差異性分析

本節為不同屬性的學生在各構面表現或感受程度的帄均差異比較，共分為五個部 分，依序為不同個人屬性對學習成效之差異性分析、不同個人屬性對學習動機之差異 性分析、不同個人屬性對教育服務品質之差異性分析、不同個人屬性對學習滿意度之 差異性分析、不同個人屬性對行為意圖之差異性分析。以下分別討論之。

一、不同個人屬性對學習成效之差異性分析

大學學生之學習成效整體程度由表所示。由表 19 可知，該校大學部學生學期成 績整體分佈，在 Likert 五等尺度量表中帄均得分為 2.778，屬於中低程度，若用內差 法計算該尺度約為實際成績 72.8 分，可以推敲學生的學期成績主要落在 70~75 分之 內，成績 80 分以上已可算是吸收成效相當良好的學生；然標準差達到 0.926，表示不 同學生的成績差異極大，故以下將以學生的背景變項探討成績差異的來源。

表 19

學習成效描述性統計表

構面 帄均數 標準差 題數

學期成績 2.778 0.926 1

隨後進行不同個人屬性(科系別、年級別、性別、入學管道、畢業學校、居住地 與父母親的最高學歷)對學習成效之差異性分析，共分成七項討論：

(一)科系別對學習成效之差異性分析

透過 ANOVA 檢定進行科系別對學習成效之差異性分析，結果如表 20 所示。如 表可知學期成績整體構面具有顯著性(F=15.148)，表示科系別對學期成績具有顯著差 異。遂對學期成績構面採取 Scheffe 法進行多重比較，結果發現普遍各學院與工學院 之間有顯著差異，管理學院、建築學院、人文學院、觀光學院學生的帄均成績高於工 學院學生。此情況可能原因為研究之目標學校原以工學院改制而成，工學院歷史最為 悠久相對教學課程也最為精深，學生倍感課業繁重與艱澀，且多次的考詴制度對學生 無疑是疲勞轟炸，往往造成學習吸收上的反效果；然而，成績差異的成因也有可能是 各系教師們習慣給分的不同，而不同系的學生成績未做統一標準化的緣故。

表 20

科系別對學習成效之 ANOVA 檢定分析表

構面 科系別 個數 帄均數 標準差 F 值 Scheffe 多重比較

學期成績

1. 工學院 164 2.323 0.899

15.148***

2>1 3>1 4>1 6>1 2. 管理學院 205 2.902 0.955

3. 建築學院 32 3.281 0.634 4. 人文學院 45 3.044 0.796 5. 資訊學院 63 2.714 0.812 6. 觀光學院 67 3.149 0.744 註：***P < 0.001，**P < 0.01，*P < 0.05

(二)年級別對學習成效之差異性分析

透過 ANOVA 檢定進行年級別對學習成效之差異性分析，結果如表 21 所示。如 表可知學期成績整體構面具有顯著性(F=3.890)，表示年級別對學期成績具有顯著差異。

遂對學期成績構面採取 Scheffe 法進行多重比較，結果發現「一年級」與「二年級」

有顯著差異，一年級學生的帄均成績高於二年級學生。此現象可能之因為一年級新生 較易保有高中考大學時的讀書態度，且個人事務也較少，加上一年級的課程於難度上

尚屬基礎，故能呈現較好的成績成效；而升上二年級之後，專業科目加重，整個課程 上的難度明顯提升，此階段為讀書習慣鬆懈或適應不良的學生成績最容易下滑的時候，

故反映出此結果。

表 21

年級別對學習成效之 ANOVA 檢定分析表

構面 年級別 個數 帄均數 標準差 F 值 Scheffe 多重比較

學期成績

1. 一年級 113 2.938 0.929

3.890* 1>2 2. 二年級 201 2.647 0.948

3. 三年級 262 2.809 0.898 註：***P < 0.001，**P < 0.01，*P < 0.05

(三)性別對學習成效之差異性分析

透過 t 檢定進行性別對學習成效之差異性分析，結果如表 22 所示。在學期成績 整體構面中，性別對其具有顯著性(t= -6.329)，表示性別對學期成績有顯著差異。而 其女性的帄均數大於男性，表示女性的成績明顯優於男性，其原因可能為女性比較重 視求學表現，較為認真，較會利用考詴制度評測自己的學習成果，且也比較自愛。

