壹、問題敘述與研究過程
從事視障教育已經二十多年了，對於視障生的學習情形有許多的感受。諸如思想模式、解題能力、理解的程度……等。每位學生都有各自的方法。有的很快就會,有的很慢。學習過程不一。一搬來說學習語文比數理較簡單,但也有例外。學習語文常受到方言、同音字、……等影響。學習數理常受到邏輯概念、計算技巧、……等影響。每個個體都有存在個別差異，只是多少而已。於是個別指導是不可避免。尤其理論方面更是如此。現就本班（國小四年級）數學科與自然科作一研究。
貳、研究方法與設計
一、相關分析
在統計學常利用雙變項資料裡(bivariate data)，來研究相關的問題。這所謂相關是指兩變項(X,Y)之間相互發生的關聯。要瞭解相關，通常是用繪製資料散佈圖或計算相關係數。相關分析是利用相關係數去瞭解該雙變項的相關程度強弱、相關方向異同的數量。
二、相關統計法
相關係數的統計法，要看資料本身的性質而定。若是名義變項則用PHI相關或列聯相關。次序變項則用Spearman等級相關、Kendall和諧係數、Kendall'stau係數。等距或比率變項則用Pearson積差相關。
三、資料處理
1.原始資料
國小視障生四年級上學期學期成績：數學科與自然科成績如下表。
2.應用相關分析
請看學生數學成績與自然成績的相關情形分析。
SPSS/PC+The Statistical Package for IBM PC
表一：產生等級與計算等級相關
由表一顯示，將原始分數轉換為等級時，其等級相關為 0.8857 (P<0.05)，達到顯著水準。
SPSS/PC+The Statistical Package for IBM PC
表二：CROSSTABS程序所產生的等級相關係數
由表二顯示對二變項進行等級相關分析後的輸出結果。其積差相關係數為.94968，若將此相關係數轉換為t值則為6.06400，達到.05的顯著水準，表示二科的成績具有高度相關,或可說具有高度的信度或一致性。
若將二科成績進行Spearman等級相關分析，則相關係數為.88571，達到 .05顯著水準，也證實二科的評分具有高度的相關或一致性。
SPSS/PC+The Statistical Package for IBM PC
表三：Kendall Tau-b相關係數
由表三顯示，進行等級相關分析後的輸出結果。有效的樣本共6名，計算後的Kendall等級相關係數為.73333，轉換為t值為4.76314，並達.05顯著水準，表示兩變項間具有高度相關或一致性。
參、結 論
一、特殊學校的國小視障生在學習數理方面具有高相關。在這邏輯推理科目中尤為顯著。這六位學生中數理成績較優者其理解力亦較好，學習新的課程也較快。但在抽象的思考上顯然有很大的差異。較差的學生其抽象思考亦低甚至不能瞭解。
二、特殊教育的基礎教育是非常重要的。視障生雖然學習年齡比一般正常兒童慢好幾年，但還是要從基礎開始，進而推展到新的領域。
三、當然都有個別差異存在。尤其特殊學校的學生個別差異很懸殊，在這環境中必須對學生實施個別補救教學。對每位學生實施教學時間不一，應視當時情形而定才有好的效果。
四、教育是環環相扣。學生學習有時是互為因果，若數學的加減不好則會影響乘除的進度。加減較差則會影響乘除的推理。於是邏輯概念就難建立。
五、藉重科技、縮短差距。現今科技一日千里。國內淡江大學開發盲用電腦，造福視障學生。學生能夠使用科技產品幫助學習。於是便會縮短差距，以獲得最好的學習效果。視障生學習數學和自然具有高相關，也就是說數學科成績好必然自然科亦好。教師要應用適當的教學技巧和教學經驗，同時要依賴現代科技，雙管齊下，相信必有好的成績。