漢語學(xué)習(xí)者漢字構(gòu)形意識(shí)的診斷性評(píng)價(jià)研究

劉婷雁

1 引言

漢字一直是對(duì)外漢語教學(xué)的一個(gè)重點(diǎn)和難點(diǎn)。調(diào)查表明，“字形困擾”是漢字難學(xué)的主要原因之一（石定果等，1998）。研究發(fā)現(xiàn)，漢字構(gòu)形意識(shí)作為一個(gè)包含了漢字部件意識(shí)、漢字部件位置意識(shí)、漢字部件組合規(guī)則意識(shí)等微技能①此 處用“微技能”雖不妥當(dāng)，但因目前沒有更合適的定義，本研究中暫且將漢字構(gòu)形意識(shí)所包含的漢字部件意識(shí)、漢字部件位置意識(shí)和漢字部件組合規(guī)則意識(shí)稱為“微技能”。的多維構(gòu)念（multidimentional construct），在漢字習(xí)得過程中有重要作用。

漢字構(gòu)形意識(shí)的形成和發(fā)展也越來越受到研究者的關(guān)注。江新（2001a）發(fā)現(xiàn)：零起點(diǎn)美國(guó)學(xué)生學(xué)習(xí)五個(gè)月漢語后對(duì)上下結(jié)構(gòu)漢字已形成了明顯的正字法意識(shí)②筆者認(rèn)為“漢字正字法意識(shí)”也指對(duì)漢字部件表音表義的意識(shí)。但一些研究者也用“漢字正字法”來指代“漢字構(gòu)形意識(shí)”。為了轉(zhuǎn)述的方便，在文獻(xiàn)評(píng)述中，仍使用“漢字正字法”這一術(shù)語。。鹿士義（2002）發(fā)現(xiàn)：母語為拼音文字的成人形成正字法意識(shí)需要兩年左右時(shí)間。王建勤（2004）發(fā)現(xiàn)：零起點(diǎn)歐美學(xué)生學(xué)習(xí)三個(gè)月漢語后已開始萌發(fā)漢字正字法意識(shí)。Wang M.etal（2003）發(fā)現(xiàn)漢語學(xué)習(xí)者部件意識(shí)的形成要早于部件位置意識(shí)；而郝美玲（2007）則發(fā)現(xiàn)漢語學(xué)習(xí)者部件位置意識(shí)的形成要早于部件意識(shí)。這兩項(xiàng)研究結(jié)果相左，我們認(rèn)為主要是因?yàn)椋?）被試性質(zhì)不同。前者的被試為在美國(guó)每周學(xué)習(xí)6學(xué)時(shí)漢語的學(xué)生，他們接受的漢字刺激較少；后者的被試為在北京每周學(xué)習(xí)10學(xué)時(shí)漢語的學(xué)生，他們接受的漢字刺激較多。2）測(cè)量方法不同。雖然二者的測(cè)驗(yàn)材料均為真假非字判斷，但前者采用反應(yīng)時(shí)測(cè)量法，后者采用紙筆測(cè)驗(yàn)法。因此，關(guān)于漢語學(xué)習(xí)者何時(shí)開始對(duì)漢字部件的位置信息有所意識(shí)，他們的部件意識(shí)和部件位置意識(shí)的發(fā)展是否存在一個(gè)先后順序，紙筆測(cè)驗(yàn)的構(gòu)想效度如何，紙筆測(cè)驗(yàn)?zāi)芊窠梃b為漢字構(gòu)形意識(shí)診斷性評(píng)價(jià)的題型等問題都還需要進(jìn)一步的驗(yàn)證和研究。

本研究希望能在實(shí)現(xiàn)語言測(cè)試與第二語言習(xí)得研究、認(rèn)知心理學(xué)研究接口方面做出一次嘗試。為此，我們編制了一套針對(duì)漢語學(xué)習(xí)者漢字構(gòu)形意識(shí)的診斷性評(píng)價(jià)測(cè)驗(yàn)來考查學(xué)習(xí)者的漢字構(gòu)形意識(shí)。同時(shí)，我們應(yīng)用概括診斷模型（GDM）對(duì)所編制的診斷性測(cè)驗(yàn)進(jìn)行了效度驗(yàn)證，以探討紙筆測(cè)驗(yàn)應(yīng)用于漢語學(xué)習(xí)者漢字構(gòu)形意識(shí)研究中的可行性。

2 概括診斷模型（GDM）簡(jiǎn)介③Davier M.von.A general diagnosis models applied to language testing data[R].Princeton，NJ，US:Educational Testing Service，2005，September:RR-05-16.

