三、請說明「證據導向決策（evidence-based decision making, EBDM）」在教育行政中的意義，並以具體例子說明教育行政機關如何運用數據分析與研究成果，提升教育決策的品質。（25 分）

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系統性文獻回顧與後設分析口語說明這是甚麼

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系統性文獻回顧（Systematic Review）與後設分析（Meta-analysis）簡單來說，就是「把過去所有針對同一個題目做的科學研究全部抓過來，用最嚴格、最科學的方法幫大家做總整理與大數據統計」。

如果把單一的研究比喻成「瞎子摸象」，那這兩個方法就是「把所有瞎子摸到的部分拼湊起來，看清大象真正長什麼樣子」。

它們通常會綁在一起做，但概念上可以拆成兩個步驟：

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1. 系統性文獻回顧（Systematic Review）：撈出所有相關研究

想像你是一個公正的裁判，想知道「吃巧克力會不會讓人變聰明？」。

大撈網： 你不能只挑自己喜歡的、或剛好看到的幾篇報告。你必須設定非常嚴格的搜尋條件（例如：限定2010年後、有做實驗對照的研究），把全世界所有相關的論文全部撈出來。
嚴格篩選： 撈出來後，你要逐篇檢查它們的品質，把做得很爛、有作弊嫌疑、或是樣本數太少的爛蘋果丟掉，只留下真正有品質的研究。
這叫「系統性」： 因為你的撈取和篩選過程完全透明、有固定步驟，任何人用你的方法去撈，都會得到一模一樣的論文清單。

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2. 後設分析（Meta-analysis）：用統計把數據合而為一

當你手上有20篇留下來的高品質論文，有些說「有變聰明」，有些說「沒感覺」，這時該聽誰的？

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一張表看懂兩者差別

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步驟	方法名稱	它的核心任務	比喻
第一步	系統性文獻回顧	用最嚴謹、透明的標準，把全世界品質好的相關論文找齊。	收集食材，把爛掉的丟掉。
第二步	後設分析	把找齊的論文數據融合在一起做統計，算出一個最終結論。	把食材全部下鍋，煮出一碗精華濃湯。

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為什麼這兩個方法這麼重要？

在醫學或科學界，這兩種方法合體做出來的報告，被視為「證據等級最高」的火車頭。

因為任何單一研究都可能有盲點（例如剛好那批受試者體質特殊）。但如果把全世界幾十個研究、幾萬個人的數據加在一起看，得出來的結論就會非常接近真實的「真理」。醫生在決定要用什麼新藥、政府在決定醫療政策時，最看重的方法就是它。

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