中國學生不同水平女性英語學習者口語交際策略的實證研究

摘 要：本文主要探究學生的英語水平與他們使用口語交際策略的關系。在本文中，研究對象為以英語為第二語言的女性學習者。作者通過一個實驗統計了不同水平英語學習者在一個任務下面使用不同口語交際策略的頻率，希望通過統計學的分析來給未來的英語教學一些啟發。

關鍵詞：口語交際策略 二語習得 女性學習者

中圖分類號：G4 文獻標識碼：A 文章編號：1673-9795（2012）11（b）-0108-02早在80年代，Michael Long提出了口語交際策略假設（Interaction Hypothesis）。Long認為，人的學習的過程是伴隨著理解的過程的，一個人理解的越多，那么他學的也就越多。他也提出了這樣的假設：通過交流所輸入的信息（input）是比其他方式更為有效的。一般來說，口語交際策略中去詢問以理解他人的意思以達到學習的目的主要通過三種方式（3C）：要求澄清（Clarification Requests），確認檢查（Confirmation Checks），理解檢查（Comprehension Checks）。

1 數據收集

我的實驗對象一共是6組，低、中高水平各2組。她們是年齡在20～30歲之間的女性英語學習者。主要是三個環節：背景調查，猜詞任務以及試驗后調查。

在背景調查環節，筆者對實驗的參與者的年齡，第一語言，學習英語的時間等信息進行了調查，以便了解被測者的語言學習背景。

接著，12名不同水平的被測者將通過一個猜詞的任務來檢測他們口語交際策略的使用頻率。每個水平將有兩組會參加實驗，每組兩個人，整個過程有5 min的時間。猜詞任務中，詞匯是根據被測者的語言水平給出的。被測者A和B在5 min之后，將會交換角色。在這個過程中，被測者B的口語交際策略是主要被檢測的，因為B是要向別人提問和猜詞的那個人。讓A和B交換角色，是為了保證每個人有平等的機會去參與實驗，以保證數據的可信度。

最后，筆者將對被測者進行采訪。內容主要涉及參與這個實驗的感受，特別是作為兩種不同角色的不同感受。這個采訪的主要目的是為了檢測是否有任何不可控或者我們沒有預料到的因素會影響我們的結果。

2 文獻綜述

在這里我主要想通過三個相關的研究來闡釋。這三個實驗的參與者均是來自亞洲的英語學習者。在Storch（2002）的研究里，大部分的實驗參與者是來自亞洲的，而在CarsonNelson（1996）的實驗里，實驗參與者均是中國的英語學習者，在Kitajima （2009）的研究里，參與者是日本的英語學習者。除此之外，最重要的是在這三個研究里，研究者都把實驗參與者的英語水平作為一個重要的因素去考慮，研究者都旨在檢驗實驗參與者的英語水平對于他們在實驗中的表現是否有影響。對于實驗的任務而言，Storch（2002）和CarsonNelson（1996）的研究都是基于課堂的研究（classroom-based），而Kitajima（2009）的研究是基于實驗室的研究。我的研究，同樣的，也是一個基于實驗室的研究（laboratory-based）。

3 數據分析

經過錄音整理，實驗參與者的表現得到的數據是通過統計學的方法分析的。口語交際策略的使用頻率數據被Excel表格組織整理后，導入統計學分析軟件SPSS（2.0版本）。由于研究問題是檢驗學習者的英語水平在多大程度上影響口語交際策略的使用頻率，換句話說，學習者的水平是這個實驗的唯一變量，而每個等級的兩組實驗參與者，是這個研究的主要影響因素。因此我們有理由相信，單向方差分析法在這個實驗中是可以被應用的。

首先，我們先使用描述統計學的方法進行分析。

根據我們的結果，與初級學習者相比（M=5.75），中級學習者（M=21.75）和高級學習者（M=22.5）的平均數之間的差別是不是特別明顯的。此外，他們口語交際策略的使用頻率的最大值和最小值也體現出了同樣的趨勢（低：2～11；中：19～25；高：14～27）。

