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財團法人高等教育評鑑中心基金會

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以校務研究探究大學校院碩士班休學原因

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  • 發布單位:高等教育評鑑中心
  • 編輯者:mitchell

文/林靜慧.國立中山大學師培中心助理教授
  林思吟國立中山大學校務研究辦公室助理研究員
  胡柏先國立中山大學教育研究所博士生

校務研究是近年臺灣高等教育發展的重要策略。教育部於2015年啟動補助50所大學校院試辦「教育部補助大學提升校務專業管理能力計畫」,以專案方式補助各大學校院建置校務研究中心或辦公室,而後建置校務研究系統則納入高教深耕計畫,持續推動各校公開校務資訊與精進校務教學品質提升之策略。20161月臺灣校務研究專業協會(Taiwan's Association for Institutional Research, TAIR)正式成立,經過五年全國性的發展與推動,全國已有將近2/3的大學校院(約有98所)設置校務研究中心或辦公室,強調大學內控及自我課責的功能,利用以證據為基礎的決策模式,提升機構效能,協助高教政策發展有效的策略(黃榮村,2018)。這些學校中,有半數以上嘗試建立數據倉儲,然而礙於經費或人力考量,部分委由廠商協助,以有效彙整校務數據資料庫。由於各校發展定位不同,建置資料庫欄位也有所差異,受限於跨校數據整合不易,也間接造成高等教育發展領域中,校務運作數據資料與發展及議題分析的發揮仍有許多成長的空間。

現階段大學校院的校務研究議題分析因資料的可取得性,多半以個案的方式進行,若透過跨校資料的分析與比較,將能夠提供更多政策上的建議。本文以一項跨校分析為例,嘗試以教育部大專校院校務資訊公開平臺所釋出的休學數據為主要分析資料,以國內一般大學校院的碩士班學生為主要分析對象,針對各大學校院的學生休學人數及原因,應用集群分析進行數據探勘,將國內70所大學依照學生休學原因之相近程度進行集群,探索並歸納國內各大學間主要存在的幾種不同休學樣態,以及了解各分群學校在各項休學原因上之異同。除了提供相關單位的政策建議外,亦讓校務研究專業夥伴思考使用開放資料分析議題的可能性。

以碩士班休學為例

根據教育部的統計資料顯示,臺灣大專校院研究所的就讀人數持續成長。雖然少子化的趨勢導致進入大學的人數逐年減少,但在108學年度,進入碩士班的人數仍可維持約16.9萬左右。另一方面,休、退學數據除了是教育部的重要統計項目外,亦是各系所評鑑時會關注的指標。若休、退學比率升高,不僅對學校社會形象有害,也造成了高等教育資源無謂的浪費。若針對不同學制觀察休學比率,可以發現休學比率最高的為研究所階段(含碩、博士);專科次之;學士班最低。因此,為維持研究所學生之就學穩定率,穩定專業人才供給、了解研究所學生休學原因並提早制定輔導策略或相關政策方針,將是少子化時代的重要課題。

據統計,107學年度日間碩士班、碩士在職專班及博士班的休學率依序為14%16%21%,三者的退學率都約在89%(教育部統計處,2021),可見學歷越高,休學率亦有偏高的趨勢。以碩士班來說,若要探究學生在休學原因的分布上所呈現的幾種主流態樣,除了將國內70所一般大學的休學原因以描述性統計的方式呈現,並逐一比較其異同或歸納原因相似之學校外,尚可透過本研究將使用的集群分析方法,將每一項休學原因視為多向度空間中的維度,各校因該原因而休學的人數統計量則作為該原因維度上的座標。

如此一來,可以將各校依休學原因與休學人數彙整於一多向度空間中,在此空間中相近的學校,即代表這些學校的學生有相近的休學樣態,即在相近的休學原因上有相近的休學人數。反之,距離較遠的學校之間,其休學樣態也較不相同。如此一來,透過觀察並分析國內一般大學依照休學原因進行分群的集群分析結果,將可以由集群數量判斷目前一般大學的學生有幾種主要的休學樣態,並可進一步探究在休學樣態上相似的學校,是否具有值得關注的共同屬性或面臨類似的問題,再依照不同集群所呈現的態樣,提供整合性的政策建議。

資料來源

本文資料來自教育部大專校院校務資訊公開平臺之「學13-2.於學年底處於休學狀態之人數-以『校(含學制班別)』統計」資料,採用105108 學年度共4年,篩選國內70所一般公私立大學碩士班學制學生,資料包含之休學人數與休學原因。原始資料的休學原因有15項,包含:因傷病;因經濟困難;因學業成績;因志趣不合;因工作需求;因懷孕;因育嬰;因兵役;因出國;因論文;因適應不良;因家人傷病;因考試訓練;因逾期未註冊、繳費、選課;以及其他。考量部分休學原因之相近性,本研究將部分休學原因及休學人數進行整併。整併後的原因為9項,包括:因自身或家人傷病;因經濟困難與因逾期未註冊、繳費、選課;因成績考試訓練或論文;因志趣不合或適應不良;因工作需求;因懷孕或育嬰;因兵役;因出國;及其他。本研究計算休學人數占在學人數之比例,及休學原因占休學總人數比例,並將各個數值標準化,轉換成平均數為 0,標準差為 1,以利呈現這些比值之相對位置。

