複雑動的システム理論

言語学の分野における複雑動的システム理論は、第二言語、第三言語、および追加言語の習得を研究するための視点とアプローチです。複雑動的システム理論という一般用語は、複雑性理論と動的システム理論の両方を指すためにKees de Botによって推奨されました。^[1]

カオス理論、複雑性理論、カオス/複雑性理論、動的システム理論、使用法に基づく理論など、多くの名称が、動的アプローチによる第二言語習得の研究に使用されてきた。しかし、Kees de Botは、 OrtegaとHanの編集著作「ダイアン・ラーセン=フリーマンを記念した複雑性理論と言語発達」の章で、複雑動的システム理論という用語を推奨した。 ^[2] Ahmar Mahboobは、複雑性理論/動的システム理論を言語評価への動的アプローチに適用した。HerdinaとJessnerは、Dynamic Model of Multilingualism (DMM) (2002)において、動的システムと複雑システムアプローチを使用して、第3言語（および第x言語）の習得と発達を全体論的システムフレームワークでモデル化した最初の学者であった。

1997年、ラーセン＝フリーマンは彼女の重要な論文の中でカオスと複雑性という用語を使用しました。 ^[3] マルジョリン・バースプールは動的使用ベース理論という用語を推奨しました。^[4]

第二言語および追加言語習得に対する動的システムアプローチは、動的システムを研究する応用数学に由来しています。社会科学の発達研究に動的システム理論を導入したのは、運動発達の研究にそれを応用したエスター・セレンです。彼女は動的システム理論の観点からA-not-Bエラーを説明しました。^{[5] [6]}

ダイアン・ラーセン＝フリーマンは、1997年に発表した「カオス/複雑性科学と第二言語習得」と題する論文で、第二言語習得の研究に動的システム理論の応用と導入を提案した最初の科学者でした。^[7]彼女は論文の中で、言語は動的、複雑、非線形、混沌、予測不可能、初期条件に敏感、オープン、自己組織化、フィードバックに敏感、適応性のある動的システムとして捉えるべきだと主張しました。

1997年、ラーセン＝フリーマンは論文を発表し、第二言語習得は言語獲得だけでなく言語消失も含む発達過程として捉えるべきだと主張した。 [ ^8]ハーディナとジェスナー（2002）はDMMで、動的多言語システムには言語消失だけでなく一般言語努力（GLE）も含まれると明記している。一般言語努力は言語獲得努力（LAE）と言語維持努力（LME）の合計とみなされ、言語発達に費やされた努力として理解できる。

第二言語および追加言語の発達は、主に動的システム理論を適用して研究されています。DMM では、言語は多くの言語サブシステムを含むシステムであると考えられています。動的システムは相互接続され、非線形で、適応性があり、オープンで、初期条件に敏感です。変動性は発達の固有の特性と見なされ、測定エラーとは見なされません。そのため、動的システムの観点からは、データの変動性が分析され、貴重な情報と見なされます。

動的システムの観点から見た多言語開発の主な特徴は以下の通りである。^[9]

• 初期条件への敏感な依存性
• 完全な相互接続性
• 発展における非線形性
• 内部再編成（自己組織化）と環境との相互作用による変化
• 内部および外部リソースへの依存
• 絶え間ない変化、時には混沌とした変化を伴うが、その場合システムは一時的にアトラクター状態に落ち着くだけである。
• 反復
• 環境との相互作用と内部再編による変化
• 創発特性

通常バタフライ効果として引用される初期条件への敏感な依存性があります。異なる言語学習者は、異なる背景（異なる動機、言語適性など）で第二言語（L2）の学習を開始します。結果は、言語学習者の初期条件に大きく依存します。言語のシステムは完全に相互に関連しています。統語システムの発達は語彙システムの発達に影響し、逆もまた同様です。第二言語の発達は非線形であり、つまり、言語学習者は異なるペースで新しい単語を習得します。ある日に10個の新しい単語を習得したとしても、次の日には1個しか習得しないかもしれません。3日目には、以前に学習した語彙の一部を忘れている可能性もあります。第二言語の発達では、変化は自己組織化を通じて起こり、それは予期せずに発生する可能性があります。言語学習者は、内部リソースと外部リソースに依存しています。内部リソースは言語学習者の動機付け要因であり、言語教師または環境は外部リソースの例です。成長は第二言語発達における反復的なプロセスとして説明され、結合方程式モデル (ロジスティック方程式) を使用してモデル化されることがよくあります。

