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計劃評鑑 K-12 教育階段 有效教學法

教師教育課程中的教育公平：概念與方案層面的改革

Ko-Wong（2025）進行了一項系統性回顧，以檢視美國教師教育課程（TEPs）如何概念化、實施並優先推動教育公平。本研究彙整了 58 篇符合嚴格納入標準的實證研究，綜合分析 TEP 在課程設計、實地實習、招生策略、師資專業發展與結構性改革等多項方案層面的公平措施。分析結果顯示，教育公平的概念在各項研究中高度模糊：許多課程雖在語言上強調公平，但實際上依賴迴避種族議題的框架，僅採取表層化的「公平」詮釋，或狹隘地聚焦於資源取得與學業成就。極少研究明確探討白人性（Whiteness）、種族主義、權力或優績主義信念（meritocracy）等批判性公平框架的核心概念。

在強公平（strong equity）視角的指引下，回顧結果發現多數 TEPs 的努力仍停留在表層或零散的活動上，例如要求修習多元文化課程或安排孤立的實地實踐，這些措施常缺乏整體連結與長期影響。儘管課程與社區導向的實習確實能提升師範生對多元學習者的覺察，但研究證據指出，它們往往不足以真正改變師資生的種族素養（racial literacy），或挑戰既有的制度性權力結構。僅少部分課程採取更具系統性的方式，將公平融入課程、跨機構夥伴關係、教學督導與整體方案架構之中。

綜合而言，研究凸顯教師培育中「公平話語」與「公平實踐」之間的持續落差。Ko-Wong 主張，要真正推動公平，TEPs 必須正面處理系統性的種族不平等，動搖如「逃避種族議題」（color-evasiveness）與「優績主義敘事」等主導信念，並重新定位教師教育，使其成為結構性變革的場域，而非僅著重於個別技能的培養。該回顧在結論中提出多項建議，呼籲透過概念釐清、整合性的課程設計，以及更深入的種族公平取向，以促進「強公平」在教師教育中的落實。

 

文獻來源（開放取用）：Ko-Wong, L. (2025). Equity in Teacher Education Programs: A Systematic Review of Conceptions and Program-Level Efforts. Review of Educational Research, 00346543251382579.

https://doi.org/10.3102/00346543251382579… Read the rest

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學業成績 數學及理科學習 中學教育

翻轉教室與傳統教學在提升中學生數學成就與興趣上的效果比較

本研究採用準實驗研究中之非等組前測－後測控制組設計，探討翻轉教室學習模式如何影響奈及利亞恩古州伊博－埃蒂蒂地方政府轄區高一學生在圓定理學習中的數學成就與數學興趣。研究以該地區 15 所公立中學中 673 名高一學生為母群體，從中選取 86 名學生作為樣本，其中 45 名學生隸屬於採用翻轉教室教學的班級，41 名學生隸屬於接受傳統教學的班級。具備良好資通訊設備與穩定供電的兩所學校之完整班級被以班級為單位隨機指派為實驗組或控制組，學生在為期四週的圓定理教學單元之前與之後，分別完成 20 題的〈數學成就測驗〉與 20 題的〈數學興趣量表〉，兩者皆經專家效度審查並具有良好信度。資料分析採用描述性統計，以及以前測分數為共變量的共變數分析，以檢驗不同教學方式與性別對後測數學成就與興趣的影響。

結果顯示，相較於傳統教學，翻轉教室在提升數學成就方面帶來明顯更大的增益：實驗組的數學成就平均分數由 60.8 提升至 86.1，而控制組則由 62.0 略升至 64.7；共變數分析結果顯示教學處理效果達到顯著水準，且具大的效果量（偏 η² = 0.585），性別主效應則不顯著。在數學興趣方面，翻轉教室組的平均興趣分數由 58.7 提升至 68.4，而控制組則幾乎沒有變化（由 57.8 微降至 57.6）；教學處理對興趣的影響同樣達顯著水準，效果量亦為大型（偏 η²  = 0.419），性別主效應仍不顯著。在翻轉教室組內部，男、女學生在成就與興趣上皆有提升：男生成就由 63.2 提升至 84.9，女生由 58.8 提升至 87.2；男生興趣由 57.5 提升至 68.9，女生由 59.8 提升至 68.0。共變數分析結果顯示，在後測成就與興趣上，性別差異皆未達顯著。這些發現表明，在不造成性別差異的情況下，翻轉教室教學相較於傳統教學更能有效提升學生的數學成就與數學興趣。

研究結果進一步指出，結合課前影片導向的自我學習與課堂中互動且以活動為本的學習形式，有助於促進學生對圓定理的深度投入，從而提升其數學表現與對數學科目的興趣。作者據此主張，數學教師應採用翻轉教室教學方式，特別是在圓定理等幾何單元的教學中；同時建議教育主管機關與專業團體規畫工作坊、研習與在職培訓，以強化教師設計與實施翻轉教學的能力。作者亦建議學校校長應確保充足的資通訊設備與穩定電力供應，使翻轉教室得以有效推行，以進一步提升學生的數學成就與數學興趣。

