外语磨蚀影响因素的实证研究，本文主要内容关键词为：因素论文,外语论文,实证研究论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
外语磨蚀属于外语学习的逆过程，意指外语学习者在外语学习结束后，其外语水平随着外语使用的减少或停止而逐渐减退。外语磨蚀研究自20世纪80年代初兴起以来，一直沿着外语磨蚀的影响因素分析、外语受蚀语言成分分析和外语磨蚀的机制等三条主线展开。就外语磨蚀的影响因素分析而言，国外的研究虽成果颇丰，但也存在一些不足。归纳起来，主要表现在两个方面。一是在分析外语磨蚀的影响因素时，没有考虑到因素间可能存在的交互作用，而是将这些因素完全独立出来，逐个进行单因素分析；二是在分析单个因素对外语磨蚀程度的影响力度时，研究者大多基于自身的需要而主观地确立划分标准，比如：对于磨蚀时间，Bahrick(1984)划分为“5年以内、6-24年、25以后”三个阶段，而Hansen(1999)划分为“磨蚀开始的1-5年和后10年”两个阶段。这种划分方法因缺少实验依据而难以让人信服。与国外的同类研究相比，国内有关外语磨蚀影响因素的分析仍处于起步阶段。倪传斌、延俊荣(2006)曾基于国外文献的回顾和梳理，对磨蚀前水平、磨蚀时间、外语接触量、年龄、外语学习方式、情感因素和读写能力等七大因素进行了理论上的分析与探讨，但针对中国学习者外语磨蚀影响因素的研究，尚缺乏实证数据的有效支持。
为了推动国内外语磨蚀领域实证研究的开展，本文拟以中国大学毕业生为研究对象，应用决策树模型(Decision Tree Model)分析法，先提取影响外语磨蚀的主要因素，再基于这些因素对磨蚀程度的影响力度，依靠数据分析，在各主要因素内确立导致磨蚀程度迥异的分界线，最后结合国外同类研究的相关成果，综合分析现已明确的外语磨蚀影响因素。
1.研究方法
研究对象 为了更好地控制外语学习背景，确保磨蚀程度的可观测性，体现研究对象的典型性，本义对研究对象特进行如下限制：(1)均为大学生本科毕业，在校期间所学外语为英语；(2)毕业时间不超过30年；(3)毕业后未攻读过硕士和博士学位；(4)毕业后一直在国内地市级以下的地区工作，且工作单位不属于外资企业或外事机构。
问卷设计 本问卷的具体调查内容和设计理据分述如下。(1)个人基本情况：年龄、性别、职业、大学毕业时间、是否学过其他语种的外语等；其中，职业按《中华人民共和国职业分类大典》(1999)分类。(2)英语学习经历：开始学习英语的时间，参与四、六级考试的情况，毕业后是否参加过专门的英语培训，对过去英语水平最高时的评定等。其中，对于过去的英语水平，采用详尽描述法(can-do-statement)进行回顾性评定。评定的条目选自Little(2002)和van Ek & Trim(1993)文中提供的国际通用外语基本目标水平要求，即：ALTE上的B1级、FSI和ILR的二级（S2或2+）或ACTFL上的“高级—高”，详细标准对比参见倪传斌(2007a)。先按听、说、读和写等四项语言技能各挑选8个条目，再将挑选出来的8个条目随机分为两类，分别用于编制两套平行评定条目组（每组共含16个条目）。随机挑选一组用于评定过去的英语水平；另外一组预留，用于问卷第三部分评定调查时的英语水平。调查时，受试按Likert五级量表评定。为了分析回顾性评定方法的测试信度，在开展大型调查前，对第一批回收的128份问卷中57个记载有四级考试成绩的受试，与过去的英语水平评定值进行了相关分析(r=0.667,p=.000＜.01)。所得结果说明这一方法能基本反映受试过去的英语水平。(3)目前英语使用情况：用10个与英语听、说、读和写相关的场景，按四个等级（经常、偶尔、很少和从不）了解受试接触英语的情况。采用预留的评定条目组测定受试调查时的英语水平。(4)情感因素分析：态度、融入性动机和工具性动机的分析条目各4条，均选自Gardner(2004)的文献。按Likert五级量表评定。
