D00468方興未艾：學科補習效益在臺灣的發現 by Chuliu 巨流圖書

目次 !

目次 Ch. 1 導論‧陳俊瑋

壹、學科補習研究的重要性

貳、學科補習效益的理論基礎

參、各章研究目的與資料處理

肆、各章資料來源

伍、各章變項測量

Ch. 2 補習有助於升學嗎？分析補習、多元入學與教育取得間的關係‧ 李敦義

壹、緒論

貳、文獻探討

參、研究方法

肆、資料分析

伍、結論與建議

Ch. 3 補習在臺灣的變遷、效能與階層化‧劉正

壹、前言

貳、文獻回顧：補習需求的形成

參、補習班的變遷與發展

肆、補習的效能與階層化

伍、結論與討論

附錄

Ch. 4 臺灣高中生參加補習之效益分析‧林大森、陳憶芬

壹、前言

貳、臺灣補習現況以及相關研究

參、研究設計

肆、個人背景與補習參與

II! 方興未艾：學科補習效益在臺灣的發現! !

伍、補習參與對考取大學之分析

陸、結論與建議

Ch. 5 補習數學有用嗎？一個「反事實」的分析‧關秉寅、李敦義

壹、前言

貳、文獻探討

參、研究方法

102

肆、研究發現

108

伍、結論與討論

115

附錄

119

Ch. 6 家長教育程度與科學成就之關係：文化資本、補習時間與學習興趣為中介的分析‧張芳全

123

壹、緒論

123

貳、文獻探討

124

參、研究設計與實施

132

肆、研究結果分析與討論

135

伍、結論與建議

143

附錄

146

Ch. 7 國中生數學補的愈久，數學成就愈好嗎？傾向分數配對法的分析‧關秉寅、李敦義

147

壹、前言

147

貳、文獻探討

148

參、研究設計

156

肆、研究發現

159

伍、結論與討論

166

Ch. 8 高中學生參加補習的情境決定因素及對學業成績的影響‧許崇憲

169

壹、緒論

169

貳、文獻探討

170

參、研究方法

175

目次 III! !

肆、研究結果

179

伍、整體討論

185

Ch. 9 補習對考大學真的有用嗎？‧銀慶貞、陶宏麟、洪嘉瑜

191

壹、前言

191

貳、文獻回顧

192

參、實證模式

196

肆、資料來源與變項說明

199

伍、實證結果

208

陸、結論

220

附錄

222

Ch. 10 補習效益的再探討：以技職體系為例‧林大森

223

壹、緒論

223

貳、文獻探討

225

參、研究設計

232

肆、結果與討論

236

伍、結論與建議

242

Ch. 11 同儕補習風氣對國中生學習成就之影響‧關秉寅

247

壹、前言

247

貳、國內外相關文獻回顧

248

參、研究方法

255

肆、研究發現

259

伍、結論與討論

261

Ch. 12 臺灣學生數學課後學習活動與數學學習成就的關係：TIMSS 2003 年資料的分析‧陳俊瑋

263

壹、緒論

263

貳、研究設計與實施

268

參、研究結果與討論

273

肆、結論與建議

278

IV! 方興未艾：學科補習效益在臺灣的發現! !

Ch. 13 總結‧陳俊瑋

281

壹、學科補習效益的研究發現

281

貳、對未來研究的建議

296

參考文獻 !

299

第1章

•第

導論

1 章•

導論陳俊瑋

壹、學科補習研究的重要性在臺灣傳統「萬般皆下品，惟有讀書高」的觀念下，接受教育的年數所代表的教育程度不但對日後的職業與收入有很大的影響，而且教育程度本身也是很重要的階層區分（黃毅志，2002）。由於學生的學習成就會影響日後的升學與教育程度，因而學生的學習成就經常被視為教育成敗的指標，進而受到家長與一般社會大眾的關心（林俊瑩、黃毅志，2008；陳俊瑋，2010），其中，學科補習因為有助於提升學生的學習成就（林大森，2012；張芳全，2009；陳俊瑋，2017；關秉寅、李敦義，2008），所以一向是備受關注的教育議題。學科補習是多數人在臺灣成長過程中的經驗。過去，純粹為了升學；現在，目的更多。或許提高學習成就仍是學生學科補習的主要目的，但不可諱言的，臺灣學生上補習班，其年齡層正不斷地向上延伸與向下蔓延，補習班的教學內容也日益多元化（劉正，2006）。在臺灣，根據教育部委託高雄市政府教育局設計的「直轄市及各縣市短期補習班資訊管理系統」資料顯示，「文理類」補習班（即學科補習班），從 2000 年的 1,977 家增至 2009 年的 9,284 家，十年內成長了 4.70 倍（銀慶貞、陶宏麟、洪嘉瑜，2012）；近十年，則從 2008 年的 9,686 家微幅增至 2017 年的 10,935 家（高雄市政府教育局， 2017）。學科補習班在近十年的成長雖看似緩慢，但要留意的是，各級學校（包括國小、國中以及高中職）的生員數已經從 97 學年度的 3,527,979 人下降至 105 學年度的 2,637,198 人，約略減少了 1.34 倍（教育部，2017），在生員數大幅減少的情形下，學科補習的需求量應該會隨之下降，但學科補習班數量在近十年卻還是逆向地緩慢成長，這反而更顯驚人。即使在國外，補習這類學習活動在世界其它地區也日趨熱絡。例如在埃

方興未艾：學科補習效益在臺灣的發現

及於 1994 年的一項調查顯示，都市地區與鄉村地區分別約有 64%與 52%的國小生參與課後額外學習的活動；而在肯亞於 1997 年的一項調查則顯示，約有 68.6%的 6 年級學生參與課後家教這類的學習活動。在賽普勒斯於 2003 年的一項調查顯示，約有 86.4% 的大學生在高中曾參與補習這類的學習活動。更驚人的是，在亞塞拜然於 2007 年的一項調查也顯示，有超過 90%的大學生在高中最後一年曾參與補習這類的學習活動（Bray, 2009）。對於多數求好心切的學生及家長們，即使學校有好的師資與教學方式，仍希望能藉由「補習班」的協助取得更好的升學表現以進入「精英學校」。然而，補習對於升學成績真有其成效嗎？或只是學生、家長的安慰劑？亦或它已衍然形成一股現象、一種文化？臺灣經過十幾年教改，現今升大學的錄取率已近百，但升學的壓力並未減輕，許多學生與家長仍然尋求補習班的協助，並將升學目標轉向「錄取好學校」之上（林大森、陳憶芬，2006；銀慶貞等人，2012）。既然學科補習得到臺灣大多數家長和學生普遍的認同與採用，那麼學科補習是否能在實證的基礎上證明有效？若有效，其效用有多大？若參與學科補習，什麼類型學生獲得的補習效益最大？這些大概是一般人最關心的議題（關秉寅、李敦義，2008），也因此凸顯了探討學科補習效益議題的重要性。

