基于Meta-Analytic SEM 的词汇知识与听力理解关系研究
2021-07-03童艳丽刘新颖蒋国武
童艳丽 刘新颖 蒋国武
词汇知识在语言学习过程中起着至关重要的作用(Nation,2001,2006)[12][13],词汇知识与语言能力的相关性受到国内外学者们的普遍关注。目前对于词汇知识与阅读理解之间的相关性研究的成果丰硕(Qian,2002;Cheng &Matthews,2018;Wolf,2019)[16][2][25],而词汇知识与听力理解之间相关性的研究成果尚不多,且实证研究的结论不一致,甚至出现矛盾,因此值得深入研究(Steahr,2009;Matthews &Cheng,2015;Cheng &Matthews,2018)[20][9][2]。
通过实证研究,Staehr(2009)[20]的研究结果表明:词汇广度知识与听力理解的相关系数r=0.65,二者之间相关性较高,而词汇深度知识与听力理解的相关性较弱。但存在与之相反的研究结论,Dabbagh(2016)[3]提出:只有词汇深度知识对听力理解有显著的预测作用,词汇广度知识并不是学习者听力理解的有力预测因素。Teng(2014,2016)[21][22]先后进行了两次实证研究,结论为:词汇广度知识对听力理解的相关系数分别为r=.86 和r=.70,而词汇深度知识对听力理解的相关系数分别为r=.91 和r=.70,认为词汇深度知识对听力理解的影响力大于词汇广度知识对听力理解的影响力。
综合以上分析可见:就词汇广度知识和词汇深度知识而言,哪一个对听力理解的影响力更大,更有显著的预测作用,尚未形成清晰的认识和一致的结论。为了进一步探索二者对听力理解的影响力问题,本文以现有文献的相关性数据为基础,通过元分析研究了词汇知识与听力理解的相关性,获得协方差矩阵,再将结构方程的路径分析法与调节分析相结合,定量分析词汇知识对听力理解的影响力,具体研究步骤见图1。
图1 本文具体研究步骤
元分析(Meta-analysis)是一种综合不同实证研究结果的有效工具,适用于理论检验和解决理论争议,它能够综合分析同一主题研究下研究结果不一致的独立研究之间的共性,并通过整合个体研究最终形成一致性、普适性的研究结论,从而得到比任何独立研究都更为精准的研究结论。因此,本文以元分析为工具,采用来自12 篇文献中的研究数据,包括1291 个加权平均样本的数据,研究词汇广度知识、词汇深度知识及听力理解之间的相关性;另外,进一步讨论研究对象和出版的相关因素,以及它们对于词汇广度知识、词汇深度知识与听力理解相关性的影响。
本文以图2 的概念框架为基础,定量分析词汇广度知识、词汇深度知识、听力理解之间的相关性。
图2 概念框架
一、理论与假设
(一)概念定义
1.词汇知识
词汇知识是复杂多维的,研究者提出了各不相同却相互补充的词汇知识框架(Richards1976;Nation1990;Qian2002;Henriksen1999)。Richards(1976)[16]根据词汇的七个方面提出了著名的词汇知识框架。Nation(1990)[11]把词汇知识划分为八个类型,其中接受性词汇知识与产出性词汇知识的提出,在词汇研究领域具有重大意义。Henriksen (1999)[6]认为词汇知识应该有四个维度。基于早期的词汇框架,Qian(2002)[16]提出了包括词汇广度知识、词汇深度、词汇结构、接受性-产出性词汇知识的自主性。尽管缺乏统一的标准,但就词汇知识的多维本质而言,至少包含两个基本的维度:词汇广度知识与词汇深度。
2.词汇广度知识
词汇广度知识是指学习者至少具有基本词汇意义的知识(Staehr,2009)[20]。Meara (1996)[10]提出词汇广度知识是学习者词汇能力的基本维度,并且强调词汇广度知识储备大的学习者较之于词汇广度知识储备小的学习者具有更强的语言使用能力。鉴于词汇广度知识处于语言能力的核心地位,故而提供可靠的词汇广度知识评估测试至关重要。学者们利用词汇广度知识测试量表,测试学习者的词汇广度知识。最著名和最广泛应用的词汇广度知识测试工具是Paul Nation 在1983 年设计的“词汇水平测试”(Vocabulary Levels Test),用于测试学习者对词汇的识别和理解,即接受性词汇知识,亦称消极或被动词汇。
