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 2026

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出版者:外语教学与研究出版社

作者:秦晓晴 毕劲

出品人:

页数:502

译者:

出版时间:

价格:115.9元

装帧:其他装订方式

isbn号码:9787513568166

丛书系列:

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• 秦晓晴
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《语言学习的科学探索：从理论到实践的定量分析指南》 内容简介 《语言学习的科学探索：从理论到实践的定量分析指南》旨在为致力于深入理解和改进外语教学的教师、研究者、研究生及相关从业者提供一套系统、全面且实用的定量研究方法论。本书并非仅仅罗列统计工具，而是将外语教学中的核心问题置于定量研究的框架下，引导读者如何以严谨的科学态度，通过数据揭示语言学习的规律，评估教学效果，并最终推动教学实践的优化与创新。 本书的出发点在于认识到，外语教学作为一个复杂的教育实践领域，其效果的评估和方法的改进，在很大程度上依赖于客观、可量化的证据。传统上，许多外语教学的探讨侧重于理论的阐述或经验的分享，而本书则强调运用科学的研究方法，将抽象的教学理念转化为可检验的假设，并通过精心的研究设计和数据分析来验证这些假设。 第一部分：研究设计与数据收集 在展开具体的分析方法之前，本书首先深入探讨了研究设计的重要性。我们强调，任何有效的研究都始于清晰的研究问题和周密的设计。因此，本书将详细介绍不同类型的定量研究设计，包括： 描述性研究 (Descriptive Research)：如何通过 surveys (调查问卷)、observations (观察) 和 case studies (案例研究) 来描绘某一语言学习现象或教学现状，例如描绘特定学习者群体在某个技能上的平均表现。 相关性研究 (Correlational Research)：如何探究两个或多个变量之间是否存在统计学上的联系，例如研究学习时间与词汇量增长之间的关系，或者学习策略的使用频率与考试成绩的相关性。需要注意的是，相关性不等于因果性，本书会详细阐述这一点，并指导读者如何避免过度解读。 实验性研究 (Experimental Research)：这是本书重点强调的研究设计之一。我们将详细讲解如何设计和执行科学的实验，以探究教学干预措施（如使用某种新教材、新的教学方法或技术）对学习者语言能力产生的影响。这包括真实验设计 (True Experimental Design)（具有随机分组和控制组）和准实验设计 (Quasi-Experimental Design)（当随机分组不可行时），以及如何控制无关变量，确保研究结果的内部效度。 准实验性研究 (Quasi-Experimental Research)：在教育实践中，完全随机分组往往难以实现。因此，本书将详细介绍各种准实验设计，如时间序列设计 (Time Series Design)、非等效控制组设计 (Nonequivalent Control Group Design)等，并指导读者如何在这种情况下尽可能地提高研究的科学性。 在研究设计之后，数据收集是定量研究的基础。本书将详细介绍外语教学中常用的数据收集工具和技术： 量表和问卷 (Scales and Questionnaires)：如何设计信效度高的量表来测量学习者的态度、动机、学习策略、自我效能感等心理学变量。我们将讨论 Likert 量表、语义差异量表等常见形式，以及问卷的结构、问题的措辞、预测试的重要性。 标准化测试 (Standardized Tests)：如何选择或构建可靠、有效的标准化语言能力测试，包括听、说、读、写、语法、词汇等各个方面。本书将介绍不同类型测试的特点，以及如何解释测试分数。 