針對非英語母語人士的統計學入門課程口試

核心概念

在針對非英語母語人士的統計學入門課程中，口試是一種有效評估學生對統計概念理解程度的工具，且其效果並未受到學生英語能力的顯著影響。

摘要

文章類型

這篇文章屬於經驗分享性質的學術文章，而非嚴謹的學術論文。

文章重點

這篇文章主要分享作者在日本秋田國際教養大學教授統計學入門課程時，針對以英語為第二外語的學生實施口試評量的經驗與心得。

背景

• 秋田國際教養大學的學生主要為日本籍，但課程皆以英語授課。
• 學生入學時具備一定程度的英語能力，並在第一年加強學術英語能力。
• 該校為 Liberal Arts 學院，吸引的學生通常對 STEM 領域較不感興趣。

課程設計

• 課程設計強調統計概念的理解，而非公式計算或記憶。
• 作業設計同樣著重於概念理解，並使用 R 語言輔助學習。
• 作者在課堂上會明確指出哪些主題或問題可能會出現在口試中。

口試實施方式

• 學期中及學期末各舉行一次口試。
• 口試題目以口頭方式呈現，學生無法看到題目。
• 口試評量重點在於學生能否清晰表達對統計概念的理解。

口試結果與分析

• 作者發現學生的英語能力與口試成績之間沒有顯著關聯。
• 許多學生在解釋 p 值和信賴區間等概念時遇到困難。
• 作者認為口試能有效評估學生對統計概念的理解程度。

對教師的建議

• 提供學生充分的練習機會，並明確告知考試範圍。
• 在評分標準上力求精確和細緻。
• 給予學生即時回饋，讓他們了解自己的表現。

作者結論

• 作者認為口試是評估學生對統計概念理解程度的有效工具，即使對於非英語母語人士也是如此。
• 作者鼓勵其他教師在類似情境下嘗試實施口試評量。

統計資料

秋田國際教養大學超過 90% 的學生為日本籍。
學期中口試佔學期成績的 5%。
學期末口試佔學期成績的 40%。

引述

"Oral exams are a powerful tool for educators to gauge student’s learning."
"Oral exams can also help students prepare for their future careers."
"In summary, I was encouraged by the results of the exams. The test was not merely gauging a student’s English ability, and I could get a meaningful picture of the student’s progress."

從以下內容提煉的關鍵洞見

Oral exams in introductory statistics class with non-native English speakers

by Eric Yanchen... 於 arxiv.org 11-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.16613.pdf

深入探究

在非英語系國家的統計學教育中，除了口試之外，還有哪些評量方式可以有效評估學生對統計概念的理解？

在非英語系國家，除了口試，還有很多其他評量方式可以有效評估學生對統計概念的理解，尤其在需要減輕語言能力影響的情況下：
1. 重視實務操作的評量:

專案報告: 學生可以選擇與自身專業或興趣相關的真實數據集進行分析，並以報告的形式呈現分析結果、結論和統計圖形。這種評量方式不僅可以評估學生對統計方法的應用能力，還能培養他們的數據分析和解讀能力。
案例分析: 提供學生實際案例，讓他們運用所學統計知識分析問題、設計解決方案，並以書面或口頭報告的形式呈現。
R/Python程式設計測驗: 透過實際操作統計軟體，評估學生對統計方法的掌握程度和程式設計能力。
2. 多元化的書面評量:

概念理解題: 設計開放式問題，要求學生用自己的語言解釋統計概念、原理和方法，並說明其在實際問題中的應用。
情境模擬題: 提供學生一個情境，讓他們選擇合適的統計方法進行分析，並解釋其選擇理由和預期結果。
圖形解讀與分析: 利用統計圖表，例如直方圖、散佈圖、箱型圖等，評估學生對數據分佈、關係和趨勢的理解和分析能力。
3. 課堂互動與參與:

課堂討論: 鼓勵學生積極參與課堂討論，分享他們對統計概念的理解和疑問，並與教師和其他同學進行互動交流。
小組合作學習: 將學生分成小組，讓他們共同完成統計專案或解決問題，並透過小組報告和討論評估他們的學習成效。
隨堂測驗與課後作業: 設計與課程內容緊密結合的測驗和作業，及時評估學生的學習狀況，並提供回饋和指導。
4. 運用科技輔助評量:

線上測驗平台: 利用線上平台進行客觀題測驗，例如選擇題、是非題、配對題等，可以快速評估學生對基本概念和公式的掌握程度。
互動式學習軟體: 透過互動式軟體，例如模擬實驗、數據視覺化工具等，讓學生在動手操作中學習統計知識，並即時獲得回饋。
總之，選擇合適的評量方式需要考慮課程目標、學生背景和教學資源等因素。透過多元化的評量方式，可以更全面、客觀地評估學生對統計概念的理解和應用能力。

