二语写作语言复杂度动态发展特征——一项基于群体与个体的对比研究.pdf
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1、收稿日期:2022-03-05;修改稿,2023-06-20;本刊修订,2023-07-25基金项目:本文为国家社科基金项目“二语学习者书面语发展变异模型构建与应用研究”(项目编号:18BYY106)和山东省高等学校人文社会科学研究计划项目“国内访学教师的身份再建构及对专业发展的影响研究”(项目编号:18CWZJ53)的阶段性成果。作者简介:刘艳梅,硕士,副教授。研究方向:二语习得,外语教学。电子邮箱:yanmeiliu79 。引用信息:刘艳梅.二语写作语言复杂度动态发展特征 一项基于群体与个体的对比研究J.山东外语教学,2023,(4):60-71.DOI:10.16482/j.sdwy37
2、-1026.2023-04-006二语写作语言复杂度动态发展特征 一项基于群体与个体的对比研究刘艳梅(山东财经大学 公共外语教学部,山东 济南 250014)摘要 本文在复杂动态系统理论框架下,追踪对比研究了一组群体大学生和初始写作水平与群体均值相同的两名个体两学年来在二语写作复杂度四个维度 句子、子句、短语和词汇上的发展轨迹、变异性和动态交互发展模式。研究发现:与群体初始写作水平相当的个体语言复杂度发展轨迹不同于群体;个体整体变异度和局部变异性均高于群体;群体和个体语言复杂度粗粒度指标间呈现“关联生长”,但细粒度指标间动态交互模式差异显著。本研究表明变异是个体语言发展的内在属性,群体均值虽能
3、反映总体发展趋势,但会掩盖个体语言发展过程中的变异性和交互性。本结果对深入研究二语写作过程和教学实践有重要启示。关键词 二语写作;语言复杂度;复杂动态系统理论;群体和个体中图分类号 H319 文献标识码 A 文献编号 1002-2643(2023)04-0060-12 The Dynamic Development of Language Complexity in Second LanguageWriting:A Comparative Study Based on Group and IndividualsLIU Yanmei(School of Foreign Languages Edu
4、cation,Shandong University of Finance and Economics,Jinan 250014,China)Abstract:Within the framework of complex dynamic systems theory,this study tracked the two-year development trajectory,variability and dynamic interaction patterns of L2 writing complexity of a group and two individuals of the sa
5、me initial writing proficiency with group average in four dimensions-sentence,clause,phrase and vocabulary.It is found that even if the initial writing level of individual learners is similar to that of the group,their development trajectory of language complexity is very different;both the overall
6、06山东外语教学2023 年 第 44 卷 第 4 期Shandong Foreign Language Teaching2023 Vol.44 No.4and local variability of individuals are higher than that of the group;while the large-grained indicators are revealed to be“connected growers”for both the group and individuals,dynamic interaction patterns of the fine-grai
