Context Synthesis Accelerates Vocabulary Learning Through Reading: The Implication of Distributional Semantic Theory on Second Language Vocabulary Research

作者：Bowen Wang-Kildegaard 1；Feng Ji 1、2、3

单位：1 Berkeley School of Education, University of California, Berkeley；

2 Department of Applied Psychology and Human Development, University of Toronto；

3 Division of Biostatistics, University of California, Berkeley

文章来源：Applied Linguistics；

https://doi.org/10.1093/applin/amad014 ；

Published: 03，May，2023

摘要：Besides explicit inference of word meanings, associating words with diverse contexts may be a key mechanism underlying vocabulary learning through reading. Drawing from distributional semantic theory, we developed a text modification method called reflash to facilitate both word-context association and explicit inference. Using a set of left and right arrows, learners can jump to a target word’s previous or subsequent occurrences in digital books to synthesize clues across contexts. Participants read stories with target words modified by reflash-only, gloss-only, gloss + reflash, or unmodified. Learning outcomes were measured via Vocabulary Knowledge Scale and a researcher-developed interview to probe word-context association. We modeled the learning trajectories of words across five weeks among three adolescent L2 English learners (113 word-learner pairings) using Bayesian multilevel models. We found that reflash-only words made more gains than words in other conditions on both outcomes, controlling for key covariates such as types of existing knowledge. Our analysis also revealed that context synthesis may be particularly useful for learning specific types of words like homonyms, which has significant pedagogical implications.

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引言 Introduction

      研究人员一致认为词汇知识在第二语言学习中的格外重要。然而，如何学习或教授词汇是研究人员争论不休的。其中一个争论涉及偶然和有意的词汇学习。偶然的词汇学习通常被概念化为阅读或听力语言材料的副产品。相比之下，有意的词汇学习涉及对单词含义对的明确记忆，例如使用抽认卡。实验研究发现，有意的学习更有效。然而，在这些辩论中，双方都没有完全解决单词学习如何通过阅读发生的问题。

      根据语义分布理论，语义学习是将单词与各种上下文相关联并从跨上下文的全局分布模式和偶然性中隐含提取语义表示的结果。根据这一理论，单词的语义知识不是字典式的形式定义，而是分布神经网络中的激活模式。基于这一理论的计算模拟可以与以L1儿童从事自然阅读相同的速度学习单词。语义分布理论可能适用于L2获取，但研究不足。

     本文的目的是为语义分布理论与L2研究的相关性提供初步证据。根据这一理论，我们综合研究了多个上下文是否通过阅读加速了L2单词的学习。为此，我们开发了一种称为reflash的文本修改方法，使学习者能够在阅读数字书籍时跳转到之前或随后出现的目标单词。我们假设学习者可以通过在阅读时查看或预览一个单词的多次出现来合成来自不同上下文的信息。这种上下文合成的过程将有助于通过词语-上下文关联促进内隐学习和通过推理的显式学习。

      为了验证我们的假设，我们完成了一项纵向实验。让学生在几周内阅读嵌入了reflash和其他文本修改方法的数字图书。这项研究具有以下方法论优点：（i）除了显性词知识外，我们还测量了词语的上下文关联度，以捕捉分布语义理论提出的联想学习。（ii）分析是在相同单词级别内进行的，能够对哪些单词学习得更好以及为什么更好进行精细调查。（iii） 目标词包括部分学习过的词，可以对现有知识如何影响学习进行细致入微的研究。（iv）我们使用贝叶斯多水平模型分析数据，该模型比频率模型具有更好的有限样本性质（见方法）。

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理论基础  Theoretical basis 

      根据分布语义理论，具有相似含义的单词往往出现在相似的上下文中。因此，一个词的含义与其在上下文中的分布模式相对应。分布语义理论描述的联想学习机制是多领域通用的;我们可以合理地假设这种机制可能适用于L2学习。我们承认L1和L2学习者在许多方面有所不同。Cobb（2007）估计，英语L2学习者平均每年阅读175，000个英语单词，远低于英语L1五年级学生的阅读量（平均1992万个单词，由Anderson和Nagy 98估计）。此外，从阅读中的成功推测单词含义需要知道文本中98%的单词，这对于L2的学习者来说可能很困难。

