112 高普考普通考試 教育行政 教育測驗與統計概要 考古題詳解

核心觀念

動態評量（dynamic assessment）是將「評量」與「教學介入」結合的另類評量方式。它不只測量學生在沒有協助時已經會做什麼，也觀察學生在提示、示範、回饋或教學協助後，能否學會並改善表現。因此，評量重點由學生當下的靜態表現，擴展到其學習潛能與可改變性。

此概念常與維高斯基的「近側發展區」（zone of proximal development, ZPD）相連：學生獨立完成的程度反映其實際發展水準；在成人或較有能力者協助下能完成的程度，則反映其潛在發展水準。兩者之間的範圍，就是適合教學介入、最能觀察學習可能性的區域。

適用對象

動態評量特別適合用於下列對象：

1. 學習表現偏低或學習困難的學生：可釐清困難來自先備知識不足、策略不熟悉，還是經適當教學仍不易改變。
2. 特殊需求學生：例如智能、語言或文化背景差異較大的學生。傳統測驗分數可能受到語言、經驗或測驗形式影響，動態評量能補充其學習反應與支持需求的資訊。
3. 傳統測驗難以呈現其能力的學生：例如缺乏相關學習經驗、測驗焦慮，或不熟悉測驗情境者。
4. 需要進行教學診斷與介入規劃的學生：藉由觀察學生在不同協助下的反應，教師可判斷其所需的提示、策略與教學強度。

動態評量並非只適用於低成就或特殊需求學生；只要評量目的在於了解學習歷程、可教性與後續教學需求，也可用於一般學生。

解題方法與優點特色

比較動態評量與傳統評量，應從「評量目的、評量歷程、所得資訊、後續用途」四個面向作答。

核心觀念

本題考查的是心理測驗工具的選擇標準。心理學家要建立的系統用於升學、就業的診斷與甄選，屬於重要決策用途，因此不能只看測驗是否有趣、方便或知名，而要確認它是否適合預定目的、對象與使用情境。

挑選測驗時，常從下列面向評估：

• 效度：測驗是否能測量預定的心理特質，分數是否能支持預定用途的解釋與決策。效度須針對特定用途判斷；適合研究用途的測驗，不一定適合高風險甄選。
• 信度：測驗分數是否穩定、一致。常見證據包括重測信度、複本信度、內部一致性，以及評分者間信度。信度不足會使分數受到測量誤差影響，進而降低效度。
• 常模與標準化：施測、計分及解釋程序是否標準化；常模是否以適當且具代表性的樣本建立，並符合受測者的年齡、教育程度、地區與其他重要背景。
• 公平性與偏差：測驗內容、施測方式及分數解釋是否對不同群體公平；是否存在與測驗目的無關、卻造成特定群體不利的語言、文化或性別偏差。
• 測驗用途與內容適切性：測驗所測構念是否與升學或工作所需能力相關；內容範圍是否完整，能否支持診斷、預測或甄選等預定用途。
• 實用性與可行性：施測時間、費用、場地、人力、器材需求，以及計分、解釋與回饋是否可行。
• 受測者適切性：題目難度、語文程度、作答方式及施測條件是否符合受測者特性；是否須提供合理的施測調整。
• 測驗品質與使用規範：測驗手冊、信效度研究、常模資料及施測指引是否完整；施測者是否受過訓練，結果是否能妥善保密並避免超出測驗證據作過度推論。

解題方法

核心觀念

本題考的是偏態分配下平均數、中位數與眾數的相對位置。

• 平均數會受到分數極端值影響，較容易被分配尾端拉動。
• 中位數是由小到大排列後位於中央的數值，受極端值影響較小。
• 眾數是出現次數最多、亦即分配峰頂的位置。

常態分配為對稱分配，三者相等。分配偏斜時，尾端方向決定平均數偏移的方向。

解題方法

先看事故如何改變成績分布，再判斷分配的尾巴朝哪一側：

• 高分學生轉出，分配的高分端人數減少，低分端相對拖出長尾，形成負偏態（左偏）。
• 高分學生大量轉入，分配的高分端人數增加，高分端拖出長尾，形成正偏態（右偏）。

各偏態分配中，三種集中量數的排列為：

因此，平均數位於尾端方向，眾數位於峰頂附近，中位數則介於兩者之間。

情境一：高分學生轉出

優異學生轉出後，高分端的次數減少，分配相對呈現低分端的長尾，因此是負偏態（左偏）。

負偏態的平均數會被左側低分尾端拉低，眾數位於較高分的峰頂，排列為：

核心觀念

本題要檢驗的是兩個獨立群體平均數是否有差異：男性與女性學生的教育統計學成績。適用方法為獨立樣本 $t$ 檢定（independent-samples $t$ test）。

題目另指出「多數文獻均顯示男性成績遠優於女性」，屬於有方向的先前假設，因此可採單尾檢定，檢驗男性平均成績是否高於女性。若研究目的只是判斷兩性是否有差異，而不預先指定方向，則應採雙尾檢定。

解題方法與檢定步驟

設男性學生的母群平均成績為 $\mu_M$，女性學生為 $\mu_F$。依題意設定：

計算時，虛無假設的邊界通常以 $\mu_M=\mu_F$ 作為檢定基準。

1. 確認檢定條件 男女為互相獨立的兩組受試者，成績為連續變項。若母群近似常態、樣本沒有嚴重離群值，可使用獨立樣本 $t$ 檢定。若兩組變異數不齊，採用不要求變異數相等的 Welch $t$ 檢定。

2. 設定顯著水準與假設 例如設定 $\alpha=.05$，並依研究方向採右尾單尾檢定。單尾方向須由研究問題與先前理論依據事前決定，不能看到資料結果後才選方向。

3. 計算兩組摘要統計量 分別求男性與女性樣本數 $n_M,n_F$、平均數 $\bar X_M,\bar X_F$，以及標準差 $s_M,s_F$。若採等變異數假設，先計算合併變異數：

再計算檢定統計量：