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    口語非流利與口語成績關系的結構方程模型研究

    2021-11-12 13:14:03南京工業(yè)大學
    長江叢刊 2021年12期
    關鍵詞:詞匯模型研究

    仲 妍/南京工業(yè)大學

    一、研究背景

    非流利性是自然言語產(chǎn)出的重要特征之一。非流利產(chǎn)出的主要表現(xiàn)形式為非流利停頓、非流利重復、非流利填充語和自我修正(馬冬梅,2012)。鑒于非流利在自然言語產(chǎn)出中的重要作用,自20世紀70年代以來,已有不少學者對此進行了研究,主要集中在以下幾個方面:(1)非流利的定義及分類,如Fromkin(1993)、Shriberg(1994)、Bell(2000)、馬冬梅(2012);(2)二語非流利形式研究,如Wood(2001)研究表明,本族語者與流利二語學習者的停頓大多在句末及分局邊界,而非流利學習者大多在句內;陳浩(2013)研究了中國英語學習者口語語料庫中出現(xiàn)的填充語類型。在這些研究中,有的揭示了非流利現(xiàn)象與學習者語言水平的關系,如Kormos(2000)研究表明,不同語言水平的學習者在自我修正的頻率和類型上存在顯著性差異;繆海燕(2009)研究發(fā)現(xiàn),停頓頻率、停頓時長與語言水平成反比。那么非流利現(xiàn)象是否會對口語成績產(chǎn)生影響?目前的研究中很少涉及這一問題。因此,本文將探討非流利與口語成績之間的交互關系,驗證口語非流利現(xiàn)象對口語成績是否具有預測作用。

    二、研究設計

    (一)研究對象

    本研究被試為40名國內某高校德語專業(yè)高年級本科生。高年級學生相較于低年級學生,對語言的掌握情況更好,因此更符合本研究的需要,以完成相應的口語表達任務。

    (二)數(shù)據(jù)收集與分析

    筆者首先參照歌德B1考試標準對被試學生進行了口語測試。每名學生在開始前隨機抽取試題,隨后有5分鐘準備時間,可以書寫提綱。測試中全程錄音,測試結束后筆者將錄音內容轉寫成文本,保留口語中的非流利語言形式。本研究收集到的語料音頻共119分11秒,轉寫后的文本共計9147詞,44129個字符數(shù)(不計空格)。

    由兩名德語專業(yè)的研究生對口語測試的錄音按照B1考試評分標準進行評分,評分信度經(jīng)過檢驗為0.851,可靠性較高。最終口語成績取平均值。

    筆者根據(jù)非流利的定義及分類,從頻率、類型兩個方面入手,對語料中的非流利現(xiàn)象進行人工檢索、標注、統(tǒng)計。統(tǒng)計中所有數(shù)據(jù)將換算成標準化頻率,即每百個有效詞中的比例。

    三、結果與討論

    結構方程模型是“用來檢驗觀測變量和潛在變量之間關系的一種多元統(tǒng)計方法”(韓寶成,2006),它整合了因素分析與路徑分析兩種統(tǒng)計方法。本研究中存在五個潛在變量:口語成績、非流利重復、非流利停頓、非流利填充、自我修正。其中口語成績潛變量包含五個觀測變量,分別為完成度、銜接、結構、詞匯、語音語調;非流利重復的觀測變量為音節(jié)重復、單詞重復、多詞重復;非流利填充的觀測變量為準詞匯填充、詞匯填充、拖音;非流利停頓的觀測變量為詞匯性停頓、形態(tài)性停頓、計劃性停頓;自我修正的觀測變量為替換、刪除、插入。

    首先筆者利用SPSS 26.0軟件對各變量之間的相關性進行了分析。結果表明:成績與重復在0.01級別為顯著負相關,與自我修正在0.05級別為顯著負相關,而與停頓、填充相關度較低。停頓與重復具有顯著正相關,重復還與自我修正具有顯著正相關,并且填充與自我修正也具有顯著正相關。除此之外的變量之間不存在相關性或相關性不強,未達到0.01級別,不具有統(tǒng)計學意義上的顯著性。

    為了進一步探討非流利現(xiàn)象與口語成績之間的關系,以及非流利對口語成績的預測力。筆者以非流利各類型作為自變量,口語成績作為因變量,利用AMOS 23.0軟件構建結構方程模型。導入所有相關數(shù)據(jù)(本研究的數(shù)據(jù)中不包含缺失值),使用最大似然估計進行模型運算,并對輸出結果做標準化處理。模型運算結束后獲取模型參數(shù)估計結果,并對模型進行修正,形成最終的結構模型及路徑分析。在此過程中,由于口語成績到語音語調這一路徑顯著性較低,且從實際情況來看,幾乎所有被試在語音語調這一項都得到了滿分,所以筆者刪除了這一觀測變量。

