Wzór konkurencji

Model konkurencji to psycholingwistyczna teoria przyswajania języka i przetwarzania zdań , opracowana przez Elizabeth Bates i Briana MacWhinneya (1982). Twierdzenie w MacWhinney, Bates i Kliegl (1984) głosi, że „formy języków naturalnych są tworzone, zarządzane, ograniczane, nabywane i używane w służbie funkcji komunikacyjnych”. Ponadto model utrzymuje, że przetwarzanie opiera się na internetowej konkurencji między tymi funkcjami komunikacyjnymi lub motywami. Model koncentruje się na współzawodnictwie podczas przetwarzania zdań, współzawodnictwie międzyjęzykowym w dwujęzyczności oraz roli współzawodnictwa w przyswajaniu języka. Jest to emergentystyczna teoria przyswajania i przetwarzania języka, służąca jako alternatywa dla ścisłych teorii natyzmu i empiryzmu . Zgodnie z modelem konkurencji, wzorce w języku powstają w wyniku darwinowskiej konkurencji i selekcji w różnych skalach czasowych/procesowych, w tym w skalach filogenetycznych , ontogenetycznych , dyfuzji społecznej i skalach synchronicznych .

Klasyczny model konkurencji

Klasyczna wersja modelu koncentrowała się na współzawodnictwie podczas przetwarzania zdań, współzawodnictwie międzyjęzykowym w dwujęzyczności oraz roli współzawodnictwa w przyswajaniu języka.

Przetwarzanie zdań

Model konkurencji został początkowo zaproponowany jako teoria międzyjęzykowego przetwarzania zdań . Model sugeruje, że ludzie interpretują znaczenie zdania, biorąc pod uwagę różne wskazówki językowe zawarte w kontekście zdania, takie jak szyk wyrazów , morfologia i cechy semantyczne (np. animacja ), aby obliczyć wartość probabilistyczną dla każdej interpretacji, ostatecznie wybierając interpretację o największym prawdopodobieństwie. Zgodnie z modelem wagi wskazówek są uczone indukcyjnie na podstawie stopnia, w jakim wskazówki są dostępne i wiarygodnych wskazówek co do znaczeń w zrozumieniu i form w produkcji.

Ponieważ różne języki używają różnych wskazówek do sygnalizowania znaczeń, model konkurencji utrzymuje, że wagi wskazówek będą się różnić w zależności od języka, a użytkownicy danego języka będą używać wag wskazówek związanych z tym językiem, aby kierować swoją interpretacją zdań. Tak więc, kiedy ludzie uczą się innych języków, muszą nauczyć się, które wskazówki są ważne w których językach, aby z powodzeniem interpretować zdania w dowolnym języku. Model definiuje wskazówkę jako źródło informacji obecne w powierzchniowej strukturze wypowiedzi, które pozwala użytkownikowi języka powiązać formę językową ze znaczeniem lub funkcją. Wskazówki różnią się rodzajem (morfologiczne, składniowe, prozodyczne, semantyczne i pragmatyczne), dostępnością (jak często są obecne) i wiarygodnością (jak często prowadzą do prawidłowej interpretacji). Każda wskazówka ma określony poziom ważności wskazówki , wspólny produkt dostępności i niezawodności. Wskazówki tego samego podstawowego typu, takie jak oznaczanie wielkości liter, animacja lub kolejność słów, mogą mieć znacznie różne poziomy ważności w różnych językach. Na przykład animacja odgrywa minimalną rolę w języku angielskim, ale główną rolę w języku włoskim.

Model utrzymuje, że wskazówki zarówno konkurują, jak i współpracują podczas przetwarzania. Czasami wskazówki współpracują lub zbiegają się, wskazując na tę samą interpretację lub produkcję. Czasami wskazówki konkurują, wskazując na sprzeczne interpretacje lub produkcje.

Nauka języka

Zastosowanie modelu do akwizycji języka dziecka koncentruje się na roli, jaką odgrywają dostępność i niezawodność wskazówek w określaniu kolejności przyswajania struktur gramatycznych. Podstawowym odkryciem jest to, że dzieci najpierw uczą się najbardziej dostępnych wskazówek w swoim języku. Jeśli najbardziej dostępna wskazówka nie jest jednocześnie najbardziej niezawodna, dzieci powoli przechodzą od polegania na dostępnej wskazówce do polegania na bardziej niezawodnej wskazówce.

