英语学习者个体影响因素研究——基于多层线性模型的分析

卢 镜

（罗定职业技术学院外语系，广东罗定 527200）

英语学习者个体影响因素研究
——基于多层线性模型的分析

卢 镜

（罗定职业技术学院外语系，广东罗定 527200）

近年来对影响大学英语学习的因素的量化分析不多，哪些是影响英语学习的主要因素也说法不一。采用多层线性方法，试图从学习者个体水平层次分别解释，并区分各个预测变量对因变量的相对影响力，从而找出影响学生英语学习的主要因素。研究发现：个体因素是最主要的英语学习影响因素，占总体影响因素的83.5%，而班级水平因素仅占16.5%。个体影响因素按影响力度从强到弱分别是：大学入学成绩、性别、课堂参与度、考试重视度、学习努力程度。

个体因素；多层线性分析；结果；启示

语言学习是学习者主动活动的结果，它必须通过学习者来实现。个体因素在语言学习中起决定性的作用〔1〕。学习者个体因素是语言学习者个体在学习过程中表现出来的，对语言学习产生一定影响的特点。个体因素有先天的、后天的，也有先天和后天混合的。戴炜栋、束定方〔2〕根据外语习得过程的特点和规律，将影响外语学习的因素分为三大类：年龄、智力、性格、动机等学习者个体因素；原有知识、学习者策略等学习过程因素；大纲制定、课程设置、教材教法等环境因素。乐虹〔3〕认为个体因素包括学习者的性别、智力、受教育水平、性格、语言学习采用的策略和风格、语言学习的目的（动机）、使用语言的身份方式和技能、对所学语言的接受度及对错误的容忍度等。因此，本文试图将多层线性模型用于除智力和语能之外的大学英语学习个体影响因素的分析，来寻找学习者个体因素对大学英语成绩的影响力度，以供教师和学习者参考，从而提高教与学的效果。

一、个体因素变量的选取及理论依据

对于智力和语能两个变量，因为目前没有可靠的工具对其作出可信的测量，即使有可靠的量具，测量所得到的结果对学习者本人所产生的消极作用很可能大于积极作用〔4〕。因此，剔除智力和语能两个变量因素，根据乐虹、文秋芳和戴炜栋、束定方对学习者因素的划分，依据确定影响学习的下列个体水平变量。

（一）学习者个人因素

1.学习态度

态度对外语学习的影响主要体现在以下几个方面：一是外语水平：对外语学习抱积极态度者，其外语水平较容易提高，态度消极者提高外语水平较难；二是投入程度：半途而废的外语学习者，其学习态度多半属于消极被动，学习投入程度较低，学习成绩相对较差；三是课堂行为：学习者的课上表现与学习态度之间有很高的相关系数。态度积极者课堂表现活跃，成绩也较好〔5〕。故取考试焦虑与重视度和课堂参与度代表个体态度因素变量。

2.学习风格

学习风格是个人自然的、习惯性的吸收、处理和储存新信息和技能的偏爱方式（Kinsella 1995），学习风格具有独特性和稳定性，是个体在长期的学习过程中逐渐形成的，一经形成，很少随学习内容、学习环境的变化而变化，取思维习惯和应用倾向代表学习风格变量。

3．性格

性格是一个人对待现实的稳固态度以及与之相适应的行为方式的独特结合，是个性中的核心成分，性格具有意志特征，主要表现在是否遵守纪律、有无自制力、有无坚持性和胆量大小四个方面，取学习自主性为代表性格变量。

4．动机

学习动机是引起学生学习英语的内在驱动力，它维持学生的学习积极性与主动性，因而在保证与提高其学习效果方面起着关键作用〔6〕。故以学习动机、努力程度为学习目的动力表现因素变量。

5．认知方式

在认知方式研究中，讨论最多的是场独立和场依从类型，体现为学习类型变量。

6．性别

英语学习者语言学习策略的使用现状及其在语言学习策略使用上存在的性别差异，学生性别差异与英语学习效果有紧密的相关性〔7〕。故此，选择性别作为个体因素变量。

（二）学习过程因素

1．原有知识

原有知识包括已有的母语知识和外语知识，母语对外语学习的负影响研究较复杂，由于篇幅有限，故在此只选取入学英语成绩为原有知识变量。

2．学习策略

戴炜栋、束定芳〔2〕认为，学习策略是学习者为了有效地获取、储存、检索和使用信息所采取的各种计划、行为、步骤、程式等。通俗地讲，“学习策略就是我们平时所说的‘学习方法’”〔8〕。故取学习方法为策略变量。

