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user: 4. 研究结果及讨论 4.1. 定量分析 4.1.1. 词汇多样性(LV)，词汇复杂性(LS)以及词汇密度(LD)的数据结果表 表1中展示出了组别1和组别2中(各20人)样本的LV，LS以及LD。例如，组别1中1号同学的论文的LV是37.2、LS是58.32、LD是0.6。 Table 1 Lexical variation (LV)， lexical sophistication (LS) and lexical density (LD) of the academic writings from Group 1 and Group 组别(Group)序号 各组内样本序号 词汇多样性LV 词汇复杂性LS 词汇密度LD 1 1 37.2 58.32 0.6 1 2 42.77 55.18 0.61 1 3 35.5 67.4 0.56 1 4 37.93 51.74 0.60 1 5 38.2 50.29 0.57 1 6 16.3 69.87 0.55 1 7 31.3 52.77 0.58 1 8 34.1 58.97 0.63 1 9 37.6 55.96 0.59 1 10 28.65 46.09 0.58 1 11 38.5 53.59 0.63 1 12 39.8 47.47 0.55 1 13 40.1 42.56 0.50 1 14 41.4 49.19 0.68 1 15 34.0 62.72 0.68 1 16 39.8 50.78 0.69 1 17 40.7 54.11 0.58 1 18 37.0 49.73 0.66 1 19 25.0 48.99 0.67 1 20 42.6 47.83 0.63 2 1 39.3 48.88 0.65 2 2 34.9 53.69 0.55 2 3 22.95 61.44 0.64 2 4 41.1 57.47 0.62 2 5 34.4 58.88 0.58 2 6 22.92 58.85 0.61 2 7 39.25 49.44 0.64 2 8 42.7 53.15 0.62 2 9 39.78 55.15 0.56 2 10 38.1 55.63 0.56 2 11 40.4 51.76 0.60 2 12 39.05 46.3 0.59 2 13 42.0 50.34 0.62 2 14 34.6 53.62 0.58 2 15 40.9 56.7 0.56 2 16 44.0 45.22 0.64 2 17 30.55 59.29 0.69 2 18 30.66 44.42 0.68 2 19 38.7 53.46 0.66 2 20 31.4 48.75 0.66 表1. 组别1及组别2的样本的词汇多样性(LV)，词汇复杂性(LS)和词汇密度(LD) 各个小组的LV，LS和LD的平均数(平均数)在表2中得到了呈现。组别2的LV (36.3830) 比组别1的(35.9225)高。组别2的LD的平均值(0.6155)高于组别1 (0.6070)。然而，组别2的LS (53.1220)比组别1 (53.6780)更低。 Table 2 Descriptive statistics by MANOV Descriptive Statistics Group No. Mean Std. Deviation N LV 1 35.922500000000000 6.485165968000000 20 2 36.383000000000000 6.046210732000001 20 Total 36.152750000000000 6.193022123000000 40 LS 1 53.678000000000004 6.979416052000000 20 2 53.122000000000000 4.925552707000001 20 Total 53.400000000000000 5.969117961000000 40 LD 1 0.607000000000000 0.051309176400000 20 2 0.615500000000000 0.042112006000000 20 Total 0.611250000000000 0.046530249300000 40 表2. MANOVA分析的描述性结果 表3展示了Box检验的结果。Box检验目的是检验协方差矩阵的等式假设(assumption of equality of covariance matrices) [ 25 ]。在MANOVA中，‘sig.’需要大于0.5 [ 25 ]。就像图表三中所示，‘sig’是0.347，所以该检验通过，可进行后续的研究。 Table 3 Box’s test by MANOV Box’s Test of Equality of Covariance Matrices a Box’s M 7.365 F 1.122 df1 6 df2 10462.189 Sig. 0.347 Tests the null hypothesis that the observed covariance matrices of the dependent variables are equal across groups. a. Design: Intercept + GroupNo 表3. MANOVA中的Box’s测试 表4展示了MANOVA中的多变量分析/多元检验，这是这整个定量分析中最重要也是最后的部分。所有4个F-比例(‘sig.’)都是不同的表示出MANOVA结果的指数，包括了Pillai’s Trace、Wilks’ Lamdba， Hotelling’s Trace 和Roy’s Largest Root。Field [ 25 ] 指出，0.05被定位为是这4种参考方法都适用的判断结果是否显著的标准。 Table 4 Multivariate test by MANOV Multivariate Tests a Effect Value F Hypothesis df Error df Sig. Intercept Pillai’s Trace 0.998 5363.413 b 3.000 36.000 0.000 Wilks’ Lambda 0.002 5363.413 b 3.000 36.000 0.000 Hotelling’s Trace 446.951 5363.413 b 3.000 36.000 0.000 Roy's Largest Root 446.951 5363.413 b 3.000 36.000 0.000 Group No. Pillai’s Trace 0.011 0.130 b 3.000 36.000 0.942 Wilks’ Lambda 0.989 0.130 b 3.000 36.000 0.942 Hotelling’s Trace 0.011 0.130 b 3.000 36.000 0.942 Roy’s Largest Root 0.011 0.130 b 3.000 36.000 0.942 a. Design: Intercept + GroupNo b. Exact statistic 表4. MANOVA中的Multivariate tests (多元检验) 当小组间的样本数量相等的时候，Pillai’s trace就是被推荐来使用的方法 [ 25 ]。