运用5W1H法及诠释结构模式於网路化学习与传统学习差异.doc

運用5W1H法及詮釋結構模式於網路化學習與傳統學習差異要素分析及發展策略研究The Comparison and Development Strategy of Web-Based Learning And Traditional Learning by 5W1H Method and Interpretive Structure Model蔡秉燁*永井正武* 鍾靜蓉* 台灣淡江大學教育科技研究所 E-mail：.tw* 日本帝京大學理工學部情報科學科 E-mail：nagaiics.teikyo-u.ac.jp 在IT世紀革命中，企業競爭愈發激烈，為求在此時間與成本相競局面中脫穎而出，企業實有必要以最短時間及最低成本效益優勢下，快速培養大量且多樣化人才。本文提出企業實際建置網路教育訓練前，可運用5W1H法與詮釋結構模式做為優劣比較工具，並更客觀科學地運用數學運算繪製影響結果之各項因素層級結構圖，使吾人能清楚獲悉WBT具有如彈性課程、受訓場所與學習歷程資料庫化等優勢立基，但發現也有仍待解決弱點，須設法結合資訊傳播科技等硬體支援改進，故於文末提出新世代WBT建議行動基準，以發揮其最佳化效益。關鍵词：網路化教育訓練 5W1H法 詮釋結構模式1 引言美國愛迪西公司（International Data Corporate， IDC）1998年的調查：預估到2002年，美國企業用於員工線上教育訓練(on-line training)課程的花費，將超過60億美元，且每年以95%速度成長。（Abernathy, 1999）。由此觀之，美國企業網路化訓練（Web-Based Training on Enterprises，WBT）正在蓬勃發展中；而日本在經濟長期低迷下，E-learning也已成為日本企業訓練技術與企管等人才最佳選擇。反觀國內企業在兩岸三地發展時，對於跨文化的員工訓練，亦無法一次召集上萬名員工聚集受訓，唯有透過E-learning才可解決此一問題，同時可降低成本、節省時間。根據經濟部技術處委託資策會電子商務應用推廣中心FIND進行的台灣網際網路戶數調查統計，經彙整後分析資料顯示，截至2001年6月底為止，網際網路使用人口已達721萬人，網際網路普及率為32（潘明君等，2001）。其市場情報中心的預估也顯示，台灣線上學習市場的規模在今年約可達到新台幣三億八千萬元，明年可倍數成長至八億九千萬元。而隨著個人學習習慣改變以及學習介面的成熟，三年後台灣整個線上市場規模將可突破三十億元規模（蔡素蓉，2001）。2 5W1H法分析欲分析網路化教育訓練與傳統集中式教育訓練之差異，首先將特徵問題點抽出，可運用腦力激盪（brain storming）（現場與管理，2000）、KJ法（黃惇勝，1995）等等方法，但不論採用何種方式，皆須有理論根據，本文擬提出5W1H法進行該議題之分析。此法乃利用字或圖加以清楚敘述問題或是發現事實，以找到收集資料的方向，或得到某一挑戰的各種訊息。依照這種準則進行思考，不會發生遺漏錯失外，且能在較系統、全面化不同角度下進行廣泛地思考，如此既能做到全面（macro）且正確地分析，也能逐一檢核是否有掛漏掉重要的地方（永井正武，1989，1996）。2.1 抽出問題點首先分析What：1）學員人數：在教室內的教育訓練（以下用“傳統式”表示），有上課人數限制，不足額時因基於成本考量無法開課；人數亦無法超過教室可容納量、教師負荷量等限定；但網路化教育訓練（以下用“WBT”表示）則無此限制。2）上課地點：傳統式上課地點大多須選在固定、較大型訓練場所（如總公司集訓或特定訓練中心），離工作現場遠須請假上課；而WBT則無此限定，可於工作現場直接上網學習，不需浪費路途奔波。3）檢定應考對策：職業訓練中，以能獲取“技術檢定合格證書”是追求進步的世界潮流一致共同努力方向，但員工應如何利用極少卻珍貴的職餘閒暇，來進修專門知能以提高生產力，早已是企業及員工共同的願望。在傳統式訓練大多採用集中方式下，是以教授講義內容及工廠實習等方式進行；而WBT則利用網路化教材來提供應考對策。Where：4）對實習的理解：傳統式提供實習機會及場所，較易使學員理解實際狀況；而WBT則無法提供實習機會，故較不易理解實務。