      基于此，我们开发了一种称为reflash的文本修改方法，以通过阅读促进学习单词。在通过reflash修改的电子文本中，每个目标单词后跟一个左箭头←和一个右箭头→。通过单击箭头，学习者可以查看或预览“瞬间（in a flash）”出现的单词（因此称为“reflash”）。一个词的派生形式通过reflash连接到它的词根（例如“crash”和“crashed”共享同一个reflash）。

     我们假设reflash可能会促进单词 - 上下文关联。通过查看单词的先前出现或预览单词的未来出现，学习者可以加强该单词与多个上下文之间的关联，包括其词汇上下文（即共存单词）或句子、段落或文本级别的上下文。根据分布语义理论，语义表征的获取源于从词语上下文共现中抽象和概括，这反映了“从情景记忆（捕获实体共现的具体实例）到语义记忆（捕获它们之间更基本的概念关系）的过渡”。因此，reflash可以通过增强局部共现模式的情景记忆来促进学习，这是提取全局分布语义表示的第一步。

我们假设reflash也可以通过上下文合成促进对单词含义的明确推断。通过综合来自多个上下文的线索，学习者注意到并积极处理共现的语法和语义信息。表1显示了本研究中使用的阅读材料中“崩溃”的一些reflash示例，并总结了可以从每种上下文中得出的有关“崩溃”的这三种类型的信息。

      表 1 表明，单词的语义属性、语法特征和共现模式在上下文中交织在一起。例如，从“crash”+“into+sea”的共现中可以了解到“crash”是“从一个地方到另一个地方的运动”，这也反映了“crash”作为非及物动词的语法特征。通过关注共现模式和语法特征，学习者可以收集有关语义属性的信息。因此，任何特定的上下文是否足以让学习者推断出准确的单词定义可能并不重要。

      Reflash对于长时间学习可能特别有价值。在自然阅读中，低频词的出现通常相距很远;因此，学习者在再次遇到这个词之前可能已经忘记了之前的相遇。看到左边的闪光箭头提醒他们，他们以前遇到过这个词;使用reflash查看以前的匹配项可以重新合并先前的记忆。通过reflash，学习者在不同的上下文中反复关注、深入处理遇到的单词，可以获得对其共现模式、语法和语义特征的深入了解。现有的研究还强调了注意，处理深度和重复的重要性。

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方法 Method

      本研究调查了学习者通过阅读中国初中和高中英语（EFL）重新学习词汇的影响。参与者阅读嵌入目标单词的数字书籍，并在阅读后对这些单词进行测试。目标词分为四种修改方式：reflash-only,gloss-only,gloss+reflash,或unmodified。仅reflash-only提供reflash箭头。仅gloss-only提供带括号的普通话翻译（例如闪电（闪电））。gloss+reflash提供了普通话翻译和箭头（例如闪电（闪电）<->）。unmodified表示单词未突出显示或修改。

      通过两项措施检查学习成果：

• a. 词汇知识量表（VKS;韦什和帕里巴赫特1996）：测量识别单词形式和提供中文翻译的知识。

• b. 单词上下文关联问题：要求学生回忆至少一个目标单词出现在故事中的场景，或者提供至少一个与故事中该单词同时出现的内容单词。根据分布假说，词语上下文共现的情景记忆是推导出语义表征的基础。因此，reflash可以通过促进单词上下文关联来促进单词学习。

      具体研究问题如下：

1.在控制单词的预测试VKS分数情况下，故事中单词出现的次数以及现有知识类型的条件下，reflash-only的单词在VKS上的得分是否高于其他条件下的单词？

2. 在控制相同的协变量的情况下，为reflash-only的单词建立单词-上下文关联的可能性是否高于其他环境下的单词？

我们控制了现有知识的类型，因为“学习负担”或学习单词所需的努力取决于现有知识的可预测性。例如，如果一个新单词包含熟悉的语素，学习负担就会减轻;但是分解这个词并不总是能推导出正确的含义，有时可能会阻碍学习。基于现有文献和刺激回忆数据（见方法），我们在表2中总结了现有知识的类型。

