都會區課程與教學議題研究 · 115 學年度第 1 學期
教師重視探究，
學生更喜歡科學嗎？
零基礎學生手冊：先看懂資料與分析重點，最後用一段提示詞跑出完整的 HTML 報告。
零基礎 · 本機檔案 · 可離線閱讀
你要回答什麼問題？
教師越重視科學探究教學，學生是否越喜歡學科學，科學成就是否也比較高？我們把教師的五項重視程度，連到他實際授課學生的問卷和測驗資料。你不用自己寫程式，但要能核對檔案、欄位、分母與結論。
資料來源教師 → 學生問卷回報與能力測驗共同分析
本次正式示範5,308 位臺灣四年級學生，非推估母體人數
本次自建指標包含提問、預測、表徵、概念解釋與實驗。G4 這組題項沒有證據辯論，因此不要用結果回答「辯論能否提升能力」。臺灣四年級樣本也不等同都會區樣本，本題不做都市化分組。
出處：T23_Codebook_G4.xlsx；T23_UG_International-Database.pdf（PDF 閱讀器第 70、77、79–80 頁）；T23_TR_Chap13.pdf（印刷頁 13.3–13.6）。
取得官方資料
到 TIMSS 2023 官方資料頁下載四年級的資料與說明文件，全部放進專案資料夾的 sources 子資料夾，檔名不要更改。資料是 R 格式，但你不需要自己學 R。R 資料壓縮檔約 1 GB，請在課前下載完成。
| 要下載的檔案 | 在官方頁面的位置 |
|---|
| T23_Data_R_G4.zip | Data Files 的 R Data 列，選 Grade 4，不是 Grade 8 |
| T23_Codebook_G4.xlsx | Supplemental Material 的 Codebooks，選 Grade 4 |
| 教師與學生問卷 | Context Questionnaire Variables，選 International Context Questionnaires – Grade 4 |
| T23_UG_International-Database.pdf | User Guide 同名連結 |
| T23_TR_Chap13.pdf | Technical Report 第 13 章 |
官方資料頁真實截圖（2026-10-14）：在 R Data 列選 Grade 4，避免選 Grade 8 或 SPSS。timss2023-practice/
sources/ 放下載的官方檔案
local_data/ 最後一步自動產生：解壓縮的臺灣資料
scripts/ 最後一步自動產生：分析程式
outputs/ 最後一步自動產生：結果表與報告
檔名的 m8 不代表八年級。四年級的臺灣資料就叫 asgtwnm8.rdata 這類名稱，判斷年級要看資料裡的 IDGRADE。
認識變項：資料來自三個主體
VAR 是變項的英文代碼，也就是資料檔裡的欄位名稱。教師說「我很重視提問」、學生說「我喜歡科學」，以及科學成就測驗，分別來自三個不同的來源。看懂每個欄位來自誰，才能正確解讀結果，這也是本次練習的重點。
| VAR | 中文意義 | 來自誰 |
|---|
| ATBS03A–E | 五項探究活動的重視程度：提問、預測實驗結果、建立表徵、用科學概念解釋現象、進行實驗 | 教師 |
| ASBGSLS | 喜歡學科學量尺 | 學生 |
| ASSSCI01–05 | 科學成就的五個合理值 | 測驗 |
| ASBGHRL | 家庭學習資源量尺 | 學生 |
| ITSEX | 性別：1 女生、2 男生 | 學生 |
| SCIWGT | 科學教師連結權重 | 連結檔 |
| JKZONE、JKREP | 抽樣區與複製組別 | 連結檔 |
| TOTWGT | 學生權重，用於全臺平均核對 | 學生檔 |
真實官方國際教師問卷，PDF 閱讀器第 13 頁，右欄 S3 題與 ATBS03A–E。出處：T23_Codebook_G4.xlsx；T23_G4_Teacher Questionnaire.pdf。題意中文為本教材翻譯。
分析前要懂的四個關鍵
1. 教師和學生要透過連結檔配對
教師檔的一筆是「一位教師對一個班級」的回答，學生檔的一筆是一位學生，兩者要透過連結檔配對。第一段用 IDCNTRY、IDTEACH、IDLINK，第二段用 IDCNTRY、IDSTUD。如果只用學校代碼合併，10,646 筆連結會膨脹成 27,212 筆，同一位學生被重複計算。
2. 先統一方向，再排除遺漏
