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計劃評鑑 高等教育

不平等的參與機會，卻能達成相近結果？大學主導 STEM 計畫中的性別差異

Guo 等人（2025）探討大學主導的 STEM 計畫是否能作為縮小性別差距的關鍵機制，進而影響大學生的 STEM 職涯承諾（career commitment）。研究以社會認知職涯理論（Social Cognitive Career Theory）為基礎，分析四項計畫因素（課程資源、研究機會、導師品質與同儕互動）如何影響學生的 STEM 職涯承諾，並檢驗 STEM 專業自我效能感（STEM professional self-efficacy）與 STEM 專業人員知覺（perceptions of STEM professionals）在其中扮演的中介角色，以及這些機制是否在不同性別間存在差異。研究數據來自中國 39 所重點大學的 19,108 名本科生，所有學生均參與了一項全國性精英 STEM 培育方案——「強基計畫」。

研究採用 t 檢驗、迴歸分析與多群組結構方程模型進行分析，比較計畫參與者與非參與者之間的職涯承諾在不同性別間的差異。結果顯示，在整體樣本中，男性學生的 STEM 職涯承諾顯著高於女性；然而，在參與「強基計畫」的學生中，此一性別差距已不再顯著。女性參與者在課程資源、研究機會與導師品質上的評價反而高於男性，而男性則在同儕互動上表現更好，顯示制度化的學術支持環境有助於縮小本科生在職涯承諾上的性別差距。

迴歸結果進一步指出，四項計畫因素皆能顯著正向預測 STEM 職涯承諾。其中，課程資源與研究機會對女性學生的影響更為顯著，而同儕互動則對男性學生的影響更大；導師品質的影響則在性別間並無顯著差異。此結果顯示，不同性別對制度支持元素的敏感度存在結構性差異。

多群組中介分析揭示了更為細緻的性別路徑。對女性學生而言，課程資源與研究機會主要透過提升 STEM 專業自我效能感與正向的職業知覺，進而增強其職涯承諾；相較之下，男性學生的職涯承諾則更多經由同儕互動影響其對 STEM 專業人員的知覺而形成。導師品質則在兩性之間展現相近的中介效果。此結果說明，即使最終結果趨於平等，其形成機制仍具有顯著性別差異。

整體而言，本研究顯示，大學主導的 STEM 計畫即使在女性參與比例仍偏低的情況下，仍能有效促進其 STEM 職涯承諾，發揮實質的性別平衡功能。通過揭示不同性別的心理與情境路徑，本研究不僅拓展了社會認知職涯理論在 STEM 教育情境中的應用，也為高等教育制定更具針對性的 STEM 政策與支持體系提供了重要實證依據。

 

文獻來源（開放取用）：Guo, C., Wu, W., Hu, T., & Gao, T. (2025). Unequal access, equal outcomes? Gender differences in the relationship between university-led STEM program factors and undergraduates’ career commitment in STEM. International Journal of STEM Education, 12(1), 46.

https://doi.org/10.1186/s40594-025-00569-9… Read the rest

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高等教育 有效教學法

生成式人工智能反饋如何支援線上高等教育中的自我調節學習

Yilmaz及其團隊最近進行的一項混合方法研究，探討人工智能生成的反饋能否協助大學生在線上課程中發展自我調節學習能力（self-regulated learning skills, SRLs），以及學生對反饋來源的感知如何影響其態度。這項研究在一個為期九週的遠距「基礎統計學」課程中進行，共有46名高等教育學生參與，並被隨機盲分至生成式人工智能反饋組（n = 23）或導師反饋組（n = 23），參與者在整個介入期間均不知悉自己接收的反饋類型。

研究團隊採用了Nazaretsky及其團隊（2024）提出的四維反饋感知框架，涵蓋客觀性、實用性、真誠性及提供者可信度，並結合Barnard及其團隊（2009）提出的六維自我調節學習模型，包括目標設定、任務策略、環境建構、時間管理、求助行為及自我評估。自我調節學習的評估則採用改編自Ye與Pennisi（2022）框架的軌跡數據指標，研究團隊從大約48,000條MOODLE日誌記錄中挖掘、標準化並映射出自我調節學習代理分數，並在兩次反饋介入前後分別進行測量。生成式人工智能反饋透過GPT-4生成，並以結構化提示輸入每位學生的個人代理z分數；導師反饋則透過一個名為RefleXED的專用支援工具生成，同樣基於相同的基礎數據。

