調查:新北、屏東民眾最滿意縣市教育施政
中央社.2022年8月20日 11:52

(中央社記者陳至中台北20日電)黃昆輝教授教育基金會今天公布「2022各縣市教育施政滿意度」民調結果,六都中以新北市滿意度最高,非六都則是屏東縣居首。整體而言民眾最滿意教育特色,但不滿意教育資源。

黃昆輝基金會於民國110年12月28日到111年3月27日間,以電腦輔助電話訪問,完成2萬1223份樣本,約1/4是打到手機,除離島的澎湖、金門、連江縣外,其餘各縣市都超過1000份。

調查顯示,六都中新北市(75.4%)、桃園市(72.8%)、台南市(71.2%)的教育施政滿意度較高;高雄市(66.6%)、台中市(60.2%)、台北市(52.6%)則較低。

非六都縣市中,滿意度最高的是屏東縣(76.5%)、花蓮縣(74.3%)、嘉義市(73.4%);偏低的則包括新竹縣(59.6%)、彰化縣(57.3%)、苗栗縣(54.8%)。

教育施政4項指標中,民眾滿意度最高的是「教育的特色」,除台北市(65.1%)外,其餘21縣市都超過70%。滿意度最差的則是「教育的品質」,有9縣市未達70%,民眾最不滿的是校舍建築安全與設備,以及重視家長參與等2方面。

基金會董事長黃昆輝表示,縣市主政的是基礎教育,對孩子一生影響非常大,他認為滿意度70%以上才算達標,22縣市中只有半數達到,許多縣市還有改善的空間。

黃昆輝表示,民選首長大都重視造橋、鋪路等「民眾看得見」的施政,但教育政策大都不易被看到,例如部分縣市都打小算盤,不願實質增加教師員額,而以兼任代理、代課教師節省經費。

民調小組召集人郭生玉表示,各縣市的相互比較不一定公平,因財經條件、地理環境、文化刺激不同,民眾對教育的期望也不同。但縣市首長仍可從此調查中,瞭解各項教育施政的狀況,以及和2年前相比有哪些項目退步。

郭生玉也指出,高雄市的滿意度提高22.3個百分點,屬於特殊狀況,其餘多數提升在1到5個百分點之間。首長尋求連任的縣市,教育施政滿意度提高較多。

民調小組委員馮清皇表示,縣市的自我比較最為重要,六都新北、台北、台中、高雄滿意度有所提高,但除高雄外提升都很有限;桃園與台南則是降低,可供縣市首長作為改善教育施政的參考。其中教育的公平性項目問及公立幼兒園及5歲幼兒入學機會,新北、桃園、台中市在20到34歲間的年齡層,滿意度都超過8成。

對於台北市表現較差,馮清皇分析,台北市高年齡層民眾的滿意度明顯偏低,可能牽涉到市府的敬老金政策;另外,台北市公立幼兒園名額偏少且分布不均,也影響市民的觀感。郭生玉也說,台北市民對教育服務的期望特別高,施政壓力大,也要納入考慮。

前教育部國民及學前教育署長、台北市立大學教育行政與評鑑所名譽教授吳清山今天受邀參與記者會,他分析,有部分縣市首長要競選連任,但教育施政滿意度卻降低,應該要花更多心力在教育上,多接觸親師生,定期與家長、教育團體對話。政見也要有所承諾,教育經費應占總經費40%以上,才能顯現對教育的重視。

吳清山也提到,老舊硬體設備的更新、改善是民眾容易有感的部分,但部分縣市財政較差,需要中央政府共同經費。他也提到,縣市首長的學歷跟教育滿意度無關,不必花太多心力去追逐;而首長的親和度、實踐力,對教育的瞭解等,才是提高教育施政滿意度的關鍵。(編輯:陳政偉)1110820

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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