5）等級和水準的配合：傳統式課程及教材內容等級可實施如能力分班，教師更可針對班級個別學員的需求及程度施教；而WBT因目前網路化教材內容（content）缺乏，分級課程較少，故無法使學員充分理解教材。6）教材內容：傳統式因書面教材較豐且容易製作，目前較為充實；而WBT則因網路化教材較少，故有不足情況。When：7）立即回答：傳統式教師可隨時且立即回答學員疑惑，而WBT則呈現事先製作的課程，對學員問題有時雖可透過E-mail等方式解答，但欠時效性。8）學習歷程資料庫化：傳統式受訓之學員書面資料須再以人工輸入電腦建檔，但WBT則可直接經由線上報名而轉入資料庫中建立檔案，這其中亦包含學員上課報名那些班別（等級）、有關其學習能力相關訊息、已具備的學力測驗通過紀錄等等資訊。Who：9）師生及同儕間討論：傳統式可進行師生或同儕間的討論和經驗分享，而WBT則較難做到這點。10）講師：傳統式訓練每班須在上課時備有至少一名講師在現場授課，而WBT則可事先錄製講師上課情形，放在網路上播放，故上課時不必有講師在現場亦可進行訓練。How：11）受訓理解度：傳統式的講師在現場上課，可以直接回答學員的問題，觀察學員的理解及反應程度，能夠立即調整上課方式及內容程度；而WBT則無法做到此點。Why：12）上課時間表（schedule）變更彈性：傳統式課程表一旦確定要變更不易，經常是牽一髮而動全身的複雜（如牽涉到教室、講師等調配）；而WBT則較具彈性。13）開課日期：傳統式日程固定，而WBT則較具彈性。14）人員集中：傳統式受訓地點雖離工作現場遠，但可將人員集中受訓，而WBT則無法做到此點。茲將上述5W1H整理結果如表一所示，於最末欄列出差異特徵點（如學員人數、上課地點、檢定應考對策等等），總計共14項差異特徵要素：表1以5W1H法分析現行網路化訓練及傳統訓練兩者之間的差異現行的網路化教育訓練傳統的集中式教育訓練差異特徵點What無限定必須固定之限制學員人數可在工作現場實行（節省路程）集中式教育（固定場所）上課地點充實不足檢定應考對策Where無法實習可以實習能否提供實習以獲致理解難配合可由藉分班分級方式以求配合課程等級和學員水準配合不足充實教材內容When不能可以能否立即回答學員問題容易較困難學習歷程可資料庫化程度Who無法討論可以討論師生及同儕間討論不需要必要（有講師不足的現象）講師How內容不易使學員理解隨時可再補充說明,較易於理解受訓理解度Why能彈性因應無法因應日程表變更可在任何時點開課日程表已固定開課日開課日程無法在職場內集合受訓可，但從職場到受訓點遠可否做職場集訓2.2 對問題的強弱度做分析 接著再針對所抽出之現狀問題項目群做強弱度順序排列之。例如差異特徵為學員人數，現行WBT是最強優勢，故其強弱代表符號為；而在上課地點之比較上，現行WBT之優勢為普通，所以其強弱符號為。在此，茲將十四項WBT優劣勢分析綜整臚列表二：表2WBT強弱分析表差異特徵點現行Web教育訓練強弱傳統教育訓練1學員人數無固定學員數有固定學員數2開課日程可在任何時點開課開課日程已固定3講師不需要必需（尚不足）4上課地點可以在工作現場實行集中教育（固定場所）5檢定應考對策充實不足6上課時間表能彈性因應時間表的變更無法因應時間表的變更7學習歷程資料庫化容易困難8教材充實與否不足充實9訓練理解度不易理解可隨時說明,使理解更容易10師生及同儕間討論無法討論可以討論11訓練環境分散,無法一起集合受訓者集中,但從職場離受訓地點遠12等級和水準配合度不配合較配合13回答學員問題不能立即可以立即14藉由實習以理解內容不能實習可以實習3 階層分析（詮釋結構模式分析）前面5W1H法找出14項強弱勢比較差異點後，接著要利用詮釋結構模式（Interpretive Structure Model, 簡稱ISM）來分析這14項要素項目，彼此間兩兩相互比較是否有因果關係存在，然後再運用ISM數學運算方式，以求得ISM層級結構分析圖（永井正武，2001）。3.1 要素因果關係表首先將14個項目兩兩相互比較是否存有因果關連性，若有的畫，無則以空白表示，做成一矩陣。例如學員人數（編號1者）和其他（除本身以外）13 個項目比對和它有因果關係者，結果得到有彈性的日程表（編號6者）和它有因果關係，所以畫記，其他無者空白示之。全部比較結果如表3示之。