语言逻辑视域下英语知识的粒化研究

丁玲玲 王桂芝 顾伟泉

摘 要：信息粒度和信息粒间的连通性对知识系统的分布状态与控制调度有决定性作用，会直接影响学习绩效。本文分析了国内外对语言逻辑、信息粒度方面的研究现状，探索英语知识粒化与语言逻辑之间的辩证关系，指出将英语知识粒化并给予语言逻辑的指导对建立适合英语知识内化的学习系统极为有效。本文从语言逻辑理论视域展开研究，旨在对英语知识建立全新的理解观，并且掌握英语知识内化的条件及找到加强内化力度的方法，进而更好地将新摄入的英语知识融入原有知识信息系统，对英语学习者及教育者有实际指导意义。

关键词：语言逻辑； 英语知识； 信息粒

基金项目：本文是黑龙江省教育厅人文社会科学项目《基于语言逻辑的英语知识转移研究》的阶段性成果。项目编号：12522152；本文是全国基础教育外语教学研究项目重点课题《高校英语专业写作课程评价模式改革与实践》的阶段性成果。项目编号：jjwyzd2012041.

1 文献综述

20世纪初期弗雷格第一个从现代逻辑角度对索引词进行研究，他论述了索引词意义的不可交流性。随后，罗素、希勒尔分别探讨了索引词的可消除性和不可消除性；蒙太格用模型论的方法处理索引词；卡普兰建立了关于索引词的演绎系统。这些对索引词进行的逻辑分析都采取语言逻辑研究自然语言的方法：语形、语义和语用相结合。20世纪50年代奥斯汀提出言语行为（speech acts），他指出人的言语行为是由三种行为构成的：语谓行为、语用行为和语效行为。语言行为理论是把人们的言语交际过程看作一种行为的语言哲学理论，因而涉及一些语用逻辑问题。根据言语行为理论建立的语用逻辑不仅具有以往逻辑类型的指谓性，而且还突出了语言在交际过程中所蕴含和预设的语用力量，因此它对自然语言的逻辑特征作了更广泛的概括。另外，预设理论的提出引起了逻辑学家们的浓厚兴趣，有的逻辑学家从语义角度研究预设，有的则从语用的角度研究预设。

我国在将语言逻辑理论用于分析语言的语形、语义及语用方面可以分为三个阶段：（一）开创时期（20世纪50年代—80年代）。周礼全是我国语言逻辑研究的开创和奠基人，在他的倡导和影响下，一些学者开始系统介绍国外语言逻辑思想，讨论语言逻辑的研究对象和研究内容，这一时期代表性作品是王维贤、李先焜、陈宗明三个先生合著的《语言逻辑引论》。（二）形成时期（20世纪90年代—20世纪末）。这一时期代表性成果有：周礼全主编的《逻辑——正确思维和有效交际的理论》、邹崇理的《一个运用蒙太格语法与广义量词方法分析汉语量化词组的部分语句系统》和蔡曙山的《言语行为和语用逻辑》。这三项成果标志着语言逻辑在中国已经形成。（三）发展时期（21世纪初），它以邹崇理2002年出版的《逻辑、语言和信息》为新的起点。从研究方法的角度来看，周礼全、李先焜、陈宗明三位先生的语言逻辑思想属于描述的语言逻辑，蔡曙山、邹崇理两位博士的语言逻辑思想属于形式的语言逻辑。

信息粒普遍被定义为相关知识的概念，其连通性体现了概念间的逻辑关系，其处理信息的过程也体现了逻辑推理和演绎。信息粒度的概念最早由模糊集的创始人L.A.Zadeh于20世纪70年代提出。他将现实世界中不连续的信息看作一个个信息颗粒，并把粒内的数据点作为一个整体来对待。80年代初Z.Pawlak与他的同事们发展粗糙集理论，从一种全新的视觉审视知识，认为知识与分类相关、知识是有粒度的。本世纪初，Pedrycz提出原子信息粒是一个将数据按语义关系形成的一个不可分割的最小的语义单元，具有完备性、独立性、自主性。这种运用信息粒处理数据的方法也受到国内学者的重视，我国科学家张钹和张铃提出了商空间理论并指出：人类智能的一个公认的特点，就是人们能从极不相同的粒度上观察和分析同一问题。在《基于信息粒度和连通强度的优化学习》一文中，王秀珍等学者指出：优化的学习系统应是由信息粒的高聚合度和信息粒间的强连通性形成的，信息粒度、连接强度能够直接影响学习绩效。

