1. 緒論與概述

本研究探討自主學習策略對英語關係子句習得之成效，並特別聚焦於學習者認同風格可能扮演的中介角色。文法，尤其是像關係子句這類複雜的句法結構，對於第二語言能力與溝通能力至關重要。本研究立基於學習自我調節（Pintrich, 2004）與認同發展（Erikson, 1968; Berzonsky, 2005）的理論框架，主張學習者如何管理其學習過程以及如何看待自己，可能顯著影響其文法學習成果。

2. 研究方法

本研究採用準實驗設計來探討所提出的關係。

2.1 參與者與設計

本研究共有60名伊朗英語作為外語的學習者參與。參與者被隨機分配到實驗組（n=30）或控制組（n=30）。實驗組接受自主學習策略訓練，而控制組則接受傳統教學。透過關係子句前測確保兩組的初始同質性。

2.2 研究工具與程序

研究程序遵循以下結構化順序：

  1. 前測：評估參與者對英語關係子句的初始知識。
  2. 自主學習問卷：對所有參與者施測，以評估其現有的策略使用情況。
  3. 介入：實驗組接受針對文法學習量身訂做的自主學習策略（例如：目標設定、自我監控、自我評估）之明確訓練。
  4. 認同風格問卷（Berzonsky）：對實驗組施測，將學習者分類為資訊導向、規範導向或擴散-逃避型認同風格。
  5. 後測：介入期結束後，再次評估參與者的英語關係子句知識。

資料分析採用共變數分析與單因子變異數分析。

3. 結果與分析

3.1 統計結果

共變數分析結果顯示，在控制前測分數後，自主學習策略介入對後測的英語關係子句分數具有統計上顯著的主效果（p < 0.01）。這表明接受自主學習策略訓練的實驗組學習者，在關係子句的學習上表現優於控制組。

相反地，變異數分析結果顯示，在此特定情境下，三種認同風格（資訊導向、規範導向、擴散-逃避型）皆未對自主學習策略使用與英語關係子句成就之間的關係，展現出統計上顯著的中介效果。

3.2 效果量詮釋

自主學習介入的效果量計算為Eta平方（η²）= 0.83。根據Cohen的慣例（1988），這代表一個大的效果量，表明自主學習策略的知識與使用，解釋了文法學習成功變異的很大一部分，這對教學實務而言是一項具有實際顯著意義的發現。

關鍵結果摘要

自主學習效果： 顯著（p < 0.01） | 效果量（η²）： 0.83（大）

認同中介效果： 不顯著

4. 討論與結論

本研究明確證實，自主學習策略的明確教學能顯著提升複雜英語文法（特別是關係子句）的習得。大的效果量強調了賦予學習者後設認知工具來規劃、監控與評估其學習，具有強大的教學效力。關於認同風格的不顯著發現則表明，在本研究的情境中，學習策略的直接應用對學習表現的影響，比更廣泛的、傾向性的認同因素更為強大且立即。作者建議英語教師、課程設計者與政策制定者應將自主學習策略訓練整合至文法教學中，以優化學習成果。

5. 核心洞見與批判分析

核心洞見： 這項研究傳達了一個清晰、可操作且強而有力的訊息：教導學習者如何學習文法，對於特定句法結構的習得，比處理其更廣泛的心理認同風格具有更立即的影響。自主學習策略的直接效果是強健且明確的。

邏輯流程與關鍵缺口： 本研究的邏輯——以自主學習介入、測量結果、檢驗認同風格是否能解釋變異——是合理的。然而，從不顯著的中介結果直接推論至輕視認同的角色，可能為時過早。正如Norton與Toohey（2001）關於語言學習者認同的開創性著作所指出的，認同並非一個靜態的中介變項，而是一種動態的、在情境中建構的力量，能夠促成或限制學習機會的取得以及對策略的投入。本研究設計將認同視為一個固定、預先存在的過濾器，可能忽略了成功使用自主學習策略的行為本身，如何可能重塑學習者作為有能力語言使用者的認同——這個過程在Dörnyei（2009）的第二語言動機自我系統中已被強調。不顯著的結果可能反映了測量或建模的問題，而非認同的無關緊要。

優點與缺點： 本研究的優點在於其乾淨的實驗設計、對自主學習的清晰操作化，以及一個能直接指導實務、大且有意義的效果量——這在應用語言學領域是罕見的。如前所述，其缺點在於對認同的看法有些化約主義。將其與人工智慧領域的突破（如CycleGAN，Zhu等人，2017）相比，後者能在無配對範例的情況下學習不同領域間的轉換，本研究成功地將自主學習訓練「轉換」為文法學習的增益。然而，就像早期忽略情境的人工智慧一樣，它可能忽略了學習者社會心理生態系統這個認同運作的「領域」。

可操作的洞見： 對實務工作者而言：立即將自主學習策略訓練應用於文法教學。 這確實有效。對研究者而言：不要放棄研究認同。 相反地，應設計縱貫性、質性或複雜動態系統的研究，以探討自主學習策略的使用與文法學習成功，如何隨著時間與學習者認同共同演化並主動形塑認同。運用Douglas Fir Group（2016）跨學科框架中的方法，來捕捉多層次的影響。