7、ned indicators showed great differences.The results indicate variation is an intrinsic attribute of individual language development,and group mean will cover up individual variability and interactivity among subsystems,although it can show the overall development trend.The results have important imp
8、lications for further study of second language writing process and teaching practice.Key words:second language writing;language complexity;complex dynamic systems theory;group and individuals1.引言语言复杂度是学习者产出语言的多样性和复杂化程度(Norris&Ortega,2009),是学习者语言日趋成熟的表现,是衡量二语发展的重要指标(Lu,2011)。语言复杂度包含句法特征和词汇特征(Vyatkina
9、,2012),可以从句子、子句、短语和词汇等多个维度来进行研究(Bult&Housen,2012)。以往关于语言复杂度的研究主要聚焦以下两类:一是研究群体均值,揭示语言发展的普遍性规律(如纪小凌,2009;鲍贵,2010;Verspoor et al.,2012;Smiskova-Gustafsson,2013;Polat et al.,2020,Li et al.,2022);二是研究个案,揭示个体语言变异发展特征(如Verspoor et al.,2008;Spoelman&Verspoor,2010;Lowie et al.,2017;Fogal,2020;Kyle et al.,202
10、1;江韦姗、王同顺,2015;郑咏滟,2018;朱慧敏,2021)。群体均值研究常被诟病为抹杀个体差异性,不能反映个体的语言发展特征(Lowie&Verspoor,2015),而二语个体变异发展研究则被批评为不能反映总体发展趋势,其研究结果不具有外推性。在二语复杂度发展领域,群体均值是否适用于个体学习者?群体和个体语言发展之间存在何种关系?本研究在复杂动态系统理论(Complex Dynamic Systems Theory,简称 CDST)视域下,以 30 名大学生为群体,以其中 2 名写作水平与群体均值一致的学习者为个案,进行了为期两学年的跟踪,收集他们 12 次议论文写作,从句子、子句、
11、短语和词汇四个维度比较和对比群体和个体二语学习者书面语复杂度动态发展轨迹、变异性和交互模式的异同。2.文献综述CDST 视语言为动态、开放、复杂和自适应的系统,突出二语发展过程中的非线性、变异性和全面联结性(de Bot&Larsen-Freeman,2011)。在研究方法上,CDST 主张采用历时追踪的方法,对学习者密集收集语料,通过可视化分析,揭示学习者二语发展过程中的微变化和动态发展过程。CDST 的研究方法可以兼容群体和个体研究(de Bot et al.,2005),其特有的分析方法,如绘制发展轨迹图、整体变异度分析、局部峰值变异性检验和移动相关系数分析等既适用于群体普遍性研究,也可
12、用于个体差异性研究。最早在CDST 视角下探求群体普遍性和个体变异性之间关系的是Larsen-Freeman(2006)。16刘艳梅 二语写作语言复杂度动态发展特征她考察了5 名中国英语学习者作为群体和个体六个月期间口语和书面语发展过程,发现个体语言发展轨迹不同于群体。Vyatkina(2012)通过对群体进行横断面数据采集,对 2 名个体进行历时追踪,从语言复杂度多维度探讨了德语初学者四学期内群体与个体学习者发展路径之间的关系,发现个体发展与群体横断面数据呈现显著差异性,个体之间发展轨迹不尽相同。Bult&Housen(2018)以10 名荷兰英语初学者作为研究对象,分析了他们作为群体和个体
