Модель конкуренции — это психолингвистическая теория усвоения языка и обработки предложений , разработанная Элизабет Бейтс и Брайаном Маквинни (1982). [1] В работе Маквинни, Бейтса и Клигля (1984) [2] утверждается , что «формы естественных языков создаются, регулируются, ограничиваются, приобретаются и используются для обслуживания коммуникативных функций». Кроме того, модель утверждает, что обработка основана на онлайн-конкуренции между этими коммуникативными функциями или мотивами. Модель фокусируется на конкуренции во время обработки предложений, кросс-лингвистической конкуренции в двуязычии и роли конкуренции в усвоении языка. Это эмерджентистская теория усвоения и обработки языка, выступающая в качестве альтернативы строгим иннатистским и эмпиристским теориям. Согласно модели конкуренции, закономерности в языке возникают из-за дарвиновской конкуренции и отбора в различных временных/процессных масштабах, включая филогенетические , онтогенетические , социально-диффузионные и синхронные масштабы.
Классическая версия модели фокусировалась на конкуренции при обработке предложений, межъязыковой конкуренции при двуязычии и роли конкуренции в усвоении языка.
Модель конкуренции изначально была предложена как теория кросс-лингвистической обработки предложений . [3] Модель предполагает, что люди интерпретируют значение предложения, принимая во внимание различные лингвистические сигналы, содержащиеся в контексте предложения, такие как порядок слов , морфология и семантические характеристики (например, одушевленность ), чтобы вычислить вероятностное значение для каждой интерпретации, в конечном итоге выбирая интерпретацию с наибольшей вероятностью. Согласно модели, веса сигналов усваиваются индуктивно на основе степени доступности сигналов и надежных ориентиров для значений в понимании и форм в производстве.
Поскольку разные языки используют разные сигналы для передачи значений, Модель конкуренции утверждает, что веса сигналов будут различаться между языками, и пользователи данного языка будут использовать веса сигналов, связанные с этим языком, для руководства своей интерпретацией предложений. Таким образом, когда люди изучают другие языки, они должны узнать, какие сигналы важны в каких языках, чтобы успешно интерпретировать предложения на любом языке. Модель определяет сигнал как источник информации, присутствующий в поверхностной структуре высказываний, который позволяет пользователю языка связывать языковую форму со значением или функцией. Сигналы различаются по своему типу (морфологический, синтаксический, просодический, семантический и прагматический), доступности (как часто они присутствуют) и надежности (как часто они приводят к правильной интерпретации). Каждый сигнал имеет определенный уровень валидности сигнала , совместный продукт доступности и надежности. Сигналы одного и того же базового типа, такие как маркировка падежа, одушевленность или порядок слов, могут иметь заметно разные уровни валидности в разных языках. Например, признак одушевленности играет минимальную роль в английском языке, но важную роль в итальянском. [2]
Модель утверждает, что сигналы и конкурируют, и сотрудничают в процессе обработки. Иногда сигналы сотрудничают или сходятся, указывая на одну и ту же интерпретацию или продукцию. Иногда сигналы конкурируют, указывая на конфликтующие интерпретации или продукцию.
Применение модели к усвоению языка детьми фокусируется на роли, которую играют доступность и надежность сигнала в определении порядка усвоения грамматических структур. Основной вывод заключается в том, что дети сначала усваивают наиболее доступный сигнал(ы) в своем языке. [4] Если наиболее доступный сигнал не является также и самым надежным, то дети медленно переходят от зависимости от доступного сигнала к зависимости от более надежного сигнала.
