因為COVID-19, 許多大學教師花了比平常多的心思在設計自己的線上課程，探索不同的教學模式。雖然你可能不是做教育方向的，但如果用系統的方法來研究你的課堂教學創新，其實可以把這個危機轉化成發表文章的機會。…

Grammarly 是我天天使用的服務。雖然日常溝通、學術表達都已經使用英文這麼多年，沒什麼基本的問題，但還是常常有一些小錯誤不能避免。另外，Grammarly 是提高生產力的好工具，可以讓我更專心先表達完自己的意思，寫完之後再來煩惱英文正確性的問題。

這部分可見之前寫過的文章：

• 利用Grammarly提高寫作生產力
• 糾正英文文法利器：Grammarly

但這有個小問題：Grammarly 可以在Chrome上使用，平常email 的英文問題，可以解決。但寫作學術文章部分，就比較難了。

如果合作者願意用Google Docs，Grammarly 可以與Google Docs 結合。

不過許多合作者還是習慣用Microsoft Word，許多grant proposal 也限定用Microsoft Word。這部分轉到Google Docs 再轉回來，雖然聽起來容易，但其實麻煩不少，特別是還要配合文獻管理軟體的情況上。

Grammarly for Microsoft Word on Mac 能推出，真是個好消息！

去年還聯繫Grammarly, 他們還回答沒有具體時程，沒想到2020年就推出了這個嘉惠 Mac 使用者的功能。…

美國有多個學術組織，共同為下面的聲明進行簽署：

Courses are moving online; campuses are closing; conferences are cancelled. These changes are already generating significant consequences for institutions, faculty, and students.

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如果你多年觀察北美終生制軌道的職缺，你可能會發現：這幾年市場愈來愈好！

的確，根據Chronicle of higher education的報導，83%的四年制公立大學，42%的四年制私立非營利大學，至少在2018年聘了一個以上的終生制軌道的職缺 (tenure-track position)。與2017年比，公立學校的聘用數據上漲了5%，不過私立學校的則跌了0.5%。

根據我自己的觀察，2019年的學術求職市場，比2018年更好！等明年統計數據出來，應該能印證我的觀察。…

2018 年發表的研究系統性分析了 784 篇投稿的拒稿原因，雖然資料來自神經科/頭痛醫學期刊，但裡面列出的六大拒稿理由，在教育與社會科學領域同樣高度適用。

樣本與方法

從 2014 到 2016 年投稿至此期刊的 784 篇稿件中，只有 434 篇送外審，外審後被拒的有 155 篇。作者對這 155 篇的拒稿意見進行編碼分析。

拒稿原因分成九大類，由高至低為：

• 方法：85.8%
• 定義案例：70.3%
• 討論/結論：64.5%
• 統計問題：53.5%
• 背景/目的：51.0%
• 一般：37.4%
• 結果：34.2%
• 倫理：21.3%
• 寫作：20.0%

每篇文章拒稿原因的中位數是 5 個。也就是說，大多數被拒的論文，不是踩了一個雷，而是同時踩了五個。

作者進一步從中提煉出六個最關鍵的拒稿原因，以下逐一說明，並補充我在教育類期刊投稿與評審的實際觀察。

拒稿原因一：方法與研究設計的缺陷

方法上、研究設計上的缺陷（flaws in methodology and study design），74.8% 的拒稿論文都有這個問題，是六大原因裡排名最高的。

在教育領域，寬容度或許比醫學略高——評審者知道教育研究很難做隨機對照實驗，限制多是常態。但這不代表設計上的根本缺陷可以被接受。

最致命的情況是：研究問題根本無法被現有的方法或設計回答。用錯誤的設計去解決研究問題，修改的可能性極低，通常直接拒絕。

這種問題的常見形式包括：比較的兩組在系統性上就不對等、用橫斷面資料下縱向因果的結論、或是研究情境根本不支持研究者想宣稱的推論範圍。

拒稿原因二：方法描述不清

60% 的拒稿論文有方法描述不清（poor reporting of methodology）的問題。

這個原因有時比設計缺陷更令人惋惜——研究本身或許做得不錯，但因為沒有說清楚，審稿人根本無法判斷。方法描述不清的意思是：讀完方法段，還是不知道研究是怎麼做的。常見情形：

• 沒說清楚研究工具是如何選定或改編的
• 問卷如何施測、回收率如何，完全略過
• 缺失資料（missing data）的處理方式沒有交代
• 若有多個評分者（inter-rater），一致性如何確認沒有說明

在教育研究裡，常見的問題是：引用他人開發的量表，卻沒有交代在本研究情境下的效度與信度驗證；或只寫「用 SPSS 進行迴歸分析」，但整個分析流程語焉不詳。

方法描述不清屬於可修正的問題，但若審稿人對研究流程已失去信心，修改後被接受的機率也會大打折扣。

拒稿原因三：統計分析問題

53.5% 的拒稿論文有統計分析問題（poor statistical analysis）。最常見的情形：

• 用錯分析方法：資料違反常態假設，卻直接用參數檢定
• 沒報告效果量（effect size）：只有 p 值，沒有實質意義的評估
• SEM 的修改索引濫用：大量調整誤差共變結構（modification indices）讓模型配適，卻沒有理論依據

最後這一點值得特別說明。在審稿時，我看過不少論文在 SEM 裡做大規模誤差項調整，讓 fit index 看起來很漂亮，但一問為什麼這樣修，沒有理論說明。這不是「讓模型反映資料」，而是「讓資料服從模型」，是統計上的硬傷。

另一個教育研究裡常見的問題，是樣本量不足以支撐統計考驗力（statistical power），卻沒有做事先的 power analysis，也沒有在限制中說明。

拒稿原因四：過度解讀結論

64.5% 的拒稿論文在結論上有問題——或是過度解讀，或是討論段不夠充分。這是九大類裡排名第三高的。

⚠️ 最常見的過度解讀：用相關（correlation）資料下因果（causality）的結論。「A 和 B 有顯著相關」和「A 導致 B」是截然不同的陳述。但很多論文在討論段會不自覺地滑向因果語言，例如「本研究結果顯示 AI 工具有效提升學習成效」——但研究設計根本不支持因果推論。

另一個常見問題是過度推論研究對象。樣本是某所大學的大學生，結論卻說「所有學習者在面對……時都會……」。研究情境和樣本特性在教育研究中影響極大，把結論放大超過資料所能支撐的範圍，審稿人一眼就看得出來。

✅ 誠實討論限制，反而會增加可信度。審稿人不會因為你說「本研究僅限於某情境，推論需謹慎」就扣分；他們會因為你假裝限制不存在而扣分。

拒稿原因五：協變量或結果的問題

41.3% 的拒稿論文在協變量（covariates）或結果變數（outcomes）的定義上有問題。簡單說，就兩種情況：

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