Category: 學習系統

當我們談論經濟學或決策理論時，Herbert Simon 是一個無法忽視的名字。他的研究跨越了許多領域，包括經濟學、心理學、人工智慧等，並對現代決策理論產生了深遠的影響。在這篇文章中，我們將用簡單的方式介紹Simon的幾個核心理論，幫助你理解他的思想如何影響今天的學術界。 1. 有限理性：現實中的理性選擇 在現實世界中，我們每天都要做出各種決策，但這些決策真的都是理性的吗？Simon認為，並非如此。傳統經濟學假設人類是完全理性的，能夠在面對所有可能的選擇時，總能選擇最優的那一個。但Simon提出了一個更貼近現實的概念——有限理性（Bounded Rationality）。 Simon（1957）指出，因為我們的資訊、時間和計算能力都有限，我們無法找到每一個問題的最佳解決方案。因此，我們通常會滿足於「足夠好」的選擇，這種行為被稱為「滿意化」（Satisficing）而非「最大化」（Maximizing）。想像一下你在餐廳裡點餐，面對一個長長的菜單，你不會花上好幾個小時來比較每一道菜，而是選擇一個你覺得不錯的選項，這就是滿意化的例子。 2. 啟發法：簡化複雜問題的策略 在日常生活中，我們常常會使用一些簡單的規則或策略來快速做決定，這些就是啟發法（Heuristics）。Simon認為，啟發法是我們應對複雜問題的一種有效方式，特別是在資訊不完全或時間緊迫的情況下。 舉個例子，你在超市購物時可能會選擇你熟悉的品牌，而不是每次都詳細比較所有品牌的價格和質量。這種基於經驗的快速決策方式就是一種典型的啟發法（Simon, 1990）。 3. 複雜系統與模塊化：理解複雜世界的關鍵 我們生活在一個充滿複雜性的世界中，從生態系統到社會結構，無一不複雜。但Simon提出了一種理解複雜系統的方法，即「近似可分解性」（Near Decomposability）。他認為，複雜系統可以被劃分為相對獨立的子系統，這些子系統之間的互動較弱，因此可以單獨進行分析（Simon, 1962）。 這種觀點有助於我們更好地理解和管理複雜系統。例如，當你在學校裡學習不同的課程時，每門課程就像一個模塊，彼此之間的關聯性較小，你可以專注於一門課程而不必同時處理所有課程的內容。這種模塊化的思維方式幫助我們更有效地學習和解決問題。 4. 人工智慧與模擬：從理論到實踐的橋樑 Simon也是人工智慧（AI）領域的先驅之一。他認為，通過計算機模擬，我們可以更深入地理解人類的思維過程和決策行為。這些模擬不僅能幫助我們驗證理論，還能發現現實世界中難以觀察到的現象（Simon, 1996）。 例如，Simon曾經與同事一起開發了「邏輯理論家」（Logic Theorist），這是早期的人工智慧程式之一，旨在模擬人類的問題解決過程。這個程式能夠證明數學定理，展示了電腦可以如何模擬人類的認知過程（Newell & Simon, 1972）。 結語 Herbert Simon的理論不僅僅是學術上的貢獻，更提供了我們理解日常決策、學習和生活的有力工具。從有限理性到複雜系統，Simon的思想幫助我們更好地面對現實世界的挑戰。無論你是在經濟學、心理學還是人工智慧領域學習，Simon的理論都值得深入探索與應用。 參考文獻 Simon, H. A. (1957). Models of man: Social and rational; Mathematical essays on rational human behavior in a social setting. Wiley. Simon, H. […]

ClassDojo 的崛起與學校紀律管理的數據化 在數位化時代，ClassDojo 已成為全球學校廣泛採用的學生行為管理與紀律監控工具。這款教育技術應用程式通過將學生的行為數據化，賦予教師更多即時監控與反饋的能力，從而影響學校的紀律管理模式。 本文將探討 ClassDojo 如何透過數據化行為管理改變學校紀律的執行方式，並批判性地審視這種數據化機制對學生、教師和家長的影響。 ClassDojo 如何影響學生行為？行為數據化的機制 ClassDojo 的核心功能之一是行為數據化，這意味著學生的日常行為將轉化為可視化的數據點，以供教師評估和家長監控。其主要特點包括： ✔ 行為點數制度（Dojo Points）：教師可以給予學生正面或負面的行為評價，並透過點數系統來強化或抑制特定行為。✔ 即時反饋與監控：學生的行為表現會被即時記錄，並且家長可以透過應用程式獲得孩子的即時行為更新。✔ 行為視覺化數據報告：學生的紀律數據被存儲，形成行為記錄，可影響學生未來的學習評價。 然而，這種做法也引發了教育學者的批評與爭議。 行為監控與表現主義文化的爭議 1️⃣ 行為監控與隱私問題 2️⃣ 學生行為簡化與數據化評價 3️⃣ ClassDojo 是否培養「服從文化」？ ClassDojo 如何影響教師、家長與學校？ 📌 對教師的影響✔ 提供即時行為數據，幫助教師更有效管理課堂。❌ 可能讓教師過度依賴數據，而忽略學生的個別需求與背景。 📌 對家長的影響✔ 提高家長對孩子在學校行為的透明度。❌ 可能導致家長過度關注行為數據，而非理解孩子的學習過程。 📌 對學校管理的影響✔ 使學校的紀律管理更具結構化與標準化。❌ 學校可能依賴數據來決定學生的行為評價，而非進行個別化的輔導。 ClassDojo 的遊戲化設計與行為強化機制 ClassDojo 的設計融合了遊戲化元素，這些設計策略使行為控制更具吸引力，但同時也帶來新的挑戰。 1️⃣ 音效與行為回饋 2️⃣ 視覺化數據回饋 3️⃣ 促進家校聯繫 ClassDojo 的批評與改進建議 雖然 ClassDojo 在教育場域帶來了一些便利，但仍然存在重要的批評點，以下是建議的改進方向： ✅ […]

