學科補習、成績成現與升學結果

教育研究集刊 第五十四輯第期 2008 年3 月頁 117-149

學科補習、成績表現與升學結果

以學測成績與上公立大學為例

黃毅志、陳俊瑋

摘要

近年來補習教育大昕成長，但是參與補習對學業成績表現與升學!Y j機會究竟 有何效益?補習教育受到家庭社經地位影響所顯現的階曆化效應叉是去叫可?則都 成為重要的研究問題。雖然學界不乏相關議題il'持才論，卻仍未見一致的答案。本 文先對現有文獻進行了仔細的阿顧與檢討，再使用「高等教育資料庫: 94 學年度 大一新生調查」資料進行分析。分析結果顯示，所有的背景變項對學科補習參與 的影響都很小;而學科補習的科數對大學入學考試的學測成績與進入公立大學機 率之影響，則都是先升後降的。補習過多，不僅可能在學習方向造成反效果，也 可能壓縮了學生準備資料祥查與 U 試的時間。

關鍵詞:學科補習、學 iM 成績、進入公立大學

黃毅志，國立臺東大學教育章教授 陳俊瑋，國立彰化師範大學教育研究所碩士班研究生 電子郵件為 hungeg@nttu.edu 肺;

cwchenI314@yahoo.com.tw

投稿日期: 2007年9 月 23 日;修正日期: 2008年 1 月 3 日，採用日期 2008年2 月 13 日

Bulletin of Educational Research

March

,

2008

,

Vo

l.

54

No.1

pp.

117-149

Academic Cram Schooling

,

Academic

Performance

,

and Opportunity of

Entering Public Universities

Yih-Jyh Huang

Chun- Wei Chen

Abstract

With the booming of cram schools recently,

the effects of cram schooling on

aca-demic perfonnance and the opportunity of entering universities are worthy of

investi-gation.

Also,

whether the cram school participation is stratified by family social

eco-nomic status needs to be answered.

Some studies have touched these research

ques-tions.

However,

no agreements have been reached.

In this paper,

we first make a

careful review of the relevant literature,

design adequate variables measurement and

statistical technique,

and then use

“

Taiwan Higher Education Data" to fe-explore the

questions mentioned above.

The empirical results show that the effects of all

back-ground variables on academic cram school participation are trivia

l.

On the other hand,

the effects of academic cram schooling on academic

per宜。rmance

and on the

opportu-nity of entering public universities are both significan

t.

Specifically,

they both reveal

the

“

ascend first and then descend"

pa吐em.

It

implies that too much

acad個lIC

cram

schooling may worsen students' academic perfonnance and shorten the time students

can use to prepare for the inspections and interviews

Keywords: academic cram

schoolin日，

academic performance

,

opportunity

壹、緒論

在臺罪有傳統「萬般皆下品，唯有讀書高」的觀念下，受教育年數所代表教育 程度不但對職業與收入有很大的影響，而且教育年數本身也是很重要的階層區分 (黃毅志， 2002) 。而學生的學業成績關係到升學與教育年數，學業成績一直是學 生與家長十分關心的一件事，而往往想透過補習來提高學業成績。 近十年來，臺灣的升學補習班數量大們成長(林大森、陳憶芬， 2006 ;劉正， 2006) 。教育改革實施後，九年一貫課程包含七大領域且內容包羅萬象，使得許多 學校教師並未能夠勝任教學，許多學生也就進入補習班補習(劉正，

2006 ; 3) ;

而在「多元入學方案」的實施下，所有考生都要考門然、社會兩科，考生所向對 的學科考試科內容較聯考時多，推薦甄選與 iff 請入學的考生叉要用對 U 試，才藝 表現也納入成績總分'I' ，而補習班有補才藝，也教導學生女叫可應付U試(林大森、 陳憶芬，

2006 : 46

;陳怡靖、陳情桃、黃毅志， 2006) ;這都是升學補習班數量大 研成長的重要原因。家長讓孩子從小學就開始接受各種才藝班與學科補習，臺灣 學生上補習班，其年齡層不斷地向下蔓延，從幼稚園階段就開始接受補習;並向 上延仰，在大學畢業後為升研究所也要補習(劉正， 2006) 。 雖然接受補習教育人數大胸前成長，但是補習參與對學業成績與升學結果究竟 有何效益?補習參與受到卅身背景，特iJU是家庭社經地位影響，所顯示的階層化 效應與機會不均等性文是如何?皆成為重要的研究問題。然而，許多研究對以上 問題做探討，往往得到不同的答案，除了各研究的變項測量與統計方法不一之外， 樣本不同也是重要原因(李敦義，

2006

;林大森、陳憶芬，

2006

;孫i 青山、黃毅 志，

1996

;劉正， 2006) 。本文在檢討這些研究後，採用適當的變項測量與統計方 法，採用彭森明主持的高等教育資料庫「州學年度大一新生調查 J( 彭森明， 2003

)

的臺灣地區大樣本資料做分析，重新探討以上問題;在補習效益的分析方向，除 了分析補習參與對於大學入學考試 'I'很重要的學測成績之影響，也分析先前研究

未探討的補習參與對於是否能升上公立大學之影響。在)~前大學聯考錄取率將近

100% 的情況下，重要的不是能升上大學，而是能升上仔學校，如公立大學

1 。至

於本研究只分析學半時南習，未分析才藝補習的原因在於，學半時南習與學測成績很 可能有需切的關聯，而與升上公立大學的關聯較大;而才藝補習雖然關聯至 1才藝

表現，但是就整體而言，才藝表現只內入學成績的一小部分人

貳、文獻探討

一、補習教育研究的背景與重要文獻之探討

在眾多探討教育年數取得所涉及機會不平等性的研究 'I'

,

Wisconsin

Model 發 展久遠，除了家庭社經地位，包含父母教育、職業與家庭收入之外，並加入許多 社會心理的變項，如 IQ 、父母對子女教育之激勵、子女抱負來解釋教育取得，釐 清了家庭社經地位影響教育年數的因果機制所涉及的機會不平等性(Hauser，

Tsai

,

&

Sewell

,

1983; Sewell

&

Hauser

,

1975: 92; Sewell

,

Haller

, &

Portes

,

1969; Sewell

,

Haller

, &

Ohlendorf

,

1970)

;此外，

P.

Bourdieu 的文化資本理論與J.

S.

Coleman 的 社會資本 3堂論近年來亦引起了廣泛的討論及經驗檢證，許多研究分析家庭背景對 文化資本、社會資本變項的影響，以及文化資本、社會資本變項對教育成就，這 包折學業成績與教育年數的影響，進一直青了家庭社經地位影響教育成就的因果 才幾惜。 (Bourdieu ，

1977

,

1984; Burkam

,

Ready

,

Lee

, &

LoGerfo

,

2004; Cheng

&

Powell

,

2007; Coleman

,

1988; De

Gr

aaf

,

1986; Dumais

,

2002; Kalmijn

&

Kr

aaykamp

,

1996;

1 教育部五百億研究經費補助的大學，除了有以大學入學考試招生的公立大學(含臺 大、成大、清大、交大、陽明、中正、中山、中興與政大)之外，還包括私立的長 庚與元智(教育部，

200

7)

，這些私立大學的社會聲譽與錄取最低分未必低於未獲 補助的公立大學，但由於本研究所分析之資料並沒有公開大一新生就讀大學名稱， 因此無法將上述高聲譽的公、私立大學合併稱為菁英大學，再以菁英大學為依變項 進行分析。 2

本研究所分析之資料並沒有參與補習才藝科目之題目，因此無法分析參與才藝補習

對學測成績、上公立大學之影響。

Lareau

,

2002;

Won巨， 1998) 。

以上研究的理論與變項，主要都是根據西方的社會經濟狀況所發展I't\來的， 至於其他國家的教育耳的專叉是如何? Stevenson 與 Baker (1992) 對日本高 III生之 研究發現，在日本接受補習教育有助大學入學考試之成功，而來門高社經地位家 庭的學生，由於家庭有較多資源而有較多機會接受補習教育，並提高大學入學考 試成功之機會。