貳、學科補習效益的理論基礎在本書各章用來解釋學科補習效益的理論基礎大約有三類：第一類是 Coleman （1988）提出的「家庭教育資源理論」；第二類是 Carroll（1963, 1989）提出的「學校學習的模式」（model of school learning）；第三類是 Entwisle、Alexander 及 Olson（1997）提出的「水龍頭理論」（the faucet theory）。

一、「家庭教育資源理論」由於補習需要額外付出金錢、時間及心力，對於家境困難，每天忙於養家活口的父母來說，補習仍可能是一項心有餘而力不足的教育投資（李敦義， 2006 ）。根據 Coleman（1988）「家庭教育資源理論」的觀點，補習是家庭「財務資本」的運用與「社會資本」的延伸，有助於家庭社經地位的代間傳承。因此，學科補習理所當然有其效益，明確的說法就是，學科補習可以提升學生的學習成就，或有助於學生升上明星學校或理想學校（李敦義，2006）。

二、「學校學習的模式」由於學科補習是增加學生學科學習的時間，因此，可從學習時間長短對學習成效的

第1章

導論

影響來探討學科補習可能有的效益。對於學習時間長短最主要的論述就是 Carroll （1963, 1989）提出的「學校學習的模式」（model of school learning），「學校學習的模式」認為，與學生在學校學習成就有關的時間變項包括「學生學習需要的時間」、「提供學生學習的時間」及「學生學習願意花的時間」。Aronson、 Zimmerman 及 Carlos （1999）的研究進一步發現，「學校所分派學生學習的時間」（allocated time）與學習成就沒有關係或關係最小；「學生實際參與學習活動的時間」（engaged time）與學習成就有些關係；而「學生實際能學習到東西的時間」（academic learning time）則與學習成就的關係最大。因此，如果將學科補習視為學生參與學習及實際能學習到東西之時間的延長，則可以藉由「學校學習的模式」延伸推論，學科補習或許會對學生的學習成就有其正面的效益（陳俊瑋，2017；關秉寅、李敦義，2008，2010）。

三、「水龍頭理論」 Entwisle 等人（1997）提出的「水龍頭理論」（the faucet theory）認為，學生在校上課的學期間（秋季與春季），學校教學就如水龍頭般，會對著每一位學生進行灌溉工作，因此不論學生家庭社經背景的高低，所有學生均能同時享受到各種學校教育資源，並使不同家庭社經背景學生的學習成就落差維持穩定而不致於拉大；但是學生在家不上課的寒暑假期間（冬季與夏季），則水龍頭（學校教學）就會關閉，家庭社經背景較低或是經濟較不利的學生在寒暑假期間，就會因為家庭所能提供的文化、經濟及社會等資源的不足，無法在學習上繼續成長，因而導致學生在家不上課的暑假期間，逐漸拉大不同家庭社經背景間學生學習成就的落差（王麗雲、游錦雲，2005；張宜君，2014； Alexander, Entwisle, & Olson, 2007）。因此，如果將學科補習視為學生在學校教學歇息或停止時（寒暑假或放學後），還能對學生學習持續地進行灌溉的一種方式，使學生的學習不致於產生中斷，則可以藉由「水龍頭理論」延伸推論，學科補習或許會對學生的學習成就有其正面的效益（李敦義，2006；陳俊瑋，2017；關秉寅、李敦義，2008， 2010）。

參、各章研究目的與資料處理本書主要探討「學科補習效益在臺灣的發現」，基於上述目的，本書各章所收錄的論文主要也都環繞在「學科補習效益」這個研究主題上，不過，各章的研究目的仍略微有所不同，以下只針對各章探討「學科補習效益」的研究目的做說明，其餘「學科補習效益」外的研究目的則不多做贅述。第二章「補習有助於升學嗎？分析補習、多元入學與教育取得間的關係」的研究目

方興未艾：學科補習效益在臺灣的發現

的有三點，在「學科補習效益」這個研究主題上，該研究將「學科補習效益」界定為，學生在「臺灣教育長期追蹤資料庫」（Taiwan Education Panel Survey, TEPS）中第一波高中職五專學生（11 年級）的「教育取得」資料（亦即「進入普通體系（高中學程與綜合中學學程）的機率」與「進入公立學校的機率」）。由於效標變項皆為「二分名義變項」，所以該研究採用「二分名義變項的 Binary Logit 模式」，分別在研究目的一探討中小學教育階段的學科補習是否能提高進入普通體系與公立學校的機率；研究目的二探討若學科補習有助於教育取得，那麼學科補習與教育取得的關係為何？是線性關係或非線性關係？研究目的三則探討，若學科補習的量有助於教育取得，那麼是否也存在著質的差異？也就是學科補習型態的不同，是否補習的效益也會有所不同？第三章「補習在臺灣的變遷、效能與階層化」的研究目的只有一點，在「學科補習效益」這個研究主題上，該研究將「學科補習效益」界定為，學生在 TEPS 中，第一波國中學生（7 年級）之「綜合分析能力成績」與「數學分析能力成績」的表現（IRT 分數），主要採用「多元迴歸模式」探討學科補習對國中生的綜合分析能力成績與數學分析能力成績是否有所助益？第四章「臺灣高中生參加補習之效益分析」的研究目的只有一點，在「學科補習效益」這個研究主題上，該研究將「學科補習效益」界定為，學生在「臺灣高等教育整合資料庫」（Taiwan Integrated Postsecondary Education Database, TIPED）中，「92 學年度大一新生」所填寫的「大學學測成績」表現（國文、英文、數學、自然、社會五科成績加總，最低為 0 級分，最高為 75 級分），主要採用「多元迴歸模式」探討學科補習對高中生的大學學測成績有多少實質成效？第五章「補習數學有用嗎？一個『反事實』」的分析」的研究目的有兩點，在「學科補習效益」這個研究主題上，該研究將「學科補習效益」界定為，學生在 TEPS 中，第二波國中學生（9 年級）之「數學或數字型分析能力成績」的表現（IRT 分數轉換為 NCE 分數，NCE 分數為平均數 50，標準差 21.06 的標準分數，其分數範圍介於 1-99 之間）。該研究先將是否參與數學學科補習做為效標變項，以 27 個配對變項做為預測變項，進行「傾向分數配對」（propensity score matching, PSM）以估算出傾向分數（傾向分數由小到大分成 5 層；父母親教育程度由低到高分成 3 層；數學先備能力由低到高分成 5 層），接著該研究採用「反事實分析」（counterfactual analysis），分別在研究目的一探討數學學科補習對國中生的數學 NCE 分數是否有所助益？研究目的二探討對什麼類型的學生（不同傾向分數、父母親教育程度或數學先備能力），數學學科補習的效益會最大？第六章「家長教育程度與科學成就之關係：文化資本、補習時間與學習興趣為中介的分析」的研究目的只有一點，在「學科補習效益」這個研究主題上，該研究將「學科

