利用分類與迴歸樹探討中學生學習成就的相關因素

全文

(1)國立臺灣師範大學教育心理與輔導研究所碩士論文. 指導教授：林. 正. 昌. 博士. 利用分類與迴歸樹探討中學生學習成就的相關因素. 研究生：江. 中. 華. 民. 國. 羿. 九十八. 臻. 年. 撰. 二. 月.

(2) 誌. 謝. 詞. 所謂的學術研究，對我來說，曾經是那麼地遙不可及，曾經是那麼地難以想像，但出乎意料的，我卻逐漸向它走近，直到現在，我竟然完成了我的碩士論文。心中激動之餘，滿是無盡的感謝和感動。首先，我要謝謝我的指導教授林正昌老師。剛開始，我對研究的概念是零，也沒有任何偏好的研究主題，根本不知道要如何著手進行研究，對於研究充滿茫然。但是，老師總是很有耐心地給我很多建議和方向，慢慢帶領我進入研究的世界，並在過程中不斷地鼓勵我，给我信心。過去我總認為，學習就是做個標準的乖乖牌，老師說什麼我做什麼就好，只顧著聽話卻忘了思考的重要。多虧了老師在指導的過程中，常給予我開放的思考空間，鼓勵我自己想想看，也因而矯正了自己多年的壞習慣。真的謝謝老師，您不僅帶我走入研究，還全心全力地給予我關懷與指導，讓我最後可以衝破研究的撞牆期，順利完成論文。其次，我要感謝口試委員曾玉村教授和陳學志教授，給予我的寶貴意見和指導。兩位老師，不僅提點出研究待改進的地方以外，還提供了許多具體的建議和未來可以繼續努力的方向，使我的論文可以更加嚴謹與完備。最後，我要感謝的就是我的家人和朋友。雖然你們對於研究一竅不通，但看到我心情低落和沮喪，你們還是願意包容和體諒我，給我許多的溫暖，真的謝謝您們！我愛您們！還有，我親愛的麻吉和室友們，謝謝你們的真心相挺，讓我可以無負擔地宣洩出情緒，謝謝你們始終陪在我身邊幫我加油打氣。研究的路途是艱辛和孤獨的，時而停滯無法前進，時而重頭再來過，即使內心常感到煎熬和難受，但仍須一路戰戰兢兢地撐到最後，直到論文完成的那一刻，你會發現：那些辛苦和努力都是值得的，而心中的感謝與感動，也將化為繼續前進的力量。. 江羿臻. 謹誌. 九十八年二月.

(3) 中文摘要本研究主要的目的在透過分類與迴歸樹（CART）分析方法，探討中學生在不同學習階段的學習成就情形及其相關因素，比較不同學習階段中學生之學習成就相關因素的差異，並進一步建立不同學習階段學習成就高低的分類預測模型。本研究是以臺灣教育長期追蹤資料庫（TEPS）為資料來源，採用第一波國中樣本和第三波高中/高職/五專追蹤樣本的學生和家長問卷，樣本數為 3022 人。經過 CART 分析之後，本研究有以下三點發現： 1. 中學生於不同學習階段的學習成就有顯著差異，高中/高職/五專學習階段的學習成就表現高於國中學習階段。 2. 中學生於不同學習階段的學習成就相關因素是有差異的。（1）國中階段的 CART 分類模型包括 11 個變項，涵括了個人、家庭和社會網絡三個因素。其整體分類正確率達 68.9%，經交互驗證法評估後略降為 64.7%，對於高學習成就的分類正確率達 79.6%，高於低學習成就的 56.1%。（2）高中/高職/五專階段的 CART 分類模型，包括課程類別和學校公私立別兩個變項，涵括了個人和學校兩個因素。其整體分類正確率達 77.2%，經交互驗證法評估後仍達 77.2%，對於高學習成就的分類正確率達 80.1%，高於低學習成就的 73.4%。 3. 中學生於不同學習階段，用來區分學習成就高低的因素有差異。（1）就國中階段而言，如要對高學習成就進行預測，其主要解釋路徑經過「能力期望」、「父親教育程度」和「電腦使用時間」三個變項；次要解釋路徑經過「能力期望」、「父親教育程度」、「電腦使用時間」和「學校主動與父母聯繫程度」四個變項。另一方面，如要對低學習成就進行預測，其主要解釋路徑經過「能力期望」和「自我期望」兩個變項；次要解釋路徑經過「能力期望」、「自我期望」、「父母教育期望」和「父親職業」等四個變項。（2）就高中/高職/五專階段而言，高低兩個不同程度的學習成就，其主要解釋路徑和次要解釋路徑所經過的變項是一樣的，但分類條件不同。如要對高學習成就進行預測，其主要解釋路徑經過「課程類別」（分類條件為普通學程自然組）一個變項；次要解釋路.

(4) 徑經過「課程類別」（分類條件為普通學程非自然組、普通學程自然組、綜合學程：學術導向）和「學校公私立別」（分類條件為公立）兩個變項。另一方面，如要對低學習成就進行預測，其主要解釋路徑經過「課程類別」（分類條件為商業、綜合學程非學術導向、工業類、理工、文商、醫、藝術類、農業類、家事類、普通科、海事水產類）一個變項；次要解釋路徑經過「課程類別」（分類條件為普通學程非自然組、綜合學程學術導向）和「學校公私立別」（分類條件為私立）兩個變項。最後，根據本研究的發現提出相關討論及未來研究的建議。. 關鍵字：學習成就、分類與迴歸樹、臺灣教育長期追蹤資料庫（TEPS）.

(5) Applying Classification and Regression Trees to Investigate High School Students’ Learning Achievement Factors Yi-chen Chiang ABSTRACT The purpose of this study was to, through Classification and Regression Trees (CART) analysis, investigate and compare leaning achievements and relevant factors among high school students in different learning stages, and then establish a classification model that can predict different levels of learning achievement in different learning stages of high school students. The data of this longitudinal study was collected from the database of Taiwan Education Panel Survey, adopting waveⅠand wave Ⅲ questionnaires filled out by one selected group of students and their parents. The total sample contained 3022 students who had joined in junior high school in wave Ⅰ project and followed up as they were senior high school/vocational high school/junior college students in wave Ⅲ. Data were analyzed by CART. The three major findings of this study were shown as follows. 1. The leaning achievements of high school students in different learning stages were significantly different. The learning achievements of senior high school/vocational high school/junior college students were better than that of junior high school students. 2. The learning achievement related factors in different learning stages of high school students were different. (1) The CART classification model for junior high school stage included three factors that concern individual, family, and social network, within which 11 variables were revealed. The total accuracy of this classification model was 68.9%, while decreasing to 64.7% under the subsequent cross-validation evaluation. For high learning achievement, classification accuracy was 79.6%, relatively better than that for low learning achievement, which was 56.1%. (2) The CART classification model for senior high school/vocational high school/junior college stage included two factors that concern individual and school, which were the two variables, course type and public or private school. The total accuracy of classification model was 77.2% and remained the same after cross-validation evaluation. For high learning achievement, classification accuracy was 80.1%, to some degree better than that for low learning achievement, which was 73.4%..

(6) 3. The factors which were used to discriminate different levels of learning achievement in different learning stages of high school students were distinguishable. (1) In junior high school stage, the main explaining path of predicting high learning achievement passed through three variables, including ability expectancy, father’s education degree, and the time spent on computer. The secondary explaining path of predicting high learning achievement passed through four variables, including ability expectancy, father’s education degree, the time spent on computer, and school’s active contact frequency. Besides high learning achievement, we could predict low learning achievement with its main explaining path passing through two variables that were ability expectancy and self-expectancy, or with the secondary explaining path through four variables that were ability expectancy, self-expectancy, parents’ expectation and father’s occupation. (2) In senior high school/vocational high school/junior college stage, the main and secondary explaining path of predicting both high and low learning achievement passed through same variables, namely, course type and public or private school, but the two categories hold different classification conditions. For high learning achievement, the main explaining path passed through course type and its classification condition was majoring in natural sciences in general courses, and its secondary explaining path passed through course type (whose classification condition was majoring in academic-oriented courses such as non-natural science, natural science, and comprehensive course), and through public and private school, with public school as the classification condition. On the other hand, for low learning achievement, the main explaining path passed through course type and its classification condition was majoring in business, non-academic-oriented comprehensive courses, industry, technology, literature, medicine, art, agriculture, household management, general courses, and maritime affairs and aquatic products. The secondary explaining path for low learning achievement passed through course type, with the classification condition as majoring in general courses and academic-oriented comprehensive courses, and through public or private school, while the classification condition is private school. Finally, these findings were discussed and the direction of future research and application were suggested. Key Words: learning achievement, Classification and Regression Trees (CART), Taiwan Education Panel Survey (TEPS)..

