自然實驗和倍差法:教學研究的新途徑

　　縱觀國內外外語教學研究的學術期刊，在過去的數十年內，刊登了大量的實證研究（或定量研究）文獻，英語學術界出現了“重實證”的現象。在外語教學（特別是二語習得）的定量研究中，實驗方法占有非常重要的地位。實驗法源于自然科學研究，是定量研究的原型，其目的是建立或驗證一個理論假設，方法是確定兩種或多種變量之間是否有因果關系，有則理論成立，無則不成立。與自然科學實驗不同，教育實驗并非在實驗室里面完成，而是在教學實踐中進行，因此教育實驗一般屬于實地實驗。目前，外語教學研究中的實驗基本上是實地實驗，而另外一種實驗形式——自然實驗則長期被外語教學研究者所忽視。所謂自然實驗是指那些具有實驗室實驗特征的一整套過程，但實驗中的控制組和對照組以及實驗處理的發生，都是在完全的自然環境中形成，而不是人為設計實驗的結果。自然實驗現已廣泛應用于社會科學領域。本文首先將實地實驗和自然實驗進行比較，然后介紹一種實用的實驗數據處理方法——倍差法，以期推動自然實驗和倍差法在外語教學研究中的應用。
　　一、自然實驗與實地實驗的比較
　　一個實驗研究一般由研究因素（處理因素）、受試對象（研究對象）和實驗效應（研究觀察指標）三個基本要素組成。實驗研究的目的就是要闡述研究因素作用于研究對象后所產生的實驗效應。因此，無論是自然實驗還是實地實驗，在研究設計中都必須包含這三個基本要素，這是兩者的共同點。例如，在外語教學研究中，我們期望比較任務型教學模式和傳統教學模式對學生學習效果的影響，那么在這項研究中教學模式為處理因素，學生為受試對象，學習效果為實驗效應。
　　正如前面所論述的，自然實驗與實地實驗的區別在于實驗條件不同。我們還是以教學模式為例對兩種實驗進行說明。在實地實驗中，研究者一般先選擇兩個采用傳統教學模式的被試組，對一組實施新的任務型教學模式作為實驗組，另一組繼續使用傳統教學模式作為對照組，控制其他的變量，然后比較兩種教學模式下學生學習效果的差異。然而在自然實驗中，研究者則是從實際教學實踐的歷史事件中選擇符合實驗條件的被試組并比較兩組的學習效果。在此過程中，研究者不干涉實驗對象發生、發展的自然過程，只是利用自然事件來觀察和測量他所需要的指標值。比如在上述教學模式的例子中，若某個班級因教學安排的緣故在某個時間點更換了教師，而更換后的教師采用的是與之前教師不同的教學模式，如果更換前的教師采用傳統教學模式而更換后的教師采用任務型教學模式，在此過程中，研究者沒有人為設計實驗并干涉其他變量，客觀實際中教師的更換就滿足了一個自然實驗的條件。顯然，與人為設計的實地實驗不同，自然實驗是可遇而不可求的，但是它卻擁有了一些實地實驗所不具備的優點：
　　首先，自然實驗回避了教育實驗的研究倫理問題。教育實驗的研究對象是人，任何給以人為被試的實驗處理，都會涉及研究倫理問題。教育的人道主義原則要求一切教育實驗都必須無條件有利于學生的發展，即便是基于一種崇高、善良或重要的目的，也不能把學生（哪怕是少部分學生）當成“小白鼠”。然而，自然實驗就避免了倫理問題的質疑，因為自然實驗從本質上講就并非“實驗”，而僅僅是對一些發生過了而又具有實驗特征的一整套過程進行研究。為了避免實驗倫理問題，有的實地實驗選擇的研究對象為自愿者。一般情況下，自愿者都是學習態度比較認真、學習動機比較強的人，這必然對實驗效果產生影響。
　　其次，自然實驗是真正意義上的“雙盲實驗”。“盲”用以排除參與者在實驗中有意識或者下意識的個人偏愛。在教學實驗中，僅僅被試（即學生）不知情時為單盲實驗；主試和被試（即教師和學生）都不知情時為雙盲實驗。在自然實驗中，教學歷史事件在被選擇作為研究素材之前并不構成實驗的要素，也就是說在教學歷史事件發生時，任何人（包括研究者、教師以及學生）都不可能意識到自己處于實驗中。因此，自然實驗排除了“霍桑效應”和“實驗者效應”。前者指被試在知道自己正接受實驗處理時改變原來的常態行為，以更積極的表現以取悅研究者使其得到所期望的結果，從而對實驗效果造成的影響；后者指研究者或主試的行為、外表對被試行為產生的影響。
