Summary
ここでは、外国語の文法規則とネイティブの語彙を統合する半人工言語を用いて、外国語学習者の文法学習に対する肯定的な誘導感情の効果を測定するプロトコルを提示する。言語。
Abstract
これまでの研究では、感情が外国語の語彙とテキストの理解の学習に大きな影響を与えることを発見しました。しかし、文法学習に対する感情の誘発効果にはほとんど注意が払われていない。本研究では、日本語の文法的なルールと中国語の語彙を組み合わせた半人工言語(チパネーゼ)を用いて、日本語の文法的ルールを学習するグループにおける日本語文法の学習に対する肯定的な感情の影響を調べた。音楽は、参加者の肯定的な感情的な条件を呼び出すために使用されました。参加者は練習を通じてトレーニングセッションでチパネーゼの文章を学ぶ必要があり、その後、学習成果を測定するために文法判断タスクが行われました。私たちは、肯定的な感情状態の参加者は、対照群の参加者よりも正確かつ効率的に実行が低いことがわかりました。この知見は、このプロトコルが文法学習に対する肯定的な誘発感情の効果を同定するのに有効であることを示唆している。この実験的パラダイムが外国語学習を調査する上での意味について論じていきます。
Introduction
感情は、知覚、学習、推論、暗記、問題解決など、さまざまな認知活動において重要な役割を果たします。言語学習には注意、推論、暗記が必要なため、感情は言語学習の成果1に大きな影響を与える可能性があります。いくつかの以前の研究は、単語の生産やテキスト理解2、3に対する誘発感情の影響を探求し、感情が2つの言語プロセスに重要な影響を与えることを一貫して発見した。例えば、EgidiとCaramazzaは、肯定的な感情が不整合検出に特異的な脳領域におけるテキスト理解の不一致に対する感受性を増加させるのに対し、否定的な感情は、より少ない特定の領域における矛盾に対する感受性を増加させた2を発見した。ヒノホサらは、単語生産に対する誘発気分の影響を調べ、否定気分が単語生産中に音韻情報の検索を損なうことを発見した3.感情がテキスト理解と単語生成に著しい影響を与える証拠にもかかわらず、感情が言語学習の本質的な側面の1つである文法学習に影響を与えるかどうかはまだ明らかではない。本研究は、学習者の感情状態が文法学習に及ぼす影響を探ることを目的とした。
言語と感情は、人間の経験4の2つの主要な要素です。彼らの関係は、主に情容神経言語学の研究によって探求されてきた。単一の単語レベルでは、以前の研究では、覚醒や価数などの感情的な特徴が、個々の単語5、6、7の処理に大きく影響することを一貫して発見しました。具体的には、いくつかの研究は、肯定的な単語5に対して重要な利点を同定し、他の研究は、肯定的な言葉と否定的な単語7の両方に対して利点を発見した。いくつかの研究は、価数と覚醒の間の相互作用を報告しているが, 有意な相互作用の欠如は、他の研究で報告されました4.ピクチャは、文処理のレベルでより複雑です。これまでの研究では、文理解の間の感情的な内容と構文または意味統一プロセスとの相互作用に関する問題を検討してきた。感情的な情報は、性別または数字の特徴の処理に異なる影響を及ぼすことが判明しました 4.また、ポジティブ感情とネガティブ感情は、異なる合意効果4と結びついていた。例えば、肯定的な感情的特徴は、番号合意処理を促進し、否定的な感情的特徴はこれらのプロセスを阻害した4。意味レベルでは、感情的特徴は、単一のワードプロセッシングとコンビナトリアル意味のプロセスに関与する脳領域の活性化を通じて、文と談話の文脈の両方で意味統一プロセスに影響を与えた。以前の文献のレビューは、ほとんどの以前の研究が、単語、文章、およびテキスト8、9の理解に対する感情的な情報の影響に焦点を当てた、または言語生産10、11に対する感情的な影響の神経基盤に焦点を当ててきたことを示しています。しかし、個人の情動状態が言語処理や学習にどのような影響を与えるかは、ほとんど見落とされてきました。
