首都師范大學 徐翠 盧峭梅

一 概 述

什么叫認識一個詞?或者說，詞匯知識包括哪些方面?這個問題引發(fā)了研究者長時間的探討。以前那種對詞匯習得的二分法——認識/不認識一個詞——已經(jīng)受到研究者和外語教師的一致否定，他們意識到詞匯習得是一個多維度的、不斷發(fā)展變化的復雜的過程(Schmitt 2001，張萍，2006)。

以Nation 、Laufer 和Richards 等為代表的研究者從微觀角度出發(fā)，以獨立的詞匯個體為基礎(chǔ)，對詞匯知識的各個組成成分進行描述性分析(Nation，1990，Laufer，1997，Richards，1976)。

Nation (1990)提出詞匯知識應該包括以下八個方面:詞的口語形式、書寫形式、語法功能、搭配知識、使用頻率、使用限制、概念意義及語義聯(lián)想。同時，他還把“接受”和“產(chǎn)出”兩個概念引入到詞匯知識的描述中。他指出接受性詞匯知識指能在聽和讀等接受性活動中識別出或者意識到一個詞的以上各個方面，而產(chǎn)出性詞匯知識則是指能在口語和寫作等產(chǎn)出性的活動中使用到或者考慮到以上幾個方面。

這種對詞匯組成部分的描述雖然詳盡，但同時Laufer (1997)和Nation(1990)都指出這只是對一個詞理想化的描述，如果嚴格按這種標準去衡量，那么即便是本族語使用者所能掌握的詞也沒有多少。在現(xiàn)實中，有時人們沒有完全掌握目標詞的發(fā)音和詞形卻能正確理解該詞，有時只知道詞的一部分知識但也能正確地使用該詞。這種分類因此被Henriksen (1999)稱作是“對詞匯知識的無規(guī)則分類”。此外，學習者很難據(jù)此對每個詞所掌握的情況作全面評估，不宜進行詞匯測量。

在此背景下，以Wesche ＆ Paribakht 為代表的研究者試圖從學習者的角度來描述詞匯的自然習得過程，并認為詞匯習得是一個從無到有的動態(tài)發(fā)展過程(Wesche ＆ Paribakht，1996)。Wesche ＆ Paribakht 提出了詞匯知識5 級量表(Vocabulary Knowledge Scale，VKS)，把詞匯知識發(fā)展分為五個層面:

(1)我從未見過這個詞。

(2)我以前見過這個詞，但我不知道它的意思。

(3)我以前見過這個詞，我想它的意思是________(寫一個同義詞或翻譯這個詞)。

(4)我認識這個詞，它的意思是________(寫一個同義詞或翻譯這個詞)。

(5)我能用這個詞造句:____________________。

詞匯知識量表反映了學習者從部分詞匯知識發(fā)展到確切詞匯知識的動態(tài)習得過程，能有效彌補對詞匯知識進行靜態(tài)描述的不足，因此也會被用作詞匯深度知識的測量工具。但是，有學者質(zhì)疑這五個層面是否真正體現(xiàn)了詞匯知識發(fā)展的各個發(fā)展階段，指出第二和第三個層面間就存在較大的疏漏(Read，1997)。

鑒于以上對詞匯知識的界定存在的不足，Meara (1996)明確提出詞匯知識研究的出路在于引入“維度”概念對詞匯知識進行宏觀描述。

二 詞匯知識維度

首先需要區(qū)分詞匯知識和詞匯能力。因為前者是后者的核心內(nèi)容，所以二者經(jīng)常被替換使用，但嚴格來說，詞匯能力除了詞匯知識外還包括對單詞的運用能力，一般以自動化程度(automaticity)、精確度(accuracy)或者提取速度(accessibility)來衡量。

Henriksen (1999)采用三個維度對詞匯能力進行描述:

(1)部分詞匯知識與確切詞匯知識;

(2)詞匯知識深度;

(3)接受性詞匯知識與產(chǎn)出性詞匯知識。

第一個維度反映了詞匯知識的增長過程，把詞匯知識看做一個連續(xù)體;第二個維度幾乎涵蓋了一個詞所能涉及的所有方面:它包括詞的所指意義，聚合關(guān)系(同義、反義、上下義關(guān)系)，組合關(guān)系(搭配限制)，句法限制、形態(tài)限制及詞條特征;第三個維度指出在理解(comprehension)和產(chǎn)出(production)層面上對詞匯知識的運用各不相同。

以之前的研究為基礎(chǔ)，Qian (2004)提出更為全面的四個維度:(1)詞匯量;(2)詞匯知識深度;(3)詞匯組織(指詞匯的儲存、詞匯間的聯(lián)結(jié)、詞匯在學習者心理詞庫里的表征);(4)接受性—產(chǎn)出性詞匯知識的自動化。

在國內(nèi)，張文忠、吳旭東(2003)提出類似的觀點，認為詞匯能力包涵四個維度:詞匯知識的廣度、詞匯知識的深度、詞匯知識運用的精確度、詞匯知識運用的自動化程度。

