增長混合建模：讀者閱讀能力發(fā)展異質(zhì)軌跡描述的有效策略

彭中梅

摘 要： 讀者閱讀能力發(fā)展研究常常需要采用重復(fù)測量數(shù)據(jù)描述發(fā)展軌跡的特征。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法是依據(jù)樣本均值建立一個統(tǒng)一的模型描述整個群體的發(fā)展，如果樣本的發(fā)展軌跡存在異質(zhì)性，研究結(jié)果就會扭曲現(xiàn)實。這種情況下，一種有效的替代方法是增長混合建模。增長混合建模允許根據(jù)發(fā)展特征將樣本區(qū)分為不同的異質(zhì)亞組，并在模型中同時展示不同亞組的發(fā)展軌跡。本文討論了利用增長混合建模描述讀者閱讀能力發(fā)展異質(zhì)軌跡的方法。

關(guān)鍵詞： 增長混合建模 讀者閱讀能力發(fā)展 異質(zhì)軌跡

1.引言

發(fā)展研究是檢查語言習得規(guī)律的常用方法。對于同一樣本，研究數(shù)據(jù)可以是通過一次調(diào)查或測量獲得的，也可以是通過重復(fù)調(diào)查或測量收集的（劉璐，高一虹，2012）。對于重復(fù)調(diào)查或測量收集的數(shù)據(jù)，分析時研究者常常利用樣本的均值建立一個發(fā)展模型，或者繪制一條發(fā)展曲線，展示群體發(fā)展特征。這種方法的一個潛在假設(shè)是研究對象具有同質(zhì)性。一旦這種同質(zhì)假設(shè)不能成立（總體中存在亞總體），研究結(jié)果將會扭曲現(xiàn)實，導(dǎo)致錯誤結(jié)論（Boscardin等，2008）。這時需要使用的一種替代方法，叫做增長混合建模（Growth Mixture Modeling）。增長混合建模是利用代表異質(zhì)發(fā)展軌跡（heterogeneous latent trajectories）的范疇潛變量進行建模的統(tǒng)計技術(shù)。在模型中，個體的亞總體屬性是未知的，但可以通過數(shù)據(jù)推測。增長混合建模不僅允許總體中存在不同的非觀測亞總體，每一個亞總體內(nèi)還允許進一步存在個體差異，這種差異被歸因于隨機因素。不同亞總體的發(fā)展特征，包括起點水平、發(fā)展速度和趨勢、個體差異等都可在模型中得到展示。

在讀者閱讀能力發(fā)展研究中，增長混合建模具有重要的應(yīng)用價值。Boscadin等采用增長混合建模技術(shù)，構(gòu)建了幼兒園階段語音意識發(fā)展變化的軌跡，并據(jù)此將被試分為五個類別；同時構(gòu)建了小學單詞認知發(fā)展軌跡，將被試分為五個類別。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，幼兒園階段的語音意識與小學階段單詞認知發(fā)展變化模式高度相關(guān)，幼兒園階段語音意識發(fā)展速度是最慢的一組，小學一、二年級單詞認知也是最慢的（閱讀障礙高危組）。有學者利用增長混合建模研究發(fā)現(xiàn)，兒童閱讀學習速度在二年級末出現(xiàn)了一個轉(zhuǎn)折，增速突然變慢，但轉(zhuǎn)折前的發(fā)展速度與轉(zhuǎn)折后的發(fā)展速度存在關(guān)聯(lián)。增長混合建模雖然在國外研究中已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用，但國內(nèi)有關(guān)探索仍不多見。本文結(jié)合分析軟件Mplus，簡要討論了利用增長混合建模描述讀者閱讀能力發(fā)展異質(zhì)軌跡的方法。

2.數(shù)據(jù)與問題

研究樣本是480名大學生讀者。在大學第一學期之初，筆者測量了讀者的單詞解碼能力（協(xié)變量X，總分30），整個學期中以相等的時間間隔對樣本進行了五次標準閱讀測驗（增長變量Y1-Y5，總分50）。在大學二年級第一學期初，測量學生的英語閱讀興趣（U），并根據(jù)結(jié)果將學生區(qū)分為感興趣者（U=1）和不感興趣者（U=0）。通過這些數(shù)據(jù)，利用增長混合建模描述讀者閱讀能力發(fā)展軌跡。

3.建模工具軟件

建模的工具是Mplus 7.0，輔助工具是SPSS15。

4.研究結(jié)果

閱讀發(fā)展的模式可以通過增長曲線顯示。圖1是總體與各類別內(nèi)，個人增長曲線總匯。曲線表明，480名學生可分為三個亞組：快進組、普通組和滯后組。各個類別內(nèi)仍然存在個體差異，但個體差異是圍繞類別均值波動的，且同一類別的成員總體發(fā)展趨勢一致。無論是快進組、普通組還是滯后組，閱讀成績都存在隨時間推移而不斷分化的傾向，這可以從群體曲線的波動范圍或者厚度變化上觀察到。

5.結(jié)語

為了研究讀者閱讀能力發(fā)展規(guī)律，研究者必須考慮在一段時間內(nèi)個體的語言變化特征。傳統(tǒng)的變化分析方法假定數(shù)據(jù)來自一個包含不同發(fā)展軌跡的同質(zhì)總體，并且協(xié)變量對總體中所有發(fā)展軌跡的增長因素具有同樣的影響。然而在現(xiàn)實中，總體中可能存在觀測不到的異質(zhì)亞組，每個亞組的起點水平、發(fā)展過程和終點水平可能存在顯著差異。這種情況下，只能使用增長混合建模描述異質(zhì)亞組發(fā)展過程。用戶對建模熟悉后，可以通過容納不同數(shù)量、不同類型、不同關(guān)系的變量進行更加深入復(fù)雜的研究（王天劍，2012；王天劍，2014）。例如，掌握了不同亞組學習者的技能發(fā)展軌跡以后，語言教育者還可進一步檢查不同教學方法和干預(yù)措施對不同亞組語言學習者發(fā)展軌跡的影響，從而選擇適當?shù)?、具有針對性的方法和措施，實現(xiàn)因材施教的目標（靳雪蓮等，2014）。

參考文獻：

[1]劉璐，高一虹.英語學習動機與自我認同變化跟蹤.外語與外語教學，2012，2，32-35.

[2]Boscardin C，Muthen B，F(xiàn)rancis D，et al.Early identification of reading difficulties using heterogeneous developmental trajectories.Journal of Educational Psychology，2008，100（1）：192-208.

[3]王天劍.拼音性母語閱讀障礙的預(yù)測及其對我國英語閱讀障礙高危兒童鑒定的啟示.中國特殊教育，2012（12）：51-58.

[4]王天劍.REBT技術(shù)在治療外語口語焦慮中的創(chuàng)造性應(yīng)用[J].外語學刊，2014（1）：125-128.

[5]靳雪蓮，滕金生，楊德山.網(wǎng)絡(luò)論壇公共事務(wù)討論語言的修辭特征和成因[J].重慶郵電大學學報（社會科學版），2014（5）：117-123.