表3WBT要素因果關係表編號 結果原因12345678910111213141學員人數不拘2開課日期彈性3不需講師4上課地點不限5檢定應考對策6課程表有彈性7學習歷程可資料庫化8教材不足9受訓不易理解度10師生同儕間無法討論11無法集中學員共同訓練12課程等級和學員水準不符13無法立即回答問題14無法實習3.2 要素因果關係表轉化為相鄰矩陣（adjacent matrix）將上述之要素因果關係分析表轉化為數學表現型式即具有二值矩陣（binary matrix）性質的相鄰矩陣，以符號 A表示之：sisj0si R sj1Where ,and sisj siRsj 0, if si sjA S ij , （i1,2,.,n; j1,2,.,n）相鄰矩陣轉為可達矩陣（reachable matrix）在此乃運用圖形理論（Warfield, J. N., 1974），將上面的相鄰矩陣A加上單位矩陣I，變為“含有自己的因果關係矩陣”，以B示之，然後再以布林代數運算法將B轉化為“可達矩陣”，以T表示之。【可達矩陣之計算】BBBn-1Bn 可達矩陣：T = Bn運算如下：B A + I+運算得至B5 BBT（可達矩陣）3.3 可達矩陣再轉化為階層矩陣（hierarchical matrix）（1）定義si為要素項目的號碼， si1,2,.n。R（si）為可達集合：橫的各項目其和縱向項目交集值為1者抽出。Q（si）為先行集合：縱的各項目其和橫向項目交集值為1者抽出。R（si）Q（si）為上述兩集合之交集集合。（2）分析可達矩陣和階層的作法，包含可達集合及先行集合關係之階層分析，結果列於表4。表4可達集合與先行集合的關係siR（si）Q（si）R（si）Q（si）階層1T1234578910111213141 61 2 61 2 3 4 5 6 8 9 10 11 12 141 2 4 6 9 10 11 12 141 2 3 4 5 6 8 9 10 11 12 1467 121 2 3 4 5 6 8 9 10 11 12 149 10 12 149 10 12 149 10 11 12 14129 10 12 13 149 10 12 141 2 3 4 5 8 2 3 4 5 8 3 5 8 3 4 5 8 3 5 8 1 2 3 4 5 6 8 7 3 5 8 3 4 5 8 9 10 11 13 14 3 4 5 8 9 10 11 13 143 4 5 8 113 4 5 7 8 9 10 11 12 13 14133 4 5 8 9 10 11 13 14123 5 8 43 5 8673 5 89 10 149 10 141112139 10 14階層22345811131411 21 2 3 4 5 8 9 10 11 141 2 4 9 10 11 141 2 3 4 5 8 9 10 11 1471 2 3 4 5 8 9 10 11 149 10 149 10 149 10 11 149 10 13 149 10 141 2 3 4 5 8 2 3 4 5 8 3 5 8 3 4 5 8 3 5 8 7 3 5 8 3 4 5 8 9 10 11 13 14 3 4 5 8 9 10 11 13 143 4 5 8 11133 4 5 8 9 10 11 13 14123 5 8 43 5 873 5 8 9 10 149 10 1411139 10 14階層33458111322 3 4 5 8 112 4 112 3 4 5 8 112 3 4 5 8 1111132 3 4 5 83 5 83 4 5 83 5 83 5 83 4 5 8 111323 5 8 43 5 83 5 81113階層43583 5 843 4 5 83 4 5 83 5 83 4 5 83 5 83 5 83 5 843 5 83 5 8階層53 5 83 5 83 5 83 5 83 5 83 5 83 5 83 5 83 5 83.4 將階層矩陣轉化成為ISM結構分析圖在表四各階層內找出滿足R（si）Q（si）R（si）的元素，若首先找到si，則在R（si）中si所在行（column）全部刪掉，做為該層所分析出的要素項目；並以此類推至各階層。