語料庫數據驅動學習模式下的高校英語詞匯教學探究

邱清偉 聶晶晶 楊廷君

[摘 要]近年來，語料庫語言學不僅改善了語言學的理論基礎，也豐富了語言學的應用范圍，使得語言學的學習更加有效率、更加靈活。通過圖式理論、詞塊基礎理論以及單詞句法基礎理論的研究，可以更好地理解如何利用語料庫指導英語詞匯的使用。這些理論知識可以幫助學生更好地掌握詞頻、搭配、語義，以及辨別等方面的知識。

[關鍵詞]語料庫；數據驅動；高校英語；詞匯教學

隨著現代信息技術的飛速進步，傳統的大學英語詞匯學習面臨著前所未有的挑戰。20世紀90年代，許多學者都嘗試把語料庫的知識和方法融入學習，例如Tim Johns的“數據驅動學習方法”（Data-driven Learning，簡稱“DDL”），這種方法利用大量的語料庫數據，幫助學生更好地理解和掌握所學知識，從而更高效地學習和掌握所學知識。DDL是一種數據驅動學習方法，通過收集海量的數據并將數據按照不同主題、不同方向、不同目標組織起來，幫助學生進行自主學習，以便更好地掌握所學知識。

一、語料庫與數據驅動學習模式

（一）語料庫的概念及分類

語料庫（corpus）也被稱作“語言數據庫”，是儲藏著豐富文本的寶藏，匯集了眾多文本，如書寫文本、口頭文本等。按照它的采集原則及方式，corpus可以被劃分為：第一，異質語料庫，指沒有特定語料收集原則，廣泛地進行各種語料的收集并原樣儲存的庫。第二，同質語料庫，指儲存的語料均為同類的庫。第三，系統語料庫，指為了保證語料的平衡性，按照一定的比例收集語料，客觀存儲語言事實的庫。第四，專用語料庫，則指針對特殊的需求進行收錄的語料庫。

（二）數據驅動學習模式的提出及特點

數據驅動學習方法是一個新的方法，建立在20世紀90年代初的數據庫語境之上，學生可以根據自己的想法，使用數據分析來學習英文。這種方法的核心思想是：在學生自有想法的基礎上，借助數據分析來實現對所學內容的理解與深化。同時，學生能夠通過對這些數據的自主理解、分析，逐漸總結出該語言的使用規律，從而能夠更好地解決在學習中存在的問題[1]。

二、數據驅動學習的理論依據

（一）建構主義教學觀

建構主義的理念強調通過讓學生主動參與到課程的討論和互動當中，幫助他們更好地理解和掌握所需的知識。通過這種理念人們不難認識到，單靠教師的講授和指導可能無法幫助學生更好地理解和掌握所需的知識。因此，建構主義的理念鼓勵學生通過主動參與和互動來發展他們的獨立思考和創新能力。隨著科技的發展，如何實現有效的教育，已經成為當今社會發展的關鍵。因此，建立完善的英語語料庫，不僅能夠幫助教師更好地了解學生的學習情況，還能夠有效地指出學生學習中的薄弱環節，使他們掌握知識時更加有的放矢，發揮潛能時更加如魚得水，最終將以學生為中心的教育理念貫徹到底。

（二）自主學習理論

自主學習理論強調學生應該主動探究和掌握知識，通過數據驅動模式，學生可以從語料庫中搜索相關詞條，并在語言環境中自主學習，掌握單詞的搭配和用法，從而在所學知識的幫助下更好地進行交流。

（三）詞匯語法理論

在現代語言學中，語法與詞匯是兩個非常重要的領域。語法作為語言的核心結構，它的存在決定了使用的每個單詞的含義。Sinclair指出，“slot-and-filler”的模型未能全面反映出語言的真正含義，而“前計算機時代”的理論更多地停留在表面，缺乏深度探究。因此，將一個詞納入一個語法結構中，需要其兼具一定的詞性和特定的語法含義，還需要其他因素的相互配合。詞匯與語法的重要程度旗鼓相當，因此在創造有效的句子結構時首先應該考慮二者的統一。然而，根據詞匯語法學的觀念，學生可能會將單獨的字母看作是創造句子結構的關鍵因素。Sinclair建立了一個用來表示單個單詞之間復雜關系的模板，并將這種復雜的關系訴諸為三個層次：第一層，即單個單詞之間的搭配（collocation），一般情況下，這種搭配的位置在單個單詞的4個字之間；第二層，即單個單詞之間的語法連接，一般情況下，這種連接的位置在單個單詞的兩個字之間；第三層聯結則涉及語義偏好（Semantic Preference），即一個單詞和其他單詞之間的相似性，這種偏好可以反映出該單詞的語義

