔助法條案例編製於動物保護法教學之應用與成效。本研究目標包含:(一)分析不同媒體呈現方式(文字敘述與影音動畫)對於具有不同法律基礎學生的學習成效影響;(二)探討學生背景變項(如性別、法學知識、飼養寵物經驗)對學習成效的影響;(三)評估學生對於以 ChatGPT 輔助案例教學的學習與教學滿意度。 
    在文獻回顧方面,研究聚焦於三大主題:一、ChatGPT 於教育領域的應用與成效,其生成能力可用於教學內容補充;二、案例教學法在法治教育中的實踐價值與學習成效;三、動物保護法作為法律教育素材之適切性與實踐潛能 ChatGPT 輔助法條案例編製之應用與成效探討。 
  研究對象為淡江大學具備法學知識與不具備法學知識之學生,兩組的法律基礎背景不同,樣本數共 52 人,並以動物保護法為核心議題。案例教學實驗過程中,研究者透過 ChatGPT-4o 生成案例與測驗題,並由專家審查內容正確性,接著將案例以文字與動畫兩種方式呈現,進行前後測學習評估,並採用共變數分析與獨立樣本t 檢定進行數據分析 
  研究結果顯示:(一)不同媒體呈現方式對學習成效雖然沒有顯著影響,相較之下,具備法學基礎之學生在文字敘述模式下表現較佳,代表文字能提供更完整的邏輯結構,有助於理解與記憶;而法學知識背景不足者,則更傾向透過動畫獲得初步概念理解。(二)背景變項分析中發現,性別、是否具備法學知識、是否飼養寵物對學習成效無顯著差異,但學生對動物議題的關懷程度與學習動機之間可能存在潛在連結。(三)教學滿意度調查顯示,兩組學生普遍對 ChatGPT 輔助案例教學持正面評價,尤以具備法學知識之學生在教學安排與課程負荷上滿意度較高。 
  綜上所述,ChatGPT 具備作為生成式 AI 工具輔助法條案例教學的可行性與成效潛力,未來可應用於公民與法律教育等領域,進一步發展跨媒體案例教學策略以提升學習效能與參與度。
英文摘要
This study aims to explore the application and effectiveness of using ChatGPT to assist in the development of legal case materials for teaching animal protection law in higher education settings. With the growing prevalence of generative artificial intelligence in educational contexts, this research investigates how AI tools can be meaningfully integrated into law-related instruction. The main objectives of the study are threefold: (1) to analyze the impact of different media presentation formats—specifically text-based narration and audio-visual animation—on the learning outcomes of students with varying levels of legal background; (2) to examine the influence of student background variables, such as gender, legal knowledge, and pet-raising experience, on their learning effectiveness; and (3) to assess students’ satisfaction with both the learning process and the instructional quality of ChatGPT-assisted case-based teaching. 
The literature review focuses on three primary themes: First, the integration of ChatGPT into educational environments and its potential for enhancing instructional content through generative capabilities; second, the pedagogical value of case-based teaching in law education, which promotes critical thinking, legal reasoning, and practical application of knowledge; and third, the use of animal protection law as a relevant and effective legal topic for engaging students across diverse disciplines. 
The research sample included 52 undergraduate students from Tamkang University, split into two equal groups based on whether or not they had received prior legal training. The study employed ChatGPT-4o to generate case scenarios and test items centered on the topic of animal protection law. These materials were reviewed by subject matter experts for accuracy and clarity. Students were exposed to the content in two distinct formats—text and animation—and were evaluated through both pre-tests and post-tests. Data analysis was conducted using ANCOVA and independent-sample t-tests. 
Findings revealed that while media format did not yield a statistically significant difference in learning outcomes, students with legal background performed better with text-based content, which offered a structured approach aligned with their prior training. Students without legal background demonstrated more interest and initial comprehension through animation. Background variables such as gender, legal experience, and pet ownership showed no significant impact on learning results, although personal interest in animal welfare appeared to be correlated with higher learning motivation. Teaching satisfaction results indicated a generally positive response to the use of ChatGPT in both groups, with legally trained students reporting greater appreciation for the structured case format and course design. 
