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試論大數據時代背景下大學日語聽力課程的改革

2017-11-21 08:43:42梁田
科技視界 2017年21期
關鍵詞:聽力教學大數據

梁田

【摘 要】大數據時代下,龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程,學術界也包括其中。外語教育領域,必須及時做出調整,才能經受數據洪流的沖擊。本文結合大學日語聽力課程現狀,從培養目標,思維方式,訓練手段三方面入手,探討課程改革的新思路。

【關鍵詞】大數據;大學日語;聽力教學;改革方向

維克托·邁爾·舍恩伯格,作為最早洞見時代發展趨勢的科學家之一,在其著作《大數據時代》中指出,大數據帶來的信息風暴席卷人們生活的各個方面,并且推動了三方面的巨大變革,即思維、商業和管理的變革。在思維層面表現為,人類逐漸放棄對因果關系的渴求,而把關注點放在相關關系上。也就是只要知道“是什么”,無需了解“為什么”。這徹底顛覆了長久以來的思維慣例,將會對人類的認知方式產生深遠影響。教育,作為人們認知的重要環節,又會發生什么樣的改變呢?接下來,以大學日語聽力課程為例,具體闡述大數據時代帶來的變革。

1 培養目標

大學外語課程在設置培養目標時,通常會細化出能力目標與情感目標。在大數據時代到來之前,往往要求學生通過聽力課程的學習,提高聽解能力。聽懂語料中的信息,并且能夠運用信息分析和解決問題。情感方面,希望學生理解說話人的思維方式,繼而從人文角度貼近目的語人群。然而,當海量信息來襲,網絡上漂來的語料難以數計,就不能再苛求學生逐一理解信息。取而代之,是要培養他們的預測能力。維克托·邁爾·舍恩伯格認為,大數據的核心就是預測。從已知的信息中,預測某一群體的特征,或是某一領域的發展趨勢。

譬如,在初級聽力階段,處理對話形式的語料時,傳統教材傾向于就人物關系設問。經過教師的引導,學生們首先抓取“稱呼”、“語體”、“語氣”等信息,然后分析雙方的親疏、尊卑關系。導出結論之后,就不再進行思維的延伸。事實上,再向前邁出一步,從“精聽各類別語料”跨入“泛聽同類別語料”。學生們會逐漸意識到,年齡相仿、社會地位相近、職業相似的人群在語言使用方面,也有明顯的相似性。以這點為依據,就可以大膽展開假設。

舉一個比較常見的例子。不少教材為了激發學習對象的“同理心”,都會將主線人物設定為大學生。于是,我們在課堂上反復強調5W2H,要求學生聽清楚這個主人公在何時何地和誰打了什么交道,最后結果又是如何。既然是主線人物,為什么不抓住他的性格特征,去推測他的行為習慣呢。如果是活潑開朗的類型,多半會積極參加社團活動;倘若聲音里有散漫的氣息,那么就少不了遲到或者翹課。同類的教材放在一起,進行量化分析之后,不難發現其中規律。因此,幫助學生掌握量化規律,積極展開聽前預測,已經成為新時期聽力課程的能力培養目標。至于情感目標,則是培養學生開放式的情感模式。能夠跳出語言學習者的身份限制,將自己帶入說話人的立場中,從而實現更精確的預測。

2 思維方式

本文開頭提到,大數據時代下思維變革表現為,人類逐漸放棄對因果關系的渴求,而把關注點放在相關關系上。要知道,信息增長的速度以及積累的總量,早已超過人腦能夠處理的極限。認識事物的過程中,過分執著于刨根問底,追本溯源,有可能沒入知識的大海。把思考集中在“是什么”的問題上,通過類比歸納事物的屬性,未嘗不是一條思維捷徑。

具體到聽力教學中,一味強調細節的聽取練習,把注意力集中在時間、數字等所謂敏感信息上,反而可能事半功倍。要教給學生在大腦中描繪人物肖像或者信息地圖。當然,并不是像美術教學那樣,勾勒具體的線條,而是試著用思維標簽去構圖。例如,日語專業四級聽力考試中,有一類題目,是男女兩人在討論碰面的時間地點。一方提出建議,總是被另一方否定,幾個回合之后兩人依舊沒能決定任何事情。如果每次碰到這類題目,都精聽所有時間、地點的信息,并且認真筆記,付出不少努力,卻未必換來正確答案。抽取多個同類型題目,對比原文,我們發現:會話的尾聲,如果出現了表示遲疑的語氣終助詞,就說明兩人沒能達成共識,前面的信息可以統統抹去。于是,這個語氣終助詞就成了思維標簽,但凡耳朵捕捉到,就果斷給這個題目貼上“無定論”三個字。

在分析人物性格時,也可以套用同樣的方法。當然,前期仍然需要量化分析的積累。例如,通過對大量會話語料的歸納,得出結論:如果說話人在描述自身感受時,頻繁使用比況助動詞,則多半帶有消極的性格因素,通常不會爽快接受建議、邀請或者聽從對方的指令。因此,每當聽到“好像覺得”,就基本可以確定,事情難以順利進行。此時,比況助動詞,就成為了消極性格的標簽。

3 訓練方法

目前為止,多數聽力教學,采用的方法依舊是以教師為主導的“多輪精聽”。教師緊緊圍繞教材,根據語料的難易程度重復播放錄音。第一輪讓學生了解音頻大致內容,并針對問題選擇答案。第二輪,從音頻中找出與答案相對應的句子,進行確認。然后再來兩輪,采取“聽寫”的方法逐句播放錄音,讓學生搞懂原文中每一句話。這樣做的確有助于夯實基礎,但是放在大數據的洪流中,我們拋給學生的,只是一根又細又長的稻草,結果可想而知。由此可見,過度“精聽”的訓練方法逐漸會被淘汰,必須加大“泛聽”比重,在“聽”的基礎上,引導學生進入思辨模式,才能適應新的社會發展需求。

當然,訓練學生適應語速,理解語義,仍然是聽力教學的基礎。現在倡導的,是在這個基礎框架內填充新的內容,并且努力延伸出新的意義。所謂填充新內容,就是添加同類語料的對比練習。而延伸新意義,則是希望同學們在捕捉關鍵信息的基礎上,進行拓展訓練。具體的操作方法有以下幾種:抽取關鍵詞,展開頭腦風暴;提供輔助信息,進行替換練習;翻轉課堂,以學生為主導。其實,無論什么樣的訓練方法,都是為了刺激學生進行思考與分析,幫助他們抓住信息的主動權。讓大數據時代的海量信息,更好地為我們服務。

以上就是筆者對大數據時代下,大學日語聽力課程改革的幾點建議。雖然在理論支撐方面仍有不足,且尚未經過現實的充分檢驗,但未嘗不是一種新的思路。

【參考文獻】

[1]維克托·邁爾·舍恩伯格.《大數據時代》,譯者:盛揚燕 周濤,浙江人民出版社,2013.

[2]尹松.《日語聽力教學法的實證性研究》,上海譯文出版社,2005.endprint

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