利用VR技術(shù)設(shè)計英語近義詞學習軟件

顏小英

(東華理工大學 長江學院，江西 撫州 344000)

利用VR技術(shù)設(shè)計英語近義詞學習軟件

顏小英

(東華理工大學 長江學院，江西 撫州 344000)

英語詞匯學習軟件，對英語詞匯理解和記憶有一定的幫助，但對英語近義詞收效甚微，多數(shù)軟件甚至沒有專門針對近義詞學習設(shè)置模塊。然而，英語近義詞在英語詞匯中占比較大，是英語學習的重點和難點。采用VR技術(shù)，將英語近義詞含義用虛擬其詞義要素的方法表現(xiàn)出來，通過學習者與虛擬要素互動，產(chǎn)生正確的意象圖式，能幫助學習者準確、清晰地把握近義詞含義。

近義詞；學習軟件；VR技術(shù)；意象圖式

來昂斯認為，同義詞是指相同意義的詞，而近義詞指意義上相近但不完全相同的詞。同義詞可以分為兩種類型：絕對同義詞和相對同義詞(近義詞)，絕對同義詞稱為等義詞，指意義上完全對等，在任何語境中都可以互換的詞。相對同義詞又稱近義詞，指意義上相近或相同，但在程度、使用范圍等方面有所區(qū)別。對意義等同的等義詞無需辨析，所以同義詞的辨析問題主要是針對近義詞而言，即同義詞辨析就是近義詞辨析[1]。

傳統(tǒng)的近義詞詞義辨析方法是把所有近義詞意義列舉出來放在一起比較，并加以區(qū)分。

然而，近義詞在意義方面的差異是極其細微，有時是無法通過意義比較來區(qū)分近義詞或者區(qū)分不明顯，仍然會導致近義詞的誤用和濫用。為了改變這種狀況，近年來，隨著科技的進步，研究人員開始設(shè)計英語詞匯學習軟件，幫助學生區(qū)分詞義，提高詞匯學習效果。目前市場上的英語詞匯學習軟件品類繁多，歸納起來主要有以下類型。

第一類，單詞型。此類軟件是針對學生背誦單詞而開發(fā)的，其特點是配有大量圖片。通過圖片來展示實物或再現(xiàn)情景，借此來幫助學生理解和記憶單詞，如拓詞、扇貝和百詞斬。第二類，綜合型。此類軟件既能用來背誦單詞，也可用來練習口語，滿足多種英語學習的需求，如滬江英語。第三類，復讀機型。此類軟件具有音頻和視頻功能，是一種將視、聽、說集一體的練習軟件。第四類，游戲型。主要是以在線游戲的方式學習英語，交互性較強[2]。

從效果來看，這些軟件對詞匯理解和記憶、口語練習和聽力理解都有一定的幫助，但對近義詞學習助益甚微。然而，近義詞在英語語言中數(shù)量較多，是英語學習的一大難點。因此，設(shè)計一款英語近義詞學習軟件，幫助英語學習者辨析近義詞詞義，理解并準確運用近義詞是有必要的。

因此，本文將在上述英語學習軟件的基礎(chǔ)上，探討英語近義詞學習軟件設(shè)計的理論依據(jù)、設(shè)計思路、軟件技術(shù)、設(shè)計內(nèi)容，為下一步軟件設(shè)計做好鋪墊。

1 理論依據(jù)

上述英語學習軟件在設(shè)計時都運用了語言學理論，如情景理論、圖式理論、語境理論、交互理論、聯(lián)想記憶理論等。采用了大量的圖片、場景和實物，從視覺和聽覺感知上幫助學習者學習英語詞匯，如百詞斬、拓詞和扇貝。滬江英語錄制了音頻和視頻，模擬真實語境，促使學習者練習口語，幫助他們理解和使用語言。游戲型學習軟件要求學生與學習內(nèi)容進行互動，互動成功才能進入下一個環(huán)節(jié)繼續(xù)學習，此款軟件突出了交互理論的應(yīng)用。這些語言學理論在指導單個詞匯理解和記憶的軟件設(shè)計時起著一定的作用，它通過圖片或場景給學習者呈現(xiàn)視覺效果，進而觸發(fā)學習者對該圖片或場景在大腦中產(chǎn)生概念化的過程，并形成獨特的概念意義存儲在學習者的大腦里，完成對該單個詞匯的認知、理解和記憶的過程。而近義詞詞義的理解在學習者大腦中產(chǎn)生的認知過程則不相同。對近義詞詞義的理解，在學習者大腦中會產(chǎn)生兩個認知過程和一個比較過程，要解釋它們的認知過程這就要用到認知語言學的另一個理論——意象圖式理論。

