国内外语言测试研究热点图谱分析与思考

引 言

语言测试有多重含义，既指以促学为目的的语言测评活动，也指作为水平评定依据的语言测评工具，还指语言测试学科。21世纪以来，随着国际交流与传播的日益密切，国内外的语言测试研究得到了相当大的发展。而目前，语言测试研究多侧重于对国内或国外单一维度展开分析，涉及国内外语言测试对比分析的研究较为匮乏。基于此，本文选取2000—2024年期间，来源于国内中国知网（CKNI）数据库以及国外Web of Science（WOS）数据库里的语言测试相关文献，借助CiteSpace 6.4软件，对语言测试研究的热点进行分析与思考。

一、数据来源

本研究的数据采自以下两大数据库：一是CNKI 数据库。数据时间跨度设定为2000—2024年，以“语言测试”作为主题检索词，将期刊来源限定于CSSCI期刊，在人工筛选出与主题词紧密相关的文献后，最终收集到277篇论文。 二是WOS核心合集里的SSCI子库。数据时间区间同样选择2000—2024年，分别以“language assessment” 以及“language testing”作为主题检索词，剔除掉不相关的文献，最终获取353篇论文。

二、国内外语言测试研究热点图谱分析

（一）关键词共现知识图谱分析

关键词共现分析是识别出在同一篇文献中同时出现的关键词组合，并通过可视化的方式展示这些关键词之间的共现关系。因此，本研究对关键词的出现频次进行了统计与分析。研究的时间范围被限定为1年，且节点类型被指定为“关键词”。

通过统计与分析，国内语言测试领域的研究热点大体可归纳为：第一，测试特性，包括测试效度、效度论证、效度研究、结构效度、构念效度、信度、真实性、公平性等；第二，测试相关效应，主要关注反拨效应和后效作用，即语言测试对教学和学习产生的影响；第三，测试类型，包括口语测试、翻译测试、普通话测试等多种测试类型；第四，测试设计与实施，包括测试设计、评分方法、评分量规等内容；第五，语言能力与教学，包括语言能力、语言教学、外语教学等。

而国外语言测试领域的研究热点大体可归纳为：第一，测试对象，涉及儿童、双语儿童、非裔美国人等不同群体，还有针对孤独症和认识障碍等特殊人群的研究；第二，测试相关概念，包含语言评估、动态评估、语言测试、效度、信度等；第三，语言能力与知识，如语言能力、口语能力、语法、词法、词汇等。

从上面的分析可以看出，无论是国内还是国外，研究的焦点都集中在语言测试的概念性研究上，并且都对语言能力的研究给予了高度关注。然而，国内的研究更倾向于关注国内教育环境下的测试对象，如“大学英语”“六级考试”“普通话”等，而国外的研究则具有更广泛的视野，不仅包括普通群体，还特别关注特殊群体。

（二）关键词聚类图谱分析

关键词聚类分析指将大量的关键词按照它们之间的相似性或关联性划分为不同类别的过程。这些类别的关键词通常在语义、主题或概念上具有较高的相似性，而不同类别之间的关键词则具有较大的差异。因此，本研究对2000—2024年国内和国外文献样本的关键词进行聚类分析。

过去24年里国内语言测试研究的高频关键词聚类分为五类：第一，对语言测试相关概念的研究，如语言测试、信度、效度验证、测试设计、公平性等；第二，对语言测试的影响因素的探索研究，如反拨效应、个体差异、测试环境、评分方法、评分员等；第三，对语言测试类型的多维度研究，如普通话测试、语料库、翻译、口语测试、高考英语、语言能力等；第四，对语言测试教学及方式的研究，如英语教学、课堂教学、教学大纲等；第五，对语言测试学科发展及定位的研究，如理论视角、测试方法等。

而国外语言测试研究的高频关键词聚类分为三类：第一，对语言测试类型与评估的研究，如语言评估、双语评估、写作评估、评估素养等；第二，对语言发展与相关因素的研究，如语言发展、词汇、交流环境等；第三，对特殊群体与概念的研究，如孤独症障碍群体和群体不变性等。

三、当下问题与未来发展

（一）当前研究存在的问题

从上面的关键词共现和聚类分析中可以总结出以下问题：第一，理论融合与创新不足。国内外虽对效度、信度等基础理论有所研究，但不同理论间的融合尚浅。国内对语言测试与新兴学科理论结合不够，国外虽研究范围广，但在理论创新上，尤其针对复杂语言场景和特殊群体测试理论的突破较少。第二，测试公平性与适应性待提升。尽管国内外都关注到测试公平性，但在实际操作中，对于不同文化背景、特殊需求群体（如孤独症障碍患者），测试内容和形式的适应性仍不足。第三，技术应用深度有限。网络环境对语言测试的影响被关注，然而技术应用多停留在表面。国内在线测试多是传统测试的电子化，缺乏基于大数据和生成式人工智能的个性化测试设计。

（二）未来研究发展方向

基于上面总结的研究局限，学者为推动语言测试研究的发展可从以下几方面进行研究：第一，理论多元化与创新。国内外可以加强语言测试理论与认知科学、神经科学等多学科融合，创新测试理论。例如，基于脑科学研究成果，开发更能准确评估语言能力的测试模型。第二，技术驱动的智能化测试。随着生成式人工智能和虚拟现实等技术发展，语言测试将更加智能化，如虚拟语言交流环境测试。第三，关注特殊群体与公平性。学者可更多关注特殊群体的语言测试需求，提高测试公平性。第四，跨学科合作研究。学者可加强跨学科合作，整合语言学、教育学、心理学等多领域知识，提升研究深度。