Abstract
當研究者欲實施問卷調查前，其乃需先釐清研究議題與問卷調查實施之目的，以產生與問卷調查目的、研究議題相關之初始想法（即欲釐清問題、原始構想問題），並依此些初始想法蒐集其設計問卷內容時之相關資訊，以參考所得之相關資訊設計問卷內容。然而，在研究者蒐集其初始想法相關之資料時，其往往需花費許多時間篩選與其初始想法相關之資料，並耗費精力理解此些相關資料之細節，以依據理解後之結果設計問卷內容。此外，研究者可能因考量不周而未合理地設計問卷內容，導致後續之問卷分析不盡能完整且合理，甚至造成研究者實施問卷調查之效度降低。因此，為解決上述問題，本研究乃提出一套「以研究者初始想法為基礎之問卷內容自動生成」模式，其可先解析研究者初始想法的質化與量化特性，並依解析結果發展一套問卷內容自動生成方法論，此方法乃可將研究者之初始想法予以結構化，並可將結構化之研究者初始想法搭配基因演算法，以自動地篩選問卷內容相關資料，之後再從相關資料中自動地擷取可用素材，以生成初步問卷內容；最後再將初步問卷內容後製，以提升研究者實施問卷調查之效度，並將所生成之問卷內容提供予研究者，以提升研究者設計問卷內容時之效率。