透視心流理論 －學生參與高中課堂－ Student Engagement in High School Classrooms from the Perspective of Flow Theory 美珍、妍溱、美智、東毅、耀全、秉豐

透視心流理論 －學生參與高中課堂－ David J. Shernoff Northern Illinois University Mihaly Csikszentmihalyi Claremont Graduate University Barbara Schneider University of Chicago Elisa Steele Shernoff University of Wisconsin—Madison 2019/4/5

透視心流理論 －學生參與高中課堂－ 心流（英語：Flow），也有別名以化境(Zone)表示，亦有人翻譯為神馳狀態，定義是一種將個人精神力完全投注在某種活動上的感覺；心流產生時同時會有高度的興奮及充實感。 小男孩正在塗色 2019/4/5

透視心流理論 －學生參與高中課堂－ FLOW THEORY P160 －Flow and Student Engagement P161 透視心流理論 －學生參與高中課堂－ FLOW THEORY P160 －Flow and Student Engagement P161 －Rationale and Research Questions 2019/4/5

透視心流理論 －學生參與高中課堂－ 米哈里·齊克森認為，使心流發生的活動有以下特徵： 我們傾向去從事的活動 我們會專注一致的活動 透視心流理論 －學生參與高中課堂－ 米哈里·齊克森認為，使心流發生的活動有以下特徵： 我們傾向去從事的活動 我們會專注一致的活動 有清楚目標的活動 有立即回饋的活動 我們對這項活動有主控感 在從事活動時我們的憂慮感消失 主觀的時間感改變--例如可以從事很長的時間而不感覺時間的 消逝 以上項目不必同時全部存在才能使心流產生。但米哈里齊克 森也提出一些方式使得一群人可以在一起工作使得每個個體都 能達到心流的狀態。這種工作群體的特徵包括了： 創意的空間排列： 遊戲場的設計： 平行而有組織的聚焦 目標群組聚焦 現存某項工作的改善(原型化) 以視覺化增進效能 參與者的差別是隨機的 米哈里．齊克森(1975)是第一個將心流的概念提出並以科學方法加以探討的西方科學家。 在教育領域中，「過度學習」似是心流的一項重要因素--至少在技術層面是如此。許多現代運動員也在運動中經歷心流，他們稱此經驗為「在心流區」中。 齊克森米哈里將心流的概念應用到改善西方文化構成(如遊戲場設計)的領域中。 東方精神實踐家曾發展出一套完整的心流理論來促成精神力及個人之發展與自我提升。 2019/4/5

影 片

心流發生 平衡狀態 心流理論 解釋了個體 因自我意識 導致正向愉悅經驗 技巧 (能力/Skills) 挑戰(Challenges) (FLOW THEORY,Csikszentmihalyi,1975)

Flow and Students Engagement 專注(Concentration) 興趣 (Interest) 享受(Enjoyment) Flow and Students Engagement

(Rationale and Research Questions) 進行調查的三個研究： (Rationale and Research Questions) 高中生如何度過在學校的時間? How do high school students spend their time in school? 學生投入與挑戰的經驗、技能、控制以及關聯性為何? What is the association between student engagement and the experience of allenge, skill, control, and relevance? 班級經營，如:教學方法和教材影響學生 的投入程度為何？ How do classroom factors, such as instructional method and school subject matter influence student engagement?

METHOD 方法 Participants 參與者 這項研究是基於青年和社會發展的SSYSD研究數據， 是全國性的縱向研究，調查學生對他們未來的生 活關係有何想法（ Csikszentmihalyi & Schneider,2000)。

資料收集時間共有三階段: 第一階段 :1992–1993 (Year 1), 第二階段 :1994–1995 (Year 3),

地區:分布在美國12個研究點 Sites were widely distributed geographically and differed in level of urbanization, racial and ethnic composition, labor force composition, and economic stability. 廣泛的 地理分布 不同的 城市 不同種族 不同族裔 勞工階級 社經地位

