Lietuvių kalba Vilniaus lietuviškose, lenkiškose ir rusiškose ......lietuvių kalbos žodyno dydžiui / 35 3.6. Apibendrinimas / 37 4. Moksleivių lietuvių kalbos mokėjimo rezultatai

Loreta VilkienėLaura Vilkaitė-Lozdienė

Justina Bružaitė-Liseckienė

Lietuvių kalbaVilniaus lietuviškose, lenkiškose ir rusiškose gimnazijose:MOKĖJIMO KOKYBĖ, KALBINĖS NUOSTATOS IR MOTYVACIJA

MOKSLO STUDIJA

VILNIAUS UNIVERSITETO LEIDYKLA

2019

Loreta Vilkienė

Laura Vilkaitė-Lozdienė

Justina Bružaitė-Liseckienė

Lietuvių kalbaVilniaus lietuviškose, lenkiškose ir rusiškose gimnazijose:mokėjimo kokybė, kalbinės nuostatos ir motyvacija

mokslo stuDija

Apsvarstė ir rekomendavo išleisti Vilniaus universiteto Filologijos fakulteto taryba (2019 m. kovo 29 d., protokolas Nr. 180000-TP-4)

Recenzentai:doc. dr. Rita Juknevičienė (Vilniaus universitetas) doc. dr. Erika Rimkutė (Vytauto Didžiojo universitetas)

Projektą „Kalbinių nuostatų ir mokymosi motyvacijos įtaka lietuvių kalbos mokėjimui“ ir šios mokslo studijos leidybą rėmė Valstybinė lietuvių kalbos komisija

Leidinio bibliografinė informacija pateikiama Lietuvos nacionalinės Martyno Mažvydo bibliotekos Nacionalinės bibliografijos duomenų banke (NBDB)

ISBN 978-609-07-0298-7 (skaitmeninis PDF)

© Vilniaus universitetas, 2019© Loreta Vilkienė, Laura Vilkaitė-Lozdienė, Justina Bružaitė-Liseckienė, 2019

Turinys 4

Turinys

Paveikslų sąvadas / 6

Lentelių sąrašas / 7

1. Įvadas / 8

2. Metodika / 10

2.1. Tyrimo medžiaga / 10

2.2. Duomenų analizės metodai / 11

2.3. Tyrimo dalyviai / 13

2.4. Tyrimo eiga / 20

3. Moksleivių žodyno dydis lietuviškose, lenkiškose ir rusiškose mokyklose / 22

3.1. Žodyno dydis / 22

3.2. Taip / ne testai žodyno dydžiui vertinti / 25

3.3. Lietuviškas žodyno dydžio testas / 28

3.4. skirtingų kalbinių grupių ir lyčių žodyno dydžio skirtumai / 31

3.4.1. Kalbinių grupių skirtumai / 31

3.4.2. Žodyno dydis ir lyties veiksnys / 33

3.5. sociolingvistinių veiksnių įtaka tiriamosios grupės

lietuvių kalbos žodyno dydžiui / 35

3.6. Apibendrinimas / 37

4. Moksleivių lietuvių kalbos mokėjimo rezultatai – C testo analizė / 39

4.1. C testo esmė / 39

4.2. Tyrimo C testas / 40

4.3. skirtingų kalbinių grupių ir lyčių C testo rezultatai / 42

4.3.1. Kalbinių grupių rezultatai / 42

4.3.2. skirtingų lyčių tiriamųjų C testo rezultatai / 43

4.4. sociolingvistinių veiksnių įtaka C testo rezultatams / 45

4.5. C testo rezultatų analizės apibendrinimas / 47

Turinys 5

5. Motyvacija mokytis lietuvių kalbos ir nuostatos / 49

5.1. Motyvacija ir kalbinės nuostatos kalbos mokymosi kontekste / 49

5.2. Tyrime naudoti motyvacijos ir kalbinių nuostatų klausimynai / 52

5.3. Motyvacijos testų rezultatai / 53

5.3.1. Motyvacija ir nuostatos trijose kalbinėse grupėse / 53

5.3.2. Motyvacija, nuostatos ir lyties veiksnys / 57

5.4. Motyvacijos ir kalbinių nuostatų įtaka kalbos mokėjimui / 57

5.4.1. Lietuviškų mokyklų grupės rezultatai / 60

5.4.2. Lenkiškų mokyklų grupės rezultatai / 61

5.4.3. rusiškų mokyklų grupė / 61

5.5. Apibendrinimas / 62

6. Išvados / 63

Literatūros sąrašas / 64

summary / 69

Priedas. Tyrimo medžiaga / 77

Apie autores / 83

Paveikslų sąvadas 6

PAVeiKsLų sąVADAs

1 pav. seM modelio pavyzdys / 13

2 pav. Lenkiškų ir rusiškų mokyklų mokinių lietuvių kalbos

vartojimas namuose / 15

3 pav. Lietuviškai bendraujama su draugais / 16

4 pav. savo malonumui lietuviškai skaito grožinę literatūrą / 16

5 pav. savo malonumui lietuviškai skaito naujienų portalus internete / 17

6 pav. savo malonumui lietuviškai skaito žurnalus, laikraščius / 17

7 pav. Bendrauja lietuviškai socialiniuose tinkluose / 18

8 pav. Žiūri filmus lietuvių kalba / 18

9 pav. Klauso lietuviškos populiariosios muzikos / 19

10 pav. Klauso lietuviškų radijo stočių / 19

11 pav. Žiūri YouTube kanalus lietuviškai / 20

12 pav. Testo punkto pavyzdys iš LexTALe testo (Lemhöfer, Broersma 2012) / 25

13 pav. Lietuviško žodyno testo pavyzdys / 30

14 pav. Lietuviškų (LT), lenkiškų (PL) ir rusiškų (ru) mokyklų žodyno dydis / 32

15 pav. Lietuviškų mokyklų merginų (M) ir vaikinų (V) žodyno dydžio

pasiskirstymas / 33

16 pav. Lenkiškų mokyklų merginų (M) ir vaikinų (V) žodyno dydžio

pasiskirstymas / 33

17 pav. rusiškų mokyklų merginų (M) ir vaikinų (V) žodyno dydžio

pasiskirstymas / 34

18 pav. statistiškai reikšmingi veiksniai žodyno dydžio modelyje / 36

19 pav. Lietuviškų (LT), lenkiškų (PL) ir rusiškų (ru) mokyklų C testo rezultatų

pasiskirstymas / 43

20 pav. Lietuviškų mokyklų merginų (M) ir vaikinų (V) C testo rezultatų

pasiskirstymas / 44

21 pav. Lenkiškų mokyklų merginų (M) ir vaikinų (V) C testo rezultatų

pasiskirstymas / 45

22 pav. rusiškų mokyklų merginų (M) ir vaikinų (V) C testo rezultatų

pasiskirstymas / 45

23 pav. reikšmingi veiksniai C testo rezultatų modelyje / 46

24 pav. Motyvacijos ir nuostatų klausimyno pavyzdys / 53

Paveikslų sąvadas / Lentelių sąrašas 7

LenTeLių sąrAšAs

1 lentelė. informacija apie dalyvius / 14

2 lentelė. respondentų gimtosios kalbos / 15

3 lentelė. Taip / ne formato testų palyginimas / 26

4 lentelė. Žodyno dydžiai (žodžiais) pagal lytis ir mokyklas / 34

5 lentelė. Žodyno dydžio rezultatų modelis / 35

6 lentelė. Lietuvių kalbos vartojimo su draugais apibendrinimas / 36

7 lentelė. Merginų ir vaikinų C testo rezultatų vidurkiai / 44

8 lentelė. C testo rezultatų modelis / 46

9 lentelė. Literatūros skaitymas savo malonumui skirtingose

kalbinėse grupėse / 47

10 lentelė. naudojamų testų / klausimynų patikimumas / 58

11 lentelė. stebimų kintamųjų koreliacijų matrica / 58

12 lentelė. Modelių tinkamumo indeksai / 60

25 pav. idealiojo „aš“ skalės rezultatų pasiskirstymas pagal

kalbines grupes / 53

26 pav. Privalomojo „aš“ skalės rezultatų pasiskirstymas pagal


27 pav. Mokymosi aplinkos skalės rezultatų pasiskirstymas pagal


28 pav. nuostatų Lietuvos, lietuvių ir lietuvių kalbos atžvilgiu skalės

rezultatų pasiskirstymas pagal kalbines grupes / 55

29 pav. nuostatų tapatybės atžvilgiu skalės rezultatų pasiskirstymas

pagal kalbines grupes / 56

30 pav. Lietuviškų mokyklų modelis / 61

31 pav. Lenkiškų mokyklų modelis / 61

32 pav. rusiškų mokyklų modelis / 62

Įvadas 8

1. ĮVADAs

Šioje studijoje aprašomas projekto „Kalbinių nuostatų ir mokymosi motyvacijos įtaka lietuvių kalbos mokėjimui“ tyrimas ir jo rezultatai. Projektas buvo vykdomas Vilniaus uni-versiteto Taikomosios kalbotyros instituto darbuotojų Lauros Vilkaitės-Lozdienės, Justinos Bružaitės-Liseckienės ir Loretos Vilkienės (projekto vadovė) 2017–2019 metais, o finansuotas Valstybinės lietuvių kalbos komisijos. Projekto tikslas buvo ištirti Vilniaus mokyklų vienuo-liktų klasių (trečių gimnazijos klasių) moksleivių – lietuvių, lenkų ir rusų – lietuvių kalbos mokėjimo kokybę, išanalizuoti, kaip ji priklauso nuo kalbinių nuostatų ir motyvacijos mo-kytis lietuvių kalbos. Prieš atliekant tyrimą, buvo daroma prielaida, kad kalbinės nuostatos lietuvių kalbos atžvilgiu ir motyvacija mokytis šios kalbos veiks lietuvių kalbos mokėjimo kokybę – tokia prielaida ir buvo tikrinama.

Lietuvoje vykdytas ne vienas projektas (pvz., žr. Ramonienė 2010, 2013 ir pan.), kurio tikslas buvo atskleisti įvairių visuomenės grupių kalbines nuostatas, lietuvių kalbos mokėjimo ir vartojimo ypatumus, nuostatų klausimai taip pat gvildenti ir disertacijose (pvz., Čubajevaitė 2013). Vis dėlto pabrėžtina tai, kad dar nebuvo tikslingai tiriama, kaip jaunimo – baigiamųjų klasių mokinių – lietuvių kalbos mokėjimo kokybę veikia kalbos mokymosi motyvacija, ne-buvo sutelktas dėmesys ir į tai, kokią įtaką kalbinės nuostatos daro lietuvių kalbos išmokimui. Kitaip tariant, iki šiol vykdyti tyrimai dažniau apsiribodavo aprašomąja statistika, retokai tai-kyti išvadų statistikos metodai, kurie leidžia daryti rezultatų apibendrinimus. Trijų veiksnių – lietuvių kalbos mokėjimo kokybės, kalbinių nuostatų ir kalbos mokymosi motyvacijos – tar-pusavio priklausomybės, sąveikos atosklaida ir buvo šioje studijoje aprašomo tyrimo siekinys.

Pasaulyje atlikta nemažai tyrimų, kuriuose gilintasi į negimtakalbių kalbines nuostatas, motyvaciją mokytis užsienio kalbų, analizuota, kaip nuostatos ir motyvacija veikia kalbos iš-mokimo lygį (pvz., Lasagabaster, Huguet (2007) [moksl. red.] monografija yra skirta daugia-kalbystei Europoje ir kalbinių nuostatų sąsajoms su kalbos vartojimo kokybe). Tokie tyrimai ypač aktualūs tais atvejais, kai mokomasi gyvenamosios šalies valstybinės kalbos, kuri nesu-tampa su asmens gimtąja kalba. Dėl šios priežasties nemažai panašių tyrimų atlikta valstybėse, kur vartojama daugiau nei viena kalba, pvz., Kanadoje (pvz., Clément 1986), Ispanijoje (pvz., Bernaus, Masgoret, Gardner, Reyes 2004; Newman 2011), Belgijoje (Laurence, Janssens 2007). Panašus tyrimas apie estų ir rusų kalbas atliktas ir Estijoje (Klaas-Lang 2016). Atkreiptinas dėmesys ir į tai, kad nors pasaulyje dažniausiai nuostatų ir kalbos vartojimo sąsajų tyrimai yra kiekybiniai, Lietuvoje kiekybinių tyrimų, kurių duomenims interpretuoti pasitelkiami išvadų statistikos metodai, leidžiantys rezultatus apibendrinti platesnei populiacijai, kol kas apskritai trūksta. Taigi ši studija – vienas pirmųjų žingsnių tokia kryptimi.

Studijoje pateikiamas kolektyvinio darbo rezultatas, t. y. kiekviena bendraautorė įnešė savo indėlį į kiekvieną skyrių. Tačiau reikėtų paminėti, kad Stjudento t kriterijumi ir Anova duomenų analizę atliko Justina Bružaitė-Liseckienė, o tiesinius mišriuosius modelius sudarė ir jų parametrų statistinį reikšmingumą apskaičiavo Laura Vilkaitė-Lozdienė, kuri ir šių mo-delių veiksnius pavaizdavo schemomis, be to, ji taikė ir struktūrinių lygčių metodą.

Įvadas 9

Projekto grupė dėkoja LR švietimo, mokslo ir sporto ministerijai ir Vilniaus miesto sa-vivaldybės Švietimo, kultūros ir sporto departamentui už palankų požiūrį į projektą ir tarpi-ninkavimą planuojant tyrimą konkrečiose mokyklose. Atskiros padėkos nusipelno 6 Vilniaus gimnazijos, kurios sutiko dalyvauti projekte, o labiausiai – šių gimnazijų III klasių mokiniai, apsisprendę atlikti užduotis ir leisti rezultatus analizuoti.

Metodika 10

2. MeToDiKA

2.1. Tyrimo medžiaga

Siekiant rasti atsakymą į tyrimo klausimą projekto grupės buvo parengtas 2 klausimynų ir 2 testų, skirtų lietuvių kalbos kokybei patikrinti, rinkinys, kuris buvo pateiktas tyrime daly-vavusiems lietuviškų, lenkiškų ir rusiškų gimnazijų moksleiviams. Konkrečiai tyrimo medžia-gą sudarė trumpas sociolingvistinis klausimynas, žodyno dydžio testas, C testas, motyvacijos ir kalbinių nuostatų klausimynas (žr. priedą). Rinkinyje užduotys buvo sudėtos pradedant nuo lengviausios, pereinant prie daugiau susikaupimo reikalaujančių užduočių ir baigiant vėl lengvesne, nuomonės, o ne žinių ar gebėjimų reikalaujančia užduotimi.

Trumpas sociolingvistinis klausimynas į tyrimo medžiagą buvo įtrauktas tam, kad būtų galima patikrinti, kokios kalbos vartojimo aplinkybės daro įtaką lietuviškų, rusiškų ir lenkiškų gimnazijų moksleivių lietuvių kalbos kokybei. Atsakydami į klausimus respondentai turėjo nurodyti savo mokyklos kalbą, lytį, gimtąją kalbą (arba gimtąsias kalbas). Didžiausias dėmesys sociolingvistiniame klausimyne buvo sutelktas į respondentų kalbinį elgesį. Tyrimo dalyviai turėjo atsakyti, kaip dažnai (visada, dažnai, kartais, retai ar niekada) jie lietuvių kalbą vartoja įvairiuose kontekstuose: namuose, su draugais, socialiniuose tinkluose, taip pat kaip dažnai jie lietuviškai savo malonumui skaito grožinę literatūrą, naujienų portalus, laikraščius, žurnalus, kaip dažnai klausosi įvairių tekstų lietuvių kalba: žiūri filmus, klausosi muzikos (dainų) ar radijo lietuviškai. Toliau šioje studijoje aptariant tiriamųjų grupes (žr. 2.3 sk.) pateikiami ap-rašomosios statistikos duomenys, gauti išanalizavus sociolingvistines anketas – taip siekiama atskleisti, kokios charakteristikos būdingos kiekvienai respondentų grupei. Kituose skyriuose sociolingvistiniai veiksniai analizuojami kartu su kalbos mokėjimo testų rezultatais, turint tikslą pateikti įžvalgų, kurie tų veiksnių gali daryti įtaką lietuvių kalbos mokėjimo kokybei.

Likusi tyrimo medžiagos dalis sutelkta į tyrimo tikslą – išanalizuoti Vilniaus gimnazijų baigiamųjų klasių moksleivių – lietuvių, lenkų ir rusų – lietuvių kalbos mokėjimo kokybę, nustatyti, kaip ji priklauso nuo kalbinių nuostatų ir motyvacijos mokytis lietuvių kalbos. Taigi du testai tyrime buvo skirti tiriamųjų lietuvių kalbos mokėjimo kokybei patikrinti. Pirmiausia buvo pateiktas žodyno dydžio testas, kuris leidžia apskaičiuoti apytikslį kalbos vartotojo žo-dyno dydį (išsamiau apie šį testą skaityti 3.3 sk.). Tada pereita prie bendresnio lietuvių kalbos kokybės patikrinimo – C testo. Juo testuoti bendrieji mokinių lietuvių kalbos gebėjimai (pla-čiau tyrime naudotas C testas aprašomas 4.2 sk.). Abiejų testų atliktys buvo pagrindas daryti išvadas apie lietuviškų, lenkiškų ir rusiškų gimnazijų trečių klasių moksleivių lietuvių kalbos mokėjimo kokybę.

Ketvirtoje tyrimo medžiagos dalyje moksleiviai turėjo užpildyti kalbinių nuostatų ir mo-tyvacijos klausimyną. Šia užduotimi buvo tikrinama, kaip stipriai tyrimo dalyviai yra moty-vuoti mokytis lietuvių kalbos ir kokios jų nuostatos šios kalbos, Lietuvos ir savo tapatybės atžvilgiu. Iš viso klausimyną sudarė 25 teiginiai: 15 iš jų buvo sutelkti į tiriamųjų lietuvių kalbos mokymosi motyvaciją (psichologinius idealiojo ir privalomojo „aš“ veiksnius bei mokymosi aplinką), 10 – į kalbines ir asmenines mokinių nuostatas (plačiau žr. 5.2 sk.).

Metodika 11

Taigi šioje studijoje analizuojami lietuvių kalbos mokėjimo kokybės testų rezultatai ir klausimynų atsakymai, tiriami ryšiai tarp atskirų testų atlikčių ir klausimynų duomenų.

2.2. Duomenų analizės metodai

Projekto metu surinkti tokie kiekybiniai duomenys: atsakymai į sociolingvistinės apklau-sos klausimus, žodyno dydžio testo duomenys, C testų rezultatai1, taip pat atsakymai į kalbos mokymosi motyvacijos ir nuostatų klausimyną. Šie duomenys buvo suskaitmeninti, sukoduo-ti (C testo atveju), parengti statistinei analizei, o tada analizuoti aprašomosios ir išvadų sta-tistikos metodais. Tam panaudota R programa (R Core Team 2013). Tiesiniams mišriesiems modeliams (angl. linear mixed effects models, toliau LMM) sudaryti naudotas lme4 statistinis paketas (Bates, Maechler, Bolker, Walker 2014), o modelių parametrų statistiniam reikšmin-gumui apskaičiuoti – lmerTest statistinis paketas (Kuznetsova, Brockhoff, Bojesen Christen-sen 2015), šių modelių veiksniams pavaizduoti schemomis – effects paketas (Fox 2009). Struk-tūrinių lygčių modeliams (angl. structural equation modeling, toliau SEM) naudotas lavaan statistinis paketas (Rosseel 2012).

Siekiant atsakyti į konkrečius tyrimo klausimus, taikyti skirtingi analizės metodai. Lygi-nant dvi grupes (gimtakalbius su negimtakalbiais ar merginas su vaikinais), naudotas Stjuden-to t kriterijus. Lyginant kelias grupes (pvz., tris tyrimo tikslines grupes), naudotas Anovos tes-tas. Abu šie testai leidžia palyginti grupių rezultatų vidurkių skirtumo statistinį reikšmingumą (plačiau apie šiuos testus, pvz., Field, Jeremy, Field 2012; Levshina 2015).

Tiriant skirtingų sociolingvistinių veiksnių (pvz., lietuvių kalbos vartojimo dažnumo už mokyklos ribų: namuose, su draugais ir pan.) įtaką lietuvių kalbos mokėjimo kokybei, pasi-telkta kiek sudėtingesnė metodika ir naudoti tiesiniai mišrieji modeliai – LMM (angl. Linear Mixed-Effects Models; plačiau žr. Baayen 2008; Cunnings 2012). Šie modeliai yra grįsti re-gresine analize, tačiau leidžia analizuoti sudėtingesnę hierarchinę duomenų struktūrą. Taigi naudojant LMM galima analizuoti duomenis, kurie yra hierarchiškai susiję ir dėl to nebūti-nai nepriklausomi. Šiame projekte tirta po nemažą grupę respondentų iš kiekvienos tikslinės mokyklos. Galima tikėtis, kad mokiniai, lankantys tą pačią klasę, nėra visiškai nepriklausomi statistiniu požiūriu – jie yra tos pačios kalbinės bendruomenės dalis, taip pat yra mokomi tos pačios mokytojos ir t. t. Taigi vienos grupės mokiniai sudaro tam tikrą duomenų klasterį. Dėl šios priežasties grupė, kurioje mokinys atliko tyrimą (studijoje tai vadinama grupe, nes nelietuviškose mokyklose klasės per lietuvių kalbos pamokas gali būti skaidomos į mažesnes grupes), buvo įtraukta į hierarchinę modelių struktūrą kaip atsitiktinio poveikio parametras.

Fiksuoti nepriklausomi kintamieji LMM modeliuose gali būti tiek tolydūs, tiek kategori-niai ir visų jų poveikis gali būti tikrinamas tame pačiame modelyje. Projekto grupės sudary-tuose modeliuose dauguma jų buvo kategoriniai kintamieji, tokie kaip lytis, mokyklos kalba ir pan. Visi duomenys apie lietuvių kalbos vartojimo dažnumą taip pat buvo naudojami kaip kategoriniai kintamieji, tik jų kategorijos kiek sustambintos, penkias kategorijas klausimyne (niekada, retai, kartais, dažnai, visada) paverčiant į tris: ne (niekada arba retai), kartais ir taip

1 C testo rezultatai tiriami ir kokybiniais metodais, tačiau šioje studijoje nebuvo keliamas tikslas pateikti kokybinės analizės rezultatus, todėl jie ir nėra aprašomi.

Metodika 12

(dažnai arba visada). Stambinant kategorijas tikėtasi, kad aiškiau išryškės kalbos vartojimo tendencijų poveikis kalbos mokėjimo kokybei.

Parenkant duomenis atitinkantį LMM modelį šiame tyrime buvo pasitelktas procesas iš viršaus į apačią (angl. top-down). Pirmasis LMM modelis buvo sudaromas su visais tyrimo klausimui aktualiais fiksuotais nepriklausomais kintamaisiais ir dalyvio grupe kaip atsitiktinio poveikio parametru (kuris tyrimo klausimui neaktualus, bet gali turėti įtakos duomenims). Tuomet buvo vertinamas kiekvieno iš fiksuotų nepriklausomų kintamųjų statistinis reikšmin-gumas (p < 0,05) ir nereikšmingi kintamieji po vieną palaipsniui pašalinti iš modelio, kol jame liko tik reikšmingi nepriklausomi kintamieji. Kiekviename žingsnyje naujasis LMM modelis lygintas su ankstesniuoju naudojant Anovos funkciją, siekiant patikrinti, ar kintamojo atsi-sakymas reikšmingai nekeičia modelio. Visi išbandyti modeliai dar kartą palyginti pagal jų Akaike informacijos kriterijų (AIC) siekiant užtikrinti, kad pasirinktas tinkamiausias modelis. Galutiniai modeliai apibendrinti lentelėse ir schemose, pateikiant parametrų reikšmes ir jų statistinį reikšmingumą.

Siekiant tirti motyvacijos ir nuostatų įtaką respondentų kalbiniams gebėjimams, taiky-tas struktūrinių lygčių modeliavimo metodas SEM (plačiau apie metodą Hox, Bechger 1998; Schumacker, Lomax 2012). Šio metodo pagrindas taip pat yra regresinė analizė. SEM pasi-rinktas todėl, kad kintamieji tyrimo atveju yra latentiniai (t. y. tiesiogiai nestebimi), o SEM analizė būtent ir leidžia gilintis į teorinių konstruktų tarpusavio ryšius. Tiesiogiai tiriamojo nebuvo klausiama, kokia jo motyvacija mokytis lietuvių kalbos, bet daromos išvados apie jo motyvaciją iš to, kaip jis atsako į konkrečius motyvacijos klausimyno klausimus. Šiame tyrime SEM modeliais buvo tiriamas santykis tarp trijų latentinių kintamųjų – motyvacijos mokytis lietuvių kalbos, dalyvio nuostatų ir dalyvio kalbinių gebėjimų.

Sudarant SEM modelį kiekvienas latentinis kintamasis turi turėti bent du indikatorius – stebimus kintamuosius. Šio tyrimo atveju kalbinius gebėjimus nurodantys kintamieji – kal-binių testų rezultatai, motyvacijos ir nuostatų atveju – atsakymai į klausimynų klausimus (15 stebimųjų kintamųjų, suskirstytų į tris skales, motyvacijos atveju ir 10 stebimųjų kintamų-jų, suskirstytų į dvi skales, nuostatoms analizuoti). Kadangi duomenų kiekis tyrime nėra labai didelis, norint išvengti pernelyg komplikuotų ar neidentifikuotų modelių, kaip motyvaciją ir nuostatas nurodantys kintamieji buvo naudojami skalių vidurkiai (3 motyvacijai ir 2 nuosta-toms), o ne individualūs klausimai skalėse.

SEM analizė buvo pradėta peržiūrint koreliacijų tarp modelyje naudojamų kintamųjų matricą, siekiant įsitikinti, kad jie visi koreliuoja. Kadangi SEM modeliai turėtų būti naudoja-mi teorijoms patvirtinti, o ne kurti, šiame tyrime modelių sudarymas buvo pradėtas nuo prie-laidos, kad motyvacija ir nuostatos daro įtaką kalbiniams gebėjimams, ir ji tikrinta SEM mo-deliu. SEM modelio specifikavimas prasidėjo nuo patvirtinamosios faktorinės analizės, kuri leido įsitikinti, kad latentinių kintamųjų struktūra tinkama ir visų modelyje paliktų stebimų kintamųjų faktoriniai svoriai tokie, kaip tikimasi: visi vienodos krypties ir pakankamai stiprūs (> 0,4). Gavus gerus tinkamumo indeksus faktorinės analizės modeliui, pagal tą modelį buvo specifikuoti SEM modeliai, jau ieškant priežastinių ryšių tarp latentinių kintamųjų. Taip pat patikrinta, ar skirtingų kalbinių grupių modeliai atitinka matavimo invariantiškumo kriterijų (angl. measurement invariance), ir galiausiai specifikuoti bei patikrinti visų trijų kalbinių gru-pių modeliai.

Metodika 13

Kiekvienos kalbinės grupės SEM modeliai apibendrinti lentelėmis ir schemomis. SEM schemose latentiniai kintamieji žymimi ovalais, stebimi kintamieji – stačiakampiais, o ryšiai tarp kintamųjų – rodyklėmis (paprastos rodyklės rodo regresijas, dvigubos – koreliacijas tarp kintamųjų). Rodyklių kryptis vaizduoja efekto kryptį. Prie rodyklių nurodomas kiekvieno iš ryšių stiprumas ir jo statistinis reikšmingumas (koreliacijos ar regresijos koeficientas). Kaip vaizduojami skirtingi kintamieji SEM modelyje, parodyta 1 paveiksle.

1 pav. SEM modelio pavyzdys

SEM analizės atveju galima naudoti daug skirtingų modelio tinkamumo indeksų tiek pa-ties modelio suderinamumui su duomenimis nustatyti, tiek skirtingiems modeliams lyginti. Šiame tyrime pristatomi keli skirtingi modelių tinkamumo indeksai, siekiant aiškiai iliustruo-ti, kad modeliai suderinti su tyrimo duomenimis.

2.3. Tyrimo dalyviai

Kaip jau buvo minėta, projektas vykdytas šešiose Vilniaus miesto gimnazijose, iš kurių dvi buvo lietuviškos, dvi lenkiškos ir dvi rusiškos. Projekto grupės buvo nuspręsta pasirinkti mokymo įstaigas, kurios yra Vilniaus mieste (ne užmiestyje ar rajone) ir kurios tikslingai ne-vykdo mokinių atrankos, kaip tai daro, pvz., Vilniaus Mykolo Biržiškos gimnazija, Vilniaus licėjus ar pan., nes daryta prielaida, kad mokinius atsirenkančių mokyklų rezultatai gali iš-kreipti bendrus rezultatus.

Taip pat buvo nutarta analizuoti trečių gimnazijos klasių mokinių situaciją. Tokios tiriamo-sios grupės pasirinkimas turėjo kelias priežastis. Pirma, visiems dalyvavusiems mokiniams jau yra sukakę 16 metų, taigi jie laikomi pakankamai brandžiais apsispręsti dalyvauti tyrime. Antra, šių klasių mokiniai jau yra sąmoningai peržengę privalomojo mokslo slenkstį2 ir pasirinkę gali-mybę baigti vidurinio ugdymo bendrojo lavinimo mokyklas. Trečia, buvo tikimasi, kad trečios gimnazijos klasės mokiniai lenkiškose ir rusiškose mokyklose jau yra pasiekę aukštą lietuvių kalbos mokėjimo lygį, taigi naudojant tuos pačius testus su gimtakalbiais ir negimtakalbiais ne-turėjo būti juntamas grindų efektas. Tyrimo rezultatai rodo, kad ši prielaida pasitvirtino. Be to, primintina, kad tiek lietuviškų, tiek tautinių mažumų mokyklų abiturientai lietuvių kalbos ir literatūros mokosi pagal tas pačias bendrąsias programas ir nuo 2013 m. privalo laikyti tokį patį

2 Pagrindinis ugdymas Lietuvoje yra privalomas, t. y. „mokinys iki 16 metų negali nutraukti mokymosi pagal privalomojo švietimo programas. Trunka 6 metus (5–10, gimnazijų I–II kl.)“. Prieiga internetu: https://www.smm.lt/web/lt/tevams/tevams-pagrindinis-ugdymas [žiūrėta 2018-10-18].

Latentinis kintamasis 1

Latentinis kintamasis 2

Indikatorius 1

Indikatorius 2

Indikatorius 3

Indikatorius 4

Indikatorius 5

Indikatorius 6

Metodika 14

lietuvių kalbos brandos egzaminą3, tačiau kol kas skiriasi jo vertinimas: kalbos taisyklingumo ir raiškos, stiliaus, logikos aspektais tautinių mažumų mokyklų mokinių atliktys vertinamos nuo-laidžiau4. Nuo 2020 m. planuojama vertinimo kriterijus suvienodinti, vadinasi, iš visų mokyklų abiturientų tikimasi vienodos lietuvių kalbos mokėjimo kokybės. Analizuoti tiriamąją grupę aktualu ir dėl to, kad baigę ketvirtą gimnazijos klasę visi šie mokiniai (nepriklausomai nuo mo-kyklos kalbos) laikys tą patį lietuvių kalbos egzaminą, taigi atlikus tyrimą buvo planuojama pa-teikti įžvalgų, kiek panaši gimtakalbių ir negimtakalbių mokinių lietuvių kalbos kokybė. Taip pat paminėtina ir tai, jog trečiosios gimnazijos klasės buvo pasirinktos dar ir todėl, kad jų mokymo procesas kiek mažiau įtemptas nei egzaminams besirengiančių abiturientų.

Iš viso siekta surinkti apie 100 kiekvienos kalbinės grupės respondentų. Todėl sutikusiose projekte dalyvauti mokyklose apklaustos bent kelios mokinių grupės. Iš viso tyrimas vykdytas 19-oje grupių, kurių mažiausią sudarė 11, o didžiausią – 25 mokiniai. Apibendrinant pasakyti-na, kad tyrime dalyvavo 326 respondentai (žr. 1 lentelę).

1 lentelė. Informacija apie dalyvius

Mokyklos kalba Dalyvių skaičius Merginų skaičius Vaikinų skaičius Dalyvių amžiaus vidurkis

lietuvių 127 69 58 16,78 m.

lenkų 96 48 48 16,71 m.

rusų 103 54 49 16,64 m.