本篇論文探討了教師使用 ClassDojo 這一行為管理軟件應用程式的經驗。ClassDojo 是一個全球性的應用，允許教師、家長和學生通過一個遊戲化的積分系統來追蹤進度並即時分享反饋。此研究采用後現象學方法，分析了 K-12 教師在課堂上整合 ClassDojo 技術的經驗和挑戰，以及他們遇到的道德問題。研究揭示的主題包括基於積分的激勵和學生身份認同、數據追蹤與持久性、課堂監控文化、協作與即時反饋，以及 ClassDojo 如何重新塑造教學與學習生態系統。 這項研究指出，雖然教師使用 ClassDojo 來促進學生參與和積極行為，但這也引發了有關數據使用、監控文化和基於行為的教學法的倫理問題。研究結果強調了基於積分的激勵對學生身份的影響，數據追蹤的長期性，以及課堂監控文化如何影響教師與學生的互動。 總的來說，此研究提供了深入了解 K-12 教師使用 ClassDojo 的多樣化經驗，並探討了在教育技術整合中涉及的倫理考量。此研究不僅增進了對於教育技術影響的理解，也為教育工作者提供了實際的見解和建議，幫助他們更有效地利用這些工具。 ClassDojo ClassDojo 是一款廣受歡迎的行為管理軟件應用程式，主要用於學校教育環境中，尤其是在K-6（幼兒園至六年級）教育階段。這個應用程式允許教師、家長和學生通過一個遊戲化的積分系統來追蹤學生的行為表現和學習進度，並能夠即時分享反饋和通訊。 主要功能和特點： 倫理與隱私問題： 雖然 ClassDojo 在教育界廣受歡迎，但它也引發了一些關於數據隱私和學生監控的倫理問題。一些批評指出，這種持續的行為追蹤可能對學生的心理健康造成壓力，並可能影響教師與學生的自然互動。 總體而言，ClassDojo 通過其互動性和遊戲化的設計，助力教師管理課堂行為和提升學生的學習動機，同時也需要在使用過程中注意平衡技術介入和個人隱私的問題。 ClassDojo 的音效可能產生的影響 ClassDojo 音效的議題。特別是音效如何作為一種行為激勵的反饋機制。例如，當老師在 ClassDojo 上為學生加分時，會播放一個愉快的「叮噹」聲，而扣分時則會播放一個低沉的掉分聲。這種聲音設計不僅增強了積分系統的即時反饋效果，也可能對學生的行為產生條件反射式的影響，即學生可能會基於聲音的正負面反饋來調整自己的行為。 論文中對這種聲音反饋的應用表達了一定的擔憂，認為它可能過度強調了監控和行為控制，並可能導致一種表現主義的學習環境，其中學生的行為更多是為了獲得正面的聲音反饋而非出於內在的學習動機。這樣的系統設計可能對學生的自主性和自我調節能力造成影響。 研究方法 這項研究使用了後現象學的方法來分析 K-12 教師在課堂上整合 ClassDojo 技術的經驗。後現象學是一種探討人類如何通過技術體驗世界的哲學方法，特別強調技術如何塑造我們的感知和行動。 研究設計和方法： 研究問題： 研究圍繞以下幾個核心問題展開： 總之，這項研究透過質性方法深入探討了教師如何在實際教學中應用 ClassDojo，並分析了這種技術使用的後現象學意義和倫理問題。 Yuen, C. L. (2021). Exploring teachers’ experiences of using […]

