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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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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

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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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語言發展 小學教育

同音詞推理訓練成效：兩項小學隨機對照試驗之研究發現

近日由 Booton 等人進行的一項研究，主要探究一個簡短的詞彙推理介入方案，是否能夠協助7至8歲兒童習得同音詞，即串法相同而意義各異的詞語（例如 bat、bank、bark）的多重含義。雖然同音詞於日常英語中極為普遍，亦有記錄顯示其對年幼讀者造成理解困難，然而過去的文獻一直未能確立任何有效的針對性介入方案。

研究團隊於英國國立小學進行了兩項獨立的隨機對照試驗（RCT）。於研究一中，來自六間學校共180名兒童被隨機分配至詞彙推理訓練組（n = 60）或空間推理主動控制組（n = 120）。參與者於兩星期內以四人小組形式完成四節各30分鐘的介入課節。於研究二中，76名兒童，包括37名以英語為附加語言（EAL）的學童，以及39名以英語為第一語言（EL1）的學童，透過分層隨機方式被分配至詞彙推理訓練組（n = 40）或以情境化閱讀為主的隱性接觸控制組（n = 36）。研究二採用預先登記方法，並於評估同音詞知識之同時，額外量度學童的後設認知及推理能力。

此詞彙推理介入方案俗稱「文字偵探」（Word Detectives），訓練兒童利用句子中的語境線索，推斷同音詞於特定情況下的含義。兒童於研究人員主持的結構化課節中，學習如何察覺、追問並推斷詞義。控制組則參與時間相同而性質不同的活動：研究一為空間推理任務，研究二為對相同目標詞彙進行閱讀接觸，惟不包含任何明確的推理指導。評估工具方面，研究採用研究者自行開發的同音詞認知任務，分別於介入前後量度學童對已教及未教同音詞的接受性知識；研究二另外採用約克閱讀理解評估（YARC）作為標準化閱讀理解量度工具。

兩項隨機對照試驗的結果一致顯示，接受推理訓練的兒童，於同音詞接受性知識方面的進步，顯著優於控制組。於研究二中，訓練組兒童於推理測試的表現亦有明顯提升。值得注意的是，雖然以英語為附加語言（EAL）的兒童於前測中呈現同音詞接受性知識的特定基線劣勢，然而介入方案對EAL及EL1兒童同樣有效，反映此方案具有廣泛的適用性，適合於多元語言背景的課室環境中推行。此外，同音詞的接受性知識與推理能力，於控制其他詞彙量度之後，各自對閱讀理解分數的獨特方差解釋力均達顯著水平，此發現突顯了掌握同音詞知識對整體閱讀能力的重要意義。

研究亦指出數個值得關注的局限性。學習遷移至未教同音詞的效果有限，雖然錯誤分析顯示學童對推理策略的應用具有初步的概化跡象。介入周期較短（約兩星期），且研究未有收集即時後測以外的跟進數據，因此訓練效果的持久性仍屬未知。研究人員呼籲未來研究採用更長的介入期、延遲後測，以及探究此方案是否可由課室教師代替研究人員主持，從而推廣至更大規模的教學場境。

上述發現對教育實踐具有重要啟示。明確教授詞彙推理作為一項學習技能，而非單靠閱讀活動讓兒童自然習得詞彙，或為一個既高效又具公平性的方式，於小學階段提升學童的詞彙量與閱讀理解能力，尤其適合於多元語言課室中推行，以支援為數眾多的英語語言學習者。

文獻來源（開放取用）：Booton, S. A., Birchenough, J. M., Gilligan‐Lee, K., Jelley, F., & Murphy, V. A. (2026). Lexical inference training for homonyms: Two randomized controlled trials for children with English as a first and an additional language. British Journal of Educational Psychology.

https://doi.org/10.1111/bjep.70056… Read the rest

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K-12 教育階段 有效教學法

智慧型輔導系統對K-12學生學習與學業表現的影響：一項系統性文獻綜述

近期發表於 npj Science of Learning 的一項系統性文獻綜述探討了智慧型輔導系統（ITS）對K-12學生學習與學業表現的影響。隨著教育人工智慧（AIEd）的快速發展，ITS已成為其中一項關鍵應用，被認為具有促進個別化學習與提升學習成效的潛力。然而，儘管其應用日益廣泛，其實際教育價值仍不明確。部分研究指出ITS能夠提升學習成效，甚至優於傳統教學；但亦有研究發現其效果有限或不一致。此外，既有研究往往混淆不同教育情境，或聚焦於廣義的人工智慧應用，導致對ITS在K-12教育中的實際效果缺乏系統性理解。因此，本研究旨在評估ITS對K-12學生學習與學業表現的影響，並梳理用於評估這些系統的實驗設計類型。

本研究納入28項實證研究，共涉及4,597名學生。多數研究採用準實驗設計，通常將使用ITS的實驗組與不同類型的對照組進行比較，包括傳統教師主導教學、非智慧型輔導系統、改良版ITS或無對照組等。這些研究涵蓋多個國家、學科與學段，並主要集中於中學與高中階段的STEM領域。干預時間長短差異顯著，從單一課堂至數週甚至數月不等。該綜述依據教育情境、實驗設計與干預特徵對研究進行分類，以實現對研究結果的系統性比較。

研究結果顯示，ITS整體上對K-12學生的學習與學業表現具有正向影響，尤其是在與傳統教師教學相比時，多數研究報告中等至較大的效果。然而，當與非智慧型輔導系統相比時，結果則較為分歧，多數研究未發現顯著差異。研究之間存在顯著異質性，主要源於實驗設計、干預時間與情境差異。重要的是，ITS的效果取決於其關鍵設計特徵與實施條件，例如個別化、適應性與即時回饋等核心要素。當ITS與教師指導相結合、促進自我調節學習，且在較長時間內實施時，通常能產生更佳效果。相對而言，短期干預可能受到新奇效應影響，而學習者的先備知識與教育階段等因素亦會影響學習結果。

綜合而言，研究結果表明，ITS能夠促進K-12學生的學習與學業表現，但其效果並非由技術本身決定，而取決於其教學設計與實施條件。當ITS能夠與良好的教學原則相結合，並與教師指導協同運作時，其效果最為顯著。本研究亦指出現有文獻的若干限制，包括干預時間偏短、樣本多樣性不足，以及對人工智慧倫理議題的忽視。因此，未來研究應採用更為嚴謹的實驗設計，延長干預時間，擴大樣本多樣性，並加強對倫理議題的關注，尤其是在人工智慧技術持續演進並日益滲透教育實踐的背景下。

 

文獻來源（開放取用）：Létourneau, A., Deslandes Martineau, M., Charland, P., Karran, J. A., Boasen, J., & Léger, P. M. (2025). A systematic review of AI-driven intelligent tutoring systems (ITS) in K-12 education. npj Science of Learning, 10(1), 29.

https://doi.org/10.1038/s41539-025-00320-7… Read the rest