Metody

Model konkurencji zakłada, że ​​pojawianie się języka w rozwojowej lub ontogenetycznej skali czasowej można zbadać na co najmniej dwa sposoby. Jedna z metodologii wykorzystuje sieci neuronowych do symulacji pozyskiwania szczegółowych struktur gramatycznych . Badacze modeli konkurencji skonstruowali koneksjonistyczne do akwizycji morfologii , składni i leksykonu w kilku językach, w tym angielskim , niemieckim i węgierskim . Ponadto ontogenetyczne pojawienie się języka zostało zbadane z biologicznego punktu widzenia, wykorzystując dane dotyczące przetwarzania języka od dzieci z wczesnymi zmianami ogniskowymi . Wyniki badań tych dzieci z wykorzystaniem czasu reakcji i testów neuropsychologicznych wskazują, że chociaż mają one całkowicie normalne funkcjonalne używanie języka, szczegółowe aspekty przetwarzania są w niektórych przypadkach wolniejsze. Za pomocą funkcjonalnego rezonansu magnetycznego zidentyfikowano u tych dzieci obszary aktywacji neurologicznej związane z określonymi zadaniami językowymi. Wyniki te pozwoliły naukowcom ocenić szereg hipotez dotyczących wrażliwych okresów na pojawienie się języka w mózgu .

Zunifikowany model konkurencji

Klasyczny Model Współzawodnictwa dobrze uwzględnia wiele podstawowych cech przetwarzania zdań i uczenia się wskazówek. Opiera się na niewielkim zestawie założeń dotyczących wskazówek, ważności, wiarygodności, współzawodnictwa, transferu i siły — z których każde można zbadać bezpośrednio. Model ten jest jednak ograniczony na kilka ważnych sposobów.

· Struktura mózgu: Klasyczny model nie ma nic wspólnego z tym, co wiemy teraz o organizacji języka w mózgu. W rezultacie zapewnia jedynie niepełne zrozumienie wzorców zaburzeń i utraty języka.

· Okres krytyczny: Klasyczny model nie radzi sobie z ideą, że istnieje biologicznie określony okres krytyczny dla przyswajania języka.

· Motywacja: Klasyczny model nie uwzględnia czynników społecznych i motywacyjnych rządzących nauką języka, preferencjami, zmianą kodów i wyrzeczeniami.

· Modele mentalne: Klasyczny model nie obejmuje roli konstruowania modelu mentalnego podczas rozumienia i formułowania podczas produkcji.

· Mikrogeneza: Model klasyczny nie uwzględnia mikrogenetycznego przebiegu zdobywania przedmiotów, rozwoju płynności i uczenia się siły wskazówek.

Rozszerzenie klasycznego modelu, aby sprostać tym wyzwaniom, wymaga zapożyczenia spostrzeżeń z powiązanych teorii. Wynikająca z tego szersza teoria nazywana jest ujednoliconym modelem konkurencji lub UCM, ponieważ dąży do ujednolicenia różnych niezależnych ram teoretycznych w jeden ogólny model. Przejście od klasycznej wersji modelu do wersji ujednoliconej przyczyniło się do pełniejszej zgodności modelu z teorią emergentyzmu, rozwijaną w naukach biologicznych (West-Eberhard, 2003), społecznych (Kontopoulos, 1993) i fizycznych ( von Bertalanffy'ego, 1968).

Ujednolicenie modeli uczenia się L1 i L2

Główne wyzwanie stojące przed emergentystycznym , funkcjonalistycznym, nienatywistycznym modelem, takim jak UCM, polega na radzeniu sobie ze związanymi z wiekiem zmianami w wynikach akwizycji drugiego języka (L2). Powszechnie przyjmuje się, że dzieci opanowują drugi język w większym stopniu niż dorośli. Jedna relacja sugeruje, że ta „fundamentalna różnica” (Bley-Vroman, 2009) między uczeniem się drugiego poziomu dziecka i dorosłego wynika z wygaśnięcia biologicznego okresu krytycznego dla nauki języka naturalnego. Z kolei ramy modelu współzawodnictwa podkreślają, że wszystkie formy przyswajania języka wykorzystują ten sam zestaw procesów poznawczych i społecznych, chociaż różnią się one względną zależnością od określonych procesów i zakresem, w jakim procesy te wchodzą w interakcję z innymi procesami uczenia się.

W szczególności UCM utrzymuje, że dorośli są bardziej zagrożeni niż dzieci przez zestaw czterech czynników ryzyka, które mogą utrudniać nabycie L2.