图四中，Pillai’s Trace的显著值是0.942 (大于0.05)。最终的结果是，组别1和组别2关于LV，LS和LD方面都没有任何显著性差异(无论是单一自变量还是两个或三个自变量)。因此，组别1和组别2的样本之间的英语学术词汇能力没有显著性差异。 4.1.2. 定量分析的跟随采访 在得出了这个定量分析的结果之后，4位来自组别2 (EMI大学)的样本接受了跟随采访。他们都对这个结果表示不惊讶或者能接受。首先，他们认为，在提交的作业当中，大家在学术词汇上的差异，已经表现得不明显了。但是他们确实感受到，在他们本科刚毕业和他们刚刚进入研究生阶段的学习的时候，他们的学术英语能力是稍微更有优势。他们在研究生刚开学时，发现来自组别1的同学们大多对学术英语不太了解，而组别2的同学已经非常熟悉了，他们甚至还教周围来自组别1的同学，如何快速收集学术英语素材，如何进行学术英语写作。因为研究生入学是有标准的，在一段时间的学习之后，在完成了作业之后，来自组别1的同学们已经基本学会了如何进行英语学术写作，这个时候，组别2的学生们的优势已经不再明显了。总的来说，组别2的学生在英文学术写作，英文学术报告上更熟悉更适应，但是并没有不可追赶的优势。 4.2. 定性分析(半结构化采访) 组别1和组别2的半结构化采访分别都有6个样本(一共12个)。组别1的样本本科毕业于中国内地传统高校。组别2的样本全都本科毕业于西交利物浦大学(XJTLU，宁波诺丁汉大学(UNNC)或北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院(UIC)。 结果表明，组别1的受访者大部分在本科的学习过程几乎用的全部是中文。然而，组别2的样本几乎用的全部是英文。 组别1的毕业设计用的语言是中文，除了英语专业之外。然而组别2的样本写毕业设计所用的语言是英文。根据样本1A的采访，尽管内地高校毕业的就读于英语专业的学生，他们缺乏英文学术写作训练。这个现象证实了Cai [ 4 ] 的结论：大多数的内地的英语专业的高校本科生缺乏英文学术写作的培训。与之形成相反对比的是，所有组别2的学生在本科阶段都接受了学术英语写作的培训。总的来说，组别1的学生们比起组别2的学生们缺乏了学术英语写作的培训。 此外，所有组别1的受访者表示没有接受或者极少接受学术英语写作的指导培训。然而，所有来自组别2的受访者指出他们在本科阶段就读的中外合办高校提供给了他们充足的学术英语写作的教育。 受访者1C和受访者1F表示内地传统高校的英语课主要是CET (大学英语四六级考试)导向的，导致了他们的学术英语写作的培养被忽视了，这和2004年时候中国内地高校英语教育的情形非常大的程度上都相同 [ 2 ] [ 3 ]。因为学术英语能力对大量的学生的学习生涯都有益处，所以EAP(学术英语)培养和训练被极力推荐增添到中国内地传统高校的大学英语课程中。 根据对受访者1C，1D，1F，2B，2E的访问，本研究推荐所有中国内地高校在英语课程中运用Communicative Language Teaching (CLT) (交际语言教学法)。CLT让学习者更加拥有参与感，因此可以有效增强他们的英语语言实际运用的能力 [ 26 ]。 所有组别1的受访者表示他们在完成本科阶段的学习之后，他们觉得使用中文来进行学术写作最舒适。然而所有组别2的受访者觉得使用英语来进行学术写作最熟悉最舒服。此外，来自UNNC的受访者2C表示对完全不知道如何使用中文来进行学术写作。除此之外，组别2的所有受访者都发现，在他们的境外研究生学习的刚初始阶段，他们比起周围来自中国内地传统高校的同学更加熟悉学术英语写作的方法和执行步骤，以及学术英语演讲。因此，总的来说，组别2的学生比组别1的学生对于英语学术写作更加熟悉也更加觉得得心应手。 尽管UNNC，XJTLU和UIC都给本科生们提供了学术英语写作课程，这些课程在他们每所学校之间还是有所不同。受访者2E和受访者2F指出XJTLU提供的英语学术课程名称就直接命名为语言学中的“学术英语”的名称：EAP (English for Academic Purposes)。这门EAP开展于XJTLU的大一及大二的课程中。根据受访者2C和UNNC [ 12 ] 的官方网站，UNNC只给大一的学生提供学术英语课程，叫做CELEN系列课程。受访者2A指出，UIC专门提供了一学期的课程来培训学生的英语学术写作和阅读，这个课程叫做Academic Writing and Reading课程。 来自UIC [ 13 ] 英语语言中心的课程大纲中表明，UIC为本科生提供了4年的英语课程。这些课程中的大部分[例如，ENG 3803 Listen and Speak Up (听说课)、ENG 3853 Communication Through Oral Interpretation (通过口头演绎来交流)]不涵盖学术英语写作。GCLA 1903 English (英语) and GCLA 1923 English III (英语三)注重于基础英语语言技能：听力、口语、阅读和写作。GCLA1913 English II (英语二)教学生如何对学术文章进行阅读以及如何进行英语学术写作。The format of in-text citations is taught to students in the GCLA1933 English IV (英语4)课程中教授了学生学术写作文中引用的格式编辑法。 然而，UNNC [ 12 ] 的Centre for English Language Education (英语语言教育中心)仅仅提供了本科生第一学年的英语课程。CELEN基于学术英语English for Academic Purposes (EAP)所开设的针对本科生设计的一个系列的英语课程。不同于UNNC的大一英语课程，XJTLU [ 14 ] 的语言中心开展了EAP课程给所有的大一大二学生，这些EAP课程是针对本科生们不同的学科而特别设计的。 本采访也证实了UNNC，XJTLU和UIC这三所中国内地规模最大历史最悠久的EMI学校们都各自研发开展了不同的学术英语教学课程，这为未来新研究提供了新的方向。