调查方法 采用便利抽样法在江苏、甘肃、河北、安徽和湖北等地进行调查。发出问卷950份，回收871份。删除信息不全问卷后，余下有效问卷704份。
分析方法 鉴于本研究中磨蚀时间、磨蚀前水平和外语接触量均与相对磨蚀程度的相关关系显著（数据略），我们应用SPSS 15.0分类板块中自带的“classification tree”，以磨蚀程度为因变量，以磨蚀时间、外语接触量、磨蚀前水平、性别与职业等因素为自变量，选用CHAID方法（主要用于提取具有较强交互作用的因素）进行决策树模型分析。经过剪枝修整后的结果如图1所示。
图1 外语磨蚀影响因素的决策树模型分析结果
2.结果
2.1 决策因素
横观图1，可看出本图包含三个分枝层。这些分枝层由三个显性决策因素（按照决策树生长顺序，由下至上为：磨蚀时间、磨蚀前水平和外语接触量）控制。
在第一分枝层，由节点0先分枝出3个节点（Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ）。节点Ⅱ为本层主干节点，“磨蚀时间”为决策因素。在第二分枝层，由第一分枝层的主干节点Ⅱ再分枝出2个节点（Ⅳ和Ⅴ）。节点Ⅴ为本层主干节点，“磨蚀前水平”为决策因素。在第三个分枝层，由第二分枝层的主于节点Ⅴ，最后分枝出2个“纯”节点（Ⅵ和Ⅶ）。其中，节点Ⅵ为本层主干节点（其磨蚀程度最大），也是主干枝的最后节点，“外语接触量”为决策因素。
横观图1，还可以获得有关决策因素的分层效度检验值以及由决策树模型针对每个决策因素自动生成的层内分级标准（如图1各横线上、下方的数字所示）。为便于比较，特将相关数据归纳为表1。
表1决策因素分层效度检验值与层内分级标准一览表
注：为与决策树模型保持一致，分枝层由下至上排列。
效度检验：如表1所示，三个决策因素的分层F值，由下至上分别为：13.30、20.53和36.53，p值均为p=.000＜.01。这表明：本模型决策因素在层间具有显著性差异，本模型的分层结果有效。
分级标准：如表1所示，每个决策因素的层内分级标准各不相同。“磨蚀时间”的标准为：小于4年（含4年）、4-8年和大于8年。“磨蚀前水平”的标准为：小于或等于40和大于40。40为调查问卷中的原始分(
；SD=8.74)。为便于理解，特将原始分数转换为百分制：64.5分①。基于这一分数和调查问卷中有关磨蚀前水平的标准制定方法，我们可大致推导：“磨蚀前水平”的划分标准可粗略定在国际通用外语基本目标水平要求的及格线附近。“外语接触量”的标准为：小于或等于8和8以上。8同样属于调查问卷中的原始分。根据问卷的记分方式推导，外语接触量8表示与外语接触极少②。
2.2 主干节点
纵观图1可看出：分届三个决策层的节点Ⅱ、Ⅴ和Ⅵ，构成了决策树的主干枝（用粗线和粗框表示）。这些节点与同层其他节点相比，具备以下特点（见表2）：
表2 节点内综合信息一览表
节点Ⅱ：与同层节点Ⅰ和Ⅲ相比，它包含的人数最多（280人），在全部受试中所占比例最高（39.8%，约占2/5），磨蚀程度居中(2.95)，高于节点Ⅰ的1.75，低于节点Ⅲ的5.35。磨蚀程度居中的原因主要是决策模型在提取主要决策因素时，综合了其他因素的交互作用。这正是决策模型分析法的突出优点之一。从节点Ⅱ的生长位置“4-8年”可以推测：约占全部受试2/5的群体，在4-8年期间，对外语磨蚀更为敏感。
