分類: 小學教育

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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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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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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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社交及情意成果 小學教育

虛擬實境運動對自閉症譜系障礙兒童社交技能及情緒識別之影響：隨機對照試驗之統合分析

Cui及其團隊進行之一項統合分析，評估了虛擬實境（VR）運動對自閉症譜系障礙（ASD）兒童社交技能（SS）及情緒識別（ER）之影響。作者分析了2005年1月至2025年10月間於PubMed、Web of Science、Scopus及EBSCO數據庫發表之隨機對照試驗數據，探討了VR運動介入與兒童社會情緒發展成果之間之關係。

作者採用標準化均數差（SMD）作為效應值，運用隨機效應模型綜合各研究結果。VR運動介入與標準治療方法進行比較。研究方法包括使用關鍵詞（虛擬實境、自閉症譜系障礙、兒童）進行全面數據庫檢索。質量評估遵循Cochrane手冊指引，異質性透過I²統計量評估。次組分析檢視了介入持續時間之影響（< 14週與≥ 14週），次要結果包括認知功能、焦慮、語言功能及抑鬱。

結果顯示，VR運動對SS有顯著正向影響（SMD = 0.94 [0.71, 1.17]，p < 0.05，I² = 74%）及ER（SMD = 0.42 [0.18, 0.65]，p < 0.05，I² = 0%）。進一步，次組分析表明，持續時間少於14週之介入（SMD = 0.63 [0.36, 0.91]，p < 0.05，I² = 0%）及超過14週者（SMD = 1.70 [1.27, 2.13]，p < 0.05，I² = 44%）均能顯著改善SS，較長介入顯示更大效應值。此外，VR運動改善了認知功能（SMD = 0.49 [0.06, 0.93]，p < 0.05，I² = 0%）及減少焦慮（SMD = 0.56 [1.10, 0.02]，p < 0.05，I² = 0%）。值得注意者，對語言功能及抑鬱之影響因證據不足而仍不明確。

該研究強調，VR運動作為一種技術介入模式，在提升ASD兒童社會情緒能力方面之有效性優於標準治療方法。因此，未來臨床實踐應考慮將VR運動介入整合至ASD兒童康復計劃中，特別強調介入持續時間之優化以最大化治療效益。中等效應值及對認知與焦慮成果之謹慎解讀，需要透過更大規模之縱向研究及標準化結果測量進行驗證。

 

文獻來源（開放取用）：Cui, T., Ariffin, R. B., Wang, X., & Wang, X. (2026). Effects of virtual reality exercise on social skills and emotional recognition among children with autism spectrum disorder: a meta-analysis of randomized controlled trials. BMC psychology.

https://doi.org/10.1186/s40359-026-04160-x… Read the rest

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社交及情意成果 小學教育 中學教育

教師教學情緒、教學心態與AI準備度之關係

Ti及其團隊採用橫斷面問卷設計與階層迴歸與調節分析，探討在職教師的教學情緒與教學能力心態如何預測其 AI 準備度，並檢驗心態是否調節情緒對AI準備度的影響。研究以424名中國在職教師為樣本（平均年齡38.76歲），涵蓋小學與中學階段。AI準備度依Wang等人（2023）的四構面模型測量，包括認知、能力、願景與倫理；教學情緒區分為正向與負向情緒；教學心態則分為成長型與固定型。分析過程控制性別與社會期許偏差，並透過PROCESS檢驗交互作用。

結果顯示，正向教學情緒顯著正向預測教師在AI準備度四個構面上的表現（B ≥ .48, p < .001），而負向情緒對任何構面皆未達顯著預測（|B| ≤ .06, p ≥ .309）。在教學心態方面，成長型教學心態對認知、能力、願景與倫理皆具有顯著正向效果（B ≥ .18, p < .01），顯示將教學能力視為可發展者更能促進教師面對 AI 教育變革的整體準備。然而，固定型教學心態並未全面產生負面效果，反而在「認知」與「能力」構面上呈現顯著正向預測（B ≥ .17, p < .01），但對願景與倫理未達顯著。整體而言，情緒與心態加入模型後的效果量屬中至大型（.28 ≤ f² ≤ .36），顯示其對AI準備度具有實質解釋力。