Модель конкуренции подразумевает, что возникновение языка на шкале развития или онтогенеза можно исследовать по крайней мере двумя способами. Одна методология использует модели нейронных сетей [5] для моделирования приобретения подробных грамматических структур. Исследователи модели конкуренции построили коннекционистские модели для приобретения морфологии , синтаксиса и лексики в нескольких языках, включая английский , [6] немецкий , [7] и венгерский . [8] Кроме того, онтогенетическое возникновение языка было изучено с биологической точки зрения, используя данные об обработке языка у детей с ранними очаговыми поражениями . [9] Результаты исследований этих детей с использованием методологий времени реакции и нейропсихологических тестов показывают, что, хотя у них полностью нормальное функциональное использование языка, подробные аспекты обработки в некоторых случаях происходят медленнее. Используя технологию функциональной магнитно-резонансной томографии , у этих детей были выявлены области неврологической активации, участвующие в определенных языковых задачах. Эти результаты позволили исследователям оценить ряд гипотез относительно чувствительных периодов для появления языка в мозге .
Классическая модель конкуренции хорошо учитывает многие из основных особенностей обработки предложений и обучения сигналам. Она опирается на небольшой набор предположений относительно сигналов, валидности, надежности, конкуренции, передачи и силы — каждое из которых может быть исследовано напрямую. Однако модель ограничена в нескольких важных отношениях.
· Структура мозга: Классическая модель не имеет никакого отношения к тому, что мы сейчас знаем об организации языка в мозге. В результате она обеспечивает лишь неполное понимание закономерностей расстройства и потери языка.
· Критический период: Классическая модель не в состоянии принять идею о том, что существует биологически обусловленный критический период для усвоения языка.
· Мотивация: Классическая модель не учитывает роль социальных и мотивационных факторов, определяющих изучение языка, предпочтения, переключение кодов и отсев.
· Ментальные модели: Классическая модель не учитывает роль построения ментальной модели в процессе понимания и формулирования в процессе производства.
· Микрогенез: Классическая модель не дает микрогенетического объяснения процесса усвоения предмета, развития беглости и изучения силы сигнала.
Расширение классической модели для решения этих проблем подразумевает заимствование идей из смежных теорий. Полученная в результате более широкая теория называется Единой моделью конкуренции или UCM [10] , поскольку она стремится объединить множество независимых теоретических рамок в единую общую модель. Переход от классической версии модели к унифицированной версии привел модель в более полное соответствие с теорией эмерджентизма [11] , разработанной в биологических (West-Eberhard, 2003), [12] социальных (Kontopoulos, 1993) [13] и физических науках (von Bertalanffy, 1968). [14]
Основная проблема, с которой сталкивается эмерджентистская , функционалистская, не-нативистская модель, такая как UCM, заключается в рассмотрении возрастных изменений в результате усвоения второго языка (L2). Широко признано, что дети в конечном итоге усваивают второй язык более полно, чем взрослые. В одном из отчетов предполагается, что это «фундаментальное различие» (Bley-Vroman, 2009) [15] между обучением L2 детьми и взрослыми возникает из-за истечения биологически обоснованного критического периода для обучения естественному языку. Напротив, структура Модели конкуренции подчеркивает, что все формы усвоения языка используют один и тот же набор когнитивных и социальных процессов, хотя они различаются по относительной зависимости от конкретных процессов и степени, в которой эти процессы взаимодействуют с другим обучением.
В частности, UCM [10] утверждает, что взрослые в большей степени, чем дети, подвержены четырем факторам риска, которые могут препятствовать приобретению L2.
Взрослые могут компенсировать эти четыре фактора риска, уделяя особое внимание четырем защитным или профилактическим факторам.
Все эти процессы могут влиять как на детей, так и на взрослых. Различия в возрасте заключаются в относительном социальном статусе человека и степени, в которой он уже консолидировал L1.
Приведенный выше отчет о влиянии возраста на изучение L2 подчеркивает роль конкуренции, как она сформулирована в классической версии модели. Однако мы знаем, что существуют различия в изучении различных типов языковых структур. Например, хотя взрослые превосходят детей с точки зрения изучения лексики L2, [23] они сталкиваются со значительно большими проблемами при приобретении произношения, похожего на произношение носителя языка L2. [24] Чтобы понять эти различия, нам нужно думать о языке с точки зрения его структурных уровней компонентов. Эмерджентистская теория подчеркивает три основных измерения, которые контролируют физические, биологические и социальные процессы. Это конкуренция, структурные уровни и временные/процессные рамки. Классическая версия модели конкуренции описывает и количественно оценивает роль конкуренции в языке. Однако в более полном эмерджентистском отчете этот анализ конкуренции должен быть дополнен анализом структурных уровней и шкал времени/процесса.
