本研究旨在探討在網路盛行的時代中，國小高年級學生使用網路的頻率提高間接影響學習專注力，研究者利用樂高WeDo 2.0積木課程介入國小高年級學童之專注力分析之研究，並藉由腦波儀（EEG）的數據，了解課程介入後專注力及放鬆程度之狀態變化。
研究對象採立意取樣，為新竹縣新埔鎮非山非市地區某國小的高年級學童，分別為兩名女童及一名男童，一共三名。
研究者運用樂高WeDo 2.0積木課程介入引導研究對象進行分類活動，並在分類課程中配戴腦波儀（EEG），運用腦波儀研究系統蒐集3位受試者在進行活動時的專注力及放鬆力數據。並將所蒐集之數據以圖、表方式呈現並進行圖表分析，了解在WeDo 2.0樂高積木課程介入後專注力及放鬆力之成效以及保留期成效，並分析其心流狀態。而研究結果以腦波儀的數據分析為主軸，並且以半結構式的質性訪談紀錄為輔，觀察、錄影及文字紀錄去進行佐證及研究分析，以了解樂高WeDo 2.0積木課程的分類活動對於學童的專注力及放鬆力變化。
綜合本研究結果:
一、 國小高年級學童在樂高WeDo 2.0積木分類課程活動的正確率皆有進步表現並在最後階段達到最高表現。
二、 國小高年級學童在樂高WeDo 2.0積木分類課程活動之專注力eSense指數皆達67，表示比正常水準略高，另依據三位學童專注力達高分群佔比，三位專注力程度差異不大。
三、 國小高年級學童在樂高WeDo 2.0積木分類課程活動之放鬆力eSense指數皆達67，表示比正常水準略高，另依據三位學童放鬆力達高分群佔比，三位放鬆力程度差異不大。
四、 三位學童在進入高專注及高放鬆的心流次數與期別皆不相同，學童A和學童B在介入期達到心流經驗次數最高，學童C則是在基線期心流次數達到最高。

The purpose of this study is to explore the involvement of WeDo 2.0 Lego bricks course in Fifth Grade and Sixth Grade Students 's concentration changes, and to understand the state of the course's involvement in concentration based on the data of the brain wave instrument (EEG).
The research subjects take a convenience sampling. The research subjects are 3 students of the Fifth Grade in an elementary school of Xinpu Township of Hsinchu County.
The researcher used LEGO WeDo 2.0 brick sets in intervention sessions to guide participants through classification activities. During these classification sessions, participants wore an EEG (electroencephalogram) to measure their levels of concentration and relaxation. The EEG system collected data from three subjects engaged in these activities. The data collected was presented in graphs and tables for further analysis to understand the effectiveness of the WeDo 2.0 LEGO brick intervention on concentration, relaxation, and their retention effects. Researchers also analyzed the participants' flow states during the activities.
The research results are mainly based on the data analysis of the brain wave instrument, and supplemented by qualitative semi-structured interview records, and research and analysis.
Based on the findings of this study:
1. Elementary school students in higher grades showed improved accuracy in the WeDo 2.0 LEGO sorting course activities, with peak performance reached in the final stage.
2. The eSense attention index for elementary school students in the WeDo 2.0 LEGO sorting course activities reached 67, indicating slightly higher than normal levels. Furthermore, the distribution of high attention levels among the three students showed minimal variation.
3. The eSense relaxation index for elementary school students in the WeDo 2.0 LEGO sorting course activities also reached 67, indicating slightly higher than normal levels. Similarly, there was minimal variation in the distribution of high relaxation levels among the three students.
4. The frequency and phases of achieving high levels of attention and relaxation in flow states differed among the three students. Students A and B experienced the highest frequency of flow states during the intervention phase, while Student C achieved the highest frequency during the baseline phase.

壹、中文部分
林玉珮（2008）。親子天下雜誌，10月刊第2期。臺北市：天下雜誌。

林玉雯，黃台珠，劉嘉茹（2010）．課室學習專注力之研究－量表發展與分析應
用，科學教育學刊，第十八卷第二期，107-129。

林玉雯，黃台珠，劉嘉茹（2010）。課室學習專注力之研究－量表發展與分析應
用．科學教育學刊．第十八卷第二期，107-129。

成和平（2015）。超心理科技之腦波與心靈改革
取自 http://www.thinkerstar.com/psi/spt_essays/cheng.html

朱璿瑾、江政祐、劉寧漢（2013）。運用腦波識別專注狀態，資訊科技國際期
刊，7卷2期，13-22。

吳巧琪，林家綺，傅筠天，陳妍汝，（2013）。iBooks 書櫃的PDF 與互動式電
子書之閱聽人專注力研究- 以iPad 應用媒介為例，圖文傳播藝術學報，85-93。