(7) 目. 錄. 中文摘要英文摘要第一章緒論------------------------------------------------------------------------. 1. 第一節研究背景與動機-----------------------------------------------------第二節研究目的與問題-----------------------------------------------------第三節名詞釋義---------------------------------------------------------------. 1 4 5. 第二章文獻探討-----------------------------------------------------------------. 7. 第一節個人因素與學習成就的相關研究--------------------------------第二節第三節第四節第五節. 家庭因素與學習成就的相關研究--------------------------------學校因素與學習成就的相關研究--------------------------------社會網絡因素與學習成就的相關研究--------------------------分類與迴歸樹---------------------------------------------------------. 第三章研究方法----------------------------------------------------------------第一節第二節第三節第四節. 次級資料研究法-----------------------------------------------------資料來源--------------------------------------------------------------變項界定--------------------------------------------------------------資料處理與分析------------------------------------------------------. 7 16 26 30 34 43 43 45 49 54. 第四章研究結果與討論------------------------------------------------------- 55 第一節第二節第三節第四節第五節. 不同學習階段的學習成就情形-----------------------------------國中學習階段的 CART 分析結果--------------------------------高中/高職/五專學習階段的 CART 分析結果-------------------比較兩個學習階段的 CART 分析結果--------------------------綜合討論---------------------------------------------------------------. 55 56 67 74 76. 第五章結論與建議-------------------------------------------------------------- 84 第一節結論--------------------------------------------------------------------第二節建議---------------------------------------------------------------------. I. 84 86.

(8) 參考文獻------------------------------------------------------------------------------- 88 中文資料------------------------------------------------------------------------英文資料-------------------------------------------------------------------------. 88 96. 附錄一國中學習階段之各變項界定及編碼方式-------------------- 100 附錄表 1-1 附錄表 1-2 附錄表 1-3 附錄表 1-4. 個人因素----------------------------------------------------------家庭因素----------------------------------------------------------學校因素----------------------------------------------------------社會網絡因素-----------------------------------------------------. 100 104 114 115. 附錄二高中/高職/五專學習階段之各變項界定及編碼方式---- 119 附錄表 2-1 個人因素----------------------------------------------------------- 119 附錄表 2-2 家庭因素----------------------------------------------------------- 123 附錄表 2-3 學校因素----------------------------------------------------------- 131 附錄表 2-4 社會網絡因素----------------------------------------------------- 132. 附錄三國中學習階段各變項之因素分析------------------------------ 134 附錄表 3-1 偏差行為之因素分析-----------------------------------------附錄表 3-2 身心健康之因素分析------------------------------------------附錄表 3-3 學生自評學習態度之因素分析------------------------------附錄表 3-4 家長評的學習態度之因素分析------------------------------附錄表 3-5 父母對學校的看法之因素分析------------------------------附錄表 3-6 改善子女教育環境的行為之因素分析---------------------附錄表 3-7 學生參與藝文活動之因素分析------------------------------附錄表 3-8 學校氣氛之因素分析------------------------------------------附錄表 3-9 手足關係之因素分析------------------------------------------附錄表 3-10 父母主動與學校聯繫程度之因素分析---------------------附錄表 3-11 同儕關係之因素分析------------------------------------------附錄表 3-12 師生關係之因素分析-------------------------------------------. 134 135 136 136 137 138 139 140 141 141 142 143. 附錄四高中/高職/五專學習階段各變項之因素分析--------------. 144. 附錄表 4-1 附錄表 4-2 附錄表 4-3 附錄表 4-4 附錄表 4-5. 偏差行為之因素分析-------------------------------------------身心健康之因素分析-------------------------------------------學生參與藝文活動之因素分析-------------------------------學校氣氛之因素分析-------------------------------------------手足關係之因素分析--------------------------------------------. II. 144 145 146 147 148.

(9) 附表目次表 3-1. 第一波和第三波學習成就的變項代碼和編碼方式----------------. 49. 表 3-2. 第一波的預測變項內容-------------------------------------------------. 50. 表 3-3. 第三波的預測變項內容-------------------------------------------------. 51. 表 3-4. 第一波和第三波預測變項對照表-------------------------------------. 52. 表 4-1. 不同學習階段中學生的學習成就差異分析摘要表-----------------. 55. 表 4-2. 國中階段 CART 分類模型的分類規則-------------------------------- 60. 表 4-3. 高中/高職/五專階段 CART 分類模型的分類規則------------------ 71. 表 4-4. 比較兩個學習階段 CART 分類模型結果----------------------------- 75. III.

(10) 附圖目次圖 2-1. 二元樹的分隔-------------------------------------------------------------. 圖 2-2. CART 分類實例----------------------------------------------------------- 39. 圖 3-1. TEPS 資料蒐集工具與內容示意圖------------------------------------ 46. 圖 4-1. 國中階段的 CART 原始分類模型圖----------------------------------- 58. 圖 4-2. 國中階段事後修剪後的 CART 分類模型圖-------------------------- 59. 圖 4-3. 高中/高職/五專階段的 CART 原始分類模型圖--------------------- 69. 圖 4-4. 高中/高職/五專階段事後修剪後的 CART 分類模型圖------------ 70. IV. 38.

(11) 第一章緒論第一節研究背景與動機國內近幾年來不斷推動教育改革，在探討教育相關議題上，學習成就一直為社會關注的焦點。回顧過去國內外文獻，許多學者也對學習成就有諸多的探討（巫有鎰，2007；林俊瑩，2007；孫旻儀、蔡明學，2007；陳正昌，1994；許崇憲，2002；張春興，2005；謝亞恆，2008；Coleman, 1988；Sirin, 2005）。根據以往的文獻可知，與學習成就有關的因素極為廣泛，其中包括個人先天遺傳因素，例如：智力因素；以及與後天環境有關的因素，例如：家庭以及學校因素。張春興（2005）在探討學生學習成就的個別差異時，將其分為智力因素與非智力因素，巫有鎰（2007）則是分為學校因素與非學校因素，而林俊瑩（2007）和謝亞恆（2008）則皆將學習成就分為個人因素、家庭因素和學校等三個因素進行探討。Coleman 於 1966 年發表的教育機會均等報告書中所提出的研究成果顯示，家庭背景最能預測學習成就，並非學校因素。陳正昌（1994）採用實徵資料檢證學習成就的影響機制，則發現：決定學生的學習成就，以家庭和學校層面影響較鉅。但也有研究針對家庭社經地位和學習成就間的關係進行後設分析發現，家庭社經地位和學習成就只有低度的相關（許崇憲，2002；孫旻儀、蔡明學，2007；鄒浮安，1994；Sirin, 2005）。綜括上述學者的發現可了解，學習成就相關因素不僅廣泛而複雜，對於究竟是哪些因素在主導學習成就仍沒有一致的看法。中學生階段，正處於身心劇烈成長與發展的時期，情緒上可能會有較多的變化（黃德祥，2000）。從 Erikson 心理社會發展論的觀點來看，中學生正屬於自我統合與角色混亂的時期，是人格發展的關鍵時期，個人主觀的認知能力提昇了，受到身心變化和客觀環境的影響，開始面臨身體上性生理的成熟、學業成績的要求、升學的壓力、父母師長的期望、同儕的相處競爭、抉擇未來方向等問題（張春興，1996）。在面對重重考驗之下，自我追尋的過程中，學生心態上能否調適得當，對其學習和行為可能會造成影響。在此階段，中學生生活中最常接觸的人，包括父母、手足、師長、同儕，所扮演的角色就很重要了。過去相關文獻結果顯示，家庭的親子關係、學校的同儕關係、師生關係，和學習成就是有相關的（石培欣，2000；古碧蓮，2007；林生傳，1976；林義男，1988； 1.

