경쟁모델

Competition model

경쟁 모델은 언어 습득과 문장 처리에 대한 심리 언어학 이론으로 엘리자베스 베이츠와 브라이언 맥휘니(1982)가 개발했다.[1] 맥휘니, 베이츠, 클라이글(1984)[2]의 주장은 "자연어의 형태는 창조, 지배, 제약, 획득, 의사소통 기능의 서비스에 사용된다"는 것이다. 더욱이, 모델은 이러한 의사소통 기능이나 동기 사이의 온라인 경쟁에 기초하여 가공한다고 주장한다. 이 모델은 문장 처리 중 경쟁, 이중언어학에서의 교차언어학 경쟁, 언어 습득에서 경쟁의 역할에 초점을 맞춘다. 언어 습득과 처리의 비상식적 이론으로 엄격한 이너티스트 이론과 경험주의 이론의 대안이 된다. 경쟁모델에 따르면 언어의 패턴은 다윈의 경쟁과 선택에서 기형생성학, 존재유전학, 사회적 확산, 동기적 척도를 포함한 다양한 시간/공정 척도로 발생한다.

클래식 경쟁 모델

고전적인 버전의 모델은 문장 처리 중 경쟁, 이중언어학에서의 교차언어적 경쟁, 언어 습득에서 경쟁의 역할에 초점을 맞췄다.

문장 처리

경쟁 모델은 처음에 교차 언어 문장 처리 이론으로 제안되었다.[3] 이 모델은 단어 순서, 형태학, 의미 특성(예: 애니매시) 등 문장 문맥에 포함된 다양한 언어적 단서(언어 순서, 형태학, 의미적 특성)를 고려하여 각 해석에 대한 확률적 가치를 계산하고, 결국 가장 높은 유사성을 가진 해석을 선택함으로써 문장의 의미를 해석할 것을 제안한다.ood. 모델에 따르면, 큐 가중치는 단서가 어느 정도까지 이용 가능한지 그리고 이해와 생산의 형태에서 의미에 대한 신뢰할 수 있는 가이드인지에 기초하여 귀납적으로 학습된다.

서로 다른 언어가 신호 의미에 다른 신호를 사용하기 때문에, 경기 모델은 큐 가중치가 언어마다 다르며, 주어진 언어의 사용자들은 문장의 해석을 안내하기 위해 해당 언어와 관련된 큐 가중치를 사용할 것이라고 주장한다. 그러므로, 사람들이 다른 언어를 배울 때, 그들은 어떤 언어로 문장을 성공적으로 해석하기 위해서 어떤 단서가 중요한지 배워야 한다. 모델은 큐를 언어 사용자가 의미나 함수와 언어 형태를 연결할 수 있는 발음의 표면 구조에 존재하는 정보원으로 정의한다. 단서는 그 유형(동형학, 구문론적, 프로소딕, 의미론적, 실용적), 가용성(존재 빈도), 신뢰성(정확한 해석으로 이어지는 빈도)에 따라 다양하다. 각각의 큐는 가용성과 신뢰성의 공동 제품인 일정한 수준의 큐 유효성을 가진다. 사례 표시, 애니메이션 또는 단어 순서와 같은 동일한 기본 유형의 신호는 언어마다 유의하게 다른 수준의 유효성을 가질 수 있다. 예를 들어, 애니메이션의 큐는 영어에서는 최소한의 역할을 하지만 이탈리아어에서는 주요한 역할을 한다.[2]

이 모델은 처리 과정에서 경쟁과 협력을 동시에 나타내는 신호를 가지고 있다. 때로는 단서가 같은 해석이나 생산을 가리키면서 협력하거나 수렴하기도 한다. 때때로 단서들은 상반된 해석이나 제작물을 가리키며 경쟁한다.

언어 획득

아동 언어 습득에 대한 모델의 적용은 문법 구조의 습득 순서를 결정할 때 가용성과 신뢰성이 발휘되도록 하는 역할에 초점을 맞춘다. 기본적인 발견은 아이들이 그들의 언어에서 가장 가용한 신호를 먼저 배운다는 것이다.[4] 만약 가장 신뢰할 수 있는 큐가 가장 신뢰할 수 있는 큐가 아니라면, 아이들은 천천히 사용 가능한 큐에 의존하는 것에서 더 신뢰할 수 있는 큐에 의존하는 것으로 변화한다.

