摘要

一張概念圖是由許多命題（propositions）所組成，而每個命題包括兩個概念（concepts）及他們之間的聯結語，因此一張概念圖描述著某一知識內容中概念問的相互連結關係。然而不同的概念與聯結語在一知識主題（knowledge domain）中扮演著不同的角色，其重要性當然會有所不同。因此本文提出一種屬性化概念圖（attributed concept map）的觀念，也就是對概念圖中每一概念及聯結語給予一權值代表其重要性。假設專家或老師已經建構好一張屬性化概念圖，我們稱它為專家概念圖。我們提出一種以模糊集合理論為基礎的評量方式（或稱模糊評量）。將學生建構的概念圖與專家概念圖比對，來評估學生對某一知識主題的了解程度。實驗顯示以屬性化概念圖為主的模糊評量在合理性、穩定性上均有顯著的改進，結果也顯示此方法是可行的。

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