特點[2]。

（四）詞塊理論的理據

Lewis的觀點表明，語言的發展主要依靠對真實語句的掌握。因此，早在1993年，他的詞塊中心教學法概念就已得到普遍重視，并且被越來越多的人采納。而Wray則將語言模型稱為語言塊，而后語言塊則成為一種常見的、被廣泛應用的語言模型。這些語言模型在學生的大腦里進行整合，因此它們能夠被快速地理解并加以應用。隨后，Nattinger和Delarrico在他們的研究中發現英語交流并非只依靠一個簡單的語言模型，而是依靠一系列語言模型來進行。而該領域最新的研究發現，擁有良好的語言技巧的學生可以利用更多的句子來進行語言的綜合運用，其中最直觀的效果可以通過這些學生的英語寫作體現出來。

三、數據驅動學習模式下的高校英語詞匯教學應用

（一）詞匯搭配學習

對于廣大英語學習者來說，學習詞匯的重要性不言而喻，它不僅影響著句子的形式，還影響著句子意思的表達。為了讓學生能夠更好地表達自己的想法，在教學中教師能夠使用DDL教學模式，從BNC語料庫中查找特定的搭配，幫助學生理解和掌握更多該門語言的使用技巧。“problem”一詞是“solve the problem”的一個重要組成部分，當從BNC的語料庫中提取“problem”的信息，經過篩選，被提取出了568條索引行，其中“problem”最常見的動詞搭配分別是：tackle、unlock、remove和conquest。經過仔細對比研究，學生發現索引行上的詞語是日常使用的同時，也意識到在使用這些日常用詞的時候存在著某些不足。

上述例子中提及的搭配是一種語言技巧，可以幫助學生更好地理解文本中的詞語，并以更有效的方式將它們組合在一起。這種技巧使得詞語之間那種絕非偶然的關聯性變得更加緊密。要熟練掌握這種語言技巧，就得從詞組之間的相似性、相互期望和吸引力、搭配成分的類似性等詞語搭配的形式特征說起并加以研究，因為這些都是詞語搭配研究的重要方面[3]。

通過語料庫可以更加有效地指導學生使用常見的詞組進行學習。例如，教師可以引導學生研究“absolutely”與BNC語料庫中其他常見的形容詞之間的搭配情況，并找出它們之間存在的共同點：指明特定事物某種程度上的特征，例如“sure”和“certain”；指對某個事物特征的判斷，以及其他一些有助于描述人、事、物的術語等。

通過對“get+adj”結構中“get”的研究，發現“get”是“系動詞”中常見的詞匯。因此，教師可以利用語料庫來客觀地評估學生“get”的使用情況。通過這種方式，學生可以更準確地進行句子意思的表達，搭配詞是學生最常用的，但也有少量搭配詞就顯得不那么地道，比如“get answer、get feelings、get the entertainment”等。綜上所述，“get”廣泛使用的常見意為“得到、獲取”，并且被認為是“萬能動詞”中的一個重要動詞，在不同的語境中能發揮各種作用。

（二）語義韻的學習

根據Sinclair的研究，許多詞匯都會出現在某種特殊的文化背景中，而隨著他的研究推進，這種被稱作“語義韻”的文化背景，將含義和目的的功能性靈活地組合在一起，使得選定的詞匯都會形成某種特殊的音樂節奏。DDL學習模式能夠幫助學生理解詞匯的含義，包括積極、消極和中立的含義；能夠幫助學生準確地理解文章的情感，從而更好地運用英文來表述思想。相比之下，傳統的教學方式往往會忽視這一點。通過對BNC語料庫的研究，可以發現如“commit”作為一個負面的動詞，與其相關的賓語通常也具有負面的含義，比如“crime”或“suicide”。因此，學生便可以更好地理解“commit”的含義，并且在不同情況下正確地運用它。

由此可見，語義韻的研究對于理解語言來說至關重要，通常被劃分為正面、負面和中立三類。其中，負面的語義韻通常表現出一種顯著的負面情緒，這種情緒所產生的影響會牽連到句子的字面意思的表達及句子的內在意義的呈現；當使用積極的語言時，通常會出現一種良好的語義韻，這種語義韻通常會由一些帶有積極意味的詞匯來完成；使用中性的語言時，則會出現一種相對較為混亂的語義韻。這么說來，語義韻通俗而言就是指語言在不同語境下的表達能力。通常將這些表達能力歸納為兩種：一是通過數據分析來探索語義韻的本質，如語義、語調等。二是通過數據驅動來分析語義韻的形成機制，如語義分析、語義分析的組成、語義分析的變化趨勢等。在閱讀文章時，學生則可以利用相關語義韻的索引行來理解文章中的關鍵字。例如，如果用“rather”來表示一個動物，那么它的索引行中的關鍵字可以幫助學生更好地理解這個動物的含義。這些關鍵字可以幫助學生更好地理解文章的字面意思及其內在含義[4]。

