兒童文本詞類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. 兒童文本詞類指標分析系統建置與應用. 研究生：陳建宏撰. 中. 華. 民. 國. 一. ○. 二. 年. 六. 月.

(2) 謝誌本論文可以順利地完成，首先要感謝我的指導教授－郭伯臣教授及廖晨惠教授，由於老師耐心的教導，指引我論文正確的方向，使我兩年來獲益匪淺，更能一窺測驗統計的奧妙；也要感謝楊裕貿教授，在試題編製上提供了最有力的見解，老師對學問的嚴謹更是我輩學習的典範；感謝口試委員陳明蕾教授，在繁忙之中撥空評閱論文，不吝指出我研究上的不足之處以及提供寶貴的建議，使得論文內容及架構能夠更臻完善。由衷感謝鎧誌學長以及文蘭、筱倩、勇媜、亞韋等最堅強的研究團隊夥伴們，給予我在論文上的協助，特別是大家一起討論、跑程式、分析資料、挑燈夜戰、修寫論文的日子，一輩子也難以忘懷。也要感謝忠孝國小同仁：艷鴽和怡雯論文的諮詢、鋒佺英文論文的指導、莛璇和國楨的論文校稿、易良的義氣相挺、家菡、舒婷、美靜等協助預試施測，以及珮瑄、怡超、國榮、千代、慧容、麗美及多位老師們的支持與加油。另外要特別感謝明諺的鼎力協助，完成了三所學校試題的正式施測；以及感謝立祥百忙之中對於英文摘要的協助。最後要感謝我最親愛的家人，謝謝爸爸、媽媽，總是無怨無悔的為我付出，包容我數個月沒有回家的日子；謝謝妹妹與弟弟對家裡的照顧，讓我無後顧之憂得以戮力攻讀碩士學業。謝謝所有關心我、曾經幫助過我的人，因為有你們的幫助與鼓勵，讓我產生無比的力量勇往直前，謹以簡短文字代表我滿滿的謝意，願我的心意能傳遞到您們的心中。陳建宏謹致102.6.16. 2.

(3) 中文摘要本研究旨在建置兒童文本詞類指標分析系統，並分析所建置的兒童語料庫中國語、自然、社會三種科目中的詞類分布現況是否有所差異，更進ㄧ步推算出文本適讀年級的預測迴歸公式。此外，應用自編的中高年級文本理解測驗，探討詞類指標與閱讀理解層次題型的相關及高低分組能力學生在閱讀理解層次上的表現情形。本研究結果如下：ㄧ、本研究參考 Coh-Metrix 多層次線上文本分析系統，成功的建置了名詞出現率、動詞出現率、形容詞出現率及副詞出現率等四項詞類指標。二、在兒童語料庫中，隨文本年級增加，四項詞類指標發展曲線趨於平緩、變化不大，高低依序為名詞、動詞、副詞、形容詞，即在每篇文章中，四個詞類的分布皆相當平均。三、使用所建置的詞類指標預測文本適讀年級時的最大解釋變異量為 2.2%，其中動詞出現率的預測效果最好，優於名詞、形容詞、副詞出現率。四、詞類指標與閱讀理解層次中較低的直接提取、直接推論，呈中高度相關；而與閱讀理解層次較高的詮釋整合、檢驗評估，呈低度相關。五、對低分組能力學生來說，最具有解釋力的閱讀理解層次為直接提取；而對高分組能力學生最具有解釋力的閱讀理解層次為檢驗評估這個項目。. 關鍵字：文本分析、詞類、閱讀理解. I.

(4) Abstract The purpose of this study is to built the analysis system index of parts of speech ; exploring the distribution of parts of speech in Chinese, Nature Science and Social Study of children’s corpus; developing the fittest regression model of predicting text appropriate reading grades; exploring the relationships among parts of speech and questions of different reading comprehension levels; analyzing the performances of reading comprehension levels among students with different abilities. The major findings are as following: 1. The indexes of occurrence rates of nouns, verbs, adjectives and adverbs were established successfully. 2. The development curves of four indexes are getting gentle with ascending text grades in children’s corpus; nouns have the highest rate of occurrence and are followed by verbs, adverbs and adjectives in each article. 3. The explained variance of text appropriate reading grades predicted by parts of speech’ index is 2.2%; the rate of occurrence of verbs is a better predictor over those of nouns, adjectives and adverbs. 4. The index of word class is moderately correlated to direct retrieval and direct reasoning which are of lower reading comprehension levels; the index of parts of speech has low correlation to integrative annotation and examining evaluation which are of higher reading comprehension levels. 5. Direct retrieval is the best predictor to reading comprehension for the low-achieving group of students; examining evaluation is the best predictor to reading comprehension for the high-achieving group of students. Key words: text analysis, parts of speech, reading comprehension. II.

(5) 目錄中文摘要..................................................................................................................... I Abstract ...................................................................................................................... II 表目錄........................................................................................................................ V 圖目錄..................................................................................................................... VII 第一章緒論 ...............................................................................................................1 第一節研究背景與動機 ....................................................................................1 第二節研究目的................................................................................................3 第三節名詞釋義................................................................................................3 第二章文獻探討 .......................................................................................................5 第一節詞類探討................................................................................................5 第二節閱讀理解..............................................................................................14 第三節詞類與閱讀理解 ..................................................................................18 第四節 Coh-Metrix...........................................................................................21 第三章研究方法 .....................................................................................................25 第一節研究流程..............................................................................................25 第二節詞類指標..............................................................................................27 第三節自動化文本分析系統介面簡介...........................................................29 第四節研究範圍、對象與限制 ......................................................................31 第五節研究工具..............................................................................................32 第六節資料處理..............................................................................................42 第四章研究結果與分析..........................................................................................45 第一節兒童語料庫文本趨勢分析 ..................................................................45 第二節指標分數預測文本適讀年級...............................................................52 第三節題本通過率與指標分數分析...............................................................54 第四節閱讀理解層次與指標分數之相關.......................................................55. III.

(6) 第五節高低分組學生能力與閱讀理解層次相關 ...........................................59 第五章結論與建議 .................................................................................................65 第一節結論 .....................................................................................................65 第二節建議 .....................................................................................................66 參考文獻...................................................................................................................67 中文部分 ...........................................................................................................67 英文部分 ...........................................................................................................72. IV.

(7) 表目錄表 2-1-1 表 2-1-2 表 2-1-3 表 2-1-4 表 2-1-5 表 2-1-6 表 2-3-1 表 2-4-1 表 3-2-1 表 3-2-2 表 3-2-3 表 3-2-4 表 3-5-1 表 3-5-2 表 3-5-3 表 3-5-5 表 3-5-6 表 3-5-7 表 3-5-8 表 3-5-9 表 3-5-10 表 3-5-11 表 3-5-12 表 4-1-1 表 4-1-2 表 4-1-3 表 4-1-4 表 4-1-5 表 4-1-6 表 4-1-7 表 4-2-1 表 4-2-2 表 4-2-3 表 4-2-4 表 4-3-1 表 4-4-1. 各學者對詞的分類 ....................................................................................6 實詞虛詞分類表 ........................................................................................8 名詞的定義與語法特徵 ............................................................................9 動詞的定義與語法特徵 ..........................................................................11 形容詞的定義與語法特徵.......................................................................12 副詞的定義與語法特徵 ..........................................................................13 國內詞類相關研究一覽表.......................................................................19 Coh-Metrix 3.0 版本指標.........................................................................23 名詞分類表..............................................................................................27 動詞分類表..............................................................................................28 形容詞分類表 ..........................................................................................28 副詞分類表..............................................................................................29 修改中研院精簡詞類後斷詞標記規則列舉表........................................33 PIRLS 閱讀理解層次及層次子項目 .......................................................35 測驗試題閱讀理解層次試題類型及題數分布........................................35 古典測驗理論難度、鑑別度及信度分析表............................................36 BIOLOG-MG 分析試題難度參數、鑑別度參數及猜測度參數摘要表 .38 不同年級學生對不同題本文章測驗表現-CTT.......................................40 不同年級學生對不同題本文章測驗表現-IRT ........................................40 不同年級學生在直接提取層次上通過率的相關....................................41 不同年級受試學生在直接推論層次上通過率的相關 ............................41 不同年級受試學生在詮釋整合層次上通過率的相關 ............................41 不同年級受試學生在檢驗評估層次上通過率的相關 ............................42 各年級平均詞類出現率 ..........................................................................45 國語科各年級平均詞類出現率摘要表 ...................................................47 自然科各年級平均詞類出現率摘要表 ...................................................48 社會科各年級平均詞類出現率摘要表 ...................................................49 Coh-Metrix3.0 語文科各級別平均詞類出現率摘要表 ...........................50 Coh-Metrix3.0 自然科各級別平均詞類出現率摘要表 ...........................50 Coh-Metrix3.0 社會科各級別平均詞類出現率摘要表 ...........................51 指標分數與文本年級描述性統計摘要表 ...............................................52 指標分數與文本年級之間的相關 ...........................................................53 指標變項預測文本年級模式回歸分析摘要表........................................53 詞類指標預測文本適讀年級範例表 .......................................................54 指標分數與學生在中高年級文本理解測驗通過率係數摘要表.............54 不同年級學生在直接提取層次上之通過率與指標分數的相關.............55. V.

