摘 要：本研究通過對國內(nèi)10本CSSCI期刊近5年關(guān)于計算機輔助語言學(xué)習(xí)（CALL）文獻的關(guān)鍵詞進行分析得出，目前國內(nèi)CALL領(lǐng)域熱點研究主要集中圍繞著以下4個主題展開，分別為CALL與外語教學(xué)、CALL與新興技術(shù)、CALL的教學(xué)模式以及CALL中的學(xué)習(xí)者和教師發(fā)展。其中，大學(xué)英語、人工智能、混合教學(xué)、英語寫作、信息素養(yǎng)等高頻關(guān)鍵詞也體現(xiàn)了目前國內(nèi)CALL領(lǐng)域研究的熱點話題。

關(guān)鍵詞：計算機輔助語言學(xué)習(xí)；CALL；人工智能；大學(xué)英語；外語教學(xué)

作者簡介：王傳慨，西安科技大學(xué)高新學(xué)院。

一、引言

計算機輔助語言學(xué)習(xí)（Computer-assisted language learning，以下簡稱CALL）起源于20世紀60年代的美國。雖然國內(nèi)外學(xué)者對CALL有著不同的定義，但本文選取了Levy的定義，即“計算機在語言學(xué)習(xí)與教學(xué)上應(yīng)用的研究”。該定義也被本研究用于后續(xù)文獻檢索中確定文獻是否屬于CALL研究的重要標準。目前在人工智能背景下，虛擬現(xiàn)實、自動評測以及人機交互等相關(guān)技術(shù)日益普及，國際上CALL研究熱點也已轉(zhuǎn)向非正式數(shù)字化學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)驅(qū)動學(xué)習(xí)以及混合式學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。為了解國內(nèi)CALL研究目前發(fā)展狀況，本研究將對國內(nèi)CALL研究現(xiàn)狀進行了梳理。

二、研究設(shè)計

（一）研究問題

關(guān)鍵詞詞頻分析法通過對所選文獻的關(guān)鍵詞進行統(tǒng)計排序，來確定該研究領(lǐng)域的熱點以及發(fā)展趨勢。本研究基于該方法對所選論文進行統(tǒng)計分析，主要用于回答以下問題：

1.2018-2022年，國內(nèi)CALL研究的熱點關(guān)鍵詞是什么？

2.結(jié)合熱點關(guān)鍵詞和對應(yīng)文獻，國內(nèi)CALL研究圍繞著哪幾個主題展開的？

（二）數(shù)據(jù)來源

本研究參考了談言玲、嚴華以及鄭春燕等CALL研究中對于期刊的選擇。但因其研究的時效性問題，本研究通過二次人工篩選，最終確定了10本國內(nèi)CSSCI期刊。所選期刊的權(quán)威性和代表性已經(jīng)在之前學(xué)者的研究中得到了檢驗。所選期刊中，外語語言文學(xué)類期刊6本，教育技術(shù)類期刊4本。外語類期刊包括：《外語電化教學(xué)》《外語教學(xué)》《外語界》《外語與外語教學(xué)》《外語教學(xué)與研究》《中國外語》；教育技術(shù)類期刊包括：《現(xiàn)代教育技術(shù)》《中國電化教育》《電化教育研究》《中國遠程教育》。為了使篩選出的文獻更加精準符合CALL研究領(lǐng)域，研究者放棄了通過關(guān)鍵詞在相應(yīng)數(shù)據(jù)庫中進行文獻搜索，而是對以上10本CSSCI期刊的6780篇文獻在中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫（CNKI）進行人工逐刊檢索，檢索時間自2018年至2022年，通過閱讀標題、摘要和關(guān)鍵詞，共篩查出402篇可用文獻作為研究樣本。