Kadangi tyrime keltas uždavinys patikrinti, ar kalbos mokėjimo kokybė yra susijusi su lyties veiksniu, tiriamųjų grupes siekta subalansuoti ir šiuo aspektu. Iš 1 lentelės matyti, kad iš esmės tai padaryti pavyko.

Kaip jau buvo minėta, tyrime buvo pateiktas ir nedidelės apimties sociolingvistinis klau-simynas, kuriame mokinių buvo prašyta nurodyti, kokios jų gimtosios kalbos. Rezultatai pa-teikti 2 lentelėje.

Kaip akivaizdu iš 2 lentelės, daugumos tiriamųjų gimtoji kalba sutapo su mokyklos kal-ba. Tačiau, pvz., 3 lietuviškų mokyklų respondentai įvardijo, kad jų gimtoji kalba yra rusų, o 14 nurodė dvi gimtąsias kalbas, vienas respondentas teigė esąs trikalbis gimtakalbis. Tarp apklaustų lenkiškų mokyklų respondentų 7 buvo dvikalbiai gimtakalbiai, du deklaravo, kad jų gimtoji kalba rusų, o vienas – kad lietuvių. Rusiškų mokyklų respondentų grupėje 5 teigė esą dvikalbiai gimtakalbiai, o vienas gimtąja kalba įvardijo lietuvių kalbą. Tyrimas taip pat atskleidė, kad dalis lenkiškų ir rusiškų mokyklų mokinių lietuvių kalbą vartoja namuose, nors ši kalba ir nėra jų gimtoji (žr. 2 pav.).

3 Plačiau žr.: Lietuvos Respublikos švietimo įstatymo pakeitimo įstatymas, 2011 m. kovo 17 d., Nr. XI-1281, Vilnius. Prieiga internetu: https://e-seimas.lrs.lt/portal/legalAct/lt/TAD/TAIS.395105 [žiūrėta 2018-10-18]; Vaicekauskienė, V. (2011). Tautinių mažumų švietimo politika: kur einama? LR ŠMM Švietimo aprūpi-nimo centras.

4 Plačiau žr.: Lietuvių kalbos ir literatūros valstybinio brandos egzamino užduoties vertinimo kriterijai. Pa-tvirtinta Nacionalinio egzaminų centro direktoriaus 2017 m. lapkričio 24 d. įsakymu Nr. (1.3.)-V1-140. Pri-eiga internetu: http://www.egzaminai.lt/failai/7224_instrukcija_LKL_VBE_2018_11_24_galut.pdf [žiūrėta 2018-10-18].

Metodika 15

2 lentelė. Respondentų gimtosios kalbos

Gimtoji kalba / gimtosios kalbos

Lietuviškų mokyklų mokiniai (N)

Lenkiškų mokyklų mokiniai (N)

Rusiškų mokyklų mokiniai (N)

lietuvių 109 1 1

lenkų 0 86 0

rusų 3 2 97

lietuvių ir lenkų 2 2 0

lietuvių ir rusų 11 0 4

lietuvių, lenkų ir rusų 1 0 0

lietuvių ir anglų 1 0 0

lenkų ir rusų 0 4 1

lenkų ir korėjiečių 0 1 0

Iš 2 paveikslo akivaizdu, kad maždaug penktadalis lenkiškų mokyklų mokinių dažnai (ar visada) namie vartoja lietuvių kalbą, panaši dalis tai daro kartais. Ir nors maždaug penktadalis rusiškų mokyklų respondentų taip pat teigė, kad kartais namuose vartoja lietuvių kalbą, daž-nai (ar visada) tai daro apie 4 proc., t. y. gerokai mažesnė dalis nei lenkiškų mokyklų mokinių. Kadangi apie 40 proc. lenkiškų ir apie 34 proc. rusiškų mokyklų mokinių deklaravo, kad ir namuose vartoja lietuvių kalbą, projekto grupės buvo tikimasi, kad tai bus viena iš prielaidų, lemiančių, jog bent šios dalies negimtakalbių mokinių lietuvių kalbos mokėjimo kokybė bus panaši į gimtakalbių, tačiau duomenų analizė to nepatvirtino.

Vykdant tyrimą taip pat buvo spėjama, kad, pvz., nelietuviškų mokyklų respondentų lie-tuvių kalbos kokybei (lietuvių kalbos žodyno dydžio, C testo rezultatams) įtakos gali daryti bendravimas su draugais lietuvių kalba. Todėl į sociolingvistinį klausimyną buvo įtrauktas ir klausimas, kaip dažnai mokiniai tai daro. Nelietuviškų mokyklų mokinių atsakymai api-bendrinti 3 paveiksle5, iš kurio matyti, kad tiek lenkiškų, tiek rusiškų mokyklų respondentai panašiu dažnumu vartoja lietuvių kalbą bendraudami su draugais.

5 Lietuviškų mokyklų rezultatas – 100 proc. visada, dažnai vartoja lietuvių kalbą su draugais.

18,80% 17,70%

63,50%

3,90%

20,40%

75,70%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

visada, dažnai kartais retai, niekada

Lenkiškos mokyklos

Rusiškos mokyklos

2 pav. Lenkiškų ir rusiškų mokyklų mokinių lietuvių kalbos vartojimas namuose

Metodika 16

3 pav. Lietuviškai bendraujama su draugais

Taip pat buvo manoma, kad įvairių šaltinių skaitymas savo reikmėms, malonumui (ne dėl to, kad skaityti, pvz., grožinę literatūrą, reikalaujama mokykloje) gali daryti įtaką lietuvių kalbos kokybei. Sociolingvistinės apklausos rezultatai atskleidė, kad neprivalomos grožinės literatūros lietuvių kalba neskaito maždaug pusė lenkiškų ir rusiškų mokyklų respondentų ir kiek daugiau nei trečdalis apklausoje dalyvavusių lietuviškų mokyklų mokinių (žr. 4 pav.).

50%

31,25%

18,75%

42,72% 38,83%

18,45%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%


Lenkiškos mokyklos

Rusiškos mokyklos

29,13%26,04% 25,24%

36,22%

29,17%27,18%

34,65%

44,79% 47,57%

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

40%

45%

50%

Lietuviškos mokyklos Lenkiškos mokyklos Rusiškos mokyklos

visada, dažnai

kartais

retai, niekada

29,13%26,04% 25,24%

36,22%

29,17%27,18%

34,65%

44,79% 47,57%

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

40%

45%

50%


visada, dažnai

kartais

retai, niekada

50%

31,25%

18,75%

42,72% 38,83%

18,45%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%


Lenkiškos mokyklos

Rusiškos mokyklos

4 pav. Savo malonumui lietuviškai skaito grožinę literatūrą

Tačiau vis dėlto tokia veikla lietuviškai visada, dažnai ar bent kartais užsiima kiek dau-giau nei pusė visų mokyklų tiriamųjų. O tai leido daryti prielaidą, kad galbūt grožinės litera-tūros skaitymas savo malonumui gali veikti lietuvių kalbos kokybę.

Tačiau skaitymo veikla neapsiriboja vien grožine literatūra, todėl buvo klausta ir to, ar tiriamieji savo interesais lietuviškai skaito naujienų portalus. Atsakymų į šį klausimą rezultatai apibendrinti 5 paveiksle.

Metodika 17

5 pav. Savo malonumui lietuviškai skaito naujienų portalus internete

Kaip matyti iš 5 paveikslo, didžiausias lenkiškų mokyklų mokinių procentas lietuviškus naujienų portalus skaito visada, dažnai ar kartais. O lietuviškų ir rusiškų mokyklų mokinių panaši dalis – apie ketvirtadalį – neskaito naujienų portalų arba tai daro retai. Taigi galima teigti, kad vis dėlto nemaža dalis respondentų naršo lietuviškuose portaluose, o tai, spėtina, gali veikti negimtakalbių lietuvių kalbos kokybę.

Taip pat buvo klausta, ar mokiniai lietuviškai skaito žurnalus ir laikraščius (žr. 6 pav.). Visada ar dažnai tai daro tik palyginti nedidelė dalis kiekvienos kalbinės grupės respondentų.

41,73%

51,04%

36,89%32,28% 31,25%

35,92%

25,98%

17,71%

27,18%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%


visada, dažnai

kartais

retai, niekada

16,54% 14,58%11,65%

18,11%

28,13%25,24%

65,35%

57,29%63,11%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%


visada, dažnai

kartais

retai, niekada

41,73%

51,04%

36,89%32,28% 31,25%

35,92%

25,98%

17,71%

27,18%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%


visada, dažnai

kartais

retai, niekada

6 pav. Savo malonumui lietuviškai skaito žurnalus, laikraščius

Atsakymų analizė atskleidė, kad savo malonumui lietuviškų žurnalų ar laikraščių ne-skaito (arba tai daro retai) daugiau nei pusė respondentų, o kartais skaito didesnis procentas lenkiškų ir rusiškų nei lietuviškų mokyklų tiriamųjų. Tai leido spėti, kad galbūt toks kalbinis elgesys gali daryti teigiamą įtaką negimtakalbių lietuvių kalbos kokybei.

Tiriamųjų taip pat buvo klausta, ar jie vartoja lietuvių kalbą bendraudami socialiniuose tinkluose (žr. 7 pav.).

Metodika 18

7 pav. Bendrauja lietuviškai socialiniuose tinkluose

Atsakymų analizė atskleidė, kad visada ar dažnai lietuvių kalbą tokioje bendravimo situ-acijoje vartoja beveik 68 proc. lenkiškų ir maždaug 44 proc. rusiškų mokyklų mokinių. Ir nors didesnis procentas (29,13 proc.) rusų nei lenkų (15,63 proc.) mokinių socialiniuose tinkluose lietuvių kalbą vartoja kartais, vis dėlto iš esmės aktyviau taip elgiasi lenkiškų mokyklų moki-niai. Kadangi palyginti nemaža dalis nelietuviškų mokyklų tiriamųjų socialiniuose tinkluose susiduria su lietuvių kalba, buvo spėjama, kad ir ši veikla gali daryti įtakos negimtakalbių respondentų lietuvių kalbos kokybei.

Respondentų taip pat buvo teirautasi, ar jie žiūri filmus lietuvių kalba. Duomenys api-bendrinti 8 paveiksle.

95,28%

67,71%

43,69%

3,94%

15,63%

29,13%

0,78%

16,66%

27,18%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%


visada, dažnai

kartais

retai, niekada

56,69%

25,00%

6,80%

18,90%25,00%

33,01%

24,41%

50,00%

60,19%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%


visada, dažnai

kartais

retai, niekada

8 pav. Žiūri filmus lietuvių kalba

Atsakymų analizė atskleidė, kad ketvirtadalis lenkiškų mokyklų mokinių tai daro visada ar dažnai, dar tiek pat – kartais. Tačiau rusiškų mokyklų respondentų tik apie 7 proc. visada ar dažnai žiūri filmus lietuviškai, o apie 33 proc. tai daro kartais. Taigi matyti, jog rusiškų mokyk-lų kalbinis elgesys ir šiuo požiūriu yra pasyvesnis nei lenkiškų mokyklų respondentų. Tačiau

Metodika 19

kadangi apie 50 proc. lenkiškų mokyklų mokinių ir apie 40 proc. rusiškų mokyklų responden-tų susiduria su šia veikla, spėta, kad galbūt ji gali veikti ir šių tiriamųjų grupių lietuvių kalbos mokėjimo kokybę. Atkreiptinas dėmesys ir į tai, kad lietuviškų mokyklų grupė taip pat nėra labai aktyvi šiuo aspektu: apie 24 proc. mokinių deklaravo niekada nežiūrintys filmų lietuviš-kai arba tai darą retai, o apie 19 proc. žiūri tik kartais.

Rezultatų analizė atskleidė, kad dar pasyvesnės tiriamosios grupės, kai kalbama apie lie-tuviškos populiariosios muzikos klausymą (žr. 9 pav.).

25,20%

6,25% 4,85%

30,70%

17,71%14,56%

44,10%

76,04%80,59%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%


visada, dažnai

kartais

retai, niekada

9 pav. Klauso lietuviškos populiariosios muzikos

Kaip akivaizdu iš 9 paveikslo, per 80 proc. rusiškų mokyklų mokinių ir per 76 proc. len-kiškų mokyklų mokinių lietuviškos populiariosios muzikos neklauso niekada arba tai daro retai. Ir tik palyginti nedidelis procentas negimtakalbių (apie 24 proc. lenkiškų ir apie 20 proc. rusiškų mokyklų) respondentų tokios muzikos klauso visada, dažnai ar kartais, nors ir šiuo atveju aktyviau tai daro lenkiškų mokyklų mokiniai. Atkreiptinas dėmesys ir į tai, jog palyginti didelis procentas (44,1 proc.) lietuviškų mokyklų respondentų taip pat tokia veikla neužsiima. Taigi projekto grupės buvo daroma prielaida, kad menkai plėtojama tokia kalbinė veikla ne-darys įtakos lietuvių kalbos mokėjimo kokybei.

Taip pat buvo teirautasi, ar tiriamieji klauso lietuviškų radijo stočių (ne vien muzikos, bet, pvz., ir žinių ar kitokių laidų). Atsakymų rezultatai apibendrinti 10 paveiksle.

25,98%28,13% 27,19%

23,62%

31,25%34,95%

50,40%

40,62%37,86%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%


visada, dažnai

kartais

retai, niekada

1 0 pav. Klauso lietuviškų radijo stočių

25,20%

6,25% 4,85%

30,70%

17,71%14,56%

44,10%

76,04%80,59%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%


visada, dažnai

kartais

retai, niekada

Metodika 20

Iš 10 paveikslo akivaizdu, kad radijo laidų negimtakalbiai respondentai lietuviškai klauso aktyviau nei lietuviškos muzikos. Pvz., lenkų grupėje tai visada ar dažnai daro 4,5 karto, o rusų mokyklų grupėje – 5,6 karto daugiau respondentų nei tų, kurie teigė, kad dažnai ar visada klauso lietuviškos populiariosios muzikos. Taigi buvo daroma prielaida, kad galbūt ši veikla gali daryti įtaką lietuvių kalbos kaip K2 mokėjimo kokybei.

Ir dar vienas klausimas buvo užduotas apie YouTube kanalų žiūrėjimą lietuviškai (žr. 11 pav.). Atsakymų analizė atskleidė, kad tokia veikla lietuvių kalba nėra populiari nė vienoje tiriamųjų grupėje. Tai leido daryti prielaidą, kad šis kalbinio elgesio aspektas neišryškės kaip darantis svarbią įtaką negimtakalbių lietuvių kalbos mokėjimo kokybei.

13,39%

4,17% 5,83%

20,47%

13,54% 15,53%

66,14%

82,29%78,64%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%


visada, dažnai

kartais

retai, niekada

1 1 pav. Žiūri YouTube kanalus lietuviškai

Kaip matyti iš šiame skyriuje pateiktų paveikslų, dviejų skirtingų negimtakalbių grupių lietuvių kalbos vartojimas yra ne visai vienodas: iš esmės lenkiškų mokyklų tiriamieji yra ak-tyvesni vartodami lietuvių kalbą tose srityse, apie kurias buvo klausiama, nei rusiškų mokyklų mokiniai. Tokie rezultatai leido spėti, kad galbūt lenkiškų mokyklų mokinių lietuvių kalbos mokėjimo kokybė bus aukštesnė nei rusiškų mokyklų mokinių.

2.4. Tyrimo eiga

Kadangi tyrimas planuotas vykdyti 6 Vilniaus gimnazijose, buvo kreiptasi į LR švieti-mo, mokslo ir sporto ministeriją prašant tarpininkauti derinant tyrimo klausimus su Vil-niaus miesto savivaldybės Švietimo skyriumi. Taigi projekto vykdymui pritarė ir LR ŠMSM, ir Savivaldybė (kaip mokyklų steigėja), be to, buvo gautas ir kiekvienos tyrime sutikusios dalyvauti gimnazijos direktoriaus žodinis leidimas. Duomenys buvo renkami įprastų pa-mokų metu. Tyrime dalyvavusios gimnazijos gavo apibendrintus savo ir bendrus projekto rezultatus.

Visus duomenis surinko šios studijos autorės, o joms padėjo dvi Vilniaus universiteto Filologijos fakulteto Lietuvių filologijos programos studentės – Ieva Ancevičiūtė ir Justė Ancevičiūtė. Tyrime asistuojančios studentės buvo paruoštos, kad galėtų užtikrinti tokį patį

Metodika 21

tyrimo administravimą, kaip ir tyrėjos. Bent viena iš tyrėjų dalyvavo renkant duomenis kiekvienoje mokykloje.

Vykdant tyrimą pamokos pradžioje pristatytas projektas, pakomentuota kiekviena iš už-duočių, atsakyta į mokinių klausimus. Kaip jau buvo minėta, mokiniams buvo paaiškinta, kad jų dalyvavimas tyrime savanoriškas, t. y. leidžiama pasitraukti iš tyrimo, jei dėl kokių nors priežasčių, kurių nebuvo prašoma įvardyti, nebūtų norima, kad rezultatai būtų analizuojami. Tačiau nė vienas gimnazistas neišsakė noro tyrime nedalyvauti.

Nors iš esmės mokiniai galėjo rinktis tyrimo užduočių atlikimo tvarką, tačiau pastebėta, kad dauguma jų pirmiausia užpildė sociolingvistinį klausimyną, tuomet žodyno dydžio testą, vėliau atliko C testą ir galiausiai atsakė į klausimus apie motyvaciją ir nuostatas (žr. priedą). Kitaip tariant, mokiniai rinkosi tokią užduočių atlikimo seką, kokia projekto grupės buvo iš anksto apgalvota, siekiant tyrimą pradėti nuo lengviausios, daug susikaupimo nereikalau-jančios užduoties, pamažu sunkinant užduotis ir baigiant vėl lengvesne, tik nuomonės klau-siančia dalimi. Paminėtina, kad tyrimo pradžioje planuota riboti kiekvienai užduočiai atlikti skiriamą laiką, skatinant mokinius pernelyg negaišti prie atskirų tyrimo medžiagos dalių ir baigti ar bent pamėginti atlikti visas užduotis, tačiau jau pirmoje mokykloje paaiškėjo, kad pamokos (45 min.) mokiniams visiškai pakanka, jie atlieka užduotis greičiau nei per ilgiausią joms skirtą laiką, taigi laikas konkrečioms užduotims atlikti nebebuvo ribojamas.

Surinkta medžiaga tyrėjų buvo sukoduota, t. y. kiekvienai mokyklai, kiekvienai grupei ir kiekvienam mokiniui suteiktas unikalus kodas. Visi duomenys trijų projekto vykdytojų buvo suvesti į Excel lentelines skaičiuokles ir tada analizuoti.

Moksleivių žodyno dydis lietuviškose, lenkiškose ir rusiškose mokyklose 22

3. MoKsLeiVių ŽoDyno DyDis LieTuVišKose, LenKišKose ir rusišKose MoKyKLose

3.1. Žodyno dydis

Žodynas – kalbos žodžių visuma, autoriaus vartojamų žodžių visuma arba knyga, kurio-je pateikiami žodžiai ir jų aiškinimai (LKŽ 2018). Anglų kalboje vartojami du žodžiai – dic-tionary (knygos reikšme) ir vocabulary (kalbos ar kalbos vartotojo žodžių visumos reikšme) (CDO 2018). Lietuvių kalboje tokios perskyros nėra, todėl žodžio žodynas vartojimas kartais gali kelti šiokią tokią painiavą. Kad to būtų išvengta, pabrėžtina, kad šiame projekte žodynas suprantamas kaip individo vienos ar kitos kalbos mokamų žodžių visuma.

Suvokiant ir tiriant žmogaus žodyną, svarbios šios sąvokos:• žodynodydis(angl.vocabulary size),• žodynogylis(angl.vocabulary depth).

Apibrėžiant paprastai, žodyno dydis rodo, kiek kurios nors kalbos žodžių asmuo moka, o žodyno gylis apibūdina, kaip gerai kiekvienas iš tų žodžių mokamas (Schmitt 2014). Nors teiginys „mokėti žodį“ atrodytų aiškus, iš tiesų tai gana sudėtingas konstruktas, apimantis daug įvairių žinių apie tą žodį. Mokėti žodį reiškia žinoti, kaip jį parašyti ar ištarti, gebėti jį kaityti morfologiškai, žinoti jo reikšmes, jų konotacijas, to žodžio įprastas kolokacijas, jo ofi-cialumo–neoficialumo lygmenį ir pan. (Nation 2013). Vertinant tik žodyno dydį, apsiribojama vien tuo, kad kalbėtojas žino, ką reiškia tam tikras žodis ar jo forma. Suprantama, kad tai, jog kalbos vartotojas žino žodžio reikšmę, dar jokiu būdu nereiškia, kad jis gali kompetentingai tą žodį vartoti įvairiuose kontekstuose. Taigi gali atrodyti, kad daug informatyviau būtų matuoti kalbėtojo žodyno gylį. Tačiau objektyviai žodyno gylį įvertinti labai sudėtinga ir imlu laiko, be to, kol kas nėra standartizuotų, plačiai naudojamų testų ar kitokių įrankių tam padaryti. Kita vertus, nemažai tyrimų rodo, kad žodyno dydis ir žodyno gylis (suvokiamas kaip įvairių žinių apie žodį aspektų visuma) stipriai koreliuoja tarpusavyje (Schmitt 2014), taigi žodyno dydis bent iš dalies atspindi ir žodyno gylį.

Žodyno dydis susidomėjimą kelia iš dalies todėl, kad jis teigiamai koreliuoja su bend-ru kalbos mokėjimo lygiu ir šios koreliacijos varijuoja nuo vidutiniško stiprumo iki stiprių (Milton 2013). Manoma, kad vien žmogaus žodyno dydis, nekreipiant dėmesio į jokius kitus gebėjimus, gali paaiškinti iki 50 proc. įvairių individo atliktų kalbinių testų taškų dispersijos. Dėl to dažnai žodyno dydis gali būti naudojamas kaip gana paprastas ir greitas būdas įvertinti bendrą žmogaus kalbos mokėjimo lygį. Taip pat dažnai teigiama, kad kalbiniai vaikų gebėji-mai ir žodyno dydis daro įtaką jų akademiniams (ne tik kalbiniams) pasiekimams apskritai (Kastner, May, Hildman 2001). Tai dar labiau padidina žodyno dydžio svarbą ir susidomėjimą jo tyrimais. Pasakytina, kad lietuvių kalbos vartotojo žodyno dydis iki šiol nėra tyrinėtas, ge-rokai plačiau jis analizuotas, pvz., anglų ar vokiečių kalbų atveju.


Kyla klausimas, koks yra gimtakalbio žodyno dydžio standartas? Paprastai teigiama, kad vaikystėje, jaunystėje gimtakalbis per metus vidutiniškai išmoksta apie 1 000 naujų žodžių lizdų (žodžių ir jų kaitybinių bei darybinių formų), o išsilavinęs (baigęs universitetą) gimta-kalbis moka apie 20 tūkstančių žodžių lizdų (Nation 2013). Žmogus žodžių toliau mokosi visą gyvenimą, tačiau vėliau tai daro gerokai lėčiau, nes paprasčiausiai nebesusiduria su tiek daug nežinomų žodžių.

Tyrimai rodo, kad šiek tiek mažesnį vienos kalbos žodyno dydį pasiekia dvikalbiai asme-nys, kalbantys K2 ne kaip užsienio kalba, o kaip antrąja kalba, t. y. gyvenantys šalyje, kurioje K2 vartojama kaip pagrindinė kalba. Suprantama, kad jų žodyno dydis (dažniausiai abiejų kalbų) mažesnis nei vienakalbių, nes jie savo kalbos (ir žodyno) mokymosi laiką paskirsto tarp dviejų kalbų (Bialystok, Luk, Peets, Yang 2010). Tačiau pasakytina ir tai, kad keliakalbių žmonių abiejų (ar kelių) mokamų kalbų žodynas yra didesnis nei vienakalbių.

Mokėti dvidešimt tūkstančių žodžių lizdų – labai aukštas tikslas negimtakalbiui, kuris su-siduria su mažiau kalbinės įvesties negimtąja kalba, be to, neretai ir mokytis svetimosios kal-bos pradeda vėliau, ne ankstyvoje vaikystėje. Ir nors mokslininkų (pvz., Nation, Waring 1997) manoma, kad negimtakalbis taip pat kasmet gali pagausinti savo K2 žodyną 1 000 žodžių lizdų, pradinė spraga išlieka: 5 metų gimtakalbis jau moka apie 4 000–5 000 žodžių lizdų ir kasmet augina savo žodyną, tad jei negimtakalbis pradeda mokytis K2 kad ir 5 metų, jo žody-no apimtis, suprantama, išlieka mažesnė. Tačiau mokslininkų nemanoma, kad negimtakalbiai būtinai turėtų siekti gimtakalbio žodyno standarto. Pastebėta, kad žodžiai kalboje atsikartoja pagal Zipfo dėsnį – kiekvienoje kalboje yra nedaug labai dažnų žodžių, kurie sudaro didžiąją bet kurio teksto dalį, ir daug retų žodžių, kurie tekstuose daug mažiau svarbūs (Piantadosi 2014). Pvz., pirmas tūkstantis dažniausių žodžių lizdų anglų kalboje sudaro apie 80 proc. bet kokio rašytinio ir šiek tiek daugiau sakytinio teksto (Nation 2006). Taigi, sistemingai mokan-tis dažniausių ir naudingiausių žodžių kalboje, galima suprasti bei produkuoti tekstus ir turint daug menkesnį nei gimtakalbio žodyną.

Siekiant išsiaiškinti, kiek žodžių reikia mokėti norint atlikti tam tikras užduotis antrąja kalba, vykdyta nemažai leksinės aprėpties (angl. lexical coverage) tyrimų. Daroma išvada, kad norint adekvačiai suprasti rašytinį tekstą, reikia žinoti bent 98 proc. to teksto žodžių (Schmi-tt, Jiang, Grabe 2011). Klausymui užtenka kiek mažiau – apie 95 proc. (van Zeeland, Schmitt 2012). Remiantis Nation’o (2006) skaičiavimais, norint pasiekti tokį žinomų žodžių procentą rašytiniame tekste, besimokančiajam reikėtų mokėti apie 8 000–9 000 žodžių lizdų, o, norint suprasti sakytinę kalbą, galėtų pakakti 6 000–7 000 žodžių lizdų (nors kiti tyrėjai mano, kad ir 2 000–3 000 žodžių turėtų pakakti (van Zeeland, Schmitt 2012)). Turint tokias gaires tampa aktualu testuoti asmens K2 žodyno dydį, kad būtų galima diagnozuoti silpnąsias mokinio žo-dyno vietas arba nustatyti mokymosi tikslus.

Nors sąvoka žodyno dydis konceptualiai gali atrodyti labai paprasta ir lengvai suvokia-ma, siekiant jį išmatuoti kyla įvairių sunkumų. Pirmas ir esminis iššūkis testuojant žodyno dydį – apsibrėžti, kas laikoma žodžiu ir skaičiuojama kaip vienetas teste. Daug paplitusių testų, kaip jau minėta, skaičiavimo vienetu rinkdavosi žodžių lizdą (angl. word family) (pvz., Schmitt, Schmitt, Clapham 2001; Nation, Beglar 2007). Vieną žodžių lizdą sudaro pamatinis žodis ir jo dariniai kartu su visomis kaitybinėmis formomis. Pvz., žodžio gražus lizdą sudary-tų ne tik žodžiai graži, gražūs, bet ir grožis, gražuolė, grožybė ar pagražinimas. Kaip jau minė-


ta, skaičiuojant žodžių lizdais, paprastai teigiama, kad gimtakalbis moka apie 20 tūkstančių žodžių lizdų (Nation 2013). Tačiau toks skaičiavimas pastaruoju metu gerokai kritikuojamas (žr., pvz., Kremmel 2016). Pvz., ypač kai tiriamas K2 kalbėtojų žodyno dydis, negalima daryti prielaidos, kad jie atpažįsta sąsajas tarp visų vieno lizdo žodžių ir, išmokę vieną lizdo žodį, jau gali suprasti visus kitus. Tyrimai taip pat rodo, kad tokia prielaida neteisinga (Schmitt, Zimmerman 2002; Kremmel, Schmitt 2016). Todėl pastaruoju metu linkstama skaičiuoti žo-dyno dydį lemomis. Lema – tai pamatinis žodyno žodis. Skaičiuojant lemomis manoma, kad mokinys geba suprasti kaitybines lemos formas, bet skirtingos darybinės formos jau sudaro atskiras lemas.

Yra siūlymų, kad, norint vertinti kalbos produkavimo gebėjimus, reikėtų remtis lemomis, nes vienos iš žodžių lizdo formų mokėjimas dar tikrai nerodo gebėjimo produkuoti kitas, tačiau, testuojant recepciją, geriau naudoti žodžių lizdus, nes atpažinti žodžių tarpusavio ryšį yra gerokai lengviau (Nation 2007). Teoriškai toks siūlymas atrodo logiškas, tačiau praktiškai sunkiau įgyvendinamas. Taigi kol kas linkstama kliautis lemomis, taip vengiant pervertinti kalbėtojo žodyno dydį. Deja, dauguma žodyno dydžio tyrimų iki šiol buvo atlikti būtent su žodžių lizdais, taigi suskaičiuoti tikėtiną žodyno dydį lemomis ne taip paprasta. Anglų kal-bos tyrėjai daro išvadą, kad dvidešimtmetis amerikietis moka apie 42 000 lemų ir šie skaičiai svyruoja nuo 27 000 iki 52 000 (Brysbaert, Stevens, Mandera, Keuleers 2016). Remdamiesi tekstynų medžiaga ir kompiuterinio modeliavimo būdu apskaičiavę tikėtiną žodyno augimą, o vėliau empiriškai ištestavę savo modelius su kone 500 vaikų, Segbers ir Schroeder’is (2017) padarė išvadą, kad vidutinis vokiečio žodyno dydis svyruoja: pirmokai moka apie 5 900 lemų, suaugusieji – iki 73 000 lemų. Šie skaičiai didesni, nei pateikia Brysbaert’as su kolegomis, tačiau kadangi žodynas auga visą gyvenimą, tikėtina, kad dvidešimtmečio žodyno dydis dar didėja. Kita vertus, negalima atmesti galimybės, kad skirtingomis kalbomis kalbančių gimta-kalbių žodynas šiek tiek skiriasi.

Kaip jau buvo užsiminta, lietuvių kalbos gimtakalbio žodyno dydis iki šiol netestuotas. Taigi nėra aišku, kiek galima kliautis kitų kalbų tyrėjų rezultatais. Meara (2005) svarsto, kad laisvai angliškai kalbantis kalbėtojas greičiausiai turėtų sukaupti daug didesnį žodyną nei lais-vai kitomis kalbomis kalbantis kalbėtojas. Mokslininkas spėja, kad su 4 000 ispanų kalbos žodžių galima nuveikti kur kas daugiau nei su 4 000 angliškų žodžių. Nors tokie Meara’os svarstymai nėra grįsti empiriniais tyrimais, tad jais galima abejoti, teiginys, kad negalime imti anglų kalbos normų ir paprasčiausiai perkelti jų kitų kalbų gimtakalbiams, logiškas. Taigi kol lietuvių kalbos gimtakalbio žodyno dydis netirtas, kitų kalbų skaičiai gali būti tik orientyras.

Atkreiptinas dėmesys į tai, kad visi mokslininkų pateikiami žodyno dydžio skaičiai rodo ne bet kokius kalbos žodžius, bet tokius, kurie yra dažniausi kalboje (pagal Zipfo dėsnį). Re-miantis vartojimu grįsto (angl. usage-based) kalbos įsisavinimo teorija (pvz., Ellis 2002; Toma-sello 2005; Bybee 2006) galima teigti, kad dažnumas daro įtaką tam, kurie žodžiai bus įsisavin-ti pirmiausia. Kaip nurodo teorijos pavadinimas, žmogus mokosi kalbos ją vartodamas. Taigi, dažniausi žodžiai išmokstami pirmiausia, o kuo žodžiai retesni, tuo mažesnė tikimybė juos mokėti. Todėl sudarant žodyno dydžio testus dažnumas paprastai pasirenkamas kaip pagrin-dinis kriterijus – testuojami žodžiai atsirenkami pagal jų poziciją dažnumo sąraše. Testuojant tam tikrą žodžių proporciją iš kiekvieno dažnumo lygmens, rezultatus vėliau galima apibend-rinti naudoto dažnumo sąrašo žodžių skaičiui.


