115 高普考高考三級 教育行政 教育心理與測驗統計 考古題詳解

115 年・高普考・高考三級・教育行政
試題代碼 教育心理與測驗統計

第 一 題25 分

近年來,生成式人工智慧(generative AI)融入校園教學,除了帶來教育革新外,但也帶來「數位分心」與「認知負荷過重」的學習隱憂。請根據自律學習(self-regulated learning)與認知負荷理論(cognitive load theory)的觀點,論述教育行政機關在推動 AI 輔助教學政策時,應該如何引導學生進行有效的課堂學習?

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核心觀念

本題是情境論述題,核心在於把自律學習與認知負荷理論轉化為教育行政機關可推動的課堂政策。作答應同時處理兩項隱憂:學生如何管理自己的學習,以及如何避免 AI 工具與數位資訊增加不必要的認知負荷。教育行政機關的角色,是提供教學指引、教師支持、課堂規範與評估機制,而非只要求學校「使用 AI」。

自律學習是學習者主動設定目標、選擇策略、監控學習進度並檢視結果的歷程,常以三階段說明:

  1. 前思考階段:分析任務、設定目標、規劃策略。
  2. 表現階段:執行策略、監控理解與注意力,適時調整。
  3. 自我反思階段:評估成果、歸因並修正下次的學習計畫。

認知負荷理論指出,工作記憶容量有限,教學設計應減少無助於學習的負荷,並支持學習者建構知識基模。常區分為:

  • 內在認知負荷:教材內容本身的複雜度,以及學習者既有知識與教材間的交互作用。
  • 外在認知負荷:教材呈現或學習環境造成、但不利於理解的負荷,例如多餘通知、無關資訊或混亂操作。
  • 增生認知負荷:投入於理解、組織資訊與建構知識基模的心力。

實務上,教學設計應避免不必要的外在負荷,將有限的注意力留給理解與知識建構。

解題方法

可依「行政支持—課堂流程—負荷調節—成效評估」組織答案。先指出教育行政機關應提供什麼制度與資源,再依自律學習三階段設計課堂活動,最後用認知負荷原則說明如何安排 AI 工具與教材,並提出評估方式。這樣能同時回應題幹中的「數位分心」與「認知負荷過重」,也能凸顯政策層級的作答角度。

作答要點

一、由教育行政機關提供清楚的政策與教學支持

教育行政機關可訂定 AI 輔助教學指引,明確說明 AI 的適用任務、課堂使用時機、學生使用規範、教師監督責任,以及資料與個人隱私保護原則。政策重點應是讓 AI 支持學習目標,而非把使用 AI 本身當成學習成果。

同時,應提供教師培訓與可直接運用的教學範例,協助教師判斷教材難度、挑選適合的 AI 工具、設計課堂任務,以及辨識學生是否過度依賴 AI。學校也可依年級、科目與學生數位能力,調整工具與管理方式。

二、依自律學習三階段安排課堂活動

  • 課前與任務開始前:設定目標並規劃策略。 教師先說明學習目標與任務要求,請學生列出已知、待解決問題及預定完成步驟。教師可提供 AI 使用規則,例如先自行閱讀或嘗試,再針對特定疑問使用 AI,並要求學生記錄提問目的與採用的回覆。
  • **學習進行中:監控理解、注意力與工具使用。
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第 二 題25 分

現代學生面臨多元社會壓力,校園輔導需求激增。請說明何謂「創傷知情教學」(trauma-informed teaching),並從社會情緒學習(social emotional learning, SEL)的五大核心面向出發,為教育行政機關規劃一項全國性的「校園心理韌性提升計畫」?

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核心觀念

本題考查兩項相互銜接的教育心理與輔導概念:一是創傷知情教學如何理解並回應學生的創傷經驗;二是如何以社會情緒學習(SEL)五大核心能力,規劃可由教育行政機關推動的全國性心理韌性計畫。

創傷知情教學不是替學生診斷創傷,也不是要求教師進行心理治療;它是以創傷知情原則調整校園環境、師生互動與教學安排,理解創傷經驗可能影響學生的安全感、情緒調節、注意力、學習與人際關係,並以支持性方式降低再度受創的風險。其核心精神包括:理解創傷的影響、辨識可能的壓力反應、建立安全與信任、支持學生的選擇與參與,以及連結校內外資源。

心理韌性指個體面對壓力、逆境或重大變故時,能運用個人能力、人際支持及環境資源,維持或逐步恢復適應與學習功能。韌性不是要求學生獨自忍受困境,而是協助其取得有效支持、培養因應能力並改善支持環境。

SEL 五大核心面向通常依 CASEL 架構說明:

