基于語料庫的全國卷I（2015—2019年）閱讀理解命題規(guī)律研究

張薇

摘 ?要：閱讀理解是高考英語的重要組成部分，而詞匯是構(gòu)成文本的基礎(chǔ)。本研究使用Wordsmith 8.0、CLAWS等語料研究軟件及Excel等統(tǒng)計方法對近五年全國卷I閱讀理解文本詞匯進行整理、處理、分析和統(tǒng)計，通過研究總結(jié)了其文本詞匯的形符、類符、詞匯類型及詞匯特點：考綱內(nèi)詞匯重復(fù)率高，高頻詞多為功能詞，從屬連詞及情態(tài)動詞對文本難度的增加有直接作用。因此，對詞匯教學(xué)的啟示有：總結(jié)高考高頻詞匯表，重視詞匯分層教學(xué);在一輪復(fù)習(xí)階段，重視功能詞教學(xué)。

關(guān)鍵詞：閱讀理解;命題規(guī)律;詞匯類形符;體裁

閱讀理解能力作為獲取信息的重要技能，也是全國卷的重要組成部分。而縱觀近年來的研究，其重心主要集中在答題技巧（楊延從，2007）、試題效度（辜向東、王秋艷，2008），對高考英語試題命制及復(fù)習(xí)備考都極大的積極作用，但對于具體的高中教學(xué)來說指導(dǎo)作用較小，尤其對高三年級的詞匯教學(xué)來說，意義不大。而且近些年也出現(xiàn)了一些自建語料庫對閱讀理解文本的研究（付向東，2016;王蓉，2018），但都沒有涉及對全國卷I的閱讀理解文本的詞匯分析。因此本研究嘗試建立小型語料庫并借助語料分析軟件，對近五年全國卷I高考英語閱讀的詞匯進行研究，旨在尋找閱讀理解命題規(guī)律并以此優(yōu)化英語教學(xué)實踐尤其是詞匯復(fù)習(xí)提供更有針對性的參考。

一、研究框架

基于語料庫的研究通常由類符形符比、詞表與高頻詞等指標(biāo)構(gòu)成。本研究的文本詞匯研究也基于5年閱讀理解文本中的類符形符比、高頻詞統(tǒng)計，探討全國I卷高考英語閱讀理解的命題規(guī)律及對高三復(fù)習(xí)教學(xué)的指導(dǎo)意義。

類符/形符比（TTR）指特定語料中類符（type）與形符（token）的比率。類符是指語料庫文本中任何一個獨特的詞形（word form），形符類似于我們?nèi)粘Ｕf的“詞”。類符/形符比是衡量文本中詞匯密度（lexical density）的常用方法。較高的類符/形符比意味著文本詞匯量廣泛，反之則說明文本的詞匯量較為有限。但較長的文本會出現(xiàn)更多重復(fù)的功能詞，因此類符/形符比會降低。

詞表（wordlist）是按類符的頻率高低的表格。該表列出所有類符的頻率（frequency）和在總詞頻數(shù)所占百分比。據(jù)Laviosa的定義，高頻詞為出現(xiàn)頻率至少占語料0.1%的詞。

二、研究方法

（一）文本來源及歸類

本研究語料來源于2015～2019年普通高等學(xué)校招生全國統(tǒng)一考試I卷中閱讀理解部分（包括七選五部分），共收集到20個內(nèi)容文本（除問題部分），所有文本共計有7132個詞。按體裁分類，其中說明文有9篇、記敘文有6篇、應(yīng)用文有5篇、議論文有4篇。

（二）數(shù)據(jù)收集及處理

根據(jù)年份將每年試卷的五篇文本單獨建立獨立的TXT文件，如2015年五篇文本命名為“2015”;再根據(jù)年份和篇目，每個閱讀文本建立一個獨立的TXT文本，總共25個文本，如2015年A篇命名為“2015-1”;將每年試卷所有閱讀文本匯成一個大文本。每一年份單獨設(shè)立文件夾，最后將5年的文件夾放入一個文件夾中，這樣就形成了小型的閱讀文本語料庫。

（三）分析工具

1.Wordsmith 8.0

Wordsmith 8.0由英國語言學(xué)家Mike Scott研發(fā)而成，用于處理和分析數(shù)據(jù)，主要分為三大類Wordlist（詞頻列表檢索工具）、Concord（語境共現(xiàn)檢索工具）、keyword（關(guān)鍵詞檢索工具）等。具體而言，Wordlist可以提供文本的類符、形符數(shù)及類符/形符比，統(tǒng)計高頻詞;Concord可以提供某個特定詞所在的語境。

2.CLAWS

CLAWS是由蘭卡斯特大學(xué)計算機語料庫研究中心（University Centre for Computer Corpus Research on Language）研制并開發(fā)的CLAWS詞形賦碼器，可以用來對文本進行詞形賦碼，使用第七代賦碼集（C7 tagset）。其賦碼準(zhǔn)確率可達96%～97%。

3.數(shù)據(jù)分析

筆者在使用文本整理器對收集到的語料進行處理后利用CLAWS4的免費網(wǎng)絡(luò)服務(wù)對語料進行詞形賦碼，并進行檢查，進一步提高準(zhǔn)確率，再使用WordSmith軟件對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計，并利用Word及Excel軟件統(tǒng)計和分析。

