灰色系统建模在英语语块发展研究中的应用

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1、灰色系统建模在英语语块发展研究中的应用【摘要】语块能力发展是一项复杂抽象的不确定系统,其影响因素较多且影响强弱次序不甚明确,长期跟踪搜集大量数据不易操作•本文基于数理统计屮回归分析的局限性,论证了运用灰色关联建模分析的必耍性.然后采用灰色关联建模对影响语块能力发展的各个因素进行统一的实例分析,确定因素间关联程度的强弱,建立灰色预测模型•本文为语块能力发展可靠性研究提供了一种跨学科的研究方法.【关键词】灰色系统;灰色关联分析;建模;语块发展本文为2016年度国家社科基金项目“基于复杂动态系统的学术英语语块能力发展建模研究”(16BYY097)的阶段性成果之一.一、前吕数学建模就是

2、在数学的帮助下解决复杂而现实的问题.教育部(2003)在普通高中数学课程标准指出:“数学建模是运用数学思想、方法和知识解决实际问题的过程”,而实际问题应来自“学牛的日常牛活、现实世界、其他学科等多方面”•因此,尝试着用数学建模处理外语学习过程中遇到的疑难现象,也是数学应用价值的体现.在英语写作和口语交流的语言输出过程中,词汇搭配难对外语学习者来说是一个普遍的共性问题,出现了词汇深度习得中的“高原现象”•国内外的研究发现,语块对语言综合能力有很强的预测性,恰当运用语块有助于提高语言交际的流利性和选词地道性,有利于克服“高原现象”(段士平),是针对性解决词汇搭配难的有效途径•语块发

3、展研究一直是二语习得领域热点•由于语块是一个形式、意义和功能结合的复杂语言系统(戴曼纯),学习者的语块发展过程出现了非线性、动态交互性特征(Ellisetal)•因此,找出影响语块能力发展的因素,尽快提高语块能力水平,解决外语学习者英语写作屮面临的词汇搭配难这一普遍问题,是摆在我们面前的一项十分重要的任务,对英语写作具有针对性借鉴意义.语块能力发展是一种抽象系统,包含有众多不同的因素,是这些不同因素共同作用的结果决定了该系统的发展态势•具体而言,影响语块能力发展的多因素包含以下3个维度:(1)语块本体维度:结构类型、韵律、语义透明度等;(2)语境维度:输入频率、母语一致性等;(

4、3)学习者维度:英语水平、性别等•但是,在上述诸多因素中,哪些是主要因素,对语块系统发展影响大;哪些因素是次要因素,对系统发展影响小;哪些因素对语块系统发展起推动作用需要强化发展,哪些因素对系统发展起阻碍作用需加以抑制……这些都是系统分析中人们普遍关心的问题(刘思峰等)・为了取得良好的习得效果,就必须进行系统分析•基于灰色系统理论,本研究试图通过数学建模解决上述问题.二、传统系统分析方法中存在的问题系统分析的传统方法大多采用数理统计中的回归分析和方差分析等.回归分析是应用最广泛的一种方法•但是,运用该方法时存在以下问题:1•耍求大量的数据样本,如果数据量少,不满足大样本耍求时上

5、述方法未找到图形项目表•均不能奏效;2•要求“随机不确定”样本呈典型的、较好的概率分布,但是实际情形并非如此;3.分析的对象是静态的,即各个因素数据与系统特征数据之间呈现线性相关关系且各个因素之间彼此无关.回归分析不能分析因素间的动态关联程度.另外,采取跟踪研究、提取可靠性数据需耍长期的、高密度的跟踪实验•但是,长期的语块能力发展跟踪可靠性实验费时、费力、不易操作•因此,研究和采用正确、恰当而乂简单易行的试验方法,不仅有利于保证和提高结果的可靠性,而且能够大大地节省时间、人力和费用•由此可见,用数理统计规律预测具有很大的局限性.为弥补概率统计方法的不足,克服回归分析的局限性,我

6、们拟采用灰色系统理论•它是一种常用的不确定性系统研究方法,着重研究概率统计难以解决的“少数据”“贫信息”不确定问题,并通过序列算子的作用探索事物运动的客观规律•因此,本文拟从灰色系统的角度出发,运用灰色关联分析和灰色预测模型MGM(1,n)对影响语块能力发展的各个因素进行统一的灰关联分析,根据因素间关联程度的强弱,将具有相同变化趋势的因素视为一个子系统,利用统一描述多变量变化的灰色模型建立该子系统的数学模型,再预测子系统中语块能力的发展态势,旨在为语块能力发展可靠性研究提供一种新的研究方法.三、灰色系统理论一一灰色关联分析灰色系统属于系统论的范畴•该理论口邓聚龙教授80年代初创

7、立以来,迅速受到人们的高度重视•鉴于现实世界中不确定系统的普遍存在,灰色系统已广泛应用于教育、社会、经济、农业和生态等系统•灰色系统理论是一种研究少数据、贫信息不确定性问题的新方法,它把随机变量都看作是在一定范围内变化的灰色量•对于灰色量的处理是根据数据处理的方法找数据间的规律,而不是找概率分布,求统计规律•灰色系统理论将随机量看作是在一定范围内变化的灰色量,按适当的办法将原始数据进行处理,将灰色数变换为生成数,从生成数进而得到规律性较强的生成函数.例如,某些系统的数据经处理后呈现出指数规律

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