文法学習における感情の研究に最も頻繁に使用されるアプローチは、人工文法学習パラダイムである。いくつかの研究は、新しい言語12の学習に感情の影響を調べるために人工文法タスクを使用しています。1967年13年にReberによって最初に導入された人工文法学習パラダイムは、実際には基礎となる文法によって生成される数字文字列や非単語文字文字列などの意味のない教材を使用することを特徴としています。研究者は通常、視覚的または可聴的に提示された数の文字列または文字ストリングに異なる感情的状態(正、中立、または否定的)の参加者を暴露し、学習結果を測定した。人工文法アプローチを使用する研究は、通常、トレーニング セッションとテスト セッションで構成されます。トレーニングセッションでは、有限状態の文法から生成されたシンボルシーケンスのリストを観察または暗記するように参加者に指示されます。参加者は、シーケンスが特定のルールセットに従うことを知らされますが、これらのルールに関する詳細は与えられません。テストセッションでは、参加者には新しいシンボルシーケンスが提示され、そのうちのいくつかは文法的なものもあれば、そうではないものもあります。その後、弦が文法的であるかどうかを判断する必要があります。人工文法タスクは、ルール、類似性、連想学習理論など、学習のさまざまな理論のインスタンス化を可能にします14.このアプローチは、自然言語の単語ではなく、数字、文字、またはその他の無意味な記号で構成されるため、文法的ルールの学習に対する語彙的要因の影響を効果的に最小限に抑えることができます。しかし、多くの研究者は、人工文法学習で得られた知識は、人間15で使用される自然文法の特徴とは異なる統計的特性を表す可能性があると主張している。神経学的研究からの証拠は、自然言語の文法が人工文法学習タスク16、17で使用される有限状態の文法とは異なる方法で処理されることを示しています。そのため、人工文法学習の作業は、人間の言語の学習を反映していない可能性があります。人工文法を用いた文法学習に対する感情の影響に関する研究は、人間の言語における自然文法の学習よりも、感情が統計的学習にどのような影響を与えるかを明らかにする可能性が高い。無意味な刺激の知見が外国語学習に一般化できるかどうかは完全には明らかではない。
本研究は、文法学習に対する感情の影響を調べる半人工言語パラダイムを採用することを目的とした。半人工言語タスクは、最初にウィリアムズと栗原によって言語学習を検討するために導入されました。半人工言語は、学習者の母国語の語彙と異なる言語の文法の組み合わせで生成されます。このような言語の例は、ウィリアムズと栗原の研究18で見つけることができます。ウィリアムズとクリバラは、日本語の単語の順序とケースマーキングのルールに従ったが、英語の語彙18を使用した新しい半人工言語、ジャプリッシュを設計しました。彼らの研究におけるジャプリッシュの文のサンプルは、表1に記載されています。
| 構造 | 例 |
| Sv | 落ちたとき馬ガ? |
| Sov | 滑走路が見たパイロットガ |
| シオフ | 学生ガ犬ニwhat-o提供? |
| Sはいつ何o V? | 何が歌ったときビルガ? |
| S-ニ・フー・オ・V? | あのドクター・ガ・フー・ニ・フー・オが見せたのか? |
| S [SOV]V | ジョンガ怒ってメアリーガは、リングオーが言ったことを失った。 |
| OS[SV]V | その病気-o獣医-ga牛ガは、それを宣言しています。 |
表1:半人工言語の文章の例文章は英語の語彙と日本語の構文で生成されました。表の中の文はウィリアムズと栗原の研究18.
