DOI: https://doi.org/10.1017/s0272263124000020
تاريخ النشر: 2024-02-06
المؤلف: Abdullah Alamer وآخرون
الموضوع الرئيسي: تعليم وتعلم اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية/ثانوية
نظرة عامة
في مجال أبحاث اللغة الثانية (L2)، غالبًا ما تنشأ المفاهيم من عناصر متميزة تحدد بشكل جماعي المفهوم، والتي تُسمى المتغيرات الناشئة. يجب تقييم هذه المتغيرات الناشئة، التي تشمل مكونات مثل مهارات اللغة واستراتيجيات التعلم، باستخدام تحليل المركب التأكيدي (CCA) بدلاً من تحليل العوامل التأكيدي (CFA). يعتمد الأخير على نموذج عامل مشترك يعامل العناصر كعناصر قابلة للتبادل، مما يتعارض مع الطبيعة الفريدة للمتغيرات الناشئة. يسمح CCA، المستند إلى نموذج مركب، بتمثيل أكثر دقة لهذه المفاهيم من خلال الاعتراف بالمساهمات المتميزة لكل عنصر.
تدعو هذه الورقة إلى استخدام CCA في تقييم المتغيرات الناشئة، مع معالجة القيود التي تم مواجهتها في المنهجيات السابقة مثل نمذجة المسار باستخدام المربعات الصغرى الجزئية (PLS-PM) وتحليل الارتباط الكنسي العام. يقدم المؤلفون مواصفة H-O، التي تسهل CCA باستخدام برامج نمذجة المعادلات الهيكلية التقليدية (SEM)، مما يمكّن الباحثين من الاستفادة من الأدوات المألوفة مع التغلب على التحديات مثل قيود المعلمات والبيانات المفقودة. يتم تقديم مثال توضيحي باستخدام جرد MARSI-R لتقييم استراتيجيات القراءة، جنبًا إلى جنب مع كود R ومواصفات نموذجية رسومية في Amos، لمساعدة الباحثين في تطبيق CCA بشكل فعال. يشجع المؤلفون مجتمع أبحاث L2 على اعتماد CCA لتحقيق تحقق أكثر قوة من مفاهيمهم.
مقدمة
تؤكد مقدمة ورقة البحث على أهمية المفاهيم النظرية في أبحاث اللغة الثانية (L2)، مع تسليط الضوء على مجالات رئيسية مثل دافع L2، والعواطف، والقلق. تشير إلى أن هذه المفاهيم غالبًا ما تكون غير قابلة للرصد المباشر وتتطلب تطوير مقاييس وجرد للتحقق التجريبي. تقليديًا، اعتمد باحثو L2 على نموذج العامل المشترك وتحليل العوامل التأكيدي (CFA) للتحقق من صحة هذه المقاييس. ومع ذلك، يجادل المؤلفون بأن ليس كل المفاهيم تناسب هذا النموذج؛ بعض، تُسمى المتغيرات الناشئة، تنشأ من دمج عناصر متميزة بدلاً من أن تكون ناتجة عن متغير كامن. تشمل أمثلة المتغيرات الناشئة في أبحاث L2 الإنجاز في L2 واستراتيجيات تعلم اللغة.
تنتقد الورقة قابلية تطبيق CFA على المتغيرات الناشئة، مقترحة أنه غير كافٍ بسبب افتراضاته حول قابلية تبادل العناصر والبعد الواحد. بدلاً من ذلك، يقترح المؤلفون استخدام تحليل المركب التأكيدي (CCA)، الذي يتماشى بشكل أقرب مع خصائص المتغيرات الناشئة. يسمح CCA بالتحقيق التجريبي في المفاهيم المكونة من عناصرها، ويقدم مزايا مشابهة لتلك الخاصة بـ CFA مع استيعاب الطبيعة الفريدة للمتغيرات الناشئة. تمهد المقدمة الطريق لاستكشاف مفصل لتطبيق CCA في أبحاث L2، لا سيما في تقييم مفاهيم مثل جرد استراتيجيات تعلم اللغة (SILL) وجرد الوعي الميتا المعرفي لاستراتيجيات القراءة (MARSI).