例如階層1內，si被找到的號碼為6和12，分別為彈性的上課時間表及等級和水準的配合度，則表示此兩項目為整個結構的最上層（即總結果）；而下一層（階層2）是上層（階層1）去掉6和12要素後所得到新矩陣，依相同方法找出1、7、9、14要素，表示其為造成上階層中6及12元素的原因，即固定學員人數、學習歷程的資料庫化、受訓理解度、師生及同儕間之討論和能否實習以獲致理解等要素是造成能彈性因應日程素變更及等級和水準的配合度之原因。整體結果如圖1所示：12等級和水準無法配合1學員人數不限9受訓理解不易7學習歷程可資料庫化2開課日程4受訓不限地點8教材不足5檢定的應考對策充實3不需講師10師生及同儕間無法討論14不能實習以獲致理解13無法立即回答問題11無法集訓6能彈性因應日程表變更S1W1W2W3S3S2階層一階層二 階層三階層四階層五圖1以ISM結構分析WBT優劣因果圖4 未來新世代WBT改進提案未來新世代WBT之建議改進行動基準，除上述三項最弱點應力求改進外，可再針對目前WBT技術或教材內容上的三項缺失無學習程度的水準診斷機制、具吸引力的多媒體學習教材乏善可陳以及網路考試的公平、安全及隱密性尚待改進，提出幾點（參見表五）改良對策，做法上乃建議利用軟體設計程式來自動進行學習診斷、教材以頻寬Web多媒體形態來呈現，而特別是在安全機置上能做到強化功能，故小型化的可攜式個人電腦是改良型WBT之目標，而未來新世代WBT下學習者是主動的，可利用AI人工智慧等方式診斷學習成效、採用如VR（Virtual Reality）技術來增進Web教材內容，以及可以PDA等方便器材讓學習者能隨時隨地進行有意義的學習。表5新世代WBT建議改進之未來行動基準現階段WBT改良型WBT新世代WBTAI診斷機能無學習程度的水準診斷機制。軟件（software）技術的發展有利於水準之自動診斷機制。AI人工智慧或ISM診斷學員學習之能力水準。Web內容技術具吸引力的多媒體學習教材乏善可陳。Web技術（如頻寬）促進多媒體教材之質量發展。在Web實現如虛擬實境般的實習機會（如VR技術）可攜帶性之終端網路考試的公平、安全及隱密性尚待改進。保密（privacy）及安全（security）機能的強化。使用如PDA之方便器材，在任何場所皆可接受訓練。故建議未來改進WBT之三大行動基準方向為：AI診斷機能、Web內容技術，以及可攜帶性之終端設備，所以吾人可依此三個向度做分析，逐步擴大新世代WBT的發展型態，結果如圖2所示。易理解之Web課程內容設計自動化判斷學員受訓成效之教育養成管理新世代WBTAI診斷機制教材製作攜帶終端技術硬體機能配合課程教材之內容知識結構的系統化架構任何時地皆可接受之教育訓練圖2以三角向度分析新世代WBT發展型態5 結論托佛勒（Alvin Toffler）和奈思比（John Naisbitt）曾預言過：誰握有資訊，誰就握有權力！在後資訊時代裡顯得愈加具體了（齊若蘭譯，1995，序p.3）10。資訊傳播科技的發達，與網際網路所強調的迅速和創新特性，正符合知識經濟中以知識為核心主體競爭的新法則。而WBT是未來教育訓練的時代趨勢，人力資源發展部門應洞悉此一發展先機，將WBT本身長處保持以維持競爭優勢，但亦同時須設法結合資訊傳播科技的支援配合，協助改進目前WBT尚未能克服做到的弱點，使企業真正能藉由網路化教育訓練，以提昇個人工作與組織整體績效。本文建議在企業決定實施網路化教育訓練前，可運用5W1H法與詮釋結構模式（Interpretive Structure Model, 簡稱ISM）做為深入分析網路化訓練（Web Based Training, 簡稱WBT）與傳統（集中式）訓練兩者優劣勢比較的方法，所得結論亦當為日後WBT改進及有待克服各弱勢點的努力方向，相信未來新世代WBT和傳統訓練之優劣勢分析結果必定又有不同的新風貌；另外ISM分析法還可增加或減少數個元素，而使分析結局呈現不同解釋（佐藤隆博，1987），是ISM在客觀科學數學運算公式下，更具人性及彈性化的一面。參考文獻1 永井正武. 技術系社員階層別教育講座系統分析手法與設計技法. 東京：工學研究社, 1989.2 永井正武. 戰略的系統分析. 設計技法提案. 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