(8) 表 4-4-2 表 4-4-3 表 4-4-4 表 4-4-5 表 4-5-1 表 4-5-2 表 4-5-3 表 4-5-4 表 4-5-5 表 4-5-6 表 4-5-7. 不同年級受試學生在直接推論層次上之通過率與指標分數的相關 .....56 不同年級受試學生在詮釋整合層次上之通過率與指標分數的相關 .....57 不同年級受試學生在檢驗評估層次上之通過率與指標分數的相關 .....58 閱讀理解層次與詞類指標的相關整合表 ...............................................59 不同年級學生在閱讀理解層次描述性統計摘要表 ................................59 不同年級高低分組學生的 CTT 通過率與閱讀理解層次的相關 ...........61 不同年級高低分組學生的 IRT 通過率與閱讀理解層次的相關 ............61 四年級高低分組學生對閱讀理解層次題型的最佳預測模式 ................62 六年級高低分組學生對閱讀理解層次題型的最佳預測模式 ................63 四六年級全部高低分組學生對閱讀理解層次題型的最佳預測模式 .....64 CTT 與 IRT 對高低分組學生閱讀理解層次的最佳預測模式統整表 ....64. VI.

(9) 圖目錄圖 2-4-1 圖 3-1-1 圖 3-3-1 圖 3-3-2 圖 3-3-3 圖 4-1-1 圖 4-1-2 圖 4-1-3 圖 4-1-4 圖 4-1-5 圖 4-1-6 圖 4-1-7. Coh-Metrix3.0 介面 .................................................................................22 研究流程圖..............................................................................................26 中文線上文本分析系統首頁...................................................................30 詞類與詞頻..............................................................................................30 指標分析結果 ..........................................................................................31 一至六年級平均詞類出現率統計圖 .......................................................46 國語科各年級平均詞類出現率統計圖 ...................................................47 自然科各年級平均詞類出現率統計圖 ...................................................48 社會科各年級平均詞類出現率統計圖 ...................................................49 Coh-Metrix3.0 語文科各級別平均詞類出現率統計圖 ...........................50 Coh-Metrix3.0 自然科各級別平均詞類出現率統計圖 ...........................51 Coh-Metrix3.0 社會科各級別平均詞類出現率統計圖 ...........................51. VII.

(10) 第一章緒論本研究主題為建置兒童文本詞類指標分析系統，並探討詞類指標與閱讀理解的關係。本章第一節說明研究背景與動機；第二節說明研究目的；第三節為重要名詞釋義。. 第一節研究背景與動機閱讀是學習的根基，透過閱讀可以獲得文章資訊，日常生活中食衣住行各層面，都與閱讀能力的應用有關（林寶貴、錡寶香，2000）。閱讀的過程中，我們藉由詞彙接收訊息，吸收資訊而得到知識，詞彙學習對閱讀來說是相當重要的基本能力，包含識字能力、詞彙量的多寡與詞彙的理解等，這些也都將影響閱讀的成效（王瓊珠，2009）。過去與閱讀有關的研究都強調詞彙量多寡或詞頻高低與閱讀理解的關係（方金雅，2001），可是從兒童的語言發展階段來看，兒童對詞類的掌握也不容忽視（陳珮真，2006）。一般而言，兒童詞彙學習最先掌握的是實詞（名詞、動詞、形容詞、副詞等），然後再學會運用虛詞（介詞、連詞、助詞、嘆詞等）。小時候父母與兒童對話的過程中可知，動詞、名詞出現的最早，尤其是在單詞句時期，隨著簡單句的出現，在幼兒語言中逐漸產生出代名詞、副詞、形容詞等其他實詞的概念。至於連接詞則要到等到第二階段的複合句中才會出現（張顯達，1999），因此詞類是兒童語言學習過程中一個相當重要的概念。有些文章內容連貫性強、使用的句型簡單、詞彙易於辨識，使讀者容易理解，對閱讀能力低的人有幫助，因為可以增加其自信心，保持閱讀興致與動機；反之，若文章連貫性低、使用許多專有名詞與艱澀的詞彙、句型複雜，會使閱讀能力低的讀者望之卻步，然而卻有可能增加高閱讀能力者對自我的挑戰性（Chall & Conard，1991），因此，如何透過選擇一篇適合讀者閱讀的文章來提升其閱讀理解能力、幫助其享受閱讀樂趣，提升自我知能，便成為ㄧ件刻不容緩的事。要如何不花許多時間評估、做測驗，又能替讀者挑選出適合他的文章？目前國外歷經多年研究已發展成熟出一套自動化文本多項度分析系統，如 Coh-Metrix. 1.

(11) （Graesser, McNamara, & Kulikowich, 2011），可以線上分析文本的多項指標，顯示該文本的各種特徵，包含英文可讀性公式、文字描述性分析、詞彙多樣性、文體風格、句法分析、潛在語意分析等（Graesser, McNamara, & Louwerse, 2004），除了能做出文本適合閱讀的年齡推薦外，也能對學生寫作風格提供優缺點的建議，進而提升學生寫作能力，甚至可對美國總統大選辯論會及演講稿的連貫性分析等，在各界受到廣泛的迴響與應用。國內有關自動化文本分析的研究正處於發展階段，目前有高雄師範大學參考荊溪昱（1995）的研究所開發的中文文章適讀性線上分析系統，利用國小課文長度、平均句長、常用字比率、詩歌文體、文言文體等項目，撰寫公式，分析國小文章的適讀年級。以及臺灣師範大學宋曜廷、陳茹玲、李宜憲、查日龢、曾厚強、林維駿、張道行、張國恩（2013）也發展出的文本可讀性指標自動化分析系統（Chinese Readability Index Explorer, CRIE），分析文本多項特徵，可見文本分析與選擇的重要性，有鑑於此，臺中教育大學測驗與統計研究所也組成一個閱讀研究團隊，參考國外最新的 Coh-Metrix 系統，發展與建置各項國小學童的文本分析指標，期能發展像國外 Coh-Metrix 系統，對中文做出更大的貢獻。在國小國語科教學中，學童從詞彙中認識生字，瞭解詞彙的意義，到造句時將詞彙連貫成有意義的完整句子等，不論生字、造句、語意、閱讀等，都是從詞彙切入（李麗綺，2003），詞彙是最小的能獨立運用的有意義的語言單位（劉月華、潘文娛與故韡，2001），在我們日常對話、書寫、閱讀時扮演著不可或缺的角色。詞類也是話語進行中判斷與理解的重要依據，其中實詞可以預測文章下文並增進語意上的理解，虛詞則對社會及心理層面的理解有重要的幫助（Pennebaker, 2011; Pennebaker, Booth, & Francis, 2007）。回顧中文閱讀理解的相關文獻，發現多數研究主題都是探討閱讀理解與文章結構、策略教學、整合學習策略、故事結構、後設認知、交互教學、心智圖法等，較少提及詞類與閱讀理解的關係，是故本研究針對詞類發展文本自動化分析系統，並探討期與閱讀理解的關係，盼能提供教師選擇教材時之參考。. 2.

(12) 第二節研究目的一、建置兒童文本詞類指標分析系統。二、檢視國小教科書中詞類指標分布情形及預測文本適讀年級。三、探討詞類指標與閱讀理解的關係。. 第三節名詞釋義一、兒童語料庫本研究建置文本分析指標之資料來源為廖晨惠（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： NSC100-2420-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。本研究主要擷取語料庫中國小一至六年級課文中國語、自然與社會三個科目共 790 篇文章進行分析。. 二、Coh-Metrix Coh-Metrix 為美國曼菲斯大學所開發的多層級多項度線上文本分析系統，提供六十多個指標及二百多種方法（Graesser, McNamara, Louwerse, & Cai, 2004），目前已發展到 3.0 版。從 Coh-Metrix 系統所分析的指標可以歸納出探討文本的八大特徵：文體的敘述性、句型的簡單性、詞彙的多樣性、語意的連貫性、內容深度的關聯性、動詞連貫性、連接詞和時態的探討等（Graesser et al.,2004）。. 三、詞類出現率華語詞彙和英語詞彙一樣，可以依照其語法功能和詞彙意義予以歸類，如名詞、動詞、形容詞等，此即稱為詞類（劉月華等，2001；蔡宜芳，2009）。詞類可分為實詞與虛詞（田小琳、程祥徽，1992；胡裕樹，1992）。本研究所探討的. 3.

(13) 詞類為實詞當中最常出現的四大詞類，包括名詞、動詞、形容詞、副詞等；而詞類出現率是指在一篇文本當中，某詞類出現的總次數佔整篇文本總詞數的比率，以千分率表示。. 4.