言語発達における自己制御の役割に関する研究で、ウィンドとハーディング（2020）は、文章における語彙と統語の複雑さの変動性の低さは、参加者の自己制御システムを支配する顕著なアトラクター状態に起因する可能性があることを発見しました。^[10]

動的システム理論は、第二言語や追加言語の学習における動機づけの研究にも応用されている。興味、退屈、不安などの動機づけ要因は、通常、アトラクター状態として説明される。言語の動機づけは時間によっても変動する（短期および長期スケール）。2014年にゾルタン・ドルニエイが著した『言語学習における動機づけの ダイナミクス』は 、動機づけは動的であると主張し、第二言語の動機づけ研究の方向転換に影響を与えた。^[11] HerdinaとJessner（2002）は、DMMで、多言語システムの複雑さは、態度、動機、不安などの個々の要因の数に一部起因していると指摘している。

2011年にSystem誌に掲載されたサラ・マーサーの論文「言語学習者の自己概念：複雑性、継続性、変化」では、言語学習における自己概念の性質とダイナミクスが調査された。彼女は、自己概念はおそらく、相互に関連する自己信念の複雑で多層的で多次元的なネットワークとして捉えるのが最も適切であると結論付けた。^[12]

複雑性動的システム理論は言語評価（例えば、アフマール・マフブーブによる）、自己評価、自己反省にも応用されている。^[13]

第二言語および追加言語の発達は、主に時系列データを適用して研究されています。これは、横断研究における横断的データ研究設計（事前テストと事後テストの設計など）などの第二言語習得研究で使用される従来の手法とは対照的です。^{[14] [15] [16]}

付加言語発達に関する研究では、より大きな集団を観察するよりも、事例研究のアプローチが好まれます。時系列データは通常、視覚的にプロットおよび検査され、相関関係（言語データは正規分布していないと予想されるため、通常はスピアマンの順位相関係数）が計算されます。2002年にポール・ヴァン・ヘールトは、マリイン・ヴァン・ダイクとともに、最小最大グラフ、再サンプリング手法、モンテカルロ法を適用して変動の程度を測定する手法と方法を作成しました。^[17]

最近では、隠れマルコフモデルは、語彙や統語の複雑さなど、言語システムの発達における位相シフトや遷移のジャンプを検出するために使用されています。このモデルは、2015年にチャンによって言語データに初めて使用されました。^[18]

2016年にThe Modern Language Journalに掲載されたHiverとAl-Hoorieの論文は、「第二言語研究のための動的アンサンブル」を提供している。彼らは、9つの考慮事項の実用的なカタログを提示している。1.システム、2.粒度レベル、3.コンテキスト、4.体系的ネットワーク、5.動的プロセス、6.出現結果、7.コンポーネント、8.相互作用、および9.パラメーター。^[19]彼らのスコーピングレビューでは、15年間にわたる複雑動的システム理論の方法論的傾向と実質的な貢献もレビューしている。^[20]

動的システム理論を追加言語獲得の研究に応用することは、この分野で批判を受けてきた。グレッグはラーセン＝フリーマンの著書『複雑系と応用言語学』を批判した。^[21]

従来の横断研究とは対照的に、DST アプローチでは、構成要素の観察、一般化可能性、または線形因果関係は使用されません。^[要出典]

以下は、第 2、第 3、第 x 言語の発達は動的システムの観点から見られるべきであるという考えを支持し、この分野に多大な貢献をした研究者のリストです。

• 第二言語習得の理論
• 第二言語習得