教育研究集刊
第五十七輯第一期 2011 年 3 月 頁 101-135
陳俊瑋，國立政治大學教育學系博士班研究生
黃毅志，國立臺東大學教育學系教授（本文通訊作者）
電子郵件為：[email protected]
投稿日期：2010 年 1 月 28 日；修改日期：2011 年 1 月 6 日；採用日期：2011 年 3 月 2 日
重探學科補習的階層化與效益：
Wisconsin 模型的延伸
陳俊瑋、黃毅志 摘要
過去探討學科補習的研究，其關注焦點主要著重在學科補習階層化與其效益 這兩方面。但這些研究在探討階層化與效益時，存在著兩大缺口，一是探討學科 補習階層化的研究並沒有考量家庭社經地位對學科補習參與影響中可能存在的中 介變項，二是探討學科補習效益的研究存在著高估學科補習效益的可能性。本文 在檢討過去探討學科補習階層化與效益的研究後，參考 Wisconsin 模型，運用「臺 灣教育長期追蹤資料庫」資料，以更適當的研究架構，對上述問題重新探討。研 究結果顯示：一、家庭社經地位愈高，父母教育期望與子女自我教育期望愈高，
進而提高學科補習參與；二、控制父母教育期望與子女自我教育期望後，學科補 習參與對於學業成績先升後降的非直線影響下降許多。由於過去探討學科補習效 益的研究很可能高估學科補習的效益，本研究的發現有助於打破學科補習高效益 的迷思。
關鍵詞：學科補習、教育期望、威斯康辛模型
Bulletin of Educational Research March, 2011, Vol. 57 No. 1 pp. 101-135
Chun-Wei Chen, Doctoral Student, Department of Education, National Cheng-Chi University Yih-Jyh Hwang, Professor, Department of Education, National Taitung University
(Corresponding Author) E-mail: [email protected]
Manuscript received: Jan. 28, 2010; Modified: Jan. 6, 2011; Accepted: Mar. 2, 2010.
A Re-exploration of Stratification and Efficacy in Cram Schooling: An Extension of
the Wisconsin Model
C h u n - We i C h e n Y i h - J y h H w a n g A b s t r a c t
Previous studies of cram schooling have focused primarily on stratification and efficacy. However, they have fallen short of the depth of their discussions. Concerning stratification, previous studies have not considered possible intervening variables caused by socioeconomic status of family that might influence children’s attendance at cram schools. Moreover, these studies have perhaps overestimated the efficacy of cram schools. This research focused on two unresolved issues regarding the stratification and efficacy of cram schools, taking the Wisconsin model into account and using data collected from the Taiwan Education Panel Survey, to develop a well-defined research framework to reinvestigate the research questions above. It was found that higher socioeconomic status of a family led to higher educational expectations of parents and children. This in turn led to an increase in children’s attendance at cram schools. The
non-linear influence, first ascending and then descending, of student attendance at cram schools on academic achievement, decreased greatly after the variables of educational expectations of parents and children were held constant. Because previous studies probably overestimated the efficacy of cram schooling, this study may help dispel the myths surrounding the efficacy of cram schools.
Keywords: cram schooling, educational expectations, the Wisconsin model
壹、緒論
過去探討學科補習的研究，其關注焦點主要著重在學科補習階層化與其對教 育成就的效益這兩方面（江芳盛，2006；林大森、陳憶芬，2006；林慧敏、黃毅 志，2009；孫清山、黃毅志，1996；黃毅志、陳俊瑋，2008；劉正，2006；關秉 寅、李敦義，2008，2010；Stevenson & Baker, 1992）。不過，這些研究在探討 階層化與其效益時存在著兩大缺口，包括探討學科補習階層化的研究並沒有考量 家庭社經地位對學科補習參與影響中可能存在的中介變項，以及探討學科補習效 益的研究存在著高估學科補習效益的可能性。