延續 Stevenson 與 Baker

( 1992

)的研究，孫i青山與黃毅志(1 996 )發現，在

臺灣補習參與對於國 III及高 III 曰後的升學影響有很大的正影響，是所有變項 III 影 響最大者，比文化資本與家庭讀書環境大得多，這項研究的家庭讀書環境為一綜 合指標，包折父母出子女前去吾吾吾于而鼓勵子女所代表的社會資本，以及父母卅錢買 課外讀物給子女、傻子女擁有 filii 人的書桌或書櫃、書架所代表的財務資本 刊aleman， 1988); 而在臺灣、日本父母卅錢供給子女參與補習教育，補習參與 也是很重要的財務資本變項。這項研究也發現，背景因素 III如父母教育與父親職 業對於補習參與有相當的影響，而女性補習參與低於男性，反恥't\性別差別待遇， 補習參與在當時有相當的階層化效應。該研究是臺灣最早探討補習效益與階層化 效應的問題之實證研究，也啟發了對這些問題所做的後續矽蹺，不過由於該研究 所使用的 c 1992 年臺灣地區社會變遷調查社會階層組資料」的樣本，年齡涵蓋當 時 20-64 歲的臺灣地區民眾，以平均 42 歲來看，其參與國、高 III補習的時間大約 是 1962-1968 年， ]/[1今大約 40 年，大部分的樣本是透過聯考升學，其研究結果是 否還適用於現今的實際情形?則有待後續研究繼續探討。

最近，劉正 (2006 )以「臺灣教育長期追蹤資料庫 J

(Taiwan Education Panel

Survey

,

TEPS 淤 2001 年 9 月到 2002 年 3 月對臺灣地區國 III生做問卷的資料進行 分析。他根據迦師分析發現，隨著補習時間附加，學業成績先升後降，適度的補 習會提高成績，不過隨著補習時間附加，提高成績的效益會打折扣，補習時問過 長，成績反而會下降。這是一項很重要的發現，他並以邊際效用遜滅的普遍定律 做解釋，不過對關於造成補習時間對於前去讀有邊際效用還滅的現象之機制，他並 沒有多做解釋。在補習階層化問題方向，他根據邏喝迦師發現，男女補習參與機 率並沒差別，家庭社經地位對補習參與機率的影響很弱，相關情青山與黃毅志

(1

996

)所發現「早年家庭社經地位對補習參與的影響」已減弱許多，他的解釋 是近年臺灣的補習參與己高度普及(劉正，

2006 :

1 7)'各階層者都有許多機會參 與，而縮減家庭社經地位對補習參與的影響。 不過，劉正雖發現，不論父親的職業為何，子女補習參與的機率沒有多大不 同;筆者認為這個發現可能由於當時 TEPS 父和b職業分類的階層區辨力不足(陳 怡立青，

2004 : 351 )

，而無法顯現父親職業不同所造成的子女補習參與機率之差別。 而劉正在估計家庭社經地位對於補習參與的影響時，控制了父母教育期望與學生 門我教育期望，很可能有家庭社經地位愈高，父母與學生教育期望高(巫有益，

2007; Hauser et a

I.,

1983)' 進而提高補習參與的情接影響;由於劉正控制了父母與 學生教育期望，家庭社經地位的影響只剩下直接影響，很可能低估了家庭社經地 位的影響。 林大森與陳憶芬 (2006 )則以高等教育資料庫「的學年度大一新生調查」資 料巾，選取以登 5日分發升上一般體系大學或學院的樣本，來分析高 'I' 階段的補習 效益與階層化。他根據大一新生所錄取的科系分為人文社會學門與門然科技學門 兩組之樣本，發現在「高 'I'三年學半時南習總科 fj (0-24 科 )J 的效益方向，兩組學 門的補習科鬥數對於大學入學學測成績總分都有正向影響;而在「各年級學科補 習科鬥數」的效益方而，人文社會學門的高二補習科鬥數對學測總分有顯著正影 響，不過高一、高三補習科鬥數的影響卻未達顯著;而門然科技學門則是高二與 高三的補習科 H 數都有顯著影響，不過高一補習科 H 數的影響卻未達顯著。然而， 他們對於為何補習科 H 數的影響會視年級與學門而定，並未做清楚的解釋。而他 們在分析補習效益時，控制了 Ij';::iJI

r

r 三年學業總平均成績 J' 很可能有補習科 H 數 愈多，高 'I'平均成績愈高，進而提高學測總分的問接影響;由於他們控制了高 'I' 平均成績，補習科 H 數的影響只剩下直接影響，很可能低估了補習科 H 數的影 響。 至於林大森與陳憶芬 (2006 )對於補習階層化問題的分析，得到自於補習參 與高度普及，導致家庭社經地位與其他背景變項，如性別、族群對補習總科鬥數 影響很弱之結論，這與劉正 (2006 )的結論類似。不過他們將家庭社經地位與其

他背景變項對補習科 H 數影響的總解釋量 R

2_只有

_{04 '與先前孫清山與黃毅志}

(1

996

)的 17 相比，認為整體的影響程度較過去小很多，則有些問題;因為他們 研究的是高 'I' 階段的補習，但拿來做比較的卻是孫 i 青山與黃毅志的國 'I' 階段補

習，孫i青山與黃毅志所發現的高 'I' 階段上述變項對補習影響之 R

2

_{也只有側，與}

他們的。 4未有大們縮減。而他們的研究並未包含推薦甄選與 iff 請入學的樣本，在 這些樣本 'I' ，背景變項對於學科補習科鬥數，學科補習科 H 數對與學測總分究竟 有何影響?仍有待進一步研究釐清。 李敦義 (2006 )採用 TEPS 於 2001 年對高 'I' 職五專二年級學生調查的資料做 分析，這些學生於 2000 年升上高 'I' 職五專，當時雖已實施多元入學，不過聯考還 在。李敦義發現，只有在推薦甄選與 iff 請入學階段，學不持南習次數( 0-4 次)對於 升上卅際較好的高 'I' (而非技職學校)、公立學校(而非私立學校)機率有正向直 線影響，而非先升後降之非直線影響，就此而言，補習對升學有所效益;不過， 在透過聯考與登前分發入學的樣本，學 n有甫習次數對於升上高 'I' 、公立學校機率 並未有顯著影響;整體而言，補習效益不大。至於為何在推薦甄選與 iff 請入學階 段，補習次數對於升上高 'I'機率有正向影響，李敦義的解釋是，補習次數多，會 提高入學考試總分所涵蓋的品德、綜合表現、特殊事蹟之評分，但補習次數多會 提高品德之評分，實在很沒說服力。 李敦義將透過聯考與登記分發入學的樣本合併做分析，而發現補習全無效 益，也很有問題;聯考是上公立高 'I'的最重要管道，而登記分發大都升上高職或 私立高 'I' (陳怡靖等，

2006 : 446 ' 448

;陳建州、喜訊j正， 2004)' 兩種入學方式的 考生性質大不相同，卻將透過這兩種入學方式入學者合併做分析，可能因而無法 顯現透過聯考入學者，補習次數較多，由於入學考試分數較高，而提高升上公立 學校、高 'I'機率的現象。而在此分析 'I' ，李享主義控制了入學方式，以估計補習次 數的影響峙，很可能有補習次數較多，國 'I'在校成績較高，進而提高透過聯考進 入公立高 'I'機率的間接影響;由於他控制了入學方式，補習次數的影響只剩下直 接影響，很可能低估補習次數對升上高 'I' 、公立學校機率的影響。由於李敦義的 研究方法與對研究發現的解釋皆有問題，補習效益還有進一步研究釐清的必要。

二、補習效益的進一步文獻探討

前一節只針對探討補習效益與階層化問題的少數重要文獻，依研究時間先後 做何顱，以說明這方向研究的發展與限制，以及補習階層化的可能變遷。本節與 下一節則對這兩項問題做更完整、系統化的文獻探討;然而，大多數的文獻的補 習參與並沒有區分藝文補習或學半時南習，如孫清山與黃毅志(1 996) ，補習可能同 時含藝文補習與學 n有甫習;不過學科補習與升學機率、教育年數與學業成績的關 聯常切多了，補習仍當 j;J學半時南習為主。本節所探討的補習效益之文獻如下， (一)以「升學機率試教育年教」有管是補習奴益的研究 多數研究都發現，補習參與有助於提升學生日後的升學機會或教育年數(林 大森，

