汉语口语认知流利性对外国学习者口语能力的评定意义论文

　　提要：
　　本研究通过实验考察第二语言口语认知流利性对口语能力的预测作用，并将之与口语表达流利性的预测作用进行对比。实验选取50名韩国汉语学习者作为研究对象，通过组句和范畴判断任务获取两个认知流利性指标---组句加工反应时和注意转移消耗的数据，通过看图说话和口语测试任务获取两个表达流利性指标---语速和平均语流长度的数据，并采用分层回归分析的方法考察两类指标对口语成绩的预测作用。结果表明，口语认知流利性能够有效地提高对第二语言口语能力的预测力，而且比表达流利性具有更高的预测贡献度。
　　关键词：认知流利性，表达流利性，第二语言，口语能力
　　一引言
　　习得一门第二语言不仅需要掌握该语言的语音、词汇、句法、语义、语用及社会习俗和文化规范等知识，还需要具备流利运用这些知识的能力（DeKeyser,2001）。也就是说，那些将知识转化成技能的认知加工机制必须能够高效地运作。为此，Segalowitz（2000、2010）提出要区分＂认知流利性＂（cognitive fluency）和＂表达流利性＂（performance fluency），指出认知流利性是指口语表达时所涉及的认知机制的运作效率，而表达流利性是指可以观察到的口语表达的速度、流畅性和准确度。口语表达流利性和认知流利性从不同的角度对口语流利性进行描述，前者从口语产出的内容即话语的特征对学习者的口语流利性进行描述，后者从口语产出的认知加工过程和特点对学习者的口语流利性进行描述。也就是说，表达流利性关注言语表达的结果，是认知流利性的外在表现；而认知流利性关注言语表达的加工过程，是表达流利性的内在基础。
　　以往有关第二语言口语流利性的研究主要关注表达流利性，大部分研究从语速、停顿、迟疑、修复等方面对话语的特征进行考察，其主要目的是探究流利性的量化测量指标（Len-non,1990;Towell,Hawkins & Bazergui,1996;Skehan,1998、2009;张文忠、吴旭东，2001;Kormos & Dénes,2004;陈默，2012等），如Lennon（1990）选取了12个量化指标对第二语言流利性进行分析，结果表明语速和T单位（T-unit）内的填充停顿（如＂嗯、呃＂等）是比较有效的流利性测量指标。另有部分研究考察第二语言话语的不同特征与流利性感知之间的关系（Freed,1995;Cucchiarini,Strik & Boves,2002;Rossiter,2009;翟艳，2011;Bosker eal.,2013等），如翟艳（2011）对汉语学习者口语流利性的教师主观评价与客观量化统计进行了对比分析，结果表明教师从听感、意义表达、语言形式三个维度对样本进行的主观分析与时间性指标、表达性指标、准确性指标的量化统计分析结果具有较大一致性。近年来也有部分研究开始探索认知加工技能与第二语言流利性之间的关系，如Segalowitz & Freed（2004）和García-Amaya（2012）选取组句反应时和注意转移消耗（shift cost）等指标考察了不同学习环境下学习者的第二语言流利性和认知技能发展的差异以及第二语言流利性与认知加工技能之间的关系，Mizera（2006）、Sunderman & Kroll（2009）等考察了工作记忆与第二语言流利性发展之间的关系，Hummel（2009）、O'Brien et al.（2007）考察了语音记忆与第二语言流利性发展之间的关系。然而有关口语认知流利性的研究起步晚，缺乏系统性，主要集中于理论方面的探讨，很多方面需要进一步的实证考察。尽管Segalowitz（2000）提出了口语认知流利性的概念，并且区分了口语认知流利性与表达流利性，但迄今为止仍缺乏有关口语认知流利性对口语能力的预测作用的研究，同时也缺乏对口语认知流利性和口语表达流利性预测力对比的实证研究。
　　本研究将通过实验考察第二语言口语认知流利性对口语能力的预测作用，并将之与口语表达流利性的预测作用进行对比，研究的结果可以为改进第二语言学习者口语能力的测量方法提供实证依据。