第1章

導論

補習效益」界定為，臺灣參加「國際數學與科學教育成就趨勢調查」（ Trends in International Mathematics and Science Study, TIMSS）2003 年的資料中，8 年級學生在「科學學習成就」的第一個似真值表現（包括地球科學、生命科學、物理、化學、生物），該研究主要採用「結構方程模式」（structural equation modeling, SEM）探討學科補習時間對 8 年級學生的科學學習成就有多少實質成效？第七章「國中生數學補的愈久，數學成就愈好嗎？傾向分數配對法的分析」的研究目的只有一點，在「學科補習效益」這個研究主題上，該研究將「學科補習效益」界定為，學生在 TEPS 中，第二波國中學生（9 年級）之「數學或數字型分析能力成績」的表現（IRT 分數轉換為 NCE 分數，NCE 分數為平均數 60，標準差 20 的標準分數，其分數範圍介於 3-100 之間），該研究先將是否參與數學學科補習做為效標變項，以 26 個配對變項做為預測變項，進行 PSM 以估算出傾向分數，接著該研究採用「反事實分析」（counterfactual analysis）探討數學學科補習的時間愈久，學生的數學 NCE 分數是否就愈好？第八章「高中學生參加補習的情境決定因素及對學業成績的影響」的研究目的只有一點，在「學科補習效益」這個研究主題上，該研究將「學科補習效益」界定為，學生在 TIPED 中，「94 學年度大一新生」所填寫的「大學學測英文成績」與「大學學測數學成績」表現（最低為 0 級分，最高為 15 級分），該研究主要採用「階層線性模式」（hierarchical linear modeling, HLM）探討學科補習對高中生的大學學測英文成績與大學學測數學成績有何影響？第九章「補習對考大學真的有用嗎」的研究目的只有一點，在「學科補習效益」這個研究主題上，該研究將「學科補習效益」界定為，學生在 TIPED 中，「94 學年度大一新生」所填寫的「大學學測成績」表現（國文、英文、數學、自然、社會五科成績加總，最低為 0 級分，最高為 75 級分），該研究主要採用 Heckman「兩階段估計法」修正因「樣本選擇偏誤」導致對大學學測成績估計的誤差，再進一步探討學科補習（包括是否參與學科補習、補習科目數及參與哪些學科補習）對高中生的大學學測成績有何影響？第十章「補習效益的再探討：以技職體系為例」的研究目的有兩點，在「學科補習效益」這個研究主題上，該研究將「學科補習效益」界定為，學生在 TIPED 中，「94 學年度大一新生」所填寫的「大學統測成績」表現（國文、英文、數學三科原始成績加總）。該研究採用「多元迴歸模式」，分別在研究目的一探討學科補習（補習科目數）對高職生的大學統測成績有何影響？研究目的二則比較不同學業程度的高職生，其學科補習的效益是否有所不同？第十一章「同儕補習風氣對國中生學習成就之影響」的研究目的只有一點，在「學

方興未艾：學科補習效益在臺灣的發現

科補習效益」這個研究主題上，該研究將「學科補習效益」界定為，學生在 TEPS 中，第二波國中學生（9 年級）之「綜合分析能力測驗分數」的表現（IRT 分數轉換為 NCE 分數，NCE 分數為平均數 50，標準差 10 的標準分數，其分數範圍介於 27-92 之間），該研究主要採用「多層次線性模式」（multilevel linear modeling, MLM）與以反事實分析架構發展出來的「雙重穩健估計」（doubly-robust estimation, DR）探討學科補習（包括學科補習行為與學科補習風氣）對學生 NCE 分數有何影響？第十二章「臺灣學生數學課後學習活動與數學學習成就的關係：TIMSS 2003 年資料的分析」的研究目的只有一點，在「學科補習效益」這個研究主題上，該研究將「學科補習效益」界定為，臺灣參加 TIMSS 2003 年的資料中，8 年級學生在「數學學習成就」五個似真值表現，主要採用 HLM 探討學科補習頻率對 8 年級學生的數學學習成就有何影響？

肆、各章資料來源本書各章所收錄的論文，其分析的資料皆來自「次級資料庫」（ secondary database ），所用來分析的次級資料庫包括「臺灣教育長期追蹤資料庫」（ Taiwan Education Panel Survey, TEPS ）；「臺灣高等教育整合資料庫」（ Taiwan Integrated Postsecondary Education Database, TIPED）；以及「國際數學與科學教育成就趨勢調查」（Trends in International Mathematics and Science Study, TIMSS）。第二章「補習有助於升學嗎？分析補習、多元入學與教育取得間的關係」的資料來源取自 TEPS 資料庫中第一波高中職五專學生和家長問卷的資料，該資料於 2001 年下半年對高中╱高職 2 年級或五專 2 年級的學生展開第一梯次的資料蒐集，在第一波公開的資料中共有 13,319 個有效樣本（張苙雲，2003a，2003b，2003c）。由於該研究探討的效標變項是 2000 年進入高中職╱五專時的入學情形。另因 TEPS 資料庫高中職五專資料蒐集時間點與剛入學時間點已差一年半，學生在入學管道所填答的資料與剛進來資料有差異，因此該研究將採用聯考進入高職學程的 144 筆樣本數刪除，而且假定進入後期中等教育學校之後都沒有再進行轉學。另外，也將一些不合理值、遺漏值及採取直升入學管道的樣本全數刪除，最後共得 11,490 有效樣本進行後續的分析，約占第一波公開資料 13,319 個樣本的 87%。第三章「補習在臺灣的變遷、效能與階層化」的資料來源取自 TEPS 第一波學生問卷資料進行分析，該資料於 2001 年 9 月 1 日至 2002 年 3 月 31 日以問卷調查方式，向國中、高中、高職及五專學生蒐集資料，該研究主要分析的樣本為 TEPS 資料中第一波

