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《二语习得理论：导论》第四章 基于使用的 L2 习得取向

学校≠教育≠技能；文凭溢价=80%信号传递+20%人力资本

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理论及其构念

第二语言习得（L2 acquisition）的多种研究取向可以被标记为「基于使用的」（usage-based）。把这些取向统一起来的，是它们共同遵循的两条工作性假设：

我们将更详细地讨论基于使用的 L2 习得取向的以下主要构念：

构式

语言表征的基本单位是构式。构式是形式与意义或功能的配对。根据这一定义，我们知道，像 squirrel 这样的词必然是构式：某种形式——也就是某个特定的字母或语音序列——在约定俗成的意义上与某个意义相联系（以 squirrel 为例，大概是「一种敏捷、尾巴蓬松、栖居树上、以坚果和种子为食的啮齿动物」）。在构式语法（Construction Grammar）中，构式并不局限于词这一层级（Goldberg，2006；Trousdale & Hoffman，2013）。相反，人们认为这些形式—功能配对渗透在语言的各个层面。像 -licious 这样的词素（大致表示「令人愉悦或极具吸引力」）是构式。像 I can’t wrap my head around this 这样的习语表达（意为「我无法完全理解这件事」）是构式。甚至抽象的句法框架也是构式：像 Nick gave the squirrel a nut, Steffi gave Nick a hug, 或 Bill baked Jessica a cake 这样的句子都有一个特定形式（双宾语句法框架，即 S-V-O-O）；无论实现该形式的具体词语是什么，它们都至少共享一个稳定意义面向：某种东西被转移了（坚果、拥抱、蛋糕）。有些构式并不具有传统意义上的「意义」，而是服务于更偏功能的目的；例如，被动构式用于通过弱化动作施事来改变注意焦点（比较主动句 Bill baked Jessica a cake 与其被动对应句 A cake was baked for Jessica）。

构式可以同时以多种形式、在不同抽象层级上被表征与存储：例如 table + s = tables；[名词] +（复数词素 -s）=「复数事物」。这里方括号中的标签用于表示「槽位/类别」：例如「[名词]」表示一个名词槽位。最终，构式模糊了词汇与语法之间的传统区分。句子不再被视为把从词汇中取出的若干词语按语法规则排成正确顺序的结果；相反，句子被视为多个构式的组合，其中一些简单而具体，另一些则相当复杂而抽象。例如，What did Nick give the squirrel? 由以下构式构成：

因此，我们可以把成年人的语言知识视为一个巨大的构式仓库。构式在复杂度与抽象程度上各不相同。有些构式可以彼此组合，而另一些则不能；它们能否组合在很大程度上取决于它们的意义/功能是否相容，或者至少能否在说话者想要将它们一起使用的具体语境与情境中，被「强行解释为」相容。说话者在输入中遇到某个构式（或某种构式组合）的次数越多，该构式（或构式组合的安排）就越稳固。

联结学习理论

在输入中更高频的构式比低频构式更容易被加工。这一经验事实与「我们通过联结学习从使用中学习语言」这一观点相容（Ellis，2002）。我们暂时先以词为例，不过同样的道理也适用于字母、词素、句法模式以及其他一切类型的构式。通过经验，学习者的知觉系统会被调校到按照构式在输入中出现的概率去期待构式，因此像 one 或 won 这样的词会比 seventeen 或 synecdoche 这样的词更常出现。

当学习者第一次注意到输入中的某个词时，会形成一个记忆，把该词的特征绑定为一个统一表征，例如语音序列 /wʌn/ 或字形序列 one。与该表征并行，学习者的知觉系统会添加一个所谓的探测单元（detector unit）。探测单元的任务是在输入中出现该词的特征时，发出该词存在的信号。每个探测单元都有一个静息激活水平与一个阈值水平；当激活超过阈值时，探测单元就会触发（fire）。当组成特征出现在环境中时，它们会向探测单元发送激活，与其静息水平相加并提升；如果提升足以把激活水平推过阈值，探测单元就会触发。每次触发后，该单元新的静息水平都会略高于前一次——探测单元进入预激状态（primed）。这意味着下一次它将需要更少的环境激活就能达到阈值并触发。多次预激会累加为终身练习效应：频繁出现的特征会获得长期较高的静息水平。其激活静息水平会因反复先前激活的记忆而提高。因此，我们对高频词的模式识别单元，在达到触发所需阈值之前，需要从感觉数据中获得的证据更少。

