什麼樣的學習內容，對你來說是做白工？
先來看看這句例句：
The staff couldn’t have been more helpful.
理解的過程，是否有小小卡關
今天來談談「有效學習」
你選的內容和方法，真的是適合你的嗎？
一起往下讀
以下原文節自 Min 老師粉專
Yes Min：當英文家教／書籍譯者是一件很迷人的事
-
#學習如何有效的學習：1. 內容
#課本沒教的實用事
🐨
學外語想累積到一定的程度之上
不外乎就是一個 #有效學習公式🎯
【有效內容＋有效方式＋持之以恆 = 持續進步】
如果學習了一段時間，發現自己停滯不前
回過頭去審視這條公式
找出這三個要素是哪一項出了問題
（當然也有可能不只是一項）
就可以脫離白工協會
重新繼續累積
這一篇先聊聊什麼是「有效內容」
以英文學習為例
我們可以把接觸的內容概分為兩類：
第一類是給學習者看的
如學校課本、文法書、英語教學雜誌
以下稱為 #學習者內容
第二類是給母語者看的
如電影、影集、原文小說、原文新聞、社群媒體發文
以下稱為 #母語者內容
這邊不妨先暫停一下，想一想，我們從小到大
學英文時用的所有教材
有多少比例是學習者內容？
又有多少是屬於母語者內容？
🐨
如果一個人接觸到的內容
都只是來自學習者內容
那麼從小到大，他遇到的困難可能會有：
1. 覺得英文無趣，「我不喜歡英文」
2. 認定英文很難，「我跟英文無緣」
3. 學校考試過得去，但參加多益、雅思、托福等檢定考時，想拿到理想的成績會頗為吃力
4. 檢定考過關，但一旦脫離考試，在生活、職場、留學時，才發現自己原來無法理解母語者真實在用的英文
這是因為學習者內容是另外製作的
經過了刻意的設計、增刪或改寫
最大的問題是會過於簡化，或不夠自然
而且經常較為單調
無法讓學習者體會到
學一個新語言的樂趣或迷人之處在哪
🐨
很多人習慣只用學習者內容
也沒有意識到它會帶來的瓶頸
這類內容並非毫無是處
但問題是不能長期只依賴它
把學習者內容，當成學英文的唯一來源
會有什麼問題？
以 helpful 在 Oxford 字典的例句為例：
The staff couldn’t have been more helpful.
每個字都音節很短，拼法單純
沒有什麼難字
很少接觸母語者內容的人
卻通常無法理解它的意思，因為：
一、對這句的 #時態 很陌生
大家幾乎都知道 could（雖然可能一知半解）
不過很多人看到「 could have ＋過去分詞」就 😵💫 了
這個用法是指過去的事，表示「之前」
二、對這句的 #邏輯 很陌生
其實，The staff couldn’t have been more helpful.
跟下面大家比較熟悉的句子是同樣的邏輯：
I can't agree with you more.
都是用「否定＋more」這種「不能再怎樣更多了」的形容
來凸顯「非常」、「相當」的程度
只接觸學習者內容的人
都會覺得這個句子長得好奇怪
但在英文裡這是很自然的表達邏輯
熟悉母語者內容的人就會看得很習慣
🐨
如果想真正懂母語者在用的英文
勢必要多接觸母語者內容
避免只是在學習者內容打轉
#挑選有效的內容有多重要？
相同的時數學英文
一個只靠學習者內容
一個混搭或專攻母語者內容
成效將會大不同
選對學習的內容，才是真正所謂的贏在起跑點
因此，不論是自學或使用老師挑的教材
學習者都應該要留意自己接觸的內容：
目前主要落在哪一類？
如何增加真正有效的那一類？
-
有效學習＝贏在英文起跑點
你選的「教材」和「方法」是對的嗎？
同為台灣土生土長的英語學習者
我對 Min 老師提出的這個討論，也非常有感
一定要和你分享討論
歡迎大家留言你的學習歷程
是否都有「忍痛放棄全英影集」的經驗😢？
#不管怎樣都要脫離白工協會
#學習者內容 vs #母語者內容
#怎麼分配？
卡方適合度檢定 在 [程式] 加權後無母數卡方適合度檢定- 看板Statistics - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
[軟體程式類別]:
SPSS19
[程式問題]:
加權後無母數卡方適合度檢定
[軟體熟悉度]:
熟悉
[問題敘述]:
想了很久還是找不出問題來，決定來請教版上的大大們......
最近在做資料分析時，採用無母數卡方適合度檢定
發現樣本在年齡上的分佈情況與母體不一樣(如表1)，所以做了加權
加權後用敘述統計分析發現各年齡層的次數有改變了，更符合母體分配比例(如表2)
可是當我再次用無母數卡方適合度檢定進行事後檢定時，
發現報表上所呈現的次數根本沒變，就跟加權前的次數一模一樣(表1)
所以檢定結果也還是一樣...導致我現在也沒辦法在報告上寫加權後的檢定結果
想問大大們我是不是在哪個地方出了問題QQ
[表1:加權前]
樣本 母體
年齡 次數 百分比 百分比
----------------------------
18~29 413 21.79% 23.24%
30~39 365 19.26% 20.57%
40~49 357 18.84% 20.62%
50~59 342 18.05% 17.49%
60up 418 22.06% 18.08%
----------------------------
[表2:加權後]
樣本 母體
年齡 次數 百分比 百分比
----------------------------
18~29 440 23.22% 23.24%
30~39 390 20.58% 20.57%
40~49 391 20.63% 20.62%
50~59 332 17.52% 17.49%
60up 343 18.10% 18.08%
----------------------------
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※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Statistics/M.1461505178.A.889.html
在推論上可能會有代表性的問題
所以我就依照主計處公布的人口年齡分布進行加權
只是看到國內學者都會將加權後的數據再做一次事後檢定(證明樣本與母體之間沒有差異)
然後我就發生了事後檢定的數據都沒有變化的窘事(但明明都有加權了QQ
※ 編輯: Dahow (58.114.196.179), 04/25/2016 21:02:14
※ 編輯: Dahow (58.114.196.179), 04/25/2016 21:15:28
※ 編輯: Dahow (58.114.196.179), 04/30/2016 17:15:14
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