(12) 黃玉珍，2003）。透過與中學生建立起良好的關係與互動，給予正面的支持與鼓勵，真心的陪伴與傾聽，使他們能更有自信與勇氣去面對眼前的問題，找到未來的方向，並專注於學習，對其自我的成長與學習成就可能會有很大的幫助。從上述研究與理論可知：與學習成就相關的因素眾說紛紜，且十分複雜，大致可分為個人、家庭、學校以及社會網絡等四大因素。然而，對於中學生來說，在不同學習階段底下，到底哪些因素與學習成就有密切的關係，可以區辨出學習成就的高低呢？為了解國內學生學習的情形，國內於 2001 年設立了臺灣教育長期追蹤資料庫（Taiwan Educational Panel Survey，簡稱 TEPS），規劃自 2001 年起七年內，建立起臺灣地區教育研究領域具代表性的長期資料庫，為教育基礎研究提供良好可靠的資料（張苙雲，2007）。在臺灣現行的大型調查研究計畫中，TEPS 是一項由中央研究院、教育部、教育研究院籌備處和國科會共同規劃的全國性長期的調查計劃，調查範圍涵蓋臺灣地區的國中、高中、高職及五專。其特色為：同時採取橫斷面（cross-sectional）以及縱貫面（longitudinal）的方式，以問卷調查方法來蒐集資料，將焦點放在學校以及家庭學習環境的制度及社會面向對學生的影響；資料範圍包含學生個人、班級和學校等多個不同層次。此資料庫主要的功能有兩種：（1）讓使用者依據所欲研究的相關理論，進而擷取所需的變項進行研究與分析；（2）透過應用與擷取此資料庫的資訊，進而對實務有所幫助。迄今國內有 25 篇論文是以臺灣教育長期追蹤資料庫為資料來源，且其研究主題與學習成就有關（王儷蓉，2006；何汝魚，2007；李蕙芳，2007；林亮雯，2004；林宛蓉， 2006；林俊瑩，2007；林詩琪，2007；胡婷婷，2008；陳怡靖，2004；陳曉佳，2004；陳宏璋，2006；張慧儀，2004；張蕎韻，2006；郭淑娟，2007；郭智晉，2008；游俊雄， 2007；鄭雅心，2007；蔡淑芳，2007；蔡本元，2008；蔡毓智，2008；賴佩祺，2005；盧科位，2007；盧淑華，2008；謝亞恆，2004，2008）。其探討學習成就的方式，多半透過以下兩種：（1）以理論為依歸，且多以社會學或教育社會學的領域為主，其中包括引用 Coleman 的家庭社會資本論、Coleman 報告書、Bourdieu 文化資本論等，去尋找可能與學習成就有關的變項來進行探討或驗證，進而找出學習成就的相關因素；（2）大多採用橫斷面的研究，只在單一時間點探討學習成就的相關因素。就上述兩種方式而言，可充分地發揮資料庫的第一項功能，但易忽略了資料庫中所存在的其他重要變項，另 2.

(13) 外，且只透過單一時間點的橫斷性研究，只能看到特定時空環境下變項間的關係，但無法了解不同時空背景變化下所產生不同學習結果的樣貌。當初 TEPS 在問卷設計時，係參考了國內相關的教育研究、行政院「教育改革諮議報告書」、及美國「國家教育長期追蹤研究」(National Educational Longitudinal Study, 簡稱 NELS）資料庫 1988-1996 年的調查報告，其問卷設計的精神乃是以學生為研究核心，涵蓋影響學生學習經驗的學生家長、老師及學校等三個主要因素，把可能相關的變項都納入資料蒐集當中 (張苙雲，2007)。準此而言，資料庫所包含的訊息是非常豐富的，同時也表示學生學習的現象是非常複雜的。本研究乃是希望能符合 TEPS 資料庫設計問卷的精神，並發揮 TEPS 資料庫的第二項功能，即應用與擷取資料庫的資訊，以對實務能有所幫助，故採用縱貫面的資料，透過資料探勘的方式，探討在不同時間點底下學習成就相關因素的變化情形。為了解決上述的複雜問題，以及了解時空背景變化下不同的學習結果樣貌，資料探勘是一個可行的方式。此外，目前國內使用 TEPS 資料庫來進行學習成就的研究，統計分析方法大多採用一般線性模型，如迴歸分析、結構方程模式、階層線性模式等來進行資料分析，但由於資料庫中的變項十分複雜，大部分屬於非線性關係，如果使用一般線性模型，無法精確解釋變項間複雜的交互作用關係，也因此會產生一個不精確的模式。資料探勘 (Data Mining)目前多用於企業決策或醫學上，可解釋為資料庫之知識發掘 ( Knowledge Discovery in Databases，簡稱 KDD)，其目的就是要從大量的資料中把對於決策過程有幫助的規則給挖掘出來(曾憲雄，蔡秀滿，蘇東興，曾秋榮，王慶堯，2005)。其大致可區分為傳統技術與改良技術兩大類：（1）傳統技術是以統計分析為代表，包括因素分析、區辨分析、群集分析、迴歸分析等；（2）改良技術則是廣泛使用各種人工智慧的方法，例如類神經網路、決策樹等。本研究所採用的方法是屬於決策樹中的一種方法，稱為分類與迴歸樹（Classification and Regression Trees，簡稱 CART）。 CART 是一種進階的（高級的）統計方法，其優點主要有三個：（1）可產生相互獨立的群體，直接和自動地提供了重要解釋變數的交互作用情形；（2）結果易於解釋和暸解，可以全面地描述每個群體裡的個體特性，每個群體也有其結果變數的平均估計值；（3） CART 本質上是非參數統計技術，在資料分析上不需要特定的資料分配情形 3.

(14) （Clarke, Bloch, Danoff, & Esdaile, 1994）。由上述可知，CART 適合用於探索性研究，不但可以找出中學生的學習成就的相關因素，還可以清楚地呈現出分類模型，藉以了解變項間的交互作用情形。綜合以上所述，過去使用 TEPS 資料庫的相關文獻，有以下三個缺點：（1）以理論為基礎，挑選需要的理論為出發點，容易忽略重要變項；（2）多屬於橫斷性研究，只採用某一時間點的樣本，但學生學習成就的變化情形可能隨時間而改變，所以就無法看見學習成就的全貌；（3）使用一般線性模型，無法明確解釋變項間的交互作用以及背後的實際內涵。就本研究而言，與中學生學習成就有關的因素很多，且複雜性很高，為解決上述國內研究的缺點，本研究將應用及擷取 TEPS 資料庫的資訊，採縱貫性研究的方式，以 CART 分析方法建構出的分類模型，來探討不同時空背景下與中學生學習成就高低的相關因素。. 第二節研究目的與問題基於上述的研究背景與動機，本研究的具體目的如下：一、瞭解中學生在不同學習階段的學習成就情形。二、探討不同學習階段中學生學習成就的相關因素。三、比較不同學習階段中學生學習成就相關因素的差異情形。四、建立不同學習階段學習成就高低的分類預測模型。根據前述的研究目的，本研究探討的問題如下：一、中學生於不同學習階段的學習成就情形如何？二、不同學習階段中學生學習成就的相關因素有哪些？三、不同學習階段的中學生，其學習成就的相關因素是否有不同?如有不同，差異情形為何？四、如果要區分學習成就的高低來進行預測，可採用哪些因素來加以辨別？. 4.

(15) 第三節名詞釋義一、中學生 2001 年下半年對國中一年級學生展開第一波的資料蒐集，以及 2005 年下半年再針對同一批升上高二/專二學生的學生進行第三波追蹤樣本的資料蒐集；這些國中一年級到高二/專二學生，即為本研究所指的「中學生」。在本研究中所指的「不同學習階段」的中學生，包含「國中」以及「高中/高職/五專」兩階段。. 二、學習成就本研究以臺灣教育長期追蹤資料庫的綜合分析能力測驗為依據，第一波採用「綜合分析能力測驗」(與第二波國中、第三波高中/職、五專比較使用)」、第三波採用「綜合分析能力測驗」(與第一、二波國中比較)」的學生能力估計值，作為中學生學習成就的測量指標，其中以平均數將學習成就分為高、低兩類。. 三、個人因素本研究的個人因素分為兩類：智力與非智力因素，其中在智力此變項上，由於 TEPS 所調查的資料中，沒有針對學生智力的部份進行調查，因此將沿用林俊瑩（2007）和謝亞恆（2008）的做法，以「學生是否就讀資優班」此題項作為「智力」的指標。另外，非智力因素，包括性別、偏差行為、身心健康、活動參與、自我期望、能力期望、學習自評學習態度和家長評的學習態度、學程類別、課程類別等變項。. 四、家庭因素本研究的家庭因素，分為兩個層面：（一）家庭背景：包括族群、父親職業、母親職業、父親教育程度、母親教育程度、家庭每月收入、父親職位、母親職位、父親目前的工作情況、母親目前的工作情況、家庭結構、家中兄弟姐妹數、搬家次數等變項。（二）家庭教育資源： 1. 家庭財務資本：包含近十年來家庭經濟情況、家中讀書環境、電腦使用型態、電腦使用時間、每周校內外輔導及補習時數、子女補習花費、參與才藝補習等變項。 5.