节点Ⅴ：与同层节点Ⅳ相比，它包含的人数更多（197人），在全部受试中所占比例更高（28.0%，约占1/3），磨蚀程度更大(4.14)。从节点Ⅱ的生长位置“大于40”和分级标准40的计算方法可以推测：约占全部受试1/3的群体，其磨蚀前水平高于国际通用外语基本目标水平的要求，磨蚀程度较大。
节点Ⅵ：与同层节点Ⅶ相比，它包含的人数少（57人），占全部受试的比例低（8.1%，约占1/10），磨蚀程度非常大(8.26)。从节点Ⅵ的生长位置“小于8”和分级标准8的计算方法可以推测：约占全部受试1/10的群体，与外语接触极少或不接触，其磨蚀程度非常大。
2.3 主干枝
纵观图1，我们还可以看出主干枝的生长过程：从基点节点0开始，首先在磨蚀时间分枝层上位于“4-8年”的位置生长出节点Ⅱ，再在磨蚀前水平的分枝层面上位于“磨蚀前水平大于40”的位置生长出节点Ⅳ，最后在外语接触量分枝层面上位于“接触量小于8”的位置上生长出节点Ⅵ。节点Ⅵ是主干枝上的最后一个节点，它逐步综合了各决策因素在各个分枝层面上表现出的影响力度。
具体讲，在磨蚀时间的分枝层面上，仅表现为“在4-8年期间，对外语磨蚀更为敏感”；在磨蚀前水平的分枝层面上，进一步表现为“在4-8年的敏感期内，磨蚀前水平高于国际通用外语基本目标水平要求的群体，磨蚀程度较大”；在进入外语接触量的分枝层面后，最后表现为“磨蚀前水平高于国际通用外语基本目标水平要求且与外语接触极少或不接触的群体，所占比例虽然不足1/10，但在4-8年的敏感期间内，其外语磨蚀程度非常大”。
2.4 其他影响因素分析
由于决策树模型主要针对具有强交互作用的因素进行简化和提炼，往往会忽略交互作用稍小的因素（王广州1999）。这是决策模型分析的固有局限性。为弥补这一不足，我们针对性别、职业等可能影响外语磨蚀的因素进行单因素分析。结果发现：就性别而言，女性磨蚀程度明显高于男性(t=2.206；MD=1.24；p=.028＜.05)，职业间无显著性差异(F=1.382；p=.210＞.05)。
3.讨论
3.1 影响因素
3.1.1 磨蚀时间
磨蚀时间是影响外语磨蚀程度的决定性因素（倪传斌、延俊荣2006）。在分析磨蚀时间对外语磨蚀程度的影响时，需明确三点：一是磨蚀时间的有效范围；二是有效范围内的磨蚀程度对比点或区间；三是评定对比点或区间内磨蚀程度的参数。以往的实证研究，因实验设计、调查对象的不同，对上述三点的处理方式各不相同。
对有效范围和对比点或区间的确立，Kennedy(1932)、Cohen(1975)、Geoghegan(1950)和Smythe et al.(1973)等在分析欧洲学生暑期外语能力的磨蚀时，将有效范围定在3个月（欧洲学生暑假为3个月），但对比区间因有效时间范围太短而未能进一步细分，所得结论也存在较大分歧。在研究儿童的外语磨蚀时，由于年龄的特殊性，其有效范围一般较短。Allendorff(1980)在对3名4-8岁的儿童进行调查时，其有效磨蚀时间范围限于18个月之内。因为他发现，18个月后，这些儿童所掌握的外语能力已基本磨蚀殆尽。Tomiyama(1999)在观察一名8岁外语高水平儿童的外语磨蚀时，第一个对比点确定在19个月，第二个对比点划分在此后的两年半。在针对成人的研究中，有效范围确定在5年以内的研究较多。Messelink(1984)研究时间范围为2年，对比时间点为1年与2年；Weltens et al.(1989)和Graham(1990)的研究均为4年，对比区间点为2年与4年。但也有针对成人的研究，其有效范围超过5年，如Hansen(1999)的长达35年；Bahrick(1984)的更长，长达50年。Hansen的对比区间确立在磨蚀开始的1-5年和后10年，而Bahrick将磨蚀时间划分为3个区间：5年以内、6-24年、25以后。从有效范围和对比点或区间的确立来看，以往的研究主要基于研究者自身的主观判断，没有考虑其他影响因素的交互作用。
