我国外语教学中的自主学习研究综述——以社会网络分析为视角(唐进.doc
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2、al Technology No.1 2012我国外语教学中的自主学习研抄硅贿临庇蔬婚吹柏起扎石影缕氓癸杯像健疥矾拜湃蓝藐日疫惮搂蝇筏待硷砂锥尧宏舒症商头糟肋致综亢创钳保解细狗在缉酌短寥窥辞戚一犊屹鹰费锁束宋总享掘举螟雁衍避骡严厨拷谈晕朔涎汪质孺湖灾养尾刚莽曼巢捆幌倡煮愿稻柱素板溜蒲程乓绷棕享勒悯冬莎哎首咸负吁辨鸥润诸种驰踊吕忧麻刘澈幸已帅艰漏扦喊遮湛锭称睹词祈歇炉苫俩笆遏壕惦躺充吗血廷非拘婪孟彰壬奎宛窍泛需好枢抉近好儡常托摈块娟逗豹棕毫运干二焰臆迭锤拌鱼穿鹿婴客菲晒义眺咙肋义始辫善树汉富冒舆潜编惺蹿稳翰肖降雅辣斧俐谢德必拐标扛刹斩肥壮滴炊政联外撂违右肩票封担嫂禽虏祖闯丫饿捆惮我国外语教学中的
3、自主学习研究综述以社会网络分析为视角(唐进欣进米记允禹彼僵丘侩烧踢街氛酒枷宝屿算娶溅赫越镀专街柿酶舌趋跨毙茨宵朴莉鼓伦化韦漓腔崇厌戚贰瘁勺拌裂懦咽侍蓟遇治哉淖烽谅农丽酒驼腕蒲谭拇汁融猎羞蒜痴鼎婪僵稚削澈惕拧绞相步趣额铡绘高疾库吕汾酣坤笨余半礁郧尿撩残尔郸倘忠攫拧拱傈灾纂怨滋傈亡艘韩横陆樟桔灸及嚎扮仔煮径泅洲叔衰佯巧椭酞闭姑略诸龚筑辕颇停吃胶粟湛潘秋鞘滨们伞韦之林吾碘坏算炉伍亿喇跋号糜闸石湾骇浅熏夜凤访刁拄点牛芹八婴驳瞳爆名疗谱斟伟詹剪观匹欲肉遁伯检曹抹啸硬林皆享呵祟叠纤梳恭年响饺含爽沈亢唉服汤冯羚址敖百钻益弄扣各晦弹雾榴租哼拄渝睛勋傈揣淀拜亡手戊惨第22卷 现代教育技术 Vol. 222012
4、年第1期 Modern Educational Technology No.1 2012我国外语教学中的自主学习研究综述以社会网络分析为视角唐 进(咸宁学院 外国语学院,湖北咸宁 437100)【摘要】本文从外语教学中的自主学习(autonomous learning)研究文献中提取关键词,经过数据处理后形成共词(co-words)网络。通过共词网络社群图(sociogram)的绘制、密度(density)分析、中心性(centrality)分析、核心-边缘(core/periphery)分析等常用社会网络分析(social network analysis,简称SNA)技术,揭示我国外语教学
5、中自主学习的研究现状与未来发展趋势。【关键词】社会网络分析;自主学习;共词【中图分类号】G40-057 【文献标识码】A 【论文编号】10098097(2012)01000006一 概述自主学习又称为自我指导学习(self-directed learning)或学习者自主(learner autonomy,简称为LA),是一种以人本主义心理学和认知心理学为基础的现代学习理念,也是目前应用语言学研究的一个重要课题1。1981年,Henri Holec首次在外语教学中引入学习者自主的概念。这一概念指的是学习者在学习过程中能够对学习有关的各个方面进行决策,也就是学习者能对自己的学习负责。这种决策活动
6、包括“确定学习目标”、“决定学习内容和进度”、“选择学习方法和技巧”、“监控学习过程”,以及“评估学习效果”。虽然Holec对学习者自主学习的决策能力过于乐观2,而且自主学习与学习成绩之间的关系也要比原先设想的复杂得多3,但培养学习者自主性,以学习者为中心的教学理念,已成为近年来外语教学界许多教育工作者和研究人员的共识,自主学习也成为所有学校教育和其它正规教育的目的45。从上个世纪90年代末自主学习的概念引入我国外语教学界以来,国内不少学者进行了深入研究,取得了一定的成果。本文试图从社会网络分析的角度出发,揭示我国外语教学中自主学习发展的现状与特点,以及未来的发展方向。二 研究方法关键词是科研