概括診斷模型（Class of General Diagnosis Models，GDMs）是Davier M.von&Yamamoto（2004）提出的一個(gè)可定義和整合以往各種認(rèn)知診斷模型的模型組。

2.1 概括診斷模型的對(duì)數(shù)線性形式（loglinear class of GDM）

GDM的對(duì)數(shù)線性形式是由一個(gè)離散的、多維的潛在變量 θ定義的，θ=（a1，…，aK）。其中，當(dāng)ak∈{0，1}時(shí)，ak被定義為掌握型能力（1）和未掌握型能力（0）。當(dāng)θ=（a1，…，aK），即θ為一個(gè)包含多維能力水平ak（k=1，…，K）的K維能力時(shí)，被試對(duì)某一題目i的反應(yīng)x的對(duì)數(shù)形式可定義為：

其中:

qi為Q矩陣元素，qi.=（qi1，…，qiK），

βxi為難度參數(shù)；

γxi為k維斜率參數(shù)，對(duì)每個(gè)非零反應(yīng) x∈

采用一個(gè)特殊映射hi（）可將GDM與多元IRT模型結(jié)合起來，該映射關(guān)系為：

其中：

映射h的第k個(gè)值為hk（qi.，a）=qikak；

只要Q矩陣中只有0或1兩種元素，無論能力水平是多級(jí)的（即：）還是二分的（即 ak∈（0，1）），都可使用這一映射hi（）。

2.2 概括診斷模型的邏輯斯蒂形式（logistic class of GDM）

GDM的對(duì)數(shù)線性形式可轉(zhuǎn)化為邏輯斯蒂（logistic）形式：

其中：

a=（a1，…，aK）為K維能力；

βxi為難度參數(shù)；

γxi為K維斜率參數(shù)，對(duì)每個(gè)非零反應(yīng) x∈

其中：

a=（a1，a2，…，aK）是包含了K個(gè)離散特質(zhì)的潛在能力；是一個(gè)二分值的Q矩陣。

βxi為難度參數(shù)；

γxi為K維斜率參數(shù)，對(duì)每個(gè)非零反應(yīng) x∈服從約束

2.3 小結(jié)

本研究選取GDM檢驗(yàn)我們所編制的診斷性測(cè)驗(yàn)主要是因?yàn)椋?/p>

本研究所考察的漢字構(gòu)形意識(shí)（θ）是一個(gè)包含了部件意識(shí)、部件位置意識(shí)和部件組合規(guī)則意識(shí)三個(gè)維度的潛在能力（ak，k=3），GDM可對(duì)多維能力進(jìn)行診斷。

本研究的診斷性測(cè)驗(yàn)將采用二值計(jì)分法，每一個(gè)維度的潛在能力都只有兩個(gè)水平，即Q矩陣元素為qik∈{0，1}，適用于最簡(jiǎn)單的0/1矩陣概括診斷模型。

GDM可采用標(biāo)準(zhǔn)EM算法的邊際極大似然估計(jì)法（Marginal Maximum Likelihood Estimation，MMLE/EM），計(jì)算成本較低。

3 實(shí)驗(yàn)研究

3.1 研究目的

（1）編制一套針對(duì)漢語學(xué)習(xí)者漢字構(gòu)形意識(shí)的診斷性評(píng)價(jià)測(cè)驗(yàn)。

（2）應(yīng)用GDM對(duì)我 們所編制的漢字構(gòu)形意識(shí)診斷性評(píng)價(jià)測(cè)驗(yàn)進(jìn)行效度檢驗(yàn)。

（3）為進(jìn)一步設(shè)計(jì)開發(fā)漢字構(gòu)形意識(shí)測(cè)驗(yàn)提供參考依據(jù)，為對(duì)外漢語漢字教學(xué)實(shí)踐提供反饋信息。

3.2 被試

本研究被試包括了來自遼寧大學(xué)和福建師范大學(xué)的漢語學(xué)習(xí)者，共116人④全體被試視力或矯正視力正常，且均未被告知實(shí)驗(yàn)?zāi)康摹?。被試的具體情況如表1所示：