Nors egzistuoja daug įvairių testų formatų (žr. Schmitt 2010), visi jie turi trūkumų ir pra-našumų. Šiame tyrime pasirinkta naudoti taip / ne žodyno dydžio matavimo testo formatą, kuris plačiau aptariamas kitame skyriuje.

3.2. Taip / ne testai žodyno dydžiui vertinti

Taip / ne testų formatas (angl. yes / no tests ar checklist tests) jau daug metų užsienio šalių tyrėjų naudojamas žodyno dydžiui testuoti. Pagrindinis jo pranašumas – greitas ir ekono-miškas administravimas bei aiškios ir paprastos testo taisymo instrukcijos. Teste pateikiamas žodžių sąrašas ir testuojamojo prašoma pažymėti žodžius, kuriuos jis supranta. Kompiuteri-zuotose testo versijose testuojamasis turi nurodyti, ar supranta kiekvieną iš pateiktų žodžių (žr. 12 pav.)

Kaip matyti iš 12 paveikslo, testuojamasis pats turi priimti sprendimą apie savo žinias. Tai gali būti problemiška tais atvejais, kai turimos žinios neužtikrintos, tarkim, žodį žmo-gus moka tik iš dalies (Eyckmans, de Velde, van Hout, Boers 2007), pvz., suprastų pavartotą kontekste, bet pats to žodžio nevartoja. Tai ir vienas pagrindinių tokio testo trūkumų – nie-kaip netikrinama, ar testuojamasis tikrai moka žodžius, kuriuos pažymėjo. Tyrimai rodo, kad asmeninės savybės ar net kultūriniai skirtumai, taip pat suvokiama testo svarba ir požiūris į užduotį gali lemti labai skirtingą elgesį testo metu ir daryti įtaką rezultatams (Eyckmans et al. 2007). Pvz., pastebėta, kad arabų ir olandų kalbų vartotojai dažnai linkę spėlioti, o japonai kartais net nuvertina savo žinias (Milton 2007).

Siekiant spręsti subjektyvaus vertinimo problemą, į taip / ne testus įtraukiama pseudožo-džių, t. y. netikrų žodžių, kurie galėtų būti panašūs į egzistuojančius testuojamoje kalboje (ati-tinka morfologinius ir fonotaktinius jos principus), tačiau neegzistuoja, pvz., *suslumas. Da-roma prielaida, kad tai, kiek netikrų žodžių testuojamasis pažymėjo žinąs, apytiksliai parodo, kaip dažnai jis pervertino savo gebėjimus žymėdamas tikrus žodžius (Meara 1994). Tuomet testo rezultatas gali būti perskaičiuojamas pagal pažymėtų pseudožodžių skaičių.

Šiuo metu tokių testų populiarumas auga. Itin populiarėjantis LexTALE testų formatas jau panaudotas kuriant testus anglų, olandų ir vokiečių kalboms (Lemhöfer, Broersma 2012), taip pat prancūzų (Brysbaert 2013) ir ispanų kalboms (Izura, Cuetos, Brysbaert 2014). Moks-lininkai teigia, kad testo rezultatai labai patikimi, be to, jie leidžia aiškiai atskirti gimtakalbius nuo negimtakalbių (Brysbaert 2013; Izura et al. 2014) ar net dominuojančią dvikalbių kal-bą (Ferré, Brysbaert 2017). Dažnai šis testas apibūdinamas kaip greitas ir veiksmingas kalbos mokėjimo testas (Izura et al. 2014), nors iš tiesų jis vertina tik žodyno dydį, taigi neatspindi daugybės kitų kalbos mokėjimo aspektų.

1 2 pav. Testo punkto pavyzdys iš LexTALE testo (Lemhöfer, Broersma 2012)

yesno

denial


LexTALE akronimas šifruojamas kaip Leksikos testas pažengusiems anglų kalbos var-totojams (Lexical Test for Advanced Learners of English) ir yra laisvai prieinamas internete6. Jis buvo sukurtas iškilus poreikiui darant kalbinius kognityvinius eksperimentus greitai ir patikimai įvertinti dalyvių kalbos mokėjimo lygį. Paprastai tam būdavo naudojamos įsi-vertinimo apklausos, tačiau šios buvo kritikuotos kaip subjektyvios ir menkai patikimos. LexTALE šiuo požiūriu yra daug patikimesnis testas, kurį mokslininkai gali naudoti ir su gimtakalbiais, ir su K2 besimokančiaisiais greitai susirinkdami apytikslius duomenis apie jų kalbos mokėjimo lygį.

Kitas populiarus taip / ne formato testas – Meara’os ir kolegų kuriamas X_lex (Meara, Milton 2005) ir Y_lex (Meara, Miralpeix 2006) testų rinkinys. X_lex testas skirtas pradedan-tiems kalbos vartotojams ir testuoja žodyno dydį iki 5 000 žodžių. Jo versijos sukurtos įvairio-mis kalbomis (pvz., anglų, ispanų, italų, portugalų, prancūzų ir t. t.). Y_lex testu matuojamas jau labiau pažengusių kalbos vartotojų žodynas, kurio apimtis gali būti nuo 6 000 iki 10 000 žodžių. Sudėjęs abiejų testų taškus mokinys gali gauti savo apytikslį žodyno dydį (kaip jau aptarta, 10 000 žodžių yra net daugiau nei besimokančiajam reikia norint skaityti ar kalbėti anglų kalba). Šie testai pirmiausia sukurti kaip pedagoginė priemonė, taigi testuojamasis ska-tinamas ne tiek žiūrėti į galutinį skaičių, kiek panagrinėti savo žodyno profilį – tai yra žinomus žodžius kiekviename dažnumo lygmenyje – ir nusistatyti savo silpnąsias vietas. Tačiau gimta-kalbiams šie testai nėra tinkami, nes testuojamieji labai greitai pasiektų lubas.

X ir Y_lex testų palyginimas su LexTALE testu apibendrintas 3 lentelėje.

3 lentelė. Taip / ne formato testų palyginimas

X-LEX, Y-LEX LexTALE

Kam skirta BesimokantiesiemsGimtakalbiams ir pažengusiems besimokantiesiems

Tyrimų kryptis Pedagogika Psicholingvistika

Tikslas DiagnostikaGreitas apytikslis bendro kalbos mokėjimo lygio įvertinimas

Testuojamas žodžių skaičius

5 000 arba 10 000Nenurodomas, įtraukiami ir labai retai vartojami žodžiai

Rezultatas Įvertintas žodyno dydis Testo rezultatas procentais

Žodžių atrankos principas

Sistemiškai iš kiekvieno tūkstančio pagal dažnumų sąrašus

Pagal dažnumo sąrašus, įvairaus dažnumo žodžiai – aiškus principas nepateikiamas

Pastebėtina, kad šių dviejų skirtingų testų tikslai labai skirtingi. Meara’os testai pateikia mokiniui jo žodyno profilį pagal dažnumo lygius ir įvertintą žodyno dydį, o LexTALE sie-kia greitai apytiksliai išrikiuoti eksperimentų dalyvius pagal jų bendrą kalbos mokėjimo lygį. Kaip buvo minėta, pirmuosiuose gimtakalbis lengvai pasiektų lubas, o LexTALE sąmoningai stengiamasi nesukurti lubų efekto, kad būtų galima testuoti ir gimtakalbius. Kadangi pirmieji testuoja mažesnės apimties žodyną (tik iki 10 000 žodžių), jie gali įtraukti daugiau žodžių iš

6 http://www.lextale.com/.


kiekvieno tūkstančio ir susidaryti aiškesnį ir tikslesnį vaizdą apie kiekvieno tūkstančio žodžių žinias. LexTALE siekiant apimti didesnį dažnių diapazoną, neišvengiamai atrenkama gerokai mažiau žodžių iš kiekvieno tūkstančio ir todėl rezultatai mažiau tikslūs norint atspindėti daly-vio žodyno dydį. Taigi, nelygu tyrimo tipas ir tikslas, abu testai turi pliusų ir minusų.

Pasakytina ir tai, kad taip / ne testai nėra nekontroversiški. Beeckmans’as su kolegomis (Beeckmans, Eyckmans, Janssens, Dufranne, Van de Velde 2001) pastebi, kad tokie testai at-siduria paribyje tarp testo ir įsivertinimo, nes testuojamasis niekaip neturi įrodyti savo žinių. Šiuos testus galima kritikuoti ir dėl to, kad jie tikrina tik vieną iš galimų žodžio reikšmių (nors tokia kritika iš esmės galiotų visiems žodyno dydžio testams), kad nėra aiškių gairių, kaip turėtų būti kuriami pseudožodžiai, kad į skirtingus testus įtraukiami skirtingi pseudožodžių skaičiai, be to, testo instrukcijos turi labai didelę įtaką testo rezultatams (Beeckmans et al. 2001). Pvz., LexTALE instrukcijose teprašoma nuspręsti, ar pateiktas žodis yra anglų kalbos žodis, taigi nėra jokios nuorodos į jo reikšmę. Testuojamasis turi tik atpažinti žodžio formą. Y_lex instrukcijos kviečia apsispręsti, ar tiriamasis žino žodžio reikšmę, ir nepateikia jokių papildomų paaiškinimų. Taigi žmogui paliekama įsivertinti, kiek užtikrintas, kad supranta pateikto žodžio reikšmę, jis yra, kad galėtų pažymėti taip. Vis dėlto akivaizdu, kad suprasti reikšmę yra daug aukštesnis kalbos mokėjimo lygis nei tiesiog atpažinti, kad ekrane pateikta raidžių seka yra žodis. Todėl vien jau dėl skirtingų instrukcijų šių dviejų testų rezultatai gali būti gana skirtingi.

Kitas kontroversiškas klausimas yra taip / ne testų vertinimas. Paprasčiausias būdas ver-tinti tokius testus – skaičiuoti, kiek žodžių pažymėta, tačiau taip beveik niekada nesielgiama – beveik visada vertinama pagal formulę, įtraukiančią ir pažymėtus pseudožodžius (Beeckmans et al. 2001). Iki šiol siūlyta nemažai formulių norint gauti tiksliausią rezultatą, tačiau visos jos vertinamos gana skeptiškai (Beeckmans et al. 2001) ir nė viena nėra priimta kaip geriausia (Harsch, Hartig 2016).

Vienas iš bandymų įvertinti skirtingų formulių patikimumą buvo Pellicer-Sánchez ir Schmitt’o (2012) tyrimas, kuriame šie mokslininkai lygino keturias skirtingas formules ir at-sakymo reakcijos laiką kaip indikatorių, kurį taip pat būtų galima naudoti vertinant testus. Minėti tyrėjai siekė įvertinti kiekviena formule gaunamų rezultatų kriterinį pagrįstumą, ly-gindami testo rezultatus su respondentų per interviu po testo pademonstruotomis tikslinių žodžių žiniomis. Visi skirtingomis formulėmis apskaičiuoti rezultatai koreliavo su interviu kriterijumi gana stipriai – R = 0,6–0,7. Kuri formulė veikė geriausiai, priklausė nuo konkretaus atvejo – pažymėtų pseudožodžių skaičiaus, dalyvio polinkio pervertinti savo žinias ir pan. Tačiau nė vienas iš vertinimo metodų neišsiskyrė kaip aiškiai geriausias.

Taigi apibendrinant galima teigti, kad nors taip / ne testai yra riboti ir vertina tik visiškai minimalų žodžio mokėjimą (t. y. paties tiriamojo deklaruojamą reikšmės supratimą) (Meara 1994), vis dėlto šiuo metu jie laikomi gera priemone norint greitai ir gana patikimai patikrinti apytikslį kalbėtojo žodyno dydį. Nors tokie testai negalėtų būti naudojami kaip didelės svar-bos testai, tyrimo tikslais jie yra praktiški ir informatyvūs.


3.3. Lietuviškas žodyno dydžio testas

Kuriant lietuvių kalbos žodyno dydžio testą, buvo stengtasi derinti ir LexTALE, ir X / Y_LEX testų pranašumus. Kadangi tyrimo tikslas buvo naudoti šį testą tiek su gimtakalbiais lie-tuviais, tiek su dvikalbiais mokiniais, bandyta užtikrinti, kad gimtakalbiai nesusidurtų su lubų efektu. Tačiau kartu norėta išlaikyti nuoseklų testuojamų žodžių atrankos principą.

Žodžiai testui buvo atsitiktinai parinkti iš lietuvių kalbos dažnumo sąrašo – Dabartinės lietuvių kalbos tekstyno (KLC 2011) publicistikos dalies lemuoto žodžių sąvado. Šis sąrašas buvo pasirinktas pirmiausia dėl to, kad jis sulemuotas, nes projekto grupės buvo nuspręsta žodžius skaičiuoti lemomis. Publikuoto sulemuoto žodžių sąrašo (Utka, 2009) buvo atsisakyta dėl jo ribotos apimties – jis grįstas vos 1 mln. žodžių tekstynu. Žinoma, ir pasirinktas sąrašas ribotas, nes apima tik vieną kalbos vartojimo sritį (publicistiką), tačiau projekto grupės buvo padaryta prielaida, kad publicistika turėtų atspindėti kasdienes kalbos vartojimo tendencijas, šio stiliaus tekstuose integruojamos įvairių kitų stilių raiškos priemonės. Kaip teigia Kazimie-ras Župerka, „publicistinis stilius <...> derina intelektines kalbos priemones su emocinėmis bei vaizdinėmis, dalykinę leksiką ir loginę sintaksę – su ekspresyviąja raiška“ (Župerka 2012: 87). Taigi toks žodynas, spėtina, turėtų būti gana įvairus.

Iš viso Dabartinės lietuvių kalbos tekstyno publicistikos dalies žodžių sąrašą sudarė 771 163 lemos. Tačiau rengiant žodyno dydžio matavimo testą iš šio pradinio sąrašo buvo pašalinta:

• tikriniaidaiktavardžiai(pvz.,Lietuva,Europa),• akronimai(pvz.,JAV),• romėniškiskaitmenys(pvz.,I,II),• santrumpos(pvz.,proc.),• žodžiai,anotuotižyma„nežinoma“(pvz.,užsieniokalbųžodžiai(end),

pavienės raidės (b)).

Galima būtų manyti, kad tikriniai daiktavardžiai taip pat įeina į kalbėtojo žodyną, tačiau jie buvo atmesti nusprendus, kad tokių žodžių žinojimas daugiau rodo kultūrines žinias apie pasaulį, o ne kalbos mokėjimo kokybę. Akronimai ar santrumpos, žinoma, taip pat yra pažen-gusio kalbos vartotojo kalbinio repertuaro dalis, tačiau jie paprastai nėra įtraukiami į žodyno dydžio testus.

Tyrimo tikslais parengtą žodžių sąrašą sudarė apie 131 000 skirtingų lemų. Pirmiausia, turėjo būti apsispręsta dėl žodyno dydžio teste pateikiamų žodžių dažnumo ribos. Remiantis mokslininkų pastebėjimais, kad suaugęs gimtakalbis gali mokėti iki 73 000 lemų (Segbers, Schroeder 2017), buvo nuspręsta orientuotis į šį skaičių. Tačiau, kaip minėta, lietuvių kalbos žodyno dydis iki šiol nebuvo testuotas, todėl iš pradžių reikėjo patikrinti, ar toks skaičius bent potencialiai tinka lietuvių kalbos gimtakalbiams. Todėl buvo parengti trys testo varian-tai: testai, apimantys žodžius iki 70 000 lemų, iki 80 000 lemų ir iki 100 000 lemų. Visos trys tyrėjos pačios atliko šiuos testus, siekdamos palyginti, kiek skirtingos žodžių dažnumo ribos keičia gaunamus rezultatus. Peržiūrėjus rezultatus, nuspręsta ribą brėžti ties 80 000 lemų. Taip riba liko aukščiau, nei rodo ankstesni tyrimai (vengiant lubų efekto), bet kartu į testą pateko didesnis procentas žodžių iš dažnumo sąrašo, nei būtų patekę atrenkant iš 100 000 dažniausių lemų. Iš šių 80 000 žodžių atsitiktinės atrankos būdu (kompiuterio funkcija) buvo parinkti


žodžiai testui, o tam buvo taikomi tam tikri atrankos principai siekiant, kad žodyno testas atspindėtų skirtingo vartojimo dažnumo leksinius vienetus.

Dėl praktinių sumetimų (kad testas nebūtų per ilgas) ir remiantis jau naudojamais tes-tais, buvo nuspręsta lietuvišką testo versiją parengti iš 120 žodžių ir 60 pseudožodžių – iš viso 180 punktų. Norint nuosekliai atrinkti 120 žodžių iš 80 000 lemų, iš kiekvieno 667 paeiliui sąraše einančių žodžių bloko atsitiktiniu būdu (kompiuterio) buvo atrinkta po žodį. Nors žo-džiai išrinkti be tyrėjų įsikišimo, generuojant atsitiktinį skaičių ir imant jį atitinkantį žodį, jau sudarytas sąrašas vis dėlto buvo peržiūrėtas ir šiek tiek koreguotas. Žodžiai buvo keisti, pavyzdžiui, jei pasitaikė netiksliai sulemuotų žodžių (pvz., pavardė ar pavadinimas sulemuoti kaip bendrinis žodis). Keičiami žodžiai taip pat buvo parenkami iš sąrašo atsitiktine tvarka.

Siekiant sudaryti testą, kuriame tikrų žodžių ir pseudožodžių santykis būtų 2:1, reikėjo 60 pseudožodžių. Kadangi lietuvių kalboje pseudožodžių duomenų bazės nėra (plg. anglų kalboje Rastle, Harrington, Coltheart 2002) ir nėra atlikta daug tyrimų su pseudožodžiais (Krivickaitė, Dabašinskienė 2013), tyrimo tikslais teste naudoti pseudožodžiai buvo sukurti aprašomo projekto grupės. Taigi buvo sukurti 105 potencialūs pseudožodžiai, kurie neturėjo lietuvių kalbai nebūdingų priebalsių ar balsių samplaikų. Visi pseudožodžiai atitiko bendratį ar vardininko linksnį (neturėjo kitų asmenų ar linksnių galūnių), nes visi tikri žodžiai buvo pateikti teste pagrindine savo forma. Visi 105 pseudožodžiai buvo išbandyti su gimtakalbiais lietuviais.

Šiame bandymo etape dalyvavo 13 Vilniaus universiteto Filologijos fakulteto studentų, kurių buvo paprašyta Likerto skale nuo 1 iki 5 įvertinti, ar pateikta raidžių seka galėtų būti laikoma lietuvišku žodžiu (kai 1 – darinys visiškai neprimena lietuviško žodžio, o 5 – darinys galėtų būti lietuviškas žodis). Kadangi pati užduoties formuluotė gali pastūmėti priekabiai ieškoti visiškai nelietuviškai atrodančių žodžių, į anketą buvo pridėta 15 papildomų pseudožo-džių, kuriuose buvo lietuvių kalbai nebūdingų raidžių (pvz., wanka) arba garsų samplaikų (bdrakinkas, ayslė). Kiekvienam pseudožodžiui buvo apskaičiuotas įvertinimo vidurkis ir at-rinkta 60 geriausiai įvertintų žodžių.

Pseudožodžiai, kuriuos studentai įvertino kaip panašiausius į lietuvių kalbos žodžius, atsitiktine tvarka buvo sumaišyti su atrinktais lietuvių kalbos žodžiais ir parengtas 180 punk-tų testas. Šis testas buvo išbandytas su 15 respondentų, siekiant išsiaiškinti potencialiai pro-blemiškas testo dalis, pvz., žodžius, kurie nepažymimi teste, nors pagal dažnumą turėtų būti žinomi, arba pseudožodžius, kurie labai klaidina respondentus. Bandyme dalyvavę žmonės buvo įvairaus amžiaus ir išsilavinimo, kelių iš jų gimtoji kalba nebuvo lietuvių arba jie nurodė dvi gimtąsias kalbas. Šio bandomojo etapo rezultatai buvo tokie: pažymėtų žodžių vidurkis – 82,42 (SD = 15,93) iš 120. Pažymėtų pseudožodžių vidurkis – 1,58 (SD = 1,50) iš 60. Taigi daly-viai vidutiniškai žymėjo labai mažai pseudožodžių (to ir reikėtų tikėtis iš gimtakalbių kalbos vartotojų). Nė vienas iš dalyvių nepriartėjo prie didžiausio galimo įvertinimo, taigi buvo ga-lima daryti išvadą, kad testo dažnumo riba pakankama. Du pseudožodžiai, kurie labiausiai klaidino, buvo pakeisti kitais geriausiai vertintais pseudožodžiais.

Bandomasis tyrimas parodė, kad du testo žodžiai sukėlė daug daugiau sunkumų, nei tikėtasi pagal jų dažnumą. Tie žodžiai (kirlys ir griežynė) buvo dar kartą patikrinti tekstyne. Paaiškėjus, kad jie dažniausiai vartojami kaip tikriniai daiktavardžiai – pavardė ir festivalio pavadinimas – ir dėl to yra daug aukščiau dažnumo sąraše, nei būtų kaip bendriniai daikta-vardžiai, jie buvo pakeisti kitais dviem atitinkamo dažnumo žodžiais.


Galutinį testą sudarė 120 žodžių, kurių pozicijos dažnumo sąraše buvo tarp 599 ir 79 699, ir 60 pseudožodžių (žr. iliustraciją 13 pav.). Visas žodyno dydžio testas pridedamas priede. Pastebėtina, kad dėl techninės klaidos vienas pseudožodis (plaikiškai) teste buvo pakartotas du kartus. Norint naudoti testą ateityje, pasikartojantį žodį siūloma keisti žodžiu batvuras.

Projekto grupės buvo nuspręsta klausti žodžio reikšmės supratimo, o ne tiesiog formos atpažinimo. Toks sprendimas priimtas todėl, kad prasmingam bet kokio žodžio vartojimui (recepcijoje ar produkcijoje) mažiausiai reikia žinoti jo formą ir sieti ją su reikšme. Todėl nuspręsta orientuotis į šį minimalų žodžio mokėjimo kriterijų. Kadangi teigiama, kad žodyno dydžio testo versijos, kuriose mokinys privalo prie kiekvieno žodžio parašyti, ar jį žino, ar ne (žymėti ne prie žodžių, kurių nežino), paprastai labiau pervertina žinias (Eyckmans et al. 2007), tyrimo dalyvių buvo prašoma žymėti tik tuos žodžius, kuriuos jie supranta. Užduotyje taip pat buvo įspėta dėl teste pateiktų pseudožodžių, nes norėdami pasirodyti gerai mokiniai galėtų prižymėti daugiau netikrų žodžių.

Kadangi, kaip jau buvo minėta, mokslininkų nė viena iš žodyno dydžio testo rezultatų vertinimo formulių nėra laikoma geresnė už kitas (Pellicer-Sánchez, Schmitt 2012), projekto grupės buvo pasirinkta viena iš paprasčiausių formulių:

Testo rezultatas = pažymėtų žodžių skaičius – pažymėtų netikrų žodžių skaičius

Norint išreikšti gautą rezultatą apytiksliu žodyno dydžiu (o ne tiesiog teste surinktais taškais), jis buvo dauginamas iš 667 – tiek žodžių dažnumo sąraše atitiko vienas žodis teste. Taigi visiškai maksimalus testo rezultatas galėjo būti 80 040 žodžių.

Tolesniuose skyriuose apžvelgiami žodyno dydžio testo rezultatai visose trijose kalbinėse tiriamųjų grupėse ir gilinamasi į tai, kokie sociolingvistiniai veiksniai turėjo įtakos žodyno dydžio varijavimui.

1 3 pav. Lietuviško žodyno testo pavyzdys

Testo užduotis buvo suformuluota taip: Pažymėkite (+), kuriuos iš pateiktų žodžių suprantate. Sąraše yra ir netikrų žodžių. Pažymėję, kad juos suprantate, neteksite taškų.

Suprantu Suprantu

šeškas hidratuoti

nesidalinti transplantantas

saugykla mobilus

interferuoti persivesti

kurselis atributas

trigralis teršėjas

riedėjimas pasturėlis

įsipareigojančiai mavotis

nesišaipyti įsidrąsinti


3.4. skirtingų kalbinių grupių ir lyčių žodyno dydžio skirtumai

3.4.1. Kalbinių grupių skirtumai

Trijų skirtingų kalbinių grupių (pagal mokyklos kalbą) žodyno testo rezultatai buvo ana-lizuojami ir lyginami pasitelkus aprašomosios statistikos metodus ir statistinės kiekybinių duomenų analizės įrankius – Welcho Anovos testą ir potestinei analizei skirtą neparametrinį Tjukio testą. Analizės rezultatai atskleidė, kad trijų tiriamųjų grupių – lietuviškų, lenkiškų ir rusiškų mokyklų mokinių – žodyno dydžiai skiriasi, be to, kiekvienos grupės viduje stebima žodyno dydžio variacija. Tyrimas atskleidė, kad lietuviškų mokyklų mokiniai teste iš 120 žo-džių kaip žinomus žymėjo vidutiniškai 79 žodžius (SD = 10,10), mažiausiai – 48, o daugiau-siai 96 žodžius. Pritaikius formulę ir apskaičiavus galimą žodyno dydį (žr. 3.3 sk.) paaiškėjo, kad vidutinis lietuviškų mokyklų mokinių žodyno dydis 52 799 žodžiai, minimalus – 32 016, o maksimalus – 64 032 žodžiai.

Žodyno dydžio atlikčių analizė atskleidė, kad lenkiškų mokyklų mokiniai vidutiniškai žymėjo suprantą 63 žodžius (SD = 12,74), mažiausiai – 18, o daugiausiai – 96 žodžius. Jau iš rezultatų akivaizdu, kad lenkiškų mokyklų mokinių minimalus rezultatas gerokai mažesnis (plg. min. lietuviškų mokyklų mokinių pažymėti 48 žodžiai) nei lietuviškų mokyklų mokinių, o maksimalus rezultatas sutampa. Vadinasi, lenkiškų mokyklų mokinių lietuvių kalbos žody-no variacija yra didesnė nei lietuviškų mokyklų mokinių. Atlikus skaičiavimus paaiškėjo, kad lenkiškų mokyklų mokinių žodyno dydžio vidurkis – 41 688 žodžiai, mažiausias žodyno dydis siekia 12 006, o didžiausias – 64 032 žodžius.

Akivaizdu, kad mažiausią lietuvių kalbos žodyną sukaupusių lietuviškų mokyklų moki-nių rezultatas už lenkiškų mokyklų mokinių mažiausią žodyną didesnis 20 010 žodžių. Atlie-kant tyrimą mokinių nebuvo klausta, kada jie pradėjo mokytis lietuvių kalbos, tad galima tik spėti, kad galbūt bent dalis mokinių lietuvių (K2) pradėjo mokytis tik mokykloje, tad akivaiz-dus ir jų žodyno dydžio atotrūkis (plg. Nation, Waring 1997) nuo lietuviškų mokyklų mokinių. Tokio žodyno dydžio skirtumo tikėtasi ir analizuojant rusiškų mokyklų mokinių atliktis. Pa-stebėtina ir tai, kad didžiausias lenkiškų mokyklų mokinių žodynas – 64 032 žodžiai – sutam-pa su didžiausiu lietuviškų mokyklų mokinių žodynu. Galbūt toks žodynas yra tų mokinių, kurie pradėjo mokytis lietuvių kalbos ankstyvoje vaikystėje. Atsakyti į šį klausimą būtų galima atlikus nuodugnesnius tyrimus, bet jie nebuvo šioje studijoje aprašomo projekto tikslas.

Rezultatų analizė taip pat atskleidė, kad rusiškų mokyklų mokiniai žodyno dydžio teste vidutiniškai žymėjo suprantantys 57 žodžius (SD = 14,62), t. y. 22 žodžiais mažiau nei lietuviš-kų mokyklų mokiniai ir beveik 6 žodžiais mažiau nei lenkiškų mokyklų mokiniai. Mažiausiai pažymėta 20, o daugiausiai – 90 žodžių. Jau iš šių rezultatų numanu, kad rusiškų mokyklų mokinių žodyno apatinė riba yra žemiau nei lenkiškų mokyklų mokinių. Atlikus duomenų analizę paaiškėjo, kad vidutinis rusiškų mokyklų mokinių lietuvių kalbos žodyno dydis – 37 812 žodžių, o tai yra 14 987 žodžiais mažesnis nei lietuviškų ir 3 879 žodžiais mažesnis nei lenkiškų mokyklų mokinių. Minimalus rusiškų mokyklų mokinių lietuvių kalbos žodynas buvo 13 340 žodžių, t. y. 1 334 žodžiais didesnis nei lenkiškų mokyklų mokinių (plg. 12 006 žo-džiai, tačiau taip nutinka tik dėl kelių kraštutinių verčių (žr. 14 pav.)), bet 18 676 žodžiais mažesnis nei lietuviškų mokyklų mokinių, sukaupusių mažiausią žodyną (plg. 30 016 žodžių).


Didžiausias rusiškų mokyklų mokinių žodynas buvo 60 030 žodžių, o tai 4 002 žodžiais ma-žiau nei lenkiškų ir lietuviškų mokyklų mokinių lietuvių kalbos žodynas. Taigi tokie rezultatai iškelia dar vieną klausimą: kodėl didžiausias lietuviškų ir lenkiškų mokyklų mokinių lietuvių kalbos žodynas sutampa, o rusiškų mokyklų – skiriasi. Šioje studijoje aprašomame projekte nebuvo siekiama atsakyti į tokį klausimą, tad tokio uždavinio sprendimas – ateities tyrimų klausimas, tačiau galima pateikti tokią įžvalgą: kaip jau buvo rašyta tyrimo dalyvius apibūdi-nančiame skyriuje, lenkiškų mokyklų mokiniai yra aktyvesni vartodami lietuvių kalbą įvairio-se situacijose ne mokykloje. Spėtina, kad toks aktyvesnis kalbinis elgesys gali lemti ir didesnį lietuvių kalbos žodyną nei rusiškų mokyklų mokinių atveju. Kita vertus, reikėtų tikrinti ir tai, kada kiekvienos negimtakalbių grupės respondentai pradėjo mokytis lietuvių kalbos, nes amžiaus veiksnys taip pat svarbus žodyno dydžio atveju.

Skirtumai tarp lietuviškų, lenkiškų ir rusiškų mokyklų mokinių žodyno dydžio akivaiz-džiai atsiskleidžia 14 paveiksle.

1 4 pav. Lietuviškų (LT), lenkiškų (PL) ir rusiškų (RU) mokyklų žodyno dydis

Mokyklos kalba

LT PL RU

Žody

no d

ydis

1000

0

3000

0

5000

0

Iš 14 paveikslo matyti, kad skiriasi visų trijų grupių medianos: lietuviškų mokyklų grupės mediana 53 360 žodžių (plg. vidurkis 52 799 ž.), lenkiškų mokyklų – 42 021 žodis (plg. vidurkis 41 688 ž.), o rusiškų – 38 686 žodžiai (plg. vidurkis 37 812 ž.). Taigi nors visų grupių medianos yra didesnės nei vidurkiai, išlieka tokia pati situacija: lietuviškų mokyklų rezultatai aukščiausi, o rusiškų – žemiausi ir medianos atžvilgiu. Tačiau akivaizdu ir tai, kad dalies lenkiškų ir rusiš-kų mokyklų mokinių (žr. ketvirtą kvartilį) žodyno dydis iš esmės prilygsta lietuviškų mokyklų mokinių žodynui. Taip pat iš stačiakampės diagramos akivaizdu, kad rusiškų mokyklų pirmas ir antras kvartiliai yra platesni nei lenkiškų mokyklų grupės, o tai reiškia, kad šioje grupėje silpniausių mokinių rezultatai pasiskirstę plačiau.

