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    資料分析於輔助線上學習的即時線上考試系統
    (2022) 蘇冠中; Su, Guan-Chung
    由於 2019 年的 COVID-19 傳染病大流行的緣故,高等教育在一夜之間面臨 需要採用線上課程的方式來進行授課。在線上課程中,教學方式、考試評量與學 習評估等都與實體課程有非常大的差異,由於線上考試必須得使用電腦作答,但 作答電腦本身具有上網的功能,學生在考試期間隨時都可以透過網路去搜尋答案, 因此較難對學生的學習成效進行評估,教師也難以確認課程的教學成效。在本篇研究中提出資料分析於輔助線上學習的即時線上考試系統(Real-time Online Assessment with Data Analyze System to Support E-Learning, ROAD)。首先 ROAD 可將一般題目進行隨機化讓每位考生的題目順序不同,並設置作答完無法 返回與較短的時間限制,轉變為線上考試的設置,以降低學生互相交流答案的可 能性;接著在線上考試中,ROAD 能夠紀錄學生在考試期間電腦上的行為模式, 並辨識可疑的作弊行為;最後通過決策樹演算法分析學生的線上行為模式資料與 考試的分數結果,我們能給予教師及學生回饋,讓師生瞭解該堂課的學習成效, 並幫助教師針對課程教學進行改善。

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