首頁 / 高考三級 教育行政考古題 / 民國115年 高考三級 教育行政 教育心理與測驗統計 民國115年 高考三級 教育行政 教育心理與測驗統計考古題
民國115年 高考三級 教育行政 教育心理與測驗統計收錄考選部官方試題，共 4 題可線上瀏覽，考選部未公告本科目答案。
題目與答案
近年來，生成式人工智慧（generative AI）融入校園教學，除了帶來教育
革新外，但也帶來「數位分心」與「認知負荷過重」的學習隱憂。請根
據自律學習（self-regulated learning）與認知負荷理論（cognitive load
theory）的觀點，論述教育行政機關在推動AI 輔助教學政策時，應該如
何引導學生進行有效的課堂學習？（25 分）
參考解答（AI 生成，非官方） 一、理論基礎：自律學習（self-regulated learning, SRL）採Zimmerman三階段模式，包含預思（forethought）、表現（performance）與自我反思（self-reflection），核心為目標設定、自我監控與自我調整；認知負荷理論（cognitive load theory, CLT）主張工作記憶容量有限，負荷分為內在（intrinsic）、外在（extraneous）與增生性（germane），教學設計應降低外在負荷、管理內在負荷、促進增生負荷。 二、問題診斷：數位分心主要來自AI介面的通知、提示與即時回饋，形成持續的外在負荷，使注意力由學習目標轉向工具操作，SRL的自我監控迴路因而中斷；認知負荷過重則源於一次呈現過多資訊、缺乏範例與分段，超出內在負荷可承擔的範圍，導致淺層處理與學習遷移失敗。兩者相互放大，形成「工具越強、學習越淺」的風險。 三、政策工具一：工具與教材規範。教育行政機關應訂定AI輔助教學工具的採購與使用指引，要求介面「預設專注」，關閉非必要推播，並採分段呈現（segmenting）、範例導向、模態原則（modality principle）與去除冗餘等設計；同時要求廠商提供學習歷程紀錄，作為學生自我監控的鷹架，並將上述規格納入共同供應契約的評選項目。 四、政策工具二：課程與人員培力。將SRL策略（目標設定、時間管理、自我提問、學習日誌）納入校訂課程，並辦理教師工作坊，培訓AI素養與提示詞設計，使教師能以AI產出對照範例、進行錯題診斷與差異化任務；對學生則推動「先想後問」規範，要求提問前先書寫自身解題構想，事後進行自我反思與錯誤歸因，將AI定位為學伴（learning companion）而非代筆者。 五、評量、限制與建議：應以歷程檔案、口頭發表與後設認知覺察量表取代單純成果評分，降低以AI代工的誘因；政策並須正視數位落差、資料隱私與著作權爭議，避免以「一紙禁令」消極管理。建議建立縣市層級成效指標（專注時間、自我效能、調整策略使用）與滾動修正機制，並提供家長指引，使校園與家庭規範一致，方能兼顧革新與學習品質。
現代學生面臨多元社會壓力，校園輔導需求激增。請說明何謂「創傷知
情教學」
（trauma-informed teaching），並從社會情緒學習（social emotional
learning, SEL）的五大核心面向出發，為教育行政機關規劃一項全國性的
「校園心理韌性提升計畫」？（25 分）
參考解答（AI 生成，非官方） 一、概念界定：創傷知情教學（trauma-informed teaching）並非治療創傷，而是理解創傷普遍存在，辨識其對學習與行為的影響，並避免教學互動再度觸發創傷（re-traumatization）。依SAMHSA架構，包含理解（realize）、辨識（recognize）、回應（respond）與避免再創傷（resist re-traumatization），強調「先安全、再學習」，把學生行為視為適應而非對立。 二、六項原則與課堂實務：安全（physical and psychological safety）、可信賴與透明、同儕支持、合作與互惠、賦權與選擇、文化歷史與性別議題。實務上包含可預測的作息與明確規則、允許休息與離開的調節空間、避免公開羞辱與突襲式抽問、提供作業與評量的選擇權，並以修復式對話取代懲罰，讓學生重獲控制感。 三、對接SEL五大核心：社會情緒學習（social emotional learning, SEL）含自我覺察、自我管理、社會覺察、人際技巧與負責決策。創傷知情教學提供安全的情境條件，SEL提供可教的技能內容；例如以情緒詞彙與身體掃描練自我覺察，以呼吸與認知重評練自我管理，以角色取替練社會覺察，以衝突協商練人際技巧，以情境判斷與後果分析練負責決策。 四、全國性「校園心理韌性提升計畫」規劃：採三層級支持（MTSS）。第一層全面性：將SEL融入正式課程與導師時間，建立全校一致性常規與情緒安全語言。第二層選擇性：對高風險學生提供小團體韌性課程、同儕支持與導師陪伴。第三層個別性：建立篩檢、轉介與校外心理衛生合作機制，明定通報與保密界線。 五、治理、評鑑與限制：設置縣市層級專責窗口與跨局處合作，辦理教師與行政人員創傷知情研習並納入初任教師培訓；以氣候調查、出席率、情緒調節量表與轉介率進行追蹤。限制在於標籤化風險、篩檢工具敏感度不足與輔導人力短缺，故應採普遍性策略為主、避免強制揭露創傷經驗，並以分階段試辦與滾動修正降低實施風險。
