外语教学定量研究方法及数据分析(2017) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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秦晓晴毕劲 著

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出版社： 外语教学与研究出版社

ISBN：9787513568166

商品编码：29513341813

出版时间：2015-12-01

作  者:秦晓晴//毕劲 著作 1 译者 定  价:115.9 出 版 社:外语教学与研究出版社 出版日期:2015年12月01日 页  数:482 装  帧:简装 ISBN:9787513568166 ●暂无

内容简介

暂无

精准洞察语言学习奥秘：外语教学研究的量化之路 语言，是人类思想交流的桥梁，是文化传承的载体。在外语教学领域，如何更科学、更有效地引导学习者掌握一门新的语言，一直是教育工作者和研究者们不懈探索的课题。而在这条探索之路上，量化研究以其严谨的科学态度和客观的数据分析，为我们揭示了语言学习过程中隐藏的规律，指引着教学实践的优化方向。 本书并非一本简单的外语教学理论汇编，也不是一本罗列研究案例的资料集。它是一次深入探索外语教学量化研究方法与数据分析的系统性梳理与实践指南。本书旨在为广大外语教育工作者、研究者以及对语言习得量化研究感兴趣的学习者，提供一套清晰、实用且具有前瞻性的方法论框架。通过掌握这些方法，读者将能更深入地理解外语教学的复杂性，更精准地评估教学效果，并最终推动外语教学研究向着更科学、更精准、更具实效性的方向发展。 量化研究的基石：方法论的严谨构建 在深入数据分析之前，理解并掌握科学的研究方法是至关重要的。本书将带领读者走进量化研究的“方法论殿堂”，从研究设计之初就奠定坚实的科学基础。 研究问题的确立与转化： 任何一项有价值的研究都始于一个清晰、明确的研究问题。本书将指导读者如何从实际教学困惑、现有理论盲点或前沿研究热点中提炼出可操作、可量化的研究问题。我们将探讨如何将宏观的教学目标转化为微观、可测量的研究变量，确保研究的焦点清晰，方向明确。例如，一个关于“翻转课堂对大学生英语听力能力提升效果”的研究问题，就需要被细致地分解为可操作化的变量，如“翻转课堂的实施频率”、“学生课后自主学习时间”、“正式听力测试得分变化”等。 研究设计的艺术与科学： 研究设计是连接研究问题与数据分析的桥梁，其科学性直接影响研究结果的有效性和可靠性。本书将系统介绍外语教学领域常用的几种研究设计范式，并深入剖析其优缺点及适用场景。 实验研究与准实验研究： 我们将详细讲解如何设计控制组和实验组，如何进行随机分组，以及如何通过实验手段探究教学干预措施（如新的教学法、技术应用）对学习者语言能力的影响。对于无法进行严格随机分组的实际教学场景，准实验研究的设计原则和统计处理方法也将被一一阐述。 相关研究： 了解两个或多个变量之间的关系至关重要。本书将阐释如何设计相关研究，例如探究学习动机与词汇记忆效果之间的关系，或学习策略的使用频率与口语流利度之间的关联。我们将强调相关不等于因果，并指导读者如何审慎解读相关研究结果。 描述性研究： 有时，清晰地描述外语教学现状本身就具有重要的研究价值。本书将介绍问卷调查、访谈、观察等方法在描述性研究中的应用，以及如何通过数据呈现教学特征、学习者偏好或教师实践。 混合研究设计： 认识到量化研究的局限性，本书也将触及混合研究设计，即结合量化与质性研究方法，以期获得更全面、更深入的理解。虽然本书的侧重点在于量化，但了解与其他研究范式的融合，有助于拓宽研究视野。 抽样策略与样本代表性： “以偏概全”是研究中的大忌。本书将深入讲解各种抽样方法，包括概率抽样（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样）和非概率抽样（方便抽样、滚雪球抽样、配额抽样），并分析它们在外语教学研究中的适用性。我们将重点强调如何选择具有代表性的样本，以确保研究结果能够有效地推广到更广泛的外语学习群体。 测量工具的设计与验证： 语言能力的测量是量化研究的核心环节。本书将详细介绍各种测量工具的设计原则和应用技巧。 量表设计： 如何设计一份有效的量表来测量学习动机、学习策略、学习焦虑等心理构成？我们将讨论李克特量表、图示量表等多种形式，并强调量表的信度和效度是其生命线。 测试题设计： 针对听、说、读、写、译等不同语言技能，如何设计具有区分度、可靠度的测试题目？本书将指导读者了解不同题型（选择题、填空题、匹配题、简答题）的特点，以及如何进行试测和项目分析。 信度与效度： 信度（Reliability）和效度（Validity）是衡量测量工具质量的两大关键指标。本书将系统讲解不同类型的信度（如重测信度、内部一致性信度）和效度（如内容效度、结构效度、效标关联效度），并提供实际操作指南，指导读者如何评估和提升所用测量工具的质量。 数据分析的利器：从基础到进阶的统计学应用 掌握了严谨的研究方法，下一步就是运用强大的数据分析工具来解读数据，发现规律。