以电子笔书写之特徵分析学生人格特质及辅助教师调整国

1、以電子筆書寫之特徵分析學生人以電子筆書寫之特徵分析學生人格特質及輔助教師調整國中數學格特質及輔助教師調整國中數學適性化教學策略之研究適性化教學策略之研究 報告者報告者 張家榮張家榮大綱大綱n緒論n研究動機與背景n研究目的及研究問題 n相關研究 n研究工具及研究方法n系統實作n實驗結果 n結論與建議緒論緒論n透過筆跡特徵分析探索與人格特質的關係性n人格特質與數學學習成效之間有著顯著的關聯性n協助教師快速判斷學生人格特質，以適時調整教學策略及輔導方法來提升學生數學學習表現 研究動機與背景研究動機與背景 n老師如何瞭解學生人格特質n人格特質量表n失真的現象 n無法短時間內立即得到分析結果n無法重複使

2、用 n以教學經驗分析n想法不夠客觀或無法全盤兼顧 n耗費時間、減少學習時間 n無法配合學生特質 n有些學者使用筆跡學來幫助瞭解人格特質研究動機與背景研究動機與背景n筆跡學從古至今已有許多相關研究n國外成立相關學院與機構n已有純熟技術建立Systems of handwriting analysisnGraphoanalysisnPsychogramn國內筆跡學相關機構很少 研究方法仍以傳統紙筆測驗人工分析居多。n優：實際書寫感不流失、紙張材質 心理主觀意見（如潦草度、整齊度）n缺：人為測驗疏失、程序繁雜、作業時間冗長 資源浪費無法重複使用、信效度問題主觀意見研究目的研究目的 n建構可記錄數位筆

3、跡之工具n電子筆、書寫軌跡n減少研究分析時所需的作業時間 n建構可分析筆跡特徵之系統n筆跡特徵，如字體大小、字的位置、長橫斜度n減少人為主觀判斷、減少特徵萃取時間 n依據人格特質將筆跡特徵加以分類並建構人格特質預測系統n機器學習技術探索 n及時給予教師回饋 研究目的研究目的研究問題研究問題 n如何選擇測驗之特定字？如何進行筆跡特徵有效篩選？n如何建立蒐集筆跡特徵與分析系統？n如何找出人格特質與筆跡特徵之相關性進行分類與預測？ 相關研究相關研究 n人格特質與數學表現關係nMBTI人格測量表n筆跡n機器學習與決策樹技術 相關研究相關研究 人格特質與數學表現關係人格特質與數學表現關係 n數學差生的人

4、格特質研究(趙繼超)n人格教育矯正n培養完美健全的人格 n數學的自我勝任感、數學的自我概念 、學習習慣、數學的焦慮等8項解釋數學學習上因果解釋(Adeyemo & Adetona)n內向個性與外向個性在不同數學主題上表現有所關係(Riding & Armstrong)n數學表現不單指成績而已，包括聽說讀寫作，應從多方面考量學習表現。相關研究相關研究 MBTI人格測量表人格測量表 n心理型態理論 (Myers & M.H.) nCarl Jung創始，Myers-Briggs母女完成nMBTI (Myers-Briggs Type Indicator)內容n外向(E) /

5、 內向(I)n感覺(S) / 直覺(N) n理性(T) / 感性(F) n判斷(J) / 理解(P) n兩兩組合，共有十六種類型 相關研究相關研究 MBTI人格測量表人格測量表n以ESFP作說明： ESFP 人際間的現實適應者人際間的現實適應者n1.戲劇性的人生，喜歡改革n2.社交性，易適應新環境n3.聰明，常說機靈的話n4.為人樂觀n5.容易利用環境資源n6.很大方疏財n7.易試探，因衝動性大n8.不愛讀書，只按需要去尋求知識n9.愛做一些與人的工作n10.喜歡做冒險性的工作ESFP ISFP ENFJ ENFP ESTP ISTP INFJINFPESFJISFJ ENTP INTPEST