  1. Utrwalanie się wzorców pierwszego języka (L1) (Schmid, 2017) prowadzi do współzawodnictwa z wzorcami L2. Rola okopywania się i współzawodnictwa jako kształtowania wyników dorosłego L2 była już głównymi cechami klasycznego modelu współzawodnictwa (Bates i MacWhinney, 1981; McDonald, 1989). Ważne jest, aby wziąć pod uwagę, że okopywanie się jest podstawową właściwością funkcjonowania sieci neuronowej (Zevin, 2012), a nie specyficznym dla gatunku mechanizmem genetycznym typu zaangażowanego w okresy krytyczne.
  2. Dorośli w dużej mierze polegają na przenoszeniu wzorców z L1 do L2. Prowadzi to do szybkiego początkowego uczenia się, które następnie nie udaje się dokładnie uzyskać wzorców L2. Oprócz tych negatywnych skutków przeniesienia, poleganie dorosłych na tłumaczeniu z L1 tworzy pasożytniczą relację L2 na L1 (Kroll, Van Hell, Tokowicz i Green, 2010).
  3. Ucząc się nowych słów, dorośli mają tendencję do nadmiernej analizy , izolując treściowe słowa we frazach bez względu na odmiany i słowa funkcyjne. Z drugiej strony dzieci częściej uczą się języka, przyswajając słowa jako części większych fragmentów .
  4. Dorośli mogą podlegać izolacji od interakcji ze społecznością L2.

Dorośli mogą zrównoważyć te cztery czynniki ryzyka, kładąc nacisk na cztery czynniki ochronne lub zapobiegawcze.

  1. Dorośli mogą uczyć się i konsolidować nowe formy, kładąc nacisk na rezonans – proces tworzenia znaczących powiązań między formami L2 (Schlichting i Preston, 2015).
  2. Dorośli mogą zmusić się do myślenia w L2 (Wygotski, 1934). Ten proces internalizacji prowadzi do dalszego wzmocnienia powiązań między wzorcami L2, tworząc większą płynność.
  3. Ucząc się nowych form i kombinacji, dorośli mogą podkreślać fragmentację dużych jednostek frazowych.
  4. Dorośli mogą uniknąć izolacji społecznej i zmaksymalizować uczestnictwo , czytając materiały L2, oglądając programy L2 i udzielając się towarzysko z grupami L2 (Firth i Wagner, 2007).

Wszystkie te procesy mogą mieć wpływ zarówno na dzieci, jak i na dorosłych. To, co różni się w zależności od wieku, to względny status społeczny danej osoby i stopień, w jakim już skonsolidowała L1.

Trzy składniki emergentyzmu

Podane powyżej wyjaśnienie wpływu wieku na uczenie się L2 podkreśla rolę współzawodnictwa sformułowaną w klasycznej wersji modelu. Wiemy jednak, że istnieją różnice w uczeniu się różnych typów struktur językowych. Na przykład, chociaż dorośli przewyższają dzieci w nauce leksykonu L2, napotykają znacznie więcej problemów z opanowaniem wymowy L2 podobnej do rodzimej. Aby zrozumieć te różnice, musimy myśleć o języku w kategoriach jego składowych poziomów strukturalnych. emergentystów kładzie nacisk na trzy główne wymiary, które kontrolują procesy fizyczne, biologiczne i społeczne. Są to konkurencja, poziomy strukturalne oraz ramy czasowe/procesowe. Klasyczna wersja Modelu Współzawodnictwa opisuje i kwantyfikuje rolę współzawodnictwa w języku. Jednak w pełniejszym ujęciu emergentystycznym ta analiza konkurencji musi być uzupełniona analizą poziomów strukturalnych i skal czasowych/procesowych.

Analiza strukturalna

Strukturalna analiza lingwistyczna (Harris, 1951) rozróżnia poziomy fonologii wejściowej, fonologicznej wyjściowej, leksykonu, semantyki, morfologii, składni, modeli mentalnych i interakcji. Przetwarzanie na tych poziomach można analizować w kategoriach powiązanych teorii uczenia się statystycznego (fonologia wejściowa), bramkowania i płynności (fonologia wyjściowa), poznania ucieleśnionego i teorii piasty i szprych (semantyka), DevLex (leksykon), wzorce (składnia), teoria perspektywy (modele mentalne) i teoria CA (interakcja). Teorie dotyczące leksykonu, składni i modeli mentalnych zostały opracowane w określony sposób, który pomaga ujednolicić podejście. Te opracowania obejmują w szczególności teorię wzorców opartych na elementach i teorię zmiany perspektywy.