    經(jīng)過修正后的模型的評價指標:卡方自由度比CMIN/DF為1.231,小于2;顯著性水平P值為0.064,大于0.05;平均概似平方根系數(shù)RMSEA為0.077,小于0.08;比較擬合指數(shù)CFI為0.923,大于0.90。由于口語實證研究的要求大,難度高,因此本研究沒有采用統(tǒng)計意義上的大樣本,這可能會對模型的運算以及最后的結果產(chǎn)生影響,沒能達到最佳的擬合度,然而綜合上述擬合指標及擬合指數(shù)來看,該模型擬合度尚可,可以接受。

    研究結果顯示,非流利重復對口語成績產(chǎn)生直接影響,且為負面影響,而非流利停頓、非流利填充、自我修正則對口語成績不具有顯著性的直接影響。非流利重復的頻率越低,口語表現(xiàn)越好,相應的口語成績越高。過多的非流利重復會破壞口語表達的連貫性,輸出過多無意義的信息,造成聽者的不解或誤解,直接導致口語成績中銜接這一評分過低。音節(jié)重復的頻率與詞匯項的得分密切相關。被試在對產(chǎn)出的單詞不熟悉或不確定時,常常發(fā)生音節(jié)重復的現(xiàn)象。這說明在不改變說話內容的情況下,學生也應該注意語言表達的形式,有意識地減少非流利的情況,可以適當?shù)靥岣呖谡Z成績。

    自我修正與口語成績的相關系數(shù)不高,只達到了0.05級別的顯著性,在模型參數(shù)估計結果中,路徑系數(shù)未達到顯著性,因此自我修正對口語成績的直接影響力微弱。自我修正本身并不會對成績產(chǎn)生影響,然而當被試反復進行修正,或多次修正仍未產(chǎn)出正確的表達,隨之而引起的停頓、重復就會破壞整體的連貫性、流暢性,導致扣分的情況。

    從非流利各類型之間的相互作用來看,停頓僅與重復之間具有較強的雙向正相關性,其路徑系數(shù)具有顯著意義。也就是說,停頓的頻率越高,重復的頻率相應也高,反之亦然。除此之外,重復與填充和自我修正也具有較強的雙向影響,均為正向,路徑系數(shù)分別為0.60和0.67。可以說重復在停頓、填充、自我修正與口語成績之間起到了中介作用,這三項非流利雖然沒有直接對口語成績產(chǎn)生影響,但由于修正、停頓、填充導致的重復卻會使得成績受到影響。自我修正與填充之間也存在雙向直接影響,其路徑系數(shù)為0.81,具有顯著意義。實際情況中,被試在進行自我修正的同時也常會出現(xiàn)填充的情況,使用準詞匯填充詞來贏得更多的思考時間,或對聽話者作出提示,因此,填充與自我修正存在較強的相關性。

    從因子載荷值來看,單詞重復(0.79)對非流利重復的解釋力最大,多詞重復(0.60)次之,音節(jié)重復(0.48)最低。單詞重復在非流利重復中的占比最高。替換和刪除對自我修正的解釋力最大,分別為0.85和0.86。填充到準詞匯填充這一路徑的載荷值達到了0.96,在填充的情況中,準詞匯填充占到了絕大多數(shù),而詞匯填充和拖音則更多受到個人說話習慣影響,基本屬于個人現(xiàn)象,并未普遍存在。在停頓到詞匯性停頓、形態(tài)性停頓、計劃性停頓的三條路徑中,載荷值相當,計劃性停頓略高,也符合實際情況,被試學生所產(chǎn)生的非流利停頓大多是為了思考該說什么或該怎么說而引起的,常發(fā)生在句首、分句或句與句之間,屬于在線計劃導致的停頓。

    四、結語

    本研究通過結構方程模型,探討了口語非流利各類型與口語成績之間的交互關系,驗證了部分口語非流利現(xiàn)象對口語成績具有預測作用。研究發(fā)現(xiàn):非流利重復對口語成績具有較強的預測力,重復的頻率越低,口語成績越高。而非流利停頓、非流利填充、自我修正則對口語成績不具有顯著的直接影響,重復在這之間起到中介效應。重復與填充、停頓、自我修正具有較強的雙向正面影響。填充與自我修正也存在較強的相關性。

    德語學習者首先應進一步提高語言基本功,減少口語表達中的非流利現(xiàn)象,提高口語流利程度。盡管非流利也承擔了部分交際作用,被試使用重復、填充等策略來緩解眼語計劃構建和詞匯檢索的認知負荷,在口語表達中,還是應該注意此類交際策略等使用,有意識地避免非流利現(xiàn)象,加強基礎知識的學習。

    在德語教學中,教師應提醒學生不能在語言間隨意的使用非流利策略,提高口語流利度。在日常教學中多創(chuàng)造語言互動產(chǎn)出的條件、增加德語使用的機會,讓學生多練習德語口語,提高自動化程度。最后,教師可以開展系列活動,闡明非流利現(xiàn)象對口語成績的影響。

    本研究結果對于德語教學有一定的啟示。由于客觀條件的限制,本研究存在樣本量偏小的不足。在未來的研究中,筆者將會彌補不足,以期進行更深入的研究。

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