菱教育民調/網紅入榜夢幻職業 劉和然點出「學用合一」關鍵:跨域學習能力
菱傳媒.2024年10月1日 00:00

菱教育民調/網紅入榜夢幻職業 劉和然點出「學用合一」關鍵:跨域學習能力

(記者杜大澂/台北報導)《菱傳媒》(30)日在立法院舉行記者會,公布「台灣10大教育問題」網路民意調查結果,其中大專院校階段最關注的議題是「學以致用與業界接軌」,與會的新北市副市長劉和然表示,今年有一份夢幻職業排行榜,「網紅」進入男女夢幻職業前三名。他對比兩項統計數字後表示,「學生真的有學用合一?」但劉和然也認為,由此看出跨域整合與學習,或許是高等教育裡面很重要的一環。

這次「台灣10大教育問題調查」中「學以致用與業界接軌」教育議題,在民眾三大求學階段中,排名第二受關注的議題,比例達83.9%;如果光看大專院校階段,該議題則被列為最受關注的議題,比例為79.0%,顯示民眾多數認為,到了大專院校這個求學階段,學生的學習方向應該轉向關注如何與職場接軌。

在民調公布記者會上,出席參與討論的新北市副市長劉和然也聚焦「學以致用」問題。這位國中校長出身的副市長提到,求職網今年公布的「夢幻職業調查」,女性第一名是「社群小編」,二到五名依序是「網紅」、「空服員」、「作家」和「烘焙師傅」;男性第一名是「網紅」,二到五名依序是「科技工程師」、「房東」、「電競選手」和「社群小編」。其中「網紅」和「社群小編」雙雙在男女類別中都入榜。

「那真的有『學用合一』嗎?」當過新北市教育局長的劉和然根據這項統計拋出問題,他表示或許當網紅需具備跨域的技能。但他也說,從某個角度來說,學生具備跨域整合與學習,是高等教育裡面非常重要的一環,像是很多大學甚至讓學生修到第三學位。

劉和然還舉了朋友的例子指出:「他的孩子大學唸的是電機系,到研究所竟然改讀音樂系,這種強烈對比的跳脫,其實一直在發生。」

新北市副市長劉和然認為跨域整合與學習,或許是高等教育裡面很重要的一環。林啟弘攝
新北市副市長劉和然認為跨域整合與學習,或許是高等教育裡面很重要的一環。林啟弘攝

同時當過新北市與台北市教育局長的林奕華則談到技職教育的職業探索,「我們希望家長和孩子,能夠從小學五年級開始,做自己的適性探索。不會到了國中階段,等到分數公布,才開始思考要選擇一般高中或所謂技職型高中?」

現在是台北市副市長的林奕華提到,學以致用也應該從高中階段就開始。她說,很多學生進到技職型高中,都是因為興趣不合而中輟重考,未來希望讓孩子可在校內「適性轉科」,但牽涉修改教育制度,盼地方和中央一起探討。

​  新北市副市長劉和然與台北市副市長林奕華30日參加《菱傳媒》「台灣10大教育問題」民調發布記者會,並推薦《菱傳媒》剛出版的《菱視未來》民調專書。林啟弘攝  ​
新北市副市長劉和然與台北市副市長林奕華30日參加《菱傳媒》「台灣10大教育問題」民調發布記者會,並推薦《菱傳媒》剛出版的《菱視未來》民調專書。林啟弘攝

「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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  • 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