四六級題型導向式大學英語教學模式實證研究
——以大學英語四六級考試題型中的信息匹配題為例

曹良成

(阜陽師范大學 外國語學院, 安徽 阜陽 236037)

大學英語教學模式名目繁多，新型教學模式日新月異?；诮嬛髁x教學理論和人本主義教學理論發(fā)展起來的大學英語交際法模式以及小組任務式教學模式曾經(jīng)如火如荼。隨著信息技術的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)+教學模式風生水起，比如微課、慕課、翻轉課堂、線上線下混合式教學模式等，以及研究性教學模式、對分課堂教學模式、多模態(tài)教學模式等。在中國知網(wǎng)中使用關鍵詞“大學英語教學模式”搜索論文，發(fā)現(xiàn)有1728篇，發(fā)表年度呈逐年增長趨勢，2017年達到峰值，近兩年有所回落，其中相當數(shù)量的論文囊括了信息技術和人工智能發(fā)展下的大學英語教學模式探索，也出現(xiàn)了近年來比較熱門的“課程思政”大學英語教學模式探討。無論哪種教學模式，如果離開了探索與思考，缺失了碰壁環(huán)節(jié)，喪失了某種導向，這種教學模式勢必就會淪為傳統(tǒng)的“滿堂灌”和“填鴨式”教學模式。在眾多的論文中，只有一篇論文從感性經(jīng)驗的角度談及四六級題型導向式大學英語教學模式[1]，而鮮有文章從實證研究的角度論述基于碰壁點撥式思維的四六級題型導向式大學英語教學模式。本文以四六級題型之一的信息匹配題為樣例，對本文教學模式的有效性進行實證分析，以期為大學英語教學模式的構建提供參考。

1 碰壁點撥式與四六級題型導向式大學英語教學模式

曹良成[2]詳細論證了碰壁點撥式教學模式在大學英語教學中實施的必要性和可行性，并在實踐中提出了四六級題型導向式大學英語教學模式的初步構想。碰壁點撥式[3]認為，教學模式必須解決教學的最根本矛盾，“學生現(xiàn)有發(fā)展水平與教材所體現(xiàn)的(社會所期待的)發(fā)展要求之間的矛盾”。要解決這一最根本矛盾，就必須根據(jù)教材的特點(課程思政和課程思辯)以及社會的期待改進傳統(tǒng)教學模式，從而提升學生的英語發(fā)展水平。碰壁點撥式教學思維的基本程序是“提出問題→練中碰壁→講評點撥→鞏固消化”[3]，而基于這一思維的四六級題型導向式大學英語教學模式針對大學英語閱讀教材內容實施四六級題型改造，提出與四六級考試相關的題目，讓學生在題型訓練中不斷碰壁，結合訓練反饋與課文內容進行講解和訓練評價，針對學生的薄弱點，再進行鞏固消化。

2 研究設計

2.1 研究問題

針對大學英語讀寫教材課文內容(Section A)進行四六級題型改造，以四六級閱讀題型之一的信息匹配題為切入口進行教學。研究過程中，不再逐個語法翻譯式地講解句子，而是把重點和難點句子從課文中抽取出來。先給學生呈現(xiàn)這些句子的釋義(Paraphrase)，再讓學生定位到這些釋義信息出自的段落，進一步定位到相應的重難點句子。接著，教師講解這些句子的語法結構和語言知識點，但教師并不是直接給出語言例子，而是反其道而行之，教師先給出語例的中文譯文，讓學生做漢譯英翻譯練習，進行碰壁訓練，碰壁之后再行點撥，然后抽樣對比分析標準譯文與學生譯作之間的異同，標準譯文即是語言例子。

從上述研究過程中歸納出本文的研究問題：以四六級考試題型之一的信息匹配題為樣例，主要探討四六級題型導向式大學英語教學模式的有效性以及有效性是否顯著的問題，該模式是否提高了學生的信息匹配閱讀水平，在多大程度上提高了學生的信息匹配閱讀水平，以期為其他考試題型導向式教學模式的實證研究做好鋪墊。