就 學 科 補 習 階 層 化 的 研 究 而 言， 本 研 究 根 據 Sewell、Haller 與 Ohlendorf
（1970）聞名的威斯康辛模型（Wisconsin model）延伸做推論，家庭社經地位愈 高，很可能會提高父母教育期望與子女自我教育期望這兩個中介變項，進而提高 學科補習參與，這是過去探討學科補習階層化的研究所可能忽略的中介變項。其 次，就學科補習效益的研究而言，同樣可根據威斯康辛模型延伸做推論，由於過 去探討學科補習效益的研究，大多未同時將父母教育期望與子女自我教育期望納 入統計控制，因此，過去研究所發現之學科補習對於教育成就的正向影響，很可 能有部分是虛假的，因而造成學科補習效益的高估。
基此，本文在檢討過去關於學科補習階層化與其效益的研究後，採用更適 當的研究架構，以「臺灣教育長期追蹤資料庫」（Taiwan Education Panel Survey, TEPS）之資料做分析，並以威斯康辛模型的理論為主要基礎，探討過去在學科 補習階層化與其效益研究的兩大缺口。
貳、文獻探討
一、威斯康辛模型的發展與檢討
由於 Blau 與 Duncan（1967）所建立的地位取得基本模型，並沒有探討家庭 社經地位對於本人受教育年數影響的因果機制，因此，部分學者（Sewell et al.,
1970; Sewell, Haller, & Portes, 1969; Sewell & Hauser, 1975）在 Blau 與 Duncan 的 地位取得模型中，加入社會心理變項做為家庭社經地位（包括父母教育、父親 職業與家庭收入）影響本人受教育年數的中介變項，進而建立了威斯康辛模型，
而威斯康辛模型也累積了不少的研究結果。雖然威斯康辛模型研究最早來自於 Sewell 等人（1969）的研究，不過，Sewell 等人（1970）重新針對威斯康辛模型 做了重要的修正，因此，本研究主要以 Sewell 等人（1970）的威斯康辛模型做 為重探學科補習階層化與其效益的理論基礎。
威斯康辛模型涵蓋變項眾多而架構龐大，其中與本研究關聯較大的是：家庭 社經地位愈高，父母愈會透過重要他人（significant others）的角色影響子女，而 父母教育期望愈高，愈會提高子女自我教育期望，進而提高子女受教育年數；即 使控制了子女自我教育期望，仍有父母教育期望愈高、子女受教育年數愈高的 直接影響；此外，學業成績愈高，也會提高父母教育期望與子女自我教育期望
（Sewell et al., 1970）。
往後，許多學者將此一模型不斷地修正，且在美國其他州與全國性樣本進行 檢證，其結果均與先前 Sewell 等人（1970）的結論類似（Alexander & Eckland, 1975; Hauser, Tsai, & Sewell, 1983; Sewell & Hauser, 1980, 1993; Wilson & Portes, 1975），而威斯康辛模型不僅在美國做驗證，在哥斯大黎加、巴西、以色列、加 拿大、荷蘭及日本等國檢證後，也都得到有力的支持（Campbell, 1983; Sewell &
Hauser, 1980, 1993）。因此，Sewell 與 Hauser（1980）認為，威斯康辛模型可適 用於任何社會情境脈絡。同時，Campbell（1983）也指出，目前沒有任何研究可 以挑戰威斯康辛模型的實證發現，所以不需在其他社會情境做進一步的驗證。但 時至今日，研究者還沒有看到國內有研究對完整的威斯康辛模型做驗證。
儘管威斯康辛模型顯示學業成績會正向影響父母教育期望與子女自我教育期 望，亦即存在學業成績正向影響教育期望的因果關係；不過，心理學「自驗預言」
（self-fulfilling prophecy）的理論，或稱為「畢馬龍效應」（Pygmalion effect）則 認為，個人對自己（或別人對自己）的期望，常在自己以後行為結果中應驗（張 春興，1998）。因此，根據自驗預言可推論個人對自己（或別人對自己）的教育 期望愈高，愈會努力追求提高學業成績，進而使學業成績也會愈高。綜合上述，
學業成績與教育期望間很可能存在雙向因果的關係。過去國內許多研究也發現，
父母教育期望與子女自我教育期望會對子女學業成績產生正向影響（巫有鎰，
1999，2007；李鴻章，2006；陳順利，2001；楊肅棟，2001），因而本研究認為，
教育期望也會正向影響學業成績。
本研究的理論基礎雖然主要來自於威斯康辛模型的延伸推論，不過，在教育 期望與學業成績的關係中，則根據自驗預言的理論修訂威斯康辛模型，推論父母 教育期望與子女自我教育期望愈高者，子女愈會努力提高學業成績，使學業成績 也愈高。在介紹威斯康辛模型的發展與檢討後，本研究接下來將說明國內學科補 習研究的主要發展與限制，以及如何將威斯康辛模型融入學科補習研究。
二、學科補習階層化研究的發展與限制
在學科補習方面的研究，孫清山與黃毅志（1996）針對「臺灣社會變遷調 查」的研究發現，學科補習參與對於國中生與高中生日後的升學機會在所有自變 項中有最大的正向影響，這顯示學科補習的效益很大；而且學科補習參與也受到 家庭社經地位不小的影響，進而凸顯學科補習的階層化現象；該研究應是臺灣最 早探討學科補習效益與階層化效應議題之量化實證研究，後續學科補習研究也對 這兩項議題持續關注。不過，由於該研究所使用的 1992 年 20 至 64 歲民眾的全 國代表性樣本，以平均 42 歲做推估，其參與國、高中補習的時間大約是 1962 至 1968 年，距今大約 45 年，其研究結果是否還適用於目前的實際狀況，仍有待後 續研究繼續分析。
在學科補習階層化方面，後續研究發現學科補習仍存在階層化的現象。然 而，由於臺灣地區學科補習高度普及，不同家庭社經地位的學生都有許多機會 參與學科補習，因此，學科補習階層化之現象已逐漸減弱（林大森、陳憶芬，
2006；黃毅志、陳俊瑋，2008；劉正，2006）。不過，家庭社經地位愈佳（父母 教育、職業地位及家庭收入愈高者）的學生，學科補習之參與仍然愈多（江芳盛，
2006；巫有鎰，1999，2007；林大森、陳憶芬，2006；林慧敏、黃毅志，2009；
陳怡靖、鄭燿男，2000；黃毅志、陳俊瑋，2008；關秉寅、李敦義，2008）。
雖然後續研究發現學科補習階層化現象已有減弱，不過，探討學科補習階層 化的研究，至今仍然一直忽略家庭社經地位可能藉由中介變項進而影響學生學科 補習之參與。根據威斯康辛模型，家庭社經地位愈高，父母愈會透過重要他人的
