鮑 貴 王鈺棨

（南京工業(yè)大學外國語言文學學院，江蘇 南京 211816）

0. 引言

口語流利度或非流利度一直是二語口語測試評估和檢驗口語任務效應的重要依據(jù)。在Levelt（1989）的口語產出模型中，如果概念形成（conceptulizer）、言語形成（formulator）和發(fā)音（articulator）三個階段的認知加工能以自動化方式平行推進，自我監(jiān)控沒有發(fā)現(xiàn)問題，則說話者口語就會很流利。另一方面，如果說話者對各個階段的加工不能平行展開，而是按序列方式推進，語流就會中斷，出現(xiàn)停頓和自我修正等不流利現(xiàn)象（Skehan 2014；Lambert et al. 2021）。Segalowitz（2010：47-52）把口語流利度分為認知流利度、話語流利度和感知流利度。在三者關系中，認知流利度指執(zhí)行言語計劃等認知功能的效率；話語流利度指對話語速度和停頓等的客觀性聽覺測量，反映認知流利度對言語產出的影響；感知流利度則指聽者由話語流利度對認知流利度所做的推斷，具有主觀性。

前期有關流利度的研究主要包括兩個方向。一是話語流利度客觀測量與感知流利度、口語水平或語言技能之間的關系（De Jong et al. 2013；Kahng 2018；Suzuki ＆ Kormos 2023；Tavakoli et al. 2020；王華等2018），二是任務特征和條件對話語流利度測量的影響（Tonkyn 2012；Yan et al. 2021；周丹丹2010）。第一個方向研究的重要性在于，感知流利度是口語水平的重要組成部分；如果研究發(fā)現(xiàn)話語流利度的客觀性測量指標能夠預測感知流利度甚至口語水平，這些指標就能被用于口語測試評估，對口語教學有指導意義。第二個方向研究的重要性在于檢驗任務型教學理論，如取舍假說（Skehan 2009）和認知假說（Robinson 2011）。

以上兩個方向研究存在的主要局限是，雖然學界普遍認為話語流利度是一個多維的構念，但是在開展測量和統(tǒng)計分析時并未按照理論分類進行，很少考察各個流利度測量之間的關系，存在測量的冗余性和代表性不足等問題，從而使不同研究的結果缺乏可比性或自相矛盾。有鑒于此，本研究聚焦于話語流利度中的非流利度，把話語非流利度按照因子結構進行測量，利用英語學習者故事聽后復述數(shù)據(jù)，通過結構方程模型驗證口語非流利度因子結構的合理性。鑒于全國英語專業(yè)四級測試成績是英語水平的重要表現(xiàn)，在英語教學中發(fā)揮著重要作用，本研究將之納入結構方程模型，進一步考察非流利度因子之間以及與英語水平之間的關系。

1. 文獻綜述

在流利度研究中，書面語研究偏少（陳建林，李筱媛2018；朱茜，徐錦芬2019），口語研究居多。在以流利度為主題的實證研究中，話語流利度是研究的核心，研究的主要目的是依據(jù)與感知流利度或口語水平之間的關系確定有意義的話語流利度客觀性指標。前期研究大致按照話語流利度的三個維度開展：速度流利度（speed fluency）、中斷流利度（breakdown fluency）和修補流利度（repair fluency）（Skehan 2003;Tavakoli ＆ Skehan 2005）。中斷流利度和修補流利度本質上是非流利度類別，是本研究關注的焦點。從理論上看，這三個維度雖都和言語表達的流暢與輕松自如程度有關，但有不同側重。速度流利度涉及語流的速度和密度，中斷流利度涉及連續(xù)的言語信號被打斷的程度，而修補流利度關涉言語重復和修正等（Bosker et al. 2013：160）。各個維度指標的測量可能是時長，也可能是頻率，如停頓的測量包括平均停頓時長和每分鐘停頓頻率。在實際測量中，有些指標的歸類存在一些爭議。例如，由于說話時間排除了無聲停頓時間，因而有研究把發(fā)聲時間比歸為中斷流利度（Tavakoli et al. 2020）。由于發(fā)聲時間比是時間性變量，也有研究將之歸為速度流利度（Bao 2023; Kormos＆ Dénes 2004; Saito et al. 2018）。即便在同一個類別中，不同指標測量的相關度可能差異甚大，從而導致不同的結果（Kormos ＆ Dénes 2004; Bosker et al. 2013;Kahng 2018）。例如，Kormos ＆ Dénes（2004）把以上三類測量統(tǒng)稱為時間變量，利用16 名不同水平英語學習者的看圖講故事任務檢驗各個變量與母語者感知流利度評分結果之間的相關性，發(fā)現(xiàn)感知流利度評分與發(fā)聲時間比（rs=0.80，p＜0.01）和停頓時長（rs=-0.58，p＜0.05）呈顯著相關，而與無聲停頓頻率（rs=-0.10，p>0.05）、填充停頓頻率（rs= -0.08，p>0.05）和修補流利度頻率均無顯著相關（rs=-0.10，p>0.05）。Bosker et al.（2013）通過對30 名荷蘭語學習者的口語樣本（語篇類型為描述和論說）中的非流利度研究發(fā)現(xiàn)，感知流利度評分與無聲停頓頻率（r=-0.42，p＜0.001）、重復頻率（r=-0.35，p＜0.001）、自我修正頻率（r=-0.24，p＜0.05）以及（無聲）停頓時長均呈顯著負相關（r=-0.47，p＜0.001），而與填充停頓頻率無顯著相關（r=-0.15，p>0.05）。同一個測量的不同操作定義，不加區(qū)分地把多個測量包括在研究中，都有可能會導致不同的結果和虛假相關。如果研究采用多元回歸分析，相關測量之間高度相關性則會導致多元共線性問題，在樣本量小的情況下問題會更嚴重（如Kormos ＆Dénes 2004）。