Atlikus Welcho Anovos testą patikrinta, ar skirtumai tarp lietuviškų, lenkiškų ir ru-siškų mokyklų mokinių rezultatų yra statistiškai reikšmingi. Dispersijos analizės testas at-skleidė, kad statistiškai reikšmingas skirtumas yra mažiausiai tarp dviejų grupių (F = 111,41, p = 0,000***). O potestinė analizė (naudotas neparametrinis Tjukio testas) rodo, kad statistiš-kai reikšmingai skiriasi visų trijų grupių rezultatai:

• lietuviškų(M=52 830,SD=6 955,03)irlenkiškų(M=41 688,SD=8 107,72)mokyklųžodyno dydžio vidurkių skirtumas yra statistiškai reikšmingas, p = 0,000***;

• lietuviškų(M=52 830,SD=6 955,03)irrusiškų(M=37 812,SD=9 601,42)mokyklųžodyno dydžių vidurkių skirtumas taip pat ryškus, p = 0,000***;


• lenkiškų(M=41 688,SD=8 107,72)irrusiškų(M=37 812,SD=9 601,42)mokyklųre-zultatai taip pat statistiškai reikšmingai skiriasi, p = 0,014*.

Taigi rezultatai aiškiai parodė, kad dalies nelietuviškų mokyklų mokinių lietuvių kalbos žodynas yra toks, kokį pasiekia ir didžiausią žodyną sukaupę gimtakalbiai, tačiau vis dėlto trys grupės tarpusavyje statistiškai reikšmingai skiriasi.

3.4.2. Žodyno dydis ir lyties veiksnys

Atliekant duomenų analizę taip pat buvo tikrinama, ar skiriasi mokinių žodyno dydis pagal lytį. Iš pradžių buvo analizuota, kokį atsakymą į minėtą klausimą pateikia lietuviškų mokyklų žodyno dydžio testo rezultatai (žr. 15 pav.).

1 5 pav. Lietuviškų mokyklų merginų (M) ir vaikinų (V) žodyno dydžio pasiskirstymas

M V

3500

0

500

00

650

00

Iš 15 paveikslo akivaizdu, kad skirtumų tarp lyčių esama. Pirmiausia, skiriasi abiejų gru-pių medianos: merginų grupės žodyno dydžio mediana – 56 028 žodžiai, o vaikinų – 50 692, taigi skirtumas – 5 333 žodžiai. Taip pat pastebėtina, kad skiriasi ir žodyno dydžio vidurkiai: merginų – 54 284, o vaikinų – 50 759 žodžiai. Šio skirtumo statistinis reikšmingumas patik-rintas Stjudento t kriterijumi. Atlikus dvipusį T testą, skirtą dviejų grupių rezultatų vidurkių statistiniam reikšmingumui patikrinti, paaiškėjo, kad lietuviškų gimnazijų merginų ir vaikinų žodyno dydžiai skiriasi statistiškai reikšmingai (p = 0,005***). Merginų žodyno vidurkis vir-šija bendrą grupės žodyno dydžio vidurkį (plg. lietuviškų mokyklų mokinių žodyno dydžio vidurkis 52 799 ž.), o vaikinų – yra žemesnis. Tačiau sugretinus maksimalius žodyno dydžius paaiškėja, kad didžiausias vaikinų žodynas yra 64 032 žodžiai, o merginų – 63 365 žodžiai. Taigi būtent vaikinų žodynas sutampa su didžiausiu grupės žodynu. Minimalus abiejų lyčių žodyno dydis sutampa, jis yra 32 016 žodžių.

Analogiškai buvo patikrinta, kiek lyties aspektu skiriasi kitų kalbinių grupių žodynai. Atlikus analizę paaiškėjo, kad lenkiškų mokyklų mokinių situacija kiek kitokia (žr. 16 pav.).

1 6 pav. Lenkiškų mokyklų merginų (M) ir vaikinų (V) žodyno dydžio pasiskirstymas

M V

1000

0 3

0000

50

000


Iš 16 paveikslo matyti, kad lenkiškų mokyklų merginų ir vaikinų žodyno dydžiai skiriasi. Pirmiausia, skirtinga abiejų lyčių grupių rezultatų mediana: merginų – 44 022, o vaikinų – 41 354 žodžiai. Taip pat skiriasi ir žodyno vidurkiai: merginų – 42 999, o vaikinų – 41 141 žodis. Taigi vaikinų žodyno dydžio vidurkis artimesnis lenkiškų mokyklų grupės vidurkiui (plg. 41 688 ž.), o merginų vidurkis viršija grupės vidurkį 1 311 žodžių. Vis dėlto atlikus T testą paaiškėjo, kad lenkiškų, skirtingai negu lietuviškų, gimnazijų merginų ir vaikinų žodyno dy-džio vidurkių skirtumas nėra statistiškai reikšmingas (p = 0,277). Lyčių atžvilgiu akivaizdžiai skiriasi ir minimalus bei maksimalus žodynas. Merginų grupėje minimalus žodynas – 21 344 žodžiai, o vaikinų – 12 006 žodžiai (tačiau, atmetus kelias kraštutines vertes, mažiausias vai-kinų žodynas būtų gerokai didesnis nei merginų). Taigi tarp mažiausių vienos ir kitos lyties žodynų skirtumas yra 9 338 žodžiai. Didžiausias merginų grupės žodynas – 64 032 žodžiai, o vaikinų – 58 696 žodžiai, taigi skirtumas 5 336 žodžiai.

Duomenų analizė rodo, kad merginos geriau atliko testą ir rusiškų mokyklų grupėje (žr. 17 pav.). Iš 17 paveikslo matyti, kad akivaizdžiai skiriasi abiejų grupių žodyno dydžio me-dianos: kaip ir kitose aptartose kalbinėse grupėse, merginų žodyno dydžio mediana yra di-desnė – 40 687 žodžiai, o vaikinų mažesnė – 34 017 žodžių. Skiriasi ir abiejų lyčių žodyno dydžio vidurkiai: merginų – 41 688 žodžiai, o vaikinų – 33 946 žodžiai (plg. grupės vidurkis 37 812 ž.). Taigi merginų žodyno dydžio vidurkis didesnis nei vaikinų 7 742 žodžiais, o vaikinų vidurkis mažesnis už grupės vidurkį 3 866 žodžiais. Atliktas T testas patvirtino, kad skirtumas tarp rusiškų mokyklų merginų ir vaikinų žodyno dydžio vidurkių yra statistiškai reikšmingas (p = 0,000***). Lyties požiūriu itin akivaizdžiai skiriasi ir minimalūs šios kalbinės grupės merginų bei vaikinų lietuvių kalbos žodynai: merginų mažiausias žodynas yra 25 346 žodžiai, o vaikinų – 13 340 žodžių, taigi skirtumas – 12 006 žodžiai (ir šiuo atveju tai nėra kraštutinių verčių įtaka). Didžiausias merginų žodynas – 60 030 žodžių, o vaikinų – 57 362 žodžiai.

1 7 pav. Rusiškų mokyklų merginų (M) ir vaikinų (V) žodyno dydžio pasiskirstymas

Iš to, kas jau buvo pasakyta, akivaizdu, kad lyties požiūriu (žr. 4 lentelę) visų trijų kalbi-nių grupių žodynai skiriasi, tačiau vis dėlto statistiškai reikšmingi šie skirtumai, kaip jau buvo minėta, tik tarp lietuviškų ir rusiškų mokyklų grupių.

4 lentelė. Žodyno dydžiai (žodžiais) pagal lytis ir mokyklas

Minimalus žodynas Mediana Žodyno vidurkis Didžiausias žodynas

M V M V M V M V

Lietuviškos mokyklos 32 016 32 016 56 028 50 692 54 284 53 360 63 365 64 032

Lenkiškos mokyklos 21 344 12 006 44 022 41 354 42 999 41 141 64 032 58 696

Rusiškos mokyklos 25 346 13 340 40 687 34 017 41 688 33 946 60 030 57 362


Iš 4 lentelės matyti, kad nelietuviškų mokyklų merginų žodynas visais atžvilgiais didesnis nei vaikinų, o didžiausias tokių mokyklų merginų žodynas labiau priartėja prie lietuviškų moky-klų mokinių didžiausio žodyno. Lenkiškų mokyklų merginų žodynas net viršija lietuviškų mo-kyklų merginų žodyną (tiesa, skirtumas minimalus). Iš 4 lentelės taip pat matyti, kad mažiausią žodyną sukaupusios lenkiškų ir rusiškų mokyklų merginos mažiau nutolusios nuo mažiausią žodyną turinčių lietuviškų mokyklų merginų nei vaikinai: mažiausių merginų žodynų skirtumai nuo lietuviškų mokyklų – 10 672 žodžiai (lenkiškų mokyklų) ir 6 670 žodžių (rusiškų mokyklų), o vaikinų atveju analogiškai 20 010 žodžių (lenkiškų mokyklų) ir 18 676 žodžiai (rusiškų mokyklų).

3.5. sociolingvistinių veiksnių įtaka tiriamosios grupės lietuvių kalbos žodyno dydžiui

Atlikus žodyno dydžio testo atlikčių analizę ir aptarus duomenų pasiskirstymą aiškėja, kad kiekvienos kalbinės grupės žodyno dydis gerokai varijuoja – tarp stipriausių ir silpniausių moki-nių matomas didelis atotrūkis. Todėl siekta panagrinėti, dėl kokių priežasčių tarp mokinių gali atsirasti skirtumas, kokie veiksniai potencialiai turi jam daugiausia įtakos. Remiantis vartojimu grįsto kalbos įsisavinimo teorija, žmonės kalbos mokosi ją girdėdami, ja skaitydami ar ją var-todami (žodžiu ir raštu) patys. Aptariamame projekte tikrinta, kokie kalbos vartojimo veiksniai turi įtakos tiriamųjų lietuvių kalbos žodyno dydžiui. Siekiant atsakyti į šį klausimą, buvo naudoti LMM modeliai (žr. 2.2 sk.). Į modelį įtraukti šie nepriklausomi kintamieji: mokyklos kalba, res-pondento lytis, gimtoji kalba (tuo atveju, kai nurodytos dvi kalbos, jos įtrauktos į modelį kaip ka-tegorija „dvikalbis“), lietuvių kalbos vartojimas namuose, lietuviškos literatūros skaitymas savo malonumui, žinių portalų ir laikraščių, žurnalų skaitymas lietuvių kalba, bendravimas su drau-gais lietuvių kalba, lietuvių kalbos vartojimas socialiniuose tinkluose, filmų ir YouTube kanalų žiūrėjimas lietuviškai, lietuviškos muzikos (dainų) ar radijo klausymas. Priklausomas kintamasis buvo logaritmiškai transformuotas žodyno dydžio testo rezultatas. Gavus galutinį modelį, taip pat patikrinta, ar reikšmingos galimos sąveikos tarp modelio kintamųjų.

Rezultatai parodė, kad dauguma iš tirtų veiksnių neturėjo reikšmingos įtakos testo rezul-tatui. Vieninteliai reikšmingi kintamieji pateikti 5 lentelėje.

5 lentelė. Žodyno dydžio rezultatų modelis

Modelio parametraiFiksuoti parametrai

Parametrų įverčiai (standartinė paklaida), parametro reikšmingumas

b0 (Laisvasis narys) 4,735 (0,022), p = 0,000 ***

b1 (Mokyklos kalba – lenkų) –0,093 (0,020), p = 0,000***

b2 (Mokyklos kalba – rusų) –0,143 (0,019), p = 0,000***

b3 (Lytis – vyras) –0,044 (0,022), p = 0,056

b4 (Lietuvių kalba su draugais – taip) –0,004 (0,019), p = 0,851

b5 (Lietuvių kalba su draugais – ne) –0,022 (0,027), p = 0,413

b6 (Lietuvių kalba su draugais – taip: vyras) 0,017 (0,026), p = 0,525

b7 (Lietuvių kalba su draugais – ne: vyras) –0,081 (0,038), p = 0,034*

Atsitiktinių efektų parametrai Dispersija Standartinis nuokrypis

Grupė 0,001 0,024

Liekana 0,008 0,091

p < 0,001 – ***, p < 0,01 – **, p < 0,05 – *


Taigi modelyje yra tik keli reikšmingi parametrai: mokyklos kalba, sąveika tarp res-pondento lyties ir lietuvių kalbos vartojimo su draugais. Modelio efektai pavaizduoti grafiš-kai 18 paveiksle. Pastebėtina, kad namuose vartojama kalba nebuvo reikšmingas kintamasis, tačiau taip galėjo nutikti dėl to, kad dauguma atvejų mokyklos kalba sutapo su namuose vartojama kalba, taigi namuose vartojama lietuvių kalba reikšmingai nepagerino statistinio modelio.

Iš 18 paveikslo dar kartą matyti, kad lietuviškų mokyklų mokinių žodyno dydis didžiau-sias, o lenkiškos mokyklos, nors ir atsilieka nuo lietuviškų, lenkia rusiškas.

Žiūrint sociolingvistiniu aspektu, dauguma tirtų potencialių veiksnių nebuvo reikšmingi. Vienintelis modelyje reikšmingas su kalbos vartojimu susijęs veiksnys – lietuvių kalbos vartoji-mas su draugais. Tarp šio kintamojo ir mokyklos kalbos reikšmingos sąveikos nebuvo. Tačiau, kaip ir buvo galima tikėtis, kalbinės grupės išsiskyrė savo atsakymais į klausimą apie bendravimą su draugais lietuvių kalba (apibendrinti atsakymai į šį klausimą pateikiami 6 lentelėje).

6 lentelė. Lietuvių kalbos vartojimo su draugais apibendrinimas

Ar bendrauja su draugais lietuviškai?

Taip Kartais Ne

Lietuviškų mokyklų mokiniai 127 0 0

Lenkiškų mokyklų mokiniai 48 18 30

Rusiškų mokyklų mokiniai 44 19 40

Taigi matyti, kad lietuvių grupė, suprantama, aiškiai išsiskiria. Palyginus rusų ir lenkų grupes, statistiškai reikšmingo skirtumo tarp atsakymų kategorijų pasiskirstymo neišryškėjo: Chi kvadratas = 1,39, df = 2, p = 0,50. Taigi lenkiškų ir rusiškų mokyklų mokiniai bendrauja su draugais lietuviškai panašiu dažnumu, dauguma teigia lietuviškai bendraujantys su draugais

Žody

no te

sto

rezu

ltata

s

Mokyklos kalbos poveikis Lyties ir kalbėjimo lietuviškai su draugais sąveika

Lietuvių kalbos vartojimas su draugaisMokyklos kalba

Žody

no te

sto

rezu

ltata

s

1 8 pav. Statistiškai reikšmingi veiksniai žodyno dydžio modelyje


arba visada, arba dažnai. Nebendraujančių rusų ir lenkų grupėse vis dėlto yra nemaža dalis – apie 30–39 proc.

Kaip matyti iš 18 paveikslo, bendravimas su draugais lietuviškai sąveikavo su apklaus-tųjų lytimi ir daugiau įtakos turėjo vaikinams nei merginoms. Pirmiausia, reikia pastebėti, kad merginos ir vaikinai nesiskyrė pagal tai, kaip dažnai bendrauja su draugais lietuviškai (Chi kvadratas = 0,93, df = 2, p = 0,63). Tačiau tyrimo duomenys rodo, kad šis bendravimas daro skirtingą įtaką vaikinams ir merginoms. Grupėje, kuri su draugais lietuviškai nebendrau-ja, merginų žodynas buvo reikšmingai didesnis nei vaikinų (Chi kvadratas = 16,21, p < 0,001). Kita vertus, skirtumas tarp lyčių labai mažas ir statistiškai nereikšmingas grupėse, kurios su draugais bendravo visada ar dažnai (Chi kvadratas = 3,63, p = 0,07) arba bendravo kartais (Chi kvadratas = 3,67, p = 0,07).

Merginų grupėje apskritai nebuvo reikšmingo bendravimo su draugais poveikio (lygi-nant bendraujančias su nebendraujančiomis ar kartais bendraujančiomis, jokie skirtumai ne-buvo reikšmingi). Vaikinų grupėje reikšmingas skirtumas buvo tarp tų, kurie nebendrauja su draugais lietuviškai, ir tų, kurie kartais (Chi kvadratas = 14,93, p = 0,001) arba visada (dažnai) bendrauja (Chi kvadratas = 23,25, p < 0,001).

Taigi iš analizės matyti, kad merginų grupei (ne)bendravimas lietuviškai su draugais įta-kos nedarė, o vaikinai, kurie su draugais lietuviškai nebendrauja, atsiliko nuo kitų. Nors iš turimų kiekybinių duomenų neįmanoma pateikti konkrečių atsakymų, kodėl taip yra, galima daryti kelias prielaidas. Viena vertus, galbūt lietuviškai su draugais nebendraujančios mergi-nos turi kitokios kalbinės įvesties, nors modelyje ji ir neatsispindi (tarkim, skiria daugiau dė-mesio namų darbams, nuosekliau skaito privalomą literatūrą). Kita vertus, galbūt lietuviškai su draugais nebendraujančiai vaikinų grupei, kuri išsiskiria iš visų kitų, būdinga ne tik mažes-nė kalbinė integracija, bet ir, tarkim, žemesni akademiniai pasiekimai, mažesnė motyvacija ar pan., tačiau į šiuos klausimus atsakymus galėtų pateikti tik tolesni tyrimai.

3.6. Apibendrinimas

Apibendrinant pasakytina, kad atliekant šioje studijoje aprašomą tyrimą pirmą kartą testuotas jauno lietuvių kalbos gimtakalbio žodyno dydis. Rezultatai svyruoja nuo 32 000 iki 64 000 lemų, o Vilniuje gyvenantis gimtakalbis vienuoliktokas vidutiniškai moka apie 52 800 lemų. Reikėtų nepamiršti, kad testuoti 16–17 metų mokiniai, taigi jų žodynas dar augs mokykloje ir universitete – suaugusio gimtakalbio lietuvio žodynas turėtų būti didesnis. Šie rezultatai atrodo kiek aukštesni, nei buvo nustatyta ištyrus gimtakalbius anglakalbius ameri-kiečius, kurių žodynas – 27 000–50 000 lemų (Brysbaert et al. 2016). Tačiau gauti rezultatai panašūs į vokiečių kalbos duomenis: suaugęs vokietis moka apie 73 000 lemų (Segbers, Schroe-der 2017). Pritaikius Segbers ir Schroeder’io (2017) pasiūlytą formulę, skirtą apskaičiuoti žo-dyno dydžiui pagal respondentų amžių, 17-mečių vokiečių žodyno dydis būtų 52 839 lemos. Šis rezultatas itin artimas lietuvių kalbos duomenims. Tai leidžia daryti atsargią išvadą, kad skirtingų kalbų gimtakalbių žodynas neturėtų labai skirtis.

Aptariamo projekto tiriamieji negimtakalbiai savo lietuvių kalbos žodyno dydžiu sky-rėsi nuo gimtakalbių. Lenkų grupės žodyno dydis svyravo nuo maždaug 12 000 lemų iki 64 000 (vidurkis apie 42 000 lemų), o rusų grupės – nuo 13 000 iki 60 000 lemų (vidurkis apie


37 800 lemų). Abi grupės statistiškai reikšmingai skyrėsi nuo gimtakalbių, be to, lenkiškų mo-kyklų mokinių rezultatai buvo statistiškai reikšmingai geresni nei rusiškų mokyklų mokinių.

Tokio negimtakalbių rezultato iš principo buvo galima tikėtis – jie aukštu lygiu kalba dau-giau nei viena kalba. Tačiau, kadangi lenkiškų ir rusiškų gimnazijų mokinių viena iš mokymosi kalbų yra lietuvių ir lietuviškai jie turės laikyti brandos egzaminą, kyla klausimas, ar mažesnis žodyno dydis nedaro neigiamos įtakos jų akademiniams pasiekimams. Panašus klausimas jau keltas užsienio mokslininkų. Bialystok su kolegomis (Bialystok et al. 2010) atliko didelės apim-ties – daugiau kaip 1 700 vaikų – duomenų metaanalizę, kuri parodė, kad skirtis tarp gimtakalbių ir antrosios kalbos vartotojų žodyno dydžio egzistuoja visose jų tirtose amžiaus grupėse nuo 3 iki 10 metų. Atrodo, kad ši skirtis nemažėja ir vyresniame amžiuje, tačiau vis dėlto negimtakalbio žodyne stebimas namų aplinkos žodžių trūkumas, o ne akademinio žodyno spragos. Taigi mi-nėti mokslininkai padarė išvadą, kad žodyno dydžio skirtumas savaime nebūtinai kelia grėsmę akademiniams pasiekimams. Bialystok ir kolegų duomenis paremia ir šioje studijoje aprašomas tyrimas: gimtakalbių ir negimtakalbių lietuvių kalbos žodyno dydžio skirtumai akivaizdūs, nors tiriamieji gerokai vyresni nei minėtame projekte. Šioje studijoje aprašomame Vilniaus mokinių tyrime nebuvo siekta atsakyti į klausimą, kokių konkrečiai žodžių trūksta negimtakalbiams – ar akademinio žodyno, ar buitiniame kontekste vartojamų žodžių – tai būtų įdomi tyrimo tąsa. Tačiau tai, kad kalbos vartojimas su draugais buvo reikšmingas žodyno dydį prognozuojantis veiksnys, leidžia spėti, kad tokius žodyno skirtumus bent iš dalies nulėmė būtent ne akademinis žodynas, o labiau kasdieniai, šnekamosios kalbos žodžiai. Be to, būtų svarbu ir toliau analizuoti, kodėl skiriasi lenkiškų ir rusiškų mokyklų mokinių rezultatai. Tai gali būti susiję su didesne ar mažesne socialine ir kultūrine integracija, skirtinga motyvacija mokytis kalbos, tačiau daryti aiškių išvadų tik iš žodyno dydžio duomenų negalima.

Šiek tiek netikėta, kad kiti sociolingvistiniai veiksniai žodyno dydžiui įtakos neturėjo. Užsienio mokslininkų anglų kalbos tyrimai tokių veiksnių efektą pastebi. Pvz., yra nemažai tyrimų, rodančių, kad skaitydami knygas naujų žodžių išmoksta tiek gimtakalbiai (Saragi, Na-tion, Meister 1978; Nagy, Herman, Anderson, Pearson 1984), tiek negimtakalbiai (Horst 2005; Abbot-Smith, Tomasello 2006; Pigada, Schmitt 2006; Kweon, Kim 2008; Pellicer-Sánchez, Schmitt 2010) – visuose šiuose tyrimuose žiūrėta į žodžių įsisavinimą skaitant gana ilgus ar net kelis skirtingus tekstus. Taip pat tyrimai rodo, kad mokiniai išmoksta naujų žodžių klausy-damiesi populiariosios muzikos (Schwartz 2013) ar žiūrėdami filmus (Rodgers 2013; Montero Perez, Peters, Desmet 2015). Taigi visi projekte nagrinėti sociolingvistiniai veiksniai iš esmės galėtų turėti įtakos lietuvių kalbos žodyno dydžiui, tad galima tik svarstyti, kodėl aptariamo tyrimo duomenys to nerodo. Iš dalies tai gali būti paaiškinama labai skirtinga situacija mo-kantis anglų (kaip minėtuose tyrimuose) ar lietuvių kalbos. Pvz., lietuviškų duomenų atveju negimtakalbiai, net jei lietuviškai neskaito savo malonumui, mokykloje turi skaityti nemažai lietuvių literatūros, taigi visi respondentai gauna gana daug kalbinės įvesties iš grožinių teks-tų, tad papildomas skaitymas savo malonumui gali neturėti tokios didelės reikšmės. Kalbant apie populiariosios muzikos klausymąsi, galimas dalykas, kad dažniau jos klausomasi kitomis (greičiausiai anglų) kalbomis, taigi šis veiksnys taip pat tampa nebe toks svarbus. Apskritai, tirti negimtakalbiai lietuvių kalbos mokosi kaip antrosios, kaip valstybinės, o ne kaip užsienio kalbos, todėl jie neišvengiamai gauna daugiau lietuvių kalbos įvesties tiek mokykloje, tiek už mokyklos ribų nei žmogus, pvz., gyvenantis Lietuvoje ir besimokantis kad ir anglų kalbos.

Moksleivių lietuvių kalbos mokėjimo rezultatai – C testo analizė 39

4. MoKsLeiVių LieTuVių KALBos MoKėJiMo rezuLTATAi – C TesTo AnALizė

4.1. C testo esmė

Kaip jau buvo minėta, vienas iš projekte vykdyto tyrimo įrankių – C testas, nemažo tyrėjų ir kalbos testuotojų dėmesio sulaukiantis kalbos mokėjimo testas (Eckes 2011). Tokiu testu siekiama patikrinti bendrąjį kalbos mokėjimo lygį (angl. language proficiency). Kaip pastebima ne vieno tyrėjo, šis testas – greitas, patogus ir kartu patikimas būdas bendriesiems kalbiniams gebėjimams tirti (Daller, Phelan 2006; Schmid 2011; Harsch, Hartig 2016). Dėl minėtų C testo ypatybių jis pasitelktas ir tiriant šio tyrimo tikslinių mokinių grupių lietuvių kalbos mokėjimo lygį.

Bendrasis kalbos mokėjimas suvokiamas kaip labai kompleksiškas reiškinys (de Bot, Lo-wie, Verspoor 2006). Jis apima tiek kalbines žinias, tiek komunikacinius kalbinius gebėjimus (Lehmann 2007; BEKM 2008). Bendroji „komunikacinė kalbinė kompetencija yra suaktyvi-nama atliekant įvairią kalbinę veiklą, kuri apima recepciją, produkciją, sąveiką ir tarpininkavi-mą“ (BEKM 2008: 31). Dažniausiai bendrasis kalbos mokėjimo lygis tikrinamas kalbos testais, kurie paprastai sudaryti iš atskirų užduočių, skirtų keturioms pagrindinėms kalbinės veiklos rūšims – skaitymui, klausymui, rašymui ir kalbėjimui – vertinti. Tačiau tokių testų sudarymas, administravimas ir vertinimas pareikalauja išskirtinai daug laiko (Sarapuu, Alas 2016). Dėl šios priežasties imta ieškoti greitesnių ir paprastesnių bendrojo kalbos mokėjimo patikrinimo būdų. Vienas iš jų – C testas.

C testas nėra didelės apimties, tačiau tai visuminis kalbos mokėjimo patikrinimas (Dör-nyei, Katona 1992; Schmid 2011; Hiser, Ho 2016; Sarapuu, Alas 2016). Kadangi atliekant C testą reikia ir suprasti, ir produkuoti tekstą, šiuo testu tikrinami tiek recepciniai, tiek produkciniai kalbos gebėjimai (Beinborn, Zesch, Gurevych 2014). Visi šie gebėjimai C teste tikrinami inte-gruotai, be to, vienu testu ir to paties tipo užduotimi patikrinama tiek rašyba, tiek gramatika ir žodynas, struktūrinės kalbos žinios, tiek ir supratimo, teksto rišlumo suvokimo ir kūrimo gebėjimai (Schmid 2011; Rabadi 2015; Hiser, Ho 2016). Kitaip tariant, C testas leidžia apiben-drinti testuojamojo kalbinius gebėjimus.

Tai, kad C testu nustatomas bendras kalbos mokėjimo lygis, rodo ir šio testo rezultatų koreliacija su įprastų kalbos lygį nustatančių testų rezultatais (Kuiken, Vedder, Gilabert 2010; Sarapuu, Alas 2016). Pvz., atlikti tyrimai rodo, kad anglų kalbos C testo rezultatai koreliuoja su populiariausiais anglų kalbos mokėjimo lygio testų TOEFL (Test of English of Foreign Lan-guage) (Khodadady 2014), TOEIC (Test of English for International Communication) (Daller, Phelan 2006), IELTS (International English Language Testing System) (Hiser, Ho 2016) rezul-tatais. Kitų kalbų mokėjimo lygį tikrinančių C testų rezultatai taip pat koreliuoja su atskirais tos kalbos gebėjimų (skaitymo, klausymo, kalbėjimo, rašymo) patikros rezultatais (plg. estų (Sarapuu, Alas 2016) ir vokiečių (Eckes 2011) kalbų C testus). Taigi C testo koreliacija su kitais


testais, tikrinančiais bendrą kalbos mokėjimą, rodo jo, kaip visuminio kalbos mokėjimo lygio testo, pagrįstumą.

Paprastai C testas pasitelkiamas svetimosios kalbos mokėjimui tirti. Manoma, kad aukš-tesnį kalbos mokėjimo lygį pasiekę svetimosios kalbos mokiniai geriau atliks šį testą (Dörnyei, Katona 1992; Harsch, Hartig 2016). Vis dėlto teigiama, kad net ir gimtakalbiai retai kada at-lieka šį testą be klaidų (Dörnyei, Katona 1992). Taigi juo galima diferencijuoti ir gimtakalbių kalbinius gebėjimus. Pvz., toks testas pasitelkiamas kalbos nykimo tyrimuose (Schmid 2011). Galima daryti prielaidą, kad C testu galima patikrinti ir dvikalbių asmenų kalbinius gebė-jimus. Apibendrinant galima teigti, kad C testas yra tinkama priemonė tiek gimtosios, tiek svetimosios kalbos mokėjimui tirti.

Kaip jau minėta, vienas iš C testo pranašumų – jo ekonomiškumas. Šio testo idėja gimė siekiant patobulinti klasikinius tarpų pildymo testus (angl. cloze test) (Park 1998, plg. Schmid 2011), taip pat naudojamus bendrajam kalbos mokėjimui tikrinti (Tremblay, Garrison 2010). Tarpų pildymo užduotyse reikia įrašyti praleistus teksto žodžius (Schmidt 2011; Ramonienė, Brazauskienė, Burneikaitė, Daugmaudytė, Kontutytė, Pribušauskaitė 2012), o C teste – baigti rašyti antrą žodžio pusę. Kadangi praleisti žodžiai gali turėti nemažai sinonimų ar kitų lo-giškų atitikmenų, gali rastis nemažai testo atlikčių variantų, tad kyla sunkumų juos vertinant (Beinborn et al. 2014). Kaip alternatyva šiam testui sudarytas C testas leidžia išvengti šios problemos: pateikus žodžio pradžią, dažniausiai galimas tik vienas (arba keli) jo pabaigos variantas, taigi testo rezultatai yra patikimesni, jiems didelės įtakos nedaro atsitiktinumas (Beinborn et al. 2014).

Paprastai C teste yra nuo 4 iki 8 trumpų autentiškų tekstų (Eckes 2011). Jų išdėstymo tvarką lemia tekstų sudėtingumas. Įprasta C testą pradėti lengviausiu tekstu, o jį baigti su-dėtingiausiu (plg. Dörnyei, Katona 1992). Pirmas ir paskutinis kiekvieno teksto sakiniai pa-teikiami be praleidimų, o likusiame tekste pusė kas antro žodžio yra pašalinama. Jeigu žodį sudaro nelyginis raidžių skaičius, įrašyti paliekama ilgesnė jo dalis. Taigi C testas yra ekono-miškas ir praktiškas kalbos vertinimo testas, o jį atlikti galima per 15–20 minučių (Kuiken et al. 2010).

Apibendrinant reikėtų pasakyti, kad C testas laikomas nesudėtingu administruoti ir ver-tinti, bet veiksmingu tikrinti kalbos mokėjimo kokybę, jis atitinka testams keliamus pagrįstu-mo ir patikimumo reikalavimus (Park 1998). Toks testas naudingas tada, kai reikia greitai ir ekonomiškai patikrinti ne atskirus kalbinius gebėjimus, o bendrą kalbos mokėjimo lygį. Juo tikrinami tiek svetimosios, tiek gimtosios kalbos gebėjimai. Todėl C testas gali būti plačiai pritaikomas kalbinių tyrimų praktikoje. Dėl minėtų pranašumų C testas pasirinktas ir šioje studijoje aprašomame tyrime.

4.2. Tyrimo C testas

Šioje studijoje aprašomam tyrimui projekto grupės buvo parengtas 60 įrašymo punktų – 3 užduočių – C testas. Buvo nuspręsta testui rinktis publicistinio stiliaus tekstus, nes ir žody-no dydžio testo pamatas buvo publicistikos tekstai. Kadangi daryta prielaida, jog tiriamieji dažniau skaito žiniasklaidos tekstus internete (o ne laikraščiuose ir (ar) žurnaluose), tekstų ir


buvo ieškota internete. Taip pat buvo nuspręsta, kad užduočių pagrindu esantys tekstai turė-tų skirtis minčių raiškos abstraktumo lygiu, kad būtų galima patikrinti, ar tiriamųjų lietuvių kalbos kokybė nesiskiria nelygu teksto raiškos sudėtingumas7. Taigi testą sudarė tokių tekstų atkarpos:

• 1užduotis–konkrečiausiastekstasapieBibliotekųmetus,pasirinktasišnaujienųportaloalkas.lt8;

• 2užduotis–ištraukaišVilniausuniversitetoistorijos,publikuotosVUinternetosvetai-nėje9;

• 3užduotis–abstrakčiausiosraiškostekstasLietuvosnepriklausomybėstemaišportalo15min.lt10.