In conclusion, the findings support the potential of ChatGPT as a valuable generative AI tool for developing instructional case materials in legal education. The study highlights its future applicability in civic, legal, and interdisciplinary learning settings, and suggests the development of cross-media strategies to further enhance learner engagement and comprehension. 
第三語言摘要
論文目次
目次
謝誌 i
中文摘要 ii
英文摘要 iii
目次 v
表圖次 vi
第一章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的與研究問題 4
第三節 專有名詞詮釋 5
第四節 研究範圍與限制 9
第二章 文獻探討	11
第一節 ChatGPT的應用與成效 11
第二節 案例教學法之內涵	13
第三節 法治教育與動物保護法之重要性 16
第三章 研究方法	25
第一節 研究架構	25
第二節 研究樣本	28
第三節 研究工具	28
第四節 實施程序	32
第五節 資料分析	41
第四章 研究結果與討論	43
第一節 不同媒體呈現方式對學習成效的影響分析	43
第二節 在不同背景變項中的動物關懷程度與學習成效之影響分析 49
第三節 學生對動物保護法案例教學課程的教學與學習滿意度分析 55
第五章 研究結論與建議 61
第一節 研究結論	61
第二節 研究建議	64
參考文獻	67
附錄	70
附錄一 教學詳案	70
附錄二 專家審核與回饋ChatGPT輔助法條案例成效 83
附錄三 課程學習單 112
附錄四 背景調查既動物關懷態度問卷 118
附錄五 前測題目卷 120
附錄六 後測題目卷 122
附錄七 教學與學習滿意度問卷 127

表圖次
表3-3-1 動物關懷量表內容	30
表3-3-2教學回饋與學習成效量表內容	31
表3-4-1 CHATGPT所生成之測驗題及案例敘述 35
表3-4-2合法與違法之案例比較表 40
表4-1-1不同法學基礎學生影音動畫教學後測成績之敘述統計 44
表4-1-2不同法學基礎學生影音動畫教學後測成績之共變數分析 45
表4-1-3不同法學基礎學生文字呈現教學後測成績之敘述統計 46
表4-1-4不同法學基礎學生文字呈現後測成績之共變數分析	46
表4-1-5不同法學基礎學生整體後測成績之敘述統計 48
表4-1-6不同法學基礎學生整體後測成績之共變數分析 49
表4-2-1 性別與高低動物關懷對學習成效之敘述性統計分析 50
表4-2-2性別與高低動物關懷對學習成效之獨立樣本T檢定分析 51
表4-2-3不同法學基礎與高低動物關懷對學習成效之敘述性統計分析 52
表4-2-4 不同法學基礎與高低動物關懷對學習成效之獨立樣本T檢定分析 53
表4-2-5飼養寵物經驗與高低動物關懷對學習成效之敘述性統計分析 54
表4-2-6飼養寵物經驗與高低動物關懷對學習成效之獨立樣本T檢定分析 54
表4-3-1教學與學習滿意度回饋量表 59
表6-1-1教學案例審核表範例	83
表6-1-2專家A針對影音動畫教學案例審核表 86
表6-1-3專家B針對影音動畫教學案例審核表 87
表6-1-4專家A針對文字敘述教學案例審核表 90
表6-1-5專家B針對文字敘述教學案例審核表 90
表6-2-1測驗題審核表範例 91
表6-2-2教學前測驗題之第一題審核表	92
表6-2-3教學前測驗題之第二題審核表	93
表6-2-4教學前測驗題之第三題審核表	94
表6-2-5教學前測驗題之第四題審核表	95
表6-2-6教學前測驗題之第五題審核表	96
表6-2-7教學前測驗題之第六題審核表	97
表6-2-8教學前測驗題之第七題審核表	98
表6-2-9教學前測驗題之第八題審核表	98
表6-2-10教學前測驗題之第九題審核表	99
表6-2-11教學前測驗題之第十題審核表	100
表6-2-12教學前第一大題單選題審核表	102
表6-2-13教學後測驗題第一大題問答題審核表 103
表6-2-14教學後測驗題第二大題單選題審核表 104
表6-2-15教學後測驗題第二大題問答題審核表 105
表6-2-16教學後測驗題第三大題單選題審核表 106
表6-2-17教學後測驗題第三大題問答題審核表 107
表6-2-18教學後測驗題第四大題單選題審核表 108
表6-2-19教學後測驗題第四大題問答題審核表 109
表6-2-20教學後測驗題第五大題單選題審核表 110