2001

;孫i 青山、黃毅志，

1996

;陳怡t青，

2001

;陳怡靖、鄭燿男， 2000) 。 其巾，孫清山與黃毅志( 1996) 的研究發現，國初 'I'與高 'I'職階段，參加補習的 項數愈多，則日後升學的機率愈高;李敦義則發現補習參與對升高 'I'職五專所上 的學校類型影響相當有限。 (二)以「學業成績」爾是補習主主益的研究 大部分研究發現，補習參與有助於提升學生的學業成績(巫有益，

2007

;林 大森、陳憶芬，

2006 : 58

;閉關日，

2001

;楊肅棟， 2001) 。江芳盛 (2006 )的研 究則與劉正 (2006 )類似，發現補習時數對於學業成績的影響呈現先升後降的非 直線關係。

三、補習階層化的進一步文獻探討

補習的階層化，可用家庭社經地位與↑對 dU 、族群等階層背景變頃，對補習參 與的影響來探討。在父母教育程度的影響上，多數研究發現，父母教育程度愈高， 學生補習參與愈高(江芳盛，

2006

;巫有益，

1999 ' 2007

;林大森，

2001

;林大 森、陳憶芬， 2006 ;孫i 青山、黃毅志，

1996

;陳怡靖、鄭燿男， 2000) 。但也有研 究發現，雖然大致而言，家長教育程度愈高，學生補習的機率也愈高，但研究所 學歷的家長，學生參與補習的機率反而低於高 'I'職與大專學歷者(劉正，

2006)

,

劉正 (2006: 24) 認為可能的解釋是. c 教育程度特別高的父母，較願意門己協助

解決子女課業上的問題;也有可能是他們基本上較為反對補習這種類似填鴨式的 教育 J '而降低學生參與補習機率。 在父親職業的影響上，有些研究發現父幸~職業地位愈高，學生參與補習的機 率愈高(林大森，

2001

;楊肅棟， 2001) 。不過，劉正 (2006

;

24) 卻發現，不論 父親的職業為何，子女補習參與iYj機率沒有多大不同。 過去多數研究發現，父母親教育、職業愈高，學生的補習參與愈高;很可能 由於父母教育程度與父親職業地位愈高，對於子女的教育期望也較高，進而提高 子女的成就抱負(巫有誼，

2007 ; Hauser et a

I.,

1983; Sewell et a

I.,

1969; Sewell

,

Haller

,

&

Ohlendor

f,

1970)

，這都可能附加其補習參與。

在家庭收入的影響上，有些研究發現家庭的收入較高，學生參與補習愈高(林 大森、陳憶芬，

2006

;陳怡靖， 2004) 。很可能由於收入較高的家庭，所能負擔的 補習支卅較高，學生參與補習也就愈高。 在↑生2月的影響上，早期的研究(孫清山、黃毅志， 1996) 發現男性較女性參 與較多補習，這可歸因於傳統「重男輕女」的↑對 dU差別待遇。不過最近的研究卻 發現，在臺濟補習日漸普及之下，男女的補習參與已無差油(林大森、陳憶芬，

2006

;劉正， 2006) 。男女的補習參與已無差別，除了補習教育高度普及外，也可 歸因於↑對dU差 iJU待遇減低，兩性教育機會日趨均等(黃毅志，

1995

;駱明慶， 2001) 。在族群的影響上，許多研究發現，原住民的補習參與低於漢人(巫有益，

2007

'林大森、陳憶芬，

2006

;楊肅棟， 2001) 。

參、研究方法

一、研究架構

本研究根據相關文獻PiT建立的研究架構，一共包含三類變項，如圖 1 所示， 其 'I'卅身背景變項為↑對dU 、族群、父親教育、母親教育、父親職業、家庭收入、 家庭完整性、兄弟人數與姊妹人數， 'I'介變項為學科補習參與、學科能力測驗成 績總分(簡稱學測總分) ，依變項為上公立大學;其 'I'家庭完整性、兄弟人數與姊

妹人數，雖然不是階層變項，它們的影響不能代表補習階層化，不過，仍能代表 補習參與的機會不均等性，也就仍然納入架構 'I' 。本研究的背景變項和林大森與 陳憶芬 (2006 )主要不同在於多了頗為重要的家庭完整性(閱順利，

2001

;楊肅 棟，

2001

;劉正， 2006) ，族君彩士為本省憫南、本省、客家、外省、與原住民四族，比他 們只分原、漢兩組更精細，可比較|可磨漢人的閩南、客家與外省補習參與之差異。 出身背景變項 l 性別 2 族群 3 父親教育 4 母親教育

』→

5 父親聆業 學科補習參與 同 學測總分

•

4

上公立大學 6 家庭收入 7 家庭完整性 8 兄弟人數 9 姊妹人數 圖 T 研究架構

二、研究假設

根據相關的文獻探討與圖 1 的研究架構，本研究進一步提卅下列研究假設， (一)出身背棄琴是項對學科補習參與的影響 1 各背景變項對補習參與的研究假設 在1'1;月與族群方向，可提卅假設1.1:男女補習參與沒有差異(林大森、陳憶 芬， 2006 ;劉正， 2006); 假設1. 2: 原住民的補習參與較漢人低(巫有益， 2007

;

林大森、陳憶芬，

2006

;楊肅棟， 2001) 。 在家庭社經地位方而，可提!中!假設1.3 :父親教育年數愈高，子女的補習參與 愈高;假設 1 .4:母親教育年數愈高，子女的補習參與愈高(巫有益，

1999

,

2007 ;

林大森、陳憶芬，

2006 : 54

;孫清山、黃毅志，

1996

;陳怡靖、鄭燿男，

2000) ;

假設1. 5 :父幸~職業地位愈高，子女的補習參與愈高(林大森， 2001 ;楊肅棟， 2001);

假設1. 6: 家庭收入愈高，子女的補習參與愈高(林大森、陳憶芬，

2006 : 54

;陳 怡立青， 2004) 。 在家庭完整性方向，過去研究發現雙親家庭的子女，補習參與比其他家庭高 (閱順利，

2001

;楊肅棟，

2001

;劉正，

2006 : 23)

，可能由於雙親家庭的子女， 受到父母的關照較多，並提升學生的成就抱負(巫有鎚，

2005 ' 2007 ;

!刺質利，

2001)

，這都會I卅日補習參與。因此可提卅以下假設， 假設1.7 :雙親家庭的子女，補習參與較其他家庭高。 在兄弟姊妹人數方凹，許多研究發現，兄弟姊妹人數愈多，何人的補習參與 愈低(林大森、陳憶芬，

2006 : 54

;孫清山、黃毅志，

1996

;陳怡靖、鄭燿男，

2000)

，這可用資源稀釋假設做解釋，兄弟姊妹人數愈多，每何人能從父母分得的 資源愈少(Blake，

1985)

，補習參與也就愈低。因此可提們j;J下假設， 假設1.8 :兄弟人數愈多，個人的補習參與愈低。 假設1.9 :姊妹人數愈多，何人的補習參與愈低。 (二)補習的主主益 1 學半時南習參與對學測總分的影響 大部分都發現補習參與有助於提升學生的學業成績(巫有益，2007 ;林大森、 陳憶芬，

2006 : 58

;關順利，

2001

;楊肅棟， 2001) 。因此在補習參與對學測總分 的影響上，本研究提卅以下假設， 假設 2.1 :補習參與愈多，學洲總分愈高。 2 學半時南習參與對升上公立大學的影響 在文獻阿薩頁 'I' ，發現並沒有研究探討補習對上公立大學的影響，不過根據過 去研究發現，高 'I'補習參與有利於學測成績的提升(林大森、陳憶芬， 2006:

5

7)

,

而學測成績為推薦甄選與 iff 請入學的重要依據，也做為登記分發入學的門檻;本 研究發現叉顯示，學測總分與登記分發所依據的大學指定科 H 考試平均每科分數 相關 (r 值)高達 746 ;就登記分發入學而言，學洲總分愈高，也會提高進入公立 大學!Yj機會。因此有補習參與愈多，學測總分重立高，進而提高對升上入學標準較 高的公立大學之間接影響。本研究提卅以下假設， 假設 2.2 :學測總分愈高，上公立大學的機率愈高。

