子計畫三 : 提升閱讀心得反思之整合詮釋能力：整合詮釋文本大數據建立、自動評量工具發展與適性教學回饋設計

在閱讀能力評鑑上，長期以來皆使用自我評價的方式來衡量閱讀者的反思能力，究其根本原因在於，過往文獻亦未對閱讀心得反思有一精確之說明與定義。有鑑於此，本研究的目標在於先定義閱讀心得反思歷程之架構；在此基礎之上，藉由自動化技術的輔助，提出方法針對閱讀後的心得反思進行有效的表現性評量，以取代過往自省式評量方式的不準確性。 本研究結合閱讀心理學、計算語言學、機器學習及自然語言之技術來進行跨域研究，嘗試研發中文閱讀心得反思的自動化評分模型，評估566個學生在閱讀三篇不同文本難度的作品後所撰寫的心得，而這三篇文本難度橫跨國小低、中、高年級。結果顯示，本研究所研發的三個模型：精緻化評分模型、知識整合評分模型及綜合評分模型所預測的結果與專家相比，絕對一致率分別是：54.42%、52.65%及43.46%；鄰近一致率分別是：81.80%、92.58%及83.39%。此結果顯示本研究所研發的評分模型皆與專家評分的趨勢相近，具有一定教學輔助的功用。