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社交及情意成果 幼稚園教育

探索早期社交情緒學習中人類與人工智能互補性的實驗研究

Raave及其團隊最近進行的一項實驗研究，採用混合因子設計，比較教學對話代理（PCA）與人類教師在促進幼兒社交情緒學習（SEL）方面的表現。研究邀請十八名具國際幼兒及小學教育經驗的教師，並使用一個由生成式人工智能驅動的PCA，分別與一名靜態AI兒童「Ali」進行三個標準化故事式SEL活動。「Ali」被設定為在注意力、同理心及自我中心等方面具挑戰性，以持續引發教學支援行為。三個活動分別聚焦於親社會行為、觀點採擇及健康罪疚感培養，共產生一百零八個觀察樣本，教材改編自一套經驗證的三至五歲幼兒SEL課程。

兩名對帶領者身份保持盲評的專家評分員，根據錄音文字稿編碼三類具實證基礎的教學支援技巧，包括認知概念支援、程序性支援及情感支援，並按改編自Danielson教學框架的六個向度，使用一至四分量表評估宏觀教學質素。各項量表的評分者一致性由中等至高水平（支援技巧Cohen’s κ=.65–.80；質素評分加權κ=.61–.76），顯示量度具可靠性。

混合變異數分析及t檢驗結果顯示兩類帶領者在教學運用上存在明顯差異。整體而言，教師使用的支援技巧次數更多（M=7.57 對比 M=5.47），尤其在認知概念支援方面遠高於PCA（M=15.28 對比 M=6.46，p<.001）；相反，PCA在程序性支援方面略為優勝（p=.026），而情感支援的使用頻率則與教師相若。在教學質素方面，PCA在建立互相尊重與融洽關係（d=1.86）、語言表達清晰度及靈活回應（d=1.06）等向度得分更高；教師則在建立學習文化、運用提問與討論深化理解（d=0.72），以及促進學習者認知投入（d=0.96）等方面表現更佳。

作者認為，這些互補優勢顯示在SEL領域中理想的模式並非以AI取代教師，而是透過分工合作：由PCA提供結構清晰、情感穩定的基礎支援，人類教師則負責引導深層的社交情緒理解與道德反思。PCA維持一致的情感確認和程序結構，但傾向「關懷有餘、教學深度不足」，而教師提供深層的認知概念鷹架，惟情感一致性變異較大。未來研究應在真實課堂環境中探索直接共同帶領模式。

文獻來源（開放取用）：Raave, D. K., Colasante, T., Roa, E. R., Martinez, J. C. R., Li, H., Mukherjee, S., & Malti, T. (2026). An experimental study exploring human–AI complementarity in early social-emotional learning. Computers and Education Open, 100331.

https://doi.org/10.1016/j.caeo.2026.100331… Read the rest

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計劃評鑑 小學教育

學校領導力計畫對學生領袖及其同儕的影響：一項群聚隨機對照試驗

學生領導被視為一項重要的人生技能，與學業表現、學習自主性、課堂主動性及心理社會發展密切相關。然而，學校中的領導機會通常較適合已展現領導能力的學生，而需要透過正式機會培養領導能力的學生則較少參與。同時，現有的領導力研究主要聚焦於成人領導者，對於青少年，尤其是小學生的領導力發展，仍有不足的理解。基於此，研究評估了「領導學習」計畫。該計畫基於轉型領導理論，透過同儕主導的學校介入，促進年長學生的領導能力，以及年幼學生的身體活動與基本動作技能發展。

研究在澳洲20所小學進行，採用兩組群聚隨機對照試驗設計，共招募1,898名學生，其中包括952名資深「領導者」及946名較低階「同儕」。學校在基線資料收集後，隨機分配至介入組或候補名單對照組。介入措施分為三部分：第一，為資深教師提供專業訓練；第二，教師為學生領袖舉辦6場領導課程；最後，學生領袖為初級同儕實施12堂基本動作技能課程。該研究在基線與介入後，分別測量了學生領袖的領導效能、領導自我效能、福祉與課堂注意力持續時間，以及低年級同儕的身體活動、實踐與感知運動技能、心肺健康與肌肉適能。