某縣市教育局欲評估「AI 雙語學伴計畫」對國小學生學習成就，是否具
有因果推論之影響力。由於該計畫當初即採行以學校自由申請報名方式
參加，因此，無法進行隨機分派實驗。請針對此研究現況，替該縣市教
育局擬定一個能有效控制選樣偏差（selection bias）並兼顧因果推論
（causal inference）價值的研究設計與分析程序？（25 分）
參考解答（AI 生成，非官方） 一、問題界定：計畫採學校自由申請，參與與否與學校行政動能、師資品質、家長支持及學生起始能力高度相關，屬自我選擇（self-selection），直接比較參與校與未參與校將混雜選樣偏差（selection bias）與成熟、歷史等干擾，難以支持因果推論。研究設計須先明定處理變項（是否參與、參與強度）、結果變項（標準化成就測驗前後測）與共變項。 二、設計一：傾向分數配對結合差異中的差異。以學校與學生層級共變項（規模、地區、社經背景、前測成績、師資結構、數位設備）估計參與機率，進行傾向分數配對（propensity score matching）或加權，建立可比對照組；再以參與前後兩期資料進行差異中的差異（difference-in-differences, DID），以組別與時間交互項估計平均處理效果（ATT），消除不隨時間變動的未觀察干擾。 三、設計二：輔助與前瞻作法。若縣市仍可調整行政流程，可對超額申請學校辦理公開抽籤或建立等待名單（waitlist），形成近似隨機分派；亦可尋找工具變數（如學區設備補助資格、申請截止日之差異）或以參與門檻設計迴歸斷點（regression discontinuity），但須檢驗排他性限制與操弄風險。 四、分析程序：依序為（1）建構共變項與遺漏值處理；（2）估計傾向分數並檢驗共同支持（common support）；（3）配對後檢定標準化差異是否小於0.1、變異比是否接近1；（4）DID估計並以學校叢集穩健標準誤處理群聚；（5）以事件研究法檢驗平行趨勢（parallel trends）；（6）進行異質性分析（城鄉、年級、先備能力）。 五、穩健性、限制與建議：應執行安慰劑檢定、替代配對法（鄰近配對、IPW、doubly robust）、E值或Rosenbaum界限等敏感性分析，評估未觀察干擾能否翻轉結論。限制在於僅能估計符合共同支持範圍之效果、外部效度受限，且自願參與校可能存在實施忠誠度差異；建議縣市自下一期起改採抽籤或分階段推行，以建立可持續的因果證據。
傳統測驗方式僅能依據其作答結果（對/錯）來進行評分，然而，數位化
施測方式則能進一步蒐集學生的作答反應時間（response time, RT）。請
說明如何結合試題反應理論（item response theory, IRT）與作答反應時間
兩者，來辨識受試者的「不誠實作答行為（如盲目猜測、隨機勾選作答）」，
並評估其認知負荷？（25 分）
參考解答（AI 生成，非官方） 一、資料結構與模型架構：數位施測同時取得作答反應（對錯）與作答反應時間（response time, RT）。IRT以能力參數θ與試題參數（難度b、鑑別度a、猜測c）描述答對機率；RT則可採van der Linden對數常態反應時間模型，將觀察時間取對數後，以受試者速度參數τ與試題時間強度參數β線性預測，形成「能力—速度」雙參數架構，並可估計殘差以判斷作答是否異常。 二、不誠實作答的辨識指標：（1）反應時間過短且顯著低於同年齡常模；（2）能力估計與RT不一致，即高RT殘差搭配低作答一致性；（3）個人適配度（person-fit）指標如lz、Guttman錯誤數異常；（4）作答序列呈現固定模式（如連續同選項、規律跳答）；（5）以混合模型或潛類別分析（latent class analysis）區辨「認真作答」與「快速猜測」潛在群組。 三、盲目猜測與隨機作答的區辨：盲目猜測通常表現為極短RT、難度與答對率脫鉤、猜測參數c上升；隨機勾選則呈現選項分布均勻、題間相關趨近零、能力估計不穩定且標準誤偏大。可設定複合規則，例如RT低於試題預期時間之某百分位且person-fit達顯著，即標記為疑似不誠實作答，再輔以人為複核，避免單一指標誤判。 四、認知負荷的評估：在控制試題難度與受試者速度後，RT的條件殘差可視為該題的額外處理成本，殘差越大代表認知負荷越高；可進一步計算答對題的平均RT、RT變異性與時間—正確率權衡曲線（speed-accuracy tradeoff），並以多層次模型將班級、裝置與作答時段納入控制。若設備允許，可輔以眼動、心率變異或滑鼠軌跡等行為訊號交叉驗證。 五、限制與實務建議：RT受裝置效能、網路延遲、題型與練習效果影響，須事先建立常模與設備校正程序；以RT推定不誠實作答涉及誤判風險與程序正義，不宜逕行懲處，應採「標記—複核—輔導」流程。建議縣市建立作答品質指標儀表板，將RT納入測驗安全監控，並以試題層次之時間強度參數回饋命題與認知負荷設計，同時兼顧資料隱私與考生權益。