방법들

경쟁 모델은 개발적 또는 존재론적 시간 척도의 언어 출현을 적어도 두 가지 방법으로 검토할 수 있음을 암시한다. 한 가지 방법론은 신경 네트워크 모델을[5] 사용하여 상세한 문법 구조의 획득을 시뮬레이션한다. 경쟁 모델 연구자들은 형태학, 구문, 어휘를 영어,[6] 독일어,[7] 헝가리어를 포함한 여러 언어로 습득하기 위한 연결론적 모델을 구성했다.[8] 또한 언어의 존재론적 출현을 생물학적 관점에서 검토하여 초기 초점 병변을 가진 어린이의 언어 처리 데이터를 이용하였다.[9] 반응시간 방법론과 신경심리학적 검사를 이용한 이들 아동의 연구 결과는 언어의 완전히 정상적인 기능적 이용이기는 하지만 처리의 세부적인 측면이 느린 경우도 있음을 보여준다. 기능성 자기공명영상 기술을 사용하여 특정 언어 작업에 관련된 신경학적 활성화 영역이 이 어린이들에게 정확히 지적되어 왔다. 이러한 결과는 연구자들이 뇌에서 언어의 출현에 대한 민감한 시기에 관한 일련의 가설을 평가할 수 있게 했다.

통합 경쟁 모델

고전적인 경쟁 모델은 문장 처리와 큐 학습의 많은 기본적인 특징들을 잘 설명해준다. 그것은 각각 직접 조사할 수 있는 단서, 유효성, 신뢰성, 경쟁, 이전 및 강도에 관한 소수의 가정에 의존한다. 그러나 모델은 몇 가지 중요한 방법으로 제한된다.

· 뇌 구조: 고전적인 모델은 우리가 현재 알고 있는 뇌의 언어 구조에 대해 아무런 접촉도 하지 않는다. 그 결과 언어장애와 상실 패턴에 대한 불완전한 이해만 제공한다.

· 중요 기간: 고전적인 모델은 언어 습득에 생물학적으로 결정된 임계 기간이 있다는 생각을 받아들이지 못한다.

· 동기 부여: 고전적 모델은 언어 학습, 선호, 코드 전환 및 감소를 지배하는 사회적 및 동기적 요소에 대한 역할을 제공하지 않는다.

· 멘탈 모델: 고전적 모델은 이해와 제작 중 공식화 과정에서 정신적 모델 구축의 역할을 포함하지 않는다.

· 마이크로제너시스: 고전 모델은 아이템 획득, 유창성 개발, 큐 강도 학습 과정에 대한 미세 유전학적 계정을 제공하지 않는다.

이러한 도전들을 다루기 위해 고전적인 모델을 확장하는 것은 관련 이론으로부터 통찰력을 빌리는 것을 포함한다. 결과적으로 더 광범위한 이론은 통합 경쟁 모델 또는 UCM이라고 불리는데,[10] 그것은 그것이 다양한 독립적인 이론 프레임워크를 하나의 전체적인 모델로 통합하려고 하기 때문이다. 모델의 고전 버전에서 통일 버전으로의 전환은 생물학(West-Eberhard, 2003),[12] 사회학(Kontopoulos, 1993),[13] 물리과학(Von Bertalanfy, 1968)에서 발전한 것처럼,[11] 이 모델을 긴급성 이론과 더 완전하게 일치시키는 데 기여했다.[14]

L1 및 L2 학습 모델 통합

UCM과 같은 신생주의자, 기능주의자, 비자연주의 모델이 직면한 주요 도전은 제2언어(L2) 습득의 결과에서 나이와 관련된 변화를 다루는 것이다. 아이들이 결국 성인보다 제2외국어를 더 완전하게 습득하게 된다는 것은 널리 받아들여지고 있다. 한 계정에서는 어린이와 성인 L2 학습 간의 이러한 "근본적 차이"([15]Bley-Vroman, 2009)가 자연어 학습에 생물학적으로 기반한 임계 기간이 만료됨에 따라 발생한다고 제안한다. 이와는 대조적으로, 경쟁 모델의 프레임워크는 모든 형태의 언어 습득은 특정한 과정에 대한 상대적 의존도와 이러한 과정이 다른 학습과 상호 작용하는 정도는 다르지만 동일한 일련의 인지 및 사회적 과정을 사용한다고 강조한다.

구체적으로, UCM은 L2 획득을 방해할 수 있는 네 가지 위험 요소 집합에 의해 성인들이 어린이들보다 더 많은 도전을 받는다고 주장한다.

