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user: 4. 研究数据分析 4.1. 两类学生英语课堂学习投入的回归分析 4.1.1. 行为投入影响因素对比 Table 1 Gradually regression results of influencing factors of non-English major students’ behavioral engagemen 非标准化系数 标准化系数 t p VIF R 2 调整R 2 F B 标准误 Beta 常数 0.125 0.070 - 1.788 0.077 - 0.971 0.969 F(5，99) = 659.082， p = 0.000 学习动机 0.191 0.051 0.209 3.749 0.000 ** 10.572 学习调控 0.174 0.049 0.199 3.535 0.001 ** 10.785 小组合作 0.269 0.062 0.273 4.359 0.000 ** 13.297 师生互动 0.203 0.064 0.201 3.195 0.002 ** 13.443 英语知识 0.128 0.057 0.132 2.255 0.026 * 11.570 表1. 非英语专业学生行为投入影响因素逐步回归结果 * p < 0.05， ** p < 0.01， *** p < 0.001。(同下) 教师反馈，教学态度，学习动机，学习资源，学习调控，小组合作，师生互动，英语知识对象作为自变量，而将行为投入作为因变量进行逐步回归分析，学习动机的回归系数值为0.191 (t = 3.749， p = 0.000 < 0.01)，学习调控的回归系数值为0.174 (t = 3.535， p = 0.001 < 0.01)，小组合作的回归系数值为0.269 (t = 4.359， p = 0.000 < 0.01)，师生互动的回归系数值为0.203 (t = 3.195， p = 0.002 < 0.01)，英语知识的回归系数值为0.128 (t = 2.255， p = 0.026 < 0.05)。因此，学习动机，学习调控，小组合作，师生互动，以及英语知识会对非英语专业学生英语课堂的行为投入产生显著的正向影响关系，是影响非英语专业学生英语课堂行为投入的具体因素(如表1)。 Table 2 Gradually regression results of influencing factors of English major students’ behavioral engagemen 非标准化系数 标准化系数 t p VIF R 2 调整R 2 F B 标准误 Beta 常数 0.042 0.061 - 0.690 0.492 - 0.979 0.977 F(5，99) = 901.940， p = 0.000 学习动机 0.172 0.042 0.188 4.067 0.000 ** 9.858 学习资源 0.291 0.045 0.291 6.487 0.000 ** 9.296 学习调控 0.109 0.043 0.124 2.511 0.014 * 11.299 小组合作 0.214 0.053 0.217 4.042 0.000 ** 13.310 师生互动 0.201 0.051 0.199 3.939 0.000 ** 11.745 表2. 英语专业学生行为投入影响因素逐步回归结果 同理，将教师反馈，教学态度，学习动机，英语知识，学习资源，学习调控，小组合作，师生互动作为自变量，而将行为投入作为因变量进行逐步回归分析，学习动机的回归系数值为0.172 (t = 4.067， p = 0.000 < 0.01)，学习资源的回归系数值为0.291 (t = 6.487， p = 0.000 < 0.01)，学习调控的回归系数值为0.109 (t = 2.511， p = 0.014 < 0.05)，小组合作的回归系数值为0.214 (t = 4.042， p = 0.000 < 0.01)，师生互动2的回归系数值为0.201 (t = 3.939， p = 0.000 < 0.01)。因此，学习动机，学习资源，学习调控，小组合作，以及师生互动会对英语专业学生课堂行为投入产生显著的正向影响关系，是影响英语专业学生英语课堂行为投入的具体因素(如表2)。 4.1.2. 情感投入影响因素对比 Table 3 Gradually regression results of influencing factors of non-English major students’ emotional engagemen 非标准化系数 标准化系数 t p VIF R 2 调整R 2 F B 标准误 Beta 常数 0.100 0.062 - 1.614 0.110 - 0.977 0.976 F(6，98) = 694.957， p = 0.000 教师反馈 0.091 0.042 0.098 2.182 0.031 * 8.528 教学态度 0.190 0.055 0.195 3.445 0.001 ** 13.684 学习动机 0.137 0.056 0.148 2.448 0.016 * 15.536 学习资源 0.212 0.050 0.222 4.219 0.000 ** 11.778 学习调控 0.148 0.044 0.167 3.372 0.001 ** 10.474 师生互动 0.198 0.053 0.193 3.707 0.000 ** 11.534 表3. 