由此可見，雖然研究者對詞匯知識運用能力的界定看法不一，但研究者均認為詞匯知識應至少包括質(zhì)和量兩個維度。換言之，研究者認為廣度和深度是詞匯知識的核心構(gòu)成要素。

詞匯知識廣度，即詞匯量，一般是指學習者認識多少個詞匯 (Read，1993)。在這里“認識”又是如何定義的呢?Nation (1990)指出認識一個詞就是知道目標詞最常用的、最核心的意思，當見到目標詞時能回想起它的意思。

此類對詞匯知識廣度的界定容易讓人誤以為詞匯知識廣度指的都是接受性的知識(見到能反應出)，但有學者對此做了更細致的研究，認為詞匯量可以進一步分為接受性和產(chǎn)出性的(Laufer，1998)。接受性詞匯量就是指在聽、讀等活動中能夠辨認出音或形及基本意義的單詞的數(shù)量，也稱為消極詞匯量;產(chǎn)出性詞匯量指在說、寫中所能說出或正確拼寫及運用其最基本的意義的單詞數(shù)量，也稱為積極詞匯量。

詞匯知識深度，即詞匯知識的質(zhì)量，通常指的是對目標詞的掌握程度(Read，1993)。Qian (2004)指出詞匯知識深度應該包括所有詞匯特征，例如語音、書寫、形態(tài)、句法、語義、搭配、特征及使用頻率、語域限制。不難看出Qian 的觀點與Henriksen 對詞匯深度知識的提法比較相似?？傊~匯知識深度指的是學習者掌握詞的所有意義和用法的程度，而不僅僅指知道一個詞的詞形和基本意義。

不過需要注意的是:詞匯知識廣度和深度并不是涇渭分明，二者已被證明高度相關(guān)(Read，1998，Nurweni＆Read，1999，Schmitt＆ Meara，1997，李曉，2007)。一般來說詞匯量的擴大可引起詞匯深度知識的增長 (李曉，2007)。

三 詞匯測量

詞匯知識維度論為詞匯測量提供了堅實的理論基礎(chǔ)。目前除了詞匯知識運用能力還不能測量外，已經(jīng)出現(xiàn)了多種測量詞匯量和詞匯知識深度的工具。

3.1 接受性詞匯量測量

國內(nèi)外對接受性詞匯量的測量研究最多，測量方法也最為豐富。

在我國，對接受性詞匯量的測量多采用桂詩春設計的詞匯量調(diào)查表。該表采取分層隨機抽樣的方式，抽取200 個測試詞匯，每個測試詞匯后配備4個漢語詞義選項，包括1 個正確選項和3 個干擾項(桂詩春，1985，周大軍，2000，邵華，2002)。由于使用詞匯量調(diào)查表的標準不統(tǒng)一，這些研究所得結(jié)果相差甚遠，而且尚未有研究來證實這種測量工具的信度和效度。

在國外，運用最廣的是Nation (1983，1990)設計的Vocabulary Levels Test (VLT)。VLT 由五個部分組成，代表五個不同詞頻級別的詞匯量，分別為:2000 詞、3000 詞、5000 詞、大學詞匯、10000 詞。每一部分包含6 道測試題，每道題有6 個目標詞，三項釋義，要求受試者從6 個目標詞中選出符合釋義的3 個詞，如:

1.business

2.clock________6____part of a house

3.horse________3____animal with four legs

4.pencil________4____something used for writing

5.shoe

6.wall

每道測試題用于釋義的詞都比所測試的詞使用頻率更高，如2000 詞這一詞頻級別的測試題都采用第一個1000 詞來釋義，避免受測者因看不懂英語釋義而影響測試的有效性。同時，題目的設置形式也能最大程度地降低測試過程中猜題的可能性。VLT 已被證明有很高的信度(Read，1993，Schmitt ＆Meara，1997)。

Schmitt (1993)在Nation 的基礎(chǔ)上，從每個詞頻級別抽取新的單詞編制出三套平行測試題，同時對其有效性和可靠性進行了驗證(Schmitt，2001)。Schmitt 的VLT 每一部分包含10 道測試題，可以測試更多單詞，也是目前被廣泛使用的接受性詞匯量測量工具。

另外一種著名的測試工具是由Meara 和同事設計的自測題(Checklist test) (Meara＆Buxton，1987;Meara＆Jones，1990)。測試題以Thorndike and Lorge 詞匯表為抽樣源，把10000 詞按頻率分為10 個級別，然后從每個詞頻級的1000 詞中抽取20 個詞構(gòu)成一個級別的測試題。因為采取自測的形式，為了避免受測者高估自己的詞匯量，該測試增加了一定量的假詞(non-words)。自測題簡單易行，但是研究也發(fā)現(xiàn)，母語是法語的受測者測試結(jié)果不甚理想(Read，1997)。這說明假詞對他們的迷惑性很大。

