第四章 研究發現
第三節 學習共同體擴散的內部影響因素
本研究依據文獻探討以及訪談所得的相關結果，將所蒐集的全國縣市端相關
統計資料，運用事件歷史分析法進行探討，並將結果呈現如表 4-3-3。並運用質性 研究的訪談結果，補充資源以及制度部份可能的的影響。
一、事件歷史分析法的分析結果
（一）縣市研究變項與資料來源
首先，在依變項上，本研究之依變項為「縣市採用學習共同體」，其中採取縣 市在「自有計畫」、「加入專案」、「納入精進計畫」三者中，有一項發生即為採用。
依據各縣市採用個別方案或是納入精進教學實施的學期，作為判斷的依據，採用 為 1，未採用為 0。事件歷史分析法與一般邏輯斯迴歸不同之處，在於將個體分為 數個時間點的狀況，將其變項的狀態以及轉變，共同計算進模式。本研究為了完 整呈現所有縣市變化的樣態，從 100 學年下學期（2012 年 2 月）開始計算，每 6 個月計算為一個學期，至 104 學年度上學期結束（2016 年 1 月）為止，劃分為 8 個學期，進行間斷時間模式的模式建構。
其次，在自變項上，相關的變項描述如下，所蒐集的時間範圍亦為 2012 年 2 月至 2016 年 1 月。資料來源上，其中除了 103 學年度小型學校比率（%）、前學期 教師專業發展評鑑學校比率（%）、與已採用縣市相鄰、前學期研習次數（場）由 特定網站蒐集而來外，皆由《中華民國統計資訊網》縣市重要統計指標查詢系統10 中查詢蒐集。
1.人口數佔全國比率（%）
其計算方式為「縣市人口數」除以「全國總人口」得到該縣市佔全國總人口 比率。
2.教育科學文化支出（百萬元）、教育科學文化支出佔歲出比（%）
採用縣市重要統計指標中「歲出政事別結構比-教育科學文化支出」以及「歲 出政事別-教育科學文化支出」兩項作為指標，後者計算公式為（教育科學文化支
10 https://statdb.dgbas.gov.tw/pxweb/Dialog/statfile9.asp
出／歲出）*100。
3.大專院校專任教師數（千人）
採用縣市重要統計指標中，教育統計項下各縣市「大專院校專任教師數」作 為指標，並以千人為單位。
4.補助及協助收入依存度（%）
採用縣市重要統計指標中「補助及協助收入依存度」作為指標，其公式為（補 助及協助收入／歲出）*100，依存度愈高代表愈依賴財政愈依賴中央政府。
5.103 學年度小型學校比率（%）
採用教育部發佈 103 學年度「小規模國中小縣市別分布」11，取其中 6 班以下 國民中學以及國民小學數量，除以國中以及國小總校數，得到小型學校比率。
6.國中小數量（所）
以縣市重要統計指標中「各公私立國民小學校數」作為代表。
7.每位教師指導學生數（人）
採用縣市重要統計指標中各學期國民中小學生數加總後除以國民中小學教師 數，得到比例代表國中小平均而言每名教師教導學生數。需要注意的是此處的教 師數量不一定全部任職於學校，也包含了縣市借調教師在內。
8.前學期教師專業發展評鑑學校比率（%）
採 用 教 育 部 「 精 緻 教 師 專 業 發 展 評 鑑 網 」 中 「 辦 理 現 狀 」
（https://atepd.moe.gov.tw/handle）所統計的各縣市各學年度參加學校數量，配合縣 市重要統計指標中「各公私立國民小學校數」，將各學期參加學校數除以該學期公 私立國中小數，作為教師專業發展評鑑程度的指標。
9.大專以上人口比率（%）
採用縣市重要統計指標中「15 歲以上民間人口之教育程度結構-大專及以上」，
11取自 https://stats.moe.gov.tw/files/important/OVERVIEW_M04.XLS
作為代表戶籍人口平均教育水準。
人口數佔全國比率 教育資源 李仲彬（2013）；Haelermans（2010）
教育科學文化支出
教育資源 Berry & Berry（1990）；李仲彬（2013）
教育科學文化支出佔歲出比
大專院校專任教師數 教育資源 Haelermans（2010）
補助及協助收入依存度 相對自主性 Berry & Berry（1990）、趙永茂、孫同文、