6、JISTJ ENTJ INTJ相關研究相關研究 筆跡研究筆跡研究 n筆跡n筆跡學n筆跡與人格關係n筆跡測量之信度與效度n筆跡特徵n筆跡治療法 相關研究相關研究 筆跡研究筆跡筆跡研究筆跡 n何謂筆跡？n筆跡是一種經由大腦、運動神經及身體各部分互相搭配後所表現出來的行為n恣意亂寫 、刻意模仿不足代表筆跡 n本論文對於受測者筆跡n個人一般習慣書寫 n不給予鼓勵或是批判 相關研究相關研究 筆跡研究筆跡學筆跡研究筆跡學 nMichon首先提出筆跡學(Graphology)n透過人的手寫去研究人的心理結構的一門學科 (英國倫敦筆跡學院)n吾人乃能見字知人 (楊國樞)n筆跡學是測定書寫字跡的學門 (Hill

7、)n一種從筆跡預測人格的宣稱科學 (Nickell)n根據人的筆跡推測他的性格 (大英百科全書)n本論文藉由筆跡學瞭解人格特質相關研究相關研究 筆跡研究筆跡與人格關係筆跡研究筆跡與人格關係 n歐洲筆跡學之父 Michon同時代人筆跡有相似之處 n筆跡乃心跡 (Wilhelm Preyer)n楊國樞與林碧峰n筆跡因素與內外向、神經質、焦慮、智力、攻擊需要、條理需要、成就需要與性別n孟茂慶與趙增梅 n橫、豎筆壓與概念n整篇壓與視力追蹤 n字位與眼手協調 相關研究相關研究 筆跡研究筆跡測量之信度與效度筆跡研究筆跡測量之信度與效度 n筆跡測量問題n人格測量工具之缺乏(楊國樞林碧峰) n心理測驗為效標，

8、部分效果顯著，部分不顯著(童輝傑)n以某些專家、管理者的評定為效標 (童輝傑)n筆跡測量應注意(陳睿與童隆)n將筆跡分析當作占星術之類的神秘預測技術 n不能夠單純就以筆跡分析的結果測評人才素質 n不能夠全盤否定筆跡分析的科學性 n可以避免被試抗拒測驗而撒謊、作假n中文字與外文字歷史背景不同，不應盲目跟從國外 相關研究相關研究 筆跡研究筆跡特徵筆跡研究筆跡特徵 n繁體中文與英文筆跡特徵n不同：字體結構、基本組成元素n相同：壓力、速度、筆畫架構、字體大小、 斜度、角度、時間、整體感、位置等 n本論文參考各學者之相關研究，共計採用40種筆跡特徵作為數據分析之依據。相關研究相關研究 筆跡研究筆跡治療法

9、筆跡研究筆跡治療法 n筆跡治療法 (Graphotherapy) (Colombe) n改變一個人筆跡的練習方式，達到改變本身書寫者的個人人格特質的目標n書寫治療n以文字書寫的歷程作為增進自我瞭解與情感抒發的工具 n本論文將使用筆跡治療方式來提供教師修正學生缺乏或過度其學習的障礙 相關研究相關研究 機器學習機器學習 n機器學習(machine learning) (Mitchell)n尋找原始資料之間的關係n具有學習的能力 n縮短數據分析的時間n建立預測模型n決策樹（Decision Tree） n貝氏網路（Bayesian networks） 相關研究相關研究 機器學習機器學習n決策樹說明n

10、內部節點表示一個屬性（筆跡特徵）測試n分枝代表一個測試輸出結果及規則建立n樹葉節點代表分類的結果 n優點n模型可用圖形或規則表示，而且這些規則容易解釋和理解 n可以處理連續型或類別型的變數 n即使資料集很大計算量也很小相關研究相關研究 機器學習決策樹機器學習決策樹相關研究相關研究 機器學習機器學習n貝氏網路優點(Heckerman) n可以處理不完整或缺失的資料 n提供變數間相關連的網路圖形 n具有漸增性 n具有因果關係的學習 相關研究相關研究 機器學習貝氏網路機器學習貝氏網路研究方法及研究工具研究方法及研究工具 n研究流程n研究對象及限制n資料蒐集及分析的方法研究方法及研究工具研究方法及研究

