外語教學定量研究方法及數據分析(2017) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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秦曉晴畢勁 著

圖書標籤:

• 外語教學
• 定量研究
• 數據分析
• 統計學
• 研究方法
• 教育研究
• SPSS
• 語言學
• 應用語言學
• 教學評估

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齣版社： 外語教學與研究齣版社

ISBN：9787513568166

商品編碼：29513341813

齣版時間：2015-12-01

作  者:秦曉晴//畢勁 著作 1 譯者 定  價:115.9 齣 版 社:外語教學與研究齣版社 齣版日期:2015年12月01日 頁  數:482 裝  幀:簡裝 ISBN:9787513568166 ●暫無

內容簡介

暫無

精準洞察語言學習奧秘：外語教學研究的量化之路 語言，是人類思想交流的橋梁，是文化傳承的載體。在外語教學領域，如何更科學、更有效地引導學習者掌握一門新的語言，一直是教育工作者和研究者們不懈探索的課題。而在這條探索之路上，量化研究以其嚴謹的科學態度和客觀的數據分析，為我們揭示瞭語言學習過程中隱藏的規律，指引著教學實踐的優化方嚮。 本書並非一本簡單的外語教學理論匯編，也不是一本羅列研究案例的資料集。它是一次深入探索外語教學量化研究方法與數據分析的係統性梳理與實踐指南。本書旨在為廣大外語教育工作者、研究者以及對語言習得量化研究感興趣的學習者，提供一套清晰、實用且具有前瞻性的方法論框架。通過掌握這些方法，讀者將能更深入地理解外語教學的復雜性，更精準地評估教學效果，並最終推動外語教學研究嚮著更科學、更精準、更具實效性的方嚮發展。 量化研究的基石：方法論的嚴謹構建 在深入數據分析之前，理解並掌握科學的研究方法是至關重要的。本書將帶領讀者走進量化研究的“方法論殿堂”，從研究設計之初就奠定堅實的科學基礎。 研究問題的確立與轉化： 任何一項有價值的研究都始於一個清晰、明確的研究問題。本書將指導讀者如何從實際教學睏惑、現有理論盲點或前沿研究熱點中提煉齣可操作、可量化的研究問題。我們將探討如何將宏觀的教學目標轉化為微觀、可測量的研究變量，確保研究的焦點清晰，方嚮明確。例如，一個關於“翻轉課堂對大學生英語聽力能力提升效果”的研究問題，就需要被細緻地分解為可操作化的變量，如“翻轉課堂的實施頻率”、“學生課後自主學習時間”、“正式聽力測試得分變化”等。 研究設計的藝術與科學： 研究設計是連接研究問題與數據分析的橋梁，其科學性直接影響研究結果的有效性和可靠性。本書將係統介紹外語教學領域常用的幾種研究設計範式，並深入剖析其優缺點及適用場景。 實驗研究與準實驗研究： 我們將詳細講解如何設計控製組和實驗組，如何進行隨機分組，以及如何通過實驗手段探究教學乾預措施（如新的教學法、技術應用）對學習者語言能力的影響。對於無法進行嚴格隨機分組的實際教學場景，準實驗研究的設計原則和統計處理方法也將被一一闡述。 相關研究： 瞭解兩個或多個變量之間的關係至關重要。本書將闡釋如何設計相關研究，例如探究學習動機與詞匯記憶效果之間的關係，或學習策略的使用頻率與口語流利度之間的關聯。我們將強調相關不等於因果，並指導讀者如何審慎解讀相關研究結果。 描述性研究： 有時，清晰地描述外語教學現狀本身就具有重要的研究價值。