菱教育民調5/國小階段三大最在意課題 品格教育、校園安全與睡得飽
菱傳媒.2024年10月5日 00:00

菱教育民調5/國小階段三大最在意課題 品格教育、校園安全與睡得飽

(記者王家俊/台北報導)教育要從小扎根,國人對於國小教育最關注的教育議題為何呢?根據《菱傳媒》最新發表「台灣10大教育問題」網路民意調查結果顯示,小學階段民眾關注的教育議題,第一是「品格教育與多元發展」,佔74.5%、第二是「校園安全、校園霸凌」,有59.5%民眾關注,第三則是「 健康發展(體育活動、睡眠時間)」50.3%。由此可看出民眾期待小學生都能在安全環境、良好家庭關係下健康成長。

《菱傳媒》「台灣10大教育問題調查」網路民調,針對「品格教育、多元發展」、「校園安全、校園霸凌」、「適性發展、育才選才」、「學以致用、業界接軌」、「心理健康、學校輔導」、「健康發展(體育活動與睡眠時間)」、「家庭教育、親職教育」、「教師職能、教育競爭力」、「雙語教育」、「特殊教育、融合教育」10大教育議題,分別就國小、國高中、大專院校階段,調查最在意的三項議題。

當被問及「請選擇您對於現今學生在國小階段,最在意的三項議題」時,有74.5%民眾選擇「品格教育與多元發展」,在該議題中有94.6%受訪者認同目前教育制度與氛圍,過於重視學業成績而忽略品格培養。

國小階段第二受關注的教育議題則是「校園安全、校園霸凌」,受到59.5%的民眾關注。被問及「請問您認為國小校園攻擊案件最主要的問題點在於?」有43.4%受訪者認為是「家庭教育與家長管教的責任」,26.7%認為是「校園安全檢查機制與作業流程問題」,認為是「學校教師缺乏有效輔道管制措施」或「學校輔導管教人力不足」者,各有18.6%、9.8%,另有1.5%選擇其他因素。

針對國小學生是否延後上課或提早下課議題,屢引發各界討論,從此次民調也可看出,國小階段第三受關注的教育議題正是「健康發展(體育活動、睡眠時間)」,有50.3%受訪者關注。

其中被問到「您是否認同縮短國小階段的上課時間,讓學生有充足睡眠或課外活動時間?」有32.2%認為應「延後上學,讓學生有充足睡眠時間」,29.0%認為「提早放學,讓學生有更多課外活動時間」,9.1%的受訪者進一步認為應「延後上學並提早放學」,僅29.7%認為「不需調整上學或放學時間」。合計有70.3%受訪者認同調整上課時間,讓學生有充足睡眠或課外活動時間。

至於國小階段的每周運動時間的調查部分,有23.3%關注者認為應在3-4小時之間,第二高的是4-5小時,有19.3%,第三高的是2-3小時,有15.7%。

此外在國小階段關注的議題當中,「家庭教育、親職教育」(36.4%)、「心理健康、學校輔導」(32.8%)也明顯較被看重。

從這些較為看重的議題可看出,民眾對於國小階段的學生,主要的期待是在安全的環境、良好的家庭關係下,健康成長。性別、年齡在不同教育議題的關注程度展現出差異。女性相對更重視品格教育與多元發展,選擇比例接近八成(78.5%);男性則相對更重視體育活動與睡眠時間,有超過半數選擇健康發展 (52.9%)。

調查顯示,在小學階段最重要的「品格教育與多元發展」,在國高中階段仍有過半的關注程度,大專階段仍有超過三成關注,可見在各個求學階段,民眾對品格與多元發展都有相當的重視程度。

在小學階段位居第二重要的「校園安全、校園霸凌」議題,到了國高中階段則上升至各議題中的第一位,可能有兩方面原因,其一是學生在這一階段逐漸獲得更多的自由,家長無法如國小時期近距離監督學生日常活動;其二是國高中生處於青春期,情緒波動大,易受同儕影響,都可能增加校園霸凌或暴力事件的擔憂。

「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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  • 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