（三）利用語料庫進行詞頻統計分析

如今，我國的漢字數目龐大，但并非所有的漢字都需要精通。教師應該重點關注那些對學生生活中日常表達更為重要的、更具實際意義的漢字。唯有這樣，學生才能夠更好地理解并應對日常生活。使用語料庫的詞頻統計技術，能夠更準確地把握各個層次的詞匯。例如，根據Francis和Kucera的研究，擁有一百多萬個詞的Brown語料庫中，出現次數最多的單詞涵蓋大多數常見的英漢翻譯。例如，出現次數最多的前1000個單詞能夠涵蓋64%常見的英漢翻譯；出現次數最多的前2000個單詞能夠涵蓋80%常見的英漢翻譯；出現次數最多的前3000個單詞能夠涵蓋71%常見的英漢翻譯；出現次數最多的前4000個單詞能夠涵蓋79%常見的英漢翻譯；出現次數最多的前5000個單詞能夠涵蓋87%常見的英漢翻譯。顯然，2000個最常使用的單詞是整個句子層面的重要組成部分，它們的使用率達到80%。因此，教師必須耗費更多的時間和精力來講解這些重要的句子。

（四）利用語料庫進行詞語辨析教學

通過語料庫語言學方法，學生能夠更好地研究同義詞在不同語境中的頻率分布，并統計它們與關鍵詞的相似性。此外，還可以觀察索引行中出現的同義詞搭配，以揭示它們之間的語義關系和語義韻律。由于擁有龐大的語料庫，可以收集到大量的有價值的證據，這些證據為學生提供了豐富的同義詞的用法和語境，幫助學生更好地理解同義詞之間的細微差別，并且能夠客觀、全面地對它們進行描述。

1.詞頻分布差異

研究表明，同義詞之間的使用頻率和語域分布存在顯著差異，這種差異不僅體現在定性上，還體現在定量上，從而可以更好地理解和掌握它們之間的關系，以便更好地應用到實際情境中。

根據BNC語料庫的宏觀分布情況，發現“utterly”和“absolutely”在不同語體中的應用頻度存在顯著差異：“absolutely”在各語體中的應用頻度均大于“utterly”，其應用頻次在小說中最大。這表明，在做出決策時，“utterly”和“absolutely”的應用頻度是最重要的，因此，建議學生在做出決策時，要特別關注“utterly”和“absolutely”，以便能夠得出最佳的結論。

2.搭配差異

利用對比技術，學生能夠更好地識別不同的單詞。首先，要收集并比較每個單詞的搭配；其次，使用數學方法和統計學方法，評估它們的重要性。如此就能夠推斷出每個單詞的典型搭配情況。

學生在學習過程中，通過語感不能找到的詞語搭配，能夠使用數據驅動中定量分析的方式快速解決這一問題，并且也有助于幫助學生快速地糾正詞匯搭配錯誤問題，讓學生能夠從上至下地進行歸納學習，有助于提高學生的自主學習

能力[5]。

結束語

綜上所述，在高校英語詞匯教學實踐中引入語料庫數據驅動學習模式，能夠幫助學生更好地掌握英語詞匯并提高詞匯的應用能力，但同時也要注意在引入語料庫數據驅動學習模式的過程中要遵循相關理論依據，重點從詞匯搭配、語義學習、詞頻統計分析以及詞語辨析等四個方面著手，通過語料庫數據驅動學習模式的優勢來提高教學質量。

參考文獻

[1]王家義.基于語料庫的英語詞匯教學：理據與應用[J].外語學刊，2012（4）：127-130.

[2]駱雁雁.基于語塊理論的大學英語詞匯教學模式研究[J].外語學刊，2009（6）：168-170.

[3]章柏成，韋漢.英語詞匯教學的呈現方式研究[J].外語與外語教學，2004（4）：24-27.

[4]谷小娟.認知語言學對英語詞匯教學的幾點啟示[J].天津外國語學院學報，2002（2）：41-44.

[5]李莉文，任長惠.大學英語詞匯習得及對教學的啟示[J].外語與外語教學，2001（6）：40-41+57.

作者簡介：邱清偉（1987— ），男，漢族，福建泉州人，泉州信息工程學院，講師，本科。

研究方向：英語教學方法。

聶晶晶（1983— ），女，漢族，晉江人，講師，泉州信息工程學院，本科。

研究方向：英語教學改革。

指導老師：楊廷君（1965— ），男，漢族，重慶渝北人，寧波大學，副教授，碩士。

研究方向：語料庫語言學、應用語言學、文獻計量分析。