形式到解读的映射强度也是如此。每一次 /wʌn/ 被正确解读为 one，这条联结就会增强。每一次 /wʌn/ 指向 won，也会被计入；以及那些更少见的情况，比如它预示着 wonderland。因此，形式—意义联结的强度会随经验累加。由此形成的联结网络（一个语义网络，包含说话者语言知识的结构化库存）会被调校到：当听到形式线索 /wʌn/ 时，激活的扩散能够反映它在过往中各种解读的先验概率。

还有许多额外因素会让这一简单图景变得更复杂。第一，使用频率与激活阈值之间的关系并非线性，而是遵循曲线型的「练习幂律」：练习的效果在学习早期最大，但最终会趋于渐近（见 De Keyser，本书）。第二，从一次构式经验中诱发的学习量，取决于形式的显著性（即它相对其语境有多突出）以及正确理解它的重要性（Ellis，2017；Wulff & Ellis，2018）。第三，如果学习者已经知道另一种形式可以提示同一解读，或者反过来，学习者已经知道同一形式的另一种解读，那么该构式的学习会受到干扰。第四，构式可能只对话语结构提供部分规定，因此一个话语的结构由多个不同构式共同规定，这些构式必须被整体解读。有些线索比另一些更可靠地指示某种解读；而且重要的不只是一阶概率（first-order probabilities）——序列概率（sequential probabilities）同样至关重要，因为语境会限定解读。例如，在 Alice in wun … 这一语境中，学习者在听到 Alice in … 之后就能明确 /wʌn/ 的解读；换言之，Alice in 与 /wʌn/ 彼此高度可靠地关联。相反，如果句子以 I /wʌn/ … 开头，会同时激活多个竞争性解读（I wonder …, I won …, I once … 等），因为第一人称代词 I 对 /wʌn/ 的解读而言是远不如 Alice 可靠的线索。

理性语言加工

这些联结性基础使语言使用者能够在如下意义上是理性的：在任一时点，他们都拥有一个与其语言经验量身匹配的心理语言模型（Ellis，2002，2006a）。他们的语言加工系统会为他们随时准备好下一步最可能出现的语言信息：接下来最可能听到的词、这些词最可能的义项、接下来最可能说出的语言构式、接下来最可能听到的音节、接下来最可能读到的字母、最相关的解读，以及跨越语言表征各层面、接下来会发生的一切。他们的无意识语言表征系统会适应性地被调校到预测在当前话语语境中最可能相关的语言构式，从而以最优方式为理解与产出做准备。作为一个研究领域，认知的理性分析由如下原则引导：人类心理可以在一种机制的运作中得到理解；该机制在如下意义上最优地适应其环境——在给定问题空间结构以及它必须解决的线索—解读映射的前提下，该机制的行为尽可能高效（Anderson，1989）。

基于范例的学习

我们的语言使用在很大程度上是公式化的，也就是说，我们会回收在先前使用中已经记住的短语构式（Wulff，2008；Wulff & Ellis，2018）。但显然，我们在语言加工中并不局限于这些构式。有些构式的范围更开放一些，例如槽位—框架式的问候语模式 [Good +（时间段）]，它可以生成 Good morning 与 Good afternoon 等例子。这里的「（时间段）」对应英语中的 time-of-day（如 morning/afternoon）。

还有一些构式则更为抽象、覆盖面更广、也更具生成性，例如用于表征更复杂形态（如 [名词词干-复数]）、句法（如 [形容词 名词]）与修辞（如迭代列举结构 [the（），the（），the（），……，together they …]）模式的图式（schema；复数 schemata）。其中「名词词干」指去掉屈折变化后的名词基本形式，「复数」指复数标记。基于使用的理论考察这些可产出的模式、生成性图式以及语言中其他类似规则的规律，如何以范例为基础而获得。每当语言学习者遇到某个构式的一个范例时，语言系统都会将该范例与对先前遭遇的记忆进行比较——这些记忆可能是同一个范例，也可能是足够相似的范例——以提取正确的解读。根据范例理论，像 Good +（时间段）、[形容词 名词] 或 [名词词干-复数] 这样的构式，会随着学习者的语言系统一次又一次加工范例、识别范例所共享的规律并据此进行抽象，而逐步随时间涌现。

抽象的联结基础

原型（prototypes）是某个范畴中最典型的范例：它们与该范畴中许多成员相似，却与其他范畴的成员不相似。人们把麻雀归类为鸟类（或其他体型、颜色、喙形与特征都接近平均的标本）比把具有较不常见特征或特征组合的鸟类（如鹅或信天翁）归为鸟类要更快。这是因为人们对自己见过的鸟（其使用史）进行了无意识的频率分析，而原型反映了这些被记忆范例中相关特征分布的中心趋势。我们并不会有意识地逐一计数这些特征，但我们仍对底层分布及其最常见取值有非常准确的知识。

