影响英语学习成绩的社会因素分析

影响英语学习成绩的社会因素分析

1.第二语言学习研究的自我目标在过去2-30年的研究中，第二语言学习的重点从最佳教育方法转变为多变量研究，即第二语言学习是一个受多种因素影响的过程。这些因素主要包括:学习过程,学习者的认知因素、情感因素,语言学习环境,和社会文化环境等等。只把语言教学作为方法问题来研究是无法容纳上述因素的,因而是不充分的。多变量的研究一般分为两类。一类是研究学习过程中的普遍特征,另一类则研究学习者的个人差异。两类研究都很重要。第一类旨在发现支配第二语言学习的规律,也就是学习和掌握第二语言的过程和条件。第二类研究旨在对语言学习者在学习进展和取得成绩方面的差异作出解释。两类研究的角度不同,但并非相互隔绝。如同对共同特征的探索一样,个人差异研究的最终目的也是为了探索呈现规律的特征,即哪些个人因素或哪几种因素组合构成一个优秀的语言学习者。对第二语言学习过程中共性的探索最终会对课程设置,大纲设计,语言素材的选择以及课堂教学起到指导作用。个人差异的研究最终会找出一些选择和培养语言学习者时应该遵循的原则。语言学习者本身的作用是至关重要的。显然,不吸收这两类研究成果的任何学习理论都不会十分充分。在这两类研究中,对普遍特征的研究成:为主流,有大量的调查研究。其中影响较大的有中介语的研究(Selinker,1969;DulayandBurt,1973;Baileyetal.,1974;LarsenFreeman,1975;Corder,1981),语言迁移理论(Corder,1983;Odlin,1990),普遍语法理论(Greenberg,1974;Comrie,1981)和语言技能学习的认知过程理论(Mclaughlinetal.,1983;McleodandMclaughlin,1986)。其研究成果鼓励了人们去作更加系统的研究,同时也为理论建设作出了贡献。这几种理论在不同程度上都是在实验和调查的基础上发展起来的(详见Mclaughlin,1987),尽管它们还是探索性的,但对这一领域的研究者和工作者打开思线不无裨益。个人差异的研究目前还处于初级阶段。一般来说,这类研究在于探索认知因素对语言学习的影响,这些认知因素包括智力,语言学能,认知方式,性格倾向,学习动机和学习方法等等。已有的调查结果表明,个人差异的研究有助于我们对第二语言学习的认识(参见Skehan,1989),学习者的个人因素是语言学习研究中必不可少的组成部分(Carroll,1965;Naimanetal.,1976;Bialystok,1978;Krashen,1982;Stern,1983;Skehan,1989)。我们的研究正是在已有研究的基础上构思,设计和实施的,是对个人差异研究的一次新的尝试,目的在于探索心理因素,社会心理因素和学习策略对中国学生英语学习的影响。具体地说,我们的研究试图回答这样一个问题:哪些心理因素,社会心理因素和学习策略能够预示调查对象的语言学习成绩?2.学习方法2.1变量没有受到任何形式的控制这项研究是对既成的各变量现状进行调查研究(expostfactonature),在调查前各变量没有受到任何形式的控制。鉴于目前第二语言学习理论方面众说纷纭,我们没有把研究建立在某一种具体的理论上,而是广泛地参考了目前影响较大的一些理论模式,其中包括Naimanetal.(1978),Bialystok(1978),Stern(1983)和Skehan(1989)等人的理论。2.2调查的主题这项研究的调查对象是从全国6所外语学院的英语专业二年级学生中,通过随机抽样的方法确定的250名学生,即:2.3测量设备共采用11种手段,测量了4个因变量,17项自变量和13项社会、家庭、环境等方面的因素,详见表1。2.3.1预测结果及定性分析我们设计了4套英语试题,分别测试调查被试的英语听说读写能力。试题经过多次预测,几经修改,最后定稿。因变量(语言学习成绩)由4项测试的总分测定。