2.2 研究對象

實證研究的受試對象為2017級大學一年級非英語專業(yè)的兩個理工科班學生，其中光電信息科學與工程1班(23人)設定為實驗班，實施四六級題型導向式大學英語教學模式，按照先碰壁后點撥的程序實施教學。數(shù)學與應用數(shù)學(師范)1班(66人)設定為對照班，實施傳統(tǒng)教學模式，依據(jù)先講解后答疑的順序實施教學。實驗班和對照班都由筆者承擔教學任務，每個班每兩周開設6節(jié)讀寫課，從2017年開始實驗，實驗一學期。

2.3 研究工具

教學實驗主要采用藍墨云班課平臺工具、SPSS 25.0數(shù)據(jù)分析工具和Stata 14.0效應量檢測工具。通過藍墨云班課平臺布置信息匹配題的前測和后測，并從云班課后臺收集兩個班的信息匹配題前后測成績數(shù)據(jù)。信息匹配題均來自于歷年大學英語四級考試真題，以確保試題的信度和效度。

實驗班和對照班的英語高考成績存在差距，且兩個班的信息匹配題前測成績也存在差距，因此，本文實驗利用SPSS 25.0數(shù)據(jù)分析軟件，采用描述性分析以及配對樣本T檢驗分別對實驗班和對照班在實驗前后的成績數(shù)據(jù)加以比較，以探求兩個班實驗前后的成績與成績提高幅度的差異和差異的顯著性。運用Stata 14.0工具分別對兩班實驗數(shù)據(jù)進行效應量檢驗，以便分析比較兩個班的信息匹配題前后測成績差異的顯著性。

3 結果與討論

3.1 對照班前測和后測成績結果與差異比較分析

3.1.1 對照班前后測數(shù)據(jù)正態(tài)分布檢驗

配對樣本T檢驗屬于總體參數(shù)檢驗，實驗前后數(shù)據(jù)的平均值差要求符合正態(tài)分布，才能實施配對樣本T檢驗。針對對照班的前后測數(shù)據(jù)，首先使用SPSS 25.0的“轉換”和“計算”功能生成新變量“平均值差”，再利用Kolmogorov-Smirnov等方法進行正態(tài)性檢驗，結果見表1和表2。

表1 對照班正態(tài)分布描述性統(tǒng)計

表2 對照班正態(tài)分布檢驗表

從表1的描述性統(tǒng)計結果可以看出，對照班的“平均值差”變量的偏態(tài)值(Skewness)為0.481和峰度值(Kurtosis)為0.506，絕對值均小于1，由此可以初步判斷，對照班的“平均值差”變量基本上呈現(xiàn)正態(tài)分布。表2為對照班正態(tài)分布檢驗表，從Kolmogorov-Smirnov檢驗結果可知，對照班的“平均值差”變量的Sig.值0.025小于0.05，達到顯著性水平，該變量的數(shù)據(jù)分布與標準正態(tài)分布存在顯著性差異，該變量不呈正態(tài)分布。然而，Shapiro-Wilk檢驗結果顯示，該變量的Sig.值0.192大于0.05的顯著性水平，這表明該變量的數(shù)據(jù)分布與標準正態(tài)分布沒有顯著性差異，該變量呈正態(tài)分布。

表2的Kolmogorov-Smirnov的正態(tài)分布檢驗結果與Shapiro-Wilk的正態(tài)分布檢驗結果是自相矛盾的，出現(xiàn)這種不一致的情況不是沒有可能?！坝袝r也可能會發(fā)現(xiàn)，Kolmogorov-Smirnov檢驗結果沒有達到顯著性水平，而Shapiro-Wilk的結果卻達到了顯著性水平”[4]。 與此同時，秦曉晴等[4]指出，“如果樣本很大，數(shù)據(jù)只要稍稍偏離正態(tài)分布，Kolmogorov-Smirnov檢驗結果就會達到顯著性水平”。在平均數(shù)差異比較方面，“各組(各水平數(shù)值)的樣本數(shù)至少要在20個以上”[5]，而對照班的樣本數(shù)達到了66個，對照班樣本偏大，Kolmogorov-Smirnov檢驗結果達到顯著水平，也在所難免。在談及Kolmogorov-Smirnov和Shapiro-Wilk正態(tài)分布檢驗的功能時，秦曉晴等[4]也認為，“兩者的功能是相同的，但后者在檢驗樣本分布與正態(tài)分布的差異上更為強大”。因此，從Shapiro-Wilk檢驗結果來看，對照班的“平均值差”變量數(shù)據(jù)更傾向于呈現(xiàn)正態(tài)分布。

