國際計算機輔助語言測試研究動態(tài)可視化分析

王 術 芬

（四川外國語大學研究生院，重慶 400031）

一、引言

21世紀以來，隨著網絡技術的飛速發(fā)展，測試手段日益多樣化，越來越多的學者開始關注計算機輔助語言測試。迄今為止，計算機輔助語言測試已經有五十余年的歷史了，從簡單的客觀題評測到作文、翻譯等復雜主觀題評測，從單機測試到網絡測試，從計算機命題到語言水平自動評價，已經在教學中扮演著越來越重要的角色。[1]時至今日，國際上計算機輔助語言測試的研究發(fā)展如何呢？

為了回答這個問題，本文基于1998-2017年的SSCI期刊收錄的558篇計算機輔助語言測試研究文獻，運用CiteSpace V對其進行系統(tǒng)梳理和分析，旨在幫助國內學者更好的掌握該領域的發(fā)展動態(tài)和方向，以進一步推進我國計算機輔助語言測試研究的發(fā)展。

二、研究設計

（一） 數據來源

本研究數據來源于美國科學情報研究所編制的Web of Science(WOS)數據庫中的Web of Science TM核心合集，該核心合集能夠代表國際的權威期刊文獻。由于計算機輔助語言測試在國際英語中有多種表達，為盡可能多的收集相關文獻，本研究以“computerized language testing”“computerassisted language testing”“computer-enhanced testing”“computer-managed testing” 和“computer-based language testing”的并集作為“主題詞”在SSCI進行檢索，時間跨度定為1998-2017年，共檢索出558條有效文獻記錄，檢索時間截止到2017年8月15號。

（二）研究方法

本研究運用引文分析的方法，利用信息可視化技術分析軟件CiteSpace V，從樣本文獻中提取關鍵詞、作者、作者機構、來源期刊、被引期刊等數據，繪制重要文獻、研究熱點等國際計算機輔助語言測試研究的可視化領域知識圖譜，并逐一進行分析。

本文在已有的文獻基礎上，擬回答以下問題：

（1）過去二十年里，國際計算機輔助語言測試研究有著什么樣的趨勢？

（2）國際計算機輔助語言測試研究的高產國家、作者、機構有哪些？

（3）國際計算機輔助語言測試研究的高創(chuàng)新文獻有哪些？

（4）國際計算機輔助語言測試研究的熱點在哪？

三、結果與分析

（一）國際計算機輔助語言測試研究的總體趨勢

為了解國際計算機輔助語言測試研究的總體趨勢，我們對該研究領域在1998-2017年間所刊發(fā)的相關文獻進行了統(tǒng)計，結果如圖1所示。從該折線圖可以很直觀地看出國際計算機輔助語言測試研究的總體趨勢。1998-2005年期間，國際計算機輔助語言測試發(fā)展經歷了肇始期發(fā)文量少，且每年數量基本持平（1998-1999年例外）；2006-2011年期間，發(fā)文量呈現逐年遞增趨勢，但處于低速發(fā)展期；2012-2014年期間，增長速度較快，發(fā)文量于2014年達到峰值（60篇）?？梢姡瑖H計算機輔助語言測試研究在這三年間處于繁榮發(fā)展。2015年，發(fā)文量有一定的回落，但2016年又呈現上升趨勢（由于2017年的發(fā)文量尚未完全統(tǒng)計，所以暫時不計入分析范圍）。由此觀之，近20年學術界對計算機輔助語言測試研究先后經歷了肇始期、低速發(fā)展期、蓬勃發(fā)展期。本文認為，近二十年該研究領域發(fā)文量整體呈現上升趨勢的原因主要有以下三點：（1）20世紀50年代后，信息技術得到了飛速發(fā)展，電子計算機開始普及，這一時代契機為計算機輔助語言測試的問世與發(fā)展奠定了很好的基礎。（2）同紙筆化考試相比，計算機輔助語言測試有許多獨特的優(yōu)勢，這很大程度激發(fā)了學者的研究興趣。（3）信息技術與語言測試的結合是語言測試的發(fā)展趨勢。因此，計算機輔助語言測試的發(fā)展是大勢所趨。