Projekto grupė pasirinktas tekstų atkarpas šiek tiek pritaikė, adaptavo tyrimo tikslams. Kaip ir dera C testuose, pirmas ir paskutinis užduoties sakiniai buvo pateikti be praleidimų, o kituose sakiniuose panaikinta pusė kas antro žodžio. Parengtas pirmas testo variantas buvo išbandytas su 12 žmonių, kurių rezultatai buvo išanalizuoti, išryškintos probleminės užduočių vietos, jos buvo pakoreguotos, tik tuomet testas buvo įtrauktas į tyrimo medžiagos komplektą. Taip pat po bandymo buvo sudarytas galimų atsakymų sąrašas, į kurį kai kuriuose įrašymo punktuose buvo įtraukti keli galimi atsakymų variantai. Pasakytina ir tai, kad šis atsakymų la-pas nebuvo galutinis, nes vėliau tikrinant mokinių atliktis paaiškėjo, kad vienu kitu atsakymo variantu gali būti ir daugiau. Taigi tinkamų atsakymų lapas taisant testus po projekto grupės aptarimo buvo pildomas.

Tikrinant atliktis kiekvienas įrašymo punktas buvo koduojamas Excel lentelėje skaičiuo-klėje pasirinkus tinkamą kodą iš sąrašo, kuris buvo sudarytas tyrimo tikslais:

• 0 – nieko neįrašyta, palikta tuščia vieta; • 1 – egzistuojantis žodis, bet netinkamas įrašymas;• 2 – išgalvotas žodis;• 3 – tinkamas žodis, rašybos klaida;• 4 – rašybos riktas; • 5 – tinkamas žodis, gramatikos klaida;• 6 – tinkamas žodis, bet yra ir gramatikos, ir rašybos klaida arba riktas;• 7 – tinkamas įrašymas; • NA – neįskaitoma, nesuprantamas atsakymas.

Šioje studijoje nebuvo siekiama atsakyti į klausimą, kokio pobūdžio klaidų kiekvienos grupės buvo padaryta daugiausia ir pan., taip pat nekeltas uždavinys apskritai atlikti kokybinę klaidų analizę – tai planuojama aprašyti projekto medžiagos pagrindu rengiamuose straips-niuose. Todėl studijoje aprašomo tyrimo tikslais visi sukoduoti atsakymai vėliau buvo sujungti į dvi kategorijas: tinkamus (kodas 7) ir netinkamus (visi kiti kodai) atsakymus.

7 Tokio uždavinio sprendimas neaprašomas šioje studijoje, jis planuojamas aptarti straipsniuose. 8 http://alkas.lt/2016/02/13/stiprios-bibliotekos-stipri-visuomene/.9 http://www.vu.lt/apiemus/istorija.

10 http://www.15min.lt/naujiena/aktualu/komentarai/leonidas-donskis-diena-kada-antra-karta-gime-lietu-va-500-581991.


Pasidalijusios po 2 mokyklas C testus tikrino ir jų rezultatus kodavo visos trys projekto vykdytojos, tad šio darbo pradžioje buvo nuspręsta įvertinti, ar visų koduojama vienodai. Tuo tikslu iš kiekvienos kalbinės grupės atlikčių atsitiktine tvarka buvo parinkta po 3 darbus, ku-rie atskirai buvo sukoduoti kiekvienos tyrėjos. Tuomet rezultatai buvo palyginti, aptarti, kad būtų suvienodintas žiūros taškas. Iškilus klausimų tokia procedūra buvo taikoma ir koduojant likusius darbus. Vėliau atskiri mokyklų rezultatų Excel failai buvo sujungti į vieną ir analizuoti kiekybiškai.

4.3. skirtingų kalbinių grupių ir lyčių C testo rezultatai

4.3.1. Kalbinių grupių rezultatai

Kaip jau aptarta, C testu siekta patikrinti bendrąją lietuviškų, rusiškų ir lenkiškų gimna-zijų trečių klasių mokinių lietuvių kalbos kompetenciją. Šiame skyriuje apžvelgiami C testo rezultatai, jų pasiskirstymas, lyginama skirtingų kalbų gimnazijų moksleivių lietuvių kalbos kompetencija. Taip pat gretinama vaikinų ir merginų lietuvių kalbos kompetencija.

Kadangi, kaip jau buvo minėta 4.2 skyriuje, C testą sudarė trys tekstai, kurių kiekviename buvo po 20 įrašymo punktų, atlikę testą tiriamieji iš viso galėjo surinkti 60 taškų. Visų tyrime dalyvavusių gimnazijų mokinių C testo atlikčių rezultatų vidurkis – 35,22 balo. Tačiau lietu-viškų, rusiškų ir lenkiškų mokyklų tiriamųjų rezultatų vidurkiai skiriasi. Lietuviškų gimnazijų mokinių C testo rezultatų vidurkis – 42,85 balo, rusiškų gimnazijų – 30,85 balo, lenkiškų – 30,74 balo. Siekiant patikrinti, ar vidurkių skirtumai tarp grupių yra statistiškai reikšmingi, naudotas dispersijos analizės Welcho Anovos testo variantas11. Šis testas parodė, kad statistiškai reikšmingas skirtumas yra mažiausiai tarp dviejų grupių (F = 53,923, p = 0,001***). O, potes-tinės analizės (naudotas neparametrinis Tjukio testas) duomenimis, statistiškai reikšmingas skirtumas įžvelgiamas tarp lietuviškų (M = 42,00, SD = 9,13) ir lenkiškų gimnazijų (M = 30,66, SD = 11,07) mokinių rezultatų, p = 0,001***, taip pat ir tarp lietuviškų ir rusiškų gimnazijų (M = 30,85, SD = 12,74) mokinių rezultatų, p = 0,001***. Statistiškai reikšmingo skirtumo tarp rusiškų ir lenkiškų mokyklų potestinė analizė nerodo (p = 0,098). Lenkiškų ir rusiškų mokyklų C testo atlikčių rezultatų vidurkių panašumas gana akivaizdus. Tokie rezultatai rodo, kad lietuviškų gimnazijų moksleivių bendroji lietuvių kalbos kompetencija yra reikšmingai aukštesnė už kitakalbių moksleivių lietuvių kalbos mokėjimą. Skirtumus tarp lietuviškų, len-kiškų ir rusiškų gimnazijų tyrimo dalyvių C testo rezultatų akivaizdžiai rodo stačiakampės diagramos (žr. 19 pav.).

11 Nors, kaip atskleidė Šapiro testas, lietuviškų mokyklų C testo rezultatų pasiskirstymas nėra idealus (p < 0,001), šis testas nerodo statistiškai reikšmingo nukrypimo nuo normalaus skirstinio lenkiškų ir rusiškų mokyklų rezultatų pasiskirstymo atvejais. Be to, studijoje lyginamos grupės yra gerokai didesnės negu 30 tiriamųjų, todėl renkantis Anovos testą grupių pasiskirstymo veiksnys nebuvo lemiamas. Vis dėlto Levene’o testas parodė, kad negalima atmesti trijų grupių nehomogeniškumo (p < 0,001). Todėl pasirinktas alternatyvus parametrinis Anovos testo variantas – Welcho Anova.


Iš 19 paveikslo matyti, kad trijų skirtingų kalbinių grupių C testo rezultatai ir jų pasiskirs-tymas skiriasi keliais aspektais. Pirmiausia, lietuviškų gimnazijų moksleivių rezultatai nėra pasiskirstę taip plačiai kaip lenkiškų ar rusiškų mokyklų. Lietuvių gimtakalbių stačiakampės diagramos kvartilinis plotis (angl. inter-quartile range) gana siauras. Tai rodo, kad 50 procentų visų šios grupės tyrimo dalyvių atlikdami C testą surinko nuo 37,5 iki 49 taškų, taigi vidu-tiniškų taškų intervalas – tik 11,5. Lenkiškų ir rusiškų mokyklų rezultatai labiau atitolę nuo medianos, taigi pusė šių grupių vidutinių rezultatų buvo įvairesni, palyginti su lietuviškų mo-kyklų rezultatų pasiskirstymu. Rusiškų mokyklų kvartilinis plotis išsidėstęs nuo 21 iki 40 taš-kų, lenkiškų – nuo 22,75 iki 39,25 taško. Stačiakampių diagramų kvartiliniai pločiai išryškina panašumus tarp lenkiškų ir rusiškų gimnazijų moksleivių ir skirtumus tarp lietuvių kalbos gimtakalbių ir negimtakalbių.

Iš 19 paveiksle pateiktų diagramų galima įžvelgti ir kitokių trijų tiriamųjų grupių rezulta-tų skirtumų. Pirmiausia, lietuviškų gimnazijų tyrimo dalyvių rezultatai akivaizdžiai aukštesni. Žemiausi lietuviškų gimnazijų mokyklų rezultatai (išskyrus tris pavienius atvejus, kurie dia-gramoje žymimi apskritimais) sutampa su lenkiškų ir rusiškų mokyklų pirmuoju kvartiliu. Taigi žemiausi gimtakalbių rezultatai baigiasi ten, kur tik prasideda žemiausi 25 proc. lenkiškų ir rusiškų mokyklų tiriamųjų rezultatai. Vis dėlto nors tiek rusiškų, tiek lenkiškų mokyklų negimtakalbių rezultatų vidurkiai yra labai panašūs, žemiausi rusakalbių C testų rezultatai yra pasiskirstę žemiau negu žemiausi lenkiškų mokyklų mokinių rezultatai. Tačiau atkreiptinas dėmesys į tai, kad visos trys tyrimo grupės pasiekė panašius aukščiausius C testo rezultatus: aukščiausias lietuviškų gimnazijų mokinių rezultatas – 58 taškai, lenkiškų ir rusiškų – 56 taš-kai. Panašiai išsidėsčiusios ir lenkiškų bei rusiškų gimnazijų mokinių C testo rezultatų me-dianos ir tretieji kvartiliai. Tik lietuviškų gimnazijų moksleivių rezultatų mediana ir kvartilis vertikalėje užima aukštesnę poziciją negu trečiasis lenkiškų ir rusiškų gimnazijų kvartiliai. Tai rodo ryškų lietuviškų mokyklų pranašumą bendrojo lietuvių kalbos mokėjimo atžvilgiu.

4.3.2. Skirtingų lyčių tiriamųjų C testo rezultatai

Analizuojant C testo rezultatus išryškėjo ir lyčių skirtumų. Tiek bendrai visų tyrime da-lyvavusių vaikinų ir merginų, tiek atskirai trijų kalbinių grupių merginų ir vaikinų C testų rezultatai skyrėsi. Lietuviškų, rusiškų ir lenkiškų gimnazijų moksleivės bendrai C testą atliko geriau negu vaikinai. Šių skirtumų statistinis reikšmingumas patikrintas Stjudento t kriteriju-mi. Kaip parodė dvipusis T testas, statistiškai reikšmingai skiriasi ir lietuviškų (p = 0,013), ir

1 9 pav. Lietuviškų (LT), lenkiškų (PL) ir rusiškų (RU) mokyklų C testo rezultatų pasiskirstymas

LT PL RU

0

10

3

0

50

Mokyklos kalba

C te

sto

rezu

ltata

i


rusiškų (p = 0,036), ir lenkiškų (p = 0,033) gimnazijų merginų ir vaikinų C testo rezultatai. Jų rezultatų vidurkiai apibendrinami 7 lentelėje.

7 lentelė. Merginų ir vaikinų C testo rezultatų vidurkiai

Mokyklos Merginų C testo rezultatų vidurkis Vaikinų C testo rezultatų vidurkis

Lietuviškos gimnazijos 44,78 40,34

Rusiškos gimnazijos 33,40 28,02

Lenkiškos gimnazijos 33,24 28,34

Bendri rezultatai 37,59 32,61

Kaip matyti iš 6 lentelėje pateiktų duomenų, merginų atliktys atskleidė, kad jos geriau įvaldžiusios lietuvių kalbą negu vaikinai. Vaikinų C testo rezultatų vidurkiai visais atvejais buvo žemesni negu merginų.

Lietuviškų gimnazijų merginų ir vaikinų C testo rezultatų vidurkių skirtumas akivaizdus ir, kaip jau minėta, statistiškai reikšmingas. Skiriasi ir bendrasis lietuviškų gimnazijų merginų ir vaikinų C testo rezultatų duomenų pasiskirstymas stačiakampėse diagramose (žr. 20 pav.). Nors aukščiausi vaikinų ir merginų rezultatai yra panašūs (aukščiausias C teste merginų su-rinktų taškų skaičius – 58, o vaikinų – 57), akivaizdžiai skiriasi žemiausi merginų ir vaikinų rezultatai. Prasčiausias merginų C testo rezultatas – 27, o vaikinų – tik 7 taškai. Taip pat galima pastebėti, kad vaikinų C testo rezultatų tarpkvartilinis plotis yra didesnis negu merginų C tes-to rezultatų tarpkvartilinis plotis. Taigi skirtumas tarp kalbinės lietuviškų gimnazijų merginų ir vaikinų kompetencijos yra ryškus.

2 0 pav. Lietuviškų mokyklų merginų (M) ir vaikinų (V) C testo rezultatų pasiskirstymas

Skiriasi ir lenkiškų gimnazijų merginų bei vaikinų C testo rezultatų pasiskirstymas (žr. 21 pav.). Nors patys žemiausi ir aukščiausi merginų ir vaikinų C testo rezultatai gana pa-našūs (žemiausias merginų taškų skaičius – 8, vaikinų – 9, o aukščiausias tiek merginų, tiek vaikinų testo rezultatas – 56), rezultatų mediana ir kvartiliai išsidėstę skirtingai. Lenkiškų gimnazijų merginų C testo rezultatų tiek mediana (33), tiek apatinis (26) ir viršutinis (43) kvartiliai kur kas aukščiau negu vaikinų rezultatų madiana (25) ir kvartiliai (apatinis kvarti-lis – 20,5, viršutinis – 35,5). Taigi lenkiškų gimnazijų merginų lietuvių kalbos kompetencija taip pat aukštesnė negu vaikinų.

Rezultatų analizė atskleidė, kad nevienodi ir rusiškų gimnazijų merginų bei vaikinų C testo rezultatai (žr. 22 pav.).


Nors lyties požiūriu patys aukščiausi šios kalbinės grupės rezultatai panašūs (aukščiau-sias merginų C testo rezultatas – 56, o vaikinų – 55), kiti merginų ir vaikinų rezultatai skiriasi labiau ir įvairiau (žr. 22 pav.). Pirmiausia, kaip buvo minėta, rusiškų gimnazijų merginų C tes-to rezultatų vidurkis yra statistiškai reikšmingai aukštesnis negu vaikinų. Merginų C testo rezultatų mediana (36) ir viršutinis (42) bei apatinis (25) kvartiliai yra išsidėstę aukščiau negu vaikinų rezultatų mediana (30) ir kvartiliai (viršutinis – 38,5, apatinis – 16). Pastebėtina tai, kad pats žemiausias merginų C testo taškų skaičius (0) yra žemesnis už vaikinų (5). Vis dėlto toks rezultatų pasiskirstymas rodo rusiškų gimnazijų merginų pranašumą vaikinų lietuvių kalbos mokėjimo atžvilgiu.

4.4. sociolingvistinių veiksnių įtaka C testo rezultatams

Analizuojant rezultatus ieškota atsakymo, kurie sociolingvistiniai veiksniai darė įtaką C testo rezultatams. Siekiant atsakyti į šį klausimą, buvo naudoti LMM modeliai (žr. 2.2 sk.). Kaip ir atliekant žodyno dydžio analizę, į modelį buvo įtraukti šie kintamieji: mokyklos kalba, tiriamojo lytis, gimtoji kalba (tuo atveju, kai nurodytos dvi kalbos, jos įtrauktos į modelį tik kaip kategorija „dvikalbis“), lietuvių kalbos vartojimas namuose, lietuviškos literatūros skaity-mas savo malonumui, žinių portalų skaitymas lietuvių kalba, laikraščių skaitymas lietuvių kal-ba, bendravimas su draugais lietuvių kalba, lietuvių kalbos vartojimas socialiniuose tinkluose, filmų žiūrėjimas lietuviškai, muzikos ar radijo klausymasis lietuviškai, lietuviškų YouTube ka-nalų žiūrėjimas. Priklausomas kintamasis buvo bendras C testo rezultatas. Atlikus analizę pa-aiškėjo, kad, kaip ir žodyno dydžio testo atveju, labai mažai tirtų veiksnių turėjo reikšmingos įtakos C testo rezultatui. Reikšmingi kintamieji pateikti 8 lentelėje.

2 1 pav. Lenkiškų mokyklų merginų (M) ir vaikinų (V) C testo rezultatų pasiskirstymas

2 2 pav. Rusiškų mokyklų merginų (M) ir vaikinų (V) C testo rezultatų pasiskirstymas


8 lentelė. C testo rezultatų modelis

Modelio parametraiFiksuoti parametrai

Parametrų įverčiai (standartinė paklaida), parametro reikšmingumas

b0 (Laisvasis narys) 45,341 (1,776), p = 0,000***

b1 (Mokyklos kalba – lenkų) –11,309 (2,240), p = 0,000***

b2 (Mokyklos kalba – rusų) –11,654 (2,079), p = 0,000***

b3 (Lytis – vyras) –4,040 (1,292), p = 0,002**

b4 (Literatūra – taip) 0,720, (1,412), p = 0,636

b5 (Literatūra – ne) –3,313 (1,412), p = 0,020*

Atsitiktinių efektų parametrai Dispersija Standartinis nuokrypis

Grupė 8,43 2,903

Liekana 103,86 10,191

p < 0,001 – ***, p < 0,01 – **, p < 0,05 – *

Iš 8 lentelės matyti, kad reikšmingi veiksniai vėl buvo mokyklos kalba ir respondentų ly-tis, tačiau šįkart įtaką kalbos mokėjimui darė ir lietuviškos literatūros skaitymas savo malonu-mui. Reikšmingų sąveikų tarp kintamųjų šiame modelyje nebuvo. 23 paveiksle vaizduojamas reikšmingų kintamųjų poveikis C testo rezultatams:

Mokyklos kalbos poveikis Lyties poveikis

Literatūra lietuviškai

C te

sto

rezu

ltata

s

Lytis

2 3 pav. Reikšmingi veiksniai C testo

rezultatų modelyje


Ctestorezultatas

Ctestorezultatas

Mokykloskalba Lytis

Literatūros skaitymas lietuviškai

Ctestorezultatas

s Literatūra lietuviškai


Ctestorezultatas

Ctestorezultatas

Mokykloskalba Lytis


Ctestorezultatas



Ctestorezultatas

Ctestorezultatas

Mokykloskalba Lytis


Ctestorezultatas


C te

sto

rezu

ltata

s

C te

sto

rezu

ltata

s

Mokyklos kalba


Iš analizės matyti, kad lietuviškų mokyklų C testo rezultatai maždaug 11 taškų pranoko rusiškų ir lenkiškų mokyklų rezultatus, kurie tarpusavyje nesiskyrė. Taip pat akivaizdu, kad merginų taškai teste buvo aukštesni nei vaikinų (vidutiniškai 4 taškais), kaip ir žodyno dydžio testo atveju. Kaip jau minėta, vienas iš sociolingvistinių veiksnių, turėjusių įtakos C testo re-zultatams, – literatūros skaitymas lietuviškai savo malonumui (plg. 4 pav.). Modelyje nebuvo pastebėta reikšmingos sąveikos tarp mokyklos kalbos ir literatūros skaitymo lietuviškai daž-numo, o tai reiškia, kad visų trijų kalbinių grupių atveju šis veiksnys yra svarbus. Konkretūs


kiekvienos kalbinės grupės atsakymų į klausimą apie lietuviškos literatūros skaitymą savo ma-lonumui skaičiai pateikti 9 lentelėje.

9 lentelė. Literatūros skaitymas savo malonumui skirtingose kalbinėse grupėse

GrupėsAr skaito lietuvišką grožinę literatūrą savo malonumui?

Taip (N) Kartais (N) Ne (N)

Lietuviškų mokyklų mokiniai 37 46 44

Lenkiškų mokyklų mokiniai 25 28 43

Rusiškų mokyklų mokiniai 26 28 49

Palyginus trijų kalbinių grupių atsakymų pasiskirstymą, paaiškėjo, kad tarp grupių reikš-mingų skirtumų nėra (Chi kvadratas = 4,63, df = 4, p = 0,33). Visose grupėse atsakymai į šį klausimą pasiskirstė panašiai ir visų grupių respondentams skaitymas lietuviškai savo malo-numui buvo reikšmingas C testo rezultatus prognozuojantis veiksnys. Respondentai, kurie teigė bent kartais (kartais, dažnai, visada) skaitantys literatūrą lietuviškai savo malonumui, surinko daugiau C testo taškų nei tie, kurie literatūrą lietuviškai teigė skaitantys retai arba neskaitantys jos niekada – šie tiriamieji atsiliko maždaug 3,31 taško. Pastebėtina, kad tokių lietuviškai savo malonumui neskaitančių mokinių gana daug: lietuvių grupėje jų buvo apie 35 proc., lenkų grupėje – apie 45 proc., o rusų grupėje – apie 48 proc.

4.5. C testo rezultatų analizės apibendrinimas

Apibendrinant C testo rezultatus galima palyginti visų tiriamųjų lietuvių kalbos kompe-tenciją dviem aspektais. Pirmiausia, palyginus tris kalbines tyrimo grupes paaiškėjo, kad iš jų ryškiai išsiskiria lietuviškų gimnazijų mokinių lietuvių kalbos kompetencija. Lietuvių kalbos gimtakalbių C testo rezultatų vidurkis statistiškai reikšmingai aukštesnis už negimtakalbių (rusiškų ir lenkiškų mokyklų tiriamųjų) rezultatų vidurkius. O rusiškų ir lenkiškų gimnazi-jų moksleivių lietuvių kalbos mokėjimo lygis, kaip parodė C testo atlikčių analizė, iš esmės nesiskiria. Taigi tyrimas C testu aiškiai atskleidžia skirtį tarp gimtakalbių ir negimtakalbių lietuvių kalbos kompetencijos. Taip pat išanalizavus C testo rezultatus išryškėjo skirtumai tarp merginų ir vaikinų lietuvių kalbos kompetencijos. Visų trijų kalbinių grupių merginų C testo rezultatai statistiškai reikšmingai skyrėsi nuo vaikinų testo atlikčių rezultatų. Ir lietuviškų, ir lenkiškų, ir rusiškų gimnazijų moksleivių merginų C testo rezultatų vidurkiai buvo aukštesni negu vaikinų. Taigi merginos, C testo atlikčių analizės duomenimis, lietuvių kalbą yra įval-džiusios geriau negu vaikinai. Taip pat tyrimas atskleidė, kad žodyno dydžiui daugiau įtakos turi neoficialus kalbos vartojimas – bendravimas su draugais, o C testo rezultatas priklauso nuo skaitymo. Tokie rezultatai gali būti paaiškinami testų tarpusavio skirtumais – C teste rei-kėjo suprasti ne tik pavienius žodžius, bet ir jų sąsajas tekste, taigi galima daryti prielaidą, kad kuo daugiau tekstų mokinys skaito lietuviškai, tuo stipresnis jo kalbos jausmas ir tuo geresnės jo galimybės tinkamai atlikti testą.


Kadangi ir C testas, ir žodyno dydžio testas vertina kalbinius gebėjimus, o taip / ne žo-dyno testai kartais naudojami kaip kalbos mokėjimo testai (pvz., LexTALE), buvo nuspręsta patikrinti, kaip siejasi abiejų kalbinių testų rezultatai. Koreliacijos testas parodė stiprią teigia-mą koreliaciją analizuojant visų dalyvių duomenis bendrai: R = 0,63, p < 0,001. Žiūrint tik į lietuvių grupę koreliacija buvo reikšminga, bet silpna: R = 0,29, p < 0,001. Lenkų grupėje šių dviejų testų rezultatai koreliavo vidutiniškai stipriai: R = 0,47, p < 0,001, o rusų grupėje stipriai: R = 0,63, p < 0,001. Tai, kad koreliacijos reikšmingos, suprantama, nes abu testai ir turėtų matuoti kalbinius gebėjimus, taigi yra susiję. Šios koreliacijos iš dalies patvirtina, kad abu testai yra susiję ir išties matuoja kalbinius gebėjimus. Tačiau nevertėtų tikėtis ir labai stiprių koreliacijų, nes C testas reikalauja daug daugiau kalbinių žinių, apimančių ir morfologines, ir sintaksines, ir leksines žinias, o žodyno dydis apsiriboja vien leksika.

Motyvacija mokytis lietuvių kalbos ir nuostatos 49

5. MoTyVACiJA MoKyTis LieTuVių KALBos ir nuosTATos

5.1. Motyvacija ir kalbinės nuostatos kalbos mokymosi kontekste

Motyvacija yra vienas iš stipriausiai svetimosios kalbos išmokimo sėkmę lemiančių veiksnių (de Bot et al. 2006; Gardner 2012). Siekti tų dalykų, kurie patinka, ir vengti tų, kurie nepatinka, – natūrali žmogaus elgsena (Truscott 2015). Manoma, kad netgi išskirtinių gabu-mų mokiniai, neturėdami pakankamai motyvacijos, tinkamai išmokti kalbos negali (Dörnyei 2010). Taigi motyvacijos klausimas vaidina svarbų vaidmenį svetimųjų kalbų išmokimo teo-rijoje ir praktikoje.

Ištirti kalbos mokinių motyvaciją nėra taip paprasta, nes tai daugiasluoksnis psicholo-ginis reiškinys (plg. Gardner 2012), kurį net ir apibrėžti gana sudėtinga (de Bot et al. 2006). Paprastai motyvacijos apibrėžtis pradedama nuo bendrų ir gana abstrakčių sąvokų: noras, pa-siryžimas, paskata (plg. VanPatten, Benati 2010: 43; Ramonienė et al. 2012: 135). Taigi motyva-cija apibrėžiama kaip tam tikras noras ar paskata ką nors pasiekti, ką nors išmokti ar padaryti (de Bot et al. 2006). Vis dėlto, gilinantis į motyvacijos sąvoką, ryškėja reikalingumas išskirti atskirus motyvacijos tipus, jos aspektus.

Klasikiniu požiūriu kalbos mokymosi motyvacija skirstoma į išorinę ir vidinę, instru-mentinę ir integracinę. Išorinė motyvacija yra tokia, kurią lemia išoriniai veiksniai: mokyto-jas, tėvai, kiti aplinkiniai, o vidinė motyvacija priklauso nuo vidinių asmens ypatybių: susi-domėjimo šalies kultūra, žmonėmis, tradicijomis, profesijos pasirinkimo (Ramonienė et al. 2012: 135). Taigi žmogaus paskata mokytis vienos ar kitos kalbos gali būti vidinė arba išorinė. Tradiciškai (remiantis Gardnerio socioedukaciniu modeliu) vidinė motyvacija dar skirstoma į instrumentinę ir integracinę. Instrumentinė motyvacija įžvelgiama tada, kai žmogus kal-bos mokosi tam tikrais pragmatiniais sumetimais – siekdamas įsidarbinti, baigti universitetą, susikalbėti neišvengiamoje situacijoje (plg. de Bot et al. 2006; Herschensohn, Young-Schol-ten 2013). Integracinė motyvacija susijusi su mažiau praktiniais tikslais. Ji aptariama tada, kai mokinys kalbos mokosi dėl to, kad nori pažinti tikslinės kalbos prigimtį, tautos kultūrą, nori tapti tos kultūros dalimi, kitaip tariant, turi tikslą integruotis į svetimosios kalbos gimtakalbių bendruomenę.

Neretai į motyvaciją svetimųjų kalbų išmokimo teorijoje žvelgiama kaip į konstruktą, susijusį su sociopsichologiniais kintamaisiais: mokinio požiūriu į kalbą, kurios jis mokosi, tos kalbos kultūrą, visuomenę (VanPatten, Benati 2010). Taigi iš esmės motyvacija glaudžiai susijusi su kalbinėmis nuostatomis – dar vienu daugiasluoksniu reiškiniu. Nuostatos – tai ver-tinamoji reakcija, nukreipta į tam tikrą objektą, pagrįsta asmeniniais įsitikinimais ir nuomone apie tą objektą (Gardner 1985; Zhang 20011). Tirdami kalbines nuostatas mokslininkai anali-zuoja, kaip yra vertinamos kalbos, atskiri jų bruožai, kokie jausmai kyla vienų ar kitų kalbų atžvilgiu (Schleef 2013).


Nuostatos vienos ar kitos kalbos atžvilgiu gali būti teigiamos arba neigiamos. Skirtingi jausmai ir įsitikinimai tam tikrų kalbų ir jų atmainų atžvilgiu gali lemti ir skirtingą kalbėtojų elgesį (Campbell-Kibler 2013). Tai ypač svarbu svetimosios kalbos išmokimo atveju. Teigia-mos nuostatos tikslinės kalbos atžvilgiu palengvina kalbos išmokimą, o neigiamos – apsun-kina (Gardner 1985). Pvz., mokinys, manantis, kad tikslinė kalba yra labai sudėtinga ir jos išmokti neįmanoma, susikuria tam tikrą psichologinį barjerą, kuris neleidžia sėkmingai tos kalbos išmokti (plg. Crystal 2008; Ramonienė et al. 2012: 79). Kita vertus, jeigu kalba laiko-ma prestižine ir todėl vertinama palankiau, teigiamos kalbinės nuostatos palengvina kalbos išmokimo procesą (ten pat). Taip pat teigiama, kad mokiniui, tapatinančiam save su tikslinės kalbos kultūra, mokytis kalbos sekasi kur kas geriau negu tam, kuriam tos kalbos kultūra ne-priimtina (Truscott 2015).

Taigi tiek motyvacija, tiek kalbinės nuostatos gali būti lemtingos mokantis svetimosios kalbos. Abu reiškiniai ne tik lemia kalbos išmokimo sėkmę, bet ir yra tarpusavyje susiję, su-sipynę. Per ilgą laiką taikomosios kalbotyros mokslininkų požiūris į kalbos mokymosi moty-vaciją ir kalbines nuostatas kito. Iš pradžių motyvacija buvo suprantama kaip gana statiškas konstruktas, susijęs su tokiais veiksniais: kaip mokiniai suvokia ir vertina tikslinę kalbą, jos kultūrą ir kaip stipriai jie nori būti su ta kultūra susiję. Vėliau požiūris į motyvaciją ir kalbines nuostatas keitėsi. Į šiuos reiškinius šiandien žvelgiama iš kognityvinio žiūros taško. Dabarti-nės kalbinės motyvacijos teorijos remiasi psichologiniais savistabos modeliais, motyvacijos ir kalbinių nuostatų tyrimai dėmesį sutelkia į žmogaus asmenybę (VanPatten, Benati 2010). Tačiau asmens ir visuomenės santykis, analizuojant svetimosios kalbos mokymosi motyvaciją ir kalbines nuostatas, išlieka svarbus.

Vienas iš motyvacijos teorijos klasikų Robertas Gardneris (1985), kanadietis socialinis psichologas, iškėlė mintį, kad svetimosios kalbos mokymasis – tai socialinis ir psichologinis fenomenas. Pvz., Gardnerio teigimu, pasitikėjimas savimi – tai vienas iš kalbinių nuostatų ir motyvacijos komponentų. Svetimosios kalbos mokymuisi ypač svarbus kontekstas – tai, ko-kiomis aplinkybėmis ir kokioje kultūrinėje aplinkoje mokomasi kalbos (Gardner 1985). Taigi svetimosios kalbos išmokimą lemia ne vienas veiksnys. Socialinis ir psichologinis kontekstai, remiantis Gardnerio teorija, yra ypač svarbūs.