3.词汇深度知识
词汇深度知识反映了词汇知识的质量,即学习者对词汇的掌握程度和应用水平。Nation(1990,2001)[11][12]认为外语学习者如果要在词汇使用方面达到母语程度,必须掌握形式、位置、功能和意义四大层面以及发音、书写、句法特征、搭配、使用频率、得体性、概念意义和词间联想八种知识。另一种深度结构的方法提供了一个更广泛的词汇知识的观点,不仅包括语义特征的知识,而且还包括词汇的其他方面:语音、形态、句法、搭配和语用特征。词汇知识的多个组成部分的框架成为研究学习者词汇深度知识的理论基础(Schmitt1998,1999;Webb,2007)[18][19][24]。第三种词汇深度知识是将结构概念化融入学习者心理词汇的程度,并反映学习者相关词汇搭配使用的能力。学习者的联想行为被认为是他们词汇深度知识的反映。被广泛接受的词汇深度知识研究工具是Read 在1993 年与1998 年开发的“词汇联想测试”(Word Associates Test(WAT))。
4.听力理解
听力理解过程不同于阅读理解过程,词汇知识在这两个过程中起着不同的作用(van Zeeland &Schmitt,2013)[23]。较之于词汇知识与阅读理解关系的研究,词汇知识与听力理解之间的研究相当有限。由于转瞬即逝的输入性质,需要激活短期工作记忆,词汇知识在听力过程中发挥不同的作用,词汇广度知识相同的学习者对于同样的听力材料,听力理解的分值却有显著性差异(Stahr,2009;Van Zeeland &Schmitt,2013)[20][23]。
Stahr(2009)[20]对丹麦115 名高级英语学习者进行了研究,探讨词汇广度知识、词汇深度与听力理解之间的相关性,报告了词汇广度知识与听力理解的相关关系为(r=.70,p<.01),词汇深度与听力理解的相关关系为(r=0.65,p<.01),词汇广度知识与词汇深度的相关性为(r=0.80,p<.01)。逐步多元回归分析表明,词汇广度知识比词汇深度更能预测听力理解。因此,Stahr 声称词汇广度知识是听力理解中词汇知识的基本维度。
然而Dabbagh(2016)[3]对伊朗73 名大学生听力理解进行调查发现,只有词汇深度知识对学习者的听力理解有显著的预测作用,词汇广度知识并不是学习者听力理解的有力预测因素。Teng (2014)[21]调查了88名中国大学生的词汇知识与听力理解关系的结果是:词汇广度知识对听力理解的的影响力r=.86,词汇深度对听力理解的影响力r=.91。Teng(2016)[22]再次研究的结果是词汇广度知识对听力理解的影响力r=.70,词汇深度的影响力r=.75。两次调查结果都是词汇深度对听力理解的影响力大于词汇广度知识对听力理解的影响力。Matthews and Cheng (2018)[9]以250 名中国大学生为研究对象,从不同角度探究了产出性音位词汇知识(ProPhon)、接受性拼写词汇知识(RecOrth)、产出性的拼写词汇知识(ProOrth)与阅读、听力之间的相关性。结果表明产出性音位词汇知识(ProPhon)与听力理解的相关性最强(r=.71,p<.001)。
由以上分析可知:Stahr 等学者认为词汇广度知识是听力理解的关键,而Dabbagh 等研究者认为词汇深度对听力理解预测作用显著。这种研究结果的冲突表明:词汇广度知识与词汇深度知识分别对听力理解的重要程度及预测力有必要进一步验证。
(二)研究对象相关因素
1.年龄
年龄是二语习得中经常谈到的话题。人们一致认为年龄是语言学习的一个重要因素。虽然年龄与语言学习的许多方面有关,如习得率和最终成就等(Ellis,2008)[4],但是不同年龄段对词汇知识与语言能力相关性影响力大小的研究并不多见。Jeon &Yamashita (2014)[8]发现成人与青少年的整体词汇水平与二语阅读理解的相关性比儿童强。基于这一发现,目前的研究旨在评估年龄对词汇知识与二语听力理解之间相关性的调节作用。
