兒童文本關聯詞指標分析系統建置與應用

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(1)國立臺中教育大學教育測驗統計研究所國民小學教師在職進修教學碩士學位班碩士論文. 指導教授：郭伯臣博士廖晨惠博士. 兒童文本關聯詞指標分析系統建置與應用. 研究生：陳文蘭中. 華. 民. 國. 一. ○. 二. 撰年. 六. 月.

(2) 謝. 辭. 僅將這一切的榮耀歸於主！將近兩年的學術生涯即將劃上句點，心中真是百感交集，最想說的就是許多的感謝！感謝指導教授郭伯臣老師與廖晨惠老師引領我進入學術的殿堂，老師精闢的見解與指點，總能激發我更進一步的思考，而老師對於學術的堅持與專業的態度，令我深深佩服。感謝楊裕貿老師在中文指標定義及文本理解測驗試題上提供語文方面最專業的指導。感謝口委陳明蕾老師，口試時提供我最寶貴的意見，讓我的論文可以更加完整。感謝鎧誌學長程式撰寫的指導，讓我從完全不懂到能順利寫出研究指標的程式。感謝研究夥伴亞韋、勇媜、筱倩和建宏，我們五人堅強的團隊經歷了無數個挑燈夜戰的日子，從食物的分享到藥物的分享，這箇中滋味不是外人能體會，如果沒有大家的相伴、相挺，這一路走來必定更加辛苦。感謝政隆、晉源主任及同事靜子、美娥於公於私的分擔與體諒，這份情誼我將銘記在心！最後，感謝娘家的爸媽與婆家的公婆，謝謝您們包容我這段時間疏於照顧與問候。感謝摯愛的老公達里，是你的鼓勵與支持讓我可以完成碩士學位，在我忙於課業無暇顧及家庭的時候，總是默默的付出，有你守護著這個家，讓我可以心無旁騖的投入研究之路，而兩個貼心的寶貝家妤和翰威，對於分內的事能自動自發的完成，你們的獨立與懂事是媽媽最大的驕傲。感謝主對這一切的保守! 陳文蘭謹致 2013.6.19. II.

(3) 中文摘要本研究目的在建置線上中文兒童文本分析系統之關聯詞指標，並藉此指標統計探討「兒童語料庫」及國編版教科書中國小階段的教科書內關聯詞的分布情形，並以「兒童語料庫」787 篇文本做為關聯詞指標預測文本閱讀年級的依據。最後使用「中高年及文本理解測驗」題本，針對臺中市四、六年級學生，有效樣本 796 人進行施測，藉以探討關聯詞指標與閱讀理解層次以及關聯詞指標與學生能力的關係。本研究主要發現如下：一、本研究為發展兒童文本關聯詞指標分析系統，建置十個關聯詞指標，分別為：並列、遞進、選擇、承接、轉折、假設、因果、條件、目的和整體關聯詞指標。二、關聯詞指標能預測文本閱讀年級。以十類關聯詞進行迴歸分析，解釋量可達 21.6％。若以逐步迴歸分析，目的、轉折、因果、條件以及並列關聯詞五個指標即可達 20.9％解釋量。三、「中高年級文本理解測驗」高低分組中，直接提取題型對低分組受試者有 99 ％解釋量，檢驗評估題型對高分組也有 99％解釋量。. 關鍵字：Coh-Metrix、關聯詞、文本分析、閱讀理解. III.

(4) Abstract The purpose of this study was aimed to develop connective indicators of children's Chinese text analysis system and explore the the distribution of connectives in "Children corpus", and generate the regression formulas to predict text grade by the connective indicators based on 787 text book articles in "Children corpus". Finally，796 students were asked to finish the reading comprehension test in order to figuer out the correlation between the connective indicators and the reading comprehension levels and the correlation between the connective indicators and student ability. The results of the study are as followed: 1. This study has developed 10 connective indicators of children's texts analysis system successfully. These 10 connective indicators are: additive, progressive, selective, consecutive, adversative, assumptive, causal, conditional, purpose and overall connectives. 2. The contribution of these 10 connective indexes that can predict text grade is up to 21.6% by regression analysis. In terms of stepwise regression analysis, the amount of interpretation made by the five indicators (purpose, adversative, causal, conditional and additive connectives) is up to 20.9% . 3. Depending on students' reading comprehension test showed that the “direct retrieval” questions had a 99% interpretation for low-achieving group and the “examine and evaluate” questions also had a 99% interpretation for high-achieving group.. Keywords: reading comprehension, text analysis, connectives, Coh-Metrix. IV.

(5) 目. 錄. 謝辭.................................................................................................................... V 中文摘要 ........................................................................................................... III Abstract .............................................................................................................IV 表目錄 ......................................................................................................... VII 圖目錄 ........................................................................................................ VIII 第一章緒論 .......................................................................................................1 第一節研究動機 .......................................................................................1 第二節研究目的 .......................................................................................3 第三節名詞解釋 .......................................................................................4 第二章文獻探討................................................................................................6 第一節閱讀理解 .......................................................................................6 第二節線上文本分析系統- Coh-Metrix .................................................12 第三節關聯詞語 .....................................................................................16 第三章研究方法..............................................................................................26 第一節研究架構 .....................................................................................26 第二節研究步驟 .....................................................................................28 第三節研究對象與限制..........................................................................36 第四節研究工具 .....................................................................................37 第五節資料處理 .....................................................................................41 第四章. 研究結果與討論 ................................................................................42. 第一節關聯詞趨勢分析..........................................................................42 第二節教科書關聯詞分布趨勢探討 ......................................................48 第三節以關聯詞指標預測文本適讀年級 ..............................................51 第四節題本通過率與指標之相關分析 ..................................................57 第五節關聯詞指標與閱讀理解 ..............................................................57. V.

(6) 第五章結論與建議..........................................................................................66 第一節結論.............................................................................................66 第二節建議.............................................................................................67 參考文獻 ...........................................................................................................69. VI.

(7) 表目錄表 2-2-1. Coh-Metrix 3.0 版指標類別與個數..........................................15. 表 2-3-1 各家對關聯詞的定義.................................................................16 表 2-3-2 複句關聯詞語一覽表.................................................................22 表 3-2-1 關聯詞指標類別.........................................................................29 表 3-2-2 關聯詞分類 ................................................................................29 表 4-1-1 「兒童語料庫」國語 1~6 年級關聯詞出現率數值一覽表.......42 表 4-1-2. H 版國語教科書各類關聯詞出現率........................................44. 表 4-1-3. K 版國語教科書各類關聯詞出現率........................................44. 表 4-1-4. N 版國語教科書各類關聯詞出現率........................................44. 表 4-2-1 國編版國語教科書四、六年級關聯詞出現率 ..........................48 表 4-3-1 指標分數與文本年級描述性統計摘要表..................................52 表 4-3-2 指標分數與文本年級之間的相關係數表..................................52 表 4-3-3 指標變項預測文本年級模式迴歸分析摘要表 ..........................53 表 4-3-4 指標變項預測文本年級模式逐步迴歸分析摘要表 ..................54 表 4-3-5 「文本 T」各指標分數及預測文本年級數值表.......................54 表 4-3-6. CRIE 系統連接詞指項預測文本年級迴歸分析摘要表...........55. 表 4-3-7. CRIE 系統與中文 Coh-Metrix 系統比較表 .............................56. 表 4-4-1 指標與題本八篇文章通過率相關係數摘要表 ..........................57 表 4-5-1. S1 直接提取題型與指標分數相關係數摘要表 .......................58. 表 4-5-2. S2 直接推論題型與指標分數相關係數摘要表 .......................59. 表 4-5-3. S3 詮釋整合題型與指標分數相關係數摘要表 .......................60. 表 4-5-4. S4 檢驗評估題型與指標分數相關係數摘要表 .......................60. 表 4-5-5 閱讀理解題型與指標相關情形一覽表......................................61 表 4-5-9 高低分組最具預測力題型匯整表 .............................................64. VII.

(8) 圖目錄圖 2-2-1 Coh-Metrix 3.0 線上版系統介面 ................................................14 圖 3-1-1 研究流程圖 ................................................................................26 圖 3-2-1 指標建置流程圖.........................................................................28 圖 3-2-2 中文文本自動化分析系統首頁登入畫面..................................32 圖 3-2-3 中文文本自動化分析系統指標點選畫面..................................33 圖 3-2-4 中文文本自動化分析系統指標分析結果介面 ..........................34 圖 3-2-5 教科書關聯詞趨勢探討流程圖 .................................................35 圖 4-1-1 1~6 年級整體關聯詞出現率圖 ...................................................42 圖 4-1-2 三個版本低中高年級整體關聯詞出現率比較圖 ......................43 圖 4-1-3 低年級各版本關聯詞出現率比較圖..........................................45 圖 4-1-4 中年級各版本關聯詞出現率比較圖..........................................46 圖 4-1-5 高年級各版本關聯詞出現率比較圖..........................................46 圖 4-1-6 低中高年級關聯詞類別出現率比較圖......................................47 圖 4-2-1 四個版本 4、6 年級整體關聯詞出現率比較圖 ........................49 圖 4-2-2 四個版本 4 年級關聯詞出現率 .................................................50 圖 4-2-3 四個版本 6 年級關聯詞出現率 .................................................50. VIII.

