3.2 动态系统理论的方法论

3.2.1 总体方法论

动态系统理论不仅改变了人们对于二语习得的一些基本认知，而且对传统的科学研究方法也是一种超越。这种改变首先表现在对研究假设的性质的认识（Larsen-Freeman & Cameron, 2008），也就是我们该如何理解与解释所研究的对象。动态系统理论把研究对象视为一个系统，在此理论框架下所进行的研究更多地关注整个系统的行为，而非系统的具体构成要素，因为系统要素之间是相互关联、相互协调的，我们并不总是能够通过研究具体构成要素的性质与作用来解释整个系统的行为。Larsen-Freeman和Cameron（2008）也借用了Bak（1997）所描述的沙堆效应来说明这一点。我们可以从总体上描述沙堆的变化，包括不断地增加沙子会导致沙堆坍塌这一事实以及沙堆的具体形状和大小等，这些都属于对整个沙堆的整体描述，但是，我们却无法知道具体的某个沙粒的行为与作用。这一观点与传统科学研究中的还原论（reductionism）具有明显的不同。所谓还原论，又称优约论、简化论，是一种哲学思想，认为复杂的系统与现象可以化解为各部分的组合来加以描述和解释。还原论对于自然科学的研究产生了深远的影响。例如，现代物理学借助于这一理论把世界的存在归于基本粒子及其相互作用；生物学家相信分子水平或者更低水平的研究将揭开生命的全部奥秘。长期以来，还原论在人文社会科学领域也占据主导地位。例如，复杂的心理现象可以通过对其构成要素的研究而得到描述和解释。但是，从动态系统理论的角度来看，仅仅研究构成要素是不够的，因为人们更感兴趣的是这些要素是如何相互影响而产生新的行为模式的。在不了解研究对象整体行为的情况下，我们很难完全、彻底地认识单个构成要素的行为；即使我们能够做到这一点，我们也无法了解这些要素之间的互动模式以及它们是如何随着时间的变化而对整个系统的行为产生作用的。当然，我们可以在变化发生之后采用回溯的方式来描述系统和行为，这的确是在动态系统理论框架下研究语言发展的核心任务（Larsen-Freeman & Cameron, 2008）。在二语习得研究的过程中，我们最有可能观察到的是已经发生的变化。Byrne（2002）指出，这是一个系统所留下的痕迹，基于这些痕迹我们就可以重建系统的构成要素、它们之间的互动以及系统变化的过程。