共有13所中學參與此項調查研究 11個研究點 各有一所 第12個研究點 有兩所 每一研究點的資料收集至少來自一個小學與中學 Data were collected from at least one elementary,middle, and secondary school in each site. 共有13所中學參與此項調查研究 A total of 13 high schools were sampled (one in each of the 11 sites, and two in the 12th site). 11個研究點 各有一所 第12個研究點 有兩所

為使樣本最大化 To maximize the high school sample 一共526位 第一年是選擇12年級的學生168位 第三年選擇10年級的學生138位 和12年級的學生120位 第五年選擇10年級的學生100位

經驗取樣法 (ESM, Experience-Sampling Method) 發展由來 Csikszentmihalyi 與其同事發展ESM，不只監測人們每天從事活動為何，亦要量測出每日活動所伴隨的心境和體驗。 第一步驟 受試者配戴呼叫器(Pager)，受試期間呼叫器每天隨意響起。 第二步驟 每次呼叫器發出信號時，受試者必須取出經驗取樣表(ESF)問卷完成一系列封閉和開放的題目。 目的 受試者描述當時的活動(紀錄活動中的社交和身體狀態、心境等)。

「經驗取樣法」是一種情境、個人 特質與環境互動的研究工具。 經驗取樣表（ Experience Sampling Form ， 簡稱 ESF ），為經驗取樣法使用之問卷表格， Csikszentmihalyi、Rathunde和Whalen於1993年 以9-12年級才能優異學生發展研究之表格。

ESF參考 表格

大學生生活經驗問卷

應變量量測(Dependent Measures) 學生參與 經驗抽樣表格 (ESF) 專注度 (CONCENTRATION) 問題如：你的注意力如何呢？ 興趣(INTEREST) 問題如：你發現活動中的興趣嗎? 樂趣 (ENJOYMENT) 問題如：是否喜歡目前所在做的事情? 針對選擇性的時段/目標而設計的時間表。

應變量量測(Dependent Measures) 學生參與 「專注度」、 「興趣」、「樂趣」同時發生是心 流體驗的主要表徵。 針對選擇性的時段/目標而設計的時間表。

應變量量測(Dependent Measures) 關注(ATTENTION) 「關注」分為「學校」及「非學校」二類型 (問題：當被呼叫時，你在思考什麼?)。 「學校」類型：學科內容、抄筆記或其他學校教育相關。 「非學校」類型：私事、朋友、食物、回家或完全沒有。 針對選擇性的時段/目標而設計的時間表。

應變量量測(Dependent Measures) 體驗因子特性 李克特量表(Likert- type scales) 本實驗有25個項 目。 針對選擇性的時段/目標而設計的時間表。

應變量量測(Dependent Measures) 體驗因子特性 主要成分分析 因素 1 情緒狀況 (如參加者的情緒狀態) 因素 2 自我評價 (如自我價值評估、能力、成就、成功體驗) 因素 3 學業強度 (如學校課業的挑戰、重要發現和專注需求度) 因素 4 內在動機 (如興趣、樂趣、參加活動的意願) 針對選擇性的時段/目標而設計的時間表。

應變量量測(Dependent Measures) 因素 1 活潑 ( 0.78 ) 平和 ( 0.76 ) 激動 ( 0.74 ) 快樂 ( 0.70 ) 得意 ( 0.69 ) 因素 2 符合自我期待 成功 ( 0.68 ) 符合他人期待( 0.65 ) 控制 ( 0.61 ) 熟練 ( 0.60 ) 自我感覺良好( 0.60 ) 因素 3 具挑戰性 ( 0.86 ) 容易 ( -0.83 ) 對未來重要( 0.66 ) 專注 ( 0.57 ) 對自我重要( 0.55 ) 因素 4 興趣 ( 79 ) 希望做其他事( -0.75 ) 樂趣 ( 0.71 ) 針對選擇性的時段/目標而設計的時間表。 信度範圍(r)由0.77(因素1) ~ 0.85(因素4)