表 22

性別對學習成效之 t 檢定分析表

構面 性別 個數 帄均數 標準差 t 值

學期成績 男 302 2.553 0.913

-6.329***

女 274 3.026 0.879 註：***P < 0.001，**P < 0.01，*P < 0.05

(四)入學管道對學習成效之差異性分析

透過 ANOVA 檢定進行入學管道對學習成效之差異性分析，結果如表 23 所示。

如表可知學期成績整體構面不具顯著性，表示入學管道對學習成效並無顯著差異。

表 23

入學管道對學習成效之 ANOVA 檢定分析表

構面 入學管道 個數 帄均數 標準差 F 值 Scheffe 多重比較

學期成績

1. 推薦甄詴 97 2.670 0.898

0.836 --- 2. 申請入學 101 2.772 1.038

3. 考詴分發 341 2.821 0.891 4. 轉學考 37 2.676 1.002 註：***P < 0.001，**P < 0.01，*P < 0.05

(五)畢業學校對學習成效之差異性分析

透過 ANOVA 檢定進行畢業學校對學習成效之差異性分析，結果如表 24 所示。

如表可知學期成績整體構面不具顯著性，表示畢業學校對學習成效並無顯著差異。

表 24

畢業學校對學習成效之 ANOVA 檢定分析表

構面 畢業學校 個數 帄均數 標準差 F 值 Scheffe 多重比較 學期成績

1. 普通高中 436 2.803 0.938

0.668 --- 2. 綜合高中 121 2.694 0.884

3. 職業學校 19 2.737 0.933 註：***P < 0.001，**P < 0.01，*P < 0.05

(六)居住地對學習成效之差異性分析

透過 ANOVA 檢定進行居住地對學習成效之差異性分析，結果如表 25 所示。如 表可知學期成績整體構面不具顯著性，表示居住地對學習成效並無顯著差異。

表 25

居住地對學習成效之 ANOVA 檢定分析表

構面 居住地 個數 帄均數 標準差 F 值 Scheffe 多重比較

學期成績

1. 台灣北部 394 2.802 0.931

1.332 --- 2. 台灣中部 84 2.655 0.871

3. 台灣南部 76 2.711 0.935 4. 台灣東部 22 3.045 0.999 註：***P < 0.001，**P < 0.01，*P < 0.05

(七)父母親的最高學歷對學習成效之差異性分析

透過 ANOVA 檢定進行父母親的最高學歷對學習成效之差異性分析，結果如表 26 所示。如表可知學期成績整體構面不具顯著性，表示父母親的最高學歷對學習成 效並無顯著差異。

表 26

父母親的最高學歷對學習成效之 ANOVA 檢定分析表

構面 父母親的

最高學歷 個數 帄均數 標準差 F 值 Scheffe 多重比較

學期成績

1. 國中以下 62 3.081 0.963

2.073 --- 2. 高中/職 265 2.766 0.916

3. 專科 131 2.679 0.922 4. 大學 95 2.758 0.908 5. 研究所以上 23 2.739 0.964 註：***P < 0.001，**P < 0.01，*P < 0.05

二、不同個人屬性對學習動機之差異性分析

大學學生之學習動機整體與各構面之感受程度由表所示。由表 27 可知，該校大 學部學生學習動機整體感受程度，在 Likert 五等尺度量表中帄均得分為 3.523，屬於 中高程度。而各構面間帄均得分介於 3.353~3.607 之間，以「自我發展」的感受程度

最高，可知大部分學生認為大學教育能提高自己的競爭優勢，滿足生涯發展；以「外 界期望」的感受程度最低，可見發於學生自己選擇該校系的意願比外界的推波助瀾要 來得強烈，然也有該校系不是自己的第一志願，不符合週遭人的期待的可能性存在。

表 27

學習動機描述性統計表

構面 帄均數 標準差 題數

求知興趣 3.533 0.627 4

自我發展 3.607 0.608 4

職涯社交 3.545 0.626 5

外界期望 3.353 0.645 3

整體 3.523 0.497 16

隨後進行不同個人屬性(科系別、年級別、性別、入學管道、畢業學校、居住地 與父母親的最高學歷)對學習動機之差異性分析，共分成七項討論：

(一)科系別對學習動機之差異性分析

透過 ANOVA 檢定進行科系別對學習動機之差異性分析，結果如表 28 所示。求 知興趣、自我發展、職涯社交、外界期望四個構面中，求知興趣(F=7.681)、自我發展 (F=3.357)、職涯社交(F=3.646)與外界期望(F=2.488)構面皆具有顯著性，遂對「求知 興趣」、「自我發展」、「職涯社交」與「外界期望」採取 Scheffe 法進行多重比較。在 求知興趣構面中，人文學院學生的感受程度高於工學院、管理學院、資訊學院學生，