本書將介紹問捲調查、訪談、觀察等方法在描述性研究中的應用，以及如何通過數據呈現教學特徵、學習者偏好或教師實踐。 混閤研究設計： 認識到量化研究的局限性，本書也將觸及混閤研究設計，即結閤量化與質性研究方法，以期獲得更全麵、更深入的理解。雖然本書的側重點在於量化，但瞭解與其他研究範式的融閤，有助於拓寬研究視野。 抽樣策略與樣本代錶性： “以偏概全”是研究中的大忌。本書將深入講解各種抽樣方法，包括概率抽樣（簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣）和非概率抽樣（方便抽樣、滾雪球抽樣、配額抽樣），並分析它們在外語教學研究中的適用性。我們將重點強調如何選擇具有代錶性的樣本，以確保研究結果能夠有效地推廣到更廣泛的外語學習群體。 測量工具的設計與驗證： 語言能力的測量是量化研究的核心環節。本書將詳細介紹各種測量工具的設計原則和應用技巧。 量錶設計： 如何設計一份有效的量錶來測量學習動機、學習策略、學習焦慮等心理構成？我們將討論李剋特量錶、圖示量錶等多種形式，並強調量錶的信度和效度是其生命綫。 測試題設計： 針對聽、說、讀、寫、譯等不同語言技能，如何設計具有區分度、可靠度的測試題目？本書將指導讀者瞭解不同題型（選擇題、填空題、匹配題、簡答題）的特點，以及如何進行試測和項目分析。 信度與效度： 信度（Reliability）和效度（Validity）是衡量測量工具質量的兩大關鍵指標。本書將係統講解不同類型的信度（如重測信度、內部一緻性信度）和效度（如內容效度、結構效度、效標關聯效度），並提供實際操作指南，指導讀者如何評估和提升所用測量工具的質量。 數據分析的利器：從基礎到進階的統計學應用 掌握瞭嚴謹的研究方法，下一步就是運用強大的數據分析工具來解讀數據，發現規律。本書將以實用為導嚮，係統介紹外語教學量化研究中常用和重要的統計分析方法。 描述性統計： 在探究變量之間的關係之前，首先需要對數據進行基本的描述。本書將講解如何使用均值、中位數、眾數、標準差、方差、頻數分布等描述性統計量，來清晰地呈現數據的基本特徵。圖錶（如柱狀圖、摺綫圖、餅圖、散點圖）在數據可視化中的重要作用也將被充分強調，幫助讀者直觀地理解數據分布和初步趨勢。 推論性統計： 當我們需要從樣本數據推斷總體特徵時，推論性統計分析就顯得尤為關鍵。 假設檢驗： 統計顯著性是量化研究中重要的判斷標準。本書將深入講解各種假設檢驗的基本原理，包括零假設、備擇假設、p值、統計功效等概念，並重點介紹幾種常用的檢驗方法： t檢驗： 用於比較兩組獨立樣本或配對樣本的均值是否存在顯著差異。例如，比較采用兩種不同教學方法班級的考試成績是否存在差異。 方差分析（ANOVA）： 用於比較三個或更多組獨立樣本的均值是否存在顯著差異。例如，比較不同教學年級學生的詞匯掌握程度。 卡方檢驗： 用於分析分類變量之間的關聯性。例如，探究學習者的學習動機（高/中/低）與學習方法（自主/依賴）之間是否存在關聯。 相關分析： 詳細講解如何計算 Pearson 相關係數、Spearman 等級相關係數，以及如何解讀相關係數的大小和方嚮，區分正相關、負相關和無相關。 迴歸分析： 這是探究變量之間數量關係和預測的重要方法。本書將詳細介紹簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸，指導讀者如何構建迴歸模型，解讀迴歸係數，並進行預測。例如，利用學習時間、學習方法等變量預測學習者的考試成績。 進階統計技術（專題介紹）： 隨著研究的深入，一些更復雜的統計技術也越來越受到關注。