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大学生跨文化能力评价刍议
——基于BP神经网络理论视角

2013-03-11彭仁忠樊葳葳吴卫平

湖北社会科学 2013年7期
关键词:跨文化神经元指标体系

彭仁忠,樊葳葳,吴卫平,2

(1.华中科技大学外国语学院,湖北武汉 430074;2.武汉理工大学外国学院,湖北武汉 430070)

大学生跨文化能力评价刍议
——基于BP神经网络理论视角

彭仁忠1,樊葳葳1,吴卫平1,2

(1.华中科技大学外国语学院,湖北武汉 430074;2.武汉理工大学外国学院,湖北武汉 430070)

在经济全球化背景下,我国国际间跨文化合作与交流日益增多,对国际化人才的需求也日益增多,如何评价大学生的跨文化能力显得尤为迫切。借助BP神经网络方法构建大学生跨文化能力评价模型的测试结果证明,利用BP神经网络方法构建的大学生跨文化能力评价模型具有准确性、可靠性和实用性等特点,是评价大学生跨文化能力有效而适用的方法。

BP神经网络;大学生;跨文化能力;评价

一、引言

在经济全球化背景下,我国国际间跨文化合作与交流日益增多,对国际化人才的需求也日益增多。培养复合型、创新型的国际化视野人才,已经得到国内越来越多高校的普遍认同。如何适应形势发展,及时调整办学模式,加强高校的人文素质教育,多方面拓展大学生的国际化视野已成为目前国内高校普遍关注的话题。由此,如何评价大学生的跨文化能力显得尤为迫切。国内外学者从上个世纪七十年代开始就从各自的研究领域探讨了跨文化能力的各种构成要素和模式。Ruben(1976)从跨文化交际情境角度提出了七大交际维度理论,如尊重、态度、知识、移情、角色、互动等七大行为要素。美国教育心理学家Joseph(1994)提出跨文化能力主要包括跨文化意识与态度、文化知识、文化技能等。Chen&Starosta(1997)则从文化认知与心理调适角度把跨文化能力分为个人能力、交际能力、心理适应能力和文化意识。Byram(1997)提出了跨文化能力模式由批判性文化意识,态度,技能和知识等四个方面组成。Spitzberg(1997)认为跨文化能力由知识、动机、技巧三个因素构成,三者相互影响、相互依存。Campinha-Bacote(1998)提出了文化能力模型,包括五个相互依赖的部分,即跨文化意识、跨文化知识、跨文化技能、跨文化碰撞和跨文化愿望。Kim(2001)认为跨文化能力由认知能力、情感能力和行为能力构成,三者相互联系,相互影响。Samovar&Porter(2004)将跨文化能力归纳为动机、知识和技能三个方面。杨盈、庄恩平(2007)提出了构建跨文化交际能力的框架模式和英语教学培养跨文化交际能力的途径;王艳萍、余卫华(2008)以Byram的跨文化交际能力模式为理论基础,通过问卷调查的方式对来自具有不同跨文化交际环境的两个地区共193名大学非英语专业学生的跨文化交际能力进行了对比研究;Scheitza(2009)从各种理论中总结了跨文化能力的各种构成要素。这些要素包括个人态度、知识、交际、自信和社会关系等等。许力生(2011)认为探索跨文化能力的构建已成为当前跨文化交际研究中最主要的领域之一。

综合来看,国内外学者更广泛地采纳和认同Byram(1997)提出的跨文化能力模式(意识,态度,技能和知识),而且,大多数学者普遍认为知识、技能、意识、态度等资源因素在跨文化能力构成要素中是必不可少的。

另外,在跨文化能力评价上,各学者一般大多侧重于定性研究,比较零散,定量实证研究较少,缺乏系统而全面的综合评价研究。由此,笔者在评价方法上吸收了国内外学者的研究方法和成果,采用较为科学的评价方法——BP神经网络,该方法是目前在各领域中研究和应用最广泛的综合评价方法之一,它是由Rumelhart和McCelland在1986年提出的一种按误差反向传播算法训练的多层前馈神经网络模型。BP神经网络的评价方法不仅不需要人为地确定指标权重,而且可以减少评价过程中的人为主观因素,提高综合评价的可靠性,使评价结果更有效、更客观。[1]基于以上特性,本文拟构建评价大学生跨文化能力的综合评价指标体系并利用BP神经网络理论建立跨文化能力评价系统模型。该评价指标体系与模型不但可以为高校培养具有国际视野人才的课程培养体系提供借鉴,而且可为国际性人才的选拔、任用和绩效评价提供参考。