角色影響子女，父母教育期望愈高，愈會提升子女自我教育期望，子女受教育年 數也就愈高；即使控制了子女自我教育期望，仍有父母教育期望愈高、子女受教 育年數愈高的直接影響。根據以上說明還可做進一步推論，亦即子女學科補習參 與和受教育年數同樣代表受教育機會，家庭社經地位愈高者，父母教育期望及子 女自我教育期望愈高，為了提高學業成績，其子女學科補習參與的機會也就可能 愈多；即使控制了子女自我教育期望，仍有父母教育期望愈高、學科補習參與愈 多的直接影響。因此，根據威斯康辛模型可以推論，家庭社經地位很可能會藉由 父母教育期望與子女自我教育期望的中介變項，正向影響學科補習參與。
三、學科補習效益研究的發展與限制
孫清山與黃毅志（1996）及其後續研究大致發現，學科補習有助於提升學生 日後受教育年數、升學或學業成績等教育成就（林大森、陳憶芬，2006；陳怡靖，
2001；陳怡靖、鄭燿男，2000）。不過，這些研究在探討學科補習效益時，往往 未處理學科補習對於教育成就可能存在的非線性影響，因而很可能錯估學科補習 的效益。
此外，有些研究嘗試打破學科補習高效益的迷思。其中，李敦義（2006）採 用 2001 年 TEPS 第一波的高中職與五專二年級學生樣本資料做分析，這些學生 升上高中職與五專時，聯考仍然存在；李敦義的研究發現，只有靠推薦甄選與申 請入學的樣本，參與學科補習次數（0-4 次）對於升上出路較好的高中（而非技 職學校）與公立學校（而非私立學校）的機率具正向直線影響。但就透過聯考與 登記分發入學之樣本而言，參與學科補習次數對於升上高中與公立學校的機率卻 沒有顯著影響；整體而言，補習的效益不大。不過，李敦義將透過聯考與登記分 發入學的樣本合併分析後發現，參與學科補習次數對於升上高中與公立學校的機 率全無效益，這是令人質疑的。由於聯考是上公立高中最重要的管道，而登記分 發大多升上高職或私立高中（陳怡靖、陳密桃、黃毅志，2006；陳建州、劉正，
2004），這兩種入學方式的樣本性質大不相同，若將這兩種入學方式的樣本合併 做分析，可能無法顯現透過聯考入學者，參與學科補習次數較多，由於入學考試 分數較高，而提高升上高中與公立學校機率的現象。此外，對於推薦甄選與申請 入學樣本，參與學科補習次數對於升上高中與公立學校的機率有正向影響之原
因，李敦義的解釋是：參與學科補習次數愈多，愈可提高入學考試總分所涵蓋的 品德之評分。但這樣的解釋說服力實在不足。另一方面，關秉寅與李敦義（2008）
採用 2001 年 TEPS 第一波和 2003 年對這組樣本做後續追蹤調查的第二波國三學 生樣本資料進行分析，結果發現，數學補習對數學成績有其正面效益，但對於國 三參與數學補習的學生而言，其效益並不大。值得留意的是，關秉寅與李敦義的 研究在估計數學補習效益時，控制了先前的補習經驗與數學成績，其所估計的只 是國三的數學補習效益，並沒有將國二以前的數學補習一併納入，以分析數學補 習累積的總體效益，而結果卻宣稱數學補習的效益不大，這仍可能低估數學補習 的效益。不過，關秉寅與李敦義（2010）採用 TEPS 資料探討國中三年補習數學 的累積總體效益發現，三年都補習數學的學生成績並沒有比較高，這就支持了關 秉寅與李敦義（2008）宣稱數學補習之效益不大的論點。
最近關於學科補習效益方面的研究，較過去重要的進步在於，有些研究將 學科補習對於學生學業成績間可能存在的非線性影響納入考量。其中，江芳盛
（2006）與劉正（2006）針對 TEPS 的研究皆發現，補習時數對於國中生的學業 成績雖有所助益，但過量的補習時數對於國中生學業成績的影響呈現先升後降的 非直線關係，這顯示出過量的學科補習不僅無益，反而會降低國中生的學業成 績。對此，江芳盛與劉正皆以邊際效用遞減的普遍定律做解釋，不過，他們對於 過量的補習時數對於國中生學業成績影響有邊際效用遞減現象的原因，皆沒有做 深入解釋。
後來，黃毅志與陳俊瑋（2008）採用「臺灣高等教育整合資料庫」做分析，
得到和江芳盛（2006）與劉正（2006）類似的結果，亦即適度的學科補習科數有 助於提升高中生的學測成績與上公立大學的機率，但過量的學科補習科數反而會 降低高中生的學測成績與上公立大學的機率。他們的解釋是，補習科數過多，除 了造成過度疲勞而降低學科補習成效外，也會降低複習課業與做功課的時間，因 而造成學測成績的下降。其中，推薦甄選與申請入學的樣本在控制學測總分後，
補習科數多反而更會降低為提高審查與口試成績所做的投入，因而降低上公立大 學的機率。而林慧敏與黃毅志（2009）針對「臺東縣教育長期追蹤資料庫」的研 究也得到類似結果，亦即補習時數對於國中生學業成績的影響仍為先升後降的非 直線關係。
即使最近學科補習效益的研究已將非線性影響納入考量（江芳盛，2006；林 慧敏、黃毅志，2009；黃毅志、陳俊瑋，2008；劉正，2006），而使學科補習效 益的估計更為精確，不過，這些發現大多數仍有可能高估學科補習的效益。根據 威斯康辛模型所做的推論，父母教育期望與子女自我教育期望較高者，為了提高 學業成績，子女很可能有更多機會參與學科補習。由於過去研究在探討學科補習 效益時，大多未同時將父母教育期望與子女自我教育期望納入統計控制。因此，
過去研究發現學科補習對於學業成績的正向影響，可能有部分是學科補習參與愈 多者，由於前置變項―父母教育期望與子女自我教育期望也愈高，因而造成學 業成績也愈高所致，亦即學科補習對於學業成績的正向影響很可能有部分是虛假 的，造成學科補習效益的高估；1類似還含括，過去研究所發現學科補習對於受 教育年數與升學機會等教育成就的正向影響（孫清山、黃毅志，1996；陳怡靖，
2001；陳怡靖、鄭燿男，2000），可能有部分是學科補習參與愈多者，由於父母 教育期望與子女自我教育期望也愈高，因而造成教育成就也愈高所致；而這同樣 會造成學科補習效益的高估。
本研究由威斯康辛模型的理論延伸探討學科補習效益，可預期過去研究大多 可能高估學科補習效益，而本研究將父母教育期望與子女自我教育期望納入統計 控制，將可更精確地估計學科補習效益。
四、 國內研究中，家庭社經地位、父母教育期望、子女自我 教育期望及學業成績間的關聯
過去國內研究在探討家庭社經地位、父母教育期望、子女自我教育期望及 學業成績的關聯方面，發現家庭社經地位（包含父母教育、父親職業或家庭收 入）愈高的學生，父母教育期望愈高（李鴻章，2006；周新富，2006；陳易甫，
1 就研究者所知，劉正（2006）的研究為唯一例外。不過，他在探討學科補習效益時雖
