蔡孟蓉 Meng-Jung Tsai

視覺行為分析 運算思維理論 機器人STEAM 課程

從事資訊教育和科學教育研究20 多年來，研究主軸有二：一是資訊素養研究，另一是視覺行為分析。近五年共發表 20 篇 SSCI/SCI 期刊論文， 14 篇Q1 影響力論文，引用次數達 172 次。另發表多篇 TSSCI 和中英專書論文、 1 項眼動專利、 7 項研究工具、 60 多套機器人 STEAM 課程模組和 20 多件運算思維融入自然線上教材。於2020、2021 連續兩年，同時名列全球前 2% 頂尖科學家和全球前2% 終身科學影響力科學家。

在資訊素養研究方面，主要研究貢獻是提出「運算思維發展模型」，開發系列研究工具，透過機器人STEAM 課程培龍計畫，從形成理論假設、開發工具到驗證模型，建立一個廣義的運算思維能力發展順序架構。研究成果奠定二十一世紀素養教育的理論基礎，並提供資訊素養評量工具和資訊教育政策制訂參考。

在視覺行為分析方面，主要研究貢獻是開發可信賴的簡易型眼動追蹤系統和資料分析工具，並分析學生線上搜尋歷程之視覺行為模式和特徵，揭示資訊篩選能力和資訊焦慮的重要角色；另從學生閱讀網路衝突訊息的視覺行為分析中，發現高批判思考能力者，在閱讀不同立場的報導時，皆具有明顯在數據和論述之間來回審視的眼動特徵，且眼動指標能預測學生閱讀科學議題報導時的認知結構和訊息處理模式。研究成果讓研究者深入瞭解數位環境中的人資互動，及學生在數位學習歷程中所遭遇的困難，有助於適性化學習系統開發，促進跨領域前瞻研究發展。

整體而言，近5 年除了深化眼動分析方法在數位學習上的應用之外，並積極以機器人STEAM 課程促進學生二十一世紀素養，培育種子教師，提供第一線教育工作者最新教學資源。

得獎感言

非常榮幸能夠獲得傑出研究獎，在此向所有支持過我的人致上最深切的謝意，包括我的家人、朋友、研究團隊和研究夥伴，這個獎獻給在天上的母親。

我要特別感謝我的研究團隊和長期合作的研究夥伴，所有的研究成果都並非我一人得以完成，而是所有研究團隊成員和夥伴們長期努力和耕耘所累積的成果，所以我要感謝每一位曾經在MJ’ s CELL 實驗室學習或工作過的成員，及每一位曾經與實驗室合作、互相切磋琢磨和扶持鼓勵的研究夥伴。

在過去多年的研究過程中，我們曾經遇到許多挑戰和困難，但大家從來沒有放棄，一直努力追求卓越，保持開放心胸面對各種的不順遂。這次獲獎是對我個人和研究團隊長期努力的最大肯定。很開心，我們的研究終於獲得了認可，我們將繼續努力，為增進新知做出更大貢獻。