  1. 제1언어(L1) 패턴의 고착화(Schmid, 2017)[16]는 L2 패턴과의 경쟁으로 이어진다. 성인 L2 성능을 형성하는 데 있어 긴축과 경쟁의 역할은 이미 고전적인 경쟁 모델의 주요 특징이었다(Bates & MacWhinney, 1981; McDonald, 1989).[17] 긴축은 중요한 시기에 관련된 유형의 종별 유전자 메커니즘이 아니라 신경망 기능(Zevin, 2012)의 근본적인 특성이라는 점을 고려해야 한다.[18]
  2. 성인들은 L1에서 L2로 패턴을 옮기는 것에 크게 의존한다. 이것은 L2 패턴을 정확하게 획득하지 못하는 빠른 초기 학습으로 이어진다. 성인의 L1 번역 의존은 이러한 이전 부정적 효과 외에도 L1에 대한 L2의 기생적 관계를 형성한다(Kroll, Van Hell, Tokowicz, & Green, 2010).[19]
  3. 새로운 단어를 습득할 때, 성인은 변곡이나 함수 단어에 관계 없이 문구의 내용단어를 분리하여 과대분석을 적용하는 경향이 있다. 반면에 아이들은 단어를 더 큰 덩어리의 일부로 습득함으로써 언어를 배우는 경향이 있다.
  4. 성인은 L2 공동체와의 상호작용으로부터 격리될 수 있다.

성인은 4가지 보호 또는 예방 요인을 강조함으로써 이 4가지 위험 요인의 균형을 맞출 수 있다.

  1. 성인은 L2 양식 간의 의미 있는 연결고리 생성 과정인 공명에 대한 강조를 통해 새로운 양식을 배우고 통합할 수 있다(Schlichting & Preston, 2015).[20]
  2. 성인들은 L2(Vygotsky, 1934년)에서 스스로 생각할 수 있다.[21] 이러한 내실화 과정은 L2 패턴 간의 연계를 더욱 강화시켜 유창성을 더 크게 만들어 낸다.
  3. 새로운 형태와 조합을 배울 때, 성인들은 큰 단위의 청크를 강조할 수 있다.
  4. 성인은 L2 자료를 읽고 L2 프로그램을 시청하며 L2 그룹과의 교제를 통해 사회적 고립을 피하고 참여를 극대화할 수 있다(Firth & Wagner, 2007).[22]

이 모든 과정은 어린이와 성인 모두에게 영향을 미칠 수 있다. 연령에 따라 다른 것은 그 사람의 상대적인 사회적 지위와 그들이 이미 L1을 통합한 정도 이다.

이머젠티즘의 세 가지 요소

L2 학습에 대한 연령의 영향에 대해 위에서 주어진 계정은 모델의 고전적 버전에서 공식화된 경쟁의 역할을 강조한다. 그러나, 우리는 다른 유형의 언어 구조에 대한 학습에 변화가 있다는 것을 알고 있다. 예를 들어 L2 어휘의 학습 면에서는 어른들이 어린이들을 능가하지만,[23] 그들은 원어민 같은 L2 발음을 습득하는 데 있어 훨씬 더 많은 문제를 만난다.[24] 이러한 차이점들을 이해하기 위해서, 우리는 언어의 구성 요소 구조 수준 측면에서 생각할 필요가 있다. 이머젠티스트 이론은 물리적, 생물학적, 사회적 과정을 통제하는 3대 차원을 강조한다. 이것들은 경쟁, 구조 수준, 시간/프로세스 프레임이다. 경기 모델의 고전 버전은 언어에서 경쟁의 역할을 설명하고 계량화한다. 단, 보다 완전한 비상식적인 계정에서, 이러한 경쟁 분석은 구조 수준과 시간/공정 척도 분석을 통해 보완되어야 한다.

구조 분석

구조 언어 분석(Harris, 1951)은 [25]입력 음운론, 출력 음운론, 어휘론, 의미론, 형태론, 구문론, 정신적 모델, 상호작용의 수준을 구분한다. 이러한 수준에 가공 통계를 배우고 있는 게이트와 fluency[26](출력 음운론), 내연 인식과 hub-and-spoke(입력 음운론)theory[27](의미론), DevLex[5](어휘),item-based 패턴과 관련된 이론[28](구문)의 관점에서, theory[29][30](심리적 모델)이라는 시각, 그리고 CA이론[31일](interac 분석 되어질 수 있다.tion cm이다. 어휘, 구문 및 정신적 모델에 대한 이론은 접근방식을 통일하는 데 도움이 되는 구체적인 방법으로 정교하게 설명되어 왔다. 이러한 정교함에는 특히 항목 기반 패턴 이론과 원근 이동 이론이 포함되어 있다.