Структурный лингвистический анализ (Харрис, 1951) [25] различает уровни входной фонологии, выходной фонологии, лексики, семантики, морфологии, синтаксиса, ментальных моделей и взаимодействия. Обработка на этих уровнях может быть проанализирована с точки зрения связанных теорий статистического обучения (входная фонология), стробирования и беглости [26] (выходная фонология), воплощенного познания и теории «ступицы и спицы» [27] (семантика), DevLex [5] (лексика), шаблонов на основе элементов [28] (синтаксис), теории перспективы [29] [30] (ментальные модели) и теории CA [31] (взаимодействие). Теории для лексики, синтаксиса и ментальных моделей были разработаны особым образом, что помогает унифицировать подход. Эти разработки включают в себя, в частности, теорию шаблонов на основе элементов и теорию смещения перспективы.
Теория моделей на основе элементов [28] основана на идеях о позиционных моделях из Braine (1962, 1976) [32] [33] , которые были модифицированы MacWhinney, чтобы ограничить ранние модели отдельными лексическими элементами. Теория утверждает, что дети изучают модели на основе элементов для объединения слов, сосредотачиваясь на отдельных операторах, таких как «my» или «more». Они изучают эти модели как часть своего обучения о функции этих операторных слов. Затем они обобщают группы моделей на основе элементов до абстрактных моделей на основе признаков, таких как та, которая помещает прилагательные перед существительными в английском языке. Таким образом, теорию моделей на основе элементов можно рассматривать как раннюю реализацию грамматики конструкций [34] , хотя и специально разработанную для учета обучения языкам детей. Обработка предложений включает в себя повторное заполнение (или слияние [35] или объединение [36] ) ролей, указанных моделями на основе элементов и признаков.
Связанная структура зависимости, обеспечиваемая работой шаблонов, основанных на элементах и признаках, служит входными данными для построения ментальной модели . На этом уровне предложения кодируют агентство, причинно-следственную связь, ссылку и пространство-время посредством процесса принятия перспективы. [29] Этот процесс позволяет человеческому разуму конструировать непрерывную когнитивную симуляцию смысла высказывания, закодированного в языковых абстракциях, посредством использования перцептуальных реальностей, полученных из воплощенного опыта человека . [30] Подход принятия перспективы рассматривает формы грамматики как возникающие из повторяющихся актов принятия перспективы и переключения перспективы во время понимания языка онлайн . Грамматические устройства, такие как местоимения , падеж , залог и присоединение, можно рассматривать как способы выражения сдвигов в в основном эгоцентричной перспективе. Как отметили Чейф (1994) [37] и МакВинни (1977, 2008), принятие и смещение перспективы играют центральную роль в связывании моделей действий агентов, референтов, позиций в пространстве-времени и причинности (Talmy, 2000). Артикуляция связей между теорией перспективы и классической моделью конкуренции зависит от изучения эффектов обработки сигналов в режиме онлайн, как показано в таких исследованиях, как МакДональд и МакВинни (1995) [38] , которые изучали, как основанная на глаголах неявная причинность устанавливает ментальные модели, которые влияют на анафорическое связывание. Одной из основных целей в этом направлении исследований является лучшее понимание мозговых механизмов, лежащих в основе смещения перспективы во время понимания языка.
