Social Interaction Affects Neural Outcomes of Sign Language Learning As a Foreign Language in Adults
Notice bibliographique
Résumé
Children naturally acquire a language in social contexts where they interact with their caregivers. Indeed, research shows that social interaction facilitates lexical and phonological development at the early stages of child language acquisition. It is not clear, however, whether the relationship between social interaction and learning applies to adult second language acquisition of syntactic rules. Does learning second language syntactic rules through social interactions with a native speaker or without such interactions impact behavior and the brain? The current study aims to answer this question. Adult Japanese participants learned a new foreign language, Japanese sign language (JSL), either through a native deaf signer or via DVDs. Neural correlates of acquiring new linguistic knowledge were investigated using functional magnetic resonance imaging (fMRI). The participants in each group were indistinguishable in terms of their behavioral data after the instruction. The fMRI data, however, revealed significant differences in the neural activities between two groups. Significant activations in the left inferior frontal gyrus (IFG) were found for the participants who learned JSL through interactions with the native signer. In contrast, no cortical activation change in the left IFG was found for the group who experienced the same visual input for the same duration via the DVD presentation. Given that the left IFG is involved in the syntactic processing of language, spoken or signed, learning through social interactions resulted in an fMRI signature typical of native speakers: activation of the left IFG. Thus, broadly speaking, availability of communicative interaction is necessary for second language acquisition and this results in observed changes in the brain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».