英語口語教學(xué)實驗效果評價200

1、英語口語教學(xué)實驗效果評價摘要英語一直是當(dāng)代大學(xué)生學(xué)習(xí)生活的主題，提高英語成績已成為各大高校所研究的重大課題。本文根據(jù)題目提供的數(shù)據(jù)，針對OTM英語口語培訓(xùn)的方法的效果進(jìn)行了研究。首先根據(jù)題目所提供的數(shù)據(jù)3中的年數(shù)與其對應(yīng)的平均成績，利用曲線擬合的方法將它們擬合成一條曲線并作出了圖形。通過圖可以很直觀的看出，曲線呈現(xiàn)出一種先升后降的趨勢，不改革帶來的后果是永遠(yuǎn)都達(dá)不到80分，因此證明了改革是必要的。在問題二中對數(shù)據(jù)1統(tǒng)計得到口語介紹、口語描述、口語討論、口語總分四個方面成績提高的人數(shù)分別為622，637，646，641，在根據(jù)總?cè)藬?shù)得出成績提高人數(shù)的百分比分別為86.27%，87.86%，89.

2、72%，89.65%。這四項成績提高人數(shù)的百分比都超過了85%，說明OTM這種教學(xué)方法的效果很顯著。問題三首先對每個系實驗前和實驗后的平均分進(jìn)行了統(tǒng)計求解，并求出它們之間的差值，發(fā)現(xiàn)各個院系之間存在一定的差別，則說明各院系學(xué)習(xí)英語的氛圍存在差異。再將各系實驗前和實驗后的平均成績構(gòu)成11個向量，再對這11個向量進(jìn)行聚類分析，結(jié)果分為四大類：植科、機制、計算機、水族、水產(chǎn)這五個系歸為一類，林學(xué)、動醫(yī)、動科、營銷這四個系歸為一類，地信和國貿(mào)分別單獨作為一類，同一類的院系表示學(xué)習(xí)英語口語的氛圍相當(dāng)。對于問題四我們先求出實驗班口語介紹、口語描述、口語討論、口語總分總體平均成績提高人數(shù)的百分比分別為；78

3、.14%，82.33%，87.91%，88.84%。對照班的分別62.64%，67.82%，73.56%，77.01%。可以看出實驗班的成績遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過對照班。為了消除班級和院系的影響，又單獨對每個班這四項成績進(jìn)行了統(tǒng)計。為了更好的說明實驗班和對照班的差別，引進(jìn)一個計算實驗班與對照班的優(yōu)越比的方法：先求出實驗班比對照班成績提高百分比低的班級個數(shù)，再求解優(yōu)越比：。通過求解得到口語介紹、口語描述、口語討論、口語總分的優(yōu)越比分別為；100%，87.5%，87.5%，87.5%?？隙薕TM教學(xué)方法的效果。問題五本文利用多元線性回歸的方法來討論口語總分與口語介紹、口語描述、口語討論的水平之間的關(guān)系。通過S

4、AS軟件的求得到它們之間的關(guān)系為：。本文對每個問題運用比較簡單的模型將復(fù)雜的問題簡單化，模型易懂；對數(shù)據(jù)的分析客觀可靠，調(diào)用了多種軟件求解，結(jié)果用表格或圖形的形式來反映，使結(jié)果比較清晰明了。本模型有一定的應(yīng)用價值，還可推廣應(yīng)用于教研工作的改革、醫(yī)學(xué)上對新藥物效果的研究等。關(guān)鍵詞：曲線擬合，聚類分析，優(yōu)越比，線性回歸模型一、問題重述英語，一直是當(dāng)代大學(xué)生學(xué)習(xí)生活的主題，提高英語成績已成為各大高校所研究的重大課題。為此，我校外語教學(xué)研究者摸索出了一套完整的提高英語口語的培訓(xùn)方法，簡稱OTM?，F(xiàn)在為了研究這套方法的效果，提出了以下幾個問題：問題一：主要研究者根據(jù)題目數(shù)據(jù)包中的數(shù)據(jù)3，得出了一個數(shù)學(xué)模