然而，“在解釋數(shù)據(jù)是否呈正態(tài)分布時，最好將Kolmogorov-Smirnov檢驗結果與偏態(tài)和峰度值、直方圖或Q-Q圖結合起來綜合判斷”[4]。因此，有必要再觀察一下對照班“平均值差”變量的直方圖和Q-Q圖的分布狀態(tài)，圖1為對照班“平均值差”變量的直方圖。

圖1 對照班“平均值差”變量的直方圖

從圖1直方圖可知，左側分布偏多，說明低分學生相對多一些，這種分布為正偏態(tài)。但是直方圖的形狀基本接近鐘形曲線，從直觀上看，該變量大體上呈正態(tài)分布。

圖2 對照班“平均值差”變量的正態(tài)Q-Q圖

從圖2 正態(tài)Q-Q圖可知，落在斜線上的觀測圓點的數(shù)量遠多于未落在斜線上的觀測圓點，說明觀測數(shù)據(jù)接近正態(tài)分布，各觀測點基本上與對角斜線重合，說明對照班數(shù)據(jù)基本上呈現(xiàn)正態(tài)分布。圖中觀測點所形成的曲線呈S狀，說明數(shù)據(jù)分布是偏態(tài)的。

總之，從對照班“平均值差”變量的偏態(tài)值和峰度值、Shapiro-Wilk檢驗結果、直方圖和Q-Q圖等各個方面綜合判斷，對照班“平均值差”變量數(shù)據(jù)基本呈正態(tài)分布，可用于配對樣本t檢驗。

3.1.2 對照班前后測數(shù)據(jù)配對樣本T檢驗

利用SPSS 25.0軟件打開藍墨云平臺收集的對照班的信息匹配題前后測數(shù)據(jù)以及經(jīng)過該軟件轉化增加的平均值差變量數(shù)據(jù)。點擊Analyze命令，選擇Compare Means， 并打開Paired-Samples T Test， 選擇“對照班前測數(shù)據(jù)”和“對照班后測數(shù)據(jù)”變量，設定兩組平均值差的95%的置信區(qū)間。在軟件系統(tǒng)中運行，結果見表3、表4和表5。

表3 對照班配對樣本描述統(tǒng)計表

表4 對照班配對樣本相關統(tǒng)計表

表5 對照班配對樣本T檢驗表

由表3可知，對照班前測平均成績?yōu)?3.41，后測平均成績?yōu)?9.39，對照班信息匹配題成績提高了5.985分。另外，由表4可知，對照班前后測成績兩個變量達到了顯著水平(Sig.=0.027<0.05)， 但相關系數(shù)0.272不算高，這說明對照班的傳統(tǒng)教學模式提高了信息匹配題測試成績，但提高的幅度不夠明顯。觀察表5可知：平均值差的95%置信區(qū)間下限為-12.939，上限為0.969，包括0，說明兩個變量之間不存在顯著性差異。T值為-1.719，自由度為66-1=65，雙尾檢驗的顯著性概率(Sig.值)為0.090，遠大于0.05，這也說明兩個變量之間不存在顯著性差異?？傊瑢φ瞻嘈畔⑵ヅ漕}型后測成績比前測成績有所改善，但改善幅度不大，前后測成績差異不夠顯著。

3.1.3 對照班前后測數(shù)據(jù)差異效應量檢驗

對照班前后測成績差異不明顯，也可以從對照班前后測數(shù)據(jù)差異效應量檢驗方面加以證明，前后測效應量檢測結果見表6(樣本數(shù)為132)。

表6 基于平均值比較的效應量及其置信區(qū)間的計算結果

從表6中可以看出，對照班前后測配對樣本T檢驗的效應量測量值為-0.2561212。根據(jù)Cohen的效應量標準，該效應量0.2561212介于小效應量0.2和中等效應量0.5之間，偏向小效應量，這說明傳統(tǒng)教學模式對于信息匹配題成績的提高來說影響不大，收效甚微。

