Summary
Hier stellen wir ein Protokoll vor, um die Auswirkungen positiv induzierter Emotionen auf das Grammatiklernen bei Fremdsprachenlernlern zu messen, wobei eine semi-künstliche Sprache verwendet wird, die die grammatikalischen Regeln einer Fremdsprache mit dem Lexikon der einheimischen Lernenden integriert. Sprache.
Abstract
Frühere Studien haben herausgefunden, dass Emotionen einen erheblichen Einfluss auf das Erlernen von Fremdsprachenvokabular und Textverständnis haben. Allerdings wurde den Auswirkungen induzierter Emotionen auf das Grammatiklernen wenig Beachtung geschenkt. Diese Forschung untersuchte den Einfluss von positiv induzierten Emotionen auf das Erlernen japanischer grammatikalischer Regeln unter einer Gruppe von Lernenden mit Chinesisch als Muttersprache, wobei eine halbkünstliche Sprache (d.h. Chipanese) verwendet wurde, die die grammatikalischen Regeln des Japanischen und das Vokabular des Chinesischen kombiniert. Musik wurde verwendet, um positive emotionale Bedingungen bei den Teilnehmern zu beschwören. Die Teilnehmer mussten in einer Trainingseinheit chipanesische Sätze durch Praxis lernen, und dann wurde eine Grammatikbeurteilungsaufgabe zur Messung der Lernergebnisse durchgeführt. Wir fanden heraus, dass Teilnehmer in positiven emotionalen Zuständen weniger genau und effizient abgeschnitten haben als teilnehmer in der Kontrollgruppe. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass das Protokoll wirksam ist, um die Wirkung von positiv induzierten Emotionen auf das Grammatiklernen zu identifizieren. Die Implikationen dieses experimentellen Paradigmas für die Untersuchung des Fremdsprachenlernens werden diskutiert.
Introduction
Emotionen spielen eine entscheidende Rolle bei verschiedenen kognitiven Aktivitäten wie Wahrnehmung, Lernen, Denken, Auswendiglernen und Problemlösung. Da das Erlernen von Sprachen Aufmerksamkeit, Argumentation und Auswendiglernen erfordert, können Emotionen einen erheblichen Einfluss auf die Ergebnisse des Sprachenlernens haben1. Mehrere frühere Studien haben die Wirkung induzierter Emotionen auf die Wortproduktion oder das Textverständnisuntersucht 2,3, und haben immer wieder festgestellt, dass Emotionen einen entscheidenden Einfluss auf die beiden Sprachprozesse hatten. Egidi und Caramazza stellten beispielsweise fest, dass positive Emotionen die Empfindlichkeit gegenüber Inkonsistenzen im Textverständnis in den Hirnbereichen erhöhten, die speziell für die Inkonsistenzerkennung spezifisch sind, während negative Emotionen die Empfindlichkeit gegenüber Inkonsistenzen in weniger spezifischen Bereichen erhöhten2. Hinojosa et al. untersuchten die Wirkung der induzierten Stimmung auf die Wortproduktion und entdeckten, dass negative Stimmung das Abrufen phonologischer Informationen während der Wortproduktion beeinträchtigte3. Trotz der Beweise, die zeigen, dass Emotionen einen deutlichen Einfluss auf das Textverständnis und die Wortproduktion haben, ist immer noch nicht klar, ob Emotionen das Grammatiklernen beeinflussen, einer der wesentlichen Aspekte des Sprachenlernens. Die vorliegende Studie zielte darauf ab, die Auswirkungen der emotionalen Zustände der Lernenden auf das Grammatiklernen zu untersuchen.
Sprache und Emotion sind zwei Hauptbestandteile menschlicher Erfahrung4. Ihre Beziehungen wurden meist durch Studien in affektiver Neurolinguistik erforscht. Auf der Ebene des einzelnen Wortes haben frühere Studien immer wieder festgestellt, dass emotionale Merkmale wie Erregung oder Wertigkeit die Verarbeitung einzelner Wörter5,6,7signifikant beeinflussen. Insbesondere haben einige Studien einen signifikanten Vorteil für positive Wörteridentifiziert 5, und andere Studien haben einen Vorteil für positive und negative Wörter gefunden7. Obwohl einige Studien eine Wechselwirkung zwischen Wertigkeit und Erregung berichtet haben, wurde ein Mangel an signifikanter Wechselwirkung in anderen Forschungen berichtet4. Das Bild ist auf der Ebene der Satzverarbeitung komplexer. Frühere Studien haben Fragen in Bezug auf die Wechselwirkung zwischen emotionalem Inhalt und syntaktischen oder semantischen Vereinigungsprozessen während des Satzverständnisses untersucht. Es wurde festgestellt, dass emotionale Informationen unterschiedliche Einflüsse auf die Verarbeitung von Geschlecht oder Zahlenmerkmalen ausüben4. Weitere positive und negative Emotionen waren mit unterschiedlichen Vertragseffekten verbunden4. Zum Beispiel erleichterten positive emotionale Merkmale die Verarbeitung von Zahlenvereinbarungen, während negative emotionale Merkmale diese Prozesse hemmten4. Auf semantischer Ebene beeinflussten emotionale Merkmale semantische Vereinigungsprozesse sowohl in Satz- als auch diskurskontexten durch die Aktivierung der Hirnregionen, die an einzelnen Textverarbeitungs- und kombinatorischen semantischen Prozessen beteiligt sind4. Ein Überblick über die vorherige Literatur zeigt, dass die meisten früheren Forschungen sich auf die Auswirkungen emotionaler Informationen auf das Verständnis von Wörtern, Sätzen und Texten8,9oder die neuronale Grundlage emotionaler Effekte auf die Sprachproduktion10,11konzentriert haben. Wie die affektiven Zustände des Einzelnen jedoch die Sprachverarbeitung oder das Erlernen beeinflussen könnten, wurde weitgehend übersehen.
