1. 引言与概述

本研究探讨了自主学习策略对英语关系从句习得的效用，特别关注学习者身份风格可能起到的中介作用。语法，尤其是关系从句这类复杂的句法结构，对于第二语言熟练度和交际能力至关重要。本研究基于学习中的自我调节理论（Pintrich, 2004）和身份发展理论（Erikson, 1968; Berzonsky, 2005），提出学习者如何管理其学习过程以及如何看待自己，可能会显著影响语法学习成果。

2. 研究方法

本研究采用准实验设计来探究所提出的关系。

2.1 参与者与设计

研究涉及60名伊朗英语作为外语的学习者。参与者被随机分配到实验组（n=30），该组接受了SRL策略培训；或对照组（n=30），该组遵循常规教学。一项关于关系从句的前测确保了初始组的同质性。

2.2 工具与流程

流程遵循结构化顺序：

  1. 前测：评估基线ERC知识。
  2. SRL问卷：对所有参与者施测，以衡量现有策略使用情况。
  3. 干预：实验组接受针对语法学习量身定制的SRL策略（例如，目标设定、自我监控、自我评估）的明确培训。
  4. 身份风格问卷（Berzonsky）：对实验组施测，将学习者分为信息型、规范型或弥散-回避型身份风格。
  5. 后测：干预期结束后，再次评估ERC知识。

数据分析使用了协方差分析和单因素方差分析。

3. 结果与分析

3.1 统计发现

协方差分析结果显示，在控制了前测分数后，SRL策略干预对后测ERC分数存在统计学上显著的主效应（p < 0.01）。这表明，接受过SRL策略培训的实验组学习者在学习关系从句方面优于对照组。

相反，方差分析测试结果显示，三种身份风格（信息型、规范型、弥散-回避型）均未在此特定情境下对SRL使用与ERC成绩之间的关系表现出统计学上显著的中介效应。

3.2 效应量解读

SRL干预的效应量计算为Eta平方（η²）= 0.83。根据Cohen的惯例（1988），这代表一个大效应量，表明SRL策略的知识和使用解释了语法学习成功中相当大比例的变异，这对于教学实践是一个具有实际意义的发现。

关键结果摘要

SRL效应： 显著（p < 0.01） | 效应量（η²）： 0.83（大）

身份中介作用： 不显著

4. 讨论与结论

本研究明确证明，自主学习策略的明确教学能显著促进复杂英语语法（特别是关系从句）的习得。大效应量凸显了赋予学习者元认知工具来规划、监控和评估其学习的教学效力。关于身份风格的非显著发现表明，在本研究情境中，学习策略的直接应用对成绩的影响比更广泛的、倾向性的身份因素更强大、更直接。作者建议EFL教师、课程设计者和政策制定者将SRL策略培训整合到语法教学中，以优化学习成果。

5. 核心见解与批判性分析

核心见解： 这项研究传达了一个清晰、可操作且强有力的信息：对于特定句法结构的习得而言，教会学习者如何学习语法比处理他们更广泛的心理身份风格具有更直接的影响。SRL策略的直接影响是稳健且明确的。

逻辑流程与一个关键缺口： 本研究的逻辑——用SRL进行干预、测量结果、检查身份风格是否能解释变异——是合理的。然而，从一个不显著的中介结果跳跃到轻视身份的作用可能为时过早。正如Norton和Toohey（2001）关于语言学习者身份的开创性著作所指出的，身份不是一个静态的中介变量，而是一种动态的、在情境中构建的力量，可以促进或限制学习机会的获取以及对策略的投入。本研究的设计将身份视为一个固定的、预先存在的过滤器，可能忽略了成功使用SRL策略的行为本身如何可能重塑学习者作为有能力语言使用者的身份——这一过程在Dörnyei（2009）的二语动机自我系统中得到了强调。零结果可能反映的是测量/建模问题，而非身份无关紧要。

优势与缺陷： 本研究的优势在于其清晰的实验设计、对SRL的明确操作化，以及一个能直接指导实践的大且具有意义的效应量——这在应用语言学中实属罕见。如前所述，其缺陷在于对身份的看法有些简化。将其与像CycleGAN（Zhu et al., 2017）这样的AI突破相比，后者无需配对示例即可学习在领域间进行“翻译”，本研究成功地将SRL培训“翻译”为语法增益。然而，就像早期忽略上下文的AI一样，它可能忽略了身份运作的学习者社会心理生态系统这个“领域”。

可操作的见解： 对于实践者：立即将SRL策略培训应用于语法教学。 它有效。对于研究者：不要放弃身份。 相反，设计纵向的、定性的或复杂动态系统的研究，以探索SRL策略的使用和语法成功如何随着时间的推移与学习者身份共同演化并主动塑造身份。使用Douglas Fir Group（2016）的跨学科框架中的方法来捕捉多层次的影响。

6. 技术框架与数学模型

核心分析可以通过协方差分析和方差分析检验的中介模型来表示。用于评估SRL干预效应的主要协方差分析模型为：

$Y_{post, i} = \beta_0 + \beta_1 (Group_i) + \beta_2 (Y_{pre, i}) + \epsilon_i$

其中 $Y_{post}$ 是后测分数，$Group$ 是虚拟变量（0=对照组，1=实验组），$Y_{pre}$ 是前测分数（协变量），$\epsilon$ 是误差项。显著的 $\beta_1$ 表示处理效应。

