解釋能力分析

本節先探討受訪教師在實驗前之「預測札確性」，接著探討受訪教師在預 測階段（P 階段）及解釋階段（E 階段）的「解釋能力」，最後比較不同背景 及性別受訪教師之「解釋能力」。

一、「預測札確性」分析 (一) 預測札確題數分析

分析受訪教師在預測的札確題數，由表 4-1-1 可知，在五個 POE 實驗的 預測中，全部 5 題都預測札確只有 1 位；答對 4 題有 2 位；答對 3 題有 6 位；

答對 2 題有 6 位；只答對 1 題只有 1 位，受訪教師的平均答對題數為 2.75 題，

平均札確率為 55%，顯示所有受訪教師的平均答對率達 50%以上。

表 4-1-1 預測札確題數分析

預測札確題數 5 題 4 題 3 題 2 題 1 題 札確率（%） 100% 80% 60% 40% 20%

人數（人） 1 2 6 6 1

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(二) 五個 POE 實驗之預測札確性分析

分析五個 POE 實驗之預測札確性，由表 4-1-2 可知，POE3 預測札確的人 次最少（3 人），預測札確率（19%）最低；POE5 預測札確的人次（13 人）

最多，預測札確率（81%）最高；POE1、POE2 和 POE4 的預測札確率皆達 50%以上，所以，五個 POE 實驗中，只有 POE3 預測札確率低於 50%。

POE3 預測錯誤的理由大都是「另一端太重，失去平衡」，顯示多數的受 訪教師對於「平衡」的概念，只考慮「平移平衡」，未考慮「轉動平衡」。

NM13：因為另一端比較重，會整個往重的那一端傾倒。

預測札確的三個人當中，有兩位都聯想到古早的「秤桿」（SF07、NM14），

以秤桿為例子來作為 POE3 的預測理由；另一位（SF08）則是以「力矩」來 解釋，沒有人用「重心」來解釋。

NM14：好像早期的秤桿，覺得它不會掉。只是會往重物的方向傾斜。

SF08：往下力量比較大，力矩往下比較大。

由於本研究設計是序列性 POE，從 POE1～POE5 每個實驗都只改變一個 變因，但是，研究發現，有的受訪教師會忽視前一個實驗的結果，繼續持同 一個錯誤的理由，造成接下來的實驗預測錯誤。

SF03：根據槓桿原理，一邊有施力點（重物），但另一邊沒有抗 力點，這絕對是沒辦法平衡的。（在POE3 的預測理由）

SF03：只有一個往下的力（重量），應該要有一個往上的力，找 不到反作用力支撐重心，所以還是會掉。（在POE4的預 測理由）

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二、「預測階段」與「解釋階段」之「解釋能力」比較 (一) 受訪教師 P 階段及 E 階段的「解釋能力」之比較

分析受訪教師 P 階段及 E 階段的「解釋能力」，由表 4-1-4 可知，16 名受 訪教師中，有 11 名受訪教師在 E 階段的解釋能力分數高於 P 階段；3 名受訪 教師（SF08、NM10、NF16），P 階段解釋分數與 E 階段相同，只有 2 名受訪 教師（NF11、NF15），E 階段解釋能力分數比 P 階段低。全部受訪教師在 P 階段平均分數為 1.43，E 階段為 1.68，可見，多數的受訪教師在 E 階段解釋 能力分數是提升的。

此外，兩個階段的解釋能力分數皆高於 2 分有 2 位（SM01、SF08）；有 一名受訪教師（NF12）P 階段解釋能力分數低於 1 分（0.8），大部分受訪教師 的解釋能力分數都在 1～2 分之間，由表 4-1-4 得知全部平均得分為 1.55，尚 未達到「理由札確但不完整（2 分）」的水準，顯示整體而言，國小教師科學 解釋能力有待提升。

53 可知，POE5「預測札確率」81%，是五個 POE 中最高的，其「解釋能力」1.72，

也高於平均的 1.55；而 POE3 的「預測札確率」最低（19%），其「解釋能力」

也是最低的（1.20）。

然而 POE1 的「預測札確率」雖然達 69%，高於平均的「預測札確率」（55%），

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但是 POE1「解釋能力」卻只有 1.32，低於平均 1.55，由此可知，受訪教師在 POE1「預測札確率」雖然高，但是「解釋能力」卻不佳。

表 4-1-5 五個 POE 實驗之解釋能力得分分析

POE1 POE2 POE3 POE4 POE5 平均 P 階段 1.19 1.63 1.13 1.56 1.63 1.43 E 階段 1.44 1.94 1.56 1.63 1.81 1.68 平均 1.32 1.78 1.20 1.59 1.72 1.55

三、不同背景受訪教師解釋能力之比較 (一) 不同背景國小教師的解釋能力之比較

不同背景國小教師的解釋能力分析結果，如表 4-1-6，理工背景教師平均 為 1.74，高於非理工背景教師（1.36），由 t 檢定的統計結果發現，兩者的差 異 t 值為 2.46，達顯著差異（p< .05）。

表 4-1-6 不同背景教師之解釋能力 t 檢定結果

背景 人數 平均 標準差 t 值 p 理工背景 8 1.74 .36

2.46* .027 非理工背景 8 1.36 .23

*p<.05

(二) 不同性別國小教師的解釋能力之比較

不同性別國小教師解釋能力分析結果，如表 4-1-8，男性教師平均 1.70，

高於女性教師（1.40），由 t 檢定的統計結果發現，兩者的差異 t 值為 1.83，未 達顯著差異（p>.05）。

表 4-1-7 不同性別教師之解釋能力 t 檢定結果

性別 人數 平均 標準差 t 值 p 男 8 1.70 .28

1.83 .088 女 8 1.40 .37

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(三) 不同背景及性別國小教師之解釋能力比較

為深入了解不同背景以及不同性別教師之解釋能力的差異，因此進行二 因子變異數分析。首先由表 4-1-9 發現，其中以理工背景的男性教師解釋能力 分數為最高（1.88），非理工背景的女性教師為最低（1.20）。進行二因子變異 數分析之前，先考驗變異數同質性之假定，發現不同組別之間的變異數，未 達顯著差異，因此繼續進行二因子變異數分析。

分析結果如表 4-1-10，可發現不同背景的主要效果，達顯著差異（F=7.2, p< .05），而不同性別的主要效果，未達顯著差異（F=4.62,p> .05），而不同背 景與性別之間的交互作用，未達顯著差異（F= .03,p> .05）。

表 4-1-8 不同背景教師之解釋能力得分分析

理工背景 非理工背景 合計

平均 標準差 平均 標準差 平均 標準差 男 1.88 .30 1.53 .10 1.70 .28 女 1.60 .41 1.20 .22 1.40 .37 總和 1.74 .36 1.36 .23 1.55 .35

表 4-1-9 不同背景與性別教師之解釋能力二因子變異數分析

變 異 來 源 SS Df MS F p 不同理工背景 .563 1 .563 7.22 * .020

性 別 .360 1 .360 4.62 .053 不同理工背景×性別 .003 1 .003 .03 .861

誤 差 .935 12 .078

* p<.05

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