假設 2.3 :補習參與愈多，上公立大學的機率愈高。

三、資料來源

本研究以「臺灣高等教育資料庫 州學年度大一新生問卷調查」的資料進 行分析，此調查針對州學年度大一日陷吉它學生，以 25%的抽樣比率，抓卅 75084 人。再用網路向卷進行調查，合言十何 l仗 52315 份問卷，何 l 女率高達 70% 。本研究 的對象僅限於曾參加學科能力測驗而有學測總分的樣本數 25824 人。 94 學年度的大學多元入學方案，包折「學校推薦」、「個人 iff 譎」與「大學考 試分發入學」三種入學方式。以下簡單說明三種不同入學方式的實施方式(大學 考試入學分發委員會，

2005

;大學甄選入學彙辦 'I'心，

2005) :

(一)學杖雄為 報名資格為高 'I'職之普通科應屆畢業生。主要根據在校表現推薦學生，學校 對一個學生只能推薦一校一系，錄取方式主要參附 2 月份進行的學科能力測驗成 績、而試，與在校成績單、門傳、讀書計畫、成果作品、師長推薦函、健康檢查 表等祥查資料。 (二) 1固人申請 報名資格為高 'I'職應屆畢業或已畢業學生。一個學生最多能 iff 請五校系，錄 取方式同學校推薦。 (三)太學考試兮發入學 報名資格為高 'I' 、高職五專應屆畢業或已畢業學生。錄取方式主要以學科能 力測驗成績為門撞 '7 月份進行的指定科 H 考試成績為最後標準。 綜合上述三種入學方式可看到，學科能力測驗成績做為何人 iff 請與學校推薦

入學的重要依據 3 同時也是大學考試分發入學的門橙;而整體看來，才藝表現

並不重要。而通常何人 iff 請入學簡稱為 iff 請入學，大學考試分發入學簡稱為登記 3

檢視 94 學年度大學甄選入學校系分則資料可以發現，學科能力測驗總分在大部分

系所中，占總成績很高的比例，例如:國立臺灣師範大學教育學系州學年度的學 校推薦與個人申請中，學測總分各占總成績 50% 。

分發入學，學校推薦入學簡稱為推薦甄選，如本研究所用的「州學年度大一新生 調查問卷」所示。 參加大學入學考試者，不論是推薦甄選、 ifl 請入學與登言已分發入學皆要參加 學科能力測驗;而只有透過登前分發入學者才要參加大學指定科 H 考試;所以本 研究乃採取有學測總分的樣本做分析。

四、變項測量

(一)出身背吾吾琴是項 1 ↑對dU :迦防與邏喝迦師分析時做虛擬變項，以男~ 1 ，女為 0 。 2 族群，以父親的籍貫代表學生的族群，分為本省閩南、本省客家、外省與 原住民，迦師與邏唱組師分析時做虛擬變項，以本省閩南為對照組。 3 父母教育程度，將父母教育程度轉換為教育年數，如國小為 6 年、國 '1'9 年。 4 父幸~職業， (I)在百分比與均數比較分析時，為了簡化分析與說明，將「農林漁牧工作 人員」簡稱為農林漁牧;將「技術工」、「機械設備操作工及裝配工」與「非技術 工」合f并為工人;並將「服務工作人員及售貨員」簡稱為買賣服務，事務工作人 員」與「技術員及助理專業人員」合f并為基層內領，一般專業人員」、， 'I'小學、 特毅、幼稚園教師」、「高層專業人員」與「民意代表、行政主管、企業主管及經 理人員」合併為高層內領;共得 5 伽類 ;JU '職業社經地位自高而低，大致依序為 高層內領、基層內領、買賣服務、工人、農林漁牧。 (2) 在迦師與邏喝迦師分析峙:{灰黃毅志 (2005 :兒， 59) 的六等職業社經 地位測量，以「非技術工」與「農林漁牧工作人員」為 1

'

'技術工」、「機械設備 操作工及裝配工」與「服務工作人員及售貨員」為 2 ，'事務工作人員」為 3 "技 術員及助理專業人員」為 4 ， '一般專業人員」、， 'I'小學、特毅、幼稚園教師」與

「民意代表、行政主管、企業主管及經理人員」為 5 ，'高層專業人員」為 6

4

_，數

4

父親職業在百分比、均數比較與迴歸、邏輯迴歸分析時採取不同分類方法，這是由

於在百分比與均數比較分析時的職業測量是類別變項，在迴歸、邏輯迴歸分析時等

{直愈高代表職業社經地位愈高。 5 家庭收入，在迦師與邏帽迦師分析峙，以少於 50 萬元為 1

'

50-114 萬元為

2 '

115-150 萬元~

3 '

151-300 萬元為 4

'

301-500 萬元~

5

,

501 萬元以上~6

'

數值愈高代表家庭收入愈高。 6 家庭完整性，以父母皆與門己在家|可住為雙親家庭，父母其 'I'一何與門己 |可住為單說家庭，父母皆不在{J:j祖父母至少一個與門己同住為隔代教養，父母、 祖父母皆不與門己|可住，而自親友或兄弟姊妹代為照顧或教養者為寄親家庭。迴 師與邏帽jj型師分析時做虛擬變項，以雙親家庭為對照組。 7 兄弟、姊妹數，兄弟數為問卷上所填答兄數加弟數，姊妹數為姊數加妹數。 8 高 'I'職學校屬性 (I)公私立，在迦防與邏唱組師分析時做虛擬變頃，以公立為 1 '私立~O 。 (2) 日聞部或進修郁 :jj型防與邏帽jj型師分析時做虛擬變項，日陌部~ 1 ，進 修古巴為 0 。 9 學校位置，分成臺北市、高雄市、省轄市、一般縣與偏遠縣(含花蓮]縣、 臺東縣、澎湖縣、金門縣、連江縣)共五區，在迦師與邏喝迦師分析時做虛擬變 項，以臺北市為對照組。 級為 l 的「非技衛工」與「農林漁牧工作人員」益法併類而給與適當的職業名稱， 等級為 2 的「技衛工」、「機械設備操作工及裝自己工」與「服務工作人員及售貨員」 也無法併類而給與適當的職業名稱，因此父親職業在百分比、均數比較與迴歸、邏 輯迴歸分析時才會採取不同的分類方法，如此在百分比與均數比較時才能給不同的 職業類別適當名稱，如將「技衛工」、「機械設備操作工及裝配工」與「非技衛工」 合併稱為工人，而「事務工作人員」與「技衛員及助理專業人員」職業社經地位等 級雖然不同，不過本研究初步的百分比、均數比較分析都顯示，父親為這兩項職業 者，子女學科補習參與、學測成績與上公立大學百分比幾乎沒有差別，也就合併稱 為基層白領，至於高層專業人員雖然職業社經地位等級最高，不過父親職業為高層 專業人員者只占整體分析樣本的 3.2% '也就與「一般專業人員」、「中小學、特教、 幼稚園教師」與「民意代表、行政主管、企業主管及經理人員」合併稱為高層白領。 透過如此的併類，也可以簡化百分比、均數比較分析。

(二)學科補習參與 本研院以高 'I'一、二年級有關學測成績的學科補習科數做測量，包折國文、 英文、數學、物理、化學、生物、歷史、地理共 8 科，若這 8 科 2 年都沒補，即 為 0 科，若這 8 科 2 年都補 'JJIJ~ 16 科。而本研究的補習參與測量還包折是否有 參與補習，補習科數 o JJIJ沒有補習，在迎的分析與邏捐迦師分析時做虛擬變項， 以有補習為 1 '沒補習為 0 。 (三)學測總兮 以 2 月份進行的高三生大學入學考試「學科能力測驗」巾，所包含的國文、 英文、數學、門然、社會五科總級分做測量，總級分最低。級分，最高 75 級分。 本研究補習參與測量沒有包含高三學科補習科數，是因為高三的補習有可能是在 下學期，而在「學科能力測驗」後進行，不能做為學測總分的解釋變項。 (四)是否J:."b""立太學 在邏喝迦師分析峙，做虛擬變項，以上公立大學為 1 '沒上公立大學為 0 。

五、分析方法

本研究依圓 1 之研究架構進行量化分析，所運用的統計方法包折百分比交叉 分析、均數比較分析、迦師分析與邏帽迦師分析。研究架構'I'雖然包折了門變項、 'I'介變項與依變項，但本哥?究探討!Yj焦點在!中!拉背景對學科補習參與的影響所顯 現的階層化效應，以及學半時南習參與對學測總分、上公立大學機率影響所顯現的 補習效益，並不分析卅身背景透過 'I'介變項，對上公立大學機率的影響機制，也

