Brain Responses before and after Intensive Second Language Learning: Proficiency Based Changes and First Language Background Effects in Adult Learners
Notice bibliographique
Résumé
This longitudinal study tracked the neuro-cognitive changes associated with second language (L2) grammar learning in adults in order to investigate how L2 processing is shaped by a learner's first language (L1) background and L2 proficiency. Previous studies using event-related potentials (ERPs) have argued that late L2 learners cannot elicit a P600 in response to L2 grammatical structures that do not exist in the L1 or that are different in the L1 and L2. We tested whether the neuro-cognitive processes underlying this component become available after intensive L2 instruction. Korean- and Chinese late-L2-learners of English were tested at the beginning and end of a 9-week intensive English-L2 course. ERPs were recorded while participants read English sentences containing violations of regular past tense (a grammatical structure that operates differently in Korean and does not exist in Chinese). Whereas no P600 effects were present at the start of instruction, by the end of instruction, significant P600s were observed for both L1 groups. Latency differences in the P600 exhibited by Chinese and Korean speakers may be attributed to differences in L1-L2 reading strategies. Across all participants, larger P600 effects at session 2 were associated with: 1) higher levels of behavioural performance on an online grammaticality judgment task; and 2) with correct, rather than incorrect, behavioural responses. These findings suggest that the neuro-cognitive processes underlying the P600 (e.g., "grammaticalization") are modulated by individual levels of L2 behavioural performance and learning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».