(14) 第二章文獻探討本章依據研究目的，進行相關文獻的整理與分析，主要目的是透過分析中文文本詞類出現率的分布情形，建置中文文本指標，進而探討中文文本詞類指標與學生閱讀理解之間的關係。文獻探討可分為四個部分。第一部分是詞類探討，第二部分介紹閱讀理解，第三部分介紹詞類與閱讀的關係，第四部分介紹 Coh-Metrix 線上文本分析系統。. 第一節詞類探討壹、詞類的定義詞類，就是給詞分類，依據不同的使用目的，可以決定不同的分類標準。例如，按照詞的意義，可以區分成天文類、地理類等；按照詞的來源，可以區分為外來詞、方言詞、古語詞等（胡裕樹，1994）。詞類也可以是詞在語言結構中表現出來的類別（何永清，2005），葛本儀（2002）也說：「詞的語法分類稱為詞類。詞類反映著詞的語法特點，詞屬於哪一種記號稱為它的詞性。」張開旭（2012）的研究也指出，華語詞彙和英語詞彙一樣，可以依照其語法功能和詞彙意義予以歸類，如名詞、動詞等，此即稱為詞類。綜合上述學者所述，詞類是以語言中的詞彙為對象，按照語法作用的不同，將詞分為不同的類。由於詞的數量非常龐大，可使用詞性（part-of-speech）來概括一個詞在一個句子中所展現的句法功能和意義（張開旭，2012）。雖然學者對於詞性與詞類的命名名稱有所不同，不過兩者指的是同一件事，本研究以詞類稱之。. 貳、詞類的劃分對詞的分類，主要是依據詞的語法特點，同時兼顧意義，ㄧ個詞的語法特點，就是它的組詞造句的特點、詞法和句法的功能（田小琳、程祥徽，1992；劉月華等，2001）。區分詞類的目的是為了指明詞的外部結構關係，說明語言的組織規律，分類的基本根據是詞的語法和功能（胡裕樹，1994；何永清，2005）。王楚. 5.

(15) 蓁（2008）的研究中指出：詞類系統的建置和詞類劃分的標準取決於「詞類」一詞的定義。根據高子晴 (2010) 探討漢語是否存在詞類的論述：漢語的確如同其他語言一般具有詞類，當我們欲使用類型學研究所劃分出的詞類系統時，應斟酌漢語特性來建立符合漢語語法結構之詞類框架。根據現代漢語增訂本（胡裕樹，1994）的分類，華語詞彙可分為實詞（content words）與虛詞（function words）。實詞是指能充當句法成分，具有實在的詞彙意義，例如名詞。虛詞是指沒有明確語意的詞彙，不能充任句子成分，主要表達各種語法意義或語氣，如感嘆詞。實詞與虛詞在句法與功能上各自有扮演不同的功能與角色，其重要性關係著能否成功而正確的理解。關於詞類的劃分，各學者依據詞類在不同句型句法和結構中的功能與特性，以及不同語用和目地等不同功能，而有各自的堅持與說法，形成眾說紛紜、莫衷一是的分類和次分類（蔡宗陽， 2008），如表 2-1-1 的整理。表 2-1-1 各學者對詞的分類年代學者第一層第二層名字、代字、動字、實字靜字、狀字 1898/ 馬氏 1983 文通介字、連字虛字助字、嘆字實體詞名詞、量詞、代名詞述說詞動詞 1924/ 黎錦熙區別詞形容詞、副詞 1947 關係詞介詞、連詞情態詞助詞、嘆詞名詞、數詞、實詞形容詞、動詞 1947. 半實詞. 副詞. 虛詞. 聯結詞、語氣詞. 半虛詞. 代詞、繫詞. 王力. 6. 第三層.

(16) 1982. 朱德熙. 體詞. 名詞、處所詞、方位詞、時間詞、區別詞、數詞、量詞、代詞(體詞性). 謂詞. 形容詞、動詞、代詞(謂詞性). 實詞. 擬聲詞感嘆詞 1982. 朱德熙副詞、介詞、連詞、助詞、語氣詞. 虛詞實詞 1994. 胡裕樹虛詞. 1992. 2001. 程祥徽田小琳. 劉月華等. 實詞虛詞實詞虛詞. 名詞、動詞、形容詞、副詞、數詞、量詞、代詞介詞、連詞、助詞、歎詞、語氣詞、象聲詞名詞、代名詞、動詞、形容詞、數詞、量詞副詞、介詞、連接詞、助詞、感嘆詞、擬聲詞名詞、動詞、形容詞、數詞、量詞、代名詞、副詞介詞、連接詞、助詞、象聲詞、嘆詞謂詞. 實詞 2002. 郭銳. 名詞、量詞、方位詞、時間詞、處所詞區別詞、數詞、數量詞、指示詞、副詞、擬聲詞. 體詞飾詞. 虛詞. 介詞、連詞、語氣詞、助詞. 獨立詞. 嘆詞. 實詞 2003. 動詞、形容詞、狀態詞. 李麗綺虛詞. 名詞、動詞、形容詞、助動詞(能願動詞)、代詞、數詞、量詞、副詞介詞、連詞、助詞、歎詞、狀聲詞. 7.

(17) 名詞、動詞、形容詞、副詞、代詞、數詞、量詞 2008 蔡宗陽介詞、連詞、助詞、歎詞、虛詞擬聲詞(狀聲詞) 整理自高子晴（2010）傳統詞類層級之比較表實詞. 綜合討論綜合上述各學者學派的分類所述，可以歸納出最簡單明瞭且最為大眾所接受的分類方式為和胡裕樹（1994）對實詞、虛詞的分類，因此本研究採取胡裕樹的分類標準，並整理成表 2-1-2，附上對實虛詞的舉例。表 2-1-2 實詞虛詞分類表實詞例如 1.名詞桌子、國家、明天、外 2.動詞走、懂、喜歡、可以 3.形容詞高、紅、對、高興、自由 4.副詞又、很、都、親自、漸漸 5.代詞我、你們、這、那、每 6.數詞一、三、十、百、千、萬 7.量詞個、件、斤、次、遍、雙. 虛詞 1.介詞 2.連詞 3.助詞 4.嘆詞. 例如再、從、自、向、由、給與、和、因為、雖然、因此的、地、了、著、過唉、哼. 參、詞類的重要性「若不了解詞是如何應用在句子中，對該詞的瞭解其實是很膚淺的。」（Miller George，1956；高子晴，2010）。在語言教學的過程中，分辨詞類是很重要的步驟，因為當學習者掌握了一個語言的詞類之後，就能根據這些詞類的語法特點來正確、精準的使用這個語言（楊蕙菁，2004），楊惠珍（2012）也說，要培養好的語感，詞類的分辨是一個很重要的步驟，它可以使學習者掌握語言特質，正確使用該語言，增進語文的學習成效，所以詞類的分辨是語文的學習目標之一，可見對詞類的瞭解是ㄧ件重要的事。詞類可以提供進行中的閱讀和對話當中判斷與理解的重要線索，其中實詞可以預測文章下文並增進語義上的理解，虛詞則對心理層面的理解有重要的幫助. 8.

(18) (Pennebaker,2011; Pennebaker, Booth, & Francis, 2007)。依據（錡寶香，2002）觀察記錄 45 位嬰幼兒的詞彙發展的研究，及 Nelson（1973）所提出的發展趨勢，各詞類中皆是以名詞所佔的比重最多。陳幗眉（1995）的研究也指出：兒童詞彙發展中，最先掌握的是實詞，其中以名詞最多，其次是動詞，再其次是形容詞。兒童詞類的比例隨年齡增長而變化的趨勢，是華語兒童語言在語義發展上的特性，應可當成華語有效的語言發展指標（蔡宜芳，2009）。另外陳珮真（2006）的研究也發現，幼兒詞彙的發展過程中，學習詞彙的優先順序與詞類也有關係，即幼兒是優先掌握單句子當中的名詞、動詞等實詞的出現後，皆著才會逐漸出現連接詞或介詞等虛詞。根據上述研究顯示，詞類有其重要性，然而在文本中所佔的比率高低，是否對閱讀有一定程度的影響，值得一探究竟。. 肆、四大實詞的定義與語法特徵由於常見的實詞中以名詞、動詞、形容詞及副詞在閱讀、對話及兒童發展的過程當中，出現的比率最多，以下便針對各學者對這四個實詞的定義與語法特徵做一整理，如表 2-1-3、2-1-4、2-1-5、2-1-6。一、名詞：主要表示人或事物的名稱。名詞的分類有：一般名詞與專有名詞、個體名詞與集體名詞、具體名詞與抽象名詞、時間詞、方位詞、處所詞等。表 2-1-3 名詞的定義與語法特徵學者定義田小琳等，1992. 表示人或事物的名稱，包括具體和抽象的事物。. 胡裕樹， 1994. 表示人或事物的名稱。. 語法特徵 1.名詞前可受數量詞的修飾。 2.表示人的普通名詞可以在後面加上「們」。 3.可以作主語、賓語、定語，位置自由開放。 4.還可作狀語，位置在動詞前或句首。 5.方位詞也是名詞特殊的一類。 1.能用數量詞組修飾。 2.不能用「不」修飾。 3.能用在介詞後邊，組成介詞結構。 4.時間、處所、方位等名詞經常修飾動詞。 5.經常用做主語與賓語。. 9.

(19) 劉月華等，2001. 陸慶和， 2008. 1 可受數量詞的修飾。 2 可受代詞、形容詞、動詞、各種短語的修飾或另一個名詞的修飾。表示人或事物的名 3 一般不能受副詞的修飾。稱 4 沒有數的語法範疇，不論單複數，形式上都是一樣的。 5.句法功能可以作主語、賓語、定語、作謂語或作狀語。 1.可受數量詞修飾（時間、方位名詞除外）。表示人或事物的名 2.可受指示代詞修飾，指示代詞後常帶量詞。稱。包含一般與專 3.可受形容詞、動詞修飾。有、個體與集體、 4.一般不受副詞修飾，但名詞或名詞短語在句具體與抽象、時中充當謂語或補語時，可受副詞修飾。間、方位、處所等。 5.沒有數的語法範疇，單複數名詞形式上完全一樣。. 10.

