菱教育民調2/8成2民眾關注校園暴力 搜書包、放心理假均獲高度贊同
菱傳媒.2024年9月30日 12:00

菱教育民調2/8成2民眾關注校園暴力 搜書包、放心理假均獲高度贊同

(記者杜大澂/台北報導)去年底震驚社會的新北國中生割頸案,涉案兩名少年被依殺人罪嫌起訴,新北地院今(30日)一審宣判。根據《菱傳媒》最新發布「台灣10大教育問題調查」,「校園安全與校園霸凌」在民眾關注的教育議題中排名第四,獲得81.8%的關注,其中43.4%關注者認為,校園攻擊事件最主要問題點在於家庭教育,家長更應負起管教責任;另有7成6關注者認同學校加強檢查學生書包。

這起割頸案發生在去年12月25日中午,地點就在新北市某高中附設國中部,林姓少女被檢方指控,教唆郭姓「乾哥」持彈簧刀朝楊姓同學頭頸狂刺10刀,導致楊生傷重不治慘死,事件爆發後社會輿論一陣譁然,兩人先被裁定收容,今年5月遭檢方依殺人罪嫌起訴,新北地院今做出一審宣判,判決結果再度掀起家長和學生擔憂。

根據《菱傳媒》最新發布「台灣10大教育問題」網路民意調查,結果顯示民眾在國小、國高中和大專院校等三個階段當中,選擇關注「校園安全與校園霸凌」議題者,多達81.8%,排在10大教育議題第四名,前三名依序是「品格教育與多元發展」、「學以致用與業界接軌」、「適性發展與育才選才」。

進一步詢問「校園安全與校園霸凌」議題的關注者,「是否信任各級學校的校園安全措施與霸凌事件處理措施?」回答有點不信任者有32.4%、不信任15.1%、非常不信任6.6%,合計54.1%,代表過半的關注者,偏向不信任校方處理的作法,但不信任的程度偏向程度較輕的有點不信任。

交叉分析不同性別、年齡、教育程度和有無子女等不同關注者族群,也發現對議題的態度有所不同。其中男性的信任比例51.4%,高於女性41.6%;30至49歲中壯年信任比例也高於五成。

由於去年新北市割頸案,犯案少年是持預藏彈簧刀行凶,教育部為了不讓違禁品進入校園,今年2月推出校園安全檢查新制,明確規範搜書包原則及流程。這次民調也問到「是否認同應該加強學校的安全檢查(如書包檢查)?」結果顯示,75.9%的關注者認同應該加強,但其中的57.3%認為「有些認同,但應先完善相關配套措施」。

至於被問到「國小或國高中攻擊案件最主要的問題點」,最多關注者認為家庭教育和家長要負管教責任,比例為43.4%;其次是校園安全檢查機制與作業流程問題,比例為26.7%。如果換成大專院校的攻擊案件,關注者反而認為最主要的問題點是「個人自我管理責任」,比例36.2%。

另一個與校園霸凌有關的教育議題是「心理健康與學校輔導」,列在民眾最關注第六名,選擇比例為58.6%。調查結果顯示,關注這項議題的受訪者,58.8%認為各級學校的心理輔導資源專業性與足夠性偏向可信任;尤其有子女的關注者,信任比例達60.1%,代表各級學校的輔導資源已達到基本成效。

近年來學生因課業或其他壓力自傷、自殺情形時有所聞,台大等校紛紛設立心理假(或稱身心調適假、心理健康假),教育部也修訂法規,高中職「身心調適假」。這次在民調特別詢問關注者「是否支持請一天心理假」,結果發現,支持國小階段請假的比例為82.4%;支持國高中請假的比例為88.0%;大專院校更達90.4%,且選擇大部分支持或非常支持的比例超過一半,說明相關議題的關注者,普遍對心理假保持樂觀接受的態度。

「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