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計劃評鑑 有效教學法 中學教育

連結課堂與博物館以促進 STEM 自主調節學習

Lewalter 等人(2025)探討學校相關因素如何影響學生在博物館參觀期間及之後的 STEM 自主調節學習(self-regulated STEM learning),回應了 STEM 教育中的一項重要挑戰:如何將課堂學習與校外真實且有意義的情境相連結。该研究以一個關於交通與出行的博物館展覽為情境,考察學生的學習策略知識、已有知識、先前興趣,以及課堂中的參觀前準備與參觀後延伸活動,是否能預測其參觀期間的學習感受,以及三個月後的學習結果。

本研究採用前測—後測—追蹤測量設計,對德國 12 所高中的 21 個班級共 409 名十年級學生進行研究。學生參觀了慕尼黑德意志博物館,並參與一個由平板電腦支援的展覽學習項目,主題為「出行轉型——未來如何移動?21 世紀的交通與出行挑戰」。在 90 分鐘的參觀過程中,學生以小組形式進行自我導向的展品探索(self-guided exploration)。研究分別於參觀前一週、參觀後即時,以及約三個月後收集問卷資料,以測量學生的學習策略知識、課堂準備與延伸活動、情境興趣、基本心理需求、內容相關性感知、學習投入、知識水平與個人興趣。

研究結果顯示,大多數學生並未經歷系統性的課堂整合(systematic classroom integration):75% 的學生表示參觀前沒有在課堂中進行相關準備,60.4% 的學生表示參觀後沒有進行課堂延伸活動。學生的元認知與動機性學習策略知識,能正向預測多項學習感受指標,包括內容相關性感知、基本心理需求滿足、情境興趣與學習投入。然而,當模型納入學生的先前個人興趣後,先前興趣成為預測學習感受變量的最重要因素,顯示學生既有興趣在博物館 STEM 學習中具有關鍵作用。

就中期學習結果而言,參觀後的在課堂中的延伸活動尤為重要。博物館參觀三個月後,有參與課堂延伸活動的學生,在自我感知知識與客觀知識方面均表現更好。學習策略知識亦有助於提升學生的自我感知知識,而學生後續的個人興趣則主要由其先前個人興趣所預測。整體而言,本研究指出,博物館參觀不應被視為孤立的校外活動;其教育價值取決於課堂教學與校外學習之間更緊密的連結,尤其是幫助學生發展自主調節學習策略,並在參觀後提供有意義的課堂延伸活動。

文獻來源(開放取用):Lewalter, D., Neubauer, K., & Moser, S. (2025). Self-regulated STEM learning in museums—the role of learner characteristics and visit-related activities in school. International Journal of STEM Education12(1), 56.

https://doi.org/10.1186/s40594-025-00577-9Read the rest

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高等教育 K-12 教育階段 教育行政及領導

生成式人工智慧對學生高階思維的影響:來自三層元分析的證據

鑒於目前人工智慧教育(AIEd)的發展趨勢,系統梳理生成式人工智慧(Gen-AI)對高階思維(HOT)的整體影響至關重要,因為研究人員已經創造性地將生成式人工智慧應用於輔助教學與學習中。目前的輿論中存在一種擔憂,即生成式人工智慧可能會損害高階思維。然而,關於生成式人工智慧對高階思維具體影響的實證研究仍然較為分散,尚未達成共識。Nie等人(2025年)的研究綜合了在不同背景下開展的19項實驗性和准實驗性研究(效應量 k=68),共納入2,347名參與者。該研究採用三層元分析方法來解釋研究內和研究間的變異性,評估了生成式人工智慧對高階思維的影響,並探討了調節變數的效應。

結果表明,生成式人工智慧對提升學生的高階思維具有顯著的正向影響(Hedges’s g=0.851, p<0.001)。研究基於影響目標、生成式人工智慧要素、研究背景和方法論特徵進行了調節變數分析。當樣本量小於80時,其促進效果更為顯著。短期干預(少於4周)和長期干預(多於8周)都有可能產生顯著的正向效果。