5、型，闡述了我校要達(dá)到口語平均成績接近80分的長遠(yuǎn)規(guī)劃就必須進(jìn)行口語教學(xué)改革。請完整地敘述這個模型以及得出的結(jié)論。問題二：研究者拿出題目數(shù)據(jù)包中的數(shù)據(jù)1進(jìn)行論述OTM的教學(xué)效果，請就口語介紹、口語描述、口語討論、口語總分對OTM的效果進(jìn)行論證。問題三：如何看待各個院系學(xué)習(xí)英語口的氛圍存在的差異。若各院系學(xué)習(xí)口語氛圍存在差異，試列出口語氛圍處在同一水平的院系。問題四：由于簡單的平均對比引起人們的質(zhì)疑，研究者如何根據(jù)題目數(shù)據(jù)包中的數(shù)據(jù)2中實驗班與對照班的成績情況進(jìn)行對比說明OTM是否存在效果。問題五：詳細(xì)闡述口語總分與口語介紹、口語描述、口語討論的水平之間的關(guān)系。問題六：就前面五個問題給出合理的建議

6、。二、問題分析本題對英語口語培訓(xùn)方法OTM的效果進(jìn)行了研究，給出了大量相關(guān)的數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)來定量的說明其顯著的效果。在問題一中，需要論證我校英語口語改革的必要性。根據(jù)數(shù)據(jù)3中給出的近十年來的英語口語教學(xué)的學(xué)生平均成績，利用曲線擬合的方法來觀察平均成績的發(fā)展趨勢，再探討需要經(jīng)過多少年才能達(dá)到80分，如果年數(shù)較長就說明改革很必要。在第二問中，需要通過數(shù)據(jù)1中口語介紹、口語描述、口語討論、口語總分的數(shù)據(jù)對OTM的效果進(jìn)行論證。首先統(tǒng)計出口語介紹、口語描述、口語討論、口語總分這四項中實驗后成績提高的人數(shù)，再求出它們所占總?cè)藬?shù)的百分比，最后根據(jù)結(jié)果對OTM的效果進(jìn)行說明。在第三問中，需要討論各院系學(xué)習(xí)英

7、語的氛圍是否存在差異。本文嘗試著用四項成績的平均分來進(jìn)行比較，再利用聚類分析法來分析哪些院系的口語氛圍處在同一水平。在第四問中，由于簡單的平均對比引起了人們的質(zhì)疑，我們就需要消除院系和班級的影響。于是我們直接對實驗班和對照班的每個班級進(jìn)行統(tǒng)計，求解出每個班提高的人數(shù)和它們占班級總?cè)藬?shù)的百分比。再對來自相同院系的班級進(jìn)行比較，引進(jìn)一個參照量實驗班的優(yōu)越比，并求出各自的優(yōu)越比。在第五問中，需要闡述口語總分與口語介紹、口語描述、口語討論的水平之間的關(guān)系?？梢岳镁€性回歸的方法來求解。最后通過對上面幾個問題結(jié)果的分析，給出對OTM這種學(xué)習(xí)方法的看法以及對學(xué)習(xí)英語口語的建議。 三、模型假設(shè)1. 假設(shè)題目

8、所給的數(shù)據(jù)真實可靠；2. 假設(shè)英語口語介紹、口語描述、口語討論、口語總分這四項成績的滿分都是100分。3. 假設(shè)在問題二中院系和班級對結(jié)果沒有影響；4. 假設(shè)學(xué)習(xí)英語的氛圍只與口語介紹、口語描述、口語討論、口語總分的成績有關(guān)。5. 假設(shè)問題五中口語總分受到隨機因素的干擾服從零均值的正態(tài)分布。 四、符號說明 植科系 林學(xué)系 機制系 動醫(yī)系 動科系 水產(chǎn)系 地信系 國貿(mào)系 營銷系 計算機系 水族系 口語介紹的成績， 口語描述的成績， 口語討論的成績， 口語總分的成績， 線性回歸系數(shù) 的估計值 的估計值 隨機誤差 五、模型建立與求解1.問題一根據(jù)題目給出的1992年2004年口語總分平均成績，可以擬

9、合成一條曲線，并求出曲線的表達(dá)式，再根據(jù)圖解得出平均成績達(dá)到80分在哪年可以實現(xiàn)。具體擬合方法如下：根據(jù)數(shù)據(jù)3中給出的年數(shù)和對應(yīng)的英語口語平均成績得到向量：；。從而得到它們所確定的點列：，。再根據(jù)這些點列所蘊含的客觀規(guī)律來確定一條平面曲線，要求曲線盡可能的貼近所有的點。通常選用最小二乘法意義下的逼近。即相當(dāng)于求解以下規(guī)劃問題； 它的幾何意義就是使殘差的長度最小化，它的值越小就說明擬合的曲線越接近實際。利用MATLAB編程1求解（程序見附件）的結(jié)果為： 圖1 口語總分平均成績預(yù)測圖 通過上面的圖可以很直觀的看出，不改革帶來的后果是永遠(yuǎn)都達(dá)不到80分，因此我們認(rèn)為改革是必要的。圖上曲線的呈現(xiàn)出一種

