以模糊聚類方法分析數學錯誤概念組型

An Analysis of the Group Style of Math Misconceptions Based on Fuzzy C-meanings

陳嘉甄;陳慶彥
Chia-Chen Chen; Ching-Yen Chen


所屬期刊: 第5卷第4期 「測驗與評量」
主編:國立政治大學教育學系教授兼系主任
余民寧
系統編號: vol019_06
主題: 測驗與評量
出版年份: 2009
作者: 陳嘉甄;陳慶彥
作者(英文): Chia-Chen Chen; Ching-Yen Chen
論文名稱: 以模糊聚類方法分析數學錯誤概念組型
論文名稱(英文): An Analysis of the Group Style of Math Misconceptions Based on Fuzzy C-meanings
共同作者:
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論文頁數: 28
中文關鍵字: 錯誤概念組型;模糊聚類方法;學習障礙;測驗;數學
英文關鍵字: Group style of misconceptions; Fuzzy C-means (FCM); Learning disability; Test; Math
服務單位: 台北縣立清水國小教師;國立中央大學電子計算機中心資訊工程師
稿件字數: 17423
作者專長: 學習策略;知識結構;學習障礙
投稿日期: 2009/10/7
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摘要(中文): 測驗可以反映學生的學習狀況,認知心理學的興起,使人們開始重視測驗歷程的錯誤反應。目前對於學生解題錯誤類型的探討重點,以錯誤概念的分析為主,皆以個別學生的試題反應為出發點,進行線性推論,少有針對學生整體錯誤反應而進行歸類,而傳統的群集分析方式亦難以處理錯誤概念的組型問題。
本研究取國小三上127個樣本接受數學測驗。其中121個為一般樣本,6個為校內鑑定的學習障礙樣本。應用模糊聚類方法(Fuzzy C-means, 或簡寫為FCM)進行錯誤概念的組型探討, 以期獲得一般學生及學習障礙學生的錯誤概念組型及其教學意義。
結果顯示,該方法可以得到學生類誤概念組型,亦發現本研究中的學習障礙樣本,其以概念為分析基礎的數學錯誤反應確實出現群聚現象。該結果可提供教師作為補救教學時的初步分類依據,亦可作為日常教學分組參考。
摘要(英文): Tests can reflect the students’ learning status. Because of the rising of cognitive psychology, so that researchers are beginning to pay attention to error responses in the course of test. At present, most discussions of problem-solving were focusing on the linear analysis of misconceptions, but very few on the similarity classify of the whole error responses. The traditional clustering method is difficult on finding the group type of misconceptions because of the characteristics of complex data in this research.
There are 127 samples in this study which include 121 as general samples and 6 samples with learning disability that were identified by special educational identification group in school. Fuzzy C-means method was used to process the group clustering of misconceptions for obtaining the misconceptions group type and its educational significance.
The result revealed that there were 3 clustering groups between all the samples’ misconceptions by using the clustering method FCM (Fuzzy C-meanings). The study also found that the error responses in the math test of most learning disabilities samples were clustered in the same clustering group. The result will provide teachers as a grouping reference in remedial and daily teaching.
參考文獻: 余嘉元(1995)。運用規則空間模型識別解題中的認知錯誤。心理學報,27(2),196-203頁。
陳貞君(2006)。我國竹苗地區國小四年級學生對TIMSS 2003科學試題閱讀理解及解題過程之研究。國立新竹教育大學應用科學系碩士論文。未出版。
宋德忠、林世華、陳淑芬和張國恩(1998)。知識結構的測量:徑路搜尋法與概念構圖法的比較。教育心理學,30(2),123-142。
林原宏(2003):量表語意模糊數演算及其計分比較分析。國立臺中師範學院學報,17(2), 279-304。
張家榮(2001)。應用設因推論於認知診斷之研究。國立台南教育大學資訊教育研究所碩士論文。未出版。