就不做研材歪分析 (path analysis) 5 。

在背景與學科補習參與的關聯上，許先，以雙變項分析比較不同卅身背景學 生參與補習百分比與平均補習科數的差異;接茗，以邏唱組師分析背景變項對於 是否參與的影響，以迦師分析背景變項對於補習科數的影響，最後，比較不同補 5

即使要做路徑分析，在此必須強調的是，根據林清山 (1991

:

245-249) 與林南 (L血，

1976 : 321-326)

，傳統的路徑分析方法以迴歸來進行;而現在流行用SEM

(structural equation

modeling) 做分析。本研究不考慮、用 SEM 做分析，因為研究 架構中包含很多名義變項 (nominal v旺iable) ，以 SEM 很難做處理。

習科數者在平均學測總分、上公立大學百分比的差異，並以組師分析補習參與對 學洲總分的影響，以邏唱組師分析補習參與及學測總分對上公立大學的影響。

肆、研究結果

一、出身背景與學科補習參與的關聯 (一)背吾吾與補習參與周聯雙變項兮析 自表 1 可以發現，各背景變項與參與補習、補習科數的關聯均達顯著。女生 補習參與的比率為 70.2% '高於男生的 68.5% ;但在平均補習科數上，男生的 3.11 科，反而高於女生的 2.65 科。在各族群補習參與比率與平均補習科數之比較，都 是外省最高，本省客家居次，本省閩南第三，而原住民明顯偏低。父、母親教育 程度、父親職業地位與家庭收入愈高，子女補習參與的比率與平均補習科數量立高。 兄弟、姊妹人數愈多，補習參與的比率與平均補習科數也愈低。在家庭完整性方 向，補習參與比率與平均補習科數，都是寄親家庭補習最高，雙親家庭與隔代教

養很接近，單說家庭最低 6 。

綜觀表 1 '代表各背景變項與是否參與補習及補習科數關聯強度的 Cramer's

V

與 E阻都很低，最高僅達 156 ;而不同性別、父母教育、父親職業、家庭收入、兄 弟人數、姊妹人數與家庭完整性之背景者，參與補習比率及平均補習科數的差別 皆不大。上述不同背景者參與補習比率的差別皆不大，可歸因參與補習己高度普 及，全體分析樣本參與補習比率高達 69.5% '不同背景者都有很高比率參與所致; 而在不同族群 'I' ，本省閩南、本省客家與外省的補習參與比率也都很高，而沒有 多少不同，只有原住民明顯低於其他族群，只有一半左右 (53.2%) 。 6

寄親家庭學生數高達 5744 '看來比率過高，本研究所做的進一步分析顯示，學生

在填答「有哪些人與您在家裡同住」的九項複選題中，有1. 6%全部沒有勾遂，而 沒人與他同住; 7.1% 只有 l 個家人，含父母、祖父母與兄弟姊妹與他同住; 47 位 學生有 4 個家人與他同住在家裡。可能有許多測量誤差，而造成無親家庭學生比率 過高，與無親家庭學生的補習參與最高。

不同背景者的參與補習百分比及平均補習科數(全體分析樣本) 表可 補習科數 參與補習

Eta

平士可數 Cram間 'sV

%

N 2.86 69.5 25824 全體分析樣本

性別

064* 041* 3.11 2.65 2.82 2.90 3.15 1.96 。 18* 047* 68.5 70.2 69.3 70.0 72.4 53.2 11255 13354 17962 3093 2562 365

男女

本台閩南 本台辛辛家 外t可 原住民 族 群 113* 2.29 2.74 3.29 156* 58.4 68.7 76.7 6163 8538 9930 關巾以下 高巾職 專科以上 117*

2

.3

3

2.83

3

.4

0

148* AUP 、 d 叫‘ J AUAU 行/ 677 7533 9647 7451 關巾以下 高巾職 專科以上 093* QOAU 『句 4 句 J-AU --P3QOOJ3 句4 句 4 句 4 句 4 叫‘ J 120* 59.6 63.2 69.9 72.9 76.4 1057 4930 5814 2694 6198 農林詩詞牧

工人

買賣服務 基層出領 高層出領

父親教育一母親教育

父親職業 081* 2.57 2.91

3

.3

6

105* 64.3

7

1.3 77.0 10214 9587 4698 少於 50 萬元 50-150 萬元 151 萬元以上 041* qdAU 『QY AUQOfhu 叫‘ J 句 4 弓，中 040* 71.9 69.5 67.2 7434 9545 7640

0 人

1 人

2 人以上 033* 2.96 2.92 2.69 031

*

70.7 70.3 67.6 8542 7655 8424

0 人

1 人

2 人以上 028* 2.88

2

.4

8

2.83 2.90 050* 69.7 60.8 70.0

7

1.

0

16458 1475 977 5744 雙親 單親 隔代 寄親

家庭收入一兄弟人數一姊妹人數一家庭完盤盤

說明 *表 p<.05

(二)背吾吾變項對學科補習參與影響之迫歸與邏輯迫皇帝兮析 本文在所有邏輯苛迦師分析的戶為 McKelvey 與 Zavoina 之戶，此情標準化係數， 如迦師分析的戶，可代表各門變項的影響大小(鄭旭智、張高哲、潘倩玉、林克 明譚，

2002 :

96-97) 。由表 2 可以發現，在背景變項對是否參與補習的影響方而， 男性參與補習的機率顯著低於女性。原住民參與補習的機率顯著低於本省閩南， 本省客家與外省參與補習的機率也都顯著低於本省閩南;整體而言，原住民參與 補習的機率低於漢人。父親教育年數、母親教育年數、父親職業地位、家庭收入 愈高，會顯著提升子女參與補習的機率。單幸地家庭參與補習!Yj機率顯著低~雙親 家庭，不過隔代家庭、寄親家庭與雙親家庭的差liD未達顯著。兄弟人數的士佇立日， 會顯著降低參與補習的機率，姊妹人數對參與補習機率的影響未達顯著。雖然由 於樣本很大，大部分背景變項的影響皆達顯茗，但代表影響力的戶值均很小，所

以整繼解釋力 (R

2

_{) 只有自 47 。}

表2 背景變項對補習影響之迴歸與邏輯迴歸分析(全體分析樣本) 是兩市習(邏輯迴歸) 梢習科數(j且歸) b 戶 b 戶 性別 女(對照) 男

121*

032

410*

058

本特閩南(對照) 族群 本看辛辛家

031*

005

040

004

外t有

174*

027

009

001

原住民

564*

033

660*

020

父親教育

057*

096

_。70*

062

家庭社 直拜見教育

054*

090

_。73*

064

經地位 父親職業

043*

035

047*

020

家庭收入

103*

054

109*

030

雙親(對照) 家庭 單親

322*

038

324*

020

完整性 隔代

025

003

_。76

004

寄親 _{。 12}

₀₀₃

₀₅₉

₀₀₇

兄弟人數

044*

020

_{。75* 。 18} 姊妹人數

010

005

001

000

J為數

627*

727*

樣本數

20534

20534

R2

047

_。25

說明 *表 p< 的，是否補習邏輯迴歸的R

2

_{，為NazelkerkeR2 。}

在背景變項對補習科數的影響方而，男性的補習科數顯著高於女性。原住民 的補習科數顯著低於本省閩南，不過本省、客家、外省與本省、閩南差]1[1未達顯茗， 整體而言，漢人補習科數高於原住民。父親教育年數、母親教育年數、父親職業 地位、家庭收入愈高，會顯菩提升子女的補習科數。單就家庭的補習科數顯著低 於雙親家庭，不過隔代家庭、無親家庭與雙親家庭差]1[1未達顯著。兄弟人數的附 加，會顯著降低個人的補習科數，姊妹人數對補習科數的影響未達顯著。雖然大

