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Independent Enquiry Study

Independent Enquiry Study. A Reflective Review. IES as “recontextualized knowledge” (Bernstern, 2000). IES policy and implementation. Highly contextualized Areas of concern Instrumental vs. pedagogical concerns Curriculum leadership & teachers as learners

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Presentation Transcript


  1. Independent Enquiry Study A Reflective Review

  2. IES as “recontextualized knowledge” (Bernstern, 2000)

  3. IES policy and implementation • Highly contextualized • Areas of concern • Instrumental vs. pedagogical concerns • Curriculum leadership & teachers as learners • Curriculum planning on WHEN, WHO, WHAT, HOW and WHY • Understanding learning process of the young generation

  4. 第一階段:擬定探究題目

  5. 探究主題 • 引起(讀者閱讀的)動機! • 興趣、個人經驗、社會觸覺都和閱讀、閱歷有關! • 可行嗎? • 時間 • 經費 • 人力 • 還有…做探究的能力、知識、態度?

  6. 尋找你的探究題目 • 從課程內容大綱找… • 青少年自我觀、人生目標、價值、生活技能 • 情緒、壓力、溝通、理財 • 家庭、代溝、單親、朋輩、從眾行為、戀愛與婚姻 • 社區事務參與、公民意識、全球化下人際和身份 • 從議題出發… • 天水圍、義工服務、家暴問題、自殺問題 • 從熱門社會事件入手… • Facebook、同性戀、大學生股神 • 從身邊的社區和個人經驗開始…

  7. 難點一:探究題目vs.探究目標 vs.焦點問題

  8. 價價觀? 應尋找現有「量表」,並清楚其來源的可信性及學術水平;fb及網上不名來歷的不可用! e.g.自我觀、壓力、EQ… 設計問卷:由焦點問題出發 • 例一:《金融海嘯中的大專生—工作價值觀及就業前景探究報告書》 • 探討大學生的工作價值觀 • 探討大專生對未來就業前景的看法 • 探討大專生之人口統計變項在工作價值觀、未來就業前景看法的差異

  9. 設計問卷:由焦點問題出發 • 例一:《金融海嘯中的大專生—工作價值觀及就業前景探究報告書》 • 探討大學生的工作價值觀 • 探討大專生對未來就業前景的看法 • 探討大專生之人口統計變項在工作價值觀、未來就業前景看法的差異 看法? 先決定「就業前景」的可操作內容,例如:就業機會、薪酬、要求學歷、福利、晉升機會? 擬定多個項目,然後將之轉化為問題

  10. 設計問卷:由焦點問題出發 人口變項?差異? 決定哪些人口資料是你需要收集的,不要過量。例:年齡、性別、年級、收入、修讀科目… • 例一:《金融海嘯中的大專生—工作價值觀及就業前景探究報告書》 • 探討大學生的工作價值觀 • 探討大專生對未來就業前景的看法 • 探討大專生之人口統計變項在工作價值觀、未來就業前景看法的差異

  11. 建立清晰架構,有助問卷分部;人口資料等同「背景資料」,所收集的數據須與焦點問題相關,但性別、年齡是青少年探究基本資料,必問。建立清晰架構,有助問卷分部;人口資料等同「背景資料」,所收集的數據須與焦點問題相關,但性別、年齡是青少年探究基本資料,必問。

  12. 難點二:背景資料與文獻

  13. 非常有用的網址 • 香港青年協會青年探究中心http://yrc.hkfyg.org.hk/chi/liberal_personal.html

  14. 非常有用的網址 • 突破青年探究資料庫http://www.breakthrough.org.hk/ir/researchlog.htm

  15. 非常有用的網址 • 政府統計處http://www.censtatd.gov.hk/home/index_tc.jsp

  16. 明光社http://www.truth-light.org.hk/

  17. 第二階段:探究方法與行動

  18. 第三章:探究方法 • 探究設計 • 量化vs. 質化 • 普象vs. 解釋 • 問卷調查vs. 深入訪談(結構式、半結構式) • 小組聚焦討論 (focus group discussion) • 科學實驗、田野觀察、文本分析(content analysis) • 回答探究問題最好的方法 • 探究對象和參與者 • 如何篩選? • 請不要隨便說「隨機」!分層取樣/集體取樣 • 非隨機取樣/立意取樣(purposive sampling) 判斷取樣/偶遇取樣

