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英語の名詞and名詞フレーズを取り上げ、テキスト中の共起傾向の偏りと項目の提示順序コロケーションの処理時間に影響を及ぼす要因になるかを検証した。各項目20個ずつ選定、24名の比較的高熟達度の英語学習者に、偏りのない/偏りのある項目毎に正順序/逆順序で提示するフレーズ認知課題を行い、反応時間を計測した。

 2×2のANOVAの結果では、どちらの項目も順序間で平均反応時間(偏りなし・正順 1212ms.; 偏りなし・逆順 1266ms.; 偏りあり・正順1331ms.; 偏りあり・逆順 1343ms.)の差が有意ではなく、高熟達度の学習者でも共起傾向の偏りといった情報には鈍感であると考えられる。

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分散分析では有意さが検証されなかったが、効果量の算出は? → 算出したところ効果量は小と出た ノイズを拾いやすいタスクではないだろうか? → 標準偏差が大きく、ブレが大きかった

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視線計測装置(EyeLink1000)を用いて日本語を母語とする英語学習者の動詞下位範疇化情報の処理が自動化されているのかを調査した。Jiang (2007)を参考に被験者16名分のデータを基に、誤りを含む場合と含まない場合を比較して、知識の自動化を示唆する注視時間等の違いが認められるかを検証した。誤りと判断できる語(to)を含む領域において、総注視時間に統計的な有意差が認められたが、初回注視継続時間では有意差は認められなかった。

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暗示的知識自動化は1つの連続体を構成するのか? 自動化の尺度は? → 即時性を示す初回注視時間自動化尺度とみなす

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屈折形態素である規則動詞の過去形の処理・表象に対して初級英語学習の新密度が影響を及ぼすかどうかをマスクプライミングを用いて検証。36名の実験協力者の反応時間を分析した結果、高親密度語ではfull-formで処理される一方、低親密度語は語幹と接辞に分節化されて処理されていることが明らかとなった。

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プライミング効果の算定方法は? Ulmannの結果と正反対の結果となったが、もう少し詳しく説明を


第78回支部研究大会報告


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Last-modified: 2015-11-01 (Sun) 11:28:22 (JST) (1502d) by ozeki
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