(20) 二、動詞：動詞是謂詞中最重要的一類，但其內部成員間語法功能的分歧也是最大的。」（郭銳 2002）。動詞的分類可分為：1.及物動詞與不及物動詞。2.動作動詞、狀態動詞、關係動詞與能願動詞。3.只帶體詞(名/代/數)賓語的動詞與只帶謂語(動/形)賓語的詞。表 2-1-4 動詞的定義與語法特徵學者定義語法特徵 1.和形容詞可合稱謂詞。 2.以能不能帶賓語為標準，分為及物動詞和不及物動詞。主要表示動作、 3.前可受副詞修飾，和副詞組成偏正詞組形式。田小琳行為、存現、變 4.部分可重疊。等，1992 化、心理活動 5.後可接動態助詞(了、著、過)。等。 6.判斷詞「是」功能多樣。 7 趨向動詞可作謂語及表示趨向。 8.能願動詞可獨立作謂語及特殊用法。 1.能用副詞「不」或、「沒有」修飾。胡裕樹，表示行為動作或 2.大部分動詞能帶賓語。發展變化的詞。 3.常加了、著、過、起來、下去等表示時態。 1994 4.經常用作謂語。 1.動詞在句子裡主要作謂語，部份可作結果補語、趨向補語、情態補語。 2.有時可作定語、主語、賓語，少數可充任狀語。劉月華主要表示動作行 3.一般可用「不」來否定，多數還可用「沒」來等，2001 為。否定。 4.多數後面可接動態助詞(了、著、過)。 5.多數動詞可帶賓語。 1.動詞在句子中主要作謂語。 2.一部份可作定語、主語、賓語。 3.部份表示結果意義的可作結果補語、表示趨向陸慶和，主要表示動作、意義的可作趨向補語、有些可作情態補語。行為、狀態。 2008 4.一般可用「不」來否定，多數還可用「沒」來否定。 5.多數動詞可帶賓語。. 11.

(21) 三、形容詞：按語法功能分為一般形容詞與非謂形容詞。絕大多數形容詞屬於一般形容詞，可以做定語、謂語、狀語、補語以及主、賓語。非謂形容詞只用來修飾名詞，不能充任謂語、補語等（劉月華等，2001；陸慶和，2008）。按表達功能分為性質形容詞及狀態形容詞；結合語意與功能分積極形容詞和消極形容詞、量高形容詞和量低形容詞、常變量形容詞、絕對性質形容詞（陸慶和，2008）。表 2-1-5 形容詞的定義與語法特徵學者定義語法特徵表示人或事物的形 1.和動詞是一類，可以叫謂詞。田小琳狀、性質，或表示 2.可以修飾名詞和動詞的作用；修飾名詞是作等，1992 動作、形為的狀定語，修飾動詞是作狀語。態。 3.重疊有很多種方式。胡裕樹，表示人或事物的性 1.能用副詞「不」和「很」修飾。質或狀態的詞。 2.能修飾名詞，有些能修飾動詞。 1994 1.大多數可受程度副詞的修飾。劉月華 2.形容詞不能帶賓語。有些可帶賓語，表示使等，2001 動意義(兼動詞類)。 3.可重疊使用，表示的意義與重疊動詞不同。 1.大部份可受程度副詞的修飾。形容詞的構成為單 2.除了少數可帶使動意義的兼類形容詞外，大多數形容詞不能帶賓語。陸慶和，音節形容詞、複合的形容詞及帶詞綴 3.形容詞即使表示過去的狀態，也不帶「了」。 2008 形容詞。 4.作定語、謂語、狀語、補語。 5.重疊式有不同的意義與用法、變化多樣。四、副詞：主要用來修飾形容詞或動詞，以說明行為動作或狀態性質等涉及的範圍、時間、程度、頻率以及肯定或否定的狀況。有時也用以表示兩種行為動作或狀態性質間的相互關係（劉月華等，2001）。副詞按照其表示的意義可分為：程度副詞、時間副詞、範圍副詞、並存、加合、重複副詞、頻率副詞、否定副詞、估計副詞、語氣副詞、疑問副詞、情態副詞以及關聯副詞等十一類（陸慶和，2008）。. 12.

(22) 表 2-1-6 副詞的定義與語法特徵學者定義. 語法特徵 1.語法功能介於實詞虛詞之間，從大部分語法功能近乎虛詞。(註) 2.主要作狀語，修飾動詞、形容詞，及其他副修飾和限制動詞和詞。田小琳形容詞，表示程 3.有些副詞有關聯作用，能把動詞、形容詞或等，1992 度、範圍、時間等。詞組、句子組合在一起。 4.少數形容詞修飾動詞，容易和副詞相混。那些不能作定語，也不被修飾的是副詞。 5.能單獨運用的副詞常出現於對話形式中。 1.表示程度的，修飾形容詞或動詞。 2.表示情狀的，修飾動詞。胡裕樹，基本用途是修飾動 3.表示時間頻率的，修飾形容詞或動詞。詞和形容詞。 4.表示範圍的，修飾形容詞或動詞。 1994 5.表是否定的，修飾形容詞或動詞。 6.表示語氣的，常用來作全句的修飾語。 1.大部份副詞不能單獨回答問題。 2.不受其他詞類的修飾。 3.主要語法功能是充任狀語，修飾形容詞動詞。劉月華主要用來修飾動詞 4.一般不能修飾名詞、數量詞。等，2001 或形容詞。 5.有些可以充當補語只限於「極、很、壞、死、透」等少數幾個詞。 6.可在句中起關聯作用，連接兩個動詞或形容詞或短語或分句。 1.除了極少的副詞，如不、沒有、別、當然、也許等可在對話單獨回答，絕大多數副詞不能單獨回答問題。 2.副詞不能修飾名詞，只能修飾動詞、形容詞或其他副詞。陸慶和，為修飾動詞或形容 3.除了少數如「漸漸、常常、剛剛、僅僅」等詞的詞類。 2008 雙音節副詞外，大部份副詞不能重疊。 4.不能用肯定否定相疊的方式表示疑問。 5.副詞作狀語，除了「漸漸」等少數副詞外，一般都不要帶「地」。 6.副詞和主語的語序大都是固定的。註：田小琳等（1992），將副詞歸類為虛詞，理由如下：副詞做句子成分範圍有限，大部份只做狀語，副詞意義不夠實在等。有些學者將副詞歸類為實詞是因為副詞可以充當句子成分，作狀語，本研究將副詞當做實詞。. 13.

(23) 五、綜合討論蘇欣敏（2008）提到為何大部分的語言縱然有不同的詞類分別，但卻仍然存在著名詞、動詞、形容詞這三個詞類？由於語言共同經驗是一個很重要的基礎，在這三個詞類中，名詞表示著語言使用者所認知的事物，名詞表達的是事物的一種屬性；而動詞表達的是動作，形容詞則表達了狀態。詞類的存在是在語言使用中能更好地表達自己的意思而使對話者能輕易了解所做的運作方法。根據上述的整理與分析可知，名詞、動詞、形容詞和副詞這四個詞類在文章的功能與重要性，本研究將分析其這四種詞類在文本當中出現的次數分布與所佔詞彙的總次數的關係，來探討文本的難易度與閱讀理解的關係。. 第二節閱讀理解在這個充斥著知識與資訊的世代，知識大量增加、訊息傳遞快速，人類應該如何面對與因應才不會被淘汰？由於閱讀可以在短時間內迅速吸收前人的經驗，增長知識的養分，遂成為每一位現代公民必備的能力。1960 年代後起，認知心理學再度興盛，心理學家以認知心理學的訊息處理觀點對閱讀歷程進行分析，提出許多模式（莊佳芹，2007），引起廣泛的討論，因此本節將說明閱讀理解的理論和模式、閱讀理解的歷程及探討影響閱讀的因素。. 壹、閱讀理解的理論和模式閱讀的目的在於理解文章內容、獲得意義，牽涉到許多複雜的能力，包含許多歷程，其中閱讀理解是閱讀認知歷程中最重要的部份。對於閱讀理解的探究與討論，ㄧ直是許多心理學家及教育家所感興趣的課題之一，尤其是 1960 年代後期認知心理學派復甦後，對於閱讀理解歷程的研究，更如雨後春筍，相計應運而生（陳密桃，1990）。許多閱讀心理學家針對閱讀的概念而有不同的見解，對於閱讀的過程也產生不同的認識，這些模式可以歸類成四類：一、由下而上的模式（bottom-up）：. 14.