這些研究結果為將生成式人工智慧融入教育提供了至關重要的政策啟示。首先,教育行政部門應當在人工智慧驅動的課程中強制推行小班制教學或優化師生比,因為大集體會稀釋生成式人工智慧在培養高階思維方面的功效。其次,鑒於4-8周的時間不足以促進深度的認知發展,課程框架必須從短期試點轉向延長的、長期的干預時間線。最後,決策者應當資助針對人工智慧對高階思維不同維度之具體影響的、更細緻的專項研究,以指導智能、個性化和自適應教育生態系統的規模化推廣。

文獻來源(開放取用):Nie, X., Tian, Y., Liu, M., Wu, D., & Guo, Y. (2025). The impact of generative artificial intelligence on students’ higher order thinking: Evidence from a three-level meta-analysis. Education and Information Technologies30(17), 25359-25390.https://doi.org/10.1007/s10639-025-13735-xRead the rest

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語言發展 高等教育

GenAI 在寫作反饋流程中的任務卸載方式與寫作發展

Lai 及其團隊採用準實驗設計,探討在英語作為外語(EFL)寫作的「起草—評估—修訂」流程中,將不同任務卸載給 GenAI 會產生何種影響。研究歷時七週,以 101 名中國大學生為對象,比較三種條件:(1)GenAI 起草、學生評估、學生修訂;(2)學生起草、GenAI 評估、學生修訂;(3)學生起草、學生自評、學生修訂。

研究結果顯示,GenAI 起草組在寫作能力上表現最佳 (M = 18.21, SD = 2.21),顯著高於 GenAI 評估組 (M = 16.30, SD = 1.70) 以及無 GenAI 參與組 (M = 15.15, SD = 1.79)。這顯示將 GenAI 納入反饋流程整體上有助於寫作進步,但將「起草」任務(而非「評估」任務)卸載給 GenAI,所產生的效果最強。

在心理歷程方面,GenAI 起草組展現出顯著較高的認知投入,與 GenAI 評估組相比,他們與 AI 互動時使用了更多的總提示次數 (中位數 20.50 vs. 9.00, U = 195, p < .001) 以及學習導向提示 (中位數 10.50 vs. 8.00, U = 398.50, p < .05)。此外,他們在後設認知方面也優於其他兩組在同儕評閱期間的問題辨識 (M = 4.41)、問題論證 (M = 2.82) 與提供建設性建議上 (M = 4.97)。

在寫作自我效能方面,GenAI 起草組展現了最大的進步 (M = 4.74, SD = .55),顯著高於另外兩組;而 GenAI 評估組 (M = 4.42, SD = .53) 與無 GenAI 組 (M = 4.45, SD = .78) 之間則無顯著差異。訪談結果進一步顯示,這些學生因能批判性地評估並改寫 AI 的初稿,而產生了更強的掌控感與能力感。相較之下,GenAI 評估組的部分學生則擔心自己過度依賴 AI 修改,從而形成某種「虛假的自信」。

整體而言,本研究強調 GenAI 在寫作反饋流程中的教育價值,取決於將「什麼任務」卸載給 AI。將起草任務交給 GenAI,並由學生承擔評估與修訂,更能促進深度認知投入、後設認知理解以及寫作自我效能。作者建議,在將 GenAI 融入寫作教學時,應優先考慮「AI 生成草稿搭配學生判斷與修正」的模式,讓 AI 成為引發批判與反思的對象,而非取代學生的思考。

文獻來源(開放取用):Lai, C., Pan, M., Guo, K., & Cui, Y. (2026). What task to offload to GenAI in the writing feedback process? – Effects of task-offloading approaches on EFL learners’ writing skill development. Computers & Education252, 105675.https://doi.org/10.1016/j.compedu.2026.105675Read the rest

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高等教育 學業成績

哥倫比亞高等教育中的學生能動性:學生投入與學業成就之間中介與調節的雙路徑模型

Torres Castro 與 Pineda-Baéz 最近發表的一項量化研究,探討了學生投入與學業成就之間的關係,並特別關注學生能動性如何在此關係中同時扮演中介機制與調節機制的雙重角色。

