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教育行政及領導 中學教育

職業-普通教育路徑與學生未來：來自英格蘭UTCs的證據

Machin 及其同事（2025）採用兩階段最小平方法（2SLS）因果推斷設計結合行政檔案與稅務數據，評估了英格蘭大學技術學院（UTCs）對學生成績、高等教育入學率及勞動力市場結果的影響。自2010年推出的大學技術學院融合學術課程與職業培養體系，允許學生在14歲或16歲兩個年齡段入學，這為研究專業分化時機提供了天然對照。

研究結果顯示，不同入學年齡導致顯著差異後果。14歲入學者在GCSE考試中表現大幅落後，尤其在英語、數學和科學科目，預計將導致終身收入降低。相反，16歲入學者則獲得更優異的職業發展成果：攻讀STEM類大學學位的機率更高，早期就業率與收入水平顯著提升。這種分化既揭示了過早專業分化的風險，也彰顯了將職業教育與教育體系自然過渡節點相結合的優勢。

本研究通過論證早期分流有損學業發展、而後期職業介入能提升STEM培養效率與勞動力市場匹配度，為混合式教育模式論爭提供了新依據。建議政策制定者審慎設計職業路徑，確保培養體系既能支撐學術進階，又可促進技術能力發展。

 

文獻來源（開放取用）：Machin, S., McNally, S., Terrier, C., & Ventura, G. (2025). Closing the Gap Between Vocational and General Education?: Evidence from University Technical Colleges in England. Journal of Human Resources.

https://doi.org/10.3368/jhr.0223-12768R1… Read the rest

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社交及情意成果 高等教育

學習者對AI與人類導師回饋的偏好

Le 與其團隊以大學英文學術寫作任務為情境，檢驗學習者在接受不同來源與介面形式的學習回饋後，對「人類導師 vs. 生成式AI」的偏好是否改變。研究招募114名非英語母語的大學生，並隨機分派至四組：不提供回饋（控制組）、人類導師回饋、ChatGPT 4.0 自由對話介面、以及以 ChatGPT 為引擎的「結構化」寫作分析工具。研究在任務前後分別以量表與二選一題測量偏好，並比較四組在後測偏好與偏好改變上的差異。

結果顯示，學習者在任務前即呈現明顯的人類導師偏好（87.2% 選人類），任務後此偏好仍然穩定（86.0% 選人類），呈現教育情境中的「算法厭惡」現象。然而，後測量表分數在四組間達顯著差異，人類導師組顯著高於自由對話AI組與控制組；在人類／AI二選一偏好指標上亦達顯著，其中人類導師組與結構化AI工具組都顯著高於自由對話AI組。就偏好改變而論，整體平均變化趨近於零，但四組差異顯著：自由對話AI組對AI的偏好略有上升，反之，人類導師組與結構化AI工具組相較於自由對話AI組更傾向於人類。亦即，即使三者皆能提供有效回饋，自由對話介面才較能緩解算法厭惡、提升對AI的接受度；而結構化、一次性呈現的工具反而強化了對人類導師的偏好。

作者據此主張，提升AI教學工具的「互動性與對話性」或比純粹的技術優化更能影響學習者偏好，因為可反覆厘清與修正的對話歷程，能降低學習者對「演算法必須完美」的期待落差與不信任。整體而言，研究將「人類偏好」置於可被介面設計調節的脈絡中，為AI於教育的採納、產品設計與課程實作提供了實證基礎與警示。

 

文獻來源（開放取用）：Le, H., Shen, Y., Li, Z., Xia, M., Tang, L., Li, X., … & Fan, Y. (2025). Breaking human dominance: Investigating learners’ preferences for learning feedback from generative AI and human tutors. British Journal of Educational Technology.

https://doi.org/10.1111/bjet.13614… Read the rest

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語言發展 小學教育 數學及理科學習

幼兒教育與照護 (ECEC) 之過程與結構品質與小學早期學業能力的系統性回顧與統合分析

Rademacher等人新進進行的一項研究依循預先制定之方案，進行系統性回顧與統合分析，檢驗幼兒教育與照護 (ECEC) 品質的各項構成要素如何關聯於兒童在小學前兩年之語文與數學能力。共有 17 篇同儕審查研究符合納入標準，其中 11 篇提供效應值以進行量化合併。本研究聚焦兩個問題：(1) 過程品質與結構品質在多大程度上與一年級與二年級的學業能力呈直接關聯，且在師生關係、互動品質、課堂組織、教學支持與前學術活動等子面向上是否出現差異。(2) 在考量個別研究特徵時，這些關聯是否會因樣本型態、洲別或研究品質而有所不同。

統合分析以合併相關係數為估計方式。ECEC 品質操作化為過程品質與結構品質。過程品質包括以「師生關係量表」(Student–Teacher Relationship Scale) 評估之師生關係，以及以「課室評量觀察系統」(CLASS) 觀察之互動品質，並涵蓋課堂組織、教學支持與針對語文與數學的前學術活動。結構品質包括班級人數、師生比、教師資格與整體環境評量。學業能力以一年級與二年級之標準化測驗或教師評量加以衡量。

