W11 圖書資訊演講之研究方法

今天是Forster教授與我們分享他literuture review的過程。

一開始就問到context review是什麼(驚!)，恩.....頓時還真的回答不出來，不過當老師講答案的時候馬上就意會到是怎麼一回事。
context review比較像是整個研究的背景介紹，而integrative則是研究的重點文獻回顧。 在過去看過的論文中，很少有把文獻探討的部份分的那麼細，通常是context 與 integrative review寫在一起，所以我才一直無法將這兩個名詞分開。

接著Foster教授分享了幾個很受用文獻回顧的方法，因為最近剛好也在閱讀期末報告要用的文獻，所以特別有感觸。
其中最令我印象深刻的是mini summary的部份，這指的是研究者對於幾篇文章的想法紀錄，有點像是研究過程的里程碑，可以幫助研究者快速回想這些文章的關連性。

隨著閱讀的文章越來越多，開始會忘記剛開始閱讀的文獻內容，甚至心裡有OS: 我哪時候看過這篇文章阿!!??可是上面明明就有自己畫的重點.....mini summary正可幫助我解決這個問題，若在mini summary中寫下當時對於整個研究主題的問題，往後也可重新檢視自己的知識成長歷程。

另一個印象深刻的是文章閱讀的方法。其實蒐集的文章都有他的互相關聯性，只不過沒把它們放在一起檢視的話，很難發現之間的異同。Foster教授教我們用表格的形式整理所閱讀的文獻，分別列出文章的標題、目的、結果等，放在一起互相比對，增加文獻之間的連結。

下一個階段是逃學計畫(誤)與質化資料編碼，我簡單的用幾個關鍵字來區分open, axial, selective這三種編碼的差異：

• oepn coding: find, define (尋找記錄間值得紀錄的地方)
• Axial coding: clust(勾勒各編碼之間的相關性)
• selective coding: extra(萃取主要text中的文字 如：對話，來映證編碼)
  

P.S. 今天是假演講之名行研究方法之實阿!!

W10 資訊組織與知識組織

今天的演講讓我想起了大學生活，明淑老師一點都沒變。

--------------------感傷的分隔線--------------------------

知識組織與資訊組織一直是讓大眾困惑的兩個名詞，到底箇中的差異在哪裡？從資訊和知識的定義來看，知識是資訊的內化吸收，所以我覺得知識組織是一種資訊組織後的個人產物。舉個最簡單的例子，論文中的文獻探討，對於作者而言是知識組織後的結果，但對於讀者而言是一種資訊組織，由於尚未吸收，所以僅能算是去蕪存菁後的資訊。而經過內化後，讀者便會自己產生個人的想法，並且將該資訊整合自己的背景知識重新組合成能為己所用的東西，也就是成為知識，這個歷程正是知識組織的經過。

記得在大學的時候，知識組織的期末報告是「說故事」，我們這組用了一段flash述說種族歧視的故事。當時我們只想到要用什麼方式呈現，過場效果，配樂配音等技術性的問題，從沒想過為什麼老師要用說故事來當期末報告，後來慢慢的才理解這別出心裁的作業意義，原來當你要述說一個事件給其他人聽之前，該事件勢必經過自我組織的歷程。的確，我們從蒐集的資料中，整理出可用的段落、文字，並分為各大章節，在這個過程中，我們經過了許多討論、理解，並思考最後呈現的方式，每個組員到最後都充分的了解該故事的意義，並且有自己說故事的順序與用詞，這就是老師想讓我們經歷的知識組織過程。

在演講的過程中，老師提出了一位歐洲老先生對於知識組織的定義。而也說到，知識組織已經被研究了那麼久，怎麼還會有學者還在提出定義呢？
原來是因為知識組織已經被各界濫用，有人認為只要建立資料庫，掛上搜尋引擎就是將知識組織了，殊不知知識組織最重要的目的還是要為人所用。以圖書館而言，這個被視為人類知識殿堂的場所，近年來陷入了科技的迷思，圖書館相關科系過度重視新科技的存在，常常在思考如何將圖書館結合新的科技，卻忘了考慮「人」的存在，所以才會有許多系統開發出來後，使用效果不佳的情況。