第1章

導論

國中生（7 年級）樣本。第四章「臺灣高中生參加補習之效益分析」的資料來源取自 TIPED「92 學年度大一新生」資料進行分析，該資料於 92 學年度向大一新生蒐集資料，總回收 33,959 個有效樣本，其中一般體系大學╱學院者共有 17,131 個樣本，該研究的對象僅限於多元入學管道中「考試分發」的 12,659 個樣本，約占一般體系大學╱學院者 17,131 個樣本的 74%。第五章「補習數學有用嗎？一個『反事實』」的分析」的資料來源取自 TEPS 第一波國中學生問卷、家長問卷和學生表現評量問卷資料及 2003 年第二波的國中學生問卷資料等四種資料，每一種資料來源的樣本數不同。在選取有效樣本上，該研究先合併第一波和第二波資料，其中第一波有 13,978 個樣本，至第二波時流失 731 個樣本，流失率為 0.05%；接著採用「整列刪除法」（listwise）刪除數學表現、數學校外補習、數學先備能力、國中時是否上資優班及性別五個變項中有不合理值及遺漏值者，剩餘的變項中若有不清楚、不合理值或遺漏值者，一律以眾數取代，以減少樣本的流失率，增加推論的效度，最後共得 12,025 個樣本（張苙雲，2004，2006a，2006b）。在進行 PSM 並設定 common support 的處理之後，最後可分析樣本數剩下 11,373 個，約占第一波 13,978 個樣本的 81%。第六章「家長教育程度與科學成就之關係：文化資本、補習時間與學習興趣為中介的分析」的資料來源取自 2003 年臺灣參加 TIMSS 的 8 年級學生，共得 5,379 個樣本資料，刪除該研究樣本資料在預測變項與效標變項有遺漏值的樣本後，最後剩下 4,575 個樣本進行後續的分析，約占 5,379 個樣本的 85%。第七章「國中生數學補的愈久，數學成就愈好嗎？傾向分數配對法的分析」的資料來源取自 TEPS 公開釋出之 2001 年、2003 年及 2005 年的追蹤樣本（core panel）資料。TEPS 在 2001 年下半年對國中 1 年級（7 年級）學生進行第一梯次的資料蒐集，共抽取 333 所學校 20,004 個樣本；到 2003 年下半年再對屆時已升上國 3（9 年級）的同一批學生進行第二次的資料蒐集；2005 年時有部分國中樣本在高中╱高職及五專的 2 年級（11 年級）再被追蹤，這些樣本稱為追蹤樣本，而追蹤樣本人數約有四千多人，公共版釋放出 70%的資料，一共有 3,022 個樣本（張苙雲，2004，2006a，2006b， 2007）。該研究先合併第一波、第二波及第三波資料，接著採用 listwise 刪除數學表現、數學校外補習、數學先備能力、國中時是否上資優班及性別五個變項中有不合理值及遺漏值者，剩餘的變項中若有不清楚、不合理值或遺漏值者，一律以眾數取代，最後共得 1,993 個樣本進行後續的分析，約占追蹤 3,022 個樣本的 66%。第八章「高中學生參加補習的情境決定因素及對學業成績的影響」的資料來源取自 TIPED「94 學年度大一新生」資料進行分析，該資料於 94 學年度向大一新生蒐集資

方興未艾：學科補習效益在臺灣的發現

料，總回收 52,315 個樣本，該研究刪除非應屆高中畢業生、非高中日間部畢業生、職業類科學生、僑生及外籍生，以及填答不完全及錯誤的樣本。此外，若該樣本畢業之高中僅有四（含）筆以下的樣本完整填答，則該校樣本亦不列入分析，最後共得 18,832 個樣本進行後續的分析，這些樣本畢業於 313 所高中，每所高中列入分析的樣本介於 5 個樣本至 228 個樣本。第九章「補習對考大學真的有用嗎」的資料來源取自 TIPED「94 學年度大一新生」資料進行分析，該資料於 94 學年度向大一新生蒐集資料，總回收 52,315 個樣本，該研究刪除就讀高職者樣本與技職體系大學╱學院樣本，僅保留一般體系大學╱學院樣本，最後共得 20,313 個樣本進行後續的分析。第十章「補習效益的再探討：以技職體系為例」的資料來源取自 TIPED「94 學年度大一新生」資料進行分析，技職體系總回收 23,914 個有效樣本。由於該研究分析對象僅限於四技層級，因此刪除專科樣本。此外，該研究以「四技二專統一入學測驗成績」做為補習成效的依據，亦刪除沒有報考統測的樣本，最後共得 16,206 個樣本進行後續的分析。第十一章「同儕補習風氣對國中生學習成就之影響」的資料來源取自 TEPS 限制版之 2001 年與 2003 年的追蹤樣本資料。TEPS 2003 年實際完訪國中學校數為 333 所，班級數為 1,938 班，學生數為 18,903 人。限制版則為隨機抽取 90%學校、90%班級中的 95%學生（黃瓊瑤，2011）。該研究將研究分析對象限制在公立國中學生，並使用此國中樣本個人、班級及學校層次的資料。此外，分析樣本進一步限制各班 9 年級的人數仍保持 10 人（含）以上，經此資料篩選並刪除少數變項之遺漏值後，最後共得 3,652 個樣本進行後續的分析，這些樣本來自 67 所學校內的 257 個班級。第十二章「臺灣學生數學課後學習活動與數學學習成就的關係：TIMSS 2003 年資料的分析」的資料來源取自 2003 年臺灣參加 TIMSS 的 8 年級學生，一共 5,379 個樣本資料，若採取 listwise 刪除該研究關注的控制變項，預測變項及效標變項有遺漏值的樣本後，最後納入分析的樣本數會剩下 4,530 個樣本。所以，該研究針對遺漏值進行多重插補，最後分別插補五組獨立完整資料進行分析，這五組獨立完整資料的樣本數皆為 150 所學校，150 個班級的 5,379 個樣本進行後續的分析。

伍、各章變項測量針對本書各章所收錄論文的變項測量，將依序從控制變項、配對變項、預測變項及效標變項進行說明。

第1章

導論

一、控制變項（一）性別性別分成「女生」與「男生」這 2 類，以「女生」為對照組轉換成虛擬變項（第二章、第三章、第四章、第九章、第十章、第十二章）。（二）省籍省籍以學童╱生的父親是哪裡人作為判斷依據，分成「閩南人」、「客家人」、「大陸人」及「原住民」這4類，以「閩南人」為對照組轉換成虛擬變項（第二章、第十章）。（三）父╱母親教育程度 1.父╱母親教育程度分成「國中或以下」、「高中職」、「專科技術學院或科技大學」及「一般大學和研究所合併為大學以上」這 4 類，以「高中職」為對照組轉換成虛擬變項（第二章）。 2.父╱母親教育程度將教育類別換算為國小 6、國中 9、高中 12、專科 14、大學 16、研究所 18 之實際受教年數，數值愈大代表父╱母親教育程度愈高（第四章、第八章）。 3.父╱母親教育程度分成「國中小」、「高中職」及「大專以上」這 3 類，以「國中小」為對照組轉換成虛擬變項（第十章）。（四）母親教育程度母親教育程度分成「國中以下」、「高中職」、「專科」、「大學」及「研究所或以上」這5類，以「國中以下」為對照組轉換成虛擬變項（第九章）。（五）家長最高教育程度家長最高教育程度分成「國中以下」、「高中（職）」、「專科學校、技術學院與科大」、「一般大學」及「研究所或以上」這 5 類，以「國中以下」為對照組轉換成虛擬變項（第三章）。（六）父親職業地位 1.父親職業地位分成「各級學校教師（包括幼兒教育）」、「政府公務人員（含軍警人員）」、「律師、法官、醫師、工程師、會計師及其他專技人員」、「一般事務或業務人員」、「買賣或服務工作人員」、「生產、設備操作及體力工」、「其他職業」及「父親從來沒有工作過」這 8 類，以「父親從來沒有工作過」為對照組轉換成虛擬變項（第三章）。 2.父親職業地位分成「非技術工╱農林漁牧人員」、「技術工╱機械設備工╱買賣服

