大家好。
在这次英语文学研讨会上，我们阅读了以下论文。
题目：Computer-aided feedback on the pronunciation of Mandarin Chinese tones: using Praat to promote multimedia foreign language learning
著者：Mengtian Chen
論文誌名：Computer Assisted Language Learning, 2022, p. 1-26,
https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/09588221.2022.2037652
本文探讨了发音的视觉和语音反馈是否能改善对外汉语声调的识别和生成。
非声调语言的学习者很难掌握汉语声调。 据报道，教师通常也很难对学习者的声调错误给予适当的反馈。
为了解决这一难题，可以利用计算机向学习者展示声音和视觉数据（如图表）。 通过计算机提供的数字反馈，学习者可能会更好地观察到自己的发音错误。
本研究探讨了在标准汉语声调教学中，数字反馈是否比人工发音指导更有用。 具体来说，我们设置了以下两个研究问题（RQs）：
RQ1. 与人工反馈相比，数字反馈是否能提高声调的识别和发音？
RQ2. 学习者如何看待在普通话声调学习中使用计算机。
作为数字反馈，我们使用了名为 Praat的免费软件，它可以提供发音波形数据和声调修正。 在声调修正中，声调被分为五类，学习者的语音修正将作为反馈提供。
参与者为 44 名美国大学生，他们都在学习初级汉语课程。
Mann-Whitney U 检验证实，参与者的先前得分没有显著差异。
作为衡量声调学习效果的一个项目，本研究侧重于字词层面的声调（音调）。 学习内容选自拼音课本，学习者在四周内完成学习。 测试包括听力和口语两个部分。 在后测试中，除了上述学业测量外，还调查了参与者的音调问题、对软件反馈的看法以及对音调学习的未来展望。
为了分析测试结果，口语测试由作者和汉语教师共同评分，并计算了评分者之间的信度系数。
在验证 RQ1 时，由于 Shapiro-Wilk 检验否定了测试得分呈正态分布的假设，因此采用了非参数检验。Willcoxson符号秩检验用于验证两组前后得分的差异是否有明显改善，而 Mann-Whitney U 检验则用于验证两组前后得分的差异是否有显著性差异。
实验结果如下。
首先，关于RQ1 “与人工反馈相比，数字反馈能否改善语调的识别和发出”，Wilcoxson 检验的结果显示，两组学生在听力和口语测试后的得分都有显著提高。 Mann-Whitny’s U 检验的结果也显示，实验组与对照组相比，在后测成绩上有明显提高，而在前测成绩上则无明显差异。 因此，可以说 Praat 发音反馈在训练汉语语调方面比人工反馈更有效。
接下来，针对RQ2 “学习者如何看待使用计算机学习普通话声调？”，我们对后调查的结果进行了分析，得出以下结果。
首先，关于声调学习的难度，有以下观点：”我觉得很难真正读出所识别的音 “和 “句子是句子，很难听到声调”。
其次，关于 “对 Praat 提供的反馈的看法”，第一个好的观点是 “声音和视觉反馈同时呈现”、”可以识别发音错误”、”可以将自己的发音波形与示范发音波形进行比较”、”可以在没有压力的情况下练习发音 “等。 等等。 相反，一些需要改进的地方包括：”软件操作复杂 “和 “还需要人为反馈”。
下面将根据结果进行讨论。
首先，实验组和对照组的后测成绩都有明显提高，这说明同时呈现声音和视觉反馈可以促进发声学习。 此时，实验组的后测成绩明显好于对照组的后测成绩，这说明计算机辅助教学比人工辅助教学更能有效地帮助学习。 事后调查的结果表明，这是因为 Praat 同时显示了学习者的发音波形和示范发音的波形，使学习者更容易识别发音错误并自行练习改进。 另一个可能的原因是，用自己的声音作为发音模型，学习者更容易理解如何纠正发音。
实验结果还表明，发音练习不仅能改善发音的产生，还能改善对发音的认知。 语言学习中的发音与认知之间的关系有待今后进一步研究。
以下是我对本文的评论。
在我的硕士研究中，我正在进行关于开发一个提高英语单词发音技能的系统的研究。我之所以选择这篇论文，是因为我想知道软件发音反馈与人工反馈相比有哪些优势。读完论文后，我觉得这篇论文是支持软件发音反馈有效性的一项有用的先前研究。
我认为这篇论文表明，以波形形式呈现发音可以提高发音技能。我的系统也使用波形数据来呈现反馈，因此我想将其作为一项前期研究来证明这种反馈的有效性。不过，在本文的实验中，系统不仅提供反馈，还加入了教师的讲解。假定发音能力的提高是通过教师在展示波形的同时给出如何改进发音的建议来实现的。因此，我们对本文所说的发音能力的提高是由于数字反馈的影响这一说法表示怀疑。
（笔者：硕士二年 平田沙希）