表に示すように、英単語は使用されていますが、日本語の単語の順序とケースマーキングの規則に従って文章に結合されます。Japlish文はすべて動詞と最後の文であり、名詞は、主語 (-ga)、間接オブジェクト (-ni)、またはオブジェクト (-o) に対して大文字と小文字がマークされています。Japlishの詳細な説明は、Greyらの研究19で見つけることができます。半人工言語タスクには、トレーニング フェーズとテスト フェーズが含まれます。トレーニング段階では、参加者は新しい言語を学習するように指示され、テスト段階では、受け入れ性判断タスクまたは文と画像の照合タスクを実行する必要があります。応答の精度と反応時間 (以下の場合) は、学習パフォーマンスを評価するために記録されます。
半人工言語タスクには主に3つの利点があります:まず、半人工言語は新しい言語の文法規則を使用して作成されるため、タスクは言語転送19と同様に、構造の事前知識の影響を最小限に抑えることができます。第二に、タスクは、私たちは、参加者が19を受け取る露出の種類と量を制御し、操作することを可能にします.このように、学習効果をより正確に評価することができます。最後に、半人工言語タスクで使用される文法は人間の言語からのもので、参加者が人工文法ではなく自然文法を取得する方法を測定することができます。この点では、実際の単語の代わりに数字や文字のシーケンスを使用する人工文法タスクよりも有利です。自然文法を使用すると、得られた知見が自然言語学習に適用可能であると結論付ける自信がつきます。以前の研究では、半人工言語パラダイム20,21,22を用いて学習効果を実証してきたことを考えると、自然言語研究の複雑な文脈で分離することが困難な言語学習の問題を調査する上で有用なアプローチです。ただし、半人工言語タスクは、学習者の母国語とは構造的に異なる外国語にのみ適用されます。テストされた言語が学習者の母国語と構造的に類似している場合、前者は後者と区別がつかない可能性があります。
自然言語を使用するタスクと比較して、半人工言語タスクは、文法学習に対する感情の影響のより客観的な評価を可能にします。これは、自然言語の単語が特定の文法関数と密接に関連しているためです。例えば、無生物名詞(例えば、机、爪)は動詞の患者として機能する可能性が高い。このように、語彙学習のパフォーマンスと文法学習のパフォーマンスを区別することは困難である。感情がワープロ23,24に重大な影響を与えていることが分かるように,彼らは文法学習に間接的な影響を及ぼす可能性があります。したがって、語彙学習に対する感情の影響を文法学習に及ぼす影響と明確に区別することは容易ではありません。この問題は、文法から語彙を分離し、語彙学習からの干渉を心配することなく、文法学習に対する感情の影響を特定することができるため、半人工言語タスクでは簡単に解決できます。
半人工言語パラダイムは、第二言語習得25、26における言語知識を調査するためにいくつかの研究で使用されてきたが、このアプローチは、外国語学習における感情的条件における学習者の個人差を探求するためにほとんど使用されていない。本研究では、ポジティブな誘起感情が半人工言語を用いた文法学習に与える影響を探ることを目的とした。本研究の知見は、外国語の教育と学習に重要な意味を持つ。
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Protocol
実験は北京外国語大学の倫理委員会によって承認され、ヒト被験者を対象とする実験のガイドラインに従った。この研究のすべての被験者は、書面によるインフォームド・コンセントを提供しました。
1. 刺激構造
- 具体的な研究課題に基づいて実験刺激を設計する。本研究は、半人工言語を用いた外国語学習を検討することを目的としており、実験文を作り出すので、実験文は、テストした外国語の文法規則に従って参加者の母国語の文章を並べ替える。サンプルの実験文は表2に記載されています。
注:中国語学習者による日本語文法の学習を目的とした研究を行うため、中国語の語彙と日本語の構文を用いて半人工言語(チパネ)が生成されました。実験文は、劉、徐、王27で使用される実験刺激から適応した。
表2:本研究で使用した実験文の例。文(a)は中国語の文で、(b)は日本語の等価性である。文(c)は、(b)の構文構造に従って文(a)を並べ替えることによって生成される実験的な刺激である。この半人工言語は、最初に劉、徐、王27によって設計されました。
- テストされた言語で代表的な文法構造を選択します。自然言語の文法的複雑さと多様性を維持するために、さまざまな文法構造を含める必要があります。
注:我々の研究では、2つの単純な文法構造(SOV、SIOV)と2つの複雑な構造([SOV]SV、[OSV]SV)を含む4つの文法構造がテストされました。名詞と動詞の語彙周波数は、異なる種類の文の間で一致した。 - トレーニング段階では、文法判定作業のために、テストされた言語の文法構造ごとに少なくとも20文を設計する。文法的および非文法的な文は、構文の頻度やストローク数などの語彙変数に対して、バランスを取り、制御する必要があります。