每项测试总分为100分,所以语言学习成绩满分为400分。试题内容和题型见表2。2.3.2英语专业学生的焦虑感和参与非业务性活动的程度17项自变量包括:3项认知变量:智力,语言学能和认知方式(场依存型和场独立型);5项人格因素变量:毅力,焦虑感,内向/外向型性格,自尊和目标性;5项社会心理因素变量:父母亲对学习英语的支持程度,学习环境,学习动机,对毕业后工作的焦虑感和参与非业务性活动的程度;4项语言学习策略变量,包括语言形式的操练,语言功能的操练,记忆和对学习的自我管理。13项其他因素包括年龄,性别,民族,家庭所在地,中学所在地,中学类型,中学英语教师受教育的背景,上大学以前学习英语的经历,大学的类型,父母亲的职业,父母亲受教育的程度,家庭月平均收入等。测量这些变量和因素的手段,不论是现成的还是自己设计的,都经过了一次或多次预测,预测的被试是二年级学生,来自不同地区的院校,以保证每种手段都适合本研究的特定调查对象。经过预测,有的测量手段被放弃了,自己设计的测量手段都经过反复使用反复修改,直到其统计结果满足这次调查研究的要求。表3简单介绍了测量自变量和其他因素所使用的7种测量手段。2.4数据收集流程2.4.1．加强对调查点的培训,提高成员的整体素质和单数据收集工作是在1990年5月至6月间进行的。北京外国语学院英语系19名同志组成了调查小组:本项研究课题组的成员,系里的其他教师和应用语言学专业的部分研究生。出发之前,对调查组全体成员进行了三个方面的技术培训:1)每个成员必须充分了解这项研究的目的和重要性;2)每个成员必须熟练掌握所有测试手段的运用;3)每个成员应该有能力处理在所调查院校可能遇到的问题,有能力取得所在院校的真诚合作。在进行上述准备工作的同时,我们在国家教委的帮助下与这些院校进行了联系。每个调查点的调查组人员到校后首先向被试简单介绍该项研究的重要意义,提高他们参加测验的积极性,并告诉他们,我们将向每位参加测验的学生赠送一本英文原版词典以感谢他们的合作。99%的学生按要求完成了各项测验。2.4.2根据测试要求,确定试场内容,并建立试场记录11项测试是在一周内分几次进行的。我们按照各项测试答题的难易度和答题所需时间的长短,进行了合理的组合,以减轻被试的压力,避免由于疲劳而影响测试成绩。在每项测试之前,调查组的同志都对答题要求向被测者作了必要的说明。每项测试进行时,调查人员都在课堂巡视,以保证被试按要求答题。有时候所在学校也派出一两名教师协助工作。测试结束,要填写试场记录,内容包括测试开始和结束的时间,出席人数,是否发现异常情况,测试是否有效等等。在全部测试工作结束后,我们对试场记录进行了检查。由于作了大量的准备工作,加上参加测试的学生和所在学校的配合,各项测试都进行得很顺利。2.5信度及数据统计分析我们对全部答卷首先作了描述性统计。对阅读理解试卷的50道题作了单项分析,以了解每道题的难易度和区分度。使用两分法(Split-halves)计算了4套英语试卷的信度,又把4套试卷作为一个整体(综合水平)作了信度计算。对阅读试卷作了Kuder-Richardson20formula测试,对口语卷和写作卷作了Cronbach系数的计算。用SPSS/PC+V2.0对数据进行统计分析。针对研究目标,我们作了以下几项统计分析:相关分析,方差分析,多因素方差分类分析,多元回归分析。3.统计结果3.1英语测试结果表4列出了11项测试的一些主要描述性统计结果,包括平均数,平均数标准误和标准差。从更为详细的描述统计结果来看,各项测试的分布偏斜度(skewness)都在正常范围之内,也就是说这些测试手段适用于测试对象。表5为英语测试的信度系数。从表中可以看出,总的来说英语试卷的信度是高的,语言综合技能的信度达到0.9210。3.2统计分析的结果3.2.1调查对象语言测试表现表6介绍综合语言水平与所有自变量的相关系数,相关系数值的统计意义达到P<1=0.05水平的用一个星号表示,达到P<1=0.01水平的用两个星号表示。