Informacija

Koja je razlika između semantičke aktivacije u leksičkoj obradi?

Koja je razlika između semantičke aktivacije u leksičkoj obradi?



We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Čitam pregledni rad: Razine obrade tijekom nesvjesne percepcije: kritički osvrt na vizualno maskiranje i susreo sam se s pojmovima: semantička aktivacija i leksička obrada.

Moze li neko reci koja je razlika izmedju ova dva?

Vidio sam neke definicije na webu, ali tražim nešto drugo. Tražim primjer za eksperiment koji se fokusira na jedan metid, a ne na drugi.

Hvala!


Kako funkcionira semantička analiza

Leksička semantika igra važnu ulogu u semantičkoj analizi, dopuštajući strojevima da razumiju odnose između leksičkih jedinica (riječi, frazni glagoli itd.):

Hiponimi: određene leksičke jedinice generičke leksičke jedinice (hipernim) npr. narančasta je hiponim voća (hipernim).

Meronomija: logički raspored teksta i riječi koji označava sastavni dio ili član nečega, npr. segment naranče

Polisemija: odnos između značenja riječi ili izraza, iako malo drugačiji, dijele zajedničko jezgro značenja, npr. Pročitao sam članak i napisao sam rad)

Sinonimi: riječi koje imaju isti smisao ili gotovo isto značenje kao druge, npr. sretan, zadovoljan, ekstatičan, presretan

Antonimi: riječi koje imaju blizu suprotna značenja npr. sretan, tužan

Homonimi: dvije riječi koje zvuče isto i pišu se isto, ali imaju različito značenje, npr. narančasta (boja), narančasta (voće)

Semantička analiza također uzima u obzir znakove i simbole (semiotika) i kolokacije (riječi koje često idu zajedno).

Automatizirana semantička analiza radi uz pomoć algoritama strojnog učenja.

Dodavanjem semantički poboljšanih algoritama strojnog učenja uzorcima teksta, možete uvježbati strojeve da daju točna predviđanja na temelju prošlih zapažanja. U semantički pristup strojnom učenju uključeni su različiti podzadaci, uključujući višeznačno određivanje značenja riječi i izdvajanje odnosa:

Višeznačno značenje riječi

Automatizirani proces identifikacije u kojem se smislu riječ koristi prema svom kontekstu.

Prirodni jezik ponekad je dvosmislen i polisemičan, ista riječ može imati različita značenja, ovisno o tome kako se koristi.

Riječ "naranča," na primjer, može se odnositi na boju, voće ili čak grad na Floridi!

Isto se događa i s riječju "datum," što može značiti ili određeni dan u mjesecu, voće ili sastanak.

U semantičkoj analizi s strojnim učenjem, računala koriste višeznačnu odrednicu značenja riječi kako bi utvrdila koje je značenje točno u danom kontekstu.

Ekstrakcija odnosa

Ovaj se zadatak sastoji od otkrivanja semantičkih odnosa prisutnih u tekstu. Odnosi obično uključuju dva ili više entiteta (koji mogu biti imena ljudi, mjesta, nazivi tvrtki itd.). Ti su entiteti povezani semantičkom kategorijom, poput "radi u", "živi u", "je izvršni direktor", "sa sjedištem u".

Na primjer, izraz "Steve Jobs jedan je od osnivača Applea, čije je sjedište u Kaliforniji" sadrži dva različita odnosa:


METODE

Sudionici

Devetnaest izvornih govornika engleskog jezika (srednja dob = 23,3 godine, SD = 7,1 godina, raspon = 18–51 godina srednja godina obrazovanja = 14,4 godine, SD = 1,7 godina) i 19 izvornih govornika španjolskog jezika (srednja dob = 34 godine, SD = 6,6 godina, raspon = 21-46 godina srednje godine obrazovanja = 17,9 godina, SD = 3,0 godine) sudjelovao u ovom istraživanju. Učenici L2 su tako bili stariji, R = 0.33, Ž(1, 33) = 17.5, str = .0002 i imao više godina obrazovanja, R = 0.31, Ž(1, 33) = 16.6, str = .0003. Te razlike u dobi i stupnju obrazovanja uzete su u obzir u dolje opisanim analizama. Svi sudionici bili su muškarci, desnoruki i bez prijavljene neurološke ili psihijatrijske patologije. Prosječna dob prvog izlaganja engleskom govorniku izvornog španjolskog jezika bila je 9,6 godina (SD = 9,6 godina od 0 do 24 godine). Prvo izlaganje je tipično bilo u školi, koju je predavao izvorni govornik engleskog jezika, uz formalnu nastavu od 1-6 sati tjedno. Prosječna dob u kojoj su se izvorni govornici španjolskog preselili u zemlju engleskog govornog područja u kojoj su uronjeni u engleski jezik bila je 24,2 godine (SD = 6,9 godina, raspon = 18–40 godina), a prosječno vrijeme koje su živjeli u zemlji engleskog govornog područja bilo je 8,1 godinu (SD = 5,2 godine, raspon = 1–19 godina). Svi osim 3 izvorna govornika engleskog jezika izvijestili su o poznavanju barem jednog drugog jezika. Sudionicima je za sudjelovanje plaćeno 20 USD. Postupke studiranja pregledao je Institucionalni odbor za pregled Sveučilišta Georgetown.

Materijali

Ciljani poticaji za ovaj eksperiment sastojali su se od 64 jednostavne deklarativne engleske rečenice. Stvorene su dvije verzije svake rečenice, jedna koja je semantički prihvatljiva (npr. Irac je na zabavi pijuckao Toddov viski) i drugi u kojem je izravni objekt glagola zamijenjen imenicom, usklađenom po leksičkoj frekvenciji, koja nije imala kontekstualni smisao (npr. Irac je na zabavi srknuo Toddov grom). Poticaji su bili protutežni među sudionicima, tako da je svaki sudionik vidio samo kontrolnu ili anomalnu verziju date rečenice. Korištene su dodatne 192 rečenice, uključujući 32 rečenice svaka s kršenjem pravilne morfologije prošlog vremena, nepravilne morfologije prošlog vremena i sintaktičke strukture fraza. Preostale rečenice bile su gramatički i semantički prihvatljive. Cjeloviti skup poticaja dostupan je u Newman, Ullman, Pancheva, Waligura i Neville (2007). Budući da je ovaj članak usredotočen na odnos između znanja jezika i leksičke semantičke obrade, o rezultatima gramatičkih kršenja ovdje neće biti riječi.

Sudionicima je dodijeljen opći zdravstveni pregled i upitnik o povijesti jezika koji je uključivao samoocjenjivanje znanja svakog poznatog jezika (na Likertovoj ljestvici od 5 stupnjeva). Također su provedeni sljedeći podtestovi iz testa jezika odraslih i adolescenata, treće izdanje (Hammill i sur., 1994.): Čitanje i slušanje vokabulara te Slušanje, čitanje i govorna gramatika.

ERP snimanje i predprocesiranje

Kontinuirani EEG podaci snimljeni su od svakog sudionika putem 64 limene elektrode ušivene u čvrsto pripijenu kapu (Electro-Cap, Eaton, OH), referenciranu on-line na elektrodu na desnoj mastoidnoj kosti (kasnije referencirano na prosjek lijeve i desna mjesta mastoida). Položaj elektroda specificirao je međunarodni sustav 10-20 (FP1/2, FP3/4, FPz, F1/2, F3/4, F5/6, F7/8, Fz, FF1/2, FF3/4, FC1/ 2, FC3/4, FC5/6, FC6/7, C1/2, C3/4, C5/6, Cz, T3/4, T5/6, CP1/2, CP3/4, CT5/6, CT7/ 8, P1/2, P3/4, P5/6, Pz, PO3/4, POz, O1/2, TO1/2, Oz, IN3/4, INz, lijevo/desno mastoid). EOG je snimljen s elektroda postavljenih na vanjskim kantima svakog oka, kao i jedne elektrode postavljene ispod lijevog oka. EEG je pojačan (SAI model GTU-96/128BA San Diego, CA) pomoću granične vrijednosti 3 dB, propusni opseg filtriran 0,01–125 Hz i digitaliziran na 256 Hz za snimanje na stolno računalo.

Pokusi s treptanjem, pokretima očiju ili prekomjernom bukom identificirani su izvan mreže (koristeći maksimalni prag amplitude od vrha do vrha prilagođen podacima svakog sudionika) i odbačeni su, kao i ispitivanja koja sadrže blokiranje (definirano kao 10 ili više vremenskih točaka koje imaju istu vrijednost). Podaci su digitalno filtrirani s urezima na 60 Hz. Ispitivanja na koja su sudionici pravilno odgovorili prosječna su unutar svakog stanja tijekom razdoblja od 200 msec prestimulusa do 1500 msec poststimulusa.

Postupak

Nakon što su dali informirani pristanak, sudionici su ispunili upitnike i primijenjeni su subtestovi TOAL-3. Zatim je primijenjena EEG kapa, a impedancije su snižene na & lt5 kΩ. Sudionici su zatim sjedili u slabo osvijetljenoj kabini za prigušivanje zvuka 135 cm od CRT monitora, a riječi poticaja bile su postavljene 0,5 ° okomito i 1 ° –3 ° stupnjeva vodoravno. Sudionici su dobili okvir s gumbima za odgovor koji trebaju držati u obje ruke. Svaka rečenica je pokrenuta pritiskom na gumb sudionika i započela je obrisom okvira (vidljivi kut 7 ° × 3 °) koji se pojavljivao na monitoru računala u slučajnom razdoblju od 300–1100 msec. Riječi rečenice zatim su iznesene jedna po jedna, pri čemu je svaka riječ prikazana 300 ms i 200 ms zakašnjenja između riječi. Obris okvira ostao je 1500 ms nakon posljednje riječi rečenice, a zatim je zamijenjen odzivom, "Dobro ili loše?", Prikazanim na ekranu. To je ostalo vidljivo sve dok sudionik nije odgovorio (gumbi za odgovor bili su uravnoteženi među sudionicima i kroz četiri seta podražaja), kada se prikazao križ fiksacije sve dok nije pritisnut gumb za pokretanje sljedećeg ispitivanja. Sudionici su dobili kratke pauze nakon svakih 50 rečenica i mogli su započeti pauze u bilo koje drugo vrijeme. Redoslijed izlaganja rečenica randomiziran je za svakog sudionika. Prije nego što su predstavljeni eksperimentalni poticaji, sudionici su izveli vježbu koja se sastojala od 16 rečenica, dobivši povratnu informaciju o svojoj izvedbi. Povratne informacije o eksperimentalnim podražajima nisu dane.

Statističke analize

Kako bismo istražili utjecaj znanja i statusa učenika na amplitudu ERP -a, raspodjelu vlasišta i vrijeme, proveli smo LME modeliranje implementirano funkcijom lmer () od lme4 knjižnica u R verziji 2.10 (Bates, Maechler i amp Bolker, 2009). LME je relativno novi razvoj računalne statistike koji se temelji na procjeni ograničene najveće vjerojatnosti. Njegovu uporabu u analizi EEG podataka zagovarali su Bagiella, Sloan i Heitjan (2000), a koristili su je Pritchett i sur. (2010.), Wierda, van Rijn, Taatgen i Martens (2010.), Davidson i Indefrey (2007.), te Moratti, Clementz, Gao, Ortiz i Keil (2007.).

LME modeli su oblik općeg linearnog modela koji uključuje parametre fiksnih efekata i slučajne učinke. LME modeli nude nekoliko prednosti u odnosu na tradicionalne ponovljene mjere ANOVA koje su učinile takav pristup poželjnim za sadašnje ERP podatke (ali i za mnoge druge tipične ERP skupove podataka). S jedne strane, LME dopušta bogatije modeliranje slučajnih učinaka (varijable s razinama koje predstavljaju nasumičan, nepremnoživ uzorak populacije kao što su sudionici ili stavke) uključujući višestruke, ukrštene i/ili ugniježđene slučajne učinke. To može povećati točnost i općenitost procjene parametara. Složenija struktura slučajnih učinaka u našim LME modelima omogućila nam je da bolje objasnimo korelaciju u rezidualima nego tradicionalne ponovljene mjere AN (C) OVA modeli i tako bolje aproksimiraju pretpostavku nekoreliranih reziduala modela. Nadalje, kao i u mnogim ERP studijama, naši su podaci bili neuravnoteženi. Iako se rezultati AN (C) OVA-e izvedeni na neuravnoteženim podacima moraju tumačiti s oprezom, LME modeli mogu se na odgovarajući način nositi s neuravnoteženim podacima ponderirajući doprinos svake skupine (npr. Sudionici slučajnih presretanja po subjektu i/ili kršenja i razine kontrole čimbenika stanja u slučajnim prilagodbama za ispitanike prema stanju) prema broju opažanja u skupini i varijacijama unutar i između skupina (Gelman & amp Hill, 2007, str. 254). Konačno, LME se ispravno bave nedostajućim podacima i uzimaju u obzir nesferičnost, uobičajenu u ERP podacima, bez potrebe za naknadnim ispravljanjem (npr. Greenhouse – Geisser ili Huynh – Feldt Baayen, Davidson i amp Bates, 2008. Bagiella i sur., 2000.).

U analizama koje smo proveli, prediktori u LME modelima uključivali su vještinu s fiksnim efektima (TOAL-3 složene ocjene, centrirane oduzimanjem prosječne ocjene od ocjene svakog sudionika), skupinu (domaći ili kasni učenici), 1 uvjet (kontrola ili kršenje) i položaj elektrode. Elektrode su grupirane u ROI -e raspoređene u mreži 3 × 3 preko tjemena (lijevo/srednja linija/desna i prednja/središnja/stražnja) Podaci sa svake elektrode unutar ROI -a tretirani su kao ponovljene mjere tog ROI -a. U specifikaciju modela uključili smo slučajne prilagodbe presretanja, uvjeta i ROI-a prema subjektu kao ukrštene slučajne učinke. 2 Budući da su vještina i grupa snažno povezani jedno s drugim (R = 0,74), rezidualizirali smo vještinu u odnosu na skupinu uzimajući ostatke linearnog modela koji se uklapa između stručnosti i grupe (tj. Stručnost kao funkcija grupe Tremblay & amp Tucker, 2011). Korelacija između izvornih i preostalih ocjena stručnosti bila je visoka (R = 0,72), što ukazuje da rezidualizirano znanje još uvijek bilježi međuindividualnu varijabilnost prisutnu u neobrađenim ocjenama stručnosti. 3 Nakon rezimualizacije rezultata, funkcije gustoće vjerojatnosti rezultirajućih bodova znanja domaćih i kasnih učenika potpuno su se preklapale i bile su nepredvidljive za članstvo u grupi.

Identifikacija optimalnog modela mješovitih učinaka izvedena je za svaku ovisnu mjeru kroz niz iterativnih testova koji su uspoređivali postupno jednostavnije modele sa složenijim modelima pomoću testa omjera log-vjerojatnosti (Tremblay, 2011 Tremblay & amp Tucker, 2011). To omogućuje uklanjanje interakcija i varijabli koje ne objašnjavaju značajnu količinus varijance (Baayen i sur., 2008). Optimalni model bio je onaj s najmanje čimbenika i interakcija koji su činili više varijance od sljedećeg manje složenog modela. Nakon što je postignut optimalni model, uklonjeni su ispadi i model je ponovno postavljen (npr. Tremblay & amp Tucker, 2011). Nakon ovog ponovnog postavljanja, ostaci su u svim slučajevima približno normalno raspoređeni. Varijansa objašnjena svakim faktorom ispitana je putem (sekvencijalne) Ž testovi za glavne učinke i interakcije i t testovi za određene kontraste. Točno određivanje nazivnika stupnjeva slobode (df) za LME modele je u najboljem slučaju teško (Bates, 2005). Tako smo izračunali gornju i donju vrijednost. One mogu biti donekle antikonzervativne, odnosno konzervativne, iako kada je broj podatkovnih točaka velik (kao u našim podacima), te dvije vrijednosti mogu zapravo biti vrlo slične. df za izračunavanje gornje granice vjerojatnosti vrijednosti su izračunate kao broj podatkovnih točaka minus broj df istrošeni fiksnim efektima. Oni za donje granice str vrijednosti su izračunate kao broj podatkovnih točaka minus broj df potrošeni fiksnim efektima i brojem slučajnih efekata u modelu (tj. df potrošeno pojedinačnim prilagodbama za dvije razine faktora stanja plus df iskorišteno za pojedinačne prilagodbe za devet razina faktora ROI -a). R paket LMERConvenienceFunctions upotrijebljen je za pozadinsko namještanje fiksnih efekata, unaprijed prilagođavanje slučajnih efekata i izračun gornje i donje granice str vrijednosti (Tremblay, 2011).


Rezultati

Rezultati su analizirani na sljedeći način: prvo smo proveli niz analiza koje su uspoređivale jednojezične i dvojezične osobe u engleskom eksperimentu. Zatim smo usporedili jednojezične s dvojezičnim osobama na njihovom maternjem jeziku (L1). Zatim je uspoređena dvojezična izvedba u engleskim i francuskim pokusima. Provedena je posljednja serija analiza uspoređujući dvojezične osobe u njihovim L1 i L2. Sve analize provedene su pomoću SPSS verzije 22. Rezultati svake analize dani su u nastavku.

Rezultati ponašanja

Mješoviti ANOVA -i provedeni su za grupnu usporedbu (jednojezični naspram dvojezičnih), dok su ponovljene mjere ANOVA -e izvedene za jezične usporedbe unutar dvojezične skupine. Značajne interakcije razgrađene su Bonferronijevim usporedbama jednostavnih učinaka korigiranim. Analize su detaljno opisane u dolje pododjeljcima.

Monolingualci vs dvojezični: izvedba na engleskom jeziku

Vrijeme reakcije (RT) i točnost analizirani su s dva odvojena mješovita ANOVA-a s faktorom unutar subjekta Broj osjeta (NoS: visoko nasuprot niskom) i grupom faktora između subjekata (jednojezični naspram dvojezičnog). Analize vremena reakcije otkrile su glavni učinak NoS [Ž(1,33) = 20.25, MSE = 552.25, str = 0,01, η p 2 = 0,38], što ukazuje na brže vrijeme reakcije za riječi s visokim ili niskim NoS. Glavni učinak Grupe nije bio značajan (Ž < 1). Međutim, postojao je trend interakcije između Grupe i NoS -a [Ž(1,33) = 3.81, MSE = 552.25, str = 0,06, η p 2 = 0,10]. Usporedbe planiranih jednostavnih učinaka otkrile su da su RT -i bili brži za riječi s visokim NoS -om u odnosu na niski NoS samo u jednojezičnoj skupini.

Analize točnosti otkrile su glavni učinak NoS [Ž(1,33) = 9.41, MSE = 5.25, str < 0.01, η p 2 = 0.22], pokazujući točnije odgovore za stavke veće od niske NoS. Također je došlo do interakcije između Grupe i NoS -a [Ž(1,33) = 4.60, MSE = 5.25, str = 0,04, η p 2 = 0,12], što ukazuje na to da su dvojezični ljudi bili manje točni za riječi s niskim NoS –, odnosno da su dvojezičniji odgovorili točnije na visoke nego na niske riječi NoS (str < 0.01), ali jednojezični nisu (str = 0,53) —i da su jednojezični bili točniji od dvojezičnih za niske NoS (str = 0,04), ali nije visok NoS (str = 0.76). Tablica ​ Tablica4 4 prikazuje srednje RT i točne vrijednosti za jednojezične i dvojezične osobe na engleskom zadatku.

Tablica 4

Prosječna RT (SD) i točnost (SD) za jednojezične i dvojezične osobe u zadatku leksičke odluke na engleskom jeziku i na jeziku L1 (dvojezični).

JednojezičniDvojezični (engleski)Dvojezični (L1)
Vrijeme reakcijeVisoka NoS632.57 (111.76)645.66 (54.18)653.17 (41.16)
Niska NoS668.82 (122.58)659.98 (61.59)657.76 (54.83)
Razlika-36,25 ∗ ∗ -14.33-4.6
TočnostVisoka NoS98.32 (2.27)98.57 (2.45)98.57 (1.77)
Niska NoS97.81 (1.89)95.71 (3.70)95.56 (3.69)
Razlika0.502.86 ∗ ∗ 3.01 ∗ ∗

Monolingualci nasuprot dvojezičnosti: izvedba u L1

Vrijeme i točnost reakcije analizirani su ponovljenim mjerenjima ANOVA s grupom čimbenika (jednojezični naspram dvojezičnih) i stanjem (visoki nasuprot niskim), a rezultati su otkrili iste učinke kao i analiza izvedbe engleskog jezika. Konkretno, glavni učinak NoS -a bio je zbog bržeg [Ž(1,33) = 14.33, MSE = 508.63, str < 0,01, η p 2 = 0,30] i točnije [Ž(1,33) = 8.21, MSE = 6.60, str < 0.01, η p 2 = 0.20] odgovora u visokim NoS nego niskim NoS stavkama. Grupna × NoS interakcija za oba RT [Ž(1,33) = 8.62, MSE = 508.63, str < 0.01, η p 2 = 0.21] i točnost [Ž(1,33) = 4.17, MSE = 6.60, str = 0,05, η p 2 = 0,12], razloženo pomoću Bonferronija post hoc analizama, rezultat je kraćih RT -a u visokim u odnosu na niske NoS stavke samo za jednojezične osobe, veće točnosti za visoke od niskih NoS stavki samo u dvojezičnih i veće točnosti u jednojezičnih u odnosu na dvojezične samo za stavke s niskim NoS -om. Tablica ​ Tablica4 4 izvještava o RT -u i vrijednostima točnosti za dvojezične osobe u njihovom L1.

Dvojezičari: izvedba na engleskom naspram francuskog

Vrijeme i točnost reakcije analizirani su ponovljenim mjerenjima ANOVA s faktorima Jezik (engleski, francuski) i NoS (visoki, niski).

Analize vremena reakcije otkrile su glavni učinak jezika [Ž(1,17) = 13.31, MSE = 3773.79, str < 0.01, η p 2 = 0.21], što ukazuje na brže vrijeme reakcije u engleskom nego u francuskom eksperimentu. Također je postojao glavni učinak NoS -a [Ž(1,17) = 4.37, MSE = 1255.48, str = 0,05, η p 2 = 0,21], što ukazuje na brže vrijeme reakcije za riječi s visokim ili niskim NoS. Interakcija između jezika i NoS -a nije bila značajna (Ž < 1).

Slično, analize točnosti otkrile su glavni učinak jezika [Ž(1,17) = 5.65, MSE = 20.54, str = 0,03, η p 2 = 0,25], što ukazuje na veću točnost na engleskom nego na francuskom. Također je uočen glavni učinak NoS [Ž(1,17) = 18.09, MSE = 13.26, str < 0.01, η p 2 = 0.53], što ukazuje na točnije odgovore na riječi s visokim ili niskim NoS. Interakcija između jezika i NoS -a nije bila značajna (Ž < 1). Tablica ​ Tablica5 5 prikazuje RT i točnost performansi na engleskom i francuskom.

Tablica 5

Prosječna RT (SD) i točnost (SD) za dvojezične osobe u zadatku leksičke odluke na engleskom i francuskom jeziku, te u L1 i L2.

