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摘 要： 区域文化软实力视域下，语料库驱动信息学习技术为语言教育提供多元化的传播媒介，从而改变学习者获取语言信息技术的广度和深度，掌握该技术的学习者有效获取信息，语言知识体系规模不断扩大；与之相反，未掌握该技术的学习者则仍固守传统语言学习模式，“马太效应”现象已出现端倪。作者由此反思，探讨语言习得的技术性特征，要求学习者和研究者转变语言研究策略。
关键词： 文化软实力 语料库驱动 语言信息学习技术 马太效应1.问题的提出
语言既是交际思维的工具，又是一个国家、地区提升文化软实力的有力抓手。近年来，随着知识经济时代的日益显现，技术化是人类存在的方式。我们所说的技术是指人类为了某种目的或者满足某种需要而人为规定的物质、能量或信息的变换方式及其对象化的结果。技术规定了如何将一种物质（形态）变换为另一种物质（形态），将一种能量变换为另一种能量，将一种结构、形态的信息变换为另一种结构和形态。
语料库驱动语言信息学习的技术方法是以Sinclair 为代表的COBUILD 团队采用的方法。他们在词典编撰过程中发现，大量证据与传统的语言理论相冲突，无法再以传统理论为框架描述和解释证据，因此舍弃人们业已接受的描述体系、范畴和区别；一切从证据开始，发现新的型式（patterning）、新的意义方式，建立新的概念和范畴学习体系。与这一方法紧密相关的是Sinclair 在1991年提出的“干净文本策略”（clean text policy），即不对文本进行标注，不使用自上而下性质的结构树形图进行句法分析，而使用原始文本。
教育的传播必须依靠特定的传播媒介，上述语言信息学习技术为语言教育提供多元化的传播媒介，从而改变学习者获取语言信息技术的广度和深度，掌握该技术的学习者能够有效获取信息，语言知识体系规模不断扩大；与之相反，未掌握该技术的学习者则仍固守传统语言学习模式，“马太效应”现象已出现端倪。笔者正是由此反思，语料库驱动语言信息学习技术是否会逐渐导致学习者分化，进而产生语言学习中的“马太效应”。
2.马太效应与语言学习的技术性特征
马太效应（Matthew Effect）一词在现实生活中运用广泛，指的是强者愈强、弱者愈弱的现象，特别是经常存在于社会心理学、教育、金融及科学等领域。其名字来自圣经《新约·马太福音》中的一则寓言： “凡有的，还要加给他叫他多余；没有的，连他所有的也要夺过来。”“马太效应”与“平衡之道”相悖，与“二八定则”有相类之处，是十分重要的自然法则。
考察当代语言研究，语料库技术的出现及日益兴盛，使得越来越多的研究者视语言信息获取为一种技术手段（technique）或一种实践（practice） ，由此也认为语料库驱动语言信息学习策略不具有自己的理论。卫乃兴认为此类研究所依赖的真实语言数据只是一种社会语言现象，这种可观察、可量化和可描述的数据是探索社会文化语境中语言的意义与功能时最直接和有效的数据。
理论上，正是这种转向科学实证的语言信息学习方式，使得我们将相关研究看做是一种事实领域，需要极力排除任何立场的价值判断。然而由于传统研究模式的思维惯性， 目前大多数有关语料库驱动语言信息学习技术的实证研究通常出于实用的目的而不是解释和预测的目的，并且以变量之间的线性关系为前提思考问题。这就是一部分语言学习者由于技术的局限而无法较好地获取语言学习信息的原因。语言本质上具有社会属性，如今其又具备技术的属性，并且该特征日益显现出强势的趋势，导致不同学派学习者语言信息占有量日益分化，“马太效应”趋势明显。
一般研究认为，技术本身不负载价值，而是在技术的使用中，人的思想意识和经济利益导致技术的价值负载。有学者认为，语料库驱动技术在带给学习者好处和方便的同时，也分化研究者，一方面赞同者视该技术是人类语言研究的杰作， 另一方面反对者认为该技术有悖于传统研究，不屑于大量语料事实的基础建库。