（三）研究工具

CiteSpace是學(xué)術(shù)界常用的科學(xué)知識圖譜繪制工具之一，通過使用該軟件我們可以清晰地分析并呈現(xiàn)某一領(lǐng)域的熱點研究以及發(fā)展趨勢。本文參考了鄧國民、陳佳以及田臻、彭雅靖對于文獻數(shù)據(jù)的處理方法，通過使用CiteSpace 6.1.R6 軟件對402篇國內(nèi)CALL相關(guān)文獻進行關(guān)鍵詞（Key Words）詞頻檢索，關(guān)鍵詞長度設(shè)置為2-6字，以此獲取我國近五年CALL研究的熱點關(guān)鍵詞。

三、研究結(jié)果

（一）國內(nèi)CALL研究熱點關(guān)鍵詞

研究者通過CiteSpace對402篇文獻進行關(guān)鍵詞分析。得到分析結(jié)果后，研究者將具有相同意義的關(guān)鍵詞合并（如，“外語教學(xué)”與“外語教育”），共得到有效關(guān)鍵詞180個。然后，參考鄭春萍的研究，將“教育技術(shù)”“教學(xué)模式”等詞義寬泛且不突出的關(guān)鍵詞刪除，并選取出現(xiàn)頻次為4次及以上的關(guān)鍵詞，共獲得關(guān)鍵詞20個，如表1所示。

（二）國內(nèi)CALL研究熱點主題

研究者將以上20個關(guān)鍵詞結(jié)合文獻分析，發(fā)現(xiàn)目前國內(nèi)CALL研究主要是圍繞以下4個主題展開：1.CALL與外語教學(xué)；2.CALL與新興技術(shù)；3.CALL的教學(xué)模式；4.CALL中的學(xué)習(xí)者和教師發(fā)展。研究者將對每一個主題中典型關(guān)鍵詞所代表的研究熱點進行逐一分析。

1. CALL與外語教學(xué)。在所得的關(guān)鍵詞統(tǒng)計表中，“大學(xué)英語”擁有最高頻次（36）和最高中心性（0.27）。大學(xué)英語在CALL領(lǐng)域研究的高熱度，主要因為大部分CALL研究由大學(xué)英語教師承擔，并且其中有部分教師從事“計算機語言學(xué)”（如，語料庫）等相關(guān)研究。高中心性說明“大學(xué)英語”與其他研究領(lǐng)域存在著緊密聯(lián)系，這與李征、周小勇研究所得出的結(jié)論一致。在英語教學(xué)聽說讀寫四個方面中，“英語寫作”（詞頻=10）為目前的研究熱點。該趨勢也在之前董靜娟等研究中得到驗證，主要是因為傳統(tǒng)寫作教學(xué)中缺乏師生、生生之間的交流協(xié)作，而目前在線互評系統(tǒng)提供了相應(yīng)的交流平臺。“同伴互評” （詞頻=7）和英語寫作教學(xué)也有著高相關(guān)度，大多數(shù)研究者選擇了匹茲堡大學(xué)研發(fā)的Peerceptiv互評系統(tǒng)作為研究工具，對大學(xué)中的同伴評價與反饋進行研究。其中何佳佳的研究證明，在線互評中學(xué)生可以對彼此的作文做出客觀的評價并提出有效的修改意見，從而提升學(xué)生的寫作質(zhì)量。該教學(xué)模式促進了學(xué)生對于學(xué)術(shù)英語相關(guān)知識的掌握，降低了學(xué)生的寫作焦慮感，對于學(xué)生自主解決問題能力的提升也發(fā)揮了積極作用。