3.1  参与者（participants）

      来自中国一个城市的三名讲普通话的EFL学习者参加了这项研究，其中包括两名初中（7-9年级）学生和一名高中（10-12年级）学生。表3总结了他们的背景。

3.2  阅读材料

      阅读材料来自牛津书虫分级读者。为了选择合适的书籍水平，我们进行了牛津书虫水平测试（OBLTs;牛津大学出版社2017）和2周前的词汇水平测试（VLT; P. Nation 1983）。OBLT是由书虫出版商设计的不同级别的多项选择题。表4显示了参与者的表现详细信息。

    参与者B在所有措施上的得分最高，其次是X，然后是T。因此，参与者的OBLTS结果与他们的词汇水平相对应。根据官方的OBLT指南（牛津大学出版社2017年），得分29-30意味着书籍水平“太容易了”;24-28的意思是“恰到好处”;0-23表示“太难”。结果表明，2级对B来说是“刚刚好”的，对于X来说是“刚刚好”和“太难”的边缘，对于T来说是“太难”的。尽管T和X的受试者2级低于“恰到好处”，但参与者最终具有几乎相等的文本覆盖率（即文本中已知单词的百分比），因为我们提供了gloss作为实验设计的一部分。将词汇和专有名词算作已知词，参与者B、T和X的文本覆盖率分别为99%、98.5%和98.75%。因此，注释大概使文本在参与者中同样易于理解。

3.3  目标词

      在实验前一周，参与者得到了阅读材料中所有701个独特单词（不包括功能单词）的列表，并根据VKS对每个单词进行了评分（Wesche and Paribakht 1996）：

•  1 = 我不记得以前见过这个词。

•      2 = 我以前见过这个词，但我不知道它是什么意思。

•      3 = 我以前见过这个词，我认为它means__。

•      4 = 我知道这个词。它means__。

• 5 = 我可以在句子中使用这个词，例如 __。

      我们专注于接受知识，因此只使用量表1-4。将一个单词评为4分但中文翻译不正确的学生得分为3分。我们72个单词评为1-3级，分别修改为四种条件，随即发放给至少一位参与者，以平衡故事中不同条件下低频率和高频率单词的比例。只出现一次的单词被随机分配到gloss-only或unmodified。

3.4  仪器

      参与者的学习成果通过VKS和研究人员开发的访谈来衡量，以探究单词 - 上下文关联。在阅读了每节课的材料后，参与者使用VKS对目标单词进行评分，然后回答他们是否记得在当前或以前的课程中看到过该单词。当他们声称看到这个词时，他们被要求回忆这个词在故事中的含义（通过提供中文翻译），这个词出现的场景以及其他同时发生的单词。图 2 显示了一个示例记录表。

      如果参与者回忆起至少一个场景（即句子、段落或文本级别的上下文）或内容词（即词汇上下文），他们的单词上下文关联得分为 1，如果他们都不记得，则为 0。

3.5  程序

      该实验包括两个阅读会话，一个奖励会话和一个延迟的测试后会话（见图3）。

      在阅读环节1中，参与者在笔记本电脑上阅读《死人岛》的前三章。当他们阅读文本时，屏幕录制软件正在运行。当他们阅读后，对已经发生的目标单词进行了后期测试（前面详述）。未提供任何反馈。之后，向参与者展示屏幕录制视频以进行刺激回忆，并使用相同的软件进行记录。每当点击或跳过重新闪光箭头时，我们都会暂停视频，并向参与者提出以下问题：（i）你为什么/没有点击这个重新闪光箭头？（ii） （如果他们点击箭头）点击箭头并跳到文本的这一部分后，你在想什么？如果你试图推断这个词的含义，你是怎么做到的？每当遇到有光泽的单词时，我们也会暂停视频，并询问他们是否注意到该单词及其光泽。对受刺激的回忆视频进行转录，并通过转录编码出现现有知识的分类法（如表2中所述）。同一个词对于不同的参与者来说可能是不同类型的现有知识。

      在阅读第二节（第二周）中，他们阅读了《死人岛》的最后两章和《德古拉》的第一章。之后，他们对所有发生的目标词（包括仅在会话 3 中出现的单词）进行后测，然后对所有单词进行相同的刺激回忆。两周后，作为奖励，我们教参与者在阅读《德古拉》的最后五章时如何更好地使用上下文线索来推断单词含义，没有进行任何测试。参与者T之后因功课原因而退学。在第5周，参与者B和X完成了对所有目标单词的延迟测试。如果在奖励会话中出现了目标词的指示，我们在随后的分析中删除了延迟测试对该词的观察（参与者X为13个单词;B为8个单词）。