表6-2-21教學後測驗題第五大題問答題審核表 111

圖3-4-1 研究流程圖 33


參考文獻
中文文獻
王全興(2016)。案例教學法在教學上的應用。師友月刊,(587),48-49。https://doi.org/10.6437/em.201605_(587).0009
王琮儀(2022)。虐待寵物會有什麼法律責任?發現有⼈虐待寵物,應該如何檢舉?。法律百科網:http://www.legis-pedia.com
王順美(2016)。動物保護教育策略-同伴動物(犬及貓)。動保倡議與論述,。
王曉丹(2009)。案例教學與批判性法學訓練-以大學校長遴選案為例。月旦法學雜誌。
立法院國會圖書館(2016)。法規資源引介:動物保護法。雙月刊。
行政院農業委員會(2020-2023)。推動友善動物保護計畫。
行政院農業委員會動物保護諮議小組(2019)。動物福利白皮書。
余民寧(2022)。教育測驗與評量:成就測驗與教學評量。
吳奇(2024)。教育第一線視角下,生成式 ai 融入教學生態系的多模態。
李翠玲、黃澤洋(2016)。應用案例教學法增進師資生特殊教育知能之研究。教育理論與實踐學刊,(33),1-31。https://doi.org/10.7038/jetp.201606_(33).0001
范慧宜(2023)。異想世界:生成式ai打造未來。工商時報。
高博銓(2007)。案例教學法的理念與實施。國立編譯館館刊,85-92。
動物保護法(民國110 年5月19日)修正公布。
國家教育研究院(2018)。十二年國民基本教育課程綱要 國民中小學暨普通型高級中等學校_社會領域。
張民杰(2001)。案例教學法:理論與實務。
張奕千(2017)。案例教學法運用於高中人權教育成效 行動研究—以苗栗私立建臺中學為例。
教育部(2020a)。加強學校法治教育計畫。
教育部(2020b)。議題融入手冊。
教育部國民及學前教育署(2019)。教育部推廣校園關懷動物生命教育 照顧校貓校狗學習愛心與責任。
教育部國民及學前教育署(2024a)。113年補助高級中等以下學校關懷動物生命教育計畫。
教育部國民及學前教育署(2024b)。照顧流浪貓犬 校園深耕關懷動物生命教育。
莊哲銘(2023)。Prompt:開啟 chatgpt 魔法書的鑰匙。均一平台教育基金會。
許育典(2005)。人權與法治教育的理論與實踐。當代教育研究,第十三卷第三期,29-58。
許桂芬(2023)。Chatgpt在醫療應用之潛能。
許桂森(1999)。動物保護法簡介。第87期。
彭雅玲(2022)。動物保護教育─同伴動物。
曾建銘(2014)。選擇題命題原則與不良題範例。
湯夢汎(2017)。動物保護法部分條文修正簡介。農業部,第301期。
黃國峰(2019)。人權法治教育理念之探究─從美國公民教育中心的民主基礎系列教材說起─。教育部人權及轉型正義教育資源網。
葉蕙芬(2012)。應用案例教學法在師資培育課程之研究。
農業部(2022)。寵物管理科成軍,毛小孩一生全面照顧。
廖長彥(2023)。Chatgpt 在教育現場的可能運用。
熊治民(2023)。生成式ai在製造領域應用展望。產業技術評析。
潘乃欣(2024)。Ai 能帶中學生自主學習、幫老師改作文?資深老師解密如何「與 ai 共舞」。翻轉教育。
蔡育琳(2021)。讓動保教育無所不在 從關懷與行動開始。動保倡議與論述。
鄭祝菁(2001)。「動物保護法」之執行成果及展望。農業部,第110期。
學生事務及特殊教育司(2022)。法治教育扎根校園與社區 讓法律應用生活普及化。
謝淑敏(2020)。案例教學法運用於輔導原理與實務課程之教學實踐與成效評估研究。
謝淑敏(2021)。案例教學運用於師資培育課程的經驗與 啟示:以輔導原理與實務課程為例。台灣教育研究期刊,2,263-292。
寵物登記管理辦法。2017)。
關懷生命協會(2015)。動保扎根教育平台 計畫緣起。
關懷生命協會(2023)。【動保司大家談】動物保護司成立,ngo怎麼想? ft.關懷生命協會。
蘇日古嘎、郝振君(2023)。Chatgpt 生成式人工智慧與大學轉型:
機遇、挑戰與未來。臺灣教育評論月刊,12(9),19-23。

英文文獻
Brooke, S. L.(2006).Using the case method to teach online classes: Promoting socratic dialogue and critical thinking skills。International Journal of Teaching and Learning in Higher Education,18,142-149
Cavalier, S.(2011).The world history of animation.
