鄭錦菁

從2001年麻省理工學(xué)院的開放課件項(xiàng)目（OCW）到次年聯(lián)合國教科文組織對開放教育資源（OER）的正式命名，再到2012年慕課（MOOC）時(shí)代的到來，開放教育資源正以多元化的面相被越來越多的學(xué)者采納與使用，繼而走上了可持續(xù)發(fā)展的道路.為此，《國家中長期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要（2010-2020年）》明確指出，“探索多種方式利用國外優(yōu)質(zhì)教育資源”，以“擴(kuò)大教育開放”［1］.在此背景下，TED以免費(fèi)共享的開放姿態(tài)，以視覺、聽覺、語言等多模態(tài)的協(xié)同表征成為個(gè)中翹楚，并被國內(nèi)眾多學(xué)者引入英語教學(xué)改革的實(shí)踐［2-5］.另一方面，在高等教育國際化的背景下，在專業(yè)與行業(yè)的需求驅(qū)動(dòng)下，在大學(xué)英語課時(shí)壓縮的革新下，通用學(xué)術(shù)英語已經(jīng)成為眾多高等院校大學(xué)英語教學(xué)改革的方向［6-10］.那么，TED視頻是否能在英語視聽說教學(xué)中，尤其是通用學(xué)術(shù)英語中發(fā)揮最佳的效用，這既是英國開放大學(xué)教育技術(shù)研究所格蘭尼·科諾爾（Grainne Conole）教授對開放教育資源轉(zhuǎn)換到開放教育實(shí)踐的倡導(dǎo)，也是本文闡釋的重點(diǎn).具而言之，利用Range軟件，本文試圖從詞匯層面解決以下三個(gè)問題：在宏觀層面上，TED視頻腳本具有怎樣的詞匯特征？在中觀層面上，TED視頻是否適合通用學(xué)術(shù)英語視聽說教學(xué)？在微觀層面上，TED視頻在可適的范疇內(nèi)，能否有完善與優(yōu)化的途徑？

1 相關(guān)概念和研究工具

1.1 TED視頻

TED（Technology，Entertainment and Design）隸屬于美國的一家非盈利性機(jī)構(gòu)，于1984年由建筑師理查德·沃曼（Richard Saul Wurman）發(fā)起，倡導(dǎo)創(chuàng)新性和批判性的思維，其主題逐步擴(kuò)展到心理、醫(yī)學(xué)、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境等各個(gè)領(lǐng)域.自2006年6月起，TED演講視頻（TED Talks）在互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)共享，并逐漸衍生出夢想資助項(xiàng)目（TED Prize）、本地化的社群活動(dòng)項(xiàng)目（TEDx）和教育網(wǎng)站（TED-ED）.在聚光燈下，各個(gè)領(lǐng)域的杰出人物受邀在18分鐘的有限時(shí)間內(nèi)分享無限的寶貴思想，在學(xué)習(xí)共同體中碰撞思想的火花.

1.2 通用學(xué)術(shù)英語

隨著以打語言基礎(chǔ)為教學(xué)內(nèi)容的普通用途英語（EGP，English for General Purposes）教學(xué)份額的減少，與特定職業(yè)、學(xué)科相關(guān)的專門用途英語（ESP，English for Specific Purposes）成為學(xué)界關(guān)注的焦點(diǎn).按照用途的不同，專門用途英語可分為學(xué)術(shù)英語（EAP，English for Academic Pur?poses）和職業(yè)英語（EOP，English for Vocational Purposes）.學(xué)術(shù)英語可再細(xì)分為通用學(xué)術(shù)英語（EGAP，English for General Academic Purposes）和專門學(xué)術(shù)英語（ESAP，English for Specific Aca?demic Purposes）［11］.其中，通用學(xué)術(shù)英語“適合所有專業(yè)學(xué)生”，是“具有共性的學(xué)術(shù)能力”［12］，如用英語聽講座、記筆記.（圖1）