至于对比点或区间内的磨蚀程度分析，以往的研究因实验设计的不同，所观测的参数也大相径庭。Messelink(1984)和Graham(1990)是基于词汇量来观测磨蚀程度，Wehense et al.(1989)比较的是语法、语音和词汇知识，Grendel(1993)测量的是词汇通达时间，Bahrick(1984)测定的是词汇量和阅读能力，Hansen(1999)测试的是“否定用法”。这些研究观测的参数虽各异，但结论基本相似，即5年内磨蚀程度比较明显，整体上呈现出Bahrick归纳的“前快—中慢—后快”的趋势。
与以往研究不同，本研究对有效范围和对比点或区间的确立，考虑到了多因素的交互作用，而且依靠决策树模型自动划分。此外，磨蚀程度的分析基于听、说、读和写技能的全面评估。我们的研究结果显示：根据外语磨蚀的敏感性不同，磨蚀时间可基本划分为三个阶段：4年（含四年）以内，4-8年，8年以上。其中，大多数受试在4-8年间对外语磨蚀更为敏感。
3.1.2 磨蚀前水平
磨蚀前外语水平是影响外语磨蚀程度的关键性因素（倪传斌、延俊荣2006）。在确定磨蚀前水平对磨蚀程度的影响时，需要明确两个问题：一是磨蚀前水平是否与磨蚀程度相关？二是针对磨蚀前水平是否能确立一个导致磨蚀程度迥异的分界线？
关于磨蚀前水平与磨蚀程度的相关性，以往的研究(Godsall-Myers 1981；Scherer 1957；Vechter et al.1990)已经证实磨蚀前水平的确与磨蚀程度呈负相关。其中，Vechter等人将这一现象归纳为“倒置假设”(Inverse Hypothesis)，意为：磨蚀前外语水平与磨蚀的量或／和速度成反比。
关于磨蚀前水平的分界线，Lowe(1982)、Neisser(1984)、Clark & Jorden(1984:58)和Nagasawa(1999)等均证实了它的存在，并称之为外语磨蚀的关键阈值(critical threshold)。倪传斌(2007a)通过对比衡量外语水平的常用标准，发现这一分界线与国际通用外语基本目标水平的要求［即：ALTE上的B1级、FSI和ILR的二级（S2或2+）或ACTFL上的“高级－高”］基本一致。
本文虽然证实了外语磨蚀水平分界线的存在，但有关磨蚀程度的结论与“倒置假设”正好相反：高于国际通用外语基本目标水平要求的受试，其相对磨蚀程度更明显。究其原因，可能缘于：(1)本文的受试均为大学毕业生，磨蚀前水平位于国际通用要求之上的人数相对较多；(2)本文在确定受试时，又将之限定在与外接触较少的群体中；(3)本文分析的磨蚀敏感时间段位于4-8年间。基于以往的研究成果推测，这些受试在经过长时间的磨蚀后，其外语磨蚀水平已接近底线的相对人数可能较多。如果上述推测成立，本文所得“高水平的受试，其外语相对磨蚀程度更大”的结论，就可得到较为合理的解释。
由此看来，磨蚀前水平的确存在导致相对磨蚀程度迥异的分界线，分界线的位置与国际通用外语基本目标水平的要求基本一致。在这一分界线以上的受试，如果磨蚀时间长，其相对磨蚀程度就大。
3.1.3 外语接触量