企業的知識組織是為了知識管理，而知識管理的目的是為了創新，而創新是為了殺出紅海，但也因為藍海尚未耕耘，往往有些人到達了這，看不到前人航行的痕跡而迷失在一片汪洋之中。
在這個世代，競爭力是建築於創新的基礎上，分享知識爾後創新知識，但仍然要把創新的知識運用在舊有的服務、產品上，才能展現競爭的效果，一味的創新而忽略應用在產品的可行性，是一件相當危險的事。

演講最後，老師仍舊不忘給圖資同學信心：圖書資訊學or資訊傳播學是應該大家都具備的學科知識，尤其是非本科系的學生，更能結合其他面向運用，展現出不同的價值。雖然大學四年一直聽到這句話，但每個階段思考起來都有不同的感受。

W10 調查研究

before the class
在老師上課以前，學姊發給我們一張數位學習物件(DLO)的評鑑，回答了什麼並不是重點，重點是美美老師用了最高級：這種問卷方式是我最favoriate的，如果是給受訪者一個list來作問卷調查，就會根據訪談者的思維思考，但受訪者的意見可能超越list的範圍，也就是無法測量到更Creative的面向。不過換個角度想，在做比較和統計的時候，將會比較辛苦。

適合調查研究的主題
如果研究問題是關於信仰或行為的自陳報告，是調查是很適當的。

調查研究的優缺點

優點	缺點
可調查大樣本	調查研究的效度較弱，信度較強
資料分析比實驗研究有彈性	鮮少能取得社會中的情境脈絡
可標準化問卷獲得信度	標準化會使得結果受到限制
	無法根據實際情況做修正

• 成也標準化，敗也標準化。
• 容易測量、實施，但會使調查研究有所侷限（失掉創意部分）。
• 不容易了解社會脈絡，整體事件的故事性。
• 調查研究在效度上比較弱、信度比較強。（回答問題的力量比較弱）
  

如何建構好問卷

• 必須要有好的理論架構（清楚的知道到底要問什麼）
• 操作的定義要極清楚（讓受訪者清楚知道每一個問題、選項的意義）
• 避免使用專業術語和縮寫
• 避免使用模糊的字眼
• 避免引導性的錯誤
  

調查研究的步驟
step1. 形成假設理論
step2. 進行步驟設計
step3. 決定取樣方法
step4. 實際進行
step5. 整理資料、分析資料
step6. 撰寫

問卷設計練習1

訪問者如果要調查受訪者的年齡

a. 請問你今年幾歲？（有些人會有虛歲、實歲的困擾）
b. 請問出生年月日
c. 請問你的年齡落在那一區1~10，11~20，20~30......
d. 請問你是少年、中年或老年（定義不清）

b是連續變相，測量結果較精準；c是類別變相，測量結果僅是一個參考的指標。類別變相不能變成連續變相，而到底要用連續還是類別變相，需依你的題目對於年齡的敏感度高不高而定。

問卷題型
從具體到抽象：事實問題→態度問題→情感問題。需照順序問下來

問卷設計練習2

寫練習時遇到的問題：
1. 把大的value放在左邊或右邊？
2. 是要使用分數1~5分表示程度，還是把1~10全部寫出來，還是使用滿意不滿意？

針對第2個問題，老師有稍微提到，用不同的value會影響到後面分析的方法(如T檢定、卡方檢定等)。所以一定要先有良好的研究步驟與邏輯設計，在後頭分析的時候才能清楚的知道哪些類型的問卷，要用哪些方式做統計，當問卷做好後，整個研究就完成70%了。

課後我有問老師我們這屆之前的上課方式與先前學長姐的上課方式，哪一個比較有學習成效。老師說我們這屆，可以直接藉由作業指正我們錯誤的地方，而之前的學長姐們則是會獲得比較多定義方面的知識。
我覺得我還是比較喜歡現在的上課方式，雖然作業比較多，但是研究就是要「從做中學」。研究方法的定義想哪時候看都可以，可是一個由專業研究者精心規劃的練習，可是不可多得的機會。

註：老師今天心情似乎不錯!!