Kaip postuluota paties Gardnerio (1985), svarbiausia socioedukacinio svetimosios kalbos išmokimo modelio prielaida yra ta, kad kalbinės nuostatos ir motyvacija lemia svetimosios kalbos išmokimo sėkmę. Būtent motyvacija ir kalbinės nuostatos skatina mokinius ieškoti ga-limybių išmokti kalbą, lemia jų elgesį: kaip jie įsitraukia į mokymosi procesą, ar deda nuolati-nes pastangas mokytis kalbos (Gardner 1985). Gardnerio socioedukacinio svetimosios kalbos išmokimo modelio prielaidos vėliau buvo patvirtintos ne vieno svetimosios kalbos išmokimo tyrimo (plg. Engin 2009; Hernández 2010). Šią teoriją pratęsė dar labiau į psichologinį moty-vacijos ir kalbinių nuostatų aspektą sutelkta Zoltano Dörnyei (2010) vidinio „aš“ motyvacijos teorija.

Dörnyei tradicinę dichotominę instrumentinės ir integracinės motyvacijos skirtį per-formulavo į motyvacijos kaip sudedamosios vidinio „aš“ dalies apibrėžtį. Iki Dörnyei (2010) teorijos motyvacija buvo suprantama kaip atsirandanti dėl to, kad mokiniui patinka tikslinė kalba ar jos kalbinė bendruomenė, arba dėl to, kad jam reikalinga nauda, kurią gali suteik-ti tos kalbos mokėjimas (Dörnyei 2010). Vis dėlto Dörnyei pasiūlė naują svetimosios kalbos


išmokimo motyvacijos teoriją, kurią galima įvardyti kaip motyvacinę vidinio „aš“ sistemą (angl. Motivational Self System).

Ši sistema grįsta teorine psichologijos prieiga, vadinama galimaisiais „aš“ (angl. possible selves). Galimasis „aš“ – tai psichologinis asmenybės lygmuo – mąstymas apie tai, kuo žmo-gus galėtų, norėtų ar baimintųsi tapti (Dörnyei 2010). Dörnyei svetimosios kalbos išmokimo motyvacijos sistemoje skiriami du vidiniai „aš“: idealusis „aš“ (angl. ideal self) ir privalomasis „aš“ (angl. ought-to self). Pirmasis „aš“ susijęs su asmenybės norais, lūkesčiais, troškimais ir įsi-vaizdavimu, koks žmogus pats norėtų būti. Antrasis (privalomasis) „aš“ perteikia tą asmenybę, kuri atrodo derama visuomenėje, atitinkanti normas, susijusi su pareigų atlikimu, atsakomy-bės prisiėmimu. Idealusis „aš“ glaudžiai susijęs su paskatinimu arba vadinamąja skatinamąja motyvacija – su tuo, kokie galimi pasiekimai skatina, motyvuoja kalbos besimokantįjį. O pri-valomasis „aš“ yra artimas vengimo sąvokai – jis rodo, kad žmogus mokosi kalbos norėdamas ko nors išvengti (neigiamų pasekmių, gėdos jausmo ir pan.).

Dörnyei požiūris į svetimosios kalbos išmokimo motyvaciją ir kalbines nuostatas mo-dernus ir pakitęs, palyginti su socioedukaciniu modeliu. Vis dėlto iš klasikinės motyvacijos sampratos vidinio „aš“ motyvacijos sistema perėmė ne vieną aspektą. Pvz., tradiciškai ski-riama integracinė motyvacija nėra atmetama, tiesiog lūkesčiai, kuriais tikimasi integruotis į kitą bendruomenę, kultūrą, yra suvokiami kaip idealiojo „aš“ dalis (Dörnyei 2010). Taip pat ir instrumentinė motyvacija pagal vidinio „aš“ motyvacijos sistemą yra susijusi su idealiuoju „aš“. Kai norima ką nors pasiekti, kuo nors tapti, gauti iš kalbos mokymosi praktinės naudos, galimas idealusis „aš“. Vis dėlto, kai instrumentinė motyvacija yra vengimo motyvacija (kalba suprantama kaip priemonė išvengti neigiamų pasekmių, pvz., blogų pažymių, gėdos ir pan.), tada ji yra susijusi su privalomuoju „aš“. Tai, kad instrumentinė ir integracinė motyvacija, kaip ir kalbinės nuostatos, yra tiesiogiai susijusios su Dörnyei pasiūlytais idealiojo ir privalomojo „aš“ reiškiniais, rodo statistinė atliktų tyrimų rezultatų analizė (Dörnyei 2010).

Dörnyei motyvacijos teorijoje vidinio „aš“ samprata papildoma mokymosi aplinkos įtaka. Tam, kad motyvacijos modelis atskleistų visuminį vidinio „aš“ pasaulį, jo pokyčius, prie šios motyvacijos teorijos prijungiamas dar vienas svarbus kintamasis – mokymosi patirtis (Ushio-da, Dörnyei 2012). Mokymo patirties sąvoka apima mokymosi aplinką, mokytojo įtaką, grupės dinamiką, mokymosi programą ir pan. (Dörnyei 2010). Būtent šie kintamieji, kaip jau pastebėta ir Gardnerio (1985), gali motyvuoti arba demotyvuoti svetimosios kalbos mokinius. Tokiu būdu Dörnyei teorijoje pabrėžiama, kad motyvacija mokytis kalbos kyla ne tik iš vidumi ar išoriškai sukurtų asmenybės vaizdinių, bet ir sėkmingos mokymosi patirties (Dörnyei 2014).

Taigi klasikinį motyvacijos modelį Dörnyei suderina su vidinio „aš“ motyvacijos teorija. Naujame psichologiniame motyvacijos modelyje Dörnyei skiria tris svetimosios kalbos iš-mokimo motyvacijos dedamąsias dalis: 1) idealųjį „aš“; 2) privalomąjį „aš“ ir 3) mokymosi aplinką. Visos šios dalys deda pamatą gilesnei ne tik socialinei, bet ir psichologinei svetimo-sios kalbos išmokimo motyvacijos analizei. Jos, kaip ir kalbinių nuostatų aspektas, sudaro šios studijoje aprašomos tyrimo dalies pagrindą. Tačiau atkreiptinas dėmesys ir į tai, kad, nors aptartos motyvacijų teorijos orientuotos į svetimosios kalbos mokymąsi, projekto grupė nu-sprendė patikrinti, ar jas galima taikyti analizuojant gimtosios kalbos išmokimo atvejį.


5.2. Tyrime naudoti motyvacijos ir kalbinių nuostatų klausimynai

Motyvacija ir nuostatos įprastai yra tikrinamos įvairiais klausimynais. Kuriant su moty-vacija susijusį klausimyną šioje studijoje aprašomam tyrimui, buvo remiamasi analogiškais išbandytais anglų kalbos klausimynų pavyzdžiais, pritaikant juos lietuvių kalbai, papildant, šiek tiek performuluojant. Taigi projekto klausimyno pagrindu pasirinkti Dörnyei naudoti įvairių klausimynų punktai (Dörnyei, Taguchi 2009). Iš pateiktų skirtingų motyvacijos aspek-tų gilintasi į šiuos:

• idealusis K2 „aš“, ypač siejant jį su skatinimu (angl. promotion) – tai, ko žmogus siekia, ko pozityvaus tikisi ateityje; analizėje ši klausimų skalė įvardijama kaip 1M skalė12;

• privalomasis K2 „aš“, ypač siejant jį su prevencija (angl. prevention) – tai, ką žmogus manosi turįs daryti dėl visuomenės ar aplinkos lūkesčių, siekdamas užkirsti kelią nepa-geidaujamoms baigtims; analizėje ši klausimų skalė įvardijama kaip 2M skalė13;

• kalbosmokymosiaplinka–įvairūskalbosmokymosisituacijos,patirtiesaspektai(po-žiūris į pamokas, mokytoją ir pan.); analizėje ši klausimų skalė įvardijama kaip 3M skalė.

Pažymėtina, jog klausimynas buvo sudaromas taip, kad būtų logiškas naudoti ir su ne-gimtakalbiais, ir su gimtakalbiais, kurie jau yra lietuvių kalbos bendruomenės nariai, neturi siekių į ją integruotis ar susirasti lietuvių draugų.

Kaip teigia įvairūs tyrėjai, nuostatos kalbinės bendruomenės atžvilgiu taip pat labai su-sijusios su motyvacija (Dörnyei 2010). Kuriant nuostatų klausimyną remtasi tuo pačiu pavyz-džiu (Dörnyei, Taguchi 2009), tačiau teiginiai projekto grupės pritaikyti Lietuvos kontekstui. Nuostatų konstruktas buvo skeltas į dvi dalis:

• požiūrisįlietuviųkalbąirlietuvius;analizėješiklausimųskalėįvardijamakaip1N skalė;• asmeninėsnuostatos–požiūris į savotapatybę;analizėješiklausimųskalė įvardijama

kaip 2N skalė.

Pasitelkusios pavyzdinius anglų kalbos klausimynus, visos projekte dalyvavusios tyrėjos parengė savo klausimyno versijas. Šios versijos projekto grupės buvo aptartos ir sujungtos į vieną klausimyną, klausimai suderinti, koreguoti. Klausimyne naudota Likerto skalė – respon-dentų prašyta pažymėti, kiek jie sutinka su pateiktais teiginiais (nuo visiškai sutinku iki visiškai nesutinku) (žr. 24 pav.; plačiau žr. priedą).

Projekto grupės sudarytas klausimynas išbandytas su 36 respondentais, atitinkančiais tikslinės grupės charakteristikas. Tiriamieji klausimyną pildė internetu. Surinkus duomenis, atlikta klausimyno skalių patikimumo analizė. Punktai, kurių patikimumo koeficientai buvo per žemi, pakoreguoti. Daugiausia tai buvo punktai, kurių teiginiai formuluoti pernelyg ben-drai ir neasmeniškai, pvz., Turiu mokytis lietuvių kalbos, nes reikės laikyti baigiamąjį egzaminą. Jie keisti į labiau asmenines nuostatas atspindinčius teiginius: Mokausi lietuvių kalbos, nes reikės laikyti baigiamąjį egzaminą.

12 Nors Dörnyei darbuose idealusis „aš“ siejamas su K2, šioje studijoje teorija taikoma ir K1 vartotojams, todėl toliau tekste minimas tiesiog idealusis „aš“.

13 Dėl priežasčių, įvardytų 12 išnašoje, toliau šioje studijoje minimas tiesiog privalomasis „aš“.


visiškai sutinku sutinku nei sutinku,

nei nesutinku nesutinku visiškai nesutinku

1. Lietuvių kalbos pamokos man įdomios visiškai sutinku sutinku nei sutinku,


2. Lietuviai – malonūs, draugiški žmonės visiškai sutinku sutinku nei sutinku,


3. Stengiuosi mokytis lietuvių kalbos, kad galėčiau susirasti geresnį darbą ateityje



4. Stengiuosi gerai mokėti lietuvių kalbą, kad mane gerbtų aplinkiniai



2 4 pav. Motyvacijos ir nuostatų klausimyno pavyzdys

Galutiniame klausimyno variante kiekviena skalė apima po 5 klausimus. Taigi iš viso klausimyną sudaro 25 klausimai. Keturi iš jų formuluojami neigiamai (pritarimas šiems teigi-niams rodytų žemą motyvaciją), siekiant išvengti automatinio klausimynų pildymo negalvo-jant. Nuostatų ir motyvacijos skalių teiginiai galutiniame tyrimo klausimyne pateikti atsitik-tine tvarka.

5.3. Motyvacijos testų rezultatai

5.3.1. Motyvacija ir nuostatos trijose kalbinėse grupėse

Pirmąją motyvacijos skalę (1M) sudarė klausimai, nukreipti į idealiojo „aš“ aspektą. Į šią skalės atkarpą pateko tokie klausimai:

Stengiuosi mokytis lietuvių kalbos, kad galėčiau susirasti geresnį darbą ateityje. (3)14

Stengiuosi gerai mokėti lietuvių kalbą, kad mane gerbtų aplinkiniai. (4)Anglų kalba svarbesnė mano ateities karjerai nei lietuvių kalba. (14)Mokausi lietuvių kalbos, nes noriu būti išsilavinęs žmogus. (19)Baigęs mokyklą noriu studijuoti Lietuvoje. (25)

Kaip galima suprasti iš teiginių, keturi iš jų nurodo, kas žmogų galėtų skatinti išmokti lietuvių kalbą. O vienas – apie anglų kalbos svarbą – formuluotas neigiamai lietuvių kalbos at-žvilgiu. Atlikus atsakymų į šiuos klausimus analizę paaiškėjo, kad grupių rezultatai kai kuriais atžvilgiais panašūs, bet ir skirtingi (žr. 25 pav.).

14 Skliausteliuose nurodomas teiginio numeris klausimyne.

2 5 pav. Idealiojo „aš“ skalės rezultatų pasiskirstymas pagal kalbines grupes


Kaip akivaizdu iš 25 paveikslo, ne lietuviškų (4,8 balo), o lenkiškų mokyklų grupėje yra pasiektas ir didžiausias (5 balai) pritarimas šios skalės teiginiams. Rusiškų mokyklų atveju di-džiausio pritarimo rezultatas buvo 4,6 balo. Atkreiptinas dėmesys ir į tai, kad visų trijų kalbi-nių grupių mažiausias pritarimo įvertis 1,4, taigi visiškai vienodas. Nedaug skyrėsi ir visų trijų grupių vidurkiai: lietuviškų mokyklų atveju vidurkis buvo 3,3, lenkiškų – 3,1, o rusiškų – 3,0. Vis dėlto, kaip atskleidė statistinė analizė, 1M klausimų skalės atveju statistiškai reikšmingai (p = 0,01*) skiriasi tik lietuviškų ir rusiškų gimnazijų moksleivių idealiojo „aš“ motyvacija. Tarp lietuviškų ir lenkiškų mokyklų grupių, taip pat ir tarp lenkiškų bei rusiškų mokyklų gru-pių skirtumai nėra statistiškai reikšmingi.

Antroji grupė (2M) apėmė penkis teiginius, susijusius su privalomuoju „aš“:

Mokausi lietuvių kalbos, nes prasti rezultatai neigiamai paveiktų mano gyvenimą. (8)Mokausi lietuvių kalbos, nes reikės laikyti baigiamąjį egzaminą. (12)Mokausi lietuvių kalbos, kad negaučiau blogų pažymių. (15)Mokausi lietuvių kalbos, nes nenoriu atsilikti nuo draugų. (17)Mokausi lietuvių kalbos, nes tėvai pyksta, jei mano rezultatai nėra geri. (22)

Kaip akivaizdu iš teiginių, visi jie susiję su prevencija, kliūčių šalinimu. Išanalizavus visų trijų kalbinių grupių atsakymus į šiuos klausimus, paaiškėjo, kad statistiškai reikšmingo skir-tumo tarp grupių nėra (p > 0,05). Ir iš 26 paveikslo matyti, kad visų trijų kalbinių grupių rezultatai buvo panašūs.

2 6 pav. Privalomojo „aš“ skalės rezultatų pasiskirstymas pagal kalbines grupes

Pirma, visų kalbinių grupių rezultatų vidurkis buvo 3,3. Antra, labai nedaug skyrėsi ir aukščiausi įverčiai: lietuviškų ir rusiškų mokyklų – 5, lenkiškų – 4,6, ir žemiausi balai: lietuviš-kų ir rusiškų mokyklų tai buvo 1, o lenkiškų – 1,6. Taigi pastebėtina, kad lietuviškų ir rusiškų mokyklų grupės prevencijos, privalomojo „aš“ požiūriu yra šiek tiek panašesnės tarpusavyje nei lyginant jas su lenkiškų mokyklų grupe, tačiau tas skirtumas labai nedidelis ir, pabrėžtina, statistiškai nėra reikšmingas.

Trečia dalis klausimų buvo susijusi su mokymosi aplinka, patirtimi (3M). Šiuo aspektu buvo pateikti tokie penki klausimai:

Lietuvių kalbos pamokos man įdomios. (1)Lietuvių kalbos pamokose laikas bėga greitai. (18)Visada laukiu lietuvių kalbos pamokų. (21)Lietuvių kalbos pamokose jaučiuosi gerai. (23)Lietuvių kalbos pamokose jaučiu baimę, nerimą. (24)


Kaip matyti iš teiginių, keturi buvo pozityvūs, o vienas (paskutinis) – negatyvus. Rezul-tatų analizė atskleidė, kad mokymosi aplinkos motyvacija statistiškai reikšmingai skiriasi tarp lietuviškų (M = 3,29) ir rusiškų (M = 3,46, p = 0,000***) bei tarp rusiškų ir lenkiškų (M = 3,20, p = 0,040*) gimnazijų moksleivių. Grafiškai tai pavaizduota 27 paveiksle.

Kaip akivaizdu iš 27 paveiksle pateiktos stačiakampės diagramos, žemiausias lietuviškų mokyklų grupės įvertis yra mažiausias – 1 (plg. lenkiškų mokyklų – 1,4; rusiškų – 1,2). Tačiau tokį jį daro keli pavieniai atvejai, kuriuos eliminavus rezultatas būtų didesnis nei minimalūs lenkiškų mokyklų rezultatai. Rusiškų mokyklų minimalų įvertį nulemia pavienis atvejis, kurį pašalinus mažiausias šių mokyklų rezultatas būtų aukštesnis nei kitų dviejų kalbinių grupių. Ru-siškų mokyklų grupei būdingas ir aukščiausias mokymosi aplinkos vertinimas – 5 (plg. lenkiškų mokyklų grupėje – 4,8). Toks pat rezultatas yra lietuviškų mokyklų grupėje, tačiau atkreiptinas dėmesys į tai, kad tokį įvertį pateikė tik vienas tiriamasis. Vadinasi, iš esmės rusiškų mokyklų grupė palankiausiai vertina mokymosi aplinką. Tai patvirtina ir vidurkiai: lietuviškų mokyklų – 3,2, lenkiškų – 3,2, rusiškų – 3,5. Taigi rusiškų mokyklų grupė išsiskiria iš kitų dviejų.

Kaip jau buvo minėta, tiriamiesiems buvo pateikta ir klausimų, susijusių su nuostatomis. Viena skalių (1N) aprėpė klausimus apie nuostatas Lietuvos, lietuvių ir lietuvių kalbos atžvilgiu:

Lietuviai – malonūs, draugiški žmonės. (2)Man svarbu mokėti lietuviškai. (6)Lietuvių kalba man graži. (9)Man įdomios lietuvių tradicijos, istorija. (10)Man nepatinka gyventi Lietuvoje. (20)

Kaip matyti, du teiginiai buvo susiję su lietuvių kalbos vertinimu, du – su Lietuva ir vie-nas – su lietuviais. Rezultatų analizė atskleidė, kad aptariamų nuostatų vertinimo rezultatai statistiškai reikšmingai skiriasi tarp lietuviškų (M = 3,58) bei rusiškų (M = 3,33, p = 0,02*) ir tarp lietuviškų bei lenkiškų (M = 3,32, p = 0,02*) gimnazijų moksleivių. Taigi matyti, kad lie-tuviškų mokyklų vidurkis yra didesnis (nors ir nedaug) nei nelietuviškų mokyklų. Rezultatai apibendrinti 28 paveiksle.

2 7 pav. Mokymosi aplinkos skalės rezultatų pasiskirstymas pagal kalbines grupes

2 8 pav. Nuostatų Lietuvos, lietuvių ir lietuvių kalbos atžvilgiu skalės rezultatų pasiskirstymas pagal kalbines grupes


Kaip matyti iš 28 paveikslo, lietuviškų ir lenkiškų mokyklų rezultatų medianos sutam-pa – jos yra 3,6. O rusiškų mokyklų mediana 3,4. Taip pat sutampa ir maksimalūs lietuviškų bei lenkiškų mokyklų įverčiai – 5. Rusiškų mokyklų maksimumas – 4,8. Tačiau minimalių įverčių atveju panašesnės lietuviškų ir rusiškų mokyklų grupės: abiem atvejais tai 1,8. Tačiau iš stačiakampės diagramos akivaizdu, jog minimalų vertinimą lietuviškų mokyklų grupėje vis dėlto nulėmė tik du pavieniai atvejai. Juos eliminavus, minimalus lietuviškų mokyklų įvertis būtų aukštesnis nei rusiškų mokyklų. Lenkiškų mokyklų grupėje minimalus vertini-mas – 1,2.

Dar vienas aspektas, įtrauktas į motyvacijos ir nuostatų klausimyną, – tai savo tapatybės sąsajų su Lietuva ir lietuvių kalba vertinimas (2N skalė). Tam buvo pateikti šie teiginiai:

Galiu puikiai reikšti savo mintis kalbėdamas lietuviškai. (5)Lietuvių kalba yra mano tapatybės dalis. (7)Didžiuojuosi, kad kalbu lietuviškai. (11)Savo ateitį sieju su Lietuva. (13)Esu labiau pasaulio žmogus, o ne Lietuvos pilietis. (16)

Kaip matyti iš formuluočių, trys teiginiai buvo susiję su lietuvių kalba, o du – su Lietu-va. Duomenų analizė atskleidė, kad nuostatos, susijusios su tapatybe, statistiškai reikšmingai skiriasi tarp lietuviškų (M = 3,61) ir lenkiškų (M = 3,19, p = 0,000***) mokyklų grupių, tarp lietuviškų ir rusiškų (M = 2,83, p = 0,000***) gimnazijų tiriamųjų, taip pat ir tarp lenkiškų ir rusiškų (p = 0,000***) gimnazijų moksleivių. Kad visos trys tiriamosios grupės aptariamu aspektu yra skirtingos, akivaizdu ir iš 29 paveikslo.

2 9 pav. Nuostatų tapatybės atžvilgiu skalės rezultatų pasiskirstymas pagal kalbines grupes

Pirmiausia, skirtingos yra visų grupių medianos: lietuviškų mokyklų – 3,6, lenkiškų – 3,2, o rusiškų – 2,8. Taip pat mažėjančia tvarka išsidėsto ir minimalūs įverčiai: lietuviškų mokyklų jie yra 2,2, lenkiškų – 1,6, o rusiškų – 1,4. Taigi įžvelgtina tokia tendencija: aukščiau-si rodikliai lietuviškų mokyklų, žemiausi – rusiškų. Tačiau didžiausių įverčių atveju grupės išsidėsto kiek kitaip: maksimalus lenkiškų mokyklų rezultatas yra aukščiausias – 5, lietu-viškų – 4,8, o rusiškų – 4. Tačiau išlieka ta pati tendencija, kad rusiškų mokyklų mokiniai silpniausiai sieja savo tapatybę su Lietuva ir lietuvių kalba, o lietuviškų mokyklų mokiniai tai daro stipriausiai.


5.3.2. Motyvacija, nuostatos ir lyties veiksnys

Projekto grupės buvo nuspręsta patikrinti, ar skiriasi kiekvienas motyvacijos ir nuostatų aspektas lyties atžvilgiu. Didžioji dalis rezultatų atskleidė, kad skirtumų tarp lyčių esama:

• 1Mskalė–idealiojo „aš“ motyvacija statistiškai reikšmingai skiriasi tarp merginų (M = 3,29) ir vaikinų (M = 2,97, p = 0,000***) – merginų motyvacija didesnė;

• 2Mskalė–privalomojo „aš“ motyvacija statistiškai reikšmingai nesiskiria tarp merginų (M = 3,32) ir vaikinų (M = 3,33, p = 0,984);

• 3Mskalė–mokymosiaplinkos,patirtiesmotyvacijareikšmingaiskiriasitarpmerginų(M = 3,41) ir vaikinų (M = 3,09, p = 0,000***) – merginų motyvacija didesnė;

• 1Nskalė–nuostatųLietuvos,lietuviųirlietuviųkalbosatžvilgiuskirtumaitarpmerginų(M = 3,57) ir vaikinų (M = 3,26, p = 0,000***) statistiškai reikšmingi – merginų nuostatos pozityvesnės;

• 2Nskalė–nuostatųtapatybėssąsajųsuLietuvairlietuviųkalbaatžvilgiuskirtumaitarpmerginų (M = 3,35) ir vaikinų (M = 3,09, p = 0,002**) statistiškai reikšmingi – merginų nuostatos pozityvesnės.

Taigi apibendrinant galima teigti, kad tik prevencinės motyvacijos, t. y. privalomojo „aš“ atveju, statistiškai reikšmingų skirtumų tarp grupių nėra. Visais kitais atvejais merginų re-zultatų vidurkiai lenkia vaikinų rezultatus. Taigi merginos labiau siejo savo idealųjį „aš“ su puikiai lietuviškai kalbančiu žmogumi, pozityviau vertino mokymosi aplinką ir jų nuostatos iš esmės buvo pozityvesnės nei vaikinų.

5.4. Motyvacijos ir kalbinių nuostatų įtaka kalbos mokėjimui

Siekiant ištirti, kaip kalbos mokėjimo, kalbinės motyvacijos ir nuostatų konstruktai susiję tarpusavyje, buvo atlikta SEM analizė (žr. 2.2 sk.), kuria buvo norima patikrinti, ar motyva-cija mokytis kalbos ir pozityvios tyrimo dalyvių nuostatos kalbos ir kalbinės bendruomenės atžvilgiu turės teigiamą įtaką jų kalbiniams gebėjimams lietuvių kalba.

Atliekant statistinę analizę buvo atmesti tie dalyviai, kurie neužpildė dalies klausimyno (pvz., praleido vieną iš jo lapų). Kuriant modelius latentinį motyvacijos kintamąjį indikavo trys skalės motyvacijos klausimyne: 1M (idealusis „aš“), 2M (privalomasis „aš“) ir 3M (kal-bos mokymosi aplinka). Latentinį nuostatų kintamąjį indikavo dvi skalės: 1N (nuostatos apie kalbą, šalį ir kalbinę bendruomenę) ir 2N (asmeninės tapatybės nuostatos). Kalbinių gebė-jimų latentinį kintamąjį indikavo trijų atskirų C testo užduočių rezultatai ir žodyno dydžio testo rezultatas. Pradedant analizę pirmiausia buvo patikrintas kiekvieno iš matavimo ins-trumentų patikimumas (rezultatai apibendrinti 10 lentelėje). Žodyno dydžio testo patikimu-mas neskaičiuotas, nes iš esmės kiekvienas žodis jame galėtų būti vertinamas kaip atskiras konstruktas.


1 0 lentelė. Naudojamų testų / klausimynų patikimumas

SkalėKlausimų /

punktų skaičiusPatikimumas

(Cronbacho α)Matavimo

instrumentas

Motyvacija Idealusis „aš“ (1M) 5 0,71 Likerto skalė 1–5

Privalomasis „aš“ (2M) 5 0,71 Likerto skalė 1–5

Mokymosi aplinka (3M) 5 0,83 Likerto skalė 1–5

Visa motyvacija 15 0,78 Likerto skalė 1–5

Nuostatos Kalbinės nuostatos (1N) 5 0,74 Likerto skalė 1–5

Asmeninės nuostatos (2N) 5 0,71 Likerto skalė 1–5

Visos nuostatos 10 0,84 Likerto skalė 1–5

C testas – 60 0,883 tekstai po

20 punktų kiekviename

Iš 10 lentelės matyti, kad tiek visų skalių atskirai, tiek motyvacijos ir nuostatų klausimy-nų kartu patikimumo rezultatai atitinka skalės tinkamumo reikalavimą (Cronbacho α > 0,7). C testas taip pat rodo gerą skalės vidinį nuoseklumą.

Kad būtų lengviau interpretuoti analizės rezultatus, reikėtų žinoti, kad motyvacijos ir nuostatų klausimuose aukštesnis įvertis rodo stipresnį pritarimą teiginiams (pvz., visiškai su-tinku anketoje koduotas kaip 5). C teste didesnis rezultatas, akivaizdu, rodo geresnius kalbos gebėjimus. Taigi galima tikėtis teigiamų koreliacijų tarp skirtingų stebimų kintamųjų.

Norint pritaikyti faktorinę analizę, pirmiausia reikėjo įsitikinti, kad stebimi kintamieji tarpusavyje koreliuoja. 11 lentelėje ir pateikta visų stebimų kintamųjų koreliacijų matrica.

1 1 lentelė. Stebimų kintamųjų koreliacijų matrica

1M sk

alė

2M sk

alė

3M sk

alė

1N sk

alė

2N sk

alė

1 te

ksta

s

2 te

ksta

s

3 te

ksta

s

Žody

no

dydi

s

1M skalė

2M skalė 0,12*

3M skalė 0,37*** –0,06

1N skalė 0,64*** –0,13* 0,48***

2N skalė 0,67*** –0,08 0,36*** 0,72***

1 tekstas 0,17** 0,06 0,08 0,24*** 0,36***

2 tekstas 0,15** –0,04 0,14* 0,23*** 0,31*** 0,74***

3 tekstas 0,20*** –0,03 0,17** 0,29*** 0,31*** 0,65*** 0,73***

Žodyno dydis 0,20*** –0,03 0,13* 0,27*** 0,43*** 0,60*** 0,58*** 0,48***

Mažiausia reikšmė 1,40 1 1 1,20 1,40 0 0 0 4,08

Didžiausia reikšmė 5 5 5 5 5 20 20 20 4,80

Vidurkis 3,14 3,33 3,26 3,42 3,23 12,07 12,31 10,96 4,64

SD 0,72 0,72 0,75 0,68 0,73 4,58 4,73 4,52 0,12

p < 0,001 – ***, p < 0,01 – **, p < 0,05 – *


Iš 11 lentelės akivaizdu, kad dauguma skalių reikšmingai koreliuoja tarpusavyje. Tačiau 2M skalė išsiskiria kaip problemiška, nes nekoreliuoja praktiškai su jokiomis kitomis skalėmis. Ją dar buvo pamėginta naudoti tolesnėje analizėje. Kadangi ir tolesnė analizė parodė, kad ši skalė problemiška, jos vėliau buvo atsisakyta.

Duomenų analizė buvo pradėta nuo patvirtinamosios faktorinės analizės, siekiant su-prasti, ar visus stebimus kintamuosius išties sieja latentinio faktoriaus įtaka. Jei taip yra, visi jie turėtų rodyti vienos krypties (teigiamus arba neigiamus) ir didesnius nei 0,4 faktorinius svorius. Apskaičiavus patvirtinamosios faktorinės analizės modelio parametrų reikšmes, pa-aiškėjo, kad du stebimi kintamieji yra problemiški.

Pirmiausia, 2M skalė turėjo neigiamą ir mažą faktorinį svorį (B = –0,14), kai kitų dviejų šio latentinio faktoriaus stebimų kintamųjų koeficientai buvo teigiami. Turint omenyje, kad jau koreliacijų matrica rodė 2M skalę nekoreliuojant su kitais stebimais modelio kintamaisiais, tokio rezultato buvo galima tikėtis. Kyla klausimas, kodėl ši skalė nerodė panašių faktorinių svorių kaip kitos skalės, nors ji atskleidė gerą vidinį nuoseklumą tiek viena pati, tiek su kitomis skalė-mis (žr. 10 lentelę). 2M skalė matavo privalomąjį „aš“, ypač kalbos mokymąsi siedama su sieki-mu užkirsti kelią galimiems neigiamiems padariniams. Galbūt tokia labiau išorinė motyvacija, nulemta aplinkos ir nebūtinai internalizuota, nedaro didelės įtakos kalbos mokėjimo kokybei. O galbūt tiesiog nėra tiesioginio ryšio tarp labiau vidinės, idealiuoju „aš“ grįstos motyvacijos, ir 2M skalės. Analizės metu dar buvo bandyta 2M skalę įtraukti į modelį kaip atskirą konstruktą, tačiau ir tada ji reikšmingai su kitais kintamaisiais nesąveikavo. Todėl šitos skalės atsisakyta.

Taip pat problemiškas buvo žodyno dydis. Jo faktorinis svoris kryptimi sutapo su C tes-to rezultatų faktoriniais svoriais, bet buvo itin mažas – 0,02. Taip galėjo nutikti dėl to, kad, kaip jau aptarta, žodyno dydis ir C testas, nors abu naudojami kalbos mokėjimui įvertinti, iš esmės labai skiriasi. C testas tikrina integruotus kalbinius gebėjimus, daugiau nei tik leksines žinias. Ankstesni tyrimai parodė, kad C testai geriau paaiškina skaitymo ir klausymo gebėjimų testų rezultatus nei taip / ne žodyno testai (Harsch, Hartig 2016). Be to, C testuose tiesiogiai demonstruojamos žinios ir gebėjimai, o žodyno teste dalyviai savo žinias tiesiog įsivertina. Tai paaiškina, kodėl trijų C testo užduočių rezultatai atspindėjo kalbines žinias ir gebėjimus panašiau nei žodyno testas. Todėl tolesnėje analizėje tik C testų rezultatai buvo palikti kaip kalbinių gebėjimų indikatoriai.