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務人員」、「事務工作人員」、「技術員╱中小學教師」、「民意代表╱一般專業人員」及「高層專業人員」這 6 類，以「技術員╱中小學教師」為對照組轉換成虛擬變項（第四章）。 3.父親職業地位「非技術工」與「農林漁牧工作人員」設為 1；「技術工」、「機械設備操作工及裝配工」及「服務工作人員及售貨員」設為 2；「事務工作人員」設為 3；「技術員及助理專業人員」設為 4；「一般專業人員」、「中小學、特教、幼稚園教師」及「民意代表、行政主管、企業主管及經理人員」設為 5；「高層專業人員」設為 6，數值愈大代表父職業地位愈高（第八章）。 4.父親職業地位分成「已退休人員」、「失業╱待業人員」、「農林漁牧人員╱非技術工」、「服務買賣人員╱技術工╱機械設備操作工」、「事務工作人員╱職業士官兵」、「中小學及特教老師╱技術員及助理專業人員」、「民意代表╱一專業人員╱職業軍官」、「高層專業人員」及「其他」這 9 類，以「失業╱待業人員」為對照組轉換成虛擬變項（第九章）。 5.父親職業地位分成「農林漁牧工作人員」、「非技術工、技術工、機械設備工（簡稱工人）」、「服務及買賣工作人員」、「事務工作人員、技術員及助理專業（簡稱基層白領）」及「民意代表、企業主管及經理、中小學及特教幼教教師、一般與高層專業人員（簡稱高層白領）」這 5 類，以「工人」為對照組轉換成虛擬變項（第十章）。（七）兄弟姊妹人數 1.兄弟姊妹人數分成「0 位」、「1 位」、「2 位」及「3 位和 4 位以上合併為 3 位以上（含 3 位）」這 4 類，以「0 位」為對照組轉換成虛擬變項（第二章、第九章）。 2.兄弟姊妹數分成兩項，一為兄弟數加總，一為姊妹數加總（第四章）。 3.兄弟姊妹數為家中同住的手足人數加總（第十章）。（八）家庭經濟情況家庭經濟情況分成「生活困難」、「有時欠缺」、「小康」及「富裕和非常富裕合併為富裕」這 4 類，以「生活困難」為對照組轉換成虛擬變項（第二章）。（九）入學方式入學方式分成「聯考」、「登記分發」、「推薦甄試」、「申請入學」及「直升入學」這 5 類，其中「推薦甄試」與「申請入學」歸納為第一階段入學方式；「聯考」與「登記分發」歸納為第二階段入學方式，而「直升入學」則暫不納入分析，接著再將第一階段和第二階段的入學方式合併為非直升大學管道，並以虛擬變項處理（第二章）。（十）入學方案

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導論 11

入學方案分成「高中多元入學方案」、「高職免試入學方案」及「五專多元入學方案」這 3 類，以「五專多元入學方案」為對照組轉換成虛擬變項（第二章）。（十一）資優班學生資優班學生分成「是」與「不是」這 2 類，以「不是」為對照組轉換成虛擬變項（第二章）。（十二）職業教育方案國中時是否參加職業教育方案分成「有」與「無」這 2 類，以「無」為對照組轉換成虛擬變項（第二章）。（十三）搬家次數搬家次數分成「0 次」、「1-2 次」、「3-4 次」及「5 次以上（含 5 次）」這 4 類，以「0 次」為對照組轉換成虛擬變項（第二章）。（十四）家庭收入 1.家庭每月總收入分成「2 萬元以下」、「2-5 萬」、「5-10 萬」、「10-15 萬」、「15-20 萬」及「20 萬以上」這 6 類，以「2 萬元以下」為對照組轉換成虛擬變項（第三章）。 2.家庭年收入分成「少於 50 萬」、「50-114 萬」、「115-150 萬」、「151-300 萬」、「301-500 萬」及「500 萬以上」這 6 類，以「151-300 萬」為對照組轉換成虛擬變項（第四章）。 3.家庭年收入「50 萬以下」設為 1、「50 到 114 萬」設為 2、「115 到 150 萬」設為 3、「151 到 300 萬」設為 4、「301 到 500 萬」設為 5、「501 萬以上」設為 6，數值愈大代表家庭收入愈高（第八章）。 4.家庭年收入分成「50 萬元以下」、「50-114 萬」、「115-150 萬」、「151-300 萬」及「300 萬以上」這 5 類，以「50 萬元以下」為對照組轉換成虛擬變項（第九章）。 5.家庭收入分成「50 萬元以下」、「50-114 萬」及「115 萬以上」這 3 類，以「50 萬元以下」為對照組轉換成虛擬變項（第十章）。（十五）家庭型態家庭型態分成「未與父母親同住」、「單親家庭」及「雙親家庭」這 3 類，以「雙親家庭」為對照組轉換成虛擬變項（第三章）。（十六）公╱私立學校公╱私立學校分成「公立學校」與「私立學校」這 2 類，以「私立學校」為對照組轉換成虛擬變項（第三章、第四章）。

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（十七）學校地區別學校地區別分成「都市」、「城鎮」及「鄉村」這 3 類，以「鄉村」為對照組轉換成虛擬變項（第三章）。（十八）是否為獨子（女）是否為獨子（女）分成「是」與「有其他兄弟姐妹者」這 2 類，以「有其他兄弟姐妹者」為對照組轉換成虛擬變項（第三章）。（十九）家中排行家中排行分成「排行老大」、「排行老二」、「排行老三」及「排行老三以上」這 4 類，以「排行老大」為對照組轉換成虛擬變項（第三章）。（二十）家長教育期待家長教育期待分成「升學至大專程度者（含以上）」與「升學至大專程度者以下」這 2 類，以「升學至大專程度者以下」為對照組轉換成虛擬變項（第三章）。（二十一）學生自我教育期待學生自我教育期待分成「升學至大專程度者（含以上）」與「升學至大專程度者以下」這 2 類，以「升學至大專程度者以下」為對照組轉換成虛擬變項（第三章）。（二十二）考生身份 1.考生身份分成「一般生」、「原住民生」及「身心殘障生」這 3 類，以「一般生」為對照組轉換成虛擬變項（第四章）。 2.考生身份分成「一般生」與「原民╱身障生」這 2 類，以「一般生」為對照組轉換成虛擬變項（第九章）。。（二十三）居住地居住地分成「北（基北桃竹）」、「中（苗中彰投雲）」、「南（嘉南高屏）」、「東（宜花東）」及「離島（澎金馬）」這 5 類，以「北（基北桃竹）」為對照組轉換成虛擬變項（第四章）。（二十四）明星高中明星高中分成「明星高中」與「非明星高中」這 2 類，以「非明星高中」為對照組轉換成虛擬變項（第八章）。（二十五）同年級前 1 年補習氣氛同年級前 1 年補習氣氛計算各高中畢業生樣本於高 1、高 2 時參加英文及數學補習