EngleskifrancuskiL1L2
Vrijeme reakcijeVisoka NoS645.66 (54.18)695.35 (78.31)653.18 (41.16)687.83 (89.70)
Niska NoS659.99 (78.31)715.95 (99.24)657.76 (54.83)718.17 (101.79)
Razlika-14,33 ∗ -20.60-4.58-30,35 ∗
TočnostVisoka NoS98.57 (2.45)96.83 (2.16)98.57 (1.77)96.83 (2.75)
Niska NoS95.71 (3.70)92.38 (6.04)95.56 (3.69)92.54 (6.13)
Razlika2.86 ∗ ∗ 4.44 ∗ ∗ 3.01 ∗ ∗ 4.23 ∗ ∗

Dvojezičari: izvedba u L1 naspram L2

Sve u svemu, dvojezičari su brže reagirali [Ž(1,17) = 9.38, MSE = 4336.52, str < 0.01, η p 2 = 0.36] i točno [Ž(1,17) = 4.77, MSE = 21.33, str = 0,04, η p 2 = 0,22] u njihovom L1 od njihovog L2. Glavni učinak NoS -a bio je zbog bržeg [Ž(1,17) = 4.37, MSE = 1255.48, str = 0,05, η p 2 = 0,21] i točnije [Ž(1,17) = 18.09, MSE = 13.26, str < 0.01, η p 2 = 0.52] odgovori na visoke nego niske NoS podražaje. Osim toga, s obzirom na RT, postojao je trend interakcije između jezika i NoS -a [Ž(1,17) = 4.23, MSE = 706.01, str = 0,055, η p 2 = 0,20], što pokazuje da su odgovori bili brži samo za visoki nego niski NoS u L2. Tablica ​ Tablica5 5 prikazuje srednju RT i točnost za dvojezične jezike ’ L1 i L2.

Potencijali povezani s događajima

Analize su provedene na mjestima elektroda gdje se N400 tipično distribuira topografski (središnja središnja-stražnja mjesta srednje linije) i uključivale su vremenske okvire od 50 ms koji počinju na 300 ms i završavaju na 600 ms nakon početka stimulacije. Dodatne analize provedene su i na lijevom i desnom središnjem stražnjem mjestu, međutim, rezultati ovih analiza izvještavaju se samo ako pružaju dodatne informacije. Interakcije su raščlanjene usporedbom jednostavnih efekata prilagođenih Bonferronijem, a korekcija staklenika –Geisser korištena je za analize s više od 2 stupnja slobode u nazivniku. Prema konvenciji, prijavljujemo neprilagođene stupnjeve slobode, prilagođene MSE i vrijednost staklenika –Geisserov epsilon. Osim toga, s obzirom na to da smo iznijeli posebne hipoteze u vezi s interakcijom između NoS -a i grupe/jezika, ispitali smo planirane usporedbe jednostavnih učinaka za grupnu interakciju##x000d7 NoS, čak i kad interakcija nije bila značajna u analizi omnibusa.

Monolingualci vs dvojezični: izvedba na engleskom jeziku

Analize su provedene odvojeno za središnju liniju, lijevo i desno bočno mjesto, s mješovitom ANOVA-om s faktorima unutar predmeta Vrijeme (300 �, 350 �, 400 �, 450 �, 500 �, 550 &# x02013600), Mjesto (srednja linija: Cz, CPz, Pz lijevo: C3, CP3, P3 desno: C4, CP4, P4), NoS (visoko, nisko) i grupa subjekata među subjektima (jednojezični, dvojezični). Nije bilo značajnih učinaka interesa na središnjoj liniji ili na lijevoj bočnoj strani elektroda. Međutim, analiza desnih bočnih mjesta otkrila je značajnu interakciju između NoS i Time [Ž(5,165) = 2.93, MSE = 4.75, str = 0,03, η p 2 = 0,08, ε = 0,74], pokazujući veću amplitudu N400 za niski NoS u odnosu na riječi visokog NoS -a od 400 � ms. Planirana usporedba interakcije grupe × NoS otkrila je da je razlika u amplitudi N400 između visokog i niskog NoS značajna za jednojezične osobe (str = 0,04 srednja razlika amplitude = 1,15 μV), ali ne i za dvojezične osobe (str = 0,71 srednja razlika amplitude = 0,20 μV). Slike ​ Slike1 1 i ​ 2 2 prikazati valne oblike izazvane izvršavanjem zadataka na engleskom jeziku u jednojezičnih i dvojezičnih osoba.

Oblici valova koje izazivaju jednojezičari koji izvršavaju zadatak na engleskom jeziku.

Oblici valova koje izazivaju dvojezični ljudi koji izvode zadatak na engleskom jeziku.

Monolingualci nasuprot dvojezičnosti: izvedba u L1

Mješovita ANOVA sa čimbenicima grupe (jednojezični naspram dvojezičnih), vremena (300 �, 350 �, 400 �, 450 �, 500 �, 550 �), web stranice (Cz, CPz, Pz) , a NoS (visoki, niski) otkrili su glavni učinak stanja prema kojem su stavke s niskim NoS izazivale veći N400 od stavki s visokim NoS [Ž(1,33) = 4.20, MSE = 92.22, str = 0,05, η p 2 = 0,11]. Drugi glavni učinci ili interakcije nisu bili značajni, a analiza bočnih mjesta nije dala dodatne informacije. Planirane usporedbe grupne interakcije NoS također nisu dale nikakve dodatne informacije. Slika ​ Slika3 3 prikazuje valne oblike koje izazivaju dvojezične izvedbe ’ u svom L1.

Oblici valova koje izazivaju dvojezičari koji izvode zadatak u svom L1.

Dvojezični: izvedba na engleskom naspram francuskog

Za stranice srednje linije izračunali smo ponovljene mjere ANOVA sa faktorima Vrijeme (300 �, 350 �, 400 �, 450 �, 500 �, 550 �), Mjesto (Cz, CPz, Pz), NoS (visoko, nisko) i jezik (engleski, francuski). Ove su analize otkrile značajnu trosmjernu interakciju NoS-a, vremena i web-mjesta [Ž(10,170) = 2.61, MSE = 0.53, str = 0,04, η p 2 = 0,13, ε = 0,42]. Jednostavne usporedbe učinaka otkrile su da su od 450 � ms niske NoS riječi izazivale veće amplitude N400 od visokih NoS riječi na svim mjestima elektroda, s najvećom razlikom amplitude na mjestu Pz. Planirana usporedba interakcije Language × NoS pokazala je da je francuski zadatak izazvao veću amplitudu N400 od engleskog zadatka samo za riječi s niskim NoS, te da je učinak NoS bio značajan samo na francuskom. Analizom bočnih mjesta nisu dobivene dodatne informacije. Slika ​ Slika4 4 prikazuje valne oblike izazvane dvojezičnim nastupima ’ izvedbom na francuskom.

Oblici valova koje izazivaju dvojezični ljudi koji izvode zadatak na francuskom.

Dvojezičari: izvedba u L1 naspram L2

Podaci su analizirani korištenjem mješovite ANOVA -e s faktorima vremena (300 �, 350 �, 400 �, 450 �, 500 �, 550 �), mjesta (Cz, CPz, Pz), br. , nisko) i jezik (L1 naspram L2). Trend glavnog učinka NoS primijećen je na srednjim mjestima [Ž(1,17) = 4.07, MSE = 106.84, str = 0,06, η p 2 = 0,19], pri čemu su niski podražaji NoS izazvali veće N400 od visokih stavki NoS (imajte na umu da ovaj učinak pokazuje isti trend u obje lijeve strane (str = 0,06) i desno (str = 0,06) web mjesta). Usporedbe planiranih jednostavnih učinaka interakcije Language × NoS pokazale su da je učinak NoS bio značajan samo u L2 (str = 0.05). Slika ​ Slika5 5 prikazuje valne oblike koje izazivaju dvojezične izvedbe ’ u svom L2.

Oblici valova koje izazivaju dvojezičari koji izvode zadatak u svom L2.

Za sažetak svih rezultata, pogledajte Tablica ​ Tablica6 6 .

Tablica 6

Sažetak rezultata ponašanja i ERP -a.

RTTočnostERP/N400
Monolingualci vs. Br .: visoka < niska Br .: visoke > niske NOS × Vrijeme: nisko > visoko
Dvojezični: engleski Grupa: ns Grupa: ns Grupa × NoS (planirana usporedba): niska > visoka samo za jednojezične osobe
Grupa × NoS: visoka < niska samo kod jednojezičnih osoba (str = 0.06) Grupa × NoS: visoko > nisko u dvojezičnih jednojezika > dvojezično za niske NoS
Monolingualci vs. Br .: visoka < niska Br .: visoke > niske NOS: nisko > visoko
Dvojezični: L1 Grupa: ns Grupa: ns Grupa × Br. (Planirana usporedba): ns
Grupa × Br.: Visoka < niska samo u jednojezičnih osoba Grupa × NoS: visoko > nisko u dvojezičnih jednojezika > dvojezično za niske NoS
Dvojezični: engleski naspram francuskog Jezik: engleski i#x0003c francuski Jezik: engleski i#x0003e francuski NoS x Time x Mjesto: nisko > visoko 450-500 ms nakon stimulusa, najveće na mjestu Pz
Br .: visoka < niska Br .: visoke > niske Grupa × NoS (planirana usporedba): francuski > engleski za nisku NoS nisku > visoku samo na francuskom
Jezik × Br.: Ns Jezik × Br.: Ns
Dvojezičari: L1 naspram L2 Jezik: L1 < L2 Jezik: L1 > L2 NoS: nisko > visoko (str = 0.06)
Br .: visoka < niska Br .: visoke > niske Grupa × NoS (planirana usporedba): niska > visoka samo u L2
Jezik × NoS: visoko < nisko samo u L2 (str = 0.055) Jezik × Br.: Ns

Leksičko učenje i leksička obrada u djece s teškoćama u razvoju jezika

Leksičke vještine ključna su komponenta razumijevanja i proizvodnje jezika. U ovom se radu preispituju dokazi o deficitu na leksičkoj razini kod djece i mladih s razvojnim oštećenjem jezika (LI). U nizu zadataka, LI je povezan sa smanjenim znanjem rječnika u smislu širine i dubine te poteškoćama u učenju i zadržavanju novih riječi Dokazi proizlaze iz internetskih zadataka koji ukazuju na to da su niske razine jezične vještine povezane s razlikama u leksičkom jeziku natjecanje u prepoznavanju izgovorenih riječi. Također se raspravlja o ulozi leksičkih deficita u razumijevanju prirode LI.

1. Uvod

Riječi su gradivni elementi jezika. Oni pružaju vezu između fonološkog (ili pravopisnog) oblika i referenta, što rezultira jedinicom značenja koja se može razumjeti i podijeliti među ljudima. Znanje o riječima razvija se u ranom djetinjstvu, a uskoro će djeca moći proizvesti i razumjeti mnoge tisuće riječi, koristeći se svojim rječnikom fleksibilno i kreativno za komunikaciju s drugima. Riječi su ključna komponenta razumijevanja, pa stoga ne čudi otkriće da djeca koja se bore s jezikom tijekom razvoja često imaju poteškoća u rješavanju riječi. To se najočitije vidi kada dijete ima siromašan rječnik: nepoznavanje značenja određene riječi ima jasne i štetne posljedice za razumijevanje jezika koji tu riječ sadrži. Kako bismo riječi potaknuli razumijevanje, moramo uzeti u obzir više od toga postoji li znanje o određenoj riječi ili ne. Riječi i konteksti u kojima se pojavljuju blisko su međusobno ovisni. Riječ doprinosi značenju rečenice, ali istodobno je značenje riječi dijelom proizvod rečenice i konteksta u kojem se pojavljuje. S ovog gledišta, posjedovanje vokabulara za riječ nije faktor sve ili ništa, a ovisi o tome zna li dijete nešto slično rječničkoj definiciji riječi. Također je važna mogućnost dohvaćanja identiteta riječi kako bi se osiguralo značenje koje slušatelju treba u danom kontekstu, i to brzo, jer se dolazni govorni tok odvija u stvarnom vremenu.

Deficiti na razini riječi povezani su s različitim razvojnim poremećajima, a ponajviše s razvojnim oštećenjem jezika (LI). 1 Prije nego što raspravimo ovo, prikladno je početi s definicijom nekih pojmova. Koristim riječ leksički u različitim kontekstima u ovom pregledu, uključujući, na primjer, leksičko znanje, leksičku obradu, leksičko učenje i leksičke nedostatke. Na općoj razini, ti su pojmovi povezani s aspektima jezika na razini riječi (s riječ koji obuhvaća nešto s mentalnim prikazom ili konceptom koji je povezan s određenim oblikom), za razliku od sintaksičkih, gramatičkih ili aspekata jezika na razini diskursa. Teže je odrediti preciznije definicije, ne samo zato što se u literaturi termini koriste na različite načine. Na primjer, leksičko učenje može se procijeniti tražeći od djece da nauče fonološki oblik i povežu ga s predmetom koji ima nov, ali besmislen oblik. Ovo pokušava naučiti veze između oblika i njegovog referenta, ali su zahtjevi prema semantičkom sustavu prilično niski, s obzirom da objekt ima malo značenja. Ili bi se od djece moglo tražiti da nauče semantičke atribute povezane s novim objektom ili novim fonološkim oblikom, vjerojatno se to razlikuje od svih procesa koji se prisluškuju kada djeca uče kvantitativno i u smislu težine povezanost oblika i besmislenog referenta , ako ne i kvalitativno. Način na koji mjerimo performanse također je komplicirajući faktor. Standardni laboratorijski zadaci (poput imenovanja slike, uparivanja riječi u sliku, pružanja definicije, asocijacija na riječi ili prisjećanja semantičkih atributa) mogu tvrditi da mjere mogu li djeca prepoznati, prepoznati ili razumjeti riječi, ali u stvarnosti ti zadaci nisu proces čisti. Stavljajući na stranu nejezične čimbenike koji utječu na performanse, poput pamćenja ili izvršnih procesa kontrole, jezik je dinamičan i interaktivan-nije slučaj da se obrada može uredno podijeliti na komponente koje se mogu označiti kao identifikacija, prepoznavanje i razumijevanje.

Iz ovog kratkog pregleda jasno je da je definiranje i mjerenje leksičkih procesa složeno. Ovdje zauzimam široku perspektivu, u skladu sa stajalištem da su leksičke vještine višestruke i da obuhvaćaju sve što dijete zna o riječi i njezinoj upotrebi. Najočitiji pokazatelj djetetove leksičke vještine je znanje rječnika. Jednostavno rečeno, koliko riječi znaju? U skladu s tim, ovaj pregled započinje razmatranjem ovoga dok pregledavam dokaze o nedostatku rječnika u djece s LI. Zatim razmatram prirodu leksičkog učenja kod djece s LI, prije nego što skrenem pozornost na to razlikuju li se djeca s LI od svojih vršnjaka jer aktiviraju, koriste i obrađuju leksičke informacije.

2. Poznavanje vokabulara kod jezičnih oštećenja

Nedostaci vokabulara česti su, ali nisu univerzalni u djece s LI. Općenito, djeca koja dobiju dijagnozu LI često su „kasni govornici“, što ukazuje na razlike u učenju riječi i znanju od ranog razvoja [5] također postoje dokazi da se deficiti u rječniku održavaju u kasnijem djetinjstvu [6,7] . Iako je općeprihvaćeno da djeca s LI imaju poteškoća s razumijevanjem riječi, manje je jasno kako bi takve nedostatke trebalo konceptualizirati, kako u pogledu njihove temeljne prirode, tako i njihovih posljedica na razumijevanje jezika.

Jednostavno polazište moglo bi biti indeksiranje broja riječi koje dijete zna. Odmah se, međutim, suočavamo s pitanjem što čini 'adekvatno' poznavanje riječi i kako se to najbolje mjeri. Veličina rječnika obično se procjenjuje pomoću receptivnih zadataka koji zahtijevaju od djece da odaberu referentnog cilja iz niza slika. Međutim, vjerojatno takvi zadaci nisu jako osjetljivi [8], što vodi McGregora et al. [9] upotrijebiti podatke iz zadatka definicija za uzdužno ocrtavanje veličine rječnika u 177 djece s LI između 2. i 10. razreda (iako treba napomenuti da zadaci definicija nisu 'čisti proces' jer postavljaju zahtjeve za izražajne vještine i izvršnu funkciju kao i dodirivanje znanja o riječima). Djeca s LI uspjela su definirati manje riječi nego djeca u svakoj vremenskoj točki, pri čemu je veličina deficita s vremenom ostala stabilna. Dostupnost podataka iz zadatka definicija također je omogućila McGregoru et al. napraviti korisnu razliku između širine vokabulara - kako je gore opisano - i dubine rječnika, upućujući na to koliko su djeca dobro poznavala riječi procijenjene prema kvaliteti definicija koje su proizveli. Uz ograničenja u rječniku, djeca s LI pokazala su smanjenu dubinu znanja u odnosu na svoje vršnjake, a to se također zadržalo tijekom vremena.

McGregor et al. nalaz dubinskih i širinskih deficita važan je jer sugerira da nešto o kvaliteta poznavanje riječi različito je kod djece s LI, a ne samo količina poznatih riječi. To se uklapa u druga zapažanja u literaturi. Marinellie & amp Johnson [10] također su izvijestili o nedostacima u kvaliteti definicija koje su proizvela djeca s LI, i u smislu semantičkog sadržaja i sintaktičkog oblika, a također su manje sposobni koristiti kontekst za označavanje više značenja višeznačnih riječi [11]. Djeca s LI proizvode manje semantičkih suradnika od svojih vršnjaka, proizvodeći umjesto njih fonološke suradnike, koji podsjećaju na mnogo mlađu djecu koja se tipično razvijaju [12]. Čak i nakon opsežne obuke namijenjene poboljšanju semantičkog znanja o novonaučenim riječima, djeca s LI rjeđe će se sjećati semantičkih suradnika tih riječi (N. Munro 2007, neobjavljena doktorska disertacija, citirano u [12]). Uzeti zajedno, Sheng & amp McGregor [12] tvrdili su da ovi nalazi ukazuju na to da djeca s LI pokazuju razlike u leksičko-semantičkom znanju i organizaciji. S ovog gledišta, LI ne karakterizira samo krhko poznavanje temeljnog značenja pojedinih riječi, već i krhke semantičke veze među riječima. Potencijalno, to će imati ozbiljne posljedice na razumijevanje i uporabu jezika kada leksičku obradu treba nijansirati, osjetljivu na kontekst i fleksibilnu. Vraćam se kako bih o tome detaljnije razgovarao kasnije u ovom radu.

3. Leksičko učenje u jezičnim oštećenjima

S obzirom na te razlike u znanju riječi kada se djeca s LI testiraju u određenom trenutku, nije iznenađujuće vidjeti razlike u leksičkom učenju u laboratorijskim pokusima. Djeca s LI pokazuju slabo učenje riječi, slučajno i tijekom duljih razdoblja eksplicitne pouke [13-21]. Ove studije ukazuju na poteškoće u učenju novih fonoloških oblika, ali i sa učenjem semantičkih atributa poput boje, uzorka i animacije. Meta-analiza učenja riječi u djece s LI [22] otkrila je da je leksičko učenje oslabljeno u odnosu na vršnjake usklađene s dobi, ali ekvivalentno mlađoj djeci koja odgovaraju jezičnoj razini (neka su istraživanja odgovarala koristeći mjeru receptivnog rječnika, dok su druga koristila srednja duljina izgovora). Učenje je bilo modulirano prema ozbiljnosti, s time da su djeca s nižim razinama jezika pokazivala lošiju razinu učenja i po neverbalnim sposobnostima.Razlike u jezičnim skupinama bile su veće kada su pokusi sadržavali više ispitivanja izloženosti (što sugerira da kontrole imaju više koristi od ponovljene izloženosti nego djeca s LI), i kada se učenje procjenjivalo razumijevanjem, a ne proizvodnjom.

Leksička oštećenja učenja tradicionalno su smatrana daljnjim posljedicama oštećenja u drugim aspektima jezika ili kognitivnih vještina, pri čemu se predlažu razne uzročno -posljedične hipoteze. Na primjer, primarni gramatički nedostaci mogli bi spriječiti rast vokabulara jer djeca s LI nisu sposobna koristiti sintaksičku strukturu za pomoć u učenju riječi (tzv. Sintaksičko podizanje sustava, [23] vidi [24–26]). Alternativno, leksički nedostaci u učenju mogu biti posljedica ili jezičnih ili nejezičkih ograničenja obrade, s razlikama u sposobnosti djece da obrađuju, pohranjuju i dohvaćaju informacije o novim riječima utječući na lakoću stvaranja novih asocijacija značenja oblika [27–29 ]. Važno je, međutim, da postoje dokazi o uzročnoj prirodi odnosa koji djeluje u suprotnom smjeru-to jest, samo vokabularno znanje doprinosi fonološkoj kratkotrajnoj memoriji ([30] i vidjeti [31] za računski model koji se bavi uzročno-posljedičnom vezom između fonološkog kratkotrajnog pamćenja i učenja vokabulara).

Prilično različita perspektiva o prirodi deficita leksičkog učenja dolazi iz hipoteze o proceduralnom deficitu (PDH [32]). To sugerira da učenje jezika podržavaju dva memorijska sustava, deklarativni i proceduralni. Deklarativno pamćenje obuhvaća mentalni leksikon-spremište zapamćenog znanja specifičnog za riječi-i stoga je povezano s usvajanjem rječnika i semantičkim znanjem. Za razliku od toga, proceduralno pamćenje slično je mentalnoj gramatici i bavi se sintaksom i fonologijom-računskim aspektima jezika za koje se u ovom pristupu smatra da se temelje na pravilima. Prema PDH -u, LI je povezan s nedostacima proceduralne memorije, ali netaknut deklarativni sustav. S ovog gledišta, rječnik se u LI -u vidi kao relativna snaga jer je prvenstveno podržan deklarativnim sustavom. U isto vrijeme, međutim, hipoteza priznaje da se u LI -u često opaža određeni stupanj rječnika, ali navodi da je to posljedica proceduralnih nedostataka. Ovdje bi proceduralni nedostaci ometali leksičko učenje, pri čemu bi učenje i zadržavanje fonoloških nizova bili posebno ranjivi. U skladu s tom idejom, djeca s LI pokazuju nedostatke u proceduralnom učenju u jezičnom i nejezičnom području [33,34], a to bi moglo biti izravno povezano s gramatičkim vještinama [35]. Manje je jasno je li deklarativni sustav netaknut kao Lum et al. [33] također su izvijestili o oslabljenom deklarativnom učenju usmenih materijala, kao i o otežanom proceduralnom učenju.

