翻译：信疏桐 东南大学脑与学习科学系

作者：Ching-San Lai

摘要

       本研究的主要目的是调查基于探究的方法是否能有效改善学生在STEM（科学，技术，工程和数学）教育中的学习。本文使用定量和定性方法，邀请73名学习信息技术（IT）的大学生作为被试。本研究中使用的教学策略是基于探究的教学。参与者被要求回答课程满意度调查，该调查采用5点计分（1分为最低满意度，5分为高度满意度）;获得的数据进行了均值分析。此外，本文还收集并分析了包括学生学习反馈和教师教学反馈在内的定性数据。

       本研究的结果包括：（1）学生对本研究中使用的STEM教育学习计划非常满意; （2）学生的学习反馈也表明他们认可基于探究的学习; （3）教师的教学反馈表明，他们更倾向于以探究式教学作为教学方法。可以得出结论，使用探究式教学可以改善大学生的STEM教育学习。

       本文的研究目的：为了实现高等教育中的知识——行动整合倡议，提高学生的专业知识和技能，研究采用产学合作，用探究式教学模式，探索大学生在STEM课程中的学习成绩。

前言

Zhu (2013)指出，在全球化时代，不断创新且快速变化的产业结构、人才流动日益频繁和复杂等原因加速了就业市场空缺的变化。为此，高校必须创新或改革教学内容和方法，以提高学生在就业市场的竞争力。他进一步强调，高校应加强学生的实践技能，以满足企业对创新和专业人才的需求。这可以帮助大学生在毕业后顺利开始他们的职业生涯，减少日益扩大的知识——行动差距，并减少教育和工业需求之间的脱节。

近年来，越来越多的研究开始关注以实践为导向的课程的推广。结果表明，以实践为导向的课程可以提高大学生的专业知识和技能（CC Chang，2013; CF Chang，2013; Chiu，Hsu，＆Teng，2015; Lo＆Lee，2014; Wang，2013; Yu，2013）。Wang（2013）解释说，学术部门与行业联盟之间的长期合作可以扩大产学研的附加值，为产业发展创造新的动力，营造一个以行业为导向的学习环境。这将有助于学生获得行业信息，发展技术技能，并提高就业能力。

总之，台湾高等教育发展中知识——行动差距和供需不平衡带来的问题需要立即解决。上述文献综述表明，增加产学合作，提供以实践为导向的课程，是弥合知识——行动差距的两种有效策略，值得进行进一步探索。

STEM教育

 科技人力资源是国家经济发展的基本方面; 大学生作为未来科技领域的专业人才是其重要来源。近年来，由于科学技术领域的快速变化和跨学科整合的兴起，STEM（科学，技术，工程和数学）教育一直备受关注。Fan＆Yu（2016）指出，STEM教育不仅是一个引起美国教育界关注的问题，也是许多国家课程改革的重点 这正是因为像美国这样的一些先进国家已经充分认识到学生在科学，技术，工程和数学方面的学术表现决定了一个国家的经济发展和竞争力。

STEM教育是一门综合性教育，它将科学探究，技术，工程设计和数学分析结合为一个有凝聚力的学习范式，包括课程内容，教学活动和教育政策。 它旨在培养一个国家未来的STEM人才，提高其竞争力。 此外，跨学科课程可能有助于提高学生对科学，技术，工程和数学的兴趣，并使学生走在现代科技前沿（Chang＆Yang，2014; Duran，Höft，Lawson，Medjahed，＆Orady，2014; Fan＆Yu，2016; Liu，Wu，Hsieh，Shen，2013; Lou，Tsai，＆Tseng，2011; Oyana，Garcia，Haegele，Hawthorne，＆Morgan，2015; Reeve，2015）。

关于STEM教学活动的推广，学者们提出应该采用探究式教学策略来促进技术探索，实践更高层次的教学，增强STEM教学的效果（Barry，2014; Chang＆Yang，2014; Cheng，Yang，Chang，＆Kuo，2016; Lai＆Sheu，2016）。

Chang & Yang（2014）和Barry（2014）一致推荐采用6E教学模式来提高STEM教学的效果。该模型是一种基于探究的教学策略，其主要教学程序包括：（1）参与（2）探索（3）解释（4）工程（精心设计）（5）促进（6）评估。

研究方法

 本研究采用定量和定性方法。共有73名学术机构主修信息技术（IT）的本科生被选为参与者。 在文献综述的基础上，课程设计和安排强调了产学合作和实践导向课程的含义，并引入了探究式教学策略。整体课程包括讲座，游戏脚本规划，与IT专家的讨论和互动，实践探索和程序设计，以及项目结果的展示。整个课程运行了两个学期，约21名教师参加了这项研究。

课程分三个阶段实施和测量：（1）课程规划（2）教学和学习（3）实践和考试。本课程的课程规划，本研究提供的课程核心教学目标和内容概要由咨询行业专家后的大学教师决定。本课程是由具有相关经验的教师团队（或研究团队）进行教育与评估。最后，本课程的实践和考试，学习成果由工业和教育界根据学生在实习或最终演示期间的表现共同衡量。

该研究收集并分析了定量和定性数据。基于Kirkpatrick和Kirkpatrick（2007）提出的评估模型，进行了一项课程满意度调查（使用5点量表进行测量，其中1为最低点，5为最高点;克伦巴赫系数为0.89）来进行数据定量并利用频率分布和分析数据的手段来分析数据。课程满意度调查有8个项目和3个开放式问题。此外，还收集了学生的学习反馈和教师的教学反馈，用于定性数据分析。在定性数据分析期间，进行三角测量和跨案例归纳分析以确认数据分析和结果的可靠性和一致性（Bogdan＆Biklen，1982; Guba＆Lincoln，1999; Patton，1999; Silverman，2000）。

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