2. CALL與新興技術(shù)。作為新興的教育技術(shù)“人工智能（Artificial Intelligence， AI）”和“虛擬現(xiàn)實（Virtual Reality， VR）”在近幾年成為研究熱點，關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次相對較高，分別為11和8。關(guān)于人工智能， 余勝泉、王琦指出“AI+教師”人機協(xié)同的教育模式將會成為未來的發(fā)展趨勢。人工智能將協(xié)助教師完成作業(yè)批改等重復(fù)、瑣碎且耗費精力的工作，讓教師將更多精力投入到“教學(xué)設(shè)計”等創(chuàng)造性工作上。此外，人工智能在CALL領(lǐng)域研究還包括擬人技術(shù)對于語言學(xué)習(xí)的影響。其中人工智能教師形象、學(xué)生性別、人機交互、學(xué)習(xí)成就中的情感聯(lián)系等因素都會對學(xué)生的語言學(xué)習(xí)產(chǎn)生影響。鄭春萍等通過梳理國內(nèi)外十余本高影響力期刊，分析了虛擬現(xiàn)實技術(shù)應(yīng)用于語言教學(xué)的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)。其優(yōu)勢在于沉浸式的體驗可以提升學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)動機，并且虛擬形象的匿名性可以降低學(xué)生的焦慮感。但是，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、硬件配置以及教師的教學(xué)設(shè)計能力也是虛擬現(xiàn)實應(yīng)用于語言教學(xué)中所要面對的挑戰(zhàn)。

3. CALL的教學(xué)模式?！盎旌鲜浇虒W(xué)”（頻次=28，中心度=0.26）在整個關(guān)鍵詞統(tǒng)計表中僅次于“大學(xué)英語”。其中混合式教學(xué)與“翻轉(zhuǎn)課堂”（頻次=10）和“慕課”（頻次=5）的聯(lián)系相對緊密。在呂曉敏研究中，基于慕課的混合式教學(xué)模式可以為學(xué)生提供豐富的線上教育資源和靈活的學(xué)習(xí)模式，從而進一步提升學(xué)生的自主學(xué)習(xí)性。然而，對于計算機素養(yǎng)相對較低的學(xué)生，在慕課學(xué)習(xí)中可能會遇到較多技術(shù)問題，從而影響學(xué)習(xí)進度。除了上面提到的基于慕課的混合式英語教學(xué)，羅莎也研究了基于慕課的大學(xué)英語翻轉(zhuǎn)課堂教學(xué)。翻轉(zhuǎn)課堂與慕課的結(jié)合同樣很好地促進了師生、生生間的溝通，使學(xué)生在課程教學(xué)中獲得一種“沉浸感”的體驗。翻轉(zhuǎn)課堂促進了學(xué)生的主動學(xué)習(xí)，而慕課有效地整合了學(xué)生的課前預(yù)習(xí)和課后鞏固。“在線學(xué)習(xí)”（詞頻=10）的高熱度，主要因為在疫情防控的背景下，在線教育能夠保證高校外語教學(xué)任務(wù)的完成，實現(xiàn)了“停課不停學(xué)”的教學(xué)模式。但由于目前防疫政策的放開，“在線學(xué)習(xí)”是否會保持高熱度還充滿未知。

4. CALL中的學(xué)習(xí)者和教師發(fā)展。教師在學(xué)生的學(xué)習(xí)過程中起著引導(dǎo)作用，教師本身的“信息素養(yǎng)”（頻次=6）決定了教學(xué)過程中CALL應(yīng)用的成功與否。2018年，教育部印發(fā)了《關(guān)于開展人工智能助推教師隊伍建設(shè)行動試點工作的通知》，在此背景下教師應(yīng)擅長利用現(xiàn)代教育技術(shù)，掌握整合技術(shù)的學(xué)科教學(xué)知識（Technological Pedagogical Content Knowledge，TRACK）。雖然提升大學(xué)英語教師的信息素養(yǎng)已經(jīng)成為促進其職業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵點，但目前學(xué)術(shù)界對于“大學(xué)英語教師的信息素養(yǎng)”的內(nèi)涵并未達成一致。王海嘯提出了關(guān)于大學(xué)英語教師信息素養(yǎng)的六個緯度。未來研究者也可以以此為突破口，對CALL中教師的“信息素養(yǎng)”以及“職業(yè)發(fā)展”進行更深入的探究。

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