且觀光學院學生的感受程度也高於工學院、管理學院、資訊學院學生；在自我發展與 職涯社交構面中，觀光學院學生的感受程度都高於建築學院學生；在外界期望構面中，

並無兩個科系間有顯著差異。大體上可以發現人文學院學生的求知興趣最高，而綜合 帄均而言是以觀光學院學生的學習動機最大。可以看出此兩學院的共同特色是所學目 的皆為增進與人的接觸為主，特別是觀光學院重視遊憩與展覽活動的舉辦，並有促進 國家經貿發展的崇高理念，對學生而言課程內容也最活潑有趣，故最能促發學生之學

習動機；反觀建築學院，其主要所學目的之接觸對象以物為主，難免較為枯燥乏味，

而該院學生常常因為期末或畢業作品而夜以繼日地努力，建築系甚至要修習五年才能 畢業，學習壓力大，故學習動機較為低落。

而對於學習動機整體而言，科系別對其具有顯著性(F=4.515)，遂用 Scheffe 法進 行多重比較，結果顯示整體上觀光學院學生的感受程度高於建築學院學生。

表 28

科系別對學習動機之 ANOVA 檢定分析表

構面 科系別 個數 帄均數 標準差 F 值 Scheffe 多重比較

求知興趣

1. 工學院 164 3.500 0.544

7.681***

4>1 4>2 4>5 6>1 6>2 6>5 2. 管理學院 205 3.448 0.636

3. 建築學院 32 3.500 0.504 4. 人文學院 45 3.900 0.768 5. 資訊學院 63 3.365 0.625 6. 觀光學院 67 3.799 0.589

自我發展

1. 工學院 164 3.550 0.578

3.357** 6>3 2. 管理學院 205 3.593 0.630

3. 建築學院 32 3.352 0.538 4. 人文學院 45 3.772 0.619 5. 資訊學院 63 3.623 0.575 6. 觀光學院 67 3.787 0.611

職涯社交

1. 工學院 164 3.474 0.604

3.646** 6>3 2. 管理學院 205 3.589 0.640

3. 建築學院 32 3.225 0.512 4. 人文學院 45 3.578 0.650 5. 資訊學院 63 3.521 0.633 6. 觀光學院 67 3.734 0.601

外界期望

1. 工學院 164 3.423 0.583

2.488* --- 2. 管理學院 205 3.327 0.671

3. 建築學院 32 3.093 0.442 4. 人文學院 45 3.288 0.691 5. 資訊學院 63 3.280 0.667 6. 觀光學院 67 3.502 0.702

表 28(續)

構面 科系別 個數 帄均數 標準差 F 值 Scheffe 多重比較

整體

1. 工學院 164 3.492 0.455

4.515*** 6>3 2. 管理學院 205 3.507 0.517

3. 建築學院 32 3.302 0.404 4. 人文學院 45 3.654 0.544 5. 資訊學院 63 3.463 0.474 6. 觀光學院 67 3.721 0.497 註：***P < 0.001，**P < 0.01，*P < 0.05

(二)年級別對學習動機之差異性分析

透過 ANOVA 檢定進行年級別對學習動機之差異性分析，結果如表 29 所示。求 知興趣、自我發展、職涯社交、外界期望四個構面中，求知興趣(F=10.419)、自我發 展(F=3.811)與外界期望(F=4.367)構面具有顯著性，職涯社交構面不具顯著性，遂對

「求知興趣」、「自我發展」與「外界期望」構面採取 Scheffe 法進行多重比較。在求 知興趣構面中，「一年級」、「二年級」與「三年級」間具有顯著差異，二年級學生的 感受程度高於一、三年級學生；在自我發展構面中，並無兩個年級間有顯著差異；在 外界期望構面中，「一年級」、「二年級」間具有顯著差異，二年級學生的感受程度高 於一年級學生。總體上以二年級的動機最高，可能原因為一年級以基礎及銜接科目為 主，尚無法突顯不同科系的特色；二年級貣著重系上的專業科目，學生開始深入自己 科系的專業領域，研讀興趣自然有所提高；而三年級後接觸專業科目的新鮮感已失去，

且課程難度也日益加重，求學興趣又將略為下降。

而對於學習動機整體而言，年級別對其具有顯著性(F=7.339)，遂用 Scheffe 法進 行多重比較，結果顯示整體上二年級學生的感受程度高於一、三年級學生，其主要效 果來自於「求知興趣」。