二、大学生跨文化能力综合评价指标体系

(一)指标体系建立的原则与方法。

参照国内外跨文化能力的研究成果,本研究所使用的问卷量表是基于Byram(1997)提出的跨文化能力多维度模型(知识、技能、批判的文化意识、跨文化态度),参考Fantini(2000,2006)所编制的跨文化能力自评问卷(A YOGA FORM)和联邦EIL研究项目跨文化能力测评问卷,并结合中国大学生跨文化能力水平的实际情况设计了一套评价中国大学生跨文化能力测评量表,经过因子分析及量表内在一致性检验之后表明该测评量表具有较好的信度和效度水平,是评价中国大学生跨文化能力的一种本土化的测评量表。[2](p103-106),[5],[6]本文评价大学生跨文化能力指标体系分别由四个主因子构成:意识、技能、知识和态度。其综合评价指标体系的构建主要遵循了以下原则与方法:

1.系统全面性原则。评价指标体系必须包括能够全面反映影响大学生跨文化能力的各个方面的指标,并且评价目标和评价指标有机地联系起来组成一个层次分明的整体。

2.相关性原则。综合评价指标体系必须能够明确地反映目标与指标间的相关关系,指标选取的好坏直接影响到跨文化能力的评价结果,上一级指标与下一级指标关系要紧密相连。

3.动态柔性原则。评价指标体系建立在设计不同层次的指标和确定指标权重时应具有足够的动态灵活性基础上,可根据不同的情况对指标进行适时调整,同时也可根据自己不同的评价目标对指标体系作相应的变动。[3]

(二)指标体系的内涵解释。

大学生跨文化能力评价指标体系构成包含一个目标层(大学生跨文化能力),四个一级评价指标(意识、技能、知识和态度),二十八个二级评价指标等,其组成了三个层次的综合评价指标体系,其各级指标具体内涵如下:[2](p102-106),[5],[6],[8](p132-139)

1.意识。意识是指人们对不同文化间差异的理解和认知能力。在与外国人交流时,由于各自所生活的自然地理环境、自身文化素养和民族文化素养等存在差异,从而造成跨文化交流能力的差异性,是评价跨文化能力的一级评价指标,其中包括三个二级评价指标,如意识到与外国人交流时彼此存在文化相似性和差异性;意识到与外国人交流时自身文化身份和对方文化身份的差异;意识到文化风格和语言运用的不同,以及它们对社会和工作情景造成的影响。

2.技能。技能是指不同文化背景的人们相互进行交流时所具有的跨越不同文化之间的差异、保留与传播本国文化、尊重与接纳异国文化、对不同文化之间差异的敏感性能够避免并澄清误解,使跨文化交流最终得以成功进行的能力,是评价跨文化能力的一级评价指标,其中包括十二个二级评价指标,如出现跨文化交流误解时和对方协商、解释本国文化从而达到让双方满意的能力,出现语言交流障碍时借助身体语言或其他非语言方式进行交流的能力,使用外语和来自不同社会文化背景和领域的人进行成功交流的能力,在与外国人交流时礼貌对待他们的能力,在与外国人交流时尽量避免在语言、穿着和行为举止上冒犯他们的能力,在与外国人交流时尽量避免对外国人产生偏见和成见的能力,在与外国人交流时会避免提到外国人有关隐私话题的能力,具有对跨文化差异敏感性的能力,看待其他国家发生如政治、经济、宗教等方面的事件时会从不同文化和多角度看问题的能力,具备通过与外国人的接触直接获取跨文化交际相关知识的能力,具备运用各种方法、技巧与策略帮助学习外国语言和文化的能力,出现跨文化冲突和误解时进行反思和学习并寻求妥善解决途径的能力。