然曾將父母教育期望與子女自我教育期望納入控制，但並未在研究中針對過去探討學 科補習效益研究所普遍存在高估學科補習效益的現象多做說明，也沒有對於控制父母 教育期望與子女自我教育期望後，所獲得較為精確估計學科補習效益的發現多做解釋；
此外，他也沒有探討家庭社經地位透過父母教育期望與子女自我教育期望影響學科補 習參與的中介作用，而且亦未與威斯康辛模型做對話，以加強知識的整合。
2000；陳建州，2004；楊肅棟，2001）；父母教育期望愈高，愈會提高子女自我 教育期望（李鴻章，2006；陳易甫，2000；楊肅棟，2001）；控制學科補習參與 後，子女自我教育期望仍對學業成績有直接正向影響（巫有鎰，2007；李鴻章，
2006；楊肅棟，2001）；控制子女自我教育期望與學科補習參與後，父母教育 期望仍對學業成績有直接正向影響（巫有鎰，2007；李鴻章，2006；楊肅棟，
2001）。
此外，家庭社經地位愈高，除了父母教育期望、子女自我教育期望及學科補 習參與愈高外，父母對子女教育事務投入所代表的社會資本和文化資本也會愈 高，進而提高學業成績（巫有鎰、黃毅志，2009；李敦仁、余民寧，2005；李鴻 章，2006；周新富，2006；陳怡靖、鄭燿男，2000；黃毅志、陳怡靖，2005；蘇 船利、黃毅志，2009）。因此，即使控制父母教育期望、子女自我教育期望及學 科補習參與後，家庭社經地位仍很可能對學業成績有直接正向影響。
參、研究方法
一、研究架構
本研究根據相關文獻探討所建立的研究架構，如圖 1。其中，自變項家庭社 經地位包含父親教育、母親教育、父親職業及家庭收入，中介變項為父母教育期 望、子女自我教育期望及學科補習參與，依變項為學業成績。由於本研究在探討 出身背景變項，包含家庭社經地位、性別、族群、家庭完整性及兄弟姐妹人數對 學科補習參與的影響時，將焦點集中在探討學科補習的階層化與其效益方面，因 此，本研究將可清楚代表社會階層的家庭社經地位以外之背景變項做為控制變項 之處理，並不對其影響另外提出研究假設。
二、研究假設
根據相關的文獻探討與圖 1 因果模型中有箭頭的直線，本研究進一步提出下 列研究假設：
（一）在影響教育期望的因素方面，假設 1-1：「家庭社經地位愈高的學生，
父母教育期望愈高」（李鴻章，2006；周新富，2006；陳易甫，2000；陳建州，
2004；楊肅棟，2001；Sewell et al., 1970）；假設 1-2：「父母教育期望愈高，子 女自我教育期望愈高」（李鴻章，2006；陳易甫，2000；楊肅棟，2001；Sewell et al., 1970）。
（二）在影響學科補習參與的因素方面，假設 2-1：「控制子女自我教育期 望後，仍有父母教育期望愈高、學科補習參與愈多的直接影響」；假設 2-2：「子 女自我教育期望愈高，學科補習參與愈多」。
（三）在影響學業成績的因素方面，假設 3-1：「學科補習參與愈多，學業 成績呈現先升後降的非直線關係」（江芳盛，2006；林慧敏、黃毅志，2009；黃 毅志、陳俊瑋，2008；劉正，2006）；假設 3-2：「控制學科補習參與後，仍有 子女自我教育期望愈高、學業成績愈高的直接影響」（巫有鎰，2007；李鴻章，
2006；楊肅棟，2001）；假設 3-3：「控制子女自我教育期望與學科補習參與後，
仍有父母教育期望愈高，學業成績愈高的直接影響」（巫有鎰，2007；李鴻章，
2006；楊肅棟，2001）；假設 3-4：「控制所有中介變項後，仍有家庭社經地位 愈高、學業成績愈高的直接影響」（巫有鎰、黃毅志，2009；李敦仁、余民寧，
2005；李鴻章，2006；周新富，2006；陳怡靖、鄭燿男，2000；黃毅志、陳怡靖，
2005；蘇船利、黃毅志，2009）。
家庭社經地位 父親教育 母親教育 父親職業 家庭收入
父母教育期望
子女自我教育期望
學科補習參與
學業成績
圖 1 因果模型：控制性別、族群、家庭完整性及兄弟姐妹人數
三、資料來源
本研究以中央研究院 2003 年釋出的 TEPS 第一波國中生資料進行分析，2此 調查於 2001 年針對國中一年級學生進行調查，藉由分層隨機方式抽樣，每校平 均抽出 3 班，每班再隨機抽出 15 名學生。最後，合計抽出 338 所國中，實際完 成調查的資料共 333 所國中，共 1,244 班 20,004 名學生（張苙雲，2003）。本研 究的對象僅限於 TEPS 第一波公共使用版資料，該資料的樣本數為實際受訪學生 中的 70%，本研究將公共使用版第一波學生與家長資料合併成為一個資料檔，最 後納入分析的樣本數共 13,978 人。
四、變項測量
（一）控制變項
1. 性別：以學生問卷填答的性別做測量，分為男性與女性。OLS 迴歸分析時 做虛擬變項，以女性為對照組。
2. 族群：以家長問卷填答的父親族群做測量，分為本省閩南、本省客家、外 省與原住民。OLS 迴歸分析時做虛擬變項，以本省閩南為對照組。
3. 家庭完整性：以學生問卷填答的「現在與哪些人同住？」做測量，父母（或 繼父母）皆與自己在家同住為雙親家庭，父母（或繼父母）其中一人與自己同住 為單親家庭，父母（或繼父母）皆不在，但祖父母至少有一人與自己同住為隔代 教養，父母（或繼父母）、祖父母皆不與自己同住，而由親友或兄姊代為照顧或 教養者為寄親家庭。OLS 迴歸分析時做虛擬變項，以雙親家庭為對照組。
4. 兄弟姐妹數：3以學生問卷填答的兄弟姐妹人數做測量，兄弟數為問卷上
2 本研究使用 TEPS 第一波國一生資料進行分析的理由在於，過去許多實證研究同樣以第 一波資料進行分析（例如：李敦仁，2007；李敦仁、余民寧，2005；林俊瑩、黃毅志，
2008；劉正，2006），同時本研究也有與過去研究，特別是與劉正之研究發現進行對 話的打算，因此，同樣以 TEPS 第一波資料進行分析。
3 本研究將兄弟姐妹人數分成兄弟數與姐妹數兩個變項進行控制的理由在於，過去研究
發現可能存在對女性不利的性別差異，兄弟人數較姐妹人數更會稀釋家庭教育資源，
因此，本研究參考黃毅志（1995）及巫有鎰（1999，2007）的方法，將兄弟人數與姐 妹人數分開進行控制。
所填答兄數加弟數，姐妹數為姐數加妹數。
（二）家庭社經地位
1. 父母教育年數：以家長問卷填答的父母教育程度做測量。
（1）在均數比較分析時，為了簡化分析與說明，分成「國中以下」、「高 中職」及「專科以上」等三類。
（2）在 OLS 迴歸分析時，將父母教育程度轉換為教育年數，「國中或以下」
為 9 年，「高中或高職」為 12 年，「專科（二、三、五專）、技術學院或科技大學」