Wzorce oparte na przedmiotach

Teoria wzorców opartych na elementach opiera się na pomysłach dotyczących wzorców pozycyjnych z Braine'a (1962, 1976), które zostały zmodyfikowane przez MacWhinneya w celu ograniczenia wczesnych wzorców do pojedynczych elementów leksykalnych. Teoria głosi, że dzieci uczą się wzorców łączenia słów opartych na przedmiotach, koncentrując się na poszczególnych operatorach, takich jak „mój” lub „więcej”. Uczą się tych wzorców w ramach poznawania funkcji słów operatorów. Następnie uogólniają grupy wzorców opartych na elementach na abstrakcyjne wzorce oparte na cechach, takie jak ten, który umieszcza przymiotniki przed rzeczownikami w języku angielskim. W ten sposób teorię wzorców opartych na elementach można postrzegać jako wczesne urzeczywistnienie gramatyki konstrukcyjnej , aczkolwiek specjalnie zaprojektowanej w celu uwzględnienia nauki języka przez dzieci. Przetwarzanie zdań obejmuje wielokrotne wypełnianie (lub łączenie lub unifikację) ról określonych przez wzorce oparte na przedmiotach i cechach.

Modele mentalne i perspektywa

Połączona struktura zależności zapewniana przez działanie wzorców opartych na elementach i cechach służy jako dane wejściowe do konstrukcji modelu mentalnego . Na tym poziomie zdania kodują podmiotowość, związek przyczynowy, odniesienie i czasoprzestrzeń poprzez proces przyjmowania perspektywy. Proces ten pozwala ludzkiemu umysłowi konstruować ciągłą kognitywną symulację znaczenia wypowiedzi zakodowanej w abstrakcjach językowych, poprzez wykorzystanie rzeczywistości percepcyjnych wywodzących się z własnego ucieleśnionego doświadczenia . Podejście polegające na przyjmowaniu perspektywy postrzega formy gramatyczne jako wyłaniające się z powtarzających się aktów przyjmowania perspektywy i zmiany perspektywy podczas rozumienia języka online . Środki gramatyczne, takie jak zaimki , wielkość liter , głos i przywiązanie, można postrzegać jako sposoby wyrażania zmian w perspektywie zasadniczo skoncentrowanej na ego. Jak zauważyli Chafe (1994) i MacWhinney (1977, 2008), przyjmowanie perspektywy i zmiana perspektywy odgrywają kluczową rolę w łączeniu ze sobą modeli działań agentów, referentów, pozycji w czasoprzestrzeni i przyczynowości (Talmy, 2000 ). Wyartykułowanie powiązań między teorią perspektywy a klasycznym modelem konkurencji zależy od zbadania efektów przetwarzania wskazówek online, co zilustrowano w badaniach takich jak McDonald i MacWhinney (1995), w których zbadano, w jaki sposób ukryta przyczynowość oparta na czasownikach ustanowiła modele mentalne, które wpływają na wiązanie anaforyczne . Jednym z głównych celów tego kierunku badań jest lepsze zrozumienie mechanizmów mózgowych leżących u podstaw zmiany perspektywy podczas rozumienia języka.

Złożoność

Złożoność wynika z hierarchicznej rekombinacji małych części w większe struktury (Simon 1962). W przypadku języka najmniejszymi częściami są polecenia artykulacyjne fonologii wyjściowej, cechy słuchowe fonologii wejściowej oraz cechy percepcyjne leżące u podstaw semantyki. Te wzorce artykulacyjne, słuchowe i percepcyjne łączą się w słowa, które łączą się we frazy, które łączą się w modele umysłowe , które tworzą interakcje i narracje. W ramach każdego z tych głównych poziomów strukturalnych możemy wyróżnić dodatkowe podstruktury. W ramach fonologii słowa są podzielone na grupy tonów złożone z sylab, które składają się z początków, jąder i kodów, które kontrolują skupiska gestów artykulacyjnych. W leksykonie morfemy można łączyć w związki, frazy, formy fleksyjne i pochodne. Wzorce składniowe mogą być kodowane na najbardziej elementarnym poziomie pod względem wzorców opartych na elementach, które są następnie grupowane na kolejnym poziomie abstrakcji w konstrukcje i ewentualnie ogólne wzorce składniowe. Modele mentalne opierają się na zazębiającym się systemie wyłaniającym się z poziomów przydziału ról, konfiguracji czasoprzestrzennej, relacji przyczynowych i przyjmowania perspektywy.

