寧康健

(廣東醫(yī)學院 外語教學部，廣東 東莞 523808)

寫作一直以來就是大學生英語學習者的薄弱環(huán)節(jié)，如何提高學生的英語寫作水平已成為廣大英語教師關注的焦點問題之一。為解決這一問題，首先得了解有哪些因素會影響學生的英語寫作水平。一般而言，可從主、客體兩個方面來探討寫作水平的相關因素。由于傳統(tǒng)結構主義教學模式的影響，我國學者大都只關注客體因素，從分析語言的方法出發(fā)來提高學生英語寫作水平，對寫作者本身的主體因素關注不多。本文擬從寫作者的性格、態(tài)度和學習習慣等方面出發(fā)，借助SPSS，通過對數線性模型的方法，來調查分析學生主體因素和寫作水平之間的關系，并在此基礎上提出相應的對策，以便在教學中做到有的放矢，提高學生的英語寫作能力。

1 文獻綜述

如今關于英語教學的方法百花齊放，但是無論哪種教學方法，總會有少數學生成績較好，少數學生成績不理想的現象出現。那么是什么導致了他們學習成效的不同呢?多年以來，學者關于英語寫作的不斷研究總結中認為以下的幾個因素起著更大的作用。即智力、語言能力傾向、認知方式、學習方法和策略、性格、學習動機及學習態(tài)度。

我們可以發(fā)現后兩個因素為后天因素，在教學過程中教師可以有意識的引導來培養(yǎng)積極的行為，相比學生的遺傳因素更具有可操性和現實性，通過發(fā)現不同學習動機和學習態(tài)度對英語寫作水平的影響，積極的調整自己的教學方法和引導學生正確的價值觀來達到較好的學習成效。而在前5個遺傳因素或先天因素中，我們同時也可以看到性格對于英語學習會產生明顯的影響，英語寫作作為英語學習的一環(huán)，即有同性也有特質，需要學習者較高的邏輯思維能力，性格對于英語學習和英語寫作學習的影響應該是有區(qū)別的，針對英語寫作學習來說，性格作為寫作主體因素之一，具有較高的研究價值。因此，本研究擬分析性格、學習態(tài)度、學習動機三個主體因素對大學生英語學習的影響。

性格是重要的主體因素之一，有一句名言:“性格決定命運”，也說明了性格對于個人行為、成就的重要影響。性格從傳統(tǒng)意義上來劃分可以分為內向型和外向型兩種，在學習這個層面上，外向型的性格可能有利于學生語言交流、溝通能力的培養(yǎng)，而內向型的性格則會促進學生更多的進行思考行為，則有可能利于學生語言認知能力的培養(yǎng)。

學習態(tài)度是學習者在學習過程中對學習對象和內容比較穩(wěn)定的一種情緒、情感和反映。一個人一旦對某個事物產生了特定的情緒，往往就會影響到自己的認知判斷，進而影響到自己的行為表現。在學習態(tài)度的評判中，一般都是用“積極”或“消極”來判定的，而不是“對”與“錯”。積極的學習態(tài)度可以促使學習者增強自身的努力程度，使學習興趣更強烈，而消極的學習態(tài)度則可能是學生喪失學習的動力和信心。

學習動機可以說是驅使學生進行學習的一種“推力”，反映了學生的主觀意向。文秋芳(1996)就提出要想把英語真正學好，首先就要將學生“要我學”的觀念轉變?yōu)椤拔乙獙W”，學習動機對學習效果的影響非常大。在外語及第二語言學習的研究中，學習動機是語言學習者個體因素中最具能動性的因素之一，它受到了諸多學者的關注。所以本研究中認為學習動機也會對學生的寫作能力產生一定的影響。

2 研究設計

2.1 調查工具

本文采用調查問卷與考試測評相結合的方式。前者來調查英語學習者的主體因素，包括了性格、學習態(tài)度、學習動機等情況;后者要求學生每三個星期進行一篇寫作，并且和英語老師相配合，取學生英語作文分數的平均值進行計算。每個變量的測算方法如下所示:

(1)性格:采用文秋芳的內向型、外向型性格自測量表。該量表共有15個題項，每個題項都有a和b兩個選項，前者傾向內向性格，后者傾向外向性格。通過對15個題項結果的累加，分數越高的選項則代表該學生怎樣的性格。