W9 實驗研究

上課的一開始，美美老師提醒我們筆記的方式：

• 知識結構要有所了解 ─ 使用樹狀結構的筆記
• 對於詳細的紀錄 ─ 使用線性的筆記

目前我用的仍然還是線性的筆記....剛開學上課的時候有試著使用freemind來繪製課程內容的樹狀結構，但實在是因為不習慣最後作罷....

不過今天談的實驗研究的種類層級觀念，對我來說實在有點複雜，趁此機會畫了實驗研究的樹狀結構：

適合實驗研究的問題

對於一件事情已經有某種的理解或定向，但不確定是否是所想像的這樣，故設計實驗來驗證。

這時美美老師又再次提醒我們：使用質化與量化方法，需要視問題而定，不要為了質化而質化。

實驗研究的種類

由階層圖可知道，所有實驗研究都可說是古典實驗研究的變形，而古典研究包含了：

• 隨機分派：Random Assignment，做出類似的群體，以利在實驗中比較
• 實驗組：接受treatment的群組
• 控制組：沒有接受treatment的群組
• 前測：在實施treatment前，先測試自變項
• 後測：在實施treatment後，測量自變項

內在與外在效度

• 內在效度：不是treatment所造成的錯誤，而是樣本本身就有不公平的現象
• 外在效度：外在效度是把實驗發現推論到實驗外事件與環境的能力，如果一個研究缺乏外在效度，他的發現只能適用於實驗的情況，對於基礎與應用科學皆毫無用武之地。

--------------以上只寫下一些用自己的話才能理解的概念--------------

摘要一的實驗研究架構圖

我回家後想了很久，到底自變項與依變項的定義為何，而自變項與處遇的關係該如何用圖形表達。

最後得出了這張圖：

• 自變項：獨立於影響事件，也就是未經treatment的因子
• 依變項：自變項經過treatment後，會造成的改變的因子

不知道這樣畫....有沒有好一點......

W9 RFID與訴願

今天的課程是由蘇小鳳老師演講RFID資訊隱私與讀者訴願。 回想起上課的內容，最清晰的我想應該就是小鳳老師的開朗笑聲了

這次的第一個主題RFID ─ 仍然是科技層面的問題，除了考慮風險還是考慮風險，我想這是每一個新科技都必須面臨的檢視與考驗。當一個新科技問世並以實驗階段應用在生活當中，就會有學者對其提出挑戰，而挑戰的內容包羅萬象，從經濟、健康甚至是道德等面向，用像用放大鏡一樣無限放大檢視所有可能會發生的情境。
雖然一開始很難殺出這些重重的質詢，不過似乎終究人們會找到一個最合理的使用範圍(maybe..)。基因複製就是一例，科學家們巧妙的避過吵的沸沸揚揚的人體複製議題，改為器官再造和基因治療等，同樣發揮了基因複製的優點。
目前RFID的問題不外乎是輻射、隱私，但我想RFID最後也能找到出路，畢竟它是一個革命性的技術。

(我是屬於整個技術都set好，全世界普及後才會有使用心得的人....要我說出平時中不常碰觸的這些實驗科技心得...還真的是不太會寫...)

Anyway，記得在大學的時候，有數位階梯的經理來兼課，他說過不久數位階梯就會將學習的內容融入各大觀光景點，如接近故宮時，身上的Device就會自動接收相關的介紹訊息，而進到裡面，各個文物也會發送相關的學習資訊。這是他們「曾經」對RFID所做的計畫，不過應該是看不到了....(數位階梯跑路了!)