(9) 第一章緒論本研究目的在建置線上中文兒童文本關聯詞指標分析系統，並藉此關聯詞指標統計分析「兒童語料庫」及國編版教科書中國小階段的教科書內關聯詞的分布情形及出現率，最後使用「中高年級文本理解測驗」題本，分別以古典測驗理論與試題反應理論計分，探討關聯詞指標與閱讀理解表現的關係。本章分為三節，第一節說明研究動機，第二節說明研究目的，第三節為名詞解釋。. 第一節研究動機閱讀的目的在於獲得意義，它並非只是單純的編碼、解碼過程，而是經由讀者、文本、閱讀情境的互動過程並提取讀者先備知識與經驗，對文本融會貫通後得到的認知與理解，再內化成為讀者個人的文本意義(Kintsch, 1998)。傳統行為主義認為「可讀性高」的文章即被視為容易理解的文章，而一篇文章只要大致符合「沒有太多艱難的字詞」、「文句長度適中」等條件就可以稱為可讀性高的文章 (Hiebert & Raphael, 1996)。認知論則認為除了「可讀性高」之外，仍應考慮文章的結構性及內容的連貫性對讀者的影響，若文章內容能以「親近讀者」(userfriendly)的方式來書寫，例如有清楚的文章結構、明確的標題、內容的前後連貫性等，讀者便可節省有限的認知資源或做較少的推論，而達到文意的理解(Van den Broek & Kremer, 2000)。影響閱讀理解的因素包含讀者本身的因素（讀者的動機、閱讀技巧、閱讀策略、推論能力、背景知識等）、文章的性質以及閱讀的情境(Van den Broek & Kremer, 2000)，其中讀者的因素及閱讀的情境是較為複雜且難以掌握的，相較之下，藉著提供「可讀性高」及「親近讀者」的文本以提升讀者的閱讀理解，是較容易著力且值得嘗試的途徑，而文本分析技術的發展與應用即是為了達成此一目的。在教育的領域上，文本分析技術運用的相當廣泛，如英文文字系統中用以判斷文章難度的可讀性公式（例如： Dale & Chall, 1948; McLaughlin, 1969; Fry,. 1.

(10) 2002…等等），運用這些公式可以找出適合學生閱讀的文章來進行教學(Anderson & Jones, 1993; Taylor & Wahlstrom, 1986)、做為研究材料中文章選材的依據 (O’Shea, Sindelar & O’Shea, 1987)、做為教科書編輯選材的參考(Landrum & Hormel, 2002; Spinks & Wells, 1993)、做為評鑑所使用教科書中文章難度的依據 (Brabston, Nixon & Helms, 1998; Williams, Leung, Kent & Heazlewood, 2002)、或是做為編製測驗中題幹敘寫難度之依據(Okland & Lane, 2004)等。隨著傳統可讀性公式的發展，新的文本分析工具 Coh-Metrix (Graesser et al., 2004)應運而生， Coh-Metrix 是一個線上文本分析工具, 有別於傳統可讀性公式根據語意及語法等表淺層次的語言特徵估算文本難度，Coh-Metrix 系統特別注重文本的凝聚力 (cohesion)，重視文章的結構性及內容的連貫性對讀者的影響，其文本分類的效果已獲得心理學實徵證據的支持 (McNamara, Louwerse, McCarthy, & Graesser, 2010)。不論是傳統的可讀性公式到 Coh-Metrix 的興起，文本的選擇對學習者的閱讀理解而言，一直是相當重要的課題。相較於西方文本分析技術的蓬勃發展，中文的相關研究顯得相對的稀少，早期的可讀性公式研究（例如：于崇先，1960；楊孝榮，1971；荊溪昱，1992，1995）所選擇的指標主要參考西方可讀性公式的發現，著重於字、詞特徵等表淺層次的語言特徵來計算文章難度，且未發展出一套計算的程式來加以推廣，故在使用上受到限制而導致無法被普遍運用。隨著電腦科技的進步，現今中文文本分析技術也有所突破，國立臺灣師範大學可讀性研究團隊開發出一套文本可讀性指標自動化分析系統(Chinese Readability Index Explorer, CRIE；宋曜廷等，2013)，能夠自動分析文本多項特徵，而本研究團隊則以 Coh-Metrix 的系統為架構，依照中文語言特徵與結構轉化成適合中文文本分析之指標，發展中文文本自動化分析系統。本研究團隊所建置之中文文本自動化分析系統-中文 Coh-Metrix 與 CRIE 系統除了在指標與計算公式有所不同外，語料庫的使用亦不相同，CRIE 系統當中使用 98 年審定版（K 版、H 版、N 版）國語教科書文章 386 篇文章（宋曜廷等，2013），本研究團隊中文文本自動化分析系統所採用之語料庫為廖晨惠（2010）之國科會. 2.

(11) ｢閱讀研究議題八：以 LSA 為基礎之電腦化閱讀認知測驗及 AutoTutor 建置｣計畫（編號：NSC 100-2420-H-142-001-MY3）所建置的國小語料庫 945 篇文章中，國小各版本跨領域之課文 787 篇做分析，研究的結果將能提供中文文本分析更多樣化的資訊。本研究團隊以 Coh-Metrix 的系統為架構，所發展之中文文本自動化分析系統為一龐大的研究計畫，其所需之人力、物力非個人能力所及，本論文將僅針對系統內關聯詞指標進行研究，因著中文語法與英文語法的不同，Coh-Metrix 的關聯詞指標並不適合直接套用於中文文本分析系統，因此本研究將以中文語法的角度出發，將關聯詞加以定義與分類，完成中文兒童文本關聯詞指標分析系統的建置與應用。. 第二節研究目的根據上述研究動機，本研究擬以 Coh-Metrix 指標計算公式為依據，針對國小階段教科書中關聯詞語加以探究，本研究的目的如下：一、建置線上中文兒童文本分析系統之關聯詞指標。二、檢視國小教科書關聯詞的分布情形及出現率。三、探討關聯詞指標與閱讀理解的關係。. 3.

(12) 第三節名詞解釋一、閱讀理解閱讀理解是經由讀者、文本、閱讀情境的互動過程並提取讀者先備知識與經驗，對文本融會貫通後得到的認知與理解，再內化成為讀者個人的文本意義 (Kintsch, 1988)。「閱讀理解」分為「文本理解」與「深度理解」兩部分，「文本理解」指的是文章表面意義上的理解，包括「提取訊息」與「推論分析」；深度理解指的是超越了文章本身的認識，也就是超越了「文本理解」，對文章重組、解釋、延伸、批判上有了進一步的理解，並且以批判的方式解釋文章的特性，例如：立論觀點、語氣情緒、鋪陳邏輯等，深度理解包括了「詮釋整合」和「比較評估」（柯華葳，2009）。二、關聯詞語：關聯詞語的範圍包含連接詞、關聯副詞、助詞，及一小部分起關聯作用的詞語，其目的用來連接各分句，並且可以明顯地標示分句之間的邏輯事理關係，對複句的關係有顯示、轉化和突出強調等作用，這些起關連作用的詞語統稱「關聯詞」。關聯詞不僅可以出現在句子內部，牽引連接詞與詞、短語與短語、分句與分句之間的作用，而且可以出現在句子外部，牽引連接句子與句子、句子與句群、句群與句群、段落與段落之間的作用。關聯詞語是明確的顯示語句間邏輯事理關係的語法標誌。. 三、複句：複句是由兩個或兩個以上的分句構成的句子。而複句裡的各個分句在結構上是互相獨立的，在意義和關係上卻是互相依存的，透過「關聯詞語」，可以顯示或強化出分句之間的關聯關係。本研究即是以複句分句之間所呈現的不同邏輯事理關係作為依據，將「關聯詞語」進行分類。. 4.

(13) 四、Coh-Metrix Coh-Metrix 是由曼菲斯大學所發展的一個線上文本分析系統，透過各項指標的計算數值，可以了解文本凝聚力和文本心理表徵的連貫性，其分析指標包含：英文可讀性公式、文字描述性分析、詞彙多樣性、詞性分類、句法分析、潛在語意分析等等 (Graesser, McNamara, & Louwerse, 2003)。. 5.

