齐巧云

(滁州职业技术学院 商学院，安徽 滁州 239000)

教育心理学家Bloom提出KSA模型(Knowledge,Skill & Attitude)，他把知识、技能和态度作为衡量能力目标的核心要素[1]。Le Deist等基于KSA模型提出社会认知理论的KSCs模型(Knowledge, Skill, Social Competence & Meta-competence)，他们把能力目标分成认知能力、功能能力、社会能力和元认知能力[2]。在二语习得研究领域，英语学习者和使用者(English as a Foreign Language,简称EFL)的语言能力一直是研究的关注点之一。Hymes提出“交际能力”理论，Bachman构建交际语言能力模型(CLA)，包括语言知识(组织知识和语用知识)、策略能力、个体特点等[3]。2018年4月由教育部、国家语言文字工作委员会颁布的《中国英语能力等级量表》(China’s Standards of English Language Ability，简称CSE)将语言能力定义为“语言学习者和使用者运用自己的语言知识、非语言知识和各种策略，参与特定情境下某一话题的语言活动时表现出来的语言理解能力和表达能力”[4]。CSE通过英语听力理解、阅读理解、口头表达、书面表达、口译和笔译等六个分技能评测EFL英语能力，并根据评测结果将其划分为“基础、提高、熟练”三个阶段、九个等级。研究者认为CSE对EFL英语能力的等级特征描述过于宽泛，评测EFL英语能力的英语语言能力、语用能力及组构能力三个要素的评价指标及其权重亟待进一步细化。

一、研究设计

本文采用以下步骤进行专科EFL英语能力测度研究。第一，确定研究对象；第二，根据CSE量表制定英语能力问卷，开展预调查，对调查数据进行信度和效度分析；第三，正式调查，分析调查数据，确定评价指标；第四，利用层次分析法(AHP)确定指标权重；第五，构建专科EFL英语能力评价体系结构模型、制定测度表[5]。

(一)调研对象

本研究的被试为安徽省5所专科学校的300名大二学生，每所学校60名。这5所学校位于皖东、皖南、皖西、皖北及江淮之间，面向全省招生。

(二)预调查分析

本研究从5所学校随机抽取100名学生(20人/校)进行英语能力预调查，问卷使用问卷星在线平台发放及回收(将问卷调查链接或二维码发到相应学校的随机班级，在线收集完20人信息立即停止收集，以确保样本的随机性)。预测问卷包括两个部分：个人基本信息【姓名、性别、学校、录取方式(统招或分类招生)及高考英语成绩】和英语能力调查。胡文仲、高一虹指出外语教学的目的从微观层面是培养学生的语音、词汇、语法、语篇等英语语言知识和听、说、读、写、译等语言技能[6]。束定芳认为具备听、说、读、写、译等语言使用技能是英语学习者和使用者的核心素养和能力[7]。问卷将语音、语法、词汇及语篇等英语语言知识融入到听力理解、阅读理解、口头表达、书面表达、口译、笔译、英语语言能力、语用能力及组构组构能力九个评价指标中以测评其英语能力。SPSS20.0检测问卷信度值Cronbach’sα=0.863，α系数大于0.8，问卷质量信度较好。对预调查数据使用项目分析，检验高、低分组在英语能力选项上的差异。分析结果表明，“性别”及“录取方式”高低分组后的p值分别为0.543和0.791，大于0.001，应剔除。

(三)正式调查及数据分析

为了评测专科学校EFL的英语能力，研究者深入调查这5所学校的另外200名被试(40人/校)，同预调查问卷发放和收集方式相同，问卷的有效率为100%。基于CSE的EFL的正式问卷包含两个部分：基本信息(姓名、学校和高考英语成绩)和英语能力。对相关数据进行Bartlett’s球形检验及KMO检验，所得结果参见表1：

表1 KMO 和 Bartlett 的检验

可以看出：KMO值为0.931，大于0.8，研究数据效度非常好，可进行相关数据分析。

1.线性回归分析

(1)语用能力的线性回归分析

线性回归是通过R方值分析模型拟合情况以及对VIF值进行分析，判断模型是否存在共线性问题，分析X的显著性。研究者使用SPSS20.0软件对收集的数据进行线性回归分析，结果参见表2：