圖1 ESP與EGP的分類

1.3 Range語料庫軟件

Range軟件是由新西蘭維多利亞大學(xué)語言學(xué)及應(yīng)用語言學(xué)系的P.Nation和A.Coxhead兩位教授設(shè)計(jì)，由A.Heatley編寫，可登陸http：//www.victoria.ac.nz/lals/about/staff/paul-nation 或http：//www.vuw.ac.nz/lals/staff/Paul_Nation網(wǎng)站免費(fèi)獲得Range32的軟件壓縮包.該軟件以詞頻統(tǒng)計(jì)原理為基礎(chǔ)，“可用于分析文本中詞匯深度和廣度”［13］且效率高，能同時(shí)處理多達(dá)32個(gè)文本中的詞匯分布情況.該軟件自帶三級詞匯表，即BASEWRD1.txt、BASEWRD2.txt和 BASEWRD3.txt.第一、二級詞表包括2000個(gè)詞族，源自邁克爾·韋斯特（Micheal West）所編的《通用英語詞表》，本文將其分別稱為高頻詞匯與次高頻詞，其中第一級詞表含4119個(gè)詞，第二級詞表含3708個(gè)詞.第三級詞表是源自Coxhead于2000年所編寫的《學(xué)術(shù)英語詞表》的570個(gè)詞族，合計(jì)3107個(gè)詞［14］，本文將其稱為學(xué)術(shù)詞匯.在分析文本文件時(shí)，Range軟件會(huì)自動(dòng)將文本與自帶的三級詞表進(jìn)行比較，以形符（Tokens）、類符（Types）和詞族（Families）的數(shù)量和百分比統(tǒng)計(jì)其詞匯覆蓋率.文本中出現(xiàn)在三級詞表外的詞匯僅以形符和類符的形式顯示在“詞表外詞匯”（Not in the lists）一欄，本文將其稱為低頻詞匯.按照Coxhead的解釋，一個(gè)詞族包括核心詞/主詞（headword）和其屈折變化、派生關(guān)系的其他詞匯（如圖2），同一詞族下各種形式的詞匯，如“acceptability，accept?able，unacceptable”等統(tǒng)計(jì)為不同的類符，而某個(gè)類符在文本中出現(xiàn)的次數(shù)統(tǒng)計(jì)為形符.

圖2 詞族的范圍

2 語料收集與數(shù)據(jù)分析

本研究使用的語料庫是自建的總形符數(shù)為46，460的TED視頻語料庫.基于六大核心語篇類型，即環(huán)境、計(jì)算機(jī)、經(jīng)濟(jì)、心理、醫(yī)學(xué)和藝術(shù)，筆者登入TED官網(wǎng)在各大類型下隨機(jī)選取5篇，并利用官網(wǎng)提供的互動(dòng)文本（interactive transcript），生成純文本文件，并人工清潔時(shí)段、旁白（如laugh）等冗余數(shù)據(jù)，以匹配Range軟件的識別，以期發(fā)現(xiàn)TED在詞匯使用方面的總體特征（詳見表1）.

表1 TED視頻語料庫基于字幕的類符分布比率（%）

從表1可以看出，六大核心語篇類型盡管在各級詞表的覆蓋率有些許差異，但總體而言在第一、二級詞表的類符比率和均在60%～65%之間，即4696～5088個(gè)單詞之間.《大學(xué)英語課程教學(xué)要求》的一般要求是掌握約4795個(gè)單詞，其中約2000個(gè)單詞為積極單詞.由此可見，TED視頻對中國二語習(xí)得者而言在詞匯層面是可以接近的.從第三級學(xué)術(shù)詞表看，六大核心語篇類型的類符比率均在10%以上，說明其語篇具有一定的學(xué)術(shù)性，可用于通用學(xué)術(shù)英語的教學(xué).從第四級低頻詞表看，六大語篇的類符比率在25%左右，這與克拉申所言的“i+1”的可理解性語言輸入有背道而馳之嫌，無疑增加了學(xué)生的認(rèn)知負(fù)荷.

3 語料路徑的優(yōu)化與完善

在互聯(lián)網(wǎng)上實(shí)現(xiàn)免費(fèi)共享后，TED以開放、多元的姿態(tài)滿足了廣大國際學(xué)習(xí)者的需求.國內(nèi)學(xué)者在拿來主義的背后，忽略的是從學(xué)生角度考慮視頻的可理解性輸入，畢竟如表1顯示平均高達(dá)35%左右的復(fù)雜詞匯（學(xué)術(shù)詞匯和低頻詞匯）夾雜其間，因此亟待尋求優(yōu)化語料的路徑.Range軟件為詞匯深度和廣度的測量，以及對文本的標(biāo)注提供了有利的幫助.