部分背景變項的影響皆達顯茗，但代表影響力的戶值均很小，所以 R

2

_只有

₀

_鈞。 綜合以上分析，補習參與機率及補習科數受到!中!拉背景，特別是家庭社經地 位影響所顯示的階層化效應與機會不均等性都很小。

二、學科補習參與與學測總分、上公立大學的關聯

(一)學科補習參與弓之學，，~~龜鹿兮、J:."b""立大學且串聯雙變項兮析 自表 3 可以發現，是否參與補習、補習科數與平均學測總分、上公立大學比 率的關聯均達顯著。參與補習者學測總分平均為 50.8 分，高於未參與補習的 45.3 分， Eta 值為 232 ;參與補習者上公立大學的比率還是較高，為 40.3% '未參與補 習為 28.2%

' Cramer's V

值為 115 。 表3 補習參與與學測總分、上公立大學之關聯性分析(全體分析樣本) 學測總分 上公立大學

N

平均數 E組

%

Cramer's V

全體分析樣本

25824

49.1

梢習J情形 未參與梢習

7873

45

.3 參與梢習

17951

50.8

Oli斗

7873

45

.3

1-4

li斗

13354

50

.4 梢習科數

5-8

li斗

2902

53.7

9-16 科

1695

49

.3 *表 p<.05

232*

252*

36.6

28.2

40.3

28.2

40.0

45.3

34.1

115*

125*

至於補習科數與學測總分平均、上公立大學比率的關聯，補。科者平均學測 總分為 45.3 分， 1-4 科提高為 50 .4分， 5-8 科最高，為 53.7 分，但 9 科以上反而 下降，只有 49.3 分，補習科數與平均學測總分為先升後降的非直線闕係， Eta 值 為 252 。在上公立大學的比率上，。科為 28.2%

'

1-4 科提高為 40.0%' 5-8 科最高， 為 45.3% '但 9 科以上反而下降，只有 34.1% '補習科數與上公立大學比率也為 先升後降的非直線關f系，

Cramer's

V 值為 1 鈞。 (二)學科補習參與對學創總兮影響之迫皇帝兮析 表 4 以組師分析探討整體分析樣本補習參與對學測總分之影響，補習之外的 門變項做為控制變項，如果沒有必要，就不對這些變項的影響做說明。在此必須 說明的是，控制變項'I'的，'+1封背景變項，很可能影響子女補習參與、就讀高'I'職 學校屬性、位置，進而對學測總分有陌接影響，由於模型一至模型三巾，皆控制 了補習參與、高'I'職學校屬性與學校位置，使得卅身背景變項對上公立大學的影

響，只剩下直接影響，而有所減弱7 。

由表 4 可以發現，所有補習參與變項對學測總分都有顯著正影響。從模型一 可以看到，補習科數每多一科，可以提高學測總分25 分 (b 鈣，戶 的 2)' 整 體解釋力 (R2_{) 為 186 。從模型二可以看到，有補習者比沒補習者學洲總分高卅}

3.23 分(戶

13

7)

,

R

2

為

197 。模型二的補習只用粗略的二分變項做測量，但比

起模型一較為精緻的補習科數( 0-16 科)測量，影響力(戶)竟然更大，這是相當 有趣的發現。在模型三可以看到，比起沒有補習者，補 1-4 科者學洲總分高!中\

2.98

分，補 5-8 科者學洲總分更是高!中\ 5.09 分，不過，補 9-16 科者學測總分只高!中1

2.43 分，顯示補習科數對於學洲總分的影響為先升後降的非直線關 f系，正為 201 。

在模型一用補習科數來對學測總分做迦帥，預設辛苦補習科數與學洲總分問~直線 關係'這會低估補習對學測總分之影響(戶);而模型二的是否補習，並沒有預設 其與學洲總分聞為直線闕係'這是模型二是否補習的戶值高於模型一補習科數的重 7

至於父母教育與學測總分的關聯，本研究進一步的分析將父母教育做虛擬變項，發

現父母教育程度愈高，學測總分愈高，而且都以研究所學歷者最高，而主現直線關 係'這與劉正 (2006 )的發現不同。

要原因 8 。模型三將有補習者再細分為三章且，可以顯示有補習者隨補習科數不同

而在學測總分不同的現象，因而模型三的 R

2

_{不僅較高，也可以清楚顯示補習對學}

測總分影響之非直線關

_f

系，為表 4的最佳模型。

宴會研

打梢習 吾有

_T

_實預了 1~4 科 5~8 科 9 、 Iii 在↓

性別堇二士:

閩南(對照)

族群辛辛家

外看 原住民 父親教育 家庭前土母親教育 經地位父親職業 莖墨盟主 雙親(對照) 單親 隔代 寄親 克嘉文章主

I可巾/興唱那

職學校羞若市，~百弋

屬性荳起:士;

聶哥(對照)

看轄市 院轄市 盤還盟軍

最喜色

可τ 模型二

b

~ 補習參與對學測總分之迴歸分析(全體分析樣本) 模型一 模型二 b ~ b ~ 25* .082 表4 是芥 梢習 138 150 055 2.98* 5.09* 2.43* 137 3.23* 梢習 科數 032 034 024 048 085 055 046 072 69* ***一**** 1 。而主 9939 197-2137 1i 一凡斗一 036 034 025 049 085 057 048 072 78* ***一**** 233-oo40 198-3238 1i-A 且可一 028 035 028 051 091 062 050 076 61* 1.13* 1.03* 5.09* 31* 22* 35* 84* 。 12 004 002 002 013 58 25 06 03 15* 。 13 005 001 002 014 ** 30J 叫‘ J 有 J-qd r。句 LAUKU--。 16 005 002 002 014 79* 28 04 02 16* 家庭 結構 247 6.16* 251 6.26* 266 6.64* 040 1.12* -.029 84 .030 3.12* -.144 7.20* -.116 26.75* 20317 201

9

.30* 040 99* -.026 90* .032 3.18* -.147 7.18* -.116 26.60* 20317 197 9.23* 041 97* -.025 93* .033 3.31 * -.154 7.23* -.116 27.14* 20317 186 9.59* 學校 位置 *表 p<.05 除了上述非直線關係的影響之外，也有可能是學科補習要勾選的項目太多，所勾選 的項數與實際參與的項數有所不同，帶來測量誤差所致。 8

表 HJ迦師分析探討 j;J不同方式入學的樣本 'I' ，補習對學測總分之影響。表 5 並末將表 4 的補習科數納入分析，理由在於，補習對學測總分的影響為非直線 關係。補習之外的門變項做為控制變頃，所控制的變項|可表 4 由於篇軒限制， 表 5 也就未列卅控制變項的影響係數。 由表 5 可以發現，所有補習變項對學測總分都有顯著正影響。在登言已分發樣 本，從模型一可以看到，有補習者比沒補習者學測總分高們 2.30 分， R2~.174 。 在模型二可以看到，比起沒有補習者，補 1-4 科者學洲總分高卅 2.10 分，補 5-8 科者學測總分更是高卅 3.81 分，不過，補 9-16 科者學洲總分只高卅1. 50 分。補

習科數對於學測總分的影響亦為先升後降的非直線闕係， R

2

為

178 。

在推薦甄選樣本，從模型三可以看到，有補習者比沒補習者學測總分高卅 4.71 分， R2~.220 。在模型四可以看到，比起沒有補習者，補 1-4 科者學測總分高卅 4.34 分，補 5-8 科者學測總分更是高卅 8 .40 分，不過補 9-16 科者學測總分只高卅

3.22 分。補習科數對於學洲總分的影響仍為先升後降的非直線關 f系， R

2

為

228 。

在1[ 1 請入學樣本，從模型五可以看到，有補習者比沒補習者學測總分高卅 3.10

分， R2~.229 。在模型六可以看到，比起沒有補習者，補 1-4 科者學測總分高卅

2.62 分，補 5-8 科者學測總分更是高卅 5.74 分，不過，補 9-16 科者學測總分只高

卅 3.23 分。補習科數對於學測總分的影響還是先升後降的非直線關 f系 ， R

2

_{.r吉 235 。}

綜合以上數據，是否補習對學測總分的效益，以推薦甄試樣本最大，比起沒 補習者，有補習可以提高 4.71 分;

I[

1 請入學樣本次之，提高 3.10 分;登司分發樣 本最低，只提高 2.30 分;進一步的 t 考驗顯示，推薦甄試樣本的效益顯著高於其 他兩者 (p< .05) 。至於補習科數的效益，仍以推薦甄試樣本最大，比起沒補習者， 不同補習科數的組測，高卅!Y j5全數大都比其他兩者高得多，

I[

1 請入學樣本居次， 登記分發樣本仍最低 t 考驗顯示，推薦甄試樣本不同補習科數組 iJU高爪的分數， 大都顯著高於其他兩者。

表5 不同入學方式的樣本補習對學測總分影響之迴歸分析 登記分發樣本 模型 模型 ~ 推薦甄選樣本 模型三 模型阿 ~ 申請入學樣本 模型五 模型六

b

B

b

B

沒補習 且河之 梢習 (對照) 行梢習 2.30* 0 科(對照) 梢習 1-4 科 科數 5-8 科 9-16 科 J指數 樣本數 一 一 一 一 言 一 一 K 101 4.71 * .187 3.10* .136

心巫山

3.81 * .1242.10* .104 1.50* .036 32.78* 13682 178 20.49* 2042 220 4.34* .176 8.40* .190 3.22* .064

2

1.