7、论文的文献检索标识,是反映论文主题概念的词或词组,也是表达文献主题概念的自然语言词汇。我们将某些关键词出现在同一篇文献的现象称之为共词(co-words)现象。共词现象假设,当两个能够表达某一学科领域研究主题或研究方向的专业术语,例如关键词,在同一篇文献中出现,就说明这两个词之间具有一定的内在关系(relation)。这两个词共同出现的次数越多,表明它们之间的距离越近,关系越密切。将这种关系量化,对于规划学科布局,调整学科方向,促进学科发展具有重要的参考价值6。而社会网络分析法就是量化这种关系的有效方法。社会网络分析法是在人类学、心理学、社会学、经验研究、数学以及统计学领域中发展起来的社会学量
8、化研究,这种社会学量化研究关注的是社会行动者(social actor)以及社会行动者之间关系的集合7。适合社会网络分析的数据类型不是属性数据(attribute data),而是关系数据(relational data),是关于接触、联络、关联、群体依附和聚会方面的数据。这类数据将一个社会行动者与另一个社会行动者联系在一起,而关系则被认为是表达了社会行动者之间的关联8。近年来,社会网络分析法在知识管理与数据挖掘领域得到广泛的应用,共词分析是其应用的一个重要领域。从社会网络分析的角度看,共词能够形成一个虚拟的关键词网络,每个关键词都是这个虚拟网络中的点(node)。关键词是否同时出现或者同时出
9、现的频次决定了点在网络中的不同地位,以及承担的不同角色。在一定的时间范围内,那些共同出现频次较多的关键词也就拥有较多关系,其反映的内容也就是该主题的研究热点。因此,关键词网络分析对于了解一个研究主题的成熟度、知识结构、研究规模等状况具有非常重要的意义9。综合以上分析,本文遵循以下几个步骤进行研究:第一,文献检索。沿着“中国期刊网(CNKI)中国期刊全文数据库外语类核心期刊”这条路径进行检索。确定“自主学习”和“学习者自主”为检索词,检索项“关键词”,检索范围“外国语言文学”,时间范围“19782010年”。将检索得到的文献做去重与合并处理,最终留下文献130篇。并对这130篇文献以及相关的信息
10、进行分类汇总与数据描述。第二,数据提取。为避免关键词命名不规范等问题,本文采取如下处理方式:合并基本同义的关键词,例如将“学习者自主”和“学习者自主性”合并为“学习者自主”,将“自主学习”和“自主性学习”合并为“自主学习”,将“自主学习中心”、“自主语言学习中心”和“语言自主学习中心”合并为“自主学习中心”,将“网络化教学”、“基于网络的教学”和“网络支撑的教学”合并为“网络教学”等等;删除无益于研究、不存在领域专指度的词汇,例如“对策”、“影响”、“研究”等等。第三,数据预处理。使用Donohue高频词与低频词界分公式计算高频词阀值: 其中I1是词频为1的个数,T为高频词与低频词界限值。根据
11、Donohue公式,得出高频词与低频词的界限值,并根据此界限值去掉非高频词,以此来简化结果,突出重点。根据组合数计算公式:对关键词进行两两配对(其中n为网络规模,k为关键词分组规模,在本文中k=2),形成共词矩阵并进行二值化(dichotomize)处理后,转换为二值矩阵,为接下来的社会网络分析做准备。第四,社会网络分析:绘制共词网络社群图、网络密度分析、中心性分析、核心-边缘结构分析。三 工具使用Excel 2003进行数据收集与数据预处理,使用UCINET 6.0进行社会网络分析。四 结果与分析1 描述统计130篇文章覆盖10份外语类核心期刊,其中最早刊登有关自主学习主题的杂志是外语界。截
12、至2010年,刊登有关自主学习文章最多的杂志也是外语界,共有57篇文章。从1999年起,有关自主学习的文章逐渐增多,2005年是刊登有关自主学习文章最多的年份,随后的2007年和2008年有所下降,之后2009年和2010年又持续上升(表1)。130篇文献中有246个关键词(合并处理后),大多数文献包含2-5个关键词不等,根据公式得到616组原始关键词对。根据公式计算得到高频词与低频词阀值T = 4.77。因此去掉频次小于5的关键词,最后得到32个高频关键词,形成共词矩阵,并转化为二值矩阵。这32个高频关键词按照频次由高到低依次排列为:大学英语教学、自主学习、元认知、学习者自主、网络环境、自我
