分群結果

第四章 研究結果

第三節 分群結果

以皮爾森相關係數(Pearson’s correlation coefficient)找尋學生之間在18項活 動中前9項活動的相似性加以分群(表4-6)，相似性為正(+)，表示為正相關，相似 性為負(-)，表示負相關。並以k-means方式找到最相似的歸為一群組。

表4-6學生於活動中的相關性結果 學生

編號 S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 S1 1 -0.04 -0.23 -0.08 0.41 -0.4 -0.04 0.26 -0.37 S2 -0.04 1 -0.66 -0.94 -0.13 0.6 0.36 -0.22 0.45 S3 -0.23 -0.66 1 0.88 -0.18 -0.4 -0.66 0.58 -0.3 S4 -0.08 -0.94 0.88 1 0 -0.56 -0.53 0.41 -0.42 S5 0.41 -0.13 -0.18 0 1 0.11 -0.53 0.41 -0.42

續表4-6 學生於活動中的相關性結果 學生

編號 S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 S6 -0.4 0.6 -0.4 -0.56 0.11 1 0.06 -0.09 0.08 S7 -0.04 0.36 -0.66 -0.53 -0.53 0.06 1 -0.87 0.45 S8 0.26 -0.22 0.58 0.41 0.41 -0.09 -0.87 1 -0.54 S9 -0.37 0.45 -0.3 -0.42 -0.42 0.08 0.45 -0.54 1 我們此次研究以k-means方式將學生分為2群，k-means方式為先設兩個群組 中心點，以表4-6來看，若設定以S1與S9為兩群的中心點，分別其他學生來針對 S1與S9來觀察其相關性。k-means過程為:

一、S2分別與S1與S9的相似性為-0.04與0.45，可知道S2與S1雖為負相關，與S9 為正相關。

二、 S3分別與S1與S9的相似性為-0.23與-0.3，可知道S3皆為S1與S9負相關群組。

三、 S4分別與S1與S9的相似性為-0.08與-0.42，可知道S4皆為S1與S9負相關群組。

四、S5分別與S1與S9的相似性為0.41與-0.42，可知道S5與S1為正相關，與S9為 負相關。

五、S6分別與S1與S9的相似性為-0.4與0.08，可知道S6與S1為負相關，與S9為正 相關。

六、S7分別與S1與S9的相似性為-0.04與0.45，可知道S7與S1為負相關，與S9為 正相關。

七、S8分別與S1與S9的相似性為0.26與-0.54，可知道S8與S1為正相關，與S9為 負相關。

八、S9與S1相似性為-0.37，互為負相關。

九、S3與S4相似性為0.88，互為正相關。

十、S3、S4儘管與S1、S9相似性雖皆為負相關，但相較下與S9差異更大。

經過k-means之後，可將學生分為兩群，分別學生編號為:S1、S3、S4、S5、

S8為一群，我們稱之群組cluster0，學生編號為S2、S6、S7、S9為一群，我們稱 之群組cluster 1，分別統計平均數。Cluster0的最小值，最大值與偏好分數(4-7)

；Cluster1的最小值，最大值與偏好分數(4-8)。

30

表4-7 群組cluster0學生的活動點擊數統計表

分群名稱 活動名稱 平均數 最小值 最大值 偏好分數

0

Recent course 3.40 1.82 1 1

View course 239.20 87.87 119 -1

Startcomplete feedback 6.80 2.39 5 -1

View folder 10.80 8.64 5 -1

Add discussion forum 0.60 0.89 0 -1

Add post forum 40.80 22.12 22 -1

Delete post forum 0.60 0.55 0 -1

Update post forum 0.60 0.55 0 -1

View discussion forum 291.00 142.55 157 -1 表4-8群組cluster1學生的活動點擊數統計表

分群名稱 活動名稱 平均數 最小值 最大值 偏好分數

1

Recent course 1.50 1.29 0.00 -1

View course 694.50 123.05 583.00 1 Startcomplete feedback 12.75 4.27 7.00 1

View folder 10.75 5.91 2.00 0

Add discussion forum 1.50 1.00 0.00 1

Add post forum 78.50 19.21 60.00 1

Delete post forum 0.75 0.96 0.00 0

Update post forum 5.50 0.58 5.00 1

View discussion forum 621.00 174.60 424.00 1

將學生分兩群之後可從(表4-9)分別可以看出兩群組在活動編號(2、3、5、6、

8、9)中的偏好分數差異，群組cluster 0學生在活動(觀看課程、填寫問卷、新增討 論題目、回應貼文、更新貼文與觀看討論區內容)的偏好分數為(-1、-1、-1、-1、