2.L1 与L2 的距离
回顾跨语言因素对L2 阅读理解影响的文献,Oldin (1989)[15]认为,一语和二语之间的语言距离与一语的迁移有关,这一因素在二语学习领域具有重要意义。Jeon &Yamashita(2014)[8]假设L1-L2 距离可能会调节词汇知识与二语阅读理解之间的相关性,因为L2 学习受到同源效应的影响。在Jeon &Yamashita假设的启发下,目前研究意在评估L1-L2 距离是否能调节VK 与L2 听力理解之间的相关性。继Jeon&Yamashita(2014)[8]之后,L1-L2 的距离有两个衡量指标:语言家族和脚本距离。
(三)出版相关因素
1.出版时间
发表年份可能与词汇知识与L2 理解的相关性有关。可以合理地认为,近期研究与早期研究之间存在一定的差异,因为近年来研究采用更加完善的词汇知识测量工具。此外,先前的研究可以作为后面研究的参考,以克服早期研究的局限性。本研究旨在探讨出版时间对词汇知识与听力理解之间相关性的影响差异。
2.出版语言
词汇知识与听力理解的英文文献来源于SCI、SSCI 等国际期刊,中文文献来自国内CSSCI 期刊。本研究试图验证不同的出版文字是否影响词汇知识和L2 理解之间的相关性,是一个没有被检验过的假设。
(四)研究假设
首先,尽管这些研究样本中的实验材料和受试者各不相同,但是关于词汇广度知识与听力理解的关系,结论较为一致。词汇深度知识与听力理解的关系,已有研究的结论仍然存在分歧,需要进一步考查。其次,很少研究把参与者的年龄、L1 与L2 的距离、出版时间、出版语言作为调节效果,来考察词汇知识与二语听力理解之间相关性。第三,目前的研究探索词汇知识是如何与L2 听力相关的,元分析提供了一个可行的解决方案,克服了单一的实证研究难以解决的困难。综上所述,提出如下假设:
H1:词汇广度知识对听力理解有正向影响;H2:词汇深度知识对听力理解有正向影响;H3:词汇广度知识对词汇深度有正向影响;H4:年龄、L1 与L2 的距离、出版时间、出版语言对词汇知识与听力理解之间的关系有一定的调节作用。
二、数据采集和分析
(一)数据采集
为了保证样本的代表性,本研究通过以下抽样步骤进行样本选取。首先通过关键词“词汇知识”、“词汇广度知识”、“词汇深度知识”、“接受性词汇知识”、“产出性词汇知识”、“听力理解”,在Google Scholar、ProQuest、Web Of Science 和CNKI4 个数据库中检索了1990-2020 年30 年的文献;其次通过关键词对重点期刊进行搜索,检查被遗漏的文章;再次,通过查阅摘要从1191 篇文献中剔除与研究主题不符的研究;最后留下12 篇量化研究的文章进入最终的分析。进入元分析的文献需要符合以下几个条件:必须是实证研究且汇报了相关系数;研究中至少包含了上述假设中的一种关系;其中至少包括L2 词汇的一个方面作为预测变量,L2 听力理解作为潜变量。
(二)数据分析
使用专业统计软件Comprehensive Meta-analysis (CMA)进行分析。由表1 可见:由于研究中参与者具有多样化的语言和文化背景,而且异质性检定都在75%以上,因此选择随机效应模型来计算效果量的大小。遵循共同的做法,所有相关性首先转换为Fisher 的z 值,采用样本数量作为加权值,计算出每组关系的平均效应值。
为了保证效应值的独立性,针对每组关系,在同一研究中,如果因为多维度间存在多个相关系数则取均值。对那些没有给出信度值的研究,采用保守的信度值0.8 代替(Hunter and Schmidt,1990)[7]。本文通过Q 统计量检验了各效应值的异质性。为了验证上文的概念模型,构建了Meta 分析的相关系数矩阵,并用AMOS 软件进行了路径分析。
1.总平均效果量由表1 可见,词汇广度知识(VS)对听力理解(LC)的总平均效果量为(r=.574,p<.001)。词汇深度知识(DVK)对听力理解(LC)的总平均效果量为(r=.593,p<.001)。词汇广度知识(VS)对词汇深度知识(DVK)的总平均效果量为(r=.758,p<.001)。三对假设关系的异质性分别为(I2=89.357,p<.001),(I2=88.943,p<.001),(I2=86.616,p<.001)。Fail-safeN 的结果表明不存在出版偏误。
