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系統識別號 U0002-2308200918133400
DOI 10.6846/TKU.2009.00877
論文名稱(中文) 建構結構化張力之主動學習系統
論文名稱(英文) Constructing a Proactive Learning System Based on Structural Tension
第三語言論文名稱
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中文) 資訊工程學系碩士班
系所名稱(英文) Department of Computer Science and Information Engineering
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 97
學期 2
出版年 98
研究生(中文) 杜昆鴻
研究生(英文) Kun-Hong Du
學號 695410679
學位類別 碩士
語言別 繁體中文
第二語言別
口試日期 2009-06-29
論文頁數 80頁
口試委員 指導教授 - 鍾興臺
委員 - 鍾興臺
委員 - 洪文斌
委員 - 張榮吉
關鍵字(中) 主動學習
結構化張力
關鍵字(英) active learning
structural tension
第三語言關鍵字
學科別分類
中文摘要
本研究透過在課程規劃與安排中,使用結構化張力的概念來訓練學生可以主動學習,並提升學習的動機。老師以一週為單位,讓學生填寫張力表,而張力表的項目是課程學習的縮影,包含了基本需求張力表(BasReq)與進階需求張力表(AdvReq)。透過老師設計的張力表項目與學生產生互動,讓學生填寫其內容,同時學生也藉此檢視自己在學習上的進度。老師可以隨時調整每一週的項目,動態地調整張力的大小,並針對學生所填寫的內容予以評分。
研究進行時將結構化張力表實際投入在97學年度下學期四個課程約三百名學生上,由EXCEL表格建立填寫項目範例,讓學生填寫完畢後利用Moodle平台逐週回傳。在課程結束前實施問卷調查,統計學生在BasReq與AdvReq中的進步幅度,發現均有顯著成長,顯示結構化張力表的成效。因此,希望建立一套系統,期望能發揮其價值,並降低學生與老師的負擔。系統的雛型利用Google Web Toolkit實作,並與Moodle協同運作。
英文摘要
This research proposes a new approach to proactive learning based on structural tension and can be effectively carried out in the course-taking process. Two kinds of tension are created -- BasReq and AdvReq. BasReq is the basic requirement in which students are asked to keep up with teacher’s progress every week. AdvReq is the advanced requirement in which students are asked to keep improving everyday about those relevant to their needs in order to enhance their learning, and ultimately achieving happy learning in their mindsets. Students need to submit their BasReq and AdvReq every week to show what they have improved.  Based on these BasReqs and AdvReqs, a teacher can dynamically adjust his/her teaching strategy and course materials to keep appropriate tension in order to help students keep improve themselves.
Our experiments began on four classes, about 300 students, in the spring semester of 2009, using Excel for BasReq and AdvReq in Moodle’s platform. At the end of the semester, we conducted a survey anonymously and want to see how much improvement students have been made in the whole semester. The results show that four classes all have significant improvement on both BasReq and AdvReq. However, it created tremendous load for the teacher in the whole process. This initiates our development of a system that not only can lesson teacher’s load but also can facilitate both teacher and student needs. A prototype system is thus constructed using Google Web Toolkit in cooperation with Moodle.
第三語言摘要
論文目次
中文摘要	I
英文摘要	II
目錄	III
圖目錄	VI
表目錄	VIII

第一章  緒論	1
1.1.研究動機	1
1.2.研究目的	2
第二章  背景	3
2.1.結構化張力	3
2.2.知識工作者	4
2.3.高生產力的心智模式	8
2.4.從優秀到卓越再到基業長青	10
2.5.學習理論	11
2.5.1.自主學習	11
2.5.2.社會建構主義學習理論	12
2.5.3.鷹架學習理論	14
2.6. Google Web Toolkit	15
2.7. Moodle	20
第三章  結構化張力主動學習模式	22
3.1.概述	22
3.2.主動學習模式探討	23
3.2.1.初期探索過程	23
3.2.2.使用結構化張力表	24
3.3.經驗與問題歸納	31
3.4.結構化張力主動學習系統架構	33
第四章  系統分析與設計	41
4.1.需求分析	41
4.2.功能模組分析	44
4.2.1.帳號管理模組	45
4.2.2.張力表登錄模組	45
4.2.3.張力表設定模組	46
4.2.4.張力表管理模組	47
4.2.5.張力表資料蒐尋模組	47
4.2.6.成績管理模組	47
4.3.資料庫設計	48
第五章  系統實作	50
5.1.系統環境	50
5.2.實作架構	50
5.3.系統功能	52
5.3.1.張力表登錄	53
5.3.2.張力表設定	59
5.3.3.張力表管理	59
5.3.4.張力表資料搜尋	60
5.3.5.成績管理	61
第六章  系統測試與運作	62
6.1.張力表新增與設定	62
6.2.張力系統配合Moodle運作	64
第七章  問卷調查與結果	67
第八章  結論及未來展望	70
References	72
附錄A. 主動學習問卷	74
附錄B. 英文論文稿	75
 
圖目錄
圖 2-1 結構化張力概念圖	3
圖 2-2 高生產力心智模式概念圖	8
圖 2-3 成功企業的成長架構圖	10
圖 2-4 GWT組件表示圖	18
圖 3-1 基本需求張力表範例	25
圖 3-2 進階需求張力表範例	26
圖 3-3 公佈張力表之Moodle網站畫面	27
圖 3-4 評量BasReq主動學習之配分範例	28
圖 3-5 評量AdvReq主動學習之配分範例	29
圖 3-6 正式評量配分範例	29
圖 3-7 評量成績全班分佈圖範例	30
圖 3-8 結構化張力主動學習系統架構圖	34
圖 4-1 資料庫欄位設計	48
圖 5-1 系統實作架構圖	51
圖 5-2 結構化張力教學系統頁面區域說明圖	53
圖 5-3 登錄項目分數區	54
圖 5-4 登錄項目總覽區	54
圖 5-5 瀏覽待改進事例	55
圖 5-6 編輯BasReq中的待改進事例	56
圖 5-7 新增AdvReq中的待改進事例	57
圖 5-8 瀏覽已改進事例	57
圖 5-9 瀏覽老師要求填寫項目	58
圖 5-10 瀏覽綜合學習心得與甘苦談項目	58
圖 5-11 瀏覽對老師建議項目	59
圖 5-12 張力表設定頁面	59
圖 5-13 張力表管理頁面	60
圖 5-14 張力表資料搜尋頁面	61
圖 5-15 成績管理頁面	61
圖 6-1 新增張力表畫面	63
圖 6-2 新增待填寫項目畫面	63
圖 6-3 新增評分點畫面	64
圖 6-4 學生進行張力表登錄流程圖	65
圖 7-1 問卷-BasReq	67
圖 7-2 問券統計結果比較圖-BasReq	67
圖 7-3 問卷-AdvReq	68
圖 7-4 問卷統計結果比較圖-AdvReq	68
圖 7-5 BasReq改善幅度比較圖	69
圖 7-6 AdvReq改善幅度比較圖	69
 
表目錄
表 6-1 運作模式分類表	64
參考文獻
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[28] Peter Senge, Schools That Learn, 2000.
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