PDH raspravlja o jednoj vrsti implicitnog učenja, proceduralnom učenju. Drugi oblik implicitnog učenja opisan je u statističkoj literaturi za učenje, a to također pruža alternativnu perspektivu leksičkog učenja u LI. U statističkim zadacima učenja učenici su izloženi nizu elemenata koji sadrže pravilnosti, na primjer, jedan slog koji pouzdano predviđa pojavu drugog sloga. Čak i mala djeca vješto prate takve statističke zakonitosti (npr. [36]) i implicitno koriste to znanje na načine koji su relevantni za jezik, na primjer, identificiranje granica riječi u kontinuiranom govoru. Štoviše, dojenčad je u stanju preslikati rezultate statističkog učenja (npr. Potencijalne oblike riječi) u referente i u leksičke kategorije, bez izričite pouke ili pojačanja [37–39], u skladu sa statističkim učenjem koje ima ulogu u razvoju prirodnog jezika (npr. pregled, vidi [40]). Nadovezujući se na ovaj rad koji ispituje statističko učenje i učenje jezika u tipičnom razvoju, Evans et al. [41] pitali su pokazuju li djeca s LI razlike u statističkom učenju, u odnosu na dobnu kontrolu. Djeca su se bavila crtanjem dok pasivno slušaju 21 minut neprekidnog govora koji obuhvaća novi jezik. U govoru su bile ugrađene 'riječi', koje se mogu identificirati zbog velike prijelazne vjerojatnosti (tj. Vjerojatnosti da će jedan slog slijediti drugi, dajući tako naznaku gdje se granice riječi mogu postaviti u govorni tok). Na testu su se djeci igrala "riječi" i "neriječi" te su donijeli sud o tome koji zvuk najviše sliči zvukovima koje su čuli tijekom crtanja. LI djeca bila su gora od kontrola, a njihov se učinak nije razlikovao od razine slučajnosti. U drugom eksperimentu, udvostručenje količine izloženosti poboljšalo je učenje u LI skupini, koja je sada pokazala uspješnost znatno boljom od slučajnosti. Zanimljivo je da su djeca s LI također bila loša u otkrivanju statističkih zakonitosti u nejezičnom stanju koje uključuje tonove.

Potrebno je mnogo više rada kako bi se razjasnilo kada i zašto djeca s LI imaju manje uspjeha u zadacima statističkog učenja. Uzbudljiva perspektiva za buduća istraživanja bit će proširenje istraživanja statističkog učenja u LI -u od identifikacije granica riječi do preslikavanja oblika na značenje. Najnoviji razvoj psiholingvistike pokazao je da je učenje preslikavanja riječi na značenje statistički proces učenja [42–45]. Ovaj pristup ima potencijal pomoći nam da bolje razumijemo prirodu i podrijetlo individualnih razlika u leksičkom učenju. Također moramo uzeti u obzir sličnosti i razlike između implicitnog učenja, kako je utjelovljeno u statističkoj literaturi za učenje i proceduralnom učenju. Ako je učenje riječima proizvod statističkih mehanizama učenja [42], prikladnije se smatra dijelom proceduralnog sustava, a ne deklarativnim sustavom. Rasprava o sličnostima i razlikama između PDH -a i implicitnog ili statističkog učenja izlazi iz okvira ovog rada, ali se može pronaći na drugom mjestu [46,47].

Bez obzira na to kako karakteriziramo uzroke razlika u leksičkom učenju u LI, jasno je da su djeca s LI loša u učenju novih riječi, što bi moglo dovesti do toga da se značenje u dugoročnom pamćenju predstavi na osiromašen način, nedostaje im razrada i povezanost među stavkama i stoga rezultira znanjem rječnika kojemu nedostaju kvaliteta i količina. Kao što je ranije napomenuto, to ima ozbiljne implikacije na razumijevanje koje ovisi i proizlazi iz aktiviranja odgovarajućih aspekata značenja riječi, s obzirom na određeni kontekst i nijansu. Kako bismo izravno i detaljnije ispitali ovu mogućnost, moramo prijeći na studije koje mjere leksičko znanje na vrlo različit način.

4. Leksička obrada u jezičnom oštećenju

Kao što je ranije napomenuto, postoji bliska međuovisnost između riječi i konteksta u kojima se pojavljuju, pri čemu riječi doprinose značenju rečenice, a istodobno dobivaju neko vlastito značenje iz konteksta rečenice. Jasno je da metode koje izolirano koriste znanje o riječima nisu dovoljne za snimanje ove složene interakcije. Alternativni način konceptualiziranja djetetovog znanja o riječima je mjerenje načina na koji koriste riječi i reagiraju na njih tijekom jezične obrade. Veliki dio psiholingvistike naučio nas je mnogo o tome kako slušatelji pristupaju i prepoznaju izgovorene riječi, a znamo i brojne značajke koje to karakteriziraju kod odraslih (za recenzije, pogledajte [48,49]). McMurray et al. [50] sažeti ključne značajke na sljedeći način: (i) riječi su aktivirane odmah po primitku najmanjeg unosa percepcije, (ii) aktivacija se ažurira inkrementalno kako se ulaz razvija, (iii) aktivacija je ocijenjeno, (iv) u je aktivirano više riječi paralelno, i (v) ove riječi aktivno natjecati se tijekom prepoznavanja. Iako postoji više razumijevanja značenja riječi nego načina na koji se izgovorene riječi u početku aktiviraju i prepoznaju (vidi [51,52] u ovom zborniku za raspravu o semantici i konceptualnom znanju), svojstva leksičkog pristupa i prepoznavanja izgovorenih riječi utvrđena su u studijama odraslih pruža okvir koji nam pomaže u razmišljanju o aspektima poznavanja riječi kod djece s LI, pa čak i u tipičnom razvoju [53,54]. Jednostavno rečeno, pokazuju li djeca s LI neke kvalitativne ili kvantitativne razlike u bilo kojoj od ovih temeljnih značajki prepoznavanja riječi?

Metoda koja se produktivno koristila za istraživanje ključnih značajki aktiviranja i prepoznavanja riječi kod odraslih osoba je paradigma vizualnog svijeta [55,56]. Ovdje se mjere pokreti očiju dok sudionici gledaju vizualnu scenu (koja može sadržavati niz stvarnih objekata ili objekata predstavljenih na ekranu računala). Istodobno slušaju izgovorene podražaje koji opisuju aspekte vizualne scene. Kako ljudi imaju tendenciju promatrati objekte koji služe kao potencijalni referent za jezične izraze koje čuju, praćenje kretanja očiju može zahtijevati obradu jezika dok se odvija u stvarnom vremenu. Ova metoda obećava značajno istraživanje jezične obrade djece, osobito one s razvojnim smetnjama [57], jer ne zahtijeva sekundarne zadatke ili složene upute niti verbalni ishod. Umjesto toga, pokreti očiju se nenametljivo prate dok djeca čuju govor, dopuštajući relativno implicitnu mjeru obrade kako se to događa.

Iako malobrojne, studije koje koriste paradigmu vizualnog svijeta za istraživanje jezične obrade u djece s LI ponudile su neke važne uvide. McMurray et al. [50] pratili su kretanje očiju adolescenata s LI do niza vizualnih scena, od kojih svaka sadrži četiri objekta: metu (npr. svijeća), kohortni natjecatelj (npr. bombon), natjecatelj u rimi (npr. ručka) i nepovezanu stavku (npr. dugme). Znamo da odrasli slušatelji pokazuju sustavni uzorak kretanja očiju prema objektima, jer se govorni tok koji sadrži ciljnu riječ razvija vremenom [56]: oko 200 ms nakon početka ciljane riječi u govoru, vide se ekvivalentni pogledi ciljani i kohortni konkurent, a oboje su fiksirani više od rime i nepovezanih distraktora. Kako se govorni tok nastavlja i rješava nejasnoća između cilja i kohorte, očekuje se smanjenje konkurencije kohorte, popraćeno malim povećanjem pogleda natjecatelja u rimi. Ovi nalazi pokazuju fina vremenska svojstva paradigme i njezinu sposobnost da zacrta ključne značajke prepoznavanja riječi kao što su neposrednost, gradacija i konkurencija. S ovim nalazima kao pozadinom, McMurray et al. [50] istraživao je zapis o kretanju očiju adolescenata s LI i pitao razlikuje li se, kada i kako se razlikuje od onog kod kontrolne djece. Početna aktivacija bila je normalna, no kasnije je tijekom vremena smanjena jezična sposobnost bila povezana s manje pogleda u metu, a više pogleda u konkurenciju iz skupine i rime. Koristili su TRACE [58] za modeliranje podataka i provjeru niza hipoteza o mogućem uzroku ovog atipičnog obrasca pokreta očiju. Podaci se najbolje uklapaju u varijacije modeliranja čimbenika na leksičkoj razini, umjesto u percepcijske ili fonološke čimbenike. Konkretno, povećanje leksičkog raspada u modelu najbolje je uhvatilo podatke, što je dovelo do McMurraya et al. sugerirati da visoke razine leksičkog raspada sprječavaju da ciljna riječ bude potpuno aktivna, čime se omogućuje natjecateljima da postanu aktivniji nego što bi trebali biti.

Ovi nalazi ukazuju na razlike u prepoznavanju riječi kod djece s LI koja imaju leksički položaj i relativno kasno vrijeme u obradi. Dodatnu potporu tome daje eksperiment koji je izvijestio Munson et al. [59]. Ovaj je eksperiment osmišljen za mjerenje osjetljivosti na male akustičke razlike tijekom prepoznavanja izgovorenih riječi. Prethodni rad sa odraslima [60] otkrio je da su slušatelji osjetljivi na male varijacije u vremenu početka glasa (VOT) unutar fonemske kategorije (tj. Različiti znakovi /b /, od kojih su neki u VOT-u bliži a /p /) i da se to otkriva u njihovim pokretima očiju dok gledaju prizor koji sadrži slike a plaža i a breskva, između ostalih stavki. Konkretno, više se gleda slika konkurenta (npr. breskva) kako se zvučni signal približava a /p /, iako slušatelji i dalje kategoriziraju žeton kao a /b /. U skladu s povećanjem leksičkog raspada, Munson et al. otkrili su da će adolescenti s LI vjerojatnije fiksirati konkurente nego kontrolna djeca, a to je pokazalo linearnu vezu s veličinom LI. Važno je, međutim, da je skupina s oštećenim jezikom pokazala ekvivalentnu osjetljivost na sitnozrnastu varijaciju VOT-a, što ukazuje na to da nema nedostataka u perceptivnoj ili fonološkoj obradi. Uzeti zajedno, nalazi McMurraya et al. [50] i Munson et al. [59] ukazuju na djecu s LI koja pokazuju povećanu razinu leksičke nesigurnosti. Čini se da to nije posljedica razlika u početnoj aktivaciji, već čini se da odražava kasnije komponente obrade povezane s odabirom među konkurentima.

Do sada sam raspravljao o studijama koje istražuju obradu riječi (i konkurenata) odvojeno. U prirodnom jeziku, međutim, riječi se obično susreću u kontekstu rečenica. Nedavne studije koje su koristile paradigmu vizualnog svijeta kod odraslih istražile su kako se kohortni učinak očituje kada se riječi obrađuju u kontekstima koji služe za ograničavanje značenja. Nadovezujući se na raniji rad kod odraslih [61], Brock & amp Nation [62] je pratio kretanje očiju dok su odrasli čuli ciljanu riječ (npr. dugme) u neutralnom ili ograničavajućem kontekstu (Joe je odabrao gumb protiv Joe je zakopčao gumb) dok gledate vizualnu scenu koja sadrži tri slike ometača i sliku natjecatelja, u ovom primjeru neke maslac. Kao što se očekivalo u neutralnim uvjetima, slušatelji su nakon akustičkog početka preferirali konkurenciju iz kohorte dugme. Taj je učinak značajno smanjen u ograničavajućim uvjetima, gdje je glagol pričvršćen natjecatelja učinio malo vjerojatnim referentom. Dostupnost kontekstualnih informacija imala je gotovo neposredan učinak na identifikaciju riječi, djelujući sa sličnim vremenskim tijekom kao i sam kohortni učinak.

Relevantno za našu raspravu o LI, Brock et al. [63] istraživali su ovaj učinak konteksta na kohortu kod djece s autizmom, koristeći paradigmu vizualnog svijeta. Nisu pronašli učinak dijagnoze autizma: djeca s autizmom, poput kontrolne djece, pokazala su potpuno isti učinak viđen kod odraslih, s kontekstom koji je blokirao učinak kohortnog konkurenta. Važno je, međutim, da su djeca s niskom razinom oralnog jezika (uključujući i neku djecu s dijagnozom LI, sa ili bez autizma) pokazala smanjenu osjetljivost na kontekst: slušajući Joe je zakopčao gumb, duže su gledali kontekstualno neprikladnog konkurenta (maslac) nego djeca s boljim jezičnim znanjem, u skladu s nalazima McMurraya i kolega o povećanom izgledu prema natjecateljima u adolescenata s LI.

Iako još nisu testirani na djeci s LI, Huang & amp Snedeker [54] predstavljaju podatke tipično petogodišnje djece u razvoju koji također ukazuju na učinke natjecanja koji traju dulje kada su jezične sposobnosti relativno slabe. Koristeći paradigmu vizualnog svijeta, odrasli i djeca gledali su scene koje sadrže ciljnu sliku (npr. cjepanice), konkurent (npr. ključ) i dva nepovezana distraktora tijekom slušanja neutralne rečenice koja je sadržavala ciljanu riječ (npr. pokupiti cjepanice). Obrazloženje je sljedeće cjepanice treba aktivirati (nepostojeća) fonološkog konkurenta brave, vodeći ključ aktivirati putem svoje semantičke povezanosti sa zaključavanjem. Ako su slušatelji osjetljivi na to, trebali bi se više osvrnuti na ključ nego bilo koja od slika distraktora. Upravo su to Huang i Snedeker otkrili, i za odrasle i za petogodišnju djecu, ponavljajući ranije prijavljene učinke na odrasle osobe [64]. Osim toga, natjecanje je trajalo dulje za djecu pa su povremeno činili pogreške koje su uključivale odabir natjecatelja, a ne cilja - pogrešku nisu napravili odrasli. Ovi podaci pokazuju da djeca, poput odraslih, pokazuju postupnu aktivaciju na više razina zastupljenosti, a djelomičnim govorom aktiviraju se leksičke jedinice kandidata u smislu oblika i značenja. Važno je, međutim, da su djeca manje vješta od odraslih u korištenju naknadnih fonoloških informacija za brzo suzbijanje ili isključivanje fonološko-semantičkog konkurenta.

Da rezimiramo ove četiri studije paradigme vizualnog svijeta: sve pokazuju da sudionici s niskom razinom jezika (adolescenti s LI u [50,59] starijoj djeci s LI, s ili bez autizma u [63] tipično razvijaju petogodišnju djecu u [54]) pokazuju učinke tržišnog natjecanja, u skladu s općim temeljnim svojstvima leksičkog pristupa i prepoznavanja izgovorenih riječi koji su ranije opisani. U sve četiri studije, međutim, učinci natjecanja dulje su vrebali u pojedinaca s nižom razinom jezičnih vještina. Vrijedno je napomenuti da su razlike nalik natjecanju u djece s LI opisane u studijama koje su koristile druge metodologije, poput semantičkog početnika i rješavanja leksičke nejasnoće [65–67], gatanja [68], uočavanja riječi [69,70] i odgođenog ponavljanja [71,72]. Uzeta zajedno, ova zapažanja pružaju konvergentne dokaze i uvjeravaju da je vjerojatno da produljena konkurentna aktivnost neće biti artefakt paradigme vizualnog svijeta.

Što bi ovi nalazi mogli značiti za razumijevanje rečenice? Kako semantička analiza počinje vrlo rano u obradi, prije nego što je prepoznavanje riječi dovršeno, može se nagađati kako bi varijacije u leksičkoj obradi (na primjer, sporost u rješavanju jednog kandidata) mogle imati izravne posljedice na aspekte razumijevanja rečenice na višoj razini. A ako više riječi kandidata ostane istodobno aktivirano, sustav bi mogao biti preopterećen ili usko grlo, što dovodi do poteškoća u sintaktičkom raščlanjivanju i semantičkom tumačenju. To su nedovoljno specificirana nagađanja i izravni dokazi nedostaju, no unatoč tome, opći pojam da neučinkovitost ili nesigurnost na leksičkoj razini služi ometanju razumijevanja ima smisla. Jasno je, međutim, i kao što je ranije napomenuto, studije koje proučavaju leksički pristup i prepoznavanje izgovorenih riječi istražuju početna nastojanja u razumijevanju. Potrebno je mnogo više rada kako bi se otkrilo kako leksičko -fonološke interakcije viđene u ovim studijama vizualnog svijeta doprinose (i na njih utječu) razumijevanju rečenice i diskursa.

5. Povezivanje leksičkog učenja i leksičke obrade

Učenje i obrada se u literaturi općenito razmatraju zasebno. U stvarnosti, međutim, to dvoje mora biti isprepleteno: na epizodu obrade s riječju će pak utjecati prethodna iskustva pojedinca s tom riječju, epizoda će pružiti novi susret koji će dodati akumulirano znanje koje pojedinac ima o toj riječi , i tako utječu na buduću obradu. Razlike u veličini vokabulara u ranom razvoju bitne su jer će to utjecati na statistička svojstva koja se izdvajaju iz unosa (vidi dokaze [73]), a to će, s druge strane, utjecati na kasnije učenje i obradu.

Eksperimenti s odraslima pokazuju da se novonastale riječi uskoro integriraju s postojećim znanjem i počinju se natjecati sa sličnim zvučnim riječima u mrežnoj obradi [74]. Henderson et al. [53] nedavno su proširili ove nalaze na 7-8-godišnju djecu. Ovdje su djeca doživjela nove riječi koje su bile konkurencija postojećim riječima (npr. biscal za osnovnu riječ biskvit). Nakon razdoblja konsolidacije, online obrada biskvit bio usporen, što ukazuje na to biscal postala dovoljno integrirana da izazove leksičko natjecanje. Zanimljivo je da su djeca pokazala veće leksičko natjecanje od odraslih, podsjećajući na povećane učinke natjecanja koji su viđeni kod osoba s LI u pokusima koji su koristili paradigmu vizualnog svijeta. Također, kako je ranije pregledano, djeca s LI također pokazuju poteškoće s konsolidacijom vokabulara [21,22] u laboratorijskim zadacima učenja. Proširenje eksperimenata koji ujedinjuju učenje i obradu, poput Hendersona et al. [53] djeci s LI nudi bogat potencijal za otkrivanje mnogo više o tome kako su razlike u učenju povezane s razlikama u online obradi. To je lijepo ilustrirano u nedavnoj studiji McGregora et al. [75]. Od odraslih s LI zatraženo je da nauče nove fonološke oblike i preslikaju ih na nova značenja. Osim mjerenja vještina kodiranja u odnosu na tipično razvijenu skupinu odraslih, učenje se procjenjivalo nakon razdoblja konsolidacije. LI odrasli bili su loši u učenju i oblika i značenja, zanimljivo kodirajući manje informacija od kontrolnih sudionika, međutim, zadržali su znanje o značenju s vremenom, ali njihova sposobnost da se prisjete novih oblika s vremenom je opala. Kodiranje i pamćenje bili su povezani s težinom LI, s onima s najtežim jezičnim nedostacima koji su pokazivali lošiju razinu učenja. Ovaj eksperiment pokazuje korisnost razdvajanja različitih aspekata učenja (kodiranje naspram pamćenja oblika naspram značenja) i ispitivanje učenja tijekom vremena. Budući empirijski pristup mogao bi se nadograditi i uspostaviti poveznica s literaturom o učenju [36–45].

Drugi način razmatranja složene interakcije između učenja i obrade je putem računalnog modeliranja. To je lijepo ilustrirao McMurray et al.'s [42] dinamički asocijativni model učenja riječi. Učenje i obrada implementirani su u model: učenje se postiže promjenom težine veze između riječi i objekata, dok je obrada aktivacija u stvarnom vremenu preko tih težina. U asocijativnim izvještajima često razmišljamo o potrebi da naučimo preslikavanje odgovora i poticaja iz eksplicitnih susreta s riječima i njihovim referentima. Ogromnost učenja riječi tradicionalno se smatra problemom za takve izvještaje. Međutim, ako uzmemo u obzir da svaki susret učenja ne samo da jača mapiranje između riječi i njezinog referenta, već i potiskuje ili smanjuje nevažna preslikavanja na sve ostale referente, vidimo da se tijekom svakog susreta može naučiti mnogo više. Ovaj proces je spor, ali McMurray et al. napravite uvjerljiv slučaj da riječ učenje je usporiti. Za djecu s LI ovaj će proces još biti sporiji. Opažanje da je sposobnost modela da potisne ili „orezuje“ nepotrebne ili netočne asocijacije važno određivač učenja (što je pak utjecalo na obradu u stvarnom vremenu) moglo bi biti relevantno za LI. Simulacije su pokazale da je obrezivanje nepotrebnih veza natjeralo sustav da nauči nove riječi i da ih brže prepozna. Tijekom obrade, nepotrebne veze uzrokovale su da slušni ulaz aktivira više leksičkih jedinica, koje su se tada natjecale. Za djecu s LI, smanjena veličina rječnika mogla bi biti povezana s lažnijim asocijacijama, što bi onda dovelo do većeg natjecanja tijekom obrade i smanjenja sposobnosti učenja tog susreta. Ovo je nagađanje, ali moglo bi se provjeriti kombiniranjem napora modeliranja s mrežnim podacima djece u različitim razvojnim fazama i s LI.

6. Leksičke razlike u jezičnom oštećenju: uzrok ili posljedica?

Uzročna pitanja su složena. Da bismo lakše uokvirili ovu raspravu, korisno je razmotriti dvije razlike: proksimalni nasuprot distalnim uzrocima i objašnjenja specifična za domenu naspram općenitih domena. Proksimalni uzrok nalazi se blizu promatranog ponašanja - nešto pogrešno što izravno pridonosi poremećenom ponašanju. Možemo, na primjer, postaviti kognitivni model prepoznavanja izgovorenih riječi koji ima određenu komponentu, a ako djeca s LI pokažu oštećenja u ovoj komponenti, to bi bio odgovarajući približni uzrok razlika u prepoznavanju izgovorenih riječi. Zauzimanje distalnijeg gledišta omogućuje nam da pitamo zašto dolazi do oštećenja djece pri obradi te komponente, pri čemu je distalni uzrok krajnji ili temeljni uzrok poremećaja. Objašnjenje specifično za određenu domenu bilo bi specifično za jezični sustav, dok bi opće objašnjenje za domenu gledalo izvan jezika i pitalo se jesu li deficiti u drugim domenama odgovorni za jezični nedostatak.

Svakako se može napraviti uvjerljiv slučaj da su razlike u leksičkom učenju i leksičkoj obradi uzročno uzrokovane LI. Na proksimalnoj razini objašnjenja može se dokazati da razumijevanje rečenice ima leksičku osnovu [76]. S tog gledišta, razlike u leksičkoj obradi imaju izravan utjecaj na trajno razumijevanje. Stoga će razlike u leksičkoj vještini utjecati na općenitiju obradu jezika, a deficiti na razini riječi utječu na razumijevanje rečenice i diskursa. Uzimajući razvojniju perspektivu, u ranom razvoju, ako gramatika proizađe iz leksičke baze [77,78], ograničenja u veličini leksikona bit će kritična. To je lijepo rekao Locke, koji je za djecu s nedostatkom u leksičkom znanju rekao: ‘Za njih, odgođeni leksikon može biti odbijen gramatikom’ [79, str. 281–282]. Drugi su tvrdili da su leksički nedostaci posljedica primarnijih deficita u drugim aspektima jezika. I morfosintaksa i fonološko kratkotrajno pamćenje značajka su u kauzalnim teorijama koje predviđaju leksičke posljedice, za pregled vidi [80].

