基于索引功能的英语词汇语料微本设计

2022-02-14 03:52任惠平
当代教研论丛 2022年12期
关键词:语料语料库语义

任惠平

(厦门工学院,福建 厦门 361000)

词汇教学是大学英语学习过程中不可缺少的一环。传统的词汇教学效果并不理想。近年来以学生为主体的学习趋势让课堂词汇教学发生了变化,有了丰富的语料支持和教师的合理引导,词汇学习变为学生自己的探索过程。笔者所教的非英语专业大二学生大多为工科,英语基础中等,自主学习能力较强,基于语料库索引功能的词汇教学可以有效提高学生的学习积极性和效率,让学生更加有语境意识、词汇搭配意识、自我有效验证意识。

在20世纪80年代末期John Sinclair提出外语教学可以从学习词汇入手。他认为以往的词汇教学仅仅是语法教学的附属品、词的选择没有代表性和科学性。Tim Johns开创性地提倡数据驱动学习,在设计课堂活动与课堂练习时提倡以学生为主的方式进行。2003年桂诗春和杨惠中主持建设的中国学习者英语语料库(Chinese Learners’English Corpus,CLEC),美国杨百翰大学Mark Davies在2018年推出面向语言学习者的iWeb语料库检索平台(可在手机上使用)通过大数据链接了2 000万个网页,9.5万个网站,大大提升了语料的更新速度。何安平提出了“语料库教学加工”(Pedagogical Processing of Corpus,简称PPC)的口号,[1]主张教师利用语料库丰富教学资源和教育技术,并且根据日常教学目标量身定做语料微本(mini files);语料库作为辅助教学的工具,越来越趋向解决实际教学问题,为具体的教学目标服务。索引功能是语料库最常用最简单的功能,Sinclair在他的经典著作Reading Concordances展示了索引功能在词汇教学中的灵活运用,[2]本文以这本著作为研究蓝本,探讨如何设计合适的教学语料微本。

基于以上分析,下文中笔者将从可教性的确定、语料的选择、问题的设计等几方面探讨以语料库为基础的英语词汇教学。

一、可教性(teachability)的确定

某个词汇或者语法结构是否有必要入选用来教学或者直接忽略取决于很多因素,包括:学习者需求,教学目标和可教性。Mukherjee & Rohrbach)指出:“首先,关注学生的语言输出能让更多的教师投入到语料库为基础的课堂活动中,其次,学习者语料数据的分析让学习者更加反思自己的语言运用,从而提高他们的语言意识。”[3]

笔者以教材目标为出发点,将文本词汇按照教学大纲分级为大学四级、大学六级、考研阶段,生成目标文本的词表,围绕词表的词汇自制题目让学生完成以生成学习者语料,或利用Compleat Lexical Tutor这一线上工具,根据英语阅读分级词表生成目标文本的完形填空、短文写作,学生可在网络自主提交答案,教师主要考察学生语料中词汇的过多使用、过少使用、误用(overuse,underuse,misuse),为后续词汇教学开展打下基础。针对学生的学习者语料中出现的过多使用、过少使用、误用的词汇,教师可以结合教学目标和学习者需求,确定哪些词可以选来用作索引词进入课堂,哪些词可以忽略。

二、语料的选择

Tim Johns[4]提出语料的选择要避免两个误区,第一个是语料的选取要避免基于教师的前认知,要实事求是地基于语料数据;二是要避免为了教学方便而只选完美的例子,因为完美的例子会令人无法预见地对例子有形式上意义上的偏见。Krashen建议语料选用符合“可理解输入”原则,即需要符合学习者实际水平。何安平[5]提出教师需要提升自己的语言意识,即从语料中发现规律,进而归纳为范式的能力。他建议对索引行采取“逢30进1”的方法,先看30例,得出初步范式,再看另30例,验证范式和补充内容,之后就能大致归纳出目标词汇的典型意义和功能。这一结论主要来自于John Sinclair2003年的经典教材ReadingConcordances,该书主要通过18个任务来展示如何从不同角度分析词汇语料,Sinclair认为如果目标词汇在语料库中有5 000个例子,而用于达到日常教学目标的语料微本中语料需要25个,那么语料的间隔数就是5 000/25=200,那么语料微本的语料可以从大语料库选取第1个,第201个,第401个,以此类推直到第4 801个,语料需要清洗,去除重复语料和错误语料。书中语料微本分析属性见表1。