항목 기반 패턴

아이템 기반 패턴 이론은 초기 패턴을 개별 어휘 항목으로 제한하기 위해 맥휘니에 의해 수정된 브레인의 위치 패턴(1962,[32][33]76)에 관한 아이디어를 바탕으로 한다. 이 이론은 아이들이 "나의" 혹은 "더"와 같은 개별 연산자에 초점을 맞추면서 단어들을 결합하는 항목 기반 패턴을 배운다는 것이다. 그들은 이러한 단어들의 기능에 대한 학습의 일부로서 이러한 패턴을 배운다. 그런 다음 항목 기반 패턴의 그룹을 일반화하여 영어의 명사 앞에 형용사를 배치하는 것과 같은 특징 기반 패턴을 추상화한다. 이런 식으로, 품목 기반 패턴의 이론은, 아동 언어 학습을 설명하기 위해 특별히 고안된 것이기는 하지만,[34] 건설 문법의 초기 인스턴스화라고 볼 수 있다. 문장 처리에는 항목 기반 및 특징 기반 패턴으로 지정된 역할의 반복 채우기(또는 병합[35] 또는 통일[36])가 포함된다.

멘탈 모델 및 관점

아이템 기반 및 형상 기반 패턴의 운용에 의해 제공되는 연계 종속성 구조는 멘탈 모델 구축에 투입되는 역할을 한다. 이 수준에서 문장은 원근법을 취하는 과정을 통해 기관, 인과관계, 참고, 공간시간을 암호화하고 있다.[29] 이 과정은 인간의 정신이 언어적 추상화에서 암호화된 발음의 의미에 대한 지속적인 인지 시뮬레이션을 구현하는 것을 가능하게 하는데, 이는 한 사람의 내재된 경험에서 파생된 지각적 현실의 사용을 통해서이다.[30] 접근 원근법은 문법의 형태를 온라인 언어 이해 중 원근법과 원근법 전환의 반복적인 행위에서 생겨난 것으로 본다. 대명사, 케이스, 음성, 애착과 같은 문법적 장치들은 모두 기본적으로 자아 중심적인 시각에서 변화를 표현하는 방법으로 볼 수 있다. Chafe(1994년)[37]와 MacWhinney(1977년, 2008년)에서 지적한 바와 같이, 원근법과 원근법은 에이전트, 참조자, 공간에서의 위치, 인과관계의 모델을 함께 연결하는 데 중심적인 역할을 한다(Talmy, 2000년). 원근법과 고전적 경쟁 모델 사이의 연결고리를 명확히 하는 것은 온라인 큐 처리 효과의 검토에 달려 있는데, 이는 동사 기반의 암묵적 인과관계가 어떻게 음경 결합에 영향을 미치는 정신적 모델을 확립했는지를 조사한 맥도널드와 맥휘니(1995)[38]와 같은 연구에서 보여진다. 이 연구의 한 가지 주요 목표는 언어를 이해하는 동안 관점이 변화하고 있는 두뇌 메커니즘을 더 잘 이해하는 것이다.

복잡성

복잡성은 작은 부품을 큰 구조로 계층적으로 재조합함으로써 발생한다([39]Simon 1962). 언어의 경우, 가장 작은 부분은 출력 음운학의 발성 명령어, 입력 음운학의 청각적 특징, 그리고 지각적 특징들이 의미론에 기초를 두고 있다. 이러한 관능적, 청각적, 지각적 패턴은 상호작용과 내러티브를 구성하는 정신적 모델로 결합되는 문구로 결합된다. 이러한 각각의 주요 구조 수준 내에서 우리는 추가적인 하부 구조를 구별할 수 있다. 음운학 내에서 단어들은 온셋, 핵, 코다로 구성된 음절로 구성된 톤 그룹으로 구성되며, 이 음절들은 발현적인 몸짓들의 군집을 조절한다. 어휘 내에서 형태소는 복합체, 구절, 변형된 형태, 파생체로 결합될 수 있다. 통사적 패턴은 항목 기반 패턴 측면에서 가장 기본적인 수준에서 코딩될 수 있으며,[28] 다음 단계의 추상화를 구성으로 그룹화하고, 결국 일반적인 통사적 패턴으로 분류된다. 멘탈 모델은 역할 할당, 공간 구성, 인과 관계, 원근법 획득의 수준에서 생겨나는 연동 시스템에 기초한다.[30]