三、研究結(jié)果

（一）詞匯類符/形符比

近五年來，全國卷1英語閱讀理解部分共有25篇文本（包括七選五部分）。從單個文本的類符數(shù)來看（見表1），最大值為202詞（2018年閱讀理解文本D篇），最小值是120詞（2016年七選五文本及2019年閱讀理解文本A篇）;而從單篇閱讀理解的形符數(shù)來看，最大值為340詞（2018年閱讀理解文本D篇），最小的是213詞（2015年C閱讀理解文本C篇）。從單個文本的TTR值來看，最大值為66.55%（2015年閱讀理解文本C篇說明文），最小值是46.69%（2016年閱讀理解文本C篇說明文）。說明文和應(yīng)用文的TTR值相對較低，一方面是因為說明文篇幅較長，功能詞重復(fù)的詞數(shù)較多，TTR值有所降低;另一方面也說明應(yīng)用文形符數(shù)較低，使得TTR值與說明文相差無幾。

再者，2015～2019年全國卷1英語閱讀理解閱讀理解文本的形符數(shù)表現(xiàn)為波動中上升的勢態(tài)，形符數(shù)最大值出現(xiàn)在2018年（1461詞）。類符/形符比有先降后升、后趨于穩(wěn)定的趨勢，最大值出現(xiàn)在2015年（52%），最小值出現(xiàn)在2016年（42.11%），近三年基本穩(wěn)定在47%左右。在某種程度上，類符/形符比體現(xiàn)詞匯多樣性，TTR值越高，文本不同詞匯越多，難度越大。2015年閱讀理解包括應(yīng)用文、說明文、記敘文各一篇，2篇議論文，難度較大。

最后，從體裁的類符/形符比來看（見表2），說明文TTR值最低，部分因為近年來高考閱讀理解說明文有9篇，降低了TTR值;議論文TTR值最高，說明其信息量大，難度高。

從表3可以看出，近5年的高頻詞中，前5個均為功能詞，且the和to是頻率最高的兩個詞。研究結(jié)果如下：

功能詞詞頻高。2015～2019年全國1卷閱讀理解文本中，占總詞頻0.1%以上的高頻詞共有167個。前30位的高頻詞在總詞頻的占比達32.26%：基本為功能詞（主要為冠詞、介詞、連詞和代詞）;動詞僅有be和have的各種形式;僅有的一個名詞是people（23）。筆者又對前100位高頻詞進行統(tǒng)計，總詞頻數(shù)為3262，占總詞頻的45.71%。發(fā)現(xiàn)其中出現(xiàn)了38個實詞，共計頻次為647次，而剩余62個功能詞共計頻次位2615次。在前50位高頻詞中，僅出現(xiàn)了9個實詞（is，are，be，have，was，people，has，been），共計頻次為240次。其他41個功能詞共計出現(xiàn)2354次，其中介詞12個共出現(xiàn)876次，分別為to（220）、of（177）、in（149）、for（83）、with（55）、on（50）、at（31）、by（29）、from（29）、up（20）、about（18）、out（15）;代詞15個共出現(xiàn)436次，分別為that（58）、I（50）、you（50）、it（45）、they（33）、your（28）、we（25）、all（22）、one（21）、this（21）、my（19）、me（17）、our（17）、some（15）、their（15）;連詞4個共出現(xiàn)289次，分別為and（211）、but（33）、or（30）、if（15）;冠詞2個共出現(xiàn)570次，分別為the（374）、按（196）;情態(tài)動詞can出現(xiàn)18次;其他7個出現(xiàn)165次，分別為as（40）、more（25）、when（25）、who（21）、how（18）、not（18）、than（18）?？梢钥闯觯δ茉~在前30、前50、前100 位高頻詞的比重很高，說明學(xué)生對于頻繁出現(xiàn)的功能詞的掌握對解構(gòu)和分析文本有很重要的意義及作用。

（一）高考試題命制規(guī)律

篇幅及難度有改變：2018年高考C篇議論文及D、E篇說明文篇幅長，TTR高，也反映出2018年試題難度較大，2019年高考D、E篇說明文篇幅較2018年有所降低，與C篇議論文持平，且說明文TTR值也有所降低，說明試題難度有改變，使考生在做題時穩(wěn)扎穩(wěn)打，而這也體現(xiàn)了命題人以人為本的宗旨。

（二）對詞匯教學(xué)啟示

詞匯教學(xué)應(yīng)重視詞匯分層教學(xué)。目前高考一輪復(fù)習(xí)多從單元詞匯進行復(fù)習(xí)，或從考綱詞匯入手進行復(fù)習(xí)，任務(wù)多且繁復(fù)，缺少側(cè)重點，也增加了詞匯復(fù)習(xí)教學(xué)難度。結(jié)合語料庫，對高考高頻詞進行詞性及常見搭配分類總結(jié)，形成詞匯分層表，可以幫助教師在高三一輪復(fù)習(xí)更有針對性開展詞匯復(fù)習(xí)。

參考文獻

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本文系2018年度江西省基礎(chǔ)教育研究課題“大數(shù)據(jù)下的高考英語命題規(guī)律研究——以語料庫為基礎(chǔ)”的階段性成果（課題編號GZYY2018-508）。