REBT技术在治疗外语口语焦虑中的创造性应用

王天剑

(贵州财经大学，贵阳 550004)

REBT技术在治疗外语口语焦虑中的创造性应用

王天剑

(贵州财经大学，贵阳 550004)

本文根据理性情绪行为疗法(REBT)，建立一个口语焦虑降低模型(SARM), 并对模型进行实证研究。数据分析中采用偏相关以及协方差技术，对能力进行控制。结果发现，课堂口语焦虑与口语交际单位(CUs)内的单词总数成负相关，SARM模型可以降低口语焦虑，增加口语CUs内的单词总数。研究结果支持REBT 技术对外语口语焦虑的适用性。

REBT; 口语焦虑; 降低

1 引言

大量研究表明，外语焦虑与外语成绩系中等强度负相关，焦虑越高，成绩越低(Horwitz 2001)。外语焦虑对口语表达具有较大影响。Phillips (1992) 发现，在能力被控制的情况下，外语焦虑与口语表达中的交际单位(Communication Units, CUs)内的单词总数以及从句使用总数(number of dependent clauses)成负相关。Wilson (2006) 发现外语焦虑与口语表达中的CUs内的单词总数成负相关，并且与“迷津”(Mazes：表达中CUs之外的单词或词首)比例成正相关。如何控制外语焦虑？Jones指出，“对于语言焦虑，似乎不存在具体疗法。研究者和理论家推荐的处理措施当然可以作为焦虑的验方，但这些验方又完全可以视为针对‘好教师’日常行为的建议……这些建议可谓金玉良言，对于没有焦虑症状的学生同样适用。这些建议可以贴上一个共同的标签：过于笼统”(Jones 2004:37)。笔者查阅近几年的研究文献，仍然未能找到答案，但是却从治疗普通社会焦虑的心理门诊技术中受到启发。这些技术包括：系统去敏(systematic de-sensitization)、认知重构(cognitive restructuring)、行为示范(modelling)、放松训练(relaxation exercises)等。仔细研究各种技术，笔者认为认知重构比较适合外语焦虑的治疗，它不仅容易操作，而且符合理论假设。

图1 REBT的基础：A B C人格理论

认知重构是对个人信念和认知结构的调整。认知重构技术系列中影响较大的是REBT(rational emotive beha-vior therapy，理性情绪行为疗法)(Dryden 2001)。REBT的理论基础是A B C人格理论，同样的事件A(activating event),不同的信念B(belief), 不同的情绪/行为后果C(emotional/behavioral consequence)。由此可见，情绪和行为的直接决定因素是信念，而不是事件(参见图1)。

根据REBT, 僵化、极端的信念(非理性信念)是许多心理问题的根源，而灵活、不极端的信念(理性信念)是健康心理的基础。外语焦虑也是一种心理问题，可以归因于非理性信念。Price在一次采访研究中发现，学生承认自己追求“外显完美”(overtly perfectionistic)的倾向可能导致了他们的语言焦虑(Price 1991：106)。Gregersen和Horwitz (2002) 同样在采访研究中发现完美主义与语言焦虑相关联，焦虑学生和非焦虑学生在行为标准、错误意识等方面存在差别。Horwitz 等人 (1991) 讨论了焦虑学生的种种完美主义表现，例如：担心犯错误；害怕不能理解所有语言输入；认为只有等到能够准确无误表达的时候，方可使用第二语言讲话；把偏离十全十美的考试结果视为失败，等等。Daly指出，“非焦虑的学生能够毫不在乎地拼错一些词，跳过另一些词，改变某些材料的结构甚至意义。焦虑的学生过于关注‘应该如何，不该如何’。 这些刻板标准最终成为流利表达的绊脚石”(Daly 1991：12)。完美主义实际上是REBT中的僵化的要求。如果把学生苛求完美的倾向转变为希望完美的倾向，并将其他派生的非理性信念转化为对应的理性信念，从理论上讲，就有可能降低外语焦虑。为了检验这一假设，笔者利用REBT的概念框架(Dryden 2001),结合个人教学经验，建立了一个降低口语焦虑的模型(SARM，speaking anxiety reduction model)，以期克服完美主义，进而降低口语焦虑(外语焦虑的主成分之一)。 本研究中，笔者对模型进行了实证检查。研究问题如下：(1) 口语焦虑与口语表达存在哪些相关？(2) SARM 模型对口语焦虑以及口语表达有哪些影响？这些影响是否存在性别差异？

对于焦虑，本研究测量两个指标：课堂口语焦虑(classroom speaking anxiety)和口语状态焦虑 (speaking state anxiety)。前者是外语课堂中的惯常性情绪反应，后者是面对具体口语任务时的暂时性情绪反应。对于口语表达，本研究测量3个指标(Phillips 1992，Wilson 2006)：CUs内单词总数(有效信息量)，从句总数(句子复杂度)和Mazes 比例(无效信息比重)。