  1. 自我覺察:辨認自己的情緒、想法、價值與優勢,理解其如何影響行為。
  2. 自我管理:調節情緒與壓力、設定目標、展現自律並採取有效因應策略。
  3. 社會覺察:理解他人觀點與處境,培養同理心,尊重多元並辨識可運用的支持資源。
  4. 人際技巧:建立並維持正向關係、溝通合作、處理衝突及適時尋求協助。
  5. 負責任的決策:考量安全、倫理、個人與群體後果,作出建設性選擇並承擔責任。

解題方法

題目要求「說明概念」並「規劃全國計畫」,宜先界定創傷知情教學,再依 SEL 五大面向逐一轉化為具體的政策措施。規劃時須同時涵蓋學生學習、教師增能、校園制度、專業轉介、家庭與社區合作,以及成效評估,避免把心理韌性簡化為單一課程或個人抗壓訓練。

可採「理念原則—五大能力—行政推動—成效評估」的作答架構,使概念、措施與計畫治理彼此對應。

全國性「校園心理韌性提升計畫」

一、計畫理念與原則

教育行政機關可訂定全國共同指引,由地方政府依學生年齡、文化背景、區域資源與校園需求調整執行。計畫以「安全、關係、復原與賦能」為核心,採全校性、預防性與分層支持的方式推動:

  • 普及性支持:全體學生皆可參與 SEL 教學與安全、支持性的校園活動。
  • 早期辨識與支持:教師及學校專業人員留意學生持續的情緒、行為或學習變化,提供關懷並評估支持需求。
  • 專業介入與轉介:對有較高支持需求的學生,連結輔導、心理、社政、醫療等專業資源。
  • 創傷知情與避免再度受創:重視隱私、尊嚴與學生的安全感,不以羞辱、威嚇或標籤化方式處理行為。
  • 公平與文化回應:措施考量身心障礙、家庭處境、文化及語言差異,確保學生能取得適切支持。

二、依 SEL 五大面向規劃措施

SEL 面向學生學習與校園措施
自我覺察在班級活動與課程中安排情緒辨識、壓力來源探索、優勢盤點及求助需求表達;以情緒詞彙、反思紀錄或班級討論協助學生辨認自身狀態。教師以關懷而不貼標籤的方式了解學生狀況,避免要求學生公開揭露創傷經驗。
自我管理教授呼吸放鬆、正念練習、情緒調節、問題解決與目標設定等策略;
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第 三 題25 分

某縣市教育局欲評估「AI 雙語學伴計畫」對國小學生學習成就,是否具有因果推論之影響力。由於該計畫當初即採行以學校自由申請報名方式參加,因此,無法進行隨機分派實驗。請針對此研究現況,替該縣市教育局擬定一個能有效控制選樣偏差(selection bias)並兼顧因果推論(causal inference)價值的研究設計與分析程序?

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核心觀念

本題考查非隨機分派研究中的選樣偏差控制,以及如何從觀察資料建立較可信的因果推論。學校是自行申請參加計畫,因此參與學校可能原本就和未參與學校不同,例如學生家庭背景、學校資源、教師投入程度或過去學習成就較高。若直接比較兩組學生的期末成績,觀察到的差異就可能同時包含計畫效果與原有差異。

因果效果可用潛在結果表示:Yi(1)Y_i(1) 是學生(或學校)參加計畫時的學習成就,Yi(0)Y_i(0) 是未參加時的學習成就。個體的處置效果為 Yi(1)−Yi(0)Y_i(1)-Y_i(0),但同一個體無法同時處於兩種狀態,因此必須以適當的對照組估計反事實結果。

解題方法:配對後的差異中之差異法

可採用傾向分數配對(propensity score matching, PSM)結合差異中之差異法(difference-in-differences, DiD)。PSM 先讓參與與未參與學校在已觀察到的背景條件上較為相近;DiD 再比較兩組從計畫前到計畫後的成就變化,扣除兩組原有的時間趨勢差異。

一、界定處置、結果與研究單位

  • 處置組:申請並實際參加「AI 雙語學伴計畫」的學校。
  • 對照組:同一縣市未參加計畫的學校。
  • 結果變項:事先選定且各校一致測量的學生學習成就指標,例如標準化測驗成績。
  • 研究單位:若計畫以學校為單位推動,應以學校作為處置分派單位,並處理同校學生資料的群聚性。
  • 時點:蒐集計畫開始前至少一個期間的基準資料,以及開始後一個或多個期間的追蹤資料。

二、估計傾向分數並配對

以計畫開始前測得的背景變項 XX 估計學校參加計畫的機率:

e(Xi)=P(Ti=1∣Xi)e(X_i)=P(T_i=1\mid X_i)

