學習資訊專業學院—資訊教育研究所

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資訊教育研究所之碩士班成立於民國80年,博士班成立於民國86年,目前研究生共約160名。本所原屬資訊教育學系,於95學年度起因應系所組織調整,成為獨立研究所,歸屬教育學院。

本所以『資訊科技教育』和『數位學習』兩個專業領域之研究發展與人才培育為宗旨,課程設計分別針對此兩個專業領域規劃必、選修專業科目,提供學生紮實而嚴謹的學術專業知能及個別化之研究訓練。本所教育目標包括:

1、培育資訊科技教育人才;
2、培育數位學習產業人才;
3、培育資訊科技教育與數位學習研究人才。

本所目前六名專任教師,四位教授,二位副教授,在資訊教育領域均具有豐富之教學與研究經驗且均積極從事研究,每年獲科技部補助研究計畫之平均數量與金額在本校名列前茅。另外,本所教師積極參與國內重大資訊教育政策及課程綱要之制定,積極推動國內資訊教育之發展。
 

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    變與不變:兩位國小教師學習自詢策略教學之歷程分析
    (國立臺灣師範大學教育心理與輔導學系, 2009-06-01) 簡馨瑩; 宋曜廷; 張國恩; Hsin-Yin Chien; Yao-Ting Sung; Kuo-En Chang
    本研究探討兩名國小在職教師應用「自詢」策略進行語文教學的學習歷程變化。採取單一受試研究法之多基線設計,以質-量混合研究方法(mixed method)進行教學錄影與訪談內容的資料分析與處理。研究結果發現教師的教學目標與教學內容,從解釋文意表層的字詞解釋轉移至深層理解的段落意義整合。惟,教室裡的教學結構仍偏向於教師主導、上下垂直的師生互動方向。根據教師的學習歷程,發現工作坊所設計的「認知衝突」策略是可以調整參與教師對學生的學習觀,觀察模仿策略可以改變教師的教學內容。本研究最後根據研究結果,提出對在職教師閱讀專業發展課程及未來研究的建議。 本研究探討兩名國小在職教師應用「自詢」策略進行語文教學的學習歷程變化。採取單一受試研究法之多基線設計,以質-量混合研究方法(mixed method)進行教學錄影與訪談內容的資料分析與處理。研究結果發現教師的教學目標與教學內容,從解釋文意表層的字詞解釋轉移至深層理解的段落意義整合。惟,教室裡的教學結構仍偏向於教師主導、上下垂直的師生互動方向。根據教師的學習歷程,發現工作坊所設計的「認知衝突」策略是可以調整參與教師對學生的學習觀,觀察模仿策略可以改變教師的教學內容。本研究最後根據研究結果,提出對在職教師閱讀專業發展課程及未來研究的建議。
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    數位學習教材之品質認證標準的建立及其信度分析
    (2009-12-01) 宋曜廷; 張國恩; 林慧藍; 李宜芬; 陳明溥; Yao-Ting Sung; Kuo-En Chang; Hui-Lan Lin; Yi-Fen Lee; Ming-Puu Chen
    對數位學習的品質進行認證已是先進國家的趨勢。本研究介紹國內數位學習品質認證中心的數位教材品質認證制度的作法,並以實徵的方式探討認證工具的信度,以及參與認證的數位教材製作廠商在製作數位教材時所遭遇的困難。本研究以67件參與認證的數位教材研究為資料來源,透過通過率和鑑別力分析,發現多數數位教材品質檢核表有良好的鑑別力。而透過推論力分析發現,數位品質認證的檢核工具有可接受的信度。而數位學習設計廠商在與教學評量、學習策略,以及將教學方法、教學評量和教學目標相搭配等設計面向上遭遇的困難較多。
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    知識結構的測量:徑路搜尋法與概念構圖法的比較
    (1995-06-20) 宋德忠; 林世華; 陳淑芬; 張國恩; Teh-Chung Sung; Shih-Hwa Lin; Shu-Fen Chen; Kuo-En Chang
    徑路搜尋法( Pathfinder )是近年來應用十分廣泛的知識結構測量方法,概念構圖法 ( concept mapping)則是理論基礎十分完備的教學和評量策略。本研究嘗試將概念構圖法中「引出知識」和「表徵知識結構」的步驟、徑路搜尋法中的知識結構評量算則 ( C 指數)以及 Novak & Gowin ( 1984 )的概念構圖計分法等加以結合,設計出概念構圖相似指數( CMC )及 Novak-Gowin 指數(N-G ) 。本研究以 153 名大學生為對象,以教育心理學的「學習理論」為材料,評估概念構圖法的兩個知識結構指數 CMC 及 N-G ,和徑路搜尋法的兩個知識結構指數 PFC 及 PRX ,對學習成就的預測效果、對不同成就學生的區別效果、與各指數的重疊與獨立性。結果有以下的發現: 1.以徑路搜尋法求得的知識結構指數對學習成就的解釋量, PFC 為 36 % , PRX 為 16 % ;以概念構圖法求得的兩個指數對學習成就的解釋量, CMC 為 36 % , N-G 為 23 %。兩種測量方法所提供的知識結構指數具有可接受的預測效度。 2.應用四種知識結構指數,PFC、PRX 、 CMC 及 N-G 來區別不同學習成就的學生時, PRX 並沒有顯著的區別力。但 PFC,CMC 及 N-G等三種指數可以有效地區別不同學習成就的學生,準確性達 80 %。3.藉由不同的引出知識、表徵知識結構和評量知識結構等步驟求出的 PFC,CMC 和 N-G 指數,彼此間具有中度的相關。以淨相關分析排除某一指數的影響效果後,其他兩種指數仍能維持與學習成就的顯著相關。可見以不同方法求得的知識結構指數彼此有其獨立的成份存在,未必為其他指數的成份所能涵括。