　　當然，自然實驗也并非沒有缺陷。由于無法對實驗組和對照組進行隨機抽樣，自然實驗僅僅是準實驗，因此，在數據分析過程中必須對干擾變量進行控制方能正確識別出實驗效應。一般意義上來說，控制干擾變量影響的方法有人為控制和統計控制兩種。其中，人為控制是指研究者通過實驗設計對變量加以控制，主要策略有隨機抽樣、限制變量和匹配分組；而統計控制是在數據分析過程中通過統計手段對變量進行控制，主要策略有受試者分層、偏相關和協方差分析。可見，隨機抽樣就是對干擾變量進行人為控制的一種策略。不過，在外語教學研究中，隨機抽樣是非常困難的，大量文獻采用的是基于自然班的準實驗設計，而自然實驗更是只能通過統計方法控制干擾變量。下面，我們將介紹一種在自然實驗研究中常用且實用的分析方法——倍差法。
　　二、自然實驗研究與倍差法
　　雖然自然實驗一般采用倍差法進行統計分析，但倍差法作為一種數據分析方法對所有前后測類型的實驗研究都具有普適性。為了理解倍差法與實驗研究的關系，我們首先來看一個非等值前后測設計的實驗程序，這一設計可以用以下符號表示：
　　實驗組：O1XO2
　　對照組：C1 C2
　　其中，O、C分別代表實驗組和對照組，X代表實驗處理，1和2分別代表實驗前和實驗后。實驗效果可表示為：△O-△C＝（O2-O1）-（C2-C1）。
　　倍差法本質上是一種基于虛擬變量的回歸方法。為了識別出實驗效應，我們需要定義兩個虛擬變量：一是di，若被試i位于實驗組則取1，對照組取0；另一個是時間變量dt，實驗前取值為0，試驗后為1。于是樣本被劃分為4組：實驗前的對照組（C1）、實驗后的對照組（C2）、實驗前的實驗組（O1）、實驗后的實驗組（O2）。倍差法的回歸方程為：
　　yit＝β0＋β1di＋β2dt＋β3di·dt＋εit （1）
　　其中，i＝1、2、…、N，代表N個被試，t=1、2，代表實驗前和實驗后；yit代表被試i在時期t的測量值。顯然，在實驗前后，對照組和實驗組測量效應△Oh和△C的變化分別為difc=（β0+β2）-（β0）=β2和difo=（β0+β1+β2+β3）-（β0+β1）=β2+β3。因此，實驗處理所產生的“凈影響”為difo-difc＝（β2+β3）-（β2）=β3。可見，倍差法是測度實驗處理效應最直接的方法，從β3的符號和顯著性即可判別實驗處理是否有效。
　　為了正確識別出實驗的處理效應，正如之前介紹的，自然實驗需要通過統計方法控制干擾變量。具體而言，在倍差法中，我們可以采用偏相關方法排除干擾變量對處理效應的影響，具體策略是將干擾變量作為控制變量整合到回歸方程（1）中：
　　yit=β0+β1di+β2dt+β3di·dt+?酌Xit+εit（2）
　　其中，X代表控制變量集，?酌為相應的系數向量。
　　細心的讀者可能會發現，方程（1）和（2）所代表的模型較之普通的回歸模型，最大的區別在于其數據是N×2的兩維結構，即面板數據（paneldata，又稱為平行數據或縱列數據）。相比截面數據以及相應的分析方法（比如協方差分析），面板數據和倍差法的最大好處是可以控制一些不可觀測因素的影響。比如，在外語教學研究中（包括本文中教學模式的例子），實驗效應一般通過學生的學習效果（一般為成績）進行測量。那么，如何控制被試的個人能力對實驗效應的影響呢？依據前面的分析，理所當然是要將個人能力作為一個控制變量納入到模型中。但是，個人能力作為一種不可觀測的因素要對其進行測量是非常困難的。但如果采用面板數據以及本文中的倍差法，我們只需在模型中加入一個不隨時間改變的變量αi即可將個人能力等一些非時變的因素加以控制。此時，方程（2）變為：
　　yit=βi+β1di+β2dt+β3di·dt+Xit+εit（3）
　　其中，βi=β0+αi。事實上，面板數據模型不僅能控制非時變因素的影響，也能控制對所有個體有相同影響的時期共同因素，體現為方程（1）－（3）中的dt。
　　三、結語
　　自然實驗法和倍差法并非新事物，作為一種實證研究思路已在社會科學的許多領域得到廣泛應用，卻被外語研究者長期忽視，其中一個非常重要的原因就是我國介紹外語研究科研方法的書籍沒有包括相關內容，外語類期刊也沒有刊登相關的介紹文獻。正因為如此，筆者在本文中從實用角度出發對自然實驗和倍差法進行了簡單介紹，籍此推動自然實驗，特別是倍差法在外語教學研究中的應用。
　　參考文獻
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　　（責任編輯楊子）