Сложность возникает из-за иерархической рекомбинации малых частей в более крупные структуры (Simon 1962). [39] Для языка наименьшими частями являются артикуляционные команды выходной фонологии, слуховые особенности входной фонологии и перцептивные особенности, лежащие в основе семантики. Эти артикуляционные, слуховые и перцептивные шаблоны объединяются в слова, которые объединяются во фразы, которые объединяются в ментальные модели , составляющие взаимодействия и повествования. Внутри каждого из этих основных структурных уровней мы можем выделить дополнительные подструктуры. В фонологии слова структурированы в тональные группы, состоящие из слогов, которые состоят из начал, ядер и код, которые управляют кластерами артикуляционных жестов. В лексиконе морфемы могут быть объединены в соединения, фразы, флективные формы и производные. Синтаксические модели могут быть закодированы на самом элементарном уровне в терминах моделей, основанных на элементах, [28] которые затем группируются на следующем уровне абстракции в конструкции, и в конечном итоге в общие синтаксические модели. Ментальные модели основаны на взаимосвязанной системе, возникающей из уровней назначения ролей, конфигурации пространства-времени, причинно-следственных связей и принятия перспективы. [30]
Уровни, выделенные структурным анализом, богато взаимосвязаны. Это означает, что, хотя они частично разложимы (Simon, 1962), [39] они не являются модульными в смысле Fodor (1983), [40] , а скорее интерактивными в смысле Rumelhart и McClelland (1987). [41] Для того чтобы достичь гейтирования и активации, уровни обработки должны быть взаимосвязаны таким образом, чтобы обеспечить плавную координацию. UCM предполагает, что эти взаимосвязи опираются на методы топологической, т. е. тонотопической (Wessinger, Buonocore, Kussmaul, & Mangun, 1997) [42] или соматотопической (Hauk, Johnsrude, & Pulvermuller, 2004), [43] организации, которые используются по всей коре .
Структурный анализ имеет много важных последствий для нашего понимания отношений между изучением первого и второго языка . Возрастное закрепление первого языка происходит по-разному в разных областях коры (Werker & Hensch, 2014). [44] При производстве второго языка контрасты и временные соотношения между уровнями концептуализации, формулирования и артикуляции (Levelt, 1989) [45] оказывают заметное влияние на производительность языка (Skehan, 2009), [46] хотя подобные эффекты можно обнаружить и при освоении первого языка (Snow, 1999). [47] Подробности этого анализа можно найти в MacWhinney (2017). [10]
Третий компонент эмерджентистского анализа (после конкуренции и структурных уровней) — это теория масштабов времени/процесса. Эмерджентистская теория утверждает, что структуры возникают из ограничений, возникающих в рамках времени/процесса. Действие рамок времени/процесса и их ограничений можно проиллюстрировать, рассмотрев, как набор из четырех структурных уровней определяет форму белков (Кэмпбелл, Рис и Митчелл, 1999). [48] Во время сворачивания белка первичная структура белка ограничивается последовательностью аминокислот в цепи РНК, используемой рибосомой в качестве шаблона для синтеза белка . Эта последовательность передает код, сформированный эволюцией; но физическая форма конкретного белка определяется процессами, действующими после первоначальной транскрипции РНК . Первая частично свернутая структура, которая возникает, — это вторичная структура спиралей и складок, созданная наложением ограничений из-за водородных связей по всей цепи аминокислот. Эти силы могут влиять на геометрию белка только после того, как первичная структура выходит из рибосомы и начинает сокращаться. После того, как эти вторые структуры сформировались, третичная структура возникает из ограничений, налагаемых гидрофобными реакциями и дисульфидными мостиками через складки и спирали вторичных структур. Наконец, четвертичная структура возникает из агрегации полипептидных субъединиц на основе троичных структур. Именно эта окончательная структура позволяет каждому белку выполнять свою уникальную роль, будь то транспорт кислорода для гемоглобина или обнаружение антигена для антител . В этой частично разлагаемой эмерджентной системе каждый уровень включает конфигурацию компонентов с более низких уровней, но биохимические ограничения, действующие на каждом уровне, уникальны для этого уровня и действуют только после того, как этот уровень возник в процессе сворачивания.