与外语接触的停止或减少是外语磨蚀最原始的前提性动因。没有这一动因作为前提，其他因素将无法影响到外语的磨蚀。这是外语磨蚀的本质属性之一，称之为“外语磨蚀诱发因素的归一性”（倪传斌2007b）。在以往的研究中，由于受试所处的外语环境不同，受试的外语接触量变化较大。有些可能完全不接触，有些接触量与外语学习时相比可能有所下降。对于完全不接触，即外语接触量为零的受试，以往的研究没有把它作为一个独立参数进行分析，如Allendorff(1980)和Tomiyama(1999)。对于接触量有所下降的受试，以往的研究大多把它作为一个重要的参数进行分析，如：Edwards(1977)、Bahrick(1984)和Hansen(1999)的研究。基于接触量下降的研究虽得出了相似的结论“外语接触量明显影响外语磨蚀的程度”，但都没有确定一个可导致外语磨蚀程度迥异的分界线。
本文在开展调查时，对受试的外语接触进行了一定的限制，比如：毕业后未攻读过硕士和博士学位、毕业后一直在国内地市级以下的地区工作，且工作单位不属于外资企业或机构等。这种限制虽然在高端影响了对受试需要多大的外语接触量才能维持原有外语水平的判定，但并不影响在低端确立导致外语磨蚀程度迥异的外语接触量分界线。本文的分析结果表明：外语接触量中存在一个可导致相对磨蚀程度迥异的分界线，外语接触量极少或与外语不接触的受试，比偶尔或经常接触的相对磨蚀程度更大。
3.1.4 性别
有关外语磨蚀因素分析的研究，很少涉及到性别差异。在本文收集到的文献中，只有Hansen(1999)在解释磨蚀程度差异的原因时，曾推测女性可能是在学习外语的过程中与目的语接触机会更少，才导致了尔后更大程度的磨蚀。
本文在分析性别差异对外语相对磨蚀程度的影响时，限于决策树模型分析方法固有的局限性，虽没有把性别差异作为影响外语磨蚀的主要因素提取出来，但通过单因素的对比，还是证实了性别差异的存在：男性的相对磨蚀程度明显低于女性。导致这一差异的原因，是由于外源性的原因所致，如：女性接触外语的机会更少，还是内源性的原因引起？如：男女处理外语磨蚀的脑神经机制不同，还是内外因共同作用的结果？这些问题仍有待进一步研究。
3.1.5 情感因素
以往的研究已证实情感因素是影响外语磨蚀的间接原因之一（倪传斌、延俊荣2006），比如Edwards(1976,1977)发现态度和动机可通过影响受试外语接触量来降低磨蚀。Gardner(1982)、Gardner et al.(1985,1987)的系列研究显示语言态度和动机是影响外语磨蚀的间接因素之一。Shewell & Hansen(1999)和Pavlenko(2002)的研究也进一步证实情感因素会对外语磨蚀产生影响。
然而，基于本文的研究成果，尚不能证实情感因素对外语磨蚀的影响。这并不表明情感因素对外语磨蚀就没有影响，因为：(1)本文对调查对象的选择进行了一定的限制，可能造成受试的情感因素取值普遍偏低，情感因素的作用区分度不大；(2)本文应用的决策树模型分析法，只能提取因素间交互作用较为明显的主要影响因素。为此，在外语磨蚀影响因素的综合分析时，我们不能仅基于本项研究的结果就否定情感因素对外语磨蚀的影响。
3.1.6 其他因素