2 研究方法

2.1 研究样本

有效样本为32名一年级非英语专业本科大学生(男16，女16)，来自贵州省某高校两个英语教学班(快班)。年龄介于17-23岁，平均19.28岁。

2.2 工具材料

2.21 课堂口语焦虑量表

该量表是从Horwitz (1986) 建立的外语课堂焦虑量表翻译并发展而来， 包含15个描述口语焦虑的项目，用于测量外语课堂口语焦虑，例如：英语课上，当我知道自己要被老师提问时感到发抖。每个项目跟随5种选择(1=非常同意，2=同意，3=不确定，4=不同意，5=非常不同意)。前、后测中Alpha信度分别为.94和.96。

2.22 口语状态焦虑量表

2.23 口语评定标准

用于评定口语表达中的CUs内单词总数、从句总数以及Mazes 比例。一个CU指一个可理解语言单位。它可以是一个简单句，并列结构中的一个分句，或者一个主从复合句。尝试表达一个完整意思的非完整句子也是一个CU. CUs内单词总数指所有CUs 中单词的总和。 从句总数指不能独立的分句总个数(仅存在于主从复合句内)。Mazes指不属于CUs的所有语言成分，如冗余的、结结巴巴的词或者词首，不能构成CUs的语言片断等。Mazes 比例的计算方法为：Mazes总数(Mazes总数+CUs内单词总数)。

2.24 SARM模型

其形式为一个配音幻灯片，共57帧，播放时间约50分钟。SARM模型实际上是一个心理讲座，内容涉及：(1) 口语焦虑的概念和症状; (2) 口语焦虑对口语的影响；(3)口语焦虑与目标的关系；(4)口语焦虑与理性/非理性信念的关系；(5)克服口语焦虑的策略等。SARM模型的核心成分是“(4)”，该部分呈现了大量关于口语行为的非理性与理性信念(参见表1示例)。这些非理性与理性信念的概念框架全部来自REBT (Dryden 2001)。为了让学生拒斥非理性信念，并接受其理性替代物，SARM模型向学生介绍了外语学习的规律，并同时帮助学生对信念进行质疑。

2.25 图片

图片共两张，均为教室内学习情景。内容虽不相同，但经学生评价，两者难度相当。一张前测使用，一张后测使用。

表1 非理性信念与理性信念在口语中的表现(示例)

2.26 外语成就指标

外语成就指标包括两类：高考外语成绩(entrance score)和期末考试外语成绩 (final score)。前者通过焦虑量表收集(量表上附加有“高考英语分数 ”一项)，后者通过任课教师提供。

2.3 研究程序

首先将样本中的男女被试分别按随机方式等额分配到实验组和控制组，然后进行前测、处理和后测。

2.31 前测

每个被试按照约定时间，单独到实验室，接受由两名实验员主持的前测。为控制实验员效应，指导语全部通过电脑录音播放。被试进入实验室后，将按照如下录音指导完成前测：“您好，请站在前边(静音5秒, 其间实验员用手势指示对方到放有图片的桌子边)。请填写问卷(实验员暂停播放指导语，递上课堂口语焦虑量表，直到问卷填写完毕并收回后，继续播放指导语)。请拿起话筒和图片，您的任务是用英语看图说话一分钟，您的讲话将被录音，请准备10秒钟(静音10秒，在此期间，预期学生会产生状态焦虑唤醒)。请再次填写问卷 (实验员暂停播放指导语，递上口语状态焦虑量表，直到问卷填写完毕并收回后，继续播放指导语)。请拿起话筒和图片，立即开始看图说话(实验员开始录音，一分钟后完成前测)”。

2.32 处理

两组被试全部通过前测之后，实验组的被试继续接受实验处理：观看约50分钟的配音幻灯片(SARM模型)。控制组不予处理。

2.33 后测

14天后进行后测。后测如此延迟的原因有三：其一，给被试提供机会，使其在课堂上用新的理性信念调节个人情绪和行为；其二，检查SARM模型的持续效果；其三，弱化前测效应。后测与前测基本一致，只是后测时9名助手以观众的身份坐在实验室内，给被试造成一定的心理紧张，以增加其焦虑水平。指导语也稍有修改：在“您的讲话将被录音”之后插入了一句“观众将对您的表演进行评价”。

3 结果与讨论

对于口语表达，首先须要将录音转化为英文，然后参照口语评定标准，计算CUs内单词总数、从句总数以及 Mazes比例。

3.1 口语焦虑与口语表达存在哪些相关

该问题须要使用口语焦虑和口语表达的前测数据回答。为控制能力(外语成就)因素的影响，分析采用Partial Correlation (偏相关), 将外语成就指标(entrance score和final score)作为控制变量。根据相关矩阵可知，课堂口语焦虑与CUs内单词总数成显著负相关(r =-.36, p=.05)，与Mazes比例的正相关接近显著 (r=.35, p=.06)，与从句总数无关。口语状态焦虑与3者均无显著相关。这一结果同Wilson (2006) 发现的FLCAS与口语的关系基本一致。由于CUs内单词总数对应于有效信息数量，Mazes比例对应于无效信息比重，这一结果意味着：课堂口语焦虑越高，表达中的有效信息越少，无效信息比重越大。口语状态焦虑作为一种暂时性情绪反应，不是预测口语质量的有效指标。它与课堂口语焦虑的高相关(r=.83, p=.00)表明，课堂上的惯常性情绪反应可以投射到具体口语任务中的暂时性情绪反应方面。