本书将以实用为导向，系统介绍外语教学量化研究中常用和重要的统计分析方法。 描述性统计： 在探究变量之间的关系之前，首先需要对数据进行基本的描述。本书将讲解如何使用均值、中位数、众数、标准差、方差、频数分布等描述性统计量，来清晰地呈现数据的基本特征。图表（如柱状图、折线图、饼图、散点图）在数据可视化中的重要作用也将被充分强调，帮助读者直观地理解数据分布和初步趋势。 推论性统计： 当我们需要从样本数据推断总体特征时，推论性统计分析就显得尤为关键。 假设检验： 统计显著性是量化研究中重要的判断标准。本书将深入讲解各种假设检验的基本原理，包括零假设、备择假设、p值、统计功效等概念，并重点介绍几种常用的检验方法： t检验： 用于比较两组独立样本或配对样本的均值是否存在显著差异。例如，比较采用两种不同教学方法班级的考试成绩是否存在差异。 方差分析（ANOVA）： 用于比较三个或更多组独立样本的均值是否存在显著差异。例如，比较不同教学年级学生的词汇掌握程度。 卡方检验： 用于分析分类变量之间的关联性。例如，探究学习者的学习动机（高/中/低）与学习方法（自主/依赖）之间是否存在关联。 相关分析： 详细讲解如何计算 Pearson 相关系数、Spearman 等级相关系数，以及如何解读相关系数的大小和方向，区分正相关、负相关和无相关。 回归分析： 这是探究变量之间数量关系和预测的重要方法。本书将详细介绍简单线性回归和多元线性回归，指导读者如何构建回归模型，解读回归系数，并进行预测。例如，利用学习时间、学习方法等变量预测学习者的考试成绩。 进阶统计技术（专题介绍）： 随着研究的深入，一些更复杂的统计技术也越来越受到关注。本书将对以下一些进阶技术进行专题介绍，为读者提供进一步探索的方向： 因子分析（Factor Analysis）： 用于降维，发现潜藏在多个观测变量背后的潜在因子。例如，通过分析大量问卷条目，找出构成学习动机的几个核心维度。 聚类分析（Cluster Analysis）： 用于将研究对象按照相似性进行分组。例如，根据学习者的学习习惯将他们划分为不同的学习群体。 结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）： 作为一种强大的统计建模技术，SEM 能够同时检验复杂的假设性模型，包括测量模型和结构模型。它尤其适用于外语教学中检验复杂的理论模型，例如，探究学习动机、学习策略、学习环境和学习成果之间的多重因果关系。 多层线性模型（Multilevel Linear Modeling, MLM）： 当研究数据存在层级结构时（例如，学生嵌套在班级中，班级嵌套在学校中），MLM 能够有效地处理这种层级效应，避免传统统计方法可能产生的误差。 软件应用与实践指导：将理论转化为行动 理论的掌握需要通过实践来巩固。本书将不仅提供理论讲解，更注重实际操作。 统计软件介绍与应用： 本书将引导读者掌握至少一种主流的统计分析软件，如 SPSS、R 或 Stata。我们将提供详细的操作步骤，演示如何导入数据、进行数据清洗、执行各种统计分析，并解读软件输出结果。例如，通过 SPSS 界面演示如何进行 t 检验或回归分析。 数据管理与预处理： 真实研究中的数据往往是杂乱无章的，有效的 数据管理和预处理是后续分析的关键。本书将介绍如何进行数据录入、编码、缺失值处理、异常值检测与处理等步骤。 结果呈现与报告撰写： 如何将复杂的统计结果以清晰、易懂的方式呈现给读者？本书将指导读者如何规范地撰写研究报告，包括引言、文献综述、研究方法、结果分析、讨论与结论等各个部分，并强调图表在报告中的规范使用。 面向未来：量化研究在外语教学中的发展与挑战 本书的最后一章将着眼于未来，展望量化研究在外语教学领域的发展趋势，并探讨当前面临的挑战。 新兴研究热点： 随着大数据、人工智能等技术的发展，外语教学的量化研究也呈现出新的动向。例如，利用学习分析（Learning Analytics）技术来挖掘海量的学习行为数据，开发个性化的学习路径；利用自然语言处理（NLP）技术来分析口语和写作数据，评估语言产出质量。 跨学科融合： 外语教学的量化研究将更加需要与心理学、教育学、计算机科学、神经科学等学科进行深度融合，以更全面地理解语言习得的本质。 研究伦理与数据隐私： 在大数据时代，研究伦理和数据隐私保护变得尤为重要。本书将提醒研究者在收集和使用数据时，必须严格遵守伦理规范。 挑战与机遇： 本书也将坦诚地指出量化研究在外语教学中存在的挑战，例如，如何平衡研究的科学性与教学的灵活性，如何克服“为研究而研究”的现象，以及如何将研究成果更有效地转化为实际教学应用。同时，也将强调这些挑战所带来的巨大机遇，鼓励研究者们不断创新，推动外语教学走向新的高峰。 本书的编写，旨在成为您在外语教学量化研究道路上的忠实伙伴。它不仅仅是知识的传递，更是思维的启迪，是方法的训练，是实践的引导。我们相信，通过对量化研究方法的系统学习和深入实践，您将能更深刻地洞察语言学习的奥秘，更科学地设计和实施教学，最终为培养更多具备优秀外语能力的人才贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