　　二口语流利性的定义和分类
　　García-Amaya（2012:4）指出＂流利性（fluency）是一个多维的概念＂.的确，不论在日常生活还是在研究报告中，流利性常常有不同的含义：有时指一种能够如同母语一样运用第二语言进行言语表达的能力，有时指准确发音、没有或几乎没有口音的第二语言语音能力，有时指能够顺畅演讲的能力，有时甚至还可以指能够快速准确地进行第二语言阅读的能力（Segalowitz,2010）。显然，流利性这个概念需要进行确切的定义和分类。Fillmore（1979）对流利性进行了比较全面的阐述，指出流利性包含四种能力：第一，能够进行顺畅表达的能力；第二，能够进行准确表达的能力；第三，能够在不同场景恰当、得体使用语言的能力；第四，能够有创造性地、优美地使用语言的能力。也就是说，Fillmore从语言使用的流畅性、准确性、得体性和创造性四个方面对流利性进行了定义。Lennon（1990）将流利性分为广义流利性和狭义流利性，广义流利性指整体的口语能力（proficienc），正如Chambers（1997:536）所说＂在日常谈话时，人们说‘她很流利’通常指说话人能够熟练运用语言进行有效表达的能力。＂而狭义流利性指言语表达的 ＂流畅性＂（fluidity），主要指言语表达的时间（temporal）维度。Lennon（2000）进一步指出，狭义流利性是低层次（lower-order）的流利性，低层次的流利性既可以通过主观印象来评判，也可以通过语速、停顿、重复、自我纠正等指标来衡量；广义流利性是高层次（higher-order）的流利性，是指能够将思想快速、流畅、准确、高效地转化成语言的能力。
　　国内学者李筱菊、张文忠则从狭义流利性角度对流利性进行了描述。李筱菊（1997）指出流利性是语言运用过程中的顺利程度，即运用中的效率。张文忠（1999:208）从说话者表达流畅性和听者感知的角度，把流利性定义为＂使用一种可被接受的第二语言变体，流畅、连贯地表达思想的能力，其流畅性、连贯性和可接受性应为言语听辨者所感受到＂.
　　Segalowitz（2000）则将流利性分为认知流利性和表达流利性，首次提出了认知流利性的概念，并从认知科学的角度对流利性进行了阐述：＂第二语言的流利性是实时言语行为的一个可观察的特征。这种言语行为是由说话者的神经和肌动机制运作而产生的，而这些神经和肌动的运作机制是学习者在社会情境的交际活动中发展起来的，这些机制的运作反映了说话者在说话时的认知和情感状态。＂（Segalowitz,2010:
　　6-7）他指出，口语表达流利性关注的是口语产出的语言表达特征，而口语认知流利性关注的是口语产出的认知加工效率。
　　也就是说，口语表达流利性关注的是口语表达的语言因素，认知流利性关注的是口语表达的非语言因素，即口语产出作为一种技能的认知加工因素，而这个因素反映了口语技能和认知加工的自动化程度。
　　本研究依据Segalowitz（2000、2010）的观点将第二语言流利性划分为认知流利性和表达流利性，考察和对比两者对口语能力的预测作用。
　　三实验方法
　　3.1实验设计
　　本研究采用分层回归分析的方法，预测变量为语速①、平均语流长度②、组句加工反应时和注意转移消耗，其中语速和平均语流长度为口语表达流利度的测量指标（Lennon,1990;张文忠，1999;Rossiter,2009;陈默2012等），组句反应时和注意转移消耗（详见3.3）为第二语言认知流利性的测量指标.（Segalowitz & Freed,2004;García-Amaya,2012）。被预测变量为学习者口语成绩。
　　3.2被试
　　本实验选取母语为韩语的汉语学习者50人，从学习汉语时间6-12个月的学习者中抽取25人，其中男生11人，女生14人，平均年龄21.2周岁；另从学习汉语时间18-24个月的学习者中抽取25人，其中男生10人，女生15人，平均年龄22.8周岁。所有学习者均为浙江师范大学在校留学生。
　　3.3实验任务
