分层网络模型与激活扩散模型.doc

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1、分层网络模型对英语词汇教学的启示张晓东(北京第二外国语学院 北京 100024)摘要:分层网络模型是心理语言学中关于心理词汇的一个重要模型。通过对这个模型及其特征的分析和讨论,结合英语词汇教学实践,提出了分层网络模型对词汇分类关系教学。关键词:分层网络模型 词汇教学 启示一、引言心理词汇是心理语言学的一个重要研究领域,它主要研究单词及其相关信息是如何在大脑中存储和提取的。对于心理词汇的语义及语义表征,Collins等人提出了分层网络模型(Collins&Quillian,1969)。这个模型分别把语义概念和词汇在大脑中的存储视为“

2、节点(nodes)”,强调节点之间的连接及其连接而构成的网络。这个模型对语义及语义表征的假设在某种程度上揭示了词汇处理的大脑机制。将这个模型的意义及图形模式应用到英语词汇教学的具体实践中,将会对其产生指导性的通过对这个语义表征模型及其特点的分析和讨论,在此基础上作进一步的引申,结合具体实例来分析和说明这个模型对英语词汇教学方法的启示。意义。二、分层网络模型及其对词汇教学实践的启示1.分层网络模型的概述及特征分层网络模型是Collins&Quillian(1969)针对言语理解的计算机模型提出的一个语义记忆和表征模型。这个模型中的基

3、本单元是概念,表示为“节点(nodes)”。每个概念都具有各自不同的特征。覆盖性最强的概念处于模型的顶部,同等级别的概念处于该网络的同一层面上,在模型的底部则为具体的下层的概念。这样就构成了一个层次分明的、有节点连接起来表示概念之间关系的分层网络。例如,在图1中,动物、昆虫、蚊子等都是一个分层网络模型中的节点,各节点具有不同的特征。动物的概括性最强,因此位于模型的顶部;居中的是基本层面范畴,如昆虫和家禽;模型的底部则为蚊子、跳蚤、鹌鹑、鹅等一些更为具体的概念。分层网络模型具有如下特点:一、分层和连接是分层网络模型中的重要因素。在图

4、1中,上层与下层概念之间的关系可以用“包括”来表示。如动物包括昆虫、家禽;昆虫又包括蚊子、跳蚤。同样,下层的概念可以用“是”表示与上层概念之间的关系。如蚊子是昆虫;鹌鹑是家禽。二、底层概念之间的区分清晰。对于底层的具体的、语义容易混淆的节点用各自鲜明的、易于区分的特征表明。如鹌鹑的特征为“尖喙、个体小”,而鹅的特征则表述为“脖子长、扁喙、脚有蹼,会游泳”。这样,两个概念之间的区别就一目了然了。三、模型从整体上强调认知经济性。上层的节点包含了下面同一层次上不同节点的共同概念特征,下面层次中的节点则各具有自身的特征。如鹌鹑和鹅除了自身

5、的特征以外,还同时具有所有家禽的特征,即有羽毛、有翅膀、家养;而昆虫和家禽也同时分享了动物的有皮、能到处移动、吃东西和呼吸的共同特征。图1分层网络示意图2.分层网络对教学实践的启示把分层网络模型和教学实践结合起来,不难发现其对词汇教学、特别是对英语词汇分类关系教学的启示。分类是指根据事物之间的相同点和不同点把事物结合成类别的过程,而分类关系则是指同一类别中不同事物之间的相互关系。“对事物的分类会形成各种层次(hierarchies),最终形成层次结构(taxonomicalhierarchies)。在分类的层次结构中,表示小类的词

6、项叫做分类词(taxonyms);表示上一层次的词项叫做上类词(superordinate);同一层次的词项叫做共类词(co-taxonomy),它们之间的关系是共类关系(cont-axonymy)”(汪榕培2000:53)。由此可见,虽然分层网络模型比分类关系的层次结构多了概念的特征,但二者在图形形式上基本一致。在英语教学过程中,当遇到涉及分类关系的词时,教师就可以运用分层网络模型的图形结构对此词与其它词的关系进行讲解。例如,在讲述lion时,就可以运用图2。图2 由lion引出的分层网络示意图  从图2不难看出这种词汇教学的优

7、点。首先,便于学生了解词汇之间的关系。此结构层次分明,词汇之间的关系一目了然。猫科动物包括家猫和野生的猫科动物。野生的猫科动物又包括狮子(lion)、老虎(tiger)、花豹(leopard)、黑豹(panther)、猎豹(cheetah)、猞猁(lynx)、美洲豹(jaguar)和美洲山豹(puma)。其次,可以扩展学生的词汇量。由lion这个词引出cat、panther、leopard、lynx、puma、jaguar等词汇,通过分类关系把分散的词汇连接在了一起。这种组织信息的方法具有科学的心理学基础———组块,即将几种不同水

8、平的信息组织成一个系统的过程。“组块可以提高记忆的容量和效率”(彭聃龄2001:216)。再者,词汇之间的区别清晰明了,便于记忆。如:panther、leopard、cheetah、jaguar、puma,这几个共类词虽然在汉语中都可称作“豹”,但

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