教育經費基準委員會研究小組2023:修訂版本之間的差異

出自福留子孫
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二、傳統公校教育模式
二、傳統公校教育模式與自主學習典範的簡單比較
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! 比較 !! 自主學習典範 !! 公校學習典範
 
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| 概念 || 「資深學習者」陪伴、嚮導、教練「資淺學習者」 ||會教的「老師」教不會的「學生」
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|支持人力||0.1C,國小約增加5%,國中約增加3.6%||現有員額
 
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2023年6月26日 (一) 08:53的修訂版本

建構國中小應有員額模型的數據與結果

一、數據

  • 小學:119948 筆公勞保資料
  • 國中:55765 筆公勞保資料
  • 高中:58280 筆公勞保資料

二、國中小「員額 / 班級」模型說明

X 代表班級數,Y 代表員額數

Y=αX2+βX+γ
γ 為基本行政員額,即班級數為 0 時,學校仍須維持的最低員額。
β 為增速,即每增一班,同時應該增加的員額數。
α 為負值,代表行政共用效應,班級數增大時,增速降下來的程度。極敏感,右圖分別為
  1. Y=0.002X2+1.95X+3(藍)
  2. Y=0.003X2+1.95X+3(紅)
  3. Y=0.004X2+1.95X+3(橙)
可以看得出來,三條線的 α 雖然只差了千分之一,但增速下降的效應是顯著的。

三、建構模型考慮的因素

  1. 教學人力:按課綱規定的各領域每週學習節數,教師每週授課節數,導師減課節數,計算。
  2. 過去,(行政人力+教學人力):按現場實際僱用情形跑迴歸,當學校班數為 0 時會有基本人力,當學校班級數越來越大時,行政人力成長會趨緩(二次項係數為負的)。現場僱用的分布情形會變,二十年前、十年前、當前會不同。
  3. 過去,(行政人力+教學人力)減去「教學人力」,會得到行政人力。
  4. 考量教育現場正碰到的三大衝擊,建議開始加入「自主學習支援人力」,初步訂為 0.1C 。
  5. 要考慮公式係數調高,產生的應有員額增加,是不是會在單一年度幅度過大,而可以分年調整。
  6. 今年開始要考慮新生兒縮減潮,2022年進入小一,然後2023年會進入小一小二…,適度調高係數,可以緩解現場資遣老師。
  7. 0.1C 的自主學習支援人力,是一種引導指標,教學現場還沒有充足的實踐經驗可以透過統計手段得出數據。但可以用 108 課綱允許國中小領域學習節數的五分之一,進行跨領域統整性設計來估計其上限。

四、數據迴歸得到的國小模型

經過多個月份的回歸與比較,考慮適值的簡化,適合的

  1. γ 約為 3
  2. β 約為 2
  3. α 約為 -0.003

再考量數據中兼任人力約一成,而計算應有員額的薪資是以專任人員計算,微調數據為:

  1. γ 約為 3
  2. β 約為 1.95,其中教學人力係數 1.6 ,行政人力係數 0.25 ,自主學習支援人力係數 0.1 。
  3. α 約為 -0.003

與主計處承辦人試算結果,單一年度調至此目標,增額太多,建議分年達成,明年:

行政人力先調至: -0.003×班級數2+0.2408×班級數+1.5
自主學習支援人力先調為:0.02*班級數

五、數據迴歸得到的國中模型

經過多個月份的回歸與比較,考慮適值的簡化,適合的

  1. γ 約為 7
  2. β 約為 2.938
  3. α 約為 -0.008

再考量數據中兼任人力約一成,而計算應有員額的薪資是以專任人員計算,微調數據為:

  1. γ 約為 7
  2. β 約為 2.752,其中教學人力係數 2.052 ,行政人力係數 0.6 ,自主學習支援人力係數 0.1 。
  3. α 約為 -0.008

與主計處承辦人試算結果,單一年度調至此目標,雖有增額,但仍可接受。

高中的應有員額模型

先講結論,高中員額目前難以用簡單回歸求得,理由如下:

  1. 下表是目前各高中內部的六種學程類別,其中進修部行政院未制訂公式,暫以普通科的值替代。
  2. 教育統計處是提供了六種學程的個別班級數,但取得的公保與勞保員額,並沒有對應六種學程的僱用人數,不可能也不應該區分六種學程的個別僱用人數。
學程等級別學程等級名稱教學人力係數行政人力係數係數合計
A普通科 2.2 0.4 2.6
B專業群科 2.7 0.77 3.47
C進修部 2.2 0.4 2.6
J附設國中部 2.052 0.32 2.372
O綜合高中 2.5 0.68 3.18
U實用技能學程 2.7 0.94 3.64

目前只能將各種學程係數,依教育部統計處所提供的班級數,大致設算應有員額,並與僱用情形進行比對,得到大致相符的結論。

自主學習支援人力0.1C

一、台灣公校教育當前面臨的三大危機

  1. 生成式 AI 帶來的價值沈沒
    1. 大幅降低普通人使用 AI 門檻,因為 AI 能解讀人類的自然語言,所以許多訓練變得過時,例如:各領域各科大量的應試練習。
    2. 大幅縮短從提問到初步解答的時間,單一自然人如果不使用生成式 AI ,在效率上根本無法和使用生成式 AI 的人匹敵。
    3. 但衍生更多「糾錯」和「決策」的需求,所以最佳組合不是單一自然人搭配生成式 AI ,而是「自主學習群學」搭配生成式 AI 。這方面體制學校毫無知識與技能儲備。
  2. 新生兒縮減潮:
    • 須要以地區中的高中或大型國中為中心,將地區內的高中小編成「盟校網絡」:
      1. 地區中的小校因生源縮減無以為繼時,轉型為學習基地 / 社區中心 / 防災救護中心。
      2. 政府預算緩步增加支持學生的交通支出,學生更常到各類學習基地學習。
      3. 「中央教育發展基金」支持地方「盟校網絡」。
      4. 最大程度保留教育用地,以支撐之後「土地驅動」的教育轉型。
      廢校除侵害原學區學生就學權利外,同時也造成(青年)人口會流失更嚴重的問題。
    • 我國國中小學生單位成本,目前已超過 20萬/每生每年。而疫情前體制後自主學習典範的學生單位成本落在 18萬/每生每年,疫情後若物價成長一成,也只會落在 20萬/每生每年。
  3. 體制外教育對「自辦義務教育」的正當性爭奪。此次國民教育法修法,立法委員和體制外實驗教育家長已提出:國民教育階段實驗教育學生學費補助的修法提案(最後未通過),將他們子女由公校移至體制外教育,同步要求將學生單位成本的 20%~50% ,撥付給他們家庭,因為他們是「自辦義務教育」,而依憲法「義務教育免學費」,他們要求 20%~50% 的教育成本並沒有多要。

二、傳統公校教育模式與自主學習典範的簡單比較

比較 自主學習典範 公校學習典範
概念 「資深學習者」陪伴、嚮導、教練「資淺學習者」 會的「老師」教不會的「學生」
支持人力 0.1C,國小約增加5%,國中約增加3.6% 現有員額
知識媒介 電波媒體 / 網路 / AI 老師(機構)
知識折舊 知識、技能折舊極快,需用群學、共享來抵銷知識折舊 系統內知識技能折舊慢,可以靠傳統師培和老師
學習主動性 讓學生自己有能力調動資源來解決問題 格式化學生,請他們認真「聽課」,由老師做一切的教學布署與資源分配
人際關係 群學的個體互相聽懂後就可以平行分工,

成員會共振,正能量>負能量就會螺旋向上。

不同學生要做出近似的動作,受老師統一指導與比較,

有人聽不懂課程還是會繼續,個體被送去補救教學。 一個學生不學,通常只影響自己。

開門辦教育 善用跨校間老師、同學、校外達人
獨立教育工作者
把台灣當成一所沒有屋頂的大學校
靠校內老師、校內資源

三、傳統公校教育的模式與須解決的問題

  1. 格式化學生之後的學習動機失落,然後用「應試教育施壓逼學生學習」。如:垃圾時間說,請參考附錄一二三四。
  2. 整個流程像不斷向上的「電扶梯」,學生如果有一個部分卡住,須要停下來,學幾個月(如數學中的算數轉代數,多數學生須要停下來三個月以上消化),後面的進度,沒跟上的學生就會淪為「陪讀」。
  3. 特殊學習學生,不一定能受到尊重和照顧。