(14) 第二章文獻探討本章文獻探討從閱讀理解的角度出發，指出文本連貫性對閱讀理解所產生的影響，接著介紹線上文本分析系統- Coh-metrix，最後聚焦於關聯詞的探討以建立中文文本分析之關聯詞指標。本章共分三節，第一節探討閱讀理解；第二節簡介線上文本分析系統 Coh-Metrix；第三節探討關聯詞語。. 第一節閱讀理解壹、閱讀理解的定義早期行為主義學派視閱讀為單純的轉碼過程，亦即是一種精熟的技巧，為一種刺激與行為反應的聯結，認為只要能掌握語彙知識，能分析詞彙結構，就可以閱讀。後來，認知學派從不同的觀點來詮釋閱讀， Kintsch (1988)認為閱讀是經由讀者、文本、閱讀情境的互動過程並提取讀者先備知識與經驗，對文本融會貫通後得到的認知與理解，再內化成為讀者個人的文本意義。Margaret (2002)認為閱讀是讀者透過先備知識來建構文本意義的過程，並將閱讀解釋為讀者、文本與閱讀情境的互動過程。其中，閱讀的情境、文本的語言或組織結構以及讀者的背景知識、生活環境、經驗與文化等等，將會影響讀者對文本的理解，讀者所詮釋的文本意涵可能與作者所要傳達的訊息有所不同。綜合上述，閱讀並非只是單純的編碼、解碼活動，而是對文本深層意涵的理解，經由讀者、文本、閱讀情境的互動過程並提取讀者先備知識與經驗，將文本融會貫通後所得到的認知與理解，進而內化而建構出屬於讀者個人的文本意義。. 貳、閱讀理解的模式閱讀的目的在於獲得意義，而閱讀理解(reading comprehension)是閱讀認知歷程中最重要的成份，這是一項複雜的認知活動。對於閱讀理解的探討，一直是心. 6.

(15) 理學家和教育學者從事文章閱讀研究的一個重要課題，在認知心理學復甦之後，對於閱讀理解歷程之研究應運而生（陳密桃，1990）。目前閱讀歷程的研究幾乎都在訊息處理模式的導引下進行。自 60 年代起，心理學家把人類的心理運作視為一個訊息處理系統，閱讀的歷程可以有下列幾個模式（連啟舜，2002）：一、由下而上模式(Buttom-up Models) 此模式認為閱讀是由內而外的歷程，這過程是從最基礎的「視覺處理」、「字詞彙辨識」開始，一直到最高級的「記憶」和「理解」，也就是如何把視覺的文字影像轉換成有意義的訊息。這個從文字的「視覺刺激」到「大腦皮層」的過程，就是「由下而上」的歷程。「由下到上」強調的是「解碼」歷程，不重視讀者的既有知識、後設認知能力等(Gough, 1972)。二、「由上而下」模式(Top-down Models) 主張「由上而下」閱讀模式的學者為 Goodman(1986) 和 Smith(1981) 兩人，他們認為閱讀的核心概念為「預測」兩字。Goodman 曾提出了「閱讀是一種心理語言的猜測遊戲」的名言來說明其理論，也就是說我們在閱讀一篇文章時，讀者會根據其先備知識、閱讀策略及文章的前後脈絡，不斷地形成假設，預測下文會出現的結果。因此要了解文章的意義就需有充分的先備知識，才可以幫助讀者推論出文章的意義。三、交互模式(Interactive Models) 交互模式強調讀者是一個主動的訊息處理者，處理的目的在於建構出一個可以說明文章意義的模型。此模型的重要性在於，它不僅強調了先備知識的重要之外，它還包含一系列處理策略，從特殊的文字解碼一直到高層次的後設認知，都含括在內。所以交互模式是包含「由上而下」和「由下而上」的雙向歷程(Rayner & Pollatek, 1989)。四、建構統整模式(Construction-Integration Model) 「建構統整」模式(Construction-Integration Model，簡稱 CI Model)是目前最有影響力的理論(Kintsch,1998)。此一模式假定讀者是以命題(proposition)來進行文. 7.

(16) 章分析，在文章理解的過程中，其實是心理表徵不斷被「建構」與「統整」的循環歷程，這兩個階段是不斷循環、交錯進行，因此在不斷建構新的表徵的同時，讀者先前所建構的每一個表徵，都可以一再的被擴散與活化，直到讀者形成穩定的理解表徵為止(Kintsch, 1998)。根據此模式，文章理解過程中是由許多命題所組成的網路，可以分為「文本模式」(textbase model)，和「情境模式」(situation model)：（一）文本模式：文本模式假定讀者在分析文章時會以「命題」作為基本單位，並聯結各個命題，形成有意義的心理表徵。讀者對文章的理解與記憶會受到文章本身的「微觀結構」(micro-structure)和「鉅觀結構」(macro-structure) 所影響。「微觀結構」是指在文章局部(local)層次的命題，是一些較為細部的描述，通常是特定的或者較為具體的知識與事件。「鉅觀結構」則是文章中整體(global)部分的命題，是一種階層式的命題表徵，是較一般性或者較為抽象的知識與事件，往往是文章的主旨或文章摘要(Kintsch，1998；引自連啟舜，2002)。（二）情境模式：情境模式假定讀者在閱讀時不但受到「文本」(textbase)的影響，而且還會將一些與文章有關的經驗或先備知識加入文章之中，讀者將兩者重新統整，轉換為新的階層結構。閱讀完文章之後，若讀者能從文本中整合自己的已有經驗和知識形成「情境模式」，也就代表能夠有效地理解文章意義(Kintsch，1998；引自連啟舜，2002)。. 叁、閱讀理解的歷程與形式一、Gagn′e(1985)則將閱讀歷程分成四個階段（陳密桃，1992）：（一）解碼(decoding)：解碼認字是閱讀的基礎，根據閱讀心理學家 Ehri(1982) 的解釋，解碼歷程分成兩種，一是比對(matching)歷程，意指當讀者看到書頁上的單字時，不需發出聲音或或猜測，及能直接地、瞬間地瞭解單字的意義。二是轉碼(recoding)歷程，意指當讀者看到書頁上的單字時，需先將文字讀出字音，然後靠字音為線索，再從長期記憶中檢索出字義。. 8.

(17) （二）文意理解(literal comprehension)：在解碼歷程中，字義被確認後產生了文意上的理解歷程。Gagn′e(1985)認為它是由兩個歷程構成的，一為字彙存取 (lexical access)歷程，在於確認字的意義，當字彙被確認之時，會從長期記憶中檢索出與這些字彙相聯結的意義來，但因個人經驗感知的心理差異，會影響其推論理解。另一歷程為語法解析歷程(parsing)，旨在於將各種字義的關係連結在一起，以了解文句的意思。閱讀經由上述兩個歷程而得以了解文句表面的意義，若要深入理解文意，則需進行推論上的理解。（三）推論理解(inferential comprehension)：這個歷程提供讀者對於閱讀概念更深入和更廣泛的的理解。推論上的理解歷程有包含統整(integration)、摘要 (summarization)和詳細闡述(elaboration)。「統整」使文章概念的心理表徵 (mentalrepresentation)更連貫，通常讀者會運用先備知識去統整文章的概念，而使文章更具意義。「摘要」是指在讀者的記憶中，對文章的主要概念，能產生一種鉅觀結構(macrostructure)，類似一個心理大綱，被認為能代表主要概念的一套命題。「詳細闡述」則是指讀者藉著新的訊息與舊的知識相互連，結而產生新的理解，進而對新的訊息進行舉例、引申或類推，而達成文意的連貫。（四）理解監控(comprehension monitoring)：理解監控是指讀者能理解文意並察覺自己的閱讀歷程，其功能在於確保讀者能有效地達成閱讀理解，理解監控的歷程包含目標設定 (goal setting)、策略選擇 (strategy selection)、目標檢核 (goal-checking)及採取補救措施(remediation)。這套廣泛的技巧，已被稱為「後設認知」(meta-cognition)(Flavell, 1979)，意指個人對自己認知歷程的自我覺知。二、Burns , Roe & Ross(1999)認為閱讀是為了全然理解文本內容，因此會適用不同的閱讀理解形式，包含以下四種：（一）字面理解(literal comprehension)：指讀者能從文本段落中找出明確的、直接敘述的的細節，才得以導出主旨、事件順序、事件因果關係等。. 9.