(24) 是以文本為主的模式，認為閱讀是是由視知覺刺激、影象表徵、字母辨識、單字辨識，由字彙、詞彙、句子、段落、到文章的理解，強調字彙或文句本身的低層次認知結構處理（李慧慧，2006），亦即從形成開始直至讀者用語言對於他所閱讀的內容作出反應為止的過程，這個處理的過程涉及工作記憶的部份，由一個字、一個字的記憶拼湊成整個句子的意義（莊佳芹，2007）。二、從上而下的模式（top-down）：是概念導向模式，閱讀歷程是讀者先運用其先備知識去組織文章中的訊息，此時閱讀是一種選擇的過程，在預期的基礎上去運用那些可能得到的、最少的、從知覺中選擇出來的語言線索的過程，再對所處理的訊息做一暫時性決定，再由接續的閱讀歷程中考驗其假設，而這些決定再繼續得閱讀中會被證實、拒絕、或進一步的加以提煉，透過不斷的猜測與證實來瞭解全文（李慧慧，2006；莊佳芹， 2007）。三、相互作用模式（interactive-activation model）：這種互動模式並不把訊息的流動界定為單一方向，而是文本、讀者、閱讀情境三個因素之間的交互作用，亦稱為平行處理模式（Parallel models）。Rumelhart （1985）認為閱讀時，讀者會運用描述閱讀是各種較低層次的認知處理，例如拼音、字彙等訊息知識來源，同時也會和較高層次的認知處理同時聯合運用，最後對文章訊息做ㄧ最有可能的解釋。此模式包含了由下而上的解碼歷程，及由上而下的理解過程。四、建構－統整模式（Construction-Integration Model）由 Kintsch（1998）所提出，認為閱讀理解過程是一連串的循環歷程，主要由心理表徵不停的進行建構與統整。Kintsch 認為讀者進行閱讀時，都會產生包含建構與統整的兩個閱讀理解階段。在建構的階段中，讀者會先進行較低層次的處理，例如拼字檢查、文法分析等，接著將所看到的文字再拆解成更小的知識單位，稱為命題，命題由詞的概念組合而成，包含一個述詞與一個或多個論詞、一篇文章等，命題之間藉由共同的論詞來建立彼此的關聯。. 15.

(25) 在統整階段中，透過活化作用（activation）在命題網路中不斷累積新命題，並修改原本的連貫性網路，產生長期記憶表徵（Kintsch & van Dijk，1978）。根據 Kintsch 的理論，讀者閱讀完文章後，會產生兩種文章的心理表徵，分別為文本基礎（textbase）與情境模式（situation model）。文本基礎是指讀者自己所建構的心理表徵與文章中的成分相對應，需要用到文章的語法、語用、語意等知識才能夠建構出文本基礎，這些文本基礎包含文章中文章中字、詞、句之間的關係或文章段落中的理解等。而情境模式則指讀者依照文章與自己的先備知識、舊經驗等所建構出來的心智表徵，包含實際生活情況、動作的執行程序、及抽象概念的操作等；所以情境模式的表徵可能是心像（image）或命題等。. 貳、閱讀的歷程閱讀的歷程包含識字和理解兩個部份（胡永崇，2008；黃淑怡，2011），識字為閱讀的首要條件，而理解則是整個閱讀教學中最主要的目標。而 Gagn′e （1993）則將閱讀歷程分成四個階段（引自陳密桃，1992）：一、解碼（decoding）：解碼是對字的辨識，使之成為有意義，認字也是閱讀的基礎，根據閱讀心理學家 Ehri（1982）的解釋，解碼歷程分為兩種不同的歷程：（一）比對（matching）歷程：是指看見字而直接接觸（direct access）字義的心理歷程，當讀者看到書頁上的單字，在比對的歷程中，讀者用已知的字詞型態和看到的書頁字詞相比對，很快便確認所看到的字詞，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（李慧慧，2006）。（二）轉錄（recoding）歷程：是指看見字而間接觸接（indirect or mediated access）字義的心理歷程，當讀者看到書頁上的單字時，先由字音的中介讀出字的聲音，然後靠字音為線索，再從長期記憶中檢索出字義。二、文字上的理解（literal comprehension）：在解碼歷程中，書頁單字或字音型式被確認，輸入的部分激發了文字上的理. 16.

(26) 解歷程。文字上的理解歷程，其功能是從書頁單字獲得文字上的意義。Gagn′e （1985）認為它是由兩個歷程構成的：（一）字彙觸接（lexical access）歷程：是在於確認字的意義，當書頁上的單字或字音的型式被確認之時，會從長期記憶中檢索出與這些型式相聯結的意義來。（二）文法解析歷程（parsing）：在閱讀的時候，字詞組合成較大的意義單位，這組合式既定的，依照一組已知語法的解析歷程，把聚集各種字義的合適關係放在一起，形成一個有意義的命題。三、推論上的理解（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。Gagn′e（1985）認為在推論上的理解歷程有三個：（一）統整（integration）：使文章中概念的心理表徵（mental representation）更連貫。一般而言，讀者會運用先前知識（prior knowledge）去統整文章的概念，而使文章更具意義。例如：當讀者看到「貓咪不見了」和「小花大聲哭」這兩個句子，可能會運用先備知識進行推論，而統整成「小花哭了，因為貓咪不見了。」（二）摘要（summarization）：是指在讀者的記憶中，對一節文章的主要概念，能產生一項「鉅觀結構」（macrostructure）；鉅觀結構類似一個心理大綱（a mental outline），被認為能代表主要概念的一套命題。（三）引申（elaboration）：是指藉由提供先先備知識來增加意義的表徵，當讀者考慮使用先前知識來增加文章概念的蒐集。意即藉由連接新訊息到ㄧ些讀者原本熟知的事物，方便日後檢索新訊息。四、理解監控(comprehension monitoring)：理解監控的功能在於確保讀者能有效地面對目標，檢視自己是否完全瞭解文章意義。Gagn′e（1985）認為介入理解監控的歷程有四個：（一）目標設定（goal setting）。. 17.

(27) （二）選擇策略（strategy selection）。（三）檢核目標（goal-checking）。（四）修正（remediation）。這套更廣泛的技巧，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。就目標設定和選擇策略而言：讀者在剛開始閱讀時，會先安排一項目標，並且選擇一個閱讀策略來面對該目標。就檢核目標和修正歷程而言：檢核目標的目的在於檢驗讀者是否面對目標，檢核目標歷程可能會中斷正常的閱讀流程，而引發了修正的歷程來處理任何引起理解中斷的原因。. 叁、影響閱讀的因素 Lerner（2000）提出影響閱讀理解的因素，大多跟讀者自身的能力或特質相關。蘇宜芬（2004）針對影響閱讀的因素也提出兩大方面重點：ㄧ、讀者方面的因素：如讀者認字技能、推論能力、對句法的掌控或讀者得先備知識與經驗、工作記憶、後設認知能力、或動機等。二、文章方面的因素：指文章的字詞彙難度、文體、結構、組織、連貫性等。由上所述，影響閱讀理解之原因，除了讀者本身因素外，所提供的閱讀材料也具有影響力。因此，面對不同的學生特質，所提供的閱讀材料也需因人而異，若能提供合適的文本，及實施一點閱讀策略，相信能增進讀者閱讀興趣及提升閱讀能力。. 第三節詞類與閱讀理解如前幾節所述，詞類是語法功能所做的分類，而閱讀理解是讀者閱讀文章時對閱讀材料中有關字的辨認及對文章內容的理解。若讀者熟悉某些字詞的詞類，便可根據該詞在文章中上下文的位置，瞭解該詞的地位，進而判斷其所代表的意義，有助於對文章的理解。不論是由上而下模式、由下而上模式或是建構統整模式，都擺脫不了字詞的句法和語法，而依據字詞的句法和語法形成的詞類，有助於讀者的表層文意的理解。. 18.

(28) 根據楊惠珍（2012）針對國小中年級國語文教課書詞彙分析的研究結果表示：「能掌握漢語語法結構的特點，以便熟練得運用漢語，在教材的指導和學生. 的學習成效，可以達到事半功倍的效果。」其中的語法結構的特點指的就是詞類，該研究統計了中年級教科書中詞類的使用率，發現除了非謂形容詞（1.78 次/詞）外，名詞、動詞的平均使用率低於其他詞類的詞彙使用率，如：副詞（8.66 次/ 詞）、數量詞（6.49 次/詞）、連接詞（6.06 次/詞）、介詞（13.28 次/詞）、語助詞（10.69 次/詞）、特殊標記（64.67 次/詞）等，於是得到以下結論：實詞是開放性的，會不斷的擴充、增加新詞，無法全部學完，設計課程時，建議選擇頻率較高的詞彙；而虛詞是封閉性的，不斷的循環使用在教材編輯時，配合良好的句法結構，加入適當的實詞詞彙，可提升詞彙學習的正確性與閱讀能力，奠定紥實的語文基礎，如此ㄧ來，有助於提高學生的閱讀理解能力，因此詞類與閱讀理解能力可以說是相輔相成的。另外根據王奕臻、侯淑菁（2003）針對 72 位五年級學童提升其閱讀理解能力之研究發現，68.1%的學童認為詞類分析練習對他們進行閱讀活動幫助很大； 66.7%的學童認為學習指示代名詞推論對他們進行閱讀活動幫助很大；70.8%的學童認為學習依連接詞推論對他們進行閱讀活動幫助很大；69.4%的學童認為學習依時間副詞推理對他們進行閱讀活動幫助很大，由此可知，詞類的教學，有對學生閱讀很有幫助。檢視近幾年來國內學者對詞類方面的研究論文，發現皆與字詞義、語法、句法、定義或分類有關，對於詞類與閱讀理解相關的文獻寥若晨星，因此本研究探討有關詞類與閱讀理解的關係，就顯得格外特別。表 2-3-1 國內詞類相關研究一覽表時間研究者研究主題詞類的重要發現 1.兒童很早就習得個體分類詞，且習得的層次漢語名詞單位詞的習並不全是最基礎的意義。 2001 蕭斐文得與教學—論名詞單 2.成人習得個體分類詞則容易受到母語的影位詞中的個體分類詞響。. 19.

