菱教育民調/校園紀律、學習氛圍與師資不穩定 3因子讓家長捨公立選私校
菱傳媒.2024年10月11日 00:00

菱教育民調/校園紀律、學習氛圍與師資不穩定 3因子讓家長捨公立選私校

(記者杜大澂/台北報導)國內就讀私立國中的比例愈來愈高,2022年更攀升至近15%,為何有父母寧願讓孩子就讀私校?根據《菱傳媒》最新發布「台灣10教育問題」網路民調,家長對於公立學校的擔憂主要有3個原因,分別是「校園紀律不夠嚴謹」、「同儕環境不佳且擔心負面影響」、「師資品質不穩定」。

不少家長都有類似情況,小孩國小六年級要畢業前,附近公私立國中都會到校園舉辦招生說明會,聽著私立國中宣傳採住校集中管理,又有晚自習盯課業,突然就陷入念公立或私立的猶豫。

根據教育部統計,近年小六畢業生選擇念私校有逐年增加趨勢,10年前就讀私立國中的學生比例僅10%,到了2022年卻已成長至15%,平均每7個國中生,就有1人念私校。公私立中學的孰優孰劣,向來是家長討論的話題。

《菱傳媒》最新發布「台灣10大教育問題調查」網路民調,除了針對10大教育議題,分別就國小、國高中、大專院校三階段詢問受訪者最關注的前三項議題,也針對公私立學校取捨問題,詢問全體受訪者。

其中有子女的家長被問到「在考慮孩子的教育時,您對公立學校(國小、國中、高中)有哪些擔憂,可能會讓您考慮選擇私立學校?」調查顯示,選擇「校園紀律不夠嚴謹」比例最高,達40.9%;其次是「同儕環境不佳且擔心負面影響」,比例為40.1%;第三名是「師資不穩定」,比例有32.9%。

如果受訪者沒有子女,問題改為「對於當下的年輕父母而言,哪些擔憂會讓他們選擇私立學校而非公立學校(國小、國中、高中)?」結果也發現,「同儕環境不佳且擔心負面影響」達48.1%,最多人擔憂;第二名換成「師資品質不穩定」,也有47.1%;「校園紀律不夠嚴謹」列在第三名,比例為45.0%。

從民調結果來看,無論受訪者有沒有子女,主要擔憂的原因都是「校園紀律」、「同儕環境」和「師資品質」,這也是家長想讓小孩念私校的動機。

另外,調查也問到「較傾向認同哪種學習氛圍與教育目標?」結果顯示,偏向嚴格制度管理與偏向鼓勵自由探索的民眾,分別為49.5%和50.5%,各佔約一半。進一步交叉分析學校學習氛圍和民眾對公立學校的擔憂,可以發現,愈偏向認同嚴格制度管理的族群,愈擔心公立學校的「校園紀律不夠嚴謹」,以及「同儕環境不佳」等因素。

「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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  • 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