表1 双变量相关性分析
2.出版偏误
利用漏斗图对出版偏误进行研究,漏斗图是元分析中常用的一种检测出版偏误的方法。图3、图4 和图5 显示了词汇广度知识、词汇深度、听力理解三种相关关系的研究漏斗图。每个圆圈代表一项独立的研究。大样本和标准误小的研究显示在漏斗图的上端,小样本和标准误大的研究。出现在漏斗图的下端。
图3 词汇广度知识与听力理解关系研究漏斗图
图4 词汇深度知识与听力理解关系研究漏斗图
图5 词汇广度知识与词汇深度知识关系研究漏斗图
出版无偏误的漏斗图呈现出对称模式,研究均匀分散在总体平均效应值的两侧,即用三角形中的中线表示。如果研究集中在三角形的下端,则存在潜在的出版偏误。从图3 至图5 的三个漏斗图可见:大多数研究分布在三角形的中上部,表明大多数研究成果较为严谨。
(三)调节影响分析
表2 给出了词汇知识对听力理解的影响分别受年龄、L1 与L2 的距离、出版时间、出版语言的影响。
表2 调节影响分析
首先,年龄作为调节变量,在假设关系H1 中,大学年龄段的学习者词汇广度知识对听力理解的影响力r=.612(p<.001),中小学年龄段的学习者词汇广度知识对听力理解的影响力r=.546(p<.001),说明年龄对VS 与LC 相关性有调节作用,并且大学年龄段的学习者VS 对LC 的影响力更大。在假设关系H2 中,大学年龄段的学习者词汇深度知识对听力理解的影响力r=.733(p<.001),中小学年龄段的学习者词汇深度知识对听力理解的影响力r=.834(p<.001),表明年龄对DVK 与LC 相关性有调节作用,即中小学年龄段的学习者DVK 对LC 的影响力更大。在假设关系H3 中,大学年龄段的学习者词汇广度知识对词汇深度知识的影响力低于中小学年龄段的英语学习者,分别为:r=.733(p<.001),r=.834(p<.001)。
其次,相同语系英语学习者的VS 对LC 的影响力小于不同语系英语学习者VS 对LC 的影响力,r=.573(p<.001),r=.609(p<.001)。同样,相同语系英语学习者的DVK 对LC 的影响力也小于不同语系英语学习者DVK 对LC 的影响力,r=.594(p<.001),r=.641(p<.001)。然而,VS 对DVK 的影响力却是同语系高于异语系,r=.820(p<.001),r=.676(p<.001)。
再次,2010 年以后的研究中,VS 对于LC 的影响力低于2010 年以前研究的影响力,r=.570 (p<.001),r=.677(p<.001)。而DVK 对LC 的影响力是近10 年的研究高于10 年前的研究,r=.622(p<.001),r=.604(p<.001)。同样,VS 对DVK 的影响力,2010 年以后出版的略高于2010 年以前出版的,r=.767(p<.001),r=.756(p<.001)。表明,10 年前的研究认为VS 对LC 的作用大于近10 年的研究,近10 年的研究发现DVK 对于LC 的影响力更大。因此,发表年份对VK 和LC 相关性有一定的影响作用。
最后,从出版语言来看,英文出版的VS-LC 的影响力高于中文出版的影响力,分别为:r=.605(p<.001),r=.552(p<.001)。DVK-LC 的影响力也是英文出版的偏高,分别是:r=.638(p<.001),r=.564(p<.001)。英文版与中文版的VS-DVK 影响力分别是:r=.820(p<.001),r=.676(p<.001)。换言之,L1 为汉语的学习者,三种相关关系的影响力相对较小。
(四)路径分析
本研究对来自12 个独立研究样本包括1291 加权平均样本的数据进行了Meta 路径分析,表3 为相关系数矩阵,对角线上是每个构面的平均效度。其中BVK-LC 的效应值计算基于来自12 个独立研究样本中的1497 个样本的相关系数。将该相关系数矩阵导入AMOS 软件进行分析,测量误差设定为1-α(α为平均信度),样本数量则采取调和平均样本数量(n=1291)。