還有一件很妙的事，前幾個禮拜去淡水，差不多到了其哩岸的時候，捷運上的大家手機同時間響起(整個很壯觀，喵、旺、嗡嗡嗡什麼鈴聲都有!!)，原來是簡訊，內容是淡水在晚間即將有演唱活動，請大家共襄盛舉。雖然不是RFID技術，但效果應該蠻像的，不論到哪裡，當身上的接收器響起，就知道這附近有什麼該注意的東西，其實感覺還不錯，增加了資訊偶遇的機會。

其實「一卡多用」沒有什麼不好，不過在隱私權的尺標下，卡片或個人接收器裡應該放些什麼資料，變成一個阻礙此技術推廣的重要議題，感覺還有得討論了。

在小鳳老師的研究中提到，多數學生仍然不知道這個技術的內容跟應用，這應該是意料內的事情，沒有廣泛應用的東西，要那麼多人知道實在是有點困難，更別說還要問他們卡片裡面要放什麼資料了，這些問題還是交給大人們來操心吧，我們還是負責用就好了......

演講的第二階段是讀者訴願。從報告數字中可以得知，多數大學圖書館的學生不會提出他們的訴願，僅是向周邊同學師長抱怨。而有趣的是，有些學生知道其實圖書館的營運費用有包含在學費後，表示會積極提出需求與疑問，原來大家還是會在乎自己的錢花在什麼地方的阿~!

其實我也是那些不知道圖書館的營運有包含在學費裡的學生......不過我倒是沒遇到什麼該訴願的情況，頂多會問問我要借的書已經被別人逾期很久了，借不到該怎麼辦，不過得到的答案都是：我們已經催收了但該讀者還是不還，我們也沒辦法，看看您要不要到附近的大學或國圖去借。恩...態度都是沒問題的，問題是沒解決我的問題.....

訴願的目的不外乎是讓一個服務獲得改善，但有些情況並不是訴願就能解決的，像逾期這問題，還必須靠讀者本身的自覺與素養。

W8 數位學習

今天是政大陳志銘教授的演講，主題為數位學習。

一講到數位學習，我馬上聯想到關於數位學習的幾個負面議題：

• 無法達到面對面的實際體驗
• 該是未來的主流，還是always佔補助地位
• 硬體方面的數位落差

不過老師開始的半個小時過程中，就回答了一些問題：

• 目前的確無法達到面對面的感受，數位學習正在努力解決這個問題，這世界每隔一段時間就有驚人的技術出現，這問題會迎刃而解。
• 連作數位學習系統的人都會不禁懷疑：數位學習會做的比面對面教學還要有效率嗎?陳教授認為數位學習終究不會取代傳統，僅是補助的角色。

當前的數位學習

其實我對目前的數位學習是沒有興趣的，不是像小蝶老師說的沒有使用數位學習的經驗，而是因為對於接觸過的數位學習方式感到失望，沒有用過好用的數位學習。

不是系統過度單向感受不到互動，就是用一大堆flash填充，硬要讓不會動的東西動起來......讓我看了都覺得是騙小孩的東西，甚至犯起職業病，開始以設計的觀點挑系統的缺點(尤其是那種按上一頁又要從頭看一次動畫，不能skip的最讓我火大).....怒火已經燒盡我的學習興趣。陳教授也提到，台灣目前的數位學習系統都是一些 low level 的應用。

但今天卻聽到的陳教授帶來的新技術

• 情境感知(學習心電圖)
• 行動學習(圖書館跟拍)
• 網頁學習筆記

近年來數位學習這領域不斷融入新的資訊技術，提高互動性、豐富性，同時在歐美國家，是不用這些動畫來作為學習的元素，反而堅持傳統以文字、朗讀的形式來作數位學習教材。這讓我對數位學習又重拾一點興趣，也知道說原來數位學習已經不再是只有flash了!!

