【摘要】：掌握詞匯是二語習得的必要環(huán)節(jié)。在詞匯習得的音形義三方面中,詞匯字形習得指的是學習者通過閱讀詞匯進而掌握詞匯拼寫、成功提取其對應(yīng)的發(fā)音及概念,并能夠通過口頭或書面再現(xiàn)這一拼寫的過程。詞形習得是第二語言詞匯學習不可分割的組成部分,而詞形讀寫能力也是判斷受教育程度的重要標準之一。本研究著眼于增強現(xiàn)實技術(shù)在二語教育產(chǎn)品中的飛速發(fā)展,具體目的在于以實證性的研究設(shè)計考查增強現(xiàn)實技術(shù)相比傳統(tǒng)教學方法對二語學習者在詞匯閱讀方面的學習表現(xiàn)的影響。受限于理論研究進度以及相關(guān)技術(shù)發(fā)展水平,二語詞匯教學長久以來遵循著傳統(tǒng)的課堂傳授模式,即由教師借助圖片或其他視覺引導(dǎo)向?qū)W生展示詞匯的書寫,并配合發(fā)音練習從整體上鞏固詞匯知識。近年來,隨著各項教育新技術(shù)尤其是增強現(xiàn)實技術(shù)的飛速發(fā)展,市面上出現(xiàn)了大量二語教育輔助產(chǎn)品,使得二語學習者已經(jīng)可以獲得在增強現(xiàn)實情境下觀看甚至操縱三維立體的畫面來促進二語詞匯學習的新穎體驗。針對這一潮流,先前的研究者試圖從語言學習的不同方面檢驗增強現(xiàn)實技術(shù)可能存在的積極作用,并且已經(jīng)得出了該技術(shù)對學習者的注意力、學習動機、滿意度等維度存在一定程度的正面影響的結(jié)論。但是與此同時我們注意到,與增強現(xiàn)實受到大規(guī)模應(yīng)用的趨勢形成對比的是理論研究領(lǐng)域里對于增強現(xiàn)實技術(shù)運用于二語習得(SLA)的實際效用證據(jù)的相對不足,其中也包括了詞匯字形方面實證研究的匱乏。出于為增強現(xiàn)實技術(shù)在二語詞匯學習中的應(yīng)用提供進一步理論支撐的目的,本研究設(shè)計了一項基于西班牙語詞匯的實驗來驗證增強現(xiàn)實技術(shù)對二語詞形習得的幫助是否顯著強于傳統(tǒng)教學方式。為此我們招募了30名成年被試作為此次實驗的對象。這些參與者是語言學專業(yè)的研究生,本身是中英文雙語者,英語水平匹配且沒有任何西班牙語學習經(jīng)驗。在為期五天的訓練過程(T1-T5)中,被試每天會利用增強現(xiàn)實詞匯卡和平板電腦進行15分鐘的增強現(xiàn)實詞匯學習,并通過播放電腦錄音和觀看平面圖畫的方式模仿課堂教學進行15分鐘的傳統(tǒng)詞匯學習。在結(jié)束每天的學習后,我們會要求被試立刻參加詞形再認的記憶測試。在最后一天的訓練結(jié)束后被試會接受即時后測(P1),并且會在五天后和三個月后分別接受兩次延遲后測(P2P3)。在對記憶測試數(shù)據(jù)和后測數(shù)據(jù)進行分析后我們發(fā)現(xiàn),雖然增強現(xiàn)實模式(AR mode)和傳統(tǒng)模式(BS mode)下被試的學習結(jié)果(主要指標為正確率和反應(yīng)時數(shù)據(jù))不存在顯著差異,但是在訓練階段內(nèi)增強現(xiàn)實模式下的學習頻率顯著低于傳統(tǒng)模式下的學習頻率,而在后測階段內(nèi)增強現(xiàn)實模式下的學習效率顯著高于傳統(tǒng)模式下的學習效率。此外,相對于記憶測試里作為實驗刺激材料采用的已學習的圖片,我們在后測里添加了以新圖片作為刺激材料的測試,并且發(fā)現(xiàn)不論對材料熟悉與否,被試在增強現(xiàn)實模式下的再認反應(yīng)時都顯著低于傳統(tǒng)模式下習得的西語詞匯所需的再認反應(yīng)時。這些實驗結(jié)果顯示了增強現(xiàn)實技術(shù)在降低詞匯字形的學習頻率、提高其學習效率、提升從長期記憶中提取詞形的速度等方面的優(yōu)勢,從不同方面印證了之前的研究中關(guān)于增強現(xiàn)實技術(shù)提高學習動機、專注度和滿意度等結(jié)果。與此同時,本研究在提升長期記憶的提取速度方面發(fā)現(xiàn)了增強現(xiàn)實技術(shù)相比傳統(tǒng)二語學習方式的顯著優(yōu)勢。從整體上來看,本研究為增強現(xiàn)實在二語詞匯閱讀學習中的應(yīng)用推廣提供了一定程度的實證支持,也對在二語學習領(lǐng)域中利用增強現(xiàn)實技術(shù)提出了新的建議。
【學位授予單位】：廣東外語外貿(mào)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：H34

【共引文獻】

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2 王俊;基于RGB-D相機數(shù)據(jù)的室內(nèi)三維重建模型與方法研究[D];中國科學院大學(中國科學院遙感與數(shù)字地球研究所);2018年

3 田野;基于不完整信息背景下麥穗識別技術(shù)的研究[D];北京林業(yè)大學;2016年

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7 何小芳;基于深度學習的ECT圖像重建算法研究[D];中國民航大學;2019年

8 黃瓊;物料無序分揀中的3D視覺技術(shù)[D];廣東工業(yè)大學;2019年

9 黃江珊;醫(yī)學影像數(shù)據(jù)管理方法研究[D];江蘇大學;2019年

10 吳剛;基于LabVIEW儀表讀數(shù)識別算法的研究[D];遼寧科技大學;2019年

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本文編號：2676575