同樣的問題也出現(xiàn)在感知流利度與口語水平之間關系的研究中（Ginther et al. 2010；De Jong et al.2015；Tavakoli et al. 2020）。例如，Tavakoli et al.（2020）從大型計算機輔助口語測試庫中選擇32 名英語學習者的音頻數(shù)據(jù)，比較四個口語水平等級在17 項流利度指標上的差異。雖然這項研究沒有報告流利度指標之間的相關矩陣，但是僅從概念上就可以判斷指標之間的冗余性問題，如停頓時長（包含無聲和填充停頓）與無聲停頓時長。

在任務效應研究中，由于流利度通常只是任務表現(xiàn)多個維度（如語言準確性、流利度和復雜度）中的一個維度，除少數(shù)研究之外（如李茶，隋銘才2017），大多數(shù)研究通常只是選擇個別流利度指標，難免以偏概全（Fukuta ＆ Yamashita 2015；Thai ＆ Boers 2016；徐錦芬，陳聰2018）。

以上研究普遍存在樣本量偏小、忽略流利度各個測量之間關系的局限。樣本量不足導致流利度或非流利度測量的不穩(wěn)定性。對各個測量依次開展統(tǒng)計分析會擴大第一類錯誤率，在多元回歸分析中產生共線性問題，也易削弱不同研究之間的可比性。需要指出的是，作為全國英語專業(yè)四級口試的重要組成部分，聽后口語復述任務得到前期研究的關注（Wang ＆ Chen 2016；王華等2018），甚至有研究利用結構方程模型檢驗英語水平、內容準確性、句法復雜性和流利度之間的復雜關系（鮑貴2023），但是鮮有研究考察非流利度因子的結構問題。因此，本研究使用較大的樣本，依據(jù)學習者故事聽后復述表現(xiàn)，通過結構方程模型檢驗口語非流利度因子構成的合理性，并進一步考察不同因子之間以及與英語水平之間的關系。

2. 研究方法

2.1 研究問題

本研究主要回答以下兩大問題：

（1）英語學習者口語故事復述表現(xiàn)中的非流利度因子結構是什么？

（2）英語學習者口語故事復述表現(xiàn)中的非流利度因子之間及其與英語水平存在怎樣的關系？

根據(jù)前期文獻（Bosker et al. 2013；Tavakoli et al.2020），本研究假設口語非流利度包括中斷流利度和修補流利度兩個因子，因子之間彼此關聯(lián)；學習者英語水平能夠預測口語非流利度每個因子。

2.2 參與者

華東地區(qū)三所高校139 名英專大二學生參加了本研究的口語復述測試，其中男生9 人，女生130 人。所有參與者在參加全國英語專四筆試半個月之后的同一時間在各自學校的語言實驗室參加了口語復述故事測試。這批學生專四筆試成績分布范圍較大，最低分為50 分，最高分為91 分，平均分為74.8 分，英語水平整體上較好。