3.知识。知识是指对本国文化与异国文化知识的理解能力,其中涉及到各国的历史、地理、生活方式和价值观、社交礼仪、宗教礼仪及文化禁忌等方面的知识,是评价跨文化能力的一级评价指标,其中包括十个二级评价指标,如了解本国的历史、地理和社会政治知识,了解本国的生活方式和价值观知识,了解本国的社交礼仪和宗教文化知识,了解外国的历史、地理和社会政治知识,了解外国的生活方式和价值观知识,了解外国的社交礼仪和宗教文化知识,了解外国的文化禁忌知识,了解和比较不同文化的基本规范与行为知识,了解文化和跨文化交流与传播等概念的基本知识,了解一些成功进行跨文化交流的策略和技巧等。

4.态度。态度是指人们以开明的态度从不同的视角看待和理解本国文化和异国文化,对待不同文化的积极态度,如有强烈的跨文化交流意愿和兴趣,尊重其他文化,很强的耐心和容忍度,接受文化差异,克服民族中心主义、种族主义等交流障碍的能力。态度指标是跨文化能力的一级评价指标,其中包括三个二级评价指标,如愿意和来自不同文化的外国人进行交流和学习,愿意尽量去宽容外国人不同的价值观、饮食习惯、禁忌等等,愿意学好外语和了解外国人。

三、大学生跨文化能力评价模型构建及应用

BP神经网络,即反向传播神经网络,是一个多层前馈神经网络。它借助数学方法对人脑的神经网络进行抽象和模拟,并建立简化模型,是一种高度复杂的非线性映射关系系统,具有学习、记忆、联想、归纳、概括以及自学习、自适应的能力。BP网络学习的训练过程是通过正向传播和反向传播,根据误差梯度下降法来调节各层的权值和阈值,使修改后的网络的最终输出能接近期望值。[4](p56-58),[7](p78-81)

(一)BP网络模型构建。

BP神经网络的大学生跨文化能力评价模型构建具体步骤如下:

1.确定输入层神经元节点数i。一般来说,输入层神经元节点数就是评价指标体系中的指标因子(自变量)个数。如大学生跨文化能力评价指标体系的二级指标有28个,即得到输入层神经元节点数i=28。

2.确定输出层神经元节点数k。输出层神经元节点数就是系统目标个数,即对大学生跨文化能力的综合评价。评价结果作为输出层神经元节点数k=5。设定综合评价值为Y,Y∈[0,1],评价等级可设为“低”、“较低”、“一般”、“较高”、“高”五个等级。期望输出如下:[1 0 0 0 0],低;[0 1 0 0 0],较低;[0 0 1 0 0],一般;[0 0 0 1 0],较高;[0 0 0 0 1],高。

3.确定隐含层层数。如果隐含层层数越多,那么BP网络训练速度就越慢。Kolmogorov定理已表明,对于任意的连续函数,在合理结构和恰当的权值前提下可以运用一个相对简单的三层BP网络来实现。

4.确定隐含层神经元节点数j。隐含层神经元节点数一般情况下是依据BP网络收敛性能好坏来确定。网络隐含层神经元节点数对网络预测的精度有较大的影响,如果节点太少,网络不能很好的学习,需要增加训练次数,训练精度也会受到影响;节点数太多,训练时间增加,网络容易过拟合。所以选择隐含层节点数很关键。目前没有任何具体的理论依据来指导,只能是靠经验和不停的尝试,下面有几个常用的经验公式,如。其中,i为输入层神经元节点数,K为输出层神经元节点数,a为0到10的常数。笔者根据以上几种经验公式,选定网络隐含层神经元节点数j=20。