“意象圖式”概念是由認知語義學學者萊考夫和約翰遜在1987年提出。他們認為，體驗經(jīng)驗在概念系統(tǒng)內(nèi)產(chǎn)生意象圖式。意象圖式來自人們與世界互動獲得的感知經(jīng)驗[3]。萊考夫稱其為 “動覺意象圖式”, 簡稱“意象圖式”[4]。約翰遜認為：意象圖式是人們在與周圍環(huán)境互動中產(chǎn)生的動態(tài)的、反復出現(xiàn)的組織模式，因此能經(jīng)常在人們的基本感覺運動經(jīng)驗中表現(xiàn)出來。它包括所有類型的感知經(jīng)驗而不是局限視覺感知，是產(chǎn)生于重復的體驗經(jīng)驗的抽象概念模式而不是概念本身。他們認為“意象圖式”一詞界定為寬泛的心理意象的寬泛神經(jīng)認知意義，而不是單純指視覺意象，也不是純粹的抽象知識結(jié)構(gòu)，它具有抽象性、信息性和結(jié)構(gòu)性的特點[5]。

意象圖式規(guī)模龐大，層次繁多，錯綜復雜。根據(jù)不同的標準，意象圖式可以分為很多類別。艾凡斯等學者將意象圖式分為八個主要類別：空間、容器、運動、平衡、力、同一/多樣性、一致性、存在[6]。

2 設(shè)計思路

基于上述意象圖式的特點和分類，我們可以將它用來指導英語近義詞學習軟件的設(shè)計。

在學習英語近義詞時，意象圖式是大腦認知過程中的主要表現(xiàn)形式。在軟件設(shè)計時要考慮到意象圖式的“一致性”，即匹配和疊加，這在理解近義詞時尤為重要。意象圖式疊加部分是近義詞意義的“核心部分”，是兩個或多個近義詞詞義相同的、較易理解而不需要認知者很努力地加以區(qū)分的部分。除此之外，意象圖式還有它們的“比較部分”，它代表近義詞詞義不同之處，是區(qū)分近義詞詞義的關(guān)鍵所在。因此，要正確理解近義詞的含義就應(yīng)該研究近義詞意象圖式的“比較部分”，加以辨別，才可以清晰地獲得近義詞的全部含義。這就要求我們在設(shè)計軟件時充分利用圖片、場景和語境等語義要素將意象圖式的“比較部分” 突顯出來。例如，近義詞：address、speech、lecture、oration、report 和talk，這些近義詞都包含了“一個人在說話”的意思?！耙粋€人在說話”是上述六個近義詞中的“核心部分”，屬于意象圖式重疊，是詞義的“核心部分”，該部分不需要認知者費力就可以很容易獲得意義。關(guān)鍵在意象圖式重疊之外的“比較部分”，上述六個近義詞之所以詞義不同就表現(xiàn)在“比較部分”。需要我們加以區(qū)別。因此，要辨析近義詞詞義需要研究它們的意象圖式結(jié)構(gòu)中的“比較部分”，才可以清晰地理解它們的含義。接下來我們從上述六個近義詞的意象圖式出發(fā)，研究它們的“比較部分”。為了更加直觀，先來看看它們的語義結(jié)構(gòu)(見圖1)。

從上圖中可以看出，這六個近義詞的語義結(jié)構(gòu)有一個共同的部分——“一個人在說話”，即它們的“核心部分”，在語義結(jié)構(gòu)上是重疊的。在近義詞辨析時，這個部分不需要費力區(qū)分。除此之外，其他部分則是“比較部分”，是區(qū)別近義詞詞義的關(guān)鍵。

學習者在區(qū)別上述六個近義詞時，在大腦中形成的意象圖式與語義結(jié)構(gòu)基本是一樣的。只不過意象圖式顯示的是以模糊的人物和場景代替文字來表達各自的語義關(guān)系。意象圖式表達的語義關(guān)系是不可量化的，是“核心部分”、“比較部分”和周圍環(huán)境的總和，比較抽象，但又局限在一個范疇之內(nèi)。鑒于意象圖式這個特點，很難用圖形和文字表現(xiàn)出來。但意象圖式是一切認知活動的主要表現(xiàn)形式，學習者在進行近義詞辨析時是以意象圖式來識解的，這一點已經(jīng)被神經(jīng)學家來捷證明[7]。因此，在進行近義詞辨析的認知活動中，如何使學習者產(chǎn)生正確的意象圖式，需要借助一些先進的技術(shù)手段來完成。

3 軟件技術(shù)

