馬蓉 秦曉晴

（曲阜師范大學，曲阜273165；華中師范大學，武漢430079）

1 引言

詞匯習得一直被認為是一個復雜的心理認知過程（Jiang 2000），“詞匯習得的途徑豐富而多元”（任楊何高大2014）。盡管二語習得領域不斷探討詞匯習得的過程，但仍未得出一個較為公認的詞匯習得理論（Tseng，Schmitt 2008）。為了探索可以涵蓋詞匯習得過程中所有復雜特征且自成體系的詞匯習得理論，Tseng和Schmit（2008）嘗試通過引入情感變量，并基于實證數據構建一個動機調控的二語詞匯習得模型。這一模型將動機融入詞匯學習的行動前、行動中和行動后3個階段（D?rnyei 2005：107），涉及初始評價、自我調控、參與程度、策略掌握、詞匯知識和事后評價6大潛在變量，旨在從動機的動態(tài)視角解釋詞匯習得的全過程。該模型一經提出，就在學界引起較多關注，學者們紛紛對各自國家的二語學習者進行驗證（Mizumoto，Takeuchi 2012； Ye?ilbursa， Bilican 2013），但結果各異，主要體現在因子結構（測量模型）不一。目前，這一詞匯習得理論模型在我國應用語言學界尚未引起足夠重視。本文旨在驗證中國語境下“動機調控的詞匯學習模型”（Tseng，Schmitt 2008）的適應性和有效性，為系統(tǒng)深入研究二語詞匯習得理論提供必要的實證支持，也為我國學生二語詞匯的教與學提供理論參考。

2 研究背景

“動機調控的詞匯學習模型”的理論背景可以追溯到語言學習策略研究。許多學者指出，盡管語言學習策略研究已成果頗豐，仍存在很多不足：策略的定義不甚清晰；類型不夠連貫和系統(tǒng)、測量工具的信效度也不夠高（D?rnyei 2005；Tseng et al.2006）。尤其是詞匯學習策略研究，除上述問題外，還表現為多數研究只從單一維度孤立地探討詞匯策略習得過程（Rose 2012）。鑒于動機長期以來被認為是語言學習成敗的決定性因素之一 （D?rnyei， Csizér 2002； Gardner 1985： 39），D?rnyei（2005：218）嘗試在詞匯學習策略研究中引入二語動機自我系統(tǒng)中的自我調控概念，并與Tseng合作進行實證研究，初步構建出自我調控的詞匯學習策略模型（Tseng et al.2006）。兩年之后，Tseng和Schmitt（2008）又基于動機調控的行動前、中和后3個階段，從完成詞匯學習任務的啟動、保持和反思3個方面擴充動機元素，提出一個更具系統(tǒng)性的“動機調控的詞匯學習模型”。

該模型的理論價值引起很多學者的關注。Gao（2007）認為自我動機調控模型與策略使用模型可以兼容，自我動機調控關注初始的啟動力，而學習策略研究關注這些啟動力的結果。Rose（2012）指出將動機系統(tǒng)納入詞匯學習策略研究，可以更加全面地探索詞匯學習的全過程，推進學習策略研究。另外，近年來的負動機研究表明“有效學習策略缺乏”是導致動機衰退的重要因素（周慈波王文斌2012），而 “動機調控的詞匯學習模型”可以同時激活動機和學習策略這兩個主要影響二語習得的可控因素，因此極具理論意義。

該模型由動機系統(tǒng)和詞匯學習兩個部分6個潛在變量組成，分別是：詞匯學習經驗的初始評價（IAVLE）、詞匯學習的自我調控能力（SRCvoc）、詞匯學習策略的參與程度（SVLI）、詞匯學習策略的掌握（MVLT）、詞匯知識（VOCkno）和詞匯學習策略有效性的事后評價（PAVLT）。Tseng和Schmitt（2008）以259名中國大陸和臺灣的多學科的大學新生為受試，獲得該模型。模型論證動機在詞匯學習中的重要作用，并表明二語詞匯學習是一個向前發(fā)展且不斷循環(huán)的過程。