Što se tiče specifičnosti domene, moguće je da očite jezične razlike proizlaze iz nejezičnih izvora. Na primjer, postoji velika literatura koja istražuje u kojoj je mjeri LI posljedica deficita slušne obrade, a čini se da su oni povezani s povećanim rizikom od LI, čak i ako ne igraju jednostavnu uzročnu ulogu [81,82] studije također su istraživali hipotezu da je LI povezan s smanjenjem brzine obrade [83]. Paralele s literaturom o stečenim poremećajima [84] mogu se vidjeti ako uzmemo u obzir LI koja proizlazi iz poremećaja u kognitivnoj kontroli. Djeca s LI često pokazuju popratne nedostatke u izvršnoj funkciji, a to bi moglo utjecati na procese uključene u leksičku aktivaciju ili odabir, npr. [85] razvojno, postoji bliska veza između jezika i razvoja kognitivne kontrole [86], ali opet, uzrok i posljedicu je teško razaznati: ograničenja u kognitivnoj kontroli mogu ograničiti razvoj jezika, ali jednako, jezik može ograničiti i razvoj kognitivne kontrole. Ranije opisani PDH također se može promatrati kao opća teorija domene, kao i razlike u asocijativnom učenju, svojstvene McMurrayu et al. [42] računalni model učenja riječi.

Jasno je da je razlikovanje uzročnosti doista jako teško. Razlika između proksimalnog i distalnog nije jasna (vidi [87] za daljnju raspravu) i koliko je relevantno utvrđivanje uzročnosti za naše razumijevanje leksičke prirode LI uvelike ovisi o konkretnom pitanju koje se postavlja. Ako nekoga zanima temeljni uzrok - koja je priroda i podrijetlo LI - onda se treba zapitati kako jezične poteškoće proizlaze iz genetskih i okolišnih etioloških čimbenika koji djecu izlažu riziku od LI. Posljednjih godina došlo je do odmaka od razmišljanja o uzročnosti u smislu jednog temeljnog kognitivnog uzroka sa sadašnjim teorijama s obzirom na to kako različiti kognitivni čimbenici mogu djelovati zajedno na vjerojatni način s više rizika, umjesto da se raspravlja o 'pojedinačnom' ili primarnom temelju uzrok [88]. Ova perspektiva ima u središtu razvoj i nudi plodonosan način da se razmotri kako čimbenici na kognitivnoj razini međusobno djeluju i utječu jedni na druge tijekom učenja (pregled [80,89] za pregled). Unutar ovog okvira možemo razmotriti kako leksički nedostaci proizlaze iz svega onoga što dijete dovodi u opasnost od LI, dok u isto vrijeme prepoznajemo da će i same leksičke razlike također pridonijeti stalnoj razvojnoj manifestaciji LI.

Razumijevanje uzročnosti unutar višestrukog i vjerojatnog modela čimbenika rizika potrebno je ako želimo razumjeti složenost odnosa gen -mozak -ponašanje u LI. Jednako tako, za rješavanje teorijskih pitanja u obradi jezika ili individualnih razlika u obradi jezika, postoji prostor za postavljanje proksimalnijih pitanja o tome kako se riječi uče i obrađuju kod osoba s LI. To se može riješiti u smislu kognitivnih procesa uključenih u obradu jezika (bihevioralno ili računski), dok su i dalje agnostični u pogledu etiologije i krajnjih uzroka LI. Empirijski i računski rad koji je ovdje pregledan pokazuje korisnost ovog pristupa.

7. Poremećaji u razvoju naspram stečenih

U skladu s temom ovog posebnog broja, završavam s nekim razmišljanjima o razvojnim naspram stečenih poremećaja. Najočitija je razlika u specifičnosti. Nisam pokušao razlikovati niti raspravljati o podtipovima LI. U slučajevima stečenog poremećaja, međutim, razlikuju se nakon detaljnog kognitivnog testiranja, ponajviše između pacijenata koji imaju deficite povezane s temeljnim semantičkim predstavama i onih čiji se nedostaci, čini se, odnose na pristupanje ili dohvaćanje inače netaknutih prikaza, kako su pregledali Mirman & amp Britt [ 84]. Unatoč tome što je razvojni LI povezan s značajnom heterogenošću, podtipiziranje čak i na temelju široke razlike između zastupljenosti i pristupa problematično je, zasigurno iz baze podataka koju trenutno imamo. Profili simptoma se preklapaju, a mnoga djeca pokazuju nedostatke u zastupljenosti, na primjer indeksirana ograničenjima u širini i dubini rječnika. To otežava procjenu pristupa u bilo kojem čistom smislu: u razvoju se nove riječi neprestano susreću i uče, a čini se da su one slabo zastupljene i teško pristupačne za djecu s razvojnom LI. Prijavljena su neka djeca za koja se čini da pokazuju nesrazmjerne poteškoće s leksičkim pretraživanjem-djeca s poteškoćama u pronalaženju riječi (npr. [90]). Čini se da su ova djeca najbliža tome da imaju nešto poput određenog problema s pristupom, ali čak je i ovdje tumačenje komplicirano činjenicom da su često prisutne šire jezične poteškoće.

Heterogenost u razvojnim slučajevima je za očekivati, s obzirom na složene interakcije koje nastaju tijekom učenja jezika [80]. To je zasigurno klinička stvarnost, kako ilustrira Conti-Ramsden et al. [91] istraživanje djece koja pohađaju jezične jedinice u Velikoj Britaniji. Primijenili su veliku bateriju mjera koje su dotakle različite aspekte jezika od fonološke obrade do razumijevanja diskursa. Time je identificirano šest različitih skupina ili "sorti" LI. Međutim, mapiranje ovih skupina na kognitivne modele jezične obrade, pri čemu svaki uredno odgovara određenom lokusu, jednostavno nije moguće. Heterogenost se također odražava u trenutnom razmišljanju o uzrocima LI, pri čemu su u središtu pozornosti više pristupa faktorima rizika [88]. Kao što je ranije napomenuto, s ovog gledišta LI je povezan s brojnim različitim genetskim i okolišnim čimbenicima rizika koji se zajedno tvore kako bi oblikovali fenotip na vjerojatni način, međusobno djelujući i s drugim čimbenicima koji mogu prenijeti otpornost ili daljnji rizik putem ko -morbiditet. Važno je da istraživanja prihvate ovu varijaciju, ako želimo razumjeti prirodu i uzroke LI.

Ipak, iz pristupa koji se koristi u stečenim studijama može se izvući pouka. Obično je karakterizacija fenotipa u razvojnim poremećajima široka, pri čemu se sudionici biraju na temelju oslabljene izvedbe na procjeni jezika omnibusa ili složene jezične mjere. To potvrđuje da djeca imaju funkcionalni LI, ali otežava usporedbu među studijama. Problematično je i kada se rezultat omnibusa jezika zatim poveže s izvedbom na eksperimentalnoj mjeri. Općenito, ovo je pozitivna značajka jer nam omogućuje kontinuirano promatranje učinaka. Međutim, omnibus mjere su tupi instrumenti i osim što karakteriziraju ukupnu ozbiljnost, nude malu korisnost. Za ilustraciju: vidi li se trajno natjecanje u McMurrayu et al. [50] uzorak povezan s jezičnim nedostacima na isti način kao što je otpornost na kontekstni učinak za blokiranje kohortnog natjecanja u Brocku et al. [63] studija? Jednostavno ne znamo. Kao što je prikazano u brojnim radovima u ovom posebnom izdanju, korištenje mjera koje su teoretski motivirane modelima jezične obrade moglo bi omogućiti stvaranje bliže veze između eksperimentalnog učinka i kognitivnog profila - i olakšati usporedbu među studijama.

Oni koji proučavaju stečene poremećaje također bi mogli imati koristi od bližeg razmatranja razvojnog rada. Razvojne studije LI -a obuhvaćale su individualne razlike dugi niz godina, motivirane potragom za otkrivanjem distalnih uzroka i objašnjenjem heterogenosti. Pojedinačne razlike u domenama izvan jezika (npr. Izvršna funkcija) također su detaljno razmotrene. Zanimljivo je vidjeti razvojniji pristup koji karakterizira raspravu o stečenim poremećajima, kao što je utjelovljeno u hipotezi primarnih sustava, na primjer [92], i u promišljanjima o prirodi odnosa između čimbenika opće domene, kao što su izvršna funkcija i leksičko-semantički obrada u bolesnika s stečenim poremećajima [84].

U budućem radu potrebno je riješiti dva važna seta pitanja, oba inspirirana razvojnim pitanjima. Prvo, odakle potječu ti deficiti? Jesu li leksički nedostaci primarni, što dovodi do nizvodnih posljedica na gramatiku, ili su sami leksički nedostaci nizvodna posljedica drugih nedostataka, a specifični su za jezik ili su manifestacija općenitije razlike u načinu na koji ljudi s LI uče ili obrađuju informacija? Drugi skup pitanja više je agnostičan prema temeljnim uzrocima, ali umjesto toga postavlja pitanje o posljedicama deficita na leksičkoj razini za općenitiju jezičnu obradu. Ovdje postoji potreba za čvršćom vezom između kognitivnog modela i učinaka ponašanja. Ovdje prikazane vizualne svjetske studije nude obećavajući pristup proučavanju LI, kao i studije leksičkog učenja i konsolidacije, ali potrebno je mnogo više podataka. Mirman & amp Britt [84] primjećuju važnost modela koji su računski eksplicitni. To vrijedi i u razvojnom području. Lijep primjer je razmotriti kako je naše razumijevanje problema čitanja u razvoju poboljšano računalnim modelima [93,94]. 2 Relevantno za ovaj rad, McMurray et al. -ov model učenja riječi [42] nudi novu perspektivu na sučelju između učenja i obrade u tipičnom razvoju, s implikacijama za razmišljanje o razvojnim poremećajima na drugačiji način.

Na kraju, jasno je da neka djeca s LI pokazuju leksičke slabosti. Relativno malo rada usredotočeno je na pitanja na leksičkoj razini, ali kako je ovdje pregledano, nedavni rad na istraživanju leksičkog učenja i leksičke obrade u djece s LI-om otkrio je nove spoznaje, a barem po mom mišljenju, naglasio je potrebu za dodatnim istraživanjem, a možda čak i neko preispitivanje uloge leksičkih deficita u razumijevanju prirode LI općenito.


"semantička mreža" je način predstavljanja "semantičkih" odnosa u obliku "grafikona". gdje je kao "leksička semantička mreža" vrsta semantičke mreže koja predstavlja odnose između riječi, podrečenih riječi ili nekih drugih jezično povezanih pojmova. pa su drugim riječima leksičke semantičke mreže vrsta semantičkih mreža koje se bave jezičnim odnosima.

Prema Wikipedija i semantičke mreže, John F. Sowa Ovo je ažurirana verzija članka u Enciklopediji umjetne inteligencije, Wiley, 1987., drugo izdanje, 1992..

Semantička mreža koristi se kada netko ima znanje koje se najbolje razumije kao skup pojmova koji su međusobno povezani.

Većina semantičkih mreža temelje se na spoznaji. Također se sastoje od lukova i čvorova koji se mogu organizirati u taksonomsku hijerarhiju. Semantičke mreže pridonijele su idejama širenja aktivacije, nasljeđivanja i čvorova kao proto-objekata.

Primjer semantičke mreže je WordNet. Grupira engleske riječi u sinsetove. Neki semantički odnosi između ovih sinsetova su meronimija, hiponimija itd.

. istražuje je li značenje leksičke jedinice utvrđeno promatranjem njezina susjedstva u semantičkoj mreži (riječi s kojima se javlja u prirodnim rečenicama) ili je značenje već lokalno sadržano u leksičkoj jedinici.


Eksperiment

Metoda

Sudionici

Sudjelovalo je 35 ispitanika, prosječna starost je bila 21,3 godine. Svi subjekti su bili studenti na Sveučilištu Radboud Nijmegen i sudjelovali su bilo zbog novca ili kredita. Nijedan ispitanik nije bio svjestan svrhe eksperimenta.

Poticaji

Riječi su predstavljene bijelim fontovima Arial na crnoj podlozi. Prosječna duljina riječi bila je 10 slova. Za udaljenost gledanja od 100 cm, podražaji su u prosjeku potisnuli vizualni kut od 0,57 ° × 2,86 °.Za eksperiment je stvoreno ukupno 120 podražaja slovima (poticaji s prijevodom na engleski mogu se vidjeti u tablici 1). Osamdeset je stvarnih nizozemskih riječi koje označavaju poznate objekte i sadržavale su kritične eksperimentalne podražaje. Preostalih 40 podražaja bile su nizozemske pseudo riječi (tj. Fonotaktički i pravopisno legalni nizovi slova bez značenja na nizozemskom). Ciljani podražaji pripadali su jednom od dva eksperimentalna uvjeta: (1) riječi koje označavaju objekte za koje je funkcionalna upotreba povezana s kretanjem prema tijelu (npr. telefon, fotoaparat) i (2) riječi koje označavaju objekte za koje je funkcionalna uporaba povezana s odmicanjem od tijela (npr. čekić, olovka). Ciljani poticaji bili su predstavljeni u dva konteksta: (1) ciljnim riječima prethodila je riječ koja je naglašavala značajku djelovanja u vezi s funkcionalnom uporabom (npr. telefonski razgovor, ekser-čekić) i (2) ciljnim riječima prethodila je riječ koja je naglašavala radnju koja nije povezana s funkcionalnom uporabom (npr. adapter-telefon, alatni remen-čekić).

Stol 1. Nizozemski riječi povezane s kretanjem prema tijelu (tjelesne riječi) i odmicanjem od tijela (svjetske riječi). Prijevodi na engleski tiskani su kurzivom.

Kako bi se provjerilo jesu li poticaji uistinu usklađeni s obzirom na važne psiholingvističke varijable, anketi je dano 15 izvornih govornika nizozemskog koji nisu sudjelovali u bihevioralnom eksperimentu (rezultate potražite u Tablici 2). U ovom upitniku sudionici su zamoljeni da ocijene riječi na ljestvici od 7 stupnjeva s obzirom na (1) slikovnost imenice (1 = vrlo je teško zamisliti referentnu imenicu, 7 = vrlo je lako zamisliti referentnu imenica), (2) je li imenica označavala objekt koji obično donosite prema tijelu ili od njega (𢄣 = prema tijelu, Ʊ = dalje od tijela).

Tablica 2. Prosječne ocjene predtestova.

Rezultati upitnika pokazali su da se imenice podudaraju s dva uvjeta s obzirom na mogućnost slikanja (tijelo: M = 6.82, SE = 0.024 svijet: M = 6.76, SE = 0.029), t(1,78) = 1,46, str > 0,1. Za objektne imenice sudionici su se složili da se tjelesne riječi odnose na predmete koje obično nosite prema tijelu, a svjetske riječi na predmete koje obično odnesete iz tijela (tijelo: M = 𢄡.13, SE = 0.049 svijet: M = 2.33, SE = 0.057), oba su se sredstva značajno razlikovala od 0 prema jednom uzorku t-testovi (sve str-vrijednosti π.001). Kako bismo dobili objektivnu mjeru učestalosti riječi, izračunali smo srednju frekvenciju leme na milijun za svaki uvjet koristeći leksičku bazu podataka (Baayen i sur., 1993.). To je dalo prosjek od 567 (SE = 128.3) za tjelesne riječi i 487 (SE = 119.3) za svjetske riječi. Nezavisni uzorak t-riječi označene testom podudaraju se po učestalosti, t(1,78) = 1,48, str > 0,1. Osim toga, neovisni uzorak t-testovi su pokazali da se imenice podudaraju s obzirom na dužinu (tijelo: M = 6.8, svijet: M = 6.3), t(1,78) = 0,90, str > 0,2.

Postupak i dizajn

Sudionici su udobno sjedili ispred monitora računala i reagirali pritiskom na tipku (tj. Pritiskom na bilo koju tipku koja se nalazila bliže ili unaprijediti iz tijela). Za početak probe sudionici su morali pritisnuti gumb za pokretanje odzivnog uređaja (koji se nalazi u sredini odzivnog uređaja). Nakon toga su primili znak (tj. Slova A ili B) koji im je signalizirao da pripreme pokret (bilo prema ili daleko iz tijela) koje su izvršili samo ako je druga riječ leksički valjana. Sudionici su upućeni da pažljivo pročitaju obje riječi. Pojava dviju riječi označena je križem za fiksaciju (pojavljuje se u središtu 500 ms). Prva riječ predstavljena je za 1000 ms. Druga se riječ pojavila 1000 ms nakon pomaka prve riječi, pozivajući na brži odgovor na identitet riječi (tj. Odgovor u slučaju da je druga riječ prava riječ na nizozemskom). Druga je riječ ostala vidljiva sve dok sudionici nisu odgovorili, ili najviše 2000 ms (pogledajte sliku 1 za ilustraciju ispitivanja Go i NoGo). Odnosno, prva predstavljena riječ nije bila jasno povezana s određenim smjerom ili radnjom, razlike koje prijavljujemo su relativne razlike između reakcijskih vremena (RT) stečenih kao odgovor na drugu predstavljenu riječ. Eksperiment je obuhvatio 160 kritičkih pokusa sastavljenih od 20 ponavljanja faktorske kombinacije dva signala kretanja, dva tipa riječi i dva konteksta. Odnosno, smjer odgovora sudionika i motorički program općenito povezan s riječju referent ili odgovaraju ili ne (radnja je podudarna s radnjom nekongruentna), a riječ je ili predstavljena u jezičnom kontekstu koji naglašava funkcionalnu uporabu ili manje tipična upotreba objekta (usredotočenost na dominantnu nasuprot nedominantne radnje). Redoslijed predstavljanja parova riječi bio je uravnotežen u odnosu na sudionike. Odnosno, polovica sudionika prvi je put vidjela ciljanu riječ (npr. telefon) kojoj prethodi riječ koja naglašava dominantno obilježje radnje (razgovor), a zatim istu ciljanu riječ kojoj prethodi riječ koja naglašava nedominantnu radnju (adapter) i obrnuto.

Slika 1. Ilustracija Go i NoGo probe.

Analiza podataka

Izmjerili smo latencije kako bismo prepoznali da je predstavljena nizozemska riječ leksički valjana definirana kao vremenska razlika između početka riječi i otpuštanja tipke za pokretanje. Prosječni RT mogu se vidjeti na slici 2. Dodatno, zabilježili smo vremena kretanja (MT, tj. Vrijeme od otpuštanja gumba za pokretanje do pritiska na gumb cilja). Pokusi s ekstremnim RT -om ili MT -om (prosječno 2 × STD ±) tretirani su kao izvanredni i isključeni iz daljnje analize. To je dovelo do isključenja 9,12% podataka. Kriterij značajnosti za sve analize postavljen je na α = 0,05.

Slika 2. Prosječno vrijeme reakcije (RT) za riječi, kao funkcija podudarnosti između znaka i povezanog smjera kretanja, te kontekstualnog fokusa (fokus na značajku dominantne radnje nasuprot značajke nedominantne radnje).


Što je semantičko?

Riječ semantika pridjev je koji se slobodno može definirati kao "u vezi sa značenjem". Iz ove definicije jasno je da semantički naglašava značaj značenja riječi, izraza itd. U lingvistici posebno ističemo značaj semantičkog pravila. Zbog toga postoji specifično područje proučavanja poznato kao semantika. Semantika se odnosi na proučavanje značenja riječi.

Značenje riječi igra ključnu ulogu u komunikaciji. Zato u svakom jeziku postoje određene definicije ili značenja riječi kako ne bi došlo do zabune oko njihovog značenja. Zamislite kontekst u kojem jedna riječ ima niz značenja. To bi izuzetno otežalo komunikaciju jer ljudi postaju zbunjeni o tome na koje točno značenje govornik misli.

Uzmimo primjer kako bismo shvatili značaj značenja u komunikaciji.

To bi jednostavno moglo označiti da je pojedinac ubio nešto, poput životinje. Ali istu rečenicu stavite u kontekst glazbene izvedbe. Ovdje bi osoba mogla reći 'ti si to ubio' kako bi naglasila da se pojedinac pokazao vrlo dobro.


"semantička mreža" je način predstavljanja "semantičkih" odnosa u obliku "grafikona". gdje je kao "leksička semantička mreža" vrsta semantičke mreže koja predstavlja odnose između riječi, podrečenih riječi ili nekih drugih jezično povezanih pojmova. pa su drugim riječima leksičke semantičke mreže vrsta semantičkih mreža koje se bave jezičnim odnosima.

Prema Wikipedija i semantičke mreže, John F. Sowa Ovo je ažurirana verzija članka u Enciklopediji umjetne inteligencije, Wiley, 1987., drugo izdanje, 1992..

Semantička mreža koristi se kada netko ima znanje koje se najbolje razumije kao skup pojmova koji su međusobno povezani.

Većina semantičkih mreža temelje se na spoznaji. Također se sastoje od lukova i čvorova koji se mogu organizirati u taksonomsku hijerarhiju. Semantičke mreže pridonijele su idejama širenja aktivacije, nasljeđivanja i čvorova kao proto-objekata.

Primjer semantičke mreže je WordNet. Grupira engleske riječi u sinsetove. Neki semantički odnosi između ovih sinsetova su meronimija, hiponimija itd.

. istražuje je li značenje leksičke jedinice utvrđeno promatranjem njezina susjedstva u semantičkoj mreži (riječi s kojima se javlja u prirodnim rečenicama) ili je značenje već lokalno sadržano u leksičkoj jedinici.


Što je semantičko?

Riječ semantika pridjev je koji se slobodno može definirati kao "u vezi sa značenjem". Iz ove definicije jasno je da semantički naglašava značaj značenja riječi, izraza itd. U lingvistici posebno ističemo značaj semantičkog pravila. Zbog toga postoji specifično područje proučavanja poznato kao semantika. Semantika se odnosi na proučavanje značenja riječi.

Značenje riječi igra ključnu ulogu u komunikaciji. Zato u svakom jeziku postoje određene definicije ili značenja riječi kako ne bi došlo do zabune oko njihovog značenja. Zamislite kontekst u kojem jedna riječ ima niz značenja. To bi izuzetno otežalo komunikaciju jer ljudi postaju zbunjeni o tome na koje točno značenje govornik misli.

Uzmimo primjer kako bismo shvatili značaj značenja u komunikaciji.

To bi jednostavno moglo označiti da je pojedinac ubio nešto, poput životinje. Ali istu rečenicu stavite u kontekst glazbene izvedbe. Ovdje bi osoba mogla reći 'ti si to ubio' kako bi naglasila da se pojedinac pokazao vrlo dobro.


Financiranje

Ovo istraživanje podržano je bespovratnim sredstvima Zaklade za znanost Ministarstva obrazovanja Kine (Grant br. 15YJC190024) i potporama Nacionalne zaklade za prirodne znanosti Kine (Grant br. 31540024).

Bilješke

1. Budući da je ovo istraživanje provedeno u Kini koristeći kineske studente, poticaji su bili kineski znakovi. Povremeno u ovom članku koristimo kineske znakove s engleskom ekvivalentnošću u zagradama kako bismo podsjetili čitatelja da se sudioniku prezentiraju kineski znakovi.


Kako funkcionira semantička analiza

Leksička semantika igra važnu ulogu u semantičkoj analizi, dopuštajući strojevima da razumiju odnose između leksičkih jedinica (riječi, frazni glagoli itd.):

Hiponimi: određene leksičke jedinice generičke leksičke jedinice (hipernim) npr. narančasta je hiponim voća (hipernim).

