發布時間：2014-10-09所屬分類：教育論文瀏覽：1次
摘 要： 摘要：共詞分析方法是法國國家科學研究中心的M. Callon研究員于20世紀70年代后期提出的,其基本原理是對一組關鍵詞兩兩統計它們在同一篇文獻中出現的次數,采用多元分析來揭示它們之間的數量關系和內在規律。共詞可視化則是將可視化技術與共詞分析的原理相結合
摘要：共詞分析方法是法國國家科學研究中心的M. Callon研究員于20世紀70年代后期提出的,其基本原理是對一組關鍵詞兩兩統計它們在同一篇文獻中出現的次數,采用多元分析來揭示它們之間的數量關系和內在規律。共詞可視化則是將可視化技術與共詞分析的原理相結合,以生成具有各種屬性的可視化結果,能夠形象、直觀地揭示知識領域的結構并映射知識領域的發展趨勢。
1 引 言
自進入21世紀以來,改革就成為大學英語教學的主旋律。為適應中國社會日益開放的步伐與高等教育大眾化的趨勢,大學的公共英語教學在最近十年內一直在探索和嘗試新的理念、模式和方法。與此同時,該領域內研究論文的數量也在迅速增加。對這些研究成果進行梳理和總結,對于廣大研究者而言,無疑具有十分重要的意義,可以辨明大學英語教學研究的現狀、熱點問題以及未來的發展趨勢,為下一步的研究做出指引。
2 研究方法
本文擬從計量學的角度出發,運用共詞可視化方法,對我國大學英語教學領域近十年來的研究狀況進行一次較系統和深入的分析。本文的基本研究思路是：圍繞中心論題遴選數據,通過數據轉換、清洗,建立用于分析的數據庫,對數據庫中的文獻內容進行挖掘與科學計量,繪制出該領域內研究熱點的可視化圖譜。研究中運用的主要方法是共詞可視化方法。
本文中共詞分析方法的操作步驟包括：第一,建立數據庫;第二,從數據庫中抽取能夠代表該學科研究主題的高頻關鍵詞;第三,兩兩統計這些高頻關鍵詞在同一篇文章中出現的次數,形成共詞矩陣;第四,將共詞矩陣轉換為相異矩陣并利用多元統計方法對其進行統計分析;第五,對所獲得的數據及可視化結果進行分析。
3 研究內容
3.1 建立數據庫
本研究采取的樣本來自CNKI(中國知網)的中文期刊全文數據庫。該庫是目前國內覆蓋面最廣、文獻來源最全的中文期刊數據庫。文獻檢索的方法是：在檢索項中選擇“篇名”,在檢索詞中輸入“大學英語教學”或“公共英語教學”,在來源類別中輸入“核心期刊”,在期刊年期中選擇2000—2010年的時段,共得到中文相關文獻1781篇。根據布拉德福定律,核心期刊的載文能有效反映該學術領域的前沿和熱點,因此此次研究主要采用來源于核心期刊的文獻資料。在所獲文獻基礎上,采取人工方法整理和清洗數據。首先,只選擇學術研究型文獻,剔除會議通知、書評、研討會報道等類型的文獻;其次,只挑選有關鍵詞的文獻進入數據庫;最后,經查錯、查重處理,共得到文獻667篇,利用Winisis軟件建立文獻數據庫。近十年內相關主題文獻量分布如表1所示：
3.2 抽取高頻關鍵詞
通過Winisis數據庫中的統計功能,共提取關鍵詞3078個,將這些關鍵詞按照它們出現頻次由高到低排序,選擇詞頻不低于6次的關鍵詞共54個,其中“大學英語教學”與“英語教學”出現頻率最高,分別為244與188次,這是由于文獻檢索策略所致,同時它們與本研究內容完全重復,在共詞分析中難以發揮作用,因而可以暫時予以忽略。另外的52個高頻關鍵詞出現的累積頻次達到51.26%,可以有效代表當前大學英語教學領域的研究熱點(見表2)。
3.3 建立高頻關鍵詞共詞矩陣
為了進一步反映這些高頻關鍵詞之間的關系,我們在建立的Winisis數據庫中對表2列出的52個中文關鍵詞中進行兩兩共詞檢索,統計它們在667篇論文中同時出現的頻率,形成一個52×52的共詞頻次矩陣。
3.4 利用SPSS軟件進行多元統計分析
將上文中的共詞矩陣導入SPSS18.0軟件中,將其轉換為相關矩陣后進行因子分析,再繪制戰略坐標圖,以進一步了解大學英語教學領域的主題結構。
3.4.1 因子分析
因子分析的目標是用盡可能少的公共因子高度概括原資料中的大部分的信息,在減少變量的同時依然能反映出各變量間的聯系。本研究操作過程中選取主成成分法和平均正交旋轉方法。因子分析的結果如圖1所示：