访谈（结构化和半结构化） (Interviews - Structured and Semi-structured)：虽然访谈常被视为定性方法，但当访谈问题被预设且答案被编码为定量数据时，也可用于定量研究。本书将探讨如何设计结构化和半结构化访谈，以获取可量化的信息。 课堂观察 (Classroom Observations)：如何设计结构化的观察表，记录课堂互动、教师行为、学生参与度等可量化的指标，并训练观察者以保证数据的一致性。 学习者日志和作品分析 (Learner Diaries and Work Analysis)：如何指导学习者记录学习过程，并对这些记录或学习成果（如写作、口语录音）进行内容分析，将其转化为可量化的数据，例如错误类型、使用特定语言特征的频率等。 技术辅助数据收集 (Technology-Assisted Data Collection)：探讨如何利用在线学习平台、学习分析工具、自动评分系统等技术手段，高效地收集大规模、多维度的数据。 第二部分：数据预处理与描述性统计 收集到的原始数据往往需要经过数据预处理 (Data Preprocessing) 才能进行分析。本书将涵盖： 数据清洗 (Data Cleaning)：识别和处理缺失值、异常值、数据输入错误等问题，以及如何使用插补等方法处理缺失数据。 数据转换 (Data Transformation)：如何根据需要对数据进行编码（例如，将分类变量转化为数值变量）、标准化 (Standardization) 或归一化 (Normalization)，以适应不同的统计模型。 变量创建 (Variable Creation)：如何基于已有变量创建新的变量，例如计算学习者完成任务的时间、将多个问卷条目整合成一个总分等。 在数据预处理完成后，描述性统计 (Descriptive Statistics) 是理解数据特征的第一步。本书将详尽介绍： 集中趋势的测量 (Measures of Central Tendency)：均值 (Mean)、中位数 (Median)、众数 (Mode) 及其适用场景，特别是当数据分布偏斜时，中位数的重要性。 离散程度的测量 (Measures of Dispersion)：方差 (Variance)、标准差 (Standard Deviation)、极差 (Range)、四分位距 (Interquartile Range) 如何揭示数据的变异性。 分布形状的描述 (Description of Distribution Shape)：偏度 (Skewness) 和峰度 (Kurtosis) 如何帮助我们判断数据是否符合正态分布。 数据可视化 (Data Visualization)：使用图表（如直方图 Histograms, 盒须图 Box Plots, 条形图 Bar Charts, 折线图 Line Charts）来直观地展示数据的分布特征和变量间的关系。 第三部分：推论性统计与模型构建 在对数据有了基本了解之后，本书将重点转向推论性统计 (Inferential Statistics)，即如何从样本数据推断总体特征，并检验研究假设。 抽样分布与置信区间 (Sampling Distributions and Confidence Intervals)：理解样本统计量如何反映总体参数，以及如何构建置信区间来估计总体参数的取值范围。 假设检验的基本原理 (Principles of Hypothesis Testing)：详细阐述零假设 (Null Hypothesis) 和备择假设 (Alternative Hypothesis) 的概念，p 值 (p-value) 的含义与解释，I 型错误 (Type I Error) 和 II 型错误 (Type II Error) 的风险，以及统计功效 (Statistical Power)。 本书将系统介绍外语教学领域常用的推论性统计方法： t 检验 (t-tests)： 单样本 t 检验 (One-sample t-test)：检验样本均值是否显著异于已知的总体均值。 独立样本 t 检验 (Independent samples t-test)：比较两个独立样本的均值是否存在显著差异，例如比较实验组和对照组的学习成绩。 