菱教育民調3/半數民眾認108課綱難減少經濟弱勢落差 6成3認有助培養自我學習
菱傳媒.2024年10月2日 00:00

菱教育民調3/半數民眾認108課綱難減少經濟弱勢落差 6成3認有助培養自我學習

(記者王家俊/台北報導)108課綱上路滿5年,高中生得花時間製作學習歷程檔案,根據《菱傳媒》最新發表「台灣10大教育問題」網路民意調查結果,有五成民眾對於108課綱、多元入學等升學制度能否減少經濟弱勢沒有信心,其中六都民眾感受經濟弱勢落差的狀況比非六都更為明顯。不過也有六成民眾表示同意108課綱等政策,有助學生適性發展以及培養自主學習及自我表達能力。

108課綱實施後,高中生要製作學習歷程檔案,許多人擔心家庭資源較多的學生可取得優勢,教育部日前公布調查指出,為了製作學習檔案而去補習或請家教的學生不到1%,不過也有3%-5%學生表示,老師沒有在製作學檔方面給予幫助。

根據《菱傳媒》「台灣10大教育問題」網路民意調查結果顯示,在民眾關注的10大教育議題中,「學以致用、業界接軌」與「適性發展、育才選才」排名在第二、三順位,佔比為83.9%、81.9%。

其中關注「適性發展、育才選才」此議題的受訪者,對於目前的升學制度與政策(108課綱素養導向、多元入學等),是否更有效幫助學生適性發展?表示非常同意有5.1%、同意23.5%、有點同意30.5%,至於表示有點不同意的有20.4%、不同意11.2%、非常不同意則有9.4%。合計偏向認同者有59.1%,高於偏向不認同的41%。

至於目前的升學制度與政策(108課綱素養導向、多元入學等),是否更有效幫助學生培養自主學習及自我表達,偏向認同者的比例更高,有63.1%。相較於前兩者,對於升學新制是否更能幫助減少經濟弱勢的落差,關注者態度明顯較保守,僅有50.3%偏向認同,調查結果反映初,即使是關注適性發展的民眾,對於現今政策是否能減少經濟弱勢仍相對沒有信心。

根據居住地交叉分析,對於目前升學制度與政策是否更有效幫助學生適性發展、培養自主學習及自我表達的認同比例,以高雄市的關注者較為突出(分別為66.9%、71.8%偏認同比例)。另外,非六都地區關注者對於現今政策是否能減少經濟弱勢的落差,具有相對最高的認同比例 (54.2%),可能側面說明了非六都地區當中,至少有部分關注者能明確感受到經濟弱勢落差的減少。

回頭檢視排名民眾第二關注順位「學以致用、業界接軌」,關注者對於是否信任台灣技職教育/高等教育能有效銜接職場需求,偏信任的比例為60.0%。其中,30-39歲的關注者在各年齡層中有最高的信任比例(71.1%)。且信任比例隨著教育程度上升而下降,教育程度在碩士或以上的關注者,信任比例僅48.0%。另外,家庭可支配收入較高者,信任比例也較低。

對於目前產學合作政策執行成效的滿意度,關注者偏滿意的比例為62.0%,其中以30-39歲關注者滿意度較高(70.1%),滿意度隨教育程度上升而下降,家庭可支配收入較高者,滿意比例也相對較低。對於是否信任學校提供的職業生涯輔導服務,關注者偏信任的比例為65.8%,交叉分析的趨勢與前兩題相似。

值得注意的是,在國高中階段,選擇關注「適性發展、育才選才」的民眾,有88.7%會在下一個階段(大學)選擇「學以致用、接軌業界」。由此可以勾勒出民眾對各個求學階段的想像:國高中階段以前,都是鼓勵學生發展興趣,並未重視職業技能與職場能力的培養;但等到了大專院校期間,則希望相關技能可以在此階段充分培養。

另外,在少子化等因素影響下,近年已有許多大學陸續退場,該份民調也詢問全體受訪者,「您是否認為選擇技職體系也是好的發展選擇?」29.6%的受訪者表示「非常同意」技職體系是良好的發展選擇;61.2%的受訪者表示「有些同意」,認為技職體系是良好的選擇,但需進一步完善;只有7.1%的受訪者「有些不同意」;僅有2.1%的受訪者「非常不同意」技職體系,認為一般大學仍是相對最好的發展方向。這反映出大多數人對於技職體系逐步有較正面的看法,認為其發展潛力較高,但也意識到目前體系需要進一步改善。

