1. 引言
随着经济全球化发展,世界日益成为一个整体,高校的人才培养路径逐步向国际化、复合型方向转变。英语作为最广泛使用的国际通用语言,培养英语能力成为培养全球胜任力的基础。高校学生的英语能力与自身的竞争力紧密挂钩,是其境内外升学、就业等各种发展路径的重要考量因素。提升高校英语学习者的学习效果,不仅能为学习者个人发展构建优势因素,也能为高校改善语言教育质量提供支持与依托。
语言学习的效果受多方面因素影响。目前,学界对高校英语学习者学习效果的研究主要从英语语言本体、学习者个体因素、教学与评价体系、学习资源与环境四方面入手。对于语言学习这一认知过程而言,学习者的内部因素是更具有决定性的因素,学习者的个体差异解释了学习者在外部条件相同的情况下仍存在不同的学习效果这一事实。学习者的个体差异包含生理因素差异、学习动机差异、学习策略差异、学习风格差异、学习观念差异等。其中,相较于智力、个性等先天因素与动机、观念等潜在因素,学习策略是学习者直接进行语言学习的抓手,具有较强的可控性,对语言学习的效果有切实的指导意义。
2. 文献综述
自20世纪60年代末70年代初,学者们对语言学习者的特点进行归纳,提出了“语言学习策略”这一概念,并不断丰富完善。“语言学习策略是指学习者在整个语言习得或语言使用过程中,与某个特定阶段相关联的心理行为或行动” [1] 。20世纪80年代后,学者们把第二语言学习策略置于认知理论的框架中去研究,努力发现学习策略对语言习得的影响,根据不同的分类角度,提出了许多语言学习策略的理论框架。其中,Oxford (1990) [2] 综合各学者的分类将学习策略两分为直接策略与间接策略,直接策略包含记忆策略、认知策略、补偿策略,间接策略包含元认知策略、情感策略、社会策略,成为目前应用较为广泛的理论模型。
在国外相关理论日渐成熟并传入中国之际,中国学者也结合我国语言学习者的实际情况提出了相应的策略模型。文秋芳(1996) [3] 出版了国内第一部专门论述语言学习策略的著作,将英语学习策略分为管理策略与语言学习策略,后者包括形式操练策略、功能操练策略以及依赖母语策略;钱玉莲(2005) [4] 创新性地从微观和宏观两个层面构建了学习策略框架体系,宏观策略体系包含语言学习观念、管理策略以及语言学习策略,微观策略体系包括语言知识学习策略(语音、词汇、语法、汉字策略)及言语技能学习策略(听力、口语、交际、阅读、写作策略)。此后,我国学者对学习策略的再分类研究的文章也层出不穷,如按照英语学习的内容将学习策略分为词汇策略、听力策略、阅读策略、写作策略等。
当前国内在语言学习策略对高校学生英语学习效果的影响方面的研究已较为丰富,研究目的集中于语言化石化现象破解、学生自主学习能力培养、教师教学建议、形成性评估体系改进等方面,研究结果普遍显示学习者适当使用语言学习策略对学习效果有促进作用。
但现有研究大多是基于理论推演的经验性阐述,少有实证性的研究。在少量的实证性研究中,主要有实验测试、调查访谈两大类研究方法。其中,刘慧艳(2016) [5] 、冷兆杰等(2016) [6] 、尹楠(2015) [7] 、卢茜(2015) [8] 、陈玉梅等(2014) [9] 、许明(2013) [10] 均采用了实验测试的方法,设置对照组与控制组,为控制组施加学习策略方面的干预,通过两组前测与后测成绩的比较探索语言学习策略与学习效果的关系。在调查与访谈方法的应用中,宁强(2013) [11] 通过调查统计的方法探究了语言学习焦虑与语言学习策略的关系,陈姗姗等(2020) [12] 、陈茹(2017) [13] 、陶啸云(2014) [14] 、吴雨琼(2014) [15] 、刘冠华等(2012) [16] 在问卷调查的基础上通过相关性检验等数据处理方式揭示了语言学习策略与学习效果的相关性,王霁雯(2014) [17] 应用了回归分析的处理方法,指出了语言学习策略对学习效果的预测作用。
现有研究视角往往聚焦于阅读、听力、词汇等单一语言技能或知识,在策略层面特别关注元认知策略的应用,情感策略也有一定提及,较少关注各类学习策略之间的综合作用。由于语言学习任务的多样性,以及学习者的个体差异,学习者的策略选择与使用也应是多样化的组合形态。现有研究仅能探索学习策略对学习效果的宏观化、整体性的调控作用,未能从学习者群体本身出发进行分类,对不同策略类型的学习者提出更有针对性的学习及教学建议。
如今,随着互联网科技的加速发展,数字化学习成为新兴趋势,越来越多的学习资源在数字化平台上涌现,语言学习者的学习方式也在悄然发生改变。现有研究往往基于多媒体网络环境、移动学习技术、网络自主学习等背景开展探究,指出学生在数字化学习背景下使用的语言学习策略对其学习效果有着重要影响。
基于对上述研究的综合观照,提出本文的研究问题如下:1) 数字化学习背景下中国高校英语学习者会采用哪些语言学习策略?2) 学习者是否是由于对策略的选择不同而形成不同类型的群体?3) 这些群体之间是否存在特征上的显著差异?4) 对策略的不同选择对其学习效果的影响如何?