动态系统理论对于研究方法的影响也体现在分析与解释的逻辑上，即因果关系的建立上。传统的研究方法认为，一个事件导致了另一个事件的发生，两个事件之间就构成了因果关系。而且这种因果关系的确定一般是以它们发生的时间先后为依据的，一个事件发生在前，随之而发生的事件往往被认为是前一事件的结果。这一因果关系具体到研究设计上就是变量的设定。在一项科学研究中，变量一般被分为因变量和自变量两种类型。自变量是指能够影响其他变量发生变化，而又不受其他变量影响的变量。自变量一般是由研究者操控、掌握的变量，是对所研究现象的一种解释，即所谓的“因”。而因变量是指因为自变量的变化而产生的现象变化或结果。因变量一般是我们所希望解释的现象，是被测定和记录的变量，即所谓的“果”。在还原论的研究范式之下，研究者建立因果关系的常用方式是寻找一个关键的要素，“从一个因果链上去除该要素就会导致结果的改变”（Gaddis, 2002:54）。在这种因果观的指导下，“一个成功的（研究）项目是利用很少的发现来解释很多的事情。其目标是利用单个的可解释变量（即自变量）去解释无数关于因变量的观察结果”（Gaddis, 2002:55）。Gaddis（ibid.）又进一步指出，“还原论就意味着自变量的存在是确实的，而且我们明确知道它们是什么”。但是在一个动态的系统之中，由于构成要素的密切关联性以及系统行为对初始状态的敏感性，我们很难确定到底是哪一个因素导致了整个系统行为的改变。另外，从要素之间的完全相关性来看，一个系统内部的变量之间是相互影响，互为因果的。因此，我们很难确定哪一个因素是自变量，哪一个因素是因变量。Byrne（2002:31）指出，这种以变量为核心，把某些变量视为原因性的、决定性力量的解释方法是错误的。他明确地说：“让我们清楚而彻底地意识到，变量并不存在，他们不是真实的。真实存在的是复杂系统，其中子系统包含其中，它们通过社会的和自然的途径相互连接，而且会因为个体的和社会的行为影响而不断地变化。”尽管Byrne的观点看起来有些偏激，但是从中我们也可以看到动态系统理论对于传统的分析逻辑的影响。在动态系统理论的框架内，研究者应该更加关注系统的变化，其中包括系统的自我组织以及涌现的现象，而不是个体的变量。对于系统构成要素之间的关系，Larsen-Freeman和Cameron（2008）使用“互适应”（co-adaptation）的概念。互适应是一种相互的因果关系，其中一个系统的变化会相应导致与之相关联的系统的变化，这种相互的影响会一直持续下去。也就是说，几个因素之间不是简单的一个因素导致另一个因素的变化，而是以多种方式互相影响，互为因果。van Geert和Steenbeek（2008）以智力的构成为例说明了这一互适应的现象。他们指出，在智力的构成中存在着一种叠加的现象，即同一现象中同时包含着两个互不相容的特点。智力“一方面几乎完全是由环境所决定的，另一方面又几乎完全是由基因所决定的”（p.74）。那么该如何消除这一明显的悖论呢？他们认为我们只要采用动态系统理论的视角就能做到这一点，“基因和环境应该被视为随着时间而变化的复杂步骤链条上的两个部分，而不应把它们看作两个相互独立的、单独作用于发展的变量”。

Gaddis（2002）认为，在动态系统理论的视角下，因果关系应该被看作为视情况而定的，而非明确的。换言之，我们要得出的是特殊情况下的概括性原则，而非通用的原则。我们可以对系统的趋势和行为模式作出判断，但是不能超越具体的时间与地点。Larsen-Freeman和Cameron（2008）使用教学方法的有效性来说明这一问题。一个教学方法是否有效要完全视情况而定，这要取决于班级内学习者的学习目标和特点，也要取决于这个班级所处的学校和社会的环境，还要取决于这一方法所采用的具体时间，等等。他们指出（Larsen-Freeman & Cameron, 2008:203）：“通过对因果概念的解构，复杂理论的视角消除了这一传统的观念，即一个好的理论必须能够很好地描述、解释和预测。与以往社会科学家和应用语言学家跟随自然科学家的研究去探索一些静止的规律和规则不同，我们面对的是趋势、模式和偶然性。与因果的变量不同，我们有相互连接和自我组织的系统，它们互相适应，不但会呈现出突然的不连续性，而且会涌现出新的模式和行为。复杂理论的应用在于它能较好地描述这一系统、它的构成要素、它们的偶然性以及它们之间的互动。而区分出这些关系并描述它们的动态变化是采用复杂系统理论进行研究的关键性任务。”

在动态系统理论的指导下开展二语习得的研究，对数据的收集以及解释也会与传统的研究有所不同。数据是整个研究的基础，在一个研究设计中，最能体现理论基础对具体研究方法影响的就是对数据性质的认识和数据的收集方法。Larsen-Freeman和Cameron（2008）认为，与传统的研究相比，动态系统理论对于数据的收集和解释会在以下三个方面带来重要的影响：