(29) 2002 王譽超. 2003 李靜延. 2006 劉啟明. 2008 許秀霞. 2008 李碧華. 2008 張建斌. 2009 王建堯. 2010 尚國文. 1.限制性名前形容詞可以再細分成絕對形容現代漢語名前形容詞詞、度量形容詞與相對形容詞。語意探索 2.非限制性名前形容詞則可以細分為時空形容詞、欠缺形容詞與臆測形容詞。 1.本文是以英語 adverbial 分析為基本架構，重新探討漢語狀語的定義與範圍以及重新整理次從形容詞狀語探討漢類。語狀語 2.主張在教學上，套用兩種原則來分清部分狀語、補語的語義角色。 1.主要探討漢語中包含形容詞的句型以及相關的程度修飾結構。漢語形容詞的程度修 2.討論「夠」和「到」子句不能共存在同一個飾結構句子當中，因為一個形容詞出現，即使有另一個程度修飾語的出現，就無法再被更動。 1.將漢語動詞分為動作、變化、狀態三大類，漢語動詞分類的句法再進行次分類。搭配與教學應用 2.變化動詞獨立為一動詞大類之必要性。 3.形容詞歸屬於狀態動詞之一次類。 1.定義名詞時，以「使用/功能」的定義型態居成人對於名詞和動詞多，定義動詞時，多使用「解釋」之定義型態。字詞定義之研究 2.名詞除了比動詞更容易出現上位/類別名稱外，定義時亦比動詞來得容易。 1.探討中文複合形容詞中所呈現之不對稱現象與其所代表之意涵。中文形容詞呈現之性 2.傾向女性之複合形容詞時常帶有負面意涵。別概念相同的複合形容詞與男性或女性連結，亦可能產生不同的意涵。 1.在評論分類及意見探勘的研究上，形容詞是利用使用者興趣檔探相當重要的因子。討形容詞所處位置對 2.評論內的形容詞通常可以顯示出該評論的評論分類的重要性正、負面傾向。 1.指出現代漢語形容詞主要表達分類、指定、現代漢語形容詞的基評價、細陳及描摹等五類基本的語用功能。本功用 2.這些語用功能與形容詞的句法功能和語義類別之間存在著緊密而複雜的對應關係。. 20.

(30) 2010 陳元祿. 2010 陳韻竹. 2008 王楚蓁. 2010 高子晴. 2010 温雅欣. 2009 李菁菁. 1.提出漢語形容詞缺乏界性，而程度修飾詞定義了形容詞的界性。漢語程度修飾詞與形 2.提出了一項形容詞的普遍語法。形容詞共性容詞界性在於其無法直接進行時空定位。因此，形容詞需要其他元素來補足以便時空定位。 1.將漢語助動詞與可能性副詞區別開來。現代漢語可能性副詞2.最後根據口語語料與網路問卷調查，判定其可能性排序之研究可能性程度上的高低排序為：應該>似乎>大概 >好像>也許>或許。 1.初步建立劃分漢語詞類之架構。 2.討論劃分漢語詞類的先備條件，釐清漢語詞現代漢語詞類劃分與法與句法的界面。教學語法 3.本文提出的詞類之句法測試如何處理漢語詞類兼類與名物化問題 1.重新審視既有的詞類系統，選出能合理反映漢語詞類的架構。現代漢語詞類界定 2.依照 Teng（to appear）的八大詞類框架為軸心，以語義、句法、語用等層面剖析鑑識詞類之結構關係。 1.提出部首的從屬字群會因著部首的語義而有現代漢語詞類與部首某些特定的詞性群出現。之關聯分析與教學應2.詞性的判別乃以常用語義為依歸用 3.研究範圍之內語料有超過一半的部首群呈現特定的「詞性趨向」。 1.形容詞重疊式之語法意義為使程度加深;而動漢語動詞與形容詞重詞重疊式量性變化狀況擾雜，顯示影響因素多疊式之量性對比分析而雜。. 第四節 Coh-Metrix Coh-Metrix 是由美國曼菲斯大學（University of Memphis）所研發的一個線上自動化的文本分析工具。Coh 代表連貫性，該系統注重文本的連貫性（Coherence）和凝聚性（Cohesion）。連貫性高的文本使讀者容易閱讀，因為該文本所使用的字詞頻率與重複性較高，句型簡單也簡單，呈現出文本內容或日常對話的ㄧ致性；反之，連貫性低的文本則容易使讀者產生閱讀斷層，或需要讀者花更多地時間與推論才能理解文本（Graesser et al., 2011）。因此對於作者、出版商、老師、家長. 21.

(31) 或學生而言，透過 Coh-Metrix 系統的各項指標來分析文本，就能以快速的方法得知文本難度或文本訊息。對於閱讀或寫作的教學方面，更是能獲得極高得評價。目前 Coh-Metrix 已發展到 3.0 版，其指標已建置完畢，使用介面如圖 2-4-1 其計算範疇涵蓋 11 個類別、106 個指標，如表 2-4-1。Coh-Metrix 自動化分析系統可提供五個分析面向，分別為詞彙（words）、句型（syntax）、文本基礎（the explicit textbase）、情境模式（the situation model）及話語的風格和修辭結構（the discourse genre and rhetorical structure），內部所使用的分析指標高達 600-1000 個。本研究參考 Coh-Metrix 2.0 版本及 3.0 版本的指標，就詞彙訊息（word information）的類別，發展出詞類指標。包括名詞出現率、動詞出現率、形容詞出現率與副詞出現率等，對於文本的的詞彙訊息提出有用的資訊。. 資料來源：http://cohmetrix.memphis.edu/cohmetrixpr/index.html 圖 2-4-1 Coh-Metrix3.0 介面. 22.

(32) 表 2-4-1. Coh-Metrix 3.0 版本指標. 類別個數/指標項目. 類別個數/指標項目. 一. 11/描述性(Descriptive). 七. 8/情境模型(Situation Model). 二. 八. 7/語法復雜度( Syntactic Complexity). 三. 10/參照擬聚力(Referential Cohesion) 8/潛在語意分析(LSA). 九. 8/句型密度(Syntatic Pattern Density). 四. 4/詞彙多樣性( Lexical Diversity). 十. 22/詞彙訊息(Word Information). 五. 9/關聯詞(Connectives). 六. 16/文本適讀性分級(Text Easeability Principle Component Score). 十一 3/可讀性指標(Readability). 資料來源：McNamara,Graesser,McCarthy, & Zhiqiang Cai（2013）. 23.

(33) 24.

(34) 第三章研究方法本研究目的為建立自動化文本分析詞類指標，探討範圍為國小教科書文本中四大詞類出現率，並將指標與兒童語料庫做趨勢比對分析。接著從國立編譯館編印的國小國語課文中挑選出八篇文章，並請專家自編成中高年級文本理解測驗來驗證指標之正確性，並探討閱讀理解歷程與詞類指標分數及和學生能力的相關。本章共分為五節，依序為第一節研究流程、第二節自動化文本分析詞類指標、第三節自動化文本分析系統介面簡介、第四節究範圍與對象、第五節研究工具、第六節資料處理分析，茲分述如下：. 第一節研究流程本研究在選定研究主題並進行文獻之蒐集與探討後，參考 Coh-Metrix3.0 中 Word Information 的指標，發展中文指標內容，決定詞類出現率的四大指標，即名詞、動詞、形容詞及副詞，並對該指標下定義。接著蒐集並建置兒童語料庫、篩選文章資料、進行指標公式內容的撰寫、使用統計軟體 MATLAB 對指標公式分析、計算並統計指標分數、評估結果成效、討論與分析等。另外蒐集國立編譯館編印之國語科四、六年級的文章來驗證文本，並依 PIRLS（Progress in International Reading Literacy Study）閱讀理解歷程原則編製成中高年級文本理解測驗題本，對國小中高年級學生進行預測。預測完修正試題，開始了正式施測，最後將施測結果做統計分析，撰寫研究報告，提出最後結果與建議。研究流程如下圖 3-1-1 所示。. 25.

(35) 研究目的. 文獻探討. 建置文本分析指標. 指標與閱讀理解關係探討. 定義詞類指標. 驗證的文本蒐集. 兒童文本資料蒐集. 挑選閱讀理解測驗文本. 設定指標內容公式. 編製閱讀理解測驗試題. 撰寫程式. 閱讀理解測驗預試. 計算指標分數. 試題修正. 評估成效. 正式施測. 資料分析與討論. 撰寫研究報告提出結果與建議圖 3-1-1 研究流程圖. 26.