結果顯示，學生在所有反饋感知維度上，對人工智能生成的反饋評價均高於導師生成的反饋，其中真誠性維度呈現統計顯著的優勢（p = .036, r = .36）。在自我調節學習發展方面，人工智能反饋組在任務策略維度上顯示出顯著改善（p = .044, r = .35），而時間管理維度則呈現接近顯著的趨勢（p = .057, r = .33），其餘自我調節學習維度則未發現組間顯著差異。針對17名實驗組學生的開放式回應進行的質性分析顯示，學生對反饋來源的知悉程度存在相當大的差異：能識別反饋為人工智能生成的學生普遍表示態度沒有改變，重視反饋內容的品質而非其來源；而部分未察覺來源的學生則表示，若事先知悉來源，其看法可能會有所不同。

研究結果表明，精心設計並結合學習分析數據的生成式人工智能反饋，在線上高等教育中具有規模化提供個人化自我調節支援的實際潛力，但研究者提醒，不應將生成式人工智能視為導師的替代品。相反，他們主張採用一種互補模式，讓生成式人工智能的可擴展性與適應性，與導師的教學專業判斷相輔相成，同時院校亦須留意學生對反饋來源的知悉程度及感知，如何影響反饋的最終成效。作者指出，本研究樣本量偏小（n = 46）且來自單一課程，限制了研究結果的普遍適用性，因此呼籲未來研究應涵蓋更大規模、更多元化的學生群體，設立無反饋對照組，並對自我調節學習成果進行更長期的追蹤。

文獻來源（開放取用）：Yilmaz, M., Temur, H. B., Emmungil, L., Çelik, E., Gauthier, A., & Cukurova, M. (2026). Supporting self-regulated learning through generative AI feedback in online higher education: the importance of student perceptions of the source of feedback. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 23(1), 16.

https://doi.org/10.1186/s41239-026-00592-y… Read the rest

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有效教學法 中學教育

利用AR智能輔助提升中學科學學習效果

Ateş（2025）探討將擴增實境（AR）與智能導學系統（ITS）結合，是否能提升初中學生的科學學習成效與學習體驗。本研究聚焦於週期表教學，這一主題對學生而言往往較具挑戰，因為它涉及抽象概念以及元素之間的複雜關係。研究透過結合 AR 視覺化工具與 ITS 所提供的個別化回饋、自適應學習路徑及個別化支援，考察這種科技增強教學方式是否較傳統科學教學更有效。

本研究採用準實驗前測—後測控制組設計，對一所公立初中的 58 名八年級學生進行研究。實驗組使用 ITS-AR 系統學習，對照組則接受傳統教科書式教學，包括課本閱讀、教師講授、示範、練習與測驗。整個介入歷時八週：學生首先了解學習系統，之後完成前測與問卷，接著進行四週教學活動，最後完成後測與後續問卷。研究測量了學生的學業成就、學習投入、科學學習動機與自我效能感。

結果顯示，ITS-AR 組學生在所有測量結果上均顯著優於對照組。在控制前測差異後，實驗組學生表現出更高的科學學習成效、更強的學習投入、更高的科學學習動機，以及更強的自我效能感。AR 元素幫助學生以更動態的方式視覺化並操作週期表內容，而 ITS 元素則能對學生的項目構想提供回饋，並支援更具個別化的學習。兩者結合後，有助於將抽象的科學概念轉化為更具體、互動且容易理解的學習內容。

整體而言，本研究表明，由 AR 支援的智能導學系統可以成為提升科學學習與促進學生動機、情感發展的有效教學方式。研究凸顯了在科學教育中整合人工智能與沉浸式視覺化工具的價值，尤其適用於學生需要理解抽象或高度依賴視覺表徵的概念時。同時，由於本研究樣本量相對較小，且僅來自一所學校，其結果應被視為具有潛力的初步證據，未來仍需在更大規模及更多元的教育情境中進一步驗證。