結果顯示，師生關係與互動品質與後續學業能力之合併關聯為小幅正向 (k = 8, N = 9,896, Δ = .11, p < .001, 95% CI [.05, .18])。異質性偏高 (Q = 40.91, p < .001; I² = 77.70%)。按洲別、樣本型態與研究品質之次群組對比並未達顯著。前學術活動與支持同樣呈現小幅正向之合併關聯 (k = 4, N = 1,856, Δ = .07, p < .001, 95% CI [.02, .11])，且異質性可忽略 (Q = 1.07, p > .05; I² = .01%)。結構品質之合併關聯未達統計顯著，且高度異質 (k = 3, N = 17,804, Q = 44.96, p < .001; I² = 93.94%)。發表偏誤檢測顯示，過程與前學術模型無小型研究效應之證據；然而結構模型之漏斗圖不對稱且 Egger 檢定達顯著，提示可能存在偏誤。在個別研究層次上，結果並不一致。有研究顯示幼兒園階段的親近關係與後續閱讀表現相關，且具幼兒教育專業證照之教師與一年級較高的閱讀與數學表現相關；但多數關於班級人數與師生比的關聯則為不顯著。

整體證據為促進早期學習歷程提供實務導向。結果強調強化師生關係、提升互動品質，以及有目的地實施支持早期識字與基礎數學之前學術活動的重要性。結構性投入仍是關鍵的支撐條件，但需更清楚且一致的測量，以釐清其對長期學業結果之關聯。研究發現支持聚焦於關係能力、課堂組織與教學支持的專業發展，同時謹慎設計與落實前學術實踐，以促進公平且有效的學習成果。

 

文獻來源（開放取用）：Rademacher, A., Bäker, N., von Düring, U., Hiltunen, V., & Goagoses, N. (2025). The effects of early childhood education and care quality on academic competences in early primary school: A systematic review and meta-analysis. European Journal of Psychology of Education, 40(4), 1-31.

https://doi.org/10.1007/s10212-025-01005-w… Read the rest

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高等教育 學業成績

國際室友與學業成功：來自低收入大學的實證啟示

Tsai 和 Trinidad (2025) 探討跨文化室友匹配對美國來自低收入家庭的大學生學習成效的影響。研究以位於肯塔基州的Berea學院為核心，該校是一所免學費的文理學院，主要招收經濟弱勢背景的學生（disadvantaged students）。作者利用2000年至2015年間超過6,600名本地學生的校方資料，評估在大學第一年被分配與國際學生同住，是否會影響學業表現與在校持續性。

研究採用準實驗設計方法，包括反機率加權（inverse probability weighting, IPW）與多種穩健性檢驗（如加權與匹配估計法），在控制種族、性別與轉學生身分等人口變項後，比較有無國際室友的學生表現。結果顯示，與國際學生同住的本地學生在第一與第二學年的平均GPA分別高出約0.14與0.10分，並在第二學年的續讀率上提升約4個百分點。然而，這些正向效果隨時間逐漸減弱，在長期的在校持續性與六年畢業率方面未發現顯著差異。

作者從「同儕效應」（peer effects）與「高等教育多元化」（diversity in higher education）的角度詮釋這些結果，指出有意識的跨文化室友配對為學生創造了結構化的跨文化交流機會，有助於抵消以白人為主的低收入環境中「同質性傾向」（homophily）的限制。此種跨文化接觸不僅能增強學生的學習動機與學習習慣，亦能促進校園的包容與開放氛圍。

整體而言，研究提供了實證證據，顯示低成本且政策導向的多元化措施（例如本文關注的將本地與國際學生配對為室友）能有效改善弱勢學生在大學早期階段的學業成果。雖然這種效果未延續至畢業階段，但研究揭示了一條設計具有包容性的住宿環境以促進持續的跨文化互動，最終推進教育公平的重要途徑。

 

文獻來源（開放取用）：Tsai, H. T. A., & Trinidad, J. E. (2025). Effect of International Roommates on College Outcomes: Evidence from Students of Disadvantaged Backgrounds. Educational Policy, 08959048251315481.

https://doi.org/10.1177/08959048251315481… Read the rest

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計劃評鑑 高等教育

跨越、學習與收穫：探究性別與社會經濟群體中的學術冒險行為與學習成效

Hübner 和 Pfost (2024) 的一項橫斷面研究探討了在本科教育階段，性別與社會經濟地位（SES）在學術冒險行為（ART）上的差異，以及其對學習成效的影響。該研究以 381 名德國大學生為樣本，圍繞四個研究問題展開：（1）不同社會群體屬性（性別、SES）的學生是否在ART 水平上存在的顯著差異？（2）ART 是否能夠預測學生的學習成效？（3）社會群體屬性是否會透過 ART 對學習成效產生顯著的間接影響（中介作用）？（4）ART 與學習成效之間的關係強度，是否因學生的社會群體屬性而顯著不同（調節作用）？

