教育經費基準委員會研究小組2023

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

比較	自主學習典範	公校學習典範
概念	「資深學習者」擔任「資淺學習者」的嚮導，彼此共學	會教的「師」教不會的「徒」
支持人力	0.1C，國小約增加5%，國中約增加3.6%	現有員額
接受資訊媒介	媒體 網路 AI	老師(機構)
生師比	低，且台灣已經負擔的起個別指導的教育典範	高，一個老師要顧許多學生，師生難以平權
學習者高度	師生平權，提高學習者高度，避免依賴與剝削	老師需要儀式化鞏固階級，威嚴。 學習者高度低，易被剝削或支配，或是表現出「學會」的樣子
折舊	現實知識、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，跟不上時代發展
學生學習態度	由選課到組課，讓學生自己有能力調動資源來解決問題	格式化「聽課」，由老師做一切的教學布署與資源分配
師承(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。
教學者來源	跨校間老師、同學、校外達人	校內老師
問題	若有學生不學，團體可能會瓦解。	學習動機失落，應試教育產生垃圾時間。 沒跟上的會淪落為陪讀生。特殊學習生的尊重與照顧被忽略。