如果學生的英語能力確實影響了口試表現，該如何調整評量方式以確保公平性？

若學生的英語能力確實影響了口試表現，我們可以採取以下措施調整評量方式，以確保公平性：
1. 調整口試內容和形式:

提供試題範例: 讓學生事先了解口試題型和內容，減輕他們的緊張情緒，並有更多時間準備。
允許使用母語: 對於較複雜的概念或解釋，允許學生使用母語作答，教師可以透過觀察學生的表達和邏輯思考來評估其理解程度。
採用多元評量方式: 除了口試，還可以結合其他評量方式，例如書面報告、專案作業、課堂參與等，以更全面地評估學生的學習成效。
2. 提供語言支持:

提供關鍵詞彙表: 針對統計學科的專業術語，提供中英對照表，幫助學生理解題意和表達。
允許使用字典: 在口試過程中，允許學生使用英漢字典，減輕語言障礙。
給予更多思考和作答時間: 相較於英語為母語的學生，非英語系學生需要更多時間理解和組織語言，因此應給予他們更充裕的思考和作答時間。
3. 注重評量重點:

著重評量統計概念的理解: 在評分時，應更關注學生對統計概念的理解和應用能力，而非語言表達的流暢度或準確性。
採用評分標準: 制定明確的評分標準，並事先告知學生，讓評分過程更加客觀公正。
避免文化偏見: 在設計口試題目時，應避免使用帶有文化偏見的例子或情境，以免影響學生的理解和作答。
4. 課前課後提供協助:

課前加強練習: 教師可以在課堂上安排口語練習，或鼓勵學生組成學習小組，互相練習口試內容，提升他們的口語表達能力。
課後提供回饋: 口試後，教師應針對學生的表現提供詳細的回饋，指出他們的優缺點，並提供改進建議，幫助他們提升學習成效。
總之，在評估非英語系學生的學習成效時，教師應充分考慮語言因素的影響，並採取適當的措施調整評量方式，以確保評量的公平性和有效性。

在這個人工智慧快速發展的時代，口試評量是否仍然具有其不可取代的價值？

在人工智慧快速發展的時代，儘管大型語言模型 (LLMs) 如 ChatGPT 等可以生成看似合理的答案，但口試評量仍然具有其不可取代的價值，特別是在評估學生對知識的深度理解、批判性思維和問題解決能力方面。
口試評量不可取代的價值體現在：

評估深度理解和批判性思維： 口試可以讓教師深入探究學生的思維過程，了解他們是否真正理解概念，而不僅僅是記住表面信息。透過追問和挑戰，教師可以評估學生分析、綜合和評估信息的能力，這是 LLMs 難以複製的。

評估問題解決能力： 面對開放式或情境化的問題，學生需要靈活運用知識，並展現出邏輯推理和解決問題的能力。口試可以模擬真實世界的情境，要求學生在壓力下思考和應變，這是 LLMs 目前難以完全模擬的。

評估溝通和表達能力： 口語表達是重要的溝通技巧，特別是在學術和職場環境中。口試可以評估學生的口語表達能力、邏輯思維和組織能力，以及他們在壓力下清晰、準確地表達想法的能力。

建立師生互動和回饋： 口試提供了一個師生直接互動的機會，教師可以即時了解學生的學習狀況，並提供個性化的回饋和指導。這種互動和回饋有助於學生更深入地理解知識，並激發他們的學習興趣。

當然，我們也應該關注人工智慧技術為評量帶來的挑戰和機遇：

利用 AI 輔助評量： AI 技術可以用於自動化評分、提供個性化回饋和識別學生的學習困難。教師可以利用 AI 工具提高評量的效率和準確性，並將更多時間和精力投入到教學和與學生的互動中。

培養學生應對 AI 的能力： 在 AI 時代，學生需要具備批判性思維、問題解決能力和創造力，才能應對未來的挑戰。教師應該更新教學理念和方法，培養學生運用 AI 技術解決問題和進行創新的能力。

總之，在 AI 時代，口試評量仍然是評估學生學習成效的重要手段，它可以評估 LLMs 難以複製的能力，例如深度理解、批判性思維、問題解決能力和溝通能力。同時，我們也應該積極探索 AI 技術在評量中的應用，以提高評量的效率和有效性，並幫助學生更好地應對 AI 時代的挑戰。