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        增長混合建模:讀者閱讀能力發(fā)展異質軌跡描述的有效策略

        2016-06-12 13:24:07彭中梅
        考試周刊 2016年38期

        彭中梅

        摘 要: 讀者閱讀能力發(fā)展研究常常需要采用重復測量數(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)展軌跡存在異質性,研究結果就會扭曲現(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)展異質軌跡的方法。

        關鍵詞: 增長混合建模 讀者閱讀能力發(fā)展 異質軌跡

        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)可以是通過一次調查或測量獲得的,也可以是通過重復調查或測量收集的(劉璐,高一虹,2012)。對于重復調查或測量收集的數(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是研究對象具有同質性。一旦這種同質假設不能成立(總體中存在亞總體),研究結果將會扭曲現(xiàn)實,導致錯誤結論(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發(fā)展軌跡(heterogeneous latent trajectories)的范疇潛變量進行建模的統(tǒng)計技術。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用價值。Boscadin等采用增長混合建模技術,構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;同時構建了小學單詞認知發(fā)展軌跡,將被試分為五個類別。結果發(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,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)了一個轉折,增速突然變慢,但轉折前的發(fā)展速度與轉折后的發(fā)展速度存在關聯(lián)。增長混合建模雖然在國外研究中已經(jīng)得到廣泛應用,但國內(nèi)有關探索仍不多見。本文結合分析軟件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、不同關系的變量進行更加深入復雜的研究(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技術在治療外語口語焦慮中的創(chuàng)造性應用[J].外語學刊,2014(1):125-128.

        [5]靳雪蓮,滕金生,楊德山.網(wǎng)絡論壇公共事務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.

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