下一步，在使用單向方差分析法分析數據之前，我們需要證明口語交際策略的使用頻率數據是正態分布的，因為這是使用單向方差分析法的前提。

在Shapiro-Wilk測試中，如果P 值大于0.05，我們有理由相信這組數據是正態分布的（P >0.05）。所以在這個測試的結果顯示，在本次實驗中，由于P =0.144，口語交際策略的使用頻率是正態分布的。由于滿足了單向方差分析法的使用前提，即這組數據是正態分布的（P >0.05），所以我們可以進行下一步的數據分析，即使用單向方差分析法（one-way ANOVA）來分析數據。

我們檢測了零假設中三個總量的平均值是相等的（H0：μL=μM=μL）。那么在這種情況之下，三個總量的平均值分別是初級學習者，中級學習者和高級學習者。我們否決了在F統計學中的零假設：自由度為2～9，F值為19.13（F（2，9）=19.13）。在F統計學中的P 值小于0.001（P <0.001），因此，我們可以否定零假設中三個總量的平均值相等的假設。更重要的是，這一結果支持了我們的研究假設，即學習者的英語水平的確會對他們使用口語交際策略的頻率產生影響。

由于我們已經驗證了F值的有效性，我們使用TukeyHSD測驗去檢測各組之間口語交際策略的使用頻率的具體差別。使用Tukey HSD測驗的原因是為了控制比較中有可能產生的各種問題，因為我們知道，我們進行越多的假設，我們犯type I錯誤的可能性就越大。

我們得出的結果顯示，初級學習者更容易犯錯誤，而相對的，中級學習者和高級學習者能有更好的表現。然而，與初級學習者相比，中級學習者和高級學習者之間的差異不是很明顯。他們之間有一個調整值為0.97。

4 數據討論及結論

在本研究中，推理統計學證實了口語交際策略的使用頻率的確是與學習者的英語水平相關的，由于在F統計學中的P 值是小于0.001（P <0.001）的，F值為19.13，即F（2，9）=19.13。

此外，Tukey HSD測試的結果說明，與初級學習者相比，中級學習者和高級學習者之間口語交際策略的使用頻率差異不是非常的明顯（P =0.97）。換句話說，就英語水平對使用口語交際策略的影響來說，它對于中級學習者和高級學習者的影響遠遠小于對于初級學習者的影響。

這一結果，然而，與Storch（2002）的研究結果是有出入的。根據Storch（2002）的研究，口語交際策略最適合中級水平學習者，而對于初級學習者和高級學習者來說，口語交際策略不是非常有效。而我的研究結果顯示，沒有明顯的統計學的證據證明口語交際策略在中級學習者和高級學習者這件有明顯的差異。而且我們有理由假設這個差異來自于我們實驗任務的設置差異以及基于不同研究載體的差異：Storch（2002）的研究是一個基于課堂的研究，而我的研究是基于實驗室的研究。

此外，這一結果也與Kitajima（2009）的研究不盡相同。在Kitajima（2009）的研究中，她發現中級學習者和高級學習者的口語交際策略有明顯的差異，而我的研究結果則與此結果相反。這個差異的產生有可能是由于我們實驗的參與者語言背景的不同。盡管我們的研究都是基于實驗室的研究，Kitajima（2009）的研究對象是日本語言學習者，而我的研究對象是中國語言學習者。而且我控制了性別因素，這也很有可能是產生差異的重要因素。

總之，我們有理由相信，對于中國女性英語學習者來說，中級學習者和高級學習者之間對于使用口語交際策略沒有明顯差異，特別是在一個信息差任務中。而且初級學習者口語交際策略的使用與中級和高級學習者之間存在明顯差異。

參考文獻

[1]Carson，J.G.Nelson，G.L.Chinese students’perceptions of ESL peer response group interaction[J].Journal of Second Language Writing，2002，5（1）：1-19.

[2]Kitajima，R.Negotiation of meaning as a tool for evaluating conversational skills in the OPI[J].Linguistics and Education，2009，20：145-171.

[3]Long，M.H.Input，interaction， and second language acquisition[J].Annals of the New York Academy of Sciences，1981，379：259-278.

[4]Storch，N.Patterns of Interaction in ESL Pair Work[J].Language Learning，2002，52（1）：119-158.