自變量量測 ( Idependent Measures) 挑戰、技術和挑戰/技術狀況 主要成分分析 因素 1 情緒狀況 (如參加者的情緒狀態) 因素 2 自我評價 (如自我價值評估、能力、成就、成功體驗) 因素 3 學業強度 (如學校課業的挑戰、重要發現和專注需求度) 因素 4 內在動機 (如興趣、樂趣、參加活動的意願) 針對選擇性的時段/目標而設計的時間表。

自變量量測( Idependent Measures) 挑戰、技術和挑戰/技術狀況 問題：請說明你對主要活動的感受 ? 低 程 度 挑 戰 高 程 度 挑 戰 低 程 度 技 術 不 關 心 (APATHY) 焦 慮 (ANXIETY) 高 程 度 技 術 輕 鬆 (RELAXATION) 心 流 (FLOW) 針對選擇性的時段/目標而設計的時間表。

自變量量測( Idependent Measures 教學關聯度和控制度 關聯度問題： 這活動對你重要嗎? 對你未來目標如何重要? (關聯度 0.6) 控制度問題： 你有感到受到控制(拘束)嗎? 針對選擇性的時段/目標而設計的時間表。

自變量量測( Idependent Measures 活動和學科： 活動問題：信號出現時，你主要在進行的事情? 項目 n值 個別活動 406 聽演講 381 參加考試 225 看電視、電影或影片 128 團體工作(含實驗室工作) 103 針對選擇性的時段/目標而設計的時間表。

自變量量測( Idependent Measures 活動和學科： 學科問題：信號出現時，你在哪裡? 項目 n值 英文 697 社會科學 377 數學 571 計算機科學 96 科學 614 藝術 295 歷史 220 職業教育 241 外語 353 針對選擇性的時段/目標而設計的時間表。

自變量量測( Idependent Measures 實驗程序： 受測者配戴發出提示的腕錶，每天不同間隔發出提示8次， 受測者接到提示後便填寫ESF。 每天從上午7:30至晚間10:30，為期一週。 受測人數共526位，共得到3630個回應。 編碼者間信度以Cohen’s Kappa方法分析，信度介於0.86至 0.97。 針對選擇性的時段/目標而設計的時間表。

ESM資料分析 ( Analyses of ESM Data ) 時間使用： 測試報告的百分比(如25%代表在1000個結果當中的250個。) z值 為了呈現受測者的參與度，將原始ESM數據轉為z分數。 (如z值為0時代表平均值，z值為-1時代表比平均值低 1個標準差) 針對選擇性的時段/目標而設計的時間表。

ESM資料分析 ( Analyses of ESM Data ) 統計檢驗 單向變異量分析是主要的統計檢驗方式，結果的事後檢驗 使用Duncan’s 多重範圍檢驗方法。 分析四種狀態(不關心、焦慮、輕鬆、心流)時，高度挑戰 和高度技術代表z值高於0，低度挑戰和低度技術代表z值低 於0。 針對選擇性的時段/目標而設計的時間表。

RESULTS P166 －Phenomenological Influences on Student Engagement －School Subject Factors P166

Further, when students perceived their skill level as high, they also reported higherengagement t(3410) = 10.89, p < .001. 2019/4/5