(18) （二）詮釋理解(interpretive comprehension)：推斷文本的深層涵義，如作者的目的、主角的動機、求得結論、找出文中暗示的物件、時代、位置、主要想法及因果、探討比喻字詞意義、探討作者營造的氣氛等。（三）批判理解(critical comprehension)：讀者評估文本中所得到的訊息並主動積極的發問、搜尋事實，藉以導出精確合宜的結論，批判性理解也可針對作者的觀點、主題和立論加以批判。（四）創造理解(creative comprehension)：指發揮創造性思考去解決文本中的問題，是結合讀者原有經驗來解讀文本的言外之意，創造性理解是指讀者在預測結局、全新創作、解決問題、以圖像式的思考表達方面的理解能力。三、PIRLS(Progress in International Reading Literacy Study, 促進國際閱讀素養研究，簡稱 PIRLS)是由國際教育學習成就調查委員會(IEA)主辦的國際測驗，從 2001 年開始，針對小學四年級學生，五年一次所進行國際性閱讀評量所設定的閱讀能力中，包含有四項閱讀理解層次(引自柯華葳、詹益綾、張建妤、游婷雅，2008)：（一）直接提取(focus on and retrieve explicitly stated information)：讀者找出文中清楚寫出的訊息，其閱讀能力包含括：找出與閱讀目標有關的訊息、找出特定觀點、搜尋字詞或句子的定義、指出故事的場景（例如時間、地點）、在文章明顯陳述出來時，能找到主題句或主旨等。（二）直接推論(make straightforward inferences)：讀者需要連結文中兩項以上訊息，如：推論出某事件所導致的另一事件、在一串的論點後，歸納出重點、找出代名詞與主詞的關係、歸納文章的主旨、描述人物間的關係。（三）詮釋整合(interpret and integrate ideas and information)：讀者需要提取自己的知識以便連結文中未明顯表達的訊息，其閱讀能力包括：清楚分辨出文章整體訊息或主題、考慮文中人物可選擇的其他行動、比較及對照文章訊息、推測故事中的情緒或氣氛、詮釋文中訊息在真實世界的適用性等。. 10.

(19) （四）檢驗評估（examine and evaluate content, language, and textual elements）：讀者需批判性考量文章中的訊息，其閱讀能力包括：評估文章所描述事件實際發生的可能性、揣測作者如何想出讓人出乎意料的結局、評斷文章中訊息的完整性、找出作者的觀點等。有技巧讀者在閱讀過程中，都會直接且自動的進行「直接提取」和「直接推論」，而在「詮釋、整合觀點和訊息」以及「檢驗、評估內容、語言和文章的元素」上則需要讀者提取既有的先備知識，建構自己對文章深層的理解。. 以上的閱讀理解歷程及形式當中，Gagn′e(1985)閱讀歷程中的「解碼」與「文意理解」、Burns , Roe & Ross(1999)閱讀形式中的「字面理解」以及 PIRLS 閱讀理解層次中的「直接提取」、「直接推論」是較低層次的理解，相當於 Kintsch 建構統整模式中的「文本基礎」，而 Gagn′e(1985)閱讀歷程中的「推論理解」與「理解監控」、Burns , Roe & Ross(1999)閱讀形式中的「詮釋理解」、「批判理解」、「創造理解」以及 PIRLS 閱讀理解層次中的「詮釋整合」、「檢驗評估」是較高層次的理解，相當於 Kintsch 建構統整模式中的「情境模式」。低層次是高層次理解的基礎，而閱讀的最終目標即是希望讀者能獲得高層次的理解。因此，閱讀不僅是從文本中接收訊息，讀者更要結合本身的知識背景與生活經驗，活用各種閱讀理解的策略，進而達到閱讀理解的最終目標。. 肆、文章性質與閱讀理解影響閱讀理解的因素包含讀者本身的因素（包含讀者的動機、閱讀技巧、閱讀策略、推論能力、背景知識等）、文章的性質以及閱讀的情境(Van den Broek & Kremer, 2000)。讀者能否建立連貫的心理表徵除了上述讀者本身因素及閱讀的情境外，文章的性質也佔了相當重要的一環。相同的文章資訊可以用各種不同形式的方式來呈現，讀者便會形成不同的文本意義。傳統上行為主義認為一篇文章只要大致符合「沒有太多艱難的字詞」、「文句長度適中」等條件就可以稱之為可讀性高的文章，而「可讀性高」的文章即被視為容易理解的文章 (Hiebert &. 11.

(20) Raphael,1996)。認知論則認為除了上述的因素之外，仍應考量文章的結構性及內容的連貫性對讀者的影響。若文章內容能以「親近讀者」(userfriendly)的方式來書寫，例如有清楚的文章結構、明確的標題、內容的前後連貫性等，讀者便可節省有限的認知資源或做較少的推論。在這樣的文章中，讀者容易連貫前後文的意義、形成文章的摘要，同時可以將干擾理解的訊息減到最少，有助於讀者理解文意(Van den Broek & Kremer, 2000)。由此可見，閱讀理解的產生有賴讀者能夠吸收文章的訊息並和自己的背景知識相互統整，有效地在記憶中建構出新的心理表徵。閱讀能力好的讀者，能熟練地將文字解碼、提取字義，在句子中將各個命題剖析，做出「連貫的」、「可用的」推論，並且將已有的背景知識納入，形成屬於自己的心理表徵，以理解文章意義。. 第二節線上文本分析系統- Coh-Metrix 線上文本分析系統—Coh-Matrix，是由曼菲斯大學所發展的一個線上文本分析系統，其設計目的是測量美國學生閱讀教材中的語篇連貫性。透過各項指標的計算數值，可以了解文本凝聚力(cohesion)和文本心理表徵的連貫性(coherence)，其分析指標包含：英文可讀性公式、文字描述性分析、詞彙多樣性、詞性分類、句法分析、潛在語意分析等等(Graesser, McNamara, Louwerse, & Cai, 2004）。一、Coh-Metrix 的發展 Coh-Metrix 的研究計劃起始於 2002 年，此一研究基於實際需求，因為當時沒有任何一種可讀性工具可提供一個廣泛性的文字或文本指標，傳統測量文章難度的方法（稱為可讀性公式）有所不足，且沒有一個自動化工具可測量文本的連貫性(Clark, 1996; Graesser, Gernsbacher, & Goldman, 2003; Kintsch, 1998）。長期以來, 美國教育部門主要依賴可讀性公式（readability formula）對學生的閱讀材料作出取捨。可讀性的測量基於詞和句的特徵（比如：長度），此者對於文本難度是具有效力的指標，通常多音節多字母的單字是較少使用的，因此讀. 12.

(21) 者需要更多的接觸方能認識，因此若句中含有較多的單字表示句子語法可能較複雜不易理解。由於這些公式主要依靠詞長、句長等參數對閱讀材料進行測量, 導致很多教材中充斥著大量的短小、破碎而不連貫的語句, 使學生對文章的理解產生極大的不便, 也不利於學生閱讀和寫作能力的提高。有鑒於此， McNamara 等人（2002）設計了 Coh-Metrix，可以有效地測量文本的凝聚力，該軟體合理地利用了計算語言學、語料庫語言學、資訊檢索等多種自然語言分析技術為學生閱讀材料的選擇提供了十分可靠的依據（McNamara, Graesser, McCarthy & Cai, 2013）。二、Coh-Metrix 的重要性 Coh-Metrix 假設凝聚力(Cohesion)是語言最重要的核心，凝聚力是文本中結合事件和文本傳達概念的語言黏合劑。凝聚力的線索能幫助讀者理解句子和段落的連結，促進辭和句子的理解並提高讀者對文本全面性的理解，很多研究顯示文本的凝聚力線索能促進讀者理解並幫助讀者對文本內容建構更連貫的心理表徵 (Britton & Gulgoz, 1991; McNamara, 2001; Zwaan & Radvanksy, 1998)。文本中除了單詞和句子之外，還有句子間和段落間的關係。文本中有一些明確的線索可幫助讀者理解或推斷這些關係，一個簡單有力的凝聚力來自參照 (referential)和語意重疊(semantic overlap)，因為句子中的詞、概念或想法的重疊，構成了句子間的聯繫。另一個凝聚力來自關聯詞(connectives)的使用，例如：因為、不但……，關聯詞告知讀者概念之間的關係並幫助讀者去理解此關係的方向。 Coh-Metrix 可以從文本中提取多種變數, 這些變數涉及文本的銜接與連貫、句法複雜度、辭彙資訊、概念清晰度等多個方面。最重要的是， Coh-Metrix 在變數提取過程中利用了計算語言學領域的潛在語義分析法 (LSA, Latent Semantic Analysis) ，可以有效地分析文本的凝聚力，該方法並不依賴文本的表層特徵，而是對文本中各部分之間的語義相關性(semantic relatedness)進行分析(Landauer, McNamara, Dennis & Kintsch, 2007)。因此，Coh-Metrix 所提供的指標能用來評估文本的凝聚力。凝聚力高的文本使用重複的、具體的語言等來幫助讀者弄清楚單詞、句子和意思之間存在的聯. 13.

(22) 繫。而低凝聚力的文本則相反，需要讀者自己來進行多種推論才能理解文本。高凝聚力文本並不一定就比低凝聚力文本好，但卻能使讀者更容易理解文本。對於作者、出版商、老師、家長還是學生而言，透過 Coh-Metrix 系統的各項指標來分析文本，就能以科學的方法來提供文本難度或文本結構的資料。不管對於閱讀或寫作的教與學方面，更是能獲得極具參考價值的訊息。三、Coh-Metrix 關聯詞指標目前 Coh-Metrix 已發展到 3.0 版，線上介面如圖 2-1-1，其計算範疇涵蓋十一個類別 106 個指標，列舉如表 2-1-1 ：. 圖 2-2-1 Coh-Metrix 3.0 線上版系統介面資料來源: http://cohmetrix.memphis.edu/cohmetrixpr/index.html. 14.