13、在句法复杂度上的变化和发展,发现个体的发展路径往往偏离平均群体趋势。王宇、王雨(2020)考察了一学期内群体和个体学习者产出性词汇的复杂性和多样性及其交互模式,发现群体词汇发展整体呈现上升趋势,但个体发展轨迹不同于群体,不同水平的学习者词汇复杂度交互发展模式各不相同。郑咏滟、李慧娴(2023)从“遍历合集”的角度探究了个体路径和群体模式的关系,发现群体平均发展和个体发展如要双向推导,需是高度相似的子集。以往研究取得了一些重要发现,但存在以下缺陷:如在研究方法上群体受试人数偏少,跟踪研究时间较短,研究维度单一(只关注句法复杂度或词汇复杂度),群体和个体研究范式不统一等。多数研究虽发现个体二语发展
14、不同于群体,但没有揭示两者在多大程度上存在区别;CDST 强调语言系统多维度间的动态交互,已有研究尚未发现群体和个体语言复杂度子系统间动态交互发展模式的异同。3.研究设计3.1 研究问题本文主要研究问题如下:(1)群体和个体二语写作语言复杂度各维度发展轨迹有何特征?(2)群体和个体二语写作语言复杂度各维度的变异性特征是否存在显著差异?(3)群体和个体二语写作语言复杂度各维度动态交互发展模式有何异同?3.2 研究对象本研究本着方便取样的原则,追踪了国内某高校一个自然班 42 名大学生,收集了他们从大一至大二四个学期的写作文本,每学期 3 次,共 12 次。部分受试由于转专业、访学或没有按照要求完
15、成写作任务,最后收集到 30 位学习者两学年的写作文本。这 30 名学生年龄均在 18-19 岁之间,男生 13 人,女生 17 人,母语为汉语,入学前英语学习年限平均9.7 年,高校英语课程学习以大学英语为主,受教于同一位教师。群体语言复杂度特征由30 名学习者的数据均值(简称 A)表示。CDST 强调初始状态对系统发展的影响(de Bot&Larsen-Freeman,2011),本文预设如果初始写作水平与均值一致的个体学习者与群体发展存在显著差异,则其他个体与群体的发展差异不言而喻。故本研究选取个案的标准是个体学习者初始写作水平与群体均值无显著差异,可视为初始写作水平与群体一致(Vers
16、poor,2015:38)。取班级三次写作成绩 新生入学考试作文成绩、精读课初次写作成绩和研究语料初次写作成绩,经 SPSS 20.0 分析,发现 9 名学生与群体均值在三次写26山东外语教学 2023 年第 4 期作成绩上无显著差异,从中随机选取两名作为个体受试(匿名为 X 和 Y)。3.3 测量维度 为了全面捕捉学习者二语产出特征,本研究按照从粗到细的指标顺序,分别从句子、子句、短语和词汇四个维度来测量学习者语言复杂度。平均 T 单位长度(mean length of T-unit,简称 MLT)被认为可以从句子层面反映学习者书面语复杂度整体情况(Norris&Ortega,2009);T
17、 单位包含的子句数量(T-unit complexity ratio,简称 C/T)能从主从句的使用上反映学习者语言的复杂度(Bult&Housen,2012);T 单位中复杂名词短语数量(complex nominals per T-unit,简称 CN/T)从短语层面区分不同水平学习者(Lu,2014);词汇复杂性(lexical sophistication,简称 LS),按照 Laufer&Nation(1995)提出的词频概貌(lexical frequency profile),超出 2000 个基础词汇之外的非常用词汇,即高级词汇在文本中所占比例,可以反映学习者书面词汇量的大小(
18、鲍贵,2008)。3.4 语料收集本研究语料主要来自学生两学年的 12 次英语议论文写作文本。研究者作为受试的大学英语任课教师,每隔 5 周为学生布置一篇议论文限时写作任务,要求 30 分钟内完成不少于 120 字的作文。研究者收齐后输入电脑,建成学习者写作文本语料库。研究结束后,结合学习者写作文本,对 2 名个案学生进行了回溯性访谈,并转写成文字。3.5 数据分析二语句法复杂度分析器和词汇复杂度分析器(Lu,2010;2012)是一种文本自动分析工具,包含了本研究要分析的维度和指标,并且其信度和效度均已得到检验(Lu,2011;2012),将作为本研究获取指标数据的方式。为了分析器测量的准确
19、性,研究者对原始数据进行了适当“清洗”,改正了文本中的拼写错误,最后以 UFT-8 TXT 格式保存,输入分析器,获取个体和群体四个指标的原始数据。提取 30 人 12 次均值数据,用来考察学习者群体语言发展特征;提取 X 和 Y 的 12 次个体数据,用来探究个案语言发展模式。主要分析步骤如下。(1)利用 Excel 描绘群体和个体 4 个指标的发展轨迹,并绘制群体二元多项式发展趋势线,探究语言复杂度发展轨迹特征。(2)计算群体和个体每个指标的变异度绝对差,使用重采样技术和蒙特卡罗模拟计算,检验群体和个体变异度是否存在显著性差异;对群体和个体每个指标发展轨迹中出现的峰值进行 5000 次随机