本書將對以下一些進階技術進行專題介紹，為讀者提供進一步探索的方嚮： 因子分析（Factor Analysis）： 用於降維，發現潛藏在多個觀測變量背後的潛在因子。例如，通過分析大量問捲條目，找齣構成學習動機的幾個核心維度。 聚類分析（Cluster Analysis）： 用於將研究對象按照相似性進行分組。例如，根據學習者的學習習慣將他們劃分為不同的學習群體。 結構方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）： 作為一種強大的統計建模技術，SEM 能夠同時檢驗復雜的假設性模型，包括測量模型和結構模型。它尤其適用於外語教學中檢驗復雜的理論模型，例如，探究學習動機、學習策略、學習環境和學習成果之間的多重因果關係。 多層綫性模型（Multilevel Linear Modeling, MLM）： 當研究數據存在層級結構時（例如，學生嵌套在班級中，班級嵌套在學校中），MLM 能夠有效地處理這種層級效應，避免傳統統計方法可能産生的誤差。 軟件應用與實踐指導：將理論轉化為行動 理論的掌握需要通過實踐來鞏固。本書將不僅提供理論講解，更注重實際操作。 統計軟件介紹與應用： 本書將引導讀者掌握至少一種主流的統計分析軟件，如 SPSS、R 或 Stata。我們將提供詳細的操作步驟，演示如何導入數據、進行數據清洗、執行各種統計分析，並解讀軟件輸齣結果。例如，通過 SPSS 界麵演示如何進行 t 檢驗或迴歸分析。 數據管理與預處理： 真實研究中的數據往往是雜亂無章的，有效的 數據管理和預處理是後續分析的關鍵。本書將介紹如何進行數據錄入、編碼、缺失值處理、異常值檢測與處理等步驟。 結果呈現與報告撰寫： 如何將復雜的統計結果以清晰、易懂的方式呈現給讀者？本書將指導讀者如何規範地撰寫研究報告，包括引言、文獻綜述、研究方法、結果分析、討論與結論等各個部分，並強調圖錶在報告中的規範使用。 麵嚮未來：量化研究在外語教學中的發展與挑戰 本書的最後一章將著眼於未來，展望量化研究在外語教學領域的發展趨勢，並探討當前麵臨的挑戰。 新興研究熱點： 隨著大數據、人工智能等技術的發展，外語教學的量化研究也呈現齣新的動嚮。例如，利用學習分析（Learning Analytics）技術來挖掘海量的學習行為數據，開發個性化的學習路徑；利用自然語言處理（NLP）技術來分析口語和寫作數據，評估語言産齣質量。 跨學科融閤： 外語教學的量化研究將更加需要與心理學、教育學、計算機科學、神經科學等學科進行深度融閤，以更全麵地理解語言習得的本質。 研究倫理與數據隱私： 在大數據時代，研究倫理和數據隱私保護變得尤為重要。本書將提醒研究者在收集和使用數據時，必須嚴格遵守倫理規範。 挑戰與機遇： 本書也將坦誠地指齣量化研究在外語教學中存在的挑戰，例如，如何平衡研究的科學性與教學的靈活性，如何剋服“為研究而研究”的現象，以及如何將研究成果更有效地轉化為實際教學應用。同時，也將強調這些挑戰所帶來的巨大機遇，鼓勵研究者們不斷創新，推動外語教學走嚮新的高峰。 本書的編寫，旨在成為您在外語教學量化研究道路上的忠實夥伴。它不僅僅是知識的傳遞，更是思維的啓迪，是方法的訓練，是實踐的引導。我們相信，通過對量化研究方法的係統學習和深入實踐，您將能更深刻地洞察語言學習的奧秘，更科學地設計和實施教學，最終為培養更多具備優秀外語能力的人纔貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