3.6  数据分析

      每个目标单词的VKS和三个测试后的单词-上下文关联分数是结果变量。如果参与者在预测试中将一个单词评为VKS = 4（即知道正确的含义），则该参与者对该单词的观察被排除在分析之外。我们最终分析了参与者B的25个单词，T的50个单词和X的38个单词（即113个逐个单词的组合）。我们从原始 VKS 评级中减去 1，因此 1 被编码为 0，2 被编码为 1，依此类推。我们使用贝叶斯多级模型分析数据，其中每个时间点的观测值嵌套在每个单词中。贝叶斯模型报告有 95% 的可信区间，而不是 p 值。显著性由不包含 0（线性模型）或 1（逻辑模型）的可信区间表示。

      这些模型研究了不同文本修改对VKS（模型1）和词语关联（模型2）变化轨迹的影响。修改条件以未修改为参考组进行虚拟编码。协变量包括单词在每个会话中的频率、预测试 VKS 和现有知识的类型（同音异义词、形态学、词源、化合物和未结晶的虚拟变量，其中无（无现有知识）作为参考）。我们对时间点使用了固定效应（会话2和延迟后期测试的虚拟变量，以会话1为参考）和虚拟编码的学生标识符来解释可能的未测量的个体水平异质性。对于这两个模型，每个单词都包含随机截距;对于模型 1，假设时间点的固定效应为随机逐词斜率，随机截距和随机斜率之间存在相关性。使用 Rhat 确保了模型收敛性。通过应用多种模型检查技术证明了模型拟合优度的满意水平。

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结果（和讨论） Results (& Discussion)

4.1 不同条件对VKS分数的影响

      我们使用了贝叶斯多级线性模型以回答该问题，如表5的左列所示。

      该模型显示了reflash-only对VKS分数的显著影响。控制预测试VKS和所有其他协变量，reflash-only的单词的平均VKS估计比unmodified的单词高0.46分。真实效应在可信区间 [95.0， 01.0] 内的概率为 91%，该区间不包含 0。相比之下，控制所有其他协变量，gloss-only的单词的平均 VKS 估计比unmodified的单词 VKS 高 0.21 分，但 95% 可信区间包含 0。同样，gloss+reflash的平均VKS估计比unmodified的VKS高0.24点，但效果也不显著。总而言之，reflash-only能产生比unmodified更高的VKS，但gloss-only和gloss+reflash可能没有。图 4 显示了三个后期测试中不同条件下单词的平均 VKS。

      在三个后期测试中（在阅读会话 1 和 2 结束时，以及延迟的后期测试）中不同条件下单词的平均 VKS 图表。我们在数据分析中从原始 VKS 评级中减去 1。因此，图上的 3 表示原始 VKS 刻度中的 4。

4.2  不同条件对单词-上下文关联的影响

      为了回答该问题 ，我们使用了贝叶斯多级逻辑模型，如表 5 的右列所示。

      reflash-only的比值比显示，成功回忆至少一个场景或同时出现的单词的估计几率是unmodified的估计几率的10.17倍（控制所有其他协变量）。有95% 的可信区间 ， [2.08， 71.19] 不包含 1。相比之下，gloss-only和gloss+reflash的可信间隔包含 1。总而言之，reflash-only有助于单词上下文关联，而gloss-only和gloss+reflash可能没有。 图 5 显示了在三个后期测试中，不同条件下单词的正确单词-上下文关联比例。

4.3  讨论

4.3.1 通过reflash实现上下文合成的效率

      我们发现，使用reflash-only修改的单词比其他修改情况学习得更好，控制了模型中的所有协变量。学生在VKS上进步更多，并且更有可能回忆起至少一个上下文的单词。我们假设 reflash 可能会加强单词-上下文关联，这反过来又可以解释为什么 reflash 单词在 VKS 上取得了最大的进展。刺激的回忆表明，reflash将学习者的注意力带到了目标单词上，并提醒他们即使没有跳到这些上下文也要思考以前的上下文。因此，reflash可能导致更深入地学习单词和上下文，从而产生更好的情景记忆，更深的单词含义保留。然而，词语-语境关联是否是reflash和VKS之间的因果中介是未来研究的问题。