另一些學者通過實證研究驗證該模型。Mizumoto和Takeuchi（2012）針對不同學科各個年級的日本大學生先后進行兩次研究，受試共1，357人，不過調查內容只聚焦模型中“詞匯學習的自我調控能力”。驗證性因子分析發(fā)現，模型中只包含情感、元認知和環(huán)境3個控制策略因子，而任務和興趣兩個控制策略因子由于負荷較低未能保留。 Ye?ilbursa和Bilican （2013）研究102名土耳其高中生，但也只聚焦模型中的“詞匯學習的自我調控能力”。結果顯示環(huán)境控制策略因子未能進入模型，其他因子得以保留。然而，這些驗證未能全面探討該模型的適用性和有效性。

“動機調控的詞匯學習模型”（Tseng，Schmitt 2008）尚存以下不足。首先，最好的模型應當同時具備內在效度和外在效度（黃芳銘2004：16）。該模型是由一組樣本所得，因而只具備內在效度，模型無法推論到其他樣本，因此缺乏外在效度。目前，學界采用多群組建模，發(fā)展競爭模型，目的是選擇一個可以接受且能應用到其他觀察數據上的穩(wěn)定模型，同時，多個不同群組的模型如果沒有顯著性差異，說明該模型具有普適性（吳明隆2009：373）。因此，該模型的外在效度和推估合理性有待驗證。其次，該模型整體擬合度的兩項指標值與標準值0.9相比稍微偏低（GFI＝0.87；AGFI＝0.83），這說明理論模型與觀察數據的擬合度還有待提高。再次，該模型依據的觀察數據來自問卷調查，但該問卷量表的等級設計不規(guī)范，即每個部分的等級不一致，前后共出現3種等級（5個等級、6個等級和7個等級），同一量表前后采用不同的等級會降低問卷的信度。

綜上所述，“動機調控的詞匯學習模型”在效度和擬合度方面還有待驗證和修正。由此，本文擬以不同學習階段的群體為受試，采用規(guī)范的問卷設計，運用多群組結構方程模型方法驗證該模型的適用性和有效性，具體探討以下問題：

（2）如果對模型進行修正，修正后的模型是否同時具有內在效度和外在效度？

3 研究方法

3.1 受試

本研究的主要目的是構建跨群組模型，因此選定高中生和本科生兩個跨度較大的學習群體。為提高研究結果的正確概率，本研究采用GPower軟件對所需樣本量進行事前檢驗，即將統(tǒng)計方法設為卡方檢驗擬合度，效應量設為中等水平，顯著性水平定為0.05，統(tǒng)計檢驗力（power）定為0.8時，得出需要樣本量143。據此，本研究的兩組受試群體樣本均在143以上，共計294人。他們來自國內一所省屬重點中學和一所部屬重點大學的8個自然班，具體信息見表1：

表1 受試者基本情況

3.2 調查工具

本研究采納Tseng和 Schmitt（2008）的詞匯學習問卷和詞匯測試卷，但對量表的等級進行修改，將原量表中3種不同的等級改為相同等級。為避免學生給出模棱兩可的答案，量表全部采用6個等級（1＝完全不同意／從不這樣做；2＝不同意／不這樣做；3＝基本不同意／基本不這樣做；4＝基本同意／基本這樣做；5＝同意／這樣做；6＝完全同意／總是這樣做）。為保證所有受試均能理解問卷題項，我們將原始的英文問卷譯為漢語，并請同行專家審譯，以確保漢語問卷準確傳達原始問卷的意義。該問卷主體部分由5個維度（潛在變量）組成，共44個題項，主要調查詞匯學習的動機策略發(fā)展。測試卷用以測評詞匯知識的掌握，包括詞匯量和詞匯深度兩個維度。

3.3 數據收集與分析

在正式施測前，我們進行了182人的試測，調整一些題項的表述，并檢驗問卷的信度和效度。正式的數據收集均在英語課堂上進行，問卷和測試的答題時間為20分鐘。所有數據的分析由SPSS20.0和AMOS21.0軟件完成。我們首先對錄入SPSS的數據進行清理和必要的轉換，缺省值采用均值插值方法替代，反向題也重新編碼調整為正向題。然后對問卷進行整體信度分析，高中生和本科生樣本的 Alpha值分別達到.943和.921，說明問卷題項具有較高的內在一致性。最后我們使用AMOS結構方程模型軟件建模并采用多群組分析方法驗證模型的效度。