6. 技術框架與數學模型

核心分析可以透過共變數分析與變異數分析檢驗的中介模型來表示。評估自主學習介入效果的主要共變數分析模型為：

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

其中 $Y_{post}$ 為後測分數，$Group$ 為虛擬變數（0=控制組，1=實驗組），$Y_{pre}$ 為前測分數（共變量），$\epsilon$ 為誤差項。顯著的 $\beta_1$ 表示處理效果。

針對認同風格（M）在自主學習（X）與英語關係子句（Y）之間路徑的中介分析，遵循Baron與Kenny（1986）的邏輯，並在實驗組內透過個別的變異數分析/迴歸進行檢驗：

  1. 路徑 a：X 對 M 的影響。（認同風格是否受到被分到自主學習組的影響？本研究未直接檢驗此點）。
  2. 路徑 b：在控制 X 後，M 對 Y 的影響。透過以後測分數為依變項、認同風格為自變項的變異數分析進行檢驗。
  3. 路徑 b 的不顯著結果導致了無中介效果的結論。

效果量，部分Eta平方（$\eta_p^2$），計算方式為：在共變數分析中，針對特定效果，$\eta_p^2 = \frac{SS_{effect}}{SS_{effect} + SS_{error}}$。

7. 實驗結果與視覺化

關鍵結果可透過兩張主要圖表進行視覺化：

圖表1：前測與後測分數比較（實驗組 vs. 控制組）
一張群組直條圖，顯示兩組在前測與後測的平均分數。實驗組在後測的直條將顯著高於其他所有直條，視覺上呈現出大的處理效果。控制組的後測直條則僅顯示相較於其前測的邊際成長。

圖表2：依認同風格區分之後測分數（僅實驗組）
一張直條圖，顯示實驗組內被分類為資訊導向、規範導向與擴散-逃避型認同風格的學習者之平均後測分數。這些直條的高度可能僅顯示微小且不顯著的差異，視覺上確認了變異數分析的結果，即在自主學習介入後，在此樣本中認同風格與學習成果並無系統性的關聯。

詮釋： 視覺敘事是清晰的：自主學習「處理」提升了整個實驗組的水平，創造了顯著的組間差異。而在這個被提升的實驗組內部，認同風格並未在表現上創造出進一步的清晰分層。

8. 分析框架：案例示例

情境： 一位英語教師陳老師，希望將此研究應用於她正在為形容詞子句所苦的中級班級。

框架應用：

  1. 診斷（前測）： 陳老師實施一個簡短的形容詞子句診斷測驗，以建立基準線。
  2. 策略工具箱（介入）： 她不僅僅解釋文法規則，而是在連續兩週的課程中，每節課撥出15分鐘進行自主學習策略訓練：
    • 規劃： 「到本週結束前，我將能夠在5個練習句中辨識出被修飾的名詞。」
    • 監控： 教導自我提問：「我是否對人用『who』，對事物用『which』？」「這個子句需要主格代名詞嗎？」
    • 評估： 使用簡單的檢核表進行同儕互評練習：「1. 關係代名詞正確嗎？2. 子句位置正確嗎？3. 意思清楚嗎？」
  3. 引導練習： 學生在完成練習時，同時「大聲思考」他們對策略的使用。
  4. 評估與反思（後測）： 實施一個新的形容詞子句測驗。陳老師也請學生寫下簡短的反思，說明哪個策略幫助最大，將表現與學習過程連結起來。

預期成果： 根據本研究發現，陳老師可以預期班級在形容詞子句的準確度上會有顯著的整體提升，而這些進步主要歸因於所提供的策略工具包，而非針對此特定技能去分析並迎合不同學生的認同類型。

9. 未來應用與研究方向

  • 科技輔助自主學習： 開發適應性學習應用程式（類似Duolingo等平台，但以策略為核心），為文法點搭建規劃、監控與評估的鷹架。這些應用程式可使用演算法在最佳時機提示策略使用。
  • 微觀縱貫研究： 使用經驗取樣法或學習分析儀表板，追蹤自主學習策略使用的波動、當下的認同感知（例如：「我現在感覺自己像個有能力的學習者」）以及微觀層次的文法練習成功率，捕捉前後測設計所遺漏的動態過程。
  • 跨語言概化： 檢驗自主學習對英語關係子句的強大效果，是否也適用於學習英語或其他具有不同句法特性語言中的其他複雜文法結構（例如：假設語氣、被動語態）。
  • 與動機理論整合： 將自主學習訓練與自我決定理論（自主性、勝任感、歸屬感）或第二語言動機自我系統的介入措施結合，創造一個更全面的「學習如何學習」方案，這可能以可測量的方式間接影響認同。
  • 教師培訓模組： 基於本研究的證據，創建專業發展資源，幫助教師有效地將後設認知策略教學整合到標準文法課程中。

10. 參考文獻

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  • 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.
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