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期刊好文 | 我国大学英语课堂教学研究的热点及其演进——基于2001-2014年CSSCI数据库文献的共词可视化分析（上）
卢珊：女，硕士，西安外国语大学讲师。研究方向：语言学、商务英语等。
吴耀武：男，博士，西安外国语大学副教授。研究方向：英语教学与测试、翻译理论与实践、高等教育管理。
进入新世纪以来，我国高等教育的快速发展，信息技术的不断推进，加之当前的大学生主要为独立意识强、思维活跃、个性鲜明的90后群体，这些因素使得大学英语课堂教学发生了前所未有的变化。教师在教学过程中如何转变教学观念、调整教学策略、运用科学方法以提高课堂教学质量等，是大学英语课堂教学亟待解决的课题，备受专家学者的高度关注。早在2003年召开的“大学英语教学改革”研讨会上，时任教育部高教司司长张尧学就指出：大学英语教学应该由“书本加大班、老师为中心”的模式转变为“开放式的、个性化的、学生为中心的模式（杜翠琴、卢雨菁，2005）。2007年教育部正式颁布了《大学英语课程教学要求》，为大学英语课堂教学提供了努力的方向（黄国君、夏纪梅，2013）。还有学者认为当前外语课堂教学关键在于“教什么和怎么教”（束定芳，2010）等。事实上，学界对我国大学英语课堂教学问题不断进行深入研究，形成了一系列的科研论著，为一线教师的教学提供了一定的参考依据，但现有的研究成果主要倾向于文献的定性分析，主观性太强。笔者通过对文献的计量统计，将期刊论文的关键词、主题词、作者以及参考文献中共同出现的情况进行分析，研究词与词之间的关系密切程度，以期发现研究领域中的基础、热点、研究者的目的和研究论点等核心问题。遵循共词可视化分析的基本思路，本文对2001-2014年我国大学英语课堂教学研究文献中的关键词进行词频统计，选取高频关键词进行领域构成分析，以揭示我国大学英语课堂教学的研究热点和研究热点之间的结构关系，从而可以得出各研究领域在整个研究中所处的地位和未来的发展趋势，以期为更深层次的研究提供一定的理论参考。
研究资料选自中国学术期刊网络出版总库（CNKI），时间范围设定在2001-2014年，采用标准检索方式对CSSCI来源期刊进行检索，检索的主题确定为“大学英语课堂教学”，共获得相关文献462篇。为了确保文献研究对象的有效性和代表性，在初步检索的文献基础上进一步筛选，剔除人物专访、会议报道、报纸评论、无关键词和重复发表等不符合研究标准的文献51篇，最终选定411篇有效文献作为研究样本。
2.2 工具与步骤
本研究的主要工具为Bicomb共词分析软件系统和SPSS19.0统计软件。研究分为以下五个步骤:①Bicomb共词分析软件系统中建立一个新的项目，自编项目号为001，选择“CNKI·中文·〈TXT〉的格式类型；②将411篇有效文献样本导入到“选择目录”，并进行“提取”操作，获取文献的作者、单位、期刊、年份和关键词；③对下文要分析的期刊、年份和关键词进行统计； ④选择词频≥6的30个关键词作为研究的高频关键词，依据书目共现分析系统软件建立高频关键词的共现矩阵和相似矩阵； ⑤对关键词进行聚类分析，将关键词的共现矩阵导入SPSS19.0软件中，选择系统聚类法，得到高频关键词的聚类树图。
3.1 研究概况及关键词确认
3.1.1 文献年代分布和期刊分布
所研究的文献在每一年的分布情况如表1所示。
总体来看，文献发表量呈现出上升的趋势，特别是2007年开始有较大的突破。
411篇针对大学英语课堂教学的研究论文来自约99种期刊，其中，发文量超过5篇的有22种期刊，详见表2。其中，语言学来源期刊发文量较高的有：《外语电化教学》43篇，《外语界》35篇，《中国外语》17篇；高校综合性学报来源期刊发文量较高的有：《西南民族大学学报》（人文社会科学版）30篇，《陕西师范大学学报》（哲学社会科学版)7篇；教育学来源期刊的发文主要集中在《中国大学教学》、《中国电化教育》和《教育理论与实践》，3种期刊的载文量均为17篇。由此可见，关于我国大学英语课堂教学的研究论文主要集中于语言类的核心期刊和部分教育类期刊，而语言学来源期刊的载文量占有较高的比例，对我国大学英语课堂教学研究起着导向和引领作用。
3.1.2 高频关键词分析
对411篇文献关键词进行统计，得到关键词908个。根据Donohue提出的齐普夫定律推导出的高低频词界分公式，结合我国学者孙清兰提出的高低频词界分估算法，考虑到统计结果描述的代表性，本研究最终将高频低频阈值设定为6，将意思相同和相近的关键词进行了统一，删除了有明显语法错误的关键词和涵义过于宽泛的关键词，最终得到有效高频关键词29个。关键词作为对研究文献的概括和凝练，其量化的数值越大，表明研究者对它的关注度越高，所以研究者一般用高频关键词来确定相关研究领域中的热点范围。鉴于此，通过表3的29个高频关键词可以初步推断出我国大学英语课堂教学研究中的热点问题。
3.2 相似矩阵与聚类树图分析
从统计学意义上讲，为了较为深入地将两个关键词的共现关系揭示出来，前提是数据结构要符合尺度分析要求，即应将共词矩阵转化为相似矩阵。本研究将截取的29个高频关键词运用Bicomb软件中的矩阵（词篇矩阵）”功能，形成关键词的词篇矩阵，之后将词篇矩阵导入至SPSS19.0中，利用此软件中的“分析”、“分类”和“系统聚类”功能操作分析，依次选取“统计量”中的“相似矩阵”、“绘制”中的“树状图”和“方法”中的“Ochiai系数”。
3.2.1 相似矩阵分析
Ochiai系数（Bauin et al.，1991）表示的是关键词间共现的相对强度，也就是两个关键词彼此联系的紧密程度，通常用数字大小来表示，取值范围介于0到1之间，数值越大越趋向于1，表示关键词之间的关系越密切，相关性越高；相反，如果数值越小越趋向于0，表示关键词之间联系越不紧密，相似度越低。本研究中的高频关键词“大学英语”与其他关键词的距离从近至远依次为教学模式（0.289）、教学策略（0.268）、教学行为（0.248）、课程（0.208）、信息技术（0.208）等高频关键词，这些数值代表的关联度说明它们与“大学英语课堂教学”一词被共同加以探讨和研究的程度较高。
3.2.2 聚类树图分析
为了进一步了解大学英语课堂教学研究中高频关键词及研究热点之间的结构关系，本研究运用共词可视化分析方法进行聚类分析，把联系密切的关键词聚为一类，并以聚类树状图形式直观地呈现研究结果。