Taigi analizė buvo pradėta nuo bendros visiems duomenims patvirtinamosios faktorinės analizės, kuri atskleidė, kad analizuojant visų kalbinių grupių duomenis drauge negalima skir-ti motyvacijos ir nuostatų kaip atskirų latentinių kintamųjų, nes standartizuotas jų koreliacijos koeficientas viršijo 1 (R = 1,015). Sujungus šiuos du kintamuosius į vieną (motyvacija ir nuostatos) latentinį kintamąjį, visi patvirtinamosios faktorinės analizės tinkamumo rodikliai buvo geri. Tuomet buvo patikrintas tokio modelio matavimo invariantiškumas (angl. measurement invariance) trims tirtoms kalbinėms grupėms. Toks invariantiškumas leistų įsitikinti, kad tyri-mo instrumentas matuoja tuos pačius skirtingų kalbinių grupių konstruktus. Užtikrinti inva-riantiškumą itin svarbu lyginant skirtingas kultūras, nes jų nariai gali skirtingai interpretuoti skalės klausimus, o jų atsakymai gali rodyti ne visai ekvivalenčias tendencijas.

Tikrinant matavimo invariantiškumą pirmiausia žiūrima, ar tie patys klausimai gali būti pagrįstai naudojami kiekvienai grupei (konfigūrinis invariantiškumas – angl. configural invariance), tuomet – ar skirtingi klausimai vienodai svarbūs kiekvienoje grupėje ir ar klau-


simo – faktoriaus – asociacijos proporcingos grupėse (silpnas invariantiškumas – angl. weak invariance), galiausiai, ar tikėtini atsakymai į klausimus ekvivalentūs, jei ekvivalentus matuo-jamojo latentinio kintamojo dydis (stiprus invariantiškumas – angl. strong invariance).

Taigi tikrinant matavimo invariantiškumą buvo išbandytas modelis, kur motyvacija ir nuostatos veikia trijų kalbinių grupių lietuvių kalbos gebėjimus, ir įvertintas jo matavimo invariantiškumas. Modelis atitiko konfigūrinio invariantiškumo kriterijų (priimtini grupių modelių tinkamumo indeksai), taip pat silpno invariantiškumo kriterijų (ΔCFI = 0,003, t. y. < 0,01), tačiau neatitiko stipraus invariantiškumo reikalavimo (ΔCFI = 0,14, nėra < 0,01). Tai iš esmės reiškia, kad kuri nors grupė labiau palaikė kai kuriuos teiginius nei kitos, nepaisant vienodo latentinio kintamojo dydžio, ir kad negalima naudojant tą patį modelį tiesiogiai ly-ginti grupių motyvacijos ar nuostatų vidurkių.

Dėl šios priežasties nuspręsta kiekvienos grupės duomenis toliau analizuoti atskirai, parenkant jos duomenis atitinkantį struktūrinių lygčių modelį. Ši analizė kiekvienos grupės atveju prasidėjo nuo patvirtinamosios faktorinės analizės. Struktūrinių lygčių modelis buvo parinktas įsitikinus, kad jis atitinka tinkamumo indeksų reikalavimus.

Kiekvienos kalbinės grupės duomenis atitinkantis struktūrinių lygčių modelis pateikia-mas tolesniuose skyreliuose. Šių modelių tinkamumo indeksai apibendrinti 12 lentelėje.

1 2 lentelė. Modelių tinkamumo indeksai

Chi kvadrato p reikšmė CFI RMSE SRM

Siekiama reikšmė > 0,05 > 0,95 < 0,08 < 0,08

Lietuvių grupė 0,78 1,00 0,00 0,05

Lenkų grupė 0,29 0,99 0,04 0,07

Rusų grupė 0,23 0,99 0,05 0,06

Iš 12 lentelės matyti, kad visi modelių rodikliai atitinka reikalavimus, kad modelis galėtų būti laikomas tinkamu.

5.4.1. Lietuviškų mokyklų grupės rezultatai

Lietuviškų mokyklų duomenis apibendrinantys rezultatai pateikiami 30 paveiksle (visuo-se modeliuose pateikiami standartizuoti koeficientai).

Iš modelio matyti, kad motyvacija yra veikiama nuostatų ir pati veikia kalbinius gebėji-mus. Motyvacija gali paaiškinti apie 8 proc. kalbinės kompetencijos rezultatų dispersijos. Tai gali pasirodyti labai nedidelis procentas, tačiau kalbinę kompetenciją veikia daugybė veiksnių, taigi iš dalies negalime tikėtis, kad motyvacija turės labai daug aiškinamosios gebos.

Kita vertus, nuostatos ir motyvacija – akivaizdžiai susiję konstruktai: nuostatos turi be-veik 85 proc. aiškinamąją gebą motyvacijos atsakymų dispersijai. Taigi matyti, kad lietuvių grupėje motyvacija mokytis lietuvių kalbos yra labai stipriai veikiama to, kaip žmogus mato savo tapatybę ir koks jo požiūris į lietuvių kalbą ir Lietuvą. Teigiama motyvacija tuomet lemia aukštesnius kalbinius gebėjimus.


5.4.2. Lenkiškų mokyklų grupės rezultatai

Lenkiškų mokyklų grupėje motyvacijos ir nuostatų latentinių kintamųjų nebuvo galima statistiškai atskirti (standartizuotas jų koreliacijos koeficientas buvo didesnis už 1), todėl jie buvo sujungti į vieną latentinį kintamąjį – motyvacija ir nuostatos. Struktūrinių lygčių mode-lis lenkiškų mokyklų duomenims pateiktas 31 paveiksle.

3 0 pav. Lietuviškų mokyklų modelis

Kalbiniai gebėjimai Motyvacija

1 tekstas

2 tekstas

3 tekstas

1 M skalė

3 M skalė

Nuostatos

1 N skalė 1 N skalė

0,150,91***

0,29**

0,58***

0,48**

0,43**

0,65***

0,73***

0,76***

0,92***

0,14** 0,23***

0,93*** 0,88***

0,42***

0,54***

1

0,76**

0,68**

3 1 pav. Lenkiškų mokyklų modelis

Kalbiniai gebėjimai

Motyvacija ir nuostatos

1 tekstas

2 tekstas

3 tekstas

1 M skalė

3 M skalė

10,92***

0,28**

0,46***

0,14

0,35***

0,73***

0,93***

0,81***

0,33***

0,75***0,50***

0,78***1 N skalė 0,39***

2 N skalė 0,10

0,82***

0,95***

Kaip matyti iš modelio, lenkiškų mokyklų mokiniams kalbinės nuostatos ir motyvacija drauge statistiškai reikšmingai daro įtaką kalbiniams gebėjimams. Aiškinamoji šio kintamo-jo geba praktiškai identiška kaip lietuviškų mokyklų gimtosios lietuvių kalbos atveju (apie 8 proc.). Taigi iš principo lenkiškų mokyklų grupė motyvacijos poveikio lietuvių kalbos gebė-jimams požiūriu praktiškai nesiskyrė nuo lietuviškų mokyklų grupės.

5.4.3. Rusiškų mokyklų grupė

Kaip ir lenkiškų mokyklų atveju, rusiškų mokyklų tiriamųjų motyvacijos ir kalbinių nuostatų latentinių kintamųjų nebuvo galima statistiškai atskirti kaip dviejų skirtingų kons-truktų. Tačiau šiuo atveju ir sujungti į bendrą kintamąjį jie nepaaiškino kalbinių gebėjimų rezultatų dispersijos (žr. 32 pav.).


Iš modelio matyti, kad visi tie patys stebimi kintamieji indikuoja du tiriamus latentinius kintamuosius, o visų jų faktoriniai svoriai pakankamai stiprūs. Modelis taip pat atitinka visus modelio tinkamumo reikalavimus (žr. 12 lentelę), tačiau regresijos koeficientas tarp motyvaci-jos ir nuostatų bei kalbinių gebėjimų nereikšmingas. Taigi rusiškų mokyklų grupėje motyva-cija mokytis lietuvių kalbos ir kalbinės nuostatos nedarė įtakos kalbos mokėjimui.

5.5. Apibendrinimas

Apibendrinant galima teigti, kad analizės rezultatai rodo, jog motyvacija ir nuostatos – labai glaudžiai susiję, sunkiai atskiriami konstruktai. Lietuvių gimtakalbiams nuostatos daro įtaką jų motyvacijai, kuri savo ruožtu veikia jų kalbos mokėjimo lygį. Pastebėtina, kad nors motyvacija dažniausiai labai plačiai tiriama K2 kontekste, akivaizdi ir jos įtaka K1 vartotojų (gimtakalbių) kalbos mokėjimo kokybei. Lietuvių ir lenkų grupių atveju ta įtaka dar ir pana-šaus stiprumo: motyvacija lietuvių duomenyse ar motyvacija drauge su nuostatomis lenkų duomenyse abiem atvejais galėjo paaiškinti apie 8 proc. kalbinių gebėjimų taškų dispersijos. Rusų kalbinės grupės atvejis kiek netikėtas, nes, kaip parodė tyrimas, motyvacija ir nuostatos įtakos šios tikslinės grupės kalbos mokėjimo kokybei neturėjo. Ateities tyrimuose būtų galima plačiau gilintis, kuo skiriasi lenkų ir rusų kalbinės bendruomenės Lietuvoje.

Kalbiniai gebėjimai

Motyvacija ir nuostatos

1 tekstas

2 tekstas

3 tekstas

1 M skalė

3 M skalė

10,97***

0,16

0,29***

0,09

0,33***

0,85***

0,95***

0,82***

0,46***

0,66***0,59***

0,81***1 N skalė 0,35***

2 N skalė 0,32***

0,74***

0,83***

3 2 pav. Rusiškų mokyklų modelis

Išvados 63

6. išVADos

Studijoje aprašomo projekto tikslas buvo atsakyti į klausimą, ar tirtų Vilniaus mokyklų trečių gimnazijos klasių moksleivių – lietuvių, lenkų ir rusų – lietuvių kalbos mokėjimo ko-kybė yra panaši ir kaip ji priklauso nuo kalbinių nuostatų ir motyvacijos mokytis lietuvių kalbos. Išanalizavus žodyno dydžio testo ir C testo duomenis galima teigti, kad geriausių visų trijų kalbinių grupių mokinių lietuvių kalbos mokėjimo kokybė yra panaši, t. y. negimtakal-biai savo lietuvių kalbos gebėjimais priartėja prie gimtakalbių. Tačiau to negalima pasakyti kalbant apie vidutinius ir silpnuosius mokinius. Pastarosios rusiškų ir lenkiškų mokyklų gru-pės atskleidė žemesnius lietuvių kalbos gebėjimus nei analogiškos lietuviškų mokyklų gru-pės. Pabrėžtina ir tai, kad lietuviškų mokyklų silpnųjų respondentų dalis buvo mažesnė nei negimtakalbių mokyklose. Taigi tik dalis nelietuviškų mokyklų mokinių savo lietuvių kalbos gebėjimais prilygsta gimtakalbiams.

Kalbant apie motyvacijos ir nuostatų įtaką lietuvių kalbos mokėjimo kokybei pabrėžti-na, kad, nors paprastai tokia įtaka tiriama K2 mokymosi atveju, paaiškėjo, kad ji yra svarbi ir K1 kokybei. Teigiamos nuostatos lietuvių kalbos, lietuvių, Lietuvos ir savo tapatybės atžvilgiu daro įtaką motyvacijai, o ši lemia geresnę kalbos mokėjimo kokybę. Panaši tendencija įžvelg-tina ir lenkiškų mokyklų atveju: teigiamos nuostatos ir motyvacija – kaip vienas konstruktas – veikia lietuvių kalbos (K2) išmokimą. Tačiau tyrimas atskleidė ir tai, kad nuostatos ir moty-vacija nedaro lemiamos įtakos rusiškų mokyklų mokinių lietuvių kalbos mokėjimo kokybei.

Kaip ir visi tyrimai, šioje studijoje aprašomas tyrimas taip pat turi ir ribotumų. Pirmiau-sia, čia analizuojami tik Vilniaus mokyklų mokinių rezultatai. Taigi būtų galima tikrinti, ar aprašytas įžvalgas patvirtina, pvz., Vilniaus krašto, Visagino, Klaipėdos, Kauno ir pan. rusiškų ir lenkiškų mokinių rezultatai. Taip pat pasakytina, kad kaip tyrimo ribotumas gali veikti ir respondentų amžius. Spėtina, kad kalbos mokėjimo kokybė, o galbūt ir motyvacija, nuosta-tos gali priklausyti ir nuo amžiaus veiksnio. Taip pat kaip vieną ribotumų galima įvardyti ir tai, kad motyvacijos ir kalbinių gebėjimų sąsajų tyrime liko tik C testo rezultatai, o šis testas buvo palyginti nedidelės apimties. Taigi galima teigti, kad išryškinta tik tendencija, kuri turėtų būti tikrinama platesnio masto tyrimais. Paminėtina ir tai, kad projekto sociolingvistiniame klausimyne nebuvo klausimo apie tai, kada negimtakalbiai pradėjo mokytis lietuvių kalbos, o vis dėlto atsakymai į tokį klausimą galėtų padėti interpretuoti kai kuriuos duomenis. Tai irgi galėtų būti tikrinama ateities tyrimuose. Taip pat būtų svarbu toliau analizuoti, kas lemia, kad rusiškų mokyklų grupei teigiamos nuostatos ir motyvacija nedaro įtakos kalbos mokėjimo kokybei. Baigiant pasakytina, kad šis tyrimas yra tik vienas žingsnis lietuvių kalbos kaip gim-tosios ir kaip svetimosios kokybės sąsajų su motyvacija ir nuostatomis analizės linkme.

Literatūros sąrašas 64

LiTerATūros sąrAšAs

Abbot-Smith, K., Tomasello, M. (2006). Exemplar-learning and schematization in a usage-based account of syntactic acquisition. The Linguistic Review, 23(3), 275–290.

Baayen, R. H. (2008). Analyzing Linguistic Data: A Practical Introduction to Statistics Using R. Cambridge, UK; New York: Cambridge University Press.

Bates, D., Maechler, M., Bolker, B., Walker, S. (2014). lme4: Linear mixed-effects models using Eigen and S4_. R package (Version 1.1-7). Nuoroda internete: http://CRAN.R-project.org/package=lme4.

Beeckmans, R., Eyckmans, J., Janssens, V., Dufranne, M., Van de Velde, H. (2001). Examining the Yes/No vocabulary test: some methodological issues in theory and practice. Language Testing, 18(3), 235–274.

Beinborn, L., Zesch, T., Gurevych, I. (2014). Predicting the difficulty of language proficiency tests. Transactions of the Association for Computational Linguistics, 2, 517–529.

BEKM (2008) – Bendrieji Europos kalbų mokymosi, mokymo ir vertinimo metmenys. Vilnius: Firidas.Bernaus, M., Masgoret, A., Gardner, R., Reyes, E. (2004). Motivation and attitudes towards learning languages

in multicultural classrooms. International Journal of Multilingualism, 1(2), 75–89.Bialystok, E., Luk, G., Peets, K. F., Yang, S. (2010). Receptive vocabulary differences in monolingual and bilin-

gual children. Bilingualism, 13(4), 525–531. Brysbaert, M. (2013). Lextale_FR a fast, free, and efficient test to measure language proficiency in French. Psy-

chologica Belgica, 53(1), 23–37.Brysbaert, M., Stevens, M., Mandera, P., Keuleers, E. (2016). How many words do we know? Practical estimates

of vocabulary size dependent on word definition, the degree of language input and the participant’s age. Frontiers in Psychology, 7.

Bybee, J. (2006). From usage to grammar: The mind’s response to repetition. Language, 82(4), 711–733. Campbell-Kibler, K. (2013). Language attitudes survey. Speaker evaluation studies. Mallinson, Ch., Childs, B.,

Van Herk, G. Data Collection in Sociolinguistics. Methods and Applications. Routledge, 142–146.CDO (2018) – Cambridge Dictionaries Online. Nuoroda internete: http://dictionary.cambridge.org/.Clément, R. (1986). Second language proficiency and acculturation: an investigation of the effects of language

status and individual characteristics. Journal of Language and Social Psychology, 5(4), 271–290.Crystal, D. (2008). A Dictionary of Linguistics and Phonetics. Blackwell Publishing.Cunnings, I. (2012). An overview of mixed-effects statistical models for second language researchers. Second

Language Research, 28(3), 369–382. Čubajevaitė, L. (2013). Sociolingvistinis Kauno moksleivių paveikslas. Daktaro disertacija. Kaunas: VDU.Daller, H., Phelan, D. (2006). The C-test and TOEIC® as measures of students’ progress in intensive short cour-

ses in EFL. Grotjahn, R. (sud.). Der C-Test: Theorie, Empirie, Anwendungen / The C-Test: Theory, Empirical Research, Applications. Frankfurt/M.: Lang, 101–119.

de Bot, K., Lowie, W., Verspoor, M. (2006). Second Language Acquisition: An Advanced Resource Book. New York: Routledge.

Dörnyei, Z. (2010). Researching motivation: From integrativeness to the ideal L2 self. Hunston, S., Oakey, D. (sud.). Introducing Applied Linguistics. Concepts and skills. London: Routledge, 74–83.

Dörnyei, Z. (2014). Motivation in second language learning. Celce-Murcia, M., Brinton, D. M., Snow, M. A. (sud.). Teaching English as a Second or Foreign Language. Boston, MA: National Geographic Learning / Cengage Learning, 518–531.

Dörnyei, Z., Csizér, K., Németh, N. (2006). Motivation, language attitudes and globalisation: A Hungarian per-spective. Clevedon, England: Multilingual Matters.

Dörnyei, Z., Katona L. (1992). Validation of the C-test amongst Hungarian EFL learners. Language Testing, 9(2), 187–206.


Dörnyei, Z., Taguchi, T. (2009). Questionnaires in Second Language Research: Construction, Administration, and Processing. New York: Routledge.

Eckes, T. (2011). Item banking for C-tests: A polytomous Rasch modeling approach. Psychological Test and Assess-ment Modeling, 53, 414–439.

Ellis, N. C. (2002). Frequency effects in language processing. Studies in Second Language Acquisition, 24(2), 143–188.

Engin, A. O. (2009). Second language learning success and motivation. Social Behavior and Personality: an international journal, 37(8), 1035–1041.

Eyckmans, J., de Velde, H. V., van Hout, R., Boers, F. (2007). Learners’ response behaviour in yes/no vocabulary tests. Daller, H., Milton, J., Treffers-Daller, J. (sud.). Modelling and Assessing Vocabulary Knowledge. Cam-bridge: Cambridge University Press, 59–76.

Ferré, P., Brysbaert, M. (2017). Can Lextale-Esp discriminate between groups of highly proficient Catalan-Spa-nish bilinguals with different language dominances? Behavior Research Methods, 49(2), 717–723.

Field, A., Jeremy, M., Field, Z. (2012). Discovering Statistics Using R. London: SAGE Publications Ltd. Fox, J. (2009). Effect displays in R for Generalised Linear Models. Journal of Statistical Software, 8(15), 1–27. Gardner, R. C. (1985). Social Psychology and Second Language Learning: The Role of Attitudes and Motivation.

London: Edward Arnold. Gardner, R., C. (2012). Integrative motivation and global language (English) acquisition in Poland. Studies in

Second Language Learning and Teaching, 2(2), 215–226.Harsch, C., Hartig, J. (2016). Comparing C-tests and Yes/No vocabulary size tests as predictors of receptive

language skills. Language Testing, 33(4), 555–575. Hernández, T. A. (2010). The relationship among motivation, interaction, and the development of second lan-

guage oral proficiency in a study‐abroad context. The Modern Language Journal, 94(4), 600–617.Herschensohn, J., Young-Scholten, M. (2013). The Cambridge Handbook of Second Language Acquisition. Cam-

bridge: Cambridge University Press.Hiser, E. A., Ho, K. S. T. (2016). C-Tests in Vietnam: An exploratory study of English proficiency. Electronic

Journal of Foreign Language Teaching, 13(2), 184–202. Horst, M. (2005). Learning L2 vocabulary through extensive reading: A measurement study. Canadian Modern

Language Review, 61(3), 355–382. Hox, J. J., Bechger, T. M. (1998). An introduction to structural equation modeling. Family Science Review, 11,

354–373.Izura, C., Cuetos, F., Brysbaert, M. (2014). Lextale-Esp: A test to rapidly and efficiently assess the Spanish voca-

bulary size. Psicológica, 35, 49–66.Kastner, J. W., May, W., Hildman, L. (2001). Relationship between language skills and academic achievement in

first grade. Perceptual and Motor Skills, 92(2), 381–390. Khodadady, E. (2014). Construct validity of C-tests: A factorial approach. Journal of Language Teaching and

Research, 5(6), 1353–1362.Klaas-Lang, B. (2016). Attitudes and motivation of students with other first language for learning the official lan-

guage in Estonia and Lithuania. 4-oji tarptautinė taikomosios kalbotyros konferencija „Kalbos ir žmonės: įvairovė ir darna“. Vilnius.

KLC – Kompiuterinės lingvistikos centras. (2011). Dabartinės lietuvių kalbos tekstynas. Kaunas: VDU. Nuoroda internete: http://tekstynas.vdu.lt/tekstynas/.

Kremmel, B. (2016). Word families and frequency bands in vocabulary tests: challenging conventions. TESOL Quarterly, 50(4), 976–987.

Kremmel, B., Schmitt, N. (2016). Interpreting vocabulary test scores: what do various item formats tell us about learners’ ability to employ words? Language Assessment Quarterly, 13, 377–392.

Krivickaitė, E., Dabašinskienė, I. (2013). Lietuvių kalbos fonologijos įsisavinimas: netikrų žodžių kartojimo eksperimentinis tyrimas. Kalbos kultūra, 86, 237–255.


Kuiken, F., Vedder, I., Gilabert, R. (2010). Communicative adequacy and linguistic complexity in L2 writing. Barting, I., Martin, M., Vedder, I. Communicative Proficiency and Linguistic Development: Intersections between SLA and Language Testing Research. European Second Language Association, 81–100.

Kuznetsova, A., Brockhoff, P. B., Bojesen Christensen, B. (2015). lmerTest: Tests in Linear mixed effects models. Nuoroda internete: http://CRAN.R-project.org/package=lme4.

Kweon, S.-O., Kim, H.-R. (2008). Beyond raw frequency: Incidental vocabulary acquisition in extensive rea-ding. Reading in a Foreign Language, 20(2), 191–215.

Lasagabaster, D., Huguet, A. (red.) (2007). Multilingualism in European Bilingual Contexts: Language Use and Attitudes. Multilingual Matters.

Laurence, M., Janssens, R. (2007). Language use and language attitudes in Brussels. Lasagabaster, D., Huguet, A. (red.). Multilingualism in European Bilingual Contexts: Language Use and Attitudes. Multilingual Matters, 117–143.

Lehmann, C. (2007). Linguistic competence. Theory and empiry. Folia Linguistica, 41(2). Nuoroda internete: http://www.uni-erfurt.de/ sprachwissenschaft/personal/lehmann/CL_Publ/language_competence.pdf.

Lemhöfer, K., Broersma, M. (2012). Introducing LexTALE: a quick and valid lexical test for advanced learners of English. Behavior Research Methods, 44(2), 325–343.

Levshina, N. (2015). How to do Linguistics with R. Amsterdam; Philadelphia: John Benjamins Publishing Com-pany.

LKŽ – Lietuvių kalbos žodynas. (2018). Nuoroda internete: http://www.lkz.lt/Visas.asp?zodis=%C5%BEodyna-sirlns=-1irles=-1.

Meara, P. (1992). EFL Vocabulary Tests. ERIC Clearinghouse.Meara, P. (1994). The complexities of simple vocabulary tests. Brinkman, F. G., van der Schee, J. A., Schouten-van

Parreren, M. C. (red.). Curriculum Research: Different Disciplines and Common Goals. Amsterdam: Vrije Universiteit, 15–28.

Meara, P. (2005). Designing vocabulary tests for English, Spanish and other languages. Butler, C., Gomez-Gon-zalezs, M., Doval Suarez, S. M. (sud.). Pragmatics and Beyond. Amsterdam; Philadelphia: John Benjamins Publishing, 271–286.

Meara, P. M., Milton, J. L. (2005). X_Lex: the Swansea vocabulary levels test. v2. 05. Swansea: Lognostics.Meara, P. M., Miralpeix, I. (2006). Y_Lex: The Swansea advanced vocabulary levels test. v2. 05. Swansea: Lo-

gnostics.Milton, J. (2007). Lexical profiles, learning styles and the construct validity of lexical size tests. Daller, H., Mil-

ton, J., Treffers-Daller, J. (sud.). Modelling and Assessing Vocabulary Knowledge. Cambridge: Cambridge University Press, 47–58.

Milton, J. (2013). Measuring the contribution of vocabulary knowledge to proficiency in the four skills. Bardel, C., Lindqvist, C., Laufer, B. (sud.). L2 Vocabulary Acquisition, Knowledge and Use. European Second Language Association, 57–78.

Montero Perez, M., Peters, E., Desmet, P. (2015). Enhancing vocabulary learning through captioned video: an eye-tracking study. The Modern Language Journal, 99(2), 308–328.

Nagy, W. E., Herman, P. A., Anderson, R. C., Pearson, P. D. (1984). Technical Report No. 319: Learning Words from Context. Illinois: University of Illinois.

Nation, I. S. P. (2006). How large a vocabulary is needed for reading and listening? Canadian Modern Language Review, 63(1), 59–82.

Nation, I. S. P. (2007). Fundamental issues in modelling and assessing vocabulary. Daller, H., Milton, J., Tre-ffers-Daller, J. (sud.). Modelling and Assessing Vocabulary Knowledge. Cambridge: Cambridge University Press, 35–43.

Nation, I. S. P. (2013). Learning Vocabulary in Another Language (2 leidimas). Cambridge: Cambridge university press.

Nation, I. S. P., Beglar, D. (2007). A vocabulary size test. The Language Teacher, 31(7), 9–13.


Nation, P., Waring, R. (1997). Vocabulary size, text coverage and word lists. Schmitt, N., McCarthy, M. (sud.). Vocabulary: Description, Acquisition and Pedagogy. Cambridge: Cambridge University Press, 6–19.

Newman, M. (2011). Different ways to hate a language in Catalonia: interpreting low solidarity scores in lan-guage attitude studies. Michnowicz, J., Dodsworth, R. (red.). Selected Proceedings of the 5th Workshop on Spanish Sociolinguistics, 40–49.

Park, J. (1998). The C-test: usefulness for measuring written language ability of non-native speakers of English in high school. Retrospective Theses and Dissertations, 16143 dokumentas.

Pellicer-Sánchez, A., Schmitt, N. (2010). Incidental vocabulary acquisition from an authentic novel: Do Things Fall Apart? Reading in a Foreign Language, 22(1), 31–55.

Pellicer-Sánchez, A., Schmitt, N. (2012). Scoring Yes–No vocabulary tests: Reaction time vs. nonword approa-ches. Language Testing, 29(4), 489–509.

Piantadosi, S. T. (2014). Zipf ’s word frequency law in natural language: A critical review and future directions. Psychonomic Bulletin ir Review, 21(5), 1112–1130.

Pigada, M., Schmitt, N. (2006). Vocabulary acquisition from extensive reading: A case study. Reading in a Fo-reign Language, 18(1), 1–28.

Rabadi, R. I. (2015). Adult L2 learners need a reading comprehension test: is it a C-Test or a cloze test? Interna-tional Journal of Linguistics, 7(5), 68–85.

R Core Team (2013). R: A language and environment for statistical computing. Vienna, Austria: R Foundation for Statistical Computing. Nuoroda internete: http://www.R-project.org.

Ramonienė, M. (moksl. red.) (2010). Miestai ir kalbos. Vilnius: VU leidykla.Ramonienė, M. (moksl. red.) (2013). Miestai ir kalbos II. Sociolingvistinis Lietuvos žemėlapis. Vilnius: VU leidy-

kla.Ramonienė, M., Brazauskienė, J., Burneikaitė, N., Daugmaudytė, J., Kontutytė, E., Pribušauskaitė, J. (2012).

Lingvodidaktikos terminų žodynas. Vilnius: Vilniaus universiteto leidykla. Rastle, K., Harrington, J., Coltheart, M. (2002). 358,534 nonwords: the ARC Nonword Database. The Quarterly

Journal of Experimental Psychology. A, Human Experimental Psychology, 55(4), 1339–1362. Rodgers, M. P. H. (2013). English Language Learning through Viewing Television: An Investigation of Comprehen-

sion, Incidental Vocabulary Acquisition, Lexical Coverage, Attitudes, and Captions. Victoria University of Wellington.

Rosseel, Y. (2012). lavaan: an R package for structural equation modeling. Journal of Statistical Software, 48(2), 1–36.

Saragi, T., Nation, I. S. P., Meister, G. F. (1978). Vocabulary learning and reading. System, 6(2), 72–78. Sarapuu, I., Alas, E. (2016). Developing a c-test to measure language ability as an alternative to a skills-based

test. Eesti Rakenduslingvistika Ühingu Aastaraamat, 12, 237–252.Schleef, E. (2013). Written surveys and questionnaires in sociolinguistics. Holmes, J., Hazen, K. Research Me-

thods in Sociolinguistcs. A Practical Guide. Blackwell, 42–57. Schmidt, M. S. (2011). Language Attrition. Cambridge: Cambridge University Press.Schmitt, N. (2010). Researching Vocabulary: A Vocabulary Research Manual. Palgrave Macmillan, Houndmills,

Basingstoke, Hampshire; New York.Schmitt, N. (2014). Size and depth of vocabulary knowledge: what the research shows. Language Learning,

913–951. Schmitt, N., Jiang, X., Grabe, W. (2011). The percentage of words known in a text and reading comprehension.

The Modern Language Journal, 95(1), 26–43. Schmitt, N., Schmitt, D., Clapham, C. (2001). Developing and exploring the behaviour of two new versions of

the Vocabulary Levels Test. Language Testing, 18(1), 55–88. Schmitt, N., Zimmerman, C. B. (2002). Derivative word forms: what do learners know? TESOL Quarterly, 36,

145–171.Schumacker, R. E., Lomax, R. G. (2012). A Beginner’s Guide to Structural Equation Modeling. New York; London:

Routledge.


Schwartz, M. (2013). Learning with Lady GaGa ir Co: Incidental EFL vocabulary acquisition from pop song. Vienna English Working Papers, 22.

Segbers, J., Schroeder, S. (2017). How many words do children know? A corpus-based estimation of children’s total vocabulary size. Language Testing, 34(3), 297–320.

Tomasello, M. (2005). Constructing a Language: A Usage-Based Theory of Language Acquisition. Cambridge, Mass.: Harvard University Press.

Tremblay, A., Garrison, M. D. (2010). Cloze tests: a tool for proficiency assessment in research on L2 French. Prior, M. T. et al. (sud.). Selected Proceedings of the 2008 Second Language Research Forum. Somerville, MA: Cascadilla Proceedings Project, 73–88.

Truscott, J. (2015). Consciousness and Second Language Learning. Bristol, Buffalo: Multilingual Matters. Ushioda, E., Dörnyei, Z. (2012). Motivation. Gass, S., Mackey, A. (sud.). The Routledge Handbook of Second

Language acquisition. New York: Routledge, 396–409.Utka, A. (2009). Dažninis rašytinės lietuvių kalbos žodynas. Kaunas: VDU leidykla.VanPatten, B., Benati, A. G. (2010). Key Terms in Second Language Acquisition. London/New York: Continuum

International Publishing Group.van Zeeland, H., Schmitt, N. (2012). Lexical coverage in L1 and L2 listening comprehension: The same or diffe-

rent from reading comprehension? Applied Linguistics, 34(4), 457–479.Zhang, B. (2011). Gender dissonance in language attitudes: a case of Hong Kong. International Journal of Arts &

Sciences, 4(18), 77–109. Župerka, K. (2012). Stilistika. Šiauliai: ŠU leidykla.