(23) 表 2-2-1 Coh-Metrix 3.0 版指標類別與個數指標類別一、描述性（Descriptive）二、文本適讀性分數（Text Easability Principle Component Score）三、參照凝聚力（Referential Cohesion）四、潛在語意分析（LSA）五、詞彙多樣性（Lexical Diversity）六、關聯詞（Connectives）七、情境模型（Situation Model）八、語法複雜度（Syntactic Complexity）九、句型密度（Syntatic Pattern Density）十、詞彙訊息（Word Information）十一、可讀性指標（Readability）. 指標個數 11 16 10 8 4 9 8 7 8 22 3. 總計 11 個類別 106 個指標註：資料整理自 McNamara, Graesser, McCarthy & Cai (2013). 關聯詞（Connectives）指標是用來評估文本的凝聚力指標之ㄧ，關聯詞在增進概念和子句之間的連結扮演很重要的角色，並且提供了文本組織的許多線索 (Cain & Nash, 2011；Sanders & Noordman, 2000)。關聯詞指標計算方式為每千字的出現率分數， Coh-Metrix3.0 中共有五類一般性分類關聯詞 (connectives) (Halliday & Hasan,1976；Louwers, 2001)，分別為：因果關聯詞(causal；because, so)、邏輯關聯詞 (logical ； and,or) 、轉折關聯詞 (adversative/contrastive ； although, whereas)、時間關聯詞(temporal；until, first)、遞進關聯詞(additive；and, moreover)，除此之外，上述關聯詞又再區分為正向關聯詞（positive；also, moreover）、負向關聯詞(negative；however, but)兩類，最後再加上整體關聯詞(all)以及擴展時間關聯詞(expanded temporal)，總計有九個關聯詞指標(McNamara, Graesser, McCarthy & Cai, 2013)。在中文部分，CRIE 系統參考 Coh-Metrix 系統有關關聯詞指標的分類，在中文可讀性探討中將關聯詞指標分為正向連接詞數、負向連接詞和連接詞數三個指標，其分類方法沿用西方學者 Louwerse(2001)對英語連接詞的分類（宋曜廷等， 2013）。然而中文語法與英文語法不同，在關聯詞的分類上亦不相同，因此本研. 15.

(24) 究將依照中文語法對關聯詞的定義與分類來發展中文文本分析的關聯詞指標，包含十個指標，分別為並列關聯詞、遞進關聯詞、選擇關聯詞、承接關聯詞、轉折關聯詞、假設關聯詞、因果關聯詞、條件關連詞、目的關連詞和整體關聯詞，相關的定義將於下一節文獻探討中詳細介紹。. 第三節關聯詞語壹、關聯詞語的定義關聯詞語是明確的顯示語句間邏輯事理關係的語法標誌，對於各家對於關聯詞的定義整理如表 2-1：表 2-3-1 各家對關聯詞的定義書名. 作者. 性質〈定義〉. 範圍. 漢語語法學. 刑福義著. 複句關聯詞語，是複句中用來聯結分句、標明關係的詞語。複句關聯詞語具有標志性，它們所標明的關係是分句與分句之間抽象的「邏輯-語法」關係。絕大多數的複句，或者分句與分句之間用了特定關係詞語，或者分句與分句之間可以用上特定關係詞語。. 複句關聯詞語是根據聯結分句、標明結構關係、形成複句格式的共同特點組合攏來的一些詞語，沒有十分明確的標準和範圍。大體上有四種：句間連詞、關聯副詞、超詞形式、助詞 “的話＂。. 程祥徽、. 關聯詞語是組合分句成為複句的一種語法手段。可以明顯地標誌分句之間的邏輯事理關係。. 包括連詞以及副詞、少數的數量詞、代詞，也包括一些短語。關聯詞語用於複句中，可以合用〈成對地用〉，也可以單用。. 東北師範大學出版社. 現代漢語. 田小琳著總代理：臺灣商務印書館. 16.

(25) 中國現代語法王力著中華書局〈香港〉有限公司漢語句型. 林杏光著. 詞和詞可以聯結，句和句也可以聯結；有些虛詞居於詞和詞的中間，或句和句的中間，擔任聯結的職務。這種虛詞，我們叫做聯結詞。. 凡虛詞，居於兩個語言成分的中間，擔任聯結的職務者，叫做聯結詞。. 關聯詞語是表達分句間邏輯關係的一種主要方式。. 指連詞和一部分具有關聯作用的副詞以及一小部分起關聯作用的短語。. 中國國際廣播出版社實用漢語語法房玉清著北京語言學院出版社現代漢語句子張斌主編陳昌來著華東師範大學出版社. 語法論稿北京語言學院出版社出版發行. 宋玉柱著. 關聯詞語的作用在顯示小句小句之間的關係比較間的邏輯關係，恰當地運用關複雜時，就必須用關聯詞語可以增強複句和句群聯詞語來連接。的邏輯力量。關聯詞語是複句用來聯結分句表示分句間關係的詞語，也叫關係詞語。關聯詞語并不是一個內部統一的、獨立的詞類，也不是類短語，而是依據在複句中起聯結分句、標明分句間關係的作用而聚攏起來的一些詞語。是複句關係的標志。. 從來源上看，連詞、副詞、比詞大的超詞習慣搭配、類似助詞 “的話＂。從造句功能看，關聯詞語沒有劃一性，有的只起標明句間關係的關聯作用，有的在起關聯作用之外還有修飾、陳述作用。. 關聯詞語的作用在于連接複關聯詞語不僅出現在句中的分句，表達它們之間的複句中，而且可以出各種邏輯‧語法關係。現在單句中句子成分之間起關聯作用；關聯詞語在單句中是連接句子成分的，所起的作用是強調和限制. 17.

(26) 語法與修辭〈上〉. 劉蘭英、. 關聯詞語是複句的重要組成關聯詞語包括連詞、孫全洲主編部分。關聯詞語是指在複句部分副詞，以及某種張志公校訂的分句之間起關聯作用，表示慣用詞語。分句間組合關係的詞語。關聯新學識文教出詞語是各類複句不同的結構版中心關係的形式標誌。現代漢語教程應雨田、宋關聯詞語表示複句中分句間用作關聯詞語的主要仲鑫、陳慶的意義關係，是分析複句的重是一些具有連接分句要標志。作用的連詞和能表示中國書籍出版武主編關聯意義的副詞。張斌審定社現代漢語. 胡裕樹主編一個複句的分句與分句之間有一定聯繫，這種聯繫是通過一定的語法手段─語序和關新文豐出版公聯詞語─來表示。有些複句各司分句之間的聯繫，只是通過語序〈即分句的排列次序〉來表示。然而，在多數情況下，特別是書面語中，複句中使用關聯詞語是很常見的。. 關聯詞語有的是連詞、有的是副詞、有的是詞組。用上關聯詞語雖是複句的特點之一，但是，有關聯詞語的句子不一定是複句。因為關聯詞語還可連接詞、詞組、句子，甚至段落。有時關聯詞語在句中只起強調作用，這類句子是單句。. 漢語語法. 人們總是把關聯詞語與複句聯係在一起的。可是關聯詞語還有更廣泛的運用範。在單句中使用了關聯詞語，有可能隱含著條件關係，如：無論誰都得遵守紀律。. 上海教育出版社. 張斌著. 人們大都認為關聯詞語雖然不是與名詞、動詞等並列的詞類，但是至少該屬于詞法範疇的。其實，關聯詞語與詞類性質很不相同。詞類是獨立于句子之外的，而關聯詞語卻依存于句子結構。離開了句子，無所謂關聯詞語。這樣看來，關聯詞語與句子成分倒比較接近，可以稱之為關聯成分。可是關聯詞語又不能與句子成分并列，因為有些關聯詞語在句子中本來就充當狀語。. 18. 即使困難也要完成任務。以上單句使用了關聯詞語，當作條件複句的緊縮形式也未嘗不可。.