表1 被試基本情況表

3.3 測(cè)驗(yàn)的編制

本測(cè)驗(yàn)所測(cè)的漢字構(gòu)形意識(shí)包含了學(xué)習(xí)者對(duì)漢字部件形體特征的意識(shí)、對(duì)漢字部件位置信息的意識(shí)、對(duì)漢字部件之間組合規(guī)則的意識(shí)（如圖1所示）。

圖1 漢字構(gòu)形意識(shí)結(jié)構(gòu)示意圖

我們?cè)O(shè)計(jì)了三種題型對(duì)學(xué)習(xí)者漢字構(gòu)形意識(shí)的不同層面進(jìn)行考查（表2）。

第一部分判斷漢字，60題。其中，非字1（其中一個(gè)部件是在正確的部件上增加或減少一筆而成的，如：“ ”；或?qū)⑵渲幸粋€(gè)部件用線條圖代替，如：“ ”）、非字2（將真字的一個(gè)部件用另一部件代替，但此部件的位置不符合漢字部件構(gòu)字規(guī)則，如：“ ”；或?qū)⒄孀值膬蓚€(gè)部件對(duì)調(diào)，如“ ”）、假字（將真字的一個(gè)部件用另一部件代替，但符合部件構(gòu)字規(guī)則的字，如“ ”）各10題，填充真字⑧30題。被試判斷正確計(jì)1分，錯(cuò)誤計(jì)0分。假字和非字均使用Windows XP系統(tǒng)自帶的TrueType造字程序制作，與真字印刷體無差別。

第二部分補(bǔ)全漢字，20題。每題給出一個(gè)部件，要求被試添加另一個(gè)或幾個(gè)部件，構(gòu)成一個(gè)新的漢字。補(bǔ)全的漢字正確計(jì)1分，只添加單一筆畫或添加的部件書寫錯(cuò)誤均計(jì)0分。

第三部分組合部件，20題。要求被試使用每題給出的四個(gè)部件中的兩至三個(gè)組合成一個(gè)漢字。組合正確計(jì)1分，組合錯(cuò)誤或部件抄寫錯(cuò)誤均計(jì)0分。

4 結(jié)果與分析

4.1 利用概括診斷模型（GDM）進(jìn)行效度檢驗(yàn)

為比較真假字判斷測(cè)量作業(yè)和我們所自行編制的測(cè)量作業(yè)的優(yōu)劣，我們將全卷分為測(cè)驗(yàn)1（判斷漢字）、測(cè)驗(yàn)2（書寫漢字）兩份平行測(cè)驗(yàn)進(jìn)行效度檢驗(yàn)。

4.1.1 數(shù)據(jù)整理

第一步，根據(jù)各測(cè)驗(yàn)題所測(cè)的微技能建立各題的0/1微技能Q矩陣。

第二步，根據(jù)被試在測(cè)驗(yàn)中的作答情況，建立被試的0/1反應(yīng)矩陣。

4.1.2 模型公式

本研究采用概括診斷模型（GDM）的公式（4），即：

其中：

a=（ ）

a1，a2，…，aK是包含了K個(gè)離散特質(zhì)的潛在能力；是一個(gè)二分值的Q矩陣。

βxi為難度參數(shù)；

γxi為K維斜率參數(shù)，對(duì)每個(gè)非零反應(yīng)x∈

在本研究中，a為漢字構(gòu)形意識(shí)；k=3，a1為部件組合規(guī)則意識(shí)，a2為部件意識(shí)，a3為部件位置意識(shí)。能力水平數(shù)SK=2，我們將能力水平賦值為掌握型（1）和非掌握型（0）兩種數(shù)據(jù)，即

表2 漢字構(gòu)形意識(shí)測(cè)驗(yàn)試題結(jié)構(gòu)與題型表

4.1.3 參數(shù)估計(jì)

我們使用Davier M.von（2005）開發(fā)的GDM軟件mdltm，應(yīng)用EM算法的邊際最大似然法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，結(jié)果顯示（表4-1）：全卷及測(cè)驗(yàn)1、測(cè)驗(yàn)2所估計(jì)出的整體難度值都小于0，說明測(cè)驗(yàn)偏易。但三種微技能a1、a2、a3的斜率參數(shù)γxi均值均大于0且小于3，這說明全卷對(duì)三種微技能都有較好的區(qū)分度。其中，測(cè)驗(yàn)1估計(jì)出的a1、a2、a3斜率參數(shù)γxi均大于2，說明測(cè)驗(yàn)1對(duì)三種微技能的區(qū)分度均較高；測(cè)驗(yàn)2估計(jì)出的a1斜率參數(shù)γxi大于a2、a3，說明測(cè)驗(yàn)2對(duì)部件組合規(guī)則意識(shí)的區(qū)分度高于對(duì)部件意識(shí)、部件位置意識(shí)的區(qū)分度。