Poziomy wyróżnione przez analizę strukturalną są ze sobą bogato powiązane. Oznacza to, że chociaż są one częściowo rozkładalne (Simon, 1962), nie są modułowe w sensie Fodora (1983), ale raczej interaktywne w sensie Rumelharta i McClellanda (1987). Aby osiągnąć bramkowanie i aktywację, poziomy przetwarzania muszą być ze sobą połączone w sposób umożliwiający płynną koordynację. UCM zakłada, że ​​te wzajemne powiązania opierają się na metodach organizacji topologicznej, tj. tonotopowej (Wessinger, Buonocore, Kussmaul i Mangun, 1997) lub somatotopowej (Hauk, Johnsrude i Pulvermuller, 2004), które są stosowane w całej korze mózgowej .

Analiza strukturalna ma wiele ważnych konsekwencji dla naszego rozumienia relacji między uczeniem się pierwszego i drugiego języka . Związane z wiekiem zakorzenienie pierwszego języka działa na bardzo różne sposoby w różnych obszarach korowych (Werker i Hensch, 2014). W produkcji drugiego języka kontrasty i relacje czasowe między poziomami konceptualizacji, formułowania i artykulacji (Levelt, 1989) wywierają wyraźny wpływ na wydajność językową (Skehan, 2009), chociaż podobne efekty można znaleźć również w przyswajaniu pierwszego języka (Snow, 1999). Szczegóły tej analizy można znaleźć w MacWhinney (2017).

Skale czasu/procesu

Trzecim elementem analizy emergentystycznej (po poziomach konkurencji i strukturalnych) jest teoria skal czasu/procesu. Teoria emergentystów utrzymuje, że struktury wyłaniają się z ograniczeń wynikających z ram czasowych/procesowych. Działanie ram czasowych/procesowych i ich ograniczenia można zilustrować, przyglądając się, jak zestaw czterech poziomów strukturalnych określa kształt białek (Campbell, Reece i Mitchell, 1999). Podczas fałdowania białka podstawowa struktura białka jest ograniczona przez sekwencję aminokwasów w łańcuchu RNA używanym przez rybosom jako matryca do syntezy białka . Sekwencja ta przekazuje kod ukształtowany przez ewolucję; ale fizyczny kształt określonego białka jest określany przez procesy działające po wstępnej transkrypcji RNA . Pierwszą częściowo złożoną strukturą, która się pojawia, jest drugorzędowa struktura zwojów i fałd utworzonych przez nałożenie ograniczeń z wiązań wodorowych w całym łańcuchu aminokwasów. Siły te mogą wpływać na geometrię białka dopiero wtedy, gdy pierwotna struktura wyłoni się z rybosomu i zacznie się kurczyć. Po utworzeniu tych drugich struktur trzeciorzędowa struktura powstaje w wyniku ograniczeń narzuconych przez reakcje hydrofobowe i mostki dwusiarczkowe w poprzek fałd i zwojów struktur drugorzędowych. Wreszcie struktura czwartorzędowa wywodzi się z agregacji podjednostek polipeptydowych w oparciu o struktury trójskładnikowe. To właśnie ta ostateczna struktura pozwala każdemu białku spełniać swoją wyjątkową rolę, czy to transport tlenu dla hemoglobiny , czy wykrywanie antygenu przez przeciwciała . W tym częściowo rozkładającym się wyłaniającym się systemie każdy poziom obejmuje konfigurację składników z niższych poziomów, ale ograniczenia biochemiczne działające na każdym poziomie są unikalne dla tego poziomu i działają tylko wtedy, gdy ten poziom wyłoni się podczas procesu fałdowania.

W pełni emergentystyczna wersja UCM podkreśla sposoby, w jakie uczenie się i przetwarzanie języka jest ograniczane przez procesy działające na rozbieżnych poziomach strukturalnych w rozbieżnych ramach czasowych/procesowych (MacWhinney, 2015a). Aby wyjaśnić wzorce niepłynności, jąkania się , przełączania kodu i sekwencjonowania konwersacji, przyjrzymy się ograniczeniom narzuconym przez dostęp leksykalny online, wzorce aktywacji korowej i przynależność społeczną. Niektóre z tych ograniczeń działają w ramach czasowych milisekund, a inne, takie jak przynależność społeczna, rozciągają się na dziesięciolecia. UCM wyróżnia pięć głównych grup ram czasowych/procesowych: dryf filogenetyczny gatunku, zmiana diachroniczna poprzez społeczną dyfuzję w języku, zmiana rozwojowa w ciągu życia, konsolidacja pamięci w ciągu dni oraz ramy przetwarzania online i konwersacji w danej chwili. W obrębie każdej z tych pięciu głównych grup ram czasowych/procesowych istnieją dziesiątki procesów składowych działających na rzecz ograniczenia kształtu języka.