4 結果與討論

4.1 測量模型的適用性

問卷主體部分的KMO值檢測分別為.871（高中生）和.789（本科生），達到因子分析對數據的要求。對兩個群體的驗證性因子分析檢驗發(fā)現，除潛在變量“詞匯學習策略的事后評價”的因子分析結果與Tseng和Schmitt（2008）的研究結果一致外，其余4個潛在變量的因子結構（觀測指標）均不一致。這說明Tseng和Schmitt（2008）的測量模型不適用于本研究受試的高中生和大學生英語學習群體。一個原因可能是兩項研究的樣本數量不盡相同，另一個原因可能是樣本的類型有所差異。為修正測量模型，我們進行二次因子分析，兩組受試群體的5個潛在變量均獲得12個因子，因子負荷分別在.46和.49以上，且潛在變量的信度系數分別在.797和.714以上。

4.2 結構模型的適用性

為驗證以上因子數據是否符合結構方程模型分析的條件，我們對包括詞匯量和詞匯深度的14個觀測變量進行描述統(tǒng)計（見表2）。結果顯示，高中生和本科生在6個潛在變量上的傾向基本一致。這為構建兩組樣本的跨群組模型奠定良好的基礎。從數據的正態(tài)分布檢測看，除本科生“自我提高”的峰度值（1.01）和高中生“詞匯量”的峰度值（1.69），其它數值均為正態(tài)分布（數值在－1和1之間），達到參數檢驗（結構方程模型）的條件。

表2 觀測變量描述統(tǒng)計

由于個別因子的數據屬于非正態(tài)分布，我們采用一般化最小平方法（generalized least square）分別對高中生和本科生驗證結構模型。結果顯示，各潛在變量之間的連結關系呈循環(huán)模式，與Tseng和Schmitt（2008）構建的“動機調控的詞匯學習模型”基本一致，說明本研究修正的模型潛在變量間的因果關系成立，同時也表明該結構模型適用于本研究的高中生和本科生兩組受試群體。

4.3 整體模型的內在效度

為評估兩個群組的整體模型質量，我們又進行模型的效度檢驗（見圖1和圖2）。結果顯示，兩個模型均可收斂，且p值均高于.05，接受虛無假設，說明模型與數據可以擬合。各項擬合度指標均達到標準范圍，即RMSEA值均小于.50，GFI值和AGFI值均高于.90，這表明基于本研究受試的結構方程模型具有各自群體的內在效度。

在參與聯合國維和行動時，要有所為有所不為，在量力而行的基礎上做到內外兼顧。面對新形勢新挑戰(zhàn)，中國應進行有自己特點的維和行動，在履行聯合國賦予的國際義務和常任理事國的責任方面，體現出愿擔當、敢擔當和能擔當的大國形象；同時，參與維和行動應當保持有理有節(jié)，堅定我們自己對于維和事業(yè)的客觀態(tài)度和正確立場，在符合國家外交政策和國家利益的原則下，為維護國際社會的和平與穩(wěn)定，做出負責任大國應有的貢獻。

圖1 高中生動機調控的詞匯學習模型

圖2 本科生動機調控的詞匯學習模型

從結構模型的路徑系數可以看出潛在變量間的直接影響程度，例如，高中生模型（圖1）中“詞匯學習有效性的事后評價”對“詞匯學習經驗的初步評價”的影響系數為.92，說明“詞匯學習有效性的事后評價”每增加1個單位，“詞匯學習經驗的初步評價”也就升高.92個單位。我們還發(fā)現兩個模型的路徑系數稍有不同。

