分類: 社交及情意成果

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社交及情意成果 K-12 教育階段

社交情緒學習課程對學生親社會行為的影響

Hung及其團隊最近進行的一項統合分析，探討了學校為本的社交情緒學習課程對K-12學生親社會行為的成效。親社會行為是指任何自願且意圖令他人受益的行為，例如幫助、分享、安慰及捍衛他人。研究人員分析了66項研究、共157個效應值，涉及52,914名青少年。

作者採用Hedges’ g 作為效應值，並以穩健變異數估計處理同一研究內多個效應值之間的相依性。他們將社交情緒學習課程按模式分為課程為本、互動為本、結構為本及混合模式，並探討了14個調節變項，涵蓋樣本特徵、課程特徵、方法學特徵及出版特徵。

結果顯示，參與社交情緒學習課程與學生更高的親社會行為水平之間存在顯著的正相關（合併效應值 g = .24，95% 信賴區間 [.17, .30]，p < .001）。然而，研究之間的異質性相當大（τ = .15），大約95%的真實效應值落在 -0.06 至 0.53 之間。在14個調節變項當中，只有兩個課程特徵——劑量（總教學時數）及持續時間（課程推行長度）——與效應值大小有顯著關聯。值得注意的是，低劑量（少於9小時）以及較短持續時間（5至9個月）的課程，其效應反而大於高劑量或長於一個學年的課程。

其他變項（包括學校級別、城市或鄉郊位置、免費或減價午餐比例、課程模式、執行者、介入層級、研究設計、量度方式、基線等價、執行成效報告、出版年份及出版狀態）均未顯示顯著的調節作用。作者提醒，大部分研究集中於小學階段（56%）、採用第一層級全民介入（89%）及純粹課程為本模式（77%），同時有相當高比例的研究未有報告關鍵的人口統計資料（例如71%未有報告免費或減價午餐比例）。

此項統合分析強調，學校為本的社交情緒學習課程能有效提升K-12學生的親社會行為，而且「更多未必更好」——適中的劑量及適中的持續時間可能最為理想。未來的政策制訂及實踐應考慮這項「少而精」的發現，同時需要更多針對中學、鄉郊學校、非課程模式及多元學生群體的研究，以全面了解社交情緒學習的成效。

文獻來源（開放取用）：Hung, C., Brass, N. R., Brockmeier, L., Bergin, C., Imler, M., & Luper, S. B. (2026). Social and Emotional Learning Programs and Students’ Prosocial Behavior: A Meta-Analysis. Review of Educational Research, 00346543261438462.

https://doi.org/10.3102/00346543261438462… Read the rest

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社交及情意成果 幼稚園教育

探索早期社交情緒學習中人類與人工智能互補性的實驗研究

Raave及其團隊最近進行的一項實驗研究，採用混合因子設計，比較教學對話代理（PCA）與人類教師在促進幼兒社交情緒學習（SEL）方面的表現。研究邀請十八名具國際幼兒及小學教育經驗的教師，並使用一個由生成式人工智能驅動的PCA，分別與一名靜態AI兒童「Ali」進行三個標準化故事式SEL活動。「Ali」被設定為在注意力、同理心及自我中心等方面具挑戰性，以持續引發教學支援行為。三個活動分別聚焦於親社會行為、觀點採擇及健康罪疚感培養，共產生一百零八個觀察樣本，教材改編自一套經驗證的三至五歲幼兒SEL課程。

兩名對帶領者身份保持盲評的專家評分員，根據錄音文字稿編碼三類具實證基礎的教學支援技巧，包括認知概念支援、程序性支援及情感支援，並按改編自Danielson教學框架的六個向度，使用一至四分量表評估宏觀教學質素。各項量表的評分者一致性由中等至高水平（支援技巧Cohen’s κ=.65–.80；質素評分加權κ=.61–.76），顯示量度具可靠性。

混合變異數分析及t檢驗結果顯示兩類帶領者在教學運用上存在明顯差異。整體而言，教師使用的支援技巧次數更多（M=7.57 對比 M=5.47），尤其在認知概念支援方面遠高於PCA（M=15.28 對比 M=6.46，p<.001）；相反，PCA在程序性支援方面略為優勝（p=.026），而情感支援的使用頻率則與教師相若。在教學質素方面，PCA在建立互相尊重與融洽關係（d=1.86）、語言表達清晰度及靈活回應（d=1.06）等向度得分更高；教師則在建立學習文化、運用提問與討論深化理解（d=0.72），以及促進學習者認知投入（d=0.96）等方面表現更佳。