非英语专业学生情感投入影响因素逐步回归结果 将教师反馈，教学态度，学习动机，学习资源，学习调控，小组合作，师生互动，英语知识作为自变量，而将情感投入作为因变量进行逐步回归分析，教师反馈的回归系数值为0.091 (t = 2.182， p = 0.031 < 0.05)，教学态度的回归系数值为0.190 (t = 3.445， p = 0.001 < 0.01)，学习动机的回归系数值为0.137 (t = 2.448， p = 0.016 < 0.05)，学习资源的回归系数值为0.212 (t = 4.219， p = 0.000 < 0.01)，学习调控的回归系数值为0.148 (t = 3.372， p = 0.001 < 0.01)，师生互动的回归系数值为0.198 (t = 3.707， p = 0.000 < 0.01)。因此，教师反馈，教学态度，学习动机，学习资源，学习调控，师生互动会对会对德语专业学生英语课堂的情感投入产生显著的正向影响关系，是影响德语专业学生英语课堂情感投入的具体因素(如表3)。 Table 4 Gradually regression results of influencing factors of English major students’ emotional engagemen 非标准化系数 标准化系数 t p VIF R 2 调整R 2 F B 标准误 Beta 常数 0.063 0.062 - 1.011 0.315 - 0.979 0.977 F(7，97) = 632.810， p = 0.000 教师反馈 0.135 0.051 0.140 2.644 0.010 ** 12.775 教学态度 0.174 0.054 0.178 3.229 0.002 ** 13.787 学习动机 0.174 0.050 0.187 3.446 0.001 ** 13.368 英语知识 0.118 0.039 0.125 3.055 0.003 ** 7.595 学习资源 0.102 0.048 0.101 2.152 0.034 * 9.938 学习调控 0.115 0.045 0.130 2.570 0.012 * 11.528 师生互动 0.168 0.053 0.163 3.161 0.002 ** 12.109 表4. 英语专业学生情感投入影响因素逐步回归结果 同理，将教师反馈，教学态度，学习动机，英语知识，学习资源，学习调控，小组合作，师生互动作为自变量，而将情感投入作为因变量进行逐步回归分析，教师反馈的回归系数值为0.135 (t = 2.644， p = 0.010 < 0.01)，教学态度的回归系数值为0.174 (t = 3.229， p = 0.002 < 0.01)，学习动机的回归系数值为0.174 (t = 3.446， p = 0.001 < 0.01)，英语知识的回归系数值为0.118 (t = 3.055， p = 0.003 < 0.01)，学习资源的回归系数值为0.102 (t = 2.152， p = 0.034 < 0.05)，学习调控的回归系数值为0.115 (t = 2.570， p = 0.012 < 0.05)，学习调控会对情感投入产生显著的正向影响关系。师生互动的回归系数值为0.168 (t = 3.161， p = 0.002 < 0.01)。因此，教师反馈，教学态度，学习动机，英语知识，学习资源，学习调控，师生互动会对情感投入产生显著的正向影响关系，是影响非英语专业学生课堂情感投入的具体积极因素(如表4)。 4.1.3. 认知投入影响因素对比 Table 5 Gradually regression results of influencing factors of non-English major students’ cognitive engagemen 非标准化系数 标准化系数 t p VIF R 2 调整R 2 F B 标准误 Beta 常数 −0.094 0.068 - −1.375 0.172 - 0.974 0.972 F(6，98) = 607.956， p = 0.000 教师反馈 0.109 0.046 0.112 2.342 0.021 * 8.641 教学态度 0.168 0.060 0.167 2.796 0.006 ** 13.415 学习资源 0.804 0.228 0.813 3.525 0.001 ** 199.219 小组合作 0.128 0.060 0.124 2.137 0.035 * 12.649 师生互动 0.336 0.081 0.317 4.129 0.000 ** 22.020 英语知识 −0.522 0.247 −0.514 −2.118 0.037 * 220.937 表5. 非英语专业学生认知投入影响因素逐步回归结果 将教师反馈，教学态度，学习动机，学习资源，学习调控，小组合作，师生互动，英语知识作为自变量，而将认知投入作为因变量进行逐步回归分析，教师反馈的回归系数值0.109 (t = 2.342， p = 0.021 < 0.05)，教学态度的回归系数值为0.168 (t = 2.796， p = 0.006 < 0.01)，学习资源的回归系数值为0.804 (t = 3.525， p = 0.001 < 0.01)，小组合作的回归系数值为0.128 (t = 2.137， p = 0.035 < 0.05)，师生互动的回归系数值为0.336 (t = 4.129， p = 0.000 < 0.01)，英语知识的回归系数值为-0.522 (t = −2.118， p = 0.037 < 0.05)，英语知识会对认知投入产生显著的负向影响关系。