نقاش
في قسم النقاش من الورقة، يقوم المؤلفون بتقييم نقدي لنمذجة استراتيجيات التعلم المعرفية، مجادلين بأن هذه الاستراتيجيات يجب أن تُعتبر متغيرات ناشئة بدلاً من متغيرات كامنة. يؤكدون أن المتغيرات المرصودة (العناصر من جرد استراتيجيات تعلم اللغة، SILL) هي جزء لا يتجزأ من تعريف مفهوم استراتيجيات التعلم المعرفية، حيث يوفر كل عنصر رؤى فريدة حول نهج المتعلم في إتقان لغة ثانية (L2). سيؤدي إزالة أي عنصر إلى تغيير كبير في معنى المفهوم، مما يشير إلى أن نموذج المركب هو الأنسب لهذا التحليل. كما يبرز المؤلفون أن الدراسات السابقة التي استخدمت تحليل العوامل التأكيدي (CFA) أظهرت ملاءمة نموذجية ضعيفة، مما يشير إلى أن نموذج العامل المشترك لا يلتقط بشكل كافٍ تعقيد استراتيجيات التعلم المعرفية.
يقترح المؤلفون تحليل المركب التأكيدي (CCA) كطريقة أكثر ملاءمة لتقييم هذه المتغيرات الناشئة. يحددون الخطوات المتضمنة في CCA، بما في ذلك تحديد النموذج، والتعريف، والتقدير، والتقييم، ويقدمون مثالًا تفصيليًا باستخدام جرد الوعي الميتا المعرفي لاستراتيجيات القراءة (MARSI). تشير النتائج من CCA الخاصة بهم إلى ملاءمة نموذجية مقبولة ومساهمات كبيرة للعناصر في مفاهيمها المعنية، مما يعزز الفكرة القائلة بأن استراتيجيات التعلم المعرفية هي متغيرات ناشئة تُعرف بمكوناتها. يستنتج المؤلفون أن CCA يوفر إطارًا قويًا للتحقق من صحة المفاهيم في سياق تعلم اللغة الثانية، داعين إلى تطبيقه بشكل أوسع في أبحاث التعليم.
القيود
تناقش هذه القسم قيود تحليل العوامل التأكيدي (CFA) ونموذج العامل المشترك في سياق دراسة المتغيرات الناشئة، مع التركيز بشكل خاص على استراتيجيات تعلم اللغة المعرفية. تُعرف استراتيجيات تعلم اللغة على أنها إجراءات واعية يتخذها المتعلمون لتسهيل اكتسابهم للغة، مع كون الاستراتيجيات المعرفية مجموعة فرعية تساعد في فهم وتطبيق المعرفة اللغوية. غالبًا ما يستخدم الباحثون جرد استراتيجيات تعلم اللغة (SILL) لتقييم استخدام هذه الاستراتيجيات المعرفية بين المتعلمين، مستخدمين مقياس ليكرت لقياس تكرار الاستخدام لعناصر مختلفة تتعلق بالانخراط المعرفي في تعلم اللغة.
لتقييم ملاءمة نموذج العامل المشترك وCFA لنمذجة الاستراتيجيات المعرفية، تُطرح أسئلة حاسمة بشأن العلاقة بين المفهوم والعناصر المستخدمة للتقييم. تشمل هذه الأسئلة ما إذا كانت التغييرات في المفهوم تتوافق مع التغييرات في جميع العناصر، وقابلية تبادل العناصر دون تغيير معنى المفهوم، والارتباطات المتوقعة بين العناصر بسبب سبب مشترك أساسي. يبرز القسم أن هذه الاعتبارات ضرورية لنمذجة استراتيجيات التعلم المعرفية بدقة ويؤكد على العجز المحتمل لـ CFA في التقاط تعقيد المتغيرات الناشئة في سياقات تعلم اللغة.
DOI: https://doi.org/10.1017/s0272263124000020
Publication Date: 2024-02-06
Author(s): Abdullah Alamer et al.
Primary Topic: EFL/ESL Teaching and Learning
Overview
In the realm of second language (L2) research, constructs often arise from distinct elements that collectively define the construct, termed emergent variables. These emergent variables, which include components such as language skills and learning strategies, should be assessed using Confirmatory Composite Analysis (CCA) rather than Confirmatory Factor Analysis (CFA). The latter is based on a common factor model that treats elements as interchangeable, which contradicts the unique nature of emergent variables. CCA, grounded in a composite model, allows for a more accurate representation of these constructs by acknowledging the distinct contributions of each element.