구조 해석에 의해 구별되는 수준은 풍부하게 상호 연관되어 있다. 이는 부분적으로 분해될 수 있지만(Simon, 1962) [39]포도르(1983년)[40]의 의미로는 모듈화가 아니라 루멜하트와 맥클렐랜드(1987년)의 의미로는 인터랙티브가 된다는 것을 의미한다.[41] 게이팅과 활성화를 달성하기 위해서는 원활한 조정을 가능하게 하는 방식으로 처리 수준이 상호 연결되어야 한다. UCM은 이러한 상호연결은 피질 전체에서 사용되는 위상학적, 즉 토노토픽(Wessinger, Buonocore, Kussmaul, & Mangun, 1997)[42] 또는 섬모토픽(Hauk, Johnsrude, & Pulvermuller, 2004)[43] 조직에 의존한다고 가정한다.

구조 분석은 제1언어와 제2언어 학습 사이의 관계에 대한 우리의 이해에 많은 중요한 결과를 가져온다. 나이와 관련된 제1언어 집착은 피질 영역마다 매우 다른 방식으로 작동한다(Werker & Hensch, 2014).[44] 제2언어 제작에서 개념화, 공식화, 발현화 수준 사이의 대비와 타이밍 관계(Levelt, 1989)는 [45]제1언어 습득에서도 유사한 효과를 발견할 수 있지만(Skehan, 2009) 언어 성과에 현저한 영향을 미친다([47]Skehan, 2009).[46] 이 분석의 자세한 내용은 맥휘니(2017년)에서 확인할 수 있다.[10]

시간/프로세스 확장

비상식적 분석의 세 번째 요소(경쟁 및 구조 수준 이후)는 시간/공정 규모 이론이다. 비상식적 이론은 구조물이 시간/공정 프레임 내에서 발생하는 제약조건에서 나온다고 주장한다. 시간/공정 프레임의 작동과 그 제약조건은 네 가지 구조 수준의 집합이 단백질의 모양을 어떻게 결정하는지 살펴봄으로써 설명될 수 있다(Campbell, Rece, & Mitchell, 1999).[48] 단백질을 접는 동안 단백질의 1차 구조는 리보솜이 단백질 합성을 위한 템플릿으로 사용하는 RNA 체인의 아미노산 순서에 의해 제약을 받는다. 이 순서는 진화에 의해 형성된 코드를 전달하지만, 특정 단백질의 물리적 형태는 초기 RNA 전사 후 작용하는 과정에 의해 결정된다. 가장 먼저 부분적으로 접힌 구조물은 아미노산 체인에 걸친 수소 결합으로 인한 제약을 부과하여 만들어진 코일과 접힘의 2차 구조물이다. 이러한 힘은 1차 구조가 리보솜에서 나와 수축하기 시작하면 단백질의 기하학에 영향을 줄 수 있다. 이러한 두 번째 구조물이 형성된 후, 3차 구조물은 소수성 반응과 이황화 교량에 의해 2차 구조물의 접힘과 코일에 걸쳐 부과된 제약조건에서 발생한다. 마지막으로, 2차 구조는 3차 구조에 기초한 폴리펩타이드 하위 단위의 집합에서 유래한다. 헤모글로빈을 위한 산소 운반이나 항체를 위한 항원 검출 등 각 단백질이 고유의 역할을 할 수 있도록 하는 것이 이 최종 구조다. 부분적으로 분해할 수 있는 이 비상계통에서 각 레벨은 낮은 레벨의 구성요소의 구성을 포함하지만, 각 레벨에서 작용하는 생화학적 제약조건은 해당 레벨에 고유하며 접히는 과정에서 그 레벨이 나타난 후에만 작동한다.

완전히 새로운 버전의 UCM은 다양한 시간/프로세스 프레임에서 서로 다른 구조 수준에서 작동하는 프로세스에 의해 언어 학습과 처리가 제약되는 방식을 강조한다(MacWhinney, 2015a). 불협화음, 말더듬기, 코드스위치, 대화 시퀀싱의 패턴을 설명하기 위해 온라인 어휘 접근에 의해 부과되는 제약조건, 피질 활성화 패턴, 사회적 제휴를 살펴본다. 이러한 제약조건들 중 일부는 밀리초 단위로 작동하며, 사회적 제휴와 같은 다른 제약조건들은 수십 년 동안 지속된다. UCM은 시간/프로세스 프레임의 5가지 주요 그룹을 구분한다: 종족 내 계통학적 표류, 언어 내 사회적 확산을 통한 디아크로닉 변화, 수명 전반에 걸친 발달 변화, 일간에 걸친 기억 통합, 순간 온라인 처리 및 대화를 위한 프레임. 이 다섯 개의 주요 시간/프로세스 프레임 그룹들에는 언어의 형태를 제한하기 위해 작용하는 수십 개의 요소 프로세스가 있다.

