高职院校英语A级成绩预测对英语教学的正面反拨效应研究

韩海云，李苑辉

（三亚航空旅游职业学院国际旅游学院，海南三亚 572000）

语言测试对教师的“教”与学生的“学”都会产生影响，尤其是大规模权威性的考试。大学英语应用能力A级考试（英文为PRETCO-A，以下称A 级考试）是高职院校检测学生英语应用水平的大规模标准化的考试。A 级考试成绩不仅能反映出学生英语应用的能力，也是衡量高职院校英语教学质量的重要指标，甚至直接影响学生求职应聘的成败。因此如何提高学生英语水平和A 级通过率已成为高职院校英语教学亟待突破的瓶颈。

为了解决这一问题，数据挖掘技术被引入到对学生A 级成绩的分析中来。通过对过往考试的数据进行分析，构建模型。根据预测模型的预测结果，教育管理者便可提前规避教与学中问题，优先找出可能需要预警的学生（即在未来考试中有可能不及格的学生）及知识薄弱环节，并采取有效措施并给予精准帮扶，提高学生的英语水平，从而实现考试过级率的提高。一般英语教学改革是将预设的方案应用于教学，在一定时间的教学实验之后，通过教学效果来反证教学方案的有效性，而成绩预测对教学的反拨效应可以将此传统的后置型教学改革变为前置性的教学帮扶，对学生来说降低了其考试失误的风险，对教师来说提高其教学效率。

1 相关研究

1.1 概念界定

1.1.1 高等学校英语应用能力考试A 级（英文PRETCO-A 简称A 级考试）

高等学校英语应用能力考试(简称PRETCO)是由我国教育部批准成立的高等学校英语应用能力考试委员会设计的供高职高专院校的学生自愿参加的英语标准化考试。该考试以《高职高专教育英语课程教学基本要求》为依据，分为A、B 两级，A 级为标准级，B 级为过渡级，低于A 级，满分100，及格线为60 分。A 级考试是为反映和评价高等学校专科层次在校生英语应用能力而设立的标准化英语水平考试，也是评价高职英语教师教学水平的标准之一。

1.1.2 反拨效应（washback/backwash effect ）也译为反拨作用

反拨效应一般是指语言类考试对教师的教授和学生的学习所产生的影响，分为正面效应和负面效应。语言测试，尤其是权威性大规模的，社会认可度高的语言测试（如CET-4/6，TEM4/8，高考英语等）毋庸置疑会影响包括教师和学生在内的利益相关群体，主要表现在对教师的教学内容、方法、进度等方面的引导作用，同时也对学生的学习态度、动机、效果等产生实际影响。研究的目的就是促进其正面进行反拨效应研究的目的就是探索减少负面反拨效应，研究提高正面反拨效应的途径。

1.2 文献研究

Hughes (1988) 提出 “反拨效应”( washback/backwash) 以来，反拨效应研究得到越来越广泛的关注，国内对语言测试对教学反拨效应研究并不少见，多集中于大规模的全国大学英语四、 六级考试对英语教学的影响。如山西财经大学李旭研究了如何利用英语四、六级考试翻译题型改革的反拨作用将中国文化引入大学英语课堂，促进文化输出；淮阴师范学院的万书霞研究了如何促进CET 听力考试改革对大学英语教学的正面反拨作用；孙丽丽以自己所在的枣庄学院为例，实证研究了四级考试对视听说的课程的正面反拨作用，诸如此类的研究较多，不一而足。除大学英语四六级外，高考作为影响力极大、 覆盖面极广的考试也是反驳效应研究的重点对象，比如上海外国语大学的侯艳萍通过问卷调查了解了高考英语听说测试的改革对于上海高中英语教学的反拨作用。还有很多学者都在其他的语言测试（如高职院校的PRETCO-A/B，大型语言类赛事等）的反拨作用上面贡献了力量。

这些研究基于某一考试形式，内容或技能要求的分析结果来指导教学。但很少研究考试成绩预测对教学的影响。如果在考试发生前通过科学方法预测学生成绩，提前识别需要帮扶的学生（即预测中考试成绩不理想的学生），在考前教师可针对性调整教学，给予精准帮扶，从而提高学生考试成绩。这样就可以将后置性的补救提高式教学改革改为前置性的预警帮扶措施。

2 教学实验过程

实验构想:建立数据模型，实施预测——根据预测成绩，提前识别需要帮扶的学生（即预测低于及格线60 分的学生）——将这些学生随机分为两组: 对照组和实验组，确定两组学生成绩总体没有显著差异——对实验组的学生进行40 课时的针对性辅导，对照组学生不做任何干预性措施——两组学生参加同一场全国高等学校英语应用能力A 级考试，得到其实际成绩——对两组学生的实际考试成绩进行对比分析——如实验组学生经过针对性辅导后的考试通过率显著高于对照组即证明预测对教学是有正面反驳效应的，如两组成绩没有过显著差别，或实验组考试通过率低于对照组，即实验失败。