Summary. The Lithuanian Language at the Lithuanian, Polish, and Russian Gymnasiums in Vilnius 69

suMMAry

The Lithuanian Language at the Lithuanian, Polish, and Russian Gymnasiums in Vilnius: Language Competence, Attitudes, and Motivation

Loreta Vilkienė, Laura Vilkaitė-Lozdienė, Justina Bružaitė-Liseckienė

1. introduction

This study describes the research and results of the project “The Effect of Attitudes and Language Learning Motivation on the Quality of Lithuanian Knowledge.” The project was carried out in 2017–2019 by Laura Vilkaitė-Lozdienė, Justina Bružaitė-Liseckienė, and Loreta Vilkienė (the project manager) of the Institute of Applied Linguistics of Vilnius University and funded by the State Commission of the Lithuanian Language. The aim of this project is to in-vestigate how competent are 11th grade (3rd gymnasium grade) students enrolled in Lithuani-an, Polish, and Russian gymnasiums in Vilnius at the Lithuanian language and to analyze how their competences depend on language attitudes and motivation to learn Lithuanian. Prior to the research, it was assumed that attitudes toward the Lithuanian language and motivation to learn this language would influence the quality of the Lithuanian language competence – pre-cisely this assumption has been verified.

2. Methodology

2.1. research Material

To find the answer to the study question, the project team developed a set of 2 question-naires and 2 tests to assess how good the students are at Lithuanian. These instruments were presented to the students of Lithuanian, Polish, and Russian gymnasiums participating in the project. Specifically, the research material consisted of a short sociolinguistic questionnaire, a vocabulary size test, a C-test, and a questionnaire on motivation and language attitudes (see the Appendix).

A brief sociolinguistic questionnaire was included in the research material to check what circumstances of language use influence the Lithuanian language competences of Lithuanian, Russian, and Polish gymnasium students. Respondents were asked to indicate their school language, gender, and mother tongue (or tongues) when answering the questions. The soci-olinguistic questionnaire focused on the linguistic behavior of the respondents. The survey participants had to answer how often (always, often, sometimes, rarely, or never) they used Lithuanian in different contexts. The rest of the research material is purposefully focused on


the previously mentioned aim of the project. Accordingly, two tests were designed to test the students’ competence in the Lithuanian language. First, a vocabulary size test was given ena-bling to calculate the approximate vocabulary size of a speaker, which was then followed by a more general test of the Lithuanian language – a C-test. The results of both tests served as the basis for making conclusions on the Lithuanian language competence of the 3rd grade students of Lithuanian, Polish, and Russian gymnasiums.

In the fourth part of the study, the students were asked to complete a questionnaire on motivation and language attitudes. The purpose of this task was to test how strongly the re-search participants are motivated to learn Lithuanian and what their attitudes toward this lan-guage, Lithuania, and their identity are. In total, the questionnaire consisted of 25 questions, 15 of them focused on the motivation of the respondents to learn Lithuanian (psychological factors of the ideal-self and ought to-self as well as the learning environment), and 10 on the linguistic and personal attitudes of the students.

Therefore, this study analyzes the test results of the quality of the Lithuanian language competence as well as responses to the questionnaires, and investigates the relationships be-tween individual test performances and questionnaire data.

2.2. Methods of Data Analysis

The data were digitized, coded (in C-test), and made ready for statistical analysis, af-terward analyzed by applying descriptive and inference statistical methods and using the R program (R Core Team 2013). Linear mixed effects models (hereinafter – LMM) were fitted using the lme4 statistical package (Bates, Maechler, Bolker, and Walker 2014), while the lm-erTest statistical package (Kuznetsova, Brockhoff, and Bojesen Christensen 2015) was used to calculate the statistical significance of the model parameters; to illustrate the factors in these models, the effects package (Fox 2009) was utilized. Structural equation modelling (hereinaf-ter – SEM) was fitted using the lavaan statistical package (Rosseel 2012).

2.3. research Participants

The study was carried out in six gymnasiums of Vilnius city: two of them were Lithua-nian, two were Polish, and two Russian. In total, 326 respondents participated in the survey (see Table 1).

table 1 . Information about the participants.

School language Number of participants Number of girlsAverage age of the

participants

Lithuanian 127 69 16.78 years

Polish 96 48 16.71 years

Russian 103 54 16.64 years


3. students’ Vocabulary size in Lithuanian, Polish, and russian schools

The Lithuanian vocabulary size test was specifically designed for this study by its authors based on the examples of the LexTALE tests (Lemhöfer & Broersma 2012) and X / Y LEX (Meara 1992). The test principle rests on that a participant is asked to mark the words they know. As the aim of the study was to use this test with both native-speaking Lithuanians and bilingual students, an attempt was made to ensure that the native speakers would not run into “the ceiling effect” (the test results indicate that this was successful).

The words for the test were selected from a list of frequencies of the Lithuanian lan-guage – a lemmatized list of words found in the creative nonfiction part of the Corpus of the Contemporary Lithuanian Language (KLC 2011). This list has been adapted for the research purposes. The words for the test were randomly selected from 80,000 most frequent lemmas and divided into frequency levels. In total, the vocabulary size test used in the research con-sisted of 120 words and 60 pseudo words, totalling 180 items. The maximum possible result was 80,000 words.

When discussing the results, it should be noted that during this study, the size of the vo-cabulary of a young Lithuanian native speaker was tested for the first time. The results range from 32,000 to 64,000 lemmas, and a 3rd grade gymnasium native speaker student living in Vilnius knows an average of about 52,800 lemmas. These results appear to be slightly higher than those obtained from testing the capacities of native English-speaking Americans, who scored between 27,000 and 50,000 lemmas (Brysbaert et al. 2016). However, they are sim-ilar to German language data: an adult German knows about 73,000 lemmas (Segbers and Schroeder 2017). This leads to a cautious conclusion that the vocabulary of native speakers of different languages should not differ significantly.

The non-native speakers of the project in question differed from native speakers in size of their Lithuanian vocabularies. The vocabulary size of the Polish group ranged from about 12,000 to 64,000 lemmas (average about 42,000 lemmas), and the Russian group ranged from 13,000 to 60,000 lemmas (average about 37,800 lemmas). The results of both groups were statistically significantly lower than those of native speakers; in addition, the results of the stu-dents from the Polish schools were statistically significantly better than those of the students from the Russian schools.

In analyzing the influence of sociolinguistic factors on the test results of vocabulary size, it was observed that there are statistically significant differences between genders in all three language groups: girls’ vocabulary is larger than that of boys. It was also noticed that the use of the Lithuanian language while conversing with friends was a significant predictor of Lithua-nian vocabulary size; however, this predictor only influenced the group of boys: the size of the vocabulary of those boys who always or often communicate with friends in Lithuanian was larger than of those who do not.


4. results of students’ Lithuanian Language Competence: C-Test Analysis

For the research described in this study, a 60-item C-test comprising 3 texts was devel-oped by the project team. Creative nonfiction works were chosen for this test, as the same genre of texts served as the basis for the vocabulary size test. Since it was assumed that the participants read media texts more often on the Internet (as opposed to newspapers and mag-azines), accordingly, the texts were searched for on the Internet.

An analysis of the C-test results revealed that the average scores of the respondents from the Lithuanian, Russian, and Polish schools differed. The average C-test score of the Lithuani-an gymnasium students is 42.85 points, the Russian gymnasium students – 30.85 points, and the Polish – 30.74 points. Welch’s Anova test revealed that a statistically significant difference is present between at least two groups (F = 53.92, p = .001***). According to the data of a post hoc analysis (a non-parametric Tukey’s test was applied), a statistically significant difference can be observed between Lithuanian (M = 42.00, SD = 9.13) and Polish gymnasium (M = 30.66, SD = 11.07) students, p = .001***, as well as between Lithuanian and Russian gymna-sium (M = 30.85, SD = 12.74) students, p = .001***. The post hoc analysis does not show a statistically significant difference between Russian and Polish schools (p = .098).

Students of Polish and Russian schools had similar average scores on C-test results. These results show that the general Lithuanian language competence of the students of Lithuani-an gymnasiums is significantly higher than that of second language-speaking gymnasium students. As a result, the C-test clearly reveals the difference between native speakers and non-native speakers in terms of how competent they are at the Lithuanian language. In ad-dition, after an analysis of the C-test results, the differences between girls and boys in the Lithuanian language competence became evident. The C-test scores of girls in all three lan-guage groups were statistically significantly different from the boys’ test scores. Girls studying in Lithuanian, Polish, and Russian gymnasiums had reached higher C-test scores than their male peers. Thus, according to the analysis of the C-test results, girls have a better command of the Lithuanian language than boys do. The study also revealed that vocabulary size is more influenced by informal language use – communication with friends – whereas the C-test score depends on reading in Lithuanian for leisure.

5. Motivation to Learn Lithuanian and Attitudes Toward it

The motivation-related questionnaire for this study was based on analogous tested ques-tions of the English language questionnaires by adapting them to the Lithuanian language, with supplementations and slight reformulations. Therefore, Dörnyei’s questionnaire items were selected for the basis of the project’s questionnaire (Dörnyei, Taguchi 2009). The follow-ing aspects of motivation were explored:

• the ideal L2 self, especially in connection with promotion – what a person seeks for, what they hope for in the future; the analysis identifies this question scale as Scale 1M;


• the ought L2 self, especially in connection with prevention – i.e., what a person thinks they must do with the expectations of society or the surrounding environment to prevent unwanted outcomes; the analysis identifies this question scale as Scale 2M;

• languagelearningenvironment–variousaspectsofalanguagelearningsituation(atti-tude to lessons, teachers, etc.); the analysis identifies this question scale as Scale 3M.

It should be noted that the questionnaire was designed to be logical when used by both non-native speakers and native speakers who are already members of the Lithuanian language community and have no aspirations to integrate into it.

According to various researchers, attitudes toward a linguistic community are also highly related to motivation (Dörnyei 2009). The same model was used to develop the attitudinal questionnaire (Dörnyei, Taguchi 2009); however, the project team adapted its statements to the Lithuanian context. The construct of attitudes was split into two parts:

• attitudestowardtheLithuanianlanguageandLithuanians;referredtoasScale1Nintheanalysis;

• personalpreferences–attitudetowardone’sidentity;Scale2Nintheanalysis.

As revealed by the statistical analysis of the results, only the strength of the ideal L2 self of Lithuanian and Russian gymnasium students differed statistically significantly (p = .01 *) in the Scale 1M. The differences between Lithuanian and Polish school groups, as well as between Polish and Russian school groups, were not statistically significant. The analysis of the answers of all three language groups to the questions of the ought to L2 self revealed that there was no statistically significant difference between the groups (p > .05). The analysis of the results also showed that the motivation of the learning environment and experience was statistically significantly different between Lithuanian (M = 3.29) and Russian (M = 3.46, p = .000 ***) and between Russian and Polish (M = 3.20, p = .040 *) gymnasium students.

The respondents were also asked about their attitudes. One scale (1N) included questions on attitudes toward Lithuania, Lithuanians, and the Lithuanian language. The analysis of the results revealed that the results of the evaluation of the attitudes in question were statistically significant different between Lithuanian (M = 3.58) and Russian (M = 3.33, p = .02 *) and Lithuanian and Polish (M = 3.32, p = .02 *) gymnasium students.

Another aspect included in the questionnaire on motivation and attitudes is the evalua-tion of one’s identity in relation to Lithuania and the Lithuanian language. An analysis of the data revealed that there was a statistically significant difference between the attitudes related to identity between Lithuanian (M = 3.61) and Polish (M = 3.19, p = .000 ***) school groups, and between Lithuanian and Russian (M = 2.83, p = .000 ***) gymnasium subjects, as well as between Polish and Russian (p = .000 ***) gymnasium students.

To examine how language competence, language motivation, and attitudinal constructs are interrelated, a SEM analysis was conducted. It tested whether the motivation to learn Lith-uanian and the positive attitudes of the participants towards that language and linguistic com-munity would positively influence their linguistic abilities in Lithuanian. The results of the SEM analysis are summarized in the statistical models for the three language groups below.


6. Results of the Lithuanian Schools Group

figure 1 . Model of Lithuanian schools.

Language competence Motivation

Text 1

Text 2

Text 3

Scale 1M

Scale 3M

Attitudes

Scale 1N Scale 2N

,15,91***

,29**

,58***

,48**

,43**

,65***

,73***

,76***

,92***

,14** ,23***

,93*** ,88***

,42***

,54***

1

,76**

,68**

This model shows that the motivation of this group is influenced by attitudes and affects linguistic abilities by itself. The motivation can explain about 8% of dispersion in language competence results. This may seem a very small percentage. However, language competence is influenced by a number of factors; we therefore cannot expect motivation to have a whole lot of explanatory power.

On the other hand, attitudes and motivation are clearly related constructs: attitudes com-prise almost 85% of the explanatory power for dispersion in motivational responses. There-fore, it can be seen that the motivation of the Lithuanian group to learn the Lithuanian lan-guage is very strongly influenced by how a person sees their identity and their attitude toward the Lithuanian language and Lithuania. Positive motivation then leads to higher linguistic abilities.

6. Results of the Polish Schools Group

In the Polish schools group, the latent variables of motivation and attitudes could not be statistically distinguished – their standardized correlation coefficient was greater than 1. As a result, they were combined into a single latent variable – motivation and attitudes.

Language competence

Motivation and attitudes

Text 1

Text 2

Text 3

Scale 1M

Scale 3M

1,92***

,28**

,46***

,14

,35***

,73***

,93***

,81***

,33***

,75***,50***

,78***Scale 1N ,39***

Scale 2N ,10

,82***

,95***

figure 2 . Model of Polish schools.


As seen from the model, the language attitudes and motivation of Polish school stu-dents jointly have a statistically significant influence on language competence. The explana-tory power of this variable is practically identical to the case of the Lithuanian schools (about 8%). Therefore, in principle, the Polish schools group was practically no different from the Lithuanian schools group in terms of the impact of motivation on Lithuanian language skills.

33. Results of the Russian Schools Group

As in Polish schools, the latent variables of motivation and language attitudes could not be statistically distinguished as two different constructs in Russian schools. However, in this case, when combined into a common variable, they failed to explain the dispersion of the re-sults of language competence.

Language competence

Motivation and attitudes

Text 1

Text 2

Text 3

Scale 1M

Scale 3M

1,97***

,16

,29***

,09

,33***

,85***

,95***

,82***

,46***

,66***,59***

,81***Scale 1N ,35***

Scale 2N ,32***

,74***

,83***

figure 3 . Model of Russian schools.

The model shows that all of the same observed variables indicate the two latent variables under study, and all of them have sufficiently strong factor weights. The model also meets all of the requirements. However, the regression coefficient among motivation and attitudes and language competence is non-significant. Therefore, in the Russian schools group, the motiva-tion to learn Lithuanian and the language attitudes toward it did not influence competence.

To conclude, it can be stated that the results of the analysis demonstrate that motivation and attitudes are very closely related – they are the constructs that are difficult to discern. For Lithuanian native speakers, attitudes influence their motivation, which in turn affects the quality of their language competence. It is worth noting that while motivation is usually very extensively studied in the context of L2, its influence on the quality of language competence of L1 users (native speakers) is also evident. In the case of Lithuanian and Polish groups, that influence was of similar intensity: motivation in Lithuanian data or motivation jointly with attitudes in Polish data could in both cases explain the dispersion of about 8% points in language competence. The case of the Russian language group is different, as the study has shown – here motivation and attitudes did not influence how competent the participants of this target group are at Lithuanian.


6. Conclusions

The aim of the project described in the study was to answer the question whether the quality of the Lithuanian language competence of 3rd grade Vilnius students of Lithuanian, Polish, and Russian schools is similar and how it depends on language attitudes and learning motivation. After analyzing data gathered from the vocabulary size test and C-test, it can be stated that the quality of the Lithuanian language competence of the best students across all three language groups are similarly well-versed in Lithuanian, i.e., the strongest non-native speakers peak close to the level of native speakers in Lithuanian. However, this cannot be said about the average and weak students. The latter groups of Russian and Polish schools revealed lower Lithuanian language skills than their counterparts from Lithuanian schools. It should also be noted that the proportion of weak respondents in Lithuanian schools was smaller than in the schools of non-native speakers. Therefore, only a part of non-Lithuanian school stu-dents equal native speakers with their Lithuanian language skills.

Concerning the influence of motivation and attitudes on the level of the Lithuanian lan-guage, it should be emphasized that although this influence is usually investigated in the case of L2 learning, it has been found to be important for L1 as well. Positive attitudes toward the Lithuanian language, Lithuanians, Lithuania, as well as one’s identity, influence motivation, which leads to a higher language competence. A similar tendency can be seen in the case of Polish schools: positive attitudes and motivation – as one construct – influence the learning of the Lithuanian language (L2). Nevertheless, the study also revealed that attitudes and moti-vation do not have a decisive influence on the quality of the Lithuanian language competence among the students of Russian schools.

Like all research projects, the research described in this study also has its limitations. First of all, only the results derived from Vilnius schools students are analyzed here. Thus, a potential avenue of research could be concerned with checking whether the described insights can be confirmed by, for example, results gathered from Russian and Polish students of the Vilnius region, Visaginas, Klaipėda, Kaunas, etc. It can be also stated that the age of the re-spondents may also act as a limitation of the research. It is likely that the quality of language competence, and possibly motivation and attitudes, may also depend on the age factor. In addition, one of the limitations could be that only C-test results were left in the study of the relationship between motivation and language competence, which was a small-scale test. It can thus be argued that only a tendency, which should be verified using broader research, was highlighted. It should also be noted that the sociolinguistic questionnaire of the project lacked any questions on when non-native speakers started to learn Lithuanian; answers to such ques-tions could help interpret a portion of data. This could also be tested in future studies. It would similarly be important to further analyze what determines the fact that a positive attitude and motivation in the group of Russian schools does not influence how competent Russian gym-nasium students are at Lithuanian. In conclusion, this study is only a single step in the analysis of the qualitative relationship between the Lithuanian language as a mother tongue and a non-native language potentially influenced by motivation and attitude.

Priedas. Tyrimo medžiaga 77

PrieDAs. TyRIMo MEdŽIAGA

Sveiki! Jūs dalyvaujate tyrime „Kalbinių nuostatų ir mokymosi motyvacijos įtaka lietuvių kalbos mokėjimui“. Prašome atsakyti į klausimus apie save ir atlikti užduotis. Tyrimas yra visiškai anoniminis ir užtruks maždaug pamoką. Iš anksto dėkojame!

1. Jūsų lytis (pabraukite): a) merginab) vaikinas

2. Jūsų amžius (įrašykite): . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3. Jūsų gimtoji kalba (pabraukite):a) lietuviųb) rusųc) lenkųd) dvi gimtosios kalbos (įrašykite, kurios): . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .e) kita (įrašykite): . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4. Kuriomis kalbomis kalbate namie? (žymėkite (+) visus tinkamus variantus)

visada dažnai kartais retai niekada

a) lietuvių kalba

b) lenkų kalba

c) rusų kalba

d) kita kalba (įrašykite): .....................................

5. Ką skaitote lietuviškai savo malonumui? (žymėkite (+) visus tinkamus variantus)


a) grožinę literatūrą

b) žinių portalus internete (pvz., delfi.lt, lrytas.lt, 15min.lt)

c) žurnalus / laikraščius

d) kita (įrašykite): .....................................

6. Kuriomis kalbomis kalbate su draugais? (žymėkite (+) visus tinkamus variantus)


a) lietuvių kalba

b) lenkų kalba

c) rusų kalba

d) kita kalba (įrašykite): ....................................


7. Kuriomis kalbomis bendraujate socialiniuose tinkluose? (žymėkite (+) visus tinkamus variantus)


a) lietuvių kalba

b) lenkų kalba

c) rusų kalba

d) kita kalba (įrašykite): ....................................

8. Kiek jums tinka šie teiginiai? (žymėkite (+) visus tinkamus variantus)


a) Žiūriu filmus lietuviškai

b) Klausau lietuviškos muzikos

c) Klausau lietuviškų radijo stočių

d) Žiūriu YouTube kanalus lietuviškai

I. Pažymėkite (+), kuriuos iš pateiktų žodžių suprantate. Sąraše yra ir netikrų žodžių. Pažymėję, kad juos suprantate, neteksite taškų.

Pav y z d y s :

Daina +

Trilas

Pasakojimas +

Suprantu Suprantu Suprantu

šeškas hidratuoti svertas

nesidalinti transplantantas oleandras

saugykla mobilus antaplykstė

interferuoti persivesti laryti

kurselis atributas valdymas

trigralis teršėjas skivytas

riedėjimas pasturėlis stuksėjimas

įpareigojančiai mavotis strumokšlėtas

nesišaipyti įsidrąsinti antodis

nusunkti nupirtėti nesitaikyti

suslumas limbinis nokykla

sirpti niūksoti neslipinėtas

pastuksenti svosti mantarėžis

nedrausmingai neprognozuotumas įstabulumas

magrinėti bartėjas kraputamas

vargdienis pasivėryti atvibruoti

pastatykla apkėnuoti Išsinykėti

linijiškumas neindividualus neviškus

dosumas reitinginis severizacija

parišti fibrininis atrišimas


Suprantu Suprantu Suprantu

laupti įrėminti bešvankioti

dvidešimtinis litogeniniai nešiuolaikinis

hominidas papilinis chimeriškas

fobinis sukepti atsivertėlė

vakuumuotas analfabetizmas atkeisti

prasmenininkas retinolis raupas

angažuotis metimas apostatas

neracionalus rekognoskuotė negnoti

glikogenolizė raidelė užfiksavimas

kaleidoskopas iltinis priplėnuoti

poetas kaprėti merkimas

įkarštis redukavimas išsisukinėjimas

piliagarnis kybrikėti pasikauti

padrovyti atvirkščiai skara

įmulkus prisiuostyti susitvenkti

šiurkštybė plaikiškai triumfinis

diplomatiškai hidroenergetika įsiprasminti

prasistumdyti ironizuoti pramyti

pasakaitė nesuneršyti įrenginėti

patėvis tebesniupčioja apsiplauti

neaitrus konsultuoti neutrininis

teatsiminti išdirstymas neaptarti

nesiliesti varsuomenė neapsvaiginti

nestrolyti įsijungti instaliacija

nusibalsyti neplošuoti stimtis

sagrė atspėjamas nevaliacija

dilgėlinė širbas išvera

keitimasis išmiegoti nebeišvažiuoti

dostuoti grėtyti pavelnis

vaisėtumas godoškėti operuotis

mabakštėti filantropiškas priilsti

nevirkauti pasipleštėti neišsispręsti

brendimas įterpinys negeranoriškai

netiesa tarškalas klerikališkas

mokautyti nepasitvorėti lenktis

kavinis balzganas įšveltinimas

išstarumas segidilija adiklis

susišvynėti neįžūlus plaikiškai

skeruotas teatriškas retušuotas

pilksinas kaitrus neįvykdymas


II. Baikite rašyti antrą pabrauktų žodžių pusę.

1.

Prezidentė globojo Bibliotekų metus, kurių šūkis buvo „Stiprios bibliotekos – stipri

visuomenė“. Šalies (1) vad padėkojo (2) vis bibliotekininkams

(3) u jų (4) nuoš , prasmingą (5) da , už

(6) past vienyti (7) bendru . Šiandien (8) bibli yra

(9) virt bendruomenių (10) gyve centrais, (11) ku teikia

(12) did paslaugų (13) įvai . Jų (14) vei mažina

(15) soci atskirtį. (16) Vai bibliotekose (17) ra saugią

(18) er , jie (19) č išradingai (20) skat skaityti. Prezidentė

kviečia visus draugauti su bibliotekomis, skaityti, dalytis knygomis.

2.

Vilniaus universitetas, viena seniausių ir žymiausių Vidurio ir Rytų Europos aukštųjų

mokyklų, įkurtas 1579 metais. Ilgą (21) la būdamas (22) vieni aukštojo

(23) mok įstaiga (24) Liet , universitetas (25) da didelę

(26) įt ne (27) t Lietuvos, (28) b ir

(29) kaimy kraštų (30) kultū gyvenimui, (31) išu ne

(32) vi mokslininkų, (33) po , kultūros (34) vei kartą.

(35) P daugiau (36) n 400 (37) me universitetas

(38) išgy kilimą, (39) nuos , uždarymą, (40) atgi . Univer-

siteto istorija labai turtinga ir prieštaringa, neatsiejama nuo Lietuvos valstybės istorijos,

atspindinti visus jos dramatiškus tarpsnius.

3.

Vasario 16-oji yra ne vien mūsų šventė, ji – nuostabioji ir didžioji mūsų valstybės gimimo

diena, bet sykiu ji yra data, žyminti kai ką daugiau. Aš (41) ma , kad (42) lai ,

nepriklausomos, (43) mode Lietuvos (44) gim buvo

(45) būt Europai. (46) Paga be (47) mū valstybės

(48) vi kitos (49) šimtm Lietuvoje (50) gyven tautos

(51) nega iki (52) ga suprasti (53) sa istorinės

(54) tapa . O (55) išsiva iš (56) įva imperijų

(57) proc visoje (58) seno Europoje (59) nega būti

(60) laik baigtu. Galiausiai be vasario 16-osios nebūtų XX ir XXI a. Lietuvos.


III. Įvertinkite, kiek sutinkate su teiginiais. Pasirinktą atsakymo variantą pažymėkite pliusu (+). Teisingų atsakymų nėra – mums svarbi tik jūsų nuomonė!

visiškai sutinku

sutinkunei sutinku,

nei nesutinkunesutinku

visiškai nesutinku

1. Lietuvių kalbos pamokos man įdomios.visiškai sutinku

sutinkunei sutinku,


visiškai nesutinku

2. Lietuviai – malonūs, draugiški žmonės.

visiškai sutinku

sutinkunei sutinku,


visiškai nesutinku

3. Stengiuosi mokytis lietuvių kalbos, kad galėčiau susirasti geresnį darbą ateityje.

visiškai sutinku

sutinkunei sutinku,


visiškai nesutinku

4. Stengiuosi gerai mokėti lietuvių kalbą, kad mane gerbtų aplinkiniai.

visiškai sutinku

sutinkunei sutinku,


visiškai nesutinku

5. Galiu puikiai reikšti savo mintis kalbėdamas lietuviškai.

visiškai sutinku

sutinkunei sutinku,


visiškai nesutinku

6. Man svarbu mokėti lietuviškai.visiškai sutinku

sutinkunei sutinku,


visiškai nesutinku

7. Lietuvių kalba yra mano tapatybės dalis.

visiškai sutinku

sutinkunei sutinku,


visiškai nesutinku

8. Mokausi lietuvių kalbos, nes prasti rezultatai neigiamai paveiktų mano gyvenimą.

visiškai sutinku

sutinkunei sutinku,


visiškai nesutinku

9. Lietuvių kalba man graži.visiškai sutinku

sutinkunei sutinku,


visiškai nesutinku

10. Man įdomios lietuvių tradicijos, istorija.

visiškai sutinku

sutinkunei sutinku,


visiškai nesutinku

11. Didžiuojuosi, kad kalbu lietuviškai.visiškai sutinku

sutinkunei sutinku,


visiškai nesutinku

12. Mokausi lietuvių kalbos, nes reikės laikyti baigiamąjį egzaminą.

visiškai sutinku

sutinkunei sutinku,


visiškai nesutinku

13. Savo ateitį sieju su Lietuva.visiškai sutinku

sutinkunei sutinku,


visiškai nesutinku

14. Anglų kalba svarbesnė mano ateities karjerai nei lietuvių kalba.

visiškai sutinku

sutinkunei sutinku,


visiškai nesutinku

15. Mokausi lietuvių kalbos, kad negaučiau blogų pažymių.

visiškai sutinku

sutinkunei sutinku,


visiškai nesutinku

16. Esu labiau pasaulio žmogus, o ne Lietuvos pilietis.

visiškai sutinku

sutinkunei sutinku,


visiškai nesutinku

17. Mokausi lietuvių kalbos, nes nenoriu atsilikti nuo draugų.

visiškai sutinku

sutinkunei sutinku,


visiškai nesutinku

18. Lietuvių kalbos pamokose laikas bėga greitai.

visiškai sutinku

sutinkunei sutinku,


visiškai nesutinku


visiškai sutinku

sutinkunei sutinku,


visiškai nesutinku

19. Mokausi lietuvių kalbos, nes noriu būti išsilavinęs žmogus.

visiškai sutinku

sutinkunei sutinku,


visiškai nesutinku

20. Man nepatinka gyventi Lietuvoje.visiškai sutinku

sutinkunei sutinku,


visiškai nesutinku

21. Visada laukiu lietuvių kalbos pamokų.visiškai sutinku

sutinkunei sutinku,


visiškai nesutinku

22. Mokausi lietuvių kalbos, nes tėvai pyksta, jei mano rezultatai nėra geri.

visiškai sutinku

sutinkunei sutinku,


visiškai nesutinku

23. Lietuvių kalbos pamokose jaučiuosi gerai.

visiškai sutinku

sutinkunei sutinku,


visiškai nesutinku

24. Lietuvių kalbos pamokose jaučiu baimę, nerimą.

visiškai sutinku

sutinkunei sutinku,


visiškai nesutinku

25. Baigęs mokyklą noriu studijuoti Lietuvoje.

visiškai sutinku

sutinkunei sutinku,


visiškai nesutinku

L a b a i a č iū u ž b e n d r a d a r b i av i m ą !

Apie autores 83

APie AuTores

Dr. LoreTa VILKIenė – kalbininkė, Vilniaus universiteto Lituanistinių studi-jų katedros docentė. Mokslinių interesų sritys: taikomoji kalbotyra, sociolingvis-tika, diskurso analizė, lietuvių kalbos kaip svetimosios mokymas ir testavimas. Vilkienė yra mokslinių ir metodinių straipsnių, kelių kolektyvinių monografijų, taip pat lietuvių kalbos kaip svetimosios mokomųjų priemonių autorė ir bendra-autorė, tarptautinių ir Lietuvos mokslo ir švietimo projektų dalyvė. 2006 metų Lietuvos mokslo premijos laureatė.

Dr. Laura VILKaITė-LozdIenė daktaro laipsnį gavo Notingamo univer-sitete, Didžiojoje Britanijoje. Šiuo metu ji yra Vilniaus universiteto Taikomosios kalbotyros instituto asistentė. Mokslinių interesų sritys: antrosios kalbos (ypač žodyno) įsisavinimas, psicholingvistika ir pastovieji žodžių junginiai.

JuSTIna BružaITė-LISecKIenė – Vilniaus universiteto Lituanistinių stu-dijų katedros jaunesnioji asistentė ir doktorantė, baigusi Taikomosios kalboty-ros magistro studijų programą Vilniaus universitete. Mokslinių interesų sritys: svetimųjų kalbų mokymasis, įsisavinimas ir testavimas, psicholingvistika, so-ciolingvistika.

Studijoje, remiantis projekto „Kalbinių nuostatų ir mokymosi motyvacijos įtaka

lietuvių kalbos mokėjimui“ (2017–2019 m.) duomenimis, analizuojamas Vilniaus

lietuviškų, lenkiškų ir rusiškų gimnazijų trečių klasių mokinių lietuvių kalbos mokėji-

mas, kalbinės nuostatos ir motyvacija. Atskiruose skyriuose pristatoma tyrimo

metodika, tiriamųjų grupės, analizuojamas tikslinių grupių žodyno dydis, jo ryšys su

sociolingvistiniais veiksniais, taip pat aptariami C testo rezultatai, atspindintys

bendrą lietuvių kalbos mokėjimo kokybę, jų koreliacija su sociolingvistinėmis mo-

kinių charakteristikomis, pateikiami skirtingoms tiriamųjų grupėms būdingi moty-

vacijos ir nuostatų įtakos lietuvių kalbos mokėjimui modeliai.

Lietuvių kalbos redaktorė Dalia BlažinskaitėSantrauką į anglų kalbą vertė Markas Aurelijus Piesinas

Dailininkė Jurga Tėvelienė Maketuotoja Vida Vaidakavičienė

Vilniaus universiteto leidyklaSaulėtekio al. 9, III rūmai, LT-10222 Vilnius

[email protected], www.leidykla.vu.lt

Documents

Lietuvių kalba Vilniaus lietuviškose, lenkiškose ir rusiškose ......lietuvių kalbos žodyno dydžiui / 35 3.6. Apibendrinimas / 37 4. Moksleivių lietuvių kalbos mokėjimo rezultatai