當我們在e-learning學習Java程式語言時，由於每個學習者成長背景的不同，相對的他們學習準備度也有程度上的不同，為了能適性化地給予學習者教材，必須先透過前測或問卷評估各方面因素，如一般特徵，包含年齡、性別、學歷、職業、工作經驗、學習風格以及起點能力，包含程式語言能力、資訊能力、語文能力、打字速度等，然後藉由符合人類思考的模糊多屬性決策分析，來計算他們明確的學習準備度。
　　本論文主要是應用模糊多屬性決策分析方法，藉由對專家的問卷調查，透過矩陣分析，得到每一層影響學習準備度因素的權重，以及對過去文獻的探討，以建立出適性化學習學習者基本資料辭書，最後透過模糊理論以及模糊複合分數(fuzzy composite score)計算出學習者的學習準備度。

　When learning courses on an e-learning system, all learners’ readiness is different owing to their different backgrounds. Two factors, the general characteristics (age, sex, educations, occupation, working experience, and styles of learning) and the entry competences (programming, information, language, and typing speed competences), must be evaluated by pretest and questionnaire in order to give teaching materials adaptively. The computations of the readiness always involve complicated theorems and algorithms.
　This thesis uniquely uses the fuzzy multiple attribute decision making (fuzzy MADM) theorem, that simulates human thinking process, in the methodology of computing a learner’s readiness. Experts’ opinions are first collected by questionnaires to weight different factors of a specific domain, in this case, the Java programming. Then every factor's weight that affects the readiness rankings on every level is computed through matrices. A learner profile ontology is then built, according to the factors and the survey of articles, for adaptive learning of a specific domain. Lastly a learner's readiness ranking is computed through the ontology by fuzzy theory and fuzzy composite scores.

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