3. 研究设计
本研究采用问卷调查法,面向全国高校英语学习者进行简单随机抽样调查。依照各部分数据特点,采用SPSS Modeler 18.0,对回收数据进行描述性统计、K-Means聚类分析及相关性、差异性分析,以期探究中国高校英语学习者语言学习策略类型与学习效果的关系。
3.1. 研究对象
本研究共发放问卷290份,得到有效问卷178份,有效回收率为61.4%。样本来自中国50所高校,涉及7个学科专业门类。研究对象基本信息见表1。
3.2. 问卷编制
本研究依照美国应用语言学家Rebecca L. Oxford [2] 的语言学习策略分类理论为基础编制的语言学习策略量表(Strategy Inventory for Language Learning, SILL),以已有的相关权威论文及问卷为参考,结合其他语言学习策略分类及中国高校学生英语学习实际情况进行问卷前期编制,形成问卷样卷。而后选取少量样本对问卷样卷进行预测试,剔除重复度较高、相关性较低的题目,进行再修改,最终定稿。
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Table 1. Research subject survey information form
表1. 研究对象调查信息表
3.2.1. 语言学习策略框架构建
本研究以Oxford语言学习策略分类为基础,结合麦基奇学习策略分类及Cohen、Skehan、O’Malley等人的语言学习策略分类,同时参考文秋芳(1996) [3] 学习策略分类量表,根据中国高校英语学习者具体情况进行题项表述的增补与调整,考虑数据分析的可行性,最终形成包含4类策略、28个题项的中国高校英语学习者语言学习策略量表。各类策略定义见表2,策略框架及具体表述见表3。
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Table 2. Definition of various language learning strategies
表2. 各类语言学习策略定义
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Table 3. Language learning strategies inventory for English learners in Chinese universities
表3. 中国高校英语学习者语言学习策略量表
3.2.2. 语言学习效果测量
由于学习者年级不同、参与的测试种类不同,本研究根据学习者个人参与英语测试的情况,选取大规模、标准化英语测试成绩为指标进行衡量,包括大学英语四六级考试成绩及雅思(IELTS)、托福(TOEFL)两项国际标准化英语测试成绩,另有少量英语专业四级等专业测试成绩。根据大学英语四六级考试的常模参照设定以及国际标准化英语测试的语言能力标准 [18] ,将学生分为高、中、低分组,各组别学生分布及在常模中的位置见表4。
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Table 4. Distribution of students in different achievement groups and their position in the standing model
表4. 不同成绩组别的学生分布及在常模中的位置
注:在常模中的位置指学生的成绩优于常模群体中多少比例的人。如:某学生在常模中的位置为25%,则表示这名学生的英语成绩优于常模群体中25%的人,但劣于75%的人。
3.2.3. 数字化学习手段测量
为考察高校英语学习者使用数字化学习手段的情况,本研究依据高校英语学习者英语学习的过程与内容,选取词典类、单词类、听力类、阅读类、口语类、视频类、网课类7类英语学习平台,调查高校英语学习者的选取与使用情况。各类平台代表性示例见表5。
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Table 5. Examples of various English learning platforms
表5. 各类英语学习平台示例
3.3. 问卷信效度测试
问卷采用Likert 5点量表进行计分,“非常符合”记5分,“比较符合”记4分,“不确定”记3分,“比较不符合”记2分,“非常不符合”记1分。采用克隆巴赫系数(Cronbach’s alpha)对问卷各策略维度进行信度检验,总问卷的α系数为0.96,各策略维度的α系数均高于0.8 (见表6),说明问卷信度较好,测量数据内部一致性较高。在效度检验方面,对问卷数据进行探索性因素分析,其中KMO = 0.941,各变量间的相关程度无较大差异;巴特利特球形度检验的结果显著性强(p < 0.001),各变量指标间的取值有关系,因此调查数据适合做因子分析。综上,本问卷信效度水平较高,可以为聚类分析提供良好保障。
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Table 6. Reliability coefficient of each part of the questionnaire