20、抽样,并进行蒙特卡罗模拟分析,检验局部变异是否显著。(3)以 5 次数据为一个窗口,分别绘制群体和个体书面语复杂度内部指标两两相关的移动相关系数图,分析指标间动态交互发展模式的异同。(4)访谈和文本数据用于质性分析。4.结果与讨论4.1 二语写作语言复杂度发展轨迹两学年来,群体和两位个体在 MLT、C/T、CN/T 和 LS 四个指标上均表现出独特的发36刘艳梅 二语写作语言复杂度动态发展特征展特征,具体结果如图 1图 4。图 1 群体和个体 MLT 发展轨迹图 2 群体和个体 C/T 发展轨迹图 3 群体和个体 CN/T 发展轨迹图 4 群体和个体 LS 发展轨迹群体 A 多项式趋势线表明,
21、语言复杂度 4 个指标的发展整体均呈上升趋势,说明群体语言复杂度两年来总体取得不同程度的进步,验证了前人研究结果(Bult&Housen,2018)。但当我们将群体各维度发展放在时间序列中,观察各指标实际动态发展轨迹时,发现语言并非呈现单一方向(de Bot et al.,2007)的线性发展,而是在进步、倒退、停滞和波动的过程中呈现螺旋式发展。图 1图 4 表明群体 MLT 先缓慢下降,经过轻微波动,第10-11 次出现大幅增长;C/T 的发展呈降升交替的轨迹;CN/T 先是在波动中下降,第 6 次降至低谷后开始在波动中上升;LS 在微弱波动中向前发展。对比群体和个体语言复杂度发展轨迹,发现
22、两位个体 4 个指标的初始值与群体接近,且总体发展与群体一样表现出上升趋势,但整个发展过程呈现的发展轨迹与群体不同。个体 X 的 4 个指标发展均与群体表现出较大差异性。X 的 MLT 大致呈 Z 型发展,除第4 次和第5 次低于整体均值,其余各次高于均值(图 1);C/T 经过前期激烈的 M 型发展,最后趋于稳定上升,其中第 5 次降至低谷,导致第 5 次和第 6 次低于均值,其余各次均高于均值(图 2);CN/T 前 3 次均高于整体均值,第 4 次降至均值以下,第 5-7 次与均值基本吻合,随后出现螺旋式上升,高于均值46山东外语教学 2023 年第 4 期(图 3);LS 整体发展呈现
23、 W 型,起点(1-2 次)略高于均值,随后出现剧烈波动,以低于均值为主,最后反超均值(图 4)。个体 Y 的 MLT,C/T 和 CN/T 围绕群体均值上下波动(图 1-3),但 LS 的发展轨迹与群体迥然不同。如图 4 所示,群体 LS 发展趋于稳定,而 Y 的 LS 波动幅度较大,呈倒 U 型发展,前 4 次以低于均值为主,随后急剧反超均值(5-7 次),又快速跌至均值以下(8-9次),最后再次超越均值(9-12 次)。与传统二语习得研究不同,本研究将追踪的群体均值数据放在时间序列中进行动态观察和分析,发现群体语言发展过程并非单向线性发展,而是进步与后退并存,停滞与波动共现的非线性发展。
24、群体和个体发展趋势图表明,即使是初始水平与群体一致的个体,其发展轨迹与群体也不相吻合,所以群体均值无法精确揭示个体语言发展的真实轨迹(Larsen-Freeman,2006),群体均值不能代表个体,二语的发展是每个个体所特有的过程。4.2 二语写作复杂度变异性特征语言复杂度变异性分析分为整体变异度和局部峰值变异性分析,其中整体变异度可以对比群体和个体在某个指标上的变异程度总体上是否存在显著差异;局部峰值变异分析各个指标发展轨迹中的峰值,如果峰值变异显著(p0.05),则排除系统偶然波动的可能,说明学习者在某个指标发展过程中出现了质的变化,发生了相变(van Geert,2008:182)。4.
25、2.1 整体变异度观察群体和个体发展轨迹的波动幅度(图 1图 4),发现群体发展轨迹较个人发展轨迹平缓,整体波动幅度偏小,而个体发展轨迹呈现更大的变异性,这一点与 Bult&Housen(2018)的发现一致。为从统计学上进行对比,分别计算两位个体与群体在每个指标上的绝对差(见表 1),发现个体绝对差均大于群体,说明个体整体变异度大于群体。表 1 群体与个体语言复杂度整体变异度分析MLTC/TCN/TLS群体 A 绝对差均值1.09570.10460.21220.0061个体 X 绝对差均值2.61010.38670.54760.0391个体 Y 绝对差均值1.20370.20800.2123
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