　　本实验采用看图说话、组句、范畴判断和口语测试四种任务。
　　（1）看图说话
　　本研究通过看图说话任务获取学习者口语表达流利性数据。该任务既能够控制话题的内容和任务难度，又能够让被试表现自己的口语表达能力，是一种比较常用的口语表达的数据收集方式（Lennon,1990;张文忠，1999等）。看图说话实验材料选自德国著名漫画故事书《父与子全集》中的《引人入胜的书》（埃·奥·卜劳恩，2011:2），故事由六幅图片组成，黑白打印。看图说话任务全程录音，录音材料通过语音处理软件Praat③进行切分、标注并提取总时长、音节数和语流数。总时长为被试开始说话到说话结束的时间，包括停顿时长；音节数为修整后的音节数，不包括填充停顿（如＂嗯、呃、啊＂等）和重复；语流为每两个超过0.3秒停顿之间的话语。
　　（2）组句
　　采用组句任务测量学习者句法加工和语音产出能力（Van Moere,2012），该任务包括第二语言词汇意义的提取、句子意义的组合、第二语言句法结构的提取以及语音编码和发声等过程。组句任务的.材料为25个简单句子，每个句子分成三部分，三部分随机排列，如＂非常漂亮中国＂,要求被试快速准确地将三部分组合成合法的句子，并朗读出来。
　　组句任务通过电脑和E-prime软件呈现，记录被试组句和发音的反应时。组句反应时包括E-prime记录的反应时和组句产出的发音时间，反应时通过语音反应盒采集并由E-prime软件记录，组句产出的发音时间通过Praat软件对组句产出录音进行标注并提取。由于学习者言语产出不仅包含句法加工能力也包含语音编码和产出能力，而且实验中发现学习者的语音产出和句法组织常常同时或者交替进行，所以本研究中组句反应时既包括了组句反应时间，也包括句子产出的发音时间。
　　（3）范畴判断
　　采用范畴判断任务测量学习者注意控制能力（Segalowitz & Frenkiel-Fishman,2005;García-Amaya,2012）。该任务选取描述时间的词（以下简称＂时间词＂）8个，其中4个描述＂过去＂意义（以前、过去、昨天、刚才），4个描述＂将来＂意义（以后、将来、明天、马上）；另外选取描述频率的词（以下简称＂频率词＂）8个，其中4个描述＂频率低＂意义（没有、有时、一次、很少），4个描述＂频率高＂意义（总是、经常、多次、一直）。要求被试对描述时间的词属于＂过去＂意义还是属于＂将来＂意义进行判断，并按键反应；同样对描述频率的词进行属于＂频率低＂意义还是属于＂频率高＂意义判断，并进行按键反应8个＂时间词＂和8个＂频率词＂各重复3次，共48个实验刺激。
　　范畴判断任务中实验刺激按照时间词和频率词两两间隔的顺序呈现（见图1），也就是按照＂时间词 时间词 频率词 频率词 时间词 时间词 频率词 频率词……＂这样的顺序呈现（其中时间词和频率词随机选取），这样就形成了＂时间范畴内 时间范畴与频率范畴间 频率范畴内 频率范畴与时间范畴间 时间范畴内 时间范畴与频率范畴间……＂的系列，区分了范畴内（包括时间范畴内和频率范畴内）和范畴间（时间范畴与频率范畴间）这两种注意控制状态。以往的研究表明，尽管被试已经事先知道这种固定的呈现顺序，他们在范畴间所需的注意资源比范畴内所需的注意资源仍然要多（Rogers & Monsell,1995;Monsell、Sumner & Waters,2003等），二者的差异被称为＂注意转移消耗＂.注意转移消耗反映了认知加工系统在处理注意焦点转移时所需的额外注意资源消耗。
　　（4）口语测试口语测试旨在测量学习者的口语能力，该任务参考新HSK口试（中级）的形式进行测试，测试内容为看图说话（2题，4分钟）和回答问题（2题，4分钟）④，每题为10分，共40分，评分标准在《新汉语水平考试大纲HSK口试》（国家汉办/孔子学院总部，2010）标准的基础上进行了适当调整（见附录3）。口语测试由两位经验丰富的口语教师担任考官，成绩取两位考官的平均值。相关分析结果显示，两位教师的评分具有很高的一致性，斯皮尔曼相关系数（Spearman's rho）r=0.897,n=50,p<0.001.
