人工智慧在教育上的應用：發展教學影片推薦與決策系統以強化翻轉教學

本研究使用Python作為其開發工具。首先，本研究選擇網頁設計作為翻轉學習課程。從難易度分析多個教學影片內容，並結合推薦和決策系統，供學生在翻轉課堂之前進行自學。然後，讓學生在課堂上進行小組討論，以形成完整的翻轉學習過程。當申請人執行當前的翻轉學習計畫時，發現翻轉學習中的課前影片隨著實施課程數目增加而大大增加，但是內容的水平可能與學生的能力不同，從而影響學生的觀看意願和學習表現。因此，翻轉學習逐漸帶給學生在家觀看影片的負擔。為了解決此一問題，本研究根據學生的能力使用了推薦的教學影片。不必每個學生都觀看所有教學影片，這樣可以避免學生浪費太多時間重複觀看他們已經會的學習內容，以減輕他們在家觀看影片自學的負荷。本研究進行了實驗，以驗證本研究達到以下目的。 (1)建立網頁設計線上教學微課程影片；(2)邀請二位以上專家共同依據各個教學影片的重點，設置知識節點與測量評估內容。(3)以Python程式語言撰寫教學影片推薦系統。(4)透過案例訓練強化決策樹。(5)將教學影片推薦系統實際使用在實驗組學生的翻轉教學實驗中，以進行有效教學驗證。(6)另一批學生做為控制組，直接以一般翻轉教學方式，不經過推薦讓大家觀看一樣數目和内容的教學影片。比較實驗組和控制組學生之翻轉教學學習成效，發現不論控制組或實驗組的學習成效都有顯著提升。實驗組觀看較少的教學影片，卻達到和觀看完整影片的控制組一樣好的學習成效。(7)比較實驗組和對照組學生之學習自我效能，發現實驗組的自我效能有顯著提升。(8)比較實驗組和對照組學生之學習認知負荷，發現實驗組的認知負荷低於控制組的認知負荷。