ForeignLanguageWorldNo．42013（GeneralSerialNo．157）
基于三维构念的大学生英语自主学习能力量表编制与检验
林莉兰
提要：本研究旨在编制我国大学生英语自主学习能力量表以促进大学生自主学习能力发展。在文献综述的基础上，研究提出了包含能力、心理和行为三维构念的大学生英语自主学习能力概念模型，据此编制了大学生英语自主学习能力量表，并采用3个独立样本检验了量表的结构和质量。探索因子分析与验证性因子分析结果支持量表的概念模型，即大学生英语自主学习能力是一个由学习者自我管理学习能力、自主学习心理和自主学习行为构成的三维构念。研究结果表明，大学生英语自主学习能力量表具有较高的信度和理想的效度，可作为大学生英语自主学习能力测量工具。关键词：英语自主学习能力;量表编制;因子分析
Abstract:ThisstudyisintendedtoconstructtheAutonomousEnglishLearningScale(AELS)，asurveyinstrumenttobeusedinteachingandresearchforthedevelopmentoflearnerautonomyinChinesetertiaryEFLstudents．Thestudy，basedonaliteraturereview，hypothesizesathree-dimensionalconceptualmodeloflearnerautonomy，andde-velopstheAELSincludingthreefactorsofself-managinglearningability，psychologyofautonomouslearningandau-tonomouslearningbehavior．ItexaminesthepsychometricpropertiesoftheAELSinthreelargesamplesbybothex-ploratoryandconfirmatoryfactoranalyses，whichprovidespsychometricsupportfortheinitialconceptualmodelandprovestheidealreliabilityandvalidityoftheAELSinmeasuringChinesetertiaryEFLstudents'learnerautonomy．Keywords:Englishlearnerautonomy;scaledevelopment;factoranalysis中图分类号：H3191．引言
在外语自主学习研究领域，一直有学者尝试编制测量学习者自主能力的量表，以便为自主学习实践和研究提供可靠依据。虽然西方学界在这方面取转引得了一定成果（Cotterall1995；Guglielmino1997，自Benson2005；Confessore＆Park2004），但因处于不同文化和学习环境的学习者具有不同形式或不同程度的自主学习能力（Littlewood1999；Kumaravadi-velu2003），国外量具通常并不适用于我国大学英语学习环境。由此，应根据我国特定的学习环境和学生群体的特征编制我国大学生英语自主学习能力量表。
文献标识码：B
文章编号：1004－5112（2013）04－0073－09
为了解我国大学生英语自主学习量表的编制状况，笔者检索了1999—2011年国内主要外语类核心期刊发表的相关主题文章，共检索得到9篇。这些文章具有两个特征：首先，对于英语自主学习能力的李宵翔（2004）将构念理解存在较大差异。张立新、
自主学习能力理解为学习策略使用能力，据此设计了涵盖元认知策略、认知策略、情感策略和社会策略的调查问卷。张殿玉（2005）将自主学习能力理解为自主学习的态度和能力。林莉兰（2008）编制的量表从动机、元认知策略和学习行为3个方面调查了大学生英语自主学习能力。闫莉（2010）编制的含19个题项的量表考察了学生课堂内外的计划和
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“十一五”“大学英语自主学习模式下教师介入研究”（项目编号本文系2010年全国教育科学规划教育部重点课题
GPA105024）的阶段性成果。作者感谢《外语界》编辑部对本文提出的宝贵修改意见，感谢安徽建筑大学陈月娥老师在数据统计方面提供的帮助。
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外语界2013年第4期（总第157期）
监控能力。胡杰辉（2011）设计的自主学习能力量信心、目标内容、学习策略知识以及计表涵盖动机、
评估、监控技能等因素。这些量表在构念上的差划、
“充满了矛盾的意识形态异说明自主学习能力界定
（Oxford2003：75）。其次，和支离破碎的理论”这些研究可能都没有经过心理测量学验证，不能有效确保评价工具的可信度和普适性。虽然胡杰辉（2011）介绍了量表编制过程，但对量表制作相关程序的因子分析或验证还可进一步加强。
本研究尝试梳理学习者自主理论的核心要素，构建我国大学生英语自主学习能力的概念模型，进而依据心理测量学的量表制作步骤对模型进行验编制出具有良好信度和效度的大学生英语自主证，
学习能力测量工具。2．研究方法