小蝶老師提到學習本來就是一件痛苦的事，硬要把它變的有趣...?!這是很難的一件事。我個人是認為除非把它變成非要不可(如企業的職前訓練)，或者是變成習慣，不然數位學習再怎樣進步，都是無法真正變成學習的重要來源。

數位學習的內容建置與使用

陳教授提到數位學習的content很重要，但我覺得使用內容的人力與動力更是目前最欠缺的。

雖說數位典藏國家型計畫已經將大部分有價值的文物都數位建檔，看似數位學習擁有了驚人的養分來源。但....要吸取這些養份是要付出代價的。有如歷史博物館與故宮典藏，相信對於高中的史前史莫大的幫助，讓學生們可以看到書本上沒有的古代器具和人形，尤其是遠在中南部無法隨時上來故宮看史前文物的學生們，更是有相當大的教學價值。但....重點來了，回想起我高中的那些老師，已經把歷史課本倒背如流了，要他們再增加新的教材....恩...實在是很難想像那個畫面....薪水也不會比較多.....是誰會要花那些時間跟精力學習新的系統，取用數位典藏的內容.....?

數位學習的未來在新世代

人際網絡的互動一直是學習的重點，虛擬的互動方式還無法達到面對面這種親身體驗的「深刻」，但這句話終究會變成歷史，數位學習跟著科技的進步，一定可以突破互動性、人際網絡的瓶頸。個人認為目前數位學習推展效果緩慢的原因是：我們的老師、家長皆屬於前一輩的學習者，在他們主要的學習歷程中，並沒有電腦、網路的普遍參與，直到人生的中後半段才開始接觸這新科技，難免會侷限在過去的教學模式。

但往後的下一代可就不同了，他們的童年少不了電腦，電腦網路這東西是他們最基本的玩具，也相信下一代的父母親都能接受數位學習的使用，畢竟我們都是經過科技的洗禮，沒有電腦就沒有生活的人類，下一代對於科技的感受將會更甚於現代，屆時人類的學習習慣將會大轉變。換句話說，從我們開始，書本已經不再是唯一學習的工具，而我們的下一代更會越來越少有對於書本的感受，這時候就是數位學習時代的來臨。

問題
數位內容計畫砸了那麼多錢，都拿來做互動遊戲?! 有沒有真正比較好用的數位學習系統....

W8 找位子坐也是一門學問

---------About the exercise in Library------------------
為什麼說找位子坐也是一門學問呢??
因為這次的ethnography作業，我光在圖書館找位子坐就找了一個小時....
不是地方太大，要記錄的東西太多，不然就是感覺待十個小時也不會有什麼改變......沒什麼好紀錄的....
時間一分一秒的過去，最後我選擇中文期刊區坐下來，喘口氣，拿出紙筆，抱著懷疑的心情?想著這到底有什麼好寫的...圖書館不就是大家看書、睡覺嗎.....?!

但我還是試著記下我所看到的事件，one man reading newspaper, one woman is going to leave...blabla. 不到五分鐘，我發現我的手異常的忙碌!!有太多事件同時發生了!!很難每個人的每個舉動都詳細的記錄下來，而且為了稍微了解他們在看什麼書、什麼報紙，我換了好幾個座位、角度，甚至起來走向那些讀者好幾次.....就像 Forster老師說的，each place、角度都有它可以看到的feature。

過了20分鐘，我慢慢歸納了抄寫下來的筆記，發現有些人會看兩份以上的報紙；有些人翻了翻期刊，又拿出自己的書來看；有些人從頭到尾都只看自己的書；在下午一點半左右，同時有很多學生回到自己的座位......等。原來從這些看似平常的raw data，還真的可以看出一些truth(ex: 館員告訴我，1.30剛好是大家吃完飯，回來座位繼續看書或do something的時間)。

雖然我最後推論出來的東西有點stupid...(在這個區域，讀者還是喜歡看自己的書勝過於看周遭幾千本的期刊)，但過程中，解決了我對field research的疑問：站在旁邊看到底可以看到什麼呢?不都是一些很平常動作嗎?但現在我知道從中的確可以觀察、歸納出一些平常沒注意到的現象。