Der am häufigsten verwendete Ansatz für das Studium von Emotionen im Grammatiklernen ist das Paradigma des künstlichen Grammatiklernens. Mehrere Studien haben künstliche Grammatik Aufgaben verwendet, um die Auswirkungen von Emotionen auf das Erlernen einer neuen Sprache zu untersuchen12. Erstmals von Reber 196713eingeführt, ist das Paradigma des künstlichen Grammatiklernens durch die Verwendung nicht aussagekräftiger Materialien wie Zahlenzeichenfolgen oder Nicht-Wortbuchstabenstrings gekennzeichnet, die in der Tat durch eine zugrunde liegende Grammatik erzeugt werden. Die Forscher setzten die Teilnehmer in verschiedenen emotionalen Zuständen (positiv, neutral oder negativ) in der Regel den visuell oder hörbar dargestellten Zahlenstrings oder Buchstabenstrings aus und maßen ihre Lernergebnisse. Studien mit dem Ansatz der künstlichen Grammatik bestehen in der Regel aus einer Schulung und einer Testsitzung. In der Schulung werden die Teilnehmer angewiesen, eine Liste der Symbolsequenzen zu beobachten oder sich zu merken, die aus einer Finite-Zustandsgrammatik generiert werden. Die Teilnehmer werden darüber informiert, dass die Sequenzen einem bestimmten Regelwerk folgen, aber sie erhalten keine Einzelheiten zu diesen Regeln. In der Testsitzung werden den Teilnehmern neue Symbolsequenzen präsentiert, von denen einige grammatikalisch sind und andere nicht. Sie müssen dann beurteilen, ob die Saiten grammatikalisch sind oder nicht. Künstliche Grammatik Aufgaben ermöglichen die Instanziierung von verschiedenen Theorien des Lernens, wie Regeln, Ähnlichkeit, und assoziative Lerntheorien14. Dieser Ansatz kann den Einfluss lexikalischer Faktoren auf das Erlernen grammatikalischer Regeln effektiv minimieren, da künstliche Sprachen aus Zahlen, Buchstaben oder anderen bedeutungslosen Symbolen und nicht aus Wörtern in natürlichen Sprachen bestehen. Viele Forscher haben jedoch argumentiert, dass das im Erlernen der künstlichen Grammatik erworbene Wissen statistische Eigenschaften darstellen kann, die sich von den Merkmalen der natürlichen Grammatik unterscheiden, die vom Menschen verwendet werden15. Aus neurologischen Studien geht hervor, dass die Grammatiken in natürlichen Sprachen anders verarbeitet werden als die endlichen Grammatiken, die in den Lernaufgaben der künstlichen Grammatik verwendet werden16,17. Daher spiegeln künstliche Grammatiklernaufgaben möglicherweise nicht das Erlernen menschlicher Sprachen wider. Studien über den Emotionseffekt auf das Grammatiklernen mit künstlicher Grammatik zeigen eher, wie Emotionen das statistische Lernen beeinflussen, als das Erlernen natürlicher Grammatik in menschlichen Sprachen. Es ist nicht ganz klar, ob Erkenntnisse aus den bedeutungslosen Reizen auf das Erlernen von Fremdsprachen verallgemeinert werden können.
Die vorliegende Studie zielte darauf ab, ein halb-künstliches Sprachparadigma zu übernehmen, um die Auswirkungen von Emotionen auf das Grammatiklernen zu untersuchen. Semi-künstliche Sprachaufgaben wurden zuerst von Williams und Kuribara eingeführt, um das Erlernen von Sprachen zu untersuchen. Eine halbkünstliche Sprache wird mit der Kombination von Lexikon in der Muttersprache der Lernenden und der Grammatik einer anderen Sprache erzeugt. Ein Beispiel für eine solche Sprache findet sich in Williams und Kuribaras Studie18. Williams und Kuribara entwarfen eine neuartige halbkünstliche Sprache, Japlish, die der Wortreihenfolge und den Fallmarkierungsregeln des Japanischen folgte, aber englisches Vokabularverwendete 18. Muster-Japlish-Sätze in ihrer Studie sind in Tabelle 1aufgeführt.
| Struktur | Beispiele |
| Sv | Pferde-Ga, wenn fiel? |
| Sov | Pilot-ga, die Runway-o-Säge |
| SIOV | Student-ga dog-ni was-o angeboten? |
| S wann was-o V? | Bill-ga, wenn Was-o sang? |
| S who-ni what-o V? | Dieser Arzt-ga wer-ni was-o zeigte? |
| S [SOV]V | John-ga wütend Mary-ga, dass Ring-o verloren, dass sagte. |
| OS[SV]V | Das hat die Krankheit-o vet-ga cow-ga erklärt. |
Tabelle 1: Beispielsätze in einer halbkünstlichen Sprache. Die Sätze wurden mit englischem Lexis und japanischer Syntax generiert. Die Sätze in der Tabelle stammen aus Williams und Kuribaras Studie18.
Wie in der Tabelle dargestellt, werden englische Wörter zwar verwendet, aber sie werden entsprechend der japanischen Wortreihenfolge und den Regeln für die Fallmarkierung zu Sätzen zusammengefasst. Die Japlish-Sätze sind alle verbfinal und Substantive sind für Subjekt (-ga), indirektes Objekt (-ni) oder Objekt (-o) groß. Eine detaillierte Beschreibung von Japlish finden Sie in Grey et al.s Studie19. Halbkünstliche Sprachaufgaben beinhalten eine Trainingsphase und eine Testphase. Während der Trainingsphase werden die Teilnehmer angewiesen, eine neue Sprache zu lernen, und in der Testphase sind sie verpflichtet, Akzeptierbeurteilungsaufgaben oder Satz-Bild-Abgleichsaufgaben auszuführen. Die Genauigkeit und Reaktionszeiten (RTs) ihrer Antworten werden aufgezeichnet, um ihre Lernleistung zu bewerten.
Semi-künstliche Sprachaufgaben haben vor allem drei Vorteile: Erstens, da halbkünstliche Sprachen mit grammatikalischen Regeln in einer neuen Sprache erstellt werden, können die Aufgaben den Einfluss von Vorkenntnissen der Strukturen sowie Sprachtransferminimieren 19. Zweitens ermöglichen uns die Aufgaben, die Art und Menge der Expositionsteilnehmer zu kontrollieren und zu manipulieren, die19erhalten. Auf diese Weise ermöglichen sie eine genauere Bewertung der Lerneffekte. Da die Grammatiken, die in semi-künstlichen Sprachaufgaben verwendet werden, aus menschlichen Sprachen stammen, können wir anhand der Aufgaben messen, wie die Teilnehmer natürliche Grammatiken erwerben, anstatt künstliche. In diesem Aspekt sind sie vorteilhafter als künstliche Grammatikaufgaben, bei denen Zahlen- oder Buchstabensequenzen anstelle von echten Wörtern verwendet werden. Die Verwendung der natürlichen Grammatik macht uns zuversichtlicher zu dem Schluss, dass die gewonnenen Erkenntnisse auf das natürliche Sprachenlernen anwendbar sind. Angesichts der Tatsache, dass frühere Studien Lerneffekte mit dem semi-künstlichen Sprachparadigma20,21,22gezeigt haben, ist es ein nützlicher Ansatz, um Fragen des Sprachenlernens zu untersuchen, die im komplexen Kontext der Naturspracheforschung schwer zu isolieren sind. Semi-künstliche Sprachaufgaben gelten jedoch nur für Fremdsprachen, die sich strukturell von den Muttersprachen der Lernenden unterscheiden. Wenn die getestete Sprache der Muttersprache des Lernenden strukturell ähnlich ist, könnte sie erstere von der letzteren nicht zu unterscheiden machen.