作者認為，這些互補優勢顯示在SEL領域中理想的模式並非以AI取代教師，而是透過分工合作：由PCA提供結構清晰、情感穩定的基礎支援，人類教師則負責引導深層的社交情緒理解與道德反思。PCA維持一致的情感確認和程序結構，但傾向「關懷有餘、教學深度不足」，而教師提供深層的認知概念鷹架，惟情感一致性變異較大。未來研究應在真實課堂環境中探索直接共同帶領模式。

文獻來源（開放取用）：Raave, D. K., Colasante, T., Roa, E. R., Martinez, J. C. R., Li, H., Mukherjee, S., & Malti, T. (2026). An experimental study exploring human–AI complementarity in early social-emotional learning. Computers and Education Open, 100331.

https://doi.org/10.1016/j.caeo.2026.100331… Read the rest

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社交及情意成果 K-12 教育階段

教師自我效能、管理策略與真實課堂行為之間的落差

Shi 及其團隊採用問卷調查與 AI 支援的課堂行為分析相結合的方法，探討教師的課堂管理自我效能、自陳課堂管理策略，以及 AI 觀察到的真實課堂管理行為之間的關係。研究對象為 345 名中國 K-12 在職教師，蒐集其課堂管理自我效能與策略問卷資料，並分析 673 節有效課堂錄影（共 461.74 小時）。研究團隊建構了一套 AI 支援的多模態課堂管理行為分析工具，透過文字、聲音與影像三種資料來源，自動識別教師的讚美語句、批評語句、紀律管理語句、正向語調、接近學生的比例，以及注意學生的比例，以此檢驗教師的信念、策略與實際行為是否一致。

研究結果顯示，課堂管理自我效能較高的教師，在自陳問卷中報告自己更常使用各類課堂管理策略，而且差異皆達顯著。例如，在讚美策略上，高自我效能組的平均秩為 214.43，顯著高於低自我效能組的 128.84（Z = –8.74, p < .001）；在糾正回饋策略上，高組平均秩為 206.27，低組為 137.54（Z = –6.67, p < .001）；在預防管理策略上，高組平均秩為 221.84，低組為 120.95（Z = –9.81, p < .001）；在指令／轉換策略上，高組平均秩為 220.69，低組為 122.17（Z = –9.68, p < .001）。然而，當進一步以 AI 分析真實課堂錄影時，高低自我效能組在大多數可觀察的課堂管理行為上並未出現顯著差異。研究僅發現低自我效能教師在紀律語句方面呈現邊緣顯著較高的傾向（p = .07），顯示其可能更常依賴紀律性語句來維持秩序。

在自陳策略與 AI 觀察行為之間的關聯方面，結果亦顯示只有部分向度存在一致性。教師自陳的「讚美策略」與 AI 偵測到的讚美語句以及正向語調之間呈現顯著正相關，但效應量相對較小。相比之下，糾正回饋與預防管理策略與相應的 AI 行為指標並未呈現顯著相關。值得注意的是，自陳的指令／轉換策略與 AI 觀察到的紀律語句呈現顯著負相關，意味著教師越常使用清晰的指令與過渡管理，其課堂中出現紀律性語句的頻率越低。整體而言，教師所報告的策略使用只能部分對應到其實際課堂行為，其中較具體、可辨識的策略（如讚美）較容易在 AI 觀察中得到驗證。

整體而言，本研究指出，教師在課堂管理上的「信念—策略—行為」之間並非總是高度一致。高自我效能教師雖然報告自己採取較多有效策略，但在真實課堂中未必表現出明顯不同的管理行為；而只有讚美等較具體、可辨識的策略，才較容易在 AI 觀察中得到驗證。研究因此凸顯了教師信念與實際教學行為之間的錯位現象，也顯示 AI 在大規模、非侵入式、證據導向的課堂管理研究中具有重要潛力。對教育研究與教師發展而言，這項研究提醒我們，若僅依賴教師自陳問卷來理解課堂管理，可能會高估教師策略與真實行為的一致性，未來應更多結合 AI 觀察等客觀方法，以更全面掌握教師課堂管理的實際樣貌。

 

文獻來源（開放取用）：Shi, Y., Wang, Z., Chen, Z., Ren, D., Liu, H., & Zhang, J. (2026). Do teachers practice what they believe? Exploring discrepancies between teachers’ classroom management self-efficacy, self-reported strategies, and AI-observed behaviors in K-12 education. Teaching and Teacher Education, 169, 105280.

https://doi.org/10.1016/j.tate.2025.105280… 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