為 14 年，4「一般大學」為 16 年，「研究所」為 18 年。
2. 父親職業地位：5以家長問卷填答的父親職業類別做測量。
為了簡化說明，將「各級學校教師（包含幼兒教育）」簡稱「教師」、「政 府公務人員（含軍警人員）」簡稱「公務人員」、「律師、法官、醫師、工程師、
會計師」簡稱「高層專業人員」、「其他專業與技術人員（需學位或證照等）」
簡稱「一般專門技術人員」、「一般事務或業務人員（需學位或證照等）」簡稱
「事務人員」、「買賣或服務工作人員」簡稱「服務工作人員」、「生產、設備 操作及體力工（如工廠作業員工等）」簡稱「體力工人」、而「其他職業」則維 持不變，共八類，並以「體力工人」為對照組。若參考黃毅志（2003，2005）的 研究，這些職業地位的高低由上而下，大致依序為：（1）高層專業人員；（2）
4 由於本研究樣本 2001 年為國一學生，假定父母平均生育約在 30 歲，則初估父母當時 國中或高中畢業後就讀專科學校、技術學院或科技大學約在 1972 至 1979 年間。由於 研究者未找到教育部所提供當時不同學制學生數的相關資料，因此，本研究以教育部 提供的學校數做推估，在當時學制中，專科學校數介於 77 至 75 所；獨立學院介於 12 至 20 所；一般大學介於 16 至 21 所（教育部，2009）。由此可見，當時的技術學院或 科技大學佔少數，專科學校佔較大多數，因此，本研究將專科、技術學院或科技大學 畢業一概視為專科學校，為 14 年。
5 由於 TEPS 第一波的母親職業有相當高的比率是其他職業，而這個類別同時包含從事其 他職業（例如主管人員）的母親，與許多做為家庭主婦而沒有職業的母親，但將家庭 主婦併入其他職業將導致嚴重測量誤差，所以本研究未將母親職業納入做分析。不過，
TEPS 第三波資料在母親職業的測量上，雖然仍沒有家庭主婦的選項，不過，也沒有其 他職業這個選項（黃毅志，2005），因此，將不會產生母親職業混淆的問題，也可有 效區分職業地位的高低。建議未來利用 TEPS 第三波資料進行分析的研究時，可進一步 將母親職業納入做分析。
教師與一般專門技術人員；（3）公務人員與事務人員；（4）服務工作人員；（5）
體力工人。
3. 每月家庭收入：以家長問卷填答的「家裡每月總收入」做測量。
（1）在均數比較分析時，為了簡化分析與說明，分成「不到 2 萬元」、「2 ～ 5 萬元（不含 5 萬元）」、「5 ～ 10 萬元（不含 10 萬元）」、「10 ～ 15 萬元（不 含 15 萬元）」及「15 萬元以上」等五類。
（2）在 OLS 迴歸分析時，由於每月家庭收入採順序尺度測量，本研究也依 各組的組中點進行轉換，使其合乎迴歸分析的尺度設定。其中，以「不到 2 萬元」
為 1，「2 萬元～ 5 萬元（不含 5 萬元）」為 3.5，「5 萬元～ 10 萬元（不含 10 萬元）」
為 7.5，「10 萬元～ 15 萬元（不含 15 萬元）」為 12.5，「15 萬元～ 20 萬元（不 含 20 萬元）」為 17.5。不過，「20 萬元以上」並無組中點，本研究也就以先前 兩級間差距 5 萬元做測量依據，由於這組收入比 15 ～ 20 萬元多一級，收入也就 算是差 5 萬元，而以 22.5 計。雖然這樣的測量難免帶來誤差，不過，收入 20 萬 元以上者只佔 0.5%，應當不會為收入測量帶來太大的誤差。
（三）父母教育期望與自我教育期望
父母教育期望以家長問卷填答的「您期待他念到何種教育程度？」做測量；
自我教育期望以學生問卷填答的「你期望自己的教育程度？」做測量。本研究將 其轉換為教育年數，「國中畢業」為 9 年，「高中／職畢業」為 12 年，「專科、
技術學院或科技大學畢業」與「一般大學畢業」為 16 年，6「研究所畢業」為 18 年。
（四）學科補習參與
以學生問卷填答的「每星期參加課外輔導、補習或家教的時數」做測量。
1. 在均數比較時，依原先問卷設計的選項分成「都沒有參加」、「不到 4 小 時」、「4 到 8 小時（不含 8 小時）」、「8 到 12 小時（不含 12 小時）」及「12 小時以上」等五類。
6 由於研究者未找到教育部所提供不同學制學生數的相關資料，因此，本研究以教育部
提供的學校數做推估，在 2001 年學制中，專科學校數為 19 所，獨立學院為 78 所，一 般大學為 57 所（教育部，2009）。其中，專科學校已佔少數，技術學院或科技大學佔 較大多數。因此，本研究將專科、技術學院或科技大學畢業一概視為技術學院或科技 大學畢業（包含二技或四技），與一般大學畢業同樣視為 16 年。
2. 在 OLS 迴歸分析中為依變項時，為了簡化分析，將 5 個類別依其組中點 進行轉換，以「都沒有參加」為 0，「不到 4 小時」為 2，「4 到 8 小時（不含 8 小時）」為 6，「8 到 12 小時（不含 12 小時）」為 10，「12 小時以上」為 14，7數值愈高代表補習參與愈長；為自變項時分成「都沒有參加」、「不到 4 小時」、「4 到 8 小時（不含 8 小時）」、「8 到 12 小時（不含 12 小時）」及「12 小時以上」等五類，做虛擬變項處理，以「都沒有參加」為對照組。
（五）學業成績
以「TEPS『綜合分析能力測驗』8中答對的題數」9代表學生學業成績，這項 測驗的題數為 71 題（臺灣教育長期追蹤資料庫，2010）。
五、分析方法
本研究依圖 1 因果模型進行量化分析，所運用的統計方法包括均數比較分析 與 OLS 多元迴歸分析。根據因果模型，本研究以 OLS 多元迴歸分析來驗證因果 模型所涉及之假設，10此即路徑分析（path analysis），並試圖找出家庭社經地位
7 學科補習參與「12 小時以上」並無組中點，本研究乃以先前兩級間差距 4 小時做測量 依據。由於這組學科補習參與比 8 到 12 小時多一級，學科補習參與也就算是差 4 小時，
而以 14 小時計。
8 關秉寅與李敦義（2010）主要探討數學補習對數學成就之影響，這樣的分析雖較精確，
不過也較狹隘，並無法估計整體補習的效果。本研究探討整體學科補習時數對涵蓋面 廣泛的綜合分析能力答對題數之影響，因此，本研究發現較關秉寅與李敦義（2010）
更能估計整體學科補習的廣泛影響。
9 本研究以答對的題數代表學生學業成績的理由在於，答對題數對於一般讀者而言較具
體易理解；相較之下，利用 irt 3-p 模式估算所得到的學生能力估算值對於一般讀者而言 則較為抽象難以理解。此外，本研究初步發現，兩個測量變項的相關係數 r 值高達 .98 而幾乎相同，因此，本研究最後還是以讀者較易理解的答對的題數代表學生學業成績。
