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1.2 研究总体框架

现有韵律语用研究中有关话轮和话语标记的韵律研究(Auer,1996;Couper-Kuhlen,2004;Fox,2001;Local,1992,2004;Ogden,2010;Schegloff,1998;Schiffrin,2007;Selting,1996;Walker,2013)较多,有关言语行为和话题的韵律研究(Aijmer,1996;Ogden,2006,2010;Wichmann,2004,2006)较少。韵律是言语行为言外之力的重要指示手段(Searle,1969;何兆熊,2009),本研究拟以言语行为作为切入点,分析二语交际韵律。本小节介绍本研究的设计特色以及本文的结构。

1.2.1 研究特色

与以往的韵律语用研究相比,本研究在整体架构、研究视角和实验设计方面具有以下一些特点。

第一,整体架构方面,本研究从二语学习者言语行为表达的韵律特征(层面一)、二语言语行为韵律交际效果(层面二)以及二语言语行为韵律影响因素(层面三)三个层面考察二语交际韵律。

以往研究多停留在层面一和层面二(Aijmer,1996;Alexander,2011;Eisenstein&Bodman,1993)。本研究对二语学习者言语行为韵律影响因素的分析,有助于挖掘二语韵律语用现象背后的成因。

第二,研究视角方面,本研究从产出和感知两方面考察二语学习者交际韵律的使用情况。

以往韵律语用研究(Culpeper,Derek&Wichmann,2003;Nickerson&Chu-Carroll,1999)多聚焦交际韵律产出维度。然而,会话中,交际者一般在前一话轮中扮演说话人角色,在后一话轮中扮演听话人角色,二语学习者需要具有交际韵律产出和交际韵律感知双重能力。本研究从产出和感知两个维度,分析二语学习者言语行为程式的韵律特征,既符合交际实际,也有利于全面了解二语学习者对交际韵律的掌握情况。

第三,实验设计方面,本研究采用模拟自然语境下、定量与定性任务相结合的研究方法。

模拟自然语境具体指严格控制语境因素和句法因素的交际情景。控制语境因素,是因为语境因素对韵律的感知判断具有一定影响(Wichmann&Caulwell,2003),在一种语境下符合语境要求的韵律特征,在另一种语境下可能就会变得不恰当。对句法因素的限定,既可以将韵律特征与言语行为之间的抽象联系具体化,又有助于减少句法因素对韵律交际效果的影响。

定量和定性研究方法各有利弊,前者有助于发现交际韵律使用规律,后者有助于发现韵律语用现象。二语交际韵律研究采用定量和定性相结合的研究方法,既有助于寻找二语交际韵律规律,又有助于通过访谈等定性研究方法探讨现象背后的成因。

1.2.2 研究结构

本论文共包含八章。第一章为绪论,第二章为文献回顾,第三章为研究设计,第四章到第七章为文章主体部分,第八章为结论。

第一章绪论包含研究动机和研究结构两个部分。第一部分阐述了作者开展韵律语用研究的缘起,介绍韵律语用研究现状,分析开展二语言语行为韵律研究的必要性。第二部分介绍本研究在先前研究基础上对研究思路作出的调整,梳理论文的整体结构。

第二章文献回顾包含关键术语界定以及相关研究回顾和评述两个部分,主要对本研究的两个关键术语“韵律”和“言语行为程式”进行界定,对本研究涉及的二语韵律习得研究、二语言语行为程式研究以及韵律语用界面研究三个领域的文献进行回顾,在以往研究基础上提出本研究的改进方案,最后介绍本研究的理论框架和分析框架。

第三章研究设计主要包含研究问题、研究受试、研究工具、数据收集和数据分析五个部分。本研究拟回答与中国英语学习者言语行为程式韵律特征及其成因有关的四个研究问题。研究受试部分介绍参与本研究的英语学习者和英语本族语者概况。研究工具部分介绍定量研究中运用的情景会话测试软件和韵律感知测试卷以及定性研究中运用的英汉口头语篇补全测试卷和韵律感知访谈等研究工具的设计和制作。最后两个部分汇报数据收集、数据分析和数据汇总过程。

第四至第七章为结果与讨论。第四章分析英语学习者言语行为程式韵律产出特征及其语用交际效果。第五章分析英语学习者言语行为程式韵律感知特征及其语用交际效果。第六章汇总英语学习者言语行为程式韵律感知与产出情况并分析两者之间的联系,汇总英语学习者言语行为程式重音与边界调特征匹配情况,对比英语学习者对不同类别言语行为程式的韵律习得情况,对比英语学习者在不同语境中的言语行为程式韵律习得情况。第七章分析二语学习者言语行为程式韵律特征影响因素,并基于二语言语行为程式韵律特征及其影响因素构建“二语交际韵律及其影响因素模型”。

第八章为结论,总结本研究的发现,讨论本研究的理论意义、方法论意义和实践意义,总结本研究的局限性,并对后续研究进行展望和给出建议。 DaH7yGDp6TK2J/o1wsSMrTQP7qCN71Y/jTsQ4CNqE82ujau57OS0s6a3oODs0JNt

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