An investigation of the dual mechanism model of past tense formation : does the model apply to non-native speakers?
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this research is to further investigate the ongoing debate between the Dual Mechanism Model and the Connectionist Model of language processing by investigating how knowledge of second language (L2) inflectional morphology is represented and processed by learners of English. Specifically, do second language learners of English use the same Dual Mechanism Model that Prasada and Pinker (1993) have argued is a universally applicable model, or does the Connectionist Model of language processing better explain L2 learning and language processing? The participants in this study were students in a Montreal area CEGEP. The instrument used to gather data was the Prasada and Pinker pseudo-verb list, with modifications suggested by Lee (1994) to create a revised list. Participants were asked to create past tense forms of pseudo verbs. In addition to this task, four participants were asked to do a simultaneous verbal think aloud, orally explaining their responses to the stimulus presented in the study. The results of the studies indicate that English second language learners used both a rule based mechanism and an associative mechanism in the formation of both regular and irregular English verbs. This result provides support for the claims of the Connectionist model of past tense formation of English verbs, but also supports some of the claims of the Dual Mechanism Model. There are possible implications for the teaching and learning of English as a Second Language (ESL). This study also raises further research questions involving rule vs. associative learning in the teaching and learning of language. (Abstract shortened by UMI.)
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».