菱教育民調9/爆冷門?僅2成5民眾關注雙語教育 能應付日常對話即可
菱傳媒.2024年10月9日 00:00

菱教育民調9/爆冷門?僅2成5民眾關注雙語教育 能應付日常對話即可

(記者王家俊/台北報導)總統賴清德任行政院長時推動雙語政策,全台實施雙語課程的公立國中小校數,從2020年的300多校,一路倍數成長到今年超過2千校,占比已達6成。但根據《菱傳媒》最新發表「台灣10大教育問題」網路民調結果顯示,各求學階段關注「雙語教育」民眾比例皆偏低,國小階段關注度10.3%、國高中11.8%、大專院校12.2%,顯示雙語教育並非民眾首要重視的教育議題。

雙語教育是總統賴清德 2017年任行政院長時所提出的政策,「2030雙語政策」目標是希望在2030年時,全台灣所有高中以下學校的英語課,都能以全英語授課,且三分之一學校可進行部分領域雙語教學。

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,「雙語教育」佔比僅25%,列居第九,關注度僅高於的第十名的「特殊教育、融合教育」(14.9%)。

當被問及「國小、國高中與大專院校三個求學階段,您希望雙語教育的主要目標為何?」問題,關注雙語教育議題的關注者皆偏向認為,「以日常生活應用為主,考試取得高分為輔」,但比例隨著求學階段上升而下降(國小:93.7%;國高中:81.3%;大專院校:69.4%)。這說明特別關注雙語教育的民眾,是更在意日常生活應用的族群,即使在普遍被期待能學以致用、接軌業界的大專院校階段,仍有接近七成的關注者認為,雙語教育還是要以能日常生活應用為主。

行政院「2030雙語政策」的另一目標就是培育本國籍雙語師資,持續擴大辦理師資職前培育與在職教師進修等多元管道,要滿足學校推動雙語教育的師資需求。

此次民調也詢問關注雙語教育的受訪者,「在雙語教育(英語與其他科目雙語授課)中,您對以下哪類教師的信任度較高?」,54.7%關注者認為,應根據教師的專業能力及授課科目來判斷,27.2%關注者偏好外籍教師,認為母語為其所教學的語言,外籍教師能提供更真實的語言環境與文化背景。

對於推動雙語教育應關注的面向部分,49.5%關注者認為應把重點放在教學品質,確保雙語教育的教學效果,提升學生學習理解與成效,32.1%關注者認為雙語教育的普及性最應關注,應讓夠多學校開設雙語課程,擴大雙語教育的覆蓋面;不過也有17.4%關注者認為,雙語教育應適度推行,不應強制所有學校實 施。

從調查結果可推論,特別關注雙語教育的民眾更在意日常生活能夠應用,因而希望雙語學習必須考慮教學現況,確保課程效果與學習理解成效,而非只著重普及性。

事實上,目前國中小教育除雙語教育之外,還納入本土語言教學,該份調查也針對全體受訪者詢問,「您認為國中小的本土語言課程(閩南語、閩東語、客語及原住民族語、手語、新住民語等),是否應開放選修英文或其他語言?」

調查結果顯示,不論自身家庭是否有使用本土語言,若可考慮在本土語言課程期間選修英語或其他語言課程時,希望能選修英語或其他語言的比例仍較高。尤其是在自身家庭有使用本土語言的前提下,仍希望能選修英語或其他語言課程者有49.5%,但希望能學習本土語言課程者卻僅有13.5%。

反之,若自身家庭沒有使用本土語言,希望能選修英語或其他語言的比例有 22.1%,也高於選擇學習本土語言課程的14.9%。這說明雖然雙語教育不在大多數人前三名重視的教育議題,但民眾普遍認為,相對於本土語言,英語教育還是比較重要。

「台灣10大教育議題調查」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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中國猛批賴清德「祖國論」 陸委會:中華人民共和國從未治理過台灣
中國國台辦發言人朱鳳蓮於8日晚間強烈批評賴清德總統「祖國論」為繼續兜售其「中華民國與中華人民共和國互不隸屬」的「新兩國論」,並指賴清德「再次暴露其冥頑不化的『台獨』立場和升高敵意對抗的險惡用心」,國台辦也宣稱 「台灣是中國神聖領土,擁有對台灣的主權」。陸委會8日深夜對此表示,對於陸方未能正視中華民國是主權國家的事實,陸委會表達高度遺憾。
  • 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