4.1.4 模型擬合度檢驗(yàn)

我們以IRT雙參數(shù)邏輯斯蒂模型（2PL-IRT）為參照⑨當(dāng)k=1，即a為一個(gè)單維能力時(shí)，IRT模型可作為GDM的一個(gè)特殊形式。，對(duì)GDM的模型擬合度（model fit）進(jìn)行檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)：GDM擬合度指標(biāo)⑩包括LogPen絕對(duì)值、Deviance（G）和AIC指標(biāo)這三個(gè)擬合度指標(biāo)。均小于2PL-IRT（表4-2），即實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與GDM的模型擬合度較好。

4.2 漢字構(gòu)形意識(shí)各微技能與總技能的關(guān)系分析

根據(jù)GDM估計(jì)出的三種微技能的掌握概率（probability of mastery）以及2PL-IRT估計(jì)出的總技能的掌握概率，我們對(duì)部件組合規(guī)則意識(shí)（a1）、部件意識(shí)（a2）、部件位置意識(shí)（a3）與總的漢字構(gòu)形意識(shí)（θ）之間的關(guān)系進(jìn)行了分析?為了避免有界概率數(shù)據(jù)（bounded classification）對(duì)皮爾遜（Person）相關(guān)分析的誤導(dǎo)，我們將漢字構(gòu)形意識(shí)（θ）的掌握概率進(jìn)行了logit轉(zhuǎn)化，即：l=log。。

GDM對(duì)測(cè)驗(yàn)1的估計(jì)結(jié)果顯示（表5）：在測(cè)驗(yàn)1中，a1、a2、a3的掌握概率之間存在中度相關(guān)（.575，.622，.657），說明測(cè)驗(yàn)1所測(cè)的不同微技能之間有一定區(qū)別。另外，a1、a2、a3的掌握概率與θ兩兩間存在高度相關(guān)（.857，.855，.878），說明測(cè)驗(yàn)1具有較高的同質(zhì)性。因此，我們認(rèn)為測(cè)驗(yàn)1測(cè)到了構(gòu)成漢字構(gòu)形意識(shí)的不同微技能。方差分析?本研究中的方差分析均采用Bonferroni調(diào)整系數(shù)的事后多重比較。結(jié)果顯示：a3的掌握概率顯著高于a2（p=.040）；a2的掌握概率顯著高于a1（p=.001）。也就是說，對(duì)于被試而言，部件組合規(guī)則意識(shí)最難掌握，而部件位置意識(shí)最容易掌握。

表3 漢字構(gòu)形意識(shí)測(cè)驗(yàn)題目參數(shù)估計(jì)結(jié)果表

表4 GDM和2PL-IRT模型擬合度指標(biāo)表

表5 漢字構(gòu)形意識(shí)微技能與總技能相關(guān)關(guān)系表（測(cè)驗(yàn)1）

GDM對(duì)測(cè)驗(yàn)1的估計(jì)結(jié)果顯示（表6）：在測(cè)驗(yàn)2中，a1、a2、a3之間以及它們和θ之間均存在高度正相關(guān)，進(jìn)一步的方差分析發(fā)現(xiàn)a1、a2、a3的掌握概率差異均不顯著（p=1.00，p=.146，p=.109）。因此，我們認(rèn)為，與測(cè)驗(yàn)1相比，測(cè)驗(yàn)2更傾向于考查被試對(duì)三項(xiàng)微技能的綜合運(yùn)用，從整體上考查被試的漢字構(gòu)形意識(shí)。