Curtis, D. D., & Keeves, J. P. (2000). The Course Experience Questionnaire as an institutional performance indicator. International Education Journal, 1(2), 73-82.
Farrokhnia, M., Banihashem, S. K., Noroozi, O., & Wals, A. (2023). A SWOT analysis of ChatGPT: Implications for educational practice and research. Innovations in Education and Teaching International, 61(3), 460–474. https://doi.org/10.1080/14703297.2023.2195846
Herzog, H., Grayson, S., & McCord, D. (2015). Brief measures of the animal attitude scale. Anthrozoös, 28(1), 103-115. https://doi.org/10.2752/089279315X14129350721894
Likert, R. (1932). A technique for the measurement of attitudes. Archives of Psychology, 22 140, 55.
Mattas, P.(2023).Chatgpt: A study of ai language processing and its implications.International Journal of Research Publication and Reviews,4,435-440.https://doi.org/10.55248/gengpi.2023.4218
Mhlanga, D.(2023).Open ai in education, the responsible and ethical use of chatgpt towards lifelong learning.SSRN Electronic Journal.https://doi.org/10.2139/ssrn.4354422
Niall Firth, e. e.,and Allison Arieff, editorial director(2024).Roundtables: The future of ai games.
Serpell, J. A. (2004). Factors influencing human attitudes to animals and their welfare. Animal Welfare, 13, S145–S151. https://doi.org/10.1017/S0962728600014500
Sukhpal Singh Gill, R. K.(2023).Chatgpt: Vision and challenges。Internet of Things and Cyber-Physical Systems3,262-271.
Tierschutz macht Schule. (2016). Study on education and information activities on animal welfare. EDUCAWEL Final Report. European Commission.
Walid, H.(2023).Unlocking the potential of chatgpt: A comprehensive exploration of its applications, advantages, limitations, and future directions in natural language processing https://doi.org/10.48550/arXiv.2304.02017
Wilson, L. O. (2016). Anderson and Krathwohl Bloom’s Taxonomy Revised.
論文全文使用權限
國家圖書館
同意無償授權國家圖書館,書目與全文電子檔於2027-06-18, 於網際網路公開,延後電子全文
校內
校內紙本論文立即公開
同意電子論文全文授權於全球公開
校內電子論文延後至2025-06-18公開,延後電子全文與「中英文摘要」
校外
同意授權予資料庫廠商
校外電子論文延後至2025-06-18公開,延後電子全文與「中英文摘要」

如有問題,歡迎洽詢!
圖書館數位資訊組 (02)2621-5656 轉 2487 或 來信