我们在这方面确实很擅长。认知心理学研究表明，这种隐性的计数正是人类模式识别、范畴化与理性认知的原始基础。世界如何被分类，语言也如何被分类。鸟类如此，其复数形式亦如此。事实上，世界与语言的范畴化相辅相成：心理语言学研究表明，对于由许多类型（type）体现的原型或默认情形，人们生成复数更快；而对「不规则」复数（即违背中心趋势、并由更少类型体现的形式），人们生成更慢且更不准确，例如 [复数 +「名词词干 s」=「名词词干s-es」]，或者更糟：[复数 + moose =?]、[复数 + noose =?]、[复数 + goose =?]。

这些例子清楚表明，线索与其结果解读之间并不存在 1:1 的映射。联结学习理论表明，线索与结果之间的映射越可靠，就越容易被学习。设想一名英语作为第二语言（ESL）的学习者试图从自然输入中学习词尾 -s 可能表示什么。这个形式有多种潜在解读：它可能是复数（squirrels），可能表示所有格（Nick’s hat），可能标记第三人称单数现在时（Steffi sleeps），等等。因此，如果我们把 -s 作为任何一种结果的线索来评估，就会发现：该线索在学习者输入中非常高频，但它与某个特定解读或结果的联结并不可靠。若我们反向思考，也会得到类似图景：复数 -s、第三人称单数现在时 -s 与所有格 -s 都存在同位异音（allomorph）变体 [s]、[z] 与 [ɨz]。因此，如果我们把其中某一个（例如 [ɨz]）作为某个特定结果（例如复数性）的线索来评估，那么很明显：该结果在缺少该线索的情况下也会大量出现。对线索—解读联结可靠性的这种条件依存性（contingency）分析提示：这些联结并不容易习得。高频语法功能词往往在解读上高度含混（Goldschneider & DeKeyser，2001）。

连接主义（connectionism）是 L2 习得研究中的一个分支，它试图考察前述那类条件依存性分析所代表的简单联结学习机制，如何与学习者在输入与输出中可获得的复杂语言证据相互作用。「连接主义」一词体现了这样一种想法：心智与行为模型本质上是由简单单元互联构成的网络。连接主义模型通常以计算机仿真的方式运行。仿真具有数据量大、计算过程相对简单的特点：由大量并行的人工神经元构成的系统，使用简单学习过程对海量输入数据进行统计概括。关键在于，输入数据必须能代表学习者的使用史；因此，连接主义与其他受输入影响的研究高度依赖大规模、尽可能具代表性的真实语言数字集合（常被称为数据仓或语料库）。连接主义仿真展示了原型如何作为整个问题空间中最显著的底层结构规律而涌现；也展示了屈折规律的少数子模式如何涌现为更小、更弱的吸引子，例如前文讨论的英语复数子模式（或例如德语复数系统中更为丰富的多种变体）。连接主义为把基于使用的理论作为仿真进行检验提供了计算框架，用以研究语言各部分相互作用如何生成模式。

涌现关系与模式

复杂系统指由许多不同部分相互作用而构成的系统，例如生态系统、经济体和社会。所有复杂系统的一个关键共同点是：它们的许多系统性是涌现的——它们会以复杂、有时令人惊讶的动态方式，并以适应性的方式随时间发展。学习者与问题的互动同样会产生复杂性。想象一只蚂蚁在布满卵石的海滩上回巢的路径：它不断探测、折返、绕行与曲折前进，路径看起来很复杂。但这些行为并不是深奥神秘的智力表现。相反，控制决策简单且数量很少。一个由环境驱动的问题求解者，往往会因为其所面对的环境复杂，而表现出复杂行为。

语言是一个复杂适应系统（Beckner 等，2009；Ellis & Larsen-Freeman，2009；亦见 Larsen-Freeman，本书）。它由多方参与者的互动构成：想要交际的人，以及可被谈论的世界。它跨越许多不同层级运作（神经元、大脑与身体；音位、构式、互动与话语），跨越不同的人类聚合形态（个体、社会群体、网络与文化），也跨越不同时间尺度（进化的、表观遗传的、个体发生的、互动的、神经同步的、历时的）（MacWhinney & O’Grady，2015）。

涌现主义者认为，简单的学习机制在人的知觉、动作与认知系统之内并跨系统运作；当一个渴望利用语言功能的有机体在交际丰富的人类社会环境中接触语言数据时，这些机制足以驱动复杂语言表征的涌现。
（Ellis，1998，第 657 页）