「t考驗」是指二組平均數的差異比較，例如：「教學後的成績是否比教學前的成績高？」、「男生成績是否比女生成績好？」、「實驗組是否比控制組成績高？」 「變異數分析」則是指三組或三組以上平均數作比較，例如：「甲、乙、丙三班數學成成績是否有明顯的不同？」 不管是t考驗或變異數分析，都是在做平均數的差異比較，在統計上有個隨機誤差的觀念；也就是說，雖然用目測法馬上可以看出哪一組平均數較高？哪一組平均數較低？但是以統計推論的觀念來說，二個(或三個)分數之間的某種差距，統計上把它視為隨機誤差所造成，而不是真正的差異，除非這二個分數的差距能拉大到某段差距之上，才能叫做二個(或三個)分數真正有所不同。但在這個考驗的想法下，它涉及幾個重要的觀念： 1.分數差多少才算真正有差異？ 根據學者的電腦模擬研究，人數愈多，二分數之間差一點點就達統計學上的顯著水準，但人數少，則二分數要差大一點才能具有意義，例如：男女各10人，要達到0.88倍的標準差，才能說男女二組分數有所意義；但人數有100人，則只要0.28倍的標準差即可。 2.統計上顯著水準是什麼？ 一般研究報告中，大多會用一個P直表示概率，Pく0.01，表示其統計考驗是以99%做信賴水準，容許有1%的失誤率；而Pく0.05，則表示以95%做信賴水準，容許有5%的失誤率。但不管1%或5%，其實質意義都不大，因為它只表示經由上述二個樣本成績推論到母群差異的差距不是零而已，即使沒有達到統計上的顯著水準，除非二群體成績真正沒有兩樣，否則可能只是上述人數較少所造成。最好的方法仍是指出誰比誰高分？高多少分？這樣的資源是否值回代價？當然也可用「效果值」的概念來取代。 In addition to the separate effects of challenge and skill on engagement, flow theory contends that the combination of challenge and skill would differently influence engagement as well.   2019/4/5

此外，高水準的挑戰，學生相對有較高回報（回應） 參與度 T值（3410）= 10.89，P <0.001。  （出錯率） 除非將挑戰性和技術刻意分開不談，否則，心流理論認 為，挑戰和技能的組合肯定會對參與度造成不同的影響。

Thus, average zscores across the four challenge/skill conditions (i. e Thus, average zscores across the four challenge/skill conditions (i.e., apathy, relaxation, nxiety,and flow) were compared. apathy relaxation nxiety flow

因此，本文採用平均z scores的統計分析方法，針對 冷淡、放鬆、渴望及潮流等四個挑戰/技能條件，對於 學生參與高中課程進行比較分析，以了解學生學習品 質及經驗彼此之間有何相互影響的因素存在。

Table 1 presents the results of an ANOVA performed on all dependent measures.

表1針對所有相關設定提供進行差異分析的結果。

Results revealed a significant main effect for the engagementcomposite score F(3, 3401) = 83.12, p < .001. The highest level of engagementwas reported in the flow condition, while students reported being theleast engaged in the apathy condition. Significant main effects were also obtained for the subcomponents of engagement: interest F(3, 3467) = 52.71, p < .001, concentration F(3, 3467) = 144.29, p < .001, and enjoyment F(3, 3467) = 49.91, p <.001.

結論顯示出這些條件經過統計分析之後對了解學生參與度高低具有意義的結 果 。 結論顯示出這些條件經過統計分析之後對了解學生參與度高低具有意義的結 果  。 綜合得分 方面F值（3401）= 83.12，P <0.001。 學生回應的最高水平，在流 動狀態，而學生報告作為極少處於冷漠狀態，效應 顯著。 關於參與的變數(因素)： 利息 F（3467）= 52.71，P <0.001，連續的中心定位  F（3467）= 144.29，P <0.001，和享受F（3467）= 49.91，P <0.001。   

With the exception of the enjoyment z score during flow and relaxation(which were not significantly different), students participating in activities thatcontained high challenges but also required higher developed skills also reportedgreater interest, concentration, and enjoyment in the activity.

在分析潮流與放鬆這兩個條件差異的過程中 z值 （沒 有顯著不同），出現意想不到的樂趣，學生在參加具 有高挑戰性的活動時，同時也需要更高的激發能力， 回應在更大的興趣，集中注意力及享受在活動中。

Relationship challenge/skill conditions on attention Relationship challenge/skill conditions on attention. Similar patterns emerged when examining the effect of the challenge/skill conditions on students’attention.

挑戰/技能的條件與注意力的關聯性。   當挑戰/技能條件出現有問題（疑義）的結果時，會影 響學生的專注力。

Given that the attention variable was dichotomously scored, across-tabulation of attention with the four challenge/skill conditions was compared.