高中生模型的數據顯示（圖1），以下路徑（“詞匯學習經驗的初步評價”“詞匯學習的自我調控能力”；“詞匯學習的自我調控能力”“詞匯學習策略的參與程度”；“詞匯學習策略的參與程度”“詞匯學習策略的掌握”；“詞匯學習有效性的事后評價”“詞匯學習經驗的初步評價”）的系數均達到顯著影響，且p值小于.001，這一結果與Tseng和Schmitt（2008）的研究結果一致。但是“詞匯知識”對“詞匯學習有效性的事后評價”的影響系數（－.15）和“詞匯學習策略的掌握”對“詞匯知識”的影響系數（.04）沒有達到顯著影響，這說明對于本研究受試的高中生，詞匯知識對詞匯學習策略的事后評價以及詞匯學習策略的掌握對詞匯知識都沒有預測力。這一結果與Tseng和Schmitt（2008）的研究結果不一致，可能存在兩個原因，一是樣本的類型和數量不同；二是詞匯測試可能對本研究受試的高中生來說信效度有限，因為詞匯深度的測試均值（2.29）低于中間分值（3.0），說明題目難度較大。

本科生模型的數據顯示（圖2），除“詞匯學習策略的掌握”對“詞匯知識”的路徑系數（.22）沒有達到顯著性水平，其它路徑系數均達到顯著影響（p＜.05）。這一結果較為接近 Tseng和 Schmitt（2008）的研究結果，但詞匯學習策略的掌握對詞匯知識還是缺乏預測力，說明Tseng和Schmitt（2008）的詞匯測試對于本研究受試的本科生也可能存在題量和題型等方面的信效度問題。

從測量模型的路徑系數可以看出各觀測變量對潛在變量的解釋程度，例如，高中生的模型中“自我效能”和“學習焦慮”對潛在變量“詞匯學習經驗的初步評價”的解釋力分別為.75和.68?？偟膩碚f，本科生測量模型的路徑系數（最低.49；最高.88）與 Tseng和 Schmitt（2008）的模型較為接近，即觀測變量在較大程度上能夠反映其潛在變量。而高中生測量模型的路徑系數最低為.24（詞匯深度對詞匯知識的解釋力），說明對于本研究受試的高中生而言，詞匯深度的測試不能充分反映學習者對詞匯知識的掌握程度，最主要的原因可能還是測試題在難度、信度和效度方面不適合高中階段的學習群體。

4.4 多群組結構方程模型的比較及優(yōu)選（外在效度）

為了評估高中生和本科生兩個群組的模型具有的外在效度，我們又進行多群組結構方程模型分析，以探索同時適合高中生和本科生的具有跨群組效度的模型和最佳模型。

AMOS軟件為我們構建出5個模型（見表3）：無參數限制模型（模型A）、有參數限制模型為路徑系數相等模型（模型B）、結構系數相等模型（模型C）、結構殘差相等模型（模型D）和測量殘差相等模型（模型E）。4個參數限制模型的卡方值（CMIN）分別為 129.963，133.420，145.227，186.440；模型自由度（DF）分別為 128，133，139，153。顯著性概率值 p分別為.435（p＞.05）；.437（p＞.05）；.342（p ＞.05）；.034（p ＜.05）。前3個達到.05顯著性水平，接受虛無假設，說明模型可以被接受，而且這3個模型的卡方自由度比值分別為 1.015，1.003，1.045，均小于 2.000，表示3個模型是合適的。而第四個未達到顯著性水平，拒絕虛無假設，說明模型不可以被接受。

表3 多群組模型的比較結果

為進一步驗證這3個模型的恒等性，我們進行多群體不變性檢測。我們以無參數限制模型為基準模型，假定無參數限制模型為正確的模型，路徑系數相等、結構系數相等和結構殘差相等3個模型的增加卡方值（CMIN）分別為12.196，15.653，27.460；卡方值增加量顯著性檢驗的p值分別為.143（p＞.05），.268（p ＞.05），.094（p ＞ .05），均未達顯著性水平，接受虛無假設，由于無參數限制模型是正確的，其它3個有參數限制模型可視為相等模型。若無參數限制模型具有跨群組效度，其它3個有參數限制模型也具有跨群組效度。

