基于结构方程模型的双语教学模式建构——中外合作办学项目的实例分析

陆敏，马静卿

(常州工学院经济与管理学院，江苏常州213002)



基于结构方程模型的双语教学模式建构
——中外合作办学项目的实例分析

陆敏，马静卿

(常州工学院经济与管理学院，江苏常州213002)

摘要：以常州工学院与加拿大荷兰学院和爱德华王子岛大学公共事业管理(旅游与接待商务)专业合作办学为研究案例，在前人研究成果的基础上提出了理论模型和假设，运用Mplus 7.0，对测量模型和结构模型进行检验，建立了双语教学模式中学生表现及教师表现关系的结构方程模型。研究结果表明：双语教材对学生的专业成绩有显著的正向影响，而教师的专业水平和英语水平对于学生的专业成绩并无显著影响。同样地，双语教材对学生的英语成绩呈现显著的正向影响，而教师的专业水平和英语水平对于学生的英语成绩也并无显著影响。

关键词：中外合作办学；双语教学模式；结构方程模型

0引言

随着教育发展的国际化，各高校积极促成中外合作办学，推进双语教学。中外合作办学是实践双语教学，推进高等教育国际化的重要途径之一。常州工学院在2006年起就开始与加拿大荷兰学院进行合作办学，其发展历程具有一定的代表性。自2009年起，开始与加拿大爱德华王子岛大学共同合作国际课程实验班项目——公共事业管理(旅游与接待商务)，具有鲜明的双语教学和训练特色，其课程设置中有60%左右的课程属于专业课，86%左右的专业课程实施双语教学。

1模型的构建

1.1相关概念界定

根据《朗文应用语言学词典》，“双语教学”是指“the use of a second language in school for the teaching of content subjects”，即在学校使用一门外语或第二语言进行各门学科的教学。现有的研究大致可以归为两类：一类是基于国外的3种模式，从学生的实际英语水平出发，以课堂教学中所使用的语言及双语的使用比例为依据来构建双语教学模式；一类是依托于某一学科或某一课程，从教学内容、教材建设、教学方法与手段、中英文授课比例、教学资源、考核方式、师资建设等众多方面中选取几个方面来详细论述双语教学的模式[1]。本文采用后一种双语教学模式的构建途径，探讨哪些因素影响了双语教学的效果。

1.2模型设定与研究假设

假设理论关系模型如图1所示。

图1　假设理论关系模型

根据以往学者的研究成果[2]以及图1所设定的理论关系模型，本研究提出以下假设：

H1：双语教学模式构建过程中，双语教材对学生的专业成绩存在显著的正向影响；

H2：双语教学模式构建过程中，双语教材对学生的英语成绩存在显著的正向影响；

H3：双语教学模式构建过程中，教师英语水平对学生的专业成绩存在显著的正向影响；

H4：双语教学模式构建过程中，教师英语水平对学生的英语成绩存在显著的正向影响；

H5：双语教学模式构建过程中，教师专业水平对学生的专业成绩存在显著的正向影响；

H6：双语教学模式构建过程中，教师专业水平对学生的英语成绩存在显著的正向影响；

H7：双语教学模式构建过程中，学生的英语成绩对学生的专业成绩存在显著的正向影响。

2研究设计与实施

2.1研究对象

本研究以常州工学院与加拿大荷兰学院和爱德华王子岛大学公共事业管理(旅游与接待商务)合作班的学生为研究对象，包括07旅专41人，07旅专西藏班20人，09旅商21人，10旅商22人，11旅商25人，12旅商29人，6个班级共计158人。

2.2问卷设计与数据采集

2.2.1问卷设计

量表使用李克特五分制量表，1～5分分别表示“非常不同意”“不同意”“不一定”“同意”“非常同意”，分值越高代表同意程度越强烈。量表测量指标的设计主要借鉴已有的研究成果，结合实际情况对量表语句进行修正。

2.2.2数据采集

发放预调研问卷，将调查过程中受调查者的疑惑进行汇总后，对问卷的量表陈述进行了相应修改，使其更加清晰易懂，形成了如表1所示的正式量表。

正式量表共21项测量指标，其中教师表现含双语教材3项，教师英语水平3项，教师专业水平3项，学生表现含学生专业成绩4项，学生英语成绩8项。问卷通过各个班级的QQ群和微信群发放，并做好说明以确保学生能准确理解各问项的含义。

