语言能力生物取向和社会文化取向之比较

郑明璐 王婕

摘    要： 语言能力的生物取向是由Hauser，Chomsky和Fitch等人提出的，包含狭义语言机能和广义语言机能。狭义语言机能即计算系统，广义语言机能包括计算系统、感觉运动系统和概念-意向系统。语言能力的社会文化取向主要指Bachmann提出的交际语言能力理论，包含语言能力、策略能力及心理生理机制。未来的语言能力研究需要将这两者结合在一起，并整合媒介素养和心智计算理论，以产生更加全面和与时俱进的理论。

关键词： 语言能力    生物取向    社会文化取向

语言能力的内涵从来不是一件容易说清的事。从英文来说，“language ability”“language competence”“linguistic competence”“language knowledge”“language performance”“language proficiency”“language faculty”等词汇都表达过语言能力的意思。Chomsky把能力区分为K-ability及一般意义上的能力。K-ability是一种先天的生物属性。后来，Chomsky用“心智器官”表达这种意义上的能力。一般意义上的能力指知识和技能的结合从而有能力做某事。一般意义上的能力是会变化的，K-ability是不变的。如果要进一步说明，那么K-ability涉及的问题是种间差异的问题，也就是人与其他动物的差别问题，这种差别主要是由生物遗传决定的;一般意义上的能力涉及的问题是种内差异的问题，也就是人与人之间的差别问题，这种差别主要来自于环境和教育。

一、语言能力的概念

（一）语言能力概念的生物基础取向

语言能力的生物基础取向最早可以追溯到达尔文的生物进化论。其后，詹姆斯表达了类似的观点[1]。语言能力生物取向的集大成者自然是Chomsky。他说：“语法知识和常识是一种自然的演化。”[2]Hauser，Chomsky，以及Fitch（以下称HCF）于2002年正式提出“语言机能”这一概念，明确了语言能力作为一种生物的心智器官而存在[3]。

（二）语言能力概念的社会文化取向

语言能力理论的社会文化取向主要都是针对第二语言而言的。不过，正如Bachmann所说，这些关于语言能力的本质和结构的理论对于第一语言实际上也是适用的[4]。Lado和Carroll的成分/技能说及Bachmann的交际语言能力模型是语言测验理论发展史上的两个里程碑。Lado提出第一个测验领域的语言能力理论模型，将语言能力分为成分和技能[5]。后来Carroll提出了一个语言能力模型，包括语言和技能[6]。Lado和Carroll的理论被称为成分/技能说。

测验领域的语言能力概念的后期发展主要在于克服成分/技能说的缺点。Canale在先前研究的基础上把语言能力归纳为四个方面的知识和技能[7]。Bachman又在Canale的理论基础上提出交际语言能力模型，被认为是迄今最完备的语言能力理论[4]。交际语言能力（communicative language ability，CLA）包括语言知识或语言能力，以及用恰当的、情境化的方式将这些语言知识加以应用的能力。

二、语言能力结构理论

（一）生物取向语言能力结构理论——语言机能模型

HCF首先区分了狭义语言机能和广义语言机能。狭义语言机能是人类先天存在的一些生物机能，使人类无须外显的指导就能够很容易地掌握任何一门人类语言。广义语言机能包括一个感觉—运动系统，一个概念—意向系统，以及递归的计算机制，使个体能够从有限的要素组合出无限的表达。其核心就是计算系统，它能够产生内部表征，并且通过语音系统映射到感觉-运动界面，通过语义系统映射到概念-意向界面。计算系统的核心就是递归。Pinker和Jackendoff在随后的一篇反驳HCF的文章中给出了递归的定义：递归是指一个程序调用自身或者一个构成成分之中包含着相同的构成成分[8]。

（二）社会文化取向语言能力结构理论——交际语言能力模型

CLA由三个部分组成：语言能力、策略能力及心理生理机制。

语言能力包括两部分：组织能力与语用能力。组织能力主要指对语言的形式结构的驾驭，组词成句，组句成段，包括两部分：语法能力和成段话语能力。语用能力主要涉及的是语言使用者和交际情境之间的关系，主要包括两个部分：言语施为能力和社会语言学能力。