(16) 2. 家庭社會資本：包含父母教育期望、改善子女教育環境的行為、父親管教嚴格程度、母親管教嚴格程度、父母對學校的看法、父親與孩子相處的時間、母親與孩子相處的時間等變項。 3. 家庭文化資本：包含學生參與藝文活動、親子參與藝文活動、父親閱讀習慣、母親閱讀習慣、每天讀書時數等變項。. 五、學校因素受限於 TEPS 資料庫公共使用版的資料，因此在學校因素方面，只包含學校公私立別、學校所在地以及學校氣氛等三個變項。. 六、社會網絡因素本研究的社會網絡因素包括親子關係（包括父子關係和母子關係）、手足關係、同儕關係、師生關係以及家庭外社會資本（包含父母認識同學父母程度、父母與親友聯繫程度、父母主動與學校聯繫程度以及學校主動與父母聯繫程度等變項）。. 七、分類與迴歸樹分類與迴歸樹（Classification and Regression Trees，簡稱 CART），由 Breiman, Friedman, Olshen 與 Stone 於 1984 年所提出，屬於決策樹的一種方法。是一種根部在上的二元樹狀結構，包括分枝節點及葉部節點。每一個分枝節點均包括一個二元問題（答案為 Yes 或 No 的問題），用來決定樣本將被送至哪一個下層子節點，而每個葉部節點則都被指定到一個類別，作為送到該節點的樣本最後分類的結果。詳細內容於第二章第五節有進一步介紹。. 6.

(17) 第二章文獻探討過去有許多文獻針對學習成就進行研究，與學習成就有關的因素很多，在本章的第一節到第四節將分別從個人、家庭、學校以及社會網絡等四大因素探討，最後在第五節的部份，針對本研究所使用的分析方法「分類與迴歸樹」進行詳細的介紹。. 第一節. 個人因素與學習成就的相關研究. 本節首先要介紹學習成就的意義，其次是探討個人因素與學習成就的相關研究。. 一、學習成就的意義「學習」（learning）一詞，從心理學的觀點來說，乃是指經由練習或憑經驗，使個體的行為、能力和心理傾向產生較持久的改變歷程，這些變化不是因成熟、疾病或藥物引起的（王克先，1987；施良方，1996）。所謂「成就」，則是指個人先天的遺傳基礎，加上後天環境努力學習的結果，導致個人在某方面所表現的實際能力（張春興，1996）。此外，Brown（1981）則認為「成就」係指藉由正式課程、教學設計以及特定教育經驗而獲取的知識、理解和技能，亦即個體的學習除了透過正式教育的管道以外，其他的外在學習環境也可能促使個體獲取知識與技能。由上述可知，學習成就可定義為學生透過學校或其他學習環境的學習過程中所獲得的知識和技能，亦或是透過學習歷程，使個體的行為、能力和心理傾向產生較持久的改變（簡茂發，1978）。一般用來評量學習成就的方式有許多種，有的是以標準化成就測驗做為主要的評量方式，有的以學業總平均（grade-point averages, GPA）為依據（White, 1982）。本研究以 TEPS 臺灣教育長期追蹤資料庫為資料來源，過去研究大多使用「綜合分析能力測驗」的答對題數或是能力估算值，作為「學習成就」或「學業成就」的指標，尤以「學業成就」居多。但由於「綜合分析能力測驗」主要是用來測量學生解決問題能力，反應出學生的學習成就及學習的成長情形，並不是一個學科成就測驗，因此本研究認為使用「綜合分析能力測驗」的能力估算值做為「學習成就」的指標會比「學業成就」來得適切。. 7.

(18) 二、個人因素與學習成就之相關研究與學習成就有關的個人因素涵蓋的範圍很廣，包括智力、動機、興趣、人格特質、情緒等，但由於 TEPS 資料庫未提供以上的變項內容，因此經由參考國內外相關文獻和資料庫問卷內容之後，本研究的個人因素分為兩類：智力與非智力因素，其中非智力因素，包括性別、偏差行為、身心健康、活動參與、自我期望、能力期望、學習自評學習態度、家長評的學習態度、課程類別和學程類別等變項。（一）智力因素與學習成就的相關研究從心理取向來鑑定智力的高低，始於十九世紀末法國著名心理學家比奈（Alfred Binet, 1857~1911），他與西蒙（Théodore Simon, 1873~1961）受法國教育部的聘請，於 1905 年編制了比西量表（Binet-Simon Scale），為世界上第一個智力測驗，用於鑑別學童的學習能力，區別出智力較低者，以納入特別班進行因材施教，彌補其在普通班因學習困難而無法受益的缺憾（王克先，1987）。張春興（2005）對智力作了以下的定義：智力是一種綜合性的能力；此種能力，乃是以個體自身所具的遺傳條件為基礎，在其生活環境中，與人、事、物交往時，運用經驗，吸收、儲存及支配知識，表現在解決問題的行為上。然而，學生的學習成就一直是為學校教師、家長和教育行政人員所重視，老師藉由各種不同的評量方式，來了解學生的學習表現，進一步針對學生的表現進行檢討。在班級裡老師同步進行教學，學習教材資源相同，但學習成就表現卻不同，其中隱含的原因甚為複雜，可能來自於家庭、學校等後天環境的因素，但可能是受到先天遺傳條件的限制，也就是智力。過去國內外文獻在探討學習成就的因素時，多半就遺傳和環境兩方面來探討，而遺傳方面，即包括智力因素。黃富順（1973）認為，智力是決定學業成就的要素，但並非唯一要素，根據過去智力與學業成就關係的研究，智力大約能解釋百分之三十至百分之六十的成就變異。楊肅棟（2001）認為，屬於學生個人特質中，對成績有很重要影響的即是「智力」，其研究結果發現：原住民和漢人於國語和數學成績上的差異，乃是受到原住民智力顯著較低、家庭社經地位、家庭教育資本等因素的影響。鄭淵全（1996）以國小五年級為對象，探討社經地位、能力和學校教育與國小學生學業成就的關係，藉由 8.

(19) 淨相關分析發現，對學業成績影響主要決定於能力和學校教育環境，而非家庭社經背景。林俊瑩與吳裕益（2007）使用 TEPS 資料庫的第一波國中資料，以「學生是否就讀資優班」作為智力的指標，以階層線性模式 HLM 進行分析的結果發現，在學生層次上，有參加學科資優班對學生學業成就有顯著正面的影響。綜合上述研究可知，智力為學習成就的相關因素之一，但非唯一的因素，還受到家庭和學校等因素的影響。因此，本研究會將智力和家庭、學校和社會網絡等因素一起探討，了解智力是否仍為學習成就的重要因素。（二）非智力因素與學習成就的相關研究學生的學習成就除了受到智力因素的影響，非智力因素對於學習成就的影響也是很重要的，受限於 TEPS 資料庫問卷內容，本研究僅就性別、偏差行為、身心健康、活動參與、自我期望、能力期望、學習自評學習態度、家長評的學習態度等變項進行探討其與學習成就的關係。學程類別和課程類別這兩個變項在第三波使用，第一波沒有此二項，過去很少文獻對此兩個變項和學習成就進行探討，因此本研究在此就不加以探討。 1. 性別與學習成就以往許多關於在學習成就上性別差異的研究，多從心理學或教育社會學的觀點進行探討（吳裕益，1993；李鴻章，2006；陳美娥，1996；陳怡靖，2004；郭淑娟，2007； Ai, 2002；Buckner, Bassuk & Weinreb, 2001；Christie & Shannon, 2001；Ma, 2005）。從國內研究來看，陳怡靖（2004）使用 TEPS 臺灣教育長期追蹤資料庫為資料來源，以高中生為對象，發現在綜合能力測驗的表現上，男生的平均成績優於女生。而郭淑娟（2007）同樣以該資料庫進行研究，以國中生為對象，發現在數學分析能力測驗、一般分析能力測驗以及綜合分析能力測驗的表現，男生皆優於女生。另外，李鴻章（2006）以國小 6 年級學生為對象的研究發現，臺灣原漢族群數學學習成就差異大，其中女生的數學成績會比男生高。陳美娥（1996）的研究發現，不同性別的國小學童，在國語科成績有顯著差異，且女生高於男生。吳裕益（1993）的研究結果也指出，男女生學業成就有差異：國小的部份，女生高於男生，其中以國語科為主，數學和自然則相近；國中部分，女生在國文優於男生，但理化和數學則稍不如男生。 9.