 

文獻來源（開放取用）：Egara, F. O., & Mosimege, M. (2024). Effect of flipped classroom learning approach on mathematics achievement and interest among secondary school students. Education and Information Technologies, 29(7), 8131-8150.

https://doi.org/10.1007/s10639-023-12145-1… Read the rest

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社交及情意成果 小學教育

超越分數：為何社交情緒學習對香港早期教育至關重要

從幼稚園升讀小學是香港兒童生活中的一個關鍵里程碑。雖然已知這一里程碑會塑造長期的學術和社交成就，但現有文獻主要集中在西方語境，對於以高學業壓力和獨特文化價值觀為特徵的東方教育體系中的經歷缺乏足夠的了解。Zhoc, Tse & King (2025) 旨在審視兒童多方面的過渡經歷，特別聚焦於他們面臨的學業和社交挑戰。通過識別這些因素，Zhoc, Tse & King (2025) 希望強調社交情緒學習（Social Emotional Learning）的必要性，以協助年幼學生更順利地適應進入更正規、以評估為導向的小學環境，並達致最佳表現。

為全面了解這一過渡過程，Zhoc, Tse & King (2025) 採用了定性研究設計，涉及來自香港四所政府資助男女校的多個持份者。主要數據來自對 38 名 6 至 8 歲的小一和小二學生進行的半結構化訪談。為確保兒童觀點的可靠性並提供三角驗證，研究亦與來自這四所學校的 15 名班主任和 17 名家長進行了焦點小組討論。數據採用主題分析法進行分析，以識別有關兒童過渡經歷的重複模式和核心主題。

分析揭示了描述這一過渡期的三個主要主題：正面經歷、學業問題和社交問題。在正面方面，許多兒童喜歡結交朋友、參與新的學習活動以及獲得成年人的支持。然而，挑戰亦隨之而來。學業掙扎包括高自我期望和父母要求的巨大壓力、對測驗成績的挫敗感，以及繁重的功課和默書負擔。在社交方面，部分兒童報告了建立友誼的困難、孤獨感，以及捲入敵對互動或衝突中。研究結果描繪了一種「操練式學習」（drilling to learn）的文化，其中學業壓力普遍存在，而社交技能往往發展不足。

Zhoc, Tse & King (2025) 總結指出，早期社交情緒學習對於應對香港教育體系的複雜需求不可或缺。他們解釋到，源於文化價值觀的學業壓力可能將成就與家庭榮耀畫上等號，因此有必要採取干預措施來培養「成長型思維」（growth mindset），幫助兒童將失敗視為學習的一部分。在社交方面，研究強調了教導親社會行為、解決衝突和情緒調節的迫切需要。最終，Zhoc, Tse & King (2025) 主張，成功的過渡不僅取決於學術準備，還取決於裝備兒童具備管理壓力和建立支持性關係的心理資源。

 

文獻來源（開放取用）：Zhoc, K. C., Tse, J. K., & King, R. B. (2025). The importance of social and emotional learning in facilitating positive transitions from kindergarten to primary school in Hong Kong. Journal of Early Childhood Research, 1476718X251349938.

https://doi.org/10.1177/1476718X251349938… Read the rest

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高等教育

大學生批判思維在生成式 AI 依賴行為中的角色

Hou 及其團隊以大規模問卷資料與結構方程模型（SEM）為基礎，系統性檢驗大學生的批判思維如何影響其在生成式AI輔助問題解決任務中的不同依賴行為。研究納入808份有效樣本，評估學習者的批判思維技能與傾向、AI素養、對AI的信任程度，以及四種類型的使用方式——反思性、謹慎性、協作性與輕率使用。作者將依賴行為視為「學習者如何評估並運用AI與人類能力差異」的結果，從而提出批判思維在其中可能扮演關鍵調節角色。

研究結果顯示，AI素養能強力預測批判思維技能（β = .66, p < .001）與傾向（β = .41, p < .001），而對AI的信任則與兩者呈負相關（技能：β = –.16, p < .05；傾向：β = –.11, p < .001）。在依賴行為上，批判思維技能與協作（β = .25）、反思（β = .21）與謹慎使用（β = .24）呈正向關聯，批判思維傾向亦呈相似效果，突顯批判思維在支持理想的AI使用方式上具有關鍵作用。相比之下，信任強烈預測輕率使用（β = .47, p < .001），同時也小幅提升協作（β = .15, p < .05）與反思性使用（β = .19, p < .001），呈現其在促進與削弱理想依賴之間的雙重角色。更重要的是，AI素養透過批判思維顯著促進協作（β = .25）、反思（β = .20）與謹慎使用（β = .22），而信任則因降低批判思維而對這些理想行為產生負向的間接影響（β = –.05 至 –.06, p < 0.001）。這意味著批判思維既能強化AI素養的正向作用，也能抑制信任可能帶來的盲從式依賴，使學習者更傾向於反思、謹慎且具合作性的AI使用方式。

