眼動技術在我國二語習得研究中的應用

許志華

摘要：眼動技術為探索人們二語習得過程中的認知加工提供了強有力的工具。眼動技術在語言研究中的使用在國外已有近兩個世紀，而在國內起步較晚，其應用的廣度和深度還在不斷發展。本文通過CiteSpace文獻計量工具，對我國眼動技術在二語習得中的研究進行梳理，力圖呈現該領域的發展過程與趨勢，以期為學者們提供后續研究的思路與依據。

1、引言

眼動技術又稱為眼動追蹤技術（eye-tracker or eye movement），指研究者采用某種方式記錄眼睛在觀測所給出的文字，圖片或視頻時的運動軌跡，并借此推斷大腦處理信息的過程（Tanenhaus & Spivey-Knowlton， 1996）。根據眼動的時間與空間指標，研究者可以更直觀地研究語言的認知加工情況，語言的產出和理解過程。

本文從高頻術語視角回顧了2021年以前中國知網中關于二語習得領域的眼動追蹤技術的學習研究文獻，根據術語分布狀況，總結出了眼動技術在二語學習中的研究熱點，并歸納對教育教學有幫助的研究論點;概括近十年研究的演進歷程，從術語角度預測未來的前沿趨勢，為未來的相關研究提供啟示。

2、研究設計

2.1 數據來源

本文以中國期刊全文數據庫（CNKI）作為數據來源，主要分析眼動技術在我國二語習得研究中的應用狀況。以眼動技術，眼球追蹤，eye-tracker和eye-movement等作為檢索主題進行搜索，并在結果中繼續以英語，二語習得為次要主題繼續搜索。經過嚴格篩選后，共選取156篇中文文獻作為研究樣本。

2.2 研究方法

本研究采用的研究工具CiteSpaceV，過程包括三大步驟：1）.準備數據;2）. 導入數據;3）.調整圖譜（張星，王建華， 2018）。具體操作如下：首先將2.1中的156篇文獻以reworks格式導出，并以“download_txt”形式命名文件。接著將此文件導入到CiteSpace軟件中，在軟件界面“Time Slicing”模塊中設置時間跨度為2000—2021年，時間切片為1年，在“Node Types”模塊中選擇關鍵詞或作者，以此作為聚類分析的標準，其余設置默認值即可。點擊Go開始處理數據，按照提示選擇Visional進行結果可視化。待網絡靜態圖出現后，可以通過聚類分析和參數調節優化可視圖譜，最后將圖譜調整到可供分析的最佳狀態并進行分析。

3、二語習得中眼動技術研究文獻計量結果與分析

3.1 文獻發文數量及年度分布

圖表1顯示，2005年國內就已經開始出現應用在二語習得領域的眼動研究，2011年以來我國而語習得中眼動研究的文獻數量開始呈現逐漸上升的趨勢。2018-2019年飛速發展，文獻數量急劇增加，2019年論文發文量達到了近年來的一個高峰。但到2020年恐受疫情影響，發文數量又呈現出下降趨勢，但在2021有所回升。不斷上升的發文量說明有更多二語習得領域的學者開始關注且應用眼動研究。也說明我國二語習得領域的眼動研究仍有較大發展空間，需要研究者進一步重視并發掘新的研究角度和增長點。

3.2 高頻關鍵詞

通過CiteSpaceV從156篇文獻中提取關鍵詞，分析相關文獻并得到由關鍵詞組成的研究熱點知識圖譜（見圖表2）。

通過對所得出的關鍵詞共現知識圖譜信息進行整理，選擇列出同伴反饋研究出現頻次排行前15位的高頻關鍵詞及其中介中心性（如表格1）。可以看出，高頻關鍵詞中除了“眼動”，“眼動追蹤”，“眼動研究”和“眼動實驗”一組檢索主題詞外，“英語閱讀”和“閱讀”占據了較高的中心度。這兩組高頻關鍵詞充分說明英語閱讀依然是中國眼動技術在二語研究中應用的熱點。但值得一提的是，這兩組關鍵詞最早出現在2007年，這表明眼動技術在此方向研究已有十幾年，且表明2007左右年國內眼動技術在二語習得研究中的使用類似于國外語言習得中眼動研究的初期階段。就研究對象而言，大學生作為二語習得領域眼動研究的熱詞，表明目前我國二語習得領域眼動研究的主要研究學者和研究對象都集中在大學。而且值得注意的是近年來視譯成為了具有中心度的研究熱詞，逐漸成為研究中心和研究熱點（康志峰，連小英， 2020）。