(20) 以國外研究而言，Buckner, Bassuk 與 Weinreb（2001）的研究發現，對於無家可歸以及低收入家庭的 6 歲學生來說，女生的成績高於男生，且性別對於學業成就的預測力僅次於族群。Christie 與 Shannon（2001）以 25-64 歲為研究對象則發現，女生在中等教育的學業成績表現低於男生。由上述研究結果可知，學習成就確實存在性別差異，但可能由於在評量學習成就的學科和研究對象不同，使得男女生的學習成就高低情形未出現一致的結果。本研究將納入「性別」此變項，了解其是否為中學生不同學習階段的學習成就相關因素。 2. 偏差行為與學習成就（1）偏差行為的定義偏差行為本質上是一個複雜的概念，其定義會隨著時間、空間以及對象而有所不同，因而使得偏差行為的定義，目前仍未明確與一致。但大致上可將偏差行為的定義分為「廣義」和「狹義」兩種：廣義而言，偏差行為泛指違反任何團體規範的行為，如楊國樞（1978）指出，偏差行為指違反社會、家庭、學校中的法律、規範或紀律之行為；謝高橋（1984）則認為，一個人的行為侵害社會規範、破壞社會組織的安定，即是偏差行為（引自吳明隆，1998）。狹義而言，林青瑩（1999）指出偏差行為是指違反優勢社會規範的行為，通常是指觸犯法律規範的行為。然而偏差行為的類型很多，從不同觀點探討則會產生不同的偏差行為內涵。而本研究將以 TEPS 臺灣教育長期追蹤資料庫的第一波和第三波的學生問卷內容為主，依據辜易天（2007）的分類，將偏差行為分為七項，第一波的學生問卷內容包括七項：考試作弊、逃學或翹課、在學校打架，或和老師起衝突、看黃色書刊光碟或上色情網站、抽菸喝酒或吃檳榔、逃家、偷竊或破壞他人物品；第三波的學生問卷內容則包括八項，和第一波內容相同，只是將逃學和翹課拆為兩個題項。（2）偏差行為與學習成就的相關研究 Huzinga 與 Jakob-Chien（1998）的研究發現，學業低成就，和違反規定、犯法以及藥物濫用達顯著正相關。Choi（2007）研究指出，對青少年行為來說，GPA 是一個很好的預測變項，不因族群或種族不同而有改變。而國內吳明隆（1998）的研究發現，住在郊區、五年級及男童有較多偏差行為，家庭社經地位和學業成就對偏差行為有顯著的影 10.

(21) 響。由上述研究結果可知，學習成就可用來預測偏差行為，且學習成就和偏差行為兩者的關係呈負相關。然而，目前以 TEPS 資料庫為資料來源所做的研究中，僅有吳逸萱（2006）和辜易天（2007）有採用此變項，但並未就偏差行為與學習成就的關係進行探討，因此本研究將其列入考量，欲了解偏差行為是否能如同過去文獻所示，為學習成就的相關因素之一。 3. 身心健康與學習成就（1）身心健康的定義個體的健康應包括身心雙方面，根據世界衛生組織（World Health Organization，簡稱 WHO）憲章對健康的定義：「健康是指身體的、心理的（精神的）以及社會的安寧狀態」（physical mental and social well-being），可見健康不僅指個體的身心兩方面，更擴及到社會的安寧。心理健康和生理健康有著密切的關係，心理的不健康會影響身體的不健康，心理的原因會引起生理的症候或疾病，反之身體的健康與否，對心理也會有直接或間接的影響，如久病則會暴躁易怒，而心理健康，通常泛指身心健康的狀態（朱敬先， 1992）。身心健康一詞較為抽象，一般認為身心健康者所擁有的特質如：自我悅納，良好的人際關係，對現實環境有良好的知覺，保持情緒的平衡、樂於工作、具有創造性和自發性（張秋蘭，2000）。根據上述學者的說法可知，身心健康包含身體和心理兩方面，而心理健康則是身心健康的一種狀態，其所具有的特質包括接納自己、能與他人建立和諧的關係，對於環境和情緒都能有良好的掌握，使得在社會上得以適當的發展。由於本研究採用 TEPS 資料庫，身心健康包括了於心理和以及身體上的症狀。（2）身心健康與學習成就的相關研究 Spernak, Schottenbauer, Ramey 與 Ramey （2006）使用美國 National Public School-Head Start Transition Demonstration Study（NTDS）的資料庫進行研究，研究結果發現：在三年級的學童當中，身心健康情形不好的學生成績顯著低於身心健康好的；但在幼稚園學童中卻無顯著差異。接著以多變量進行分析，控制家庭收入、低社經地位和母親教育程度之後發現，對幼稚園和三年級學童來說，心理健康和學業成績達顯著相關。 11.

(22) 國內以 TEPS 資料庫所做的研究中，大多以身心健康為依變項進行探討，例如何汝魚（2007）的研究發現，學業成績愈好，關注感愈高，但對人際疏離感和憂鬱感無影響。張慧儀（2004）的研究則指出，就讀資優班的憂鬱感較非資優班的高。楊孟麗（2005）使用 TEPS 高中職五專的第一波資料，探討青少年學生的心理健康與教育成就的壓力之間的關係，結果發現，學習成就與心理健康問題的症狀之間呈現曲線相關，但主要是線性部分在主導，教育成就愈高，心理健康愈不佳，至學習成就頗高時，兩者負相關的趨勢才漸平緩而幾乎停滯，僅於尾端稍稍上揚。由上述研究發現可知，當身心健康被視為自變項時，會對學習成就產生影響，且兩者達顯著相關；但身心健康被視為依變項時，和學業成就的關係則部份達相關或產生曲線相關。本研究將以學習成就為依變項，與先前使用 TEPS 做研究的探討時間順序不同，欲了解身心健康是否為學習成就的相關因素。 4. 活動參與與學習成就中學生在學校除了上課間，課餘時間多在參加社團活動或校內其他活動，可藉此排解壓力，並結交其他的好朋友。國外已有許多文獻，針對活動參與對學習成就的影響進行探討 ( Broh, 2002；Crosnoe, 2001；Eccles & Barber, 1999；Gerber, 1996；Hanson & Kraus, 1998 )。 Lewis（2004）研究指出，無論是參加校內或校外活動，只要是設計良好、且發展適當的活動，皆可導致好的學業成就。Broh (2002) 以 10 和 12 年級高中生為研究對象，結果發現：（1）有些課外活動可以改善學業成就(音樂團體、校外運動活動)；有些則會降低學業成就(校內運動活動、職業性俱樂部)；（2）參加校際運動活動會促進學生的發展，以及學生、家長與學校間的社會聯結；（3）對男生而言，參與運動活動和正向學業成就有關。然而，活動參與和學習成就的關係，也有性別和族群上的差異，Hanson 與 Kraus（1998）指出，對女性而言，運動的參與會導致更好的數學和科學成就。Gerber （1996）則發現：黑人和白人在學校內活動的參與皆和學業成就有關。由前述可知，參與學校或校外社團活動，對於學習成就大致呈現正面的效果，但可能會因活動性質、性別和族群而有不同。本研究在活動參與的變項，主要是指學生參與校隊、以及校內外社團活動的情形，希望能了解其是否與中學生的學習成就有關。 12.

(23) 5. 教育期望與學習成就 Spenner 與 Featherman（1978）和蕭惠蘭（2003）在研究中以社會學的觀點，對教育期望的定義為：對教育內在價值與外在效用的綜合認知。具體言之，教育期望乃是一個人在社會地位取得的過程中，隨著個人角色扮演而來，它建立在個人對未來事業成功之價值判斷與期待，再將之內化為願意投入精神與努力的主觀認知，進而展現在參與實際的教育行動上。然而，從心理學的現象來看，所謂的「自驗預言」（Self-fulfilling），也稱畢馬龍效應（Pygmalion effect），意指在有目的的情境中，個人對自己或別人所預期者，常在後來的行為結果中應驗，亦可稱為期望理論，例如教師對學生有不適當的期望，影響到學生的自我評價，形成他認為自己不如人的預言，久而久之，他在以後的行為上無形中實踐了他的預言（吳清山、林天祐，2000；張春興，2005）。教育期望的內涵，可從狹義和廣義兩方面來看：就狹義而言，林義男（1993）與林俊瑩（2001）認為教育期望指的是對子女學校學業成績的期許以及未來學歷上的最高期望，視學歷為教育成功重要的指標；而廣義而言，張世平（1984）認為教育期望指的是，對子女行為表現及未來成就所寄予的期望。本研究所指的教育期望，包含父母教育期望和自我教育期望；父母教育期望的部分，是歸類於家庭因素的家庭社會資本，其中自我教育期望的部分，又細分為自我期望和能力期望兩種，將教育期望狹隘的界定於在未來學歷上的最高期望。過去已有許多國內外文獻，對於教育期望與學生學習成就的關係進行探討，根據黃富順（1973）、陳順利（2001）和巫有鎰（2007）的研究結果均發現，父母的教育期望愈高，學生的教育期望也會愈高，學業成績愈好；父母的教育期望低，也會降低學生的教育期望。林俊瑩與吳裕益（2007）使用 TEPS 資料庫 2001 年國中一年級樣本，以 HLM 分析學校層次中影響學生成就的因素也發現，影響力最強的除了學區好壞之外，就是學生教育期望。 Khattab（2002）的研究也發現，父母教育期望愈高，子女的教育期望愈高。Gil 與 Reynolds（1999）以芝加哥縱貫研究資料庫為資料來源，以美國非裔的國小六年級學童為對象，其研究發現，父母、教師和個人期望，對於學生的數學和閱讀成績均有顯著的正面影響，而其中學生所知覺到的父母與教師期望，對於父母、教師期望與數學和閱讀 13.