11

*

2042 228 27.24* 3683 229 2.62* .122 5.74* .162 3.23* .079 27.57* 3683 235 說明 *表 p< 的，控制變項同表4 。 (三)學科補習參與對J:."b""立大學影響之邏輯迫皇帝兮析 表 6 以邏輯迦師分析探討分析整體樣本補習參與對上公立大學之影響，所控 制的變項|刮表4 。從模型一可以看到，補習科數對上公立大學並沒有顯著的影響，

且戶 f墓。15 '這是補習科數對上公立大學有非直線影響所致(見模型三)

, R

2

為

124 。從模型二可以看到，有補習者上公立大學的機率，顯著高於沒補習者 (b 271

'戶

。64)' R2~.128 。在模型三可以看到，比起沒有補習者，補1-4 科者

上公立大學的機率顯著較高(b-.284)'補 5-8 科者上公立大學的機率高得更多(b 317' p<.05)' 不過補 9 科者上公立大學!Yj機率並沒有顯著較高;補習科數對

於上公立大學機率的影響為亦先升後降的非直線關

f系， R

2

為

128 。模型四加入學

測總分，學測總分對上公立大學!Yj機率有顯著的正向影響，戶{直高達625 ;比起沒 有補習者，補 1-4 科者上公立大學的機率並沒有顯著較高，補5-8 科者上公立大

學的機率反而顯著較低，補9-16 科者上公立大學的機率也是顯著較低'R2~.383 。

表6 補習對上公立大學影響之邏輯迴歸分析(全體分析樣本) 學測總分 ?前習科數 沒梢習(對照) 是有于梢習 行梢習 。科(對照) 梢習 1-4 科 科數 5-8 科 9-16 幸斗 常數 樣本數

些望已坐些1主

模型­

E一一J:l

008

.015

2.832*

20317

124

模型­

b

~

271*

.064

2.909*

20317

128

模型三 模型阿 b

~一一主一一主

142*

.625

284*

.073

.029

.006

317*

.052 -.272* -.035

073

.009 -.225* -.022

2.902*

-7.973*

20317

20317

128

.383

說明 *表 p< 的，控制變項同表4 。 由於補習科數對於學測總分的影響為先升後降的非直線闕係(見表4 模型 三) ，而學洲總分對公立大學機率有很大的正向影響，補習科數對於上公立大學機 率的間接影響也就為先升後降的非直線關係;而陌接影響PIJ表 6 模型三的 b 值所 代表的總影響減去模型四的b 值所代表的直接影響 (Hanushek

&

Jackson,

1977

224-227)

，補 1-4 科陌接影響為255

( - .284- .029)'

5-8 科~.589' 9-16 科為 298 。 但模型四控制了學測總分，補習科數的影響只剩下直接影響，有補習者不僅不會 提高上公立大學的機率，補習超過5 項者，上公立大學的機率反而下降，對於這 個現象，本研究在討論'I'會做進一步解釋。由於補習科數對於上公立大學機率的 間接影響為先升後降的非直線闕係，與負向直接影響有所抵銷，模型二、三補習 參與變項的總影響他與戶值)也就不大;不過問接影響比直接影響(見模型四) 大很多，所以模型三所代表的補習科數總影響依然后先升後降的非直線關係。 表 7 以邏喝迦師分析探討以不同方式入學的樣本'I' ，補習對上公立大學之影 響。表 7 並末將表 6 的補習科數與是否補習納入分析，理由在於，補習對上公立 大學的影響非直線關係(見表6)' 而這兩個變項都不能反映非直線的關f系，再加 上精簡表格與篇們限制的考量，也就不將這兩個變項納入分析。補習之外的門變 項做為控制變項，所控制的變項|可表4 。

在登5日分發樣本，從模型一可以看到，比起沒有補習者，補 1-4 科者上公立 大學的機率顯著較高 (b-.235)' 補 5-8 科者上公立大學的機率也顯著較高 (b

214)

，不過，補 9-16 科者上公立大學的機率並沒有顯著較高;補習項數對於上

公立大學機率的影響有先升後降的非直線關係

'R

2

為

102 。模型二加入學測總分，

學測總分對上公立大學的機率有顯著的正向影響，戶{直高達608 '比起沒有補習 者，補 1-4 科者上公立大學的機率並沒有顯著較高，補5-8 科者上公立大學的機 率反而顯著較低，不過b 值為-.284 '較其他入學方式的樣本小多了;補9-16 科者

上公立大學的機率也沒有顯著較高，R2~.368 。

在推薦甄選樣本，從模型三可以看到，比起沒有補習者，補1-4 科者上公 立大學的機率顯著較高 (b- .4 18) ，補 5-8 科者上公立大學的機率高得更多

(b-.676'

p<.05)' 不過，補 9-16 科者上公立大學的機率並沒有顯著較高;補

習科數對於上公立大學機率的影響亦為先升後降的非直線闕係，

R

2

為

174 。模型

四加入學測總分，學測總分對上公立大學的機率有顯著的正向影響，戶值高 達 799 ;比起沒有補習者，補1-4 科者上公立大學!Yj機率並沒有顯著較高，補5-8 科者上公立大學的機率反而顯著較低(b--.520) ，補 9-16 科者上公立大學!Yj機率

低得更多 (b--.795

'p<.05)'

R

2

為

499 。

在 iff請入學樣本，從模型五可以看到，比起沒有補習者，補1-4 科者上公立 大學!Yj機率顯著較高(b-.191»補 5-8 科者上公立大學的機率高得更多(b-.304

'

p<.05)' 不過，補 9-16 科者上公立大學的機率並沒有顯著較高;補習科數對於上

公立大學機率的影響仍為先升後降的非直線關f系， R

2

為

180 。模型六加入學測總

分，學測總分對上公立大學的機率有顯著的正向影響，戶{直高達 633 ;比起沒有補 習者，補 1-4 科者上公立大學!Yj機率並沒有顯著較高，補 5-8 科者上公立大學的 機率反而顯著較低 (b-- .423) ，補 9-16 科者上公立大學的機率雖也較低 (b

-.365)

，但沒有達到顯茗 ， R

2

.r吉 443 。

表7 不同入學方式的樣本補習對上公立大學影響之邏輯迴歸分析

235*061.039

.008

.4

18* .104 .010

.002.191*047-.066 -.013

214*037 -.284*-.03 8 .676* .094-.520*-.053

.3

04*045-

.4

23*-.049

085 .011-.105 -.010-.136 -.016-.795*-.071.058 .008-

.3

65 -.037

2.660*

-8

.4

72*

-2.730*

-8.955*

-3.091*

-8.555*

13682

13682

2042

2042

3683

3683

102

.3

68

.174

.4

99

.180

.4

43

學測總分 。科(對照) 梢習 1-4 科 科數 5-8 科 9-16 1'斗 常重主 樣本數

些笠坐坐坐空1主

登言由于發樣本 模型 模型二

b

B

b

B

149* .608

推薦甄選樣本 申請入學樣本 模型三 模型阿模型五模型六

b

B b B b B b B

177* .799

.153* .633

說明 *表 p< 的，控制的變項同表4 綜合以上數據，不論就登記分發、?佳薦甄選或iff請入學樣本而言，在控制學 測總分之前，補習科數對於上公立大學機率的影響為先升後降的非直線(見模型 一、三、五) ，但控制學洲總分後，補習科數超過5 項者，對上公立大學!Yj機率反 而較低(見模型二、四、六)。由於補習科數對於學測總分的影響為先升後降的非 直線關係(見表5 模型二、四、六)，而學測總分對公立大學機率有很大的正向影 響，補習科數對於上公立大學機率的間接影響也就為先升後降的非直線闕係;而 間接影響JJIJ表 7 模型一、三、五的b 值減去模型二、四、六的b 值 (Hanushek