两种语言与语言迁移

我们的神经系统在初始状态具有很强的可塑性。它并非完全是一张白板，因为基因对系统级连接网络以及成熟的大致时间表施加了广泛约束。然而，大脑皮层可以同等良好地表征任何类型的信息（Elman 等，1996）。在这一起点上，大脑会迅速对所接收到的输入模式作出反应，并通过联结学习优化其表征，以拟合个体经验中的特定世界。「神经可塑性」一词概括了大脑会被经验调校这一事实。我们的神经禀赋提供了一套通用的认知装置；在受人类身体构造约束的前提下，它会过滤并决定我们的经验。在生命最初的几年里，人类学习机制会优化其对正在学习的第一语言（L1）的表征。数千小时的 L1 加工会把系统调校到 L1 的线索上，并使其识别与产出自动化。我们开始迅速对周遭语言进行调谐并忽略与其无关的线索，这是令人印象深刻的（Kuhl，2004）。这一过程的一个结果是：L2 习得的初始状态不再是一个完全可塑的系统；它已被 L1 的长期使用调校，默认按 L1 的方式运作。我们后续的经验会被先前联结所遮蔽；它通过对过往的记忆被知觉到。由于 L2 的最优表征与 L1 并不匹配，L2 习得会受到多种 L1 干扰的影响。迁移现象贯穿 L2 习得（Flege，2002；Jarvis & Pavlenko，2008；Lado，1957；MacWhinney，1997；Odlin，1989；Weinreich，1953）。

迁移的联结性方面：习得性注意与干扰

联结学习为从语言使用及其分析中进行 L1 习得提供了理性机制——使几乎每一个人都能获得其母语的流利。然而，尽管 L2 学习者同样被语言包围，并非所有语言都会「进入」；L2 习得在成功程度上通常是受限的。这对应 Corder 对输入（input）与摄入（intake）的区分：输入是可获得的目标语，而摄入是实际进入并被学习者以某种方式利用的那部分输入（Corder，1967）。这是否意味着，L2 习得无法用联结学习的一般原则来理解？如果 L1 习得是理性的，L2 习得是否从根本上是不理性的？并非如此。或许有些悖论的是，恰恰是 L1 习得的成就限制了对 L2 的输入分析。联结学习理论也解释了这些限制，因为无论动物还是人类，联结学习都会受到所谓习得性注意（learned attention）的影响。

我们只考虑一个习得性注意的例子。许多语法形式—意义关系既缺乏显著性，又在理解话语意义时具有冗余性。例如，对标记时态这类语法意义的屈折进行解读常常并非必要，因为它们通常伴随指示时间指向的副词：「如果学习者知道法语的『昨天』一词，那么在话语 Hier nous sommes allés au cinéma（Yesterday we went to the movies）中，助动词与过去分词都是冗余的过去标记」（Terrell，1991，第 59 页）。这种冗余在 L2 习得中的影响远大于 L1 习得。学习母语的儿童在发展后期才会获得时间副词的意义。但 L2 学习者在其 L1 经验中已经知道副词；副词在交际功能上既显著又可靠，而时态标记则两者都不是（Ellis，2017；亦见 VanPatten，本书）。因此，L2 的时间指向表达往往始于一个阶段：仅靠副词建立指向；而语法性的时态与体表达在此后才会缓慢涌现，甚至可能根本不涌现（Bardovi-Harlig，2000；亦见 Bardovi-Harlig，本书）。

这是联结学习中的「阻断」（blocking）现象的一个例子：由于学习者的 L1 经验会把他们的注意引向别处以寻找解读线索，冗余线索因此被遮蔽（Ellis，2006b；Wulff & Ellis，2018）。在正常的 L1 情况下，使用会把语言系统以最优方式调校到输入上；然而，在 L2 形式显著性低与阻断的情形下，世界上再多的额外输入也可能累加为零，于是中介语有时会被描述为「石化」（fossilized）（Han & Odlin，2006）。因此，未接受教学的成年人在自然使用中进行联结性的 L2 学习，可能会稳定在一种「基础变体」（Basic Variety）的中介语上：它虽足以应付日常交际目的，但主要只包含名词、动词与副词，几乎没有功能性屈折；而闭合类项目（closed-class items），尤其是限定词、从属标记与介词，则很少出现，甚至完全缺失（Klein，1998）。