타임프레임의 중요성은 특히 언어학습의 곤혹스러운 측면으로 설명되는데, 이것은 이민 온 어린 아이들이 그들의 모국어를 완전히 잊어버릴 수 있는 방법이다(Ventureyra, Pallier, & Yoo, 2004).[49] 이러한 완전한 언어 소모의 사례는 고령 이민자들이 경험하는 최소한의 언어 소모 수준과 대비된다([50]MacWhinney, 2018). 어린 학습자들이 무려 6년 동안 지속적으로 L1을 사용해 왔기 때문에 이것을 긴축의 관점에서만 설명하기는 어렵다. 대신에 젊은 이민자들에 대한 사회적 지원의 역할, L2를 채택해야 하는 압력, 그리고 나이든 학습자들이 L1 양식에 대한 접근을 강화하도록 돕는 데 있어서 읽고 쓰는 능력의 역할을 살펴볼 필요가 있다. 이러한 프로세스의 상호작용을 이해하려면 경쟁, 동기부여, 통합의 관점에서 이러한 모든 힘과 시간적 프레임을 한데 모을 수 있는 모델이 필요하다. 이러한 효과를 정교하게 설명하는 것은 현재 진행 중인 UCM 연구에 중요한 역점이 되고 있다.

경쟁 모델 추가 개발

경기 모델의 고전적인 버전은 큐 신뢰성이 큐 강도를 형성하는 방법을 강조했다. 이러한 효과는 고도로 구조화된 문장 처리 실험에서 측정되었다. 이 연구의 특정 한계를 해결하기 위해, 통합 경쟁 모델은 아동과 성인 제2언어 학습의 비교에서 나이와 관련된 사실에 대해 더 자세히 설명하려고 했다. 고전적 모델 내에서 이러한 효과를 설명할 수 있는 유일한 메커니즘은 음성 전송을 통해 표현된 L1과 L2 패턴 사이의 경쟁이었다. 성인 L2 학습의 어려움의 위험요인으로서 전이가 큰 역할을 하고 있지만, 그것만이 위험요인은 아니다.

구조 수준과 시간에 걸쳐 L2 학습 성과의 다양성을 보다 자세히 살펴본 결과, L2 학습에서 가변적 성과의 보다 복잡한 계정을 구축할 필요가 있음이 분명해졌다. 이 계정은 UCM 프레임워크에 보다 심층적인 비상식적 이론의 통합이 필요했다. 결과적 계정은 이제 앞에서 언급한 고전적 모델의 각각의 한계를 다룰 수 있다. 구체적으로 말하자면

· 언어 구조를 특정 뇌 영역과 연결함으로써 신경언어학적으로 모델을 점점 더 기초화한다(MacWhinney, 2019).[51]

· 일련의 위험 요소와 보호 요소를 기술함으로써, 모델은 L2 학습에서 연령 관련 패턴을 보다 정확하게 다룬다.

· 사회적 및 동기적 요인에 대한 시간/프로세스 프레임을 제공함으로써, 모델은 사회 그룹, 작업 환경별 L2 결과의 변동에 대해 더 잘 설명할 뿐만 아니라, 코드 전환 및 언어 소모의 패턴에 대한 설명도 제공한다.

· 원근법론에서 연계함으로써 온라인 문장 처리에 대한 이해도를 높이고,

· 말뭉치(MacWhinney, 2019)[52]와 온라인 실험(eCAL) 방법을 개발함으로써,[53] 이 모델은 이제 유창성 성장에 대한 보다 완전한 미세 유전학적 계정을 제공한다.

L2 배움의 분석의 문맥 내에 이런 문제점을 해결함으로써 용도 맵의 현재 버전 우리가 더 잘 뿐만 아니라 L2학습,라 언어 진화(MacWhinney, 2005년)[54]언어 변화, 아동 언어 발달(MacWhinney, 2015년)[55]언어 장애(Presson&MacWhinney, 2011년)[56]과 Wilmut이해할 수 있습니다.guage 소모 (MacWhinney, 2018).[50]

참고 항목

참조

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