3.2 SARM 模型对口语焦虑以及口语表达的影响和这些影响是否存在性别差异

为了回答该问题，须要计算口语焦虑和口语表达的测量指标在前后测中的增长分(Gain score: 后测-前测)。然后比较增长分在实验组和控制组间的差别。为控制能力(外语成就)因素的影响，分析采用ANCOVA (协方差分析)：各种增长分作为因变量, 实验组别作为自变量，外语成就指标作为协变量。表2系ANCOVA输出的描述统计结果。

表2 口语焦虑和口语表达指标在不同实验条件下的增长分描述统计结果

(1=控制组；2=实验组。注意：实验开始时两组均等，结束时因被试流失，两组不等)

实验组别平均值标准差N课堂口语焦虑1-.08.33152-.62.7017口语状态焦虑1-.14.16152-.64.7717CUs内单词总数1-1.8715.3815212.8817.0917从句总数1-.471.36152.351.4617Mazes比例1.04.18152.00.1417

根据表2可知，课堂口语焦虑和口语状态焦虑在不同组中的增长分平均值全系负数，其原因可能在于重复测量产生了去敏化效应(de-sensitization effect), 因此两组后测焦虑程度普遍下降。但相较而言，实验组平均负增长更大，表明SARM 可能发挥了降焦作用。在CUs内单词总数上，实验组的增长分均值(12.88)表明后测中被试表达的有效信息多于前测，控制组的对应值(-1.87)则表明相反的变化趋势。在从句总数上，实验组的增长分均值(.35)表明后测中被试使用较多的从句，即表达结构更为复杂，而控制组的对应值(-.47)则表明相反的变化趋势。在Mazes比例方面，控制组的增长分均值(.04)表明后测中被试表达的无效信息比重有略微上升趋势，而实验组基本没有变化(.0034)。表达方面的这些结果意味着，实验组的口语质量总体趋向“优化”，而控制组的总体趋向“劣化”。纵观口语焦虑和口语表达的变化情况，可以尝试推断SARM发挥的作用：降低口语焦虑，同时提高表达质量。为进一步展示各种变化的统计显著程度，表3呈现了ANCOVA推断统计结果。

根据表3有关参数，实验组别对课堂口语焦虑、口语状态焦虑以及CUs内单词总数的增长分均产生显著影响(p=.01, .04, .04)，但对从句总数和Mazes比例的增长分影响不显著(p=.23, .17)。结合描述统计和推断统计结果可以认为， SARM能够降低课堂口语焦虑和口语状态焦虑，并且能够提高口语表达质量，即增加交际的有效信息量。为进一步检查性别的作用，在ANCOVA中，尝试性地将性别和实验组别同时作为自变量进行分析。结果表明，两者交互作用在各个因变量上均不显著。这意味着，SARM对焦虑和表达的作用不受性别影响。

表3 实验组别对各因变量增长分影响程度的推断统计分析结果

4 结束语

本研究结果表明，在能力被控制的情况下，课堂口语焦虑与口语表达中的CUs内单词总数成显著负相关，与Mazes比例的正相关接近显著水平，与从句总数不相关。这一发现与Wilson (2006)的研究结果接近，表明在能力一致的情况下，口语焦虑越高，交际中的有效信息量越少，无效信息所占比重越大。作为一种焦虑控制手段，SARM模型可以显著降低口语焦虑，并提高口语交际中的有效信息含量，从而提高表达质量。性别因素对SARM模型的效果没有显著影响。SARM模型对口语焦虑和口语表达的作用也意味着，REBT技术的基本原理不仅适用于普通的社会焦虑，也同样适用于外语口语焦虑。

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【责任编辑孙 颖】

CreativeApplicationofREBTtotheTreatmentofForeignLanguageSpeakingAnxiety

Wang Tian-jian

(Guizhou University of Finance and Economics，Guiyang 550004，China)

A Speaking Anxiety Reduction Model (SARM) will develop from the Rational Emotive Behavior Therapy (REBT). The researches on it are done through experiments. Partial Correlation and ANCOVA are employed to control the influence of ability in the data analysis. The results will reveal that the Classroom Speaking Anxiety is negatively correlated with the total number of words in Communication Units (CUs), and that the SARM can reduce speaking anxiety, and increase the total number of words in CUs. The findings support the effectiveness of the REBT for the issue of speaking anxiety.

REBT; speaking anxiety; reduction

H319.3

A

1000-0100(2014)01-0125-4

2012-10-03