卓越實證概述 Best Evidence in Brief
個性化學習有效嗎?

由蘭德公司(RAND Corporation)的John F Pane及其團隊發表的最新研究簡報探討了以下問題:「『個性化學習』(Personalised learning)比起其他的教育方法是否更能促進學生在學習上進步?」報告的其中一部分展示了評鑑「個性化學習」學校的結果,評鑑由蘭德公司的研究員進行,並由比爾及梅琳達蓋茨基金會(The Bill and Melinda Gates Foundation)資助。

研究團隊分析了32間美國學校中接近5500位學生的數學及閱讀成績,這些學校皆接受了「新世代學習挑戰計劃」(Next Generation Learning Challenges initiative)的資助,以支援高度個性化的方法學習。自2014年上學期到2015年的下學期,這些學校在數學及閱讀能力上,接受了美國西北測評協會(Northwest Evaluation Association)的學業進度評估(Measures of Academic Progress)。研究團隊把個性化學習學校的學生、非個性化學習學校的配對學生、及全國常模進行比較。

研究簡報的主要發現包括:

  • 初步證據顯示無論學生一開始的成績為何,「個性化學習」也能提升學生的成績。
  • 「個性化學習」或許需要時間才能見成效,分析顯示在學校有推行個性化學習的經驗後,效果更為正面。
  • 迄今的研究依然未有證據能指出哪種實踐最為有效,以及甚麼政策是必需推行的,以令「個性化學習」的效益最大化。

作者補充,這課題需要更多運用更嚴謹實驗設計的研究。

 

Pane, J. F., Steiner, E. D., Baird, M. D., Hamilton, L. S., & Pane, J. D. (2017). How does personalized learning affect student achievement?. Santa Monica, CA: RAND Corporation.… Read the rest

干預措施能減少停學,但效果短暫

這篇坎貝爾協作組織的系統性文獻回顧(Campbell Collaboration systematic review)檢視了旨在減少學校排除學生(Exclusion from school)的干預措施效用。學校排除學生,或者稱為停學(Suspension),即是在一段時間內禁止學生接受正規教學,期間亦不容許他們到校。最極端的情況則是把學生開除(Expulsion),不容許他們回到同一間學校中。

文獻回顧總結了37項研究,報告了38項干預措施的效應值。大部分的研究來自美國(33篇)及英國(3篇),所有研究都採用隨機對照試驗。

實證顯示:

  • 在實施校本干預措施的首六個月,干預措施能有效減低停學情況(效應值= +0.30),但效果並不能持續。
  • 部分種類的干預措施展示更有效的迹象。在這文獻回顧檢視的九種不同的校本干預措施中,四種措施對減少停學情況有正面的效果,包括提升學業技巧、輔導、導師制/監管、及教師的技巧培訓(Enhancement of academic skills, counselling, mentoring/monitoring and skills training for teachers)。

然而,鑒於回顧包含的研究數目有限,研究團隊亦提醒需要謹慎運用這項結果。

 

Valdebenito, S., Eisner, M., Farrington, D.P., Ttofi, M., Sutherland, A. (2018).School-based interventions for reducing disciplinary school exclusion: a systematic review. Oslo, Norway: The Campbell Collaboration.… Read the rest

有效教學的長期影響

杜倫大學評鑑及監察中心(Durham University’s Centre for Evaluation and Monitoring)之Peter Tymms及其團隊對英國的40,000名學童進行了一項研究,檢視了在首年學校教育實施有效教學,對學生在義務教育(Compulsory teaching)的最後一年、即他們16歲時有甚麼影響。

研究員利用小學表現指標(Performance Indicators in Primary Schools)評估學童在4歲入學時的早期閱讀及數學發展。學童在入學首年的學期尾、7歲、11歲、及16歲時亦接受評估。藉著在入學首年的開始及期終進行評估,研究團隊得以辨識有效的課堂,當控制了前測結果及匱乏程度(Deprivation)後,假如班上學童在4至5歲期間比起平均水平有相當大的進步,研究員就將之定義為有效的課堂。

這項發表在《School Effectiveness and School Improvement》的研究發現:

  • 於入學首年接受優質教學的學童,他們16歲時在英國會考(GCSE)的英語及數學成績會較好(效應值 = +0.2)。
  • 於第一及第二學習階段(Key Stages 1 and 2)的有效課堂亦為學童帶來長期的效益,然而效益並不比首年學習所帶來的大。

研究結論認為,首年的學校教育是一個重要的機會,能為學童長期的學業成果帶來正面的影響。

 

文獻來源:Tymms, P., Merrell, C., & Bailey, K. (2017). The long-term impact of effective teaching. School Effectiveness and School Improvement, 1–20.… Read the rest

表現獎金帶來甚麼影響?

在2010年,美國教育部透過教師獎勵基金(Teacher Incentive Fund)資助有高支援需要的學校(High-need Schools),在校長及教師之間推行「績效基礎薪酬制度」(Performance-based compensation systems)。

為評估「績效基礎薪酬制度」對教育工作者(包括校長及教師)的工作满意度以及學生學習成果的影響,一項研究採用實驗性研究設計(Experimental study design),在美國的十個學區中隨機地把小學及中學分配為實驗組及控制組,兩組都有實施「績效基礎薪酬制度」,但在控制組的學校中,研究人員將發放表現獎金的安排改為所有校長及教師無論表現如何,都可以獲得薪金百分之一的獎金。這項評估計劃的第四份研究報告經已出版,亦是最後一份總結報告,涵蓋了共四年的計劃(2011年到2015年間)。

其中主要發現包括:

  • 在第二年,表現獎金對學生學習成果有小及正面的影響。
  • 第二年以後,發放表現獎金的學校比起沒有發放的學校,學生在閱讀及數學的成績高1到2個百分點。

然而,究竟表現獎金究竟如何帶來進步,尚未完全清楚。表現獎金對課堂觀察評分的影響似乎不能解釋對學生成績的影響,而在實驗組中,亦有多達40% 的教師沒有察覺他們能夠獲發表現獎金。

文獻來源:Chiang, H., Cecilia, S., Mariesa, H., Kristin, H., Paul, B. & Alison, W. (2017). Evaluation of the teacher incentive fund: final report on implementation and impacts of payfor-performance across four years. Washington, DC: National Center for Education Evaluation and Regional Assistance, Institute of Education Sciences, U.S. Department of Education… Read the rest

三十年來,數學科的電腦輔助教學研究回顧

在過去的三十年,數以千計的文獻探討了科技對學生學業成績的影響。為了量化科技對數學上成績的影響,北德州大學(University of North Texas)的Jamaal Young對過去三十年有關這類課題的所有統合分析(Meta-analyses)再次進行統合分析。其二次統合分析包括了 19項統合分析,涵蓋了663項原始研究(Primary studies)、141,000多位學生及1,236項效應值(Effect size)。收錄的每篇統合分析需要滿足的條件包括:提到科技應用作為教學上的輔助、以學生的數學成績作為一項量度成果、報告一個效應值、或有足夠的樣本數目讓研究團隊計算效應值、於1985年以後發表、並且是公眾能夠查閱的研究。

作者發現:

  • 不論科技的目的,所有科技上的提升(Technology enhancements)都對學生的成績有正面影響。
  • 其中,幫助學生計算(Computational functions)的科技對學生的成績影響最大,而把科技組合地運用(Combination of enhancements)對學生成績提升的影響最小。
  • 研究的質素及運用在課堂的科技種類是影響效應值的最主要因素。最高質素的研究的效應值最低,作者認為是由於這些研究的分析過程更為嚴謹。最高質素的回顧得出應用科技的效應值為+0.16(相對地,低質素回顧的效應值為+0.38、中等質素回顧的效應值為+0.46)。

受現有的效應值所限,這項二次統合分析沒有分析元認知、情意動機相關的學習成果。作者認為這課題上的效應值積累及整合應進步及發展,以支持政策和實踐,令在數學課堂中融合科技繼續相關及重要。

 

文獻來源:Young, J. (2017). Technology-enhanced mathematics instruction: A second-order meta-analysis of 30 years of research. Educational Research Review, 22, 19–33.… Read the rest