-1、-1)，和群組cluster1學生在活動(觀看課程、填寫問卷、新增討論題目、回應 貼文、更新貼文與觀看討論區內容)的偏好分數為(1、1、1、1、1、1)，可了解其 群組cluster1學生在觀看課程、填寫問卷、新增討論題目、回應貼文、更新貼文 與觀看討論區內容等活動參與皆比群組cluster0學生來的熱絡，而群組cluster0學 生面對這些活動則較少參與，了解群組cluster1學生在網路上是屬於較為活潑。

表4-9 兩組群組學生偏好分數比較

分群名稱 活動編號

2 3 5 6 8 9

0 -1 -1 -1 -1 -1 -1

1 1 1 1 1 1 1

第四節 關聯規則結果

我們將18項活動分別以編號前9項活動(1~9)與編號後9項活動(10~18)來尋找 群組cluster0學生的關聯規則，並設定支持度20%、信賴度60%，計算出群組學生 的關聯規則數據(表4-10)，並先以與臨床教師確認此模組符合臨床學生的習性，

將其符合支持度與信賴度的數據回推找出cluster0學生的關聯規則(表4-11)。

表4-10群組cluster0學生活動的關聯規則支持度與信賴度 活動

編號 S/C 10 11 12 13 14 15 16 17 18 1

S 20 40 40 60 20 20 40 40 20

C 25 50 50 75 25 25 50 50 25

2

S 20 0 20 0 20 20 20 20 20

C 100 0 100 0 100 100 100 100 100

3

S 20 0 20 0 20 20 20 20 20

C 100 0 100 0 100 100 100 100 100

4

S 20 20 20 40 20 40 40 20 20

C 33 33 33 66 33 66 66 33 33

5

S 20 0 40 20 20 20 20 20 20

C 50 0 100 50 50 50 50 50 50

6

S 20 0 40 20 20 20 20 20 20

C 50 0 100 50 50 50 50 50 50

32

續表4-10群組cluster0學生活動的關聯規則支持度與信賴度

7

S 20 0 40 40 20 40 20 20 20

C 33 0 66 66 33 66 33 33 33

8

S 0 0 0 0 0 0 0 0 0

C 0 0 0 0 0 0 0 0 0

9

S 20 0 20 0 20 20 20 20 20

C 100 0 100 0 100 100 100 100 100

S:Support (%)，C: Confidence(%)，陰影表示配對成立的關聯規則

表4-11群組cluster0學生活動的關聯規則，即學生從事活動（X）之後會發生活 動（Y）。

群組 活動 (X) → 活動 (Y)

0

course recent → url View

course View →

forum view forum

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user Login 、Logout、Update、View view all

feedback Startcomplete →

forum view forum

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user Logout 、Update

forum add discussion → resource View

forum add post → resource View

forum delete post →

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discussion →

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我們將18項活動分別以編號前9項活動(1~9)與編號後9項活動(10~18)來尋找 群組cluster1學生的關聯規則，並設定支持度20%、信賴度60%，計算出群組學生 的關聯規則數據(表4-12)，並先以與臨床教師確認此模組符合臨床學生的習性，