2.3 故事復述和轉錄

聽力原文講述一個小男孩在村里參加三次賽跑的故事，共計335 個詞，聽力語速每分鐘約為120 個詞。故事結構清晰，句法結構簡單，每個T 單位平均詞數(shù)約為10 個，每個T 單位包括子句的比率為1.18。復述任務要求學習者聽完故事兩遍后即刻復述，允許邊聽邊做筆記。復述時長為3 分鐘，復述結果保存為音頻文件。

經過培訓的四名研究生對139 份有效的音頻文件進行了轉錄。在轉錄過程中，對錯誤的開頭、自我修正、填充語（如um 和ah）和機械重復做出標注。研究者對提交的轉錄文件再次核對。

2.4 變量操作定義與測量

本研究選擇全國英語專業(yè)四級筆試成績代表學習者的英語水平。口語非流利度包括中斷流利度和修補流利度兩個類別。根據(jù)Tavakoli（2011），中斷流利度中的無聲停頓測量包括句中停頓時長和句末停頓時長。本研究包括兩類停頓是因為它們測量言語加工的不同方面：句中停頓主要考察言語形成階段的言語編碼問題，而句末停頓主要考察概念化階段的內容計劃問題（Lambert et al. 2021）。句中停頓時長定義為子句（至少包括一個主語和一個謂語動詞）中無聲停頓總時長與停頓總頻數(shù)的比率；句末停頓時長定義為子句末無聲停頓總時長與停頓總頻數(shù)的比率。停頓的計算以0.3 秒為最低閾限（Kormos ＆ Dénes 2004；Tonkyn 2012；于涵靜2020）。本研究在中斷流利度測量中還增加了發(fā)聲時間比，定義為說話時間與產出言語樣本總時間（以秒為單位）的比率。

修補流利度包括重復比、自我修正比和填充比三個測量，體現(xiàn)學習者對言語產出的監(jiān)控。Bosker et al.（2013）的研究發(fā)現(xiàn)，重復頻率（每秒說話時間包含的重復數(shù)）和自我修正頻率（每秒鐘說話時間包含的自我修正數(shù)）沒有顯著性相關（r= 0.01，p>0.05）。該研究把填充頻率（每秒鐘說話時間包含的填充數(shù)）歸為中斷流利度，發(fā)現(xiàn)它與停頓時長無顯著相關（r=-0.17，p>0.05）。不相關的測量不太可能構成一個因子，因此本研究采用以音節(jié)為單位測量修補流利度，并把填充比歸為修補流利度。重復比指言語機械重復頻數(shù)與有效音節(jié)總數(shù)的比率。有效音節(jié)是排除各類修補之后剩下的詞音節(jié)。有效音節(jié)數(shù)根據(jù)轉錄文本利用R數(shù)據(jù)包nsyllable 計算得到。自我修正包括改述（通過調整句法和形態(tài)特征改變話語）、替代（指詞語替換）和錯誤開頭（指未說完就放棄的話語）。自我修正比定義為自我修正頻數(shù)與有效音節(jié)總數(shù)的比率；填充比則定義為填充語使用的頻數(shù)與有效音節(jié)總數(shù)的比率。

一名熟練使用Praat 軟件的研究生一邊聽錄音，一邊檢查頻譜，在文本格中標注以上兩類停頓時長和三類修補頻數(shù)，并將標注文件轉化為EXCEL 表格，再根據(jù)操作定義計算各類測量值。在標注結束三個月后，研究者從音頻文件中隨機抽取30 個文件邀請這名研究生重新標注與計算，檢驗發(fā)現(xiàn)每個測量的皮爾遜相關系數(shù)值均在0.95 以上（p＜0.001），因而每個測量的信度都很好。

2.5 統(tǒng)計分析

本研究構建非流利度兩個因子（中斷和修補流利度）與語言水平之間關系的結構方程模型。使用結構方程模型不僅利于檢驗因子結構，而且還利于整體上把握各個因子之間的關系。結構方程模型分析利用最大似然估計，調用的R 數(shù)據(jù)包為Rosseel（2012）開發(fā)的lavaan 包。

3. 研究結果

3.1 口語非流利度與英語水平測量指標描述性統(tǒng)計

在開展結構方程建模之前，本研究對各個觀測變量開展皮爾遜相關分析，結果如表1 所示，包括各變量平均數(shù)和標準差以及皮爾遜相關系數(shù)（保留兩位小數(shù)）。