笔者认为，信息时代，随着网络技术、通讯技术及多媒体技术的发展，语言信息资源总量呈几何倍数增长，呈现方式更多样化，并且提供更有效的信息存贮方式。有关统计表明，最近30 年所产生的知识总量等于过去2000 年所产生知识量的总和，到2020 年知识总量是现在的三四倍。语言资源总量的丰富，网络检索技术的发展为人们以语料库驱动技术为基础，迅速获取资源提供了便利。互联网上的信息资源以非线性的结构组织，这种组织方式类似于人类思维的联想方式， 便于学习者迅速获取资源，并且扩大信息搜索的范围，学习问题得到及时解决，学习效率大大提高。
此外，语料库驱动信息学习技术强调自主式、合作式、探究式的问题解决方式，学习者的个性得到充分体现。该技术形象生动的表达方式能够促进有效的记忆，提高语言知识获取的有效性，有利于提高学习者的学习效率。
3.问题的化解
在区域文化软实力视域下，语料库驱动信息学习技术使语言教育大规模扩大的同时也带来学习者和研究者资源占有量的不均衡发展，富者愈富，穷者愈穷，可以说是该技术所带来的“马太效应”。
从本质上说，该问题是传统学习方式和数字化（ E - learning） 学习方式的冲突。因此，学习理念的转变是问题的症结所在。理念的转变，可以使学习者不仅实现优质语料库资源共享， 而且实现语言学习多头并进，多维同步，实时展开， 形成“人网’、“天网”、“地网”结合的立体交叉学习格局。打破点到点的传统言语习得模式，可以开创语言研究向纵深发展的崭新局面， 最大限度地满足学习者的培训需求。
参考文献：
[1]安涛， 谢英军. 关系思维视野中的教育技术图景. 电化教育研究，2009（10）： 10-14.
[2]郭书彩. 语料库在大学英语词汇教学中的应用与研究. 教育探索，2009（9）： 51-52.
[3]卫乃兴. 语料库语言学的方法论及相关理念. 外语研究，2009（5）：36-42.
[4]杨开城， 张晓英. 论教育技术作为一种理解教育的独特方式. 中国电化教育，2009（10）： 7-11.
[5]郭冲辰.技术异化论[M].沈阳：东北大学出版社，2004：9-10.
关键词： 文化软实力 语料库驱动 语言信息学习技术 马太效应1.问题的提出
语言既是交际思维的工具，又是一个国家、地区提升文化软实力的有力抓手。近年来，随着知识经济时代的日益显现，技术化是人类存在的方式。我们所说的技术是指人类为了某种目的或者满足某种需要而人为规定的物质、能量或信息的变换方式及其对象化的结果。技术规定了如何将一种物质（形态）变换为另一种物质（形态），将一种能量变换为另一种能量，将一种结构、形态的信息变换为另一种结构和形态。
语料库驱动语言信息学习的技术方法是以Sinclair 为代表的COBUILD 团队采用的方法。他们在词典编撰过程中发现，大量证据与传统的语言理论相冲突，无法再以传统理论为框架描述和解释证据，因此舍弃人们业已接受的描述体系、范畴和区别；一切从证据开始，发现新的型式（patterning）、新的意义方式，建立新的概念和范畴学习体系。与这一方法紧密相关的是Sinclair 在1991年提出的“干净文本策略”（clean text policy），即不对文本进行标注，不使用自上而下性质的结构树形图进行句法分析，而使用原始文本。
教育的传播必须依靠特定的传播媒介，上述语言信息学习技术为语言教育提供多元化的传播媒介，从而改变学习者获取语言信息技术的广度和深度，掌握该技术的学习者能够有效获取信息，语言知识体系规模不断扩大；与之相反，未掌握该技术的学习者则仍固守传统语言学习模式，“马太效应”现象已出现端倪。笔者正是由此反思，语料库驱动语言信息学习技术是否会逐渐导致学习者分化，进而产生语言学习中的“马太效应”。
2.马太效应与语言学习的技术性特征
