基于多元回归分析的多模态教学原则
摘 要 本文通过实证研究某高校非英语专业学生多模态教学原则实施过程，分析结果显示在教学中贯彻实施多模态教学原则，可以在一定程度上促进学生多种感官协同合作;应用多元回归分析六个指标对后测的影响程度，为多模态教学原则的实际运用提供了科学依据，使之最大程度地优化课堂教学，营造有利于提高学习积极性的学习环境。
关键词 多模态 教学原则 多元回归分析
中图分类号：G642 文献标识码：A DOI：.2015.05.017
Multimodal Teaching Principles Based on Multiple Regression Analysis
DENG Rong
（College English Teaching and Research Department， Capital Normal University， Beijing 100048）
Abstract This empirical study tries to put forward the teaching principles on the basis of multimodality teaching. By analysis of the results of the questionnaire and statistics， the writer has come to the conclusion that college English teaching quality could be improved and a more positive learning environment could be constructed to a certain extent by promoting students' multi senses cooperation once implementing the six multimodality teaching principles; meanwhile， from the perspective of linear regression analysis on the effect of six principles， it could also come to the conclusion that a more harmonious multimodality platform could be constructed so that learning quality and environment could be improved as well.
Key words multimodality; teaching principle; linear regression analysis
《大学英语课程教学要求》指出：大学英语教学是集多种教学模式和教学手段为一体的教学体系。①笔者根据教育的普遍性和大学英语教学的特殊性，通过在大学英语教学过程中实施多模态化教学模式原则，发挥学生作为认知主体的作用，力图探索出适合非英语专业大学生的教学方法。笔者通过一个学年的大胆尝试，在教学活动中实施多模态原则，力图建立开放的立体化教学模式，促进学生多种感官协同合作，最大程度地优化课堂教学，搭建多模态和谐平台，提高大学英语教学质量。
1 研究方法
1.1 研究问题
本研究主要采用定量实证研究方法，旨在通过在实践中贯彻多模态教学模式所遵循的原则，具体探讨以下三个问题：本研究信度与因子分析情况;实验组与对照组前测中测后测成绩是否存在显著差异;多模态教学原则与后测变量之间相关性如何。
1.2 研究对象
本研究对象为某高校非英语专业本科一年级的两个自然班，被分别确定为实施多模态原则的实验组（N=50）与不体现多模态原则的对照组（N=48），共计98名学生。他们均由同一教师授课，且不知道自己参加研究实验。根据入学分级成绩按照学校相关规定对学生进行自然分班，笔者选取三次成绩的客观题部分进行数据统计，多模态教学模式原则的实施自学生入学开始，贯穿整个一学年的教学过程。
1.3 研究工具
本研究以调查问卷、测试成绩及SPSS 20.0统计分析软件为主要研究工具。调查问卷系笔者根据多模态六项教学原则自行设计，以期了解学生实际接受情况，选项采取里克特五度量表，共30个项目。测试包括前测、中测和后测。前测是全市大学生入学英语分级测试试卷;中测是本校统一期末考试试卷;后测是大学英语四级考试模拟试题。为使统计结果更具客观性，笔者选用客观题部分的分数进行数据统计分析，并将原始分数转化为百分制。
2 研究过程