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活動的百分比，分別作為該校英文及數學補習氣氛的指標（第八章）。（二十六）高中起始能力高中起始能力以國中入學高中的最低基測成績替代，不方便提供的學校，則與直升學校一併列為「其他」群組，分成「199 分以下」、「200-249 分」、「250-274 分」、「275 分以上」及「其他」這 5 類，以「199 分以下」為對照組轉換成虛擬變項（第九章）。（二十七）高中成績 1.高中成績以 3 年學業總平均成績分成「60 分以下」、「60-69 分」、「70-79 分」、「80-89 分」及「90 分以上」這 5 類，以各類的組中點轉換成連續變項（第四章）。 2.高中成績以 3 年學業總平均成績分成「69 分以下」、「70-79 分」及「80 分以上」這 3 類，以「69 分以下」為對照組轉換成虛擬變項（第九章）。（二十八）高中組別高中組別分成「社會組」與「自然組」這 2 類，以「社會組」為對照組轉換成虛擬變項（第九章）。（二十九）高中類型高中類型分成「公立學校」與「私立學校」這 2 類，以「公立學校」為對照組轉換成虛擬變項（第九章）。（三十）高中畢業地區高中畢業地區分成「北部」、「中部」、「南部」及「東部」這 4 類，以「東部」為對照組轉換成虛擬變項（第九章）。（三十一）高職求學經歷 1.高職學制分成「日間部」與「進修（夜間）部」這 2 類，以「進修（夜間）部」為對照組轉換成虛擬變項（第十章）。 2.高職公私立別分成「公立」與「私立」這 2 類，以「私立」為對照組轉換成虛擬變項（第十章）。 3.學生畢業分成「應屆」與「非應屆」這 2 類，以「非應屆」為對照組轉換成虛擬變項（第十章）。 4.高職所在地分成「市」與「縣」這 2 類，以「縣」為對照組轉換成虛擬變項（第十章）。（三十二）家中書籍量

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家中書籍量「沒有或很少（0 至 10 本書）」設為 1；「可以放滿一排（11 至 25 本書）」設為 2；「可以放滿一個書架（26 至 100 本書）」設為 3；「可以放滿兩個書架（101 至 200 本書）」設為 4；「可以放滿三個或三個以上的書架（200 本書以上）」設為 5，數值愈大代表家中書籍量愈多（第十二章）。（三十三）數學家庭作業頻率數學家庭作業頻率的「每天」設為 5；「一週 3 至 4 次」設為 4；「一週 1 至 2 次」設為 3；「一週最多 1 次」設為 2；「從來沒有數學作業」設為 1。由於將學生判斷的家庭作業頻率聚集加總成為班級層次變項進行多層次分析較為適切，因此該研究利用 SPSS 的聚集加總程序計算各班數學家庭作業頻率的班級平均數，以做為班級層次數學家庭作業頻率，數值愈大代表數學家庭作業頻率愈高（第十二章）。（三十四）數學家庭作業時間數學家庭作業時間分成「少於 15 分鐘」、「15 至 30 分鐘」、「31 至 60 分鐘」、「61 至 90 分鐘」及「超過 90 分鐘」這 5 類，以「少於 15 分鐘」為對照組轉換成虛擬變項（第十二章）。

二、配對變項（一）性別性別分成「女生」與「男生」這 2 類，以「女生」為對照組轉換成虛擬變項（第五章、第七章）。（二）花最多時間做功課的科目花最多時間做功課的科目分成「數學科」與「非數學科」這2類，以「非數學科」為對照組轉換成虛擬變項（第五章、第七章）。（三）從小開始不會讓別的事耽誤功課從小開始不會讓別的事耽誤功課「非常符合」設為 1；「符合」設為 2；「不符合」設為 3；「非常不符合」設為 4（第五章、第七章）。（四）從小開始回家會複習功課從小開始回家會複習功課「非常符合」設為1；「符合」設為2；「不符合」設為3；「非常不符合」設為4（第五章、第七章）。（五）從小在學習遇到困難我會設法搞懂

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從小在學習遇到困難我會設法搞懂「非常符合」設為 1；「符合」設為 2；「不符合」設為 3；「非常不符合」設為 4（第五章、第七章）。（六）數學問題總是令我頭痛數學問題總是令我頭痛「非常符合」設為 1；「符合」設為 2；「不符合」設為 3；「非常不符合」設為 4（第五章、第七章）。（七）數學跟得上進度數學跟得上進度「進度超前」設為 1；「跟得上進度」設為 2；「跟不上進度」設為 3；「完全跟不上進度」設為 4（第五章、第七章）。（八）數學作業表現數學作業表現「總是遲交」設為 1；「經常遲交」設為 2；「偶爾遲交」設為 3；「從未遲交」設為 4（第五章、第七章）。（九）國中時是不是上資優班國中時是不是上資優班分成「學科資優班」與「非學科資優班」這 2 類，以「非學科資優班」為對照組轉換成虛擬變項（第五章、第七章）。（十）補習數學的意願補習數學的意願分成「補習數學是自己的主意」與「補習數學不是自己的主意，而是父母等其他人的主意」這 2 類，以「補習數學不是自己的主意，而是父母等其他人的主意」為對照組轉換成虛擬變項（第五章、第七章）。。（十一）補習經驗 1.補習經驗分成「小 5 至國 1 有補習」、「國 1 補習」、「小 5 至小 6 補習」及「從未補習」這 4 類，以「小 5 至國 1 有補習」為對照組轉換成虛擬變項（第五章）。 2.補習經驗根據 TEPS 第一波詢問國小 5、6 年級是否參有學科補習或請家教，分成「有」與「沒有」這 2 類，以「沒有」為對照組轉換成虛擬變項（第七章）。（十二）數學先備能力數學先備能力以學生在 TEPS 中國 1 時利用 IRT3-P 模式估算的數學或數字型分析能力，以連續變項處理（第五章、第七章）。（十三）父母親籍貫父母親籍貫分成「閩南人」、「客家人」、「大陸各省市」及「原住民」這 4 類，以「閩南人」為對照組轉換成虛擬變項（第五章、第七章）。