(27) 語法初階. 上海師範大聯合複句中關聯詞語的運用: 關聯詞語主要是連詞學中文系漢表示聯合複句中分句的關和有關聯作用的副書林出版有限語教研室著係，常常可以不用關聯詞語。詞。但是該用關聯詞語而不用，就公司會使分句間的關係不清，或者給人語意未盡的感覺。資料來源：引自林綠芬（2004）。小國語文複句中關聯詞語的教學：以九年一貫課程第一階段教材為例。 5-7 頁. 綜合各家說法，關聯詞語的範圍包含連接詞、關聯副詞、助詞，及一小部分起關聯作用的詞語，其性質用來連接各分句，並且可以明顯地標示分句之間的邏輯事理關係，對複句的關係有顯示、轉化和突出強調等作用，這些起關連作用的詞語統稱「關聯詞」。關聯詞不僅可以出現在句子內部，牽引連接詞與詞、短語與短語、分句與分句之間的作用，而且可以出現在句子外部，牽引連接句子與句子、句子與句群、句群與句群、段落與段落之間的作用。關聯詞語是明確的顯示語句間邏輯事理關係的語法標誌。. 貳、複句分類及定義本研究根據劉蘭英、孫全洲所箸《語法與修辭》上冊書中複句的定義及教育部教育研究委員會在《我國中小學國語文學利指標系統規劃研究》完整版對複句的說明，將複句依其分句間不同的邏輯事理關係分為十類，整理複句的定義及說明並加上所使用的關聯詞例句如下：一、並列複句：句間所表示的是並列平行的關係，有的各分句是分別描寫或說明幾種情況的，有的各分句是表示相對、相反或同時發生的幾種情況的，常用的關聯詞如：也、一邊… 一邊…，例句如下：地球一方面自轉，一方面繞著太陽進行公轉。康軒（四上．統整活動四）二、遞進複句：這類複句，一般是後一個分句較前一個分句的意思更進一層，而還有一種遞進複句，前一分句從否定或反面來說，後一個分句則從肯定方面. 19.

(28) 把意思向前推進一步，也就是說向著相反的方向遞進。常用的關聯詞如：並且、不只…更，例句如下：不只讓我找到快樂的泉源，更讓我在閱讀中收獲滿行囊。康軒（四上．十三、讀書報告-伊索寓言）三、選擇複句：分句中所說的事情不能同時並存，而是要從中選擇一項。選擇複句大體可分兩類，一類是「數者擇一」，有或此或彼的意思，叫「商選」，語氣較緩和；另一類是兩者間有所比較和側重，限定選擇其中的一各方面，叫「限選」，語氣比較強烈。常用的關聯詞如：或者……或者……、不是…… 就是……，例句如下：我現在都不用除草劑了，寧可收成少一點，也不想用有毒的藥品傷害這塊土地。（康軒五下．九、閃亮的山谷）四、承接複句：分句間表示動作或事件連續發生，表示這種關係一般可靠分句的排列次序，或用關聯詞語來銜接。常用的關聯詞如：於是、然後，例句如下：我們一看到水母從遠方漂來，就趕緊躲開。（南一五上．一、海的呼喚）五、轉折複句：前一個分句說了一個意思，後一個分句不是順著前一個分句的意思說下去，而是拐了一個彎兒，說出同前一個分句全然相反或者相對的意思來。而依對立關係的明不明顯，可分為重轉與輕轉。常用的關聯詞如：雖然……但是……，例句如下：連續兩年大學聯考失利，反而成為他展現藝術才華的轉捩點。（南一六上．十三、築夢踏實）六、假設複句一個分句提出一種假設，另一分句說明在這種情況下產生的結果；另一種是一個分句有退一步著想的意思，即先承認某種假設的情況，另一分. 20.

(29) 句卻從不同或相反的方面作出結論。常用的關聯詞如：如果、即使，例句如下：要不是他給我們養分，我們哪能長得這麼青脆呢？（翰林三上．六、老榕樹）七、因果複句可分為兩種：說明因果複句，一個分句說明原因，一個分句表示結果。推論因果複句，一個分句說明理由，另一個分句表示論斷。常用的關聯詞如：因為、由於，例句如下：因為是秋收的時節，到處是金黃的稻穀。（翰林五上．七、坐火車旅行）八、條件複句：可分兩類：有條件複句，一個分句提出一個條件，另一個分句說明在這個條件下產生的結果；無條件複句，一個分句先排除一切條件，另一個分句說明在任何條件下都會產生同樣的結果。常用的關聯詞如：只有、除非，例句如下：我們只要全心全力的盡本分做事，就是一個了不起的人。（康軒六下．十一、本分）九、目的複句：一個分句表示措施、手段，另一個分句表示目的。常用的關聯詞如：為了、以便，例句如下：為了一睹這群海洋神秘客，我們乘船出港後朝外海急馳。（翰林五上．九、黑白間的光彩）十、總分複句：一般是一個分句總說，幾個分句分說，形成一總幾分的關係。一般不用關聯詞語。. 参、關聯詞的分類本研究依照不同複句中所使用到的關聯詞分成九類，並列舉常用關聯詞，整. 21.

(30) 理如表 2-3-1：表 2-3-2 複句關聯詞語一覽表類. 別. 並列關聯詞遞進關聯詞選擇關聯詞承接關聯詞轉折關聯詞假設關聯詞因果關聯詞條件關聯詞目的關聯詞. 常用關聯詞舉例一方面……另一方面……，有的……有的…… 既……又……，不是……而是……，會……也會…… 不但… … 而且……、不僅……更…… 有… … 也有、除了……還有…… 如果……就……、是… … 還是… … 寧可… … 也不……、不是……就是…… 先… … 然後… …、一……立刻…… 再……就……、只見……就…… 一定… … 否則… …、好像……其實…… 或許……但是……、沒料到……竟然…… 如果… … 那麼… …、即使……仍然…… 要是……就……、假如……便…… 因為……所以……、由於因為……只好……、因此不論… … 總是… … 、只要… … 就… … 每當… … 總是… … 、唯有…… 為了……因而……、為了為了……於是……、為了……都……. 資料來源：劉蘭英、孫全洲主編（1998）。語法與修辭〈上〉。臺北：新學識文教出版中心。頁 231-232。. 肆、關聯詞與閱讀理解對學童的閱讀能力培養來說，「關聯詞語」是理解的重點（吳敏而，1994；高台茜，2003），「關聯詞語」的發展是兒童語言能力發展過程中非常重要的指標（林寶貴、黃瑞珍、彭千紅，1997；胡承佼，2004）。許多學者都提出關聯詞對於閱讀理也促進的作用，例如：王栩彬（1997）提到關聯詞在一些邏輯分析及抽象理論性較強的文章閱讀中經常被使用，它著重句子的整體性及句子間的相互關. 22.

(31) 係。關聯詞強調文章上下句意義上的連貫及語言結構點之間的聯繫與一致性而不著重對文法結構的分析。張智淵（2004）提出關聯詞在閱讀理解過程中可幫助讀者理解句內或句子間的語義關係，甚至可經由前句的邏輯預測後續句子的語義，從而提高閱讀速度，很快理解閱讀材料的語義。林綠芬（2004）的研究亦指出關聯詞語在句子中具有「黏合劑」的作用，一個句子中會因為使用不同的關聯詞語而表示不同的邏輯語義關係。因此，如果在閱讀文章時，能夠確實理解關聯詞語，就可以了解句子的含義、體會作者的思想和情感；書寫作文時，會適當的運用關聯詞語，那麼，自己準確、流暢、有條理的意思也能躍然於紙了。關聯詞對於閱讀理解的促進可分成以下幾點來探討（引自張藍尹，2009）：一、連結語句串聯篇章關聯詞有連接語意特性的功能，將分句之間意義連接，形成命題，命題再串聯成段落單位，以段落為單位再組成文章，來幫助閱讀的理解和閱讀的速度。張智淵（2004）曾提出關聯詞除了起著連貫句子表達語義的作用，也是串起語段意義重要的樞紐。讀者能理解各語段之間的關聯詞及其語義關係,那麼也就容易理解語篇的整體語義。二、促進訊息的整合關聯詞扮演訊息整合的中介角色，在實證研究方面，吳瑞屯、劉英茂（1986）的實驗發現「而且」，「或者」，「所以」，「但是」四個連接詞的句子使理解時間增長，但核對時間有系統的減少，或核對的錯誤率減少。理解時間意味著讀者對句子的處理歷程，而核對錯誤率與核對時間長短可以知道是否真正瞭解句子的意義與所指的內容，這意味著連接詞能使受試者對輸入訊息進行更有效率的整合，對命題形成更加完固，更有利於提取。詹益綾（2005）以實證研究嘗試以眼動追蹤技術，擷取讀者在閱讀有連接詞的句子時，找出哪類連接詞是句子中最需要、不可被省略的「語法標誌」。研究肯定連接詞於閱讀中的促進訊息整合的作用，連接詞使讀者較為順暢的處理句子的訊息，在沒有連接詞的句子，讀者會需要較多的時間處理內容的訊息，建立前後句關係，但是在閱讀句子過程中一步步整合前. 23.

