國際學者協同教學成果_114-2 語言分析

國立嘉義大學高等教育深耕計畫結案成果表單

主軸名稱

A主軸】教學創新精進

補助課程類別

□通識實踐課程

□嘉義巡禮微學分課程

□微學分課程

AI導入課程

□業師協同教學

□跨域共授課程

█國際學者協同教學

 

課程名稱

語言分析

授課教師

主授:黃婷

共授:陳威戎

開課學期

114學年度第2學期

聯絡電話

(05) 8028008

E-mail

thuang@mail.ncyu.edu.tw

開課單位

外語系

修課人數

生理男

25

生理女

40

其他

0

結案報告公開

本人同意將結案報告書公開於高教深耕計畫相關網站。

聯合國永續發展目標(SDGs)

1.終結貧窮

3.健康與福祉

5.性別平權

7.可負擔的潔淨能源

9.工業化、創新及基礎建設

11.永續城鄉

13.氣候行動

15.保育陸域生態

17.多元夥伴關係

2.消除飢餓

4.優質教育

6.淨水及衛生

8.合適的工作及經濟成長

10.減少不平等

12.責任消費及生產

14.保育海洋生態

16.和平、正義及健全制度

關鍵能力

STEAM領域

□人文關懷

█跨領域

█問題解決

□自主學習

□社會參與

█國際化

教學活動類型

可複選

█講授法

█課堂實作,主要由學生自行操作、討論、完成之實作任務。 

█課程專題實作,需於期末提出專題報告/成果發表/展演等教學活動

□場域/產業/服務專題實作,於產業/社區等真實職場情境進行之專題實作,如實習專題或產品製作等。 

□線上課程,如磨課師、開放式課程等由線上進行教學與評量之課程類型。 

█數位學習科技輔助,如採用線上課程平台、線上評量、AR/VR等科技進行教學活動。

□延伸教學活動,如於暑假設計場域實習課程,協助學生將課堂成果進一步發展參與競賽等。

□其他,請說明:

課程執行場域

□實體教室

█實體教室+線上教學

□實體教室+校內實習場域

□實體教室+校外實習場域(包含業界、社區等大學課室外場域)

□校外場域+線上教學

□校外實習場域(包含業界、社區、與學校進行產學合作場域或合作夥伴場域)

課程目標

及內容

本課程為語言學概論的延伸課程,旨在教授學生透過實作練習,依據各家理論客觀分析不同語言的資料。課程涵蓋語音、音韻、構詞、句法、語意、語用、心理語言學及語言變異等子領域。同時,透過與國外學者共授的方式,逐步引導學生認識語言學中的量化分析方法。課程設計上,課程前期著重於語言學的質化分析,課程後期則偏向量化分析及實務應用:

 

課程前期內容

1.構詞學與句法學:引導學生進行詞彙內部的詞素拆解,並建構不同的句法樹結構,認識不同語言的詞序排列規則。

2.語音學與音韻學:除了比較不同語言的音素系統和規則,更要求學生進行嚴謹的 IPA 轉寫實作。

3.語意學與語用學:除了探討詞彙間的語音關係外,我們也進而討論語境對語言理解的影響,並導入 Grice’ maxims的會話準則以拆解交際中的隱含意義。 

 

課程後期內容

課程重點轉向線上語言分析工具與數值應用,帶領學生理解語言學理論在大語言模型下的編碼方式及自然語言處理技巧,進而連結生活中的實際應用。

 

具體措施與

亮點成果

1.具體作法與亮點特色:

課程設計承襲探究式學習 (Inquiry-Based Learning, IBL) 的精神,透過「觀察」、「描述」與「歸納」的步驟,引導學生親自實踐語言分析的方法。在質性分析方面,教師規劃了結構化的單元學習單,讓學生能逐步解析不同語言的議題,並在過程中奠定語言學分析的基礎能力。另一方面,在量化分析的部分,本課程與澳門大學陳威戎教授共同開設,強調跨領域的合作與技術導入。課堂一開始即介紹文字、聲音、影像與數值四大語言類型,並透過程式撰寫擷取實驗數據,將資料編碼為國際音標 (IPA) 與語音工程常用的 ARPAbet 系統,再以 One Hot encoding 的邏輯轉製成向量數據,進行機器學習以計算語意相似性,為學生開啟電腦語言學的入門篇章。

除了語言數據的處理,本課程亦引入超音波技術,分析舌頭的動態影像,展現語言學在生醫工程領域的延伸應用。這樣的設計不僅讓學生能在質性與量化分析之間建立完整的學習脈絡,也突顯課程在跨域整合上的特色,將語言學研究與科技工具相結合,培養學生兼具理論基礎與實務操作的能力。

 

1.課堂示範如何利用語意模型計算相似性

 

2.學生意見回饋:

本課程結合量化數據分析的教學模式獲得學生的高度肯定。大部分學生對課程的評價相當正面,尤其在「教學目標清楚」、「課堂互動」、「方法創新」以及「引發學習興趣」等面向,幾乎一致給予「非常滿意」的回饋 (平均成績達4.6以上)。學生回饋指出,透過程式撰寫與語料編碼,他們不僅學會如何收集、分析與解釋語言數據,也培養了人工智慧時代所需的資料處理技能。在學習成效方面,學生普遍認為課程「相對提升」或「提升」他們的專業能力,尤其是跨語種的真實語料分析更讓學生在理解語言結構的同時,增進了對多元文化的同理與尊重,顯示課程成功拓展了學生的國際視野。此外,課程引入超音波影像分析舌頭動態的技術,讓學生看見語言學在生醫工程的應用潛力。這樣的跨域設計不僅提升了專業知識,也讓學生感受到語言學與科技結合的前瞻性。

 

3.學生作品發表與成果報告:

本課程分別以考試、課堂學習單和小組成果報告來考核學生的學習成效。考試側重於學生對於語言學基礎知識的掌握能力,以質性分析為主要考核內容。學習單以任務為導向,考驗學生的量化分析能力,並搭配課堂所教授的語音學知識,進行上顎鏡的實作分析。最後各小組須利用課程中所習得的語言學知識,以生活上的語言現象,進行相關剖析,一共完成22份的小組成果報告。相關成果圖片展示如下。

2.英文see [s]she [ʃ]的上顎圖 

檢討與建議

本課程成功結合探究式學習與跨領域量化分析,學生能在「觀察描述歸納」的過程中建立語言學分析的基礎,並透過程式撰寫與語料編碼進入電腦語言學的初階應用,我們深刻感受到學生在分組討論中展現出的創造力。跨國協同教學與超音波技術的導入,更突顯了課程在跨域整合上的特色。然而,課程進行中也顯示出一些需要改善的環節,例如在語言資料採集上,教室四周環境仍存在許多噪音,進而影響了聲學數據的精確度,顯示硬體設備與學習環境仍有待提升。

同時,我們也希望在課程設計中加入更多反思性學習的環節,讓學生不僅能熟練操作電腦語言工具,更能深入理解其背後的原理與限制。在未來的課程設計上,我們將持續深化「質化與量化並重」的模式,並嘗試將句法預測模型與語音特徵數值應用於生成式 AI  NLP 工程,有機會時也希望讓學生在跨域的學習中更貼近產業需求,進一步看見語言學在科技與社會中的多元價值。

介紹語言量化分析的四大類型
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利用AI語言模型建立語意矩陣及數值分析
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使用大語言模型計算字詞間的語音相似度
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小組分組討論及作業分析
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