2.1 前期研究基础

要研究预测成绩对英语教学的反驳作用，前期需要建立一个科学的合理的预测模型。该文基于前期的研究成果，以三亚航空旅游职业学院机电系2017 级106 名学生作为建模实验样本，以其A 级考试成绩为因变量，以大学英语课程第一学期的期末卷面成绩、平时成绩为自变量，构建多元线性回归预测模型。此模型的构建过程，准确性的检验结果请参见《高职院校英语应用能力A 级考试成绩预测模型构建与应用》（韩海云，2019）。

现将此模型应用于同样的样本学生的英语应用能力A 级考试成绩预测，得到全部样本的预测成绩。

2.2 确定实验样本

从106 名建模的样本学生中，选取预测成绩低于60 分（不含60 分）的学生作为实验样本。根据实验设计，将从预测成绩不及格的学生中从高到低选择60 名学生作为实验样本，然后随机分为对照组和实验组两组，每组样本数30，分别对两组学生总体预测成绩进行分析发现对照组预测成绩的均分为51.07 分，实验组的平均分为51.17 分。另外，两组学生来自同一年级同一专业，在生源质量、课程设置、学习时长等方面是一致的，因此确保两组学生在实验前是没有明显差异，尽可能降低了实验结果干扰因素。

2.3 实施教学帮扶措施

在两组预测成绩基本一致的情况下，对实验组进行精准帮扶，而对对照组的学生不进行任何干预措施。针对性帮扶措施如下: 首先利用课余时间对实验组学生进行模拟考试，对考试各题成绩进行分析，摸清学生的知识薄弱点，然后针对薄弱环节进行专项练习，夯实基础知识和技能。最后让学生进行综合练习，灵活应用各方面知识和技能，从全局把控考试。整个帮扶时间总计为40 课时。

然后两组学生如期参加全国英语应用能力A 级考试，因考试在组织、命题、阅卷等方面均由教育部高教司指导下的高等学校英语能力考试委员会负责，实验人员不参与任何环节，因此保证了考试成绩的信度和效度。

3 实验结果分析

考试结束3 个月后，教育部下发了两组学生的此次A 级考试的实际成绩，对成绩进行对比分析，结果如表1所示。

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从表1中可以看出，实验组学生的平均成绩高于对照组2.54 分，实验组的及格率高于对照组20%，两组学生最终成绩具有明显差异，可以证实考前的帮扶是有效的，成绩预测对英语教学的反拨作用是正面的。

4 结论

通过建立科学的数学预测模型对学生英语A 级考试成绩进行预测，可以帮助教师提前辨别需要重点关注的对象，然后对其施以精准帮扶，进行个性化教学干预，从而提高学生学习成绩，有效降低其考试不及格的概率。可见成绩预测应用于教学实践，对教学是有正面反驳效应的。与考试对教学的反拨作用相比，对考试成绩的预测对教学产生的反拨作用可以将传统的后置性的补救式教学改革变为前置性的预警帮扶措施，对教学有前瞻性指导意义。

阿拉伯数字的用法

1.统计表中的数值，如正负整数、小数、百分比、分数、比例等，必须使用阿拉伯数字。例如，16；120；-125.06；23.90%；32%～39%；1/4；1：200。

2.公历世纪、年代、年、月、日、时刻要求使用阿拉伯数字。例如，公元前3世纪；20世纪90年代；公元前440年；1997年7月1日。

3.时、分、秒以阿拉伯数字表示。例如，15 时40 分，15：40。

4.引文著录、行文注释、表格、索引、年表等，年月日的标记可采用全数字表示法。例如，收稿日期:2010-10-25。

5.物理量量值必须使用阿拉伯数字，并正确使用法定计量单位。例如，0.133kPa；0.2cm×0.3cm×0.3cm；36℃～39℃。非物理量在一般情况下亦应使用阿拉伯数字。例如，45.6 万元；290 美元；48 岁；11 个月；1480 例；4.8 万册；200 幅。

6.部队番号、文件编号、证件号码和其他序号应用阿拉伯数字，序数词即使是多位数也不分节。例如，84062 部队；国家标准GB2312—80；国办发[1987]9 号文件；HP-3000 型计算机；维生素B12。

7.引文标注中版次、卷期、页码，除古籍应与所据版本一致外，一般均使用阿拉伯数字。例如，[1] 乐杰.妇产科学[M].第7 版.北京:人民卫生出版社，2009:93-94.