配对样本 t 检验 (Paired samples t-test)：比较同一组对象在不同时间点或不同条件下的均值差异，例如比较学习者在干预前后成绩的变化。 方差分析 (Analysis of Variance, ANOVA)： 单因素方差分析 (One-way ANOVA)：比较三个或更多独立组的均值是否存在显著差异，例如比较三种不同教学方法的学习效果。 多因素方差分析 (Factorial ANOVA)：检验多个自变量（因素）对因变量的影响，以及这些因素之间的交互作用，例如研究教学方法和学习者水平对成绩的共同影响。 重复测量方差分析 (Repeated Measures ANOVA)：用于分析同一组被试在多个时间点或条件下获得的数据。 相关分析 (Correlation Analysis)： Pearson 相关系数 (Pearson's r)：测量两个连续变量之间线性关系的强度和方向。 Spearman 等级相关系数 (Spearman's rho)：用于测量两个有序变量或非正态分布连续变量之间的关系。 回归分析 (Regression Analysis)： 简单线性回归 (Simple Linear Regression)：预测一个因变量如何随一个自变量的变化而变化。 多元线性回归 (Multiple Linear Regression)：预测一个因变量如何随多个自变量的变化而变化，并能控制其他变量的影响。本书将深入讲解如何解释回归系数、判定系数 (R-squared) 以及进行模型诊断。 逻辑回归 (Logistic Regression)：用于预测二分类因变量（如通过/未通过考试、是否掌握某项技能），在语言学习中的应用尤其广泛，例如预测学习者是否能达到某个语言水平。 非参数检验 (Non-parametric Tests)：当数据不满足参数检验的假设（如正态性）时，本书将介绍常用的非参数检验方法，例如 Mann-Whitney U 检验（对应独立样本 t 检验）、Wilcoxon 符号秩检验（对应配对样本 t 检验）、Kruskal-Wallis 检验（对应单因素 ANOVA）。 因子分析 (Factor Analysis)：一种用于识别潜在的、未被直接测量的构念（如“学习动机”可能包含“内在动机”和“外在动机”两个因子）的统计技术，常用于开发或验证心理测量工具。 结构方程模型 (Structural Equation Modeling, SEM)：本书将介绍 SEM 的基本原理，它是一种强大的统计技术，允许研究者同时检验复杂的理论模型，包括测量模型（如何将观测变量与潜在变量联系起来）和结构模型（潜在变量之间的关系），这对于构建和检验关于语言学习的复杂理论模型具有重要意义。 第四部分：高级主题与研究伦理 除了上述基础和核心方法，本书还将触及一些高级主题 (Advanced Topics)，以满足更深入研究的需求： 多层次模型 (Multilevel Modeling, MLM)：当数据具有嵌套结构时（例如，学生嵌套在班级里，班级嵌套在学校里），MLM 可以有效地分析不同层级的变量对学习结果的影响，避免传统统计方法因忽视数据结构而导致的错误结论。 学习分析 (Learning Analytics)：如何利用大规模在线学习平台生成的数据，通过统计模型和数据挖掘技术来理解和优化学习过程。 效应量 (Effect Sizes)：强调除了显著性检验，报告效应量（如 Cohen's d, Eta-squared）的重要性，它们能更准确地反映研究发现的实际意义。 最后，本书将高度重视研究伦理 (Research Ethics)。我们将讨论在进行涉及学习者的数据研究时，如何保护参与者的权益，包括知情同意、匿名与保密、数据安全等问题，确保研究的合规性和道德性。 《语言学习的科学探索：从理论到实践的定量分析指南》致力于成为外语教学领域定量研究的坚实桥梁，帮助读者掌握科学的工具和方法，将研究成果转化为提升教学质量的有力支撑。本书的行文力求清晰易懂，避免过度的学术术语堆砌，并通过丰富的案例分析，将抽象的方法论与真实的教学场景紧密结合，让读者在学习理论的同时，也能感受到其在实践中的应用价值。