表1：各個觀測變量皮爾遜相關系數(shù)矩陣

表1 顯示，口語非流利度各個測量與英語水平（英專四級筆試成績）呈低相關，沒有達到統(tǒng)計顯著性（p>0.05）。根據(jù)Cohen（1988）建議的效應量大小的標準（r=0.1、0.3 和0.5 依次代表小、中、大效應），這些相關系數(shù)表示很小的效應量。中斷流利度兩項指標（句中和句末停頓時長）呈較高的顯著正相關（r=0.61，p＜0.01），與發(fā)聲時間比均呈高度負相關（r＜-0.6，p＜0.01）。修補流利度三個測量之間均呈中等水平以上的顯著正相關（r＞0.3，p＜0.01）。在兩類測量之間，自我修正比、填充比與發(fā)聲時間比均呈較弱的顯著正相關（r≈0.2，p＜0.05），與句末停頓時長均呈中等水平的顯著負相關（r≈-0.3，p＜0.01），而在其他配對之間均沒有顯著相關（p＞0.05）。

以上結果表明，把發(fā)聲時間比連同兩個停頓位置測量歸為中斷流利度因子，把重復比、自我修正比和填充比歸為修正流利度因子似乎是合理的。

3.2 口語非流利度與英語水平之間的關系

本研究利用R 數(shù)據(jù)包lavaan 中的函數(shù)sem 對非流利度兩個可能因子與英語水平之間關系的模型開展驗檢，模型正常收斂。模型擬合卡方檢驗發(fā)現(xiàn)，本研究模型很好地擬合樣本數(shù)據(jù)（χ2（12）= 10.99，p=0.53>0.05）。CFI（比較擬合指數(shù)）、NFI（賦范擬合指數(shù)）和IFI（增值擬合指數(shù)）用于測量假設的結構方程模型相對于基準模型在數(shù)據(jù)擬合方面所做的改進，指數(shù)值依次為1、0.97 和1，均在0.9 以上，說明模型擬合較好。GFI（擬合優(yōu)度指數(shù)）和AGFI（修正擬合優(yōu)度指數(shù)）用于測量結構方程模型多大程度上能夠再生樣本觀測協(xié)方差矩陣，指數(shù)值分別為0.98 和0.94，分別大于模型擬合參考臨界值0.90 和0.80。另外，RMSEA值（近似誤差均方根，評估模型是否合理地接近數(shù)據(jù)）為0，小于模型充分擬合的參考臨界值0.08，近似擬合檢驗得到的p 值為0.783（p>0.05），說明模型很好地近似擬合數(shù)據(jù)。SRMR 值（標準化殘差均方根）0.04小于參照臨界值0.05，也說明模型擬合很好（Collier 2020：65-67）。

圖1 概括擬合模型的主要標準化參數(shù)估計，包括非流利度觀測變量誤差方差（實線型雙向箭頭）、因子誤差方差（虛線型雙向箭頭）、因子負荷、路徑系數(shù)（單向箭頭）及其顯著性水平（星號顯示）。

圖1：口語非流利度因子與英語水平之間的關系

圖1 顯示，在測量模型中，中斷流利度因子三個測量（句中停頓時長、句末停頓時長和發(fā)聲時間比依次簡稱為句中長、句末長和發(fā)聲比）的因子負荷絕對值均在0.6 以上，且達到統(tǒng)計顯著性（p＜0.001），表明它們能夠很好地代表中斷流利度因子。發(fā)聲比的負荷值為負值，說明該測量是中斷流利度因子的負向測量，即中斷流利度越高，發(fā)聲比就越低。修補流利度因子三個測量（自我修正比簡稱為修正比）的因子負荷值均在0.5 以上，且達到統(tǒng)計顯著性（p＜0.001）。以上結果表明，本研究對口語非流利度的因子劃分可以接受，因子結構合理。

圖1 還顯示，在結構模型中，英語水平對中斷流利度和修補流利度因子均沒有顯著預測力（p>0.05），且路徑系數(shù)很?。ǚ謩e為-0.1 和-0.18）。中斷流利度和修補流利度因子之間呈統(tǒng)計顯著性負相關（p=0.001），相關系數(shù)為-0.31。如圖1 所示，在排除英語水平的影響后，中斷流利度和修補流利度因子之間相關強度只呈現(xiàn)微弱的變化（相關系數(shù)為-0.34，p＜0.001）。