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（十四）父母親教育程度父母親教育程度根據 TEPS 第一波中父母教育程度兩個變項中教育程度較高者，分成「國╱高中畢業」、「專科、技術學院或科技大學畢業╱一般大學畢業」及「研究所畢業」這 3 類，以「國╱高中畢業」為對照組轉換成虛擬變項（第五章、第七章）。（十五）父母親職業父母親職業根據 TEPS 第一波中父母職業類別的兩個變項，分成「專業或事務人員（包括學校教師、公務員、律法醫工程會計師、專業技術人員和業務或事務人員等 5 個類別）」、「買賣或服務人員」及「其它」這 3 類，以「其它」為對照組轉換成虛擬變項（第五章、第七章）。（十六）家庭每月總收入家庭每月總收入分成「不到 2 萬元」、「2 萬元至 5 萬元（不含 5 萬）」、「5 萬元至 10 萬元（不含 10 萬）」及「10 萬元以上」這 4 類，以「不到 2 萬元」為對照組轉換成虛擬變項（第五章、第七章）。（十七）家庭結構家庭結構分成「與雙親同住」與「不與雙親同住」這 2 類，以「不與雙親同住」為對照組轉換成虛擬變項（第五章、第七章）。（十八）手足數目手足數目根據 TEPS 第一波中兄弟姊妹人數的四個變項，建構出手足數目，並利用是否與兄弟姊妹同住、有幾位 18 歲或以下的兄弟姊妹數、爸媽是否偏心，以及兄弟姊妹間相處情況等九個變項的答案建構出一個邏輯變項，以檢證若此一變項中不合邏輯者，若不合邏輯者則以眾數取代（第五章、第七章）。（十九）父母期望子女的教育程度父母期望子女的教育程度分成「國╱高中畢業」、「專科、技術學院或科技大學畢業 ╱一般大學畢業」及「研究所畢業」這 3 類，以「國╱高中畢業」為對照組轉換成虛擬變項（第五章、第七章）。（二十）學校的公私立別學校的公私立別分成「公立」與「私立」這 2 類，以「公立」為對照組轉換成虛擬變項（第五章）。（二十一）班級屬性

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導論 17

班級屬性根據 TEPS 第二波詢問學生是否唸過前段班等三個變項，以國 3 時有沒有唸過前段班或是好班為測量依據，分成「有」與「沒有」這 2 類，以「沒有」為對照組轉換成虛擬變項（第五章、第七章）。（二十二）班上讀書風氣興盛班上讀書風氣興盛「非常不同意」設為 1；「不同意」設為 2；「同意」設為 3；「非常同意」設為 4（第五章、第七章）。（二十三）我們班的成績算是好的我們班的成績算是好的「非常符合」設為 1；「符合」設為 2；「不符合」設為 3；「非常不符合」設為 4（第五章、第七章）。（二十四）同學常在一起討論功課或唸書同學常在一起討論功課或唸書「非常符合」設為 1；「符合」設為 2；「不符合」設為 3；「非常不符合」設為 4（第五章、第七章）。（二十五）同學間的學業競爭激烈同學間的學業競爭激烈「非常符合」設為 1；「符合」設為 2；「不符合」設為 3；「非常不符合」設為 4（第五章、第七章）。（二十六）同學間常常討論升學的事同學間常常討論升學的事「非常符合」設為 1；「符合」設為 2；「不符合」設為 3；「非常不符合」設為 4（第五章、第七章）。（二十七）學校所在地區別學校所在地區別分成「鄉村」、「城鎮」及「都市」這 3 類，以「鄉村」為對照組轉換成虛擬變項（第五章、第七章）。

三、分類變項（一）組別╱學門組別╱學門分成「人文社會學門（教育、藝術、人文、經社心理、商管、法律、家政、觀光服務及大眾傳播）」與「自然科技學門（自然科學、數學、電算機、醫藥衛生、工程、建築都市規劃、農林漁牧及運輸通訊）」這 2 類，該研究將所有樣本區分為此 2 類，分別建構迴歸模式（第四章）。（二）補習機率

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補習機率分成「補習」與「不補習」這2類，該研究將所有樣本區分為此2類，分別建構Heckman與2PM模式（第九章）。（三）高職分組高職分組依據「高職屬性」、「成績分組」及「報考類組」這 3 個變項，高職屬性依高職生畢業學校分成「公立」與「私立」這 2 類；成績分組依高職生高職時期畢業排名分成「低」、「中」及「高」這 3 類；報考類組依高職生報名統測數學考科分成「工科（統測數學考數 A）」與「商科（統測數學考數 B）」這 2 類，接著分別建構工科與商科中「私立低分組」、「私立中分組」、「私立高分組」、「公立低分組」、「公立中分組」及「公立高分組」這 12 個迴歸模式（第十章）。

四、預測變項（一）學科補習（Ⅰ） 1.學科補習次數以國小、國 1（7 年級）、國 2（8 年級）及國 3（9 年級）有參加過校外學科補習或請家教者各編碼為 1，而在探討補習與教育取得的關係時則給予加總計分，學科補習次數愈大代表學科補習愈多。此外，也將各數值取平方值，以成一個新變項（學科補習次數平方項）（第二章）。 2.學科補習類型分成「完整連續型（小學與國 1-3 皆參與學科補習）」、「不完整連續型Ⅰ（國 1-3 參與學科補習）」、「不完整連續型Ⅱ（小學與國 2-3 皆參與學科補習；或僅有國 2-3 參與學科補習）」、「不定型（小學與國 1-3 曾參與學科補習，但非上述 3 類型）」及「沒有參與學科補習」這 5 類，以「沒有參與學科補習」為對照組轉換成虛擬變項（第二章）。（二）參與課業╱數學補習參與課業╱數學補習分成「是╱有」與「不是╱沒有」這兩類，以「不是╱沒有」為對照組轉換成虛擬變項（第三章、第五章）。（三）學科補習時間 1.學科補習時間以學生在 TEPS 第一波國中學生問卷填答的每週補習時數做測量，數值愈大代表學科補習時間愈多（第三章）。 2.數學與理化補習時間以 8 年級學生在 TIMSS 2003 年中這個學年補習數學、理化或請家教老師教理化情形做測量，數學與理化補習時間的「每天」設為 4；「一星期 1-2 次」設為 3；「有些時候」設為 2；「從來沒有過」設為 1（第六章）。