整體而言，本研究提供了重要證據，指出批判思維並非單純減少AI依賴，而是形塑依賴方式，使其朝向更具反思、協作與審慎的方向發展。作者主張，提升學生的AI素養必須與批判思維培養並行，才能減少輕率倚賴、促進更健康的人機協作。研究也提醒，教育介入應明確界定「理想的依賴行為」並培育學生在日益普及的生成式AI環境中發展負責任與深思熟慮的使用習慣。

 

文獻來源（開放取用）：Hou, C., Zhu, G., & Sudarshan, V. (2025). The role of critical thinking on undergraduates’ reliance behaviours on generative AI in problem‐solving. British Journal of Educational Technology, 56(5), 1919-1941.

https://doi.org/10.1111/bjet.13613… Read the rest

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教育行政及領導 中學教育

職業-普通教育路徑與學生未來：來自英格蘭UTCs的證據

Machin 及其同事（2025）採用兩階段最小平方法（2SLS）因果推斷設計結合行政檔案與稅務數據，評估了英格蘭大學技術學院（UTCs）對學生成績、高等教育入學率及勞動力市場結果的影響。自2010年推出的大學技術學院融合學術課程與職業培養體系，允許學生在14歲或16歲兩個年齡段入學，這為研究專業分化時機提供了天然對照。

研究結果顯示，不同入學年齡導致顯著差異後果。14歲入學者在GCSE考試中表現大幅落後，尤其在英語、數學和科學科目，預計將導致終身收入降低。相反，16歲入學者則獲得更優異的職業發展成果：攻讀STEM類大學學位的機率更高，早期就業率與收入水平顯著提升。這種分化既揭示了過早專業分化的風險，也彰顯了將職業教育與教育體系自然過渡節點相結合的優勢。

本研究通過論證早期分流有損學業發展、而後期職業介入能提升STEM培養效率與勞動力市場匹配度，為混合式教育模式論爭提供了新依據。建議政策制定者審慎設計職業路徑，確保培養體系既能支撐學術進階，又可促進技術能力發展。

 

文獻來源（開放取用）：Machin, S., McNally, S., Terrier, C., & Ventura, G. (2025). Closing the Gap Between Vocational and General Education?: Evidence from University Technical Colleges in England. Journal of Human Resources.

https://doi.org/10.3368/jhr.0223-12768R1… Read the rest

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社交及情意成果 高等教育

學習者對AI與人類導師回饋的偏好

Le 與其團隊以大學英文學術寫作任務為情境，檢驗學習者在接受不同來源與介面形式的學習回饋後，對「人類導師 vs. 生成式AI」的偏好是否改變。研究招募114名非英語母語的大學生，並隨機分派至四組：不提供回饋（控制組）、人類導師回饋、ChatGPT 4.0 自由對話介面、以及以 ChatGPT 為引擎的「結構化」寫作分析工具。研究在任務前後分別以量表與二選一題測量偏好，並比較四組在後測偏好與偏好改變上的差異。

結果顯示，學習者在任務前即呈現明顯的人類導師偏好（87.2% 選人類），任務後此偏好仍然穩定（86.0% 選人類），呈現教育情境中的「算法厭惡」現象。然而，後測量表分數在四組間達顯著差異，人類導師組顯著高於自由對話AI組與控制組；在人類／AI二選一偏好指標上亦達顯著，其中人類導師組與結構化AI工具組都顯著高於自由對話AI組。就偏好改變而論，整體平均變化趨近於零，但四組差異顯著：自由對話AI組對AI的偏好略有上升，反之，人類導師組與結構化AI工具組相較於自由對話AI組更傾向於人類。亦即，即使三者皆能提供有效回饋，自由對話介面才較能緩解算法厭惡、提升對AI的接受度；而結構化、一次性呈現的工具反而強化了對人類導師的偏好。

作者據此主張，提升AI教學工具的「互動性與對話性」或比純粹的技術優化更能影響學習者偏好，因為可反覆厘清與修正的對話歷程，能降低學習者對「演算法必須完美」的期待落差與不信任。整體而言，研究將「人類偏好」置於可被介面設計調節的脈絡中，為AI於教育的採納、產品設計與課程實作提供了實證基礎與警示。

 

文獻來源（開放取用）：Le, H., Shen, Y., Li, Z., Xia, M., Tang, L., Li, X., … & Fan, Y. (2025). Breaking human dominance: Investigating learners’ preferences for learning feedback from generative AI and human tutors. British Journal of Educational Technology.

https://doi.org/10.1111/bjet.13614… Read the rest