Im Vergleich zu den Aufgaben mit natürlichen Sprachen ermöglichen semi-künstliche Sprachaufgaben eine objektivere Bewertung der Auswirkungen von Emotionen auf das Grammatiklernen. Dies liegt daran, dass Wörter in natürlichen Sprachen eng mit bestimmten grammatikalischen Funktionen verbunden sind. Zum Beispiel, unbelebte Substantive (z. B. Schreibtisch, Nagel) sind eher als die Patienten von Verben zu funktionieren. Daher ist es schwierig, die Leistung des Vokabularlernens von der des Grammatiklernens zu unterscheiden, da beide miteinander verbunden und untrennbar mit natürlichen Sprachen verbunden sind. Da sich herausgefunden hat, dass Emotionen einen entscheidenden Einfluss auf die Textverarbeitung haben23,24, können sie indirekten Einfluss auf das Grammatiklernen haben. Daher ist es nicht einfach, die Auswirkungen von Emotionen auf das Lernen von Vokabeln klar von dem auf das Grammatiklernen zu unterscheiden. Dieses Problem lässt sich leicht in halbkünstlichen Sprachaufgaben lösen, da diese Aufgaben die Trennung von Vokabular und Grammatik ermöglichen und es uns ermöglichen, die Auswirkungen von Emotionen auf das Grammatiklernen zu erkennen, ohne uns um die Einmischung durch lexikalisches Lernen kümmern zu müssen.
Obwohl das semi-künstliche Sprachparadigma in einigen Studien verwendet wurde, um Sprachkenntnisse im Erwerb von Zweitsprachen zu untersuchen25,26, wurde dieser Ansatz selten verwendet, um die individuellen Unterschiede der Lernenden in emotionalen Bedingungen beim Erlernen von Fremdsprachen zu untersuchen. In dieser Studie wollten wir untersuchen, wie positive induzierte Emotionen das Grammatiklernen mit einer halbkünstlichen Sprache beeinflussen. Die Ergebnisse dieser Studie haben wichtige Auswirkungen auf den Fremdsprachenunterricht und das Fremdsprachenlernen.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
Das Experiment wurde von der Ethikkommission der Beijing Foreign Studies University genehmigt und entsprach der Leitlinie für Experimente mit menschlichen Probanden. Alle Probanden dieser Forschung erteilten eine schriftliche Einwilligung in Kenntnis der Sachlage.
1. Stimuli-Konstruktion
- Entwerfen Sie experimentelle Reize basierend auf den spezifischen Forschungsfragen. Da diese Studie das Erlernen von Fremdsprachen mit einer halbkünstlichen Sprache untersuchen soll, erstellen Sie die experimentellen Sätze, indem Sie Sätze in der Muttersprache der Teilnehmer entsprechend den grammatikalischen Regeln der getesteten Fremdsprache neu ordnen. Beispielexperimentelle Sätze sind in Tabelle 2aufgeführt.
HINWEIS: Da unsere Studie das Erlernen der japanischen Grammatik durch chinesische Lernende untersuchen sollte, wurde eine halbkünstliche Sprache (Chipanese) mit dem Vokabular des Chinesischen und der Syntax des Japanischen erzeugt. Die experimentellen Sätze wurden an die experimentellen Reize von Liu, Xu und Wang27angepasst.
Tabelle 2: Beispiel für experimentelle Sätze, die in dieser Studie verwendet werden. Satz (a) ist ein chinesischer Satz und (b) seine japanische Äquivalenz. Satz (c) ist der versuchsweise Reiz, der durch Neuanordnung des Satzes (a) in Übereinstimmung mit der syntaktischen Struktur von (b) erzeugt wird. Diese halbkünstliche Sprache wurde zuerst von Liu, Xu und Wang27entworfen.
- Wählen Sie repräsentative grammatikalische Strukturen in der getesteten Sprache aus. Stellen Sie sicher, dass Sie eine Vielzahl von grammatikalischen Strukturen enthalten, um die grammatikalische Komplexität und Vielfalt einer natürlichen Sprache zu erhalten.
HINWEIS: In unserer Studie wurden vier grammatikalische Strukturen getestet, darunter zwei einfache grammatikalische Strukturen (SOV, SIOV) und zwei komplexe Strukturen ([SOV]SV, [OSV]SV). Die lexikalische Frequenz von Substantiven und Verben wurde zwischen verschiedenen Satztypen abgeglichen. - Für die Ausbildungsphase sollten für jede grammatikalische Struktur in der getesteten Sprache für die Grammatikbeurteilungsaufgabe mindestens 20 Sätze vorgesehen werden. Die grammatikalischen und ungrammatralen Sätze sollten für lexikalische Variablen wie lexikalische Frequenz und Anzahl der Striche ausgeglichen und gesteuert werden.
- Entwerfen Sie für die Testphase mindestens 12 Sätze für jede grammatikalische Struktur in der getesteten Sprache. Machen Sie die Hälfte der Sätze grammatikalisch und die andere Hälfte ungrammatisch. Die grammatikalischen und ungrammatatorischen Sätze sollten für lexikalische Variablen ausgeglichen und kontrolliert werden.
- Randomisieren Sie die Sätze und entwerfen Sie das Experiment.
- Randomisieren Sie die Sätze, bevor Sie sie den Teilnehmern sowohl in der Trainings- als auch in der Testphase präsentieren. Suchen Sie die Registerkarte 'Auswahl' auf der Eigenschaftenseite in der Stimuluspräsentationssoftware, und legen Sie die Auswahlmethode auf 'Random' fest.
- Teilen Sie das Experiment in Blöcke mit jeweils einer Dauer von nicht mehr als 10 min.