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（四）學科補習時間平方項學科補習時間平方項以學生在TEPS第一波國中學生問卷填答的每週補習時數平方值做測量（第三章）。（五）補習參與 TIPED 對於補習的測量相當詳盡，其詢問受訪者在高 1、高 2、高 3 分別補了哪些科目，選項達 22 科目之多（含音樂、美術等術科，與農、工、商等職業類科）。基於研究目的與範圍，該研究只選擇其中的國文、英文、數學、歷史、地理、物理、化學及生物 8 科分析。為釐清其對考大學的效用，該研究將各項補習科目做下列三種分類（第四章）： 1.學科補習總科目數：高中 3 年接受國、英、數、史、地、理、化、生這 8 科補習科目的總和（第四章）。 2.共同╱專門補習科目數：「共同補習科目數」為國、英、數這 3 科補習科目的總和；「專門補習科目數」為史、地、理、化、生這 5 科補習科目的總和（第四章）。 3.高 1╱高 2╱高 3 學科補習科目數：不區分共同科目或專門科目，但分出高 1、高 2、高 3 分別參與學科補習的科目數（第四章）。 4.高 1 共同╱高 2 共同╱高 3 共同╱高 1 專門╱高 2 專門╱高 3 專門補習科目數：綜合上述 2.與 3.，同時分成高 1、高 2、高 3 分別參與共同與專門的補習科目數（第四章）。（六）數學補習類型數學補習類型分成「國中期間未曾參與數學補習」、「國中 3 年都有參與數學補習」、「數學補習從國 2 連續補到國 3」及「只有國 3 上有參與數學補習」這 4 類，以「國中期間未曾參與數學補習」為對照組轉換成虛擬變項（第七章）。（七）學科補習參與 1.前 1 年補習參與前 1 年學科補習參與分成「有」與「沒有」這 2 類，以「沒有」為對照組轉換成虛擬變項（第八章）。 2.英文╱數學補習次數

英文╱數學補習次數為加總樣本於高 1 及高 2 時英文及數學補習活動，「從沒有參

「英文╱數學補習次數」在第八章原稱為「補習程度」，但「補習程度」的用詞可能會因為較為抽象而無法讓讀者理解，所以本書將第八章原稱為「補習程度」的用詞在第一章與第十三章皆以「英文╱數學補習次數」做替代。

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加」設為 0；「僅參加 1 年」設為 1；「參加 2 年」設為 2。此外，也將各數值取平方值，以成一個新變項（英文/數學補習次數平方項）（第八章）。 3.學科補習科目總數學科補習科目總數為將大學新生於高 1 及高 2 時的學科補習科目數加總（第八章）。（八）學科補習（Ⅱ） 1.補習機率補習機率分成「高中 3 年有參與補習」與「沒有參與補習」這 2 類，以「沒有參與補習」為對照組（第九章）。 2.高 1-3 總補習科目數高 1-3 總補習科目數為高中 3 年接受國文、英文、數學、地理、歷史、物理、化學及生物這 8 科補習科目的總和（第九章）。 3.高 1-3 總補習科目數平方項高 1-3 總補習科目數平方項以高 1-3 總補習科目數的平方值做測量（第九章）。 4.高 1-3 是否補習國文、英文、數學、地理、歷史、物理、化學及生物高 1-3 是否補習國文、英文、數學、地理、歷史、物理、化學及生物共有 24 個變項（國文 1：代表高 1 有補國文、英文 1：代表高 1 有補英文、......化學 3：代表高 3 有補化學、生物 3：代表高 3 有補生物，其餘依此類推），每個變項皆分成「有」與「沒有」這 2 類，以「沒有」為對照組轉換成虛擬變項（第九章）。（九）高職學科補習總科目數高職學科補習總科目數只分析高職生在高職 3 年參與國、英、數三科的學科補習總科目數，分成「沒有參與補習」、「補 1-3 科」、「補 4-6 科」及「補 7-9 科」這 4 類，以「沒有參與補習」為對照組轉換成虛擬變項（第十章）。（十）學科補習（Ⅲ） 1.9 年級有沒有參與補習分成「有」與「沒有」這 2 類，以「沒有」為對照組轉換成虛擬變項（第十一章）。 2.7 或 8 年級有沒有參與補習分成「有」與「沒有」這兩類，以「沒有」為對照組轉換成虛擬變項（第十一章）。 3.9 年級同班同學補習比例以學生在 9 年級班上學生參與補習的比例做測量（第十一章）。 4.7 或 8 年級同班同學補習比例以學生在 7 或 8 年級班上學生參與補習的比例做測

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導論 21

量（第十一章）。（十一）數學學科補習頻率數學學科補習頻率分成「從來沒有或幾乎沒有過」、「有些時候」、「一個星期 1 至 2 次」及「每天或幾乎每天都有」這 4 類，以「從來沒有或幾乎沒有過」為對照組轉換成虛擬變項（第十二章）。

五、效標變項（一）教育取得教育取得將「高中學程」與「綜合中學學程」歸納為「普通體系」，「高職學程」與「五專學程」歸納為「技職體系」；「公私立別」則按學校是屬於「公立」或「私立」做區分，因此在教育取得可分成「普通體系 vs.技職體系」與「公立 vs.私立」這 2 類（第二章）。（二）學習成效 1.以學生在 TEPS 中第一波國中學生（7 年級）之「綜合分析能力成績」與「數學分析能力成績」的表現（IRT 分數）做為學習成效（第三章）。 2.以學生在 TEPS 中第二波國中學生（9 年級）之「綜合分析能力測驗分數」的表現（IRT 分數轉換為 NCE 分數，NCE 分數為平均數 50，標準差 10 的標準分數，其分數範圍介於 27-92 之間）做為學習成效（第十一章）。（三）大學學測成績 1.以學生在 TIPED 中「92 學年度大一新生」所填寫的「大學入學學科能力測驗」表現（國文、英文、數學、自然、社會五科成績加總，最低為 0 級分，最高為 75 級分）做為大學學測成績（第四章）。 2.以學生在 TIPED 中「94 學年度大一新生」所填寫的「大學入學學科能力測驗」表現（國文、英文、數學、自然、社會五科成績加總，最低為 0 級分，最高為 75 級分）做為大學學測成績（第九章）。（四）數學表現 1.以學生在 TEPS 中第二波國中學生（9 年級）之「數學或數字型分析能力成績」的表現（IRT 分數轉換為 NCE 分數，NCE 分數為平均數 50，標準差 21.06 的標準分數，其分數範圍介於 1-99 之間）做為數學表現（第五章）。 2.以學生在 TEPS 中第二波國中學生（9 年級）之「數學或數字型分析能力成績」

22 方興未艾：學科補習效益在臺灣的發現

的表現（IRT 分數轉換為 NCE 分數，NCE 分數為平均數 60，標準差 20 的標準分數，其分數範圍介於 3-100 之間）做為數學表現（第七章）。（五）科學學習成就以臺灣參加 TIMSS 2003 年的資料中，8 年級學生在「科學學習成就」的第 1 個似真值表現（包括地球科學、生命科學、物理、化學、生物）做為科學學習成就（第六章）。（六）學習表現以學生在 TIPED 中「94 學年度大一新生」所填寫的「大學學測英文成績」與「大學學測數學成績」（最低為 0 級分，最高為 15 級分）做為學習表現（第八章）。（七）大學統測成績以學生在 TIPED 中「94 學年度大一新生」所填寫的「四技二專統一入學測驗」表現（國文、英文、數學三科原始成績加總）做為大學統測成績（第十章）。（八）數學學習成就數學學習成就利用 TIMSS 2003 年 8 年級學生背景資料的 5 個數學學習成就似真值做測量（第十二章）。