文獻來源（開放取用）：Ateş, H. (2025). Integrating augmented reality into intelligent tutoring systems to enhance science education outcomes. Education and Information Technologies, 30(4), 4435-4470.

https://doi.org/10.1007/s10639-024-12970-y… Read the rest

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社交及情意成果 K-12 教育階段

教師職業倦怠與缺勤、師生互動及學生動機與成就之關聯

Wartenberg 及其團隊採用元分析與系統性回顧方法，全面檢驗教師職業倦怠與其專業表現及學生結果之間的關係。研究整合了 86 項研究、90 個獨立樣本，共 38,457 名教師，系統分析三項核心倦怠症狀——情緒耗竭（emotional exhaustion）、去個人化（depersonalization）與低成就感（reduced personal accomplishment）——與教師缺勤、師生互動品質，以及學生動機與學業成就之間的相關。

研究結果顯示，教師倦怠與多項專業與學生結果之間存在穩定但強度不一的關聯。首先，在教師缺勤方面，情緒耗竭與缺勤呈小幅正相關（r = .18, 95% CI [.08, .29]），去個人化亦呈小幅正相關（r = .14, 95% CI [.04, .24]），而低成就感與缺勤的關聯接近於零但仍達顯著（r = .08, 95% CI [.03, .12]）。其次，在師生互動方面，三項倦怠症狀皆與互動品質呈負相關，其中去個人化（r = −.21, 95% CI [−.33, −.09]）與低成就感（r = −.21, 95% CI [−.37, −.05]）的關聯往往比情緒耗竭更強（r = −.12, 95% CI [−.17, −.07]）。再次，在學生結果方面，情緒耗竭與學生動機呈小幅負相關（r = –.23, 95% CI [–.28, –.17]），但與學生學業成就的總體關聯接近於零（r = –.05, 95% CI [–.11, .01]）；去個人化與低成就感在學生動機與成就上的研究數量較少，但整體也呈現負向趨勢。

進一步的後設迴歸顯示，評量來源是重要調節因素，且教師自陳通常比外部評量呈現更強的負向關聯。其中，低成就感與教學支持的關聯在教師自陳下為 r = –.41，但在外部報告中已不顯著（r = –.03；β = –.35, p < .001）。這說明若僅依賴教師自評，可能會高估教師倦怠與教學表現之間的關聯。

整體而言，本研究指出，教師倦怠不僅與教師自身的缺勤風險有關，也與較差的師生互動品質及較低的學生動機穩定相關，但與學生學業成就的直接關聯相對較弱。研究同時提醒，倦怠的不同面向並非作用一致，其中去個人化與低成就感在師生互動層面的關聯往往比情緒耗竭更強。作者據此建議，未來的教師支持與介入方案不應只聚焦減少壓力或情緒耗竭，也應重視教師與學生互動品質及教師專業效能感的維護；在研究方法上，則應更多結合觀察、學生報告與縱貫設計，以更準確掌握教師倦怠對教學與學生發展的實際影響。

 

文獻來源（開放取用）：Wartenberg, G., Aldrup, K., Grund, S., & Klusmann, U. (2026). How strongly is teachers’ burnout related to teacher absenteeism, teacher–student interactions, and student motivation and achievement: A meta-analysis and systematic review. Review of Educational Research, 00346543261455273.

https://doi.org/10.3102/00346543261455273… Read the rest

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小學教育 有效教學法

沉浸式虛擬現實中對自我調節學習的支持——面向科學學習的實驗設計

沉浸式虛擬現實能夠使用戶以高度沉浸的方式參與虛擬環境中的活動。既往研究發現，沉浸式虛擬現實可能增加學生的認知負荷，使學生從學習任務中分心，並阻礙其知識獲得。為應對這些挑戰，Hsu和Lee（2026）探索了將自我調節學習（策略融入沉浸式虛擬現實環境的方法，並考察了該策略對學生認知負荷的影響。研究採用實驗設計，共有105名學生參與，並被隨機分配至自我調節學習組（n=52）或非自我調節學習組（n=53）。研究採用雙因素混合設計方差分析，以識別兩組學生在科學學習結果方面的差異。此外，研究還運用偏最小二乘結構方程模型，分別考察沉浸式虛擬現實環境中的情感因素、認知負荷與學生學習結果之間的結構關係。