- テスト段階では、テスト対象言語の文法構造ごとに少なくとも12文を設計します。文章の半分は文法的で、残りの半分は文法的でない。文法的および非文法的な文は、構文変数に対して相殺され、制御されるべきである。
- 文章をランダム化し、実験を設計します。
- トレーニングフェーズとテストフェーズの両方で、参加者に提示する前に文章をランダム化します。刺激プレゼンテーション ソフトウェアのプロパティ ページで [選択] タブを見つけ、選択方法を 'Random' に設定します。
- 実験をブロックに分割し、それぞれが10分以内に持続します。
2. 参加者の募集と実験準備
- 読解困難がなく、テストされる外国語の背景もない参加者を募集します。参加者が正常または修正された正常な視力を持っていることを確認してください。
- 参加者を2つのグループ(実験グループと対照群)に無作為に割り当て、各グループに少なくとも30人のメンバーを含む。2つのグループが教育や男女比の年に違いがないことを確認してください。
- 参加者に、疲労、飢餓、病気、または実験当日に不快にさせるその他の状態から解放されるべきであることを伝えます。
- 参加者を個別にまたはグループで研究室に招待します。
3. 手順
- 参加者を研究室の部屋に連れて行き、コンピュータの職場に座るように指示します。
- 参加者に、書面によるインフォームド・コンセント・フォームを読んで署名してもらいます。
- 参加者に感情誘導を完了させます。
- 参加者に自己評価 Manikin (SAM) の絵の評価スケール28,29の鉛筆と紙のバージョンを与えます。参加者に鉛筆を使って対応するマネキンをマークして感情を評価してもらいます。
注:自己評価Manikinスケールは、感情の3つの次元(すなわち、価数、覚醒、および支配)を測定するための非言語評価ツールです。私たちが管理したスケールは、3次元のそれぞれで1から9までの9ポイントのスケールでした。 - 実験グループの参加者に、ヘッドフォンを通してポジティブに価の高い音楽を10分間聴くように指示します。
注:この研究では、グッドタイムは肯定的な感情を誘発するために使用されました。パイロット研究は、感情的な誘導における音楽の妥当性をテストするために20人の参加者のグループで実施され、結果は、参加者が誘導後に有意に肯定的であると評価し、音楽が参加者を肯定的な感情的状態に置くのに有効であることを示した。対照群の参加者は、感情的に装填された材料にさらされませんでした。むしろ、彼らは直接学習タスクに進んだ。 - 参加者に自己評価マニキンスケール28、29の鉛筆と紙のバージョンを与え、彼らの感情的な状態を評価するように頼みます。
- 参加者に自己評価 Manikin (SAM) の絵の評価スケール28,29の鉛筆と紙のバージョンを与えます。参加者に鉛筆を使って対応するマネキンをマークして感情を評価してもらいます。
- 参加者にトレーニングタスクを実行してもらいます。
- コンピュータ画面に次の書面による指示を提示して、参加者が母国語の語彙と新しい文法を含む言語を学ぶことを伝えます。この実験では、中国語の単語と新しい文法を含む新しい言語を学ぶ必要があります。準備ができたら、任意のキーを押して実験に進みます。
- コンピュータの画面に次の説明を表示して、学習タスクを実行するように参加者に指示します。それらを注意深く観察し、それらが文法的であるかどうかを判断してください。文が文法的な場合は'1'、文法的でない場合は「0」を押します。各回答の後、フィードバックの返信('CORRECT!'または'不正!')を受け取り、正しい文が表示されます。いずれかのキーを押して学習タスクに進みます。
- 参加者は、コンピュータ画面上の文章の文法的受け入れ可能性を、ボタン(文法的な場合は「1」、文法的でない場合は「0」)を押して判断し、各応答の後に画面に返信('CORRECT!'または'不正!)を表示させます。学習の効果を強化するために、返信後に正しい構造を提示します。
- すべてのトライアルが完了したら、コンピュータ画面に次の手順を書いて、トレーニングタスクが終了したことを参加者に通知します。
- 参加者に自己評価マニキンスケール28、29の鉛筆と紙のバージョンを与え、彼らの感情的な状態を評価するように頼みます。
- 参加者に、テストセッションの文法判断タスクを実行するよう依頼します。
- コンピュータの画面に次の書面による指示を表示します: "同様の質問に答え続けてください。文章の文法的構造が正しいか判断してください。正しいと思う場合は「1」を押し、正しくないと思ったら「0」を押します。あなたは応答するために7秒を与えられます。制限時間内に応答しなかった場合は、次の質問が自動的に開始されます。任意のキーを押して実験を開始します。
- 参加者に画面に表示される文章を読んで、ボタンを押して文章の文法性を判断してもらいます(文法的には「1」、文法的でない場合は「0」)。
- すべての試行が完了したら、コンピュータ画面に次の書面による指示を表示して、タスクが終了したことを参加者に通知します。ご参加いただきありがとうございます!