因此，教师反馈，教学态度，学习资源，小组合作，师生互动会对认知投入产生显著的正向影响关系，是影响德语专业学生的积极因素。另外，英语知识会对认知投入产生显著的负向影响关系(如表5)。 Table 6 Gradually regression results of influencing factors of English major students’ cognitive engagemen 非标准化系数 标准化系数 t p VIF R 2 调整R 2 F B 标准误 Beta 常数 −0.116 0.077 - −1.510 0.134 - 0.968 0.966 F(6，98) = 490.900， p = 0.000 教师反馈 0.198 0.063 0.197 3.134 0.002 ** 12.073 教学态度 0.165 0.068 0.162 2.426 0.017 * 13.638 学习动机 0.223 0.064 0.232 3.517 0.001 ** 13.207 英语知识 0.128 0.049 0.130 2.615 0.010 * 7.537 学习资源 0.123 0.058 0.116 2.108 0.038 * 9.272 师生互动 0.192 0.064 0.180 3.015 0.003 ** 10.829 表6. 英语专业学生认知投入影响因素逐步回归结果 同理，将教师反馈，教学态度，学习动机，英语知识，学习资源，学习调控，小组合作，师生互动作为自变量，而将认知投入作为因变量进行逐步回归分析，教师反馈的回归系数值为0.198 (t = 3.134， p = 0.002 < 0.01)，教学态度的回归系数值为0.165 (t = 2.426， p = 0.017 < 0.05)，学习动机的回归系数值为0.223 (t= 3.517， p = 0.001 < 0.01)，英语知识的回归系数值为0.128 (t = 2.615， p = 0.010 < 0.05)，学习资源的回归系数值为0.123 (t = 2.108， p = 0.038 < 0.05)。师生互动的回归系数值为0.192 (t = 3.015， p = 0.003 < 0.01)。总结分析可知：教师反馈，教学态度，学习动机，英语知识，学习资源，师生互动会对认知投入产生显著的正向影响关系，是影响英语专业学生课堂认知投入的积极因素(如表6)。 4.2. 两类学生英语课堂学习投入的路径分析 根据以上回归分析结果，针对非英语专业学生，笔者将学习动机，学习调控，小组合作，师生互动，英语知识生成一级变量，即行为投入；将教师反馈，教学态度，学习动机，学习资源，学习调控，师生互动生成一级变量，即情感投入；将教师反馈，教学态度，学习资源，小组合作，师生互动，英语知识生成一级变量，即认知投入。针对英语专业学生，笔者将学习动机，学习资源，学习调控，小组合作，师生互动生成一级变量，即行为投入；将教师反馈，教学态度，学习动机，英语知识，学习资源，学习调控，师生互动生成一级变量，即情感投入；将教师反馈，教学态度，学习动机，英语知识，学习资源，师生互动生成一级变量，即认知投入。之后，笔者通过路径分析，对比两类学生群体的行为投入，情感投入和认知投入三个维度对学习投入的影响有何差异。 4.2.1. 非英语专业学生路径分析 图1. 非英语专业学生路径关系图 对非英语专业学生的英语课堂学习投入进行路径分析，行为投入对于学习投入影响时，标准化路径系数值为0.315 > 0，并且此路径呈现出0.01水平的显著性(z = 3.472， p = 0.001 < 0.01)，因而说明行为投入会对学习投入产生显著的正向影响关系。情感投入对于学习投入影响时，标准化路径系数值为0.249 > 0，并且此路径呈现出0.05水平的显著性(z = 2.321， p = 0.020 < 0.05)，因而说明情感投入会对学习投入产生显著的正向影响关系。认知投入对于学习投入影响时，标准化路径系数值为0.436 > 0，并且此路径呈现出0.01水平的显著性(z = 3.756， p = 0.000 < 0.01)，因而说明认知投入会对学习投入产生显著的正向影响关系。基于以上路径分析，建立起非英语专业学生英语课堂学习投入路径关系模型(如图1)。 4.2.2. 英语专业学生路径分析 图2. 英语专业学生路径关系图 对英语专业学生的英语课堂学习投入进行路径分析，行为投入对于学习投入影响时，标准化路径系数值为0.405 > 0，并且此路径呈现出0.01水平的显著性(z = 16.533， p = 0.000 < 0.01)，因而说明行为投入会对学习投入2产生显著的正向影响关系。认知投入对于学习投入影响时，标准化路径系数值为0.668 > 0，并且此路径呈现出0.01水平的显著性(z = 10.380， p = 0.000 < 0.01)，因而说明认知投入会对学习投入产生显著的正向影响关系。情感投入对于学习投入影响时，此路径并没有呈现出显著性(z = −0.990， p = 0.322 > 0.05)，因而说明情感投入对学习投入并不会产生影响关系。此外，笔者将情感投入，认知投入，行为投入作为自变量，而将学习投入作为因变量进行线性回归分析，情感投入的回归系数值−0.036 (t = −0.589，p = 0.557 > 0.05)，这也意味着情感投入不会对学习投入产生影响。基于以上路径分析，建立起英语专业学生的英语课堂学习投入路径关系模型(如图2)。 综上分析，情感、行为和认知对非英语专业学生的学习投入产生了显著的路径影响，但对英语专业学生来说，情感对学习投入并未产生显著的路径影响。