3.2 實驗班前測和后測成績結果與差異比較分析

3.2.1 實驗班前后測數(shù)據(jù)正態(tài)分布檢驗

在針對實驗班前后測數(shù)據(jù)進行配對樣本T檢驗之前，有必要進行正態(tài)分布檢驗，否則檢驗結果有可能失真。同樣，利用SPSS 25.0數(shù)據(jù)分析軟件處理實驗班前后測Excel表格數(shù)據(jù)，增加新變量“平均值差”，再利用Kolmogorov-Smirnov方法進行正態(tài)性分布檢驗，以考察實驗班前后測數(shù)據(jù)是否適合配對樣本T檢驗。正態(tài)分布檢驗結果列表如表7和表8所示。從表7的描述性統(tǒng)計結果可以看出，實驗班“平均值差”變量的偏態(tài)值(Skewness)為0.131和峰度值(Kurtosis)為0.491，絕對值均小于1，由此可初步判斷，該變量基本上呈正態(tài)分布。再從表8正態(tài)分布檢驗表來看，Kolmogorov-Smirnov檢驗結果表明該變量的Sig.值為0.200，大于顯著性水平0.05，該變量與標準正態(tài)分布的差異不顯著，而Shapiro-Wilk檢驗結果表明該變量的Sig.值為0.975，遠遠大于顯著性水平0.05，該變量與標準正態(tài)分布的差異較少。兩者的檢驗結果說明，實驗班“平均值差”變量的數(shù)據(jù)分布與標準正態(tài)分布沒有顯著性差異，“平均值差”變量的數(shù)據(jù)分布呈正態(tài)分布。該變量數(shù)據(jù)沒有違反“平均值差必須是正態(tài)分布”的假設條件，完全可用于配對樣本T檢驗，無需再結合該變量的直方圖和正態(tài)Q-Q圖來考察。

表7 實驗班正態(tài)分布描述性統(tǒng)計

表8 實驗班正態(tài)分布檢驗表

3.2.2 實驗班前后測數(shù)據(jù)配對樣本T檢驗

利用SPSS 25.0軟件打開實驗班前后測數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)包中包括“實驗班前測數(shù)據(jù)”、“實驗班后測數(shù)據(jù)”和“平均值差”等3個變量。在數(shù)據(jù)分析軟件中，一步步打開Paired-Samples T Test功能，選擇“實驗班前測數(shù)據(jù)”和“實驗班后測數(shù)據(jù)”兩個變量，并設置好95%的置信區(qū)間(一般為默認值，無需設置)，最后提交系統(tǒng)運行，實驗班配對樣本T檢驗結果見表9、表10和表11。

表9 實驗班配對樣本描述統(tǒng)計表

表10 實驗班配對樣本相關統(tǒng)計表

表11 實驗班配對樣本T檢驗表

觀察表9可知，實驗班信息匹配成績提高幅度很大，從前測的平均成績46.96，增加到后測的平均成績61.30，一個學期提高了14.348分。另外，從表10可知，實驗班前后測成績兩個變量的相關系數(shù)為0.561，相關性程度相當高，兩個變量的相關性Sig.值0.005小于0.05，達到了顯著水平，這說明實驗班的四六級題型導向式教學模式提高了信息匹配題測試成績，且提高的幅度非常明顯。從表11中可以看出，平均值差的95%置信區(qū)間下限為-25.776，上限為-2.920，上下限之間不包括0，說明兩個變量之間存在顯著性差異。T值為-2.604，自由度為23-1=22，雙尾檢驗的顯著性概率(Sig.值)為0.016，遠小于0.05的顯著性水平，這也說明兩個變量之間存在顯著性差異，即實驗班信息匹配題型后測成績相對于前測成績來說，提高幅度大，前后測成績差異相當顯著。

3.2.3 實驗班前后測數(shù)據(jù)差異效應量檢驗

實驗班前后測成績配對樣本T檢驗達到了顯著性，那這一顯著性的效應量如何？四六級題型導向式教學模式在提高學生信息匹配題型成績方面的效果是否較大？可以從實驗班前后測數(shù)據(jù)差異效應量檢驗中加以佐證，結果見表12(樣本數(shù)為46).

