Explicit and Implicit Second Language Training Differentially Affect the Achievement of Native-like Brain Activation Patterns
Notice bibliographique
Résumé
It is widely believed that adults cannot learn a foreign language in the same way that children learn a first language. However, recent evidence suggests that adult learners of a foreign language can come to rely on native-like language brain mechanisms. Here, we show that the type of language training crucially impacts this outcome. We used an artificial language paradigm to examine longitudinally whether explicit training (that approximates traditional grammar-focused classroom settings) and implicit training (that approximates immersion settings) differentially affect neural (electrophysiological) and behavioral (performance) measures of syntactic processing. Results showed that performance of explicitly and implicitly trained groups did not differ at either low or high proficiency. In contrast, electrophysiological (ERP) measures revealed striking differences between the groups' neural activity at both proficiency levels in response to syntactic violations. Implicit training yielded an N400 at low proficiency, whereas at high proficiency, it elicited a pattern typical of native speakers: an anterior negativity followed by a P600 accompanied by a late anterior negativity. Explicit training, by contrast, yielded no significant effects at low proficiency and only an anterior positivity followed by a P600 at high proficiency. Although the P600 is reminiscent of native-like processing, this response pattern as a whole is not. Thus, only implicit training led to an electrophysiological signature typical of native speakers. Overall, the results suggest that adult foreign language learners can come to rely on native-like language brain mechanisms, but that the conditions under which the language is learned may be crucial in attaining this goal.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».