表6. 问卷各部分的信度系数
4. 数据分析结果
4.1. 英语学习者语言学习策略的描述性统计
为整体考察中国高校英语学习者对语言学习策略的应用程度,对语言学习策略进行描述性统计,结果见表7。考虑到各维度所包含的题项数目(N)不同,因此,表中认知策略、跨文化交际策略、元认知策略、社会情感策略4个维度的平均数(M)和标准差(SD)都是被试在各维度上所有题目的平均数和标准差,直接策略、间接策略与策略总分是题项分类加和的结果。
结果显示,各个策略维度中得分最高的是跨文化交际策略(M = 3.705),其余3个维度的得分也均大于中位数3,表明高校英语学习者语言学习策略整体应用情况较好,尤其重视跨文化交际策略的应用。其中,直接策略(M = 50.466)的应用程度略高于间接策略(M = 50.343)。
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Table 7. Descriptive statistics on the use of language learning strategies by English learners in Chinese universities
表7. 中国高校英语学习者语言学习策略使用的描述性统计结果
4.2. 英语学习者语言学习策略的聚类分析
为考察高校英语学习者学习策略的选择类型及其与学习效果的关系,本研究使用K-Means聚类算法对4个策略维度和学习者成绩进行聚类分析。依次比较二类、三类、四类、五类,综合考虑各类观测值数量、聚类轮廓系数和类型典型性,本研究最终选择将学习者分为3类。类型一有68人(38.2%),类型二有20人(11.2%),类型三有90人(50.6%)。为检验聚类分析结果的有效性和合理性,对各维度在3种类型的差异进行方差分析,结果表明,认知策略、跨文化交际策略、元认知策略、社会情感策略在不同类型中的差异均显著。各类学生在4个策略维度的平均值及标准差、单因素方差分析结果如表8所示。
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Table 8. ANOVA of the types of language learning strategies of English learners in Chinese universities on each dimension
表8. 高校英语学习者语言学习策略类型在各维度上的方差分析
注:*p < 0.05,**p < 0.01,***p < 0.001。
根据4个维度在各类型的均分,绘制图1。由图1可见,不同类型各维度均分的分布不同。其中,聚类1四个策略维度均略高于平均水平,各维度得分较为均衡,故将其命名为“全方位–深层策略型”;聚类2四个策略维度均低于平均水平,其中社会情感策略得分尤其低,故将其命名为“低情感–浅层策略型”;聚类3四个策略维度得分与平均水平基本一致,其中跨文化交际策略得分较高,故将其命名为“高交际–中度策略型”。
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Figure 1. Mean scores of each learning strategy on different types of students
图1. 各学习策略在不同类型学生上的均分
4.3. 不同策略类型学习者的特征差异分析
4.3.1. 人口学变量分布特征差异
表9呈现了不同策略类型的学习者在性别、所在高校等方面的分布情况。卡方检验结果表明,3种学习策略类型在年级、专业上不存在显著差异(p > 0.05),在性别、所在高校上存在显著差异(p < 0.05)。“全方位–深层策略型”与“高交际–中度策略型”学习者中女生占比更高,“低情感–浅层策略型”学习者中男生占比更高,“全方位–深层策略型”学习者中双一流高校学生占比更高。
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Table 9. Differences in demographic variables among learners with different strategy types
表9. 不同策略类型学习者人口学变量差异
注:*p < 0.05,**p < 0.01,***p < 0.001。
4.3.2. 直接与间接策略应用差异
表10呈现了不同策略类型的学习者在直接和间接两大类策略应用方面的差异。由于直接策略与间接策略总题项数(N)相同,因此两大类策略均采用总分计算。单因素方差分析结果表明,不同学习策略类型的学习者在直接策略与间接策略应用方面均存在显著差异(p < 0.001)。其中,“全方位–深层策略型”学习者应用间接策略水平(M = 54.956)略高于直接策略(M = 54.603),“低情感–浅层策略型”学习者应用直接策略水平(M = 34.950)高于间接策略(M = 33.100),“高交际–中度策略型”学习者应用两类策略水平相近。