吉布斯認為，意象圖式是人們從事認知活動如理解語言時產(chǎn)生的，是對所進行的活動的一種模擬，是同步思維過程中使用的體驗模擬的一部分，是人類自身組織系統(tǒng)在認知活動中不斷反復體驗、自然產(chǎn)生的特性。它們離不開身體，但是也不是事先組織好存儲于長期記憶中的[8]。據(jù)此，本文將采用VR技術(shù)來指導設(shè)計，它在幫助學習者解決近義詞詞義辨析的問題上具有明顯的優(yōu)勢。

VR(Virtual Reality，即虛擬現(xiàn)實)，又稱臨境技術(shù)。具體而言是指用立體眼睛和傳感手套等一系列傳感輔助設(shè)施來實現(xiàn)的一種三維現(xiàn)實，人們通過這些設(shè)施以自然的方式(如頭的轉(zhuǎn)動，手的運動等)向計算機送入各種動作信息，并且通過視覺、聽覺以及觸覺設(shè)施使人們得到三維的視覺、聽覺及觸覺等感覺世界。

設(shè)計者先將能夠表達或傳遞近義詞詞義的圖片、場景通過VR技術(shù)做成三維的虛擬環(huán)境，學習者通過視覺、聽覺和觸覺設(shè)施進行人機互動，將自己置身于虛擬環(huán)境中，與其進行各種知覺互動，并在大腦里記錄其感知信息，逐步形成了該近義詞的意象圖式。比較各近義詞意象圖式，學習者就可以區(qū)分近義詞的含義。

使用VR技術(shù)在教學上有其明顯的優(yōu)勢：一是它可以根據(jù)條件模擬各種虛擬環(huán)境，使體驗者身臨其境，獲取的知識是感性的、動態(tài)的、不可量化的，比較容易理解。二是VR技術(shù)教學視覺的認知信息占比較大，這些信息往往要比傳統(tǒng)課堂聽覺信息記得更牢固、更持久。三是VR技術(shù)的互動性可以給學生更多動手實踐的可能。通過計算機設(shè)計，可以人為改變虛擬世界的某些條件，使其有利于學習和實踐。例如，在運用VR進行商務(wù)談判時，可以制造談判僵局，讓學生設(shè)法去打破僵局，推動談判的進程，使學生在實踐中學習，提升自己各種解決問題的能力。

4 設(shè)計內(nèi)容

虛擬內(nèi)容的設(shè)計要求突出意象圖式的“比較部分”，體現(xiàn)近義詞的區(qū)別性。為了達到這個目的，設(shè)計者應(yīng)該選擇正確的內(nèi)容來實現(xiàn)其效果，可以從下面幾個方面入手來選取虛擬的要素。

(1)實物。通過視覺認知可以明顯區(qū)分的近義詞，例如：car、bus、truck、lorry、jeep、carriage、wagon等近義詞可以用虛擬實物來展示。學習者通過觀看虛擬實物很容易看出這些近義詞的區(qū)別。

(2)場景。對于有些近義詞需要虛擬場景來幫助學習者進行詞義辨析。虛擬場景可以是靜態(tài)的，如：bloom、blossom、flower等，也可以是動態(tài)的，如：storm、windstorm、tempest等。

(3)動作。有關(guān)動作的近義詞在英語詞匯里較多，設(shè)計者需要用精準的動作來表現(xiàn)它們的詞義差別。例如:push、drive、promote等，設(shè)計時要考慮到這些近義詞運動軌跡，包括動力、起點、路徑、目標等。其中“動力”是這些近義詞的共有的“核心部分”，起點、路徑、目標等各自的不同則是它們的“比較部分”。

(4)狀態(tài)。表現(xiàn)狀態(tài)的近義詞，如：blaze、flare、glow、glare、flash、glitter、twinkle、light 等可以用常見的、生動的畫面表示出來，學習者不難分辨它們的含義。

(5)屬性。有關(guān)屬性的近義詞，如：bright、clever、wise、brilliant、intelligent、ingenious、smart、shrewd等在表現(xiàn)上就有點困難。這種情況需要運用多種方法來表現(xiàn)它們的詞義差異。例如，通過設(shè)置解決某個問題的場景，從使用的方法來表現(xiàn)它們的語義區(qū)別；另外，還可以通過上述近義詞產(chǎn)生的意象圖式來加以區(qū)別。

(6)情感。表達情感的近義詞，如：anger、indignation、fury、rage、wrath等可以通過模擬個人的“憤怒”程度來表現(xiàn)；但像afraid、fearful、awful、dreadful、frightful、terrible、horrible、appalling等在表示“害怕、可怕”的近義詞時，它們的詞義差別比較細微，主要表現(xiàn)在“可怕”的程度方面。在設(shè)計表達上具有一定的困難?？梢試L試設(shè)置各種符合上述各近義詞含義的“害怕、可怕”的場景，通過感知各種場景來領(lǐng)略不同的“害怕、可怕”的差別意義。