研究結果顯示，計畫對學生領袖及其後輩都產生了顯著的正面影響。學生領導組教師評定的領導效能在介入組顯著提升，調整後相較對照組差異為0.56單位，效果值為d = 0.39。同時，該計畫也產生溢出效應：學生領袖的福祉顯著改善，調整後差異為0.77單位；其課堂專注時間也顯著增加，約增加了7%。然而，該計畫並未顯著提升學生領導力的自我評分領導能力及領導效能感。對於年紀較小的同儕，該專案顯著提升了他們的運動能力感知，調整後的差異為1.12單位；將中高強度體能活動的每日時間增加約3分鐘；心肺體能提升了2.57圈。進一步分析顯示，該計畫顯著提升男孩和女孩的運動能力感知，但對男孩的影響更大。然而，該計畫對年輕同儕的實際運動能力和肌肉健康影響不大。

整體而言，研究顯示，同儕主導的學校領導力計畫不僅從教師角度提升學生領袖可觀察的領導能力，也對學生的福祉與課堂專注產生正面溢出效應。同時，該計畫也能促進年輕同儕的運動能力、身體活動量及心肺健康。這顯示結合領導力發展與身體活動推廣的同儕促進計畫具有強烈的教育實務價值。然而，研究也指出一些限制，包括成效指標主要聚焦於介入結束後的短期，教師評分可能受期望效果影響，且學生領袖自身仍處於領導力與動作技能發展階段，可能限制他們促進同儕實際動作技能的能力。未來的研究可進一步強化對學生領袖的支持，並檢視此類計畫的長期影響。

 

 

文獻來源（開放取用）：Wade, L., Beauchamp, M. R., Nathan, N., Smith, J. J., Leahy, A. A., Bao, R., Kennedy, S. G., Boyer, J., Diallo, T. M. O., Beacroft, S., & Lubans, D. R. (2026). Effects of a school-based leadership program on student leaders and their peers: The Learning to Lead cluster randomized controlled trial. Contemporary Educational Psychology, 102444.

https://doi.org/10.1016/j.cedpsych.2026.102444… Read the rest

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幼稚園教育 有效教學法

從工作紙到工作站：遊戲與選擇在幼稚園課室中的影響

儘管高風險測試使幼兒教育日益轉向由教師主導的學術教學，但 Rodriguez-Meehan 等人（2025）認為，遊戲和有意義的選擇對兒童的發展依然至關重要 。Rodriguez-Meehan 等人（2025）以「自我決定論」（SDT）為基礎，探討在幼稚園課室中整合以遊戲和選擇為本的工作站，旨在了解如何透過自主遊戲培養自主性、勝任感及歸屬感，進而影響學生的學習動機與行為 。

為了全面了解這一轉變，Rodriguez-Meehan 等人（2025）在美國東南部的一所公立特許學校進行了一項質性個案研究，焦點集中於一位幼稚園教師及其部分學生 。數據收集包括四次全面的課室觀察、一次與教師的半結構式個人訪談，以及與兒童進行的互動式焦點小組訪談 。此外，研究團隊分析了學生的作品，例如繪畫和寫作 。收集到的數據經過了整體分析，以找出反映參與者經歷的新興主題 。

分析揭示了關於課室轉變的三個主要主題 。首先，教師認為該實踐非常成功，並指出學生在學業成績、參與度及課室行為方面都有顯著的改善 。其次，這個轉變需要一種「平衡之術」，因為教師需要克服初期的結構性障礙，例如管理實體空間，以及合理分配極受歡迎活動的參與機會 。第三，兒童在學習過程中展現出極大的喜悅和自主權，他們多次對能夠自己選擇工作站和同伴表達出強烈的熱情 。

Rodriguez-Meehan 等人（2025）總結指出，以自由遊戲和具彈性的選擇區取代傳統的早晨工作紙，能有效支持兒童的內在動機與社交情緒需求 。雖然實施這些教學法需要教師具備靈活性，並願意放下部分控制權，但其帶來的益處與自我決定論的原則高度一致 。最終，研究提倡學校管理層、教育工作者和家庭應積極支持，並在幼兒教育環境中融入更多日常的遊戲與選擇為本的框架 。

文獻來源（開放取用）：Rodriguez-Meehan, M., Chobrda, T., Haughton, V. J., & Franz, M. (2025). “The best part of their day”: Play and choice in kindergarten. Journal of Early Childhood Research, 23(2), 164-178.

