Tracciare i modelli linguistici e le differenze di apprendimento delle persone
Il progetto INDIV-STAT, sostenuto dall’UE, ha approfondito la questione esplorando in che modo l’apprendimento implicito di modelli favorisce l’apprendimento di nuove lingue. La borsista Louisa Bogaerts, supervisionata da Ram Frost, professore di psicologia presso l’Università ebraica di Gerusalemme(si apre in una nuova finestra), in Israele, ha studiato il modo in cui le persone individuano i modelli nel discorso continuo e i flussi di simboli visivi. Con il sostegno del programma Marie Skłodowska-Curie, Bogaerts ha utilizzato esercizi sperimentali interattivi e variato la coerenza dei modelli linguistici, introducendone alcuni con eccezioni e altri con più eccezioni, per studiare la capacità delle persone di apprendere attraverso l’osservazione dei modelli. L’apprendimento dei modelli è considerato importante per l’apprendimento di una nuova lingua e di un nuovo sistema di scrittura in quanto entrambi sono caratterizzati da una vasta gamma di regolarità statistiche. Nella lingua scritta, le probabilità di raddoppiamento sono maggiori per alcune posizioni di lettere ed esistono gruppi di lettere comuni. Ad esempio, in inglese esistono pochi raddoppiamenti di lettera all’inizio di una parola e il gruppo «ST» è comune mentre «XK» non lo è. «Esistono prove di una forte relazione tra la bravura delle persone nel cogliere i modelli statistici negli input visivi, e la loro bravura nell’imparare a leggere e scrivere in ebraico», afferma Frost. «Nell’ambito del progetto INDIV-STAT abbiamo approfondito la nostra comprensione dei meccanismi sottostanti che sono condivisi dal cosiddetto apprendimento statistico e dall’apprendimento di una nuova lingua e di una nuova scrittura».
Comprensione dei modelli
I ricercatori riferiscono che INDIV-STAT non è riuscito a risolvere completamente il mistero del perché alcuni individui imparano più facilmente le lingue straniere, ma sono stati fatti progressi nel comprendere in che modo le persone imparano i modelli di base e nel caratterizzare i modelli presenti nei sistemi di scrittura. «Abbiamo constatato che le persone sono in grado di imparare molto rapidamente modelli semplici e altamente coerenti negli input visivi, con segni di apprendimento già presenti dopo tre ripetizioni di un modello», afferma Bogaerts. «Nei sistemi di scrittura, però, i modelli sono molto più sottili. Al fine di comprendere le differenze individuali nell’assimilazione di una nuova lingua, avremo bisogno di studiare in che modo procede l’apprendimento di questi tipi di regolarità, molto più complesse e vaste». I risultati del progetto INDIV-STAT sfidano le tecniche di misurazione precedenti. Molti ricercatori del nostro settore hanno utilizzato esercizi che non consentono di fidarsi del punteggio di un singolo partecipante», afferma Bogaerts. Attualmente, numerosi nuovi studi utilizzano gli esercizi psicometrici migliorati da lei ideati. INDIV-STAT ha attinto da tecniche di neuroimaging come l’elettroencefalografia(si apre in una nuova finestra), che misura l’attività elettrica nel cervello, per comprendere cosa viene appreso durante l’apprendimento statistico e se le persone fanno previsioni su eventi linguistici imminenti. Abbiamo scoperto che un modello specifico di attività cerebrale ritmica durante l’esposizione a modelli poteva prevedere in modo affidabile quanto bene gli individui avessero imparato i modelli alla fine dell’esperimento. Un’altra cosa interessante che il team ha scoperto è che persone diverse potrebbero fare cose diverse durante l’apprendimento dei modelli. «Alcune persone apprendono le transizioni: che da A si passa a B. Altre apprendono l’intera unità ABCD come se fosse una parola scritta», spiega Bogaerts. I ricercatori hanno in programma di effettuare altri test per sondare i segreti delle prestazioni di apprendimento delle singole lingue. I risultati futuri potrebbero cambiare l’insegnamento delle lingue e il modo in cui ci avviciniamo alle lingue straniere.