3.2 產(chǎn)出性詞匯量測量

產(chǎn)出性詞匯量主要有兩種測量工具。一種是Laufer ＆ Nation (1995)設計的詞匯頻率概貌測試(Lexical Frequency Profile，LFP)，它是一種自由性產(chǎn)出詞匯量測試。另一種是Laufer ＆ Nation (1999)設計的控制性產(chǎn)出詞匯量測試。

采用LFP 時需要用VocabProfile (VP)軟件來進行具體操作和分析。Nation ＆ Coxhead (2002)研發(fā)出VP 的升級版——RANGE 軟件，目前正被廣泛使用。使用LFP 時，只需把受測者所寫的作文輸入RANGE 軟件中，電腦就能自動生成數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)能夠顯示受測者的詞匯豐富性(包括詞匯分布、詞匯復雜性、詞匯多樣性)，為我們評估受測者的產(chǎn)出性詞匯使用情況提供有力依據(jù)。

控制性產(chǎn)出詞匯量測試，是指提供一個句子，讓受測者根據(jù)所提供的語境填出空缺的單詞。空缺單詞的開頭幾個字母已經(jīng)給出。如:

He was riding a bic________.

I'm glad we had this opp________to talk.

Laufer ＆ Nation 設計的這一測量工具共有三個平行版本。它不僅試題結(jié)構(gòu)與VLT 相似，都是從2000 詞、3000 詞、5000 詞、大學詞匯、10000 詞這5 個詞頻級別中分別抽取18 個詞來測量，而且這三個版本里所測試的詞正是Schmitt 設計的三個版本的VLT 里的測試詞匯。

總之，Laufer ＆ Nation 開創(chuàng)性地使用詞匯豐富性來衡量產(chǎn)出性詞匯量，可謂意義重大。

最近，Meara (2010)試圖探討新的產(chǎn)出性詞匯量測量工具。他們認為詞匯是不停變動的，所以只對詞匯進行一次測量還不夠可靠，進而提出測量—再測量(capture-recapture)的方法。即需要受測者在寫完第一篇作文后一周再次寫一篇同樣題目的作文，然后通過對比兩次作文里的詞匯使用情況而得出結(jié)論。該方法使用Peterson 公式計算受測者的產(chǎn)出性詞匯量，公式為:E =(N * M)/X (N 為第一篇作文里使用的詞匯量，M 為第二篇作文里使用的詞匯量，X 為兩篇作文里重復使用到的單詞數(shù)量)。雖然他們的方法看起來比較合理，但測試出的結(jié)果卻出人意料:母語為英語的高水平西班牙語學習者的產(chǎn)出性詞匯量只有160，而中等水平學習者只有93。Meara 總結(jié)說根本原因在于受題材限制，一方面受測者使用的詞匯不夠多樣化，另一方面重復使用的詞匯又太多，所以E 的數(shù)值就很小。如果能找出更有效的收集數(shù)據(jù)方法，也許Peterson 測試能顯示出成效。

目前對產(chǎn)出性詞匯量的測量尚無定論，研究仍在繼續(xù)。

3.3 詞匯知識深度測量

測量詞匯知識深度最常用的工具是詞匯聯(lián)想測試(Word Associates Test)(Read，1993，1998;Qian，2004)。本測試共有40 個目標詞，每道題包含左右兩個方框。左框包括1～3 個目標詞的部分同義詞或全部同義詞，右框包括1～3 個可以和目標詞搭配使用的選項。每道題共有四個正確答案，也就是說正確答案的分布可能是左邊一個，右邊三個;左右各兩個或左邊三個，右邊一個。左右兩邊分別測試目標詞的縱聚合關(guān)系和橫組合關(guān)系。如Sound:

(A)logical (B)healthy (C)bold (D)solid

(E)snow (F)temperature (G)sleep (H)dance

左框中與sound 意思相近的詞有“l(fā)ogical”、 “healthy”和“solid”，右框中可與sound 搭配的詞為“sleep”。

總的來說，聯(lián)想測試能方便、快捷地測試出受測者的詞匯深度知識，但仍存在一些問題，如高水平學習者可以在不認識目標詞的情況下通過分析所給選項的語義聯(lián)系而推斷出正確答案(Read，1997)。

四 結(jié) 語

本文從詞匯知識維度出發(fā)，對詞匯知識的本質(zhì)特征作進一步探討，認為詞匯量和詞匯知識深度是詞匯知識的兩個重要維度，是詞匯知識的核心內(nèi)容。其中，詞匯量又可細分為接受性詞匯量和產(chǎn)出性詞匯量。目前已有很多測量這兩個維度的工具。測量接受性詞匯量的工具最多，目前被廣泛使用的是Nation 和Schmitt 設計的VLT。測量產(chǎn)出性詞匯量的主要有Laufer 和Nation 設計的兩種工具。相比較而言，詞匯知識深度是最難把握的一個維度，測試工具也較少，目前被廣泛承認和使用的是詞匯聯(lián)想測試。雖然目前已經(jīng)有多種標準化的詞匯測量工具，但在使用這些測量工具時，我們可以當根據(jù)具體測試目的作適當調(diào)整。

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