將 其 符 合 支 持 度 與信 賴 度 的 數 據 回 推 找出 群 組cluster1學 生 的 關 聯 規 則(表 4-13)。

表4-12群組cluster1學生活動的關聯規則支持度與信賴度 活動

編號 S/C 10 11 12 13 14 15 16 17 18 1

S 25 25 25 25 50 25 0 50 25

C 50 50 20 50 100 50 0 100 50

2

S 50 75 75 75 100 50 25 75 75

C 50 75 75 75 100 50 25 75 75

3

S 25 50 50 50 75 25 25 50 50

C 33 66 66 66 100 33 33 66 66

4

S 25 50 50 50 75 25 25 50 50

C 33 66 66 66 100 33 33 66 66

5

S 25 50 50 50 75 25 25 50 50

C 33 66 66 66 100 33 33 66 66

6

S 50 75 75 75 100 50 25 75 75

C 50 75 75 75 100 50 25 75 75

7

S 25 25 25 25 50 25 0 50 25

C 50 50 20 50 100 50 0 100 50

8

S 50 75 75 75 100 50 25 75 75

C 50 75 75 75 100 50 25 75 75

9

S 50 75 75 75 100 50 25 75 75

C 50 75 75 75 100 50 25 75 75

S:Support (%)、C: Confidence(%)，陰影表示配對成立的關聯規則

34

表4-13群組cluster1學生活動的關聯規則，即學生從事活動（X）之後會發生活 動（Y）。

群組 活動 (X) → 活動 (Y)

1

course recent → user Login、View

course View →

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forum add post →

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forum delete post → user Login、View

forum update post →

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discussion →

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第五章 討論

本章節主要說明最後的研究分群討論與關聯規則討論

第一節 分群討論

學生於活動中經過皮爾森相關係數與k-means後，尋找出醫事放射實習學生

在網路互動的習慣相似性，並發掘與定義分群後的特性，我們將學習特徵分為兩 群: cluster0與cluster1。由(表4-7、表4-8)對照發現群組cluster1學生在28週實 習過程中在網路平台較常登錄，明顯在線上互動的資料多於群組 cluster0 學生；

在實習觀看網站課程(view course)中，群組cluster1學生較群組cluster0學生平均 高於2.9倍。在觀看討論區貼文(view discussion forum)中，群組cluster1學生較

群組cluster0學生平均高於2.13倍，可看出群組cluster1學生較常登錄平台學習。

在討論區加入回應貼文(add post forum)中，群組cluster1學生比群組cluster0學生 平均高於1.92倍。在填寫核心課程問卷(Startcomplete feedback)中，群組cluster1 學生回饋次數比群組 cluster0 學生平均高於 1.88 倍。在新增討論題目(Add discussion forum)中，群組cluster1學生回饋次數比群組cluster0學生平均高於2.5 倍。明顯看出群組 cluster1 學生在網路回饋較群組 cluster0學生活絡積極並願意 回應想法。在更新貼文(update post forum)中，群組cluster1學生較群組cluster0 學生平均高於9.17倍，可看出群組cluster1學生在網路上與同儕互動上面較勇於 表達自己。在寫訊息(Write message)相互聯絡感情中，群組 cluster1 學生較群組

cluster0學生平均高於 2.27倍。而群組 cluster0學生在網路學習過程中，網路互

動明顯平均低於群組 cluster1 學生。從這兩群之中可以看出群組 cluster0學生在 教學平台上屬於非活躍型(inactive)，而群組cluster1學生則屬於活躍型(active)。

教學平台moodle首頁設置有追蹤近期活動(recent course)，將顯示近期同儕訪問

過程，設置這功能可使同儕之間即時知道網站上的修改、新增或補充內容，使學 生精確的追蹤網站更新內容，並幫助學生減少錯過重要內容的機會。雖然群組 cluster0 學生在觀看課程(view course)與觀看討論內容(view discussion)較群組

cluster1學生明顯來的少；但觀看老師擺放的文件下載(View folder )次數相近，且

群組cluster0學生使用追蹤近期活動(recent)平均比群組cluster1學生高出2.27倍，

與觀看連結影片(View url)平均比群組 cluster1 學生高出 4.24 倍。可看出群組

36

cluster0學生雖然在教學平台moodle進入次數較少與討論區回應較少的狀況下，

卻會擔心錯過重要內容或進度落後，而有效的運用教學平台 moodle的功能。最 後，群組cluster0學生與群組cluster1學生在討論區刪除貼文(delete post)次數皆 相近，表示學生們面對專業議題皆有想法要表達，並會嘗試想要回應給同儕互相 交流。

第二節 關聯規則討論

兩群組學生之間發現的關聯規則，明顯發現學生在觀看課程、寫完問卷與觀 看討論區後，會去看臨床教師所擺放的數位教材(投影片)資源，(view course 、 startcomplete feedback、add post、add discussion and view discussion forum view resource)。與發現學生共同在觀看完老師所上傳的文件，會去觀看臨床老師所上 傳的多媒體數位影音檔，兩種搭配一起研讀(view folderview url)。