表6 漢字構(gòu)形意識(shí)微技能與總技能相關(guān)關(guān)系表（測(cè)驗(yàn)2）

GDM對(duì)全卷的估計(jì)結(jié)果顯示（表7）：對(duì)于全卷而言，a1、a2、a3之間以及它們和θ之間均存在顯著的高相關(guān)。這一方面說明全卷具有很高的同質(zhì)性，各分測(cè)驗(yàn)均對(duì)被試的總的漢字構(gòu)形意識(shí)進(jìn)行了有效測(cè)量，也說明部件組合規(guī)則意識(shí)、部件意識(shí)和部件位置意識(shí)可以很好地預(yù)測(cè)漢字構(gòu)形意識(shí)。但就全卷來說，我們對(duì)三個(gè)微技能的考查沒有很好地區(qū)別開來。我們認(rèn)為，這主要是受測(cè)驗(yàn)2的影響。方差分析結(jié)果顯示：a3的掌握概率顯著高于a2（p=.039）和a1（p=.001）；但a2和a1的掌握概率的差異不顯著（p=.871）。這說明全卷未能很好地把部件意識(shí)和部件組合規(guī)則意識(shí)區(qū)分開來。但與GDM對(duì)測(cè)驗(yàn)1的估計(jì)結(jié)果一致的是，全卷估計(jì)結(jié)果也說明部件位置意識(shí)最容易掌握。

同時(shí)，GDM在測(cè)驗(yàn)1和測(cè)驗(yàn)2中分別估計(jì)出的a1、a2、a3兩兩之間存在中度相關(guān)（.497，.662和.590）（表8）。但2PL-IRT模型在測(cè)驗(yàn)1和測(cè)驗(yàn)2中對(duì)總技能θ的估計(jì)結(jié)果卻有相對(duì)較高的一致性（.726）。因此，我們認(rèn)為測(cè)驗(yàn)1和測(cè)驗(yàn)2都測(cè)到了漢字構(gòu)形意識(shí)。但測(cè)驗(yàn)1是通過對(duì)部件組合規(guī)則意識(shí)、部件意識(shí)和部件位置意識(shí)的分項(xiàng)評(píng)價(jià)來測(cè)量漢字構(gòu)形意識(shí)的。而測(cè)驗(yàn)2是通過考查被試對(duì)三種微技能的綜合運(yùn)用能力來整體測(cè)量漢字構(gòu)形意識(shí)的。

表7 漢字構(gòu)形意識(shí)微技能與總技能相關(guān)關(guān)系表（全卷）

表8 測(cè)驗(yàn)1與測(cè)驗(yàn)2所估計(jì)的漢字構(gòu)形意識(shí)微技能與總技能的相關(guān)關(guān)系表

5 討論

5.1 對(duì)漢字構(gòu)形意識(shí)各微技能發(fā)展情況的討論

首先，我們所定義的漢字部件位置意識(shí)表現(xiàn)為能夠判斷部件的位置是否正確。實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)分析結(jié)果顯示：對(duì)于漢語學(xué)習(xí)者而言，漢字部件位置意識(shí)最容易獲得。我們認(rèn)為，這是因?yàn)榫哂形恢眯畔⒌幕A(chǔ)部件具有很強(qiáng)的構(gòu)字能力，在學(xué)習(xí)者漢字習(xí)得初期的出現(xiàn)率較高。根據(jù)邢紅兵（2005）的統(tǒng)計(jì)，具有位置信息的基礎(chǔ)部件“扌”、“艸”、“氵”和“亻”的構(gòu)字?jǐn)?shù)均在100個(gè)以上。另外，漢字部件的位置信息在漢字構(gòu)形系統(tǒng)中也是有限的。在邢紅兵（2005）所劃分的515個(gè)基礎(chǔ)部件中，只有206個(gè)基礎(chǔ)部件具有位置信息，占總部件數(shù)的40%，且這206個(gè)具有位置信息的基礎(chǔ)部件在HSK甲乙級(jí)字中均已出現(xiàn)。這樣，學(xué)習(xí)者在漢字習(xí)得的初期階段就能夠較好地歸納和總結(jié)出這類部件的共性和規(guī)律，較快地掌握這些部件的位置信息。因此，我們認(rèn)為部件位置意識(shí)在漢語學(xué)習(xí)者漢字習(xí)得的初期，有重要作用。