根据心理测量学的有关理论（Thompson2004；Worthington＆Whittaker2006；荣泰生2009），本研究题项编写、采用以下6个步骤编制量表：概念建构、
内容检验、探索性因子分析、验证性因子分析和信效度分析。
2．1概念建构
近30年来关于自主学习者特征的研究归纳起来主要涉及以下3个方面：能力、心理和行为。
（1）能力。不同理论学派普遍认为自主学习能如确定学习目力包括学习者自我管理学习的能力，
标、学习内容和进度及监控、评估学习成效的能力等（Holec1981；Little1991；Wenden1991；Littlewood1996；Benson2005；Benson2010；Lam2010）。
（2）心理。自主学习者不仅应具备自我管理学习的能力，还应具备自主学习的心理（Little1991；Dam1995；Littlewood1996）。“意愿”“信心”和被认为是自主学习心理的核心因素（Wenden1991；Dam1995；Littlewood1996）。“意愿”指学习者愿意承担，“信心”管理学习的职责指学习者相信自己学习和管理学习的能力（Wenden1991：53）。自主学习心理的另外一个因素是元认知意识（Dam1995；Broady1996；Lam2010），具体指语言习得意识和学习策略使用意识。
（3）行为。学习者在某种特定环境下拥有的潜在能力未必能表明其具有实际的行为能力（Holec1981：3）。学习者在自然学习环境下表现出来的掌控自己学习的行为才是学习者自主的有效证据（Benson2005：53）。·74·
根据上述论述，本研究假设：我国大学生英语自心理和行为构成的三维主学习能力是一个由能力、
即（1）具备制订学习计划、执行计划和评估、构念，
反思学习成效的能力；（2）愿意承担学习职责的心理，具有英语习得意识和学习策略意识；（3）具有积极承担学习责任、有效使用管理学习策略和其他策略的行为。
2．2题项编写
初始量表共包含72个题项。首先，对自主学习外延进一步细化，编能力和心理这两个方面的内涵、
写了44个典型题项。这44个题项采用李克特五级“1－5”“完全不同意”选项从分别代表到量表形式，“完全同意”。
其次，基于开放式问卷调查编写了28个自主学习行为的题项。我们随机抽取了安徽建筑大学二年级80名学生（已有两年英语自主学习经历）参与问卷调查，学生被要求列出20个最能反映自主学习行对学生题项按照主题相关为的题项。调查结束后，
原则进行整理、归纳，然后将其和相关文献资料中有关自主学习行为的描述进行对比，最后共获得28个出现频次较高且吻合度较好的自主学习行为题项。这些题项也采用李克特五级量表形式，选项从“1－5”“从不”“总是”。分别表示到
2．3量表施测
量表效度从内容和结构两方面进行检验。内容效度指题项所测评的内容是否能够反映中国大学生的英语自主学习能力。内容效度检验采用Delphi专家咨询法，聘请11名专家对72个题项的内容与研究者所要测量概念的一致性进行评判。统计分析两轮专家评判的结果后，剔除量表20个题项，保留52个题项。
结构效度检验量表能够测量编制理论概念或特质的程度。探索性因子分析和验证性因子分析的结“最合乎合应用被认为是验证新编量表结构效度的
（Worthington＆Whittaker2006：815）。逻辑的方法”
对量表的探索性因子分析旨在确定量表题项反映的潜在因子，以少数因子代表大学生英语自主学习能修力的复杂理论结构。验证性因子分析用于验证、正量表的理论模型，以确定量表的最终结构。
对修订后的量表进行信效度检验，采用内部一致性指标和分半信度检测量表的可靠性与稳定性，并以因子间的相关系数以及各因子与总量表的相关系数再次评价量表的结构效度。
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量表于2010年10月至11月施测，量表测试所得数据使用软件SPSS12．0和AMOS6．0进行统计分析。
2．4样本对象
考虑到样本群体应有自主学习经历，我们随机选择了安徽建筑大学正在进行自主学习的二年级非英语专业学生为受试。研究确定了3个独立样本：样本一用于探索性因子分析，样本二用于一次验证性因子分析，样本三用于对修正后模型的二次验证性因子分析。
样本是因子分析的重要指标之一，而受试与题项的最低比率应为5∶1或10∶1（Worthington＆Whit-taker2006：817）。量表有52个题项，因此样本一包含588名受试。与一次和二次验证性因子分析对应的量表题项分别是44和38，因此样本二和样本三的受试分别为455和380名。3．结果与分析
3．1项目分析
在进行探索性因子分析前，对各题项与总量表进行相关性分析，以剔除区分度不好的题项。Vacha-Haase和Thompson（2011）认为，若相关系数为负值或低于0．3的题项删除后能够提高量表的整
3．2探索性因子分析
探索性因子分析的目的在于重新组合杂乱无章的变量，探究变量间的潜在结构关系（Thompson2004：48）。删除8个题项后的量表KMO抽样适度Bartlett球形检验的p测量值为0．950（＞0．700），＜0．001，表明量表适合做因子分析。
量表因子提取采用主成分分析法。根据Kaiser的特征值大于1的标准，共获得3个因子。碎石图从第四个因子开始的因检验结果也表明（见图1），
子呈直线状，说明这些因子对原有变量的贡献几乎可以忽略不计。这两项检验均证明提取3个因子是合适的。
则考虑删除题项。经项目分析删除题项1、体信度，