10 針對「未觀察變項」可能導致 OLS 迴歸分析對於數學補習效果之估計偏誤的問題，關
秉寅與李敦義（2010）為求估計正確而能清楚地的從事因果推論，而將焦點集中探討 數學補習對數學成就之影響，並以傾向分數配對法（propensity score matching, PSM）
的方式進行分析；這樣確實有助於兩個變項間（數學補習對數學成就）因果關係的釐清。
不過，本研究的研究架構（如圖 1 的因果模型所示），不僅相當龐大而複雜，而且自 變項大多為連續變項，這用 PSM 的二分變項分析方式很難處理，尤其本文是一受到篇
透過中介變項影響依變項的因果機制。
本研究以 OLS 多元迴歸進行路徑分析，不採用結構方程模式（structural equation modeling, SEM）進行分析的理由在於，研究架構中包含性別與族群這 兩個名義變項，違反了 SEM 常態性假設，將造成嚴重的統計後果（邱皓政，
2005），所以本研究仍根據林清山（1991：245-249）與 Lin（1976: 321-326），
以傳統的 OLS 多元迴歸進行路徑分析。
肆、研究結果與討論
一、家庭社經地位與平均學科補習參與及學業成績間的關聯
（一）家庭社經地位與平均學科補習參與及學業成績關聯均數分析
由表 1 可以發現，所有家庭社經地位與平均學科補習參與的關聯皆達顯著（p
< .05），整體樣本平均學科補習參與為 4.48 小時。再者，父親教育程度愈高，
子女平均學科補習參與愈高；母親教育程度愈高，子女平均學科補習參與也愈高；
家庭收入愈高，子女平均學科補習參與同樣也愈高。就父親職業地位而言，公務 人員子女的平均學科補習參與最高，為 5.15 小時；高層專業人員與一般專門技 術人員子女同樣為 4.98 小時而居次，服務工作人員子女為 4.88 小時，教師與事 務人員子女同樣為 4.73 小時，體力工人子女為 4.32 小時，並沒有職業地位愈高、
學科補習參與時數愈高的明顯現象；至於其他職業子女的平均學科補習參與最
幅限制的期刊論文。PSM 的分析雖然較適合處理二分變項（例如有補習 v.s 沒補習），
但一次只能處理一個二分變項之影響，如此將導致本研究的篇幅過長。將補習做二分 變項的分析，也會因為要將原可視為連續變項的補習時數，例如：本研究分成 5 個有 時間多寡之分的補習類別，降級為二分變項，而導致喪失其他有意義的訊息；事實上，
若要分析學科補習與學業成績間的非線性關係，至少要有三個類別，類別多些會更好。
因此，本研究不採用 PSM 進行分析，而仍用 OLS 迴歸進行分析。不過，本研究相當認 同關秉寅與李敦義以 PSM 的方式精確分析數學補習對數學成就因果關係的適切性，因 此，本研究建議後續研究者在本研究因果模型的架構下，可以用 PSM 的方法進一步分 析每一條路徑的因果關係。
低，僅 4.23 小時。綜觀表 1，各個家庭社經地位變項與平均學科補習參與關聯強 度（Eta）都很低，最高也不過 .152。
另一方面，所有家庭社經地位、學科補習參與及學業成績的關聯也皆達顯 著。整體樣本平均學業成績為答對 40.86 題。再者，父親教育程度愈高，子女平 均學業成績愈高；母親教育程度愈高，子女平均學業成績也愈高；家庭收入愈高，
表 1 不同家庭社經地位學生的平均學科補習時數與平均學業成績
N 學科補習參與 學業成績
平均數 Eta 平均數 Eta
整體樣本 13,978 4.48 40.86
父親 教育
國中以下 高中職 專科以上
4,522 4,855 3,496
3.87 4.63 5.30
.128*
37.02 40.84 46.93
.364*
母親 教育
國中以下 高中職 專科以上
4,932 5,676 2,388
3.99 4.82 5.14
.105*
37.17 41.91 47.98
.360*
父親 職業
高層專業人員 教師
一般專門技術人員 公務人員
事務人員 服務工作人員 體力工人 其他職業
352 280 1,043 1,028 ,452 2,869 2,637 3,960
4.98 4.73 4.98 5.15 4.73 4.88 4.32 4.23
.078*
47.64 48.44 43.79 44.64 43.40 42.41 39.18 38.87
.247*
家庭 收入
不到 2 萬元 2~5 萬元 5~10 萬元 10~15 萬元 15 萬元以上
1,462 5,632 4,761 1,224 ,662
3.22 4.08 5.03 5.31 5.50
.152*
34.69 38.90 43.10 46.29 46.56
.316*
學科 補習 參與
都沒有參加 不到 4 小時 4 到 8 小時 8 到 12 小時 12 小時以上
3,902 3,547 3,475 1,798 1,168
37.93 39.94 43.01 44.20 42.60
.218*
* p < .05
子女平均學業成績同樣愈高。就父親職業地位而言，教師子女的平均學業成績 最高，答對 48.44 題，高層專業人員子女答對 47.64 題為次高，公務人員子女答 對 44.64 題，一般專門技術人員子女答對 43.79 題，事務人員子女答對 43.40 題，
服務工作人員子女答對 42.41 題，體力工人子女答對 39.18 題，大致有職業地位 愈高、學業成績愈高的明顯現象；而其他職業子女的平均學業成績最低，僅達對 38.87 題。在學科補習參與方面，都沒有補習者平均答對 37.93 題，每週補習不 到 4 小時者提高為 39.94 題，4 到 8 小時再提高為 43.01 題，8 到 12 小時最高，
為 44.20 題，但 12 小時以上反而下降，只有 42.60 題。學科補習參與和學業成績 為先升後降的非直線關係，Eta 為 .218。
二、 家庭社經地位、教育期望、學科補習參與及學業成績之 迴歸分析
本研究以表 2、表 3 及表 4 的迴歸分析來探討家庭社經地位、教育期望、學 科補習參與及學業成績間之影響路徑，主要針對影響達顯著者（p < .05）做說明；
若未達顯著，如有必要也會做說明。性別、族群、家庭完整性及兄弟姐妹人數等 背景變項做為統計控制之用，若無必要，就不對其影響做說明。
（一）學科補習參與對於學業成績之迴歸分析