2. Einstellung und Vorbereitung der Teilnehmer auf das Experiment
- Rekrutieren Sie Teilnehmer, die keine Leseschwierigkeiten und keinen Hintergrund in der Fremdsprache haben, die getestet wird. Stellen Sie sicher, dass die Teilnehmer eine normale oder korrigierte Sicht haben.
- Weisen Sie die Teilnehmer nach dem Zufallsprinzip in zwei Gruppen (eine experimentelle Gruppe und eine Kontrollgruppe) ein, wobei jede Gruppe mindestens 30 Mitglieder enthält. Stellen Sie sicher, dass sich die beiden Gruppen in den Bildungsjahren oder dem Geschlechterverhältnis nicht unterscheiden.
- Informieren Sie die Teilnehmer, dass sie frei von Erschöpfung, Hunger, Krankheit oder anderen Bedingungen sein sollten, die sie am Tag des Experiments unbequem machen.
- Laden Sie die Teilnehmer einzeln oder in Gruppen ins Labor ein.
3. Verfahren
- Bringen Sie die Teilnehmer in den Laborraum und weisen Sie sie an, sich an Computerarbeitsplätzen niederzusitzen.
- Bitten Sie die Teilnehmer, die schriftlichen Einwilligungsformulare zu lesen und zu unterzeichnen.
- Lassen Sie die Teilnehmer die Emotionsinduktion vollenden.
- Geben Sie den Teilnehmern die Bleistift-und-Papier-Version der Selbsteinschätzung Manikin (SAM) Bild-Bewertungsskala28,29. Bitten Sie die Teilnehmer, ihre Emotionen mit Bleistiften zu bewerten, um die entsprechende Manikine zu markieren.
HINWEIS: Die SelbsteinschätzungSamanikin-Skala ist ein nonverbales Bewertungsinstrument, um die drei Dimensionen von Emotionen zu messen (d. h. Wertigkeit, Erregung und Dominanz). Die von uns verwaltete Skala war eine Neun-Punkte-Skala, die in jeder der drei Dimensionen von eins bis neun reicht. - Weisen Sie die Teilnehmer der Experimentalgruppe an, die positiv bewertete Musik über Kopfhörer 10 min zu hören.
HINWEIS: In dieser Studie wurde Good Time verwendet, um positive Emotionen zu induzieren. Eine Pilotstudie wurde in einer Gruppe von 20 Teilnehmern durchgeführt, um die Gültigkeit der Musik in emotionaler Induktion zu testen, und die Ergebnisse zeigten, dass die Teilnehmer ihre Emotionen nach der Induktion als deutlich positiver bewerteten, was zeigte, dass die Musik effektiv war, um die Teilnehmer in den positiven affektiven Zustand zu versetzen. Die Teilnehmer der Kontrollgruppe waren keinen emotional belasteten Materialien ausgesetzt. Vielmehr gingen sie direkt zur Lernaufgabe über. - Geben Sie den Teilnehmern die Bleistift-und-Papier-Version der Selbsteinschätzung Manikin Skala28,29 und bitten Sie sie, ihre emotionalen Zustände zu bewerten.
- Geben Sie den Teilnehmern die Bleistift-und-Papier-Version der Selbsteinschätzung Manikin (SAM) Bild-Bewertungsskala28,29. Bitten Sie die Teilnehmer, ihre Emotionen mit Bleistiften zu bewerten, um die entsprechende Manikine zu markieren.
- Bitten Sie die Teilnehmer, die Trainingsaufgabe auszuführen.
- Präsentieren Sie die folgenden schriftlichen Anweisungen auf den Computerbildschirmen, um die Teilnehmer darüber zu informieren, dass sie eine Sprache lernen werden, die das Vokabular in ihrer Muttersprache und eine neue Grammatik enthält: "Willkommen zu unserem Experiment! In diesem Experiment müssen Sie eine neue Sprache lernen, die chinesische Wörter und eine neue Grammatik enthält. Wenn Sie bereit sind, drücken Sie eine beliebige Taste, um mit dem Experiment fortzufahren."
- Präsentieren Sie die folgenden schriftlichen Anweisungen auf den Computerbildschirmen, um die Teilnehmer anzuweisen, die Lernaufgabe auszuführen: "Als Nächstes werden einige Sätze auf dem Bildschirm angezeigt. Bitte beobachten Sie sie sorgfältig und entscheiden Sie, ob sie grammatikalisch sind oder nicht. Drücken Sie "1", wenn die Sätze grammatikalisch sind, und "0", wenn sie ungrammatisch sind. Nach jeder Antwort erhalten Sie eine Feedback-Antwort ('CORRECT!' oder 'INCORRECT!') und der richtige Satz wird angezeigt. Drücken Sie eine beliebige Taste, um mit der Lernaufgabe fortzufahren."
- Lassen Sie die Teilnehmer die grammatikalische Akzeptanz der Sätze auf dem Computerbildschirm mit einem Knopfdruck beurteilen ('1' für grammatikalisch und '0' für ungrammatische) und eine Antwort ('CORRECT!' oder 'INCORRECT!') auf dem Bildschirm nach jeder Antwort präsentieren. Präsentieren Sie die richtigen Strukturen nach den Antworten, um die Wirkung des Lernens zu verstärken.
- Wenn alle Prüfungen abgeschlossen sind, geben Sie die folgenden schriftlichen Anweisungen auf den Computerbildschirmen an, um die Teilnehmer darüber zu informieren, dass die Trainingsaufgabe beendet ist: "Die Lernaufgabe ist abgeschlossen!"
- Geben Sie den Teilnehmern die Bleistift-und-Papier-Version der Selbsteinschätzung Manikin Skala28,29 und bitten Sie sie, ihre emotionalen Bedingungen zu bewerten.
- Bitten Sie die Teilnehmer, die Grammatikalitäts-Urteilsaufgabe für die Testsitzung auszuführen.
- Präsentieren Sie die folgenden schriftlichen Anweisungen auf den Computerbildschirmen: "Bitte beantworten Sie weiterhin ähnliche Fragen. Bitte entscheiden Sie, ob die grammatikalischen Strukturen der Sätze korrekt sind. Drücken Sie '1', wenn Sie denken, dass sie richtig sind, und drücken Sie '0', wenn Sie denken, dass sie falsch sind. Sie erhalten sieben Sekunden Zeit, um zu antworten. Wenn Sie nicht innerhalb des Zeitlimits antworten, wird die nächste Frage automatisch gestartet. Drücken Sie eine beliebige Taste, um das Experiment zu starten."