(32) 後句的邏輯關係，因此在連接詞後的詞彙處理時間都是逐漸增加，到句子最後一個雙字詞時讀者就沒有花太多時間整合訊息。這些研究都提供了實證的資料，證實連接詞能促進訊息的整合。三、提供閱讀的策略關聯詞是一種語法的標誌，藉由標誌作用連帶也會影響讀者的閱讀思考與策略使用。劉列賓（2004）就曾提出邏輯連接詞在閱讀理解中的作用有兩個方面：標記作用（signaing）和整合作用（integration）。從文體使用的連接詞種類，往往會影響讀者閱讀策略的使用，連帶也影響閱讀的速度和效果。江蓉（2006）也以關聯詞的標記特性為切入點，印證了連接詞的標誌也是一種閱讀的策略。吳敏而（1994）曾提出老師可以標示文章結構的關鍵詞，來幫助國小兒童學習的看法。. 在西方的研究中，Halliday 提出了「銜接」的概念。Halliday 和 Hasan 認為銜接就是存在於篇章內部，使之成為語篇的意義關係。Halliday 認為連接詞介於語法和辭彙銜接手段之間，它們的連接性間接地依靠具體的語意實現，它們不依賴語篇的上下文獲得資訊，而是依靠它們本身的具體意義，預測著語篇中的其他意義的出現（引自賈燕梅，2006）。Halliday 與 Hasan 分析英文中構成文章連貫的主要成分，關聯詞(connective)為其中一個重點。Graesser、Singer 和 Trabasso(1994) 指出文章結構關鍵字的標示可以幫助讀者整理內容，較快達成理解。但是當讀者無法掌握標示詞的意思，就無法連結或掌握標示詞與前後兩子句的關係，其理解自然有困難(引自柯華葳、詹益綾 2007)。但也有研究指出使用過多反而無益於學習，例如：Freebody 和 Anderson（1983）發現，在高年級教科書中增列過多關聯詞，對有閱讀技巧的六年級學童而言，並不利於閱讀理解。另外，McNamara, Ozuru & Floyd（2011）的研究中，藉著增加文本的關聯詞的使用、語法重複等方式來增加文本連貫性，來測驗四年級學童的文本閱讀理解是否增進，其結果發現高連貫性的文本的確能增進低程度閱讀者（缺乏先備知識、閱讀技巧不佳）的理解，但對於先備知識充足、閱讀技巧好的高程度閱讀者而言，低連貫性的文本反而能幫. 24.

(33) 助他們在閱讀的過程中形成推論而達到理解。綜合以上文獻，不論在中文或西方的研究都指出，關聯詞的使用對於文章的連貫性有著重要的影響，關聯詞能讓讀者對文章的語意達成理解、促進訊息的整合並提供閱讀的策略。適度的使用關聯詞對低程度閱讀者的閱讀理解有促進的功用，但對於高程度的閱讀者而言，過多關聯詞的使用對閱讀理解反而沒有助益。. 25.

(34) 第三章研究方法第一節研究架構據研究目的及文獻資料的探討，建立研究架構如圖 3-1 所示：. 研究目的. 文獻探討教科書關聯詞分布趨勢探討. 關聯詞指標建置. 國編本文本蒐集定義關聯詞計算關聯詞指標分數兒童語料庫文本斷詞. 關聯詞指標分數比對資料分析與討論. 1.建置十個關聯詞指標 2.設定指標提取內容 3.定義指標計分公式. 指標與閱讀理解關係之探討撰寫計算指標分數程式. 自編閱讀理解測驗文本編製閱讀理解測驗題目. 設計線上使用者介面. 預試題目修正資料分析與討論. 閱讀理解測驗施測資料分析與討論圖 3-1-1 研究流程圖. 26.

(35) 27.

(36) 第二節研究步驟本研究建置之兒童文本電腦自動化關聯詞指標內容取自現行三個國小教科書版本中的國語教科書，先以「兒童語料庫」中國小教科書各領域教科書共 787 篇文本來計算指標分數，針對不同年級所得之關聯詞指標分數趨勢加以分析與討論，並與國編版國語教科書 54 篇文本關聯詞分布情形做趨勢比對並加以討論；接著以「兒童語料庫」787 篇文本為依據，求得關聯詞指標預測文本年級的迴歸公式；最後採用中高年及文本理解測驗，針對臺中市 8 所國小四、六年學生共計 33 個班 796 名學生施測，探討關聯詞指標與學生通過率之間的相關、閱讀理解層次題型與關聯詞指標的相關、受試學生高低能力分組在閱讀理解層次題型上的表現及閱讀理解層次題型對高低能力學生通過率的最佳預測模式。. 壹、關聯詞指標建置圖 3-2-1 為關聯詞指標建置流程圖定義關聯詞. 兒童語料庫文本斷詞. 1.建置十個關聯詞指標 2.設定指標提取內容 3.定義指標計算公式撰寫程式計算指標分數. 設計線上使用者介面. 資料分析與討論. 圖 3-2-1 指標建置流程圖一、定義關聯詞. 28.

(37) 根據文獻整理後，列舉十種複句關係予以定義，並以此作為本研究建置關聯詞指標的依據。二、兒童語料庫文本斷詞運用中央研院究斷詞系統，完成「兒童語料庫」文本第一階段斷詞，以做為後續電腦程式軟體提取關聯詞的依據。三、指標建置及計分方式：（一）指標建置：根據文獻探討中所列九種複句關係，（除去總分複句，因不使用關聯詞），建置九個關聯詞指標再加上所有不分類關聯詞指標共計十個關聯詞指標，如表 3-1。表 3-2-1 關聯詞指標類別指標指標名稱. 指. 標. 指標名稱. 指標 1. 並列關聯詞. 指標 6. 假設關聯詞. 指標 2. 遞進關聯詞. 指標 7. 因果關聯詞. 指標 3. 選擇關聯詞. 指標 8. 條件關連詞. 指標 4. 承接關聯詞. 指標 9. 目的關連詞. 指標 5. 轉折關聯詞. 指標 10. 所有關聯詞. （二）設定指標提取內容：整理現行國小三個國語教科書版本課文內容，將出現的關聯詞分類整理如表 3-2，以此做為電腦程式提取指標的內容。表 3-2-2 關聯詞分類一、並列關聯詞(29 個) 也跟以及一…一… 既…又… 一定…一定… 可以…可以… 有的…有的… 時而…時而…. 和與同時又……又…… 是…是… 也許…也許… 永遠…永遠… 有時…有時… 一下子…一下子…. 29. 或並且另一方面有…有… 能…能… 不再…不再… 更加…更加… 那麼…那麼… 一方面…一方面….

(38) 一會兒…一會兒…. 有時候…有時候…. 二、遞進關聯詞(27 個) 又連總不但更加此外何況尤其難怪. 更越還不僅進而而且並且甚至越來越. 更愈不只尤其還要何止況且除了愈來愈. 三、選擇關聯詞(8 個) 是… 還是… 寧可. 不…就是… 毋寧. 要…還是… 只好. 四、承接關聯詞(17) 才到立刻於是原先然後. 先便之前後來接著隨著…也…. 再就之後首先就是. 五、轉折關聯詞(36 個) 可雖不過可是只是即使其實原來萬一縱使只不過. 但不然反而另外而是否則固然竟然盡管還是就算…也…. 卻不管反倒只有但是沒想到幸虧然而儘管雖然想不到. 30.

(39) 六、假設關聯詞(17 個) 若凡是如果即便假如要不然. 倘也許即使要是縱使說不定. 一旦可能只要倘若要不是. 由於因為終於之所以. 因此所以以致以致於. 八、條件關連詞(22 個) 任只有至少非得唯有不論沒有…沒有… 再…也…. 當只要每當除了透過無論非…不然… 想要…就…. 才能任憑幸好除非等到沒有…不… 要…就…. 九、目的關連詞(9 個) 以以防免得. 為以便為了. 以免用以省得. 七、因果關聯詞(13 個) 只緣因而既然以至以至於. 31.

(40) （三）計分方式：依據 Coh-Metrix (Graesser, McNamara, Louwerse, & Cai, 2004) 關聯詞指標的計分方式，計算文本每千個詞中該類關聯詞的出現次數。此出現率分數計算如公式一： n  1000 N. n : 關聯詞出現次數 N : 課文詞數. （公式一）. 四、撰寫程式並計算指標分數使用電腦軟體 MATLAB 提取「兒童語料庫」中的各類關聯詞語，並依照指標公式撰寫程式予以統計計分，建立電腦自動化的關聯詞指標分數。五、設計線上使用者介面本研究除建置兒童文本關聯詞指標，並發展線上兒童文本分析系統，使用者可以藉由系統進行文本特徵分析。使用者可連結網址進入系統首頁，頁面右方須登入帳號密碼，接著再點選「關聯詞」類別，即可進入關聯詞指標分析頁面，如圖 3-2-2。. 圖 3-2-2 中文文本自動化分析系統首頁登入畫面. 32.

(41) 接著點選關聯詞類別，進入關聯詞指標分析頁面後，首先先輸入文章基本資料及文章內容，接著點選欲分析的關聯詞指標，最後按下「分析文章」按鈕，如圖 3-3-3，即可顯示指標分析結果。. 圖 3-2-3 中文文本自動化分析系統指標點選畫面. 33.