江大樹（2001）
103 學年度小型學校比率 學校類型 Haelermans（2010）
國中小數量 學校數量 Haelermans（2010）
每位教師指導學生數 教師負擔 Karmeshu, Raman & Nedungadi（2012）； Zhang & Yang（2008）
前學期教師專業發展評鑑學
校比率 其他方案 Haelermans（2010）
大專以上人口比率 家長背景 李仲彬（2013）
與已採用縣市相鄰 地理因素 Berry & Berry（1990）
前學期研習場次 教師訓練 Karmeshu, Raman & Nedungadi（2012）、 孫培真（2011）
表4-3-2
事件歷史分析法變項描述統計表
平均數 標準差 最小值 最大值 人口數佔全國比率（%） 3.86 4.03 0.05 16.90 教育科學文化支出（百萬元） 128.99 141.87 6.68 625.79 教育科學文化支出佔歲出比（%） 31.62 5.20 20.69 40.49 大專院校專任教師數（千人） 1.88 2.31 0.00 11.00 補助及協助收入依存度（%） 31.62 5.20 20.69 40.49 103 學年度小型學校比率（%） 39.69 22.69 0.00 92.31 國中小數量（所） 147.70 93.22 13.00 322.00 每位教師指導學生數（人） 12.64 2.92 4.76 16.51 前學期教師專業發展評鑑學校比
率（%）
21.46 15.75 0.00 69.06 大專以上人口比率（%） 32.80 8.84 20.34 66.00 與已採用縣市相鄰 0.18 0.39 0.00 1.00
向影響，代表人口越多，教師專業發展評鑑學校比率越高、人口學歷越高，越有
Model 1 Model 2
B(p) odds R B(p) odds R 人口數佔全國比率 2.26*(0.024) 1.96 1.86(0.062) 1.8 教育科學文化支出 -2.32*(0.02) 0.97 -1.51(0.130) 0.98 教育科學文化支出佔歲出
比
1.16(0.245) 1.11 0.38(0.708) 1.04 大專院校專任教師數 -1.23(0.22) 0.57 -1.5(0.135) 0.45 補助及協助收入依存度 -2.4*(0.016) 0.91 -2.14*(0.032) 0.91 103 學年度小型學校比率 -1.15(0.252) 0.008 -1.07(0.286) 0.006 國中小數量 1.32(0.186) 1.01 1.05(0.296) 1.01 每位教師指導學生數 -2.9**(0.004) 0.27 -2.38*(0.017) 0.31 前學期教師專業發展評鑑
學校比率
1.99* (0.047) 65.06 1.9(0.058) 98.31 大專以上人口比率 2.41*(0.016) 1.24 2.13*(0.033) 1.22
與已採用縣市相鄰 0.2(0.841) 1.18
前學期研習次數 2.38*(0.017) 1.11 常數 1.19 (0.233) 3274.16 1.13(0.257) 6039.174
自由度 11 13
LR chi2 21.11 28.83
Pseudo R2 0.20 0.27
* p<.05；** p<.01
在模型 2 中，雖然所有係數的方向性相同，但顯著程度則不同。研究所探討 的地理因素雖然為正向，但並未達顯著水準。前一學期縣市內學習共同體研習次 數則對學習共同體採用具有影響，其 odds ratio 為 1.11，代表增加次數能使採用機
率增加 0.11 倍。
其他係數上，補助及協助收入依存度、每位教師指導學生數、大專以上人口 比率仍然達到.05 的顯著水準。其中補助及協助收入依存度、每位教師指導學生數 為負向影響，大專及以上人口比率具有正向影響。
在結果的討論上，首先在人口數比率上，人口越多，教育科學文化支出佔歲 出比率越高的縣市，傾向具有採用的可能性。