- Lassen Sie die Teilnehmer die auf dem Bildschirm gezeigten Sätze lesen und beurteilen Sie die Gramgrammizität der Sätze mit einem Knopfdruck ("1" für grammatikalisch und "0" für ungrammatische).
- Wenn alle Prüfungen abgeschlossen sind, stellen Sie die folgende schriftliche Anweisung auf den Computerbildschirmen vor, um die Teilnehmer darüber zu informieren, dass die Aufgabe beendet ist: "Das Ende. Vielen Dank für Ihre Teilnahme!"
- Bitten Sie die Teilnehmer, einen Fragebogen zu ihren demografischen Details auszufüllen. Bereiten Sie ihre Zahlung während des Fragebogens vor.
- Geben Sie den Teilnehmern die finanzielle Entschädigung oder Belohnung.
4. Datenanalyse
- Sammeln Sie Daten aus den Ausgabedateien aus der Stimulus-Präsentationssoftware.
- Führen Sie eine ANOVA-Analyse mit Emotion (Positiv, Steuerung) und Satztyp (SOV, SIOV, OSVSV, SOVSV) als unabhängige Variablen und der durchschnittlichen Genauigkeit des Lernens als abhängige Variable durch, um den Effekt von Emotionen auf die Genauigkeit zu untersuchen.
- Führen Sie eine ANOVA-Analyse mit Emotion (Positiv, Steuerung) und Satztyp (SOV, SIOV, OSVSV, SOVSV) als unabhängige Variablen und die durchschnittlichen RTs als abhängige Variable durch, um die Auswirkungen von Emotionen auf RTs zu untersuchen.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
Ziel dieser Studie ist es, die Auswirkungen positiv induzierter Emotionen auf das Erlernen der Fremdsprachengrammatik zu untersuchen. Zu diesem Zweck wurden zwei Gruppen von Teilnehmern rekrutiert, die an dem Experiment teilnahmen, darunter eine Positiv-Emotionsgruppe (15 weiblich, M-Alter = 20,20, Altersgruppe: 18-27 Jahre) und eine Kontrollgruppe (16 weiblich,M-Alter = 20,33, Altersgruppe: 18-26 Jahre). Jede Gruppe bestand aus 30 Teilnehmern. Die beiden Gruppen unterschieden sich nicht signifikant im Alter, t (58) = -0,215, p = 0,831 oder Bildungsjahre, t (58) = -0,830, p = 0,410, obwohl die Kontrollgruppe ein höheres Niveau an Englischkenntnissen hatte als die andere Gruppe. Keiner von ihnen gab an, vorher Japanisch gelernt zu haben. Musik wurde verwendet, um positive Emotionen zu induzieren. Nach der Emotionsinduktion mussten die Teilnehmer eine neue Sprache lernen, Chipanese, die mit chinesischem Vokabular und japanischer Grammatik erzeugt wurde. Die Teilnehmer lernten die Sprache durch eine Grammatik-Urteilsaufgabe, bei der sie gebeten wurden, die Gramgrammizität der Sätze zu beurteilen, wobei nach jeder Antwort Feedback gegeben wurde. Um die Lernergebnisse zu bewerten, haben wir eine Beurteilungsaufgabe für die Akzeptanz durchgeführt, bei der den Teilnehmern neue Chipanese-Sätze vorgelegt wurden, von denen einige grammatikalisch waren und andere nicht. Die Teilnehmer wurden gebeten zu entscheiden, ob die Sätze grammatikalisch waren oder nicht. Die Genauigkeit und die RTs ihrer Antworten wurden aufgezeichnet und analysiert, um ihre Lernleistung zu bewerten.
Um herauszufinden, ob die Emotionsinduktion erfolgreich war, wurde eine ANOVA mit Zeit (vor Induktion vs. nach Induktion) und Gruppe (positiv vs. Kontrolle) als Prädiktoren und Bewertungsergebnisse als abhängige Variable durchgeführt. Die Analyse ergab einen signifikanten Haupteffekt der Zeit, F(1, 58) = 25,91, p < 0,001; ein signifikanter Haupteffekt der Gruppe F(1, 58) = 12,62, p < 0,001; und ein signifikanter Wechselwirkungseffekt zwischen Zeit und Gruppe, F(1, 58) = 28,03, p < 0,001. Ein paarweiser Vergleich zeigte, dass sich die Wertigkeitsbewertungen für die Kontrollgruppe nach der Induktion nicht wesentlich änderten. Die Teilnehmer der Kontrollgruppe befanden sich sowohl vor als auch nach der Induktion in einem relativ neutralen emotionalen Zustand. Die Bewertungen für die Positiv-Emotion-Gruppe stiegen nach der Einführung mit der positiv-valenzierten Musik deutlich an (p < 0.001). Die Teilnehmer der Positiv-Emotion-Gruppe waren deutlich zufriedener als die Teilnehmer in der Kontrollgruppe (p < 0.001). Daher war unsere Emotionsinduktion erfolgreich (Abbildung 1).
Abbildung 1: Ergebnisse der Emotionsinduktion. Die Abbildung zeigt die durchschnittlichen Bewertungsergebnisse für die emotionalen Bedingungen der beiden Gruppen. Die Fehlerbalken stellen die Standardabweichung der Daten dar. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Um zu untersuchen, ob emotionale Zustände während der Trainingsphase aufrechterhalten wurden, führten wir eine aNOVA mit Gruppen (positiv vs. Kontrolle) und Zeit (nach Induktion vs. Training) als Prädiktoren und Bewertungsergebnisse als abhängige Variable durch. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass es einen signifikanten Haupteffekt der Gruppe F(1, 58) = 52,96, p < 0,001 gab. Die durchschnittlichen Bewertungswerte für die Positiv-Emotions-Gruppe waren deutlich höher als die für die Kontrollgruppe, was darauf hindeutet, dass die Positiv-Emotion-Gruppe deutlich glücklicher war als die Kontrollgruppe. Es wurde kein signifikanter Zeiteffekt festgestellt, F(1, 58) = 0,61, p = 0,436, was darauf hindeutete, dass sich die Wertigkeitswerte für die beiden Gruppen während der Trainingsphase nicht signifikant änderten und die Teilnehmer der positiven Emotionen in diesem Zeitraum glücklicher blieben als die Kontrollen. Die Ergebnisse zeigten, dass die emotionalen Bedingungen der Teilnehmer während des gesamten Experiments aufrechterhalten wurden.