一、稳定性与变异性。动态系统理论强调系统的动态性，但是也不忽视系统在变化过程中存在的一些稳定状态。在复杂系统的演变过程中，它会经历一系列的状态空间，会偏好于或者被某些空间区域所吸引（即所谓的引子），进入引子状态，从而呈现出稳定的态势。即便如此，整个系统仍然处于不断的变化过程之中，因为该系统的构成要素之间的互动没有停止，而且这些要素也会受到与之相关联的系统的影响而不断地发生着变化。因此，稳定是相对的，而变异则是绝对的，在稳定之中往往隐含着诸多的变异因素，而稳定性和变异性之间的这种关系可以为整个系统的变化提供有用的信息。在传统的研究中，研究者更感兴趣的是稳定的特质，而把很多变异的表现视为“噪音”，或是测量误差造成的（van Geert & van Dijk, 2002），有时研究者会把它们视为无效数据而在数据分析中不予考虑，有时会通过简单的平均算法而把这些变异消除掉。而从动态系统理论的观点来看，这些变异具有重要的价值，因为变异是系统行为的组成部分；尤其是在系统从一个状态向另一个状态转化时，变异的价值更为重要，它们是系统发展的标志。变异性以及它与稳定性之间的关系可以用两种方式进行测量（Larsen-Freeman & Cameron, 2008）。第一种方式是把变异性的程度视为“行为引子强度的指数”（Thelen& Smith, 1994:86-87），如果变异性的程度增加，与此同时稳定性降低，那就说明系统正处于一个向新的状态转变的过渡阶段。第二种方式是采用对系统进行干扰的方式，看它是否能够轻易地偏离目前的稳定状态。一个系统越是稳定，在经过干扰之后它越会容易回到稳定状态；如果一个系统不太稳定，尤其是当它处于转变的过渡期时，一点很小的干扰就会打破它的稳定状态（Thelen& Smith, 1994）。

二、环境。动态系统理论更加强调环境与系统的互动作用。环境主要包括物质、社会、认知和文化四个方面，它们都是与系统密不可分的（Larsen-Freeman & Cameron, 2008）。Goffman（1974）认为，不能单纯地把环境视为围绕着系统的一些周边因素，而应该把它们看作系统的一个组成部分，即环境因素。Thelen & Smith（1994:60）指出，系统对于环境的变化非常敏感，而且会通过“软装配”（soft assembly）的过程进行调适。例如，由骑马人和马所构成的快速行驶的复杂系统中，马需要根据骑马人的位置、风向与风速、以及自身的身体状况不断地调整自己，这一过程就是软装配。在应用语言学领域，语言的使用过程也可以被视为是语言资源根据具体使用任务的变化而不断进行软装配的过程。语言学习和语言使用活动的环境包括学习者的认知环境（即包括记忆在内的认知能力）、文化环境（如在学习者所处的文化中教师和学生应该充当的角色）、社会环境（包括与其他学习者和教师之间的关系）、物质环境（如教学设施、教材教辅等），等等。这些环境因素都可以被进一步看作是一个动态系统。

三、套嵌的层次与时间尺度。动态系统理论强调系统的复杂性，而造成这种复杂性的一个主要原因在于系统中又套嵌着许多子系统，这些子系统从宏观到微观，居于不同的层次，并且相互连接，协同作用。因此，从动态系统理论的角度进行研究，需要特别注意系统构成要素的层次性。除此之外，研究者还应注意测量的时间尺度。在应用语言学领域，时间尺度可以是几秒钟（如大脑神经的变化），可以是几分钟（如课堂活动的变化），也可以是几个小时甚至更长的时间（如学习者个体差异系统），这些都要依据具体的情况而定。另外，即使是同一个系统，处于不同层次的要素的时间尺度也是不一样的，一般而言，处于微观层次的变量所需的时间尺度要相对短一些。

3.2.2 具体的研究方法

Larsen-Freeman & Cameron（2008:206）从动态系统理论的角度提出了8个方法论的基本原则：（1）具备生态的有效性，要把环境因素作为系统组成部分加以研究；（2）重视系统的复杂性，要把所有的可能对系统产生影响的因素考虑在内；（3）以自我组织、反馈和涌现为核心概念，考虑各个变量之间的不断变化的关系以及系统的动态过程；（4）采用互为因果的逻辑，而不是建立简单的、大概的因果关系；（5）克服原有的二元分析法，如习得与使用、语言能力与语言行为等，要更多地考虑互适应和软装配；（6）重新考虑分析的单位，识别群体性变量（即那些具有多种要素或者多个系统互动特征的变量）；（7）避免层次和时间尺度的混淆；（8）把变异性视为系统的核心特征。在上述八条原则的基础上，Larsen-Freeman & Cameron（2008）提出了七种具体的应用语言学的研究方法，在这里我们只介绍其中的六种：