对这类非母语式话语，常见的社会互动或教学反应是：互动同伴（Long，1983；Mackey、Abbuhl 与 Gass，2011）或教师（Doughty & Williams，1998）通过某种注意聚焦手段，有意把额外证据带到学习者注意中，帮助学习者「注意到」该线索（Schmidt，2001）。通过这种方式，L2 习得可以摆脱由 L1 诱发的选择性注意边界：在社会互动中提供对形式的关注（Tarone，1997；亦见 Lantolf、Thorne 与 Poehner，本书），从而调动学习者显性、意识性的加工。我们可以说，联结网络真正用来学习的输入，会被社会互动过程筛选与调节（socially gated）（Cadierno & Eskildsen，2015；Ellis，2015，2019；Hulstijn 等，2014）。

什么算作证据？

与认知科学与认知神经科学中的其他研究事业一样，基于使用的取向并不局限于某一种特定研究方法或证据来源。事实上，不同取向需要不同方法，并且往往需要将不同的定性与定量方法结合使用。如前所述，许多基于使用的分析会使用来自大型数字化语言集合的数据，即所谓的语料库（corpus；复数 corpora）；而计算建模也同样处于认知理性分析、范例理论与涌现主义分析的核心。其他相关研究方法包括课堂田野研究、关于加工的心理语言学研究，以及高密度纵向记录（即在较长时间内以密集间隔捕捉学习者发展变化的记录）。

语料库分析是基于使用的研究范式中一个尤为增长的趋势（McEnery & Hardie，2012；Sinclair，1991）。如果语言学习发生在「使用」这一社会—认知—语言的当下时刻中，我们就需要捕捉所有这些时刻，以便客观地研究它们。我们需要关于语言使用的大型、高密度、纵向语料库，包含音频、视频、转写以及多层标注，并在开放档案中共享数据。我们需要在较短时间间隔内进行录制，以便描绘学习者的使用史及其发展（Tomasello & Stahl，2004）。我们还需要足够细致的数据，以便对互动过程进行细致分析（Kasper & Wagner，2011）。MacWhinney（2000）长期以来一直以 CHILDES（一个 L1 习得数据语料库）为工具推进这些目标，之后又发展了 Talkbank（一个也涵盖 L2 学习者语言数据的语料库）。在这些以及其他语料库之外，越来越多的计算机工具可供使用，帮助研究者分析语料库数据。这些语料工具可以帮助对 L2 习得中最广泛领域感兴趣的研究者。它们覆盖从定性数据分析（例如对单个语料文件进行细粒度的会话分析，如一段学生与英语作为第二语言（ESL）教师的转写对话），到半定量分析（例如对某一现象的代表性样本进行佐证分析，如英语学习者对 -ing 词素的使用），再到大规模定量分析（例如分布模式中的联结强度：动词与其所出现的更大构式之间的联结强度；例见本章代表性研究或 Gries & Wulff，2005，2009）。

关于该理论有哪些常见误解？

宏观框架，尤其是那些复兴行为主义或结构主义语言学等「不再时髦」理论要素的框架，容易引发误解。常见误解包括：连接主义是新的行为主义；连接主义模型无法解释创造性、也不承认内部表征；以及认知取向否认社会因素、动机因素以及学习者个体差异的影响。多数误解的核心在于：人们认为基于使用的分析只是在做数字运算，过度聚焦于构式频率及其他线索在学习过程中的作用。的确，多数基于使用的取向会把频率作为诸多因素之一来讨论，但没有任何基于使用的理论家会主张频率是影响 L2 习得的唯一因素。事实上，基于使用的理论家对频率效应在一个复杂因素网络中的精确角色存在活跃争论：这些因素会以复杂方式彼此削弱或放大（Ellis & Larsen-Freeman，2006）。在更基础的层面上，「频率效应」本身如何界定，我们仍远未回答。这里不展开：已有大量经验研究表明，我们并不总能用「越频繁就越显著/重要/相关」这一规则来定义频率效应——按这一逻辑，英语冠词与介词作为英语中最常见的词语，理应不至于让一般语言学习者如此头疼！相反，频率效应似乎有不同类型（如绝对频率、比率、联结强度以及其他分布模式）；它们对学习的影响权重会因所考察的目标结构而不同；更关键的是，也会因学习者语言发展状态而不同（Ellis，2017；Wulff & Ellis，2018）。涌现主义/复杂系统取向把 L2 习得看作一个动态过程：规律与系统从本书所涉及的诸多过程中涌现——从人、脑、自我、社会与文化在世界中使用语言的互动中涌现（Beckner 等，2009；Ellis，2008，2019）——同时也以严谨方式研究其中的组成过程。