研究方法

集群分析是一種非監督式的機器學習方法,依據樣本在多個變項上的數值接近性,以距離的概念,將相似程度較高的樣本整合在一起,形成集群。確切地說,本篇採用K-means分群方法進行分析,為使分群結果不致零散難以解釋,按照Elbow rule原則(Thorndike, 1953),應選擇群內變異下降幅度最大的分群數量。其公式說明如下:

xi是屬於第k群(Ck)中的資料點,μk是第k群的平均值。每一個觀察值(xi)將被指派到一個給定的群組中,這個群組中觀察值與其所屬的群平均數的距離的平方合是最小的。透過此方法得到的結果,可將本研究中70所大學校院分成3個集群數量。

分析結果

3個集群的結果繪製成圖一,各校所屬集群分別為:

集群1國立高雄師範大學、國立嘉義大學、國立東華大學、國立臺東大學、國立體育大學、國立金門大學、國立臺灣體育運動大學、國立屏東大學、臺北市立大學、大葉大學、南華大學、長榮大學、開南大學、佛光大學、台灣首府大學。

集群2國立中興大學、國立交通大學、國立中央大學、國立臺灣海洋大學、國立高雄大學、國立暨南國際大學、國立宜蘭大學、國立聯合大學、逢甲大學、中華大學、華梵大學、義守大學、大同大學、臺北醫學大學、明道大學、中信金融管理學院、稻江科技暨管理學院。

集群3國立政治大學、國立清華大學、國立臺灣大學、國立臺灣師範大學、國立成功大學、國立中山大學、國立中正大學、國立彰化師範大學、國立陽明大學、國立臺北大學、國立臺北藝術大學、國立臺灣藝術大學、國立臺南藝術大學、國立臺南大學、國立臺北教育大學、國立臺中教育大學、東海大學、輔仁大學、東吳大學、中原大學、淡江大學、中國文化大學、靜宜大學、長庚大學、元智大學、世新大學、銘傳大學、實踐大學、高雄醫學大學、真理大學、慈濟大學、中山醫學大學、中國醫藥大學、玄奘大學、亞洲大學、康寧大學、馬偕醫學院、法鼓文理學院。

本研究進一步在三個不同集群學校的各項休學原因上進行描述性統計分析,就整體平均而言,各個集群的平均休學人數比例約為20.58%,而休學因素中占比最高的是因工作需求(32.94%),其次是其他因素(22.35%)、考試成績或論文(17.07%),因出國或兵役因素則低於5%。除此之外,集群分析的結果亦顯示歸類於同一集群的學校,其學生休學原因有一致的趨勢。其中,集群一的學校主要的休學原因集中在「因工作需求」與「因懷孕或育嬰」;集群二學校的主要休學原因則集中在「因自身或家人傷病」、「因志趣不合或適應不良」以及「因兵役」;而集群三的學校則沒有明顯的主要休學原因,然而「因其他原因休學之人數占休學比例較高」可能代表現有的休學原因分類不足以描述該群學校學生的休學動機,建議此群學校需特別關注休學學生的休學動機之調查工作。透過此方法,大學可針對其學校的脈絡及學生特質進一步探究。

結語

本分析透過教育部公開資訊,探討國內一般大學碩士班學生休學原因的差異。經由機器學習的集群分析方法,歸納出三類集群學校,分屬於同集群的學校在休學原因比例有相似性。教育部公開資訊所呈現的學生休學原因欄位,雖然能夠反映部分休學原因,卻仍無法充分解釋該校學生之休學情形。休學比例高的學校應盤點系所學生的休、退學狀況,協助輔導並進一步思考有效策略,協助學生順利完成學位。因此,面臨不同世代學生的特質,大學行政端及系所單位可協同合作,輔以質性研究與學生進行訪談,回饋其所分析的資料,並提供行政端進行欄位調整,以捕捉更確切的休學原因,建立完善的追蹤機制。

另一方面,本文也指出高等教育跨校資料的重要性,大部分國內學校設有自己的資料倉儲,但尚未見到資料共享及交換的策略。可以透過公開資料,如統計處、教育部校務資訊公開資訊等跨校,甚至是跨領域的資料的挖掘,協助學校去了解自身在目前臺灣高教的定位。除了透過資料分析建立標竿之外,也可以經由策略聯盟的方法,一同規劃策略提升競爭力。

◎註:本文提及之完整研究將發表於教育行政與評鑑學刊。
◎參考文獻
教育部(2015)。教育部發布高等教育創新轉型方案。取自 https://www.edu.tw/news_Content.aspx?n=9E7AC85F1954DDA8&s=495C1DB78B6E7C7A
教育部統計處(2021)。大專校院概況表(80~109 學年度)。臺北市:教育部。取自 https://depart.moe.edu.tw/ed4500/cp.aspx?n=1B58E0B736635285&s=D04C74553DB60CAD
黃榮村(2018)。未來的IR備忘錄。評鑑雙月刊,727-10
Thorndike, R. L. (1953). Who belongs in the family? Psychometrika, 18(4), 267-276.

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  • p41-44 以校務研究探究大學校院碩士班休學原因 pdf
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