江蘇南通市海門證大中學(226100)徐亞
教師的修正性反饋是教師對學生錯誤的反應,包括更正學生的錯誤,對錯誤提出異議,或是要求學生進一步更正(Chaudron,1977)。近年來,二語習得研究領域對修正性反饋褒貶不一。不少研究者認為修正性反饋對學生英語寫作有積極作用,同時也有不少研究者質疑修正性反饋,比如國外學者Truscott 認為教師對學生語法錯誤的糾正沒有意義。國內也有相關研究證實了這一點。韋曉保、施清波、Jean Chandler 以及Dana Ferris 等人的研究表明,各種形式的修正性反饋對提高學生寫作質量的效果并不明顯。Dana Ferris 指出,約一半的學生由于不明白反饋者的標記符號而無法弄懂評語的意思。這些研究都說明教師的修正性反饋的主要缺點——沒有為學生提供明確的反饋意見。
隨著智能評閱系統(tǒng)的開發(fā)和日益完善,智能反饋受到了越來越多教師的關注,并且因其省時省力的特點而備受高中英語教師青睞。
國外學者發(fā)現,智能反饋的效果取決于教師、學生和學習設備等諸多因素。智能反饋有其優(yōu)點和缺點,對此需要進行深入研究。本文通過對比分析教師反饋與智能反饋對高中生英語寫作的影響,探討如何在高中英語寫作教學中更好地發(fā)揮多方面反饋意見的作用。
為了了解智能反饋和教師反饋在對高中生英語寫作的影響上的差異,研究者通過問卷調查和實驗前后測等途徑以及SPSS 19.0軟件研究以下問題:
1.在智能反饋和教師反饋的影響下,高中生英語寫作水平是否有變化?
2.智能反饋和教師反饋在提高高中生英語寫作水平的效果上有什么不同?
本實驗在南通市海門區(qū)某高中一、二年級學生中進行。研究者在實驗前根據學生中考英語作文得分和期末考試英語作文得分,從高中一、二年級中分別選擇寫作水平最接近的兩個班級作為實驗對象。所選擇的高一、高二4 個班級共有216 名學生,分為兩組。第一組是高一年級的兩個班,智能反饋班52人,教師反饋班53人,兩個班學生的中考英語作文得分無顯著差異。第二組是高二年級的兩個班,智能反饋班55 人,教師反饋班56 人,兩個班學生的期末考試英語作文得分總體相當。參與實驗并承擔教學任務的教師教齡在10~20 年之間,均具有英語語言學或英語教育碩士學位。為了避免教師因素對實驗結果產生影響,兩名教師同時承擔同一年級的智能反饋班和教師反饋班的教學工作。
本實驗持續(xù)一個學期,將學校新引進的科大訊飛智學網的評閱系統(tǒng)做出的反饋作為智能反饋的代表。同一年級的智能反饋班和教師反饋班由同一名教師任教,使用同樣的教材。兩個反饋組分別完成5 次作文。教師反饋組的學生僅接受教師批改反饋,智能反饋組的學生僅接受智學網評閱系統(tǒng)反饋。在教師反饋組,學生向教師提交習作后,教師在一周內完成批閱,然后把寫有教師反饋的作文分發(fā)給學生并在課堂上進行統(tǒng)一分析講評,讓學生根據教師評語進行修改然后提交修改稿。在智能反饋組,學生被要求在規(guī)定時間內使用智能評閱系統(tǒng)提交作文初稿,由智能評閱系統(tǒng)對其作文進行評價,之后學生根據智能反饋進行修改,并將修改稿和初稿交給教師。
本實驗研究者對收集到的學生作文初稿、修改稿,以及問卷調查數據和訪談錄音等資料進行歸檔分類。在智能反饋組,學生使用智能評閱系統(tǒng)提交作文;在學生同意的情況下,教師將智能反饋的界面進行截圖保存;學生依據智能反饋的意見對作文進行修改后,將修改稿和初稿交給教師。教師據此統(tǒng)計反饋意見點的數量和類型、修改成功率、修改的效果,然后進行進一步的對比分析。在教師反饋組,教師對學生交上來的初稿進行批改;學生根據教師的反饋進行修改;在學生同意的情況下,教師將原稿和修改稿復印保存。教師反饋意見可分為“有效建議”和“無效建議”。例如,教師在批改學生作文時如果給出的是“Good sentences”的意見,這種意見對學生修改文章不起作用,因此是“無效建議”;如果給出的是“Wrong expression”的意見,則表示學生作文中有表達錯誤需要修改,因而該意見是“有效建議”。在教師反饋組,教師的批改形式一般是在學生作文中的錯誤表達下畫線并且指出錯誤類型,這也是最被學生認可的批改形式。
為了研究智能評閱系統(tǒng)的智能反饋與教師反饋對高中生英語寫作的影響的差異,本實驗研究者將實驗前測和后測的分數作為統(tǒng)計數據,運用SPSS 19.0 進行獨立樣本分析,得出智能反饋組和教師反饋組學生的前測成績對比數據(見表1)。