https://doi.org/10.1177/1476718X241293909… Read the rest

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小學教育 數學及理科學習

基於生成式人工智能與多模態數據的教育回饋：來自具身數學學習的啟示

Cosentino 等人（2025）探討生成式人工智能（GenAI）在具身數學學習情境（embodied mathematics learning environment）中提供形成性反饋（formative feedback）的作用。基於具身認知理論（embodied cognition theory）與多模態學習技術的發展，研究比較了人工智能生成反饋與教師反饋在支持學生學習過程方面的效果。研究以兒童學習整數運算為情境，通過一個身體尺度的數位數線（body-scale digital number line），將身體動作與數學推理相結合，從而促進抽象概念的理解。

研究採用組間實驗設計，將34名年齡介於11至13歲的學生隨機分配至兩組：一組接受GenAI反饋，另一組接受教師反饋。學生在一個多感官學習環境（MOVES）中進行學習，其身體動作會被系統即時捕捉，並由基於GPT-4的系統生成個性化反饋。研究通過多模態數據（包括眼動追蹤、系統紀錄與行為數據）評估學生的任務表現、認知負荷以及資訊處理模式（information processing patterns）。

研究結果顯示，在學習表現（任務完成表現）方面，GenAI反饋組與教師反饋組之間並未出現顯著差異。然而，接受GenAI反饋的學生在認知負荷上顯著較低，並展現出更為平衡且有效的資訊處理策略，例如在眼動指標（如瞳孔變化與資訊處理指數Information Processing Index）上表現更佳。相對而言，接受教師反饋的學生呈現較高的認知負荷，且更頻繁地將注意力轉移至錯誤選項或非關鍵資訊，顯示其資訊處理效率較低。

整體而言，研究指出，生成式人工智能能夠作為一種有效的反饋工具，在不影響學習成績的前提下提升學習效率與資訊處理模式。研究強調，GenAI並非取代教師，而是應通過「人機協同」（hybrid intelligence）的方式，結合人工與人工智能反饋的優勢，以優化學習體驗。相關發現為設計AI支援的多模態學習環境提供了重要啟示，特別是在促進數學學習中的認知投入與個性化學習方面具有潛在價值。

 

文獻來源（開放取用）：Cosentino, G., Anton, J., Sharma, K., Gelsomini, M., Giannakos, M., & Abrahamson, D. (2025). Generative AI and multimodal data for educational feedback: Insights from embodied math learning. British Journal of Educational Technology, 56(5), 1686-1709.

https://doi.org/10.1111/bjet.13587… Read the rest

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社交及情意成果 K-12 教育階段

教師自我效能、管理策略與真實課堂行為之間的落差

Shi 及其團隊採用問卷調查與 AI 支援的課堂行為分析相結合的方法，探討教師的課堂管理自我效能、自陳課堂管理策略，以及 AI 觀察到的真實課堂管理行為之間的關係。研究對象為 345 名中國 K-12 在職教師，蒐集其課堂管理自我效能與策略問卷資料，並分析 673 節有效課堂錄影（共 461.74 小時）。研究團隊建構了一套 AI 支援的多模態課堂管理行為分析工具，透過文字、聲音與影像三種資料來源，自動識別教師的讚美語句、批評語句、紀律管理語句、正向語調、接近學生的比例，以及注意學生的比例，以此檢驗教師的信念、策略與實際行為是否一致。

研究結果顯示，課堂管理自我效能較高的教師，在自陳問卷中報告自己更常使用各類課堂管理策略，而且差異皆達顯著。例如，在讚美策略上，高自我效能組的平均秩為 214.43，顯著高於低自我效能組的 128.84（Z = –8.74, p < .001）；在糾正回饋策略上，高組平均秩為 206.27，低組為 137.54（Z = –6.67, p < .001）；在預防管理策略上，高組平均秩為 221.84，低組為 120.95（Z = –9.81, p < .001）；在指令／轉換策略上，高組平均秩為 220.69，低組為 122.17（Z = –9.68, p < .001）。然而，當進一步以 AI 分析真實課堂錄影時，高低自我效能組在大多數可觀察的課堂管理行為上並未出現顯著差異。研究僅發現低自我效能教師在紀律語句方面呈現邊緣顯著較高的傾向（p = .07），顯示其可能更常依賴紀律性語句來維持秩序。