Meronomija: logički raspored teksta i riječi koji označava sastavni dio ili član nečega, npr. segment naranče

Polisemija: odnos između značenja riječi ili izraza, iako malo drugačiji, dijele zajedničko jezgro značenja, npr. Pročitao sam članak i napisao sam rad)

Sinonimi: riječi koje imaju isti smisao ili gotovo isto značenje kao druge, npr. sretan, zadovoljan, ekstatičan, presretan

Antonimi: riječi koje imaju blizu suprotna značenja npr. sretan, tužan

Homonimi: dvije riječi koje zvuče isto i pišu se isto, ali imaju različito značenje, npr. narančasta (boja), narančasta (voće)

Semantička analiza također uzima u obzir znakove i simbole (semiotika) i kolokacije (riječi koje često idu zajedno).

Automatizirana semantička analiza radi uz pomoć algoritama strojnog učenja.

Dodavanjem semantički poboljšanih algoritama strojnog učenja uzorcima teksta, možete uvježbati strojeve da daju točna predviđanja na temelju prošlih zapažanja. U semantički pristup strojnom učenju uključeni su različiti podzadaci, uključujući višeznačno određivanje značenja riječi i izdvajanje odnosa:

Višeznačno značenje riječi

Automatizirani proces identifikacije u kojem se smislu riječ koristi prema svom kontekstu.

Prirodni jezik ponekad je dvosmislen i polisemičan, ista riječ može imati različita značenja, ovisno o tome kako se koristi.

Riječ "naranča," na primjer, može se odnositi na boju, voće ili čak grad na Floridi!

Isto se događa i s riječju "datum," što može značiti ili određeni dan u mjesecu, voće ili sastanak.

U semantičkoj analizi s strojnim učenjem, računala koriste višeznačnu odrednicu značenja riječi kako bi utvrdila koje je značenje točno u danom kontekstu.

Ekstrakcija odnosa

Ovaj se zadatak sastoji od otkrivanja semantičkih odnosa prisutnih u tekstu. Odnosi obično uključuju dva ili više entiteta (koji mogu biti imena ljudi, mjesta, nazivi tvrtki itd.). Ti su entiteti povezani semantičkom kategorijom, poput "radi u", "živi u", "je izvršni direktor", "sa sjedištem u".

Na primjer, izraz "Steve Jobs jedan je od osnivača Applea, čije je sjedište u Kaliforniji" sadrži dva različita odnosa:


Eksperiment

Metoda

Sudionici

Sudjelovalo je 35 ispitanika, prosječna starost je bila 21,3 godine. Svi subjekti su bili studenti na Sveučilištu Radboud Nijmegen i sudjelovali su bilo zbog novca ili kredita. Nijedan ispitanik nije bio svjestan svrhe eksperimenta.

Poticaji

Riječi su predstavljene bijelim fontovima Arial na crnoj podlozi. Prosječna duljina riječi bila je 10 slova. Za udaljenost gledanja od 100 cm, podražaji su u prosjeku potisnuli vizualni kut od 0,57 ° × 2,86 °. Za eksperiment je stvoreno ukupno 120 podražaja slovima (poticaji s prijevodom na engleski mogu se vidjeti u tablici 1). Osamdeset je stvarnih nizozemskih riječi koje označavaju poznate objekte i sadržavale su kritične eksperimentalne podražaje. Preostalih 40 podražaja bile su nizozemske pseudo riječi (tj. Fonotaktički i pravopisno legalni nizovi slova bez značenja na nizozemskom). Ciljani podražaji pripadali su jednom od dva eksperimentalna uvjeta: (1) riječi koje označavaju objekte za koje je funkcionalna upotreba povezana s kretanjem prema tijelu (npr. telefon, fotoaparat) i (2) riječi koje označavaju objekte za koje je funkcionalna uporaba povezana s odmicanjem od tijela (npr. čekić, olovka). Ciljani poticaji bili su predstavljeni u dva konteksta: (1) ciljnim riječima prethodila je riječ koja je naglašavala značajku djelovanja u vezi s funkcionalnom uporabom (npr. telefonski razgovor, ekser-čekić) i (2) ciljnim riječima prethodila je riječ koja je naglašavala radnju koja nije povezana s funkcionalnom uporabom (npr. adapter-telefon, alatni čekić-čekić).

Stol 1. Nizozemski riječi povezane s kretanjem prema tijelu (tjelesne riječi) i odmicanjem od tijela (svjetske riječi). Prijevodi na engleski tiskani su kurzivom.

Kako bi se provjerilo jesu li poticaji uistinu usklađeni s obzirom na važne psiholingvističke varijable, anketi je dano 15 izvornih govornika nizozemskog koji nisu sudjelovali u bihevioralnom eksperimentu (rezultate potražite u Tablici 2). U ovom upitniku sudionici su zamoljeni da ocijene riječi na ljestvici od 7 stupnjeva s obzirom na (1) slikovnost imenice (1 = vrlo je teško zamisliti referentnu imenicu, 7 = vrlo je lako zamisliti referentnu imenica), (2) je li imenica označavala objekt koji obično donosite prema tijelu ili od njega (𢄣 = prema tijelu, Ʊ = dalje od tijela).

Tablica 2. Prosječne ocjene predtestova.

Rezultati upitnika pokazali su da se imenice podudaraju s dva uvjeta s obzirom na mogućnost slikanja (tijelo: M = 6.82, SE = 0.024 svijet: M = 6.76, SE = 0.029), t(1,78) = 1,46, str > 0,1. Za objektne imenice sudionici su se složili da se tjelesne riječi odnose na predmete koje obično nosite prema tijelu, a svjetske riječi na predmete koje obično odnesete iz tijela (tijelo: M = 𢄡.13, SE = 0.049 svijet: M = 2.33, SE = 0.057), oba su se sredstva značajno razlikovala od 0 prema jednom uzorku t-testovi (sve str-vrijednosti π.001). Kako bismo dobili objektivnu mjeru učestalosti riječi, izračunali smo srednju frekvenciju leme na milijun za svaki uvjet koristeći leksičku bazu podataka (Baayen i sur., 1993.). To je dalo prosjek od 567 (SE = 128.3) za tjelesne riječi i 487 (SE = 119.3) za svjetske riječi. Nezavisni uzorak t-riječi označene testom podudaraju se po učestalosti, t(1,78) = 1,48, str > 0,1. Osim toga, neovisni uzorak t-testovi su pokazali da se imenice podudaraju s obzirom na dužinu (tijelo: M = 6.8, svijet: M = 6.3), t(1,78) = 0,90, str > 0,2.

Postupak i dizajn

Sudionici su udobno sjedili ispred monitora računala i reagirali pritiskom na tipku (tj. Pritiskom na bilo koju tipku koja se nalazila bliže ili unaprijediti iz tijela). Za početak probe sudionici su morali pritisnuti gumb za pokretanje odzivnog uređaja (koji se nalazi u sredini odzivnog uređaja). Nakon toga su primili znak (tj. Slova A ili B) koji im je signalizirao da pripreme pokret (bilo prema ili daleko iz tijela) koje su izvršili samo ako je druga riječ leksički valjana. Sudionici su upućeni da pažljivo pročitaju obje riječi. Pojava dviju riječi označena je križem za fiksaciju (pojavljuje se središnje 500 ms). Prva riječ predstavljena je za 1000 ms. Druga se riječ pojavila 1000 ms nakon pomaka prve riječi, pozivajući na brži odgovor na identitet riječi (tj. Odgovor u slučaju da je druga riječ prava riječ na nizozemskom). Druga je riječ ostala vidljiva sve dok sudionici nisu odgovorili, ili najviše 2000 ms (pogledajte sliku 1 za ilustraciju ispitivanja Go i NoGo). Odnosno, prva predstavljena riječ nije bila jasno povezana s određenim smjerom ili radnjom, razlike koje prijavljujemo su relativne razlike između reakcijskih vremena (RT) stečenih kao odgovor na drugu predstavljenu riječ. Eksperiment se sastojao od 160 kritičkih pokusa sastavljenih od 20 ponavljanja faktorske kombinacije dva signala kretanja, dva tipa riječi i dva konteksta. Odnosno, smjer odgovora sudionika i motorički program općenito povezan s riječju referent ili odgovaraju ili ne (radnja podudarna vs.radnja nekongruentna), a riječ je ili predstavljena u jezičnom kontekstu ističući funkcionalnu uporabu ili manje tipičnu uporabu objekta (usredotočenost na dominantnu nasuprot nedominantne radnje). Redoslijed predstavljanja parova riječi bio je uravnotežen u odnosu na sudionike. Odnosno, polovica sudionika prvi je put vidjela ciljanu riječ (npr. telefon) kojoj prethodi riječ koja naglašava dominantno obilježje radnje (razgovor), a zatim istu ciljanu riječ kojoj prethodi riječ koja naglašava nedominantnu radnju (adapter) i obrnuto.

Slika 1. Ilustracija Go i NoGo probe.

Analiza podataka

Izmjerili smo latencije kako bismo prepoznali da je predstavljena nizozemska riječ leksički valjana definirana kao vremenska razlika između početka riječi i otpuštanja tipke za pokretanje. Prosječni RT mogu se vidjeti na slici 2. Dodatno, zabilježili smo vremena kretanja (MT, tj. Vrijeme od otpuštanja gumba za pokretanje do pritiska na gumb cilja). Pokusi s ekstremnim RT -om ili MT -om (prosječno 2 × STD ±) tretirani su kao izvanredni i isključeni iz daljnje analize. To je dovelo do isključenja 9,12% podataka. Kriterij značajnosti za sve analize postavljen je na α = 0,05.

Slika 2. Prosječno vrijeme reakcije (RT) za riječi, kao funkcija podudarnosti između znaka i povezanog smjera kretanja, te kontekstualnog fokusa (fokus na značajku dominantne radnje nasuprot značajke nedominantne radnje).


Procesi semantičkih promjena u jeziku

Jezik se razvijao otkad se počeo koristiti. Sastavni dio evolucije jezika su semantičke promjene, odnosno promjene značenja riječi.
(Slika: aga7ta/Shutterstock)

Semantika, odnosno značenje riječi, mijenjalo se od kada se počeo govoriti prvi jezik, a evoluiralo je u ono što sada znače, kada postoji više od 6000 postojećih jezika. Nije iznenađujuće da su brojni procesi doprinijeli tim promjenama, iako je priznato da su neki imali mnogo dublje utjecaje od drugih.

Semantički pomak

Semantički pomak je jednostavan fenomen kojim se korespondencija između riječi i entiteta ili procesa u stvarnom svijetu s kojim je povezana, s vremenom mijenja. Ovo zanošenje može se odvijati u više smjerova, često djelujući potpuno nasumično, iako gotovo uvijek postoji logična veza od točke do točke.

Na primjer, riječ budalica vrlo jasno znači budalasto nama danas. Iznenađujuća je činjenica da je to na starom engleskom značilo da jest blagoslovljen. Zapravo, riječ vuče korijene s istog mjesta kao i njemačka riječ, selig, što znači blagoslovljen. Tako, selig i budalica bili su srodnici, oba značenja blagoslovljen.

Uspomene na engleskom jeziku u kojima budalica mislio blagoslovljen može se naći čak 1400. godine. Odavde su riječi počele mijenjati značenje. Jedan koji je bio blagoslovljen je vjerojatno bilo nevin, zbog čega je do srednjeg vijeka, budalica počeo značiti nevin.

Ovdje se počinje vidjeti zanošenje koje se odvija u različitim smjerovima. Jedan koji je bio nevin imao tendenciju izazivati ​​suosjećanje, koje je polako počelo brisati tanku granicu između izazivanja suosjećanja i prividne slabosti. S vremenom se tanka linija između toga što si slab i biti još gluplji sve više i više zamagljuje. Kao rezultat toga, korak po korak, riječ koja je prije značila blagoslovljen došlo pod značenje budalasto, i ni u jednom trenutku nitko nije primijetio veliki pomak u jeziku, koji se zapravo dogodio generacijama.

Slično, riječ Lijepo prošao semantički zamor. U starijim izvorima, Lijepo nekad značilo fino. Zatim, kako je vrijeme prolazilo, Lijepo, što je trebalo značiti fino podijeljen, počeo se drugačije doživljavati, zbog čega je riječ značila ono što čini danas.

Kad čujemo istančanost, naš um odmah prelazi na razmišljanje o objektu opisa kao Lijepo. To je doista značilo nešto dobro. Istančanost značilo finiju razliku, nešto konkretnije. Kako se značenje riječi razvijalo, upotreba nekih riječi se mijenjala, i to je razlog zašto istančanost koristi se onako kako je danas.

Tako se jezici razvijaju: kad se ti fenomeni dogode za sve ili većinu riječi u jeziku, sam jezik prolazi kroz promjenu. Mogu se primijetiti mnoge razlike u prvom jeziku koji se koristio i oko 6000 novih jezika koji postoje sada. Razlike su se pojavile i u novim jezicima.

Semantičko sužavanje

Drugi fenomen koji se obično može vidjeti u jezicima i promjenjivo značenje riječi je semantičko sužavanje. To se događa kada riječi počnu razvijati specifičnije, određenije značenje od onih s kojima su počele.

Evidentan primjer riječi koja je prošla kroz takav proces je meso. Na starom engleskom, meso odnosi se na sve namirnice. To bi moglo značiti i nešto slatko, bilo koje slatko koje je u to vrijeme postojalo. Kako je vrijeme prolazilo, meso postupno se počeo odnositi samo na životinjsko meso.

Neki stari oblik jezika općenito se nastoji zadržati na rubovima upotrebe, što se može vidjeti u ovom primjeru, riječ slatkiš sada se koristi za označavanje voća i bombona. Iako se netko može zapitati o upotrebi meso u kontekstu ako etimologija nije poznata, ne razmišljamo predugo o njoj, jer se tako jezik razvio za upotrebu.

Činjenica da je riječ slatkiš sada se odnosi na voće i bombone primjer je kako se ostaci semantičkog sužavanja zadržavaju u jeziku.
(Slika: Vorobyeva/Shutterstock)

Semantičko proširenje

S druge strane, kao svojevrsni obrnuti proces prema semantičko sužavanje, je proces od semantičko proširenje, što je proces kroz koji upotreba riječi postaje općenitija nego što je bila. Uobičajeno naveden primjer ovog fenomena je staroengleska riječ ptica, što je bilo ranije i izvorno most, koji se zapravo odnosio samo na mlade ptice, po upotrebi slične načinu ptičica je danas. S druge strane, riječ koja se koristila za općenito označavanje ptica bila je fugol. Njemački govornici identificirat će ovu riječ i njezinu sličnost s njemačkim Vogel. Ponovno, ovaj primjer svjedoči o činjenici da su njemački i engleski u prošlosti bili mnogo bliskiji nego što su sada.
Postepeno, most, staroengleska riječ za ptica značenjski prošireno značenje za sve ptice, kao što je to danas, i fugol vremenom se transformirao u živina, koji se danas koristi u odnosu na ptice divljači, ili se ponekad manje koristi, u stilskoj upotrebi u odnosu na ptice.

Ovo je prijepis iz video serije Priča o ljudskom jeziku. Gledajte sada na Velikim tečajevima Plus.

Tragom natrag do korijena

Kad pogledamo vokabular koji se danas koristi, lako je vidjeti koliko je toga rezultat evolucije kroz niz godina, rezultat riječi koje prelaze milijune usta kroz mnogo, mnogo godina.

Proto-indoeuropski jezik i činjenica da je to najveća jezična obitelj koja postoji, možda su razlog zašto lingvisti mogu vidjeti toliko različitih procesa u jeziku i pronaći veze među jezicima.

Često postavljana pitanja o semantičkim promjenama:

Iako ne postoji utvrđen razlog zbog kojeg se značenja riječi mijenjaju, semantičke promjene nastaju kada se upotreba riječi postupno mijenja kako se jezik iz godine u godinu govori.

Svaki proces u kojem se značenja riječi mijenjaju tijekom vremena je semantička promjena, poput semantičkog zanošenja, semantičkog proširenja ili semantičkog sužavanja.

Semantičko proširenje je proces u kojem se značenje riječi vremenom razvija kako bi predstavljalo općenitiji pojam ili stvar nego što je to bilo u početku.


Rezultati

Rezultati su analizirani na sljedeći način: prvo smo proveli niz analiza koje su uspoređivale jednojezične i dvojezične osobe u engleskom eksperimentu. Zatim smo usporedili jednojezične s dvojezičnim osobama na njihovom maternjem jeziku (L1). Zatim je uspoređena dvojezična izvedba u engleskim i francuskim pokusima. Provedena je posljednja serija analiza uspoređujući dvojezične osobe u njihovim L1 i L2. Sve analize provedene su pomoću SPSS verzije 22. Rezultati svake analize dani su u nastavku.

Rezultati ponašanja

Mješoviti ANOVA -i provedeni su za grupnu usporedbu (jednojezični naspram dvojezičnih), dok su ponovljene mjere ANOVA -e izvedene za jezične usporedbe unutar dvojezične skupine. Značajne interakcije razgrađene su Bonferronijevim usporedbama jednostavnih učinaka korigiranim. Analize su detaljno opisane u dolje pododjeljcima.

Monolingualci vs dvojezični: izvedba na engleskom jeziku

Vrijeme reakcije (RT) i točnost analizirani su s dva odvojena mješovita ANOVA-a s faktorom unutar subjekta Broj osjeta (NoS: visoko nasuprot niskom) i grupom faktora između subjekata (jednojezični naspram dvojezičnog). Analize vremena reakcije otkrile su glavni učinak NoS [Ž(1,33) = 20.25, MSE = 552.25, str = 0,01, η p 2 = 0,38], što ukazuje na brže vrijeme reakcije za riječi s visokim ili niskim NoS. Glavni učinak Grupe nije bio značajan (Ž < 1). Međutim, postojao je trend interakcije između Grupe i NoS -a [Ž(1,33) = 3.81, MSE = 552.25, str = 0,06, η p 2 = 0,10]. Usporedbe planiranih jednostavnih učinaka otkrile su da su RT -i bili brži za riječi s visokim NoS -om u odnosu na niski NoS samo u jednojezičnoj skupini.

Analize točnosti otkrile su glavni učinak NoS [Ž(1,33) = 9.41, MSE = 5.25, str < 0.01, η p 2 = 0.22], pokazujući točnije odgovore za stavke veće od niske NoS. Također je došlo do interakcije između Grupe i NoS -a [Ž(1,33) = 4.60, MSE = 5.25, str = 0,04, η p 2 = 0,12], što ukazuje na to da su dvojezični ljudi bili manje točni za riječi s niskim NoS –, odnosno da su dvojezičniji odgovorili točnije na visoke nego na niske riječi NoS (str < 0.01), ali jednojezični nisu (str = 0,53) —i da su jednojezični bili točniji od dvojezičnih za niske NoS (str = 0,04), ali nije visok NoS (str = 0.76). Tablica ​ Tablica4 4 prikazuje srednje RT i točne vrijednosti za jednojezične i dvojezične osobe na engleskom zadatku.

Tablica 4

Prosječna RT (SD) i točnost (SD) za jednojezične i dvojezične osobe u zadatku leksičke odluke na engleskom jeziku i na jeziku L1 (dvojezični).

JednojezičniDvojezični (engleski)Dvojezični (L1)
Vrijeme reakcijeVisoka NoS632.57 (111.76)645.66 (54.18)653.17 (41.16)
Niska NoS668.82 (122.58)659.98 (61.59)657.76 (54.83)
Razlika-36,25 ∗ ∗ -14.33-4.6
TočnostVisoka NoS98.32 (2.27)98.57 (2.45)98.57 (1.77)
Niska NoS97.81 (1.89)95.71 (3.70)95.56 (3.69)
Razlika0.502.86 ∗ ∗ 3.01 ∗ ∗

Monolingualci nasuprot dvojezičnosti: izvedba u L1

Vrijeme i točnost reakcije analizirani su ponovljenim mjerenjima ANOVA s grupom čimbenika (jednojezični naspram dvojezičnih) i stanjem (visoki nasuprot niskim), a rezultati su otkrili iste učinke kao i analiza izvedbe engleskog jezika. Konkretno, glavni učinak NoS -a bio je zbog bržeg [Ž(1,33) = 14.33, MSE = 508.63, str < 0,01, η p 2 = 0,30] i točnije [Ž(1,33) = 8.21, MSE = 6.60, str < 0.01, η p 2 = 0.20] odgovora u visokim NoS nego niskim NoS stavkama. Grupna × NoS interakcija za oba RT [Ž(1,33) = 8.62, MSE = 508.63, str < 0.01, η p 2 = 0.21] i točnost [Ž(1,33) = 4.17, MSE = 6.60, str = 0,05, η p 2 = 0,12], razloženo pomoću Bonferronija post hoc analizama, rezultat je kraćih RT -a u visokim u odnosu na niske NoS stavke samo za jednojezične osobe, veće točnosti za visoke od niskih NoS stavki samo u dvojezičnih i veće točnosti u jednojezičnih u odnosu na dvojezične samo za stavke s niskim NoS -om. Tablica ​ Tablica4 4 izvještava o RT -u i vrijednostima točnosti za dvojezične osobe u njihovom L1.

Dvojezični: izvedba na engleskom naspram francuskog

Vrijeme i točnost reakcije analizirani su ponovljenim mjerenjima ANOVA s faktorima Jezik (engleski, francuski) i NoS (visoki, niski).

Analize vremena reakcije otkrile su glavni učinak jezika [Ž(1,17) = 13.31, MSE = 3773.79, str < 0.01, η p 2 = 0.21], što ukazuje na brže vrijeme reakcije u engleskom nego u francuskom eksperimentu. Također je postojao glavni učinak NoS -a [Ž(1,17) = 4.37, MSE = 1255.48, str = 0,05, η p 2 = 0,21], što ukazuje na brže vrijeme reakcije za riječi s visokim ili niskim NoS. Interakcija između jezika i NoS -a nije bila značajna (Ž < 1).

Slično, analize točnosti otkrile su glavni učinak jezika [Ž(1,17) = 5.65, MSE = 20.54, str = 0,03, η p 2 = 0,25], što ukazuje na veću točnost na engleskom nego na francuskom. Također je uočen glavni učinak NoS [Ž(1,17) = 18.09, MSE = 13.26, str < 0.01, η p 2 = 0.53], što ukazuje na točnije odgovore na riječi s visokim ili niskim NoS. Interakcija između jezika i NoS -a nije bila značajna (Ž < 1). Tablica ​ Tablica5 5 prikazuje RT i točnost performansi na engleskom i francuskom.

Tablica 5

Prosječna RT (SD) i točnost (SD) za dvojezične osobe u zadatku leksičke odluke na engleskom i francuskom jeziku, te u L1 i L2.