一、人种学研究方法（ethnography）。人种学是人类学的一个分支，研究现代人种的划分、起源、演变、分布、体质特征，并探讨人种与自然环境、生活条件的关系。人种学研究方法又称实地研究或者田野研究。在进行研究之前，研究者不可能预先假设一个民族是如何生活的、有什么信仰、他们的喜好是什么，只有在研究者实地考察之后才能有所了解。人种学研究方法首先强调研究的情境性。研究者观察在自然情境下正在发生的情况，并且要求所有的资料都必须在收集资料的环境和情境中得以解释。它还强调要以整体和全局的观点去看待问题。每个民族的生活方式，初看上去是零乱的，但事实上它们构成一个有意义的整体，对它们了解的越深，其意义也就越完整；如果只从部分看，或者把它们拆解开来，就失去了意义；而且意义也只有在具体的生活情境中才能体会到。因此，人种学研究要求研究者重点关注整个情境，并且由此形成整体观念，而不是把注意力分散在细枝末节上。由此可见，人种学研究方法与动态系统理论的基本观点具有许多的相通之处，它研究的是真实的人在真实人类环境中的互动，而不是像实验、定量研究方法那样简单地把个体平均化。另外，人种学研究的过程本身也是一个复杂的自适应系统。Agar（2004:19）指出：“在你一开始研究之前，你并没有什么想法。你会学会如何使用自己以前不知道的知识、以正确的方式向正确的人问正确的问题。你会发现某些数据会以一些你原来从未想到的方式相互关联。……传统的研究禁止这样做，而人种学研究则是如此。”当然，人种学研究方法也与动态系统理论有差别之处。因此，Larsen-Freeman & Cameron（2008）认为应该对此方法的客观性标准作一些调整。在人种学研究中，研究者的一个基本认识是：只要方法应用得当，研究者就可以作出客观的描述和解释。而从动态系统理论的角度来看，这种客观性是很难达到的，因为整个系统对初始状态具有很强的敏感性，而研究者本人就是初始状态的一个重要因素，因此，不同的研究者对同一现象的研究往往会得到不同的结果。

二、动态的实验设计，包括形成性实验（formative experiment）、基于设计的研究（design-based research）和行动研究（action research）。在人种学研究方法中，研究者需要身临其境，甚至作为研究对象中的一员去观察研究对象，它强调研究的情景性，并且要求以全局和整体的观点来看待问题。但是，如果把这一方法应用于教育领域，研究者就难以发现影响某一个教育项目或者教学方法成功／失败的因素，自然也就难以发现教学方法与相关因素的互动（Reinking & Watkins, 2000），而形成性实验可以有效地弥补这一缺陷。形成性实验多用于教育研究领域，用于研究在某种教学方法或者教学内容等的影响下，学习者在知识、技能和品格等方面的变化。“在形成性实验中，研究者设定一个教学目标，并根据材料，组织或干预变化来找出使得目的得以实现的各种因素”（Reinking & Watkins, 2000:388）。它把形成放在第一位，把研究放在第二位，是在教育的过程中研究教育。因此，该研究方法强调教学实施的动态性，并且利用了互适应和软装配的概念。形成性实验的基本理念在于一个系统的变化会导致其他相关系统的变化，因此，研究的目标在于发现系统的潜能，而不是具体的状态，即是要描述影响变化的各种因素所构成的网络系统以及它们与教学目标的互适应过程（Larsen-Freeman & Cameron, 2008）。