- 参加者に、人口統計の詳細に関するアンケートに記入してもらいます。アンケート中に支払を準備します。
- 参加者に金銭的な報酬または報酬を提供する。
4. データ分析
- 刺激表示ソフトウェアから出力ファイルからデータを収集します。
- 感情(正、制御)と文型(SOV、SIOV、OSVSV、SOVSV)を独立変数として、そして感情が精度に及ぼす影響を調べるための従属変数としての学習の平均精度を用いて、ANOVA分析を実行します。
- 感情 (正、制御) および文型 (SOV、SIOV、OSVSV、SOVSV) を独立変数として、平均の RT を従属変数として使用して、感情が RT に及ぼす影響を調べる ANOVA 分析を実行します。
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Representative Results
本研究の目的は、外国語文法学習に対する肯定的な誘起感情の影響を探る。この目的のために、肯定的な感情グループ(15人の女性、M年齢=20.20、年齢層:18-27)と対照群(16人の女性、M年齢=20.33、年齢範囲:18-26)を含む2つの参加者グループが実験に参加するために募集された。各グループは30人の参加者で構成されていました。2つのグループは年齢が大きく異なっていなかったが、t(58)=-0.215、p=0.831年または教育年、t(58)=-0.830、p=0.410、対照群は他のグループよりも英語能力のレベルが高い。 彼らの誰も以前に日本語を学んだことがあると報告されていません。音楽はポジティブな感情を誘発するために使われた。感情の誘発後、参加者は中国語の語彙と日本語の文法で生成された新しい言語、チパネーゼを学ぶ必要がありました。参加者は、文法的判断の仕事を通じて言語を学び、その間に文章の文法性を判断するよう求め、各回答の後にフィードバックを提供しました。学習成果を評価するために、参加者に新しいチパルヌの文章を提示する受け入れ可能性判断タスクを管理し、そのうちのいくつかは文法的なものもあれば、他の人はそうではないものもありました。参加者は、文章が文法的であるかどうかを決定するように求められました。回答の精度と評価を記録し、分析して学習パフォーマンスを評価しました。
感情誘導が成功したかどうかを調べるために、反復測定ANOVAを時間(誘導前と誘導後)およびグループ(正対制御)を予測変数として実行し、評価スコアを従属変数として行った。分析の結果、時間の有意な主な影響が明らかになった、F(1,58)=25.91、p <0.001; グループの重要な主な効果, F(1, 58) = 12.62, p < 0.001;時間とグループの間の有意な相互作用効果、F(1, 58) = 28.03、p < 0.001 です。 対比比較では、誘導後に対照群の価数評価が有意に変化しなかったことが示された。コントロールグループの参加者は、誘導の前後の両方で比較的中立的な感情状態にあった。ポジティブ感情群の評価は、積極的に価数の音楽(p < 0.001)で誘導された後に有意に増加した。ポジティブ感情群の参加者は、対照群(p < 0.001)の参加者よりも有意に幸せであった。そのため、感情の誘導は成功しました(図1)。
図1:感情誘導の結果この図は、2つのグループの感情的な状態の平均評価スコアを示しています。誤差範囲は、データの標準偏差を表します。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
トレーニング段階で感情状態が持続したかどうかを調べるため、予測変数としてグループ(正対制御)と時間(誘導後対トレーニング後)を予測変数として繰り返し測定ANOVAを実行しました。結果は、グループ、F(1、58)=52.96、p <0.001の重要な主な効果があったことを示しています。 ポジティブ感情群の平均評価スコアは対照群の平均評価スコアよりも有意に高く、ポジティブ感情群は対照群よりも有意に幸せであることを示唆した。時間の有意な影響は見つからなかったF(1,58)=.61,p=0.436は、2つのグループの価数評価がトレーニング段階で有意に変化せず、肯定的な感情参加者がこの期間中にコントロールよりも幸せなままであることを示した。 結果は、参加者の感情的な状態が実験を通じて持続することを示した。
図2:グループ別文法学習の精度この図は、ポジティブ感情群および対照群による正解の平均割合を示している。誤差範囲は、データの標準誤差を表します。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
