基于Rasch評(píng)分量表模型的英語學(xué)習(xí)需求量表信效度檢驗(yàn)

邵健

（浙江工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院，浙江寧波 315012）

1 問題的提出

了解學(xué)生的學(xué)習(xí)需求是開展教學(xué)必不可少的環(huán)節(jié)，自Munby在語言教學(xué)中首次引入需求分析以來[1]，需求分析就在語言教學(xué)中起到了指導(dǎo)和參考作用[2]19。經(jīng)Berwick[3]、Brindley[4]、Dudley-Evan &John[5]和Hutchison & Water[6]等人完善，語言學(xué)習(xí)需求模型日趨成熟，以Dudley-Evan & John的模型為例，涉及學(xué)習(xí)者和學(xué)習(xí)內(nèi)容本體兩個(gè)層面共計(jì)七個(gè)維度的需求調(diào)研和分析。就國內(nèi)學(xué)界而言，學(xué)習(xí)需求理論研究不僅成果數(shù)量較少，且起步較晚[7]，理論方面僅有陳冰冰[8-9]、王歡[10]、徐飛；馬之成[11]等少數(shù)幾篇介紹性的綜述類文章。多數(shù)學(xué)者將關(guān)注點(diǎn)聚焦于本土學(xué)生的學(xué)習(xí)需求調(diào)研和分析，如課程思政元素需求調(diào)研[12]，基于需求的大學(xué)英語教學(xué)改革[13]以及將調(diào)研成果應(yīng)用在課程開發(fā)、建設(shè)和實(shí)施等實(shí)操問題上[14-16]。這些應(yīng)用類成果大多未成體系，彼此之間關(guān)聯(lián)度不高，缺乏主題上的延續(xù)性，無論數(shù)量還是質(zhì)量，都缺乏規(guī)模效應(yīng)；且研究對(duì)象多集中于本科院校學(xué)生、高校教師和高校層面，缺乏對(duì)其他水平英語學(xué)習(xí)者的調(diào)研，對(duì)于以高職學(xué)生為代表的低水平英語學(xué)習(xí)者的研究數(shù)量尤其少。

造成這種情況的原因在于學(xué)習(xí)需求理論是一個(gè)宏觀的框架體系，它涉及學(xué)習(xí)者個(gè)體學(xué)習(xí)需求以及行業(yè)社會(huì)對(duì)人才的目標(biāo)需求兩個(gè)層面[6]59，覆蓋學(xué)習(xí)者個(gè)體、學(xué)習(xí)過程和環(huán)境、學(xué)習(xí)者差距、用人單位、行業(yè)及專家等最多達(dá)八個(gè)維度的需求調(diào)研[9]。鑒于理論的復(fù)雜性，一份問卷或者一次調(diào)研很難涵蓋理論中涉及的所有要點(diǎn)，國內(nèi)英語學(xué)習(xí)需求分析所涉及的層面和內(nèi)容并不統(tǒng)一。而由于研究者大多是高校教師，缺乏對(duì)校外用人單位或行業(yè)需求的了解，其研究大多聚焦于學(xué)校和學(xué)生個(gè)人，少有著眼于行業(yè)對(duì)專業(yè)人才英語能力及知識(shí)的需求。因此，在需求理論這一概念統(tǒng)攝下很難進(jìn)行統(tǒng)一的調(diào)研。較為理想的做法是，先聚焦于英語學(xué)習(xí)需求分析的某個(gè)維度或者層面，進(jìn)而設(shè)計(jì)開發(fā)出一份需求調(diào)研量表，再對(duì)其進(jìn)行心理測(cè)量學(xué)意義上的信效度檢驗(yàn)，通過開發(fā)有效的測(cè)量工具，豐富分析手段，提高解釋力，改變數(shù)據(jù)分析手段單調(diào)、多以頻數(shù)統(tǒng)計(jì)為主的情況[17]。