研究結果證實，在沉浸式虛擬現實學習過程中，外在認知負荷會對自我調節學習增益和科學知識學習產生負向影響，而生成性認知負荷則會對這兩類學習結果產生正向影響。第一，在非自我調節學習組中，交互性外在認知負荷能夠預測較低水準和較高水準的科學知識表現。第二，在兩種沉浸式虛擬現實學習條件下，環境性外在認知負荷均對自我調節學習增益產生負向預測作用。第三，自我調節學習組和非自我調節學習組組共同呈現出的一個發現是，學生控制程度的提高以及主動學習的增強，均能夠顯著提升學生感知到的生成性認知負荷。

隨著沉浸式虛擬現實技術變得越來越易於獲取和使用，該技術已不再局限於由專業教學設計人員使用；教師如今也需要具備獨立創作基於虛擬現實的學習材料的能力。這一轉變凸顯了教師培養的重要性，即教師不僅需要學會使用虛擬現實工具，還需要具備設計具有教育意義的沉浸式虛擬現實學習內容的能力，例如將自我調節學習策略融入虛擬現實學習活動之中。因此，教師既需要認識到臨場感和交互性的優勢，也需要對其局限性及潛在風險保持謹慎。教師還應注意，不夠優化的教學設計可能會增加外在認知負荷，從而削弱學生的學習成效。最為重要的是，教師應促進學習者自主性和能動性的發展，因為二者對於實現有效的沉浸式虛擬現實學習至關重要。

文獻來源（開放取用）：Hsu, Y. T., & Lee, S. W. Y. (2026). Support for self-regulated learning in immersive virtual reality–An experimental design for science learning. Education and Information Technologies, 31(1), 269-300.

https://doi.org/10.1007/s10639-025-13807-y… Read the rest

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高等教育 學業成績 小學教育 中學教育

備考活動對大型教育測驗表現的影響：實驗研究的後設分析

近期一項後設分析考察備考活動是否能提升學生在大型教育測驗中的表現。儘管學校、商業機構與學生投入大量資源於備考課程與材料，既有研究對其效果的結論並不一致。早期綜述也多集中於美國大學入學考試與認知能力測驗，且主要依賴2000年以前的研究。因此，本研究旨在估計備考活動的整體效果，並分析其是否因干預方式、測驗特徵、學生特徵與研究設計而有所不同。

研究者整合了28項實驗與準實驗研究，共納入92個效應量與16,741名參與者，涵蓋初等、中等與高等教育階段，以及大學入學考試、英語能力測驗和其他大型評量。研究採用階層隨機效應模型與穩健變異數估計，並分析干預範圍、策略與材料使用、測驗特徵、既往測驗經驗及研究設計的調節作用。

結果顯示，備考活動對測驗表現具有顯著正向效果（g=.26，95%信賴區間 [.10,.42]，p<.001），但研究間異質性較高（I^2=82.44%）。聚焦於測驗相關內容的特定型干預（g=.33）與窄化型干預（g=.32），均明顯優於發展一般知識或可遷移能力的廣泛型干預（g=-.04）。包含應試技巧訓練的干預效果也較強（g=.35），未包含者的效果則接近於零（g=.05）。具有既往測驗經驗的學生受益更多（g=.69），而缺乏此類經驗者的效果不顯著（g=.06）。然而，備考效果未能顯著遷移至同一領域的其他測驗（g=.06，p=.502）。

綜合而言，備考活動能夠提高大型教育測驗分數，但其效果主要來自與目標測驗的高度對應，而非廣泛學習能力的提升。有限的遷移效果也表明，分數增長未必代表測驗所衡量能力的實質發展。未來研究應採用更嚴謹的實驗設計，更清楚地報告干預過程，並區分測驗分數提升與可遷移學習。

 

文獻來源（開放取用）：Hao, Z., Baird, J. A., Masri, Y. E., & Double, K. (2025). The impact of test preparation on performance of large-scale educational tests: A meta-analysis of experimental studies. Review of Educational Research, 00346543251360775.

https://doi.org/10.3102/00346543251360775… Read the rest