关于身份风格（M）在SRL（X）和ERC（Y）之间路径上的中介分析遵循Baron & Kenny（1986）的逻辑，通过在实验组内进行单独的方差分析/回归来检验：

  1. 路径 a：X 对 M 的影响。（身份风格是否受处于SRL组的影响？此处未直接检验）。
  2. 路径 b：在控制 X 的情况下，M 对 Y 的影响。通过以后测分数为因变量、身份风格为因素的方差分析进行检验。
  3. 路径 b 的不显著结果导致无中介作用的结论。

效应量，即偏Eta平方（$\eta_p^2$），计算公式为：$\eta_p^2 = \frac{SS_{effect}}{SS_{effect} + SS_{error}}$，针对协方差分析中的给定效应。

7. 实验结果与可视化

关键结果可以通过两个主要图表进行可视化：

图表1：前测与后测分数对比（实验组 vs. 对照组）
一个分组条形图，显示两组在前测和后测时的平均分数。实验组在后测时的条形将显著高于所有其他条形，直观地展示了大处理效应。对照组的后测条形将仅显示相对于其前测的边际增长。

图表2：按身份风格划分的后测分数（仅实验组）
一个条形图，显示实验组内被归类为信息型、规范型和弥散-回避型身份风格的学习者的平均后测分数。这些条形很可能显示出微小且不显著的差异，直观地证实了方差分析的结果，即在本样本中，经过SRL干预后，身份风格与结果没有系统性关联。

解读： 视觉叙事是清晰的：SRL“处理”提升了整个实验组，造成了显著的组间差异。在这个被提升的实验组内部，身份风格并未在成绩上造成进一步清晰的分层。

8. 分析框架：案例示例

情境： 一位EFL教师陈老师希望将这项研究应用于她正在为形容词从句而苦恼的中级班级。

框架应用：

  1. 诊断（前测）： 陈老师进行一次关于形容词从句的简短诊断测试，以建立基线。
  2. 策略工具箱（干预）： 她不仅解释语法规则，还在连续2周内每节课抽出15分钟进行SRL策略培训：
    • 规划： “到本周末，我将能够在5个练习句中识别出被修饰的名词。”
    • 监控： 教授自我提问：“我用‘who’指代人，‘which’指代物了吗？”“这个从句需要主语代词吗？”
    • 评估： 使用简单的检查表进行同伴互评练习：“1. 关系代词正确吗？2. 从句位置正确吗？3. 意思清楚吗？”
  3. 指导性练习： 学生在完成练习时“出声思考”他们的策略使用情况。
  4. 评估与反思（后测）： 进行一次新的形容词从句测试。陈老师还要求学生写一篇简短的反思，说明哪种策略帮助最大，将表现与过程联系起来。

预期结果： 根据本研究的发现，陈老师可以预期班级在形容词从句的准确性上会有显著的总体提升，这些提升主要归因于所提供的策略工具包，而不是试图为此特定技能分析并迎合不同学生的身份类型。

9. 未来应用与研究展望

  • 技术增强的SRL： 开发自适应学习应用（类似于Duolingo等平台，但以策略为中心），为语法点搭建规划、监控和评估的支架。这些应用可以使用算法在最佳时机提示策略使用。
  • 微观纵向研究： 使用经验取样法或学习分析仪表板，追踪SRL策略使用的波动、瞬时的身份感知（例如，“我现在感觉自己像一个有能力的学习者”）以及微观层面的语法练习成功率在数天或数周内的变化，捕捉前测-后测设计中遗漏的动态。
  • 跨语言泛化： 测试SRL对ERC的强大效应是否适用于学习英语或其他具有不同句法特性的语言中的其他复杂语法结构（例如，虚拟语气、被动语态）。
  • 与动机理论整合： 将SRL培训与自我决定理论（自主性、能力感、归属感）或二语动机自我系统的干预措施相结合，创建一个更全面的“学会学习”方案，这可能以可测量的方式间接影响身份。
  • 教师培训模块： 基于本研究的证据创建专业发展资源，帮助教师将元认知策略教学有效地整合到标准语法课程中。

10. 参考文献

  • Aliasin, S. H., Kasirloo, R., & Jodairi Pineh, A. (2022). The efficacy of self-regulated learning strategies on learning english grammar: the mediating role of identity styles. Journal of Psychological Science, 21(115), 1359-1374.
  • Baron, R. M., & Kenny, D. A. (1986). The moderator–mediator variable distinction in social psychological research: Conceptual, strategic, and statistical considerations. Journal of Personality and Social Psychology, 51(6), 1173–1182.
  • Berzonsky, M. D. (2005). Ego identity: A personal standpoint in a postmodern world. Identity, 5(2), 125-136.
  • Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum Associates.
  • The Douglas Fir Group. (2016). A transdisciplinary framework for SLA in a multilingual world. Modern Language Journal, 100(S1), 19-47.
  • Dörnyei, Z. (2009). The L2 Motivational Self System. In Z. Dörnyei & E. Ushioda (Eds.), Motivation, language identity and the L2 self (pp. 9-42). Multilingual Matters.
  • Norton, B., & Toohey, K. (2001). Changing perspectives on good language learners. TESOL Quarterly, 35(2), 307-322.
  • Pintrich, P. R. (2004). A conceptual framework for assessing motivation and self-regulated learning in college students. Educational Psychology Review, 16(4), 385-407.
  • Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (pp. 2223-2232).