(42) 圖 3-2-4 為關聯詞指標分析結果頁面，以本篇「草船借箭」為例，並列關聯詞指標分數為 2.896，表示此類關聯詞每千字出現率為 2.896。. 圖 3-2-4 中文文本自動化分析系統指標分析結果介面六、資料分析與討論（一）依據所建置的電腦自動化關聯詞指標所計算出的各關聯詞指標分數結果，對各版本教科書關聯詞出現率及分布情形予以討論與分析。（二）以此關聯詞指標分數預測「兒童語料庫」中的文本年級，並求得迴歸方程式。. 貳、關聯詞指標應用探討關聯詞指標探討共分成兩部分，一是教科書關聯詞分布探討，另一是指標與閱讀理解之關係探討。探討文本取自國立編譯館四、六年級國語教科書，除去新詩、故事體及議論文文章後，共計 54 篇，其中記敘文 44 篇，非記敘文 10 篇。將指標驗證程序以流程圖呈現，如圖 3-2-5 所示。. 34.

(43) 關聯詞指標探討. 教科書關聯詞. 關聯詞指標與閱讀理解. 分布趨勢探討. 之關係探討. 國編版文本蒐集. 挑選測驗文本. 計算指標分數. 編製文本理解測驗題目. 閱讀理解測驗預試指標分數趨勢比對題目修正資料分析與討論閱讀理解測驗施測. 資料分析與討論. 圖 3-2-5 教科書關聯詞趨勢探討流程圖一、教科書關聯詞分布趨勢探討（一）計算指標分數：利用已建置之電腦自動化文本關聯詞指標計算國編版文本的指標分數。（二）關聯詞指標分布趨勢比對：將國編版文本之關聯詞指標分數與「兒童語料庫」之關聯詞指標分數做比對。. 35.

(44) （三）分析與討論：根據關聯詞分布比對結果加以分析討論. 二、關聯詞指標與閱讀理解關係之探討（一）挑選「中高年級文本理解測驗」文本：取國立編譯館四、六年級國語教科書內課文共八篇文章，根據指標計算結果，按年級、文章長短及文體篩選測驗文章。（二）編製文本理解測驗題目：由臺中教育大學教育測驗與統計所三位台中教育大學教授與七位平均年資達 10 年以上現職國小教師共同編審，仿照 PIRLS 閱讀理解層次編製試題，完成兒童「中高年級文本理解測驗」題本。（三）「中高年級文本理解測驗」預試：預試對象為臺中市某所國小四、六年級學生 60 人，原始測驗題本為 8 篇文章，53 題單選題。預試後，刪除鑑別度不佳的題目，刪題後題本共計 8 篇文章 44 題單選題。（四）「中高年級文本理解測驗」施測：對象為臺中市 8 所國小四年級學生 371 人、六年級學生 425 人，共計 796 人，施測時間為 40 分鐘。（五）測驗資料分析與討論：依照測驗結果進行資料分析與討論。. 第三節研究對象與限制一、研究對象（一）預試對象：施測對象為臺中市某國小全體學生各 30 人，預試題本內包含八篇文本測驗及 53 題試題。預試後刪除 5 題鑑別度不良試題，正式施測題本內包含八篇文本測驗及 44 題試題。（二）正式施測對象：施測對象為臺中市 8 所國小 33 個班級，有效樣本共 796 人，其中四年級受試者共 371 人，六年級受試者共 425 人。（三）受試學生排除智能障礙及情緒障礙之特殊生。二、研究限制. 36.

(45) （一）研究對象方面：本研究採用立意及便利抽樣，以研究者方便實施測驗的四、六年級兒童做為受試對象，受試對象都集中於臺中市學校，由於取樣並非隨機抽樣，因此本研究結果並不適合套用在用其他其他地區的孩童身上。（二）研究推論方面：本研究採用「中高年級文本理解測驗」雖有不錯的信、效度，但文章樣本只有八篇，對於研究結果不宜作過度的推論。. 第四節研究工具根據研究目的的需要，研究工具如下：. 壹、兒童語料庫本研究指標建置語料庫來源為廖晨惠（2010）之國科會｢閱讀研究議題八：以 LSA 為基礎之電腦化閱讀認知測驗及 AutoTutor 建置｣計畫（編號：NSC 100-2420-H-142-001-MY3）所建置的國小語料庫，共收錄經授權的 945 篇國小各版本跨領域之課文及國語日報等文本，本研究主要以語料庫中國小一至六年級課文中國語、社會以及自然與生活科技三科目共 787 篇文章做為研究的依據。. 貳、斷詞系統本研究運用中央研究院斷詞系統，完成「兒童語料庫」文本斷詞，以做為後續電腦軟體提取關聯詞的依據。此一系統包含一個約拾萬詞的詞彙庫及附加詞類、詞頻、詞類頻率、雙連詞類頻率等資料，具有相當好的斷詞效果。. 参、電腦軟體一、MATLAB 軟體：利用 MATLAB 軟體提取特定類別關聯詞並依據 Coh-Metrix 關聯詞指標公式撰寫程式予以計分。二、SPSS 軟體：單因子變異分析、皮爾森積差相關、獨立樣本 t 檢定、迴歸分析。. 37.

(46) 肆、國立編譯館四、六年級國語教科書民國 90 年開始國中小實施九年一貫課程，國中小教科書開放審定本，在此之前教科書為統一版本，皆由教育部國立編譯館所編寫，不但行之有年且編寫相當嚴謹，而且文章與現行教科書有差異，非常適合用來做為本研究的研究工具，除了能保證文章的品質優良，並可排除學生重複閱讀的機率，使得施測的結果更為客觀與準確。. 伍、中高年級文本理解測驗本測驗題本採用國立臺中教育大學測驗統計與適性學習研究中心所編製之「中高年級文本理解測驗」，詳細內容參閱「中高年級文本理解測驗技術報告」（郭伯臣等，2013）及未出版碩士論文「兒童文本詞類指標分析系統建置與應用」（陳建宏，2013），茲將題本特色整理如下：一、文本選擇：文本取自民國 78 年國立編譯館國語教科書四、六年級課文共八篇文章，其中記敘文 4 篇，非記敘文 4 篇。二、試題編製：測驗仿照國際閱讀素養研究（PIRLS）閱讀理解層次編製試題共計八篇 44 題，題目皆為四選一單選題。試題涵蓋四項閱讀理解層次：直接提取、直接推論、詮釋整合以及檢核評估。三、效度與信度分析：透過信度與效度的檢驗，可以瞭解評量工具問卷本身是否優良適當，以作為改善修正的根據，並可避免做出錯誤的判斷。本測驗題本校度採專家效度，邀請三位臺中教育大學教授與七位平均年資達 10 年以上現職國小教師共同編審，因此具有良好的內容效度與表面效度。根據 DeVellis(1999)所提出的 Cronbach α 係數取捨標準，α 值大於.7 為高信度本測驗題本，本測驗信度係數 Cronbach α 值達.85，表示信度高，具有穩定性及一致性的特性。. 38.

(47) 四、試題分析：信度與效度是測驗二項的重要特徵，二項特徵均須視試題品質優劣而定，而試題品質則可藉由試題分析而提高。本測驗依「古典測驗理論」（classical test theory, CTT；Allen, M.J. & Yen, W. M., 2002）以及「試題反應理論」（item response theory, IRT；余民寧，2009）兩種方式來做試題分析，並依兩種測驗理論所得的測驗通過率探討後續分析議題並加以比較：（一）古典測驗理論古典測驗理論的內涵是以整份測驗的觀點，來解釋分數的涵義，以真實分數模式（亦即觀察分數等於真實分數與誤差分數之和，數學公式為 X=T+E）為理論架構。因此，它對受試者測驗分數的看法，是以各試題得分加總之後的總分做為代表。古典測驗理論中，對於試題分析指數的意義則解釋為：難度指數值（P）指的是通過率，表示受試者答對此題的機率，其值介於 0 至 1 之間，值愈大表示試題愈容易，試題的難易度旨在區別受試者的能力，故難度指數以接近 0.5 為最適當；鑑別指數（D）目的在於瞭解試題是否具有區辨受試者能力高低的作用，指數愈高，表示區辨力愈強。一般而言，可接受的最低標準為 0.25，美國測驗學者 Ebel（1979）的試題評鑑標準中，鑑別度 0.4 以上表示試題非常優良（郭生玉， 2004）。本測驗平均難度為 0.58，平均鑑別度為 0.43，表示測驗難度適中，測驗試題具有相當好的鑑別度。（二）試題反應理論試題反應理論主要是以個別試題的觀點，來解釋測驗分數的涵義，並以機率的概念來解釋受試者能力和測驗反應間之關係，亦即觀察其測驗反應結果，再經數學模式的運算，即可估計受試者的能力或心理特質，對於單一選擇題的測驗，使用三參數對數模式是解釋學生作答行為最恰當的測量模式（余民寧, 2009）。三參數對數模式除有難度參數（b）、鑑別參數（a）外，還有猜測度參數（c）其模式可以公式二表示： e Dai ( bi ) Pi ( )  ci  (1  ci ) 1  e Dai ( bi ). （公式二）. 39.