綜上，本文以Hutchison & Water需求分析理論中的學(xué)習(xí)需求維度[6]為理論依托，開發(fā)一份著眼于低水平英語學(xué)習(xí)者，且以學(xué)習(xí)者個(gè)體層面的語言學(xué)習(xí)需求為切入點(diǎn)的量表，為避免真分?jǐn)?shù)理論自帶的不足和弊端，采用基于隱性特質(zhì)理論的Rasch模型中的評(píng)分量表模型（Rasch Rating Scale Model，RRSM）對(duì)問卷進(jìn)行信效度檢驗(yàn)，以此對(duì)量表的質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)。Rasch模型和真分?jǐn)?shù)理論效驗(yàn)工具的最大區(qū)別在于對(duì)量表使用者的關(guān)注，真分?jǐn)?shù)理論關(guān)注的重點(diǎn)在于量表，而Rasch模型則同時(shí)分析量表和量表使用者，通過量表使用者即被試在量表題項(xiàng)上的反應(yīng)，估算出數(shù)據(jù)和模型之間的擬合程度。通過模型給出的各項(xiàng)擬合指標(biāo)，可以獲得對(duì)量表難度區(qū)分度以及被試的能力水平的直接觀察。這有助于研究者從分析量表本身轉(zhuǎn)變?yōu)榉治隽勘硎褂谜呒傲勘砗褪褂谜咧g對(duì)應(yīng)關(guān)系，拓展量表信效度分析的深度和廣度。該模型已被用于口語、寫作等主觀性測(cè)試的信效度檢驗(yàn)[18-20]，但總體而言，國內(nèi)運(yùn)用Rasch模型進(jìn)行多層面、多維度的研究較為匱乏。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 對(duì)象

被試為某高職院校中外合作非英語專業(yè)學(xué)生317人，其中男生89人，女生228人。根據(jù)國際第二語言能力量表（ISLPR）對(duì)學(xué)生的語言水平進(jìn)行評(píng)價(jià)，據(jù)此將學(xué)生編入三個(gè)級(jí)別語言班，其中初級(jí)班63人，中級(jí)班142人，高級(jí)班112人。

2.2 量表

以Hutchison & Water提出的學(xué)習(xí)需求[6]為基礎(chǔ)編制量表，共計(jì)16個(gè)題項(xiàng)，分別涉及英語學(xué)習(xí)的目的動(dòng)機(jī)、知識(shí)、技能和策略以及英語學(xué)習(xí)環(huán)境等內(nèi)容。量表應(yīng)答則采用萊克特五級(jí)級(jí)階（Likert scale），0分表示非常不贊同，4分表示非常贊同。該量表經(jīng)初步檢驗(yàn)后被認(rèn)為具有較好的信效度[21]。

2.3 分析軟件及模型構(gòu)建

采用Linacre J．M．開發(fā)的WINSTEPS3．69．13軟件，以評(píng)分量表模型計(jì)算量表的各項(xiàng)指標(biāo)，計(jì)算公式如下：Ln（Pnik/（1-Pnik）=Bn-Di-Fk，公式中，Pnik表示第n個(gè)被試在第i個(gè)題項(xiàng)上選擇應(yīng)答k的概率，Bn用以界定第n個(gè)考生的能力參數(shù)，Di用以界定題項(xiàng)i的難度系數(shù)，F(xiàn)j則被模型設(shè)定為選項(xiàng)之間的階梯閾值，被試在該值上選擇兩個(gè)相鄰選項(xiàng)之一的概率相等（Bond & Fox，2015：348）。

