逾7成民眾肯定國內老師教學熱忱和能力 《菱傳媒》完整教育民調30日發布
菱傳媒.2024年9月28日 00:00

逾7成民眾肯定國內老師教學熱忱和能力 《菱傳媒》完整教育民調30日發布

(菱傳媒/台北報導)今天是928教師節,國內近年除面臨老師荒問題,「教師職能和教育競爭力」也成為各界關心焦點。《菱傳媒》日前進行「台灣10大教育問題」網路民意調查,結果顯示,關注國高中階段教師職能的民眾當中,有73.4%比例肯定老師的教學熱忱與專業能力。完整詳細民調結果,下周一(30日)將在立法院舉行記者會揭曉,另同步在臉書粉絲頁與YouTube 線上直播。

民進黨立委范雲昨在教師節前夕,與代理教師工會等教育團體聯合開記者會,直指「教師快樂不起來」。范雲提到,由於108課綱全新備課支援少、各項加給過低、行政繁重,造成校園裡偏離教學專業、性平霸凌頻傳,教師疲累,教師荒的問題愈來愈嚴重。

其實教師工作的辛勞,民眾都點滴在心裡。根據《菱傳媒》「台灣10大教育問題」網路民意調查結果,關注「教師職能和教育競爭力」議題的受訪者,舉凡國小、國高中和大專院校三個求學階段,過半民眾都肯定老師的教學熱忱和教學能力。

其中國小階段關注此議題的民眾,被問到「對學校教師的教學熱忱與專業能力的信心為?」回答有些信任36.7%、信任22.2%、非常信任6.0%,合計64.9%肯定老師的教學。關注者被問到「對學校教師在班級經營與學生管理方面的信心為?」回答有些信任28.4%、信任28.8%、非常信任2.6%,合計也有59.8%。

國高中階段關注此議題的民眾,被問到「對學校教師的教學熱忱與專業能力的信心為?」回答有些信任38.1%、信任28.1%、非常信任7.2%,合計73.4%肯定老師的教學。對於學校教師在班級經營與學生管理方面的表現,信任比例更是高達75%。

至於大專院校階段,關注者對於大學教授的教學能力,信任比例也有69.5%。此外有62.1%的關注者,偏向信任台灣高等教育全球具有競爭力。另一方面,68.7%的關注者也認為,「追求更好的高等教育競爭力,必須要出國留學」。

進一步交叉分析不同年齡層的關注者,可發現18至29歲年輕族群的關注者,傾向認同高等教育的競爭力、大學教授的教學能力,且認為出國留學才能追求更好的高等教育競爭力;但60歲以上高齡族群在這3個子題的認同度最低,反映長者相對不信任台灣高等教育,也對出國留學採取保守態度。

除了「教師職能和教育競爭力」,其他包括民眾最關注的教育議題是什麼?最不重視的議題又是哪些?攸關孩子未來教育的詳細民調結果,《菱傳媒》將於下周一(30日)在立法院舉行記者會對外公布,同時邀請關心教育的官員和立委參與討論,共同為政策把脈。記者會現場也將同步於臉書粉絲頁與YouTube 線上直播。

「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