3数据整理与分析

3.1描述性统计分析

为了了解样本的结构分布情形，本研究对受调查者的资料进行描述性统计分析。本次参与调查的中加合作班样本总数为158人，回收问卷87份，回收率为55.06%。班级构成中，来自07旅专10人，占样本总数最少，为11.5%，这与2007级毕业时间相对久远有关。其他各个班的比例分布较为均衡，其中：09旅商13人；10旅商19人；11旅商21人；12旅商最多，有24人，占27.6%。将答案有逻辑错误的问卷视为无效问卷，回收整理后的有效问卷共83份，问卷有效率为95.40%。

表1　正式量表

3.2量表的信度与效度分析

3.2.1信度分析

运用SPSS 21.0对回收的83份问卷进行内部一致性分析。总量表的Cronbach′sα值为0.861，大于0.8，可见量表整体具有较高的一致性。5个分量表的Cronbach′sα值在0.616～0.903，不需要再对量表问项进行剔除或修改。

3.2.2效度分析

运用SPSS 21.0分别对总量表进行主成分分析，总量表的KMO值为0.788，高于0.7，Bartlett球形度检验p值都接近0，达到0.05显著水平，说明量表适合进行因子分析[3]217。因子分析后，教师英语水平因子的x6旋转分析到了教师专业水平因子内，学生专业成绩的y4与教师专业水平旋转在同一公因子中，不符合要求，因此将x6和y4删除。另自测听力y5和自测口语y7独立成为1个公因子，无实际意义，因此将这2个因子删除。删除4个变量后，总量表的KMO值为0.762，高于0.7，Bartlett球形度检验p值都接近0，也达到0.05显著水平。因子分析正交旋转后共得到5个特征值大于1的有效因子，其中，教师表现3个，学生表现2个。由累计方差贡献率来看，5个因子累计解释了72.460%的信息，达到50%的最低标准，而且每个测量问项在各自维度上的因子载荷都大于0.6，说明所提取的因子可以被接受[3]224。删除后的5个分量表的Cronbach′sα值及各观测变量的因子载荷汇总如表2所示。

表2　教师表现与学生表现信度与因子载荷

4基于结构方程模型的教师表现与学生表现研究

4.1测量模型检验

本研究的测量模型中共包含5个潜变量和17个观测变量。观测变量中，双语教材包含3个，教师英语水平包含2个，教师专业水平包含3个，学生专业成绩包含3个，学生英语水平包含6个。运用Mplus 7.0软件进行验证性因子分析，对模型的信度和效度进行检验。

4.1.1数据正态性检验

数据呈正态分布是运行Mplus中ML估计法的前提之一，应先对数据进行正态性检验[4]。根据Finney和DiStefano[5]的建议，当偏度和峰度系数分别小于2和7时，采用ML法估计是稳健的。数据的偏度绝对值在0.008～1.061，均小于2；峰度绝对值在0.017～1.182，均小于7，说明所获数据呈正态分布，适合采用ML估计法。图2为运行Mplus标准化后的测量模型。

图2　标准化后的测量模型

从图2中可以看出标准化因子载荷、标准误，以及标准化相关系数等。这里的f1为双语教材，f2为教师英语水平，f3为教师专业水平，f4为学生专业成绩，f5为学生英语成绩。

4.1.2信效度检验

1)信度检验。由表3可看出，各潜变量的ECR值介于0.665 4～0.906 1，均大于0.6，通过组合信度检验[6]54，说明本研究的潜变量与观测变量都有良好的信度。黄芳铭[7]指出标准化因子载荷的平方(R2)至少应大于0.20，16个测量指标的SMC值介于0.324～0.882，均大于0.2，说明测量指标全部通过了个别题项信度检验，具有一定可靠性。

2)收敛效度。各测量指标的标准化因子载荷在0.569～0.939，符合0.5的最低标准[6]57，且均达到了显著水平。AVE在0.467 4～0.651 2，仅双语教材这一个维度未达到0.5的标准[6]57，故本研究的测量模型仍具有较佳的收敛效度。