EngleskifrancuskiL1L2
Vrijeme reakcijeVisoka NoS645.66 (54.18)695.35 (78.31)653.18 (41.16)687.83 (89.70)
Niska NoS659.99 (78.31)715.95 (99.24)657.76 (54.83)718.17 (101.79)
Razlika-14,33 ∗ -20.60-4.58-30,35 ∗
TočnostVisoka NoS98.57 (2.45)96.83 (2.16)98.57 (1.77)96.83 (2.75)
Niska NoS95.71 (3.70)92.38 (6.04)95.56 (3.69)92.54 (6.13)
Razlika2.86 ∗ ∗ 4.44 ∗ ∗ 3.01 ∗ ∗ 4.23 ∗ ∗

Dvojezičari: izvedba u L1 naspram L2

Sve u svemu, dvojezičari su brže reagirali [Ž(1,17) = 9.38, MSE = 4336.52, str < 0.01, η p 2 = 0.36] i točno [Ž(1,17) = 4.77, MSE = 21.33, str = 0,04, η p 2 = 0,22] u njihovom L1 od njihovog L2. Glavni učinak NoS -a bio je zbog bržeg [Ž(1,17) = 4.37, MSE = 1255.48, str = 0,05, η p 2 = 0,21] i točnije [Ž(1,17) = 18.09, MSE = 13.26, str < 0.01, η p 2 = 0.52] odgovori na visoke nego niske NoS podražaje. Osim toga, s obzirom na RT, postojao je trend interakcije između jezika i NoS -a [Ž(1,17) = 4.23, MSE = 706.01, str = 0,055, η p 2 = 0,20], što pokazuje da su odgovori bili brži samo za visoki nego niski NoS u L2. Tablica ​ Tablica5 5 prikazuje srednju RT i točnost za dvojezične jezike ’ L1 i L2.

Potencijali povezani s događajima

Analize su provedene na mjestima elektroda gdje se N400 tipično distribuira topografski (središnja središnja-stražnja mjesta srednje linije) i uključivale su vremenske okvire od 50 ms koji počinju na 300 ms i završavaju na 600 ms nakon početka stimulacije. Dodatne analize provedene su i na lijevom i desnom središnjem stražnjem mjestu, međutim, rezultati ovih analiza izvještavaju se samo ako pružaju dodatne informacije. Interakcije su raščlanjene usporedbom jednostavnih efekata prilagođenih Bonferronijem, a korekcija staklenika –Geisser korištena je za analize s više od 2 stupnja slobode u nazivniku. Prema konvenciji, prijavljujemo neprilagođene stupnjeve slobode, prilagođene MSE i vrijednost staklenika –Geisserov epsilon. Osim toga, s obzirom na to da smo iznijeli posebne hipoteze u vezi s interakcijom između NoS -a i grupe/jezika, ispitali smo planirane usporedbe jednostavnih učinaka za grupnu interakciju##x000d7 NoS, čak i kad interakcija nije bila značajna u analizi omnibusa.

Monolingualci vs dvojezični: izvedba na engleskom jeziku

Analize su provedene odvojeno za središnju liniju, lijevo i desno bočno mjesto, s mješovitom ANOVA-om s faktorima unutar predmeta Vrijeme (300 �, 350 �, 400 �, 450 �, 500 �, 550 &# x02013600), Mjesto (srednja linija: Cz, CPz, Pz lijevo: C3, CP3, P3 desno: C4, CP4, P4), NoS (visoko, nisko) i grupa subjekata među subjektima (jednojezični, dvojezični). Nije bilo značajnih učinaka interesa na središnjoj liniji ili na lijevoj bočnoj strani elektroda. Međutim, analiza desnih bočnih mjesta otkrila je značajnu interakciju između NoS i Time [Ž(5,165) = 2.93, MSE = 4.75, str = 0,03, η p 2 = 0,08, ε = 0,74], pokazujući veću amplitudu N400 za niski NoS u odnosu na riječi visokog NoS -a od 400 � ms. Planirana usporedba interakcije grupe × NoS otkrila je da je razlika u amplitudi N400 između visokog i niskog NoS značajna za jednojezične osobe (str = 0,04 srednja razlika amplitude = 1,15 μV), ali ne i za dvojezične osobe (str = 0,71 srednja razlika amplitude = 0,20 μV). Slike ​ Slike1 1 i ​ 2 2 prikazati valne oblike izazvane izvršavanjem zadataka na engleskom jeziku u jednojezičnih i dvojezičnih osoba.

Oblici valova koje izazivaju jednojezičari koji izvršavaju zadatak na engleskom jeziku.

Oblici valova koje izazivaju dvojezični ljudi koji izvode zadatak na engleskom jeziku.

Monolingualci nasuprot dvojezičnosti: izvedba u L1

Mješovita ANOVA sa čimbenicima grupe (jednojezični naspram dvojezičnih), vremena (300 �, 350 �, 400 �, 450 �, 500 �, 550 �), web stranice (Cz, CPz, Pz) , a NoS (visoki, niski) otkrili su glavni učinak stanja prema kojem su stavke s niskim NoS izazivale veći N400 od stavki s visokim NoS [Ž(1,33) = 4.20, MSE = 92.22, str = 0,05, η p 2 = 0,11]. Drugi glavni učinci ili interakcije nisu bili značajni, a analiza bočnih mjesta nije dala dodatne informacije. Planirane usporedbe grupne interakcije NoS također nisu dale nikakve dodatne informacije. Slika ​ Slika3 3 prikazuje valne oblike koje izazivaju dvojezične izvedbe ’ u svom L1.

Oblici valova koje izazivaju dvojezičari koji izvode zadatak u svom L1.

Dvojezični: izvedba na engleskom naspram francuskog

Za stranice srednje linije izračunali smo ponovljene mjere ANOVA sa faktorima Vrijeme (300 �, 350 �, 400 �, 450 �, 500 �, 550 �), Mjesto (Cz, CPz, Pz), NoS (visoko, nisko) i jezik (engleski, francuski). Ove su analize otkrile značajnu trosmjernu interakciju NoS-a, vremena i web-mjesta [Ž(10,170) = 2.61, MSE = 0.53, str = 0,04, η p 2 = 0,13, ε = 0,42]. Jednostavne usporedbe učinaka otkrile su da su od 450 � ms niske NoS riječi izazivale veće amplitude N400 od visokih NoS riječi na svim mjestima elektroda, s najvećom razlikom amplitude na mjestu Pz. Planirana usporedba interakcije Language × NoS pokazala je da je francuski zadatak izazvao veću amplitudu N400 od engleskog zadatka samo za riječi s niskim NoS, te da je učinak NoS bio značajan samo na francuskom. Analizom bočnih mjesta nisu dobivene dodatne informacije. Slika ​ Slika4 4 prikazuje valne oblike izazvane dvojezičnim nastupima ’ izvedbom na francuskom.

Oblici valova koje izazivaju dvojezični ljudi koji izvode zadatak na francuskom.

Dvojezičari: izvedba u L1 naspram L2

Podaci su analizirani korištenjem mješovite ANOVA -e s faktorima vremena (300 �, 350 �, 400 �, 450 �, 500 �, 550 �), mjesta (Cz, CPz, Pz), br. , nisko) i jezik (L1 naspram L2). Trend glavnog učinka NoS primijećen je na srednjim mjestima [Ž(1,17) = 4.07, MSE = 106.84, str = 0,06, η p 2 = 0,19], pri čemu su niski podražaji NoS izazvali veće N400 od visokih stavki NoS (imajte na umu da ovaj učinak pokazuje isti trend u obje lijeve strane (str = 0,06) i desno (str = 0,06) web mjesta).Usporedbe planiranih jednostavnih učinaka interakcije Language × NoS pokazale su da je učinak NoS bio značajan samo u L2 (str = 0.05). Slika ​ Slika5 5 prikazuje valne oblike koje izazivaju dvojezične izvedbe ’ u svom L2.

Oblici valova koje izazivaju dvojezičari koji izvode zadatak u svom L2.

Za sažetak svih rezultata, pogledajte Tablica ​ Tablica6 6 .

Tablica 6

Sažetak rezultata ponašanja i ERP -a.

RTTočnostERP/N400
Monolingualci vs. Br .: visoka < niska Br .: visoke > niske NOS × Vrijeme: nisko > visoko
Dvojezični: engleski Grupa: ns Grupa: ns Grupa × NoS (planirana usporedba): niska > visoka samo za jednojezične osobe
Grupa × NoS: visoka < niska samo kod jednojezičnih osoba (str = 0.06) Grupa × NoS: visoko > nisko u dvojezičnih jednojezika > dvojezično za niske NoS
Monolingualci vs. Br .: visoka < niska Br .: visoke > niske NOS: nisko > visoko
Dvojezični: L1 Grupa: ns Grupa: ns Grupa × Br. (Planirana usporedba): ns
Grupa × Br.: Visoka < niska samo u jednojezičnih osoba Grupa × NoS: visoko > nisko u dvojezičnih jednojezika > dvojezično za niske NoS
Dvojezični: engleski naspram francuskog Jezik: engleski i#x0003c francuski Jezik: engleski i#x0003e francuski NoS x Time x Mjesto: nisko > visoko 450-500 ms nakon stimulusa, najveće na mjestu Pz
Br .: visoka < niska Br .: visoke > niske Grupa × NoS (planirana usporedba): francuski > engleski za nisku NoS nisku > visoku samo na francuskom
Jezik × Br.: Ns Jezik × Br.: Ns
Dvojezičari: L1 naspram L2 Jezik: L1 < L2 Jezik: L1 > L2 NoS: nisko > visoko (str = 0.06)
Br .: visoka < niska Br .: visoke > niske Grupa × NoS (planirana usporedba): niska > visoka samo u L2
Jezik × NoS: visoko < nisko samo u L2 (str = 0.055) Jezik × Br.: Ns

Leksičko učenje i leksička obrada u djece s teškoćama u razvoju jezika

Leksičke vještine ključna su komponenta razumijevanja i proizvodnje jezika. U ovom se radu preispituju dokazi o deficitu na leksičkoj razini kod djece i mladih s razvojnim oštećenjem jezika (LI). U nizu zadataka, LI je povezan sa smanjenim znanjem rječnika u smislu širine i dubine te poteškoćama u učenju i zadržavanju novih riječi Dokazi proizlaze iz internetskih zadataka koji ukazuju na to da su niske razine jezične vještine povezane s razlikama u leksičkom jeziku natjecanje u prepoznavanju izgovorenih riječi. Također se raspravlja o ulozi leksičkih deficita u razumijevanju prirode LI.

1. Uvod

Riječi su gradivni elementi jezika. Oni pružaju vezu između fonološkog (ili pravopisnog) oblika i referenta, što rezultira jedinicom značenja koja se može razumjeti i podijeliti među ljudima. Znanje o riječima razvija se u ranom djetinjstvu, a uskoro će djeca moći proizvesti i razumjeti mnoge tisuće riječi, koristeći se svojim rječnikom fleksibilno i kreativno za komunikaciju s drugima. Riječi su ključna komponenta razumijevanja, pa stoga ne čudi otkriće da djeca koja se bore s jezikom tijekom razvoja često imaju poteškoća u rješavanju riječi. To se najočitije vidi kada dijete ima siromašan rječnik: nepoznavanje značenja određene riječi ima jasne i štetne posljedice za razumijevanje jezika koji tu riječ sadrži. Kako bismo riječi potaknuli razumijevanje, moramo uzeti u obzir više od toga postoji li znanje o određenoj riječi ili ne. Riječi i konteksti u kojima se pojavljuju blisko su međusobno ovisni. Riječ doprinosi značenju rečenice, ali istodobno je značenje riječi dijelom proizvod rečenice i konteksta u kojem se pojavljuje. S ovog gledišta, posjedovanje vokabulara za riječ nije faktor sve ili ništa, a ovisi o tome zna li dijete nešto slično rječničkoj definiciji riječi. Također je važna mogućnost dohvaćanja identiteta riječi kako bi se osiguralo značenje koje slušatelju treba u danom kontekstu, i to brzo, jer se dolazni govorni tok odvija u stvarnom vremenu.

Deficiti na razini riječi povezani su s različitim razvojnim poremećajima, a ponajviše s razvojnim oštećenjem jezika (LI). 1 Prije nego što raspravimo ovo, prikladno je početi s definicijom nekih pojmova. Koristim riječ leksički u različitim kontekstima u ovom pregledu, uključujući, na primjer, leksičko znanje, leksičku obradu, leksičko učenje i leksičke nedostatke. Na općoj razini, ti su pojmovi povezani s aspektima jezika na razini riječi (s riječ koji obuhvaća nešto s mentalnim prikazom ili konceptom koji je povezan s određenim oblikom), za razliku od sintaksičkih, gramatičkih ili aspekata jezika na razini diskursa. Teže je odrediti preciznije definicije, ne samo zato što se u literaturi termini koriste na različite načine. Na primjer, leksičko učenje može se procijeniti tražeći od djece da nauče fonološki oblik i povežu ga s predmetom koji ima nov, ali besmislen oblik. Ovo pokušava naučiti veze između oblika i njegovog referenta, ali su zahtjevi prema semantičkom sustavu prilično niski, s obzirom da objekt ima malo značenja. Ili bi se od djece moglo tražiti da nauče semantičke atribute povezane s novim objektom ili novim fonološkim oblikom, vjerojatno se to razlikuje od svih procesa koji se prisluškuju kada djeca uče kvantitativno i u smislu težine povezanost oblika i besmislenog referenta , ako ne i kvalitativno. Način na koji mjerimo performanse također je komplicirajući faktor. Standardni laboratorijski zadaci (poput imenovanja slike, uparivanja riječi u sliku, pružanja definicije, asocijacija na riječi ili prisjećanja semantičkih atributa) mogu tvrditi da mjere mogu li djeca prepoznati, prepoznati ili razumjeti riječi, ali u stvarnosti ti zadaci nisu proces čisti. Stavljajući na stranu nejezične čimbenike koji utječu na performanse, poput pamćenja ili izvršnih procesa kontrole, jezik je dinamičan i interaktivan-nije slučaj da se obrada može uredno podijeliti na komponente koje se mogu označiti kao identifikacija, prepoznavanje i razumijevanje.

Iz ovog kratkog pregleda jasno je da je definiranje i mjerenje leksičkih procesa složeno. Ovdje zauzimam široku perspektivu, u skladu sa stajalištem da su leksičke vještine višestruke i da obuhvaćaju sve što dijete zna o riječi i njezinoj upotrebi. Najočitiji pokazatelj djetetove leksičke vještine je znanje rječnika. Jednostavno rečeno, koliko riječi znaju? U skladu s tim, ovaj pregled započinje razmatranjem ovoga dok pregledavam dokaze o nedostatku rječnika u djece s LI. Zatim razmatram prirodu leksičkog učenja kod djece s LI, prije nego što skrenem pozornost na to razlikuju li se djeca s LI od svojih vršnjaka jer aktiviraju, koriste i obrađuju leksičke informacije.

2. Poznavanje vokabulara kod jezičnih oštećenja

Nedostaci vokabulara česti su, ali nisu univerzalni u djece s LI. Općenito, djeca koja dobiju dijagnozu LI često su „kasni govornici“, što ukazuje na razlike u učenju riječi i znanju od ranog razvoja [5] također postoje dokazi da se deficiti u rječniku održavaju u kasnijem djetinjstvu [6,7] . Iako je općeprihvaćeno da djeca s LI imaju poteškoća s razumijevanjem riječi, manje je jasno kako bi takve nedostatke trebalo konceptualizirati, kako u pogledu njihove temeljne prirode, tako i njihovih posljedica na razumijevanje jezika.

Jednostavno polazište moglo bi biti indeksiranje broja riječi koje dijete zna. Odmah se, međutim, suočavamo s pitanjem što čini 'adekvatno' poznavanje riječi i kako se to najbolje mjeri. Veličina rječnika obično se procjenjuje pomoću receptivnih zadataka koji zahtijevaju od djece da odaberu referentnog cilja iz niza slika. Međutim, vjerojatno takvi zadaci nisu jako osjetljivi [8], što vodi McGregora et al. [9] upotrijebiti podatke iz zadatka definicija za uzdužno ocrtavanje veličine rječnika u 177 djece s LI između 2. i 10. razreda (iako treba napomenuti da zadaci definicija nisu 'čisti proces' jer postavljaju zahtjeve za izražajne vještine i izvršnu funkciju kao i dodirivanje znanja o riječima). Djeca s LI uspjela su definirati manje riječi nego djeca u svakoj vremenskoj točki, pri čemu je veličina deficita s vremenom ostala stabilna. Dostupnost podataka iz zadatka definicija također je omogućila McGregoru et al. napraviti korisnu razliku između širine vokabulara - kako je gore opisano - i dubine rječnika, upućujući na to koliko su djeca dobro poznavala riječi procijenjene prema kvaliteti definicija koje su proizveli. Uz ograničenja u rječniku, djeca s LI pokazala su smanjenu dubinu znanja u odnosu na svoje vršnjake, a to se također zadržalo tijekom vremena.

McGregor et al. nalaz dubinskih i širinskih deficita važan je jer sugerira da nešto o kvaliteta poznavanje riječi različito je kod djece s LI, a ne samo količina poznatih riječi. To se uklapa u druga zapažanja u literaturi. Marinellie & amp Johnson [10] također su izvijestili o nedostacima u kvaliteti definicija koje su proizvela djeca s LI, i u smislu semantičkog sadržaja i sintaktičkog oblika, a također su manje sposobni koristiti kontekst za označavanje više značenja višeznačnih riječi [11]. Djeca s LI proizvode manje semantičkih suradnika od svojih vršnjaka, proizvodeći umjesto njih fonološke suradnike, koji podsjećaju na mnogo mlađu djecu koja se tipično razvijaju [12]. Čak i nakon opsežne obuke namijenjene poboljšanju semantičkog znanja o novonaučenim riječima, djeca s LI rjeđe će se sjećati semantičkih suradnika tih riječi (N. Munro 2007, neobjavljena doktorska disertacija, citirano u [12]). Uzeti zajedno, Sheng & amp McGregor [12] tvrdili su da ovi nalazi ukazuju na to da djeca s LI pokazuju razlike u leksičko-semantičkom znanju i organizaciji. S ovog gledišta, LI ne karakterizira samo krhko poznavanje temeljnog značenja pojedinih riječi, već i krhke semantičke veze među riječima. Potencijalno, to će imati ozbiljne posljedice na razumijevanje i uporabu jezika kada leksičku obradu treba nijansirati, osjetljivu na kontekst i fleksibilnu. Vraćam se kako bih o tome detaljnije razgovarao kasnije u ovom radu.

3. Leksičko učenje u jezičnim oštećenjima

S obzirom na te razlike u znanju riječi kada se djeca s LI testiraju u određenom trenutku, nije iznenađujuće vidjeti razlike u leksičkom učenju u laboratorijskim pokusima. Djeca s LI pokazuju slabo učenje riječi, slučajno i tijekom duljih razdoblja eksplicitne pouke [13-21]. Ove studije ukazuju na poteškoće u učenju novih fonoloških oblika, ali i sa učenjem semantičkih atributa poput boje, uzorka i animacije. Meta-analiza učenja riječi u djece s LI [22] otkrila je da je leksičko učenje oslabljeno u odnosu na vršnjake usklađene s dobi, ali ekvivalentno mlađoj djeci koja odgovaraju jezičnoj razini (neka su istraživanja odgovarala koristeći mjeru receptivnog rječnika, dok su druga koristila srednja duljina izgovora). Učenje je bilo modulirano prema ozbiljnosti, s time da su djeca s nižim razinama jezika pokazivala lošiju razinu učenja i po neverbalnim sposobnostima. Razlike u jezičnim skupinama bile su veće kada su pokusi sadržavali više ispitivanja izloženosti (što sugerira da kontrole imaju više koristi od ponovljene izloženosti nego djeca s LI), i kada se učenje procjenjivalo razumijevanjem, a ne proizvodnjom.

Leksička oštećenja učenja tradicionalno su smatrana daljnjim posljedicama oštećenja u drugim aspektima jezika ili kognitivnih vještina, pri čemu se predlažu razne uzročno -posljedične hipoteze. Na primjer, primarni gramatički nedostaci mogli bi spriječiti rast vokabulara jer djeca s LI nisu sposobna koristiti sintaksičku strukturu za pomoć u učenju riječi (tzv. Sintaksičko podizanje sustava, [23] vidi [24–26]). Alternativno, leksički nedostaci u učenju mogu biti posljedica ili jezičnih ili nejezičkih ograničenja obrade, s razlikama u sposobnosti djece da obrađuju, pohranjuju i dohvaćaju informacije o novim riječima utječući na lakoću stvaranja novih asocijacija značenja oblika [27–29 ]. Važno je, međutim, da postoje dokazi o uzročnoj prirodi odnosa koji djeluje u suprotnom smjeru-to jest, samo vokabularno znanje doprinosi fonološkoj kratkotrajnoj memoriji ([30] i vidjeti [31] za računski model koji se bavi uzročno-posljedičnom vezom između fonološkog kratkotrajnog pamćenja i učenja vokabulara).

Prilično različita perspektiva o prirodi deficita leksičkog učenja dolazi iz hipoteze o proceduralnom deficitu (PDH [32]). To sugerira da učenje jezika podržavaju dva memorijska sustava, deklarativni i proceduralni. Deklarativno pamćenje obuhvaća mentalni leksikon-spremište zapamćenog znanja specifičnog za riječi-i stoga je povezano s usvajanjem rječnika i semantičkim znanjem. Za razliku od toga, proceduralno pamćenje slično je mentalnoj gramatici i bavi se sintaksom i fonologijom-računskim aspektima jezika za koje se u ovom pristupu smatra da se temelje na pravilima. Prema PDH -u, LI je povezan s nedostacima proceduralne memorije, ali netaknut deklarativni sustav. S ovog gledišta, rječnik se u LI -u vidi kao relativna snaga jer je prvenstveno podržan deklarativnim sustavom. U isto vrijeme, međutim, hipoteza priznaje da se u LI -u često opaža određeni stupanj rječnika, ali navodi da je to posljedica proceduralnih nedostataka. Ovdje bi proceduralni nedostaci ometali leksičko učenje, pri čemu bi učenje i zadržavanje fonoloških nizova bili posebno ranjivi. U skladu s tom idejom, djeca s LI pokazuju nedostatke u proceduralnom učenju u jezičnom i nejezičnom području [33,34], a to bi moglo biti izravno povezano s gramatičkim vještinama [35]. Manje je jasno je li deklarativni sustav netaknut kao Lum et al. [33] također su izvijestili o oslabljenom deklarativnom učenju usmenih materijala, kao i o otežanom proceduralnom učenju.