2 英语知识粒化研究的逻辑依据与意义

国内外学者运用语言逻辑对语形、语义、语用三个层面语言知识的研究内容逐步充实、范围不断扩展。由于不同层面的语言知识之间没有明确界限，却具有相互转移和融合性，就需要从动态视角研究语言信息，而将其粒化是最佳方法。因为信息粒的聚合度和连通度对检验知识认知的深度和广度，及掌握的灵活度极为有效。这种运用信息粒处理知识的方法适用于英语知识的学习，因为英语语形、语义、语用层面的知识各自有其获取、加工、连结的过程，与信息粒获取、接受以及融入原有的知识系统的过程相吻合，都是一种知识信息的处理和内化过程。对此语言逻辑的指导有其必要性，因为粒化英语知识是学习者认知、推理和结论的演绎过程，具有逻辑性。虽然，迄今为止鲜有文献对英语知识的信息粒化做出具体、详尽的报道。但是在英语语形的内化与产出、语义分析及语用学习等作为英语知识信息粒的个别领域的研究则层出不穷，并且在此类研究中多涉及到语言逻辑的内容，例如：从语形（如语法）中，分析出逻辑推理形式；对于大量英语语句的语义推理；交际过程中的语境、预设等因素对推理的影响或英语学习者用英语会话时的含义、隐涵推理，即语用推理等。

本研究以语言逻辑为理论基础，将英语各个层面知识信息粒化，并将各个层面的英语知识视为一个信息系统进行研究，在此过程中探索英语知识信息粒的处理、内化及产出机制来揭示其中的推理关系及规律，具有一定的实际意义。首先是辅助英语教育者及学习者扩展对英语知识认知视域的需要。针对英语知识处理和内化过程中缺少对新摄入英语知识信息与原有英语知识信息系统的逻辑关系的理解之实际情况，探索使逻辑理论能更深刻，更恰当，更有效地刻画，指导英语知识处理、内化过程的规律和推理关系。其次是完成英语教学及学习任务的需要。在语言逻辑理论的指导下，对英语知识建立全新的理解观，掌握英语知识内化的条件、找到加强内化力度的方法、更好地将新摄入的英语知识融入原有知识信息系统，对英语学习者及教育者有实际指导意义。再者是解决英语知识内化不断加深过程中出现的深层次结构问题的需要。本研究树立以语言逻辑为特点的英语知识理解观，旨在建立更适合人脑处理、内化及产出英语知识的学习模式。达到将新摄入的英语知识信息与原有英语知识信息系统完美融合，并能对其自动提取和整合的效果。最后是帮助健全、完善现存的知识信息粒体系的需要。以往的知识信息粒度主要研究以数字为依托的知识体系的获取、接受与融入，缺乏对语言类学科知识的阐述。英语知识信息粒度的研究把整个知识体系具体化到英语这门学科，有益于丰富知识信息粒度在语言层面的理论依据。

3 展开研究的主要内容和思路

本研究以语言逻辑为理论基础，以英语学习者为研究对象，理解与构建英语知识信息粒化过程中的知识私人化程度、转化力度及融入原有英语知识信息系统的效果，树立一种新型的英语知识理解观。对各个不同层次的英语知识给予逻辑化的解释，既能说明语素与词的意义，又能说明短语、语句、话语的意义。做到从符号学向度视角阐述英语词汇投入量（involvement load）间的联系与推理；运用隐涵与预设理论阐释语句的语义结构，并分析这种以陈述句、疑问句、祈使句、感叹句为代表的语义结构；研究预设的种类以及各种预设在英语语句中乃至语篇中的作用等。研究各个层面英语知识之间的内在联系，观察英语知识学习者内部影响知识处理、内化及产出的诸因素之间的关系，来确定何种条件下会出现知识的聚合与连通，如何加强其聚合与连通力度，怎样获得更好的内化与产出效果。