多模态选择的原则是以模态选择的动因为基础的，把获得最优化效果作为总原则，即多模态选择的总原则是：充分利用现代媒体技术，最大限度地充分表达讲话者的意义，取得最佳效果。笔者根据总原则，提出在教学过程中实施如下六项原则，即：时效性原则、适切性原则、互动性原则、强化性原则、开放性原则及反馈性原则。
3 研究结果
本研究运用社会学统计软件SPSS 20.0 对所收集的数据进行统计分析，分析过程采用描述统计和演绎统计两种方法，分别显示前测、中测、后测的实验组和对照组学生成绩及理念变化过程。
3.1 实验组与对照组前测成绩分析
从实验组与对照组前测成绩描述统计量表（表1）可以看出，实验组的平均分为59.4000，比对照组稍低，均值差值为1.55833。独立样本检测表显示，Levene齐性方差检验表明两个变量显著性概率（Sig.）为0.805，大于0.05，说明两组在Pre-test这个变量上的方差是相等的，需要查看“假定方差相等”作为t检验的结果数据。Sig.（2-tailed）双侧t检验实验组与对照组的显著性概率为0.323，大于0.05的显著水平，表明两组在Pre-test变量上不存在显著性差异，因此达到控制受试语言水平变量的要求。
表1 Group Statistics
（Note： EC= Experimental Class; CC=Contrastive Class）
3.2 实验组与对照组后测成绩分析
从实验组与对照组后测成绩描述统计量表（表2）可以看出，实验组的平均分为70.7800，比对照组高，均值差值为6.36333，较为明显。独立样本检测表显示，Levene齐性方差检验表明两个变量显著性概率（Sig.）为0.123，大于0.05，说明两组在Post-test这个变量上的方差是相等的，需要查看“假定方差相等”作为t检验的结果数据。Sig.（2-tailed）双侧t检验实验组与对照组的显著性概率为0.000，小于0.05的显著水平，表明两组在Post-test变量上存在显著性差异。而且变量的平均值差值95%置信区间均不含有0，表明两组平均值的差异明显。数据显示经过一学年的实验，实验组学生成绩明显高于控制组学生成绩，在教学中体现多模态原则已初见成效。
表2 Group Statistics
（Note： EC= Experimental Class; CC=Contrastive Class）
3.3 多模态教学原则多元回归分析
本次多元线性回归分析满足误差呈正态分布以及误差和预测变量不相关的前提假定，表3是回归模型汇总表，数据显示R2 为0.970，说明自变量与因变量的相关性很强;调整的R2为0.968，因为本研究是多元线性回归分析，所以应取调整的R2，以消除自变量增加造成的假象。根据调整的R2，本研究中的六个Principles 可以解释Post-test 96.8% 的差异性。
表3 多元线性回归模型总表（模型汇总c，d）
通过数据显示，回归系数的显著性水平均小于0.05，故应拒绝t检验的原假设，说明回归系数均具有显著性，建立线性模型是恰当的。残差都随机落在绝对值3以内的区间，预测值与标准化残差之间没有明显的关系，可以看出回归方程满足线性假设，方差齐，拟合效果比较好。综合上述分析，标准化多元线性回归方程为：Post-test = 0.495€谆ザ栽？0.437€浊炕栽？0.418€资毙栽？0.162€追蠢⌒栽？.425€卓判栽？.100€资是行栽颉？
4 研究意义
本次实证研究通过实施多模态教学原则，初步得到以下结果：本研究信度可靠、数据适合用因子分析;实验组与对照组前测成绩差异不显著、中测虽存在差异但不具有显著性、后测成绩呈显著性差异;多模态教学原则与后测变量之间正相关性显著。在教学活动中，教师可以随机应变，多模态原则的运用并不局限于上述六条，正如束定芳所言：课堂教学活动和安排可根据情况和需要不断优化和调整， 课堂教学不该局限于固定的程式。②此外，教师应处理好输入与输出的关系，在教学中富有创新精神，善于探索各种有效的、丰富多彩的语言教学形式，充分利用宝贵的课堂教学时间提高学生实际运用英语的能力。③外语教师多模态话语与学生学习积极性的关系研究教师的多模态话语能够感染学生，让学生感到亲切、愉悦、充满自信。④教师作为教学主导者，应不断反思提升自身能力的同时，提高学生自主学习与综合语言运用能力。
课题来源： 本文为北京市教委专项基金项目“大学生英语听说应用能力训练与测试”系列成果之一
注释
① 教育部高等教育司.大学英语课程教学要求[M].北京：外语教学与研究出版社，2007：16.
② 束定芳.大学英语教学改革之目标与方向[J].东北师大学报（哲学社会科学版），2012（1）：87-89.
③ 杨惠中.关于大学英语教学的几点思考[J].外语教学与研究，2012（2）：293-297.
④ 刘秀丽，张德禄，张宜波.外语教师多模态话语与学生学习积极性的关系研究[J].外语电化教学，2013（5）：3-9.