马太效应（Matthew Effect）一词在现实生活中运用广泛，指的是强者愈强、弱者愈弱的现象，特别是经常存在于社会心理学、教育、金融及科学等领域。其名字来自圣经《新约·马太福音》中的一则寓言： “凡有的，还要加给他叫他多余；没有的，连他所有的也要夺过来。”“马太效应”与“平衡之道”相悖，与“二八定则”有相类之处，是十分重要的自然法则。
考察当代语言研究，语料库技术的出现及日益兴盛，使得越来越多的研究者视语言信息获取为一种技术手段（technique）或一种实践（practice） ，由此也认为语料库驱动语言信息学习策略不具有自己的理论。卫乃兴认为此类研究所依赖的真实语言数据只是一种社会语言现象，这种可观察、可量化和可描述的数据是探索社会文化语境中语言的意义与功能时最直接和有效的数据。
理论上，正是这种转向科学实证的语言信息学习方式，使得我们将相关研究看做是一种事实领域，需要极力排除任何立场的价值判断。然而由于传统研究模式的思维惯性， 目前大多数有关语料库驱动语言信息学习技术的实证研究通常出于实用的目的而不是解释和预测的目的，并且以变量之间的线性关系为前提思考问题。这就是一部分语言学习者由于技术的局限而无法较好地获取语言学习信息的原因。语言本质上具有社会属性，如今其又具备技术的属性，并且该特征日益显现出强势的趋势，导致不同学派学习者语言信息占有量日益分化，“马太效应”趋势明显。
一般研究认为，技术本身不负载价值，而是在技术的使用中，人的思想意识和经济利益导致技术的价值负载。有学者认为，语料库驱动技术在带给学习者好处和方便的同时，也分化研究者，一方面赞同者视该技术是人类语言研究的杰作， 另一方面反对者认为该技术有悖于传统研究，不屑于大量语料事实的基础建库。
笔者认为，信息时代，随着网络技术、通讯技术及多媒体技术的发展，语言信息资源总量呈几何倍数增长，呈现方式更多样化，并且提供更有效的信息存贮方式。有关统计表明，最近30 年所产生的知识总量等于过去2000 年所产生知识量的总和，到2020 年知识总量是现在的三四倍。语言资源总量的丰富，网络检索技术的发展为人们以语料库驱动技术为基础，迅速获取资源提供了便利。互联网上的信息资源以非线性的结构组织，这种组织方式类似于人类思维的联想方式， 便于学习者迅速获取资源，并且扩大信息搜索的范围，学习问题得到及时解决，学习效率大大提高。
此外，语料库驱动信息学习技术强调自主式、合作式、探究式的问题解决方式，学习者的个性得到充分体现。该技术形象生动的表达方式能够促进有效的记忆，提高语言知识获取的有效性，有利于提高学习者的学习效率。
3.问题的化解
在区域文化软实力视域下，语料库驱动信息学习技术使语言教育大规模扩大的同时也带来学习者和研究者资源占有量的不均衡发展，富者愈富，穷者愈穷，可以说是该技术所带来的“马太效应”。
从本质上说，该问题是传统学习方式和数字化（ E - learning） 学习方式的冲突。因此，学习理念的转变是问题的症结所在。理念的转变，可以使学习者不仅实现优质语料库资源共享， 而且实现语言学习多头并进，多维同步，实时展开， 形成“人网’、“天网”、“地网”结合的立体交叉学习格局。打破点到点的传统言语习得模式，可以开创语言研究向纵深发展的崭新局面， 最大限度地满足学习者的培训需求。
参考文献：
[1]安涛， 谢英军. 关系思维视野中的教育技术图景. 电化教育研究，2009（10）： 10-14.
[2]郭书彩. 语料库在大学英语词汇教学中的应用与研究. 教育探索，2009（9）： 51-52.
[3]卫乃兴. 语料库语言学的方法论及相关理念. 外语研究，2009（5）：36-42.
[4]杨开城， 张晓英. 论教育技术作为一种理解教育的独特方式. 中国电化教育，2009（10）： 7-11.
[5]郭冲辰.技术异化论[M].沈阳：东北大学出版社，2004：9-10.