摘要:詞匯對(duì)大學(xué)生的英語學(xué)習(xí)尤為重要,而詞匯知識(shí)的深度往往被學(xué)習(xí)者忽略。本研究將大學(xué)英語分級(jí)教學(xué)下的臨床醫(yī)學(xué)專業(yè)學(xué)生作為受試者,從其搭配和意義兩方面考查與閱讀理解和英語寫作的關(guān)系。經(jīng)過皮爾遜相關(guān)分析、多元線性回歸分析,研究結(jié)果表明,搭配與閱讀理解、英語寫作的相關(guān)性更強(qiáng);搭配對(duì)閱讀理解和英語寫作的預(yù)測(cè)力更大。因此大學(xué)英語教師在教學(xué)中要充分重視詞匯搭配的重要性,在幫助學(xué)生努力克服母語帶來負(fù)遷移的同時(shí),以期提高學(xué)生的聽說讀寫譯能力。
關(guān)鍵詞:意義;搭配;閱讀理解;英語寫作
中圖分類號(hào):F74"""""""文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A""""""doi:10.19311/j.cnki.16723198.2025.07.022
研究目的及意義
作為語言的三大要素之一的詞匯對(duì)大學(xué)生的英語學(xué)習(xí)尤為重要。國內(nèi)外專家學(xué)者對(duì)詞匯的研究從沒有停止過,他們都提出了自己的詞匯知識(shí)概念或理論框架(Richards,Nation,Henrikson,Qian)[1]。許多研究者著重研究了詞匯知識(shí)與其它語言技能的關(guān)系(Laufer,"1992b,"1996;"Qian,"1998;"Wen"Qiufang"and"Ma"Guanghui,"1999)[23]。詞匯知識(shí)的深度是詞匯中很重要的一個(gè)方面,通常也很難估測(cè)。研究者們采用不同的測(cè)試手段和工具,受試對(duì)象不同,所得結(jié)論可能不盡相同;將大學(xué)英語分級(jí)教學(xué)中的學(xué)生納為受試者更為少見,更何況是作為臨床醫(yī)學(xué)專業(yè)的受試者。
研究問題及研究對(duì)象
基于Qian(1998)的詞匯知識(shí)理論框架從搭配和意義兩方面本研究考查詞匯知識(shí)的深度與閱讀理解和英語寫作的關(guān)系[45]。研究的受試者為本校2022級(jí)臨床醫(yī)學(xué)本科兩個(gè)分級(jí)教學(xué)班的69名同學(xué)。此外,語言活動(dòng)中相互影響、相互依存的兩者——閱讀理解和英語寫作也被納入研究中[6]。在研究詞匯知識(shí)的深度對(duì)閱讀理解及英語寫作的影響時(shí),本研究主要考查了以下幾個(gè)問題:搭配、意義與閱讀理解的相關(guān)性分別是什么?搭配、意義與英語寫作的相關(guān)性分別又是什么?哪一方面對(duì)閱讀理解和英語寫作的預(yù)測(cè)力更大?
3"測(cè)試工具
詞匯知識(shí)深度的考查包括兩個(gè)方面:意義和搭配。意義和搭配的測(cè)試采用了Ma"Zhongxiang"(2005)"WAT的測(cè)試卷。測(cè)試卷包括了同義詞、反義詞的測(cè)試以及形容詞+名詞的搭配的測(cè)試。動(dòng)詞+名詞的搭配測(cè)試使用了Huang"qiang"(2002)"的搭配測(cè)試題。閱讀理解和英語寫作均來自2023年6月大學(xué)英語四級(jí)考試真題。經(jīng)過SPSS22.0軟件測(cè)試,各項(xiàng)測(cè)試題的克隆巴赫系數(shù)為0.827[7],所有測(cè)試題信度有效。在對(duì)受試者進(jìn)行所限時(shí)間內(nèi)的測(cè)試后對(duì)其測(cè)試卷批閱并將測(cè)試成績(jī)一一輸入SPSS22.0軟件。隨后,采用了皮爾遜相關(guān)分析、多元線性回歸分析作為數(shù)據(jù)的分析工具。
從上表皮爾遜相關(guān)分析的統(tǒng)計(jì)結(jié)果看,意義與閱讀理解的相關(guān)系數(shù)為0.757,與英語寫作的相關(guān)系數(shù)為0.793;搭配與閱讀理解的相關(guān)系數(shù)為0.794,與英語寫作的相關(guān)系數(shù)為0.879,搭配與閱讀理解以及英語寫作的相關(guān)性更大。此外,P=0.001,P<0.05,兩組變量之間有顯著的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。
上表列出了兩個(gè)模型的常數(shù)(Constant),變量的回歸系數(shù)B"(Unstandardized"Coefficients)和標(biāo)準(zhǔn)回歸系數(shù)Beta,以及對(duì)回歸系數(shù)的檢驗(yàn)結(jié)果。此外,P=0.001,P<0.05,變量之間有顯著的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。