一个代表性研究：Ellis、O’Donnell 与 Römer（2014a）

研究问题

尽管以往研究能够证明频率、原型性与条件依存性是影响 L2 学习者构式知识的因素，但其中大多数研究一次只考察这些因素中的一个。本研究希望确定：这些因素是否、以及如何共同影响 L2 学习者的构式知识。本研究聚焦的特定构式类型是所谓的动词—论元构式（verb-argument constructions，VACs；下文简称 VAC）。VAC 是半抽象模式，由动词以及与之共现的论元构成，例如「V across N」或「V of N」；在本研究中，作者考察了另一组研究者先前通过语料库分析所识别的 VAC（Francis、Hunston 与 Manning，1996）。

方法

131 名德语母语、131 名西班牙语母语与 131 名捷克语母语的高级英语 L2 学习者，以及 131 名英语母语者，参与了一项自由联想任务：他们看到 40 个 VAC 框架，如「V across N」或「it V of the N」，并被要求用脑中首先浮现的词填入动词槽。学习者的回应与两个母语者数据库中的结果进行比较。为了了解在所考察 VAC 中不同动词出现的频率，并计算每个动词与各个 VAC 的联结强度，作者查阅了英国国家语料库（British National Corpus，BNC）。BNC 是一个包含 1 亿词的英式英语语料库，力求代表不同语域与体裁中的语言使用。要获得动词类型的频率，只需在 BNC 中检索这些 VAC，并统计每种动词类型的出现次数。为计算每个动词类型与各个 VAC 的联结强度，作者使用了一种特定的联结测度，称为 DeltaP（关于 DeltaP 的工作方式，见 Ellis，2006a）。为考察参与者选取的动词对每个 VAC 的原型性，作者查阅了另一个数据库词网（WordNet；Miller，2009）。词网（WordNet）是一个词汇数据库；因此不同于 BNC，它并不是由连贯完整的文本与对话构成的集合，而更像一本同义词词典式的数据库，按意义把词语分组。作者使用复杂的计算技术，基于这些信息为每个所考察的 VAC 生成语义网络。以「V across N」这一 VAC 为例，网络中心的动词包括 go, move, run, 和 travel；而像 shout, splash, 与 echo 这样的动词在该 VAC 中构成较不典型的动词。

主要发现

多因素分析（即一种统计方法：能够在同一时间评估多个因素对某一特定结果的影响；在这里，它测量频率、原型性与条件依存性对说话者联想的潜在影响）显示：对所有被考察的 VAC 而言，每个因素都对学习者与母语者的联想作出了独立贡献：

  1. 某个动词在母语者语料库中越频繁地出现在某个特定 VAC 中，学习者与母语者在自由联想任务中就越可能为该 VAC 生成该动词。

  2. 动词与 VAC 之间的联结越强（以动词在 VAC 中的频率相对于其在其他 VAC 中的频率来衡量），学习者与母语者就越可能为该 VAC 生成该动词。

  3. 某个动词在该 VAC 的语义网络中越处于中心位置、因此越具有原型性，学习者与母语者就越可能为该 VAC 生成该动词。

理论意义

基于统计分析，作者得出结论：高级 L2 学习者对 VAC 的知识包含丰富联结，而这些联结在类型与强度上与母语者的联结非常相似（Ellis、O’Donnell 与 Römer，2014a，2014b）。实验中生成的词语联想表明，学习者对 VAC 具有丰富联结，这些联结同时受动词频率、动词原型性与动词—VAC 条件依存性的调校——这些因素结合起来，在句法与语义之间形成跨界接口。

为什么/如何该理论能充分解释 L2 习得中的可观察现象

观察 1：接触输入是 L2 习得的必要条件。 基于使用的取向以输入驱动，强调从输入中通过联结学习来习得构式。与其他统计估计一样，学习者需要一个规模大且具代表性的语言样本，才能抽象出一个与语言数据良好拟合的理性模型。使用是必要的；对成功的 L1 习得而言，它也是充分的，但对 L2 习得则不充分。这是因为 L2 习得的初始状态是既有的 L1 知识：学习者的表征、加工程序与语言注意早已被 L1 的长期使用调校，默认以 L1 的方式工作。

观察 2：相当一部分 L2 习得是附带发生的。 大多数语言学习是隐性的。隐性计数是人类模式识别、范畴化与理性认知的原始基础。支撑阈值设定与系统对输入证据概率进行调校的一切计数都是无意识的；结构规律、原型、吸引子与其他系统规律的涌现也同样是无意识的。在任何一个时刻，我们意识到的只是某个具体的交际意义；但与此同时，每一次使用所涉及的认知运作都会在我们未觉察的情况下调校系统（Ellis，2002）。我们知道（或在加工中可被证明对之敏感的）语言规律数量远远多于我们能够显性学到的数量。基于使用的取向认为，附带的联结学习提供了理性机制；它足以让人类通过对输入的分析与使用来完成 L1 习得，从而使几乎每个人都能获得母语流利度。它不足以解释 L2 习得，是因为存在习得性注意。