對於技職體系的信任,在不同年齡層間有顯著差異。60歲以上的受訪者對技職體系的支持度最高,有38.4%表示「非常同意」,顯示年齡較大者對技職體系的發展持更正面的看法。相對而言,年輕族群如18-29歲則有較高比例選擇「有些不同意,仍然希望孩子努力往一般大學發展」(12.7%),非常同意技職體系是良好的發展選擇的比例僅有17.0%,更希望孩子進入一般大學發展,可能反映了年輕族群對高等教育有較高的期望。

「台灣10大教育問題調查」是《菱傳媒》委託皮爾森數據執行,經費來源為《菱傳媒》,調查執行日期為9月16日至9月22日,針對全台灣年滿18歲以上之網路人口,有效樣本1317份,抽樣誤差在95%信心水準下,抽樣誤差為±2.70%。

民調抽樣方法採用網路主動發放調查方式,透過資料管理平台(DMP),在性別、年齡與居住地比例分層隨機抽樣進行調查,並輔以網路行為分析帶入使用者輪廓標籤,確保符合調查對象的唯一性。同時針對使用者的性別、年齡與居住地的準確性採用網路行為與資料庫標籤比對方式,結合問卷題目設計做雙重認證,確保資料正確性與可靠性。

樣本代表性與加權則採用比率估計法,母群體參數依內政部公布2024年7月民眾年齡、性別、戶籍資料,結合皮爾森數據DMP修正網路人口特徵值,逐項重複進行連續性修正,以使樣本特徵與母群體結構達到一致。

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  • 資料來源:網路溫度計自2017年至今約累積28億則以上文章的網路社群大數據資料庫,其內容涵蓋Facebook、YouTube、Instagram、Dcard、以及包含Yahoo奇摩新聞、聯合新聞網、中時新聞網、ETtoday新聞雲、LINE TODAY、蘋果日報、自由時報、三立新聞網等約350家媒體網站上與選舉相關之政黨、候選人公開資料。
  • 分析方式:本模型分析方式非採傳統抽樣之民意調查,係將蒐集之資料庫予以分析,無母體數、樣本數限制。本模型係運用大數據關鍵引擎,透過深度學習與AI人工智慧技術,使用斷字切詞(Word Segmentation)、語意分析(Semantic Analysis) 、即時情緒分析(Real-Time Sentiment Analysis)等技術,汲取網路上相關討論文章,將文章分為正面、負面、中立三種情緒,計算網路聲量。
  • 跨世代劃分標準:本預測模型判別跨世代之依據,係以不同世代使用者之網路社群行為模式差異區辨。以不同社群網站之使用者世代臉譜數據為基礎,計算跨世代在不同社群聲量上的權重,綜合計算後得到世代好感度數據。
  • 名詞解釋
    • 網路聲量:透過「KEYPO大數據關鍵引擎」,計算社群討論及新聞報導提及的文章則數,聲量越高代表討論越熱,能見度越高。
    • 好感度分數:綜合評估網路聲量與網友語意情緒,分析各熱門候選人的網友評價。各熱門候選人的情緒、聲量皆經過標準化分數處理,得出好感度分數,再進行各縣市候選人彼此的比較,評量不僅需要聲量高,而且是好評要高,負評要低。好感度分數範圍在0-100分之間,分數越高,表示整體網友對於該位候選人的好感程度越佳。
  • 其他說明
    • 調查單位及主持人:大數據股份有限公司
    • 辦理時間:即日起至2022年11月16日止,逐日更新好感度數據。
    • 抽樣方式:本預測模型非抽樣之民調調查
    • 母體數:無母體數,請參考上述大數據資料庫的內容涵蓋範圍
    • 樣本數及誤差值:本預測模型非採用小樣本抽樣之民意調查,不適用抽樣誤差值
    • 經費來源:Yahoo奇摩、大數據股份有限公司