(36) 第二節詞類指標本研究以中研院斷詞系統所做的斷詞分類為基礎，將文章斷詞後，計算其精簡化詞類標記的數目占整篇文章詞彙數的比率，以千分率表示。本研究目前僅探討的詞類中最常用的四大實詞，分別為名詞、動詞、形容詞和副詞，其類型及公式如下所述。. ㄧ、名詞 (ㄧ)名詞出現的類型與舉例：名詞通常出現在主語或賓語的位置，類型如表 3-2-1 等 8 種。表 3-2-1 名詞分類表名詞類型舉例 1普通名詞花朵 2 專有名稱人名、部落名、歷史事件 3 地方名詞地方名稱、行政單位 4 時間名詞季節、朝代 5 定詞指示定詞特指定詞數詞定詞數量定詞 6 量詞公斤、公升 7 方位詞東方 8 代名詞他、他們資料來源：整理自中研院詞庫小組中文詞類分析技術報告 no.93-05. (二)名詞出現率指標： n  1000 N. n：名詞出現的次數. N：文本詞彙數. (1). 二、動詞 (ㄧ)動詞出現的類型與舉例：動詞主要表示動作行為（劉月華等，2001），是一個句子的中心語，其所承載的訊息，包括動詞必要的論元個數、動詞論元的詞組形式、論元的語意角色及語意限制，都是動詞分類架構的依歸。類型如表 3-2-2 等 12 種。. 27.

(37) 表 3-2-2 動詞分類表動詞類型解釋與舉例 1 動作不及物只需一個論元作主語，如：坐、睡、進駐 2 動作類單賓需兩個參與論元，且賓語不能直接出現在動詞之後，如：求婚、拜年 3 動作單賓需兩參與論元，且皆為名詞組，如：檢查、學 4 雙賓一個動詞，後接兩個賓語，需三個論元來滿足其語意，如：送、交 5 動作句賓接句子論元的動作述詞．需二或三個論元，如：自言自語、大聲急呼 6 動作謂賓以述詞組為其賓語的及物述詞，需二或三個論元，如：打算、勸 7 分類連結客體與範圍兩個角色，需二或三個論元，如：稱呼、等於 8 狀態不及物只有一必要論元，如：動聽、瀰漫 9 狀態類單賓需兩參與論元，但賓語不能直接出現在述詞之後，如：鍾情、失信 10 狀態單賓在語意上要求兩個必要的名詞組論元，如：代表 11 狀態句賓接句子論元之狀態述詞，需兩論元，如：了解、不滿 12 狀態謂賓述詞組為其賓語的狀態述詞，需二或三個論元資料來源：整理自中研院詞庫小組中文詞類分析技術報告 no.93-05 (二)動詞出現率指標： v  1000 N. v：動詞出現的次數. N：文本詞彙數. (2). 三、形容詞 (ㄧ)形容詞出現的類型與舉例：形容詞按照語法功能可分為一般形容詞和非謂形容詞，絕大多數的形容詞為一般形容詞（劉月華等，2001），然而中研院斷詞系統中的形容詞屬於非謂形容詞，是純粹的形容詞，只能用來修飾名詞，不具謂語作用，因此本研究增加了一般形容詞，與中研院不同。表 3-2-3 形容詞分類表形容詞類型舉例以名詞成分為基礎空心、彩色以動態述詞性成分為基礎平裝、野生、新興非謂以狀態不及物的形容成分為基礎大紅、上好、全盛其他真正、共同、有機單音節大、多、高、白、真、錯帶詞綴綠油油、黑漆漆一般重疊式細細、清清楚楚、囉哩囉嗦程度副詞+形容詞+的挺難的、很新的、怪麻煩的資料來源：整理自中研院詞庫小組中文詞類分析技術報告 no.93-05. 28.

(38) (二)形容詞出現率指標： a  1000 N. a：形容詞出現的次數. N：文本詞彙數. (3). 四、副詞 (ㄧ)副詞出現的類型與舉例：副詞主要用作謂語的修飾詞，如當作謂語或句子的修飾語，副詞在句中出現的位置常在主語和述詞之間，部分可出現在句首，極少數可出現在述詞後。副詞的次分類是依語意判斷的，可分以下 11 類，如表 3-2-4。表 3-2-4 副詞分類表項目副詞類型舉例項目副詞類型舉例 1 數量副詞一共、都 7 地方副詞當街、一路、處處 2 法相副詞可能、應該 8 方式副詞變相、私自、千方百計 3 評價副詞居然、難怪 9 標誌副詞著、過、起 4 否定副詞未曾、從不 10 疑問副詞為何、幹啥、是否 5 時間副詞時常、漏夜、近來 11 句副詞總之、老實說、據說 6 程度副詞非常、很、極了資料來源：整理自中研院詞庫小組中文詞類分析技術報告 no.93-05. (二)副詞出現率指標： d  1000 N. d：副詞出現的次數. N：文本詞彙數. (4). 第三節自動化文本分析系統介面簡介本研究團隊參考曼菲斯大學 Coh-Metrix 而發展出中文線上文本分析系統（如圖 3-3-1），登入系統後可以在詞類與詞頻網頁中輸入欲分析的文本資訊，包含文章資料來源、標題、內文，再勾選欲分析的指標（如圖 3-3-2），接著按分析文章按鈕，即可得到分析結果（如圖 3-3-3）。. 29.

(39) 圖 3-3-1 中文線上文本分析系統首頁. 圖 3-3-2 詞類與詞頻. 30.

(40) 圖 3-3-3 指標分析結果. 第四節研究範圍、對象與限制壹、研究範圍本研究為建立國小中文文本電腦化分析系統之四項詞類指標，其中所建置的兒童語料庫範圍取自國小三大版本之教科書，包含國語、數學、自然、社會及健康等。本研究於指標驗證閱讀理解測驗時採取紙筆測驗。預試施測閱讀理解測驗題本為 8 篇 53 題，刪除鑑別度不良題目後，剩下 44 題。. 貳、研究對象一、本研究之中高年級文本理解測驗施測對象為目前就讀臺中市地區國小四年級和六年級學童。. 31.

(41) 二、預測時選自某國小四、六年級學生，男女合計 60 人。三、正式施測時受試樣本選自 8 所學校共 33 班學生，其中四年級 371 人、六年級學生 425 人，共計 796 人。四、預試或正式時之受試對象為常態學習學生，排除智能障礙及情緒障礙等特殊生，當日請假學生亦不予補測。. 叁、研究限制一、「研究對象」方面本研究對象之抽樣方法採用立意及便利抽樣，以方便研究者實施中高年級文本理解測驗的臺中市國小四、六年級學童做為受試對象。由於取樣方式並非隨機抽樣，受限於單一地區的樣本，僅能代表該地區之研究結果，因此不適合推論到其他地區學童身上。二、「中高年級文本理解測驗」方面本研究為驗證指標所自編之「中高年級文本理解測驗」含 8 篇文章 44 題測驗題目，由於篇數過少，內容未涵蓋到文本多樣性，分析結果無法達顯著，因此測驗分數難以作推論性解釋。. 第五節研究工具壹、語料庫本研究使用所建置之詞類指標分析的文本資料來源為廖晨惠（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：NSC100-2420-H-142-001-MY3）所建置的國小兒童語料庫，一共收錄經授權的 945 篇國小各版本跨領域、科目之課文，以及國語日報等文本。本研究主要擷取兒童語料庫中，國小一至六年級的國語、自然與社會三個科目共 790 篇的課文進行分析。. 32.

(42) 貳、中研院斷詞系統本研究使用之中文斷詞系統為中央研究院數位典藏國家型科技計畫所建置。中文斷詞系統包含約 10 萬詞的詞彙庫，另附加詞類、詞頻、詞類頻率等資料，分詞依據為此一詞彙庫及定量詞、重疊詞等構詞規律及線上辨識的新詞，並解決分詞歧義問題。利用中研院斷詞系統完成兒童語料庫文本第一次斷詞後，採用線上系統所提供的精簡化詞類標記兒童語料庫詞類，以利後續運算。檢視初步斷詞後的文本內容，發現部分詞類標記與現代漢語不甚相符，故修改其中部分斷詞規則，完成本次兒童語料庫文本第二次斷詞。表 3-3-3 為修改中研院精簡詞類後斷詞標記規則列舉表。表 3-5-1 修改中研院精簡詞類後斷詞標記規則列舉表編第一次斷詞後-選取的詞性標記規則第二次斷詞後-修改的詞性標記規則號第一次斷詞後-文章舉例第二次斷詞後-文章舉例 01. (ADV). (Vi). (T). (N). (ADV). 很(ADV)好(Vi)的(T)傳達者(N) 02 (Vi) (Vt) (T) (N) (Vi) (T). (N). 熱鬧(ADJ)喧譁(ADJ)的(T)北管曲(N). (N). 快樂(Vi)的(T) 成長(N) 04 (Vi) (T) (N). (N). 很(ADV)好的(ADJ)傳達者(N) (ADJ) (ADJ) (T). 熱鬧(Vi)喧譁(Vi)的(T)北管曲(N) 03. (ADJ). (ADJ) (Vi). (N). 快樂的(ADJ)成長(N) (ADJ) (N). (ADJ). 正派(Vi)的(T) 腳色(N)眉清目秀(Vi) 05 (Vi) (T) (Vt). 正派的(ADJ)腳色(N)眉清目秀(ADJ) (ADV) (Vt). 穿針引線(Vi)的(T)繡(Vt) 06 (Vi) (Vi) (Vt). 穿針引線的(ADV)繡(Vt) (Vi) (ADV) (Vt). 動動腦(Vi)仔細(Vi)觀察(Vt). 動動腦(Vi)仔細(ADV)觀察(Vt). 叁、MATLAB 撰寫程式本研究使用 MATLAB 做為指標程式編寫工具來計算兒童語料庫中國語、自然、社會等科目詞類指標分數。. 33.