阅读完这本著作的后半部分，我体会到它最核心的价值在于构建了一种“研究者的思维模式”，而不仅仅是方法的堆砌。它引导读者跳出单一的统计学范畴，去思考研究设计的宏观结构——如何将一个宏大的外语学习理论，有效地拆解成一组可量化、可检验的子命题。书中关于混合研究设计（Mixed Methods）的讨论，虽然篇幅不算最大，但其强调的“量质结合”的逻辑整合而非简单的并行呈现，给我留下了深刻的印象。它似乎在告诉我们，最有效的研究往往是那些深谙量化之严谨，又兼具质性之洞察力的作品。整体而言，这本书的价值在于其提供的不是一套固定的公式，而是一套灵活可调的“分析工具箱”，它要求读者不断地实践、反思、再实践，才能真正将书中的知识内化为自己的研究直觉。这是一本需要反复翻阅、并随时在实践中对照学习的案头参考书。

评分☆☆☆☆☆

这本厚重的教材，初次上手时给我一种面对一座宏伟知识殿堂的敬畏感。装帧设计中规中矩，带着一种学术著作特有的沉稳气息，少了些许花哨，多了几分务实。我花了相当长的时间去浏览它的目录和章节结构，发现编排上力求体系的完整性和逻辑的严谨性。作者显然是下了大功夫梳理了整个领域脉络，从基础的量化思维训练到具体的研究设计，再到复杂的数据处理技术，层层递进，试图为初学者铺设一条平坦的入门之路。特别值得一提的是，书中对于概念界定的细致程度令人印象深刻，很多我在其他地方一扫而过的术语，在这里都被掰开了揉碎了进行阐释，这对于那些背景知识相对薄弱，但又急需掌握规范化研究方法的同行来说，无疑是一份及时的援助。书页间的留白处理得当，使得即使是密集的公式和图表，也不会显得过于压抑，阅读体验尚算舒适。总的来说，它给我的第一印象是：这是一部旨在建立扎实理论框架和操作技能的工具书，而非仅为观点输出的轻薄读物。

评分☆☆☆☆☆

我花了大量时间研读关于数据处理和软件应用的介绍部分。坦白说，很多量化方法的书籍往往在介绍软件操作时显得敷衍了事，要么是过时的截图，要么是语焉不详的步骤描述。然而，此书在这方面展现了极大的诚意。它似乎预设了读者会使用主流的统计软件包，但并未直接将读者“扔给”软件，而是详细解释了每一步操作背后的统计学意义——比如，为什么在这个模型中选择最大似然估计而非最小二乘法。这种“知其然并知其所以然”的讲解方式，极大程度上提升了方法的应用深度。当我尝试将书中所述的分析流程套用到我手头的一个项目数据时，我发现书中的提示非常精准，它不仅告诉你点哪个按钮，更告诉你如果结果不符合预期时，应该回溯到哪个假设环节去检查。这对于那些经常陷入“数据泥潭”的研究者来说，无疑是救命稻草，提供了宝贵的诊断思路。

评分☆☆☆☆☆

翻开正文的几页，我的注意力立刻被那些精心挑选的案例研究所吸引。这些案例的选择标准非常高，它们并非简单的概念演示，而是真实反映了当前外语教育研究领域中那些具有挑战性、需要精细量化工具才能有效剖析的复杂现象。我特别留意了其中关于大规模测试信效度分析的那几个章节，作者没有停留在传统的项目分析方法上，而是引入了现代统计学中更尖端的潜变量模型视角，这让我这个在实际研究中经常遇到数据复杂性困扰的人，感到眼前一亮。阅读这些部分时，我仿佛在跟随一位经验丰富的田野调查者，一步步拆解他如何从一个模糊的教育猜想到一个可操作的、可被检验的统计假设。行文的风格在这里变得更加像是一种“经验传授”，少了几分教科书的刻板，多了实战的智慧。虽然有些地方的统计术语仍然需要我时不时地停下来查阅背景知识，但那种“原来可以这样设计实验”的豁然开朗感，是纯粹理论阅读无法比拟的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事节奏，在我看来，是极其稳定且具有耐心的。它不像某些快速指南那样，试图在有限的篇幅内塞入所有新潮的统计方法，从而导致对核心原理的浅尝辄止。相反，它愿意花大量篇幅去打磨那些看似基础，实则决定研究成败的环节，例如样本量的确定、测量工具的预测试与修正、以及最关键的——如何用非统计学语言向评审和同行准确阐述你的发现。这种对“沟通艺术”的关注，是许多侧重技术硬实力的著作所忽略的。我尤其欣赏作者在讨论研究伦理和研究局限性时的坦诚态度，他们没有将量化研究描绘成无懈可击的真理之源，而是清醒地指出了其内在的边界和潜在的偏差来源。这种谦逊而严谨的学术立场，让我对全书的专业性深信不疑，也让我对未来自身的学术生涯多了一份审慎的敬畏。