-------------------上課筆記與心得-----------------------

上課一開始：The difference beteewn quantitative and qualitative，Forster老師再次提出這兩者的差別，美美老師補充說：要做質化研究前，要先了解與量化的差異。

• 質化：不使用變數統計、過程有彈性、講究資料的收集、inductive(歸納)
• 量化：強調變數的控制、必須先有理論架構、事先規劃好研究流程、deductive(演繹)

質化資料的編碼----------------
編碼是賦予單位意義的標籤，以便在研究中進行資訊的描述或推論。

.open coding
質化研究的第一步，將概念從Data中解析出來：
過程為DATA(寫下來的、錄音的...等)→things→codes。
研究者給予資料一些標籤，企圖將大量資料濃縮成幾大類的步驟。

練習經過
step 1: 縮寫code
step2: scheme code(完整的code)

這階段只是給這段紀錄一個簡單(low level)的概念，針對的是田野筆記(data)。我發現我們這組每個人對於每一句話的理解都會使用不同的code，也就是大家看同一句話的觀感其實是不一樣的。折騰半小時之久，終於有了一些共識：

• 4~6 redicular self
• 8~10 have no choice
• 12~15 destiny, conflict( he got what he wanted, but it also cause pressure)
• 17~20 complain

一小段的記事就那麼難給予概念了，很難想像累積了幾個月的質化研究筆記，該如何做分析。

.axial coding
這是資料的「第二層過濾」，begin with codes, and think about the relationship between the codes, then orgnaize it ,clust it.
將概念擴展成許多小概念(EX→ ex a, ex b)，或者是一個sequence。在這過程中，我們就可以把concept的關係組合起來。

美美老師補充 :第二個階段是主軸編碼，將編碼重新整理組織，使結構化或順序化，這個階段又稱為紮根理論，綜合以上，是在沒有任何理論下，蒐集質化資料的過程。但若有文獻的話，也可從中獲得concept，組織你要研究的主題。

.selective coding
這是資料的「最後一層過濾」，重新檢視筆記，主題性的檢視能反應研究主題的紀錄。

質化資料 分析策略 -------------

• deal type
• succesive
• illustrative method 把看到的理論，用得到的raw data來對應
• domain
• analytic comparison
• narrative analysis
• negative case method, raw data 不支持原來的理論，所以必須修正理論

表面事實(outcropping)---------------
在社會世界中，有很多是我們無法直接觀察到的，我們只觀察到背後的表面現象。質化研究在找出那些我們看不到的隱藏事實。

心得-----------------

今天所做的練習讓我更進一步認識質化研究處理資料的過程。每段紀錄都要編碼、重新詮釋，取出構念。是一個相當辛苦的過程，如我在圖書館的觀察練習，視察下來的紀錄看似無用，其實裡面有很多內涵，而要分析出這些內涵，必須擁有敏銳的問題意識，對於每個動作行為，都相信其背後另有意義，否則僅是日常生活瑣事，何能產生什麼研究發現。

另外今天跟美美老師和Forster教授出外吃大餐(好撐...)，回來的時候我忍不住跟Foster教授坦白：現在這個moment...我只記得open codeing的部份.....因為有做練習，所以印象特別深，其他的部分就要再翻書，雖然也能有一些感想，但總不及實際練習來的深刻(可以觀察一下這次同學們的blog是不是偏重open codeing練習這個部份)。

我大膽講出我的建言：我知道在有限的時間內該取捨，但該取捨的是教學的量，還是質?，但如果是我，我會偏重「質」的部份，因為「量」多反而混雜，失去學習興趣。像圖書館的田野筆記，沒有實際操作的話，永遠都不知道連挑位子，動手寫筆記，分析看似無用的資料，樣樣都是一們學問，今天剩下的主軸codeing與selective codeing沒有老師帶我們exercise，真的很可惜。