圖1 國際計算機輔助語言測試領域刊發(fā)文獻年度分布情況（1998-2017年）

（二）國際計算機輔助語言測試研究的高產國家、作者、機構及高被引期刊

本研究對近十年計算機輔助語言測試研究SSCI發(fā)文量排名前十位的國家進行了統(tǒng)計，結果如圖2所示。從圖2來看，研究計算機輔助語言測試的國家發(fā)文量分布不均，位居第一的美國，占了全部發(fā)文量的45.5%，遠超過了排在第二名的英國，由此可見，美國對計算機輔助語言測試研究領域的發(fā)展有著顯著貢獻。排在英國后面的依次是荷蘭、加拿大、臺灣、德國、西班牙、澳大利亞、中國和日本。數據顯示，十年間，我國該領域的SSCI發(fā)文量為18篇，排名全球第九位。顯然，我國雖有學者涉足該研究領域，業(yè)已取得了一定的研究成果，但關注力度尚不夠。因此，國內學者應該加大計算機輔助語言測試研究的關注力度，群策群力，為推進計算機輔助語言測試研究的發(fā)展作出應盡的貢獻。

圖2 國際計算機輔助語言測試研究SCII發(fā)文量排名前十位的國家（2008-2017年）

筆者將檢索到的全部文獻記錄導入國際計算機輔助語言測試研究文獻數據，進行相應設置（“Time Slicing”設置為“1998-2017”，“Years Per Slice”設置為“1”；在“Term Source”中勾選“Title、Abstract、Descriptors、Identifiers”； 在“Node Types”中分別勾選“Author、Institute”）后生成了近二十年國際計算機輔助語言測試研究作者、機構的知識圖譜，如圖3所示。圖中的節(jié)點代表作者與研究機構，發(fā)文數量與節(jié)點呈正比關系。[2]

結合圖3和統(tǒng)計的數據，我們發(fā)現，近二十年里，國際計算機輔助語言測試研究發(fā)文量排名前十的作者 有 Kiran S、Correia H、Laborda JG、Wertzner HF、Xu KM、Gao ZJ、Chakravarthy B、Tulsky DS、Cheng DZ和Loutipour。1998-2017年間，計算機輔助語言測試相關的發(fā)文量排前十位的研究機構分別為：匹茲堡大學（美國）、加州大學戴維斯分校、明尼蘇達大學（美國）、西北大學（美國）、圣保羅州立大學（巴西）、公開大學（英國）、哥倫比亞大學、洛桑大學（瑞士）和密西根大學（美國）這十所研究機構?？梢钥闯?，這些機構在計算機輔助語言測試研究領域頗有建樹，取得了豐碩的研究成果。

圖3 國際計算機輔助語言測試研究作者及研究機構分布情況

此外，對研究論文的來源刊物的共被引分析，不僅可以了解到該領域的空間分布特點，掌握該領域的核心刊物群，還可以為文獻搜集和管理提供依據，為同行研究提供重要情報源的指導。[3]我們對排名靠前的十種高引刊物進行了統(tǒng)計。發(fā)現計算機輔助語言測試研究領域的最核心刊物包括：Computer-assisted Language learning（32）、Language Learning Technology（28）、Computers Education（26）、Computers in Human Behavior（21）、Modern Language Journal（17）、Language Learning（16）、Educational Technology Society（16）、Foreign Language Analysis（13）、Language Testing（11）、Language Assessment Quarterly（7）等。

（三）國際計算機輔助語言測試研究高創(chuàng)新性文獻分析

Sigma值是綜合中介中心度和突發(fā)強度測量節(jié)點重要性的指標，高Sigma值文獻通常具有創(chuàng)新性，能在研究領域的知識結構上后啟來者。[2]本文借助CiteSpace統(tǒng)計出了Sigma值排在前八位的文獻，分別為 Newton et al.[4]（13.12）、Li[5]（8.5）、Laborda et al.[6]（6.31）、Yu & Zhang[7]（5.20）、Gaviria[8]（4.35）、Ockey & Gary[9]（3.00）、May et al.[10]（2.26）、Lee et al.[11]（2.00）。