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我更在意的是，这本书的**前言和绪论部分**对研究背景和研究范式的梳理是否到位。要知道，定量研究方法的学习，首要的是建立起正确的思维框架，否则后续的公式和软件操作都只是空中楼阁。我仔细阅读了开篇的几页，作者似乎花了相当大的篇幅来论述“为什么在当前外语教育研究中必须引入严谨的统计学视角”，这种宏观层面的论证是很有必要的，它能帮助我们理解这些方法的“出身”和适用边界。遗憾的是，我对某些历史沿革的描述感觉有些过于冗长，似乎在引用文献上花费了过多的精力，反而冲淡了对核心研究哲学（比如实证主义倾向）的直接阐述。我期待的是一种更为精炼、直指核心的论述，能迅速将我带入到“如何思考”的层面，而不是过多纠缠于“为什么过去要这么做”。这种铺垫如果能再紧凑一些，对初学者会更加友好。这本书在**理论框架的构建**上显得有些保守，缺少那种让人眼前一亮的、针对当代外语教学热点问题的新颖切入点。

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关于**案例的选取和讨论**方面，我个人认为这是一个比较薄弱的环节。定量研究方法的学习，最怕的就是理论与实践的脱节，如果书中的示例数据都是一些高度理想化、完美符合正态分布和方差齐性的“教科书式”数据，那么读者在应用到真实、充满噪音的外语教学数据时，必然会感到无所适从。我真正想看到的是那些“棘手”的案例：比如缺失数据如何处理、样本量过小如何规避偏误、非标准化的教学量表数据如何进行信效度检验等。这些“野外生存”的技巧，恰恰是区分一本优秀方法论著作和普通教材的关键所在。如果作者能多引用一些近些年发表在知名外语期刊上的**真实研究实例**，并带着我们一步步拆解其数据收集、清洗和分析过程中的真实困难，而不是仅仅展示那些干净利落的“完美结果”，那么这本书的实战指导意义将远超现在。目前呈现的案例，缺乏那种“泥土的芬芳”，显得有些脱离实际科研的复杂性。

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在探讨具体的数据处理技术时，我注意到作者对**回归分析的详尽讲解**似乎占据了极大的比重。这无疑是重要的，毕竟线性模型是定量研究的基石。然而，随着研究复杂性的提升，例如处理多层次数据、潜变量模型（如结构方程模型）的需求也日益增加。我希望看到书中能对这些更高级的统计模型给予更深入、更具操作性的指导，而不仅仅是停留在基本假设检验和方差分析的层面。特别是关于如何选择合适的模型来解释“教学干预效果”的异质性，这对外语教师和研究者来说才是最实用的挑战。如果书中在**高阶模型的实操案例**上能提供更多的R或SPSS的脚本示例，并对输出结果进行更细致的解读，那么这本书的价值将大大提升。目前的呈现方式，感觉上更偏向于一本扎实的“统计学入门手册”，而非一本专门针对“外语研究情境”的“方法进阶宝典”。这种取舍使得这本书在面对更前沿的研究课题时，显得略有不足。

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这本书的装帧设计倒是挺别致，封面采用了比较沉稳的深蓝色调，配上简洁的白色和金色字体，给人一种专业且可靠的感觉。内页纸张的质感也相当不错，阅读起来眼睛不太容易疲劳，这一点对于需要长时间研读学术著作的读者来说，绝对是个加分项。至于内容排版，字体大小适中，段落间距和页边距处理得当，阅读体验流畅，没有那种让人抓耳挠腮的拥挤感。不过，我对书籍的**封面设计本身**没什么特别的感触，毕竟我更关注的是书里到底能给我带来什么实质性的帮助，而不是外观上的花哨。如果非要说点什么，那就是它摆在书架上，确实显得比较“学究气”，适合放在专业书堆里，而不是客厅的装饰架上。总的来说，出版社在制作工艺上是下了功夫的，看得出是想做一本能够经得起时间考验的工具书。这本书的**物理形态**，至少在初次翻阅时，是令人满意的，它提供了良好的阅读载体。

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最后，我对本书**参考文献和索引系统的完备性**做一下评价。一本好的工具书，其检索的便捷性和引用的权威性是衡量其学术水准的重要标准。这部书的参考文献列表覆盖范围相当广，这一点值得称赞，显示了作者广泛的知识涉猎。然而，在实际使用中，我发现索引部分不够细致，当我试图快速定位某个特定统计术语的首次出现或详细讨论页面时，会感到有些费力。一个详尽的、交叉引用的索引，能极大地提高查找效率，尤其是在需要快速回顾某个细节时。另外，对于一些被频繁提及的经典统计学著作，如果能提供更明确的版本信息（比如是基于哪个版本的软件或理论发展），将更有助于读者追根溯源。总而言之，**检索系统的优化**是未来修订中可以重点加强的地方，它直接关系到读者能否将这本书有效地转化为自己案头的常备参考资料。目前的检索体验，只能算是中规中矩，未能达到优秀工具书的标准。

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