研究調查了來自哥倫比亞五個地區六所經認證私立大學的 1,713 名大四學生。研究以社會認知理論與學生投入生態模型為基礎,將學生投入界定為一個多維構念,涵蓋學術挑戰、同儕學習、教師互動經驗以及校園環境等四大領域下的十項指標。學生投入透過全國學生投入調查進行評估,分數標準化為 0 至 60 分。學生能動性則透過五題項能動性投入量表操作化為能動性投入,該量表捕捉表達偏好、提出問題及建議調整教學等主動行為。學業成就以哥倫比亞標準化 0.0 至 5.0 等級制度下的自陳累積成績平均點數衡量。研究採用帶有穩健標準誤的階層迴歸分析、結構方程模型以及使用 R 4.3.1 進行的 bootstrap 中介效果分析。

研究結果顯示,在十項投入指標中,僅有合作學習與師生互動與學業成就呈正向且獨立的關聯。在五項能動性投入行為中,僅有表達性發聲為顯著中介變項,傳遞了合作學習對成績平均點數總效果的約百分之六。表達性發聲亦以補償性模式調節了師生互動與成績平均點數之間的關係。對於表達性發聲較低的學生,師生互動與學業成就之間的關聯更為顯著;而對於表達性發聲較高的學生,此關聯有所減弱但仍為正向。儘管效果量較為溫和,研究結果證明學生能動性是一個情境依賴的雙重機制。

研究進一步建議,教學實踐應結合結構化指導與學生自發性參與的機會,且支持系統應優先關注能動性投入較低的學生。

 

文獻來源(開放取用):Torres Castro, U. E., & Pineda-Baéz, C. (2026). Student agency in Colombian higher education: a dual-pathway model of mediation and moderation between student engagement and academic achievement. Higher Education, 1-20.

https://doi.org/10.1007/s10734-026-01669-3Read the rest

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語言發展 小學教育 中學教育

四至十二年級閱讀困難學生介入的效果

Killingly 及其團隊採用系統性回顧與統合分析方法,整理2011至2023年間針對四至十二年級閱讀困難學生的校本介入研究,評估其整體效果,並進一步檢驗研究特徵、樣本特徵與介入特徵是否會調節介入成效。研究納入104篇文獻、586個效果量,總樣本達97,114人。方法上,作者採用Correlated and Hierarchical Effects模型結合Robust variance estimation,以處理同一研究中多個依變項與多重效果量的依賴問題,並同時評估整體閱讀結果與不同閱讀向度的成效。

研究結果顯示,整體而言,閱讀介入對四至十二年級閱讀困難學生具有小幅但顯著的正向效果,整體效果量為 g = 0.212(95% CI [0.163, 0.261], p < .001),顯示這類介入雖非大幅改善,但確實能穩定提升學生的閱讀表現。若以不同閱讀向度區分,效果最強的是詞彙(g = 0.422),其次為解碼/詞辨識(g = 0.199)與閱讀理解(g = 0.187);流暢性僅呈現很小但顯著的效果(g = 0.080),拼字則未達顯著(g = 0.015),而音韻處理雖表面效果量較大(g = 0.531),但未達顯著,結果並不穩定。整體異質性很高(I² = 89.71%),顯示不同研究之間的設計與樣本條件對介入效果有明顯影響。GRADE 評估亦指出,整體證據品質為中度至高度,其中流暢性證據品質最高,詞彙為中度,音韻處理則降為中低。