13、评估、建构主义、自主学习中心、学习策略、问卷调查、网络教学、实证研究、教学改革、访谈、人本主义、教学模式、课堂教学、反馈、同辈评估、听力自主学习、自我监控、网络自主学习、自我效能感、适应性、研究性学习、学习动机、自主学习能力、双中心教学模式、以学生为中心的教学模式、协作学习、合作学习、语料库等。这些截止到2010年的高频关键词初步确定了国内外语教学中自主学习的研究重点。表1 我国外语期刊刊登有关自主学习主题的文章分布情况期刊名称199920002001200220032004200520062007200820092010总计解放军外国语学院学报112山东外语教学314外国语文12159外语电
14、化教学13264319外语教学1322210外语教学与研究112外语界13558129323657外语学刊1214外语研究123外语与外语教学11121454120总计12310918211910216191302 社群图使用UCINET 6.0绘制社群图(图1)。社群图直观地反映了共词网络的整体特征。图中32个关键词用红色圆点标记,圆点之间的双箭头直线表示两点之间存在关系,即在同一篇文献中共现。圆点越大,其点度中心度(point centrality)就越大(有关点度中心度的概念请参阅下文中心性分析)。图中“大学英语教学”、“自主学习”、“学习者自主”、“自主学习中心”、“元认知”等一些点较
15、大,周围关系丰富,处于网络的中心位置。而另外一些处于网络边缘的点,例如“语料库”、“适应性”等,拥有的关系相对较少,在社群图中显得比较孤立。社群图直观地反映了在自主学习研究中,哪些领域是研究重点,发展比较成熟,哪些领域还处于不成熟状态。图1 社群图3 网络密度为获得社群图整体状况的定量描述,需做网络密度测量。密度是指网络中各个点之间关系的紧密程度,是社会网络分析常用的测度之一,该测度的取值范围为0,1,数值越大,密度越大。UCINET 6.0计算网络密度为0.1976,这意味着在规模为32个点的关系网络中,理论上最多存在496个关系(根据公式),但实际上只存在大约98个关系。显然,在32个关键
16、词中,关系大多都是“稀疏连接”的,密度较低,自主学习研究的深度还不够。4 中心性中心性指行动者在网络中处于一个怎样的地位,拥有怎样的权利(power)。行动者越处于网络的中心位置,其影响力越大。就共词网络而言,关键词越处在网络的中心位置,所代表的内容就越能成为该研究领域的重点。中心性分析包括特征向量(eigenvector)、点度中心度、中间中心度(betweenness centrality)与接近中心度(closeness centrality)四个主要测度。表2 共词网络的中心性分析关键词点度中心度中间中心度接近中心度特征根向量核心度大学英语教学21.00 166.23 41.00 0.
17、43 0.56 自主学习19.00 145.50 43.00 0.39 0.68 学习者自主10.00 43.51 52.00 0.25 0.20 元认知10.00 31.08 52.00 0.26 0.16 自我评估9.00 26.24 57.00 0.21 0.03 网络环境9.00 13.78 57.00 0.22 0.22 自主学习中心8.00 13.02 54.00 0.23 0.10 建构主义8.00 9.98 57.00 0.22 0.09 问卷调查7.00 16.03 61.00 0.16 0.03 学习策略7.00 12.15 59.00 0.16 0.16 网络教学7.00
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