10、先升后降的趨勢，說明在未來幾年里，原有的英語學(xué)習(xí)方法漸漸被時代淘汰，我們就必須找出一種更新更好的改革方法來加強英語口語的學(xué)習(xí)，這更加說明改革是必須的。2.問題二要通過數(shù)據(jù)1中口語介紹、口語描述、口語討論、口語總分的數(shù)據(jù)對OTM的效果進(jìn)行論證。本文采用百分比的方法進(jìn)行論證。首先統(tǒng)計出口語介紹、口語描述、口語討論、口語總分這四項成績中實驗后成績提高的人數(shù)，再求出它們所占總?cè)藬?shù)的百分比。最后根據(jù)結(jié)果對OTM的效果進(jìn)行說明。運用MATLAB統(tǒng)計（程序見附件）得到結(jié)果為：表1 四項成績的統(tǒng)計表提高的人數(shù)總?cè)藬?shù)百分比口語介紹62272186.27%口語描述63772587.86%口語討論64672089.

11、72%口語總分64171589.65%通過上表可以看出四項成績實驗后提高的人數(shù)占總?cè)藬?shù)的百分比都超過了85%，說明OTM的效果非常顯著。3.問題三學(xué)習(xí)英語口語的氛圍與口語介紹、口語描述、口語討論、口語總分有關(guān)。為了綜合考慮這四項成績的影響，則需要對這四項成績的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，可以利用平均值來反映情況。即求出每個學(xué)生這四項成績的平均分，將四個表格轉(zhuǎn)化為一個表格。為了研究各院系學(xué)習(xí)英語口語的氛圍，我們需要對轉(zhuǎn)化后的一個表格中的11個院系的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，求出這11個院系實驗前和實驗后的平均分，MATLAB軟件統(tǒng)計（程序見附件）得到結(jié)果為：表2 各院系成績統(tǒng)計表系別實驗前平均分實驗后平均分實驗后與前差值

12、植科林學(xué)機制動醫(yī)動科水產(chǎn)63地信國貿(mào)營銷計算機水族根據(jù)上表的結(jié)果可以看出；實驗前和實驗后的差值有正有負(fù)，差別比較大，說明各系學(xué)習(xí)英語的氛圍存在差異。因為各院系學(xué)習(xí)英語的氛圍存在差異，于是利用聚類分析來求解哪些院系處在同一水平。將這11個系每個系實驗前的平均分和實驗后的平均分組成一個向量，則得到11個向量，在對這11個向量進(jìn)行聚類分析2。方法如下：令表示變量與變量之間的距離。利用明氏距離求解，方法為：用表示院系與之間的距離。利用MATLAB編程求得向量之間的距離（保留兩位小數(shù)）為：表3 與之間的距離00000000000再利用最短距離法進(jìn)行聚類分析，步驟如下：（1）開始每個院系自成一類，顯然這時

13、。記初始矩陣為。（2）找出的非對角線最小元素，通過上表可以觀察到與之間的距離最小為0.4，其次是與，與。設(shè)為和合并成一個新類，即，則說明與，與，與分別應(yīng)該聚在一起合成三個新類。（3）給出計算新類與其它類的距離公式：將中第p、q行及p、q列用上面公式并成一個新行新列，新行新列對應(yīng)，所得到的矩陣記為。表4 聚類后與之間的距離00000000（4）對重復(fù)上述對的（2）、（3）兩步得；如此下去，直到所有的元素并成一類為止。通過上表可以觀察到，利用步驟（3）和（4）與其它的進(jìn)行逐步比較即可得到結(jié)果。為了使結(jié)果更加一目了然，利用SAS軟件3求解（程序見附件），畫出它們聚類的樹形圖，結(jié)果為：圖2 聚類的樹形