3 結(jié)果及討論

3.1 Wright圖

Wright圖是對(duì)被試及量表項(xiàng)目之間對(duì)應(yīng)關(guān)系的最直觀表現(xiàn)。圖中最左側(cè)自上而下的數(shù)字是Rasch模型特有的洛基單位，它是模型中各個(gè)參數(shù)的統(tǒng)一參考度量，從跨度看，最大為5個(gè)洛基單位，最小為-4個(gè)洛基單位。以圖中的兩列縱軸為界，縱軸左側(cè)代表了317個(gè)被試的分布，符號(hào)“#”代表3個(gè)被試，符號(hào)“．”代表1個(gè)或2個(gè)被試；縱軸右側(cè)則是量表題項(xiàng)?？v軸上的M，S以及T分別代表被試及題項(xiàng)的邏輯均值、標(biāo)準(zhǔn)差以及兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的位置，由此反映被試和題項(xiàng)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系?？v軸最上端的＜more＞和＜frequ＞代表了所測(cè)量項(xiàng)目的度量方向。就被試部分來說，越靠近縱軸上方，說明被試對(duì)題項(xiàng)的評(píng)分越高，即越認(rèn)可題項(xiàng)所陳述的英語學(xué)習(xí)需求內(nèi)容；而題項(xiàng)部分如果越靠近縱軸上方，則說明該題項(xiàng)的評(píng)分越高，即該題項(xiàng)所陳述的英語學(xué)習(xí)需求內(nèi)容被認(rèn)可的程度越高。從圖中可以看出，被試多集中在0個(gè)洛基單位以上，說明被試對(duì)英語學(xué)習(xí)的整體需求持正面肯定態(tài)度；而題項(xiàng)則基本沿0個(gè)洛基單位上下均勻分布，這說明被試對(duì)這些題項(xiàng)的態(tài)度持正反兩方面態(tài)度。從被試和題項(xiàng)的對(duì)應(yīng)關(guān)系看，兩者的均值相差約為1個(gè)洛基單位，對(duì)應(yīng)情況總體較為理想；大多數(shù)被試對(duì)英語學(xué)習(xí)的需求較高，而就量表題項(xiàng)而言，被試對(duì)語言的實(shí)際運(yùn)用（Practical App）需求最高，其次是擴(kuò)展視野（Horizon）、獲取信息（Information）、語言技能（Skills）及結(jié)合工作情境（Working），需求最低的則依次為語言學(xué)習(xí)環(huán)境和氛圍（Atmosphere）及考級(jí)需求（CET）。這批學(xué)生的英語學(xué)習(xí)需求結(jié)果和高職英語教學(xué)培養(yǎng)綜合應(yīng)用能力的目標(biāo)和以能力為本位、以就業(yè)為導(dǎo)向的教育理念保持一致。

圖1 Wright圖（Wright Map）

3.2 信度和分隔指數(shù)

Rasch模型可以計(jì)算被試和題項(xiàng)的分隔比率、分隔指數(shù)及信度等層面顯著性指標(biāo)，分隔指數(shù)被用于衡量層面?zhèn)€體之間的差異，表示被試和題項(xiàng)在潛在構(gòu)念上分布的精確性[22]，其取值一般要求在2以上，信度則用以測(cè)量分隔指數(shù)的可靠性，一般要求0.8以上[23]146，24，取值越大，說明分隔指數(shù)越可靠。計(jì)算結(jié)果如表1所示。表中被試的分隔指數(shù)為2.92，說明根據(jù)英語學(xué)習(xí)需求的不同，參與調(diào)查的人群大致可以分成三個(gè)群體；同理量表的分隔指數(shù)8.01表明英語學(xué)習(xí)需求可以分為八個(gè)等級(jí)，這一數(shù)字大于題項(xiàng)應(yīng)答所采用的五點(diǎn)級(jí)階，說明對(duì)于這批學(xué)生的英語需求水平區(qū)分還存在進(jìn)一步細(xì)化的空間。從信度系數(shù)看，無論是被試還是量表，均高出了0.8，證明量表和被試的信度比較理想。

表1 分隔指數(shù)和信度

3.3 模型適配度檢驗(yàn)