表3 Meta 相关系数
图6 和图7 所示:词汇广度知识与听力理解的总体相关为.293(p<.001),词汇深度知识与听力理解的总体相关为.371(p<.001),而词汇广度知识与词汇深度知识的总体相关最高,为.758(p<.001)。听力理解的方差解释力(39%),属中度解释力。
图6 非标准化路径图
图7 标准化路径图
三、结论与讨论
本研究使用相对前沿的元分析结构方程(meta-analytic SEM)理论分析了来自12 项独立样本研究包括1291 加权平均样本的的数据,研究了词汇广度知识、词汇深度知识及听力理解之间的相关性,结论如下:
第一,词汇广度知识对听力理解有正向影响,二者总体相关为.293(p<.001),词汇深度知识对听力理解有正向影响,二者总体相关为.371(p<.001),词汇深度知识对听力理解的影响力大于词汇广度知识对听力理解的影响力。
第二,词汇广度知识与词汇深度知识的相关性为.758(p<.001)。
第三,不仅词汇广度知识、词汇深度知识对听力理解产生影响作用,而且学习者的年龄、一语与二语之间的距离、用与元分析论文的出版时间以及出版语言对听力理解有一定的调节作用。
本文的研究结论与Stahr(2008,2009)[20][21],Andringa(2012)[1],Nasir(2017)[14],Wolf(2019)[25],刘思思(1995)[27],张晓东(2011)[30]关于词汇广度知识对听力理解的相关性研究结论不同,Stahr 等学者认为词汇广度知识对听力理解的影响力更大。
本文的研究结论与Teng(2014;2016)[21][22],Dabbagh(2016)[3],Farvardin(2017)[5]的结论的相同点是词汇深度知识比词汇广度知识对听力理解的影响力更大。同时本文结论也支持王同顺(2011)[29],李晓(2007)[26]等的研究结论,即词汇广度知识与语言综合能力之间存在正相关关系,但相关程度不高。
不同点是:本文认为词汇广度知识对学习者的听力理解有一定的预测作用,而Dabbagh(2016)[3]认为只有词汇深度知识对学习者的听力理解有显著的预测作用,词汇广度知识并不是学习者听力理解的有力预测因素。
本研究得出词汇广度知识与词汇深度知识的相关系数为.758(p<.001),而Teng(2016)[22]得出二者的相关系数为r=.920,(p<.01),笔者认为相关系数达到r=.920 可能是由于测试时,词汇广度知识与词汇深度知识存在共线性引起的。
总之,学者们研究结论不同,可能是采用不同的测试工具,研究对象的不同水平等原因引起的。
四、意义与局限性
研究意义:本研究对象是1995-2020 年之间核心期刊的12 项独立研究样本,包括1291 个加权平均样本数据,将元分析和结构方程相结合,对词汇广度知识、词汇深度知识及听力理解之间的相关性进行综合研究,因此,研究结果较为客观、严谨。
基于本文的研究结论,对二语教学和评估提出以下建议:第一,词汇学习目标不仅要有量的提升,更重要的是质的保证,换言之,学习一个新的词汇,除了掌握基本的音、形、意,更要知道该词的派生、曲折、联想、搭配、多义、同义、反义、修辞及文化内涵等知识。第二,L2 听力教师需要明确关注词汇知识的深层方面,这些方面可能会让L2 听者混淆含义,如搭配、同义和多义等。第三,词义的自动化加工源于反复接触语篇中的词汇,二语学习者要多听多练,应熟悉反映不同题材、不同场景、不同文化的词汇。第四,词汇测试的模式应完全符合听力理解的特性,而不是随意套用别的学者的测试量表。
研究局限性:对于复杂多维的词汇知识,本研究只选取词汇广度知识、词汇深度知识、听力理解三个潜变量,可能尚未全面揭示出词汇知识与听力理解之间的关系,后续的研究将进一步考查词汇知识的其他维度对听力理解的影响。
(注:带星号的参考文献用于元分析)
注释:
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