表1 Reading Concordances书中的词汇分析目标、节点词、分析维度

从表1中可见比较常见的分析维度就是搭配、词性模式、词意、语义韵,而频数和词形使用较少,另外重点维度的结合可以用来完成对专门语境、意义聚焦、微妙词义的分析。

三、问题的设计

索引方法是语料库教学的入门方法。教师的指导作用体现在给出语料共现的例子后提出有指向意义的问题。Sinclair指出,任务设计者提出的问题的数量宜多不宜少,他归纳的提问步骤是观察、形成预设、找到支撑、写出报告、在节点词另一边重复同过程、列出最终的预设结论、确认,拓展或修改。从本质来说,问题设计其实就是任务设计,如何问,问哪些方面等直接反映了教师的教学目标,也是引导学生使用语料的行动指南。笔者在实践中发现:如果任务提问环节设计不到位,学习者就看不懂任务或者无法得出理想的结论。笔者利用文本分析软件Ant Conc分析了Sinclair在Reading Concordances中的用于指导语料分析的题目用语。总字符数7 673,得出以下结论。

1.特殊疑问词的选用偏向客观。客观提问词如what / which / where的使用频率要大于主观提问词why。根据频数统计,what使用最多,why使用最少。具体数据如表2所示。

表2 特殊疑问词在问题设计中的使用频率

例如语料中节点词前后出现较多的否定词,教师需要学生分析这些否定词的使用规律,那么较好的提问方式并不是Why are there many negatives at N-1 position?而是In what occasions will negatives be used by looking at the word at N+1 position.

2.分析词汇语义韵常涉及到词汇的语义内涵是正面积极的还是负面消极的,还有中间地带neutral中性词。从表3中看到,语义韵并非单纯两级化,而是更全面。因此教师问题的设计要引导学生避免两级化地分析语料案例。

表3 Reading Concordances语义韵提问维度

3.由于课堂使用的语料是教师清洗筛选过的小规模语料,通常不超过30句,因此题目的设计要引导学生每个例子都要分析,Sinclair在ReadingConcordances一书中提到“each instance”有23次之多。

4.动词在问题设计中的使用分析,根据频数统计,有7个动词使用较多,如表4所示。

表4 Sinclair问题设计中的动词使用频率

这些动词符合布鲁姆的六大认知目标:知识、领会、应用、分析、综合和评价。低层次的知识、领会、应用由“Look/Note/List”完成,高层次的分析、综合和评价由“Make/Consider/Find/Summarize”完成。

Look的使用频次最多,对应知识层次;Note的宾语有重复词、特殊例子、词汇位置、修饰词、以及模式、语法、频率、词义、变化、搭配词、序号;List的宾语有词性、重复词;从Make开始有Make final statement,Make a guess,Make a judgment,Make a summary高层次的要求;Consider常用来要求分析或比较Consider if it could be replaced by…Consider the disparity…,Consider structure of…;如果要找最……的因素,动词Find 搭配the commonest word/pattern,the most apparent collocation,类似问题提出综合的认知目标;由Summarize提出的问题通常是高层次的,“总结”的内容包括:趋向性、词形-词义关系、词汇功能、模式、动词的语境、发现、趋势等。

5.提问节点词语境的差异时宜具体不宜泛泛。相较于问“What are the differences between the two instances?”更具体的提问是:“What different modalities are used in the verbal context?”

四、结语

语料微本的制作过程可以归结为:课文文本分析→词表生成→学习者语料收集→学习者语料词汇分析overuse/underuse/misuse→确定可教词汇→以可教词汇作为节点词进行语料库索引和语料筛选清洗→设计语料微本→微本在课堂中的使用→教学效果反思和语料微本的调整。

语料微本的七个考察维度:搭配—词性—词义—模式—语义韵—频率—词形,从这些维度的交叉叠加分析节点词,可以引导学生对多义词、有微妙语义的词、词汇的比喻义、词汇的隐藏语义、词汇的不同使用语境进行观察,总结范式。

语料微本的问题设计具有导向性,因此,问题的设计中语言要有意识地使用客观的特殊疑问词,语义韵的分析要避免两级,尽量全面,动词的选用应符合布鲁姆认知目标,提问尽量具体避免泛泛而谈。

基于语料库的词汇教学是一种“脚手架”式教学策略,通过数据分析词汇可教性,教师可以更加明晰教学目标的实现路径,通过语料库和语料的选择,学生接触到更多具有代表性的真实语料,通过对问题的精心设计,培养学生的语境意识、自主预设验证意识,从而为学生未来能自主利用语料库对词汇进行深度学习埋下种子。

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