　　3.4实验程序
　　首先进行看图说话。被试拿到看图说话材料后，熟悉一分钟，然后对故事进行描述，看图说话过程通过录音笔（索尼ICD-SX813）进行录音。在被试完成看图说话任务后，休息10分钟后进行组句；完成组句任务后，被试再休息10分钟，进行范畴判断。整个实验过程大约持续40分钟（含中间20分钟的休息时间）。所有任务均在语音教室进行。
　　四结果与讨论
　　不同任务所得的实验结果如表1所示
　　本实验选取范畴判断正确的数据计算注意转移消耗指标，表1显示范畴判断任务正确率比较高，平均值为93.25.实验数据采用SPSS（IBM SPSS Statistics Version 22）回归分析（Regression）中的线性回归（Linear）进行分层回归分析，将表达流利性的两个指标（语速和平均语流长度）置于第一层，将认知流利性的两个指标（组句反应时和注意转移消耗）置于第二层，两层均采用逐步法（tepwise）进行回归分析（结果见表2）。
　　回归分析结果表明，表达流利性两个指标对口语成绩回归的调整判定系数（调整R方）为0.562（见表2中模型2），也就是说，这两个指标可以预测56.2%的口语成绩，其中平均语流长度指标能够单独预测52.6%的口语成绩（见表2中模型1）；然而增加认知流利性两个指标后，则可以预测73.4%的口语成绩（见表2中模型4），其中增加组句反应时指标可以增加15.3%的预测力（见表2中模型3）。适配性方差分析结果显示，四个模型均具有统计学意义（F（1,48）=55.398,p<0.001;F（1,48）= 32.459,p<0.001;F（1,48）= 42.150,p<0.001;F（1,48）=34.777,p<0.001）。
　　另外，从表3可以看到，在模型4中，各个指标的标准化回归系数（Beta）分别是，语速0.012（p>0.05），平均语流长度0.126（p>0.05），组句反应时-0.369（p<0.05），注意转移消耗为-0.418（p<0.05）。也就是说，在四个指标对口语成绩的组合预测中，语速的贡献度为1.2%,平均语流长度的贡献度为12.6%,组句反应时的贡献度为36.9%,注意转移消耗的贡献度为41.8%.其中，语速和平均语流长度两个指标的贡献度没有达到显着性水平，而组句反应时和注意转移消耗的贡献度都达到了显着性水平。
　　以上结果表明，虽然口语表达流利性的指标和口语认知流利性的指标均能有效地对第二语言口语能力进行预测，但是前者只能预测56.2%的口语成绩，而两者结合则能够预测73.4%的口语成绩。也就是说，口语认知流利性指标显着地提升了对第二语言口语能力的预测力。另外，在组合预测模型中，表达流利性指标（语速和平均语流长度）的贡献度比较低，而认知流利性指标（组句反应时和注意转移消耗）的贡献度则比较高。
　　为什么口语认知流利性能够有效地提高对第二语言口语能力的预测力，而且相比表达流利性具有更高的预测贡献度？
　　Segalowitz（2010）指出，认知流利性反映了学习者口语产出的内在认知基础，关注学习者口语表达的内在认知加工（process），而这些认知加工体现了学习者口语产出的程序性知识（Anderson,1982、1983）。Krashen（1981、1982）和VanPat-ten（2003）等认为支撑第二语言自然、流利表达的是学习者内隐的程序性知识。也就是说，口语认知流利性能够较为直接地反映出学习者的口语能力，从而具有较高的预测力。然而，口语表达流利性关注的是学习者口语产出结果（product），是一种对静态结果的测量。这种测量是通过测量话语内容的特征，间接地测量学习者的口语能力。实践表明，这种测量容易受考试内容、考官素质、考试时间和考试地点等因素的限制和影响，而且量化测量相对费时，不易操控，比如对语速和平均语流长度两个指标的测量，需要将语音材料进行切分，标注，计算发音音节数、停顿数、发音时长等，不但比较耗时耗力，而且在切分（停顿的确定）、标注、确定和计算发音内容时经常会遇到难以确定的情况，比如发音含糊、自言自语、拖音等。口语认知流利性不但具有较高的预测力，测量也较为省时，易于操控，受时空的限制比较少，有利于大规模的计算机自动化测试。
　　五结语
　　本研究的结果表明，口语认知流利性能够有效地提高对第二语言口语能力的预测力，而且相比表达流利性具有更高的预测贡献度。认知流利性这一概念的提出，扩大了流利性的内涵，将视野转向流利性的内在加工机制，为流利性以及口语能力的研究提供了新的视角。
　　不少学者（Long & Sato,1984;Segalowtiz & Freed,2004;Van Moere,2012等）指出，第二语言习得领域缺乏对言语行为动态心理过程的关注和了解，并呼吁大家重视这些认知过程。
　　本研究结果也强调了关注这些言语行为的内在认知加工过程具有重要的作用和意义。
　　然而，本研究限于研究条件的限制，有些变量未能采取严格的控制，未来研究应该对实验材料的熟悉度、任务难度及其他因素进行更为严格的控制，以进一步增强实验的效度。而且，本实验的对象只限于韩国学习者，未来的研究可考虑扩大到其他母语背景的学习者。此外，第二语言认知流利性的发展过程和机制、第二语言认知流利性的个体差异以及第二语言流利性的训练效应等领域也值得进一步的探索和研究。
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