分類: 教育階段

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K-12 教育階段 有效教學法

學習風格悖論：雖無證據支持卻仍具吸引力

教育中存在一個令人費解的悖論：儘管許多研究表明，將教學方法與學生喜歡的學習方式（例如視覺或聽覺）相配對對學業成績的影響甚微，但學習風格卻不斷出現在教育論述和研究中。 最近的一篇系統性綜述整合了來自17項統合分析的證據，探討了為何學習風格反覆出現，並對其持續的吸引力提供了解釋。

該綜述確定了兩種統合分析之間的關鍵區別：（1）配對統合分析，測試將教學方法與學生的學習風格相配對是否能改善學習成果，以及（2）相關研究，研究學生學習風格與學習成果之間的關係。結果顯示，配對研究產生的效應值極小（d = +0.04），證明將教學方法與學習風格配對的效果非常有限。相關性統合分析顯示學習風格與學生成就之間的平均相關效應值為r = +0.24，但這些相關性並未闡明因果關係或影響的方向。此外，在兩組統合分析中，學習風格這一概念的廣泛和不一致使用模糊了學習風格與學習偏好或策略之間的分別。

作者指出，與其單純依賴學習風格，有效教學應著重點關注能夠支持教學的適應性強且有證據支持的策略。學生最有效的學習方式是發展適合特定任務需求的認知和後設認知策略，而非依賴他們偏好的學習風格。

 

文獻來源（開放取用）：Hattie, J., & O’Leary, T. (2025). Learning styles, preferences, or strategies? An explanation for the resurgence of styles across many meta-analyses. Educational Psychology Review, 37(2), 31. https://doi.org/10.1007/s10648-025-10002-w… Read the rest

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學業成績 小學教育 教育行政及領導

釋放小學生的潛力：自主學習的重要性

最近的一項系統性綜述檢視了自主學習（Self Regulated Learning, SRL）干預在小學課堂的影響，這個階段是建立基礎學習習慣的關鍵階段。SRL是指學生設定目標、監測進度並調整策略的能力。這些技能與提高注意力、毅力和學業成績有關。

該綜述綜合了2008年至2022年間在德國、葡萄牙、西班牙和愛沙尼亞發表的10 項研究的結果。近3,000名3至6年級、8至 6歲的學生參與。研究人員評估了SRL技能發展和學業成績，特別是在數學和寫作方面。

所有10項研究都報告了學生SRL技能有所提升，效應值從+0.20到+0.67不等。在測量學業成績的6項研究中，有4項發現學生在數學或寫作方面有所進步，儘管效應值普遍低於觀察到的SRL成果。有效的計劃通常由課堂教師實施，並結合了指導練習、閱讀和同儕討論。動機起著重要作用，參與度高的學生受益最大。研究結果表明，將SRL策略融入日常教學可能是支持學生成功的寶貴方式。

文獻來源（開放取用）：Olid-Luque, M., Ayllón-Salas, P., Arco-Tirado, J. L., & Fernández-Martín, F. D. (2025). Impact of self-regulated learning programs in primary education: A systematic review. Psychology in the Schools, 62(3), 734–755. https://doi.org/10.1002/pits.23352… Read the rest

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教育行政及領導 有效教學法 中學教育

人工智能生成的提示能否有助學習？

隨著許多學校加速採用生成式AI，審視這些工具所提供的真實學習成效（或其不足之處）便很重要。 Pardos和Bhandari在2023年發表的一項研究中，探討了AI生成提示作為代數課程中支架機制的效果。

研究招募的77名參與者（通過亞馬遜的MTURK系統篩擇高中畢業生）被分配到對照組（提供人類產生的提示）或實驗組（提供AI生成的提示）。研究人員的目的是了解AI生成的「低質量」提示的比率，以及與對照組相比，這些提示是否提升了學習成果。課程中的問題被逐字輸入到ChatGPT來生成AI提示。並通過人工檢查以確保所有提示都是正確並顯示正確的步驟。相比之下，對照組的提示是由大學本科生助教產生的。研究採用前測及後測來對比兩組之間的學習成效。

結果表明，ChatGPT生成的提示中有70%被認為是高質素的，並且對照組的學習增益具有統計學意義上的顯著。該研究的一個主要限制是研究人員並沒有要求AI採用任何支架策略。因此，各組之間的提示質量不僅因人類或AI生成而異，在教學理論方面也有所不同。人類導師可能更有可能使用維果斯基（Vygotsky）式的支架，而 ChatGPT更可能直接提供答案。未來的研究可改進本研究中使用的提示，並創建一種多層次的方法，先揭示影響較小的提示，逐步引導學生學習。

 

文獻來源（開放取用）：Pardos, Z. A., & Bhandari, S. (2023). Learning gain differences between ChatGPT and human tutor generated algebra hints (No. arXiv:2302.06871). https://doi.org/10.48550/arXiv.2302.06871… Read the rest

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高等教育 教育行政及領導

在GenAI環境中後設認知支援對自主學習的幫助

Xu 及其團隊最近發表的一項研究探討了後設認知在生成式人工智能（Generative AI, GenAI）環境下，對支持自主學習（self-regulated learning, SRL）和學習體驗的影響。該研究關注學生依賴ChatGPT，以及他們在缺乏指導下維持SRL所面對的挑戰。