3.1 相同主題不同文本的甄選

Laufer和Nation總結(jié)了衡量詞匯豐富性的四大方法：詞匯的獨(dú)創(chuàng)性——作者對某些單詞的偏愛；詞匯的密度——實(shí)詞在全文中的比例；詞匯的變化——類符與形符的比率；詞匯的復(fù)雜性——高級詞與常用詞的比例［15］.因信度和效度上的局限，他們繼而提出了詞頻概貌（LFP，Lexical Frequency Profile）的分析方法.因存在不能區(qū)分重復(fù)詞匯和詞匯類型的缺憾才有了Range軟件的誕生.后者可以高效地分析比較不同文本的詞匯量大小、措辭的異同等，從詞匯的深度和廣度交叉探測豐富性，為甄選語料提供了便利.

以TED兩篇主題同為“機(jī)器人”的視頻字幕為樣本.其中，“機(jī)器人將全面進(jìn)入我們的生活”為語料1，“機(jī)器人會(huì)搶走我們的工作嗎”為語料2，利用Range軟件的“批量處理”（BatchFiles）選項(xiàng)，生成各自的分級詞匯統(tǒng)計(jì)報(bào)告（如表2和表3）.

表2 語料1的分級詞匯統(tǒng)計(jì)報(bào)告

表3 語料2的分級詞匯統(tǒng)計(jì)報(bào)告

比較表2和表3可以看出，這兩篇文本中高頻詞匯和次高頻詞表上（word list one和word list two）差別不大：在形符比率上分別為87.5%和87.02%，在類符比率上分別為69.74%和70.56%.而它們的差異主要體現(xiàn)在第三級學(xué)術(shù)詞匯（word list three）和第四級低頻詞匯（not in the lists）上，這兩項(xiàng)正是“考察語篇中詞匯的難易度的主要依據(jù)”［13］.在第三級學(xué)術(shù)詞匯指標(biāo)中，兩個(gè)文本顯示出差別：在形符比率上分別為2.72%和5.55%；在類符比率上分別為8.39%和12.21%，因此語料2比語料1學(xué)術(shù)性強(qiáng).在第四級低頻詞匯指標(biāo)中，較之語料2，語料1高出了4.64%.利用Range的截詞表（Use Stop List）選項(xiàng)，排除 ah，yeah，OK，British，PC，Darwin，Sony等無法體現(xiàn)詞匯水平的口語標(biāo)記語或?qū)Ｓ忻~，可查看語料1低頻詞的統(tǒng)計(jì)情況（篇幅有限，部分如表4），其生僻詞數(shù)量大，對聽眾提出了更高的詞匯要求.由此從縱向的詞匯深度看，語料2更適合通用學(xué)術(shù)英語的學(xué)習(xí).

詞匯豐富性的另一個(gè)重要參數(shù)是詞匯的廣度.從橫向?qū)Ρ?，利用形符與類符的比率統(tǒng)計(jì)語料1、2的詞匯復(fù)現(xiàn)率（見表5）.總體而言，語料2比語料1在多級詞表中復(fù)現(xiàn)率低，可說明語料2的演講者在替換詞匯方面能力強(qiáng).在兩項(xiàng)指標(biāo)的交叉印證后，語料2更適合詞匯量較低的學(xué)習(xí)者使用.

表5 語料1、2的詞匯復(fù)現(xiàn)率（%）

3.2 低頻詞匯向接受性詞匯的轉(zhuǎn)換

Nation把詞匯分為接受性詞匯（receptive vo?cabulary）和產(chǎn)出性詞匯（productive vocabulary）［16］.接受性詞匯是從語言理解的角度考察詞匯，指的是“學(xué)習(xí)者在閱讀或聽力語篇中可以理解的詞匯”；產(chǎn)出性詞匯是從語言使用的角度考察詞匯，指的是“學(xué)習(xí)者在寫作和口語中能夠自由表達(dá)的詞匯”［17］.Laufer進(jìn)一步指出英語的習(xí)得過程是一種從接受性詞匯向產(chǎn)出性詞匯發(fā)展的連續(xù)體［18］.由是觀之，TED的字幕屬于接受性詞匯，因此其視頻經(jīng)常成為教師導(dǎo)入環(huán)節(jié)的手段.但是高比例的低頻詞覆蓋率（如表1所示）仍是學(xué)習(xí)者的一大障礙.可喜的是，Range軟件有“Mark Texts”選項(xiàng)，選中該項(xiàng)可對文本進(jìn)行詞匯等級標(biāo)注，并生成擴(kuò)展名為*.mrk的文本，可直觀考察該文本詞匯在各級詞表的歸屬情況.