由表 2 模式一可以發現，家庭社經地位中的父親教育、母親教育及家庭收入 愈高，愈會顯著提升子女的平均學業成績（β 分別為 .15、.15 及 .07）。父親職 業為高地位的高層專業人員（b = 1.66）與教師（b = 1.28）之子女，學業成績顯 著高於父親職業地位最低的體力工人子女，大致有父親職業地位愈高、子女學業 成績愈高的現象；父親職業地位為其他職業的子女，學業成績則顯著低於父親職 業地位為體力工人的子女。此外，學科補習參與對於學業成績有先升後降的非直 線影響，相較於沒有學科補習者，每週補習不到 4 小時者可以多答對 0.87 題，
4 到 8 小時者多答對 2.67 題；8 到 12 小時者最多，多答對 3.57 題，但 12 小時以 上者反而下降，只多答對 2.52 題；整體解釋力 R2為 .253。
模式二將父母教育期望與子女自我教育期望一併納入分析，結果發現，控制 子女自我教育期望與學科補習參與後，仍有父母教育期望愈高、學業成績也愈高 的顯著直接影響（β = .19）；控制學科補習參與後，也仍有子女自我教育期望愈
表 2 家庭社經地位、教育期望、學科補習參與及學業成績之迴歸分析
模式一 模式二
學業成績 學業成績
b β b β
家庭社 經地位
父親教育 母親教育 家庭收入
.61* .71* .17*
.15 .15 .07
.29* .52* .08*
.07 .11 .03
父親 職業
高層專業人員 教師
一般專門技術人員 公務人員
事務人員 服務工作人員 體力工人a 其他職業
1.66* 1.28* .34 .45 .39 .44
-.56*
.03 .02 .02 .01 .01 .02
-.02
1.26* 1.37* .28 .03 .47 .47
-.37
.02 .02 .01 .00 .01 .02
-.02
性別 女性a
男性 -.47* -.02 -.23 -.01
族群
本省閩南a 本省客家 外省 原住民
-1.13* -.21 -5.70*
-.04 -.01 -.09
-1.22* .19 -5.31*
-.04 .01 -.09
家庭 完整性
雙親a 單親 隔代 寄親
-4.10* -5.63* -8.65*
-.10 -.06 -.14
-2.95* -4.81* -6.70*
-.08 -.05 -.11 兄弟人數
姐妹人數
-1.19* -.82*
-.10 -.08
-.81* -.71*
-.06 -.07
學科補習
都沒有參加a 不到 4 小時 4 到 8 小時 8 到 12 小時 12 小時以上
.87* 2.67* 3.57* 2.52*
.04 .11 .12 .07
.16 1.50* 2.14* 1.34*
.01 .06 .07 .04 父母教育期望
子女自我教育期望
1.07* 1.17*
.19 .26
常數 26.574 -2.518
樣本數 11,512 8,406
R2 .253 .356
a為類別變項中的對照組。
* p < .05
高、學業成績也愈高的顯著直接影響（β = .26）。值得留意的是，模型二控制了 學科補習參與、父母教育期望及子女自我教育期望後，父親教育、母親教育、家 庭收入及父親職業的影響雖然減弱，不過都仍顯著，且都為正值，仍有家庭社經 地位愈高、學業成績愈高的直接影響。而模式二比模式一多控制了父母教育期望 與子女自我教育期望，學科補習參與對於學業成績先升後降的非直線影響下降許 多，相較於沒有學科補習者，補習不到 4 小時者答對題數變得沒有顯著較高，4 到 8 小時者降為多答對 1.50 題；8 到 12 小時者仍然最多，不過降為 2.14 題，12 小時以上者仍下降，答對題數降為 1.34 題。以上在在顯示，學科補習參與對於 學業成績的影響仍為先升後降的非直線關係；更重要的是，探討學科補習效益時，
若未將父母教育期望與自我教育期望納入控制，就會高估學科補習的效益。11
（二）家庭社經地位對於學科補習參與之迴歸分析
由表 3 模式一可以發現，家庭社經地位中的父親教育與家庭收入愈高，愈會 顯著提高子女的學科補習參與（β 分別為 .07 與 .08）。父親職業為教師的子女，
其學科補習參與顯著低於父親職業為體力工人的子女（b = -.78）；不過，並沒 有母親教育與父親職業地位愈高、學科補習參與愈多的明顯現象。整體而言，雖 然由於樣本很大導致父親教育程度、家庭收入及父親職業地位為教師的影響達顯 著，但家庭社經地位變項與其他控制變項影響力的β 值均很小，所以整體解釋力
11 細心的讀者可能會質疑表 2 模式一與模式二的樣本數並不相同，在控制父母教育期望
與子女自我教育期望後，樣本數從 11,512 降為 8,406，因此，控制父母教育期望與子女 自我教育期望後，學科補習參與對學業成績影響係數值的下降可能是樣本數不同所致，
並不一定代表過去研究高估學科補習的效益。不過，在表 2 若選取與模式二相同的樣本
（N = 8,406）進行模式一的變項分析，則確定學科補習參與對學業成績影響係數值下降 不是樣本不同所致。然而，這樣的處理方式會因樣本流失造成樣本偏誤的問題，因此，
本研究在正文仍列出 11,512 個樣本在模式一的係數值，而以附註補充說明 8,406 個樣本 在模式一的係數值。本研究發現，8,406 個樣本在學科補習參與對學業成績影響的係數 值與正文表 2 模式一幾乎相同，亦即相較於沒有學科補習者，補習不到 4 小時者可以 多答對 0.89 題，4 到 8 小時者多答對 2.69 題；8 到 12 小時者最多，多答對 3.45 題，但 12 小時以上者反而下降，只多答對 2.53 題。因此，可確認表 2 模式二控制父母教育期 望與子女自我教育期望後，學科補習參與對學業成績影響係數值的下降，代表過去許 多研究很可能高估學科補習的效益。
表 3 家庭社經地位、教育期望及學科補習參與之迴歸分析
模式一 模式二
學科補習參與 學科補習參與
b β b β
家庭社 經地位
父親教育 母親教育 家庭收入
.12* .00 .08*
.07 .00 .08
.05 -.02 .07*
.03 -.01 .07
父親 職業
高層專業人員 教師
一般專門技術人員 公務人員
事務人員 服務工作人員 體力工人a 其他職業
-.42 -.78* -.03 .14 -.14 .11
-.15
-.02 -.03 .00 .01 -.01 .01
-.02
-.39 -.82* .06 .19 -.01 .15
-.06
-.02 -.03 .00 .01 .00 .02
-.01
性別 女性a
男性 -.21* -.02 -.18 -.02
族群
本省閩南a 本省客家 外省 原住民
-.30* -.31* -1.62*
-.02 -.02 -.06
-.33* -.26 -1.69*