在調節效果方面,研究發現介入成效會隨研究與樣本條件而變化。整體而言,發表年份越晚,效果越高(β = 0.015),且期刊論文的效果(g = 0.268)顯著高於研究報告(g = 0.062)。在樣本特徵上,低社經背景與整體效果無顯著關聯,但學習障礙學生比例越高,介入效果略高(β = 0.006);對非英語背景學生而言,整體差異雖不明顯,但在詞彙向度上,其比例越高,效果越強(β = 0.016),顯示詞彙教學對此類學生尤其重要。就介入設計而言,介入焦點、時數與測量工具皆為顯著調節變項。理解介入的整體效果較佳(g = 0.313),多成分介入為 g = 0.178,字詞研究為 g = 0.096,而詞彙介入雖研究較少,但效果最高(g = 0.716)。在時數方面,較短介入反而效果更大,0–5 小時與 6–15 小時的效果量分別為 g = 0.405 與 g = 0.409。此外,研究者自編測量所得效果(g = 0.542)顯著高於標準化測量(g = 0.127)。雖然整體而言由教師或研究者執行介入的差異不顯著,但在詞彙介入中,教師執行的效果(g = 0.733)高於研究者執行(g = 0.249),顯示課堂教師在詞彙支持上可能更具優勢。

整體而言,本研究指出,針對高年級與中學階段閱讀困難學生的閱讀介入確實有效,但效果大小會依閱讀向度與介入設計而有所不同。其中,詞彙與閱讀理解是最具潛力的介入焦點,多成分介入亦有穩定效果,而流暢性、拼字與音韻處理則仍需更多高品質研究支持。研究同時顯示,這類介入在不同年級與不同教學場域中皆可實施,且對學習障礙學生與非英語背景學生尤其有幫助。作者因此主張,學校在設計高年級閱讀支持方案時,不應假定年紀較大的學生已錯過關鍵介入時機,而應根據具體閱讀困難類型,選擇更聚焦的理解、詞彙、字詞研究或多成分介入,並持續累積更高品質的研究證據,以支持中學階段的閱讀補救實踐。

 

文獻來源(開放取用):Killingly, C., Matheson, S., Bentley, L., & Swanson, E. (2025). Interventions for students with reading difficulties in Grades 4-12: A systematic review and meta-analysis. Educational Research Review, 100758.

https://doi.org/10.1016/j.edurev.2025.100758.… Read the rest

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計劃評鑑 K-12 教育階段

整合性STEM教育對K-12學生學業成就的影響:元分析研究

整合性STEM教育是指以整合的方式進行科學、技術、工程和數學知識與技能的教與學,強調抽象知識與現實世界問題之間的聯繫。其具備四大核心特徵:多學科融合、現實世界應用、真實的探究或基於設計的實踐、以及學生的主動學習。基於對2010年至2022年間124項研究的提取與編碼,Chen等人(2025)的元分析報告了三類主要干預措施對整合性STEM教育效果的影響:(1) 採用整合性STEM教育模式;(2) 運用額外的教與學策略以強化整合性STEM教育;(3) 利用特定學習技術支持整合性STEM教育。

研究結果顯示,這三類干預措施對知識獲取均產生中等程度的影響,對學生感知產生較小影響。此外,採用整合性STEM教育對認知技能有顯著(大效應)影響;在STEM計畫中運用額外教與學策略對認知技能和問題解決任務表現產生中等程度影響;而使用特定學習技術對問題解決任務表現的影響較小。此外,任務類型(探究式或設計式任務)和專案持續時間等因素也可能影響STEM學習成果。

為了最大化整合性STEM教育的成效,實踐者應將四大核心特徵融入課程設計,並優先選擇中短期專案週期(一個月至一學期)。教育者必須根據學生的先備知識提供必要的支架,從而謹慎平衡“動手”的設計任務與“動腦”的探究任務。此外,部署針對性的教學策略和學習技術可以增強學生處理複雜現實問題的參與度。最終,對這些專案的評估需要採取多維視角,在傳統知識獲取的基礎上,優先考量技能發展和實際問題解決的表現。

文獻來源(開放取用):Chen, B., Chen, J., Wang, M., Tsai, C. C., & Kirschner, P. A. (2026). The effects of integrated STEM education on K12 students’ achievements: A meta-analysis. Review of Educational Research96(2), 619-668.

https://doi.org/10.3102/00346543251318297Read the rest