因子分析碎石圖顯示前6類因子類別是比較明晰的,因此在因子分析中將大學英語教學劃分為6類是比較合理的。同時,因子分析后的結果(表略)也表明共有6個公因子被提取,其累計方差貢獻率為83.27%,即這6個公因子可以解釋大學英語教學領域內83.27%的信息。根據因子載荷大于0.7對命名有幫助的原則,將6個公共因子命名為：語言與文化、教學改革的問題與對策、教學法、課堂教學、評價方法、教學模式。每個公因子的構成如下所示：
�、� 對語言與文化關系的研究,由27、35、23、40、18、41、42、50、34號關鍵詞組成;
�、� 對大學英語教學改革中出現的問題和對策的思考,由14、30、15、49、31、37號關鍵詞組成;
③ 對大學英語教學法的研究,由28、45、16、5、51、9、43號關鍵詞組成;
�、� 對大學英語課堂教學的研究,由11、32、3、33、10、19、21、52、6、22、39、17、29號關鍵詞組成;
�、� 對大學英語課程學習成果的評價研究,由24、26、7、20、44、25號關鍵詞組成;
�、� 對大學英語教學模式的研究,由48、1、47、4、13、8、36、2、38、46號關鍵詞組成。
我們也發現有些關鍵詞,諸如“大學英語教學改革”、“教學方法”、“教學質量”等,在2個公因子下的載荷均大于0.5,說明這些關鍵詞與兩個領域的研究相關度都比較高。
3.4.2 聚類分析
聚類分析按照“物以類聚”的原理,根據事物本身的特性研究個體的分類。聚類分析的結果可以反映出高頻關鍵詞之間的親疏關系,借以勾畫出整個學科領域的譜系圖。本研究中采用系統聚類,選擇最遠鄰元素法,得出聚類結果樹狀圖,對樹狀圖中各類的命名,參考了因子分析的結果。
3.4.3 各研究熱點的戰略坐標圖
戰略坐標是由Law于1988年提出的可視化分析方法,用以描述某一研究領域內部聯系情況和領域間相互影響的情況。在戰略坐標中,X軸為向心度,表示領域間相互影響的強度;Y軸為密度,表示某一領域內部聯系的強度。本研究利用高頻關鍵詞的共詞矩陣,采用平均數法,計算出每類研究熱點的戰略坐標,進一步分析大學英語教學領域各熱點研究的發展階段。各研究熱點的向心度和密度如表3所示：
第一象限內的兩個研究主題,語言與文化及教學法,密度和向心度都比較高,說明它們內部聯系緊密并處于研究網絡的中心。第二象限內的研究主題“問題與對策”密度較低,而向心度較高,說明其在整個研究網絡中處于邊緣位置,但主題內部聯系緊密,研究比較成熟,并且具有較大的潛在重要性。由于大學英語教學的改革處于進程當中,人們對其出現的問題和相應的對策研究都還處于探索階段,很多內容有待進一步深入挖掘,隨著研究的日趨深入,它有向第一象限發展的趨勢。第三象限內的研究主題“評價方式”,密度較高而向心度較低,顯示其研究自成體系,已經比較成熟,但與其他方面的聯系并不緊密,尚未能成為該研究領域內的核心內容。第四象限中的研究主題包括教學模式和課堂教學,向心度與密度均比較低,說明其內部結構松散,研究尚不成熟,同時處于整個領域研究網絡的邊緣,這一點也可以從聚類分析樹圖中的關鍵詞聚類距離得到印證。
4 結 論
通過對近十年來我國大學英語教學領域內的學術論文進行科學計量分析,本文得出結論如下：
第一,十年來我國大學英語教學研究的水平在不斷提升,核心期刊的載文量逐年上升,同時研究主題和研究范圍也在持續深化和拓展。
第二,在教學法領域和語言與文化領域,已形成成熟的理論體系和研究方法,成為中國大學英語教學研究的特色與核心內容,其研究成果為深化大學英語教學改革提供了有益的指引。
第三,我國自1999年開展新一輪大學英語課程與教學改革以來,大學英語教學改革領域內出現的問題與對策研究成為新的熱點,同時這一領域內的研究也推動和促進了課堂教學、評價體系與教學模式等方面的學術探索。
第四,多個新興研究領域在蓬勃發展,如影響課堂教學因素的研究、教學模式的研究等,研究者引入不同領域的前沿理論,如心理學、管理學、計算機科學理論,從多媒體輔助教學研究、學習者因素研究、自主學習研究等各個方面探討新的時代背景下大學英語教與學的問題。雖然這些研究尚不成熟,內容相對松散,但其代表了大學英語教學發展的新趨勢。
第五,大學英語教學和學習成果的評價體系研究已經比較成熟,但應用較少。這部分研究成果需要與課程建設、教學模式研究、教學法研究等該領域內的核心內容緊密聯系,以發揮最大作用。
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