5.确定神经元的变换函数。BP网络神经元转换函数f(x),采用Sigmoid函数,函数形式为:f(x)=1/(1+e-x)。

6.确定BP神经网络模型。综上所述,可以设计BP神经网络的大学生跨文化能力模型,如图1所示。

图1 B P神经网络的大学生跨文化能力评价模型拓扑结构

(二)BP网络的学习训练。

BP网络是一种多层前馈神经网络,其神经元的激励函数是S型函数,因此输出量为0到1区间的连续量,它可以实现从输入到输出的任意的非线性映射。在以上确定了BP网络的结构后,将给定最初的学习数据经过归一化处理,统一变换到[0,1]区间内,作为神经网络的训练样本,利用这些样本集对其进行训练,即对网络的权值和阈值进行学习和调整,以使网络实现给定的输入输出映射关系。经过训练的BP网络,对于不是样本集的输入也能给出合适的输出,这种性质称为泛化能力,从函数拟合的角度看,这说明BP网络具有极值功能(汪旭晖、黄飞华,2007)。运用MATLAB7.0对训练样本进行BP神经网络训练,BP算法包含正向传播和反向传播两个过程。在正向传播过程中,输入训练样本从输入层经过各隐层逐层处理后,传向输出层。若输出层的实际输出与期望输出存在偏差,则转入误差的反向传播阶段。在反向传播阶段,输出误差以某种形式通过隐含层由原正向传播途径反向回传,并按照误差函数的负梯度方向,对各层神经元的权系数进行修正,最终使期望的误差函数趋向最小。

(三)模型应用。

本文通过对北京理工大学、武汉理工大学、华南理工大学、华中科技大学等四所高校的150名大学生进行问卷调查,要求被调查对象对跨文化能力各项指标进行自我评分,评分取值范围是0~5。通过数据归一化处理,从而完成对评价指标的标准化处理。并依据对以上四所理工类高校大学生调查收集的数据资料,随机选取了22个学生问卷调查数据作为数据样本集,其中使用前15个样本数据作为训练样本,后7个样本作为检验样本。根据专家的意见,结合指标的取值范围分析,确定了所选样本的五个等级,即高,较高,一般,较低,低。笔者运用MATLAB7.0对15个训练样本进行BP神经网络训练,学习效率为0.65,收敛精度为0.001,训练次数为37次,输出结果比较理想。对于测试样本,运用训练好的模型进行检测,实际输出结果与理想输出结果、专家意见相吻合,由此说明训练后的模型评价效果比较好。鉴于所有训练样本和测试样本实际输出与理想输出完全吻合,较充分地证实了采用BP神经网络方法的大学生跨文化能力评价模型能够通过其各项指标来综合评价大学生的跨文化能力,其评价结果能比较真实地反映大学生跨文化能力的实际情况,由此说明,该模型具有准确性、可靠性与可操作性等特点,可以广泛地用于评价大学生的跨文化能力,从而有助于国内高校针对大学生跨文化能力的实际情况培养和提高其跨文化能力水平。

四、结论

大学生跨文化能力综合评价指标体系及其BP神经网络评价模型,不仅为高校国际视野人才的培养,也为国际化人才的选拔任用提供了科学的评价方法借鉴,同时,利用神经网络的评价系统进行评价,也可有效地避免评价过程中的人为主观因素,是一种评价大学生跨文化能力的有效方法,而且,BP网络评价系统模型具有很强的学习和自适应能力,因此可以通过系统进一步训练学习使系统误差达到更高的精度要求,增强评价系统的可靠性,从而让得到评价结果更满意更客观。

[1]韩秋明,李微,等.数据挖掘技术应用实例[M].北京:机械工业出版社,2009.

[2]王艳萍,余卫华.非英语专业大学生跨文化交际能力的对比研究[J].南华大学学报(社会科学版),2008,(3).

[3]杜栋,庞庆华,等.现代综合评价方法与案例精选[M].北京:清华大学出版社,2008.

[4]陈芝,张东亮,等.基于BP神经网络的中小企业技术创新能力评价研究[J].科技管理研究,2010,(2).

[5]胡文仲.跨文化交际学概论[M].北京:外语教学与研究出版社,1999.

[6]贾玉新,陈国明.跨文化交际研究:第2辑[M].北京:高等教育出版社,2010.

[7]汪旭晖,黄飞华.基于BP神经网络的教学质量评价模型及应用[J].高等工程教育研究,2007,(5).

[8]许力生.跨文化能力构建再认识[J].浙江大学学报(人文社科版),2011,(3).

责任编辑张豫

G521

:A

:1003-8477(2013)07-0165-03

彭仁忠(1972—),男,华中科技大学外国语学院副教授、博士。樊葳葳(1956—),女,华中科技大学外国语学院教授、博士生导师。吴卫平(1975—),女,武汉理工大学外国语学院副教授、华中科技大学博士研究生。

国家社科基金项目“中国大学生跨文化能力综合评价研究”(10BYY091)和湖北省高等学校省级教学研究项目“培养理工科大学生跨文化能力的课程体系研究”阶段性成果之一。

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