其中 Ti=1T_i=1 表示參加計畫,Ti=0T_i=0 表示未參加。XX 可包含計畫前學生成就、學生社經背景、學校規模、城鄉位置、師資與設備、教師年資,以及過去相關教育資源或計畫參與情形。這些變項應在計畫實施前測量,避免把計畫造成的變化當成配對條件。

接著在傾向分數相近的學校間進行配對,例如採最近鄰配對並設定卡尺,避免把條件差距過大的學校硬配在一起。配對後要檢查共同支持範圍及各項背景變項的平衡;若處置組某些學校找不到相近的對照學校,應排除於配對後估計範圍之外,並說明結論適用的對象。

三、以差異中之差異估計計畫效果

令 YˉT,後\bar Y_{T,\text{後}}、YˉT,前\bar Y_{T,\text{前}} 分別為配對後處置組的計畫後與計畫前平均成就;YˉC,後\bar Y_{C,\text{後}}、YˉC,前\bar Y_{C,\text{前}} 為配對後對照組相同時點的平均成就。DiD 估計量為:

DiD^=(YˉT,後−YˉT,前)−(YˉC,後−YˉC,前)\widehat{\text{DiD}} = (\bar Y_{T,\text{後}}-\bar Y_{T,\text{前}}) - (\bar Y_{C,\text{後}}-\bar Y_{C,\text{前}})
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第 四 題25 分

傳統測驗方式僅能依據其作答結果(對/錯)來進行評分,然而,數位化施測方式則能進一步蒐集學生的作答反應時間(response time, RT)。請說明如何結合試題反應理論(item response theory, IRT)與作答反應時間兩者,來辨識受試者的「不誠實作答行為(如盲目猜測、隨機勾選作答)」,並評估其認知負荷?

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核心觀念

傳統試題反應理論(IRT)主要根據「答對或答錯」估計受試者能力與試題特性;數位施測另能記錄每題的作答反應時間(response time, RT),可用來辨別受試者是否採取認真解題或快速猜測等不同作答策略。

本題核心是將兩類訊息合併判讀:

  • 作答結果:答對或答錯,以及作答型態是否符合受試者能力與試題難度所預期的反應。
  • 作答時間:相較於該題的合理作答時間,受試者是否作答過快或過慢。
  • 潛在作答策略:以模型估計受試者在各題採取努力解題或快速猜測的可能性,再據此評估其能力估計是否受到非努力作答影響。

作答時間是辨識不誠實或非努力作答的線索,並非直接證明。快速作答可能源於題目熟悉、閱讀速度快或作答介面操作差異;反之,時間較長也不代表一定認真作答。因此,應結合反應正確性、IRT 模型與整份測驗的作答型態判斷。

解題方法

一、先建立 IRT 正確性模型

以二參數邏輯斯模型為例,受試者 ii 對試題 jj 答對的機率為:

P(Xij=1∣θi)=11+exp⁡[−aj(θi−bj)]P(X_{ij}=1\mid\theta_i) = \frac{1}{1+\exp[-a_j(\theta_i-b_j)]}

其中:

  • Xij=1X_{ij}=1 表示答對,Xij=0X_{ij}=0 表示答錯。
  • θi\theta_i 為受試者能力。
  • aja_j 為試題鑑別度。
  • bjb_j 為試題難度。

此模型建立「依受試者能力與試題特性,預期會答對的機率」。若答題反應明顯偏離此預期,便可進一步檢查其作答時間與反應型態。

二、建立作答時間模型

可將作答時間轉換為對數時間,再以對數常態模型描述:

log⁡(Tij)=βj−τi+εij\log(T_{ij})=\beta_j-\tau_i+\varepsilon_{ij}

其中 TijT_{ij} 是受試者 ii 回答試題 jj 的時間,βj\beta_j 表示試題所需時間或時間強度,τi\tau_i 表示受試者作答速度,εij\varepsilon_{ij} 為誤差。模型可估計該受試者面對該題時的合理作答時間範圍。

若實際作答時間遠低於該範圍,該反應可標記為快速作答或快速猜測的候選反應。實務上可依題目類型、試題校準資料或快速作答時間分布設定時間門檻,不能用一個固定秒數套用所有題目。

三、結合作答正確性與時間辨識快速猜測

可採用下列兩種互補方式:

  1. 作答時間門檻法:以題目或題型的合理作答時間為基準,將顯著短於門檻的反應標記為快速猜測候選,再檢視其答對/答錯狀態與後續作答型態。
  2. 混合模型或努力調節 IRT:假設作答可能來自「努力解題」與「快速猜測」兩種潛在策略。模型同時使用正確性與反應時間,估計每一反應屬於快速猜測的機率;
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