14、圖通過上面的圖可以很直觀的看出這11個院系學(xué)習(xí)英語氛圍的聚類情況?？梢苑譃樗拇箢悾褐部?、機制、計算機、水族、水產(chǎn)這五個系應(yīng)該歸為一類，即它們學(xué)習(xí)英語口語的氛圍相當(dāng)。林學(xué)、動醫(yī)、動科、營銷這四個系應(yīng)該歸為一類，地信和國貿(mào)分別單獨作為一類。4.問題四首先對實驗班和對照班總體提高的人數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計，再計算出成績提高人數(shù)占總?cè)藬?shù)的百分比，并對每人提高的平均分進(jìn)行了統(tǒng)計。MATLAB軟件（程序見附件）統(tǒng)計得到的結(jié)果為：表5 實驗班和對照班總成績統(tǒng)計表平均提高人數(shù)百分比平均每人提高分?jǐn)?shù)對照班實驗班對照班實驗班口語介紹口語描述口語討論口語總分 通過上表可以直觀的看出實驗班與對照班的差別，實驗班口語介紹、口語描述

15、、口語討論、口語總分這四項成績都遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過對照班，說明OTM效果很顯著。由于簡單的將實驗班和對照班的平均分?jǐn)?shù)進(jìn)行對比容易引起人們的質(zhì)疑，于是本文就分別對每個班進(jìn)行單獨的統(tǒng)計。統(tǒng)計每個班實驗后比實驗前成績提高的人數(shù)，再根據(jù)已知的每個班的總?cè)藬?shù)，求出它們的百分比。為了更好的說明實驗班和對照班的差別，本文引進(jìn)一個實驗班與對照班的優(yōu)越比，具體方法如下：因為實驗班和對照班都包含了機制系和植科系的2個班，首先將實驗班這2個系中每一個班與對照班同一個系的2個班進(jìn)行比較，求解出實驗班比對照班百分比低的班級個數(shù)，再求解優(yōu)越比：通過MATLAB軟件統(tǒng)計（程序見附件）得出實驗班和對照班口語介紹、口語描述、口語討論、口

16、語總分這四項成績的對照表。表6 口語介紹對照表對照班實驗班系別提高人數(shù)提高人數(shù)百分比系別提高人數(shù)提高人數(shù)百分比機制05051550%機制05032996.67%機制05062273.33%機制05042374.19%植科05052170%植科05033196.88%植科05061754.84%植科05042787.1%園林05011765.38%林學(xué)05022475%園林05021762.96%林學(xué)05031760.71%通過上表可以很直觀的看出；實驗班的來自機制系、植科系的2個班成績提高人數(shù)所占的百分比遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過對照班的，則說明實驗班成績提高的優(yōu)越比為：=100%，反映了OTM培訓(xùn)方法對口語介

17、紹的效果很顯著。表7 口語描述成績對照表對照班實驗班系別提高人數(shù)提高人數(shù)百分比系別提高人數(shù)提高人數(shù)百分比機制050514%機制050328%機制05062480%機制050423%植科050520%植科050328%植科050622%植科050424%園林050122%林學(xué)050230%園林050216%林學(xué)050322% 通過上表可以觀察到：只有機制0504班比機制0506班的百分比稍低，可以計算出優(yōu)越比為：=87.5%。說明OTM對口語描述的效果還是比較顯著的。表8 口語討論對照表對照班實驗班系別提高人數(shù)提高人數(shù)百分比系別提高人數(shù)提高人數(shù)百分比機制05051550%機制050326%機制0

18、5062480%機制050425%植科050522%植科050331%植科050629%植科050426%園林050117%林學(xué)050227%園林050221%林學(xué)050325%通過上表同樣可以發(fā)現(xiàn)；只有植科0504班比植科0506班的百分比低，其它都是實驗班遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過對照班。很容易計算出優(yōu)越比為：=87.5%。也能說明OTM對口語討論的效果顯著。表9 口語總分對照表對照班實驗班系別提高人數(shù)提高人數(shù)百分比系別提高人數(shù)提高人數(shù)百分比機制05051860%機制050328%機制050625%機制050423%植科050525%植科050330%植科050627%植科050429%園林050121%林

19、學(xué)0502317%園林050218%林學(xué)050323%根據(jù)上表的百分比可以看出；除了機制0504班比機制0506的百分比低，其它都是遠(yuǎn)遠(yuǎn)的超過對照班，通過計算得到優(yōu)越比為：=87.5%，說明OTM對口語總分的效果也很顯著。通過對上面四個表格的分析發(fā)現(xiàn)：實驗班比對照班優(yōu)越的程度都超過了85%，說明OTM對口語介紹、口語描述、口語討論、口語總分的效果都很顯著，也反映了OTM這種教學(xué)方法的確可行，值得推廣。5.問題五要討論口語總分與口語介紹、口語描述、口語討論之間的關(guān)系，我們利用多元線性回歸4的方法來求解。本文取數(shù)據(jù)2中12個班每個班26個學(xué)生實驗前和實驗后的624組數(shù)據(jù)作為總的樣本。自變量表示口語