-.03 -.02 -.06
家庭 完整性
雙親a 單親 隔代 寄親
-.60* -1.34* -1.10*
-.04 -.03 -.04
-.51* -1.31* -.97*
-.03 -.03 -.04 兄弟人數
姐妹人數
-.06 -.09*
-.01 -.02
-.02 -.13*
-.00 -.03 父母教育期望
子女自我教育期望
.13* .18*
.05 .10
常數 3.205 -.459
樣本數 11,525 8,415
R2 .032 .044
a為類別變項中的對照組。
* p < .05
R2只有 .032。模式二將父母教育期望與子女自我教育期望一併納入分析，結果 發現，控制子女自我教育期望後，仍有父母教育期望愈高、學科補習參與愈多的 顯著直接影響（β = .05）；子女自我教育期望愈高，學科補習參與也顯著愈高（β
= .10）。特別值得留意的是，模型二控制了父母教育期望與子女自我教育期望後，
父親教育對於學科補習參與的影響變得不顯著；家庭收入對於學科補習參與的影 響β 值由 .08 降為 .07，但仍為顯著正值，有家庭收入愈高、學科補習參與愈多 的顯著直接影響。以上顯示，家庭社經地位很可能透過父母教育期望與自我教育 期望的中介變項影響學科補習參與，但仍無母親教育與父親職業地位愈高、學科 補習參與愈多的現象。12至於家庭社經地位對父母教育期望與子女自我教育期望 究竟有何影響？請參見下一節的分析。
（三）家庭社經地位對於父母教育期望與子女自我教育期望影響之 迴歸分析
由表 4 模式一可以發現，家庭社經地位中的父親教育、母親教育及家庭收入 愈高，會愈顯著提高父母教育期望（β 分別為 .17、.13 及 .11）。此外，父親職 業為公務人員、一般專門技術人員及服務工作人員的子女，其父母教育期望顯著 高於父親職業為體力工人的子女（b 值分別為 .22、.19 及 .12），並無父親職業 地位愈高、父母教育期望愈高的明顯現象；而父親職業為其他職業的子女，其 父母教育期望顯著低於父親職業為體力工人的子女（b = -.11），整體解釋力 R2 為 .164。從模式二可發現，在加入父母教育期望後，家庭社經地位中的父親教育 年數、母親教育年數及家庭收入愈高，愈會顯著提高子女自我教育期望（β 分別 為 .07、.06 及 .03），只不過影響都變小；父母教育期望會對提高子女自我教育 期望有很大的影響（β = .29），整體解釋力 R2為 .181。
12 本研究在表 3 選取與模式二相同的樣本（N = 8,415）進行模式一的變項分析，發現 8,415 個樣本的家庭社經地位對學科補習參與影響與正文表 3 模式一非常類似，因此可以確 認表 3 模式二在控制父母教育期望與子女自我教育期望後，父親教育與家庭收入對學 科補習參與影響係數值的下降，確實代表家庭社經地位會透過父母教育期望與子女自 我教育期望的中介影響學科補習參與。
表 4 家庭社經地位、父母教育期望及子女自我教育期望之迴歸分析
模式一 模式二
父母教育期望 子女自我教育期望
b β b β
家庭社 經地位
父親教育 母親教育 家庭收入
.13* .11* .04*
.17 .13 .11
.07* .07* .02*
.07 .06 .03
父親 職業
高層專業人員 教師
一般專門技術人員 公務人員
事務人員 服務工作人員 體力工人a 其他職業
.08 -.05 .19* .22* .05 .12*
-.11*
.01 -.00 .03 .03 .01 .03
-.03
-.00 .28 -.01 .07 .05 .00
-.09
.00 .02 -.00 .01 .00 .00
-.02
性別 女性a
男性 .09* .02 -.45* -.10
族群
本省閩南a 本省客家 外省 原住民
.01 -.08 -.39*
.00 -.01 -.04
-.08 -.07 -.30*
-.01 -.01 -.02
家庭 完整性
雙親a 單親 隔代 寄親
-.53* -.31 -.75*
-.08 -.02 -.07
-.41* -1.06* -.66*
-.05 -.05 -.05 兄弟人數
姐妹人數
-.10* -.07*
-.04 -.04
-.17* -.01
-.06 -.00
父母教育期望 .37* .29
常數 13.226 8.618
樣本數 10,368 8,457
R2 .164 .181
a為類別變項中的對照組。
*p < .05
三、討論
（一）假設檢證結果之說明與討論
1. 影響教育期望的因素
本研究發現，家庭社經地位中的父親教育、母親教育及家庭收入愈高，父母 教育期望也都愈高，研究假設 1-1：「家庭社經地位愈高的學生，父母教育期望 愈高」得到相當的支持。然而，其中並沒有父親職業地位愈高、父母教育期望愈 高的明顯現象，這不支持研究假設 1-1 的可能原因在於，2001 年 TEPS 父親職業 地位測量的區辨力較為不佳所致（陳怡靖，2004：351）。根據本研究發現，研 究假設 1-2：「父母教育期望愈高，子女自我教育期望愈高」得到支持。
2. 影響學科補習參與的因素
根據本研究發現，研究假設 2-1：「控制子女自我教育期望後，仍有父母教 育期望愈高、學科補習參與愈多的直接影響」，研究假設 2-2：「子女自我教育 期望愈高、學科補習參與愈多」都得到支持。
3. 影響學業成績的因素
根據本研究發現，研究假設 3-1：「學科補習參與愈多，學業成績呈現先升 後降的非直線關係」，研究假設 3-2：「控制學科補習參與後，仍有子女自我教 育期望愈高、學業成績愈高的直接影響」，研究假設 3-3：「控制子女自我教育 期望與學科補習參與後，仍有父母教育期望愈高、學業成績愈高的直接影響」，
研究假設 3-4：「控制所有中介變項後，仍有家庭社經地位愈高、學業成績愈高 的直接影響」都得到支持。至於上述子女自我教育期望、父母教育期望與學業成 績的正向關聯，並非只是學業成績影響教育期望的反向因果所致（Sewell et al., 1970），而是教育期望確實會對學業成績有正向影響。請詳見附錄的貫時性分析。
（二）綜合討論
孫清山與黃毅志（1996）及其後續研究（林大森、陳憶芬，2006；陳怡靖，
2001；陳怡靖、鄭燿男，2000）在探討學科補習效益時，並未將父母教育期望與 子女自我教育期望納入控制，亦未同時考量學科補習對於教育成就可能存在先升 後降的非線性影響，因此有可能錯估學科補習的效益。而黃毅志與陳俊瑋（2008）
以及林慧敏與黃毅志（2009）在探討學科補習效益時，雖然已經考量學科補習對