4. 討論

本研究依據(jù)英語學習者故事聽后復述數(shù)據(jù)，利用結構方程模型探究了口語非流利度因子構成及其與英語水平之間的關系。研究發(fā)現(xiàn)，口語非流利度包括由句中、句末停頓時長和發(fā)聲時間比構成的中斷流利度因子以及由重復比、自我修正比和填充比構成的修補流利度因子，且兩個因子之間呈顯著負相關，研究假設得到證實。但是，英語水平對口語非流利度沒有顯著預測力，不支持研究假設。

4.1 口語非流利度因子結構

本研究發(fā)現(xiàn)，中斷流利度中的句中和句末停頓時長呈較高正相關，與發(fā)聲時間比均呈較高負相關。這表明，學習者在一個類別停頓上的時間越長，在另一個類別上的停頓時間也就趨于增加，發(fā)聲時間比也就越小，顯示因子結構內部成分之間的關聯(lián)性。

學習者產出的語流中停頓的時間越長，有效音節(jié)中平均出現(xiàn)的修補數(shù)量在一定程度上趨于減少。這與故事復述要求有關。在3 分鐘的時間壓力之下復述聽到的故事內容，迫使學習者在停頓與修補之間做出必要的取舍。本研究發(fā)現(xiàn)，學習者平均說話時間（不包括停頓）與言語產出總時間的占比只有67%（見表1），說明學習者話語中有較多的停頓，導致發(fā)聲時間比與句中、句末停頓有很強的負相關。表1 顯示，學習者在復述中不僅有較長的句末停頓，而且還有較長的句中停頓。這意味著，如果學習者在句末停頓時間越多，即在概念生成方面消耗的時間越多，他們也就傾向于消耗較多的時間進行言語編碼（包括詞語提取和句法結構組織），從而使句中停頓變長。這一結果也得到了一些研究的支持（Kahng 2018; Tavakoli et al. 2020）。在對韓國英語學習者74個言語樣本的非流利度測量中，Kahng（2018）發(fā)現(xiàn)句中停頓比（子句中的停頓數(shù)/子句數(shù)/每個子句包含的詞數(shù)）和句末停頓比（子句間的停頓數(shù)/子句數(shù)/每個子句包含的詞數(shù)）存在中等程度的正相關（r=0.33，p＜0.01）。不過，本研究發(fā)現(xiàn)句中和句末停頓時長呈更強的正相關（r=0.61，p＜0.01）。造成這一差異的主要原因可能是測量方法和停頓最低閾限標準的差異。句中和句末停頓之間有較強的相關性表明，學習者在言語形成階段的詞匯和句法編碼方面以及在言語產出的概念化方面均出現(xiàn)了較多的困難，凸顯學習者口語復述中面臨語言形式加工和內容生成的雙重壓力。

多種修補手段的頻繁使用也凸顯出言語監(jiān)控在口語復述中的作用。本研究發(fā)現(xiàn)，修補流利度三個測量呈中等程度以上的正相關，因子負荷值也都在0.5以上，說明學習者在一個測量上的修補量增加，在其他同類測量上的修補量也趨于增加，顯示因子結構內部之間的正向關聯(lián)性。填充比與句中、句末停頓時長都與停頓有關，但是填充比與句中、句末停頓時長的相關度偏低，卻與重復比和自我修正比相關度較高。類似的結果也見于De Jong et al.（2013）對荷蘭語學習者口語流利度不同測量之間關系的研究：填充比與停頓時長（不分句中和句末）呈很弱的負相關（r=-0.18），而與重復比（r=0.34）和自我修正比（r=0.26）均呈較高程度的正相關。這說明填充比與重復比、自我修正比一樣都是為了維系言語交流的持續(xù)性和言語監(jiān)控的需要。學習者在多個指標上表現(xiàn)出非流利度現(xiàn)象，其主要原因可能源于時間壓力和任務目的。在沒有準備時間的條件下，學習者沒有機會對言語進行事先計劃和組織，以減少在線加工負荷，因而只能較多地依賴在線加工和言語監(jiān)控。當復述內容成為任務的主要目標時，學習者盡可能提取聽力原文的結構形式再現(xiàn)其內容，勢必會出現(xiàn)頻繁的言語修補現(xiàn)象。