Abbildung 2: Genauigkeit des Grammatiklernens nach Gruppen. Die Abbildung zeigt den durchschnittlichen Anteil der richtigen Antworten durch die Positiv-Emotion-Gruppe und die Kontrollgruppe. Die Fehlerbalken stellen die Standardfehler der Daten dar. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Die mittlere Genauigkeit des Grammatiklernens durch die beiden Gruppen ist in Abbildung 2dargestellt. ANOVA wurde mit Emotionen (Positiv, Steuerung) und Satztyp (SOV, SIOV, OSVSV, SOVSV) als Prädiktoren und mittlere Genauigkeit als abhängige Variable durchgeführt. Die Ergebnisse zeigten eine signifikante Wirkung von Emotionen, F(1, 58) = 62,68, p < 0,001; und eine signifikante Wirkung des Satztyps, F(1, 58) = 35,21, p < 0,001. Die Wechselwirkung zwischen Emotion und Satztyp war statistisch nicht signifikant, F(1, 58) = 1,71, p = 0,165. Die Teilnehmer der Kontrollgruppe schnitten deutlich genauer ab als diejenigen, die sich im positiven Emotionszustand befanden. SIOV- und SOVSV-Strukturen wurden deutlich weniger genau verstanden als SOV- und OSVSV-Strukturen. Die Kontrollgruppe schnitt unabhängig von den grammatikalischen Strukturen besser ab als die Positiv-Emotion-Gruppe.
Abbildung 3: Reaktionszeiten beim Grammatiklernen nach Gruppen. Die Abbildung zeigt die durchschnittlichen RTs durch die positiv-emotionale Gruppe und die Kontrollgruppe. Die Fehlerbalken stellen die Standardfehler der Daten dar. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Die mittleren RTs für die beiden Gruppen sind in Abbildung 3dargestellt. Vor der Analyse wurden die RTs für falsche Antworten entfernt. RTs über drei Standardabweichungen vom Mittelwert wurden als Ausreißer betrachtet und von der Analyse ausgeschlossen. ANOVA wurde mit Emotionen (Positiv, Steuerung) und Satztyp (SOV, SIOV, OSVSV, SOVSV) als Prädiktoren und RTs als abhängige Variable durchgeführt. Die Ergebnisse zeigten, dass es einen signifikanten Effekt der Emotion gab, F(1, 58) = 600,81, p < 0,001; und eine signifikante Wirkung des Satztyps, F(1, 58) = 77,03, p < 0,001. Die Wechselwirkung zwischen Emotion und Satztyp war nicht signifikant, F(1, 58) = 1,70, p = 0,165. Die Teilnehmer der Kontrollgruppe reagierten schneller als die In-/ SOV-Strukturen wurden schneller erkannt als die anderen drei Strukturen, und SIOV-Strukturen wurden langsamer erkannt als andere Strukturen. Die Wirkung von Emotionen unterschied sich jedoch nicht signifikant in den verschiedenen Strukturen. Die Positiv-Emotion-Gruppe reagierte in allen getesteten Strukturen deutlich langsamer als die Kontrollgruppe.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Teilnehmer ihre Emotionen als deutlich positiver bewerteten, nachdem sie der positiv bewerteten Musik ausgesetzt waren. Diese Themen waren deutlich glücklicher als die Kontrollgruppe. Dies deutet darauf hin, dass unsere Emotionsmanipulation erfolgreich war. Die Teilnehmer der Positiv-Emotions-Gruppe erwiesen sich als deutlich weniger genau und effizient als die Teilnehmer in der Kontrollgruppe. Ein möglicher Grund dafür ist, dass die Teilnehmer eine induktive Strategie im Grammatikstudium verfolgten, was zu einer starken Abhängigkeit von analytischer und Bottom-up-Verarbeitung führte. Die induktive Verarbeitung umfasst die sorgfältige Abwägung detaillierter Informationen und den Einsatz analytischer Strategien zur Verarbeitung von Informationen. Die deduktive Verarbeitung hingegen beinhaltet den Einsatz heuristischer Strategien, die sich stark auf frühere Erfahrungen verlassen, um den Problemlösungsprozess zu beschleunigen. Da Grammatiklernen ein Prozess ist, der die Berücksichtigung der Beziehungen zwischen verschiedenen sprachkundige Einheiten und die Extraktion der Regeln für diese Beziehungen erfordert, ist induktive Verarbeitung ein erleichterter Verarbeitungsstil als die deduktive Verarbeitung. Frühere Studien haben herausgefunden, dass der induktive Ansatz ein effektiver Ansatz für das Erlernen der Fremdsprachengrammatikist 30. In der vorliegenden Studie haben wir die Wortreihenfolge und die Fallmarkierung der experimentellen Sätze manipuliert, die wesentliche Aspekte der Grammatik sind. Diese Lernaufgabe erforderte, dass die Teilnehmer die Beziehungen zwischen verschiedenen Wörtern in den Sätzen analysieren und identifizieren und Urteile über die legitime Reihenfolge der Wörter in den Sätzen bilden. Am wichtigsten ist, dass diese Urteile auf der sorgfältigen Beobachtung und Analyse spezifischer sprachlicher Details wie syntaktischer Kategorien oder semantischer Rollen beruhen müssen. Daher profitierte das Wortordnungslernen mehr von induktiven Strategien und dem entsprechenden Bottom-up-Verarbeitungsstil. Da positive Emotionen einen deduktiven oder Top-Down-Verarbeitungsstil31,32, der mit dem induktiven Ansatz der Teilnehmer unvereinbar ist, kann es einen hemmenden Effekt auf die Leistung der Teilnehmer beim Grammatiklernen haben. Ein weiterer möglicher Grund ist, dass Personen in positiven emotionalen Bedingungen neigen dazu, Informationen in einer weniger anstrengenden Weise zu verarbeiten33,34. Nach den Motivationsprinzipien, Personen in positiven affektiven Bedingungen sind weniger motiviert, große Anstrengungen zu machen, weil sie eher geneigt sind, ihre affektiven Zustände zu erhalten, indem sie kognitive Bemühungen zu vermeiden35. Daher können Lernende im positiven emotionalen Zustand weniger motiviert sein als die Kontrollen, was erklären könnte, warum sie bei der experimentellen Aufgabe schlechter abgeschnitten haben. Die Ergebnisse stimmen mit Der Studie von Politis und Houtz(36) und Liu et al.zu,die herausfand, dass Lernende unter positiven emotionalen Bedingungen bei Lernaktivitäten weniger genau und sorgfältig durchgeführt wurden. Die Ergebnisse dieser Studie zeigten, dass es dem Protokoll gelungen ist, die Wirkung künstlich induzierter positiver Emotionen auf das Erlernen der fremdsprachenischen Grammatik zu identifizieren.
