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英語学習理論

ここではいろいろな英語学習関しての理論やその背景やその理由に関して解説しております。せひ参考にしてください。

特にここでは言語として英語の構造からの学習方法や教育方法ではなく、脳がどのように言語を習得するかの観点からの説明が多くあります。

文科省が提唱するアクティブラーニングや学習者主体の学習方法が詳しく説明されています。

ディープラーニング

脳の学習は文法のようなルールを学ぶのではなく、反復練習で少しずつ特徴を学び、フィードバックで矯正と修正をします。脳の学習の仕組みは一生変わりませんから、臨界期過ぎの大人が英語を学ぶ時には基本的にはディープラーニングです。

アクティブラーニング

文科省も提唱しているアクティブラーニングとは学習者主体の学習方法です。先生に教えてもらうのではなく、学習者が自ら探求する学習方法です。ディープラーニングとはアクティブラーニングになりますから、ディープ・アクティブラーニングが正しい表現かも知りません。

人工知能から学ぶ英語学習

人工知能の学習方法はディープラーニングです。実はこれは人間の脳の学習方法を真似た方法です。言語の場合は教師ありのディープラーニングです。つまりネイティブを真似る学習方法で、真似る事で誤りを排除しながら効率的な学習ができます。

英語を話すために

英語を話すためには文法を学んでも意味がありません。脳はルール学んでいる訳でないからです。文法と単語を覚えて英語を話せるようになりません。言葉を忘れないように覚える必用があります。

リスニングに関して

音声認識は音声学で定義した音素を基盤としたものでありません。音素とは概念上の音で実際の物理音ではありません。言語音は連続的に変化する音のストリームに過ぎません。その音のストリームを認識するためには音を覚える必用があります。

文法に関して

言語は使い方を学ぶ用法基盤ではありません。多くの事例の集まる事例基盤です。ルールが存在するのではなく、多くの事例を覚えると共通のパターンが見えてきます。しかし、これはルールとして存在するのではなく、多くの人が使うかどうかで決まります。

発音練習に関して

言語音は連続的に変化する音のストリームです。音声学で定義する音素は概念の音であり、物理的な音でありません。言語音には音素が規則正しく並んでおりません。そのような音のストリームを学ぶ方法はネイティブを真似る事です。そしてフィードバックで修正と矯正をする事です。

合成音声

人間の音声はアナログ音であるため揺らぎが存在します。機械的な合成音は不自然に聞こえます。最近の人間らしい合成音は音を量子化して多くの点として扱い、人間の音声からディープラーニングでその揺らぎを学習します。

脳のネットワークに関して

人間の脳は多くの脳細胞がネットワークのようにつながっているだけです。人工知能は脳を真似ており、ニューラルネットワークが基本となっています。脳はもう少し効果的な学習ができるベイジアンネットです。

言語は事例基盤

言語の基本は文法ではありません。多くの表現事例が集まったものです。その言語を学ぶためには表現事例を忘れないように覚える以外に方法はありません。そしてネイティブを真似るディープラーニングで覚える事により効果的な学習が可能となります。

AI英会話と英語会話ロボット

AIと呼ばれる人工知能は人間の脳を真似たものです。脳のディープラーニングを真似て学習ができます。しかし、脳の方が何倍も効果的に学習ができます。学習の仕組みは同じでも、大きな違いは人工知能は記憶が電子的に存在するデータを使います。人間は記憶が消える場合が多く、脳の学習にはどう忘れないで学習した記憶を保存するか大事になります。その忘れないで学習する方法は人工知能から学ぶ事はできません。

臨界期の克服

臨界期とは10才前後にある、ある時期を過ぎると言語習得が難しくなる時期を指します。しかし、言語習得ができなくなる訳でありません。そして難しくなるのは脳の学習の仕組みが変わるからではありません。臨界期を過ぎると音の判断力が低下します。これはフィードバックで得て矯正する事ができます。何よりも母語の干渉が大きくなるために、学習が困難となります。これもフィードバックを使う事によりかなりのレベルで克服できます。

第二言語習得理論の間違い

第二言語習得理論は母語の習得は100%の確立で可能なのに、第二言語の場合は非常に成功率が低下するため、いろいろな事が言われています。しかし、脳の学習の仕組みは一生変わりませんから、基本的な学習方法は同じです。もっとも大きな要因は大人は最初から大人の使う難しい表現から覚える必用があるからです。

英語学習は「仲間を作る」ことが成功へのカギです。

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