作者運用結構方程模型進行分析。具體而言，ART 分為兩個維度——研討小組與同儕小組；學習成效則透過學生對“自身在當前研討會中的學習表現”的主觀評價來測量。性別被劃分為女性、男性及多元（因多元樣本數過少而被排除）。SES 被分為高 SES 與低 SES。高等教育入學資格（HEEQ）則作為一般控制變項，透過學生對自身既往學業表現的主觀報告來衡量（範圍 1 = 非常好 至 6 = 不足）。

研究結果顯示，在研討小組維度 (Mmale= 3.53, Mfemale = 3.23, F = 11.83, p = 0.001, d = 0.40)與同儕小組維度 (Mmale = 3.27, Mfemale = 3.49, F = 5.58, p = 0.018, d = 0.28) 上，男性與女性學生的 ART 存在顯著差異。然而，高、低 SES 學生在研討小組維度 (Mlow-SES = 3.26, Mhigh-SES = 3.33, F = 0.74, p = 0.390, d = 0.09) 及同儕小組維度 (Mlow-SES = 3.39, Mhigh-SES = 3.45, F = 0.51, p = 0.476, d = 0.07) 上的 ART 水平則未呈現顯著差異。此外，研討小組維度 (β = 0.23, p = 0.004) 與同儕小組維度 (β = 0.21, p = 0.009) 的ART水平均能顯著預測學習成效。關於中介效應，性別透過研討小組維度的ART水平對學習成效的間接作用顯著 (β = -0.04, p = 0.015)，但同儕小組維度的ART水平並未產生中介作用。另外，性別 (β = 0.10, p = 0.004) 與 SES (β = 0.10, p = 0.018) 顯著調節了同儕小組維度的ART水平與學習成效之間的關係，但未調節研討小組維度的ART水平與學習成效的關係。

本研究為首批在高等教育情境下證實 ART 存在性別差異，並透過推論統計方法揭示 ART 對學習成效具有正向影響的研究之一。透過回答所提出的四個研究問題，本研究有助於深化對 ART 的理解，並闡明其在教育不平等再生產中的作用。

文獻來源（開放取用）：Hübner, V., & Pfost, M. (2024). Leap, learn, earn: exploring academic risk taking and learning success across gender and socioeconomic groups. Higher Education, 1-19.https://doi.org/10.1007/s10734-024-01307-w… Read the rest

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高等教育 教育行政及領導

以人—環境契合視角預測高等教育新生專業特定的留讀情況

de Vries 及其同事 (2025) 最近進行的一項預測建模研究探討了不同的人—環境（PE）契合概念如何預測大學新生在特定專業中的持續就讀情況。研究數據來自一所大型研究型大學的1305名一年級學生，這些學生來自生物醫學科學、工商管理、健康與生命科學、法律與運動科學等五個非選擇性的學士課程，且每種課程所貢獻的學生數量均不少於200名。

研究者採用帶有 LASSO 正則化的邏輯迴歸以及十折交叉驗證，對比了五組預測因子：興趣契合、能力契合、既往成就／人格／動機、選擇過程，以及背景特徵。興趣契合同時使用了剖面相關與多項式迴歸方法來操作化；能力契合則由高中會考成績與自陳能力來衡量。

結果顯示，模型對持續就讀的預測準確度為中等水準：訓練樣本為67–77%，測試樣本為50–75%。模型在正確分類持續就讀者方面表現優於分類退學者。興趣契合是最一致的預測因子，多項式迴歸所得的指標在五個學科模型中有四個被保留（效應量為小到中等）。剖面相關指標在部分專業中亦有貢獻，但影響較弱。基於學科相關高中成績的能力契合（例如：生物醫學科學專業的生物學成績、工商管理專業的數學成績）也是另一個穩健的預測因子。相較之下，傳統指標如高中平均績點（HSGPA）、人格特質與動機，在納入興趣與特定學科成績後，僅提供有限的附加價值。與選擇過程相關的變項（如探索深度）以及背景特徵的貢獻則僅為邊際。

本研究強調了在預測大一持續就讀時，專業特定的興趣與能力匹配的重要性。雖然模型在預測持續就讀方面比預測退學更有效，但研究結果凸顯了需要透過專業特定的方式來支持學生成功，並建議招生與學業指導實務應更著重於興趣與學科契合，而非僅依賴 GPA 或人格等廣泛指標。

文獻來源（開放取用）：de Vries, N., Merkle, B., Meeter, M., Janke, S., Bakker, T. C., & Huizinga, M. (2025). Predicting program-specific first-year persistence in higher education using a person-environment fit perspective. European Journal of Higher Education, 1-22.https://doi.org/10.1080/21568235.2025.2502536… Read the rest