（三）环境因素

本研究是在同一学校同一年级层次抽取样本，在大纲制定、课程设置、教材教法、学校、班级等自然、外部环境及学习者年龄方面基本相同，在此不予考虑。

环境因素虽然还包括文化背景、英语学习条件、教学环境、学习任务〔4〕，但由于后三者在同一班级中比较意义小，在此不予考虑，取父母文化程度和家庭背景为文化背景。

当然，影响外语学习的其他因素还有很多，这里只就几个影响较大、研究者们有所涉及但尚无明确程度说明的个体影响因素作为变量，来寻找学习者个体因素对英语成绩的影响力度大小。

二、文献综述

（一）影响英语学习的个人因素研究

就个人英语学习影响因素的研究，有人从学生的学习能力、兴趣方面入手，作过一些探讨。然而到现在为止，学术界对个体之间语言学习能力有无差异意见并不一致：个体外语学习能力对外语学习的影响主要表象在速度方面，并有一定限度；不同能力的学习者可以利用某方面的优势来克服另一方面的缺陷。

学习动机，风格和个人的努力程度亦是影响学习的重要因素。良好的学习动机加上勤奋并不一定能创佳绩。有研究〔9〕表明：过分注重语言形式与结构学习并不能带来良好学习效果；英语学习效果与学习者的认知方式高度相关。然而学生的认知方式有场独立型和场依从型，前者善于有意识的语言学习，能从整体中识别部分，长于语言规则分析和句型的操练；后者乐于在自然情景交际中进行英语学习。两种学习类型，孰优孰劣，缺乏定量研究。

在性格、态度上，以学习者为中心的教学理念下学习自主性的培养成为众多语言学者研究的对象。Holec认为：“自主是潜在的，在特定的环境中可以实施的，对自己负责的一种能力。”Dlitytle把它称为：“一种独立的进行批判性思维，作出决定并能实施独立行为的能力”〔10〕。无论研究者如何强调（是一种能力或是行为），都表明一点：学习者的学习责任从教师转到了学生身上。而自主性差的学习者只能跟着教师被动地学习，其学习效果不好是理所当然的。

传统观念认为：“女生比男生更有语言优势”，但性别差异对英语学习的影响程度有多大尚无定量分析。现状是：无论从个体因素，还是学习过程因素或是环境因素，现在谁也说不准其影响有多大。

（二）多层次分析法的研究状态

1.多层次分析法的优点

传统分析法无论是基于学生水平的分析，还是基于组水平的分析，或是组内学生之间的分析，都是把不同水平上变量带到同一回归方程中进行分析，忽视了数字结构本身存在的问题。而多层次分析法，可将各个层次的因素分开考虑，把总的变异分解为各个层次的变异，并就每个层次上的变异分别解释，区分开各个层次上预测变量对因变量的相对影响力。

2.国外的研究概况

Dempster（1977）提出了EM算法，解决了参数估计问题以后，1981年将EM算法应用于多层线性模型的参数估计。Fisher（1985）的得分算法使得该模型的参数估计得以顺利进行。此理论凭借着计算机技术与算数的程序化如HLM，MLWIN等才得以应用于社会各个领域。

世界银行1989年69号文件报告了几位美国学者用多层分析法对泰国学校效益进行的研究成果：泰国学校课堂的组水平因素对学生的学习成绩的影响力占总的影响的32%。荷兰J.Jerweel（1992）分五个层次对影响学生的学习因素进行了分析后发现：具有中等学习能力的学生的学习成绩更容易受课堂气氛与环境的影响。

3.国内的研究概况

20世纪末，李晓峰主译的《多水平统计模型》〔11〕，多层线性模型被介绍到教育和心理研究〔12〕、经济计量研究〔13〕中应用；2005年盖笑松和张向葵介绍了多层线性模型在纵向研究中的运用〔14〕。在具体应用方面，有刘红云和孟庆茂的《教师背景变量对教师教学影响的多层线性分析》〔15〕，蒋莉和姚树娇的《学生高考语文成绩影响因素的多层线性分析》〔16〕等。

三、实证研究

（一）研究设计

1.研究目的

为了搞清学生个体的因素对英语学习的影响力，找出（除智力和语能之外）影响学生的英语学习的主要因素，为英语教师与教学管理人员制定教学计划，规划教学环境等提供有力依据。