PDH raspravlja o jednoj vrsti implicitnog učenja, proceduralnom učenju. Drugi oblik implicitnog učenja opisan je u statističkoj literaturi za učenje, a to također pruža alternativnu perspektivu leksičkog učenja u LI. U statističkim zadacima učenja učenici su izloženi nizu elemenata koji sadrže pravilnosti, na primjer, jedan slog koji pouzdano predviđa pojavu drugog sloga. Čak i mala djeca vješto prate takve statističke zakonitosti (npr. [36]) i implicitno koriste to znanje na načine koji su relevantni za jezik, na primjer, identificiranje granica riječi u kontinuiranom govoru. Štoviše, dojenčad je u stanju preslikati rezultate statističkog učenja (npr. Potencijalne oblike riječi) u referente i u leksičke kategorije, bez izričite pouke ili pojačanja [37–39], u skladu sa statističkim učenjem koje ima ulogu u razvoju prirodnog jezika (npr. pregled, vidi [40]). Nadovezujući se na ovaj rad koji ispituje statističko učenje i učenje jezika u tipičnom razvoju, Evans et al. [41] pitali su pokazuju li djeca s LI razlike u statističkom učenju, u odnosu na dobnu kontrolu. Djeca su se bavila crtanjem dok pasivno slušaju 21 minut neprekidnog govora koji obuhvaća novi jezik. U govoru su bile ugrađene 'riječi', koje se mogu identificirati zbog velike prijelazne vjerojatnosti (tj. Vjerojatnosti da će jedan slog slijediti drugi, dajući tako naznaku gdje se granice riječi mogu postaviti u govorni tok). Na testu su se djeci igrala "riječi" i "neriječi" te su donijeli sud o tome koji zvuk najviše sliči zvukovima koje su čuli tijekom crtanja. LI djeca bila su gora od kontrola, a njihov se učinak nije razlikovao od razine slučajnosti. U drugom eksperimentu, udvostručenje količine izloženosti poboljšalo je učenje u LI skupini, koja je sada pokazala uspješnost znatno boljom od slučajnosti. Zanimljivo je da su djeca s LI također bila loša u otkrivanju statističkih zakonitosti u nejezičnom stanju koje uključuje tonove.

Potrebno je mnogo više rada kako bi se razjasnilo kada i zašto djeca s LI imaju manje uspjeha u zadacima statističkog učenja. Uzbudljiva perspektiva za buduća istraživanja bit će proširenje istraživanja statističkog učenja u LI -u od identifikacije granica riječi do preslikavanja oblika na značenje. Najnoviji razvoj psiholingvistike pokazao je da je učenje preslikavanja riječi na značenje statistički proces učenja [42–45]. Ovaj pristup ima potencijal pomoći nam da bolje razumijemo prirodu i podrijetlo individualnih razlika u leksičkom učenju. Također moramo uzeti u obzir sličnosti i razlike između implicitnog učenja, kako je utjelovljeno u statističkoj literaturi za učenje i proceduralnom učenju. Ako je učenje riječima proizvod statističkih mehanizama učenja [42], prikladnije se smatra dijelom proceduralnog sustava, a ne deklarativnim sustavom. Rasprava o sličnostima i razlikama između PDH -a i implicitnog ili statističkog učenja izlazi iz okvira ovog rada, ali se može pronaći na drugom mjestu [46,47].

Bez obzira na to kako karakteriziramo uzroke razlika u leksičkom učenju u LI, jasno je da su djeca s LI loša u učenju novih riječi, što bi moglo dovesti do toga da se značenje u dugoročnom pamćenju predstavi na osiromašen način, nedostaje im razrada i povezanost među stavkama i stoga rezultira znanjem rječnika kojemu nedostaju kvaliteta i količina. Kao što je ranije napomenuto, to ima ozbiljne implikacije na razumijevanje koje ovisi i proizlazi iz aktiviranja odgovarajućih aspekata značenja riječi, s obzirom na određeni kontekst i nijansu. Kako bismo izravno i detaljnije ispitali ovu mogućnost, moramo prijeći na studije koje mjere leksičko znanje na vrlo različit način.

4. Leksička obrada u jezičnom oštećenju

Kao što je ranije napomenuto, postoji bliska međuovisnost između riječi i konteksta u kojima se pojavljuju, pri čemu riječi doprinose značenju rečenice, a istodobno dobivaju neko vlastito značenje iz konteksta rečenice. Jasno je da metode koje izolirano koriste znanje o riječima nisu dovoljne za snimanje ove složene interakcije. Alternativni način konceptualiziranja djetetovog znanja o riječima je mjerenje načina na koji koriste riječi i reagiraju na njih tijekom jezične obrade.Veliki dio psiholingvistike naučio nas je mnogo o tome kako slušatelji pristupaju i prepoznaju izgovorene riječi, a znamo i brojne značajke koje to karakteriziraju kod odraslih (za recenzije, pogledajte [48,49]). McMurray et al. [50] sažeti ključne značajke na sljedeći način: (i) riječi su aktivirane odmah po primitku najmanjeg unosa percepcije, (ii) aktivacija se ažurira inkrementalno kako se ulaz razvija, (iii) aktivacija je ocijenjeno, (iv) u je aktivirano više riječi paralelno, i (v) ove riječi aktivno natjecati se tijekom prepoznavanja. Iako postoji više razumijevanja značenja riječi nego načina na koji se izgovorene riječi u početku aktiviraju i prepoznaju (vidi [51,52] u ovom zborniku za raspravu o semantici i konceptualnom znanju), svojstva leksičkog pristupa i prepoznavanja izgovorenih riječi utvrđena su u studijama odraslih pruža okvir koji nam pomaže u razmišljanju o aspektima poznavanja riječi kod djece s LI, pa čak i u tipičnom razvoju [53,54]. Jednostavno rečeno, pokazuju li djeca s LI neke kvalitativne ili kvantitativne razlike u bilo kojoj od ovih temeljnih značajki prepoznavanja riječi?

Metoda koja se produktivno koristila za istraživanje ključnih značajki aktiviranja i prepoznavanja riječi kod odraslih osoba je paradigma vizualnog svijeta [55,56]. Ovdje se mjere pokreti očiju dok sudionici gledaju vizualnu scenu (koja može sadržavati niz stvarnih objekata ili objekata predstavljenih na ekranu računala). Istodobno slušaju izgovorene podražaje koji opisuju aspekte vizualne scene. Kako ljudi imaju tendenciju promatrati objekte koji služe kao potencijalni referent za jezične izraze koje čuju, praćenje kretanja očiju može zahtijevati obradu jezika dok se odvija u stvarnom vremenu. Ova metoda obećava značajno istraživanje jezične obrade djece, osobito one s razvojnim smetnjama [57], jer ne zahtijeva sekundarne zadatke ili složene upute niti verbalni ishod. Umjesto toga, pokreti očiju se nenametljivo prate dok djeca čuju govor, dopuštajući relativno implicitnu mjeru obrade kako se to događa.

Iako malobrojne, studije koje koriste paradigmu vizualnog svijeta za istraživanje jezične obrade u djece s LI ponudile su neke važne uvide. McMurray et al. [50] pratili su kretanje očiju adolescenata s LI do niza vizualnih scena, od kojih svaka sadrži četiri objekta: metu (npr. svijeća), kohortni natjecatelj (npr. bombon), natjecatelj u rimi (npr. ručka) i nepovezanu stavku (npr. dugme). Znamo da odrasli slušatelji pokazuju sustavni uzorak kretanja očiju prema objektima, jer se govorni tok koji sadrži ciljnu riječ razvija vremenom [56]: oko 200 ms nakon početka ciljane riječi u govoru, vide se ekvivalentni pogledi ciljani i kohortni konkurent, a oboje su fiksirani više od rime i nepovezanih distraktora. Kako se govorni tok nastavlja i rješava nejasnoća između cilja i kohorte, očekuje se smanjenje konkurencije kohorte, popraćeno malim povećanjem pogleda natjecatelja u rimi. Ovi nalazi pokazuju fina vremenska svojstva paradigme i njezinu sposobnost da zacrta ključne značajke prepoznavanja riječi kao što su neposrednost, gradacija i konkurencija. S ovim nalazima kao pozadinom, McMurray et al. [50] istraživao je zapis o kretanju očiju adolescenata s LI i pitao razlikuje li se, kada i kako se razlikuje od onog kod kontrolne djece. Početna aktivacija bila je normalna, no kasnije je tijekom vremena smanjena jezična sposobnost bila povezana s manje pogleda u metu, a više pogleda u konkurenciju iz skupine i rime. Koristili su TRACE [58] za modeliranje podataka i provjeru niza hipoteza o mogućem uzroku ovog atipičnog obrasca pokreta očiju. Podaci se najbolje uklapaju u varijacije modeliranja čimbenika na leksičkoj razini, umjesto u percepcijske ili fonološke čimbenike. Konkretno, povećanje leksičkog raspada u modelu najbolje je uhvatilo podatke, što je dovelo do McMurraya et al. sugerirati da visoke razine leksičkog raspada sprječavaju da ciljna riječ bude potpuno aktivna, čime se omogućuje natjecateljima da postanu aktivniji nego što bi trebali biti.

Ovi nalazi ukazuju na razlike u prepoznavanju riječi kod djece s LI koja imaju leksički položaj i relativno kasno vrijeme u obradi. Dodatnu potporu tome daje eksperiment koji je izvijestio Munson et al. [59]. Ovaj je eksperiment osmišljen za mjerenje osjetljivosti na male akustičke razlike tijekom prepoznavanja izgovorenih riječi. Prethodni rad sa odraslima [60] otkrio je da su slušatelji osjetljivi na male varijacije u vremenu početka glasa (VOT) unutar fonemske kategorije (tj. Različiti znakovi /b /, od kojih su neki u VOT-u bliži a /p /) i da se to otkriva u njihovim pokretima očiju dok gledaju prizor koji sadrži slike a plaža i a breskva, između ostalih stavki. Konkretno, više se gleda slika konkurenta (npr. breskva) kako se zvučni signal približava a /p /, iako slušatelji i dalje kategoriziraju žeton kao a /b /. U skladu s povećanjem leksičkog raspada, Munson et al. otkrili su da će adolescenti s LI vjerojatnije fiksirati konkurente nego kontrolna djeca, a to je pokazalo linearnu vezu s veličinom LI. Važno je, međutim, da je skupina s oštećenim jezikom pokazala ekvivalentnu osjetljivost na sitnozrnastu varijaciju VOT-a, što ukazuje na to da nema nedostataka u perceptivnoj ili fonološkoj obradi. Uzeti zajedno, nalazi McMurraya et al. [50] i Munson et al. [59] ukazuju na djecu s LI koja pokazuju povećanu razinu leksičke nesigurnosti. Čini se da to nije posljedica razlika u početnoj aktivaciji, već čini se da odražava kasnije komponente obrade povezane s odabirom među konkurentima.

Do sada sam raspravljao o studijama koje istražuju obradu riječi (i konkurenata) odvojeno. U prirodnom jeziku, međutim, riječi se obično susreću u kontekstu rečenica. Nedavne studije koje su koristile paradigmu vizualnog svijeta kod odraslih istražile su kako se kohortni učinak očituje kada se riječi obrađuju u kontekstima koji služe za ograničavanje značenja. Nadovezujući se na raniji rad kod odraslih [61], Brock & amp Nation [62] je pratio kretanje očiju dok su odrasli čuli ciljanu riječ (npr. dugme) u neutralnom ili ograničavajućem kontekstu (Joe je odabrao gumb protiv Joe je zakopčao gumb) dok gledate vizualnu scenu koja sadrži tri slike ometača i sliku natjecatelja, u ovom primjeru neke maslac. Kao što se očekivalo u neutralnim uvjetima, slušatelji su nakon akustičkog početka preferirali konkurenciju iz kohorte dugme. Taj je učinak značajno smanjen u ograničavajućim uvjetima, gdje je glagol pričvršćen natjecatelja učinio malo vjerojatnim referentom. Dostupnost kontekstualnih informacija imala je gotovo neposredan učinak na identifikaciju riječi, djelujući sa sličnim vremenskim tijekom kao i sam kohortni učinak.

Relevantno za našu raspravu o LI, Brock et al. [63] istraživali su ovaj učinak konteksta na kohortu kod djece s autizmom, koristeći paradigmu vizualnog svijeta. Nisu pronašli učinak dijagnoze autizma: djeca s autizmom, poput kontrolne djece, pokazala su potpuno isti učinak viđen kod odraslih, s kontekstom koji je blokirao učinak kohortnog konkurenta. Važno je, međutim, da su djeca s niskom razinom oralnog jezika (uključujući i neku djecu s dijagnozom LI, sa ili bez autizma) pokazala smanjenu osjetljivost na kontekst: slušajući Joe je zakopčao gumb, duže su gledali kontekstualno neprikladnog konkurenta (maslac) nego djeca s boljim jezičnim znanjem, u skladu s nalazima McMurraya i kolega o povećanom izgledu prema natjecateljima u adolescenata s LI.

Iako još nisu testirani na djeci s LI, Huang & amp Snedeker [54] predstavljaju podatke tipično petogodišnje djece u razvoju koji također ukazuju na učinke natjecanja koji traju dulje kada su jezične sposobnosti relativno slabe. Koristeći paradigmu vizualnog svijeta, odrasli i djeca gledali su scene koje sadrže ciljnu sliku (npr. cjepanice), konkurent (npr. ključ) i dva nepovezana distraktora tijekom slušanja neutralne rečenice koja je sadržavala ciljanu riječ (npr. pokupiti cjepanice). Obrazloženje je sljedeće cjepanice treba aktivirati (nepostojeća) fonološkog konkurenta brave, vodeći ključ aktivirati putem svoje semantičke povezanosti sa zaključavanjem. Ako su slušatelji osjetljivi na to, trebali bi se više osvrnuti na ključ nego bilo koja od slika distraktora. Upravo su to Huang i Snedeker otkrili, i za odrasle i za petogodišnju djecu, ponavljajući ranije prijavljene učinke na odrasle osobe [64]. Osim toga, natjecanje je trajalo dulje za djecu pa su povremeno činili pogreške koje su uključivale odabir natjecatelja, a ne cilja - pogrešku nisu napravili odrasli. Ovi podaci pokazuju da djeca, poput odraslih, pokazuju postupnu aktivaciju na više razina zastupljenosti, a djelomičnim govorom aktiviraju se leksičke jedinice kandidata u smislu oblika i značenja. Važno je, međutim, da su djeca manje vješta od odraslih u korištenju naknadnih fonoloških informacija za brzo suzbijanje ili isključivanje fonološko-semantičkog konkurenta.

Da rezimiramo ove četiri studije paradigme vizualnog svijeta: sve pokazuju da sudionici s niskom razinom jezika (adolescenti s LI u [50,59] starijoj djeci s LI, s ili bez autizma u [63] tipično razvijaju petogodišnju djecu u [54]) pokazuju učinke tržišnog natjecanja, u skladu s općim temeljnim svojstvima leksičkog pristupa i prepoznavanja izgovorenih riječi koji su ranije opisani. U sve četiri studije, međutim, učinci natjecanja dulje su vrebali u pojedinaca s nižom razinom jezičnih vještina. Vrijedno je napomenuti da su razlike nalik natjecanju u djece s LI opisane u studijama koje su koristile druge metodologije, poput semantičkog početnika i rješavanja leksičke nejasnoće [65–67], gatanja [68], uočavanja riječi [69,70] i odgođenog ponavljanja [71,72]. Uzeta zajedno, ova zapažanja pružaju konvergentne dokaze i uvjeravaju da je vjerojatno da produljena konkurentna aktivnost neće biti artefakt paradigme vizualnog svijeta.

Što bi ovi nalazi mogli značiti za razumijevanje rečenice? Kako semantička analiza počinje vrlo rano u obradi, prije nego što je prepoznavanje riječi dovršeno, može se nagađati kako bi varijacije u leksičkoj obradi (na primjer, sporost u rješavanju jednog kandidata) mogle imati izravne posljedice na aspekte razumijevanja rečenice na višoj razini. A ako više riječi kandidata ostane istodobno aktivirano, sustav bi mogao biti preopterećen ili usko grlo, što dovodi do poteškoća u sintaktičkom raščlanjivanju i semantičkom tumačenju. To su nedovoljno specificirana nagađanja i izravni dokazi nedostaju, no unatoč tome, opći pojam da neučinkovitost ili nesigurnost na leksičkoj razini služi ometanju razumijevanja ima smisla. Jasno je, međutim, i kao što je ranije napomenuto, studije koje proučavaju leksički pristup i prepoznavanje izgovorenih riječi istražuju početna nastojanja u razumijevanju. Potrebno je mnogo više rada kako bi se otkrilo kako leksičko -fonološke interakcije viđene u ovim studijama vizualnog svijeta doprinose (i na njih utječu) razumijevanju rečenice i diskursa.

5. Povezivanje leksičkog učenja i leksičke obrade

Učenje i obrada se u literaturi općenito razmatraju zasebno. U stvarnosti, međutim, to dvoje mora biti isprepleteno: na epizodu obrade s riječju će pak utjecati prethodna iskustva pojedinca s tom riječju, epizoda će pružiti novi susret koji će dodati akumulirano znanje koje pojedinac ima o toj riječi , i tako utječu na buduću obradu. Razlike u veličini vokabulara u ranom razvoju bitne su jer će to utjecati na statistička svojstva koja se izdvajaju iz unosa (vidi dokaze [73]), a to će, s druge strane, utjecati na kasnije učenje i obradu.

Eksperimenti s odraslima pokazuju da se novonastale riječi uskoro integriraju s postojećim znanjem i počinju se natjecati sa sličnim zvučnim riječima u mrežnoj obradi [74]. Henderson et al. [53] nedavno su proširili ove nalaze na 7-8-godišnju djecu. Ovdje su djeca doživjela nove riječi koje su bile konkurencija postojećim riječima (npr. biscal za osnovnu riječ biskvit). Nakon razdoblja konsolidacije, online obrada biskvit bio usporen, što ukazuje na to biscal postala dovoljno integrirana da izazove leksičko natjecanje. Zanimljivo je da su djeca pokazala veće leksičko natjecanje od odraslih, podsjećajući na povećane učinke natjecanja koji su viđeni kod osoba s LI u pokusima koji su koristili paradigmu vizualnog svijeta. Također, kako je ranije pregledano, djeca s LI također pokazuju poteškoće s konsolidacijom vokabulara [21,22] u laboratorijskim zadacima učenja. Proširenje eksperimenata koji ujedinjuju učenje i obradu, poput Hendersona et al. [53] djeci s LI nudi bogat potencijal za otkrivanje mnogo više o tome kako su razlike u učenju povezane s razlikama u online obradi. To je lijepo ilustrirano u nedavnoj studiji McGregora et al. [75]. Od odraslih s LI zatraženo je da nauče nove fonološke oblike i preslikaju ih na nova značenja. Osim mjerenja vještina kodiranja u odnosu na tipično razvijenu skupinu odraslih, učenje se procjenjivalo nakon razdoblja konsolidacije. LI odrasli bili su loši u učenju i oblika i značenja, zanimljivo kodirajući manje informacija od kontrolnih sudionika, međutim, zadržali su znanje o značenju s vremenom, ali njihova sposobnost da se prisjete novih oblika s vremenom je opala. Kodiranje i pamćenje bili su povezani s težinom LI, s onima s najtežim jezičnim nedostacima koji su pokazivali lošiju razinu učenja. Ovaj eksperiment pokazuje korisnost razdvajanja različitih aspekata učenja (kodiranje naspram pamćenja oblika naspram značenja) i ispitivanje učenja tijekom vremena. Budući empirijski pristup mogao bi se nadograditi i uspostaviti poveznica s literaturom o učenju [36–45].

Drugi način razmatranja složene interakcije između učenja i obrade je putem računalnog modeliranja. To je lijepo ilustrirao McMurray et al.'s [42] dinamički asocijativni model učenja riječi. Učenje i obrada implementirani su u model: učenje se postiže promjenom težine veze između riječi i objekata, dok je obrada aktivacija u stvarnom vremenu preko tih težina. U asocijativnim izvještajima često razmišljamo o potrebi da naučimo preslikavanje odgovora i poticaja iz eksplicitnih susreta s riječima i njihovim referentima. Ogromnost učenja riječi tradicionalno se smatra problemom za takve izvještaje. Međutim, ako uzmemo u obzir da svaki susret učenja ne samo da jača mapiranje između riječi i njezinog referenta, već i potiskuje ili smanjuje nevažna preslikavanja na sve ostale referente, vidimo da se tijekom svakog susreta može naučiti mnogo više. Ovaj proces je spor, ali McMurray et al. napravite uvjerljiv slučaj da riječ učenje je usporiti. Za djecu s LI ovaj će proces još biti sporiji. Opažanje da je sposobnost modela da potisne ili „orezuje“ nepotrebne ili netočne asocijacije važno određivač učenja (što je pak utjecalo na obradu u stvarnom vremenu) moglo bi biti relevantno za LI. Simulacije su pokazale da je obrezivanje nepotrebnih veza natjeralo sustav da nauči nove riječi i da ih brže prepozna. Tijekom obrade, nepotrebne veze uzrokovale su da slušni ulaz aktivira više leksičkih jedinica, koje su se tada natjecale. Za djecu s LI, smanjena veličina rječnika mogla bi biti povezana s lažnijim asocijacijama, što bi onda dovelo do većeg natjecanja tijekom obrade i smanjenja sposobnosti učenja tog susreta. Ovo je nagađanje, ali moglo bi se provjeriti kombiniranjem napora modeliranja s mrežnim podacima djece u različitim razvojnim fazama i s LI.

6. Leksičke razlike u jezičnom oštećenju: uzrok ili posljedica?

Uzročna pitanja su složena. Da bismo lakše uokvirili ovu raspravu, korisno je razmotriti dvije razlike: proksimalni nasuprot distalnim uzrocima i objašnjenja specifična za domenu naspram općenitih domena. Proksimalni uzrok nalazi se blizu promatranog ponašanja - nešto pogrešno što izravno pridonosi poremećenom ponašanju. Možemo, na primjer, postaviti kognitivni model prepoznavanja izgovorenih riječi koji ima određenu komponentu, a ako djeca s LI pokažu oštećenja u ovoj komponenti, to bi bio odgovarajući približni uzrok razlika u prepoznavanju izgovorenih riječi. Zauzimanje distalnijeg gledišta omogućuje nam da pitamo zašto dolazi do oštećenja djece pri obradi te komponente, pri čemu je distalni uzrok krajnji ili temeljni uzrok poremećaja. Objašnjenje specifično za određenu domenu bilo bi specifično za jezični sustav, dok bi opće objašnjenje za domenu gledalo izvan jezika i pitalo se jesu li deficiti u drugim domenama odgovorni za jezični nedostatak.

Svakako se može napraviti uvjerljiv slučaj da su razlike u leksičkom učenju i leksičkoj obradi uzročno uzrokovane LI. Na proksimalnoj razini objašnjenja može se dokazati da razumijevanje rečenice ima leksičku osnovu [76]. S tog gledišta, razlike u leksičkoj obradi imaju izravan utjecaj na trajno razumijevanje. Stoga će razlike u leksičkoj vještini utjecati na općenitiju obradu jezika, a deficiti na razini riječi utječu na razumijevanje rečenice i diskursa. Uzimajući razvojniju perspektivu, u ranom razvoju, ako gramatika proizađe iz leksičke baze [77,78], ograničenja u veličini leksikona bit će kritična. To je lijepo rekao Locke, koji je za djecu s nedostatkom u leksičkom znanju rekao: ‘Za njih, odgođeni leksikon može biti odbijen gramatikom’ [79, str. 281–282]. Drugi su tvrdili da su leksički nedostaci posljedica primarnijih deficita u drugim aspektima jezika. I morfosintaksa i fonološko kratkotrajno pamćenje značajka su u kauzalnim teorijama koje predviđaju leksičke posljedice, za pregled vidi [80].

