试论大数据时代背景下大学日语听力课程的改革

梁田

【摘 要】大數据时代下，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，学术界也包括其中。外语教育领域，必须及时做出调整，才能经受数据洪流的冲击。本文结合大学日语听力课程现状，从培养目标，思维方式，训练手段三方面入手，探讨课程改革的新思路。

【关键词】大数据；大学日语；听力教学；改革方向

维克托·迈尔·舍恩伯格，作为最早洞见时代发展趋势的科学家之一，在其著作《大数据时代》中指出，大数据带来的信息风暴席卷人们生活的各个方面，并且推动了三方面的巨大变革，即思维、商业和管理的变革。在思维层面表现为，人类逐渐放弃对因果关系的渴求，而把关注点放在相关关系上。也就是只要知道“是什么”，无需了解“为什么”。这彻底颠覆了长久以来的思维惯例，将会对人类的认知方式产生深远影响。教育，作为人们认知的重要环节，又会发生什么样的改变呢？接下来，以大学日语听力课程为例，具体阐述大数据时代带来的变革。

1 培养目标

大学外语课程在设置培养目标时，通常会细化出能力目标与情感目标。在大数据时代到来之前，往往要求学生通过听力课程的学习，提高听解能力。听懂语料中的信息，并且能够运用信息分析和解决问题。情感方面，希望学生理解说话人的思维方式，继而从人文角度贴近目的语人群。然而，当海量信息来袭，网络上漂来的语料难以数计，就不能再苛求学生逐一理解信息。取而代之，是要培养他们的预测能力。维克托·迈尔·舍恩伯格认为，大数据的核心就是预测。从已知的信息中，预测某一群体的特征，或是某一领域的发展趋势。

譬如，在初级听力阶段，处理对话形式的语料时，传统教材倾向于就人物关系设问。经过教师的引导，学生们首先抓取“称呼”、“语体”、“语气”等信息，然后分析双方的亲疏、尊卑关系。导出结论之后，就不再进行思维的延伸。事实上，再向前迈出一步，从“精听各类别语料”跨入“泛听同类别语料”。学生们会逐渐意识到，年龄相仿、社会地位相近、职业相似的人群在语言使用方面，也有明显的相似性。以这点为依据，就可以大胆展开假设。

举一个比较常见的例子。不少教材为了激发学习对象的“同理心”，都会将主线人物设定为大学生。于是，我们在课堂上反复强调5W2H，要求学生听清楚这个主人公在何时何地和谁打了什么交道，最后结果又是如何。既然是主线人物，为什么不抓住他的性格特征，去推测他的行为习惯呢。如果是活泼开朗的类型，多半会积极参加社团活动；倘若声音里有散漫的气息，那么就少不了迟到或者翘课。同类的教材放在一起，进行量化分析之后，不难发现其中规律。因此，帮助学生掌握量化规律，积极展开听前预测，已经成为新时期听力课程的能力培养目标。至于情感目标，则是培养学生开放式的情感模式。能够跳出语言学习者的身份限制，将自己带入说话人的立场中，从而实现更精确的预测。

2 思维方式

本文开头提到，大数据时代下思维变革表现为，人类逐渐放弃对因果关系的渴求，而把关注点放在相关关系上。要知道，信息增长的速度以及积累的总量，早已超过人脑能够处理的极限。认识事物的过程中，过分执着于刨根问底，追本溯源，有可能没入知识的大海。把思考集中在“是什么”的问题上，通过类比归纳事物的属性，未尝不是一条思维捷径。

具体到听力教学中，一味强调细节的听取练习，把注意力集中在时间、数字等所谓敏感信息上，反而可能事半功倍。要教给学生在大脑中描绘人物肖像或者信息地图。当然，并不是像美术教学那样，勾勒具体的线条，而是试着用思维标签去构图。例如，日语专业四级听力考试中，有一类题目，是男女两人在讨论碰面的时间地点。一方提出建议，总是被另一方否定，几个回合之后两人依旧没能决定任何事情。如果每次碰到这类题目，都精听所有时间、地点的信息，并且认真笔记，付出不少努力，却未必换来正确答案。抽取多个同类型题目，对比原文，我们发现：会话的尾声，如果出现了表示迟疑的语气终助词，就说明两人没能达成共识，前面的信息可以统统抹去。于是，这个语气终助词就成了思维标签，但凡耳朵捕捉到，就果断给这个题目贴上“无定论”三个字。

在分析人物性格时，也可以套用同样的方法。当然，前期仍然需要量化分析的积累。例如，通过对大量会话语料的归纳，得出结论：如果说话人在描述自身感受时，频繁使用比况助动词，则多半带有消极的性格因素，通常不会爽快接受建议、邀请或者听从对方的指令。因此，每当听到“好像觉得”，就基本可以确定，事情难以顺利进行。此时，比况助动词，就成为了消极性格的标签。

3 训练方法

目前为止，多数听力教学，采用的方法依旧是以教师为主导的“多轮精听”。教师紧紧围绕教材，根据语料的难易程度重复播放录音。第一轮让学生了解音频大致内容，并针对问题选择答案。第二轮，从音频中找出与答案相对应的句子，进行确认。然后再来两轮，采取“听写”的方法逐句播放录音，让学生搞懂原文中每一句话。这样做的确有助于夯实基础，但是放在大数据的洪流中，我们抛给学生的，只是一根又细又长的稻草，结果可想而知。由此可见，过度“精听”的训练方法逐渐会被淘汰，必须加大“泛听”比重，在“听”的基础上，引导学生进入思辨模式，才能适应新的社会发展需求。

当然，训练学生适应语速，理解语义，仍然是听力教学的基础。现在倡导的，是在这个基础框架内填充新的内容，并且努力延伸出新的意义。所谓填充新内容，就是添加同类语料的对比练习。而延伸新意义，则是希望同学们在捕捉关键信息的基础上，进行拓展训练。具体的操作方法有以下几种：抽取关键词，展开头脑风暴；提供辅助信息，进行替换练习；翻转课堂，以学生为主导。其实，无论什么样的训练方法，都是为了刺激学生进行思考与分析，帮助他们抓住信息的主动权。让大数据时代的海量信息，更好地为我们服务。

以上就是笔者对大数据时代下，大学日语听力课程改革的几点建议。虽然在理论支撑方面仍有不足，且尚未经过现实的充分检验，但未尝不是一种新的思路。

【参考文献】

[1]维克托·迈尔·舍恩伯格.《大数据时代》，译者：盛扬燕 周涛，浙江人民出版社，2013.

[2]尹松.《日语听力教学法的实证性研究》，上海译文出版社，2005.endprint