2.研究工具

①软件：SPSS，HLM，MLWIN；②调查问卷（调查个体水平影响因素）。

3.调查对象

本次调查对象是2008年高考进入某二级学院的43个教学班，1 206名二年级学生。本次调查的有效问卷有1 168份。

4.数据的收集

2008级在2009年下学期参加大学英语四级考试，将该成绩作为因变量（该成绩从考试中心获得）。在2008年下学期结束前收集英语学习影响因素，以免效标的污染。

5.量的确定与赋值

量的确定与赋值见前文“个体因素变量的选取及理论依据”中所述的14个变量，根据14个变量设计问卷试题及赋值，问卷情况见表1。

表1 个体水平变量表（影响变量）

6.分析过程设计

使用MLWIN和HLM软件对英语学习者个体水平因素进行水平线性分析。过程如下：①定义无条件模型，弄清个体水平变量与班级水平变量在总变量中的比例。②定义随机截距模型，对个体水平变量进行参数估计与假设检验，弄清影响个体水平的个人因素。同时给出各因素对个体水平随机变异的解释贡献率。③取个体水平随机变异解释贡献率从大到小前8位作为预测变量，作随机切距模型参数估计，推出各因素对个体英语学习的影响力。

（二）分析过程与结果

1.无条件模型的分析过程与结果

为了弄清个体水平的变异和班级水平的变异在多大程度上影响学生的英语学习，特定义无条件模型。无条件模型的参数估计结果见表2。

表2 无条件模型的参数估计结果

表2中：γ00表示班级英语四级平均水平，经检验差异无统计学意义，估计信度为：0.839。σe2代表个体水平变异，其值为：0.836，τ00代表班级水平，其值为：R为学校内相关值）。2×log（like）为模型拟合统计量，代表模型对数据的“吻合度”，其值越大，“吻合”就越低。结果：从R值看，班级水平因素解释16.5%，个体水平因素就占83.5%。可见，个体因素是影响成绩的主要因素，班级因素的影响也不小。

2.影响个体水平因素的模型的结果与分析

要弄清楚个体水平因素对学习者英语成绩的影响，我们需要将所有个体水平变量记入随机切距模型进行参数估计与检验，忽略影响小的因素，抓住主要影响因素。随机切距模型参数估计结果见表3。0.165，则

表3 随机切距模型参数估计结果（仅含水平所有变量）

表3显示：性别、考试重视度、课堂参与度、努力程度、英语入学成绩、学习自主性、学习类型、家庭背景对学习都有影响，差异有统计学意义。学生个体水平的随机变异为0.657，比无条件模型下降了0.179。说明水平的14个预测变量解释了学生成绩变异的21.44%。逐个剔除水平预测变量，可得水平随机变异的改变量，即该变量对水平变异解释的贡献率。见表4。

表4 个体水平各预测变量对因变量的解释贡献率

表4显示：个体水平随机变异解释贡献率从大到小为：性别、课堂参与度、考试重视度、努力程度和入学成绩。性别、课堂参与度各解释了水平变异的5.02%，其次是考试重视度和英语学习努力程度，分别解释了4.50%和3.00%。拟合统计量的改变量服从自由度为1的卡方分布，进行单参数显著性检验，结果与用正态分布检验法的结果一致。

取个体水平随机变异解释贡献率从大到小前8位作为预测变量（其他因贡献率小被剔除），作随机切距模型参数估计。结果见表5。

经检验：8个变量对英语四级成绩的影响有统计学意义，尤其是性别。如其他条件不变，与女生相比，男生的英语成绩要低0.415个单位；对考试重视度提高1个单位，英语成绩就提高0.221个单位；对课堂参与度提高1个单位，成绩就提高0.217个单位；努力程度和入学成绩也是影响成绩的重要原因，这说明英语学习是一个长期的过程，不可能短时间学成；学习自主性反映了元认知在学习中的作用，为教育界提倡自主性学习和反思性学习提供了现实依据。

剔除6个变量后，水平的变异有所上升，但变化不大，与无条件模型相比降低了0.172，解释了总变异的20.57%，8个变量解释了14个变量解释的随机变异的96.09%——该模型视为有效。拟合统计量比无条件模型低了4 372.872，在检验中由于自由度减少所以更为显著。