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Table 10. Differences in direct and indirect strategy application among learners with different strategy types (M ± SD)
表10. 不同策略类型学习者直接与间接策略应用差异(M ± SD)
注:*p < 0.05,**p < 0.01,***p < 0.001。
4.3.3. 数字化学习手段应用差异
表11呈现了不同策略类型的学习者应用数字化学习手段的程度差异。调查结果显示,不同策略类型的学习者在数字化学习手段的应用上存在显著差异(p < 0.01)。其中,“全方位–深层策略型”学习者使用数字化学习手段的程度最高(M = 2.603),高于总体均值(M = 2.236),“高交际–中度策略型”次之(M = 2.100),“低情感–浅层策略型”最低(M = 1.600)。
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Table 11. Differences in the application of digital learning tools among learners with different strategy types (M)
表11. 不同策略类型学习者数字化学习手段应用差异(M)
注:*p < 0.05,**p < 0.01,***p < 0.001。
4.3.4. 学习效果差异
根据聚类结果,3种学习策略类型的学习者在学习效果上的分布如表12所示。其中,“全方位–深层策略型”中出现最频繁的类别为高分组(55.88%),“低情感–浅层策略型”中出现最频繁的类别为低分组(80.00%),“高交际–中度策略型”中出现最频繁的类别为中分组(100.00%)。卡方检验结果显示,3种学习策略类型在成绩上存在显著差异(p < 0.001)。综上结果表明,英语学习者语言学习策略的应用对学习效果有影响,策略应用程度越高的学习者学习效果越好。
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Table 12. Distribution of learning effectiveness of learners with different strategy types
表12. 不同策略类型学习者学习效果分布
注:*p < 0.05,**p < 0.01,***p < 0.001。
5. 讨论与建议
5.1. 提高间接策略应用程度
数据结果显示,中国高校英语学习者应用间接策略的程度低于直接策略。而不同策略类型学习者的特征分析表明,“全方位–深层策略型”学习者应用间接策略的水平更高,学习效果也更好。间接策略通过对认知、情感过程的调控指导学习者的语言学习过程,为语言学习营建良好宏观条件,在英语学习中发挥着重要作用。因此,要达到提升英语学习效果的目的,学习者须提高间接策略的应用程度,做好学习过程的顶层设计,充分利用外部资源,在各类学习策略中达到深入水平。
5.2. 重视社会情感策略作用
聚类结果表明,“低情感–浅层策略型”学习者的学习效果相较于其余两类来说稍差。该类学习者应用语言学习策略水平普遍较低,其中社会情感策略的应用尤其低。这可能导致该类学习者在英语学习过程中缺乏正向情感体验,从而丧失学习英语的信心和兴趣,致使其他各类语言学习策略应用程度低,学习效果差。要解决这一问题,学习者应重视社会情感策略的作用,提高学习的主动性和自我效能感,增强与他人的互动交流。另外,可以将跨文化交际策略与社会情感策略相结合,增加与母语文化群体的接触,形成文化适应。
5.3. 加强数字化学习手段使用
不同策略类型学习者应用数字化学习手段的差异分析表明,应用学习策略程度高、学习效果好的学习者更倾向于使用更多类型的数字化学习平台。同时,调查结果显示,中国高校英语学习者使用词典类、单词类平台较多,其他口语、听力、阅读等语言技能类平台较少。在数字化学习背景下,英语学习平台为学习者提供了丰富的学习资源,成为学习者锻炼英语各方面技能的便捷途径。因此,英语学习者应加强数字化学习手段的使用,充分利用数字化平台提升语言技能。
5.4. 克服性别与学校层次上的客观差异
整体而言,女生的语言学习策略使用情况优于男生,双一流高校学生的语言学习策略使用情况优于非双一流高校学生。由于性别间的生理差异,男性的思维模式与女性存在着客观上的不同,因此男生更应当加强语言学习策略的应用程度,探寻适合自己的学习策略模式。由于学校的培养方案与教学资源配置不同,双一流高校学生与非双一流高校学生间的语言学习情况也存在着客观上的差异。为提高英语学习效果,非双一流高校学生更应当重视英语语言的自我学习,积极探寻数字化学习资源,提升学习策略应用水平。
6. 研究反思
纵观整个研究过程,本研究仍存在着许多有待改进之处。从研究对象的抽样方式看,囿于笔者的客观条件限制,仅能对中国高校英语学习者进行简单随机抽样,抽样方式不够科学,样本容量较小。同时,本研究中发现的不同学习策略群体的单项特征差异的成因有待进一步细化研究,这为笔者未来的研究提供了思路与启示。