(43) 肆、BIOLOG-MG 軟體本研究使用 BIOLOG-MG 軟體來計算中高年級文本理解測驗試題的 IRT 參數及學生能力值等。. 伍、SPSS 統計分析軟體本研究量化資料使用 SPSS for Window 進行分析，統計方法包括題本信度分析、描述性統計、皮爾遜績差相關（Pearson product-moment correlation）、回歸分析與獨立樣本 t 檢定等。. 陸、中高年級文本理解測驗本測驗題本主要由郭伯臣、廖晨惠、楊裕貿、白鎧誌、陳文蘭、蔡筱倩、蔡亞韋、黃勇媜、陳建宏、李湘瑩、葉靜如等 11 人所組成之研究團隊編製而成（郭伯臣、廖晨惠、楊裕貿、白鎧誌、陳文蘭、蔡筱倩、蔡亞韋、黃勇媜、陳建宏、李湘瑩、葉靜如，2013）。其中測驗為模仿 PIRLS 的閱讀理解層次而命題，相關概況如下所述：一、文本的選擇：本測驗文本選擇取材自民國 78 年國立編譯館之國語科四、六年級教科書共八篇課文，其中四年級課文 4 篇、六年級課文 4 篇，文體中記敘文與非記敘文各占 4 篇。根據文本指標計算出結果，按照年級、文章長短及文體等篩選出測驗文章。二、試題的編製：本研究之測驗題本依照國際閱讀素養研究 PIRLS 中閱讀理解層次所編製試題針對國小四年級學童進行國際性閱讀評量設定的閱讀能力中的四項理解層次，包含：直接提取、直接推論、詮釋整合以及檢合評估，如表 3-5-2 所示。題本共計 8 篇 44 題，為四選一的單選題，試題類型及題數分布如表 3-5-3 所示。. 34.

(44) 表 3-5-2 PIRLS 閱讀理解層次及層次子項目閱讀理解層次層次子項目 1.找出與閱讀目標有關的訊息。 2.找出特定觀點。 3.搜尋字詞或句子的定義。 (一)直接提取 4.指出故事的場景，如時間、地點。 5.當文章明顯陳述出來時，找到主題句或主旨。 1.推論出某事件所導致的另一事件。 2.在一連串的論點後，歸納出重點。 3.找出代名詞與主詞的關係。 (二)直接推論 4.歸納文章的主旨。 5.描述人物間的關係。 1.清楚分辨出文章整體訊息或主題 2.考慮文中人物可選擇的其他行動。 (三)詮釋整合觀點和訊息 3.比較及對照文章訊息。 4.推測故事中的情緒或氣氛。 5.詮釋文中訊息在真實世界的適用性。 1.評估文章所描述的事件實際發生的可能性。 (四)檢驗、評估內容、語言 2.揣測作者如何想出讓人出乎意料的結局。和文章的元素 3.評斷文章中訊息的完整性。 4.找出作者的觀點。. 表 3-5-3 測驗試題閱讀理解層次試題類型及題數分布試題類型. 題數. (一)直接提取. 13. (二)直接推論. 12. (三)詮釋整合觀點和訊息. 13. (四)檢驗、評估內容、語言和文章的元素. 6. 合計. 44. 35.

(45) 三、試題的效度與信度分析：一份測驗評量是否命題得當有賴於信度和效度的檢驗，本測驗題本邀請了三位臺中教育大學教授與七位平均年資達十年以上之現職國小教師共同編審，具有良好的專家效度。此外，測驗題本以 Cronbach α為取捨標準，α平均值為 0.85＞0.7，表示測驗信度相當高，試題具穩定和一致性，詳如表 3-5-5 所示。表 3-5-5 古典測驗理論難度、鑑別度及信度分析表試題答對人數難度 P 刪題後信度α 1 738.00 0.93 0.85 2 690.00 0.87 0.85 3 664.00 0.83 0.85 4 598.00 0.75 0.84 5 584.00 0.73 0.85 6 689.00 0.87 0.85 7 652.00 0.82 0.85 8 619.00 0.78 0.84 9 437.00 0.55 0.85 10 346.00 0.44 0.85 11 729.00 0.92 0.85 12 563.00 0.71 0.84 13 561.00 0.71 0.84 14 561.00 0.71 0.85 15 685.00 0.86 0.85 16 583.00 0.73 0.84 17 573.00 0.72 0.84 18 454.00 0.57 0.84 19 479.00 0.60 0.85 20 396.00 0.50 0.85 21 450.00 0.57 0.84 22 498.00 0.63 0.85 23 418.00 0.53 0.85 24 462.00 0.58 0.85 25 515.00 0.65 0.85 26 370.00 0.47 0.85 27 580.00 0.73 0.85 28 381.00 0.48 0.85 29 451.00 0.57 0.85 30 373.00 0.47 0.85 31 482.00 0.61 0.85 32 219.00 0.28 0.85 33 473.00 0.59 0.84. 36. 鑑別度 D 0.12 0.29 0.17 0.48 0.33 0.36 0.31 0.46 0.54 0.47 0.23 0.55 0.55 0.47 0.37 0.58 0.58 0.57 0.49 0.42 0.57 0.55 0.59 0.56 0.37 0.34 0.40 0.54 0.56 0.41 0.48 0.28 0.61.

(46) 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44. 583.00 470.00 372.00 368.00 156.00 340.00 363.00 276.00 235.00 314.00 145.00. 0.73 0.59 0.47 0.46 0.20 0.43 0.46 0.35 0.30 0.39 0.18. 0.84 0.84 0.85 0.84 0.85 0.85 0.85 0.85 0.85 0.85 0.85. 0.48 0.56 0.50 0.58 0.14 0.60 0.27 0.31 0.28 0.39 0.14. 四、試題分析：本測驗題本之試題分析依據古典測驗理論（Classical Test Theory，簡稱 CTT）與試題反應理論（Item Respons Theory，簡稱 IRT）兩種計算測驗所得之分數來探討難度與鑑別度。 (一)古典測驗理論（CTT） CTT 是以整份測驗的觀點，來解釋測驗分數的涵義，為最早的測驗理論，它對學生或受試者的測驗分數的看法，是以各試題得分加總之後的總分做為代表。主要目的在估計測驗實得分數與真實分數的關聯程度，又稱作「真實分數理論」（true score theory），因為它的理論來源都是建立在以「真實分數模式」（true score model）為名的數學模式基礎上，（余民寧，2002）。如表 3-5-4 所示，當難度 P 值若為 0.5 時，表示試題的難度適中，P 值在 0.3 以下表示試題偏難，P 值在 0.7 以上則表示試題較簡單。本測驗題本的難度低於 0.3 的試題有 3 題，占所有題數的 7%；試題難度值在 0.3~0.7 的試題有 30 題，占所有題數的 68%；試題難度在 0.7 以上的題數有 11 題，占所有題數的 25%；整份試題的平均難度為 0.58，表示試題難度適中。試題的鑑別度 D 值介於-1~1 之間，鑑別度 D 值的平均值越高，則測驗的信度也會愈高。本測驗試題的鑑別度 D 值低於 0.2 的題數有 4 題，占所有題數的 9%；鑑別度 D 值在 0.2~0.4 的題數有 14 題，占所有題數的 32%；鑑別度 D 值在 0.4 以上的題數有 26 題，占所有題數的 59%；鑑別度 D 值在 0.4 以上，表示試題非常優良，因此本測驗試題具有良好的鑑別度。. 37.

(47) (二)試題反應理論（IRT） IRT 起自於對 CTT 的修正，是以個別試題的觀點，來解釋測驗分數的涵義。認為學生在某一試題上的表現情形，與其背後的某種潛在特質（即能力）之間具有某種關係存在（余民寧，2002）。本測驗題本使用 Bilog-MG 軟體分析試題，採用難度參數、鑑別度參數及猜測度參數的三參數模式，由表 3-5-6 結果顯示，本測驗試題的平均鑑別度為 0.77，平均難度為 0.11，平均猜測度為 0.23，由此可見，本份試題測驗難度適中、鑑別度高、猜測度適中。表 3-5-6. BIOLOG-MG 分析試題難度參數、鑑別度參數及猜測度參數摘要表試題難度鑑別度猜測度 01 -2.97427 0.48963 0.26806 02 -1.76682 0.61785 0.25621 03 -2.04094 0.38130 0.27433 04 -0.61689 0.92198 0.26066 05 -0.59521 0.51741 0.31188 06 -1.42601 0.87329 0.25479 07 -1.47243 0.54899 0.24201 08 -0.78949 0.95700 0.24329 09 0.29004 0.78974 0.20628 10 0.92455 0.74849 0.20260 11 -1.93858 0.83792 0.26724 12 -0.51573 0.86270 0.20320 13 -0.38357 0.92316 0.25062 14 0.09031 1.10027 0.42187 15 -1.34415 1.00519 0.22149 16 -0.34873 1.19962 0.30945 17 -0.21453 1.42131 0.33162 18 0.17380 0.84752 0.20550 19 0.12751 0.55397 0.23946 20 0.87980 0.88988 0.29612 21 0.12555 0.85605 0.17878 22 -0.09830 0.70524 0.21230 23 0.52249 1.15575 0.26195 24 -0.00021 0.66926 0.16026 25 -0.39089 0.42370 0.19531 26 1.40476 0.74800 0.32666 27 -0.82336 0.54831 0.21245. 38.