朱瑞珠(1997)。國小二年級學生在數學減法上的認知網路之研究。台北市立師範學院國民教育所碩士論文。未出版。
林原宏(2004)。模糊語意計分類型之模擬與實證研究。行政院國家科學委員會研究計畫(NSC 92-2413-H-142-004)。
林曉芳(2001)。知識表徵與概念學習之研究—以路徑搜蒐尋網路分析為評量工具。教育與心理研究,24期下冊,229-262。
林曉芳(2002)。以Hot Deck插補法推估成就測驗之不完整作答反應。國立政治大學教育學系教育心理與輔導組博士論文,未出版。
柯華葳(1991-1992)。台灣地閱讀研究文獻回顧。載於曾志朗編,中國語文心理學研究第一年度結案報告,31-76頁。中正大學認知科學研究中心。
柯華葳(1999)。基礎數學概念評量二年級題本。行政院國家科學委員會印行。
柯華葳(1999)。閱讀理解困難篩選測驗。行政院國家科學委員會印行。
洪儷瑜、張郁雯、陳秀芬、李瑩玓、陳慶順(2003)。基本讀寫字綜合測驗指導手冊。台北:心理
孫光天(1998)。利用類神經網路於學習認知的迷失關聯。ICCAI’98研討會論文集,頁105-109。
張春興(1991)。現代心理學。台北:東華。
教育部(1998)。身心障礙及資賦優異學生鑑定原則鑑定基準。教字第87115669號函。陳淑惠譯(1997)。LD認識學習差異,Gary L. F. Rhoda W. C.原著。台北︰新苗文化。
陳義勳(1994)。國小自然科力學迷思概念之探討。台北市立師範學院學院學報,27期。83-104。
陳嘉甄(2001)。國小學童自然科知識結構之測量。教育與心理研究,24期下冊,327-344。
黃秀霜(12001)。中文年級認字量表。台北︰心理出版社。
楊坤堂(1995)。學習障礙兒童。台北︰五南。
鍾聖校(1994)。不同教學法對錯誤概念修正的影響。台北師院學報,7期。169-204。
羅家駿(2004)。以資料探勘發掘學習錯誤概念之關聯的預防教學—以英語介係詞為例。中華大學資訊管理學系碩士論文。未出版。
Bezdek, J. C. (1981). Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms. New York: Plenum.
Branaghan, R. J. (1990).Pathfinder Networks and Multidimensional Spaces: Relative Strengths in Representing Strong Associates. Pathfinder Associative Networks: Studies in Knowledge Organization., Edited by Schvaneveldt, R. W.new Jersey: New Mexico State University.
Gagne, E. D. , Yekovich, C. W. , & Yekovich, F. R. (1998)。教學心理學—學習的認知基礎(岳修平譯)。 台北:遠流。
Goldsimth, T. E., Johnson, P. J., & Acton, W. H. (1991). Assessing structural knowledge. Journal of Educational Psychology, 83, 88-96.
Lawson, A. & Renner, J. W. (1989). Piagetian theory and biology teaching. American Biology Teacher, 37(6). 336-343.
Lin, Y. H. (2001). The simulation study of reliability of fuzzy linguistic scales. Journal of Test and Statistics, 9, 193-219.
Schvaneveldt, R. W. & Durso, F. T. (1985). Pathfinder: Scaling with network structures. Memorandum in Computer and Cognitive Science, MCCS-87-9, Computing Research Laboratory, New Mexico State University.
Wu, B. L., & Lin, Y. H. (2002a). Fuzzy mode and its applications in educational and psychological assessment analysis. Paper Presented on the Second International Conference on Information. China: Beijing.
Wu, B. L., & Lin, Y. H. (2002b): The Introduction of Fuzzy Mode and Its Applications. Journal of Test Statistics, 47, 23-27.
Wu, B. L., & Yang, W. (1998). Fuzzy statistics and its applications in the social scienceresearch. In W. Yang (Ed.), Developing and applications of quantity methods in social sciences (pp. 289-316). Institute of Social Science, Academic Sinica.
Yu, S. C.(2004). Fuzzy Partial Credit Scaling: Applying Fuzzy Set Theory to Scoring Rating Scales. National Cheng-Chi University doctoral dissertation, unpublished.