      我们还假设，reflash可以通过上下文合成促进单词学习。刺激的回忆表明，参与者试图通过reflash合成来自不同背景的线索。例如，参与者T在“我的父亲是那里的商人，我的母亲是秘书”中遇到“秘书”一词时，推断“秘书”是公司的一种工作。然后，她使用reflash来阅读每次出现的“秘书”，并尝试思考尽可能多的公司工作类型，检查它们是否适合每种情况（例如，“我的工作需要帮助。我需要一个好秘书'）。她做了几个接近的猜测，包括“助手”。

      我们的结果与基于语料库的学习方法（如相关线）的研究相呼应。尽管有相似之处，但reflash具有以下潜在优势。首先，在索引活动中，学习者只能看到不完整的句子。相比之下，学习者在阅读连接的文本时使用 reflash，因此他们了解句子之外的更大上下文，并可以使用它来做出更明智的推断。此外，学习者可能更容易从他们阅读的故事中回忆上下文，而不是从语料库中随机上下文中回忆;能够回忆上下文（即检索情景记忆）可能有助于学习，因为学习者有时会通过回忆他们看到单词的上下文来检索单词知识。最后，学生通常在一种环境中集中学习（即大量重复）。相比之下，当一个人在阅读过程中使用reflash时，学习会传播很长时间，以便自然地发生间隔重复，从而比大规模重复更好地学习。

4.3.2 不同类型的现有知识的单词如何从重新刷新中受益

      如表2所示，我们从刺激回忆中得出了五种类型的现有知识，包括同音异义词，词源学，形态学，复合和未凝结的。

4.3.2.1 同音异义词

      我们假设学习者在学习同音异义词的新不相关含义时可能会从 reflash 中受益。例如，对于unmodified的单词“coach”，所有参与者在预测试中都知道“运动员教练”的含义，但未能推断出故事中的“carriage”含义。根据刺激回忆，他们发现“运动员教练”的意思与这个词出现的第一句话很吻合（“在教练来带我去那里之前，我有六个小时要等”）。然而，如果提供了reflash，并且学习者使用reflash来综合来自其他上下文的线索（例如，“当教练到达并且我进入它时”），他们可能会意识到“运动员教练”不再适合并试图推断出新的含义。

      我们的观察结果与之前的研究相呼应，其中L1和L2学习者在学习不相关的第二种含义时都会受到同音异义词已知含义的干扰。L1儿童在最初遇到不相关的新含义时，倾向于无视上下文并坚持同音异义词的已知含义。一项针对 L2 学习者的事件相关电位研究发现，学习同音异义词的第二个含义比学习第一个含义诱导更高的负 N400，这表明第一个含义的激活会干扰第二个含义的获得。由于现有知识的类型是在我们分析刺激性回忆之后才出现的，因此没有同音异义词处于reflash状态。未来需要研究直接操纵现有知识的类型作为实验设计中的自变量，以确认reflash是否确实有助于同音异义学习。

4.3.2.2 词源

      现存的研究表明，如果一个新词的一部分是已知的，并且整个词的含义与已知词部分的含义相关，则该词更容易学习。例如，知道“cup”和“board”有利于学习“cupboard”。相反，当新词由单词部分组成时，其含义与整个单词无关，单词部分的现有知识可能会抑制对新单词的学习。例如，学习者可能会认为“nevertheless（尽管如此）”意味着“永远不会少”。即使学习者在阅读过程中成功地推断出“尽管如此”的含义，“从不”和“更少”的激活仍然可能干扰以后在其他上下文或词汇测试中回忆正确的推理，因为他们的知识还没有完全结晶。

