摘要:词汇知识分为词汇广度与词汇深度。英语学习者的词汇量与其所掌握词汇的深度知识到底有没有相关性?本研究以具有高效度与高信度的测试工具对两所大学的151名大二学生分别进行了词汇广度与词汇深度的测试,以此探索两者的相关性。结果表明,词汇广度与词汇深度存在正相关关系。
关键词:词汇广度;词汇深度;相关性
中图分类号:G642 文献标识码:A 文章编号:1006-5962(2013)06-0010-02
引言
"词汇被认为是语言重要的建筑材料"[1]。大多数的词汇专家都认为,习得一个词汇绝非是"符号"与"意义"的简单对应,但对于词汇知识的界定,学者们却提出了各种不同的观点。根据Richards 的观点,了解一个单词应了解其词频、语域、句法、起源、联想、语义特征以及一词多义(转引自Qian)[3]。Qian认为,词汇知识主要包含两个基本方面:词汇广度与词汇深度;词汇深度包含所有的词汇特征,比如语音、词形、语素、句法、词义、搭配以及其措词特征[2]。本文采用Qian[3]的观点,只研究词汇知识的两个主要方面:词汇广度和词汇深度。由于测试工具的局限,对于词汇深度的研究,本文只涉及词义和搭配。
前人的研究多集中于词汇知识与阅读理解的关系或词汇知识与英语综合能力的关系,从未有人专门研究过词汇的数量(词汇广度)与质量(词汇深度)之间的关系。而且前人研究也有不尽人如意的地方。许多学者(比如,Qian[2]和张学宾,邱天河[5])使用Nation于1990年设计的Vocabulary Levels Test来测试词汇广度,但是"这套试题从未被充分证明其效度"("this test has never been properly validated")[1]。使用未被證明效度的测试题得出的测试结果是不能令人信服的。
1 实证研究
1.1 研究对象。
本研究选取长春两所大学英语专业大二学生作为研究对象。英语专业大二学生应该已经掌握了3000词汇量(根据《高等学校英语专业英语教学大纲》[6]),符合两个测试工具的要求。共有151位学生参加了测试,其中有效样本为74个。
1.2 测试工具。
本研究采用的词汇广度测试工具为Norbert Schmitt, Diane Schmitt and Caroline Clapham于2001年设计的Vocabulary Levels Test。此测试工具在Nation 设计的Vocabulary Levels Test基础做出改进,并充分证明了其信度和效度。这套试题共包含五个部分:2000词汇水平,3000词汇水平,学术词汇水平,5000词汇水平以及10000词汇水平。每一部分由10道题组成,每题有6个备选词,3项释义,要求受试者从备选词中选出符合释义的词。用于英语释义的词汇全部来自英文最常用的1000词汇,以防受试者因释义不懂而影响测试的有效性。如:
(1)ancient
(2)curious __3___ not easy
(3)difficult __1___ very old
(4)entire __5___ related to God
(5)holy
(6)social
每题做对得1分,选错不扣分,满分150分(10*3*5)。
词汇深度的测试工具为Read于1998年设计的Word Associates Test。该工具主要测试词汇深度的三个方面:一词多义、近义词和搭配。此测试工具虽然只测试了词汇深度的几个方面,但这些方面却是很重要的几个方面[2]。这套试题共包含40个题,每题八个选项,被分成两组,置于两个方框内,要求受试者选出题干词的近义词与搭配词。每题答案都有四个,每个方框内最少有一个。如:
每选对一个得1分,选错不扣分,共160分(40*4)。
1.3 数据收集。
为使得样本更具有普遍性,该测试在两所大学以完全相同的形式进行。测试均在正常课堂时间完成:先进行测试词汇深度测试,再进行词汇广度测试。测试前,由笔者进行了充分的答题方式讲解,确保受试者以正确方式答题。为确保答案的充分性,所有的受试者都给予了足够的答题时间。任课教师和笔者共同监督受试者完成答题。将有效试卷的成绩作为原始数据输入SPSS13.0进行分析。
2 结果与分析
分别以词汇广度和词汇深度分别作为自变量和因变量,进行简单散点图分析,得出结果分别如下Chart1所示:
两个图中所有的点都分布在一条线的周围,这条线被称为回归线。总体来看,点的分布越趋近于回归线,表明这两个变量的相关性越高。Chart 1表明,自变量和因变量都呈正相关关系,这就意味着词汇广度与词汇深度相关性是有意义的,可以进行下一步的Pearson相关分析。
由Pearson相关分析,得出分析结果如下表所示:
◆词汇广度 = 词汇广度测试分数
◆词汇深度 = 词汇深度测试分数
Table 1 词汇广度与词汇深度的相关性
"Pearson Correlation"表示两个变量之间的相关系数,其数值越大,变量的相关性越大;"Sig. (2-tailed)"表示两个变量不相关的可能性,其数值越小,变量相关性越大;"N"表示样本数;星号"*"表示两个变量相关的显著性,二个星号表示相关性必定存在且显著。根据秦晓晴对于相关系数与显著程度的界定,相关系数介于0.2-0.4的为最低相关,可以忽略不计;介于0.4-0.7的为比较显著相关;介于0.7-0.9的为显著相关;高于0.9的为最高相关,在社会统计学中极少出现[7]。由上表可以看出,词汇广度与词汇深度的相关系数(.478(**))为较显著相关。这和Qian[2]的研究结果(词汇广度与词汇深度"closely and positively associated")基本相同,由此表明,英语学习者词汇广度与词汇深度的提高是相互促进相互依靠的,在提高词汇量的同时,要注意词汇深度的理解。
参考文献
[1] Schmitt, N., Schmitt, D. and Clapham, C. Developing and Exploring the Behaviour of Two New Versions of the Vocabulary Levels Test [J], Language Testing 2001, 18(1):55-88.
[2] Qian, D. Assessing the Roles of Depth and Breadth of Vocabulary Knowledge in Reading Comprehension [J] Canadian Modern Language Review 1999, 56: 282-308
[3] Qian, D. Investigating the Relationship Between Vocabulary Knowledge and Academic Reading Performance: an Assessment Perspective [J]. Language Learning 2002, 52: 513-536.
[4] 李俊.论词汇的深度和广度与阅读理解的关系 [J]. 外语教学2003(2):21-24.
[5] 张学宾,邱天河.词汇知识和阅读关系的实证性研究 [J]. 外语教学2006(1):38-42.
[6] 高等学校外语专业教学指导委员会 英语组. 高等学校英语专业英语教学大纲 [M]. 上海外语教育出版社,外语教学与研究出版社,2000:7.
[7] 秦晓晴.外语教学研究中的定量数据分析[M].武汉:华中科技大学出版社,2003:237-279.
作者简介:高亮(1985- )、男、汉族,河北、安康学院、助教、硕士研究生、应用语言学和认知语言学。