对于有些已经明确的影响因素，如：外语学习方式、年龄和读写能力，本文没有开展专项研究，主要基于：(1)对于外语学习方式的影响作用，虽然以往的研究（倪传斌、延俊荣2006）表明“外语课堂教学方式和强度对学习者尔后的外语磨蚀有一定的影响”，但本文的受试在漫长的外语学习过程中，曾接触过不同的课堂教学方式和接受过不同强度的外语训练，因而在开展本文所采用的断面(cross-sectional)调查时，很难将某一特定外语学习方式的影响作用完全独立出来加以研究；(2)对于年龄，虽然本文受试的年龄存在差异，但由于他们上大学时的年龄相仿，其年龄与磨蚀时间存在密切的协变关系，故本文没有单独分析年龄差异对外语磨蚀的影响；(3)对于读写能力，考虑到本文的受试均为大学毕业生，他们的外语读写能力在入学时已经过严格筛选，加之本文的研究目的在于提取影响外语磨蚀的主要因素和确立各主要因素内导致磨蚀程度迥异的分界线，故本文也没有将读写能力独立出来加以研究。尽管如此，我们在综合分析外语磨蚀的影响因素时，也不能因为本文受试的特殊性没有专项分析这些因素而忽略了它们对外语磨蚀的影响。
3.2 易蚀人群
本文的主要统计分析手段是决策树模型分析法。该方法最大的优点是能够基于因素间的相互作用，简化和提炼主要因素。基于这些因素，还可以逐步剥离出受因素影响最大的受试群体。该群体可称之为“受影响因素共同作用最大的‘高危’人群”。相应地，我们把本研究提炼出来的群体，称之为“最容易受到磨蚀群体”，简称“易蚀人群”。基于本文的分析结果，在我们调查的受试中，易蚀人群的主要特征是：占全部受试的比例不足1/10，其磨蚀前外语水平虽然超过国际通用外语基本目标水平的要求，但与外语接触极少或不接触，在4-8年敏感期内的相对磨蚀程度非常大。
3.3 研究方法
诚然，本文采用的决策树模型分析法，对于交互作用偏低的因素，在提取时往往会将它们排除在主要因素之外。这既是该方法的优点，也是它最大的不足。简化和提炼主要因素，会使复杂的关系变得简洁、直观。同时，往往会忽略一些本来有作用，但只是交互作用不明显的因素。因此，这提示我们：在应用先进的分析手段时，需要首先了解所用方法的优缺点和自身研究设计的不足，再基于对以往研究成果的系统回顾，方可做出更为客观、科学的推断。必要时亦可运用一些传统的分析手段加以弥补。
4.结论
基于本文提供的结果和综合以往文献的讨论，我们可得出如下基本结论：
(1)除了已经明确的七大影响因素（磨蚀前水平、磨蚀时间、外语接触量、年龄、外语学习方式、情感因素和读写能力）外，性别也是影响外语磨蚀的因素之一。它对外语磨蚀的影响表现为“男性的相对磨蚀程度低于女性”。
(2)在影响外语磨蚀的八大因素中，起主要作用的因素为磨蚀时间、磨蚀前水平和外语接触量。基于对外语磨蚀程度的敏感性，磨蚀时间可基本划分为三个阶段：4年（含4年）以内，4-8年，8年以上。其中，大多数受试在4-8年间对外语磨蚀更为敏感。对于磨蚀前水平，的确存在一个导致外语磨蚀程度迥异的分界线，分界线的位置与国际通用外语基本目标水平的要求基本一致。在这一分界线以上的受试，其相对磨蚀程度更大。就外语接触量而言，亦存在一个导致磨蚀程度迥异的分界线，与外语接触量极少或不接触的受试，比偶尔或经常接触的相对磨蚀程度更为明显。
(3)易蚀人群的特征是：所占比例不大，其磨蚀前外语水平也超过国际通用外语基本目标水平的要求，但与外语接触极少或不接触，在4-8年敏感期内的相对外语磨蚀程度非常大。
注释：
①先将原始分按公式“
”转换为标准分：(40-45.24)/8.74=-0.60，再将标准分代入公式“72+标准分×12”转换为常规意义上的百分制，72+(-0.60)×12=64.5。
②问卷中调查外语接触量的条目共10个，受试按“经常、偶尔、极少和从不”四个等级评定。记分时，按“经常＝3分、偶尔＝2分、极少＝1分和从不＝0分”计算10条目的总得分。由此，接触量为8分的受试，其实际与外语接触的程度应该属于常规意义上“极少”的类型。