表3　测量模型各变量的信度及效度检验指标

3)区别效度。本研究的5个潜变量之间标准化相关系数矩阵如表4所示。

表4　相关系数矩阵

注：对角线上黑色加粗数值为AVE的平方根，其他的数值为各潜变量的标准化相关系数。

表4所示为5个潜变量的相关系数矩阵，经过比较可以发现，各项之间的相关系数均小于其对角线上的AVE平方根，这说明模型具有良好的区别效度。

4.1.3模型拟合评估

表5为假设模型的各拟合指数χ2/df、CFI、TLI、SRMR和RMSEA及其置信区间的标准达标情况[6]236-237。

表5　模型拟合指数

由表5可知，χ2/df=1.43，CFI=0.923，TLI=0.904，SRMR=0.069，RMSEA=0.074，精确拟合优度检验变得不统计显著(p=0.234)，也即不能拒绝RMSEA≤0.05的零假设，因此，模型精确拟合数据。由以上对测量模型的组合信度、效度以及CFI、TLI、SRMR、RMSEA可知，本研究的假设模型较佳。

4.2结构模型及假设检验

4.2.1结构模型检验

测量模型得到检验后，需要对结构模型进行检验，即对其路径进行分析。根据图1假设的模型，在Mplus中编程后运行可得到如图3所示的结构模型路径图。

图3　标准化后的结构模型路径图

由图3和Mplus报告中的路径以及路径参数可知，路径其他潜变量之间的路径参数达到了显著水平，且均为正向。“f1→f4”双语教材对学生的专业成绩在p<0.05上显著，“f1→f5”双语教材对学生的英语水平在p<0.001上显著，但是“f2→f4”教师的英语水平对学生的专业成绩、“f2→f5”教师的英语水平对学生英语成绩、“f3→f4”教师的专业水平对学生的专业成绩、“f3→f5”教师的专业水平对学生英语成绩，以及“f5→f4”学生的英语成绩对学生的专业成绩在p<0.05上均不显著。

4.2.2假设检验

由验证性因子分析可看出本次研究采用的模型的整体拟合度较高，所以本文的研究假设可以通过各潜变量之间的回归系数进行验证。基于显著性(p<0.05)为前提对各假设的路径进行分析，具体分析如下：

假设H1成立，说明双语教学模式构建过程中，双语教材对学生的专业成绩存在显著的正向影响(β1=0.435**)；

假设H2成立，说明双语教学模式构建过程中，双语教材对学生的英语成绩存在显著的正向影响(β2=0.409***)；

假设H3不成立，说明双语教学模式构建过程中，教师英语水平对学生的专业成绩不存在显著的正向影响(β3=0.094)；

假设H4不成立，说明双语教学模式构建过程中，教师英语水平对学生的英语成绩不存在显著的正向影响(β4=0.005)；

假设H5不成立，说明双语教学模式构建过程中，教师专业水平对学生的专业成绩不存在显著的正向影响(β5=0.241)；

假设H6不成立，说明双语教学模式构建过程中，教师专业水平对学生的英语成绩不存在显著的正向影响(β6=0.191)；

假设H7不成立，说明双语教学模式构建过程中，学生的英语成绩对学生的专业成绩不存在显著的正向影响(β7=0.179)。

5研究发现与讨论

5.1研究结论

本研究首先对量表进行信度及效度分析，删除部分指标；然后，运用CFA检测证明测量模型具有良好的信度与效度，同时模型拟合较佳；最后通过对结构模型的路径分析与修正得到了教师表现与学生表现的关系模型，并得出以下结论：

第一，双语教材对学生的专业成绩呈现为显著的正向影响，而教师专业水平和教师的英语水平对于学生的专业成绩并无显著影响。根据本专业学生的英语基础和接受能力，双语课教材可以是英文的，但要有内容相似的汉语教材作为辅助。教师的专业水平受限于教师的双语教学能力，对学生的专业成绩并无显著影响。而教师英语水平在双语教学中对学生的专业成绩也没有显著影响，这很可能是由于学生所接受的双语教学并不是沉浸式的双语教学，英汉并用使教师的英语水平对学生专业成绩的影响并不显著。