教師原始作答的 1 是非常重視、3 是不重視，數字越大反而越不重視，所以要先轉成「4 減原值」。五題都有效才計算平均，9 這類代碼代表遺漏，不能當成分數。這個平均是本次自建的指標，不是 TIMSS 官方量尺，實際範圍是 1.6 到 3。
原始作答：1, 2, 2, 1, 1
方向轉換：3, 2, 2, 3, 3
五題平均：(3+2+2+3+3) ÷ 5 = 2.6
若有一題是 9：先改為遺漏，這位教師的指標不計分。
3. 用科學教師權重
每筆科學教師連結都有一個權重 SCIWGT，同一位學生所有科學連結的權重加起來，剛好等於他的學生權重 TOTWGT。有兩位科學教師的學生，權重由兩筆連結平分，所以不會被重複計算。用這個權重描述教師的回答時，要說「以學生為單位」，不能說成臺灣教師母體的比例。
4. 合理值與複製權重
科學成就有五個合理值，它們反映能力估計的不確定性，不是同一位學生考了五次。正確做法是五個各分析一次再合併，不能先平均成一個分數。TIMSS 採分層抽樣，臺灣資料有 109 個抽樣區、218 組複製權重，標準誤要用這些複製權重估計，一般迴歸的標準誤會低估不確定性。
一次跑出你的報告
下面是一段還有空格的提示詞，空格要靠你在前面學到的內容填完。請直接在文字框裡作答，把每個【】連同括號換成你的答案，全部填完再按複製。接著用 Codex 開啟你的 timss2023-practice 資料夾，開一個新對話貼上，它會解壓縮資料、合併、計分、跑模型，最後在 outputs 產生 report.html。
填空提示 ⑮ 想一想，只有一次調查、沒有實驗，資料能回答到什麼程度。還有空格沒填時，複製按鈕會提醒你。
整個過程約需幾分鐘到十幾分鐘，中途若出現安裝套件或執行程式的核准請求，先看清楚內容再允許。
Codex 桌面版的安裝與登入：OpenAI 官方入門頁。
通過標準 outputs/report.html 可以直接用瀏覽器開啟，報告裡有樣本流程、兩個結果的模型表、係數圖與全臺平均核對。
如果中途出錯，把錯誤訊息原文貼回同一個對話，請它先診斷原因再修正，不要改變研究問題或換資料。更完整的症狀與解法見完整結果與常見錯誤解法（需密碼）。不要把密碼、API key 或個人資料貼進提示詞。
讀懂你的報告
拿你的報告和下表的教師參考值比對。小數最後一兩位不同，通常只是四捨五入；如果樣本數不同，先回頭看合併與遺漏值的處理。不要要求 AI 把數字改成和參考值一樣，數字不同時要找出原因。
| 項目 | 教師參考值 |
|---|
| 有效科學教師連結 | 5,334 筆，涵蓋 5,308 位學生、238 個教師班級 |
| 全臺科學平均 | 572.6，標準誤 1.74；官方公布 573 |
| 喜歡學科學，未調整 | b = 0.423，標準誤 0.165 |
| 喜歡學科學，調整背景後 | b = 0.403，標準誤 0.160，95% CI [0.09, 0.72]，Holm p = .024，4,862 位學生 |
| 科學成就，未調整 | b = 14.99，標準誤 4.71 |
| 科學成就，調整背景後 | b = 7.23，標準誤 3.81，95% CI [−0.24, 14.70]，Holm p = .058，4,937 位學生 |
點是估計係數，橫線是信賴區間；兩個結果量尺不同，請分開讀。
教師較重視探究，與學生較喜歡學科學呈正向關聯。科學成就的調整後估計也是正向，但信賴區間含零，證據仍不確定。這是橫斷資料的關聯，不能說成教學方法的效果。
把係數變成一句話
調整後模型的係數以指標增加 1 分為單位。實際上，增加 0.2 分相當於五題中有一題提高一個重視等級，對應較容易理解的差距。滑桿只換算已估計的關聯，不是新分析，也不是教學介入成效預測。
喜歡學科學量尺的估計差異：0.081 分。
科學成就的估計差異：1.45 分，原模型 95% CI 含零。
哪一句比較符合資料？
繳交與核對
繳交 outputs/report.html，以及 scripts 資料夾裡實際執行過的程式。另外用自己的話寫一段結果和一段限制。課堂上會請你口頭回答下列問題：
- 為什麼確定這是臺灣四年級的資料？
- 為什麼不能只用學校代碼合併？
- 教師原始作答的 1 和 3，哪一個代表比較重視？
- 為什麼要分別分析五個合理值，並用複製權重估計標準誤？
- 兩個研究問題得到的答案相同嗎？
課堂要求的是核對來源與推論，不是比誰的 p 值最小。如果你的結果和參考值不同，只要保留證據並說明原因，仍是有價值的學習成果。
在職學生教學反思
回想自己重視實驗的情境，是否同時給學生預測與解釋的機會？如果班上學生喜歡科學但成就沒有同步改變，你會追問哪些資訊？請以本次關聯結果提出觀察問題，避免把它當成單一教學方法有效的證明。