概念整合视角下汉英跨语言迁移探究

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1、概念整合视角下汉英跨语言迁移探究  摘要:在概念整合视角下对汉英的跨语言迁移背后运作的认知机制进行了深入分析,这是一个全新的视角。以往,大多数学者均围绕母语在二语习得中表现出的负迁移现象作定量研究,并未对语言迁移背后的认知过程给出较清晰的阐释。以不同的概念整合网络为基础,阐释了英语学习者受汉语L1和英语L2的跨语言迁移影响的整个认知过程的实质及其启示。关键词:概念整合;正迁移;负迁移作者简介:焦明环(1981-),女,黑龙江哈尔滨人,黑龙江科技大学外语系,讲师;孙宗香(1965-),女,黑龙江哈尔滨人,黑龙江科技大学外语系,副教授。(黑龙江哈尔滨150022)

2、基金项目:本文系黑龙江省教育厅人文社会科学项目“商务英语写作中的母语负迁移研究及其认知分析”(项目编号:12532352)、黑龙江科技学院教学研究项目“大学英语语篇教学的认知策略研究”(项目编号:JY13-181)的部分研究成果。中图分类号:H315.9文献标识码:A文章编号:1007-0079(2013)22-0235-027语言迁移,作为一种跨语言影响,一直是二语习得和语言教学领域研究的中心课题。在第二语言习得过程中,初学者首先习得的母语L1会对英语L2的习得产生促进或干扰影响。语言迁移被分为正迁移和负迁移两种。正迁移是指学习者首先习得的母语L1对L2的习

3、得产生促进的影响。L1与L2两种语言的相同之处会促进L2的学习。相反,负迁移则是指学习者首先习得的母语L1对L2的习得产生干扰,导致学习者在L2的习得过程中出现错误。本文从概念整合视角出发,通过实证研究,分析汉英两种语言的跨语言迁移。一、理论阐述Turner和Fauconnier提出的概念整合理论是认知语言学研究的重要组成部分,概念合成是一种基本隐匿于语言运用幕后的心理认知机制。Turner和Fauconnier提出了四类以四个心理空间为基础的概念整合网络,即:简单网络、镜像网络、单域网络及双域网络。这四个心理空间(见图1)分别为输入空间1(inputspac

4、e1)、输入空间2(inputspace2)、合成空间(blendspace)、类属空间(genericspace)。两个输入空间包括所建范围的相关信息的附加结构。类属空间包括两个输入空间的共有抽象属性。两个输入空间由跨空间映射连接起来,有选择性地投射到合成空间得出其他空间都不包含的层创结构。合成空间中的层创结构通过这三个基本过程组合(composition)、完善(completion)和扩展(elaboration)得出。7图1概念整合网络模型汪少华、张辉和王文斌等国内知名学者从不同角度证明或探究概念合成理论的解释力。从这些研究中可以看出概念整合理论在语言

5、构建方面具有较强的解释力。但是该理论在二语习得研究方面的应用较少,本研究结合四类不同的概念整合网络模型把汉英语两个语言系统看成两个输入空间:母语系统输入空间(Input1)和目标语系统输入空间(Input2)。在二语习得过程中,学习者会同时受到两种语言系统的影响,两个语言系统空间由跨空间映射连接起来,有选择性地投射到合成空间,通过组合、完善和扩展得出一种新的层创结构,即两种语言相同或差异相互影响所产生的语言迁移。本文将分析和阐释汉语L1在英语L2习得中在语音、词汇和句法等方面表现出来的语言迁移。二、二语习得中语音、词汇和句法三个层面语言迁移分析在二语习得过程中

6、,汉英两种语言通过概念整合网络模型建立二语之间的联接,逐步建立新的概念体系。在这一过程中,首先习得的母语系统将对目标语系统的学习产生积极或消极的影响,即正向和负向的迁移。这反映在以下三个层面:语音、词汇和句法(见表1)。7汉英作为人类各民族所使用的语言系统在语音、词汇和句法方面有许多共性。这些共性对母语为汉语的英语学习者十分有益,形成了汉语对英语的正迁移。但是这分属不同语系的两种语言在语音、词汇和句法方面也存在许多差异。这些差异很容易使英语学习者受母语汉语的影响产生语言错误,形成语言负迁移。本文将结合概念整合理论中提出的四类概念整合网络模型在下文对在语音、词汇

7、和句法方面产生的语言正迁移和负迁移背后的认知过程进行深层次分析。1.简单网络简单网络是概念整合网络中最简单的一类。这一网络中的两个输入空间由框架角色对应具体的值的跨空间映射关系连接。输入空间1中只包含无框架组织的一些元素,相对应的输入空间2中只包含一个特定的抽象框架。在语音层面,汉语输入空间提供无框架组织的一些元素即汉语中的个别发音如衣、波和么等,相对应的输入空间2提供英语的语音框架,汉语输入空间中的语音元素被映射到英语的语音框架中,从而造成语音上的负迁移。2.镜像网络7在镜像网络中,两个输入空间拥有相同的组织框架并且彼此相互映衬。汉语与英语虽分属不同的语系,

8、但汉英词汇和句法在大体框架上也有一定的

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