表1 顯示,智能反饋組的學生在篇章結構、內容、連貫性、詞匯、語法、長句、書寫規(guī)范等方面的成績以及總分比教師反饋組的學生多0.040~0.655,兩者差距很小,均值T檢驗結果沒有顯著差異,P值大于0.05,說明智能反饋組與教師反饋組的學生在前測時水平相當。智能反饋組和教師反饋組學生的后測成績對比情況見表2。
表2 顯示,經過一學期的實驗教學之后,智能反饋組的學生總分平均值比教師反饋組的高,P 值小于0.05,差異顯著,詞匯方面尤為明顯。這主要是因為智能評閱系統(tǒng)提供了高級詞匯和句型,學生會參考智能反饋修改自己作文中的用詞、拼寫和語法。差異最小的評分項為內容和書寫規(guī)范,其原因是無論是智能反饋組還是教師反饋組,教師都會對學生進行寫前指導。
綜上,智能反饋組的學生在篇章結構、內容、連貫性、詞匯、語法、長句和書寫規(guī)范方面的后測成績都比教師反饋組的高,且明顯比前測成績高。
本實驗研究者在研究學生作文錯誤類型時發(fā)現,作文中有些語言錯誤不能被智能評閱系統(tǒng)檢測出來,主要原因是作文中的一些句子長而復雜,智能評閱系統(tǒng)識別困難導致判斷錯誤。但實驗數據表明,智能反饋比教師反饋有更高的修改成功率,這主要是因為兩種反饋的方式不同。教師反饋主要是在學生作文中指出錯誤表達并且說明錯誤類型,學生由于從提交作文到收到教師反饋的時間間隔較長或不能理解教師的部分標示而不能很好地對自己的作文進行修改,因此智能反饋的修改成功率明顯高于教師反饋。
另一方面,本實驗研究者在研究中發(fā)現智能反饋中指出的語言錯誤比較多,教師反饋中指出的語言錯誤比較少,但教師在內容和結構方面的反饋意見比較多。智能反饋很少指正修改學生作文結構,相關評價具有“泛化性”特征,不能有針對性地為學生指出具體的問題;教師反饋能夠直接指出學生習作中的一些句子或段落存在的問題,讓學生清楚地認知內容和結構方面的問題,這樣學生修改起來具有針對性。
本實驗研究者為了了解教師反饋和智能反饋對學生作文修改的影響,對兩個反饋組的學生第五次英語作文初稿和修改稿的分數進行配對樣本T檢驗,檢驗結果P 值為0.039,小于0.05,差異顯著。教師反饋組學生的作文修改前后差別較大,相差分值為0.9,而智能反饋組學生的作文修改前后得分相差0.5,這表明教師反饋這一方式在提高學生作文質量方面優(yōu)于智能反饋。教師反饋對學生習作提了多方面的意見,不單是語言、內容方面,還有結構和構思方面,從而為學生提高作文語言、結構和內容等方面的質量提供了幫助,而智能反饋組的修改成功率比教師反饋組要高些。
一個學期下來,本實驗研究者通過對教師反饋組和智能反饋組學生英語作文的比較發(fā)現,智能反饋組實驗前后兩次學生作文得分的P 值為0.001,小于0.05,差異顯著;相較而言,教師反饋組的P 值為0.123,大于0.05,差異不顯著。這表明教師反饋組學生英語寫作水平提高不明顯,而智能反饋組學生英語寫作水平提高明顯。智能反饋是指出學生的錯誤并呈現正確形式。國外學者Chandler(2003)曾說過,接收直接反饋的學生在后續(xù)的寫作中語言準確性最高。學生通過智能反饋了解到自己的表達和正確表達之間的差距后,就可以更好地內化正確的語言表達形式。
本研究從教師反饋和智能反饋兩方面對學生英語作文反饋的意見點數量和類型、反饋后學生修改效果進行了比較,通過分析得出如下結論:教師反饋可比智能反饋提供更多方面的反饋意見;教師反饋主要是針對學生作文的內容和結構方面,而智能反饋主要是針對學生作文的語言運用方面;教師反饋組學生根據反饋信息修改作文的提分率比智能反饋組更高些;從長期看,智能反饋在提高學生寫作水平上的效果比教師反饋更好。
通過比較,本實驗研究者認為教師反饋和智能反饋各有長處,教師可以把兩種反饋方式結合起來用于英語寫作教學。首先,學生將完成的英語作文初稿在智能評閱系統(tǒng)中提交,由智能評閱系統(tǒng)檢測語言錯誤。學生參考智能評閱系統(tǒng)的反饋對作文進行自我修改后將二稿上交至教師處,教師可以把時間和精力集中在對文章結構和其他方面的批改上,這樣學生能得到更加全面的反饋信息。教師評閱之后若發(fā)現學生在語言表達上的問題仍然比較明顯,可下發(fā)全部習作,結合智能評閱系統(tǒng)統(tǒng)計的常見錯誤集中講評,對寫作基礎薄弱、錯誤特別多的學生進行課后指導。學生結合教師的反饋,再次進行針對性的修改。教師也可將學生分成若干個小組,讓學生在組內相互批改作文。最后,學生將作文終稿提交至智能評閱系統(tǒng)進行智能評閱,這樣也便于將學生作文成績存檔,后續(xù)進行系統(tǒng)的數據分析。智能反饋和教師反饋相結合的方式更有利于學生英語寫作水平和興趣的提升。