      当一个新词与一个已知词在词源上相关时，这两个词通常不再在语义上相关。例如，“秘书”在首次创造时的意思是“受托保密的人”。然而，随着“秘书”获得现代含义，“秘密”和“秘书”之间的透明关系消失了。当学习者看到“秘书”时，激活“秘密”可能会对学习“秘书”产生反作用。使用reflash，参与者T在阅读过程中对“秘书”做出了大致正确的推断（例如“公司工作”和“助理”）。然而，当被问及“秘书”在即时测试中的含义时，她回答“秘密”，表明“秘密”的激活干扰了她的推论。然而，当被要求回忆哪些词与“秘书”同时出现时，她回忆起短语“作为秘书工作”，然后回忆起“公司工作”的含义，表明通过帮助学习者注意和处理共同出现的模式，reflash可能对这种类型的词有价值;上下文的情景记忆可用于检索新获得的语义知识。因此，在学习与该已知单词相关但在语义上无关的新单词时，reflash可以帮助学习者克服已知单词的干扰。

4.3.2.3 形态学

      如果学习者知道一个与目标词在形态上相关的单词（例如，知道“dress”但不知道“dressed”），我们将现有知识的类型编码为形态学。当目标词是已知词的不规则变体时，reflash可能很有价值。例如，参与者T在预测试中知道“shake”，但不知道“shook”;在遇到故事中未经修饰的“shook”时，她并不知道“shook”与“shake”有关。如果提供reflash来将“shook”与“shake”的出现联系起来，她可能会意识到“shook”是“shake”的过去时态形式。然而，由于没有形态词处于reflash状态，这一假设需要通过未来的研究来检验。

4.3.2.4 复合

      当至少知道一个单词部分时，复合词可能更容易学习。使用reflash，所有参与者通过结合上下文线索（例如“我脱掉睡袍回到床上”）和他们对“dress”的了解来推断“dressing-gown”的正确含义，即使他们不知道“gown”是什么意思。

4.3.2.5 未凝结的

       如果学习者在实验之前获得了该单词的部分知识，我们将一个单词归类为未凝结的，包括以下两种情况。

      reflash可能有用的第一种情况是，学习者可以在某些上下文中回忆单词的含义，而在其他上下文中则不能。例如，在第一节的刺激回忆中，参与者T回忆起“我沿着通道走过并转过一个拐角”中“角落”的含义。然后我看到了通道尽头的门，并报告说她在学校学会了这个词。然而，当这个词在第二节中再次出现时，“我沿着通道走，转过了拐角。就在那里，上锁的房间“，她想不起它的含义。在使用 reflash 返回会话1的上下文后，她回忆起“角落”的含义。

      第二种情况是，学习者在阅读过程中遇到一个单词时可以回忆起该单词的含义，但在去上下文化的环境中（例如单词列表）却无法回忆。例如，在预测试中，参与者T报告说她很难区分“高兴”和“荣幸”。然而，她在阅读故事时立即想起“高兴”的意思是“快乐”，并使用reflash仔细检查。她在即时和延迟的后期测试中都保留了这些知识。

4.3.3  gloss-only和gloss+reflash效率低下

      尽管先前的研究发现，词汇有助于词汇学习，我们没有发现统计学上的显著证据表明，gloss-only或gloss+reflash比unmodified更能改善VKS分数和单词上下文关联，控制测试前VKS和其他协变量。

      一个可能的原因是，当单词含义已经提供时，参与者没有深入处理单词。gloss的存在甚至导致学习者有时完全忽略单词，这对于同音异义词来说可能尤其成问题。例如，所有参与者都知道“通过(passage)”在预测试中意味着“文章”。然而，“通道”在故事中的意思是“走廊”。在第一次会议中，“通道”出现了两次，所有参与者都报告说他们确实注意到了光泽“（走廊）”，但忽略了“通道”一词本身。因此，在后期测试中，他们不记得看到这个词，也无法在故事中提供它的正确含义。“通过”在第二节又出现了六次;参与者T和X在后期测试中成功地回忆起了正确的含义，而参与者B仍然停留在“文章”的含义上，无法回忆起任何上下文。模型1还表明，参与者确实不太可能回忆起一个场景或同时出现的单词，而不是未经修改的单词。一项早期的研究（Holley and King 2）也报告说，学习者有时会忽略被掩盖的单词，因为它们的含义是直接提供的，所以他们认为他们不需要学习这些单词。