Što se tiče specifičnosti domene, moguće je da očite jezične razlike proizlaze iz nejezičnih izvora. Na primjer, postoji velika literatura koja istražuje u kojoj je mjeri LI posljedica deficita slušne obrade, a čini se da su oni povezani s povećanim rizikom od LI, čak i ako ne igraju jednostavnu uzročnu ulogu [81,82] studije također su istraživali hipotezu da je LI povezan s smanjenjem brzine obrade [83]. Paralele s literaturom o stečenim poremećajima [84] mogu se vidjeti ako uzmemo u obzir LI koja proizlazi iz poremećaja u kognitivnoj kontroli.Djeca s LI često pokazuju popratne nedostatke u izvršnoj funkciji, a to bi moglo utjecati na procese uključene u leksičku aktivaciju ili odabir, npr. [85] razvojno, postoji bliska veza između jezika i razvoja kognitivne kontrole [86], ali opet, uzrok i posljedicu je teško razaznati: ograničenja u kognitivnoj kontroli mogu ograničiti razvoj jezika, ali jednako, jezik može ograničiti i razvoj kognitivne kontrole. Ranije opisani PDH također se može promatrati kao opća teorija domene, kao i razlike u asocijativnom učenju, svojstvene McMurrayu et al. [42] računalni model učenja riječi.

Jasno je da je razlikovanje uzročnosti doista jako teško. Razlika između proksimalnog i distalnog nije jasna (vidi [87] za daljnju raspravu) i koliko je relevantno utvrđivanje uzročnosti za naše razumijevanje leksičke prirode LI uvelike ovisi o konkretnom pitanju koje se postavlja. Ako nekoga zanima temeljni uzrok - koja je priroda i podrijetlo LI - onda se treba zapitati kako jezične poteškoće proizlaze iz genetskih i okolišnih etioloških čimbenika koji djecu izlažu riziku od LI. Posljednjih godina došlo je do odmaka od razmišljanja o uzročnosti u smislu jednog temeljnog kognitivnog uzroka sa sadašnjim teorijama s obzirom na to kako različiti kognitivni čimbenici mogu djelovati zajedno na vjerojatni način s više rizika, umjesto da se raspravlja o 'pojedinačnom' ili primarnom temelju uzrok [88]. Ova perspektiva ima u središtu razvoj i nudi plodonosan način da se razmotri kako čimbenici na kognitivnoj razini međusobno djeluju i utječu jedni na druge tijekom učenja (pregled [80,89] za pregled). Unutar ovog okvira možemo razmotriti kako leksički nedostaci proizlaze iz svega onoga što dijete dovodi u opasnost od LI, dok u isto vrijeme prepoznajemo da će i same leksičke razlike također pridonijeti stalnoj razvojnoj manifestaciji LI.

Razumijevanje uzročnosti unutar višestrukog i vjerojatnog modela čimbenika rizika potrebno je ako želimo razumjeti složenost odnosa gen -mozak -ponašanje u LI. Jednako tako, za rješavanje teorijskih pitanja u obradi jezika ili individualnih razlika u obradi jezika, postoji prostor za postavljanje proksimalnijih pitanja o tome kako se riječi uče i obrađuju kod osoba s LI. To se može riješiti u smislu kognitivnih procesa uključenih u obradu jezika (bihevioralno ili računski), dok su i dalje agnostični u pogledu etiologije i krajnjih uzroka LI. Empirijski i računski rad koji je ovdje pregledan pokazuje korisnost ovog pristupa.

7. Poremećaji u razvoju naspram stečenih

U skladu s temom ovog posebnog broja, završavam s nekim razmišljanjima o razvojnim naspram stečenih poremećaja. Najočitija je razlika u specifičnosti. Nisam pokušao razlikovati niti raspravljati o podtipovima LI. U slučajevima stečenog poremećaja, međutim, razlikuju se nakon detaljnog kognitivnog testiranja, ponajviše između pacijenata koji imaju deficite povezane s temeljnim semantičkim predstavama i onih čiji se nedostaci, čini se, odnose na pristupanje ili dohvaćanje inače netaknutih prikaza, kako su pregledali Mirman & amp Britt [ 84]. Unatoč tome što je razvojni LI povezan s značajnom heterogenošću, podtipiziranje čak i na temelju široke razlike između zastupljenosti i pristupa problematično je, zasigurno iz baze podataka koju trenutno imamo. Profili simptoma se preklapaju, a mnoga djeca pokazuju nedostatke u zastupljenosti, na primjer indeksirana ograničenjima u širini i dubini rječnika. To otežava procjenu pristupa u bilo kojem čistom smislu: u razvoju se nove riječi neprestano susreću i uče, a čini se da su one slabo zastupljene i teško pristupačne za djecu s razvojnom LI. Prijavljena su neka djeca za koja se čini da pokazuju nesrazmjerne poteškoće s leksičkim pretraživanjem-djeca s poteškoćama u pronalaženju riječi (npr. [90]). Čini se da su ova djeca najbliža tome da imaju nešto poput određenog problema s pristupom, ali čak je i ovdje tumačenje komplicirano činjenicom da su često prisutne šire jezične poteškoće.

Heterogenost u razvojnim slučajevima je za očekivati, s obzirom na složene interakcije koje nastaju tijekom učenja jezika [80]. To je zasigurno klinička stvarnost, kako ilustrira Conti-Ramsden et al. [91] istraživanje djece koja pohađaju jezične jedinice u Velikoj Britaniji. Primijenili su veliku bateriju mjera koje su dotakle različite aspekte jezika od fonološke obrade do razumijevanja diskursa. Time je identificirano šest različitih skupina ili "sorti" LI. Međutim, mapiranje ovih skupina na kognitivne modele jezične obrade, pri čemu svaki uredno odgovara određenom lokusu, jednostavno nije moguće. Heterogenost se također odražava u trenutnom razmišljanju o uzrocima LI, pri čemu su u središtu pozornosti više pristupa faktorima rizika [88]. Kao što je ranije napomenuto, s ovog gledišta LI je povezan s brojnim različitim genetskim i okolišnim čimbenicima rizika koji se zajedno tvore kako bi oblikovali fenotip na vjerojatni način, međusobno djelujući i s drugim čimbenicima koji mogu prenijeti otpornost ili daljnji rizik putem ko -morbiditet. Važno je da istraživanja prihvate ovu varijaciju, ako želimo razumjeti prirodu i uzroke LI.

Ipak, iz pristupa koji se koristi u stečenim studijama može se izvući pouka. Obično je karakterizacija fenotipa u razvojnim poremećajima široka, pri čemu se sudionici biraju na temelju oslabljene izvedbe na procjeni jezika omnibusa ili složene jezične mjere. To potvrđuje da djeca imaju funkcionalni LI, ali otežava usporedbu među studijama. Problematično je i kada se rezultat omnibusa jezika zatim poveže s izvedbom na eksperimentalnoj mjeri. Općenito, ovo je pozitivna značajka jer nam omogućuje kontinuirano promatranje učinaka. Međutim, omnibus mjere su tupi instrumenti i osim što karakteriziraju ukupnu ozbiljnost, nude malu korisnost. Za ilustraciju: vidi li se trajno natjecanje u McMurrayu et al. [50] uzorak povezan s jezičnim nedostacima na isti način kao što je otpornost na kontekstni učinak za blokiranje kohortnog natjecanja u Brocku et al. [63] studija? Jednostavno ne znamo. Kao što je prikazano u brojnim radovima u ovom posebnom izdanju, korištenje mjera koje su teoretski motivirane modelima jezične obrade moglo bi omogućiti stvaranje bliže veze između eksperimentalnog učinka i kognitivnog profila - i olakšati usporedbu među studijama.

Oni koji proučavaju stečene poremećaje također bi mogli imati koristi od bližeg razmatranja razvojnog rada. Razvojne studije LI -a obuhvaćale su individualne razlike dugi niz godina, motivirane potragom za otkrivanjem distalnih uzroka i objašnjenjem heterogenosti. Pojedinačne razlike u domenama izvan jezika (npr. Izvršna funkcija) također su detaljno razmotrene. Zanimljivo je vidjeti razvojniji pristup koji karakterizira raspravu o stečenim poremećajima, kao što je utjelovljeno u hipotezi primarnih sustava, na primjer [92], i u promišljanjima o prirodi odnosa između čimbenika opće domene, kao što su izvršna funkcija i leksičko-semantički obrada u bolesnika s stečenim poremećajima [84].

U budućem radu potrebno je riješiti dva važna seta pitanja, oba inspirirana razvojnim pitanjima. Prvo, odakle potječu ti deficiti? Jesu li leksički nedostaci primarni, što dovodi do nizvodnih posljedica na gramatiku, ili su sami leksički nedostaci nizvodna posljedica drugih nedostataka, a specifični su za jezik ili su manifestacija općenitije razlike u načinu na koji ljudi s LI uče ili obrađuju informacija? Drugi skup pitanja više je agnostičan prema temeljnim uzrocima, ali umjesto toga postavlja pitanje o posljedicama deficita na leksičkoj razini za općenitiju jezičnu obradu. Ovdje postoji potreba za čvršćom vezom između kognitivnog modela i učinaka ponašanja. Ovdje prikazane vizualne svjetske studije nude obećavajući pristup proučavanju LI, kao i studije leksičkog učenja i konsolidacije, ali potrebno je mnogo više podataka. Mirman & amp Britt [84] primjećuju važnost modela koji su računski eksplicitni. To vrijedi i u razvojnom području. Lijep primjer je razmotriti kako je naše razumijevanje problema čitanja u razvoju poboljšano računalnim modelima [93,94]. 2 Relevantno za ovaj rad, McMurray et al. -ov model učenja riječi [42] nudi novu perspektivu na sučelju između učenja i obrade u tipičnom razvoju, s implikacijama za razmišljanje o razvojnim poremećajima na drugačiji način.

Na kraju, jasno je da neka djeca s LI pokazuju leksičke slabosti. Relativno malo rada usredotočeno je na pitanja na leksičkoj razini, ali kako je ovdje pregledano, nedavni rad na istraživanju leksičkog učenja i leksičke obrade u djece s LI-om otkrio je nove spoznaje, a barem po mom mišljenju, naglasio je potrebu za dodatnim istraživanjem, a možda čak i neko preispitivanje uloge leksičkih deficita u razumijevanju prirode LI općenito.


METODE

Sudionici

Devetnaest izvornih govornika engleskog jezika (srednja dob = 23,3 godine, SD = 7,1 godina, raspon = 18–51 godina srednja godina obrazovanja = 14,4 godine, SD = 1,7 godina) i 19 izvornih govornika španjolskog jezika (srednja dob = 34 godine, SD = 6,6 godina, raspon = 21-46 godina srednje godine obrazovanja = 17,9 godina, SD = 3,0 godine) sudjelovao u ovom istraživanju. Učenici L2 su tako bili stariji, R = 0.33, Ž(1, 33) = 17.5, str = .0002 i imao više godina obrazovanja, R = 0.31, Ž(1, 33) = 16.6, str = .0003. Te razlike u dobi i stupnju obrazovanja uzete su u obzir u dolje opisanim analizama. Svi sudionici bili su muškarci, desnoruki i bez prijavljene neurološke ili psihijatrijske patologije. Prosječna dob prvog izlaganja engleskom govorniku izvornog španjolskog jezika bila je 9,6 godina (SD = 9,6 godina od 0 do 24 godine). Prvo izlaganje je tipično bilo u školi, koju je predavao izvorni govornik engleskog jezika, uz formalnu nastavu od 1-6 sati tjedno. Prosječna dob u kojoj su se izvorni govornici španjolskog preselili u zemlju engleskog govornog područja u kojoj su uronjeni u engleski jezik bila je 24,2 godine (SD = 6,9 godina, raspon = 18–40 godina), a prosječno vrijeme koje su živjeli u zemlji engleskog govornog područja bilo je 8,1 godinu (SD = 5,2 godine, raspon = 1–19 godina). Svi osim 3 izvorna govornika engleskog jezika izvijestili su o poznavanju barem jednog drugog jezika. Sudionicima je za sudjelovanje plaćeno 20 USD. Postupke studiranja pregledao je Institucionalni odbor za pregled Sveučilišta Georgetown.

Materijali

Ciljani poticaji za ovaj eksperiment sastojali su se od 64 jednostavne deklarativne engleske rečenice. Stvorene su dvije verzije svake rečenice, jedna koja je semantički prihvatljiva (npr. Irac je na zabavi pijuckao Toddov viski) i drugi u kojem je izravni objekt glagola zamijenjen imenicom, usklađenom po leksičkoj frekvenciji, koja nije imala kontekstualni smisao (npr. Irac je na zabavi srknuo Toddov grom). Poticaji su bili protutežni među sudionicima, tako da je svaki sudionik vidio samo kontrolnu ili anomalnu verziju date rečenice. Korištene su dodatne 192 rečenice, uključujući 32 rečenice svaka s kršenjem pravilne morfologije prošlog vremena, nepravilne morfologije prošlog vremena i sintaktičke strukture fraza. Preostale rečenice bile su gramatički i semantički prihvatljive. Cjeloviti skup poticaja dostupan je u Newman, Ullman, Pancheva, Waligura i Neville (2007). Budući da je ovaj članak usredotočen na odnos između znanja jezika i leksičke semantičke obrade, o rezultatima gramatičkih kršenja ovdje neće biti riječi.

Sudionicima je dodijeljen opći zdravstveni pregled i upitnik o povijesti jezika koji je uključivao samoocjenjivanje znanja svakog poznatog jezika (na Likertovoj ljestvici od 5 stupnjeva). Također su provedeni sljedeći podtestovi iz testa jezika odraslih i adolescenata, treće izdanje (Hammill i sur., 1994.): Čitanje i slušanje vokabulara te Slušanje, čitanje i govorna gramatika.

ERP snimanje i predprocesiranje

Kontinuirani EEG podaci snimljeni su od svakog sudionika putem 64 limene elektrode ušivene u čvrsto pripijenu kapu (Electro-Cap, Eaton, OH), referenciranu on-line na elektrodu na desnoj mastoidnoj kosti (kasnije referencirano na prosjek lijeve i desna mjesta mastoida). Položaj elektroda specificirao je međunarodni sustav 10-20 (FP1/2, FP3/4, FPz, F1/2, F3/4, F5/6, F7/8, Fz, FF1/2, FF3/4, FC1/ 2, FC3/4, FC5/6, FC6/7, C1/2, C3/4, C5/6, Cz, T3/4, T5/6, CP1/2, CP3/4, CT5/6, CT7/ 8, P1/2, P3/4, P5/6, Pz, PO3/4, POz, O1/2, TO1/2, Oz, IN3/4, INz, lijevo/desno mastoid). EOG je snimljen s elektroda postavljenih na vanjskim kantima svakog oka, kao i jedne elektrode postavljene ispod lijevog oka. EEG je pojačan (SAI model GTU-96/128BA San Diego, CA) pomoću granične vrijednosti 3 dB, propusni opseg filtriran 0,01–125 Hz i digitaliziran na 256 Hz za snimanje na stolno računalo.

Pokusi s treptanjem, pokretima očiju ili prekomjernom bukom identificirani su izvan mreže (koristeći maksimalni prag amplitude od vrha do vrha prilagođen podacima svakog sudionika) i odbačeni su, kao i ispitivanja koja sadrže blokiranje (definirano kao 10 ili više vremenskih točaka koje imaju istu vrijednost). Podaci su digitalno filtrirani s urezima na 60 Hz. Ispitivanja na koja su sudionici pravilno odgovorili prosječna su unutar svakog stanja tijekom razdoblja od 200 msec prestimulusa do 1500 msec poststimulusa.

Postupak

Nakon što su dali informirani pristanak, sudionici su ispunili upitnike i primijenjeni su subtestovi TOAL-3. Zatim je primijenjena EEG kapa, a impedancije su snižene na & lt5 kΩ. Sudionici su zatim sjedili u slabo osvijetljenoj kabini za prigušivanje zvuka 135 cm od CRT monitora, a riječi poticaja bile su postavljene 0,5 ° okomito i 1 ° –3 ° stupnjeva vodoravno. Sudionici su dobili okvir s gumbima za odgovor koji trebaju držati u obje ruke. Svaka rečenica je pokrenuta pritiskom na gumb sudionika i započela je obrisom okvira (vidljivi kut 7 ° × 3 °) koji se pojavljivao na monitoru računala u slučajnom razdoblju od 300–1100 msec. Riječi rečenice zatim su iznesene jedna po jedna, pri čemu je svaka riječ prikazana 300 ms i 200 ms zakašnjenja između riječi. Obris okvira ostao je 1500 ms nakon posljednje riječi rečenice, a zatim je zamijenjen odzivom, "Dobro ili loše?", Prikazanim na ekranu. To je ostalo vidljivo sve dok sudionik nije odgovorio (gumbi za odgovor bili su uravnoteženi među sudionicima i kroz četiri seta podražaja), kada se prikazao križ fiksacije sve dok nije pritisnut gumb za pokretanje sljedećeg ispitivanja. Sudionici su dobili kratke pauze nakon svakih 50 rečenica i mogli su započeti pauze u bilo koje drugo vrijeme. Redoslijed izlaganja rečenica randomiziran je za svakog sudionika. Prije nego što su predstavljeni eksperimentalni poticaji, sudionici su izveli vježbu koja se sastojala od 16 rečenica, dobivši povratnu informaciju o svojoj izvedbi. Povratne informacije o eksperimentalnim podražajima nisu dane.

Statističke analize

Kako bismo istražili utjecaj znanja i statusa učenika na amplitudu ERP -a, raspodjelu vlasišta i vrijeme, proveli smo LME modeliranje implementirano funkcijom lmer () od lme4 knjižnica u R verziji 2.10 (Bates, Maechler i amp Bolker, 2009). LME je relativno novi razvoj računalne statistike koji se temelji na procjeni ograničene najveće vjerojatnosti. Njegovu uporabu u analizi EEG podataka zagovarali su Bagiella, Sloan i Heitjan (2000), a koristili su je Pritchett i sur. (2010.), Wierda, van Rijn, Taatgen i Martens (2010.), Davidson i Indefrey (2007.), te Moratti, Clementz, Gao, Ortiz i Keil (2007.).

LME modeli su oblik općeg linearnog modela koji uključuje parametre fiksnih efekata i slučajne učinke. LME modeli nude nekoliko prednosti u odnosu na tradicionalne ponovljene mjere ANOVA koje su učinile takav pristup poželjnim za sadašnje ERP podatke (ali i za mnoge druge tipične ERP skupove podataka). S jedne strane, LME dopušta bogatije modeliranje slučajnih učinaka (varijable s razinama koje predstavljaju nasumičan, nepremnoživ uzorak populacije kao što su sudionici ili stavke) uključujući višestruke, ukrštene i/ili ugniježđene slučajne učinke. To može povećati točnost i općenitost procjene parametara. Složenija struktura slučajnih učinaka u našim LME modelima omogućila nam je da bolje objasnimo korelaciju u rezidualima nego tradicionalne ponovljene mjere AN (C) OVA modeli i tako bolje aproksimiraju pretpostavku nekoreliranih reziduala modela. Nadalje, kao i u mnogim ERP studijama, naši su podaci bili neuravnoteženi. Iako se rezultati AN (C) OVA-e izvedeni na neuravnoteženim podacima moraju tumačiti s oprezom, LME modeli mogu se na odgovarajući način nositi s neuravnoteženim podacima ponderirajući doprinos svake skupine (npr. Sudionici slučajnih presretanja po subjektu i/ili kršenja i razine kontrole čimbenika stanja u slučajnim prilagodbama za ispitanike prema stanju) prema broju opažanja u skupini i varijacijama unutar i između skupina (Gelman & amp Hill, 2007, str. 254). Konačno, LME se ispravno bave nedostajućim podacima i uzimaju u obzir nesferičnost, uobičajenu u ERP podacima, bez potrebe za naknadnim ispravljanjem (npr. Greenhouse – Geisser ili Huynh – Feldt Baayen, Davidson i amp Bates, 2008. Bagiella i sur., 2000.).

U analizama koje smo proveli, prediktori u LME modelima uključivali su vještinu s fiksnim efektima (TOAL-3 složene ocjene, centrirane oduzimanjem prosječne ocjene od ocjene svakog sudionika), skupinu (domaći ili kasni učenici), 1 uvjet (kontrola ili kršenje) i položaj elektrode. Elektrode su grupirane u ROI -e raspoređene u mreži 3 × 3 preko tjemena (lijevo/srednja linija/desna i prednja/središnja/stražnja) Podaci sa svake elektrode unutar ROI -a tretirani su kao ponovljene mjere tog ROI -a. U specifikaciju modela uključili smo slučajne prilagodbe presretanja, uvjeta i ROI-a prema subjektu kao ukrštene slučajne učinke. 2 Budući da su vještina i grupa snažno povezani jedno s drugim (R = 0,74), rezidualizirali smo vještinu u odnosu na skupinu uzimajući ostatke linearnog modela koji se uklapa između stručnosti i grupe (tj. Stručnost kao funkcija grupe Tremblay & amp Tucker, 2011). Korelacija između izvornih i preostalih ocjena stručnosti bila je visoka (R = 0,72), što ukazuje da rezidualizirano znanje još uvijek bilježi međuindividualnu varijabilnost prisutnu u neobrađenim ocjenama stručnosti.3 Nakon rezimualizacije rezultata, funkcije gustoće vjerojatnosti rezultirajućih bodova znanja domaćih i kasnih učenika potpuno su se preklapale i bile su nepredvidljive za članstvo u grupi.

Identifikacija optimalnog modela mješovitih učinaka izvedena je za svaku ovisnu mjeru kroz niz iterativnih testova koji su uspoređivali postupno jednostavnije modele sa složenijim modelima pomoću testa omjera log-vjerojatnosti (Tremblay, 2011 Tremblay & amp Tucker, 2011). To omogućuje uklanjanje interakcija i varijabli koje ne objašnjavaju značajnu količinus varijance (Baayen i sur., 2008). Optimalni model bio je onaj s najmanje čimbenika i interakcija koji su činili više varijance od sljedećeg manje složenog modela. Nakon što je postignut optimalni model, uklonjeni su ispadi i model je ponovno postavljen (npr. Tremblay & amp Tucker, 2011). Nakon ovog ponovnog postavljanja, ostaci su u svim slučajevima približno normalno raspoređeni. Varijansa objašnjena svakim faktorom ispitana je putem (sekvencijalne) Ž testovi za glavne učinke i interakcije i t testovi za određene kontraste. Točno određivanje nazivnika stupnjeva slobode (df) za LME modele je u najboljem slučaju teško (Bates, 2005). Tako smo izračunali gornju i donju vrijednost. One mogu biti donekle antikonzervativne, odnosno konzervativne, iako kada je broj podatkovnih točaka velik (kao u našim podacima), te dvije vrijednosti mogu zapravo biti vrlo slične. df za izračunavanje gornje granice vjerojatnosti vrijednosti su izračunate kao broj podatkovnih točaka minus broj df istrošeni fiksnim efektima. Oni za donje granice str vrijednosti su izračunate kao broj podatkovnih točaka minus broj df potrošeni fiksnim efektima i brojem slučajnih efekata u modelu (tj. df potrošeno pojedinačnim prilagodbama za dvije razine faktora stanja plus df iskorišteno za pojedinačne prilagodbe za devet razina faktora ROI -a). R paket LMERConvenienceFunctions upotrijebljen je za pozadinsko namještanje fiksnih efekata, unaprijed prilagođavanje slučajnih efekata i izračun gornje i donje granice str vrijednosti (Tremblay, 2011).


Gledaj video: Lexical Items. External Borrowing and Internal Borrowing (Kolovoz 2022).