由於採用的是二分法分析，具有多變項差異，所以將 四個挑戰/技能設定的條件，交叉製表相互比較分析。

The effect of the challenge/skill conditions on attention was significant,2(3, N = 3417) = 229.57, p < .001.

挑戰/技能條件對注意力的影響是顯著的，X2（3， N = 3417）= 229.57，P <0.001。

In the flow condition, participants reported attending to instruction 73% of the time, as opposed to the apathy condition (i.e.,challenge and skills are low), when participants were attending to instruction approximately 42% of the time.

在潮流條件下，參與者回報出席的時間占73％，相對 於冷漠的條件下（即挑戰性和技能都低落時），參與 者回報出席的時間將近42％。 

In the anxiety and relaxation conditions, participantsreported attending to instruction 70% and 58%, respectively.

在渴望和放鬆的條件下，回報參加指數分別為70％和 58％。

Apathy Relaxation Anxiety Flow X 2/F-test Engagement –.329a –.091b .223c 83.12*** Interest –.332a –.083b –.149b .239c 52.71*** Concentration –.291a –.080b .363c .558d 144.29*** Enjoyment –.371b –.108c –.583a –.135c 49.91*** Attention 42% 49.70% 69.90% 73.10% 229.57*** Mood –.234a –.030b –.220a .140c 28.61*** Esteem –.330b .124c –.391a .148c 181.48*** Intensity –.261a –.179b .405c .510d 555.84*** Motivation –.372a –.146b –.443a –.041c 52.34*** TABLE 1. The Interaction of Challenge and Skill on Student Engagement and Quality of Experience in High School Classrooms (Z Score Means) Note. Within each row, superscripts denote statistically separate categories according to Duncan’s multiple rangetest (d > c > b > a). Apathy = low challenge and low skill, Relaxation = low challenge and high skill, Anxiety =high challenge and low skill, Flow = high challenge and high skill. Sample sizes reflect the number of ESM responses,not individuals, in each activity.

高中課程學生在約定及經驗品質對於技能競賽的影響(根據Z方法) TABLE 1. 高中課程學生在約定及經驗品質對於技能競賽的影響(根據Z方法) 冷淡 放鬆 渴望 潮流 2/F-test 婚約，諾 言，保證 –.329a –.091b –.124b .223c 83.12*** 興趣 –.332a –.083b –.149b .239c 52.71*** 集中 –.291a –.080b .363c .558d 144.29*** 樂趣 –.371b –.108c –.583a –.135c 49.91*** 注意力 42% 49.70% 69.90% 73.10% 229.57*** 心境 –.234a –.030b –.220a .140c 28.61*** 尊重 –.330b .124c –.391a .148c 181.48*** 感情 –.261a –.179b .405c .510d 555.84*** 推動 –.372a –.146b –.443a –.041c 52.34***

Five Common Classroom Activities Variable Lecture TV/Video Exam TABLE 2. Means and ANOVA Results for Engagement and Quality of Experience in Five Common Classroom Activities Variable Lecture TV/Video Exam Individual work Group work x2/F-test Engagement 5.34a 5.44a 5.54a 5.98b 6.18b 6.48*** Interest 4.60a 4.80b 4.20a 4.94bc 5.46c 5.21*** Concentration 6.49b 5.89a 8.48d 7.43c 7.34c 33.98*** Enjoyment 4.90b 5.59c 3.95a 5.55c 5.84c 14.73*** Attention 65.30% 57.10% 83.00% 77.90% 75.20% 43.49*** Mood 4.11a 4.30ab 4.41bc 4.59cd 4.66d 13.48*** Esteem 6.57a 6.66ab 6.94ab 6.90ab 7.04b 2.92* Intensity 5.05b 3.86a 6.63d 5.78c 5.67c 56.93*** Motivation 4.19b 4.51bc 3.58a 4.59bc 4.86c 9.96*** N 381 128 225 406 103 – Note. Within each row, superscripts denote statistically separate categories according to Duncan’s multiple range test (d > c > b > a). Sample sizes reflect the number of ESM responses, not individuals, in each activity. The maximum score was 9.

