简介:近些年来,日语测试研究在国内外学界中备受瞩目。为明确我国日语测试研究的现状与发展动向,本研究梳理了国内近35年(1982年~2016年)的日语测试研究,并以此为分析数据,进行了量化与质性分析。量化分析结果显示:日语测试研究自1982年发端,2008年后呈明显增长;研究成果数量年度分布不均,但整体呈上升趋势,其中实证性研究较少。质性分析结果显示:国内日语测试研究经历了由介绍测试理论、测试方法到探究测试内部因素、测试与教学的关系、测试评价指标的发展过程;近些年来,有关测试评价指标即信度、效度等的研究呈下降趋势。本研究认为,今后,有必要更多开展基于理论的实证性测试研究,同时,有必要开展基于国内日语课程教学的测试研究,真正发挥测试试对教学的正向反拨作用,以推动我国日语教学的发展。
简介:数据挖掘技术能够帮助我们从规模庞大、内容纷繁的文本数据中准确、高效地提炼出研究者难以通过遍览有效捕捉的隐含信息或趋势。其中,词频统计帮助我们获取分析对象的词汇总量、高频词汇以及词汇构成等信息,并据此对文体特征进行较为准确的判断。词表比对揭示了对象文本的叙事方式、所含关键人物、场所和物品等。词语共现网络使我们能够直观地观察到文本中的高频人物、组织等,并揭示这些热词之间的潜在联系,从而快速构建热点事件的基本框架。而通过计算共现强度,我们可以轻松、准确地挖掘出与特定关键词关系密切的共现词,从而有效捕捉与之相关的热点话题和媒体动向。