策略能力有两种定义：“交互性定义”与“心理语言学”定义。交互性定义把策略能力看做彼此在尚未达成共享的意义结构情境中通过彼此的努力协商达成一致的意义建构。“心理语言学”模型包括两个阶段：计划阶段与执行阶段。

心理生理机制就是语言运用的执行阶段中包括的神经和生理过程。

三、现有研究的不足及未来展望

从目前对语言能力的内涵和结构的研究来看，之所以会产生不同的观点和取向，一个根本性的问题在于它们选取的是不同的横切面。按照Chomsky的说法，“人天生就有一个可以称之为人脑心智‘初始态的智能系统……说到语言，很明显它在生命的早期就发生了许多变化，而且很快，直至进入‘稳定态”[2]。Chomsky把这个恒定态的抽象认知结构叫做“最终态”，但是这是站在语法发展的角度而言的。

假如按照社会文化取向的观点来看，很显然，在达到Chomsky所说的“最终态”之后，一个人的语言能力实际上还有很大的发展。因此，我们不妨选取语言发展这样几个横切面：（1）初始态：语言发展的先天装置;（2）稳定态：语言自然发展所达到的成熟水平的语法认知结构;（3）高级态：语言能力经过人为努力所达到的功能最优化。既然Chomsky等已经把语言能力的初始态称作语言机能，那么我们不妨用此术语把语言能力这一具有争议的术语留给高级态，保留能力這一术语的惯常用法。这样，从初始态到高级态的发展就是从语言机能到语言能力的一个发展过程。CLA模型的设计没有考虑到这个先天基础。在模型的提出方面，几乎没有涉及“语言机能”方面的讨论。但是，很显然，语言能力应该是基于语言机能发展而来的。因此，我们有必要产生一种新的理论，将这两者结合在一起，从而获得对语言能力更加全面科学的认识。

此外，新的语言模型需要整合媒介素养。媒介素养被定义为获取、分析、评估及交流以各种形式存在的信息的能力。很显然，不同的媒介具有不同的特点，自然会给交际活动带来不同的情况。特别是，现代社会间接交际正在飞速增加，这一方面能够扩大人们的交际范围，强化交际能力，打破交际的空间障碍，另一方面，各种新的媒介必然会引起人们的交际方式和交际习惯的變化，需要人们及时作出相应的调整。CLA模型在涉及交际的语用方面的问题时，只考虑到了交际者与交际情景（不包括媒介）之间的关系。因此，未来研究要将媒介素养加入CLA模型之中，探讨媒介如何对交际产生作用及个体的交际语言能力应具备的媒介素养。

最后，心智计算理论的思想最早是由数学家Alan Turing，计算机科学家Alan Newell， Herbert Simon和Marvin Minsky，以及哲学家Hilary Putnam 和Jerry Fodor所提出的。该理论认为，思维就是计算。信息包含于符号中，符号是一些与世界的某种状态对应的物理标记。这些符号并不是我们日常的语言，而是一种“心理语言”，是思维的语言。因此，未来研究要探讨从思维的语言到我们日常的自然语言是一个怎样的关系，探讨语言作为思维的工具应该具备的成分与素质。

参考文献：

[1]James， W.. Psychology， briefer course （12ed.）[M].Harvard University Press，1984.

[2]Chomsky， N.. Questions on Form and Interpretation[M]. De Gruyter Mouton，1975.

[3]Hauser， M. D.， Chomsky， N.， & Fitch， W. T.. The faculty of language： What is it， who has it， and how did it evolve？ [J]. Science， 2002，298（5598）：1569-1579.

[4]Bachman， L. F.. Fundamental considerations in language testing[M]. Oxford University Press， USA，1990.

[5]Lado， R.. Language Testing： The Construction and Use of Foreign Language Tests. A Teachers Book[M]. McGraw-Hill Book Company，1961.

[6]Carroll， J. B.. Fundamental considerations in testing for English language proficiency of foreign students[J]. Testing the English proficiency of foreign students， 1961：30-40.

[7]Canale， M.， & Swain， M.. Theoretical bases of com-municative approaches to second language teaching and testing[J]. Applied Linguistics， 1980，1（1）.

[8]Pinker， S.， & Jackendoff， R.. The faculty of language： whats special about it？[J]. Cognition， 2005，95（2）：201-236.