教學平台有5分鐘未使用則會自動登出功能，群組cluster1學生與群組cluster0 學生皆屬於會長期在網上瀏覽的族群，從關聯規則中可看出，執行完一件事後，

會處理別的事物，導致回到網站後需要重新登入現象（view course、startcomplete feedback、view folder、add discussion forum、add post forum、delete post forum、

update post forum and view discussion forum user login)，而群組cluster0學生離 開網站都會有習慣登出的動作,這行為群組cluster1學生則不明顯；可以知道群組 cluster0 學 生 在 網 路 教 學平 台上 較維 護個 人隱私(view course、startcomplete feedback、view folder、delete post and view discussion forum  user logout )。

在大學時期同儕互動是非常重要的時期，互相建構知識與學習(何鴻略，2010)，

從表4-10與表4-12表中來看都可以發現，不管群組cluster0學生與群組cluster1 學生，在參與網站平台後，都會去觀察其他同學的動態，尤其在自己新增討論題 目與更新貼文後，去注意同學之間上線的時間，其中注意的包括了登入系統的最 後時間，與最新登陸的時間，希望自己所貼的文章可以被認同與注意。且學生們 在這樣的互相合作環境中會相互關心其他同學的狀況，所以在實習期間的同儕互 動是非常的重要。因為學生可以藉由教學環境構建自己的知識，並從對方的優點 來檢視自己的不足(Wilson & Stacey, 2004)。此外，學生經常觀察其他學生的學習 狀態，並想吸引他們的注意力。當他們加入的論壇上討論一個新的話題時，他們 更會注意同儕是否有回應，這也是他們面對到自己發表的題目時，呈現負責的一

面。(view course、startcomplete feedback、view folder、add discussion、add post、

update post and view discussion forum  view all user)。在群組Cluster1學生同時 會以訊息與同儕之間互動連聯繫感情(view course、startcomplete feedback、view folder、add discussion、add post、update post and view discussion forum write

message )。而群組cluster0學生常常更新他們的個人照片與更新個人即時資料，

讓同儕們互相了解彼此最近的狀況。這樣的行為類似他們在FACEBOOK上的行 為模式。（view course、startcomplete feedback、view folder and view discussion forum

user update）。

38

第六章 結論與建議

本章節主要說明最後的結論、研究限制與建議。

第一節 結論

臨床教師在醫院常常因為工作期間重心必須放在病人身上，沒有足夠時間面 對臨床教學和與實習學生討論臨床病例。然而，若臨床教學加上數位學習的配合，

會成為一個混合式的學習方式，它的角色將補充臨床學習上的不足。若老師與學 生利用下班時間在這樣的合作學習環境中互相討論與學習，可以建構彼此的知識

。研究中，我們建立一個數位學習平台，以協助補充臨床技能指導時間不足的問 題，讓數位學習可幫助臨床培訓，並提供合作學習環境，然而，學生自己本身都 有自己的學習偏好，傳統的教學平台無法適應每一位學生的習性，在本文中，我 們將學生根據自己喜好的活動分為非活躍群與活躍群，且針對這兩組的活動群都 發現了其學生的關聯規則行為模式，透過瞭解學生的分群可以知道他們在網路上 的學習行為模式；再根據其關聯規則可以知道每一位學生在網路上喜好的活動。

這項結果有助於下學年度實習生參與網站時，根據其初期參與的活動，找到與最 相似的群體，並參考其群體中的關聯規則給予學生適當資源或活動，讓教師能夠 因材施教，進而符合以學生為中心的教學方針。

第二節 研究限制

一、學生數量的限制

儘管此次的研究有1萬多筆活動數據可以做分析，但研究對象僅9位甚少，

在計算過程中發現，還是會因為學生數量少而影響關聯規則門檻值設定，會 因為少數人的個人習慣變成整個群體的習慣現象，日後需增加學生數量來增 強驗證關聯規則。

二、教材內容的限制

放射實習學生訓練計畫中的核心課程尚未統一各課程目標內容，且每位 老師的授課方式與製作專業教材的素質與內容重點皆不同，易損失學生學習 的機會，可能因為臨床教師授課的技巧與內容，造成學生其實對這門課有興 趣，但聽課後在線上不會想要針對講義與課程影片再做研讀。又或者因為臨