表5 随机切距模型参数估计结果（水平中8个变量）

四、结论与启示

综合以上结果及其对应的分析，我们可以得出以下结论。

第一，学生英语学习的影响因素，包括学生个体水平因素和班级水平因素。其中个体水平因素与班级水平因素对四级英语成绩影响度之比是83.5∶16.5。从此可见，学生个体水平因素是影响学生英语学习的主要因素。

第二，学生个体水平因素对英语学习有显著影响，其影响力度从强到弱的8个因素依次是：英语入学成绩水平、性别、课堂参与度、考试重视度、学习努力程度、学习自主性程度、学习类型及家庭背景。

第三，从学生英语入学成绩、英语学习努力程度与学习者的自主性因素三者对学习者英语四级考试成绩的影响看，英语学习是一个长期的学习过程。学习者要学好英语，必须积极主动，不断努力，并持之以恒才有可能学好。

研究的最终目的是探索和发现各个主要个体因素对英语学习影响程度的大小，以便在教与学的活动中有效调整外语学习方法和教学方法。只有完全了解学习者的个体差异的轻重大小之后，才能在教学中真正做到“因材施教”，帮助学习者更快更好地掌握外语。

〔1〕杨光.学习者的个体因素对对外汉语教学的影响〔J〕.北京市经济管理干部学院学报，2005，20（1）：68-71.

〔2〕戴炜栋，束定芳.试论影响外语习得的若干重要因素：外语教学理论系列文章之一〔J〕.外国语，1994（4）：1-10.

〔3〕乐虹.影响高校普通话教学的学习者个体因素分析〔J〕.教育与职业，2006（36）：186-187.

〔4〕文秋芳，王立非.影响外语学习策略系统运行的各种因素评述〔J〕.外语与外语教学，2004（9）：28-32.

〔5〕孙炬.外语教学中的情感因素：理论与研究综述〔J〕.山东师范大学外国语学院学报，2003（1）：38.

〔6〕宣纳新.英语学习者学习动机学习效果的影响浅析〔J〕.泰州职业技术学院学报，2004，4（2）：55-57.

〔7〕周绵绵.独立学院英语学习者性别差异与语言学习策略之关系研究〔J〕.宁波大学学报：教育科学版，2007，29（3）：95-98.

〔8〕李曦.浅谈英语学习策略〔J〕.重庆科技学院学报：社会科学版，2005（3）：106-108.

〔9〕朱敬先.教学心理学〔M〕.台北：五南图书出版公司，1979：69-76.

〔10〕魏玉燕.促进学习者自主性：外语教学新概念〔J〕.外语界，2002（3）：8-14.

〔11〕Harvey Goldstein.多水平统计模型〔M〕.李晓峰，译.成都：四川科学技术出版社，1999.

〔12〕刘红云，孟庆茂.教育和心理研究中的多层线性模型〔J〕.心理科学进展，2002，10（2）：213-219.

〔13〕刘叔云.经济计量研究中的多层线性模型（HLM）〔J〕.运城高等专科学校学报，2002，20（2）：69.

〔14〕盖笑松，张向葵.多层线性模型在纵向研究中的运用〔J〕.心理科学，2005，28（2）：429-431.

〔15〕刘红云，孟庆茂.教师背景变量对教师教学效果影响的多层线性分析〔J〕.心理发展与教育，2002（4）：70-75.

〔16〕蒋莉，杨志明，姚树娇.学生高考语文成绩影响因素的多层线性分析〔J〕.中国临床心理学杂志，2005，13（4）：414-416.

（责任编辑 杨朝霞）

Hierarchical Linear Model Analysis:English Learners'Individual Factor

LU Jing
（Departmentof Foreign Languages,Luoding Polytechnic,Luoding,Guangdong 527200,China）

The quantitative analysis of the influential factors of English study has been rare and different recently.On the basis of hierarchical linearmodel theory,this paper explains different levels of individual learners and distinguishes the relative influence of predictor variable on dependent variable,and finds out the major influential factors of English learning.According to this study,among all the factors,individual factor takes 83.5%,which is themajor factor that influences English learning,and class level factor takes only 16.5%.According to impact strength,the individual factors from strong to weak are English entrance score,sex,class participation,the degree of attention paid to CET-4,and the time spent in English study.

individual factors;hierarchical linearmodel analysis;results;enlightenment

G525.5

A

1672-2345（2011）03-0084-06

2011-01-06

卢镜，讲师，主要从事教育管理及高校管理研究.