将开展关于语言逻辑理论、英语知识信息粒化、英语知识系统构建的综合研究，以此为基础设计开发课程科学化方案及有关学习模式和学习途径。在专业引领下，学校实验将能使研究成果及时应用于课堂，真正实现研究的最终效益，同时实验的反馈信息又将支持对本项目课程科学化方案的修正和完善。利用辩证分析方法。用联系的观点、全面的观点、对立统一的观点等来分析英语知识各个层次之间的关系，及英语知识信息粒化在不同阶段过程的动态状况；在科学理论指导下，利用各种搜索引擎（如Google，百度等）查找与本项目研究相关的内容及国内外现有的典型案例，进行整理分析，从中概括出规律性的结论；根据一定的标准，利用比较研究法，对不同类型的知识信息粒化过程进行对比研究，辨别其异同之处，从而得出科学结论。研究过程中会遇到一定的难点，例如：探究作为动态信息的英语知识处理、内化及产出的实质与各个层次知识间的互动关系；诠释语言逻辑理论的形成及指导意义，运用相关理论研究不同层次英语知识信息粒化的特点及采取恰当举措以获得良好的内化和产出效果；明确英语知识信息粒化的具体过程是由公共知识到私人知识的迁移、转化以及融入到原有信息系统，并对其进行加工、处理的过程。

4 总结

将英语知识粒化并从信息粒度和连通性的视角对其展开研究，能够构建更适合人脑处理、内化及产出英语知识的粒化学习模式。在语言逻辑理论的指导下，英语知识粒化的内容具体到语形、语义、语用的层面，能够使英语学习者更加明确毗邻层面英语知识间的互动和转化。以语言逻辑为指导粒化英语知识的研究可以提高英语知识认知的广度、深度和连通性，做到系统性内化和逻辑性产出。将语形、语义、语用三个层面的英语知识信息粒化并视为动态信息，借鉴信息粒聚合度和连通性的研究维度，从历时视角观察英语知识学习者处理、内化及产出英语知识的过程。运用语言逻辑理论作为指导，研究英语知识信息粒的认知深度、广度及连通度，旨在树立一种新型的英语知识理解观，并建立更适合人脑处理、内化及产出英语知识的学习模式。将语形、语义、语用三个层面的英语知识的获取、加工及连结的过程提高到英语知识信息粒化的高度来研究，并探索英语知识粒内化及产出过程中知识系统的构建情况。将英语知识粒的内容与形式之间的关系诠释为隐性信息与显性信息的关系，并探究二者互动及相互影响、融合的条件、方式与效果。

参考文献

[1]Pedrycz W. Knowledge-Based Clustering： From Data to Information Granules[M]. Hoboken：Wiley， 2005.

[2]Yao Y Y. Information Granulation and Rough Set Approximation[J]. International Journal of Intelligent Systems，2001（4）.

[3]Gorrieri R， Martinelli F， Matteucci F. Towards Information Flow Properties for Distributed Systems [ J]. Electronic Notes in Theoretical Computer Science， 2009（6）.

[4] Poggio T，Shelton C R.Learning in Brains and Machines[J]. Spat Vis， 2000（13）.

[5]蔡曙山.言语行为和语用逻辑[M].中国社会科学出版社，1998.

[6]周礼全.逻辑---正确思维和有效交际的理论[M] .人民出版社，1994.

[7]邹宗理.自然语言逻辑研究[M].北京大学出版社，2000.

[8]黄振定.试析英汉语篇逻辑连接的异同[J].外语与外语教学，2007（1）.

[9]王秀珍，顾伟泉等.基于信息粒度和连通强度的优化学习[J].计算机工程与科学，2010（5）.

[10]苗夺谦，范世栋.知识的粒度计算及其应用[J]. 系统工程理论与实践，2002（1）.

作者简介

丁玲玲（1979-），女，黑龙江省哈尔滨市人，讲师，硕士，研究方向：应用语言学。