表2 线性回归分析结果

可知，模型R方值为0.546；F检验结果为42.555，p=0.000<0.05；模型中VIF值全部小于5，不存在共线性问题；D-W值=1.735，在2附近，模型较好。分析各自变量的回归系数值发现只有听力理解能力[回归系数值：0.164(t=2.279，p=0.024<0.05)]和口头表达能力[回归系数值：0.493(t=5.461，p=0.000<0.01)]对英语语用能力产生显著的正向影响关系。

根据线性回归结果构建英语语用能力模型结果图(图1)，并通过F检验验证回归模型是否有意义。

图1 英语语用能力模型结构图

从表3可知，对模型进行F检验发现,模型通过了F检验(F=42.555，p=0.000<0.05)，说明英语语用能力模型构建有意义。

表3 ANOVA表格(中间过程)

(2)其它评价指标的线性回归分析

按照同样的方法和步骤，分别对英语语言能力和组构能力进行线性回归分析，得到以下模型(图2-3)。

图2 英语语言能力模型结构图

图3 英语组构能力模型结构图

以上两个模型结构图的F检验值分别为F=37.798(p=0.000<0.05)和F=49.586(p=0.000<0.05)，两个模型图均有意义。

2.英语能力评价指标体系构建

根据以上线性回归分析结果，确定EFL英语能力的评价指标并构建评价指标体系模型图(图4)。

图4 英语能力评价指标体系模型图

可见：测定EFL英语能力的一级指标包括英语语言能力、语用能力及组构能力；二级指标主要由口头理解能力、书面表达能力、阅读理解能力、笔译、口译及听力理解能力六个分技能组成，全面评测EFL的听、说、读、写、译五种能力。为了进一步了解每个指标在评测EFL英语能力的重要性，研究者进一步分析了模型中各评价指标的权重并制作测度表。

二、英语能力评价指标权重确定及测度表制作

(一)确定评价指标权重

通过SPSS20.0软件的AHP层次分析，得出一级指标权重。

1.判断矩阵

AHP层次分析法计算权重时，首先构建判断矩阵(表4)。

表4 一级指标AHP层次分析判断矩阵

2.一致性检验

其次，计算判断矩阵的最大特征值。

由表5可见，对EFL英语语用能力、语言能力和组构能力3项构建3阶判断矩阵，使用和积法进行AHP层次法，研究其特征向量为(1.123，1.017，0.859)，3项的权重值分别是37.449%，33.902%，28.649%。结合特征向量计算出的最大特征根(λmax=3.000)，根据最大特征根值计算得到CI值：

表5 一级指标AHP层次分析结果

最后，进行一致性检验分析。

CI和RI是检验一致性的两个指标值；已经计算出CI=0.000，RI值对应表6进行查询可得RI=0.520。计算一致性指标CR值：

表6 一级指标随机一致性RI表格

从表7可见，CR值为0.000<0.1，判断矩阵通过一致性检验，所得权重具有一致性。

表7 一级指标一致性检验结果汇总

按照上述方法和步骤，计算出评测EFL英语能力各二级指标的权重，并制作英语能力测度表。

(二)制作英语能力测度表

1.因素集U

对某一目标进行评价，如评价的指标因素为n个，分别记成u1，u2，u3，……，un，那么这n个评价因素构成一个有限集合U：

U={u1，u2，u3，……，un}

2.评价集V

根据实际需要将评价结果分成m个等级，分别记成v1，v2，v3，……，vm，则构成评价集V：

V={v1，v2，v3，……，vm}

3.测评流程

对EFL英语能力进行测评，其语言能力(u1)、语用能力(u2)、组构能力(u3)评价因素集合为：

U={u1，u2，u3}

评价结果划分为9级，分别为1级(v1)，2级(v2)，3级(v3)，4级(v4)，5级(v5)，6级(v6)，7级(v7)，8级(v8)，9级(v9)，评价集合为：