另一个与动态系统理论相吻合的研究方式是基于设计的研究，也被称为设计实验（design experiment），是20世纪90年代初在美国学习科学研究领域兴起的一种研究范式，它与Simon在20世纪60年代提出的“设计科学”概念以及这一概念所包含的设计思想在学习研究领域的广泛传播具有很大的关系（王文静，2009）。Simon（2004：103）认为，凡是以“将现存情形改变成期望情形”为目标而构想行动方案的人都在搞设计，而“由于人的行为复杂性也许大半来自人的环境，来自对优秀设计的探索……在相当程度上，要研究人类便要研究设计科学。它不仅是技术教育的专业要素，也是每个知书识字人的核心学科”（p.129）。倪小鹏（2007：14）指出：“基于设计的研究可以定义为：在具体的教学情景中，分析具有普遍性的教学问题，设计具有教学理论特征的教学干预，并通过不断应用、评估、修正的渐进过程来探索实际问题的解决方案和理论解释。”王文静（2010）在总结与概括相关研究的基础上，提出了基于设计的研究的9个环节：（1）从寻找一个有意义的障碍开始，这个障碍应该是大家所面临的普遍问题；（2）研究者兼具设计者和实践者的双重身份，在真实的情景中与教育实践者共同合作；（3）整合教与学的理论，以保证实践背后具有一套稳定的理论框架来支撑设计和实施的过程；（4）对相关文献进行综述与分析，并结合找出的障碍形成研究问题，阐述研究的理论目标和实践目标；（5）设计一个教育干预方案，并将这个方案放置于真实的教育情景中进行检验；（6）对教育干预方案进行实施与修订，并如实记录整个过程的演进路径；（7）应用形成性评价的方式对教育干预方案的影响进行评估，并发展出更加成熟的干预方案；（8）对整个过程进行迭代循环，发展出更具潜力的设计；（9）撰写基于设计的研究报告。Barab（2006:155）指出，在复杂的学习环境中，人们很难通过实验设计的方式来检验某个或者某几个变量所产生的结果，而基于设计的研究“采用迭代的方式不断变化学习环境，以应付这一复杂性，从而获得这些变量效果的证据，并循环地应用于今后的设计之中”。基于设计的研究把传统研究中对实验结果的关注转移到学习过程上，而且在整个的研究过程中教师可以对课堂上所发生的事情灵活地反应，而不像以往那样必须要循序一系列的实验规程。

行动研究也是一种在动态系统理论框架下值得考虑的研究方法。它是行动实践者为了改进工作质量，将研究者和实践者、研究过程与实践过程结合起来，在现实情境中通过自主的反思性探索，解决实际问题的一种研究方法。教育行动研究是在实际情景中，由实际工作者和专家共同合作，针对实际问题提出改进计划，通过在实践中实施、验证、修正计划而得到研究结果的一种研究方法。它的基本特征可以简单地概括为：（1）为行动而研究，以提高行动质量、改进实际工作、解决实践问题为首要目标；（2）在行动中研究，强调教学行为与科学研究相结合，强调行动过程与研究相结合；（3）由行动者研究，专家（或传统意义上的“研究者”）与实际工作者一起合作，共同进行研究。研究的问题由专家和实际工作者一起协商提出，并共同确定研究结果的评价标准和方法。行动研究也是以系统为对象，其目的在于发现各种可能性，而不是追求传统研究的预测。在行动研究中，研究者不再作为一个外部的实验者，而是集研究者与实践者为一身，他们会有意识地把传统意义上的“噪音”引入研究之中，以观察它们所引起的结果。

三、纵向、个案、时间序列方法。纵向是指在一段相对长的时间内对同一个或同一批被试进行重复的研究，尤其适合于个案研究。Larsen-Freeman & Cameron（2008）认为，在采用此类方法时要特别注意以下两个方面的问题：（1）时间尺度。单纯地延长研究的时间是不够的，更重要的是要根据系统变化的速度确定好取样的时间间隔。（2）关注变异性。变异性被看作动态系统理论框架下研究的核心，纵向个案研究是研究变异性的典型方法。van Geert和van Dijk（2002）强调要注意不同变量在不同时间尺度上的变异性，例如，“某个发展变量在逐渐增长中会表现出慢速摇摆的现象，而另一个变量则有可能呈现出间断式的增长，它可能在一天之内就会出现大幅度的波动”（p.346）。计算机技术为捕捉系统的变异性提供了很大的方便，van Geert和van Dijk（2002）所设计的“移位极小－极大值图标”就是一个很好的研究工具。“该图表的制作原理如下：假设在一个研究中共得出50次测量，那么就可以根据数据特征划分为若干个移动的子系列。比如可以把每5次作为一个子系列，即1-5为系列一，2-6为系列二，3-7为系列三……依次类推。然后，对每个子系列进行极小、极大值计算，得出若干组数据。以这样的数据绘成图表，就能把发展过程中杂乱无章的变异性形象化地呈现出来”（李兰霞，2011：418）。