从表6可以看出,在调查对象的语言测试总分和9项自变量之间存在着有统计意义的相关关系。按其相关强弱为序:语言学能,场独立的认知方式,语言学习环境,学习动机,语言形式的操练,智力,语言功能的操练,对工作的焦虑感和内向型的性格。在这9项自变量中只有语言学能与语言测试总分的相关系数较高,达到r=0.5957,p=0.000,其余的都不算高,只能说与语言测试总分有微弱相关关系。因此,就各单项而言,除了语言学能以外,其余的各项自变量对学习成绩的预示作用是较弱的。表7介绍各项自变量之间的相互关系。3.2.2多因素方差分类的分析方法相关分析只能显示语言学习成绩和各变量之间是否存在某种联系,但还不能说明哪些因素能够预示语言学习的成败。另一方面,我们的研究还包括13项分类型因素,由于这些数据的非数量性特点,相关分析无法揭示它们与学习成绩的关系。所以我们使用多元回归的分析方法,设法找到一组对语言学习成绩的方差最具解释力的变量组合。作为多元回归分析的第一步,我们对13项分类型因素中的各项作了方差分析,以便在这些因素中发现语言学习成绩差异的来源。为了进一步了解不同因素水平的调查对象之间每项因素方差的差异程度,我们使用了多因素方差分类的分析方法(multipleclassificationanalysis)。上述两项方差分析的结果以及所有自变量和语言学习成绩之间相关分析结果,为确定回归分析的模式提供了重要依据。我们设计了几十个回归分析模式,并加以计算和分析(详细过程从略),最后采用了这里介绍的模式,因为,1)这一模式是建立在相关分析和方差分析结果的基础上的,2)这一模式能服务于这项研究的目的。这个模式包括6项因素。用逐步回归的方法,各变量自动按次序进入回归方程。表8介绍了这6项变量。学习成绩方差的63.4%可以由表中6项预示变量加以解释。4.讨论4.1对英语学得的社会测试回归分析显示,语言学能的预示能力最强,能够解释学习成绩方差的35.79%。这表明学生的学能测验得分越高,英语学得就越好。MLAT是为以英语为母语的人设计的,人们说它有倾向性,有利于英语为母语的被试。如果确实如此,那么这项测验也有利于英语学得较好的外语学习者。从表面上看,英语学得好坏似乎确实与其中的3个分项测验有关:拼法提示,语法敏感性和音标记忆。但是既然我们认为调查对象的英语水平完全能对付这3项中的问题,那么,可能产生的倾向性就大大减弱了。我们认为语言学能对语言学习成绩是一项很好的预示变量。不过,要测验中国学生的语言学能有必要设计一套更适合中国学生的试题。一个人的语言学能在相当长的时期内是相对稳定的,而且很难以任何有效的方法改变它(Carrol,1981)。如果外语院校在录取新生时能测验其语言学能,将有利于提高英语专业学生的素质。4.2兴趣、学习,还是学习学习动机进入回归模式后,模式的解释能力提高了12.3%,R2提高到0.48139。这一结果显示,学习动机越高,学习成绩也越好。社会心理问答卷中测量学习动机的5道题都是用间接方式提问,涉及到三个方面:1)他们是否对自己的学习提出一个较高的要求?2)他们设法提高自己英语水平的努力程度如何?3)他们是否认为掌握好英语对今后的工作是至关重要的?其假设是:学习动力很高的学生通常对自己的学习要求高,努力设法提高自己的英语水平,并且充分认识到掌握好英语对今后工作的重要性。对学习语言而言,有各种各样的学习动机。比如,希望今后能有一份理想的工作,立志为国家服务的责任感,学习好能受到同学们的尊敬和敬佩,能受到家长的赞扬等等。对有的同学来说学习好就意味着今后有前途,对另外一些同学来说学习好本身就是一种奖励,这种奖励能刺激他们更加努力地学习,成为班里或年级里的优秀学习者。既然学习动机是学习成绩的一项有意义的预示因素,它就值得我们去作进一步的探讨,并且努力去培养学生们有积极意义的学习动机。4.3非重点院校的教育质量比较院校类型作为第三项变量进入回归方程,R2从0.48139上升到了0.57125,上升幅度接近9%,这表明,重点院校学生比非重点院校学生的学习成绩好。