3.3新興研究熱點分析

關鍵詞突現是指某一段時間內，某一關鍵詞被引次數出現突然上升的情況。因此根據突現結果可以預測某領域的前沿趨勢（孫欣，詹青龍， 2021）。為了解二語習得領域眼動研究的最新動態，進一步了解其發展方向，需借助CiteSpace進行關鍵詞術語突現分析。

如圖表3可知，眼動追蹤早在2000年就一直作為一種隱性熱點存在于研究中，直至2019年左右被更多研究者發現其研究價值。除此之外，將基于CiteSpace的關鍵詞列表按時間排列，得出近兩年二語習得領域眼動研究的關鍵詞，亦可以觀察到眼動研究在二語習得領域的最新發展狀況。

表格2中呈現的均為二語習得領域眼動技術的最新發表成果。相比較之間的熱點關鍵詞，最大的不同是近兩年二語習得領域中眼動技術的方向由宏觀轉為微觀。從總體的“英語閱讀”轉為人們對單個句子或詞語的加工，如“非賓語動詞”，“詞切分”等;由宏觀的“工作記憶”逐漸細化為“注意捕獲效應”“情緒工作記憶”等。除此之外，在二語習得領域，眼動技術也不再僅限于對英語的探究，也開始應用到其他語種如德語的學習中。

4、 總結

本文運用CiteSpace可視化圖譜工具，通過關鍵詞共現，中介中心度，突變詞等分析方法，對國內二語習得研究使用眼動技術的情況進行了統計和分析。研究結果表明，近年來，眼動技術在二語習得研究中的使用已大幅度提升，越來越受到人們的關注;而眼動技術多用于閱讀研究。在此基礎之上，再慢慢細化到對各詞類的加工處理研究，具體認知效應對語言習得的影響研究等等，這些領域都將成為我國眼動技術在二語習得領域應用的重要方向。

現如今在二語習得領域，眼動技術相較其他方法有著獨特的優勢，如實時程度較高（周華杰，王志， 2018），但仍未得到廣泛使用。究其原因，主要是眼動技術的實施，無論是對硬件設備，還是研究者的技術水平都有非常高的要求，這在很多研究學校很難實現。相較于國外的研究情況，仍具有很大的進步空間。

參考文獻：

[1]Kathy Conklin & Ana Pellicer-Sánchez.（2016）.Using eye-tracking in applied linguistics and second language research. Second Language Research（3），. doi：.

[2] Tanenhaus M K & Spivey-Knowlton M J.（1996）. Eye-tracking. Language and Cognitive Processes 11（ 6） ： 583-588.

[3]康志峰 & 連小英.（2020）.基于眼動跟蹤實驗的視譯軌跡研究.外語教學理論與實踐（04），80-89. doi：.

[4]李杰 & 陳超美.（2016）.科技文本挖掘及可視.北京：首都經濟貿易大學出版社.

[5]馬曉雷，陳穎芳，侯俊霞 & 張宗波.（2016）.基于CiteSpace的二語習得研究可視化分析（1970～2014）.解放軍外國語學院學報（01），121-129. doi：.

[6]孫欣 & 詹青龍.（2021）.高頻術語視角下對眼動追蹤技術研究文獻的可視化分析.中國科技術語（01），71-80. doi：.

[7]張星 & 王建華.（2018）.眼動追蹤技術在我國語言研究中應用狀況的CiteSpace可視化計量分析.湖南大學學報（社會科學版）（05），107-112. doi：10.16339/j.cnki.hdxbskb.2018.05.016.

[8]周華杰 & 王志.（2018）.眼動技術在國內二語習得研究中的應用.教育教學論壇（13），63-64. doi：.