Znaczenie ram czasowych ilustruje szczególnie zagadkowy aspekt nauki języka, a mianowicie sposób, w jaki małe dzieci imigrantów mogą całkowicie zapomnieć swój pierwszy język (Ventureyra, Pallier i Yoo, 2004). Te przypadki całkowitego zatarcia języka kontrastują z minimalnym poziomem zatarcia języka, jakiego doświadczają starsi imigranci (MacWhinney, 2018). Trudno to wyjaśnić wyłącznie w kategoriach zakorzenienia, ponieważ młodzi uczący się używali swojego L1 nieprzerwanie aż przez 6 lat. Zamiast tego należy przyjrzeć się roli wsparcia społecznego dla młodych imigrantów, naciskom na przyjęcie L2 oraz roli umiejętności czytania i pisania w pomaganiu starszym uczniom w konsolidacji ich dostępu do formularzy L1. Zrozumienie interakcji tych procesów wymaga modelu, który może połączyć wszystkie te siły i ramy czasowe pod względem konkurencji, motywacji i konsolidacji. Opracowanie tych efektów jest obecnie głównym celem trwających badań nad UCM.

Dalszy rozwój modelu konkurencji

Klasyczna wersja modelu konkurencji kładła nacisk na sposób, w jaki niezawodność kija kształtowała siłę kija. Efekty te mierzono w wysoce ustrukturyzowanych eksperymentach przetwarzania zdań. Aby zająć się pewnymi ograniczeniami tego badania, ujednolicony model konkurencji starał się bardziej szczegółowo uwzględnić fakty związane z wiekiem w porównaniu między nauką drugiego języka dziecka i osoby dorosłej. W modelu klasycznym jedynym mechanizmem, który mógł wyjaśnić te efekty, była rywalizacja między wzorcami L1 i L2, wyrażona poprzez transfer ujemny. Chociaż przeniesienie odgrywa główną rolę jako czynnik ryzyka trudności w uczeniu się L2 dorosłych, nie jest to jedyny czynnik ryzyka.

Przy bliższym przyjrzeniu się różnym efektom uczenia się L2 na różnych poziomach strukturalnych i ramach czasowych stało się jasne, że musimy skonstruować bardziej złożone konto dla zmiennych wyników uczenia się L2. Ta relacja wymagała głębszej integracji teorii emergentystycznej z ramami UCM. Powstałe konto jest teraz w stanie odnieść się do każdego z ograniczeń klasycznego modelu wspomnianego wcześniej. Konkretnie,

· poprzez powiązanie struktur językowych z poszczególnymi regionami mózgu model jest coraz bardziej ugruntowany neurolingwistycznie (MacWhinney, 2019),

· wyznaczając zestaw czynników ryzyka i czynników ochronnych, model dokładniej radzi sobie z wzorcami związanymi z wiekiem w uczeniu się L2,

· poprzez uwzględnienie ram czasowych/procesowych czynników społecznych i motywacyjnych, model lepiej uwzględnia zróżnicowanie wyników L2 w zależności od grup społecznych, środowisk pracy, a także zapewnia uwzględnienie wzorców przełączania kodów i ścierania się języka,

· łącząc teorię zmiany perspektywy, mamy pełniejsze zrozumienie przetwarzania zdań online i

· dzięki opracowaniu metod korpusowych (MacWhinney, 2019) i eksperymentalnych metod online (eCALL) (MacWhinney, 2017), model zapewnia teraz pełniejszy mikrogenetyczny opis wzrostu płynności.

Odnosząc się do każdego z tych zagadnień w kontekście analiz uczenia się L2, obecna wersja UCM pozwala nam lepiej zrozumieć nie tylko uczenie się L2, ale także ewolucję języka (MacWhinney, 2005), zmianę języka, rozwój języka dziecka (MacWhinney, 2015), zaburzenia językowe (Presson i MacWhinney, 2011) oraz ścieranie się języka (MacWhinney, 2018).

Zobacz też

Linki zewnętrzne

Pobrano z „ https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Competition_model&oldid=1033112109 ”