分類: 中學教育

Categories
學業成績 小學教育 中學教育

科技對弱勢學生學業成就的影響

Di Pietro 與 Muñoz（2025）的統合分析研究探討了教育中數字技術的使用對弱勢學生學業成就的影響。研究對弱勢學生群體作了廣義界定，不僅包括欠發達國家的所有學生，也涵蓋發達國家中處於社會經濟地位不利的學生。最終共收錄了 72 項採用實驗與準實驗研究設計的研究，提取了 740 個效應量。主要調節變數涵蓋教育階段、教育技術干預類型、地理區域、出版物類型、出版年份與學科領域，從而揭示了教育技術對弱勢學生學業成就的整體影響及其差異化效應。


整體而言，教育技術干預被發現對學業成就具有小幅度、正向且統計上顯著的影響（Cohen’s d = 0.202），並且在校正出版偏誤後依然成立。此外，電腦輔助學習與技術驅動的行為干預比單純提供技術接口的干預能帶來更高的成就提升。進一步而言，個別研究顯示主動式簡訊比資訊型簡訊更具成效。值得注意的是，數字技術在數學與科學學科中的效益略高於人文學科。同時，發表於學術期刊的研究往往報告更大的教育技術效應，而非期刊出版物的效應則相對較小。然而，教育技術在欠發達國家學生與發達國家弱勢群體之間的學業增益效應並無統計上的顯著差異。


研究結果表明，若要充分釋放科技提升弱勢學生學業成就的潛力，仍需要付出更多努力。因此，僅僅提供科技是不夠的，還必須配合適切的指導與監督，以確保所有學生都能善用科技，進而提升其教育表現。

文獻來源：Di Pietro, G., & Muñoz, J. C. (2025). A meta-analysis on the effect of technology on the achievement of less advantaged students. Computers & Education, 226, 105197. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2024.105197… Read the rest

Categories
計劃評鑑 中學教育

年級留級對年長學生的長期影響

研究表明，早期年級留級比在較高年級留級的危害較小，因為在較高年級時與同輩保持學習進度尤其重要。馬修·拉森(Matthew Larsen)和喬恩·瓦蘭特(Jon Valant)研究了路易斯安那州的一項政策，該政策將測試成績較低的學生分配到三種不同的安置方案：完全留級在八年級、升級到九年級，或混合式「八年級半」，即學生進入高中但接受八年級水平的教學。這種混合方法旨在通過讓學生與同輩在一起，同時提供學術補救，來減少留級的恥辱感。

作者運用回歸不連續設計發現，學生被安置的年級越高，他們高中畢業和入讀大學的可能性就越大，這一規律在所有比較中都成立：九年級vs八年級、九年級vs八年級半，以及八年級半vs八年級。接近八年級留級分數的學生入讀大學的可能性較低。作者得出結論，即使提供補救措施，讓年長學生留級仍可能會損害其長期教育成果。

文獻來源：Larsen, M. F., & Valant, J. (2024). The long-term effects of grade retention: Evidence on persistence through high school and college. Journal of Research on Educational Effectiveness, 17(4), 615-646. https://doi.org/10.1080/19345747.2023.2240323… Read the rest

Categories
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

Categories
小學教育 教育行政及領導 中學教育

藉緃向研究了解網絡欺淩的影響

雖然研究已經證實了傳統欺淩與心理健康問題之間的密切關聯，但對於網絡欺淩如何隨著時間影響年輕人，仍然所知甚少。為了填補這一研究空白，最近的一項專注於縱向研究的統合分析，更有力地理解遭網絡欺淩與各種心理健康結果（包括抑鬱、焦慮、孤獨感及創傷後壓力）之間的長期關係。該分析綜合了27項縱向研究的結果，涵蓋了27,133名8-19歲的參與者。

結果顯示，隨著時間的推移，遭網絡欺淩與心理健康問題之間存在顯著的正相關（r = 0.23）。抑鬱（r = 0.27）和焦慮（r = 0.23）的相關性特別強烈。雖然孤獨感（r = 0.17）；身體形象問題、負面認知、低自尊、心理困擾 （r = 0.02）；以及身體不適、睡眠問題和壓力（r = 0.23）等也呈現正相關，但並沒有達到統計學意義上的顯著性——可能由於針對這些特定結果的研究數量有限。