20、介紹，表示口語描述，表示口語討論；因變量為口語總分。而還受到隨機因素的干擾，可以合理的假設(shè)這種干擾服從零均值的正態(tài)分布，記作： （1）其中未知。現(xiàn)根據(jù)樣本中的624組數(shù)據(jù)，由（1）得到： （2） 記 ，則（2）式表示為；再用最小二乘法估計模型（1）中的參數(shù)。由（2）式這組數(shù)據(jù)的誤差平方和為；求使最小，得到的最小二乘估計，可以推出將代回原模型得到的估計值而這組數(shù)據(jù)的擬合值為，擬合誤差稱為殘差，可作為隨機誤差的估計，。由MATLAB軟件編程（程序見附件）求得：得到回歸方程：由此我們得出口語總分與口語介紹、描述、討論之間存在線性關(guān)系，且對總分的影響從大到小依次為：口語介紹、口語描述、口語討論。六、模

21、型的檢驗問題五建立了多元線性回歸模型，需要對所確定的回歸方程作顯著性檢驗。1擬合優(yōu)度檢驗：通過求復(fù)相關(guān)系數(shù)R，R越接近于1，表明回歸越顯著其中：由SAS得到： 表明回歸方程對樣本的擬合較好，有86.39%人的總分可以由回歸方程得到。2回歸方程的顯著性檢驗（F檢驗）（1） 假設(shè)：，（2） 計算，其中回歸平方和；殘差平方和，當(dāng)成立時，給定顯著性水平,時拒絕假設(shè)由SAS軟件（程序見附件）求得： Analysis of Variance Sum of MeanSource DF Squares Square F Value Pr FModel 3 19158 6386.08450 1311.77 |t

22、| EstimateIntercept 1 -2.18095 1.21107 -1.80 0.0722 00， 并且給出服從自由度為620的t分布隨機變量大于的概率，等價于，說明變量對的作用顯著，即口語介紹、描述、討論對口語總分的影響是顯著的。七、模型的改進(jìn)與評價1.模型的改進(jìn)（1）問題一還可以用灰色預(yù)測建模。（2）問題三中向量之間的距離還可用蘭氏距離、馬氏距離、夾角余弦的方法求解；聚類分析也可以用最長距離法、中心距離法，重心距離法進(jìn)行聚類。（3）問題五只運用了題目數(shù)據(jù)2中的數(shù)據(jù)，還可以運用數(shù)據(jù)1中的數(shù)據(jù)來進(jìn)行檢驗，求得與之間的誤差，進(jìn)而得到相對誤差。2.模型的評價 模型的優(yōu)點： （1）在評價

23、OTM教學(xué)方法的效果時，對給出的數(shù)據(jù)進(jìn)行了充分的分析，綜合考慮了各種信息，能夠有效的反映和體現(xiàn)實際情況。 （2）運用比較簡單的模型將復(fù)雜的問題簡單化，模型易懂；求解時調(diào)用了多種軟件進(jìn)行求解，結(jié)果都是通過表格或圖形的形式來反映，使結(jié)果比較清晰明了。模型的缺點： 本文只運用成績提高的人數(shù)對問題進(jìn)行了分析，沒有考慮到成績下降的人數(shù)的影響。八、模型的推廣1. 可推廣應(yīng)用于教研工作的改革。 2. 可推廣應(yīng)用于醫(yī)學(xué)上對新藥物效果的研究。3. 可推廣應(yīng)用于企業(yè)技術(shù)的改革九、參考文獻(xiàn)1 陽明盛、熊西文、林建華，MATLAB基礎(chǔ)及數(shù)學(xué)軟件，大連：大連理工大學(xué)出版社，20062 梁國業(yè)、廖健平，數(shù)學(xué)建模，北京：冶金工業(yè)出版社，20043 朱道元、吳誠鷗、秦偉良，多元統(tǒng)計分析與軟件SAS，南京：東南大學(xué)出版社，19994 魏宗舒等，概率論與數(shù)理統(tǒng)計教程，北京：高等教育出版社，2006附錄關(guān)于英語口語教學(xué)的一點建議隨著我國經(jīng)濟體制改革的不斷深入， 國