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第四節 數學學習情緒之中介效果
本節將採簡單迴歸的方式探究教師教學風格與數學學習動機、數學學習情緒 與數學學習動機、教師教學風格與數學學習動機之預測效果；並以多元迴歸的方 式來分析變項間的預測效果，進一步探討數學學習情緒在教師教學風格和數學學 習動機之間是否具有中介效果，以及其效果為何，進而檢驗研究假設七。
壹、教師教學風格對數學學習動機之預測分析
此分析以教師教學風格之總分為預測變項，數學學習動機之總分為效標變 項，以簡單迴歸的方式執行預測力之考驗分析，結果如表 4-4-1 所示：
表 4-4-1 教師教學風格對數學學習動機之迴歸分析摘要表
多元相關係數 R 決定係數 R2 F 值 標準化迴歸係數β
教師教學風格 .226 .051 46.880*** -.226***
***p<.001
以教師教學風格之得分預測學生數學學習動機時，其多元相關係數 R 與標 準化迴歸係數β值，分別為.226 與-.226，且達顯著水準（p=.000<.001）；而決定 係數 R2 顯示此預測能提供 5.1%的解釋力（F=46.880，p=.000<.001），因達.001 的顯著水準，所以顯示該解釋力具有統計的意義。另由係數估計的結果視之，可 發現教師教學風格之得分能夠有效預測數學學習動機的得分高低，β係數為-.226
（t=-6.847，p=.000<.001），表示教師教學風格之得分越高，數學學習動機的得分 越低。換言之，教師教學風格之得分高低對數學學習動機具有負向預測力，越傾
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向教師中心型的教學風格，學童的數學學習動機會越低；反之，越傾向學生中心 型的教學風格，學童的數學學習動機會越高。
貳、數學學習情緒對數學學習動機之預測分析
此分析以數學學習情緒之總分為預測變項，數學學習動機之總分為效標變 項，以簡單迴歸的方式執行預測力之考驗分析，結果如表 4-4-2 所示：
表 4-4-2 數學學習情緒對數學學習動機之迴歸分析摘要表
多元相關係數 R 決定係數 R2 F 值 標準化迴歸係數β
數學學習情緒 .625 .391 558.639*** .625***
***p<.001
以數學學習情緒之得分預測學生數學學習動機時，其多元相關係數 R 與標 準化迴歸係數β值，皆為.625，且達顯著水準（p=.000<.001）；而決定係數 R2顯 示此預測能提供 39.1%的解釋力（F=558.639，p=.000<.001），因達.001 的顯著水 準，所以顯示該解釋力具有統計的意義。另由係數估計的結果視之，可發現學生 數學學習情緒之得分高低能夠有效預測數學學習動機的得分高低，β係數為.625
（t=23.636，p=.000<.001），表示學童在數學學習情緒之得分越高，數學學習動 機的得分越高。換言之，數學學習情緒之得分高低對數學學習動機具有正向預測 力，數學學習情緒之得分越高，表示其正向活化情緒與負向活化情緒之感受度越 強烈，數學學習動機亦會越高；反之，數學學習情緒之得分越低，表示其正向活 化情緒與負向活化情緒之感受度越薄弱，數學學習動機也會越低。
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參、教師教學風格對數學學習情緒之預測分析
此分析以教師教學風格之總分為預測變項，數學學習情緒之總分為效標變 項，以簡單迴歸的方式執行預測力之考驗分析，結果如表 4-4-3 所示：
表 4-4-3 教師教學風格對數學學習情緒之迴歸分析摘要表
多元相關係數 R 決定係數 R2 F 值 標準化迴歸係數β
教師教學風格 .198 .039 35.539*** -.198***
***p<.001
以教師教學風格之得分預測學生數學學習情緒時，其多元相關係數 R 與標 準化迴歸係數β值，分別為.198 與-.198，且達顯著水準（p=.000<.001）；而決定 係數 R2 顯示此預測能提供 3.9%的解釋力（F=35.539，p=.000<.001），因達.001 的顯著水準，所以顯示該解釋力具有統計的意義。另由係數估計的結果視之，可 發現教師教學風格之得分能夠有效預測數學學習情緒的得分高低，β係數為-.198
（t=-5.961，p=.000<.001），表示教師教學風格之得分越高，數學學習情緒的得分 越低。換言之，教師教學風格之得分高低對數學學習情緒具有負向預測力，越傾 向教師中心型的教學風格，學童在正向活化與負向活化兩種情緒之得分皆不高；
反之，越傾向學生中心型的教學風格，學童在數學學習情緒的得分會越高，其反 應傾向也會越加明顯。
肆、數學學習情緒之中介效果分析
由上述相關的簡單迴歸分析中，我們可以發現教師教學風格對數學學習情緒
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與數學學習動機都存有顯著性的預測力，後續我們將進一步以多元迴歸的方式探 究數學學習情緒之中介效果，結果如表4-4-4所示：
表 4-4-4 數學學習情緒對教師教學風格與數學學習動機之中介效果摘要表
依變項 自變項
數學學習動機 數學學習情緒 數學學習動機
M1 M2 M3
教師教學風格β值 -.226*** -.198*** -.106***
數學學習情緒β值 .604***
R2 .051 .039 .402
R2 .050 .038 .401
F 值 46.880*** 35.539*** 291.978***
