分類: 高等教育

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語言發展 高等教育

比較 ChatGPT 與自動寫作評估對學生寫作表現及理想第二語言（L2）寫作自我的影響

採用隨機對照實驗設計，Shi 等人（2025）比較了以 ChatGPT 為基礎的回饋與傳統自動寫作評估系統（AWE）對英語作為外語（EFL）學生的寫作表現及其理想第二語言（L2）寫作自我的影響。研究招募了來自中國一所公立大學三個寫作班的150名大學二年級學生，並將其隨機分為 ChatGPT 組、AWE 組和控制組。

經過為期十一週的教學介入後，結果顯示，ChatGPT 組學生在寫作表現上明顯優於控制組與 AWE 組；但與 AWE 組相比，ChatGPT 組學生的理想 L2 寫作自我顯著下降。質性研究結果揭示了可能的原因：儘管參與者充分意識到 ChatGPT 反饋的優勢，但他們同時也擔心過度依賴該工具會導致創造力與自主性的喪失，並對未來是否繼續使用 ChatGPT 持保留態度。

教育者應依學生的 ZPD 細化學習目標，並據此設計提示，讓 ChatGPT 用於支持學習而非代寫，同時教授提示工程技能。對中低至中等程度的學習者，AWE 的系統化、規則式反馈更能提供支架，且較能維持作者性。然而，ChatGPT 可供性更強，易致過度依賴、削弱主體性並降低理想 L2 寫作自我；因此應重訂語言教育目標，將 AI 素養與批判性思維納入，以守護師生主體性與負責地使用。

文獻來源（開放取用）：Shi, H., Chai, C. S., Zhou, S., & Aubrey, S. (2025). Comparing the effects of ChatGPT and automated writing evaluation on students’ writing and ideal L2 writing self. Computer Assisted Language Learning, 1-28.

https://doi.org/10.1080/09588221.2025.2454541… 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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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

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高等教育 學業成績

國際室友與學業成功：來自低收入大學的實證啟示

Tsai 和 Trinidad (2025) 探討跨文化室友匹配對美國來自低收入家庭的大學生學習成效的影響。研究以位於肯塔基州的Berea學院為核心，該校是一所免學費的文理學院，主要招收經濟弱勢背景的學生（disadvantaged students）。作者利用2000年至2015年間超過6,600名本地學生的校方資料，評估在大學第一年被分配與國際學生同住，是否會影響學業表現與在校持續性。

研究採用準實驗設計方法，包括反機率加權（inverse probability weighting, IPW）與多種穩健性檢驗（如加權與匹配估計法），在控制種族、性別與轉學生身分等人口變項後，比較有無國際室友的學生表現。結果顯示，與國際學生同住的本地學生在第一與第二學年的平均GPA分別高出約0.14與0.10分，並在第二學年的續讀率上提升約4個百分點。然而，這些正向效果隨時間逐漸減弱，在長期的在校持續性與六年畢業率方面未發現顯著差異。

作者從「同儕效應」（peer effects）與「高等教育多元化」（diversity in higher education）的角度詮釋這些結果，指出有意識的跨文化室友配對為學生創造了結構化的跨文化交流機會，有助於抵消以白人為主的低收入環境中「同質性傾向」（homophily）的限制。此種跨文化接觸不僅能增強學生的學習動機與學習習慣，亦能促進校園的包容與開放氛圍。

整體而言，研究提供了實證證據，顯示低成本且政策導向的多元化措施（例如本文關注的將本地與國際學生配對為室友）能有效改善弱勢學生在大學早期階段的學業成果。雖然這種效果未延續至畢業階段，但研究揭示了一條設計具有包容性的住宿環境以促進持續的跨文化互動，最終推進教育公平的重要途徑。

 

文獻來源（開放取用）：Tsai, H. T. A., & Trinidad, J. E. (2025). Effect of International Roommates on College Outcomes: Evidence from Students of Disadvantaged Backgrounds. Educational Policy, 08959048251315481.

https://doi.org/10.1177/08959048251315481… Read the rest

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高等教育 教育行政及領導

以人—環境契合視角預測高等教育新生專業特定的留讀情況

de Vries 及其同事 (2025) 最近進行的一項預測建模研究探討了不同的人—環境（PE）契合概念如何預測大學新生在特定專業中的持續就讀情況。研究數據來自一所大型研究型大學的1305名一年級學生，這些學生來自生物醫學科學、工商管理、健康與生命科學、法律與運動科學等五個非選擇性的學士課程，且每種課程所貢獻的學生數量均不少於200名。

研究者採用帶有 LASSO 正則化的邏輯迴歸以及十折交叉驗證，對比了五組預測因子：興趣契合、能力契合、既往成就／人格／動機、選擇過程，以及背景特徵。興趣契合同時使用了剖面相關與多項式迴歸方法來操作化；能力契合則由高中會考成績與自陳能力來衡量。