观察 3：学习者最终知道的内容多于他们在输入中接触到的内容。 对人类隐性认知的研究显示，我们对世界的了解远远多于我们所接触到的或被显性教过的内容。原型效应就是一个清晰而普遍的例子：学习者即便从未接触过某个范畴的原型，也会更快、更准确地对它分类，并能非常轻松地用范畴标签为其命名。语言同样如此：学习者会超越输入，呈现 U 形学习，例如出现新的错误（如用 goed 替代 went），以及 L2 习得中中介语发展阶段的其他系统性规律，例如否定或疑问句的形成。这些创造表明，学习者的语言系统持续参与概括化与抽象化，去发现系统性规律。

观察 4：学习者的输出（言语）在某一结构的习得过程中，常沿着可预测的路径前进，并经历可预测的阶段。 与 L1 习得一样，L2 习得的特征并非完全的个体化或可变性，而是在发展过程中表现出可预测的错误与阶段：中介语是系统性的。基于使用的取向认为，这些系统性来自输入中的规律：例如，那些更高频、映射更一致、条件依存性更强、拥有更多「朋友」（行为相似的同类构式）、并且更显著的构式，通常会比不具备这些特征的构式更早被习得（Ellis，2007）。

观察 6：第二语言学习在不同语言子系统之间的表现存在差异。 学习者的心理词典在内容上是多样的，涵盖词汇、形态、句法、音系、语用与社会语言学知识。在这些语言领域中的任何一个领域里，学习者可能在获得某些结构之前先掌握另一些结构。这种差异是输入因素的自然结果，例如范例的类型与词例（token）频率、近期性（recency）、语境、显著性、条件依存性、规律性与可靠性，以及其他会影响问题空间中吸引子涌现的联结学习因素。有些问题空间的某些方面比其他方面更简单。第二语言学习是从范例数据库出发的零碎发展，其中规律模式会动态地涌现。

观察 7：频率对 L2 习得的影响是有限的。 这一点已在前文「迁移的联结性方面：习得性注意与干扰」小节中明确讨论。

观察 8：学习者的第一语言对 L2 习得的影响是有限的。 学习者的 L1 影响不再被视为 L2 习得的唯一决定因素，如对比分析假说所主张的那样。基于使用的解释认为，语言习得的主要驱动力是目标语构式以及学习者对这些构式的经验。然而，L1 在 L2 学习过程中的迁移作用是不具争议的。正如我们在前文「两种语言与语言迁移」中解释的那样，在语言的每个层面都存在 L1 影响，既可能是消极的，也可能是积极的。跨语言的习得性选择性注意、遮蔽与阻断、潜伏抑制、知觉学习、干扰，以及其他显著性、迁移与抑制效应，都会过滤并扭曲对 L2 的知觉。因此，基于使用的 L2 习得解释会同时考察 L1 与 L2 的使用对 L2 习得的影响（Robinson & Ellis，2008）。

观察 9：教学对 L2 习得的影响是有限的。 被 L1 调校的习得性注意限制了从 L2 输入中摄入的数量，从而限制了 L2 习得的终态。为了让学习者注意到那些被阻断、被遮蔽或其他不显著的语言形式面向，有时需要把注意力引向语言形式。对教学实证研究的综述表明，通过社会方式调动学习者有意识的、显性的学习过程可能是有效的。

然而，教学并不总是有效。任何课堂教师都能提供轶事证据表明：教过的内容并不总是被学到。但这一观察适用于课程的所有方面，而不只是语言。语言的显性知识与隐性表征系统属于不同性质的知识；由于多种原因，显性知识未必会影响习得。显性教学可能时机不当，与发展不同步（Pienemann，1998；亦见 Pienemann & Lenzing，本书）；它可能令人困惑；它可能很容易被遗忘；它可能与使用脱节，缺乏可迁移的适切性，从而从未在使用中被调动来调校对相关输入特征的注意；它可能缺乏动机；它可能以诸多方式失效。

显性/隐性之争

学习一个新符号，例如法语中表示「星星」的词 étoile，一开始涉及显性学习：你清楚意识到自己之前不知道法语里「星星」怎么说，而现在知道了（Ellis，1994）。但关于如何正确使用 étoile 的一些事实你可能还不知道，例如它的正确发音、语法性别、同义形式，以及与 étoile 相关的词语、短语与习语。其中一些事实你会通过有意识的努力来学习，也就是通过显性学习；而另一些事实你不会有意识地推导出来，而是会通过隐性学习获得。在你未意识到的情况下，每次你再次遇到 étoile 时，你的语言系统都会努力填补这些知识空缺，并对你关于这一构式的心理表征进行微调。