姜琇森，蕭國倫，吳哲維（2012）。以腦波特徵為基礎之專注力診斷與訓練系
統。臺中科技大學，臺中市。

姜琇森，蕭國倫，吳哲維（2013）。以腦波為基礎之無線醫療輔助系統。臺中科
技大學，臺中市。

神念科技（2016）。取自:
http://www.tarakah.com/3312627874247733221031649297022356026696.html

神念科技（2021）神念科技公司。取自: neurosky.com.tw/about-us/

許芳菊（2008）。偷走孩子專注力的四大元兇(頁144)。臺北:親子天下。

臺北榮總整合性腦功能研究室（2011）。取自:
http://blog.xuite.net/hellothere/blog/48221083-%E8%85%A6%E6%B3%A2%E6%AA%A2%E6%9F%A5%E3%80%81%E8%85%A6%E9%9B%BB%E6%B3%A2%E5%84%80+（Electroencephalography,EEG）

蔡美瑛（2014）。科技大觀園。取自:https://scitechvista.most.gov.tw/zh-tw/feature/c/0/1/10/1/1451.html

曾麗美，黃敏秀，吳維真，陳宜君，吳于雯，雷嗣益(2015)。以樂高教學提升
國小身心障礙學生專注力及自我概念之行動研究。教育專題研究。臺北市教師研習中心，臺北市。

陳昆顯、何淑君（2013）腦波儀研究在各領域之應用 TANET2013臺灣網際網路研討會〔論文集〕高師大資訊教育所 高雄市，臺灣。

陳萌智、陸海文（2018）。設計以腦波特徵為基之自調適專注力訓練平台。管理
資訊計算，7(2)，233-257。http://doi:10.6285/MIC.201809_7(2).0019

詹珮蓉（2024）。Neuralink腦機介面 技術創新 用意念操控電腦 幫助癱瘓者復
能。禪天下，229期，66-69。

徐啟榮（2023）。運用腦波儀探討遊戲體驗之差異〔碩士論文，中原大學〕。取自
華藝線上圖書館系統。https://doi.org/10.6840/cycu202301475

王至恩（2021）。虛擬實境與創意傾向對學習者沉浸效應與創意表現影響之腦波
研究〔碩士論文，國立臺灣師範大學〕。取自華藝線上圖書館系統。
https://doi.org/10.6345/NTNU202100640

何仁偉(2022)。虛擬實境對學習情緒與創意設計表現影響之腦波研究〔碩士論
文，國立臺灣師範大學〕。取自華藝線上圖書館系統。https://doi.org/10.6345/NTNU202200790

黃志雄(2022)。電子繪本對發展遲緩與非發展遲緩幼兒之閱讀腦波注意力與繪
本理解表現影響之研究。幼兒教保研究，25期，23-47。

邱絲敏（2021）。以腦波儀分析樂高Wedo2.0於一年級特殊需求學生之專注力研
究〔碩士論文，國立清華大學〕。取自華藝線上圖書館。https://www.airitilibrary.com/Article/Detail?DocID=U0016-2912202215274914

張茹茵、王婷柔、曾予薇（2023）。學習輔助犬融入語文學習低成就學童重複閱
讀活動之立即效益。中華民國特殊教育學會年刊，112年度，189-211。

朱鴻欣(2014)。樂高積木教學對感覺處理障礙兒童注意力及視動統整能力之成
效〔未出版之碩士論文，國立清華大學〕。

徐慈妤、洪蘭、曾志朗、阮啟弘（2013）。台灣認知神經科學研究的崛起：以注
意力相關研究為例。中華心理學刊，55(3)，343-357。https://doi.org/10.6129/CJP.20130526

張春興（1991）。現代心理學。東華書局。

張春興（1996）。教育心理學：三化取向的理論與實踐。東華書局。

鐘聖校（1990）。 認知心理學。心理出版社。

許芳菊（2008）。對症下藥治分心。親子天下，2，144-145。

蘇岱崙（2014）。四大對策：激進學習力。親子天下，61，153-161。

廖崇硯 (2020)。應用單極腦電波結合虚擬實境與深度學習預測專注放鬆疲勞度和暈眩之研究 [博士論文，朝陽科技大學]。取自華藝線上圖書館。https://www.airitilibrary.com/Article/Detail?DocID=U0078-2502202114532762

羅稀宸（2020）。正念練習實施於六年級生之覺察經驗〔碩士論文，中原大學〕。取自華藝線上圖書館。https://doi.org/10.6840/cycu202000292

劉長宗、饒見維（2015）。正念靜坐對提昇國小學童專注力之研究。佛學與科
學，16(2)，81-98。https://www.airitilibrary.com/Article/Detail?DocID=16072952-201509-201601150006-201601150006-81-98