Methodisch basierte das Experiment auf dem halbkünstlichen Sprachparadigma. Die halbkünstliche Sprache wurde gewählt, um sicherzustellen, dass die getesteten Strukturen für die Teilnehmer neu sind. Diese Studie unterscheidet sich von traditionellen künstlichen Sprachstudien in den folgenden beiden Aspekten: Erstens haben wir ein Zielsprachensystem eingeführt, das den grammatikalischen Regeln einer natürlichen Sprache (Japanisch) folgte. Zweitens bestand das im Zielsprachensystem verwendete Lexikon aus echten Wörtern (Chinesisch) und nicht aus bedeutungslosen Zahlen- oder Buchstabenzeichenfolgen. Diese beiden Merkmale erhöhten die Ähnlichkeit der semi-künstlichen Sprache mit den natürlichen Sprachen, die von Menschen verwendet werden. Der Einsatz halbkünstlicher Sprachen kann die grammatikalische Komplexität und die semantischen Informationen in natürlichen Sprachen beibehalten und somit besser aufzeigen, wie die individuellen Unterschiede der Teilnehmer in den affektiven Zuständen ihr Erlernen grammatikalischer Regeln beeinflussen. in natürlichen Sprachen. Daher sind die Ergebnisse dieser Studie auf das Erlernen von Fremdsprachen außerhalb des Labors verallgemeinerbar.
Durch die Kombination des Vokabulars in der Muttersprache der Lernenden mit der Grammatik in einer Fremdsprache können halbkünstliche Sprachaufgaben die beiden Lernprozesse effektiv trennen und die Wirkung von Emotionen auf das Grammatiklernen von dem auf das Vokabularlernen unterscheiden. Im Vergleich zu natürlichen Sprachen können halbkünstliche Sprachen die Interferenzen lexikalischer Faktoren beim Grammatiklernen minimieren und somit eine objektivere Bewertung der Lernergebnisse ermöglichen. Semi-künstliche Sprachaufgaben wurden in mehreren Studien verwendet und erwiesen sich als ein effektiver Ansatz, um das implizite oder zufällige Lernen von Syntax oder Morphosyntax in nicht-muttersprachlichen Sprachen19zu studieren. Die vorliegende Studie hat gezeigt, dass dieser Ansatz auch auf die Untersuchungen zu den individuellen Unterschieden der Lernenden beim Erlernen nicht-muttersprachlicher Sprache anwendbar ist.
Ein großes Problem mit diesem Protokoll ist das Fehlen von a priori-Maßnahmen, die eine ähnliche Verarbeitung der Gramgrammität und des Lernens gewährleisten, wenn es in den beiden Gruppen keine Emotionsmanipulation gibt. Ein ideales Protokoll sollte eine Reihe von Vortest-Manipulationen enthalten, die eindeutig zeigen können, dass die beiden Gruppen Grammatik in Abwesenheit von Emotionsinduktion lernen. Beispielsweise würden wir eine Grammatikbeurteilungsaufgabe und eine Lernaufgabe in Wortreihenfolge mit einer anderen Fremdsprache verwalten und die Leistung der beiden Gruppen vergleichen. Sie sollten nur dann zum Experiment übergehen dürfen, wenn kein signifikanter Unterschied zwischen den beiden Gruppen festgestellt wird. Die Ergebnisse dieser Studie wären überzeugender, wenn wir vor dem Experiment nachweisen könnten, dass sich die beiden Gruppen in grundlegenden Aspekten, die ihre Verhaltensreaktionen hätten verzerrt haben könnten, nicht unterschieden. Dies ist ein Schritt, der in unserem Protokoll ignoriert wurde und in künftigen Studien eingehend berücksichtigt werden sollte. Eine weitere Einschränkung besteht darin, dass sie nur für die Sprachen gilt, die sich grammatikalisch von den Muttersprachen der Lernenden unterscheiden. Wenn die Fremdsprache ähnliche grammatikalische Strukturen wie die Muttersprache des Lernenden hat, enthält die resultierende halbkünstliche Sprache das gleiche Vokabular und die gleiche Grammatik wie ihre Muttersprache, was es schwierig macht, zwischen den beiden . Für die Sprachen, die den Muttersprachen der Lernenden ähneln, ist es vorzuziehen, künstliche Sprachaufgaben zu verwenden, in denen Buchstaben- oder Zahlenfolgen anstelle von Wörtern verwendet werden. Da diese Forschung nur die Wirkung künstlich induzierter positiver Emotionen auf das Grammatiklernen untersucht hat, müssen die Ergebnisse bei negativen affektiven Zuständen nicht unbedingt gleich bleiben. Weitere Studien sind notwendig, um zu untersuchen, wie negative affektive Zustände das Erlernen von Fremdsprachen mit dem halbkünstlichen Sprachparadigma beeinflussen könnten.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Die Autoren erklären, dass sie keine konkurrierenden Interessen haben.
Acknowledgments
Diese Studie wurde durch das Schlüsselprojekt [18AYY003] der National Social Science Foundation of China, des National Research Centre for Foreign Language Education (MOE Key Research Institute of Humanities and Social Sciences at Universities), Beijing Foreign unterstützt. Studien Universität, und das post-finanzierte Projekt der Beijing Foreign Studies University [2019SYLHQ012].
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| E-prime | PST | 2.0.8.22 | Stimulus presentation software |
| Computer | N/A | N/A | Used to present stimuli and record subjects' responses |
| Self-Assessment Manikin (SAM) | N/A | N/A | Used to assess subjects' affective states. From Lang (1980)29 |
References
- Affect in Language Learning. Arnold, J. , Cambridge University Press. Cambridge. (1999).
- Egidi, G., Caramazza, A. Mood-dependent integration in discourse comprehension: Happy and sad moods affect consistency processing via different brain networks. NeuroImage. 103, 20-32 (2014).
