照顧學習差異策略:班級組合
趙志成 

 

 上期提到不要誤用及濫用一套教學策略,如合作學習,作為照顧學習差異或推行小班教學的妙藥靈丹,不是質疑合作學習沒有效果,Johnson & Johnson, Slavin 等學者的研究及其他大量研究的元分析(meta-analysis)都證實有一定效能,但這些國外效能研究的背景、過程、成功指標能否本土化(東、西方教育對學生的理解、期望和要求)、在地化(在課堂內的具體情),是需要考量的。

 寫過很多教學效能的分析文章,在不同層面,如學生個人能力與特性、學校及班級內的團體文化與學習氛圍、課程的適切性、教師教態、教學知識及能力、教學策略的恰當運用等,解釋學習的複習性和挑戰性。在課堂觀課時,我完全「政治不正確」,不會拿校外評核的統一準則,即把教學的所有「好」元素及學生的「好」表現全放進一張表格內,不斷在大量形容詞上打圈評估是4,3,2,還是1分;我常回歸基本,用common sense 這個用詞看學習,與教師一同反思,究竟教甚麼和學甚麼?多少學生參與學習?是學、玩、只玩不學、只學不玩、還是不學不玩?學到多少?我只用這些基本問題勸喻教師檢視和反思自己的不足,和所應起的作用,在自己的能力基礎上不斷改進,及向同儕學習。

 在寫如何照顧學習差異時,曾列出19項照顧學習差異策略作討論,其實還有相類似的其他方法,學校多只能在兩、三個主要層面多做功夫。

 首先再詳談的是在學校政策層面上的策略,早已有「照顧學生」差異的分班、分組、課後補習和輔導班、以至留班等,學校有否細緻分析和檢視這些政策的效能,例如分班分組後學習目標應否相同、課程和學習材科是否有別、課後補習和輔導的教學方法及補充習作應否有異於正規課堂教學、被輔導學生人數的多寡等。無論是中學、小學,教師的課擔極重,要基層教師不斷分析策略效能,不切實際,但意識不能沒有,如果校內的教學領導、科主任等不願面對及檢視政策效果,其實是不稱職的。

 在討論各類策略分析之前,先介紹學者John Hattie(2009)所做過的815個有關教育成效元分析的分析,每一個元分析是指某學者就某一個課題或策略的效能研究,例如學者Cooper, Robinson & Patall(2006)做了有關家課(homework)與成績的元分析研究,分析和綜合了32個相關研究,得出的效應值(effect size)為0.28,Hattie再把5個類似Cooper等的元分析綜合,得出家課與成績相關的效應值為0.29。在本欄寫教育問題,原不是想寫得如此學術性的,但嚴格來說,這些不是甚麼艱深隱晦的理論,而是教學領導及教師所應掌握的教學策略及效能知識,否則是沒有基礎分析和反思的。

 所謂效應值,是一個統計學上的數據,提供效能上的比較。通常我們比較兩組數據的差距,譬如A班B班在數學科的成績,會取各班的平均數,以統計學的t test驗證,看差距是否顯著(significant)。但在上述的元分析,效應值的簡單計法就是:把兩組(一組是實驗組、另一組是標準組,或前測組、後測組)的平均成績的相差(difference),除以標準差(standard deviation),得出效應值effect size(d),d 等如1 就是成績上有一個標準差的上升。對統計數字不敏感的教師讀者,可以粗略理解為d=0.2表示效果較細,0.4-0.6即為中等,0.6以上效果不錯。

 花了篇幅解釋效應值,因為日後在討論教學策略效能時會常引用。

 在學校政策的層面上,Hattie的班級組合效果(classroom composition effects)上的元分析效應值如下:class size(班級大小)0.21,ability grouping(能力分班)0.12,multi-grade/age classes(複式多級)0.04,within-class grouping(班中分組)0.16,mainstreaming(融合班)0.28,retention(留班)-0.16。

 我是教學經驗「在地派」(in context)擁護者,抽離式的驗證每一項班級組合可能有上述效應值,但當結合其他因素時,效果不一樣,不過仍是非常重要的研究數據。
所以我們要小心解讀,(一)上述元分析研究多來自西方語系國家,制度和文化不同,要調適引入的策略;(二)研究結果上沒有成本效益評估,高效應值策略所花的資源時間是否恰當;(三)簡單、結構式的策略是否有較高效應值。

(照顧學習差異策略三之四)
 

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