尽管我们许多人会付出很大努力去进行显性语言学习，语言习得的主体仍是从使用中发生的隐性学习。多数知识是隐性知识（tacit knowledge）；多数学习是隐性学习；我们绝大多数认知加工都是无意识的。隐性学习会对问题空间进行分布式分析：我们的语言系统会隐性地计算某个构式在特定语境中出现的可能性，它们在多大频率上实例化某一义项或另一义项，这些义项又如何与语境的不同特征相关联，等等。当这些分布分析一次又一次在持续接触更多输入中得到确认时，就会形成也在很大程度上是隐性的概括与抽象。

仅靠隐性学习并不足以完成全部工作。L2 的某些方面仅靠隐性过程无法习得——或至多只能非常缓慢地习得。当语言形式缺乏知觉显著性、从而不被学习者注意到，或者当需要映射到 L2 形式上的 L2 语义/语用概念并不熟悉时，为了让相关联结得以学习，就需要额外注意。为了对抗由 L1 引发的注意偏置、并让隐性估计程序能够优化归纳，所有 L2 输入都需要被「算进去」（就像在 L1 习得中那样），而不只是 L2 习得中那种带偏置摄入所对应的受限样本。

Ellis（2005）回顾了显性形式—意义联结知识影响隐性语言学习时所涉及的教学、心理、社会与神经动态：

显性与隐性的接口是动态的：它短暂地发生在有意识加工之中，但对隐性认知的影响会在此后持续。显性记忆也可以通过类比过程，引导有意识地构造新的语言话语。模式化练习与陈述性教学语法规则，都会促成有意识地产出话语；而这些话语的后续使用会推动隐性学习与程序化。存在缺陷的输出可能通过重述（recasts）引发聚焦反馈，从而向学习者提供可供显性分析的、随时可用的心理语言学数据。
（第 305 页）

一旦构式以这种方式得到表征，其在随后的隐性加工中的使用就能更新对其使用频率与形式—功能映射概率的统计计数。

因此，我们认为，学习者语言的系统性涌现于隐性与显性语言学习互动的历史之中，涌现于对语言使用内部及跨越形式与功能的潜在模式的统计抽象之中。形式与功能内部及跨越形式与功能的复杂适应系统互动，要远比仅从隐性或显性学习单独涌现出来的系统丰富得多（Ellis，2014）。

结论

用第 1 章的表述来说，这里涉及的基于使用的取向过于宽广且覆盖面过大，因此很难算作一个理论。相反，它们是一种理解语言学习中诸多复杂动因的框架。没有任何单一因素能够单独成为 L2 习得的充分原因。语言是一个复杂适应系统。它由多方互动构成：想要交际的人，以及可被谈论的世界。它跨越许多不同层级、不同人类配置以及不同时间尺度运作（Douglas Fir Group，2016；Ellis，2019）。一旦拿掉其中任何一个层级，就会涌现不同的模式，得出不同的结论。尽管如此，与其他复杂动态系统一样，仍会涌现出许多系统性规律——就像观察 1–10 那样——构成理论应当解释的对象。

讨论问题

  1. 对 Ellis 与 Wulff 所采取的这类取向的一条批评是：它是对旧有结构主义语言学的升级版。你认为这种批评在多大程度上站得住脚？
  2. 解释基于规则的（rule-based）行为与类规则的（rule-like）行为的差异。
  3. 基于使用的取向如何看待显性与隐性学习，以及学习的性质如何？
  4. 以现在完成时与过去完成时的习得顺序为例，从基于使用的角度解释这种顺序可能如何产生。
  5. 正如我们在 White（本书）中看到的那样，White 所采取的取向的主要基础是「刺激贫乏」。基于使用的取向的主要基础是什么？这些基础之间是否存在冲突？
  6. 阅读本章的代表性研究，并准备一份课堂讨论：描述你将如何开展一项复现研究。务必说明你会做出哪些改变，以及这些改变的动机是什么。

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上一章：

《二语习得理论：导论》第三章 一种 L2 习得的功能主义取向——概念导向方法

下一章：发现这本书原来已经有翻译了，大家直接看专业的翻译吧：

第二语言习得理论导论 (豆瓣)
Thoughts Memo 汉化组译制
感谢主要译者 GPT-5.2，校对 Jarrett Ye
本章作者：Nick C. Ellis and Stefanie Wulff

专栏：外语习得

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