模型計(jì)算被試和題項(xiàng)的得分估值，用未加權(quán)均方擬合統(tǒng)計(jì)量（Outfit Mnsq）和加權(quán)均方擬合統(tǒng)計(jì)量（Infit Mnsq）體現(xiàn)，后者是前者的加權(quán)形式，比前者敏感但不會(huì)受極端值的影響。兩個(gè)指標(biāo)衡量被試真實(shí)得分和模型預(yù)測(cè)得分之間的適配程度，它們的理想取值為1，表示所估計(jì)層面具備局部獨(dú)立性。但在實(shí)際測(cè)量中，理想值不容易達(dá)到，取值會(huì)圍繞1波動(dòng)，波動(dòng)范圍在0.7至1.3之間，但也可根據(jù)實(shí)際研究需要放寬到0.6到1.5之間，如果分析的參數(shù)數(shù)量較少，該值還可以放寬至0.5到3之間[18]。經(jīng)過計(jì)算，英語需求量表和被試的加權(quán)均方擬合統(tǒng)計(jì)量分別是0.99和1.04，可以認(rèn)為數(shù)據(jù)和模型的適配程度較為理想，具體見表2。

表2 模型適配度檢驗(yàn)表

可通過量表中各題項(xiàng)的估值、均方擬合統(tǒng)計(jì)量和點(diǎn)相關(guān)值來判斷量表題項(xiàng)是否具有一致性和同質(zhì)性，是否體現(xiàn)其所要測(cè)量的潛在構(gòu)念。點(diǎn)相關(guān)值需要取正值，如果出現(xiàn)負(fù)值，說明題項(xiàng)與量表所要測(cè)量的構(gòu)念相悖，而點(diǎn)相關(guān)值取值越接近1，說明題項(xiàng)和量表其他部分的相關(guān)程度越高，整個(gè)量表的合理性也越為理想。下表是量表的適配度檢驗(yàn)結(jié)果，其點(diǎn)相關(guān)系數(shù)均取值為正值，說明題項(xiàng)和所測(cè)量的構(gòu)念之間保持一致，從其取值看，考級(jí)需求（CET）和語言學(xué)習(xí)環(huán)境和氛圍（Atmosphere）在0.5分以下，說明這兩題和其他題目之間的相關(guān)度相對(duì)略低。再看每個(gè)題項(xiàng)的均方擬合統(tǒng)計(jì)量，還是考級(jí)需求遠(yuǎn)超過1.5的臨界值，精神支持和鼓勵(lì)略高于1.5，而其他14個(gè)題項(xiàng)的加權(quán)均方擬合統(tǒng)計(jì)量均在0.6到1.5之間，說明量表中各個(gè)題項(xiàng)得分符合Rasch模型的預(yù)測(cè)值，沒有出現(xiàn)很大的偏差，具體見表3。

表3 量表題項(xiàng)適配度檢驗(yàn)表

3.4 量表級(jí)階分析

量表級(jí)階（rating scale）統(tǒng)計(jì)可幫助分析被試對(duì)題項(xiàng)應(yīng)答五個(gè)級(jí)階的運(yùn)用以及級(jí)階對(duì)被試英語學(xué)習(xí)需求的劃分[25]。Linacre提出了量表運(yùn)用標(biāo)準(zhǔn)[26]，包括評(píng)分級(jí)階的遞增性、評(píng)分級(jí)階之間的間隔性、評(píng)分級(jí)階的頻次分布等，具體而言，未加權(quán)均方擬合統(tǒng)計(jì)量要小于2；評(píng)分級(jí)階的階梯刻度值從低分范疇到高分范疇要依次遞增，彼此之間的洛基單位差相對(duì)均勻，不存在倒序情況；每個(gè)級(jí)階的頻次分布均勻。滿足了以上條件就說明被試對(duì)應(yīng)答級(jí)階的運(yùn)用合理有效。表4顯示，未加權(quán)均方擬合統(tǒng)計(jì)量取值均在2以下，1至4分段的擬合指標(biāo)幾乎接近理想值1。階梯刻度值的起始值從低分段往高分段呈現(xiàn)遞增態(tài)勢(shì)。但是，在各個(gè)分值的頻次分布上還是存在一定的問題，主要是0和1段占比明顯低于其評(píng)分段，這就造成1和2兩個(gè)評(píng)分級(jí)階間隔過于小的情況。而剩余幾個(gè)評(píng)分段之間的洛基單位間隔比較均勻，分別為2.23和1.94，符合Linacre提到的標(biāo)準(zhǔn)[26]。綜合看來，被試對(duì)于各種英語學(xué)習(xí)需求的陳述認(rèn)可度多在2，3，4三個(gè)級(jí)階段，因此可以認(rèn)為被試對(duì)英語學(xué)習(xí)需求程度較高。此外，量表級(jí)階各個(gè)分?jǐn)?shù)段之間的區(qū)分較為理想，特別是后幾個(gè)級(jí)階段，對(duì)被試的區(qū)分有效。