This paper advocates for the use of CCA in evaluating emergent variables, addressing limitations encountered in previous methodologies like Partial Least Squares Path Modeling (PLS-PM) and generalized canonical correlation analysis. The authors introduce the H-O specification, which facilitates CCA using conventional Structural Equation Modeling (SEM) software, thus enabling researchers to leverage familiar tools while overcoming challenges such as parameter constraints and missing data. An illustrative example using the MARSI-R inventory for reading strategy evaluation is provided, along with R code and graphical model specifications in Amos, to assist researchers in applying CCA effectively. The authors encourage the L2 research community to adopt CCA for a more robust validation of their constructs.
Introduction
The introduction of the research paper emphasizes the significance of theoretical constructs in second language (L2) research, highlighting key areas such as L2 motivation, emotions, and anxiety. It notes that these constructs are often not directly observable and require the development of scales and inventories for empirical validation. Traditionally, L2 researchers have relied on the common factor model and confirmatory factor analysis (CFA) to validate these scales. However, the authors argue that not all constructs fit this model; some, termed emergent variables, arise from the combination of distinct elements rather than being caused by a latent variable. Examples of emergent variables in L2 research include L2 achievement and language learning strategies.
The paper critiques the applicability of CFA for emergent variables, suggesting that it is inadequate due to its assumptions about item interchangeability and unidimensionality. Instead, the authors propose the use of confirmatory composite analysis (CCA), which aligns more closely with the characteristics of emergent variables. CCA allows for the empirical investigation of constructs formed by their elements, offering advantages similar to those of CFA while accommodating the unique nature of emergent variables. The introduction sets the stage for a detailed exploration of CCA’s application in L2 research, particularly in assessing constructs like the Strategy Inventory for Language Learning (SILL) and the Metacognitive Awareness of Reading Strategies Inventory (MARSI).
Discussion
In the discussion section of the paper, the authors critically evaluate the modeling of cognitive learning strategies, arguing that these strategies should be treated as emergent variables rather than latent variables. They emphasize that the observed variables (items from the Strategy Inventory for Language Learning, SILL) are integral to defining the construct of cognitive learning strategies, as each item provides unique insights into a learner’s approach to mastering a second language (L2). The removal of any item would significantly alter the meaning of the construct, indicating that a composite model is more appropriate for this analysis. The authors also highlight that previous studies using confirmatory factor analysis (CFA) have shown poor model fit, suggesting that the common factor model does not adequately capture the complexity of cognitive learning strategies.
The authors propose confirmatory composite analysis (CCA) as a more suitable method for assessing these emergent variables. They outline the steps involved in CCA, including model specification, identification, estimation, and assessment, and provide a detailed example using the Metacognitive Awareness of Reading Strategies Inventory (MARSI). The results from their CCA indicate acceptable model fit and significant contributions of the items to their respective constructs, reinforcing the notion that cognitive learning strategies are emergent variables defined by their components. The authors conclude that CCA offers a robust framework for validating constructs in the context of second language learning, advocating for its broader application in educational research.
Limitations
The section discusses the limitations of Confirmatory Factor Analysis (CFA) and the common factor model in the context of studying emergent variables, specifically focusing on cognitive language learning strategies. Language learning strategies are defined as conscious actions taken by learners to facilitate their language acquisition, with cognitive strategies being a subset that aids in understanding and applying language knowledge. Researchers often utilize the Strategy Inventory for Language Learning (SILL) to assess the use of these cognitive strategies among learners, employing a Likert scale to gauge frequency of use for various items related to cognitive engagement in language learning.
To evaluate the appropriateness of the common factor model and CFA for modeling cognitive strategies, critical questions are posed regarding the relationship between the construct and the items used for assessment. These include whether changes in the construct correspond to changes in all items, the interchangeability of items without altering the construct’s meaning, and the expected correlations among items due to a shared underlying cause. The section highlights that these considerations are essential for accurately modeling cognitive learning strategies and underscores the potential inadequacies of CFA in capturing the complexity of emergent variables in language learning contexts.