***p<.001
在表4-4-4中，我們可由數學學習動機之多元迴歸結果M3，判斷數學學習情 緒對教師教學風格與數學學習動機具有中介效果。於M1中，我們首先置入教師 教 學風 格 為自變 項 以 預 測 數學 學習動 機 ， 其預測 結 果 達顯著 （ β=-.226，
p=.000<.001）；根據其結果，我們在M2中再置入教師教學風格為自變項以預測數 學學習情緒，預測結果亦達顯著（β=-.198，p=.000<.001）；最後，我們在M3中 同時放入教師教學風格與數學學習情緒作為自變項，預測學童數學學習動機，結 果亦為顯著，且因教師教學風格之β係數絕對值由.226下降為.106，顯示學童數 學學習情緒具有部分中介之效果，亦即教師教學風格在影響學童數學學習動機 間，有部分效果受到數學學習情緒所影響，此結果與研究假設七：「數學學習情 緒對教師教學風格與數學學習動機的關係有顯著的中介效果」相符。
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第伍章 討論
本章將依據前述之研究結果，針對教師教學風格、數學學習情緒、數學學習 動機之發展現況；不同背景變項之國小高年級學童，在教師教學風格、數學學習 情緒、數學學習動機三個變項間之差異情形；教師教學風格、數學學習情緒、數 學學習動機三個變項之間的相關情形；學習情緒之中介效果等四個議題進行討論 與分析，希冀一窺箇中脈絡。
第一節 教師教學風格、數學學習情緒與學習動機之現況
本節將分就教師教學風格、數學學習情緒、數學學習動機之發展現況分段論 述：
壹、教師教學風格之發展現況
根據相關文獻理論分析，學習者中心型的教師其教學領導以學生為中心，學 生有較多的自主權，不僅注重師生互動與對話，同時教學亦重視學生之個別差 異，並鼓勵學生參與發揮，例如：讓學生自己決定作業或報告的主題、鼓勵學生 勇於表達自己的想法和需求、教師利用課堂時間進行個別指導等；反之，教學者 中心型的教師其教學領導以教師為中心，對學生以權威式管教並給予嚴格的要 求，除要求學生完全服從外，教學亦由老師主導，未能關注學生之個別差異，例 如：學生對上課方式與內容之建議常不被老師接納、常用懲罰或命令的方式維持 班上秩序等。兩種不同教學風格之表現典型可謂大異其趣，國內部分以教學風格 為主軸之研究亦顯示與本研究截然不同之結果，如：許淑華（2002）以南投縣為 研究場域，調查後發現教師教學風格以折衷型最多，教師中心型居次，學生中心
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型最少，且國小女性教師之教學風格比男性教師更傾向學生中心型。歐玉萍
（2007）調查高雄市 1021 名學童後，發現國小學童知覺之教師教學風格在教學 領導層面以折衷型和教師中心型居多，教學取向層面則以折衷型居多。而本研究 透過分析平均數、標準差等相關研究數據，我們發現在 872 份正式施測樣本中，
高年級學童所知覺到的教師教學風格平均得分偏低，顯示學生知覺到的教師教學 風格普遍仍以學習者中心型為多數，教學者中心型居次。此差異性從何而生？研 究者認為可從兩個角度切入思考：如從時間遞移的角度切入考量，或許是教師對 於教育本質想法的改變與時遞進，從過去的教師本位逐步導向為學生本位；如從 環境變遷的向度進行思考，地區文化的特性、教育環境的改變、教師角色的轉換、
家長參與教育的程度等等，亦有今昔之異。
貳、數學學習情緒之發展現況
而在數學學習情緒方面，Pekrun 於 2002 年依據價向和活性兩種不同向度進 行區隔，將九種情緒類別歸納為正向活化、正向不活化、負向活化、負向不活化 等四種情緒類型，其中尤以正向活化與負向活化兩種情緒類型對學習動機之提升 與成效有較大的助益；正向活化情緒有利於學習動機之強化，而負向活化的情緒 雖然可能降低內在動機，但由於其具備活化的本質，所以反而可能會激發個體去 適應負向事件之動力而強化其外在學習動機，例如：對於學習工作的憤怒情緒可 能會激發學生想克服困難的念頭，而強化其學習動機（Pekrun, 2006；徐綺穗，
2009），故本研究聚焦於二者進行調查分析。研究結果顯示，872 位受試者對於 正向活化與負向活化兩種情緒的感知度相差無幾，顯見在學習數學時，學生對於 正向活化情緒與負向活化情緒的感受度一樣強烈，他們會在學習數學的歷程中同 時感受到兩種類型的情緒，亦即孩子們可能會因為數學成績拿到高分而喜悅驕 傲，但也會因為考試成績不理想而感到生氣羞愧。但更細微的比較與觀察，我們
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發現兩者仍以正向活化情緒之平均數約略高於負向活化情緒之平均數，即高年級 學童在學習數學時，感受到喜悅、自信、希望等正向活化情緒的頻率略高於焦慮、
生氣、慚愧等負向活化的情緒。
參、數學學習動機之發展現況
在數學學習動機方面，本研究分從 Pintrich 等人所提出的動機涉入概念，以 及 Corno 於 1989 年主張的行動控制策略理論切入，萃取其中五個向度，分析數 學學習動機複雜之樣貌。研究結果顯示，在動機涉入概念的向度，以堅持得分之 平均數最高，其次為工作選擇之挑戰性，最後則是工作選擇之取悅別人；換言之，
在數學學習動機方面，本研究分從 Pintrich 等人所提出的動機涉入概念，以 及 Corno 於 1989 年主張的行動控制策略理論切入，萃取其中五個向度，分析數 學學習動機複雜之樣貌。研究結果顯示，在動機涉入概念的向度，以堅持得分之 平均數最高，其次為工作選擇之挑戰性，最後則是工作選擇之取悅別人；換言之，