Variable 演講 電視/視訊 考試 個人工作 團體工作 x2/F-test 約束 5.34a 5.44a 5.54a 5.98b 6.18b 6.48*** 興趣 4.60a 4.80b 4.20a 4.94bc 5.46c 5.21*** 集中 6.49b 5.89a 8.48d 7.43c 7.34c 33.98*** 享受 4.90b 5.59c 3.95a 5.55c 5.84c 14.73*** 專注 65.30% 57.10% 83.00% 77.90% 75.20% 43.49*** 心境 4.11a 4.30ab 4.41bc 4.59cd 4.66d 13.48*** 尊重 6.57a 6.66ab 6.94ab 6.90ab 7.04b 2.92* 強度 5.05b 3.86a 6.63d 5.78c 5.67c 56.93*** 動能 4.19b 4.51bc 3.58a 4.59bc 4.86c 9.96*** N 381 128 225 406 103 –

TABLE 3. Means and ANOVAs for Student Engagement and Quality of Experience in School Subjects Variable Math English Science Foreign Language History Social Studies Computer Science Art Vocational Education X 2/F-test Engagement 5.35a 5.64ab 5.62ab 5.55ab 5.39ab 5.74abc 6.05cd 6.35d 5.89bc 6.49*** Interest 4.43a 4.79abc 4.74abc 4.53ab 4.56ab 4.99bc 5.10cd 5.47d 4.81abc 4.81*** Concentration 6.65a 6.52a 6.72a 6.74a 6.70a 6.38a 6.71a 6.56a 6.75a 0.78 Enjoyment 4.92a 5.60bc 5.37ab 5.34ab 5.87bcd 6.24d 6.99a 6.11cd 16.39*** Attention 65.20% 56.70% 65.00% 63.80% 57.60% 52.80% 64.60% 56.00% 58.20% 29.85*** Mood 4.36a 4.32a 4.44a 4.27a 4.48ab 4.64b 4.72c 4.65bc 4.70*** Esteem 6.62ab 6.74abc 6.68abc 6.70abc 6.60a 6.80abc 6.83abc 6.96bc 6.99c 1.8 Intensity 5.53c 4.81a 5.16ab 5.01ab 4.98ab 4.82a 5.27bc 5.09ab 4.84a 6.21*** Motivation 4.16a 4.56abc 4.46ab 4.22a 4.80bc 4.84bc 4.92c 10.80*** N 571 697 614 353 220 377 96 295 241 – Note. Within each row, superscripts denote statistically separate categories according to Duncan’s multiple range test (d > c > b > a). Sample sizes reflect the number of ESM responses, not individuals, in each activity. The maximum score was 9. 2019/4/5

TABLE 3. 以學校為主體針對在學生參與品質的經驗用ANOVAs的統計方法所作的分析 Variable 數學 英文 科學 外語 歷史 社會學 電腦 科學 藝術 職業 教育 X 2/F-test 約束 5.35a 5.64ab 5.62ab 5.55ab 5.39ab 5.74abc 6.05cd 6.35d 5.89bc 6.49*** 興趣 4.43a 4.79abc 4.74abc 4.53ab 4.56ab 4.99bc 5.10cd 5.47d 4.81abc 4.81*** 集中 6.65a 6.52a 6.72a 6.74a 6.70a 6.38a 6.71a 6.56a 6.75a 0.78 享受 4.92a 5.60bc 5.37ab 5.34ab 5.87bcd 6.24d 6.99a 6.11cd 16.39*** 專注 65.20% 56.70% 65.00% 63.80% 57.60% 52.80% 64.60% 56.00% 58.20% 29.85*** 心境 4.36a 4.32a 4.44a 4.27a 4.48ab 4.64b 4.72c 4.65bc 4.70*** 尊重 6.62ab 6.74abc 6.68abc 6.70abc 6.60a 6.80abc 6.83abc 6.96bc 6.99c 1.8 強度 5.53c 4.81a 5.16ab 5.01ab 4.98ab 4.82a 5.27bc 5.09ab 4.84a 6.21*** 動能 4.16a 4.56abc 4.46ab 4.22a 4.80bc 4.84bc 4.92c 10.80*** N 571 697 614 353 220 377 96 295 241 –