(2)學習態(tài)度:量表在Kristin Hull Cortes(2002)的成熟量表上修訂而成，共15個題項，每個題項有“非常贊成”、“贊成”、“沒意見”、“反對”、“非常反對”共五個選項，之后對總得分進行加權平均，平均分為4分或以上為積極、平均分為3-4分為一般，平均分為3分以下為消極，劃分為三個等級。

(3)學習動機:采用文秋芳的學習動機量表，劃分為表層動機和深層動機兩個維度。前者來自外部，與學習者的工作、前途或出國有關;后者則來自于自身，發(fā)自內心的熱愛英語及所承載的文化。量表共包含10個題項，其中前5個題項測量表層動機，后5個題項測量深層動機，用李克特5點計分法。具體的測算方法為前5個題項總分大于后5個題項的總分就歸為表層動機，反之就歸為深層動機。

(4)寫作成績:依據分數段劃分為四個等級，即不合格(＜60分)、合格(60-69)、良好(70-89)、優(yōu)秀(＞90分)

2.2 調查對象

本次調查對象是通過全國高考進入廣東醫(yī)學院2010級部分學生，具體涵蓋了信息管理與信息系統(tǒng)、公共事業(yè)管理、應用心理學、護理等非英語專業(yè)的學生共232人(男生n=73，女生n=159)?；厥諉柧砗螅谔蕹顚懖磺?、紙張缺損、題項缺失或胡亂填寫的問卷28份后，收回有效問卷204份，有效回收率87.9%，回收率較高，可以基本滿足數據分析的要求。

3 調查方法

自變量和因變量之間關系的分析方法根據自變量和因變量的類別會有所區(qū)別，每種分析方法都會有一定的應用范圍。在本研究中，由于自變量和因變量均是分類變量，難以用線性關系來刻畫變量間的關系，所以這里不采用多元線性回歸，而是運用SPSS19.0軟件的對數線性模型分析方法。該方法是一種分析多個定類∕定序變量的多元統(tǒng)計方法，結合了多維交叉列聯表中的對數頻數為研究對象，將卡方檢驗與多因素方差分析、多元線性回歸分析等方法相結合，建立簡約模型，并對變量間的頻數變化和相互關聯關系給予解釋，可以有效地解決本研究中的問題。

4 數據分析及結果

4.1 描述性分析

在進行對數線性模型分析之前，有必要先對四個變量有一個簡單的描述性分析，以便加深我們對此次調查對象現狀的了解。首先將性格、學習態(tài)度、學習動機、寫作成績幾個變量按照我們之前所介紹的劃分方法進行分類，并用標簽“1”、“2”等進行標注，最后將變量放入SPSS19.0的描述性分析框中，結果如下所示:

表1 各變量的描述性分析

通過該表，就可以大致的了解所調查對象性格、學習態(tài)度、動機以及英語寫作學習情況。我們可以發(fā)現內向型性格的學生占和外向型性格的學生數量基本等同。學習態(tài)度上較積極的為46.1%，占比較高，同時也有相當部分的學生學習比較消極。從學習動機上看，54.4%的學生還是處于深層動機即發(fā)自內心出于英語的興趣、偏愛、熱情來學習的，同時也有接近一半的學生則更多的將英語看成是一個應用的工具或者為升學、就業(yè)而不得已進行學習。寫作成績上，良好所占的比例較高，為41.7%，合格和優(yōu)秀其次，約占25%，不合格的學生所占比例很小，僅為7.8%，反映出該樣本學生的總體寫作水平還是出于一個不錯的層次。

4.2 多重反應列聯表分析

有了描述性分析之后，我們還需要了解不同類型學生(性格、學習態(tài)度、學習動機)在寫作成績上的分布情況，并得到相應的百分比，以便為下面的對數線性模型打下數據處理基礎，具體如下表所示:

表2 多重反應列聯表分析

通過該表，我們就可以較為清楚的看見性格、學習態(tài)度、學習動機對寫作能力存在著較大的影響。在寫作能力較差即寫作成績不合格和合格的學生中，外向型學生較內向型學生寫作能力差(41.58%＞25.24%);學習消極的學生較學習態(tài)度一般及學習積極的學生寫作能力差(79.31% ＞30.77% ＞6.38%);表層動機的學生較深層動機的學生寫作能力差(54.84% ＞15.32%)。而在寫作能力較好即寫作成績良好和優(yōu)秀的學生中，內向型學生較外向型學生寫作能力強(74.76% ＞58.42%);學習積極的學生較態(tài)度一般的及學習消極的學生寫作能力強(93.62% ＞69.23% ＞20.69%)，深層動機的學生較表層動機的學生寫作能力強(84.68%＞45.16%)