(24) 成績存在部分的中介作用。由上述研究結果可知，父母教育期望和學生的教育期望和學習成就均有密切的關係，而父母教育期望，對於學生的教育期望也具有正面的作用，學生的教育期望高，也會進而提升學習成就。至於是否會經由父母期望影響自我期望，進而影響學習成就，則需進一步加以探討。 6. 學習態度與學習成就長期以來，態度在教育上的應用，被認為能預測學生在學習和成就上的個別差異（陳秀芬，2006）。「態度」為心理學的重要觀念，在後天環境中逐漸形成，影響個人在特殊情境中的行為表現（吳瓊汝，1998）。張春興（1996）則認為態度是個體對人、事、物所持有的一種具有持久而一致的行為傾向。王文科（1991）認為態度是習得的，影響個人對特定對象做出行為選擇的有組織狀態。而當今對於態度最共通的定義乃是結合了認知論與學習論的主張，即認為態度是個人在認知、感情和行為意圖等三項成分的一種持久傾向，不過，態度雖然含有行為的成份，但並不等同於行為，而是介於刺激與行為反應的中介潛在變項（張春興，1996）。由以上學者所述可知，態度是經由後天環境學習而來，對人、事、物的一種持久一致的行為傾向。然而，當態度的對象涉及學習事物時，其對學習方面所抱持的態度，稱之為「學習態度」（張文淵，2005，引自戴振堯 2007）。學習態度的定義十分廣泛，不僅包含學生的學習方法、動機、行為，還包含學生在學習過程、對學習環境所表現出的行為（鄭耀嬋，2004）。整體而言，學習態度和學習是息息相關的，如何培養學生具有良好而正面積極的學習態度，進而能對學習成就有所助益，一直是教育上所重視的重要課題。 Bosworth（1994）的研究發現，學校學生的學習態度對於學業成就有顯著的影響，學生的學習態度愈不佳，學業成就也會愈差。而國內林俊瑩（2007）和謝亞恆（2008）以 TEPS 資料庫的第一波國中問卷所作的研究也有類似的發現，學生的學習態度對於學業成就有正面的影響。陳正昌（1994）的研究也發現，家庭教育資源、學校教育資源愈豐富，學生的學習價值愈正面，學習興趣與態度愈佳，學業成就的表現就愈好。歸納以上的研究發現，可推論學生學習態度愈高，學習成就可能會愈好。本研究將 14.

(25) 學習態度依填答者不同分為學生自評學習態度，以及家長評的學習態度兩變項，來探討學習態度與學習成就之間的關係。. 三、小結總覽以上文獻可知，智力因素是學習成就的重要因素，但並非唯一主要的因素。但除了學生智力的因素以外，仍有許多非智力因素和學習成就有關，包括性別、偏差行為、身心健康、活動參與、教育期望和學習態度等。本研究依據 TEPS 資料庫的問卷題項，在個人因素方面包含以下九個變項：智力、性別、偏差行為、身心健康、活動參與、自我期望、能力期望、學生自評學習態度和家長評的學習態度，來進一步探討其與學習成就的關係。. 15.

(26) 第二節家庭因素與學習成就之相關研究家庭是孩子生長的主要環境，而父母也是從小到大學習與仿效的對象，因此家庭因素對於學習成就的影響，為眾多學者所感興趣。國內採用 TEPS 資料庫進行研究的時候，大多從社會學的觀點來分析家庭因素和學習成就的關連性，以理論為基礎，使用 Coleman 社會資本理論、財務資本論、人力資本論、Bourdieu 的文化資本和 Bronfenbrenner 的生態系統理論來進行探討。而本研究的目的乃是以 TEPS 資料庫的問卷內容為主，以便未來實務上的應用，因此在選擇家庭因素變項的時候，主要參考過去文獻的研究結果，並配合問卷可用的變項，大致可包含兩大類：（1）家庭背景因素，包括族群、家庭社經地位、家庭結構、家中兄弟姐妹數、搬家次數等五個變項；（2）家庭教育資源，採用李敦仁與余民寧（2005）所提出的家庭教育資源理論，包含家庭財務資本、家庭社會資本和家庭文化資本三部份。. 一、家庭背景因素與學習成就的相關研究（一）族群與學習成就國內外以族群進行研究，多半是以弱勢族群或是外來移民為研究對象，包括黑人、亞裔、西班牙裔與白人族群進行比較（Dandy & Nettlebeck, 2002；Flynn, 1991；Orr, 2003）；而國內研究則以原住民與漢族的比較居多（王天佑，1998，1999，2002；張善楠、洪天來、張麟偉、張建盛、劉大瑋，1997；李鴻章，2006；周裕欽、廖品蘭，1997；謝亞恆，2004）。 Dandy 與 Nettlebeck（2002）以澳洲 6-7 年級學生進行研究發現，亞裔背景學生的數學成績高於 Anglo-Celtic 裔背景的學生，而在讀書時數、職業期望上，華裔和越南裔分別高於 Anglo-Celtic。和 Flynn（1991）的研究結果相同，在相同 IQ 的情況下，具有亞洲文化背景的學生數學成績高於非亞洲文化背景的學生。Orr（2003）則是以 5-14 歲的黑人與白人學生為對象，控制了父母的收入、教育程度以及職業的變項之後仍發現：黑人的標準化成就測驗成績顯著低於白人。以上的國外文獻研究結果，說明了不同族群在學習成就表現是有差異的。. 16.

(27) 另外，在國內文獻的部份，張善楠、洪天來、張麟偉、張建盛、劉大瑋（1997）研究指出，父母皆非原住民的學童學業成就高於父母為原住民的學童。李鴻章（2006）的研究則發現，臺灣原漢族群數學學習成就差異大，漢族以臺灣閩南和外省族群成績較好，在原住民族群中以布農族的數學學業成績較好。巫有鎰（2007）也發現，原住民成績比漢人低許多。從上述以原漢族群為研究對象的研究均發現，原住民和漢族的成績的確存在差異性，而且漢族的學習成就表現優於原住民族群。另一方面，有些研究又將臺灣漢族細分，包括大陸各省市、本省閩南、本省客家等三類，並將之與原住民族群的進行比較，其中周裕欽與廖品蘭（1997）的研究發現，大陸各省市學生的教育程度明顯高於閩南、客家和原住民族群的學生，但謝亞恆（2004）使用 TEPS 進行的研究卻指出，閩南、外省、客家與原住民族群的國中學生在學業成就上的差異未達顯著差異。由上述國內外研究結果可知，除了謝亞恆（2004）的研究發現，臺灣不同族群學生的學業成就上無顯著差異，其他研究大多指出族群之間的確在學習成就上存在差異性，表示族群在學習成就的因素中具有其重要性，因此本研究將族群此一變項列入進一步探討。（二）家庭社經地位與學習成就社經地位和學習成就的關係，一直受到教育學者的重視，J. S. Coleman 等人於 1966 年發表「教育機會均等報告書」（簡稱 Coleman 報告書），欲探討學校效能對學習成就的影響，研究發現：老師的教育程度、圖書、設備、同儕等學校因素，對學生學業成績之影響都未達顯著水準，只有家庭的影響是顯著的。家庭社經地位高的學生，在學業表現上還是比較優異，而影響學生學習成就最重要的因素就是家長態度和家庭社經條件 ( Coleman, Campell, Hobson, McPartland, Mood, Weinfeld, & York, 1988)。自此之後，家庭社經地位與學習成就的關係，開始引起許多學者的興趣，因而許多探討學習成就相關因素時，都會將家庭社經地位的影響性列入考量。然而，雖然家庭社經地位與學習成就的關係受到眾多關注，但在評定家庭社經地位的指標仍沒有一致的標準。以國內文獻而言，社經地位的指標大致可分為以下四種：（1）父母親職業和父母親教育程度（巫有鎰，2005；陳美娥，1996；陳江水，2003；鄭淵全， 1998）；（2）父母親職業（李宛真，2004）；（3）單指父親的職業和教育程度（林璣萍， 17.