學生投入課程 受到學校學科因素影響

研究數值 百分比 Percentage 李克特量表 Likert scale 鄧肯多重差距檢定 Duncan multiple range test

百分比 百分比（英語：Percentage），又稱百分率、百分數 （符號為百分號 %）是一種表達比例，比率或分數數 值的方法。

李克特量表 李克特量表（英語：Likert scale）由Rensis Likert所建 立。 是一種心理反應量表                                                                                                                                                                                                                                        李克特量表（英語：Likert scale）由Rensis Likert所建 立。 是一種心理反應量表 常在問卷中使用，而且是目前調查研究中使用最廣 泛的量表。

鄧肯多重差距檢定 Duncan multiple range test D>C>B>A

各學科注意力〈Attention〉比較表

各學科投入率〈Engagement〉比較表

各學科感到興趣程度〈lnterest〉比較表

各學科專注力〈Concentration〉比較表

各學科感到愉悅程度〈Enjoyment〉比較表

各學科班級氣氛〈Mood〉比較表

各學科受尊敬〈Esteem〉比較表

各學科學習強度〈Intensity〉比較表

各學科學習動機〈Motivation〉比較表

高中生各學科上課情形 (影片) 化學課 美術課 數學課 物理課

Ideal for →Subjective experiences 研究限制 (Limitations) Limitation 1 Self-report data Ideal for →Subjective experiences 血壓﹖ vulnerable to errors Hasty completion Deliberate falsification Memory Exaggeration

研究限制 (Limitations) Limitation 2 increased concern Males Response bias Latinos increased concern ﹖ differ. Did not respond Respond

研究限制 (Limitations) Limitation 3 整個研究結果大部分是具有關聯性 即使有依據的因果關係做結論

研究限制 (Limitations) Limitation 4 雖然沒有可觀地影響報告的平均數 針對受測者 (the beep level) 表現做分析 但是 合併測驗 的標準差 影響實際的顯著性可能太高

研究限制 (Limitations) Limitation 5 Did not directly examine a critical influence

研究限制 (Limitations) Limitation 5 Did not directly examine a critical influence

研究限制 (Limitations) Limitation 5 Did not directly examine a critical influence

研究限制 (Limitations) Limitation 5 Did not directly examine a critical influence

研究限制 (Limitations) Limitation 5 Did not directly examine a critical influence

研究限制 (Limitations) Limitation 5 Did not directly examine a critical influence

研究限制 (Limitations) Limitation 6 Developmental levels Educational histories Specific learning skills Expectations for successs Did not Take into account

未來研究建議 (Suggestions) Suggestion 1 Desirable to know ﹖ How the interaction of ﹖ Various task characteristics affects engagement for example Highly relevant tasks Too easy Too difficult

未來研究建議 (Suggestions) Suggestion 2 ﹙2﹚ ﹙1﹚ Expand beyond school observing teachers and students in classrooms systematically Utilizing the Internet Performing hobbies would be enhanced ESM studies After school ＆ Weekend activities Social ＆ Leisure activities

結論 (Conclusion) 結論 Conclusion 雖然這篇研究所建議的指令規則直覺地吸引人且被先前的許多研究證實，但考量時間使用和指令方法的分析建 議這些規則在教室是不容易實施的。 學習的指令模式被期待藉由資訊傳達到整個班級的改變 是緩慢的； 執行建議的許多規則需要大量的技巧、訓練和經驗。 結論 Conclusion 依據每個學生能力等級提供適當的交互作用和參加機會，隨者學生不同的興趣和學習需要會是一種挑戰。 提供學生投入的必要技巧是值得完成的挑戰，而且對學者而言可以變成產生正面教育結果的有利心流經驗。