本文作者为陆丹云，来自国防科技大学国际关系学院，文章发表于期刊《外语研究》（Foreign Languages Research），为2021年第3期，总第187期，DOI为10.13978/j.cnki.wyyj.2021.03.008。文章围绕“外语战备指数”（Language Readiness Index，简称LRI）的战略理念、生成流程及数据挖掘，展开了较为全面的分析和研究。
文章指出，在21世纪，外语能力已经成为国防战备评估的重要组成部分。美国国防部于2005年出台《国防语言转型路线图》（Defense Language Transformation Roadmap），将LRI作为实现其“以外语促战备”战略的重要项目，并逐步融入“国防战备报告系统”（Defense Readiness Reporting System, DRRS）。美军在多次海外联合行动中，因外语能力不足导致行动受阻、风险增加，这暴露了严重的外语人才管理问题。为此，美国国防部决心通过全新的外语战略，针对“语言短板”进行调整和优化。
文章旨在解析美国LRI建设的思想内涵、技术手段和工作模式，并对其未来发展趋势及对中国国防语言研究的启示进行讨论。与之对应，国内针对LRI的研究仍处于起步阶段，其借助大数据的战备评估模式，尤其值得关注和借鉴。
本文对美军外语战备的新战略框架进行了细致梳理，包括其内涵、目标和任务：
传统战争理论将外语视为军事斗争的外围知识，但21世纪的军事战略强调外语作为联合作战的重要“赋能器”（Enabler）。外语战备的核心要素被定义为“外语技能”“区域知识”和“文化能力”，统称为LREC（Language Skills, Regional Expertise, and Cultural Capabilities）。这三方面的能力共同构成了战略及战役的准备状态。
LREC的目标是在国防任务需求与实际外语能力之间构建准确的差距测算模型，形成实战能力评估分析，并据此优化资源配置，制定针对性训练计划，最终保证战备需求的合理性与充分性。
LREC具体分为“基础能力”“应急能力”和“专业能力”三层次，通过“加强”“维持”“保障”三种方式提升外语实战能力。任务的关键在于解决当前任务以及潜在需求的能力不足问题，还需避免过度战备或盲目战备带来的资源浪费。
LRI的生成体系涵盖三个主要步骤：能力检测（Capability Assessment）、需求确认（Requirements Identification）和分析报告（Analysis Reporting）。
能力检测主要评估现役军人及文职人员的LREC能力。评估通过“国防语言熟练水平测试”（Defense Language Proficiency Test, DLPT）和个人“语言自报”两种途径进行。DLPT采用机考形式，测试听、读、说、写和翻译五项技能，其结果按照“跨机构语言圆桌会议”（Inter-Agency Language Roundtable, ILR）的11级分级标准记录。通过定期更新测试数据和与语言津贴挂钩，确保检测的精准性与实时性。此外，数据被统一录入“国防人力数据中心”（Defense Manpower Data Center, DMDC），确保检测实现“全员覆盖”，并提高数据的共享性。
需求确认旨在逐层核对国防部及各战区的LREC需求。具体流程基于美军的“基于能力的需求确认流程”（Capabilities-Based Requirements Identification Process, CBRIP）。各战区通过“LREC需求工作坊”进行逐级确认。过程涉及军方任务清单中明确的任务（例如x地区的国家援助任务），并根据LREC分级办法录入需求信息。需求确认强调“精准”对接军事战略部署，确保信息兼容于DRRS系统，并提升需求信息的共享价值。
分析报告以LRI汇总数据为基础，服务于战备评估和决策支持。其中核心功能包括： - 战备评级：基于能力需求与实际值的比对，进行战备状况评级。 - 问题挖掘：揭示战备环节中的问题，例如技能不匹配、训练滞后等。 - 危机预警：识别由于LREC能力不足可能导致的行动风险。 - 干预方案：针对预警信息，提供风险规避方案并优先级排序。
此步骤确保了LRI系统不仅能够追踪问题，还可以推动政策调整，例如加速语言人才培养和扩展外语激励政策。
LRI的核心依赖于数据挖掘和智能分析技术，主要表现在以下方面：
在岗率（Fill）和适岗率（Fit）分别衡量任务岗位到位与实际能力匹配情况。最初，LRI评估仅通过“是否完全达标”做出二元化判断，但随后的“多项匹配”评估模式更加细化，将战备鉴定标准区分为“完全级”“不完全级”和“警戒级”，大幅提高了战备分析的客观性和精确性。
LRI自动跟踪并分析外语能力的变化趋势，例如特定语种和技能类别的人员削减原因分析。该技术结合动态数据，如军校毕业生流动、人员岗位变化等，能够精准定位问题，从而制定更科学的政策调整方案。
LRI根据任务需求紧迫性，结合国家和战区的战略规划，综合评估语种的重要性，并形成“战略语言清单”（Strategic Language List, SLL）。该清单直接影响了岗位安排、训练计划和奖励措施的制定。
LRI系统开发了一系列使用便捷的工具与界面，包括“仪表盘”（Dashboard）和“能力树”（Capability Tree），以及便携式应用“掌上LRI”（Portable LRI），从而使数据与分析随时随地为不同等级的用户提供准确决策支持。
文章认为LRI项目将成为美军未来战备周期的重要研究与优化内容，这为中国国防语言能力评估提供了重要启发。具体而言： 1. 利用大数据技术开展语言能力测试与国防需求分析。 2. 构建跨学科的国防语言信息系统，实现从测试、评估到政策制定的全流程支持。 3. 借鉴LRI在外语教育、语言规划中的理论和实践经验，设计符合中国国情的外语战备评估方案。
此外，文章呼吁中国需要通过新文科的视角，深化语言学与军事战略之间的融合研究，以提升国家语言战略储备能力。
本文深入解读了LRI项目发展的背景、流程、数据挖掘技术及其在战略部署中的价值，揭示了美军在外语战备评估领域的领先优势和技术创新。这不仅为国防语言能力建设提供了参考，也为新时代军事语言教育与实战能力生成模式的研究提供了开阔的视野。