11、工具 研究流程圖研究流程圖研究方法及研究工具研究方法及研究工具 研究對象及限制研究對象及限制n研究對象限制n國中生為主 n具有教育部規定學習常用字2700的基礎 n性別不限制n研究工具限制 n書寫特定40字的測驗字 n使用電子筆書寫n人格測量表使用MBTI研究方法及研究工具研究方法及研究工具 筆跡樣本內容筆跡樣本內容n測驗筆跡樣本參考楊國樞與林碧峰著作研究，共計159個字。n參考中文科常用字表將其修正改為40字作為測驗筆跡內容。n每個字各具其代表筆跡特徵。研究方法及研究工具研究方法及研究工具 建構記錄數位筆跡之工具建構記錄數位筆跡之工具 n書寫工具NAVInote n視窗開發軟體Borland

12、 C+ Builder n資料儲存MS SQL SERVER研究方法及研究工具研究方法及研究工具 分析筆跡特徵之系統分析筆跡特徵之系統 n全自動化：34項筆跡特徵n簡單可系統化，如：字高、字寬、筆畫數n儲存資料庫n半自動化： 6項筆跡特徵n包括直彎比率、直彎比率、橫捺斜角、人部外角、長橫斜度、撇腹幅度 n原因n每個人筆畫順序並無一定 n連筆情況、缺少筆畫研究方法及研究工具研究方法及研究工具 分析筆跡特徵之系統分析筆跡特徵之系統n筆畫順序不同研究方法及研究工具研究方法及研究工具 分析筆跡特徵之系統分析筆跡特徵之系統n連筆情況研究工具及研究方法研究工具及研究方法 分析分析工具工具nWEKA 3.5

13、.7n紐西蘭The Univertsity of Waikato研發n免費軟體研究工具及研究方法研究工具及研究方法 分析方法分析方法 n決策樹分類法n判斷人格特質n分類預測模型n探求筆跡特徵因素n貝氏網路n尋找筆跡特徵與人格特質之間因果關係，作為筆跡治療法參考依據系統實作系統實作n筆跡記錄工具n筆跡特徵萃取工具系統實作系統實作 筆跡記錄工具筆跡記錄工具 學生完成圖學生完成圖系統實作系統實作 筆跡特徵萃取工具筆跡特徵萃取工具 系統實作系統實作 筆跡特徵萃取工具筆跡特徵萃取工具實驗結果實驗結果 n決策樹分析結果及應用 n貝氏網路分析結果及應用 實驗結果實驗結果 決策樹分析結果及應用決策樹分析結果及

14、應用 n測驗對象：四班男女分佈人數 A班 B班 C班 D班 總數（人） 人數 男生 171519859女生 1510141958總數（人） 32253327117實驗結果實驗結果 決策樹分析結果及應用決策樹分析結果及應用 nMBTI測驗結果類型 人數 外向型(E)內向型(I) 68 (E)49 (I) 感官型(S)直覺型(N)59 (S)58 (N)理性型(T)感性型(F)92 (T)25 (F)決斷型(J)理解型(P)27 (J)90 (P)實驗結果實驗結果 決策樹分析結果及應用決策樹分析結果及應用 n外向型(E)和內向型(I)決策樹規則圖 實驗結果實驗結果 決策樹分析結果及應用決策樹分析結