其次，我們所定義的漢字部件意識(shí)表現(xiàn)為能夠判斷部件是否真實(shí)存在，能夠?qū)Σ考男误w特征進(jìn)行分析和加工，能夠正確書寫漢字部件形體。實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)分析結(jié)果顯示：與部件位置意識(shí)相比，學(xué)習(xí)者較難獲得漢字部件意識(shí)。我們認(rèn)為，這主要是因?yàn)闈h字部件形體特征較為復(fù)雜，不像漢字部件位置信息特征那樣具有有限性和較強(qiáng)的系統(tǒng)性，漢語學(xué)習(xí)者的部件意識(shí)需要在漢語學(xué)習(xí)的過程中慢慢積累。特別是對(duì)于非漢字文化圈的初級(jí)學(xué)習(xí)者而言，他們首先需要建立漢字筆畫和結(jié)構(gòu)的心理圖式（schema），才可能有效地掌握漢字部件的形體特征。漢語學(xué)習(xí)者在初級(jí)階段的漢字部件意識(shí)常處于一個(gè)較弱的水平，僅限于對(duì)漢字形體和圖形的識(shí)別（王建勤，2004）。其次，漢字形似部件較多（如“氵”和“冫”，“辶”和“廴”，“末”和“未”等），這給漢語學(xué)習(xí)者構(gòu)建較為清晰的漢字部件意識(shí)帶來了很大困難。以往的偏誤分析研究也發(fā)現(xiàn)這類形似錯(cuò)誤在漢語學(xué)習(xí)者的漢字偏誤中占有很大的比例（孫清順等，1985）。因此，我們認(rèn)為只有在漢語學(xué)習(xí)者的漢語達(dá)到一定水平，積累了一定的識(shí)字量后，才有可能獲得較強(qiáng)的漢字部件意識(shí)。

最后，我們所定義的漢字部件組合規(guī)則意識(shí)表現(xiàn)為能夠判斷部件的組合關(guān)系是否合法，能夠?qū)⒉考M合為正確漢字。實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)分析結(jié)果顯示：較之部件意識(shí)和部件位置意識(shí)，部件組合規(guī)則意識(shí)是最難獲得的。我們認(rèn)為，具有較為清晰的部件位置意識(shí)和部件意識(shí)是漢語學(xué)習(xí)者能夠判斷漢字部件組合關(guān)系合法性的前提。有時(shí)，當(dāng)某一部件與一個(gè)具有位置信息的部件組合時(shí)合法，但它與另一個(gè)具有同樣位置信息的形似部件組合時(shí)卻不合法，如“進(jìn)”與“”，前者為真字，后者為假字。漢語母語者在判斷這類假字時(shí)，也可能出現(xiàn)錯(cuò)誤。對(duì)于漢語學(xué)習(xí)者而言，這無疑是更大的困難。因此，我們認(rèn)為，漢語學(xué)習(xí)者部件組合規(guī)則意識(shí)的獲得，一方面，與他們的漢字識(shí)字量有著密切聯(lián)系；另一方面，也與他們對(duì)漢字部件構(gòu)字理?yè)?jù)的掌握有關(guān)。這無疑對(duì)他們漢字能力提出了更高的要求。

5.2 對(duì)漢字構(gòu)形意識(shí)測(cè)驗(yàn)三種測(cè)量作業(yè)的討論

“判斷漢字”測(cè)量作業(yè)通過要求被試對(duì)三種類型的錯(cuò)字進(jìn)行判斷來分別考查被試能否判斷某一部件的形體特征是真實(shí)存在的、能否識(shí)別某一部件的位置信息、能否判斷漢字部件組合關(guān)系的合法性。也就是對(duì)漢字構(gòu)形意識(shí)的三項(xiàng)微技能一一進(jìn)行考查。從整體上看，該題型對(duì)被試而言最為容易。從GDM估計(jì)出的三項(xiàng)微技能的參數(shù)來看，真假字判斷作業(yè)能夠較好地區(qū)分出漢字構(gòu)形意識(shí)中的各項(xiàng)微技能，也能夠有效地反映被試總的漢字構(gòu)形意識(shí)。

但該測(cè)量作業(yè)也存在一定的問題。首先，由于該測(cè)量作業(yè)為正誤判斷，容易受到猜測(cè)因素的影響。只有增加題量才能有效地降低猜測(cè)因素的影響。但由于該測(cè)量作業(yè)需要加入與測(cè)驗(yàn)用字相等數(shù)量的填充真字，這在一定程度上，又增加了測(cè)量的成本。