參與者來自中國一所大學的68名大二學生，年齡在19-21 歲之間，主修教育技術，並且之前在課堂任務中沒有使用過GenAI工具的經驗。學生被隨機分為兩組：實驗組接受後設認知支援框架指引，而對照組則沒有。為減少干擾，後設認知支援框架以紙本形式提供，該框架鼓勵學生在任務期間進行規劃、監測和反思，包括諸如設定明確目標、評估ChatGPT的反饋和反思自身任務表現等提示。在為期四周的干預中，參與者完成了整合多學科知識的跨學科任務。

根據自我報告問卷，實驗組在六種SRL能力中有兩項顯著提升：任務策略 （效應值 = +0.69） 和自我評估 （效應值 = +0.53），而對照組在這些領域則有所下降。接受後設認知支援的學生還報告了較低的認知負荷，並認為AI工具更有用，但這些發現在統計學意義上並不顯著。實驗組的學習成績比對照組高（效應值 = +0.36），但差異也不顯著。

這項研究表明，後設認知的支援有助於學生使用AI工具並培養主動學習的能力。沒有這樣的指導，學生的自我調節能力可能會下降，繼而削弱學習自主性。

 

文獻來源：Xu, X., Qiao, L., Cheng, N., Liu, H., & Zhao, W. (2025). Enhancing self-regulated learning and learning experience in generative AI environments: The critical role of metacognitive support. British Journal of Educational Technology, 0(0). https://doi.org/10.1111/bjet.13599… Read the rest

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K-12 教育階段 教育行政及領導

個人衛生與學生學習成果的關係

慢性感染和疾病不僅影響兒童的健康，還對其學校出席率、學業成績和學習參與度產生嚴重的負面影響。通過在學校開展的衛生干預措施來支援和改善學生的健康習慣，不僅可以改善學生本身的健康習慣，還可以提高其學業成績。在最近的一項系統性綜述中，Ismail及其同事檢視了在非洲、亞洲、美國、西班牙、丹麥和中國進行的23項隨機和非隨機研究，評估了以學校為本開展的衛生干預對學生成績的影響，並將此類影響與標準課程及實踐活動對學生產生的影響進行了比較。

該綜述關注手部–身體衛生（包括洗手）、生殖器衛生、口腔衛生和牙齒衛生的相關干預。手部衛生干預通常強調如廁後和用餐前要洗手。手部–身體和生殖器衛生干預改善學生的知識、態度和衛生習慣，此外還減少了與感染相關的缺席情況，且達到在統計學意義上的顯著。

儘管研究人員需要更多證據來增強對於研究結論的信心，但這些發現已經令人鼓舞，其肯定了學生正面的健康習慣能夠改善與健康相關的缺席情況。畢竟，學生出席率已被證明對參與度和成綪有著至關重要的影響。

 

文獻來源（開放取用）：Ismail, S. R., Radzi, R., Kamaruddin, P. S. N. M., Lokman, E. F., Lim, H. Y., Rahim, N. A., Yow, H. Y., Arumugam, D., Ngu, A., Low, A. C. Y., Wong, E. H., Patil, S., Madhavan, P., Nordin, R. B., Werf, E. van der, & Lai, N. M. (2024). The effects of school-based hygiene intervention programme: Systematic review and meta-analysis. PLOS ONE, 19(10), e0308390. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0308390… Read the rest

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計劃評鑑 小學教育 教育行政及領導

大規模補習計劃的影響

Kraft 及團隊對進行了一項統合分析，研究了265項隨機對照試驗，評估了340個補習計劃的效果，並以標準化測試作為成果指標，藉此了解在美國大規模實施的補習計劃所產生的影響。大多數納入的研究是在小學及閱讀方面進行的。

結果顯示，隨著補習計劃服務的學生人數增加，其效果呈下降趨勢。學生人數少於99人時，平均效應值為 +0.44；學生人數在100至399之間時，平均效應值在 +0.30。對於更大規模的補習，學生人數在400-999 名時效應值為 +0.21，超過1,000 名學生時效應值為+0.16。作者據此指出，這些效應值仍具有實質意義。然而，當補習項目大規模實施時，不應期望其效果與統合分析中觀察到的效果相同。效應值的變化也表明，即時是單個計劃，其效用也存在相當大的差異。

作者提出了幾種假設來解釋上述現象。一個可能的原因是，隨著學生人數的增加，維持高質量的實施變得困難。另一個潛在的原因是，在大規模評估中，項目在實施層面往往會被調整以提高可行性，例如，每位導師被分配更多的學生。

作者指出，他們在研究中觀察到的補習效果具有實踐和政策層面的意義。同時在實際的學校環境中，廣泛實施補習計劃時，對其效果保持合理預期也很重要。

 

文獻來源（開放取用）：Kraft, Matthew A., Beth E. Schueler, and Grace Falken. (2024). What Impacts Should We Expect from Tutoring at Scale? Exploring Meta-Analytic Generalizability. (EdWorkingPaper: 24-1031). Retrieved from Annenberg Institute at Brown University: https://doi.org/10.26300/zygj-m525… Read the rest