其中，Newton et al.[4]探討了計算機對失語癥患者而言，是否是一種有效的語言評估輔助工具。其研究對象為15個失語癥患者，讓它們在三種條件下（只有電腦；臨床醫(yī)生和電腦；傳統(tǒng)做法）進行兩種語言的句子—圖片匹配任務以及語法判斷任務。結果發(fā)現，雖然傳統(tǒng)任務的分數與計算機輔助任務的分數高度相關，但是計算機輔助任務的分數明顯要低，因為被試坐在電腦前感到不適。該研究也進一步佐證了計算機輔助語言測試的負向反撥效應。Laborda et al.[6]詳細介紹了教師實施計算機輔助語言測試的具體測試程序，他還指出，施考過程中計算機的使用不僅安全、便捷、經濟，而且使得國際型或者高風險考試的效果大大增強。同傳統(tǒng)的紙筆化考試相比，計算機輔助語言測試有著許多優(yōu)點，例如，增加了考試信度，更加客觀公正；原始資料易于保管，便于科學研究。Yu & Zhang[7]對我國計算機輔助語言測試研究進行了一個概述，并對當前取得的成就和未來的發(fā)展方向進行了思考和分析。Ockey & Gary[9]對計算機輔助二語能力的評估測試的發(fā)展和面臨的挑戰(zhàn)展開了論述，他認為，計算機測試用于評估二語能力已經取得了非凡的發(fā)展，具有可靠性、可操作性、高效性，然而，仍面臨著一些問題和挑戰(zhàn)，例如，測試及分數的安全性問題、計算機設備本身的局限性等。

（四）國際計算機輔助語言測試研究的熱點

關鍵詞是一篇文章的核心和精髓所在，可以反映該文章的主題[3]，因此我們可以通過關鍵詞的提取管窺整個計算機輔助語言測試研究領域的熱點。我們運用CiteSpace提取了所收集論文的關鍵詞，對出現頻數最高的關鍵詞進行了統(tǒng)計，見表1。我們發(fā)現，國際計算機輔助語言測試研究的熱點主要包括：語言能力（42）、兒童（33）、信度（28）、英語測試（26）、外語（23）、效度（19）、影響（15）和個體差異（12）等。

表1 國際計算機輔助語言測試研究期刊論文的研究熱點話題（1998-2017年）

5 Foreign Language 23 0.04 6 validity 19 0.12 7 impact 15 0.06 8 individual difference 12 0.01

四、結語

本文基于1998-2017年的SSCI期刊收錄的558篇計算機輔助語言測試研究文獻，運用CiteSpace V對其進行可視化分析，考察了這一領域的總體研究趨勢、研究熱點和創(chuàng)新文獻等。分析發(fā)現：（1）經過長達五十余年的發(fā)展歷程，國際計算機輔助語言測試研究已經進入發(fā)展的“快車道”，近20年學術界對計算機輔助語言測試研究先后經歷了肇始期、低速發(fā)展期、蓬勃發(fā)展期；（2）研究計算機輔助語言測試的高產國家、作者、機構和刊物主要來自歐美，影響力最高的學者、機構和刊物分別為：Kiran S、Pitts-burgh University、Computer-assisted Language learning；（3）國際計算機輔助語言測試研究近二十年持續(xù)關注的熱點主要包括：語言能力、兒童、信度、英語測試、外語、效度、影響和個體差異等；（4）國際計算機輔助語言測試研究存在的問題主要有：實證研究比例偏低、研究視角不夠全面、對學習主體——受試者的研究不夠。

誠然，國際計算機輔助語言測試研究歷經五十余年的發(fā)展取得了不容小覷的成就，研究內容涉及計算機輔助語言測試全過程的實施（命題、題庫建設、試卷評分、分數報告等），計算機輔助語言測試的描述、信度和效度研究等等。但是，其間也不乏一些問題，主要如下：

第一，實證研究比例偏低?？v觀過去二十年的計算機輔助語言測試研究，大部分屬于思辨性研究，采用實證研究手段的較少。桂詩春[12]指出，應用語言學必須和其他自然學科一樣，必須使用現代化的統(tǒng)計和測量手段進行量化分析。[13]因此，在從事計算機輔助語言測試研究時，學者可以采用多種方法（如：訪談、問卷調查、課堂觀摩）和手段（語料庫）收集實驗數據?？傊趯τ嬎銠C輔助語言測試的研究中，以一系統(tǒng)的統(tǒng)計數據為基礎的實證研究要比空洞的論述更有說服力。

第二，研究視角不夠全面。我們知道，反撥效應一直是語言測試研究領域的“香餑餑”。但從近二十年國際計算機輔助語言測試研究文獻來看，關于“反撥效應”的文獻并不多。研究反撥效應有利于測試更好地為服務于教學，因此，今后的研究應將“反撥效應”提上議事日程。

第三，對學習主體——受試者的研究不夠。誠然，國際測試計算機輔助語言測試研究領域對計算機輔助語言測試本身的研究取得了顯著的成績，但是對測試主體——受試者的研究明顯不夠。比如，可以從受試者出發(fā)，去分析計算機輔助語言測試與傳統(tǒng)的紙筆化語言測試的差異，也可以去探索計算機輔助語言測試過程中影響受試者成績的非智力因素。