最適性理論による第二言語習得


最適性理論においては言語習得を脳のニューラル・ネットワークの学習と捉えております。アプローチは違いますが、学習の考えとか、方法についてはクラッシェンの第二言語習得理論に非常に近い考えです。

言語習得の初期の段階は脳のニューラル・ネットワークの教師なしの強化学習に当たります。音声には基本となる音は並んでおりません。脳が明快な答えが無い場合にフィードバックを得て最適化する解を求める試行錯誤のプロセスが初期の言語習得であると考えます。

しかし、反復練習により学習した習熟した学習者は発話前に、既に言いべきことやその発音運動を学習して知っております。学習により脳が自ら教師となるような指示を出せるようになっており、これは小脳の役割であると考えられます。これを言語の自動化と呼んでいます。この段階では脳の教師あり学習であり、当初はフィードバックや反復計算など時間をかけて計算した結果を、一種の早見表として記憶してあることになります。

赤ん坊は歩き始めはヨチヨチ考えて歩きますが、慣れてくるともっと速く歩く事がっできます。しかし、考えると言うよりは、意識しないで自動的に歩いているような感じです。言語もこのように話せるのが習得であると考えます。

脳の習熟のメカニズムには次のように働きます。大脳は必要に応じて運動指令を出すのではなく、大脳が得た正解パターンが繰り返しの動作をして、習熟すると小脳にコピーされるという考え方です。このメカニズムの分かりやすい例は九九の練習の場合です。最初は計算や正解を見ながら九九を口述することを繰り返します。この時は大脳には九九の正解パターンが刻み込まれます。九九の口述を繰り返すことにより正解パターンが小脳にコピーされ、あとは「さぶろく」といえば反射的に「じゅうはち」と回答できるようになります。この場合には、繰り返す前に大脳に正解パターンを構築することが重要になります。

言語習得でも新しい発音を学習する時はじめは意識的でぎくしゃくとした動きが、何度も練習を繰り返すうちに滑らかな動きが無意識的にできるようになります。その背後には、感覚情報を適切な運動情報に即座に変換する回路の学習があると考えられます。この場合の変換は、ある目標とする状態を実現するために必要な運動を決定する事であり、これは正しいと思われるフィードフォワードとなる信号を出しております。

脳の強化学習になりますから、母語であっても第二言語であっても、臨界期の前でも後でも、基本的な大きな違いはありません。

言語の音声は物理的に定義される音素は並んでおりません。音声は音のストリームであり、人間はその音のストリームの動的変化を解析して音声の認識をしております。その音を発音するために発音してそのフィードバックを得て、その正しさを確認しております。

音声認識は音の特徴を照合するパターン認識です。そのためには連続的な音の変化とその特徴と意味を覚える事がリスニングとなります。

すると人間の言語習得は聞いた音声の特徴を真似た音を調音して、そのフィードバックを得てその正しさを判断して、徐々に正しい発音と聞き取りの能力を高めていきます。すると最も重要なのは聴覚であり、まず音の流れを捉える事が最も重要です。

言語活動も、他の運動と同じように反復練習により自動化が必要です。それはあまり意識をしないでも発音できる状態になっていないと、自然な対話ができません。

脳はニューラル・ネットワークのパターン学習とパターン認識でその学習を進めていきます。そのパターンで学習し、認識するためには反復して覚える事が重要になります。その学習のためには短いパターンから徐々に長いパターンを覚える事が効果的です。

ニューラル・ネットワークは記憶にある情報をから単語の入れ替え、フレーズの組み合わせ、動詞の変化のとうの編集作業が可能となります。このデータの編集作業により、記憶になる有限の表現から無限とも思われる表現を作り出します。

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