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國立中央大學 資訊工程研究所 陳國棟所指導 倪家祥的 以網站行為的歷程建立具時間性學習者模式 （2000），提出SQL 作品集關鍵因素是什麼，來自於學習者模式、決策樹、序列探勘、遠距教學、時序。
而第二篇論文國立中央大學 資訊工程研究所 陳國棟所指導 蕭宏文的 以網路群組作品及活動依角色分析之群組合作監控系統 （2000），提出因為有 遠距教學、合作學習、角色、小組作品集、以網路群組作品及活動依角色分析之群組合作監控系統、預測分類、貝式推理網路的重點而找出了 SQL 作品集的解答。
以網站行為的歷程建立具時間性學習者模式
為了解決SQL 作品集 的問題，作者倪家祥 這樣論述：
由於網際網路之盛行，許多教師在網路上建立學習系統，使得學生可以在任何地點與時間上課。網際網路的另一個優點是學生在網路上的學習資料隨著時間變化完整地被記錄下來，因此可以用過去學生的學習歷程(Portfolio)與時序上的考量來作為觀察與預測學生成就的依據。然而這個工作要處理到許多的網站上站記錄，要觀察到他們與學習成就之間的關係是相當費時費力的。而老師的教學策略隨時影響著學生的學習行為改變，了解教學策略與學習歷程影響關係，可以幫助老師觀察學生及教學策略擬定的參考，而老師要從網站紀錄得知這些資訊也是相當費時和困難的。 在這篇論文中，我們著力於建構具時間性的學習者模式中的兩個模組
，（1）利用Dual model架構，將學生在網路學習環境中具時間性的學習行為歷程及學習成果等學習變數以Decision Tree的形式表示而成的學習成就預測模型 (2) 由老師平常所執行的教學策略和學生在網站上的學習行為歷程，以序列探勘（Sequential Pattern Mining）方法分析教學策略與學生學習行為改變的影響。 本論文所建構的具時間性的學習者模式可以做到（1）幫助老師從學生的學習行為歷程中即時預測學生的學習狀況，若發現學習成果可能不佳的學生，老師可即早給予輔助。（2）幫助老師觀察其教學策略對於學生學習行為的影響，包含觀察和比較不同程度學生對於教學策略的
學習行為改變狀況以及個別學生對於教學策略的學習行為改變狀況，以做為老師輔助學生依據及教學策略擬定的參考。
以網路群組作品及活動依角色分析之群組合作監控系統
為了解決SQL 作品集 的問題，作者蕭宏文 這樣論述：
遠距教學隨著網際網路的環境發展已日漸普及，學習者能夠散佈在各個地方並且透過網路進入虛擬教室，而個人的學習不需要直接地面對老師與同學，較容易產生孤獨的感覺，所以群體學習的教學方式日益受到重視。角色為在一個群體單位中，被群體附賦予的某種行為的任務，而角色對於群體的效率有著關鍵性的影響，所以我們藉由角色的觀察來瞭解組員對小組所擔任的任務或貢獻。 在本篇論文裡，為了能利用群體學習在教學上的優點及避免上述的情形發生，我們根據Johnson & Johnson所提出的小組作品集（Group Portfolio）的原則下，以ASP（Active Server Pa
ge）、JavaScript、C等程式語言，建構一個網路群體學習的小組活動空間，並且透過Oracle及SQL Server作為資料庫系統以完整地記錄小組的學習歷程。為了觀察在小組活動中每個組員對於小組的貢獻，我們根據邊尼與席特（Benne and Sheats, 1948）所列舉團體角色為定義，使用學生在小組的活動記錄，利用預測分類（Classification）的技術分類出學生屬於那些角色，可供老師觀察組員對小組的貢獻程度。並在教學過程中，提供老師對於小組作品集的觀察，以及透過貝式知識搜尋工具（BKD）和分類工具（ROC）分析小組內各種角色的存在對於小組行為、成效的影響，例如，花花公子及遊客
會對個人成績造成影響、小組內發起人與支配者的角色有無會對小組成績有影響、小組內協調者、鼓舞者、支配者、遊客的人數會影響到小組的成績、花花公子與遊客很容易會產生輟學的情形、遊客通常不喜歡上傳檔案、行動專家通常比較會上傳檔案等。並利用以往的教學經驗來預測今日學生學習特徵的可能表現，以適時的介入輔助教學。 老師可以藉由小組角色的觀察來監控整個小組學習效率，在發現學生屬於負面角色時，老師可以適時提醒學生；在發現學生屬於正面的角色時，老師也可以給予奬勵。