&

Jackson

,

1977:

224-227) 。但模型二、四、六控制了學測總分，補習科數的影響只 剩下直接影響，有補習者不僅不會提高上公立大學的機率，補習超過5 項者，上 公立大學!Yj機率反而下降，對於這個現象，本研究在討論1[1會做進一步解釋。由 於補習科數對於上公立大學機率的問接影響為先升後降的非直線關f系，與負向直 接影響有所抵銷，模型一、三、五補習科數的總影響他與戶值)也就不大，以 整體樣本做分析的表6 模型二、三補習參與變項的總影響也不大;不過陌接影響 較直接影響大很多，所以表7 模型一、三、五，表6 模型三補習科數總影響依然 為先升後降的非直線關係。

恆、結論與討論

一、對假設檢證結果之說明與討論

以下根據迦防與邏唱:出師分析結果，來說明與討論哥?究假設檢證的結果﹒ (一)出身背吾吾對學科補習參與的影響 假設1. 2

:

'原住民的補習參與較漢人低 J' 假設1. 3

:

'父親教育年數愈高，子 女的補習參與愈高 J '假設1. 4

:

'母親教育年數愈高，子女的補習參與愈高 J '假 設1. 5

:

'父親職業地位愈高，子女的補習參與愈高 J' 假設1. 6:' 家庭收入愈高， 子女的補習參與愈高」與假設1. 8:' 兄弟人數愈多，何人的補習參與愈低 J' 都獲 得支持，但是也有未獲得支持的假設如下﹒ 假設1.1 :'男女補習參與沒有差異」。研究顯示，男性參與補習機率低於女性， 但補習科數卻高於女性，這不支持假設，可能的原因仍有待進一步研究釐清。 假設1.7

:

'雙親家庭的子女，補習參與較其他家庭高」。研究顯示，單說家庭 參與補習機率與補習科數都較雙親家庭低，這支持假設，不過隔代家庭與寄車站家 庭，在參與補習參與機率與補習科數上，與雙親家庭的差]/[1都不顯茗，這不支持 假設，可能的原因仍有待進一步研究釐清。 假設1.9

:

'姊妹人數愈多， filii人的補習參與愈低」。哥?究顯示，姊妹人數對參 與補習機率與補習科數的影響均未達顯茗，這不支持假設，可能的原因是，女性 的補習科數較少，持有資源的情形不像兄弟那樣嚴重，因此姊妹人數對補習參與機 率與補習科數的影響皆不顯著。 (二)補習的主主益 1 學科補習參與對學測總分的影響 假設 2.1

:

'補習參與愈多，學測總分愈高」。研究顯示，在整體分析樣本 'I'

,

補習科數對於學測總分的影響為先升後降的非直線關係'這不支持假設，在登記 分發、?住薦甄選與iff 請入學的樣本，也都發現補習科數對於學測總分的影響也是 先升後降，這也都不支持假設。但這個發現與劉正 (2006 )的研究發現不凹以，喜事j 正發現，補習的時間對學測成績有先升後降的影響，補習的時陌若過長，對學習

成績的提高效果就會打折扣，甚至於造成成績下降。由於本研究所測量的補習科 數fU多( 0-16 科) ，補習科數愈多，大致上補習的時間也長，因此本研究的發現也 就與劉正的發現類似。可能的原因是，補習科數 (8 科以內) ，雖然可以提高學測 總分，但補的科 H 若過多 (9 科以上) ，除了帶來過度的疫勞，降低補習效果之外， 還會的用到許多複習功課與做作業的時間，因此反而會降低學測總分;這是劉正 未提卅的解釋。 2 學科補習參與對上公立大學的影響 假設 2.2: c 學洲總分愈高，上公立大學的機率愈高」。在整體分析樣本 'I'獲得 支持，而且代表學洲總分影響的戶值高達 625 。在登記分發、推薦甄選與 iff 請入 學樣本也都獲得支持，戶{區分別高達 608 、 799 與 633 。 假設 2.3: c 補習參與愈多，上公立大學的機率愈高」。研究顯示，在整體樣本、 登前分發、推薦甄選與 iff 請入學的樣本 'I' ，補習科數對上公立大學的影響皆為先 升後降的非直線關 f系，都不支持假設。由於在各類樣本 'I' ，學科補習科數對於學 測總分的影響皆為先升後降的非直線關係，而學測總分對上公立大學都有很大的 正向影響，所以學半時南習科數對於上公立大學的情接影響亦為先升後降。但在整 體分析樣本、推薦甄選與 iff 請入學樣本，控制學測總分後，就補習科數對上公立 大學的直接影響而言，與未補習者不日較，補習 4 科以內者上公立大學的機率並沒 有較高，且補 5 科以上反而上公立大學的機率較低;可能原因為，就推薦甄選與 iff 請入學的樣本而言，要上公立大學除了學測總分外，害問祥查與 U 試成績仍有 一定的影響，如果學測總分相同，補 5 科以上反而會降低為提高其他成績所投入 的時間、精神與資源，因而降低上公立大學的機率。而不論就推薦甄選或 iff 請入 學者而言，由於陌接影響皆比直接影響大得多，補習科數對上公立大學的影響仍 為先升後降;就登記分發樣本而言，由於直接影響很小，補習科數對上公立大學 的影響亦為先升後降;整體樣本補習科數對上公立大學的影響也就為先升後降的 非直線關f系。

二、進一步討論

(一)由於所有背景變項對學科補習參與機率及補習科數的影響(戶)都很

小，所以整體解釋力 (R

2

_{) 都flH底，所顯示的補習參與階層化效應與機會不均等}

性都很小，這是由於補習人數比例偏高，導致不同↑對dU 、父母教育、父親職業、 家庭收入、兄弟人數、姊妹人數與家庭完整性之背景者，以及|可屬於漢人的本省 閩南、客家與外省都有許多機會參與，不同背景者參與機會的差距不大所致;不 過耐住民參與補習的仍只有半數，明顯低於漢人。 (二)本研究發現學半時南習科數對學洲總分、上公立大學的機率影響為先升 後降的非直線關f系，以補習科數( 0-16 科)對學測總分做迦師或邏唱組師分析， 由於預設著補習科數與學洲總分陌為直線關f系，這會低估補習之影響他與戶值)。 林大森與陳憶芬 (2006 )的研究將高 'I'三年接受所有學不甘南習科 H 的總干什視為補 習總科數，並以直線組歸估計補習總科數對學測成績的影響，很可能會低估補習 科數對學洲總分的影響，而造成在許多分析 'I' ，補習的影響不顯著。 (三)至於學n有甫習科數對學測總分的先升後降重要原因，是因補習項數過 多，會降低複習課業與做功課的時惰，學測總分反而下降的情形。就推薦甄選與 iff 請入學的樣本而言，如果學洲總分相同，補習科數過多者反而會降低上公立大 學的機率，這是因補習科數過多反而會降低為提高祥查與 U 試成績所做的投入。 綜合以上討論，不論就學測總分或上公立大學而言，補習過多反而會降低其他f菩 提高成績所做的投入，因而降低學測總分與上公立大學的機率。

三、建議

(一)對教實實務之建議 本研究發現，學科補習科數對學測總分與上公立大學機率之影響~先升後降 的非直線關係，因此建議學生的學科補習應該適量，特別是打算以推薦甄選或 iff 請入學的學生。 (二)對未來研究之建議 1 考慮補習的效益有非直線影響 今後研究在對補習的效益做估計時，應考慮其 'I'有可能存在的非直線關f系， 以免低估補習對學業成績的效益。 2 補習測量的改變

本研究由於採用手己被資丰怯于析的限制，學科補習只以高一與高二是否參加學 科補習進行加總的補習科數進行分析。日後研究若能參考孫清山與黃毅志

(1

996)

，將補習方式分成參加校內課醋、上補習班與請家教等，並分析背景變項 對不同補習方式的影響，與不同補習方式對學生成績與升學結果的影響，可能會 得到有意義的新發現。

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