(28) 2003）；（4）父母親職業、父母親教育程度和家庭總收入（陳曉佳，2004；簡美玲，2004）。其中以包含父母親職業和父母親教育程度兩者為最多。而目前為大家所廣泛應用於研究的社經地位測量方法，有以下三種：（1）魏麗敏（1999）的「二因子社會地位指數法」；（2）林生傳（2005）修訂自 A. B. Hollingshead 的「二因子社經地位指數」：將職業等級與教育程度加權合併，將職業等級高低指數乘以「7」，加上教育程度乘以「4」所得之和為社經地位指數，再區分為五等級；（3）黃毅志（2003）的「臺灣地區新職業聲望與社經地位量表」。以國外文獻而言，Duncan, Featherman, 與 Duncan (1972)的定義：父母收入、教育程度與職業，為社經地位的三個主要指標，可以包含或合併的方式呈現。 Bradley 與 Corwyn（2002）認為，用資本的觀點來測量社經地位是比較好的方式，資本透過家庭總收入、職業和父母教育程度來決定。Milane 與 Plourde（2006）也同意以上的說法，認為將收入、教育程度和職業三者一起是最能表徵社經地位，但也有研究認為家庭結構的改變也可以列入。綜合上述國內外研究對於社經地位的指標的標準，大致上可以父母親職業、父母親教育程度和家庭總收入三者作為依據。就如 Bradley（1994）所提到的，選擇如何測量社經地位是很開放的，決定可來自於研究問題或是實際的考量（資料取得），或是資料蒐集到的人數，來選擇適當的測量的方式。以下將就國內外家庭社經地位與學業成就的相關文獻進行探討。在國內外與家庭社經地位有關的文獻，儘管在研究對象、統計方法、以及使用指標上有所不同，但大多發現家庭社經地位與學業成就有關，來自不同社經背景學生，在學業成就會有顯著差異（吳明隆，1998；李敦仁、余民寧，2005；李鴻章，2006；巫有鎰，2007；林生傳，1976；周裕欽、廖品蘭，1997；周新富，2006、2008；張善楠等人， 1997；黃富順，1973；謝孟穎，2003；簡茂發，1984；Bradley & Corwyn, 2002；Caldwell & Ginther, 1996；Duncan, Yeung, Brooks-Gunn, & Smith, 1998；Fan, 2001；Hung & Marjoribanks, 2005；Ma, 2005）其中研究發現最多的為，父母教育程度和父母職業與學業成就有顯著正相關。然而，家庭社經地位和學業成就的關係，除了直接相關和影響之外，也可能透過其他中介變項對學業成就產生影響。林俊瑩與黃毅志（2008）使用 TEPS 的第一波國一 18.

(29) 學生問卷的研究結果指出，家庭社經地位，會透過家庭教育資源、負面文化資本以及學生學習態度等中介潛在變項對學習成就產生間接的影響。李敦仁與余民寧（2005）也發現，父母社經地位除了會直接影響子女教育成就以外，亦會間接透過手足數目和家庭教育資源兩條路徑間接影響子女的教育成就。另外，近幾年針對家庭社經地位與學習成就的關係進行後設分析，對兩者間的關係提出不同的看法（孫旻儀、蔡明學，2007；許崇憲，2002；鄒浮安，1994；Sirin, 2005）。 Sirin（2005）針對美國 1990-2000 以出版的期刊論文作後設分析，想了解社經地位與學業成就的相關性，結果發現：與先前研究相比較，兩者的相關性已降低，只有中度到強度的關連性，且會受到測量形式、變項來源與範圍、以及學校所在地等調節變項影響。國內的部份也出現相同的看法，鄒浮安（1994）蒐集國內 15 篇在探討「社經地位和學業成就關係」的研究論文進行後設分析發現，以家庭社經地位來解釋學業成就的變異量不高，只有低度相關，並建議多以家長教育程度和家長職業兩者合併為社經地位指標，避免使用家庭總收入，以免影響研究效度。但許崇憲（2002）提出不同看法，他搜尋臺灣 53 篇博碩士或期刊論文，結果發現：整體來看，家庭裡的文化資本、人力資本、財務資本、社會資本、社經地位、職業聲望，對子女的學業成就或是教育成就有顯著的影響力。就各因素的指標，參與文化活動、父母對子女的教育期望以及衍生而來提供的教育輔助、收入、父親的教育程度與職業地位，與子女的學業表現之間有最高的相關。孫旻儀與蔡明學（2007）蒐集了國內 1995-2005 所發表的 26 篇研究有以下發現：（1）社經地位與學業成就間只有低度相關；（2）學生年級為兩者間一個顯著的調節變項，兩者相關會隨年級增加而有降低相關的趨勢；（3）不同科目的學業成就，會影響和社經地位的關係強度，其中單一科目會比總成績的相關強，而單一科目又以數學科的成就表現關係最強；（4）研究時採用連續變項來定義社經階層，其相關係數強度會高於採用二分變項等分組變項，而採用二分變項所得到的相關係數最低；（5）有少數的研究，認為兩者無關。 Milane 與 Plourde（2006）針對低社經地位卻具有高成就的學生，以人種誌的質性研究方式進行訪談發現：即使是低社經地位，如能提供適當的教育資源、有良好親子關係、母親教育程度達高中程度，以及父母給孩子灌輸正確的觀念等因素，也可以有高成 19.

(30) 就的表現。綜合以上的分析可知，大多認為家庭社經地位和學習成就是有關係存在的，包含了父母親職業、父母親教育程度以及家庭每月收入，但其中可能會因其他中介或調節變項、指標的選擇與測量方式、樣本年齡等因素，使其關係產生變化。因此，本研究會將家庭社經地位中的父母親教育程度、父母親職業以及家庭每月收入分開為五個變項進行探討，而在父母親職業的部份，由於 TEPS 資料庫另外提供了父母親職位和父母親目前的工作情況的資料，因此本研究也將這四個變項列入，試圖了解它們與學習成就的關係情形。（三）家庭結構與學習成就家庭結構的完整性，和學業成就息息相關。如果家庭結構不完整，對孩子的學業成可能會有負面的影響（李鴻章，2006；巫有鎰，2007；林生傳，1976；黃富順，1973；楊肅棟，2001；賴佩祺，2005；Broh, 2002；Hetherington & Stanley-Hagan, 1999；Ram & Hou, 2003；Raley, Frisco, & Wildsmith, 2005）。黃富順（1973）在探討影響學業成就的相關因素時，則發現國中學生的學業成就與家庭完整性、家庭大小和排行結構有關。而賴佩祺（2005）探討國中生與高中生家庭結構對學習成就的影響發現，家庭結構對於國中生的影響比對高中生的影響大，不健全的家庭結構之下的學生學習成就較差。Raley, Frisco 與 Wildsmith（2005）研究結果顯示，家庭結構不完整的學童，其學業成就較家庭結構完整者為低。 Hetherington 與 Stanley-Hagan（1999）和 Ram 與 Hou（2003）的研究皆發現，離婚或分居、以及單親或繼父母家庭在家庭收入居於劣勢，使得生活品質變差，進而會對學業成就產生影響。巫有鎰（2007）和楊肅棟（2001）皆是將原漢族群的學業成就進行比較，發現原住民成績比漢人低許多，可歸因於原住民社經地位、家庭結構等家庭背景因素較為不利，因而對學業成績產生負向影響。李鴻章（2006）同樣以原漢族群進行比較發現，單親、分居家庭對原漢族群學童成就均有負面影響。但是，吳明隆（1998）和張善楠等人（1997）同樣是以國小五六年級為對象發現，家庭完整性與學業成就之間無顯著的關聯存在。綜合上述，多數研究皆認為家庭結構的完整性愈高，學習成就高，但由於研究對象不同，而使得研究結果有不一致的情形，因而仍需要進一步探討。 20.

(31) （四）家中兄弟姐妹數與學習成就在過去文獻中皆認為兄弟姐妹數和學習成就呈現負相關。（李敦仁、余民寧，2005；李鴻章，2006；楊肅棟，2001；謝亞恆，2004；Downey, 1995）。Downey（1995）以及李敦仁與余民寧（2005）透過資源稀釋模式（resource dilution model）來解釋家中兄弟姐妹數與學業成就的關係，認為家中兄弟姐妹數愈多，父母資源的供應給每個孩子的資源隨之減少，不利於成績。手足數目會稀釋家庭教育資源，扮演著家庭教育資源和教育間之間的調節角色。楊肅棟（2001）也提到，兄弟姐妹數愈多，對學業愈不利。由上述可知，家中兄弟姐妹數和學習成就的反向關係，於過去文獻中大多呈現一致的結果，可能是直接的影響，也可能透過家庭資源而產生間接影響。（五）搬家次數與學習成就 Coleman（1988）的研究指出，家庭的遷徙情形是影響家庭社會資本的重要因素，搬家會破壞先前與社區建立起來的社會關係，使子女無法獲得社會資本。儘管目前文獻在探討搬家次數與學習成就的關係上仍少，但本研究所使用的 TEPS 資料庫的國中第一波學生問卷中也有提供此題項，因此於家庭背景部份，也加入「搬家次數」此一變項，來了解其與學習成就的關係。. 二、家庭教育資源與學習成就的相關研究李敦仁與余民寧（2005）所提出的家庭教育資源理論，乃是融合 Bourdieu（1977）, Coleman（1988）, Downey（1995）, Fejgin（1995）, Roscigno 與 Ainsworth-Darnell（1999）以及 Teachman（1987）等人的概念，將家庭教育資源分為人力資本、財務資本、社會資本、文化資本等資源。由於人力資本乃是指父母教育程度，此部份已於家庭社經地位作陳述，因此以下僅從財務資本、社會資本和文化資本三方面的家庭教育資源來說明其與學習成就間的關係。（一）家庭財務資本與學習成就「財務資本」是指家庭的財富和收入，透過財務資本的運用，可以為子女提供較佳的物質學習環境以利學習，又稱為「經濟資本」（Coleman, 1988）。財務資本的測量指標，包括有形物質資源和無形物質資源；所謂有形物質資源，大都以家庭收入作為財務資本 21.

