文献导读 | 句法复杂度对评价以英语为外语的青少年学习者写作水平的作用：句法冗述与多样性
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征稿：二语写作
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本期导读： 唐辰老师
本期：
简介 Brief Introduction
句法复杂度一直以来都是预测学习者写作产出质量的重要指标，但该类研究的对象多定位于大学生等中高水平学习者，对于初级和中级的青少年英语学习者的研究重视不够，且句法复杂度多以句子长度、从句密度等句法冗述来衡量，对于句法多样化这另一重要指标的研究有较大缺口且现有的测量工具如SYNSTUT、SDI等存在信度缺陷或覆盖面较窄，另外作者指出一些研究将学习者按照写作成绩分组导致定距变量变为称名变量，这大大限制了统计分析且说服力较差。为了弥补以上的研究不足，作者以句法冗述和多样性（分别以L2 Syntactic Complexity Analyzer和corrected type-token ratio of dependency relations为工具测量）为两项指标衡量句法复杂度，并探索句法复杂度可以多大程度上预测评估青少年英语学习者的写作质量。文章短小精悍，研究设计严谨，工具讲究，研究发现对中学写作教学与评估有较大启发，值得一读。
研究问题 Research Questions
RQ1: To what extent could traditional syntactic elaboration measures predict the writing proficiency of secondary school EFL learners?
RQ2: To what extent could the syntactic diversity measure predict the writing proficiency of secondary school EFL learners?
RQ3: To what extent could the addition of a diversity measure influence the power of SC measures in predicting the writing proficiency of secondary school EFL learners?
研究方法 Research Methods
参与者：13～18岁的青少年，来自中国浙江的一所初中和一所高中。
数据收集：
让参与者在课堂中用30分钟时间写一篇以A(n) happy/annoying/embarrassing thing or My last weekend为题的记叙文，共收集到410份作文。
数据处理：
对410份作文进行随机分配由两位评价者根据Preliminary English Test of Cambridge (PET)的标准进行打分，总分为20，所有作品平均得分为14.383，标准差为2.786.
通过传统句法冗述测量工具L2 Syntactic Complexity Analyzer中的七项指标（经多元回归分析仅五项列入句法冗述模型）测量句法冗述程度；将语料分为包含50词以下的语料片段，通过Stanford dependency parser 3.6.0自动解析语法依赖关系种类及数量，后由两名硕士生进行人工补充修改，最终由本文第一作者根据公式计算出MSTTRDR-50以此代表句法复杂度。
数据分析：
通过三次独立的回归分析（简单回归分析+2次逐步多元回归分析），探索句法冗述度和复杂度与写作得分的关系。【为检验各项指标与写作得分的线性关系和多元共线性关系进行两次多元回归分析，L2 Syntactic Complexity Analyzer中的七项指标中仅五项列入句法冗述模型。】
读后感 Comment
1. 本研究对TTR进行创造性使用并向读者介绍了一种新颖且具体的测量句法复杂度的工具corrected TTR of dependency relations，并提出了MSTTRDR-50的计算公式，即计算全部含有五十个单词以下的语料片段中依赖句法关系TTR的平均值。这对未来依赖句法关系研究有很大的启示，同时这种基于词汇进行依赖关系的分析也提示未来研究者们要继续探索多样（如基于词组或小句）的句法复杂度测量工具。
2. 本研究结果现实句法复杂度在预测写作分数中扮演重要角色（32.1%），这对英语写作教学与评估提出了建议，英语教师在教授句法知识的同时，应注重培养学生使用多种句型灵活表达意义的能力。另外，自动写作评估模型(AES)中也应纳入句法多样性指标。
3. 本研究的语料全部为同一种体裁（记叙文）和一种语言背景（汉语），如果换成议论文体裁或其它语言背景如韩语、日语，又会有什么新发现呢？
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