競合モデルの発展

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競合モデルの発展

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/07/22 03:58 UTC 版)

「競合モデル」の記事における「競合モデルの発展」の解説

古典的な競合モデルでは、手がかりの信頼性が手がかりの強さを形成することが強調されていた。これらの効果は、高度に構造化された文処理実験で測定された。この研究の限界を解決するために、統一的競合モデルでは、子供と大人の第二言語学習の比較において、年齢に関連する事実をより詳細に説明しようとした。古典的なモデルでは、これらの効果を説明できる唯一のメカニズムは、負の伝達によって表現されるL1とL2のパターン間の競合であった。 転移は、成人のL2学習における困難のリスク要因として大きな役割を果たすが、唯一のリスク要因ではない。 構造レベルや時間枠を超えたL2学習成果の多様性をより詳細に見ていくと、L2学習における成果の多様性について、より複雑な説明を構築する必要があることが明らかになった。この説明のためには、UCMフレームワークに創発理論をより深く統合する必要があった。その結果、先に述べた古典的なモデルの限界を解決した。具体的には： - 言語構造を特定の脳領域に結びつけることで，モデルはますます神経言語学的に根拠づけられるようになった（MacWhinney, 2019）。 - 一連のリスク要因と保護要因を明確にすることで、このモデルはL2学習における年齢に関連したパターンをより正確に扱うことができる。 - 社会的要因や動機付け要因を時間／プロセスフレームで説明することで、社会集団や職場環境によるL2の成果のばらつきをより適切に説明し、コードスイッチングや言語退行のパターンも説明する。 - パースペクティブ・スイッチングの理論をリンクさせることで、オンラインでの文処理をより深く理解することができる。 - コーパス（MacWhinney, 2019）とオンライン実験（eCALL）手法（MacWhinney, 2017）を開発することで、このモデルは流暢さの成長についてより完全なミクロ遺伝学的説明を提供するようになった。 L2学習の分析の文脈でこれらの問題のそれぞれに取り組むことで，現在のバージョンのUCMは，L2学習だけでなく，言語の進化（MacWhinney, 2005）、言語の変化、子どもの言語発達（MacWhinney, 2015），言語障害（Presson & MacWhinney, 2011），および言語喪失（MacWhinney, 2018）をよりよく理解することができるようになっている。