雖然通過該表的數據和比例大小比較，我們已經發(fā)現了一些規(guī)律，但是我們仍然不能得出結論，還需要運用對數線性模型分析來進一步的探求、刻畫、呈現出各變量之間的內在關系。

4.3 對數線性模型分析

從分析方法上來看，描述性分析只能得到某些指標的變化規(guī)律，對于不同指標之間的聯系只能通過專業(yè)知識或經驗輔助判斷，而得不到強有力的數據分析結果的支持。多重反應列聯表分析雖然可以體現多個變量之間的關系，但是只有使用多元分析的方法才可以真正的發(fā)現多個變量之間的變化規(guī)律，也只有這樣才能準確、高效的分析有限樣本中多個變量之間的關聯性。

對數線性模型是一種處理多元列聯表資料的統(tǒng)計模型，該分析方法可以有效的解決傳統(tǒng)卡方檢驗在處理多個變量之間關聯性遇到的困難，并且已經被廣泛的應用于心理學、社會科學和醫(yī)藥學領域中，取得了卓有成效的表現。在本研究中，把性格、學習態(tài)度、學習動機和寫作成績等變量放入模型中，以構建飽和模型。下表就是飽和模型的分層檢驗結果，表中的統(tǒng)計結果由兩部分構成。第一部分為K階及以上各階所有效應項的檢驗;第二部分為K階所有交互項的檢驗。

從該表的第一部分可以看出，飽和模型的2階效應及以上的檢驗的概率P值為0.000，小于0.05，拒絕零假設，即認為2階及以上的效應具有顯著的差異。另外，分層檢驗的卡方統(tǒng)計量的值大于3階及以上的卡方統(tǒng)計量的值，說明2階效應比3階效應顯著，另外3階及其以上的交互效應的檢驗結果皆為不顯著。第二部分同樣也進一步肯定了這個結論。

表3 飽和模型的分層檢驗

續(xù)表

表4為飽和模型的偏關聯檢驗結果，該表中并沒有包括最高階交互項的檢驗。從該表中，可以看出和寫作成績相關的3個3階交互效應項的檢驗都不顯著。另外與成績相關的“性格*寫作成績”2階效應項也不顯著。這說明，一個人是內向性格還是外向性格和英語的寫作能力關系不顯著，而學習動機和學習態(tài)度則與寫作成績的2階效應項關系顯著。

表4 飽和模型的偏相關檢驗結果

表5給出了飽和模型二階交互效應的參數估計，包括了效應值的點估計、估計值的標準差、估計值的檢驗統(tǒng)計量Z的觀測值、相應概率的概率P值。利用表中的估計值，就可以給出飽和對數線性模型的對數線性表達式。

表5 飽和模型的參數估計

續(xù)表

表6給出了4個變量的所有交叉類的頻數和相應百分比。Observed的兩列表示觀察值中相應交叉類的頻數和百分比;“Expected”的兩列表示利用對數線性模型表達式計算得到的相應交叉列的頻數和百分比?！癛esiduals”表示觀測頻數和希望頻數的差值。顯然，模型的擬合程度越好，殘差的絕對值就越小。

5 結果討論

在傳統(tǒng)的英語教學過程中，教師往往側重于英語各種知識點的傳授和教學，而忽視了學生作為學習的主體，其主體因素諸如學習態(tài)度、學習動機等必定很大程度上影響到教學的質量。如何讓學生從“要我學”轉變?yōu)椤拔乙獙W”是教師需要重視和加以解決的一個課題和任務。即使教師竭盡全力，將所有的知識點都教給了學生，如果學生只知識死記硬背以應付考試或者本身就對英語缺乏足夠的興趣，態(tài)度不夠端正，最終還是很難真正的掌握。授人以魚不如授人以漁，教師需要運用靈活、新穎的教學方法，有意識的激發(fā)學生對于英語學習的興趣，才可以最終實現英語教學質量的全面提高。

表6 飽和模型中的交叉表的頻數和百分比

續(xù)表

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