(7)感知。表達感知的近義詞，如：cool、cold、chilly、frosty、freezing、icy等可以通過展示不同程度的“冷”的畫面表現(xiàn)出來；但表示意識感知的近義詞，如：acknowledge、admit、confess、recognize、concede等近義詞卻較難通過畫面來展示它們的詞義差異。這種情況下可以嘗試運用場景互動來解決認知差異的問題。

以上簡述了VR技術(shù)虛擬內(nèi)容的七個方面，其中還有一些內(nèi)容沒有涉及，如“時間”、“存在”和“關(guān)系”等。未涉及內(nèi)容的相關(guān)近義詞比較容易辨析，不是本文關(guān)注的重點。在內(nèi)容設(shè)計時，要根據(jù)近義詞本身的含義，充分利用意象圖式的特點和類型來指導虛擬內(nèi)容的選擇和設(shè)置，盡可能準確、清楚地呈現(xiàn)近義詞的差異，使學習者能夠輕松地理解、辨別它們的含義。

5 結(jié)語

英語學習軟件可以借助VR技術(shù)來提升其功能。雖然VR技術(shù)在軟件設(shè)計上有著其明顯的優(yōu)勢，但要想在教育教學領(lǐng)域普及還有其局限性：首先，VR技術(shù)在表現(xiàn)力方面還不盡人意。在涉及到人類情感方面或比較抽象的近義詞時，例如：agony、anguish、torment、torture、grief、misery、distress、sorrow等細微區(qū)別很難表現(xiàn)出來。其次，VR技術(shù)要求比較專業(yè)。大多數(shù)教育者不具備這種技術(shù)，在教育教學領(lǐng)域難以推廣應(yīng)用；再次，VR技術(shù)教學設(shè)備先進，價格較貴，難以普及使用；最后，VR技術(shù)如何“對接”教育教學領(lǐng)域還需要進一步研究。

[1] 陳芳.以認知語言學理論辨析英語近義詞[J].佳木斯大學社會科學學報,2010(6)：167-170.

[2] 宋莉娜.英語口語APP軟件評估實踐[J]. 成都紡織高等?？茖W校學報，2015 (3)：170-174.

[3] 劉麗華，李明君.意象圖式理論研究的進展與前沿[J].哈爾濱工業(yè)大學學報，2008(4)：110-116.

[4] LAKOFF G. Women, Fire, and Dangerous Things：What Categories reveal about the mind[M].Chicago: The University of Chicago Press，1987.

[5] JOHNSON M. The Body in the Mind: The Bodily Basis of Meaning. Imagination and Reason[M]. Chicago: University of Chicago Press， 1987: Preface.

[6] EVANSV GREENM. Cognitive Linguistics: An Introduction[M]. Edinburgh: Edinburgh University Press, 2006:190.

[7] REGIER Ta. Model of the Human Capacity for Categorizing Spatial Relations[J]. Cognitive Linguistics， 1995(6): 63-88.

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DesigningAPPforEnglishSynonymsLearningbyVRTechnology

YAN Xiao-ying

(YangtzeRiverCollegeofEastChinaUniversityofTechnology,Fuzhou344000,China)

A plenty of APP for English vocabulary learning have come into use, they have certain help in more understanding and memory of English vocabulary, but little effect in learning English synonyms, most of them even without setting for synonyms learning module. However, English synonyms in English vocabulary is large that is the emphasis and difficulty in learning English. To improve the situation, VR technology is adopted in this paper to distinguish the meaning of English synonyms, using the method of virtualizing their semantic elements, by interacting with virtual elements, learner can produce the correct image schema, which accurately and clearly grasp the synonymous meaning.

synonyms; APP; VR technology; image schema

G434

A

1674-3512(2017)03-0250-04

2017-02-28

江西省高等學校教學改革研究項目“基于‘互聯(lián)網(wǎng)+’背景下高校外語教學方式改革的研究”(JXJG-15-37-3)。

顏小英(1968—)，女，江西東鄉(xiāng)人，副教授，碩士，主要從事認知語言學、教學法研究。

顏小英.利用VR技術(shù)設(shè)計英語近義詞學習軟件[J].東華理工大學學報：社會科學版，2017，36(3)：250-253.

Yan Xiao-ying.Designing APP for English synonyms learning by VR technology[J].Journal of East China University of Technology(Social Science)，2017，36(3)：250-253.