怎样缩小自己的阅读量外文文献的精读与泛读
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作者简介:
刘倩,博士,硕士生导师,杭州师范大学外国语学院教师、“马云基金”院聘副教授,主要从事计算机辅助语言教学和教师专业发展方向的研究。近三年内,以第一作者发表SSCI期刊论文1篇、CSSCI期刊论文2篇,主持省部级科研项目2项、市厅级社科基金项目多项。????
????进入到外文文献阅读阶段,很多老师或者同学就非常难进展下去了,有些人就会问怎么办,是全文翻译还是随便读一读?显然随便读一读是没意义的,基本上得不到什么有用的信息,也就是自我安慰而已。而如果是做一些无谓的翻译,一来是浪费时间,二来翻译出来的前后也不是很通顺,读起来非常心累。我建议大家在阅读的时候要注意轻重缓急。我们应该掌握两种阅读方法:一种是整体泛读,一种是细节精读。不管是整体泛读还是细节精读,合并起来的这些文章就是我们看的所有文章。其实在读文章的时候,概念应该是大部分文章我们是看一部分,而少数文章是看全文的,甚至绝对一点说,没有文章需要看全文,即便是再好的文章,也只看它的大部分就可以了,而一般的文章,可能只看十分之一的部分就可以了。如果我们能够熟悉英语写作的范式,巧用阅读技巧,其实是可以大大压缩自己的阅读量的。?整体泛读整体泛读,我想大家是有概念的,不是说每篇文章拿来马上就要读,而是先读文章的摘要,这是一个非常好的策略。如果是定量的文章,读摘要基本上能够看到个八九不离十。但也不排除有一部分文章的摘要写得不太好,总结得不太好,我们没看明白的时候,那么我们要跳到它的几个重点部分,比如说研究方法的部分、研究结论的部分、研究发现的部分进行重点阅读。以我个人的经验来说,我觉得定量的文章阅读起来障碍还不是最大的,反而大家是对定性的文章读起来会觉得更难一些,因为我自己就是定性研究为主的,所以我读的文章通常都是定性的文章,一看就是表格很少的,然后文字非常多,读起来的话就让人更加恐惧,如果有表格的话还好,有些学者就觉得读表格就好,表格上就有研究结果,大概就能看懂。但如果都是陈述的方式,文字是很多的时候,我们读摘要往往是不够的,因为你定性的研究不会在摘要里面写太多的观点性或是结论性的东西,最多一两句话,定性的文章我们作为读者读下来也不过瘾,更想要知道它到底怎么论述,所以定性的文章其实重点要读的是研究论述的部分,反而不是研究发现的部分。我们说定量的文章可能研究发现的部分比较重要,因为它里面有非常多的数据结果,它的结果可能对我们的研究会有很重要的启发。而在定性研究的过程当中,其实研究论述部分反而更为重要,因为论述过程中还会对研究发现继续进行一个升华,而文章里新的观点,最精华的东西都会在研究论述这个部分呈现。论述这个部分通常也不会太长,大概A4纸三页以内就搞定了。所以我们要仔细看、认真读也只需要读它论述的部分就可以了。这里还有一个问题,就是我们文章读是读了,但这篇那篇的太多东西了,读了很多之后就很容易迷糊,所以我们就需要一个比较合适的整理和记录的方法,很多老师就会用市面上流行的文献整理软件,有的还是用原来的一些Excel、Word来整理已经读过的文献。我个人是会把我认为最重要的文献打印出来的,因为这些得认真读,而在电脑屏幕上的话可能比较吃力,把这些文献打印出来,分门别类地去对待,重点在于是我读了文章不能白读,每一篇都要记录的是什么?得把这篇文章本身的观点,它的价值以及它对我做的研究到底有什么联系,哪些内容可以为我所用,我要做一个标注整理。要不然电脑打开全是文件夹,里面到底是什么,从来不打开也不去用,只能说前半部分的工作做了,后续的后半部分工作没进行,而后半部分的工作实际上我们要把15页也好20页也好的外文文献,把它主要的观点或者主要价值记录下来,我们叫做带注释的参考资料。说起来很复杂,但事实上很简单,说白了就是一个总结,对文献的总结。怎么写呢?首先得把文献的出处写下来,就是我们要去引用的时候,它长什么样子,这个非常重要。不要看这些好像是事务性的工作,但一定要做。把出处写下来,之后如果我们写文章一旦想要引用这篇文章里的观点的话,就能很快地找到,不然只是似曾相识,再返回去找,就会消耗很多时间和精力,心情也会受影响。所以说把文献它的出处、作者名、出版社、日期这些该有的参考文献的格式都做好,再引用的时候就很方便,这是最简单的第一步。然后我们根据自己的喜好,可以用中文写也可以把原文的某句话摘下来作为这部分文献的总结,它到底是一个实证研究还是一个综述研究,还是实证研究里定性的或者定量的,类似这样的内容要大致说一下,它到底得出了什么样的结论,以及最后我们得有点自己的想法,就是我们觉得这篇文章它哪里是好的,哪里是不太好的,还有跟自己研究相关联的地方在哪里。通常我会做成Excel的表格,第一列写出处,第二列把它大致内容做一个总结,第三列这篇文章它的研究结论,值得转载请注明:http://www.shijichaoguyj.com/wxjq/11690.html