“補(bǔ)全漢字”和“組合漢字”兩項(xiàng)測(cè)量作業(yè)都是考查被試輸出漢字的能力，要求被試綜合運(yùn)用他們的部件意識(shí)、部件位置意識(shí)和部件組合規(guī)則意識(shí)。從整體上看，這兩項(xiàng)測(cè)量作業(yè)都能很有效地反映被試的漢字構(gòu)形意識(shí)，但對(duì)微技能的反映有限，這是因?yàn)閷?duì)于初級(jí)漢語學(xué)習(xí)者而言，各項(xiàng)微技能的掌握還不完全，綜合運(yùn)用各微技能的能力有限，而高級(jí)漢語學(xué)習(xí)者的各項(xiàng)微技能已發(fā)展得相對(duì)完善，已具備綜合運(yùn)用的能力。因此，我們認(rèn)為該測(cè)量作業(yè)適用于考查中、高級(jí)漢語學(xué)習(xí)者的漢字構(gòu)形意識(shí)。

6 結(jié)論

（1）我們所編制的漢字構(gòu)形意識(shí)診斷性評(píng)價(jià)測(cè)驗(yàn)?zāi)軌蛴脕砜疾闈h語學(xué)習(xí)者漢字構(gòu)形意識(shí)的發(fā)展?fàn)顩r。

（2）真假字判斷測(cè)驗(yàn)?zāi)軌蜉^好地診斷漢語學(xué)習(xí)者的漢字部件意識(shí)、漢字部件位置意識(shí)和漢字部件組合規(guī)則意識(shí)，可以作為用來診斷評(píng)價(jià)學(xué)習(xí)者漢字構(gòu)形意識(shí)。

（3）補(bǔ)全漢字和組合漢字測(cè)驗(yàn)?zāi)軌蜉^好地診斷漢語學(xué)習(xí)者的漢字構(gòu)形意識(shí)以及漢字部件意識(shí)、漢字部件位置意識(shí)和漢字部件組合規(guī)則意識(shí)的綜合運(yùn)用能力，但對(duì)這三種微技能的獨(dú)立的、區(qū)別性的診斷還不理想。

（4）對(duì)于漢語學(xué)習(xí)者而言，漢字部件位置意識(shí)最容易獲得，漢字部件組合規(guī)則意識(shí)最難獲得，漢字部件意識(shí)居中。

（5）我們可以通過對(duì)漢語學(xué)習(xí)者的漢字部件意識(shí)、漢字部件位置意識(shí)、漢字部件組合規(guī)則意識(shí)以及三者的綜合運(yùn)用能力的考查來評(píng)價(jià)他們總體的漢字構(gòu)形意識(shí)。

[1]郝美玲.漢語作為第二語言的學(xué)習(xí)者漢字正字法意識(shí)的萌芽與發(fā)展[J].世界漢語教學(xué)，2007（1）.

[2]江新.初學(xué)漢語的美國(guó)學(xué)生漢字正字法意識(shí)的實(shí)驗(yàn)研究[C].見：趙金銘，主編.對(duì)外漢語研究的跨學(xué)科探索——漢語學(xué)習(xí)與認(rèn)知國(guó)際學(xué)術(shù)研討會(huì)論文集.北京:北京語言大學(xué)出版社.2001.

[3]鹿士義.母語為拼音文字的學(xué)習(xí)者漢字正字法意識(shí)發(fā)展的研究[J].語言教學(xué)與研究，2002（3）.

[4]石定果，萬業(yè)馨.有關(guān)漢字教學(xué)的調(diào)查報(bào)告[C].見：呂必松，主編.漢字與漢字教學(xué)研究論文選.北京：北京大學(xué)出版社.1998.

[5]孫清順，張朋朋.初級(jí)階段漢語作為第二語言的學(xué)習(xí)者錯(cuò)別字統(tǒng)計(jì)分析[C].見：北京語言學(xué)院第三屆科學(xué)報(bào)告會(huì)論文選.北京：北京語言學(xué)院出版社.1985.

[6]王建勤.歐美學(xué)生漢字部件認(rèn)知效應(yīng)的實(shí)驗(yàn)研究[J].漢語研究與應(yīng)用，2004（2）.

[7]邢紅兵.基于統(tǒng)計(jì)的漢語字詞研究[M].北京：語文出版社.2005.

[8]Davier M.von&Yamamoto K.Partially observed mixtures of IRT models:An extension of the generalized partial credit model[J]，Applied Psychological Measurement，2004（28），389-406.

[9]Davier M.von.A general diagnosis models applied to language testing data[R].Princeton，NJ，US:Educational Testing Service，2005，September:RR-05-16.

[10]Wang M.，Charles A.Perfetti&Ying Liu.Alphabetic readers quickly acquire orthographic structure in learning to read Chinese[J].Scientific Studiesof Reading，2003（2）.