在教育科學文化支出上，依教育財政學者相關研究，會發現我國教育財政規 劃中，中央政府與地方政府之財政分攤機制，將地方的教育財政需求獨立出來（曾 巨威，2004），並且課以下限，導致縣市總體支出攤提科學文化預算的怪異現象（陳 麗珠、陳世聰，2008）。在研究模型中，教育科技文化支出未必能反應縣市政府的 創新能力，而是如同財政依存度一般，反應了對中央政府補助的程度。惟在縣市 教育科學文化支出佔歲出比率上，結果仍顯示比率較高者較傾向採用學習共同體，
但仍未達顯著水準。
其次，縣市的相對自主性如同許多研究（Berry & Berry, 1990；趙永茂、孫同 文、江大樹，2001）指出，可以說是主要影響縣市創新的因素，在研究中也達到 顯著。學校的類型、數量、與教師負擔上，則呈現較為分歧的結果。總體而言，
教師負擔不利於發展創新，和 Karmeshu、Raman 與 Nedungadi（2012）、Zhang 與 Yang（2008）的研究結果相同。然而小型學校數量以及國中小規模卻未必形成負 向的影響。可能的解釋為小型學校的精進教學方案也具有某種程度的發展，不一 定呈現資源落後的現象（許添明，2003）。而學校規模在現有的財政劃分下，代表 擁有較多額外的資源可資運用，也連帶影響創新能力。
此外，家長的教育背景對於創新的教育政策而言具有影響，家長教育程度愈 高者，採用機率也愈正向。而教師專業發展評鑑作為最具規模和系統的教師精進 政策，其發展的程度也顯然影響了後續方案以及學習共同體的推動。
綜而言之，學習共同體在縣市內部而言，最重要的影響因素為教師自發性辦
理的活動，和 Karmeshu、Raman 與 Nedungadi（2012），以及孫培真（2011）針 對教師訓練的研究結果相同。這些活動固然受到縣市規劃制度的影響，然而什麼 因素影響縣市投入這樣的規劃，需要進一步的討論。
二、質性研究的分析結果
本研究中的質性分析結果將對象區別為「城市」、「鄉村」、以及「混合」型的 縣市，因此透過相關的比較，可以推論到這三種不同類型的縣市，然而對於個別 縣市的狀況，並不能透過本研究進行解答。
從量化研究分析的結果發現，縣市政府的財政狀況的確會影響到學習共同體 的採用行為，另外地理分佈的因素從個別的年度來看也的確有所影響。但是資源 發生影響的方式，卻不是直接產生，而和許多配套措施的完善與否有關。
（一）縣市管轄範圍
首先不同縣市的管轄範圍，會影響到學校教師投入創新的意願和持續度。對 於學校密集度高的城市地區而言，跨校的社群比較容易組成，在計畫推動上較能 發揮共同討論支持的效果。但是對於偏遠的地區而言，除了研習花費的時間精力 較多之外，甚至還要負擔住宿費和差旅費，對縣市財政可說雪上加霜，而在地學 者傳播資訊的困難度也較高，如果需要陪伴輔導，一所學校往返「上去就要三個小時，
下來天都黑了」（20150604 訪_鄉_學），形成先天的限制。
OO 市因為他腹地很小，他在推很多業務的時候，當然他有很多模式，可是幾乎所有專案他 都可以全部一起來（20160113 訪_城_課）
跨校的領域研究會，就會就牽扯到不同的學校就會有一定的異質性，跟不方便性。可能我們 學校的下午跟你們學校的校務時間很難搭，又會牽涉到我們學校要做的跟你們學校要做的不 太一樣，第二個就是，校跟校之間的距離其實還蠻遠的，所以坦白說我們偏鄉... 都有相同困 境。（20150825 訪_混_課）
然後 OO 又有先天的限制，因為學校路途都遙遠，放學之後有家庭的大概都想趕快回家，要 叫他留下來備課？不可能。台北市騎個摩托車就到了，學校又很密集，我們周邊鄰近國中叫 一叫，在一間咖啡店或簡餐店，或是某老師家裡，這樣就 OK 啊，結束回去煮飯洗衣服還來
然後 OO 又有先天的限制，因為學校路途都遙遠，放學之後有家庭的大概都想趕快回家，要 叫他留下來備課？不可能。台北市騎個摩托車就到了，學校又很密集，我們周邊鄰近國中叫 一叫，在一間咖啡店或簡餐店，或是某老師家裡，這樣就 OK 啊，結束回去煮飯洗衣服還來