15、果及應用 n感覺型(S)和直覺型(N)決策樹規則圖 實驗結果實驗結果 決策樹分析結果及應用決策樹分析結果及應用 n判斷型 (J)和理解型 (P)決策樹規則圖 實驗結果實驗結果 決策樹分析結果及應用決策樹分析結果及應用 n理性型 (T)和感性型 (F)決策樹規則圖 實驗結果實驗結果 決策樹分析結果及應用決策樹分析結果及應用 n筆跡特徵與人格特質關係n外向/內向型 n面積：字體面積大小差異、整體長寬的比例 n篇幅佈局：整體方位、距離上緣、右邊距離 n感覺/直覺型n篇幅佈局：紙張上緣、左邊和右邊距離、整體質 心在X軸上的偏位方向 n時間：書寫停頓未接觸紙張的暫停時間 實驗結果實驗結果 決策樹分析結果

16、及應用決策樹分析結果及應用 n筆跡特徵與人格特質關係n理性/感性型 n書寫速度：整體書寫速度、整體書寫時間 n字體結構：橫捺斜角 n判斷/理解型n篇幅佈局：整體偏位方向、整體到上緣距離 n字體結構：橫捺斜角 n時間：單字平均書寫時間 實驗結果實驗結果 貝氏網路分析結果及應用貝氏網路分析結果及應用 n外向/內向型 原型實驗結果實驗結果 貝氏網路分析結果及應用貝氏網路分析結果及應用 n外向/內向型 修剪後實驗結果實驗結果 貝氏網路分析結果及應用貝氏網路分析結果及應用 n外向/內向型 舉例說明實驗結果實驗結果 貝氏網路分析結果及應用貝氏網路分析結果及應用 n理性/感性型實驗結果實驗結果 貝氏網路分析

17、結果及應用貝氏網路分析結果及應用 n理性/感性型 舉例說明49 9090 131下下中中下下中中上上上上- 49131 0實驗結果實驗結果 貝氏網路分析結果及應用貝氏網路分析結果及應用條件規則TF發生機率下筆Y座標上 的情況下影響發生TFF22.53下筆Y座標上 的情況下影響發生TFT77.47下筆Y座標中上的情況下影響發生TFF19.2下筆Y座標中上的情況下影響發生TFT80.8下筆Y座標中下的情況下影響發生TFF22.82下筆Y座標中下的情況下影響發生TFT77.18下筆Y座標下 的情況下影響發生TFF19.85下筆Y座標下 的情況下影響發生TFT80.15實驗結果實驗結果 貝氏網路分析結

18、果及應用貝氏網路分析結果及應用 n理性/感性型 舉例說明實驗結果實驗結果 貝氏網路分析結果及應用貝氏網路分析結果及應用條件規則TF發生機率長橫斜度小 的情況下影響發生TFF20.6長橫斜度小 的情況下影響發生TFT79.4長橫斜度中下的情況下影響發生TFF28.55長橫斜度中下的情況下影響發生TFT71.45長橫斜度中上的情況下影響發生TFF3.54長橫斜度中上的情況下影響發生TFT96.46長橫斜度上 的情況下影響發生TFF12.7長橫斜度上 的情況下影響發生TFT87.3實驗結果實驗結果 貝氏網路分析結果及應用貝氏網路分析結果及應用 n判斷/理解型實驗結果實驗結果 貝氏網路分析結果及應用貝氏網路分析結果及應用 n判斷/理解型 舉例說明實驗結果實驗結果 貝氏網路分析結果及應用貝氏網路分析結果及應用 條件規則JP發生機率單字平均寬窄的情況下影響發生JPJ19.78單字平均寬窄的情況下影響發生JPP80.22單字平均寬中的情況下影響發生JPJ27單字平均寬中的情況下影響發生JPP73單字平均寬寬的情況下影響發生JPJ47.6單字平均寬寬的情況下影響發生JPP52.4結論與建議結論與建議 n成功建構一套數位電子筆跡記錄工具軟體n重複使用 n大量人數時可同時進行n操作流程簡單n書寫與平時習慣相同 n成功建構筆跡特徵萃取工具軟體n減少人為疏失或判斷人力