- Hinojosa, J. A., et al. Negative induced mood influences word production: An event-related potentials study with a covert picture naming task. Neuropsychologia. 95, 227-239 (2017).
- Hinojosa, J. A., Moreno, E. M., Ferré, P. Affective neurolinguistics: towards a framework for reconciling language and emotion. Language, Cognition and Neuroscience. , 1-27 (2019).
- Kuperman, V., Estes, Z., Brysbaert, M., Warriner, A. B. Emotion and language: valence and arousal affect word recognition. Journal of Experimental Psychology: General. 143 (3), 1065-1081 (2014).
- Rodríguez-Ferreiro, J., Davies, R. The graded effect of valence on word recognition in Spanish. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition. , (2018).
- Vinson, D., Ponari, M., Vigliocco, G. How does emotional content affect lexical processing. Cognition and Emotion. 28 (4), 737-746 (2014).
- Kotz, S. A., Kalberlah, C., Bahlmann, J., Friederici, A. D., Haynes, J. D. Predicting vocal emotion expressions from the human brain. Human Brain Mapping. 34 (8), 1971-1981 (2013).
- Wegrzyn, M., Herbert, C., Ethofer, T., Flaisch, T., Kissler, J. Auditory attention enhances processing of positive and negative words in inferior and superior prefrontal cortex. Cortex. 96, 31-45 (2017).
- Cato, M. A., et al. Processing words with emotional connotation: an FMRI study of time course and laterality in rostral frontal and retrosplenial cortices. Journal of Cognitive Neuroscience. 16 (2), 167-177 (2004).
- Hinojosa, J. A., Méndez-Bértolo, C., Carretié, L., Pozo, M. A. Emotion modulates language production during covert picture naming. Neuropsychologia. 48 (6), 1725-1734 (2010).
- Larsen, K. G. The relationship between mood and implicit learning. , University of Nevada. Doctorate thesis (2017).
- Reber, A. S. Implicit learning of artificial grammars. Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior. 6, 855-863 (1967).
- Ziori, E., Pothos, E. Artificial grammar learning: An introduction to key issues and debates. Implicit and Explicit Learning of Languages. Rebuschat, P. , John Benjamins Publishing Company. Amsterdam. 249-273 (2015).
- Opitz, B., Hofmann, J. Concurrence of rule- and similarity-based mechanisms in artificial grammar learning. Cognitive Psychology. 77, 77-99 (2015).
- Bahlmann, J., Gunter, T. C., Friederici, A. D. Hierarchical and linear sequence processing: An electrophysiological exploration of two different grammar types. Journal of Cognitive Neuroscience. 18, 1829-1842 (2006).
- Friederici, A. D., Bahlmann, J. H. S., Schubotz, R. I., Anwander, A. The brain differentiates human and nonhuman grammars: Functional localization and structural connectivity. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 103, 2458-2463 (2006).
- Williams, J. N., Kuribara, C. Comparing a nativist and emergentist approach to the initial stage of SLA: An investigation of Japanese scrambling. Lingua. 118, 522-553 (2008).
- Grey, S., Williams, J. N., Rebuschat, P. Individual differences in incidental language learning: Phonological working memory, learning styles, and personality. Learning and Individual Differences. 38, 44-53 (2015).
- Williams, J. N. Learning without awareness. Studies in Second Language Acquisition. 27, 269-304 (2005).
- Leung, J. H. C., Williams, J. N. The implicit learning of mappings between forms and contextually derived meanings. Studies in Second Language Acquisition. 33, 33-55 (2011).
- Leung, J. H. C., Williams, J. N. Constraints on implicit learning of grammatical form-meaning connections. Language Learning. 62, 634-662 (2012).
- Pratt, N. L., Kelly, S. D. Emotional states influence the neural processing of affective language. Social Neuroscience. 3 (3-4), 434-442 (2008).
- Chwilla, D. J., Virgillito, D., Vissers, C. T. W. The relationship of language and emotion: N400 support for an embodied view of language comprehension. Journal of Cognitive Neuroscience. 23 (9), 2400-2414 (2011).
- Williams, J. N., Paciorek, A. Indirect tests of implicit linguistic knowledge. Advancing Methodology and Practice: The IRIS Repository of Instruments for Research into Second Languages. Mackey, A., Marsden, E. , Taylor & Francis. 25-42 (2016).
- Rebuschat, P., Williams, J. N. Implicit and explicit knowledge in second language acquisition. Applied Psycholinguistics. 33, 829-856 (2012).
- Liu, X., Xu, X., Wang, H. The effect of emotion on morphosyntactic learning in foreign language learners. PloS One. 13 (11), 0207592 (2018).
- Bradley, M. M., Lang, P. J. Measuring emotion: the self-assessment manikin and the semantic differential. Journal of Behavior Therapy and Experimental Psychiatry. 25 (1), 49-59 (1994).
- Lang, P. J. Behavioral treatment and bio-behavioral assessment: computer applications. Technology in mental health care delivery systems. Sidowski, J. B., Johnson, J. H., Williams, T. A. , Ablex. Norwood, NJ. 119-137 (1980).
- Vogel, S., Herron, C., Cole, S. P., York, H. Effectiveness of a guided inductive versus a deductive approach on the learning of grammar in the intermediate‐level college French classroom. Foreign Language Annals. 44 (2), 353-380 (2011).
- Storbeck, J., Clore, G. L. On the interdependence of cognition and emotion. Cognition and Emotion. 21 (6), 1212-1237 (2007).
- Clore, G. L., Storbeck, J. Affect as information about liking, efficacy, and importance. Affect in Social Thinking and Behavior. Forgas, J. P. , Psychology Press. New York. 123-141 (2006).
- Clark, M. S., Isen, A. M. Towards understanding the relationship between feeling states and social behavior. Cognitive Social Psychology. Hastorf, A. H., Isen, A. M. , Elsevier. North Holland, New York. 73-108 (1982).
- Sinclair, R. C., Mark, M. M., Clore, G. L. Mood-related persuasion depends on (mis)attributions. Social Cognition. 12, 309-326 (1994).
- Forgas, J. P. Can sadness be good for you? On the Cognitive, Motivational, and Interpersonal Benefits of Negative Affect. The Positive Side of Negative Emotions. Porrott, W. G. , Guilford Publications. New York. 3-35 (2014).
- Politis, J., Houtz, J. C. Effects of positive mood on generative and evaluative thinking in creative problem solving. SAGE Open. 5 (2), 2158244015592679 (2015).