表4 級(jí)階統(tǒng)計(jì)表

3.5 量表單維性檢驗(yàn)

量表質(zhì)量檢驗(yàn)的另一重要指標(biāo)即量表題項(xiàng)所測(cè)量的是否屬于同一種潛在構(gòu)念。英語學(xué)習(xí)需求量表共計(jì)包含16個(gè)題項(xiàng)，如歸屬于同一個(gè)構(gòu)念，即英語學(xué)習(xí)需求，就說明量表內(nèi)在質(zhì)量佳，量表屬于單維結(jié)構(gòu)。Rasch模型應(yīng)用于量表研究的優(yōu)勢(shì)之一就是可通過對(duì)殘差的主成分分析來檢驗(yàn)量表中是否還存在可以解釋的其他維度，以此檢驗(yàn)量表題項(xiàng)和量表級(jí)階的質(zhì)量，作為量表效度的佐證[23]141。Raiche則認(rèn)為，只要第一個(gè)殘差因子的特征根在1.4至2.1之間，即可判定量表屬于單維結(jié)構(gòu)[27]。Linacre對(duì)其進(jìn)行了補(bǔ)充，提出了量表的單維判定標(biāo)準(zhǔn)為Rasch模型測(cè)量對(duì)方差的解釋率在60%以上，第一個(gè)殘差因子的特征根小于3且對(duì)殘差方差的解釋比例小于5%。但他也承認(rèn)這種標(biāo)準(zhǔn)有非常多的例外情況，這是因?yàn)椤皢尉S性更多地依賴數(shù)據(jù)第二維度的大小，而非第一個(gè)維度所解釋的方差大小，這是由于未被解釋的方差成分可能來自于Rasch模型的隨機(jī)噪聲”[28]337。Bond & Fox將模型的解釋比例降低到50%，同時(shí)，他們認(rèn)為除了Linacre的判定標(biāo)準(zhǔn)外，還需要綜合題項(xiàng)在殘差上的因子負(fù)荷綜合判斷[23]141。本文參考Bond & Fox和范勁松的方法[22-23]對(duì)量表單維性進(jìn)行綜合的評(píng)判。對(duì)殘差的因子分析發(fā)現(xiàn)，Rasch模型的測(cè)量結(jié)果解釋了44.8%的方差，對(duì)殘差的因子分析發(fā)現(xiàn)，第一個(gè)因子的特征值為2.8，解釋了9.6%的殘差方差。接下來需要結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)化殘差分布圖中題項(xiàng)的聚合情況對(duì)量表的單維性進(jìn)行綜合評(píng)判。由下圖可見，A，B，C，D和E這幾個(gè)題項(xiàng)在圖中分布位置較為靠近，它們分別對(duì)應(yīng)量表中的英語的實(shí)際應(yīng)用能力（Practical Application）、擴(kuò)展視野（Horizon）、掌握英語學(xué)習(xí)方法（Methodology）、語言技能（Skills）、獲取信息（Information）這五個(gè)題項(xiàng)。從題項(xiàng)的內(nèi)容看，這五個(gè)題項(xiàng)并沒有組成有意義的因子維度，綜上，可以認(rèn)為量表基本保持了單一維度，可以確立量表的單維假設(shè)。