傳統的認知診斷模型（CDM）大多僅用於識別技能或誤解，而這個研究提出的模型可以同時處理這兩者。作者利用期望最大化算法來估計模型參數，並通過模擬研究和實際數據分析來評估所提模型的可行性和應用性。模擬研究顯示，所提出的模型和算法能夠準確估計項目參數，並可有效改善正確分類率。實際數據分析則展示了該模型與現有CDM的比較，以及如何通過基於實際數據的模擬研究來提高正確分類率。 為什麼要識別技能和誤解？ 技能和誤解是學習過程中兩個相互關聯但區別明顯的概念： 技能和誤解之間的關係： 因此，對技能和誤解進行評估和區分對於理解學生的整體學習狀態和設計有效的教育干預方案至關重要。透過這樣的分析，教育者可以更精確地定位學生的需求，並採取適當的教學策略來促進學習和改善誤解。 在認知診斷模型（CDM）的背景下，分別識別技能或誤解指的是使用不同的模型或方法來分別評估學生掌握的技能和他們持有的誤解。這種方法將學生的技能和誤解視為兩個分開的領域進行分析和診斷。 傳統上，CDM多用於識別學生的技能，而對於學生的誤解則較少探討。不過，為了提供更完整的教育反饋並促進學生學習，理解學生同時擁有的技能和誤解是重要的。這就是為什麼新提出的模型，如SISM模型，旨在同時識別學生的技能和誤解，以提供更全面的診斷信息。 同時識別技能和誤解的模型 文章提出的SISM（同時識別技能和誤解模型）旨在同時評估學生的技能和誤解。與傳統的認知診斷模型不同，SISM模型能夠在單一分析中識別這兩種特性，這樣做可以獲得更全面的學生認知狀況。 SISM模型的關鍵特點包括： 總之，SISM模型是一種創新的認知診斷工具，旨在提供對學生學習狀態更全面的了解，特別是在同時識別技能和誤解方面。这种模型对于教育实践和学生个性化学习路径的设计提供了重要的指导。 SISM模型的分類舉例 SISM模型通過對學生的技能掌握和誤解進行評估，將學生分類為不同的群體。舉例來說，假設在一項涉及分數概念的數學測驗中，SISM模型可以識別以下幾種學生群體： 透過這樣的分類，教育工作者可以更精確地了解每個學生或學生群體的具體需求，從而提供更針對性的指導和干預，以促進他們的學習和進步。 Kuo, B.-C., Chen, C.-H., & de la Torre, J. (2017). A cognitive diagnosis model for identifying coexisting skills and misconceptions. Applied Psychological Measurement, 1-13. https://doi.org/10.1177/0146621617722791

這個研究開發了一種線上遊戲化的評估系統，目的是探索台灣三、四年級學生在加減法計算估算上的表現。評估系統能夠自動記錄和分類學生的計算估算策略，並利用高階DINA模型（Higher-Order DINA model）作為測量模型，以提供更多個別學習狀態的信息。 研究共有729名學生參與，分別來自兩所小學的349名三年級生和380名四年級生。結果顯示，成功解題的學生傾向於擁有良好的直覺數字感，或依賴題目內容來採取有效的計算估算策略。四年級學生在加減法計算估算能力上顯著優於三年級學生。不同能力水平的學生使用了不同的計算估算策略，並掌握了不同的計算估算技能。 研究還探討了成功解題者和未成功解題者在使用計算估算策略上的差異，以及三、四年級學生在加減法計算估算表現上的差異。此外，通過認知診斷模型的應用，研究提供了對學生學習強項和弱點的詳細診斷信息，有助於教師更有效地進行教學和評估。 線上遊戲化的評估系統 這個線上遊戲化的評估系統名為「Apple Shooter」，主要目的是評估學生在加減法計算估算的能力。該系統利用遊戲化的方式來吸引學生參與，同時自動記錄和分析學生在解題過程中使用的策略和數字感。學生需要通過設定數字來“射擊”目標（蘋果），以此來完成加法或減法的計算估算任務。 在遊戲中，學生的操作包括調整數字來達到預估的結果，並通過按鈕進行射擊。過程中，系統會提供不含最終結果的算術表達式作為反饋，幫助學生理解他們的估算與目標數字之間的關係，並根據反饋調整策略。這種互動方式旨在提升學生的數字感和計算估算技巧，並通過遊戲的形式使學習過程更加有趣和吸引人。 學生的解題策略 學生通過「Apple Shooter」這個線上遊戲化評估系統進行計算估算時，會根據系統提供的回饋來調整他們的解題策略。具體過程如下： 總之，學生通過對回饋訊息的理解和應用，不斷調整和改善他們的計算估算策略，從而在遊戲中實現更好的表現並在學習過程中獲得成長。 研究方法 這項研究透過以下步驟進行： 總之，這項研究通過線上遊戲化評估工具和高階認知診斷模型來探討學生的計算估算能力和策略，旨在提供更深入的教育心理學見解並促進教育實踐的改進。 教學啟示 這項研究提供了幾個教學方面的啟示： 總之，這項研究強調了數字感教育的重要性，展示了遊戲化學習工具的潛力，並支持了針對個別學生需求的個性化教學策略，從而為提升學生計算估算能力和數學學習效果提供了實用的指導。 Shih, S.-C., Kuo, B.-C., & Lee, S.-J. (2018). An online game-based computational estimation assessment combining cognitive diagnostic model and strategy analysis. Educational Psychology. https://doi.org/10.1080/01443410.2018.1501468