以本文的語料2“機(jī)器人會(huì)搶走我們的工作嗎”為例，未被三個(gè)基本詞表覆蓋的詞匯比例高達(dá)17.23%，利用“Mark Texts”選項(xiàng)生成如下的文本（篇幅有限，僅節(jié)選部分）.未標(biāo)注的詞在第一級高頻詞匯中，標(biāo)注為{2}的詞在第二級次高頻詞中，標(biāo)注為{3}的詞在第三級學(xué)術(shù)詞匯中，標(biāo)注為{!}的詞在第四級低頻詞匯中.

As it turns out，when tens of millions of people are unemployed or{!}underemployed，there's a fair amount of interest in what{3}technology might be doing to the{3}labor force.And as I look at the{2}conversation，it strikes me that it's{3}focused on{2}exactly the right{3}topic，and at the same time，it's missing the point{2}entirely.The{3}topic that it's{3}focused on，the question is whether or not all these{!}digital{!}technologies are{3}affecting peo?ple's ability to{2}earn a living，or，to say it a little{2}bit different way，are the{!}droids taking our{3}jobs?And there's some{3}evidence that they are.

The great{!}recession ended when{!}Ameri?can{!}GDP{!}resumed its kind of{2}slow，{2}steady march{2}upward，and some other{3}eco?nomic{3}indicators also started to{!}rebound，and they got kind of{2}healthy kind of{2}quickly.{3}corporate profits are quite high；in fact，if you in?clude bank profits，they're higher than they've ever been.And business{3}investment in{!}gear—in{3}equipment and{!}hardware and{!}software—is at an{!}all-time high.So the businesses are getting out their{!}checkbooks.What they're not really do?ing is{2}hiring.So this red line is the{!}employ?ment-to-population{3}ratio，in other words，the{3}percentage of{!}working-age people in{!}America who have work.And we see that it{!}cratered{2}during the great{!}recession，and it hasn't started to{!}bounce back at all.

將標(biāo)有符號{!}的詞匯整理成表格（如表6）.從表中可以看出，該文本的低頻詞中合成詞占大多數(shù)（打△項(xiàng)），有少量專有名詞（打☆項(xiàng)）.教師若能在導(dǎo)入TED視頻前對詞匯進(jìn)行預(yù)點(diǎn)撥，在營造了學(xué)術(shù)話語場域的同時(shí)，幫助學(xué)生們建立了參與者的關(guān)系，預(yù)計(jì)了學(xué)術(shù)演講的潛在內(nèi)容，鋪墊了有效的意義建構(gòu)，增強(qiáng)了他們的學(xué)術(shù)意識——學(xué)術(shù)口語語篇的語式和非正式學(xué)術(shù)語篇的語旨，降低了他們的認(rèn)知負(fù)荷，也產(chǎn)生了師生協(xié)作學(xué)習(xí)、耦合并進(jìn)的良性循環(huán).對教師而言，在優(yōu)化導(dǎo)入路徑的同時(shí)加強(qiáng)了教學(xué)的針對性；對學(xué)生而言，觀前有備，觀后所得，便于課后及時(shí)查閱，如表中打“√”項(xiàng)動(dòng)詞可提供針對圖表分析寫作的優(yōu)質(zhì)產(chǎn)出性詞匯.

表6 語料2中的低頻詞（節(jié)選）

4 結(jié)語

TED視頻資源在維系創(chuàng)新、傳播思想和構(gòu)建知識上遙領(lǐng)國際之先，其所營造的學(xué)術(shù)氛圍、所重視的學(xué)術(shù)素養(yǎng)與我國目前倡導(dǎo)的通用學(xué)術(shù)英語具有高度的契合性，是否適合視聽說教學(xué)之用？本文基于自建的TED微型視頻語料庫，利用Range軟件解析字幕文本，從詞匯層面表明TED視頻腳本在宏觀層面上因第三級學(xué)術(shù)詞匯和第四級低頻詞匯的較高覆蓋率，其可適性亟待尋求優(yōu)化引導(dǎo)的路徑.TED視頻不是課堂，尤其是翻轉(zhuǎn)課堂的點(diǎn)綴之物，需從學(xué)習(xí)者角度多加考慮，將學(xué)習(xí)落到實(shí)處.鑒于Range軟件在測量詞匯深度和廣度，以及對文本的標(biāo)注功能，本文進(jìn)一步從微觀層面示范利用該軟件甄選文本、轉(zhuǎn)換詞匯方面的可操作性.當(dāng)然，Range軟件的潛勢并不囿于此，例如可以利用密西根學(xué)術(shù)口語語料庫（MICASE，The Michigan Corpus of Academic Spoken English）自制學(xué)術(shù)口語詞匯表，以進(jìn)行更有針對性的詞頻評估，這也是筆者有待開展的新課題.

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