在調節效果方面，成長型教學心態強化了正向情緒對AI認知準備度的影響（B = .11, p < .05）。亦即，當教師同時具備高度正向情緒與成長型心態時，其對AI角色與功能的理解程度顯著提升。另一方面，固定型教學心態調節了負向情緒對認知構面的影響（B = .10, p < .05）：在固定心態較低時，負向情緒會顯著降低認知準備度（B = –.18, p < .05），但在固定心態較高時則不顯著。值得注意的是，調節效果僅出現在「認知」構面，而未出現在能力、願景與倫理構面，顯示AI準備的認知層面對情緒與心態資源的互動最為敏感。

整體而言，本研究指出，教師面對AI教育變革的準備程度，不僅取決於技術訓練或制度支持，更深受其教學過程中的情緒經驗與對教學能力可塑性的信念所影響。正向情緒與成長型教學心態構成促進AI準備度的重要心理資源，而二者的協同作用特別有助於提升教師對AI的認知理解。研究建議，在推動AI教師培訓與專業發展時，應同時關注教師情緒調節與成長型心態培養，以促進更全面且持續的AI準備。

 

文獻來源（開放取用）：Ti, Y., Sun, Y., & Li, X. (2026). Predicting in-service teachers’ AI readiness from emotions in teaching and mindsets about teaching ability: Testing the direct and moderating effects. Teaching and Teacher Education, 175, 105433.

https://doi.org/10.1016/j.tate.2026.105433… Read the rest

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社交及情意成果 小學教育 中學教育

教師品格美德、投入與福祉之間的關係

Angelini 及其團隊採用橫斷面問卷設計與路徑分析模型，探討教師的三項品格美德——關懷（caring）、求知（inquisitiveness）與自我控制（self-control）——如何影響其工作投入與整體福祉，並進一步檢驗職業倦怠與教師自我效能在其中所扮演的中介角色。研究以 339 名義大利在職教師為樣本，涵蓋小學與中學教育階段，蒐集其品格美德、倦怠、自我效能、工作投入與心理健康福祉等指標，以檢驗變項間的直接與間接關係。

研究結果顯示，三項品格美德整體上對教師的投入與福祉具有顯著的正向總效果。相關分析指出，求知、關懷與自我控制皆與自我效能、工作投入與福祉呈顯著正相關，而與倦怠呈顯著負相關。路徑分析顯示，求知與自我控制能顯著降低倦怠（β = –.142, p < 0.05 與 β = –.235, p < 0.001），並提升教師自我效能（β = .206, p < 0.01 與 β = .191, p < 0.01）；關懷則主要透過提升自我效能（β = .171, p < 0.01）影響後續結果，而未直接降低倦怠。倦怠對工作投入（β = –.528, p < 0.001）與福祉（β = –.324, p < 0.001）具有強烈負向影響，自我效能則顯著提升投入（β = .212, p < 0.001）與福祉（β = .219, p < 0.001），二者在模型中具有核心中介地位。整體模型可解釋 35.6% 的工作投入變異與 45.7% 的福祉變異。

值得注意的是，不同品格美德的作用機制並不相同。求知同時對工作投入（β = .095, p < 0.05）與福祉（β = .122, p < 0.05）具有直接效果，並透過倦怠與自我效能產生顯著間接影響；關懷則主要影響福祉（β = .184, p < 0.001），其對工作投入的作用多經由自我效能間接產生；自我控制雖未直接預測投入或福祉，但可透過降低倦怠與提升自我效能，間接促進兩項結果。這顯示教師品格美德並非以單一路徑發揮作用，而是透過不同心理與職業歷程影響其專業狀態。

整體而言，本研究指出，教師的品格美德是促進其專業投入與心理福祉的重要個人資源，而職業倦怠與自我效能構成連結品格與福祉的關鍵機制。研究強調，教師福祉與倦怠應被視為同一連續體上的兩個面向，並建議未來教師支持與專業發展方案可納入以品格美德為基礎的介入設計，以同時減少倦怠風險並提升教師的專業活力與整體幸福感。

 

文獻來源（開放取用）：Angelini, G., Mamprin, C., Buonomo, I., Benevene, P., & Fiorilli, C. (2026). Virtues, engagement, and well-being in teachers: Associations with burnout and self-efficacy in a path analysis model. Teaching and Teacher Education, 169, 105284.

https://doi.org/10.1016/j.tate.2025.105284… Read the rest