2 つのグループによる文法学習の平均精度を図 2に示します。ANOVAは、感情(正、制御)および文型(SOV、SIOV、OSVSV、SOVSV)を予測変数として実行し、平均精度を従属変数として行った。結果は感情の有意な効果を明らかにしました, F(1, 58) = 62.68, p < 0.001;そして、センテンスタイプの有意な効果、F(1、58)=35.21、p <0.001。 感情と文型の間の相互作用は統計的に有意ではなかった、F(1、58)=1.71、p=0.165。 コントロールグループの参加者は、肯定的な感情状態の参加者よりも有意に正確に行った。SIOVおよびSOVSV構造は、SOVおよびOSVSV構造よりも有意に正確に理解されなかった。対照群は、文法構造に関係なく、ポジティブ感情群よりも優れた成績を残した。
図3:グループ別文法学習における反応時間図は、ポジティブ感情群と対照群による平均値を示している。誤差範囲は、データの標準誤差を表します。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
2 つのグループの平均値の値は、図 3に示されています。分析の前に、誤った応答の値が削除されました。平均からの3標準偏差以上の値は外れ値とみなされ、分析から除外されました。ANOVAは、感情(正、制御)および文型(SOV、SIOV、OSVSV、SOVSV)を予測変数として、および従属変数としてRTを用いて行った。結果は、感情の有意な効果があったことを示しました, F(1, 58) = 600.81, p < 0.001;そして、センテンスタイプの有意な効果、F(1、58)=77.03、p <0.001。 感情と文型の間の相互作用は有意ではなかった、F(1、58)=1.70、p= 0.165。 コントロールグループの参加者は、肯定的な感情状態の参加者よりも速く反応しました。SOV構造は他の3つの構造よりも速く認識され、SIOV構造は他の構造よりもゆっくりと認識された。しかし、感情の効果は、異なる構造間で有意に異なっていませんでした。陽性感情群は、テストされたすべての構造における対照群よりも有意にゆっくりと反応した。
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Discussion
結果は、参加者が肯定的に価数の音楽にさらされた後、彼らの感情が有意に肯定的であると評価したことを示しています。これらの被験者は対照群よりも有意に幸せであった。これは、私たちの感情操作が成功したことを示唆しています。ポジティブ感情グループの参加者は、対照群の参加者よりも有意に正確で効率的であることがわかった。考えられる理由の1つは、参加者が文法学習に誘導戦略を採用し、分析およびボトムアップ処理に強い依存をもたらしたことです。誘導処理には、詳細な情報を慎重に検討し、情報を処理するための分析戦略を使用します。一方、控除処理には、問題解決プロセスをスピードアップするために以前の経験に強い依存を持つヒューリスティック戦略の使用が含まれます。文法学習は、異なる言語単位間の関係を考慮するプロセスであり、これらの関係を支配する規則の抽出であるため、誘導処理は、誘導処理よりも容易な処理スタイルである。これまでの研究では、帰納的アプローチは外国語文法30を学ぶ効果的なアプローチであることがわかりました。本研究では、文法に欠かせない実験文の単語の順序とケースマーキングを操作した。この学習タスクでは、参加者は文章内の異なる単語間の関係を分析して特定し、文章内の単語の正当な順序に関する判断を形成する必要がありました。最も重要なことは、これらの判断は、構文的なカテゴリや意味的役割などの特定の言語的詳細の注意深い観察と分析に基づいている必要があります。したがって、単語順序学習は、誘導戦略と対応するボトムアップ処理スタイルからより多くの恩恵を受けました。肯定的な感情は、参加者が使用する誘導アプローチと相容れない控除またはトップダウン処理スタイル31、32を促進するので、文法学習における参加者のパフォーマンスに阻害効果を及ぼす可能性がある。もう一つの考えられる理由は、肯定的な感情的な状態の個人は、より少ない労力の方法で情報を処理する傾向がある33、34です。動機付けの原則によると、肯定的な情動条件の個人は、認知努力を避けることによって彼らの情動状態を維持する傾向が高いため、大きな努力をする意欲が低い35.したがって、肯定的な感情的状態の学習者は、コントロールよりもモチベーションが低く、実験的なタスクで悪いパフォーマンスを発揮した理由を説明する可能性があります。この知見は、ポリティスとフーツの研究36と劉ららの研究27と一致しており、肯定的な感情的状態の学習者は学習活動においてあまり正確かつ慎重に行われないことを発見した。この研究結果は、このプロトコルが人工的に誘発された肯定的な感情が外国語文法学習に及ぼす影響を同定することに成功したことを示した。