洪啟嵩、龔玲慧(2013)。超專注力。商周。

光寶文教基金會(2022年4月1日)。小腦袋大學問：腦的奧秘世界。財團法人
光寶文教基金會社區認輔雙週報。https://www.liteoncf.org.tw/dm/193/193.html#e

王惠英(2018年11月1日)。一張圖看懂大腦：順著大腦發展，在對的時間做對的事。未來Family。https://futureparenting.cwgv.com.tw/family/content/index/13098

貳、英文部分
Berger, H.(1929) Über das Elektrenkephalogramm des Menschen. Archiv f.
Psychiatrie 87, 527–570. https://doi.org/10.1007/BF01797193

Bos, A.S.,Herpich, F., Kuhn, I.,Guarese, R. L. M, Tarouco, L. M. R., Zaro, M. A.,
Pizzato, M., & Wives, L.(2019) Educational Technology and Its Contributions in Students’ Focus and Attention Regarding Augmented Reality Environments and the Use of Sensors. Journal of Educational Computing Research, 57(7), 1832-1848.https://doi.org/10.1177/0735633119854033

Bransford,J.D.(1979).Human congnition: Learning, understanding, and rembering.
California: Wadsworth.

Chen,H(2006). Flow on the net–detecting Web users’ positive affects and their flow
states. Computers in Human Behavior,22(2),221-223. https://doi.org/10.1016/j.chb.2004.07.001

Clayton Hickey, John J. McDonald, Jan Theeuwes(2006) Electrophysiological
Evidence of the Capture of Visual Attention. J Cogn Neurosci, 18 (4),604–613. https://doi.org/10.1162/jocn.2006.18.4.604

Cooper, R., Osselten, J. W., & Shaw, J. C. (1982). EEG-Technology (3rd ed.). Journal
of Neurology, Neurosurgery & Psychiatry, 45(2), 189. http://dx.doi.org/10.1136/jnnp.45.2.189

Csikszentmihalyi, M. (2014). Applications of Flow in Human Development and
Education: The Collected Works of Mihaly Csikszentmihalyi (2014th ed.). Springer Netherlands. https://doi.org/10.1007/978-94-017-9094-9

Csikszentmihalyi, M. (1975). Play and intrinsic rewards. Journal of Humanistic
Psychology, 15(3), 41–63. https://doi.org/10.1177/002216787501500306

Liu, Chiang, C.-Y.,& Chu, H.-C.(2013) Recognizing the Degree of Human Attention
Using EEG Signals from Mobile Sensors. Sensors (Basel, Switzerland),13(8),10273-10286. https://doi.org/10.3390/s130810273

M. Murugappan, R. Nagarajan and S. Yaacob（2010）. “Classification of Human
Emotion from EEG Using Discrete Wavelet Transform,” Biomedical Science and Engineering, pp. 390-396. http://doi:10.4236/jbise.2010.34054

Nakamura, J., & Csikszentmihalyi, M. (2014). The Concept of Flow. In Flow and the foundations of Positive Psychology (pp. 239-263). Dordrecht: Springer.https://doi.org/10.1007/978-94-017-9088-8_16

Novak, T. P., Hoffman, D. L., & Yung, Y. F. (1997). Modeling the structure of the flow experience among web users, INFORMS Marking Science and the Internet Mini-conference, MIT. Retrieved January 9, 2005, from the World Wide http://elab.vanderbilt.edu/research/papers/html/manuscripts/flow.abstract.mit.1998/modeling.the.structure.of.the.flow.ex perience.html

Pearce, J. M., Ainley, M., Howard, S. (2005). The ebb and flow of online learning, Computers in Human Behavior, 21(5), 745-771. https://doi.org/10.1016/j.chb.2004.02.019

Schalk G., McFarland D. J., Hinterberger T., Birbaumer, N. and Wolpaw J. R., （2004）
“BCI2000:A General-Purpose Brain-Computer Interface （BCI） System,” IEEE transactions on bio-medical engineering, vol. 51, no. 6, pp.1034-1043. DOI: 10.1109/TBME.2004.827072

Scherer R., Müller G. R., Neuper C., Graimann B., and Pfurtscheller G.,（2004）“An
asynchronously controlled EEG-based virtual keyboard : improvement of the spelling rate,” IEEE transactions on biomedical engineering, vol.51, no. 6, pp.979-984. DOI: 10.1109/TBME.2004.827062

Wang, C., & Hsu, M.(2014) An exploratory study using inexpensive
electroencephalography (EEG) to understand flow experience in computer-based instruction. Information & Management,51(7),912-923.https://doi.org/10.1016/j.im.2014.05.010

Wolpaw, J. R., Birbaumer, N., McFarland, D. J., Pfurtscheller, G., & Vaughan, T. M.
(2002). Brain-computer interface for communication and control. Clinical Neurophysiology, 113, 767-791.https://doi.org/10.1093/acprof:oso/9780195388855.001.0001