      令人惊讶的是，gloss+reflash并没有改善单词学习。通过分析定量数据和刺激回忆，我们发现与gloss-only类似，在这种情况下的gloss导致学习者在许多情况下忽略单词;因此，他们也没有使用Reflash。如果我们包括另一组被迫使用reflash并比较自愿组和强迫组，实验会更有可信度。我们的发现并不表明通过gloss+reflash组合促进学习是不可能的。更好的方法可能是仅在学习者使用reflash并且仅在学习者阅读完文章之后才提供gloss。这种方法可以鼓励学生使用reflash，然后使用gloss来检查他们的推论并加强他们的学习。

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结论（和余论）  Conclusion

5.1 影响和限制

      我们将分布语义学理论引入第二语言习得领域。利用分布语义假说，我们批判性地讨论了上下文信息性在单词学习中的作用，以及在不同程度的信息性上下文中遇到单词的重要性。我们还提供了初步证据，证明该理论假设的强大联想学习可能适用于L2学习者，并且受该理论启发的工具reflash可以促进词汇学习。使用reflash，学生可以通过上下文合成更深入地参与上下文，以更好地推断单词含义并建立更强的单词 - 上下文关联，这是分布式语义表示的增量联想学习的基础。Reflash可能有助于加强未凝结的单词知识，学习同音异义词的其他含义，以及通过回忆上下文来检索新学习的单词的知识。相比之下，文本中的gloss在某些情况下可能会导致学生只关注gloss而忽略单词，这对于学习同音异义词可能尤其成问题。

      尽管有令人鼓舞的发现，但本研究有其局限性。三个中低水平参与者并不代表所有EFL学习者，因此本研究的外部有效性有限。我们的发现仅提供了初步证据，证明重新reflash可能对某些学习者有好处。这些发现的普遍性应通过更大规模的研究来检验。此外，参与者的熟练程度不同。尽管词汇量几乎等于参与者中已知单词的比例，但他们在与阅读和单词学习相关的其他技能上可能仍然存在差异，例如句法知识和单词知识的深度。尽管我们在统计上保持未观察到的个人水平特征不变，但未来的研究可能会招募更多的参与者来探索特定的个人水平特征如何影响学习并与单词水平特征相互作用。

来自两个分级读者的目标单词并不能代表学习者需要学习的所有单词。现有单词知识的类型在从转录编码中出现时进行事后分析。因此，我们对不同类型的现有知识的单词如何从reflash中受益的讨论是探索性的。未来的研究应该在实验设计中直接操纵这个变量，并包括更多的单词，以统计检查reflash的效果是否因现有知识的类型而异（例如，reflash对同音异义词是否比复合词更有效）。更大的单词样本还可以分析更多的单词级因素（例如可图像性和价）。

      另一个限制是，我们没有控制上下文信息。然而，在通过阅读长篇文章来研究单词学习的研究中，操作上下文信息是困难的。在阅读长篇文章时，学习者可能会依靠不同类型的上下文来推断单词含义。有些人可能只依赖句子中的相邻单词，其他人可能会在段落或页面中寻找线索。同一个人有时可能只依赖相邻的单词，但在其他时候考虑更大的上下文。换句话说，学习者使用上下文的方式存在个体间和个体内的差异。因此，类似的研究通常没有控制上下文信息性;一些研究排除了研究人员认为上下文没有信息的单词。更重要的是，正如我们所讨论的，不同信息水平的上下文可能有助于单词学习。未来的研究需要克服这些方法论挑战，并解释上下文信息在实验设计和统计分析中的细微影响。

      尽管我们强调了内隐联想学习的潜在重要性，但内隐语义知识并没有被直接测量。未来的研究可以使用心理语言学测量，如启动词汇决策任务和语义相关性判断任务。例如，如果目标词对语义相关词的词汇决策具有启动效应，那么学习者可能已经获得了目标词的至少一些语义表示。未来的研究还可以探索词语上下文关联是否介导了闪光对内隐和外显词知识的影响。

作者简介

Bowen Wang-Kildegaard

工作单位：University of California, Berkeley

Berkeley School of Education

研究领域：Item Response Theory

Vocabulary Learning

Language Assessment

Second Language Acquisition

Reading Development

Feng Ji

工作单位：Tenure-Track Assistant Professor (Applied Psychology and Human Development)

本文来源：Applied Linguistics

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