Полностью эмерджентистская версия UCM подчеркивает способы, которыми изучение и обработка языка ограничиваются процессами, работающими на расходящихся структурных уровнях в расходящихся временных/процессных рамках (MacWhinney, 2015a). Чтобы учесть закономерности нарушения беглости речи, заикания , переключения кодов и разговорной последовательности, мы рассматриваем ограничения, налагаемые онлайн-лексическим доступом, закономерности активации коры головного мозга и социальной принадлежностью. Некоторые из этих ограничений действуют в течение временного интервала в миллисекунды, а другие, такие как социальная принадлежность, простираются на десятилетия. UCM различает пять основных групп временных/процессных рамок: филогенетический дрейф в виде, диахронические изменения через социальную диффузию в языке, изменения в развитии на протяжении жизни, консолидация памяти на протяжении дней и рамки для онлайн-обработки и разговора в данный момент. В каждой из этих пяти основных групп временных/процессных рамок есть десятки компонентных процессов, работающих над ограничением формы языка.
Важность временных рамок иллюстрируется особенно загадочным аспектом изучения языка, а именно тем, как молодые дети-иммигранты могут полностью забыть свой первый язык (Ventureyra, Pallier, & Yoo, 2004). [49] Эти случаи полного языкового истощения контрастируют с минимальным уровнем языкового истощения, испытываемым старшими иммигрантами (MacWhinney, 2018). [50] Трудно объяснить это только с точки зрения закрепления, поскольку молодые учащиеся использовали свой L1 непрерывно в течение 6 лет. Вместо этого нужно рассмотреть роль социальной поддержки молодых иммигрантов, давление с целью принятия L2 и роль грамотности в помощи старшим учащимся в консолидации их доступа к формам L1. Понимание взаимодействия этих процессов требует модели, которая может объединить все эти силы и временные рамки с точки зрения конкуренции, мотивации и консолидации. Разработка этих эффектов в настоящее время является основным акцентом для текущих исследований UCM.
Классическая версия Модели Соревнования подчеркивала способы, которыми надежность сигнала формировала силу сигнала. Эти эффекты измерялись в высокоструктурированных экспериментах по обработке предложений. Чтобы устранить определенные ограничения этого исследования, Модель Единого Соревнования стремилась более подробно учитывать возрастные факты в сравнении между изучением второго языка детьми и взрослыми. В рамках классической модели единственным механизмом, который мог объяснить эти эффекты, была конкуренция между моделями L1 и L2, выраженная через отрицательный перенос. Хотя перенос играет важную роль в качестве фактора риска трудностей в обучении взрослых L2, это не единственный фактор риска.
При более пристальном рассмотрении разнообразия результатов обучения L2 на разных структурных уровнях и временных рамках стало очевидно, что нам необходимо построить более сложный отчет для переменных результатов обучения L2. Этот отчет требовал более глубокой интеграции теории эмерджентизма в структуру UCM. Полученный отчет теперь способен решать каждое из ограничений классической модели, упомянутых ранее. В частности,
· связывая языковые структуры с определенными областями мозга, модель становится все более обоснованной с точки зрения нейролингвистики (MacWhinney, 2019), [51]
· определяя набор факторов риска и защиты, модель более точно учитывает возрастные закономерности в обучении языку второго языка,
· предоставляя временные/процессные рамки учета социальных и мотивационных факторов, модель лучше учитывает вариации в результатах L2 в зависимости от социальных групп, рабочей среды, а также предоставляет учет закономерностей переключения кодов и языковой убыли,
· подключая теорию переключения перспективы, мы получаем более полное представление об обработке предложений в режиме онлайн, и
· благодаря разработке корпусных (MacWhinney, 2019) [52] и онлайн-экспериментальных (eCALL) методов (MacWhinney, 2017) [53] модель теперь обеспечивает более полное микрогенетическое описание роста беглости речи.
Рассматривая каждую из этих проблем в контексте анализа изучения L2, текущая версия UCM позволяет нам лучше понять не только изучение L2, но и эволюцию языка (MacWhinney, 2005), [54] изменение языка, развитие языка у детей (MacWhinney, 2015), [55] языковые расстройства (Presson & MacWhinney, 2011) [56] и истощение языка (MacWhinney, 2018). [50]