以統計學助制定優質教育政策　美教授獲頒一丹獎：每個人都有平等教育機會

在資訊氾濫的年代，人們難以分辨訊息對錯，教育政策制訂者亦容易誤信偏頗的研究結果。美國芝加哥西北大學統計學系系主任Larry Hedges教授，發展出一套「整合分析統計法」(Statistical Methods for Meta-analysis），以創新的方法整合跨學科研究結果，為政策制定者、教育工作者等，以實證找出怎樣的教育才是切實有效，其在統計學的成就，令他榮獲2018年的「一丹教育研究獎」。

教育的力量足以改變命運。

在美國加州貧困家庭成長的Larry Hedges，父母均為低下階層工作者，家族中從沒有出過大學生，因此母親從小就告訴Larry，別把目標訂得太高，認為他不可能打破階層固化。

Larry卻不以為然，努力地學習，對數學特別有天分的他，在初中已能做高中的數學題；上高中後更獲校長推薦，修讀部分大學的數學課程。家貧的他本來無法支付大學學費，但其優秀表現使他獲得加州大學的獎學金，完成大學課程，並一步步成為教授，他認為每個人都應獲得平等教育機會。

我希望更多學生像我一樣獲得學習機會，我接觸了統計學後，認為統計可以幫助改善教育。

推以實證為本的教育政策

Larry其後發展出「整合分析統計法」，協助制定以實證為本的教育政策，提升教育成效。他提及，在九十年代，美國一些州政府被學校控訴資源分配不公平，特別是獲得較少撥款的貧窮地區學校，惟州政府引用經濟學家的研究，指學校資源不會影響學習或學生的成就。

而Larry就利用其統計法，進行深入科學研究，把大量相關資料及數據整合，證實學校資源對教學成果有正面影響，反駁經濟學家的論述研究基礎不充足，最終迫使州政府增加對學校的資源。

個別研究的結果並不可靠，整合分析統計法是改變了證據的定義，這些證據對於政策制定者、家長非常重要，可助他們為孩子作出選擇。

近年STEM是教育界的熱門話題，Larry卻認為，政府及學校不應盲目地追隨潮流，而要進行更多研究，整理數據證實相關教育課程的效用，並找出有效的學習方法。

他又認為，教育應為學生提供具挑戰性的學習機會，讓孩子學習發現及解決問題，學校亦應營造鼓勵及欣賞的氣氛，而非以壓力迫使學生學習，讓他們感受學習是有價值。

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