(32) 的直接測量指標（Teachman, 1987），但少數研究則以家庭讀書環境的佈置，如專用書桌、書房、課外讀物、電腦、字典、百科全書等教育設施作為財務資本的間接測量指標（陳建志，1998；Roscigno & Ainsworth-Darnell, 1999）。而無形物質資源，指的是父母花錢投資在子女身上的補習費用，大多以上安親班、補習班或才藝班、請家教及課後輔導作為財務資本的測量指標（黃毅志，1996；鄭燿男、陳怡靖，2000）。許多國內外實證研究發現，家庭財務資本對於子女的學業表現確實會有所影響，例如 Teachman, Paasch 與 Carver（1996）發現家庭經濟收入高，自由選讀學校程度愈高，學業表現也愈好。Teachman（1987）則發現，家庭社經地位愈高者，父母能提供给子女較好的讀書環境以及設備，進而促進子女的教育成就。周新富（2008）以學習經費的運用作為家庭經濟資本，其研究發現，影響學業成就最主要的變項是家庭經濟資本，家庭經濟資本愈高，子女的學業成就愈高。另外，林俊瑩與吳裕益（2007）則發現，家庭教育資源對於學生的學業成就有影響，但是補習教育對學業成就的影響未達顯著，學生參與才藝班的多寡則是有顯著正面的影響。巫有鎰（2007）認為不利的家庭背景會降低家庭財務資本，進而降低成績。由上述研究結果可知，家庭財務資本對於學習成就的表現是很重要的，其中包括家庭經濟收入、較好的讀書環境以及設備、學習經費以及學生參與才藝班的多寡，都具有正向的影響，但補習教育則未達顯著。在本研究中，由於「家庭收入」已歸類為家庭社經地位中的變項之一，因此不列入財務資本的部份，家庭財務資本共包含七個變項如下：（1）有形的物質資源，採用「近十年來家庭經濟情況」、「家中讀書環境」、「電腦使用型態」、「電腦使用時間」等四個變項；（2）無形的物質資源，採用「每周校內外輔導及補習時數」、「子女補習花費」、「參與才藝補習」等三個變項。本研究將以上七個變項納入，欲了解各變項與學習成就的關係。（二）家庭社會資本與學習成就「社會資本」此一原始概念之發展可歸功於法國社會學家 Pierre Bourdieu 和美國社會學家 James Coleman 兩位學者的努力（Portes, 2000）。Coleman 認為社會資本並非建立在個人之上，而是存在於人與人的互動之中，由社會聯結和義務所形成的重要資源，因此社會資本被界定為「能作為個人資本材的社會結構資源」；它著重在「關係」層次面， 22.

(33) 個人擁有愈多有助於目標行動的關係；則愈能動用這些關係來幫助目標達成。一般社會資本有五種形式：義務期望與信賴、資訊管道、規範與有效的懲罰、權威關係、可流用的社會組織和意圖性的組織；並認為家庭中的親子間關係強度、親子代間閉鎖（intergenerational closure）與時間結構的持續性有助於家中孩童社會資本之形成（Dika & Singh, 2002）。 Coleman（1988）進一步將家庭社會資本區分為家庭內社會資本和家庭外社會資本兩種類型。家庭內社會資本指的是父母和子女互動的情況，包括父母教育期望、關注程度、良好的親子關係、對子女的鼓勵與關心、指導家庭作業、父母在子女身上所花費的時間等。因此，在教育方面，親子互動愈頻繁，則親子關係的聯結愈強，表示家庭內社會資本愈高，愈有助於提升子女的教育成就。而家庭外的社會資本指的是父母與社區的人際關係網絡，包括與鄰居的相處、教師的聯繫、子女的朋友及朋友的父母的認識等，這些人際關係網絡的強度愈強，表示社會資本愈高，愈有助於教育成就。由於家庭內社會資本中的親子和手足關係，以及家庭外的社會資本，和社會網絡關係的聯繫有關，因此本研究將其放入「社會網絡因素」與學習成就進行探討。在家庭社會資本的變項方面，只限於家庭內的範疇。國內外以 Coleman 社會資本論為基礎所做的實證研究，均發現其對子女的教育成就具有正向的直接或間接關聯性（李敦仁，2007；周新富，2006；許崇憲，2002；楊肅棟， 2001；Carbonaro, 1988；Wong, 1998）。而周新富（2006）的研究發現，在家庭社會資本的分層面之中，以父母教育期望對於學業成就有最大的預測力。楊肅棟（2001）也發現，父母是學童的重要他人，因此父母教育期望會提高學童的教育期望，也會影響成績。基於研究發現可知，家庭社會資本與學習成就有正向的關係，其中又以父母教育期望具有最大的預測力。在本研究中的家庭內社會資本，包含父母教育期望、改善子女教育環境的行為、父親管教嚴格程度、母親管教嚴格程度、父母對學校的看法、父親與孩子相處的時間、母親與孩子相處的時間等變項。然而，各變項是否均與學習成就有正向直接的關係，仍須進一步探討。. 23.

(34) （三）家庭文化資本與學習成就 Bourdieu（1977，1984）把「文化資本」定義為人們對於上層文化所能掌握的程度，例如：對上階層菁英的言行舉止，以及藝術品味等，能夠掌握的愈多，文化資本也就愈高；上階層家庭文化資本較高，受到家庭社會化的影響，子女的文化資本也會較高，較接近學校老師的文化，亦容易被老師所接受和喜愛，得到老師較多的關心及學習上的協助而獲得高的學業成績，並進一步有利於教育取得。一般文化資本可分為「形式文化」和「文化資源」兩種，「形式文化」即是 Bourdieu 的一般文化資本，指的是參觀博物館、美術展覽、歷史建築、聽音樂會、聽古典音樂、欣賞歌劇、藝廊和芭蕾等藝文活動；而「文化資源」則進一步擴大文化資本的概念，包括家庭的讀書氣氛，如父母每週的閱讀時間、每月上圖書館的次數與學生的學習習慣和生活風格，除曠課日數、作業習慣及穿著外表（De Graaf, 1986）。國內外有許多文獻，以 Bourdieu 的「文化資本論」為概念，探討文化資本與學業成就間的關係。Dumais（2002）以美國八年級學生為樣本的研究發現，文化資本與女生學業成就達顯著正相關，但對男生的影響較小。Kalmijn 與 Kraaykamp（1996）以黑人和非西班牙裔白人的 25 歲男女生為對象，以「父母文化資本」作為中介變項，結果發現，文化資本和促進教育成就有顯著正相關，社經背景可透過父母文化資本對教育成就產生影響力。Teachman（1987）則提出，對女生來說，文化資本對教育取得有正面顯著效果。 Bradley 與 Corwyn（2002）來自貧窮家庭的孩子，與高社經地位家庭相比，其所接受的教育資源較少，參觀當地圖書館和博物館機會較少，參觀社區中的教育中心的機會較少。在國內，周新富（2008）探討社會階級和家庭教育資源對國中學生學業成就影響的研究發現，家庭文化資本變項對學業成就沒有顯著預測力。巫有鎰（2007）以及林俊瑩與黃毅志（2008）的研究皆發現，負面文化資本對學生的學業成就有負向的影響。許崇憲（2002）針對 53 篇研究進行後設分析發現，在家庭文化資本方面，參與文化活動的頻率與子女的學業表現有最高的相關。基於以上的研究發現可知，大致而言，家庭文化資本和學業成就的關連性是存在的，而且可能會受到家庭社經地位、性別等因素的影響，但仍有研究認為家庭文化資本與學業成就沒有關聯性，可能由於使用的概念和測量指標不盡相同，因而產生不一致的 24.