在自陳策略與 AI 觀察行為之間的關聯方面，結果亦顯示只有部分向度存在一致性。教師自陳的「讚美策略」與 AI 偵測到的讚美語句以及正向語調之間呈現顯著正相關，但效應量相對較小。相比之下，糾正回饋與預防管理策略與相應的 AI 行為指標並未呈現顯著相關。值得注意的是，自陳的指令／轉換策略與 AI 觀察到的紀律語句呈現顯著負相關，意味著教師越常使用清晰的指令與過渡管理，其課堂中出現紀律性語句的頻率越低。整體而言，教師所報告的策略使用只能部分對應到其實際課堂行為，其中較具體、可辨識的策略（如讚美）較容易在 AI 觀察中得到驗證。

整體而言，本研究指出，教師在課堂管理上的「信念—策略—行為」之間並非總是高度一致。高自我效能教師雖然報告自己採取較多有效策略，但在真實課堂中未必表現出明顯不同的管理行為；而只有讚美等較具體、可辨識的策略，才較容易在 AI 觀察中得到驗證。研究因此凸顯了教師信念與實際教學行為之間的錯位現象，也顯示 AI 在大規模、非侵入式、證據導向的課堂管理研究中具有重要潛力。對教育研究與教師發展而言，這項研究提醒我們，若僅依賴教師自陳問卷來理解課堂管理，可能會高估教師策略與真實行為的一致性，未來應更多結合 AI 觀察等客觀方法，以更全面掌握教師課堂管理的實際樣貌。

 

文獻來源（開放取用）：Shi, Y., Wang, Z., Chen, Z., Ren, D., Liu, H., & Zhang, J. (2026). Do teachers practice what they believe? Exploring discrepancies between teachers’ classroom management self-efficacy, self-reported strategies, and AI-observed behaviors in K-12 education. Teaching and Teacher Education, 169, 105280.

https://doi.org/10.1016/j.tate.2025.105280… Read the rest

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計劃評鑑 中學教育

STEM 拔尖培育計畫中的教學質量：資優學生對校內與校外學習環境的感知

Jaggy 等人（2025）探討資優學生（gifted students）如何評價專門化 STEM 拔尖培育計畫中的教學質量，並將其評價與常規學校課堂評價進行比較。既有研究顯示，高能力學生往往對學習環境具有不同於一般學生的感知，但目前對於課外拔尖培育計畫是否會影響學生對校內教學質量的評價仍缺乏實證證據。為填補此研究空白，本研究以德國面向資優中學生的 STEM 拔尖培育項目 Hector Seminar 為研究情境，比較參與該計畫的學生在校外專項課程與校內常規課堂中的教學質量感知差異。

研究使用來自德國巴登－符騰堡州（Baden-Württemberg）一項大規模資優學生培養追蹤研究的橫斷面數據，樣本為六至七年級學術軌（academic track）學生。教學質量透過學生問卷進行測量，涵蓋教學質量三維度模型下的六個指標：有效課堂管理、認知激活、學生支持、適應性教學、課程趣味性以及學習動機氛圍。研究主要關注兩個問題：第一，資優學生是否對拔尖培育計畫中的教學質量給予高於常規課堂的評價；第二，參與該計畫的學生在評價常規課堂時，是否與未參與計畫的學生存在差異。

結果顯示，參與 STEM 拔尖培育計畫的學生在大多數指標上，對該計畫的教學質量評價顯著高於其對常規課堂的評價，特別是在課程趣味性、學習動機氛圍及教學適應性方面差異最為明顯。這表明專門化的拔尖培育計畫能夠為資優學生提供更具挑戰性與支持性的高質量學習環境。與此同時，研究並未發現參與計畫會導致學生對校內教學產生更負面的評價，顯示不同學習情境之間的比較效應（reference effects）相對有限。

整體而言，本研究指出，專項 STEM 拔尖培育計畫可作為提升資優學生學習體驗的重要高質量學習環境，且不會削弱學生對常規課堂教學的評價。研究結果強調，在宏觀層面進行課程與學習環境的結構性調整（如設立專門培育計畫）能有效提升教學質量感知，同時避免產生負向比較效應。此外，研究亦指出教師專業發展與個別化教學能力仍有提升空間，以更好地回應學生多樣化的學習需求。

文獻來源（開放取用）：Jaggy, A. K., Wagner, W., Fütterer, T., Göllner, R., & Trautwein, U. (2025). Teaching quality in STEM education: Differences between in-and out-of-school contexts from the perspective of gifted students. International Journal of STEM Education, 12(1), 53.

https://doi.org/10.1186/s40594-025-00576-w… Read the rest