  19. 問卷調查 vs 內容(文本)分析

  20. 問卷內容

  21. 價價觀? 應尋找現有「量表」,並清楚其來源的可信性及學術水平;fb及網上不名來歷的不可用! e.g.自我觀、壓力、EQ… 設計問卷:由焦點問題出發 • 例一:《金融海嘯中的大專生—工作價值觀及就業前景探究報告書》 • 探討大學生的工作價值觀 • 探討大專生對未來就業前景的看法 • 探討大專生之人口統計變項在工作價值觀、未來就業前景看法的差異

  22. 設計問卷:由焦點問題出發 • 例一:《金融海嘯中的大專生—工作價值觀及就業前景探究報告書》 • 探討大學生的工作價值觀 • 探討大專生對未來就業前景的看法 • 探討大專生之人口統計變項在工作價值觀、未來就業前景看法的差異 看法? 先決定「就業前景」的可操作內容,例如:就業機會、薪酬、要求學歷、福利、晉升機會? 擬定多個項目,然後將之轉化為問題

  23. 設計問卷:由焦點問題出發 人口變項?差異? 決定哪些人口資料是你需要收集的,不要過量。例:年齡、性別、年級、收入、修讀科目… • 例一:《金融海嘯中的大專生—工作價值觀及就業前景探究報告書》 • 探討大學生的工作價值觀 • 探討大專生對未來就業前景的看法 • 探討大專生之人口統計變項在工作價值觀、未來就業前景看法的差異

  24. 建立清晰架構,有助問卷分部;人口資料等同「背景資料」,所收集的數據須與焦點問題相關,但性別、年齡是青少年探究基本資料,必問。建立清晰架構,有助問卷分部;人口資料等同「背景資料」,所收集的數據須與焦點問題相關,但性別、年齡是青少年探究基本資料,必問。

  25. 量表須有清晰指引,說明數字的代表意義,一般以1-5為向度(也有1-7或1-9,但不建議採用),1-4則可消除「中間意見」量表須有清晰指引,說明數字的代表意義,一般以1-5為向度(也有1-7或1-9,但不建議採用),1-4則可消除「中間意見」

  26. 將多個項目以同一形式編寫(例:一般而言,我覺得)及以統一標準回應(1-5),方便分析比較,也可使問卷看來較簡潔將多個項目以同一形式編寫(例:一般而言,我覺得)及以統一標準回應(1-5),方便分析比較,也可使問卷看來較簡潔

  27. 不多於兩頁! 受訪者對填寫「基本資料」會較為敏感(注意:小心,不要收集不必要的私隱資料),應置於問卷最後部份

  28. 量表:《健康習作》 • 生活狀況量表 • 壓力問卷 • 應付壓力方法 • 自我內在意識(self-consciousness) • 溝通模式及行為策略 • EQ • 對未來的觀感(自尊感、效能感、調控感) • 對希望的看法(willpower, waypower) • 目標取向(表現vs. 學習)

  29. 有關戀愛:《通識愛情心理學》 • 愛情的三大原素:親密、激情、決定/承諾 • 八種愛的分類 • 「激情的愛」量表

  30. 第四章:探究結果 • 根據「探究問題」組織結果 • 量化探究 • 表格、統計圖(Pie chart? Bar chart? Histogram?) • 說明普象、尋找組別間的差異 • 不放過任何資料 • 沒有差異也是發現! • 數據表達方式:%? Mean? SD? • 分析數據的責任是你,不是讀者 • 例:探討中學生壓力問題的性別因素及解決方法、探討香港時下初中及高中學生在選擇職業時所考慮的因素、探討初中生與高中生對社會體形標準的看法

  31. 量化探究常用的數據分析方法 • 描述性統計 Descriptive statistics • 分佈模式 • 頻數 frequency • 百分比 percentage • 集中程度 • 平均值 mean • 離散程度 • 標準差 standard deviation • 比較/差異 Comparison and Variance • 因果關係 Causal relationship 難以處理,應盡可能避免

  32. 非連續概念/項目 適用於不同量度層次的分析工具 連續數

  33. 比較(差異)不同量度層次的分析工具

  34. 數據表述與分析 • 例一:《香港女性瘦身風氣探究》 • 探討女性對瘦身之看法 • 探討瘦身風氣對女性造成之影響

  35. 第一部份:被訪者背景資料 應可附以圓形圖,清晰顯示分佈模式 表格編號及標題 適當的分組 人數、佔總人數的百份比 簡單描述及分析:約四成、共佔多於一半

  36. 第二部份:結果與分析

  37. 組織、將內容分類 附以實證/舉例

  38. 為什麼總和不是N=97或100%?

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