文化背景和評估之間的時間間隔並未顯著調節這些關聯。通過統合回歸的進一步分析顯示，遭網絡欺淩的負面影響在年齡較大的兒童、男性比例較高的樣本中以及較近期的研究中更為明顯——這可能反映了意識的提高或網絡行為的轉變。

 

文獻來源（開放取用）：Lee, J., Choo, H., Zhang, Y., Cheung, H. S., Zhang, Q., & Ang, R. P. (2025). Cyberbullying victimization and mental health symptoms among children and adolescents: A meta-analysis of longitudinal studies. Trauma, Violence, & Abuse, 15248380241313051. https://doi.org/10.1177/15248380241313051… Read the rest

Categories
數學及理科學習 中學教育

女性導師能否激發女孩對STEM的興趣？

即使女生在 STEM科目中的表現與男生相當，STEM領域的性別差距仍然持續存在。這些差距表明，我們極需挑戰對既有STEM性別差異的成見，並強調對改變這些觀念的角色榜樣的需要。最近的一項研究調查了STEM相關科目的女性導師能否提高女孩的STEM興趣、參與度和數學成績。

研究人員與新英格蘭的一個學區合作，該學區有五所高中為九年級學生提供代數1輔導。這些學生被分配到由一至三名不等的學生組成的小型輔導組，然後隨機配對一名女性或男性導師。最初，輔導計劃被設計為校內的面對面課程。然而，由於難以聘請到足夠的當地導師，最終在兩所學校以面對面方式進行，另外三所學校以虛擬方式進行。最終分析樣本抱括422名學生，由 23 名導師教授。

結果表明，與從男性導師那裡學習的女生相比，從女性數學導師學習的九年級女生對STEM 的興趣明顯更高（相差0.73 個標準差）。此外，她們在代數1中獲得至少 C- 成績的可能性也高出3.9%。可能由於測量問題，在輔導評估或出席率方面沒有發現顯著差異。因此，該研究強調了女性導師可以扮演的正面 STEM榜樣角色，特別是在高中早期階。研究結果表明，在學生高中生涯開始時，確保有更多女性導師進行 STEM 性別配對可能是減輕 STEM 性別不平等的一種有前景的策略。

 

文獻來源（開放取用）：Bleiberg, Joshua, Carly D. Robinson, Evan Bennett, and Susanna Loeb. (2025). The Impact of Tutor Gender Match on Girls’ STEM Interest, Engagement, and Performance. (EdWorkingPaper: 25-1178). Retrieved from Annenberg Institute at Brown University: https://doi.org/10.26300/n6xz-cs89… Read the rest

Categories
教育行政及領導 中學教育

ChatGPT能減輕教師的工作量嗎？

像 ChatGPT 這樣的生成式人工智能 （GenAI） 工具在課堂上變得越來越普遍——不僅對學生，對教師也是如此。在英格蘭，教育部承認教育工作者更頻繁地使用 GenAI 來規劃課程、創建教材，甚至編寫考試問題。據報導，一個主要的優勢是節省時間的潛力，這在工作負擔仍然是教師流失的關鍵因素的情況下特別重要。

為了探索AI能否減輕這種負擔，英國國家教育研究基金會（National Foundation for Educational Research）最近進行了一項嚴格的試驗。該研究涉及68所中學和259名科學教師，在準備7年級和8年級的科學課程中，他們被隨機分配到使用和不使用ChatGPT兩組。ChatGPT小組的教師獲得了一份實用指南以支持他們使用該工具。在2024年夏季學期的10 週內，他們記錄了自己準備課程所使用的時間，特別關注第6週到第10週——在初步適應階段之後。

調查結果令人鼓舞。平均而言，使用 ChatGPT的教師每週在備課上使用的時間比非AI組少25 分鐘——56分鐘對比於 81.5分鐘——節省了31%的時間。重要的是，一個獨立的專家小組發現，兩組之間的課程材料質量沒有差異。

使用實用指南也隨著時間也有所下降，這表明教師在將該工具整合到他們的實踐中變得更有信心。展望將來，未來的研究可能會探索ChatGPT等GenAI工具如何用於教師工作的其他方面（例如行政職責），以及它們的影響是否因學科或年齡組而有所分別，尤其是在新的和更先進版本不斷推出的背景下。

 

文獻來源（開放取用）：Roy, P., Poet, H., Staunton, R., Aston, K., & Thomas, D. (2024). ChatGPT in lesson preparation—A Teacher Choices Trial. National Foundation for Educational Research. https://www.isrctn.com/ISRCTN13420346… Read the rest