四、微发展研究法（microdevelopment）。该方法是纵向研究的一种，指在短时期内进行高强度取样而得到密集语料。微发展研究法的一个基本假设是：在研究对象的发展与演化过程中，研究者可以在某些时间点直接地观察正在发生的变化（Larsen-Freeman & Cameron, 2008）。另外，由于变化可能会发生在不同层次的时间尺度上，研究者可以通过获取小时间尺度的变化来构建在大的时间尺度上变化的过程，从而更好地获取关于变异的信息。Thelen和Corbetta（2002）指出，微发展研究法不仅可以使研究者发现发展过程中一些关键性节点所发生的时间，更为重要的是，它可以使他们了解这些关键性发展是如何发生的。

五、计算机建模。计算机技术的发展为在动态系统理论框架下开展应用语言学研究提供了诸多便利，其中计算机建模就是一个方面。所谓计算机建模就是为“所考察的真实的复杂系统建立一个计算机模型”（Larsen-Freeman & Cameron, 2008:209）。从动态系统理论的角度来看，语言发展是一个交互的过程，外部输入要不停地进入到现有的知识之中，这是一个非常复杂的过程，其中所涉及因素众多，要想在一个实验或者研究项目中把所有的因素都考虑在内是不可能的。而计算机建模技术可以通过程序的设计让研究者把各种因素考虑在内，然后把程序在计算机上进行连续的迭代运行，以模拟系统随着时间的变化而不断发展的过程，再把模拟结果和真实数据进行比较，就可以推断各个变量如何在时间流逝中交互作用（de Bot, 2008）。另外，研究者还可以尝试改变一些参数，以观察由此而带来的变化，这些都大大提高了研究的效率。Minar等（1996）所设计的计算机程序Swarm能够使研究者建立详细的基于系统因素的模型，可以模拟不同组的因素之间随着时间的变化而互动的过程。van Geert（2008）还按照双向因果关系的理念建立了一个母语习得的模型。

六、大脑成像。近30年来，随着功能影像学技术的不断发展，现代化的大脑成像技术在应用语言学的研究中得到广泛应用，其作用也日益重要。对于包括语言能力在内的大脑高级认知功能的研究，有两个核心的观察点：时间和空间。所谓时间是指某一语言处理活动发生的具体时间以及在语言处理过程中的不同时间点出现的信息。具有高度时间分辨率的神经学方法可以使我们准确地探测在语言理解和语言产出过程中大脑在不同时间点的活动。所谓空间就是指某一语言处理活动在大脑中发生的具体位置。目前使用最多的功能性成像技术包括血液动力学和电磁学两种。血液动力学成像技术的基本原理在于，要进行某一项认知任务，就要相应地增强大脑的神经活动，也就随之增加被激活的大脑区域的糖分和氧的供应，这一变化可以通过局部脑血流量（regional cerebral blood flow, rCBF）反映出来；该技术包括正电子释放成像（positron emission tomography, PET）和功能性磁共振成像（functional magnetic resonance imaging, fMRI）。神经细胞的电化学性质为研究大脑的高级功能活动提供了机会，当人们进行某一项认知活动时，例如，观察一个物体、识别某个声音、发出某个语音等，都会引起大脑中电化学的变化，这些变化可以通过安放在头皮的电磁成像技术记录下来。目前这些技术主要包括脑电图（electroencephalography, EEG）、脑磁图（magnetoencephalography, MEG）以及事件相关电位（event-related potentials, ERPs）三种。这些技术都可以帮助研究者对大脑的动态变化进行研究。