理論上，不同測量有較高的相關性且沒有共線性才有可能構成一個因子。雖然鮮有研究對非流利度因子結構進行驗證，但是從一些研究報告的變量測量相關矩陣中可以得到部分支持（Kormos ＆ Dénes 2004；De Jong et al. 2015）。Kormos ＆ Dénes（2004）沒有區(qū)分句中和句末停頓，但是發(fā)現(xiàn)發(fā)聲比與停頓時長呈高度負相關（rs=-0.89，p＜0.01），發(fā)聲比與修補流利度頻率呈較低的無顯著相關（rs=0.20，p＞0.05），與本研究的結果趨于一致（見表1）。De Jong et al.（2015）分析51 名中、高級荷蘭語學習者口語產出任務表現(xiàn)后發(fā)現(xiàn)，言語分析單位內停頓時長與單位之間停頓時長呈高度正相關（r=0.79，p＜0.05），重復比與自我修正比（r=0.42，p＜0.05）、填充比（r=0.53，p＜0.05）均呈中高度正相關，自我修正比也與填充比呈中等水平以上正相關（r=0.45，p＜0.05），與本研究發(fā)現(xiàn)趨于一致。以上結果間接表明本研究發(fā)現(xiàn)的中斷流利度和修補流利度因子結構的合理性。

4.2 口語非流利度與英語水平

本研究發(fā)現(xiàn)英語水平對口語非流利度的降低沒有積極的作用，與直覺上的理解似乎不符。產生這一結果可能有兩個主要原因。一是語言水平的測量，二是復述任務的性質。本研究中的英語水平依據(jù)英語專業(yè)四級筆試成績，其中的聽寫和聽力理解部分與口語復述中的聽力理解與產出直接關聯(lián)。鮑貴（2023）的結構方程模型分析發(fā)現(xiàn)，英語水平影響復述內容準確性，不直接影響流利度，只是經由內容準確性間接影響流利度。雖然口語和書面語水平之間有許多共同之處，如詞匯、句法和語篇能力，但是本研究考察的非流利度同語音語調一樣是口語的特有屬性，不太可能通過書面語能力的提升而自然降低。

故事復述的性質和要求很大程度上決定了英語水平對口語非流利度的作用。Wang ＆ Chen（2016）通過訪談發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)學生在故事復述過程中主要關注故事內容，因為他們被告知測試評分依據(jù)故事包括的意義單位，漏掉一個意義單位就會丟分。幾乎所有的受訪學生都在筆記中寫下名詞和動詞等重要詞，以確保信息準確。這意味著，對故事信息量的提取和產出的準確性消耗了學習者大部分的注意力資源。因此，學習者不論水平高低，都有可能為內容復現(xiàn)的準確性表現(xiàn)出有意或無意地停頓和修補，大大削弱了英語水平對流利度的可能促進作用。

5. 結語

本研究利用結構方程建?？疾炝擞⒄Z學習者故事復述中口語非流利度因子的結構和因子之間的關系。研究發(fā)現(xiàn)，把非流利度分為中斷流利度和修補流利度兩個因子在理論上和實證上都是可接受的，中斷流利度包括句中停頓時長、句末停頓時長和發(fā)聲時間比，修補流利度包括重復比、自我修正比和填充比。中斷流利度和修補流利度存在適度的負相關關系。研究還發(fā)現(xiàn)，學習者書面語水平與非流利度兩個因子之間沒有顯著性相關關系，說明學習者口語非流利度測量是口語水平的特有性質，凸顯口語水平和書面語水平之間的差異。

本研究加深了對口語非流利度的理解。外語教師要認識到口語非流利度的多元性。建議教師設計教學任務時應結合實際為學習者提供任務前的語言支持和內容支持，并逐步取消這些支持，通過反復練習提高學習者語言表達的流利度。

本研究只是在故事復述任務中檢驗了口語非流利度的因子結構和因子之間的關系，研究結果是否適用于其他類任務（如獨白和自發(fā)性言語）尚需進一步研究。未來研究也可擴大研究范圍，考察學習者口語非流利度和語言準確性或句法復雜性之間的關系，比較不同任務準備條件（如任務準備時間或任務重復頻次）對學習者口語非流利度因子結構的影響，也可以考察非流利度因子與感知流利度或口語水平之間的關系。