V={v1，v2，v3，v4，v5，v6，v7，v8，v9}

在构建等级模糊子集后，对评价对象的每个因素ui=(1,2,3….n)进行量化，确定其对各等级模糊子集的隶属度得到隶属度矩阵R=(rij)n×9，各评价子集权重向量W=(wi)1×9，评价等级分值向量D=(di)1×9，综合隶属度向量S=W·R。基于英语能力评价体系结构图，分析正式调查数据，编制专科学校EFL英语能力测度表(表8)。

表8 EFL英语能力测度表

分析数据，得出专科EFL的综合评价值：

μ=S·DT=20*0.20+30*0.28+40*0.19+50*0.21+60*0.09+70*0.03+80*0.008+90*0.001=52.38

三、结论和建议

(一)结论

以问卷调查的方式对安徽省5所专科学校大二英语学习者英语能力进行实证研究，通过数据分析得出以下结论：

(1)基于CSE测评EFL英语能力的3个一级指标是英语语言能力、语用能力和组构能力，通过AHP层次分析法得出3个一级指标的权重分别为0.339，0.375和0.286，研究结果表明英语语用能力在评测英语能力时所占权重最大；测评英语能力的二级指标为口头表达能力、书面表达能力、阅读理解能力、听力理解能力、口译和笔译，6个二级指标的权重分别为0.177，0.169，0.212，0.195，0131和0.116。

(2)线性回归分析结果表明：口头表达能力对EFL英语语言、语用和组构能力3个一级指标均产生显著正影响，说明口头表达能力直接对他们的英语能力产生显著正影响；书面表达能力对其英语语言能力和组构能力2个一级指标均产生显著正影响，因此，口头表达能力和书面表达能力是影响EFL英语能力最主要的两项技能。具体研究结果如下：口头表达能力、书面表达能力、阅读理解能力及笔译对他们的英语语言能力产生显著正影响；口头表达能力和听力理解能力对其语用能力产生显著正影响；口头表达能力、口译和书面表达能力对其组构能力产生显著正影响。

(3)通过调查发现，专科学校EFL的英语能力综合得分为52.38/100，处于4～5级之间，属于提高阶段的前期；被试中，69%的口语表达能力、68%的书面表达能力、53%的听力理解能力均处于3级及以下水平，这说明大多数专科学校EFL的口头表达、书面表达和听力能力较弱，处于基础阶段。

(二)建议

(1)深化大学英语教学目标改革、转变教学观念，以培养和提高英语学习者和使用者的英语应用能力和跨文化交际能力为大学英语教学的主要目标[8]。2012年，Wei.R & Su.J提出英语教学要以提高英语学习者和使用者的英语使用能力，尤其是其听力理解和口头表达能力为主要目标[9]。何莲珍指出：英语教学改革应该以更有效地提高英语学习者和使用者的英语使用能力，满足国家战略发展需求[10]。

(2)创新人才培养模式、修订人才培养方案，以加强EFL语言实践的有效性、强化其运用英语解决问题能力为宗旨。语言实践环节不仅让EFL认识到英语语言实践的重要性，而且增强他们专业学习危机意识，提高其就业市场竞争力。在制定人才培养方案时应立足地方、放眼全国、面向世界，把英语语言实践环节作为提高其英语能力的重要手段，在人才培养方案里加大语言实践的课程综合实训、跟岗实习、顶岗实习环节，充分利用产教融合、校企合作的机会鼓励和帮助他们到主要使用英语进行工作的外贸企业、跨境电商企业或英语教育机构等企业进行语言实践，提高语言实践的有效性。

(3)深化课堂教学改革、以Production-oriented Approach(POA)的“学习中心”“学用一体”和“文化交流”和“关键能力”的教学理念作为英语课堂教学的主导思想，提高课堂教学的有效性[11]。21世纪人才的核心素养“创新+合作+信息素养”。教师应彻底转变教学观念，改革教学方法，打破传统“填鸭式”，提倡启发式、参与式、讨论式、探究式教学[12]；充分利用现代科学技术手段，如移动学习软件、“互联网+”平台，挖掘丰富有效的网络资源，采用线上线下混合式教学；优化英语课程内容，提高大学英语课堂教学与人才培养目标的契合度；改革课程评价体系，注重过程性评价，减少语言知识点记忆能力的考查，重点考查他们创新、思辨、交流、合作能力及使用英语解决实践问题的能力。