以搭配作為自變量,閱讀理解作為因變量,回歸方程和標(biāo)準(zhǔn)回歸方程如下:
Model"1:
RC=14.061+0.320×collocation
RC=0.791×collocationn
以搭配和意義作為自變量,閱讀理解作為因變量,回歸方程和標(biāo)準(zhǔn)回歸方程如下:
Model"2:
RC=9.775+0.214×collocation+0.168×meaning
RC=0.530×collocation+0.345×meaning
標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)的絕對(duì)值越大,說明該自變量對(duì)因變量的預(yù)測(cè)力越大。由表可見,搭配和意義的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)的絕對(duì)值分別為0.530和0.345,顯然搭配對(duì)閱讀理解的預(yù)測(cè)力更大。
同樣,上表列出了兩個(gè)模型的常數(shù)"(Constant),變量的回歸系數(shù)B"(Unstandardized"Coefficients)和標(biāo)準(zhǔn)回歸系數(shù)Beta,以及對(duì)回歸系數(shù)的檢驗(yàn)結(jié)果。此外,P=0.001,P<0.05,變量之間有顯著的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。
以搭配作為自變量,英語寫作作為因變量,回歸方程和標(biāo)準(zhǔn)回歸方程如下:
Model"1:
EW=2.165+0.197×collocation
EW=0.878×collocation
以搭配和意義作為自變量,英語寫作作為因變量,回歸方程和標(biāo)準(zhǔn)回歸方程如下:
Model"2:
EW=0.001+0.144×collocation+0.085×meaning
EW=0.640×collocation+0.314×meaning
由表可見,搭配和意義的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)的絕對(duì)值分別為0.640和0.314,顯然搭配對(duì)英語寫作的預(yù)測(cè)力更大。
5"結(jié)語
Craik和Lockhat(1972)"提出了加工層次理論"(Theory"of"Depths"ofprocesing),"認(rèn)為記憶的保持不在于復(fù)述時(shí)間的長(zhǎng)短,而在于加工方式的差異,加工層次越深,記憶保持越好[8]。以”加工理論”為基礎(chǔ),在詞匯學(xué)習(xí)中,詞匯加工分為兩個(gè)層次,即形式加工、語義加工。形式加工,即對(duì)所學(xué)詞匯的語音,"拼寫進(jìn)行加工,采取感覺記憶、短時(shí)記憶等直接學(xué)習(xí)的方式,在獲取信息的過程中完成,"不要求機(jī)械的重復(fù)。語義加工,即對(duì)目標(biāo)詞的縱聚合關(guān)系"(近義詞、同形異義詞、同音異義詞、形似詞等)、橫聚合關(guān)系"(搭配關(guān)系)、詞義的來源、詞義的演變、轉(zhuǎn)移與形成等,這樣使學(xué)習(xí)者形成一個(gè)以目標(biāo)詞的縱聚合關(guān)系和橫聚合關(guān)系為語義結(jié)構(gòu)的完整的語義場(chǎng)[9]。要特別運(yùn)用長(zhǎng)時(shí)記憶中的固有知識(shí)去有意識(shí)地關(guān)聯(lián)新知,從而達(dá)到擴(kuò)充和鞏固的效果。形式加工在本研究中體現(xiàn)了對(duì)受試者詞匯意義的考查,僅對(duì)單個(gè)的詞進(jìn)行形式和詞義的加工。語義加工則體現(xiàn)了對(duì)受試者詞匯搭配的考查,不僅僅限于語境意義,還包括由該詞的橫組合關(guān)系和縱聚合關(guān)系。由此可見,形式加工屬于淺層次加工,而語義加工則屬于深層次加工;加工層次越深對(duì)受試者閱讀理解和英語寫作的影響力就越大,即搭配與閱讀理解、寫作的相關(guān)性更強(qiáng);而搭配對(duì)閱讀理解和英語寫作的預(yù)測(cè)力更大。大學(xué)英語教師在教學(xué)中要充分重視詞匯搭配的重要性,在語篇解讀和思政教學(xué)等過程中潛移默化地教學(xué)生使用地道的搭配,多多利用當(dāng)代先進(jìn)的語料庫技術(shù)讓學(xué)生融入真實(shí)的語境中學(xué)習(xí),努力克服母語帶來的負(fù)遷移,以期提高學(xué)生的聽說讀寫譯能力。
參考文獻(xiàn)
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