圖2 標(biāo)準(zhǔn)化殘差分布

3.6 項(xiàng)目差異功能（DIF）分析

量表的質(zhì)量還需要通過該量表對(duì)測(cè)量對(duì)象的公平性體現(xiàn)出來，可以人為地將被試分隔為不同群體，如不同性別、年齡、收入群體等，檢驗(yàn)量表在不同群體間是否存在題項(xiàng)的項(xiàng)目功能差異，量表一旦存在群體之間的差異，就有可能對(duì)群體造成偏差，進(jìn)而影響測(cè)量結(jié)果的準(zhǔn)確性，造成量表適用性弱化。Winsteps軟件會(huì)自動(dòng)計(jì)算DIF差異值，并進(jìn)行t檢驗(yàn)，以此決斷量表在不同群體間是否存在差異。本文以被試的語言水平分級(jí)將被試分為初級(jí)、中級(jí)和高級(jí)三個(gè)語言水平，計(jì)算量表題項(xiàng)在這三個(gè)群體之間的差異性。由于包含三個(gè)組別，因此，需要進(jìn)行48組t檢驗(yàn)（16*3），結(jié)果如下圖所示，其中，在語言學(xué)習(xí)環(huán)境和氛圍（Atmosphere）題項(xiàng)上，初級(jí)班和高級(jí)班之間存在顯著差異（DIF Contrast=0.69，t=3.3，df=141，p=0.012）；獲取知識(shí)（knowledge）題項(xiàng)上，初級(jí)班和高級(jí)班之間存在顯著差異（DIF Contrast=-0.74，t=-3.25，df=137，p=0.014）。在其他題項(xiàng)上，三個(gè)組別之間均不存在顯著差異。以上結(jié)果說明，語言水平越低的群體，對(duì)于精神鼓勵(lì)和支持的需求越高，反之則越低，位于語言水平兩個(gè)極端的群體之間存著著測(cè)量偏差；而高級(jí)班群體對(duì)于獲取知識(shí)的需求則顯著地高于初級(jí)班群體，同理，在該題項(xiàng)的測(cè)量上，位于語言水平兩個(gè)極端的群體之間也存在著測(cè)量偏差。

圖3 三個(gè)級(jí)別DIF分析結(jié)果

3.7 層面偏差分析

Rasch模型可以分析量表和使用者之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系[29]，對(duì)層面之間的交互作用進(jìn)行偏差分析，以此析取隨機(jī)誤差和系統(tǒng)性誤差，從而為量表的效度提供證據(jù)。本研究以Facets軟件檢驗(yàn)被試、語言分班和量表三個(gè)層面是否存在嚴(yán)重偏差，如果t值的絕對(duì)值取值在2以上，則被認(rèn)為存在系統(tǒng)偏差。分析結(jié)果如表5所示，首先，被試和語言分班之間不存在嚴(yán)重偏差。被試和量表之間的偏差數(shù)為42個(gè)，相對(duì)于所分析的5072個(gè)交互數(shù)占比0.83%，低于5%的水平，因此，可以認(rèn)為兩者之間不存在嚴(yán)重的系統(tǒng)性誤差。在分班級(jí)別和量表的交互層面上出現(xiàn)了4例偏差，相對(duì)于全部48例交互數(shù)占比超過5%，仔細(xì)檢查這四例偏差，發(fā)現(xiàn)1例中級(jí)班和考級(jí)需求（CET）、1例高級(jí)班和考級(jí)需求（CET）、2例高級(jí)班和獲取知識(shí)（knowledge）之間的交互偏差。由此可見，該量表和低水平學(xué)習(xí)者中程度相對(duì)較好的高級(jí)班之間存在一定的系統(tǒng)偏差，說明該量表更適合用于低水平學(xué)習(xí)者英語學(xué)習(xí)需求的調(diào)查和檢驗(yàn)。對(duì)于水平相對(duì)較高的學(xué)生，量表中的部分題目（考級(jí)需求和獲取知識(shí)）不是十分適宜。但是，這也從另一個(gè)層面說明該量表確實(shí)適用于低水平學(xué)習(xí)者。