重点院校的教育质量高是由很多因素决定的。一般来说,它们的师资力量较强,录取新生的质量较高,办学资金和设备较优,与国外高水平院校之间的联系也更为密切。4.4场独立型的学习过程场独立型认知方式作为第四项变量进入回归方程后,R2又提高了3.2%。这一结果表明,场独立型的学生语言测试成绩要比场依存型的学生好。可以说场独立型的认知方式有利于中高级水平的学习者学习外语。场独立型的认知方式和学习成绩呈现有意义的相关关系(但这种关系较弱),可能因为这一阶段的学习者已经归纳和掌握了英语的基本规则和用法,他们的英语代码过程一般不经过由下至上的认知过程,而是一种由上至下,或者从整体到部分的认知过程。场独立型的人具备较好的从场景中分辨具体信息的能力,所以能较好地理解具体信息与整体信息的关系,他们更擅长进行复杂的学习活动,推理和分析能力也比场依存型的人强。我们的研究结果似乎证实了这么一种假设:场独立型的人在达到一定的语言水平以后,在进一步的语言学习中具有优势。4.5女同学的英语学习成绩主要表现为男性同学性别因素进入回归,模式解释力又有提高。R2值提高了2.4%,语言学能,院校类型,认知方式和性别这四个变量能解释学习成绩方差的62.80%。在这项研究的语言测验中,女同学成绩要比男同学成绩高得多。这一发现支持了一种普遍的假设,认为女性比男性更擅长学习语言。然而,方差分析的结果却显示男女同学在语言学能方面的差异并不显著(SS=392.036,DF=1,MS=392.036,F=2.590,Signif.ofF=0.109)。在中国,女性的优势在外语学习的中高级阶段特别显著。高中毕业时选择外语为专业的女生要大大多于男生(目前外语院校在校学生中女性和男性的比例约为三比一),对女性考生来说竞争更为激烈,他们的分数必须高于男性考生才能进入同一大学。最近几年,男女生的录取总分分数往往相差15到20分。因此,女生进入外语院校时在英语和其他知识方面似强于男生。由于女生的起点高,她们更容易发展对英语的兴趣,对英语的兴趣又能促进她们的学习动机。对女同学语言学习成绩比男同学好这一事实还需作进一步的统计分析,以明确导致这一事实的具体因素。大家都知道,在最近几年里,尽管女同学英语学得比男同学好,在毕业分配时往往受到用人单位的性别歧视。这一点对语言学习也产生了一定的影响。女同学对毕业后工作的焦虑感较强,这种焦虑感会产生更高的学习动力,但同时也可能导致沮丧和压抑的心理状态,甚至产生对未来生活的悲观情绪。男同学对就业多少有点安全感,学习动力也就可能弱一点。4.6英语学习者的特点中学类型作为一项因素进入回归方程后,模式的解释力提高0.6%。这表明,从外语学校来的学生的学习成绩要比从一般中学(包括一般重点中学)来的学生好。由于来自外语学校的学生接触和使用英语的机会多,学校的师资力量强,教学设备好,很自然这些学生在进入大学后起点较高,往往在大学4年期间保持在口语方面的优势。他们在中学阶段受到的听说读写的较为正规、系统的训练,为大学学习打下了坚实的基础。更重要的是,他们更能适应大学阶段的教学方法。来自外语学校的学生占调查对象的七分之一。分析结果显示,他们构成一组特殊的语言学习者。这一事实向我们提出了这么一个问题:我们是否应该探索和研究这部分同学在英语方面的优势,以便最大限度地发展和利用这种优势?如何对其因材施教使之成为国家的专门人才?4.7性格对语言的作用研究结果显示,调查对象的性格差异基本上不影响他们的学习成绩。学习策略变量对学习成绩影响也不大,特别是考虑到各变量之间的相互作用时,情况更是如此。相关分析的结果显示,在调查的5种性格倾向中只有内向/外向型性格与学习成绩具备有意义的相关(r=-0.1605*),而且这种相关关系较弱。负的r值表示在这项研究中内向型的性格有助于学习语言。这一结果也许与学习者的语言程度以及测试的具体语言技能有关,4项语言测试卷中大量的