第二，双语教材对学生的英语成绩呈现显著的正向影响，而教师专业水平和教师的英语水平对于学生的英语成绩并无显著影响。由于双语教材这一维度对于学生英语成绩的影响较为显著，需要选择适合学生英语水平的双语教材。教师的专业水平和英语水平对学生的英语成绩没有显著影响，这与课程调查中所列的课程均为专业课程相关，语言更多的发挥的是工具的作用。

第三，双语教材对学生专业成绩和英语成绩的影响均大于教师专业水平对学生专业成绩和学生英语成绩的影响，且双语教材和教师专业水平这2个维度与教师的英语水平相比，对学生专业成绩或英语成绩更为重要。

5.2研究局限性与展望

5.2.1局限性

本研究就双语教学模式中教师表现与学生表现的关系进行了探讨，构建了结构方程模型，虽然模型拟合度等较佳，但也存在不足，主要有：

1)样本的局限性。一方面，因部分毕业班毕业年份已久，对于双语教学各方面可能会有些记忆模糊，数据欠精准；另一方面，因样本总量为158人，但回收的问卷仅为87份，对于模型所要求的理想的样本数量还有一定的距离，结构方程模型的路径分析结果可能受此影响。

2)量表设计的局限性。虽然本次研究经过预调研，但是由于量表设计时采用的指标较少，有些因素未能通过量表表现出来，因此在运用CFA对量表数据进行信度分析时，双语教材维度的AVE值未达到0.5的标准，在理论说明上欠佳。

5.2.2展望

本次研究虽然通过构建结构方程模型得出了教师表现的3个维度和学生表现的2个维度之间的关系，但对于学生英语成绩对学生专业成绩的中介关系却未探讨，而中介效应可能是这2个潜变量的各维度之间的部分关系未能达到显著的原因，为了研究的严谨与完整，建议在后续研究中以更完整的方式，探讨学生英语成绩的中介效应。

[参考文献]

[1]李桂山,冯晨昱.中外合作办学背景下双语教学模式的建构：以天津理工大学国际工商学院为例[J].高等教育研究,2009(1):79-83.

[2]许宏晨.影响中国高校学生对待双语教学态度因素的结构方程模型分析[J].中国外语教育,2008(3):6-17.

[3]吴明隆.问卷统计分析实务：SPSS操作与应用[M].重庆：重庆大学出版社,2010.

[4]王孟成.潜变量建模与Mplus应用：基础篇[M].重庆：重庆大学出版社,2014.

[5]FINNEY S J,DISTEFANO C.Non-normal and categorical data in structural equation modeling[M].Structural Equation Modeling:A Second Course,2006:269-314.

[6]吴明隆.结构方程模型：AMOS的操作与应用[M].重庆：重庆大学出版社,2010:226-227.

[7]黄芳铭.结构方程模式：理论与应用[M].台北：五南图书出版有限公司,2002.

责任编辑：唐海燕

Bilingual Teaching Model Construction Based on Structural Equation Model—A Case Analysis of Chinese-Foreign Cooperative Education Program

LU Min，MA Jingqing

(School of Economics and Management,Changzhou Institute of Technology,Changzhou 213002)

Abstract：Taking a case study of the public affairs management program cooperatively run by Changzhou Institute of Technology,Holland College and University of Prince Edward Island,this paper proposed a theoretical model and hypothesis based on the previous studies.Mplus 7.0 was used to test measurement equation and structural equation,and a structural equation model was built to represent the relationship between students′ performance and teachers′ performance in bilingual teaching.The results show that bilingual textbooks have a positive significant effect on both students′ English and academic achievement.However,the two dimensions of teachers′ expertise and teachers′ English proficiency is confirmed to have no significant effect on students′ English and academic achievement.

Key words：Chinese-Foreign cooperative education;bilingual teaching model;structural equation model

doi:10.3969/j.issn.1671- 0436.2016.02.016

收稿日期：2015- 03- 03

基金项目：常州工学院教学改革课题(J120332)

作者简介：陆敏(1984—)，女，博士研究生，讲师。

中图分类号：G642.0

文献标志码：B

文章编号：1671- 0436(2016)02- 0070- 07