為選出最優(yōu)模型，我們又查看競爭模型的一些關鍵指標。從AIC指標值和BCC指標值來看，這3個模型的AIC值分別為293.963，287.420和287.227；BCC 值分別為 312.746，305.058 和303.490。 就模型優(yōu)選而言（competing models），3個模型的多群組測量恒等性都是適配的，但以結構殘差相等模型最佳。從ECVI指標值和MECVI指標值來看，該模型也最穩(wěn)定，因為其ECVI指標值（.984）和 MECVI指標值（1.039）最小，表示模型擬合度的波動性最小。因此，結構殘差相等模型既是最佳模型也是最穩(wěn)定模型。

鑒于“模型評估中如果忽略統(tǒng)計檢驗力，則模型的檢驗是不完整的”（吳明隆2009：61），我們最后對結構殘差相等模型進行統(tǒng)計檢驗力的事后檢測，以查看該模型推論的正確概率。根據樣本總數294，卡方值145.227，我們采用離線效應量計算器得出效應量r值為.703。然后使用GPower軟件，輸入樣本量、效應量和自由度等數值，得出該模型的統(tǒng)計檢驗力為.99（一般可接受的最小值為.80），即該模型的正確判斷概率為99%，說明該模型在推論過程中犯第二類錯誤（錯誤地接受虛無假設）的概率只有1%，因此該模型具有極高的統(tǒng)計檢驗力。一個好的模型應該盡可能準確和相對簡潔（侯杰泰2004：4），而結構殘差相等模型既準確又簡潔，可以說這是一個理想的模型。

5 綜合討論

該模型基于學習動機的動態(tài)作用（D?rnyei 2001a），將動機融入語言學習的啟動、保持和評價3個階段，即動機因素滲透于詞匯學習的整個過程（Tseng，Schmitt 2008）。模型顯示，整個詞匯學習過程包含6大要素：初始評價，自我調控，參與程度，策略掌握，詞匯知識和事后評價?？梢钥闯觯瑒訖C在詞匯學習的行動前、行動中和行動后3個階段都發(fā)揮重要作用。行動前這里指詞匯學習的初始評價；行動中這里指詞匯學習的自我調控、參與程度和策略掌握；行動后指詞匯學習的事后評價。數據顯示，行動前對行動中各階段以及行動后對行動前的影響系數均達顯著水平，前人研究也表明初始評價在很大程度上能夠影響自我調控能力（Garcia et al.1998）以及事后評價對初始評價能夠產生積極影響，尤其是學習者的自我效能在中間起到關鍵作用（D?rnyei 2001b）。然而，行動中階段對行動后階段雖能產生一些影響，但策略掌握對詞匯知識以及詞匯知識對事后評價的影響系數均未達到顯著水平。主要原因可能有3個：一是詞匯知識的測試可能沒有真實反映受試的水平；二是詞匯知識除策略掌握可能還有其它影響因素；三是事后評價不只基于詞匯量和詞匯深度的掌握，更多情況是基于語言的綜合水平測試。

6 結束語

本研究基于不同學習階段的二語學習群體，驗證Tseng和Schmitt（2008）“動機調控的詞匯學習模型”，研究發(fā)現：（1）該模型的測量模型不適用于本研究受試的高中生和本科生，但結構模型可以適用；（2）修正后的兩個模型觀測變量略有減少，但其整體模型與各自的數據擬合，能夠反映動機調控的詞匯學習過程；（3）以結構殘差界定的模型能夠同時適用于高中生和本科生的詞匯學習模式，也是最佳和最穩(wěn)定的跨群組模型，因此具有內在效度和外在效度。

研究結果表明，詞匯學習是一個由動機調控的系統(tǒng)的循環(huán)的過程，在這一過程里，初始的動機、自我調控能力、學習參與度和事后評價的作用都較大。同時，本研究構建的“動機調控的詞匯學習模型”對動機在詞匯學習的行動前、行動中和行動后3個階段發(fā)揮的重要作用也具有較強的解釋力。這類基于動機的動態(tài)視角構建的學習模型，在二語習得領域更具應用價值（葛娜娜 金立鑫2016），因為它以完成一個任務為核心，考查影響任務動機的各種因素（金海云2013）。“動機調控的詞匯學習模型”聚焦詞匯學習任務，將有助于我們探析詞匯學習動機在整個學習過程中的動態(tài)發(fā)展和變化特征，可為二語詞匯的教學提供參考和啟示。

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