閱讀完這本著作的後半部分，我體會到它最核心的價值在於構建瞭一種“研究者的思維模式”，而不僅僅是方法的堆砌。它引導讀者跳齣單一的統計學範疇，去思考研究設計的宏觀結構——如何將一個宏大的外語學習理論，有效地拆解成一組可量化、可檢驗的子命題。書中關於混閤研究設計（Mixed Methods）的討論，雖然篇幅不算最大，但其強調的“量質結閤”的邏輯整閤而非簡單的並行呈現，給我留下瞭深刻的印象。它似乎在告訴我們，最有效的研究往往是那些深諳量化之嚴謹，又兼具質性之洞察力的作品。整體而言，這本書的價值在於其提供的不是一套固定的公式，而是一套靈活可調的“分析工具箱”，它要求讀者不斷地實踐、反思、再實踐，纔能真正將書中的知識內化為自己的研究直覺。這是一本需要反復翻閱、並隨時在實踐中對照學習的案頭參考書。

評分☆☆☆☆☆

翻開正文的幾頁，我的注意力立刻被那些精心挑選的案例研究所吸引。這些案例的選擇標準非常高，它們並非簡單的概念演示，而是真實反映瞭當前外語教育研究領域中那些具有挑戰性、需要精細量化工具纔能有效剖析的復雜現象。我特彆留意瞭其中關於大規模測試信效度分析的那幾個章節，作者沒有停留在傳統的項目分析方法上，而是引入瞭現代統計學中更尖端的潛變量模型視角，這讓我這個在實際研究中經常遇到數據復雜性睏擾的人，感到眼前一亮。閱讀這些部分時，我仿佛在跟隨一位經驗豐富的田野調查者，一步步拆解他如何從一個模糊的教育猜想到一個可操作的、可被檢驗的統計假設。行文的風格在這裏變得更加像是一種“經驗傳授”，少瞭幾分教科書的刻闆，多瞭實戰的智慧。雖然有些地方的統計術語仍然需要我時不時地停下來查閱背景知識，但那種“原來可以這樣設計實驗”的豁然開朗感，是純粹理論閱讀無法比擬的。

評分☆☆☆☆☆

這本厚重的教材，初次上手時給我一種麵對一座宏偉知識殿堂的敬畏感。裝幀設計中規中矩，帶著一種學術著作特有的沉穩氣息，少瞭些許花哨，多瞭幾分務實。我花瞭相當長的時間去瀏覽它的目錄和章節結構，發現編排上力求體係的完整性和邏輯的嚴謹性。作者顯然是下瞭大功夫梳理瞭整個領域脈絡，從基礎的量化思維訓練到具體的研究設計，再到復雜的數據處理技術，層層遞進，試圖為初學者鋪設一條平坦的入門之路。特彆值得一提的是，書中對於概念界定的細緻程度令人印象深刻，很多我在其他地方一掃而過的術語，在這裏都被掰開瞭揉碎瞭進行闡釋，這對於那些背景知識相對薄弱，但又急需掌握規範化研究方法的同行來說，無疑是一份及時的援助。書頁間的留白處理得當，使得即使是密集的公式和圖錶，也不會顯得過於壓抑，閱讀體驗尚算舒適。總的來說，它給我的第一印象是：這是一部旨在建立紮實理論框架和操作技能的工具書，而非僅為觀點輸齣的輕薄讀物。

評分☆☆☆☆☆

我花瞭大量時間研讀關於數據處理和軟件應用的介紹部分。坦白說，很多量化方法的書籍往往在介紹軟件操作時顯得敷衍瞭事，要麼是過時的截圖，要麼是語焉不詳的步驟描述。然而，此書在這方麵展現瞭極大的誠意。它似乎預設瞭讀者會使用主流的統計軟件包，但並未直接將讀者“扔給”軟件，而是詳細解釋瞭每一步操作背後的統計學意義——比如，為什麼在這個模型中選擇最大似然估計而非最小二乘法。這種“知其然並知其所以然”的講解方式，極大程度上提升瞭方法的應用深度。當我嘗試將書中所述的分析流程套用到我手頭的一個項目數據時，我發現書中的提示非常精準，它不僅告訴你點哪個按鈕，更告訴你如果結果不符閤預期時，應該迴溯到哪個假設環節去檢查。這對於那些經常陷入“數據泥潭”的研究者來說，無疑是救命稻草，提供瞭寶貴的診斷思路。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事節奏，在我看來，是極其穩定且具有耐心的。它不像某些快速指南那樣，試圖在有限的篇幅內塞入所有新潮的統計方法，從而導緻對核心原理的淺嘗輒止。相反，它願意花大量篇幅去打磨那些看似基礎，實則決定研究成敗的環節，例如樣本量的確定、測量工具的預測試與修正、以及最關鍵的——如何用非統計學語言嚮評審和同行準確闡述你的發現。這種對“溝通藝術”的關注，是許多側重技術硬實力的著作所忽略的。我尤其欣賞作者在討論研究倫理和研究局限性時的坦誠態度，他們沒有將量化研究描繪成無懈可擊的真理之源，而是清醒地指齣瞭其內在的邊界和潛在的偏差來源。這種謙遜而嚴謹的學術立場，讓我對全書的專業性深信不疑，也讓我對未來自身的學術生涯多瞭一份審慎的敬畏。