表5 偏差分析

4 小結(jié)

本文從模型擬合指標(biāo)、級(jí)階統(tǒng)計(jì)（Rating scale）、單維度檢驗(yàn)、信度、DIF檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)指標(biāo)幾個(gè)方面入手，對(duì)低水平英語學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)需求量表的信效度進(jìn)行了檢驗(yàn)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)該量表具有較為理想的信度和效度，具體表現(xiàn)如下：（1）量表和被試的測(cè)量信度均在0.9及以上，信度較為理想。量表可以將被試區(qū)分為三種需求群體，這與本文最初預(yù)設(shè)的三個(gè)級(jí)別被試相符。（2）模型對(duì)比了被試應(yīng)答的實(shí)際數(shù)據(jù)和模型的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，以未加權(quán)均方擬合統(tǒng)計(jì)量和加權(quán)均方擬合統(tǒng)計(jì)量衡量兩者間的適配程度，兩個(gè)指標(biāo)均在理想值1左右波動(dòng)，說明量表和被試之間具有良好的適配性，數(shù)據(jù)體現(xiàn)了量表的潛在構(gòu)念。（3）量表級(jí)階分析結(jié)果表明，數(shù)據(jù)結(jié)果大多符合Linacre提出的判定標(biāo)準(zhǔn)[26，30]，但是對(duì)0和1這兩個(gè)級(jí)階的使用頻率遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于其他三個(gè)。（4）單維性檢驗(yàn)和DIF檢驗(yàn)結(jié)果傾向于支持量表的單維結(jié)構(gòu)，進(jìn)一步支持了量表的構(gòu)念效度[23]。（5）量表、被試和語言級(jí)別三個(gè)層面的偏差分析結(jié)果表明，量表適合低水平學(xué)習(xí)者的需求調(diào)查，對(duì)于該群體中語言水平相對(duì)最高的群體而言，在個(gè)別題項(xiàng)上會(huì)產(chǎn)生系統(tǒng)誤差。

在進(jìn)行量表的信效度檢驗(yàn)時(shí)發(fā)現(xiàn)，個(gè)別題項(xiàng)需要?jiǎng)h減或修改，這些題項(xiàng)包括：考級(jí)需求（CET）、語言學(xué)習(xí)環(huán)境和氛圍（atmosphere）和獲取知識(shí)（knowledge）。一方面，被試對(duì)以上三題的需求程度最低；另一方面，以上三個(gè)題項(xiàng)在多個(gè)分析項(xiàng)目中出現(xiàn)指標(biāo)不理想的情況。造成以上情況的原因在于高職英語教學(xué)的實(shí)際需求。目前高校大多取消了將學(xué)位和英語等級(jí)考試掛鉤的規(guī)定，語言學(xué)習(xí)的考級(jí)需求缺乏政策推動(dòng)。而高職英語教學(xué)的目標(biāo)被定義為“培養(yǎng)學(xué)生綜合能力”，實(shí)際教學(xué)則注重“實(shí)用為主，夠用為度”，因此，無論是教師層面還是學(xué)生層面，都弱化了系統(tǒng)性的語法語言知識(shí)講解，更多地關(guān)注語言的實(shí)際使用，特別是結(jié)合實(shí)際工作場(chǎng)景的語言技能鍛煉。

綜上，該需求量表具有良好的信效度，可以用作低水平學(xué)習(xí)者英語學(xué)習(xí)需求的調(diào)查，此外，本文所用的研究方法也為量表的信效度檢驗(yàn)提供了參考。