結果顯示，模型對持續就讀的預測準確度為中等水準：訓練樣本為67–77%，測試樣本為50–75%。模型在正確分類持續就讀者方面表現優於分類退學者。興趣契合是最一致的預測因子，多項式迴歸所得的指標在五個學科模型中有四個被保留（效應量為小到中等）。剖面相關指標在部分專業中亦有貢獻，但影響較弱。基於學科相關高中成績的能力契合（例如：生物醫學科學專業的生物學成績、工商管理專業的數學成績）也是另一個穩健的預測因子。相較之下，傳統指標如高中平均績點（HSGPA）、人格特質與動機，在納入興趣與特定學科成績後，僅提供有限的附加價值。與選擇過程相關的變項（如探索深度）以及背景特徵的貢獻則僅為邊際。

本研究強調了在預測大一持續就讀時，專業特定的興趣與能力匹配的重要性。雖然模型在預測持續就讀方面比預測退學更有效，但研究結果凸顯了需要透過專業特定的方式來支持學生成功，並建議招生與學業指導實務應更著重於興趣與學科契合，而非僅依賴 GPA 或人格等廣泛指標。

文獻來源（開放取用）：de Vries, N., Merkle, B., Meeter, M., Janke, S., Bakker, T. C., & Huizinga, M. (2025). Predicting program-specific first-year persistence in higher education using a person-environment fit perspective. European Journal of Higher Education, 1-22.https://doi.org/10.1080/21568235.2025.2502536… Read the rest

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計劃評鑑 高等教育

跨越、學習與收穫：探究性別與社會經濟群體中的學術冒險行為與學習成效

Hübner 和 Pfost (2024) 的一項橫斷面研究探討了在本科教育階段，性別與社會經濟地位（SES）在學術冒險行為（ART）上的差異，以及其對學習成效的影響。該研究以 381 名德國大學生為樣本，圍繞四個研究問題展開：（1）不同社會群體屬性（性別、SES）的學生是否在ART 水平上存在的顯著差異？（2）ART 是否能夠預測學生的學習成效？（3）社會群體屬性是否會透過 ART 對學習成效產生顯著的間接影響（中介作用）？（4）ART 與學習成效之間的關係強度，是否因學生的社會群體屬性而顯著不同（調節作用）？

作者運用結構方程模型進行分析。具體而言，ART 分為兩個維度——研討小組與同儕小組；學習成效則透過學生對“自身在當前研討會中的學習表現”的主觀評價來測量。性別被劃分為女性、男性及多元（因多元樣本數過少而被排除）。SES 被分為高 SES 與低 SES。高等教育入學資格（HEEQ）則作為一般控制變項，透過學生對自身既往學業表現的主觀報告來衡量（範圍 1 = 非常好 至 6 = 不足）。

研究結果顯示，在研討小組維度 (Mmale= 3.53, Mfemale = 3.23, F = 11.83, p = 0.001, d = 0.40)與同儕小組維度 (Mmale = 3.27, Mfemale = 3.49, F = 5.58, p = 0.018, d = 0.28) 上，男性與女性學生的 ART 存在顯著差異。然而，高、低 SES 學生在研討小組維度 (Mlow-SES = 3.26, Mhigh-SES = 3.33, F = 0.74, p = 0.390, d = 0.09) 及同儕小組維度 (Mlow-SES = 3.39, Mhigh-SES = 3.45, F = 0.51, p = 0.476, d = 0.07) 上的 ART 水平則未呈現顯著差異。此外，研討小組維度 (β = 0.23, p = 0.004) 與同儕小組維度 (β = 0.21, p = 0.009) 的ART水平均能顯著預測學習成效。關於中介效應，性別透過研討小組維度的ART水平對學習成效的間接作用顯著 (β = -0.04, p = 0.015)，但同儕小組維度的ART水平並未產生中介作用。另外，性別 (β = 0.10, p = 0.004) 與 SES (β = 0.10, p = 0.018) 顯著調節了同儕小組維度的ART水平與學習成效之間的關係，但未調節研討小組維度的ART水平與學習成效的關係。

本研究為首批在高等教育情境下證實 ART 存在性別差異，並透過推論統計方法揭示 ART 對學習成效具有正向影響的研究之一。透過回答所提出的四個研究問題，本研究有助於深化對 ART 的理解，並闡明其在教育不平等再生產中的作用。

文獻來源（開放取用）：Hübner, V., & Pfost, M. (2024). Leap, learn, earn: exploring academic risk taking and learning success across gender and socioeconomic groups. Higher Education, 1-19.https://doi.org/10.1007/s10734-024-01307-w… Read the rest