中国现代职业教育理论之概念的抽取研究

时间：2021-03-26 04:01:30　来源：雅意学习网本文已影响人

　　摘要：构建中国现代职业教育理论体系和概念体系的前提是确定中国现代职业教育理论的概念。基于术语学理论和实践，中国现代职业教育理论的概念获取摒弃了传统的纯人工方式，而是通过计算机技术的运用从专业文献中获得候选术语集合，从候选术语中筛选得到最终术语，并进而确定作为中国现代职业教育理论概念体系构成要素的概念。
　　关键词：现代职业教育理论；概念；术语
　　作者简介：王良，男，天津科技大学教育发展研究中心助理研究员，主要研究方向为教育理论与政策；梁卿，男，天津职业技术师范大学副教授，教育学博士，主要研究方向为职业教育原理与哲学，职业教育评价。
　　中图分类号：G710 文献标识码：A 文章编号：1674-7747（2016）19-0001-04
　　概念体系就是“根据概念间相互关系建立的结构化的概念的集合。”[1]根据这一界定，概念是构成概念体系的要素。因此，构建概念体系首先就需要识别并确定组成体系的概念。中国现代职业教育理论概念体系的建构亦不例外。但问题也随之而来，即如何才能识别并确定中国现代职业教育理论的概念呢？传统上，一般都是由专业领域的专家学者组成团队，采取人工的方式从专业文献中识别并收集概念。这种方式的典型代表就是各种专业词典的编纂。在人工方式中，概念的识别和收集是由专家学者集体完成的，因而具有很强的可靠性。但这种方式也具有明显的缺陷，即费时费力，效率低下。这一缺陷的进一步后果是，新出现的概念难以得到及时的识别和收集。如果采用这种方法收集中国现代职业教育理论的概念，并进而构建概念体系，那么，不仅概念的收录工作非常复杂，而且即使概念体系建构起来，其更新也将颇为缓慢。因此，从中国现代职业教育理论概念体系本身的发展来讲，需要找到一个新的获取概念的方法。
　　一、理论基础
　　我国国家标准《术语工作：原则与方法》（GB/T 10112-1999）指出，概念是人们根据客体（包括客观存在且可感知的事物和想象产生的事物）的“特性概括而得到的心理构想。”“在一个知识领域中，概念用定义描述，被赋予约定的指称（即术语）。”[2]国家标准的这些论述清晰地建构了一个“客体—概念—术语”的理论框架。根据这一框架，人们先是通过感官的观察和大脑的抽象，揭示客体的特征，并以此为依据对客体进行概括和分类，形成特定的心理构想，即概念。这是一个概念化的过程。作为一种心理构想，只有当概念能够被清晰地“说”出来的时候，才意味着概念的真正形成。因此，在概念化过程之后还有一个指称化的过程，即使用特定语词来代表或指称已经形成的概念。在这里，特定的语词就是术语。显然，客体先于概念，概念先于术语。
　　根据上文论述，在理想的情况下，概念的识别应与概念的形成是同一过程。这意味着，在中国现代职业教育理论概念体系的建构过程中，概念获取的根本途径就是通过对中国现代职业教育的现实进行观察和抽象。但这种途径存在巨大困难。第一，这个过程将会非常漫长。第二，在一个专业领域，一个所谓的“概念”是否称得上“概念”还需要得到同行的认可。也就是说，即使某个专家面向中国现代职业教育的现实抽象出了所谓“概念”，还需要通过某种方式由同行进行认定。这又会进一步增加概念获取的难度。因此，试图在“客体—概念”的框架中来获得中国现代职业教育理论的概念并不具有现实的可行性。因此，我们只能在“概念—术语”的框架中来寻找办法。
　　事实上，在我国，学者们围绕着现代职业教育的各种问题，开展了大量研究，已经形成了一定数量的概念。在构建中国现代职业教育理论概念体系的过程中，人们的主要任务是从已有的关于现代职业教育的研究文献中，识别这些已经形成的概念。那么，如何才能识别已有概念呢？在“概念—术语”框架下，可行的路径是以术语识别为基础，获取概念。在理论上来讲，术语只是表示概念的一种符号，获取了符号并不代表得到了概念。因此，试图通过术语识别的方式获取概念似乎并不可靠。但如果换个角度，这不失为一种比较好的方式。其一，从概念与术语的关系上看，概念虽然先于术语，但任何概念都必然表现为一定术语。其二，在术语学上，理想的情况是，一个特定概念在某一特定语种之中，一般只有一个相对应的术语。虽然现实并不如此，但这是术语学的努力方向。因此，在中国现代职业教育理论的概念体系建构过程中，人们可以通过对中国现代职业教育研究文献的考察与分析，从中提取相关术语，进而识别相关概念。
　　二、中国现代职业教育理论术语的收集方法
　　传统上，专业领域术语主要是由该领域的学者们直接从专业文献中识别。在信息技术尚不发达的情况下，这种方式即使存在缺陷，也是不可替代的。但是，近些年来，伴随着信息技术的发展和日渐成熟，人们开始尝试使用信息技术实现术语的自动发现和识别。从目前的实践来看，术语的自动识别一般有三种方法。
　　（一）基于规则的术语抽取法
　　这是一种以句法（术语上下文）或词法（术语的内部构成成分）为基础的术语抽取法。这种方法不仅需要对文档进行分词和词性标注，而且需要借助人工方式将语言学知识和特定专业领域知识结合起来，总结归纳特定专业领域术语构成知识，并用规则表达出来，进而使用计算机程序完成术语的自动抽取。基于规则的术语抽取法的最大优点是具有较高的准确性。但是，这种方法也具有以下局限：（1）覆盖范围窄。即不同专业领域的术语的结构不同，因此，使用基于规则方法抽取术语时，每个专业领域都需要建立一套规则。（2）规则的建立费时费力。基于规则的抽取法的前提之一就是要建立规则，但规则的建立需要对大量专业文献进行研究才能完成，比较耗费时间。（3）不同时期术语的构成规则可能会发生变化。
　　（二）基于统计的术语抽取法
　　这种方法主要是基于术语区别于普通词汇的统计特征来实现术语的自动抽取。其优点在于：（1）简单直接。这种方法不需要借助规则等额外的要素，而是直接基于术语自身的统计特征来实现术语的自动识别，既简单又直接。（2）跨领域。基于统计的方法不用考虑特定专业领域的句法和词法等语言学信息，因此，这一方法适用于各个专业领域。（3）对于高频术语具有很好的识别率。其不足主要表现为：①受语言材料多少的影响较大。一般来说，在语料规模较大的情况下，这一方法的效果较好。②对低频术语的识别率较低。在专业文献中，有些词语出现的频率较低，但却是合法的专业术语。由于这类术语的出现频率低，在使用基于统计的方法识别术语时，这类术语往往会被错误地排除。

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