基于Logit模型的学情预评估在特殊需求幼儿音乐教育中的应用

《Thinking Skills and Creativity》：Pre-evaluation of Learning Status Based on Logit Models for Music Education in Young Children with Special Needs

本研究通过Logit模型对台湾地区特殊需求儿童音乐教育课程（MECs）的学习效果进行预评估，分析发现课程显著提升儿童语言能力、身体协调、社交互动及自我暴露能力，且年龄与性别不影响低学习风险，但不同残疾类别存在差异，模型预测准确率达86.6%。分隔符：

　　

Liza LEE|Ying Sing LIU

台湾朝阳科技大学幼儿发展与教育系

摘要

本研究重点关注教育课程所产生的学习成果的预评估，旨在控制特殊需求儿童在使用教育资源时可能出现的流失（辍学）风险，并确保实现预期目标。以台湾为特殊需求儿童设计的音乐教育课程（MECs）作为案例研究对象。我们利用逻辑回归模型（logit model）开发了一个预测模型，该模型能够根据MECs的历史教学数据来预评估学习成果，为未来的教学质量监督和学习成果风险控制提供依据。本研究分析了2002年1月至2019年12月期间在台湾实施的MECs的教学视频。每节MECs课程为期40分钟，每周进行三次，共持续16周。共收集并分析了269名2-6岁参与者的数据。研究发现，参与者在课程结束后，在语言能力、身体能力、人际交往和自我表达方面均有显著提升。此外，年龄和性别与学习成果不佳的风险无关；但不同残疾类型的儿童在学习成果不佳的风险上存在显著差异，其中发育迟缓儿童的学习成果不佳风险低于其他综合征儿童。通过建立的风险评估模型，样本的整体预测准确率可达86.60%，证明了该模型的预测能力。预测结果可帮助参与者、教师和教育资源管理者及时做出反应和处理，可作为课程实施的质量管理工具。

引言

企业通常会关注合理配置资源以履行社会责任（Chen & Zeng, 2022; Godfrey & Hatch, 2007）。教育服务行业也不例外（Dharamsi et al., 2011），尤其是在特殊教育领域，其成本和资源消耗远高于其他教育领域。Kim（2025）强调了学校教学质量的重要性，并指出需要重新评估教师教育和专业发展项目以提高教学质量。基于此，有必要探索和评估课程实施情况，提前掌握课程实施的状态和质量。因此，及时且合理地分配教育资源有助于减少资源浪费，促进可持续的教育发展。

本研究以台湾为特殊需求儿童设计的音乐教育课程（MECs）为例，分析和评估实证模型的效果。研究目标如下：1）提出一个用于预评估教育课程学习成果不佳风险的模型，以帮助监控课程学习成果，并为课程实施的质量保证提供理论参考；2）分析影响特殊需求儿童MECs实施效果的因素及导致学习成果不佳的原因；3）建立预评估模型，预测个别儿童的学习成果不佳概率，为特殊需求儿童、家长、教师和教育资源管理者在教学前提供参考。

本研究结构如下：第1节为文献综述；第2节介绍数据和方法论；第3节展示结果与分析；第4节总结结论。

音乐对幼儿发展的影响

音乐能积极促进儿童的神经、认知和社会情感发展（Scripp et al., 2013）。See and Ibbotson（2018）指出，以有趣且互动的方式向幼儿介绍音乐会对他们的社会情感和行为发展产生积极影响。Williams等人（2015）对澳大利亚2-5岁儿童进行了纵向研究，发现音乐对幼儿有益。

样本

在台湾，特殊教育需求儿童的认定依据是当地政府颁布的《台湾特殊教育法》第17条。当幼儿园发现儿童有特殊需求时，会主动协助其申请成为特殊教育注册学生。申请过程中需先确定该儿童是否符合残疾认定标准。

基本统计与差异分析

表3显示了七个行为能力指标在培训前后的得分基本统计和差异分析。基本统计包括语言表达能力（$L{E}_i$）、语言理解能力（$L{C}_i$）、身体运动能力（$P{M}_i$）、社交技能（$S{S}_i$）、人际关系能力（IRi）、自我导向能力（SDi）和自主能力（Aui）等七个因素的均值和标准差。这些指标在培训前后的得分差异也进行了分析。

结论

本研究采用逻辑回归模型评估特殊需求儿童在接受MECs后的学习成果（行为评估指标的提升分数），从而衡量学习成果不佳的风险（概率）。该模型已广泛应用于医学、经济、金融和统计等领域，旨在通过跨学科方法改进特殊教育的教学质量监督。本研究……

资金声明

本研究未接受任何外部资助。

人工智能使用声明

本研究未使用人工智能辅助研究。

数据可用性声明

如需获取本研究生成的数据集，可向通讯作者提出合理请求。

伦理声明

本研究未涉及人类受试者（包括特定访谈和问卷调查），仅记录了常规教学活动。所有参与者和家长在报名时均被告知视频拍摄情况，视频记录发生在教学过程中，用于未来教学改进和研究参考。这些视频的收集获得了所有相关方的知情同意。

作者贡献声明

Liza LEE：撰写——审稿与编辑、初稿撰写、数据可视化、结果验证、项目监督、软件使用、资源协调、方法论设计、研究开展、资金筹集、数据分析、概念构建。Ying Sing LIU：初稿撰写、数据可视化、结果验证、软件使用、资源协调、项目监督、方法论设计、研究实施。

致谢

作者感谢所有参与本研究完成的行政人员。