表12 基于平均值比較的效應量及其置信區(qū)間的結果

從表12中可以看出，實驗班前后測配對樣本T檢驗的效應量測量值為-0.5303947。根據(jù)Cohen的標準，該效應量介于中等效應量0.5和大效應量0.8之間，效應量相當大?！靶吭酱笳f明實驗變量的影響越大，研究發(fā)現(xiàn)就越重要”[4]，這說明四六級題型導向式教學模式在信息匹配題成績提高的顯著性方面，影響較大，收效明顯。

3.3 對照班和實驗班前后測成績差異對比分析

綜上所述，到底是對照班的傳統(tǒng)教學模式還是實驗班的四六級題型導向式教學模式產(chǎn)生的教學效果更好呢？表13可以更充分更明了地為我們呈現(xiàn)出來。

表13 實驗前后對照班和實驗班的前后測成績差異對比

本文使用了配對樣本T檢驗，針對四六級題型導向式大學英語教學模式的教學效果進行實證研究，對照班采用傳統(tǒng)教學模式，實驗班采用四六級題型導向式教學模式實施教學。以信息匹配題為例，對比分析了對照班前后測成績是否發(fā)生了變化，也對比分析了實驗班前后測成績是否發(fā)生了變化，并綜合比較分析對照班和實驗班前后測成績變化的程度。由表13的數(shù)據(jù)對比可發(fā)現(xiàn)，對照班前后測成績不存在顯著性差異(MD=-5.985， P[2-tailed]=0.090， CI for MD=-12.94，0.97， d=-0.26)，實驗班前后測成績存在顯著性差異(MD=-14.348， P[2-tailed]=0.016， CI for MD=-25.78，-2.92， d=-0.53)。對照班的平均成績雖然提高了5.985分，但對照班P值0.090大于0.050的顯著性水平，提高的成績不顯著。而實驗班的平均成績則提高了14.348分，實驗班的P值0.016少于0.050的顯著性水平，表明學生成績顯著提高。實驗班的前后測成績差異顯著地高于對照班的前后測成績差異，表13的數(shù)據(jù)對比也充分地說明，在提高學生四六級考試成績方面，相比傳統(tǒng)教學模式而言，四六級題型導向式大學英語教學模式的優(yōu)勢更加突出。

4 結語與建議

大學英語教學圈普遍認為，“教師控制課堂的主講(灌輸)式教學模式是主流”[6]，但本文研究認為，作為主流的傳統(tǒng)教學模式相對落后，無法有效地提高學生的成績。實證研究發(fā)現(xiàn)，在提高以信息匹配題為樣例的四六級考試成績方面，傳統(tǒng)教學模式發(fā)揮的作用是有限的，而四六級題型導向式大學英語教學模式發(fā)揮的作用相當突出。盡管如此，四六級題型導向式大學英語教學模式有待反思有待完善，需要采取進一步的措施。

1)本實證研究主要通過大學英語四六級考試題型之一的信息匹配題前后測成績差異分析來考察四六級題型導向式大學英語教學模式的有效性，并未涵蓋其他四六級考試題型，難免存在以偏概全之嫌，有待在以后的教學模式實證研究中進一步完善。此外，在平均數(shù)比較的教學實驗中，兩個自然教學班(對照班和實驗班)受試數(shù)量達到了實驗要求，但兩個班的研究樣本數(shù)量存在差距，控制班的人數(shù)遠遠大于實驗班的人數(shù)，這對于教學實驗的結果勢必存在或多或少的影響，有待后續(xù)進一步研究。

2)在四六級題型導向式大學英語教學模式實施過程中，要注重培養(yǎng)學生的英語學習興趣。四六級考試是非英語專業(yè)大學生學習英語的直接動力，而學習興趣是伴隨學生一生的持久動力。在四六級考試題型的設計中，充分運用PPT等多媒體技術，動態(tài)地、多模態(tài)地呈現(xiàn)碰壁題目，提高學生解決問題的興趣。在四六級考試題型的點撥中，要充分結合教材人文內容及思政元素實施反饋，不僅要關注四六級考試，更要關注人文教育。

3)充分發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)+教育的優(yōu)勢，利用U校園和云班課等移動云教學平臺實踐四六級題型導向式大學英語教學模式。在移動云教學平臺上布置四六級考試題等碰壁題目，激活移動云教學平臺的投屏功能實施點撥教學。充分利用移動云教學平臺的形成性評價功能，提高形成性評價在學生綜合成績評估中的比重，更加高效地推動四六級題型導向式大學英語教學模式的實施。