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學業自我概念之大魚小池效應與學業成就關係探究：以TIMSS 2019為例的跨國多層次分析

為了解決big exam中學排名的問題，作者林青松 這樣論述：

本研究使用2019國際數學和科學研究趨勢（TIMSS 2019）的數據，以檢驗納入統計的44個國家或地區中，八年級學生的學業自我概念之大魚小池效應與學業成就關係。大魚小池效應(Big Fish-Little-Pond-Effect)，係指當所處群體的平均能力較高，學生會因為與同儕的社會比較而產生較低的學業自我概念；反之然當所處群體的平均能力較低，學生則產生較高的學業自我概念。主要研究目的歸納如下：(一)探討學生數學自我概念對於數學學業成就的影響。(二)探討個體與班級層面之數學學業成就對於學生的數學學業自我概念的影響。(三)探討個體層面之數學學業成就、知覺相對位階(perceived rela

tive standing對學生的學業自我概念中之BFLPE的影響。據此，本研究提出三個研究假設模型，第一個統計模型是數學自我概念的驗證性因素分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA）模型。第二個統計模型是Lüdtke et al.(2008)提出的多層次潛在共變項模型(multilevel latent covariate model)的擴展。在第三個統計模型中，與先前的研究一致(Wang＆ Bergin,2017，Huguet et al.,2009，Wang, 2015)，加入知覺相對位階以作為組內層次數學自我概念的附加預測因子。研究結果顯示：(一)班級間

平均數學學業自我概念有顯著不同。(二)學生個人與班級之數學學業成就對學生的數學學業自我概念有顯著預測力。(三)學生個人之數學學業成就、知覺相對位階對學生的數學學業自我概念有顯著的預測力。本研究僅基於研究的相關發現與研究過程所遇挑戰提出後續研究的建議，依內容分為對教育實務方面與對後續欲進行類似取向的研究提出相關議題之建議，期能將研究結果提供教育行政主管機關、學校行政人員、教師及未來研究者作為參考。

利用競賽評比系統和社群網路分析技職體系大學申請入學之分析

為了解決big exam中學排名的問題，作者康妮卡 這樣論述：

最近台灣教育部為了強化技職體系高中學生的學習過程，而全面推動技職學校實施新課綱。這也使得科技大學的甄試入學方式上產生了重大的變革。 本研究乃是欲探討在技職體系大學甄試入學中，由學生申請的大學到最後真正進入的大學之資訊，來探討學生對於所申請大學的喜好程度。我們應用TrueSkill評比系統和社群網路視覺來分析所有大學的關連性及其相對的評比。亦即、我們的研究是應用技能競爭評估方法，然後構建一個社交網絡，因此，本研究將排序系統和網絡可視化的研究擴展到大數據分析和社交網絡中最優子集群的檢測。 它使每個大學分組都能夠了解適合這些分組大學的學生的特徵，並為學生提供未來選擇最適當的大學及其科系之參考