3、4、5、6、11、12和19，这样52个题项保留44个，量具体见表1。表整体信度得到一定提高，表1
题项删除前后量表信度
NofItems
5244
Cronbach'sAlphaBasedonStand-ardizedItems
0．9320．952
图144个题项量表的碎石图
（1992）认为，问卷同时满足以下条件才具有合理的结构效度：（1）每个题项在所属因子上的载荷值达到0．450以上；（2）题项在其他因子上的载荷值小于0．320；（3）每个因子的项目数不少于3个。据15。量表探索性因子分析结果具体删除题项13、此，
如表2所示。
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考虑到自主学习能力三维构念从理论上说存在故采用斜交旋转对题项载荷进行分析，一定相关性，
以检验量表是否具有较好的收敛效度和区分效度，使因子的含义具有命名的解释性。
量表需同时获得收敛效度和区别效度才可认为其具有结构效度（荣泰生2009：82）。Comrey和Lee
外语界2013年第4期（总第157期）表2
探索性因子分析结果
因子一题项28303329323427311822143626243516特征值方差贡献率（%）
载荷．862．797．705．698．691．656．651．639．616．558．550．549．544．538．509．49514．1133．6
题项40464451415043453947524238374948特征值方差贡献率（%）
因子二
载荷．705．682．679．675．671．669．665．665．647．642．623．622．620．618．617．5725．2912．6。习心理”
由此，根据探索性因子分析结果，大学生英语自主学习能力量表包含自我管理学习能力、自主学习行为和自主学习心理3个因子。以下对量表进行验证性因子分析以检验量表的结构和数据是否与理论构念相一致。
3．3验证性因子分析
量表三因子模型的验证性因子分析运用软件AMOS6．0，采用结构方程模型理论的4个步骤：模型设定、模型估计、模型评价和模型修正。
采用样本二对量表三因子模型进行设定后的模型路径图如图2所示。这一路径图清晰呈现了理论构想的因子结构，每一个变量只负载于一个因子之上。
特征值方差贡献率（%）
1．744．2
题项8109223252072117
因子三
载荷．802．750．716．712．684．627．519．516．472．459
表2的因子载荷显示，各因子每一题项的因子载荷值均大于0．450，其中3个题项的载荷值在0．470－0．499之间，其余载荷值都在0．500以上。此外，任一因子中的题项在其他因子上的载荷值均小于规定值。这说明量表具有较好的收敛效度和区分效度。
从表2可知，因子一包括16个题项，共解释了33．6%的方差，涉及自我管理学习能力，如确定学习目标、学习内容和进度的能力，监控和评估学习成效“自我管理学习能力”。因子的能力，故将其命名为解释了12．6%的方差，涉及自二也包括16个题项，
“自主学习行为”。因子主学习行为，故将其命名为三包含10个题项，解释了4．2%的方差，内容涉及自“自主学主学习的意愿、信心和意识，故将其命名为·76·
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图2初始模型路径图
因此模型评估要同时参考其他拟受样本大小影响，
合度指标。根据Hu和Bentler（1999）的建议，我们RMSEA和相对拟合同时采用绝对拟合指数χ2/df、
CFI对模型进行评估。一般来说，指数TLI、χ2/df值RMSEA小于0．060，且TLI和CFI都大小于2或3，
于0．900，说明模型拟合度较好。虽然本研究的初始模型（模型一）绝对拟合指数尚可接受，但相对拟合指数TLI和CFI不太理想（见表3）。
模型评估指标包括指标因子负荷、因子方差、因子间的协方差和误差方差4个参数。每个参数分别对应参数估计值、标准误、临界比值和显著性概率P值4个数值。本研究的模型评估指标表明（限于篇未列数据），所有参数的临界比值均大于1．96，且幅，
P值小于0．05，说明模型未发现无意义路径。
模型评估采用拟合度检验。χ2/df被认为是检验模型与观测数据拟合度的标准指标，但χ2/df易表3
理想模型指标和5个模型的拟合参数模型建议指标模型一模型二模型三模型四模型五
20851868173116171511χ2
χ2/df≤2或32．5562．4082．3492．3142．283
TLI
CFI≥0．900．855．870．877．884．889
RMSEA≤0．060．064．061．060．059．058
删除或合并项目
≥0．900．847．862．870．877．882
444742，4150
当模型不能很好地拟合数据时，需要对模型进行修订和重新检测（荣泰生2009：130）。鉴于验证性因子分析旨在检测量表题项是否真实反映了因子的构念，我们选择通过修正指数对模型进行改善。“以理论和实证为基准，修正模型时，应每次只从最
（王保进2007：349）。大修正指数中释放一个参数”
基于上述原则，我们对模型一的修正指数进行分析。在所有修正指数中（限于篇幅，略去数据表格），最大的是题43与44之间的修正指数87．54，这两题都是检测学生的英语阅读习惯，有语义上的重
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