方法論の面では、実験は半人工言語パラダイムに基づいていました。半人工言語は、テストされた構造が参加者にとって斬新であることを保証するために選ばれました。本研究は、従来の人工言語研究とは異なる2つの側面を持つ:まず、自然言語の文法的ルールに従ったターゲット言語システムを採用しました。第二に、ターゲット言語システムで使用される語彙は、無意味な数または文字の文字列ではなく、実際の単語(中国語)で構成されていました。これら2つの特徴は、半人工言語と人間が使用する自然言語の類似性を高めた。半人工言語の使用は、自然言語における文法的複雑性と意味論的情報を保持し、したがって、感情状態における参加者の個人差が文法的ルールの学習にどのような影響を与えるかをよりよく明らかにすることができる自然言語で。したがって、本研究からの知見は、研究室外の外国語学習に対して一般化可能である。
学習者の母国語の語彙と外国語の文法を組み合わせることで、半人工言語タスクは2つの学習プロセスを効果的に分離し、文法学習に対する感情の影響を語彙学習に及ぼす影響と区別することができます。自然言語と比較して、半人工言語は文法学習における語彙的要因の干渉を最小限に抑えることができ、学習成果をより客観的に評価することができる。半人工言語タスクは、いくつかの研究で使用されており、非ネイティブ言語19の構文または形態の暗黙の学習または偶発的な学習を研究するための効果的なアプローチであることが判明した。本研究は、このアプローチが非母国語学習における学習者の個人差に関する調査にも適用可能であることを示した。
このプロトコルの大きな問題は、2つのグループに感情操作がない場合に文法と学習の類似の処理を保証する先験的な措置の欠如である。理想的なプロトコルには、感情誘導がない場合に2つのグループが同様に文法を学習することを明確に実証することを可能にする一連の事前操作を含める必要があります。例えば、別の外国語を用いて文法判断タスクと単語順学習タスクを管理し、2つのグループのパフォーマンスを比較します。2つのグループ間に有意差が見つからない場合にのみ、実験に進むことができます。この研究の結果は、実験の前に、2つのグループが行動反応を偏らう可能性のある基本的な側面で異なないことを実証することができれば、より説得力があるであろう。これは、私たちのプロトコルで無視されているステップであり、将来の研究で綿密に検討する必要があります。もう一つの制限は、それが文法的に、学習者の母国語とは異なる言語にのみ適用されるということです。外国語が学習者の母国語と同じような文法的構造を持っている場合、結果として生じる半人工言語には母国語と同じ語彙と類似の文法が含まれ、両者を区別することは困難になる.学習者の母国語に似た言語では、単語の代わりに文字や数字のシーケンスを使用する人工言語タスクを使用することをお勧めします。また、この研究は文法学習に対する人工的に誘発された肯定的な感情の影響を調べただけであるように、結果は必ずしも否定的な感情状態に対して同じであるものではないかもしれない。否定的な情動状態が半人工言語パラダイムを用いた外国語学習にどのような影響を与えるかを調べるには、さらなる研究が必要である。
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Disclosures
著者らは、彼らが競合する利益を持っていないと宣言します。
Acknowledgments
この研究は、中国国家社会科学財団、国立外国語教育研究センター(大学の人文社会科学研究所)、北京外国の主要プロジェクト[18AYY003]によって支えられました。北京外国語大学の大学院出資プロジェクト[2019SYLHQ012]を研究。
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 |
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