한국인 영어학습자에 의해 영어 담화 초점구조를 표상하고 접근하기: L2 능숙도의 ERP 뇌파반응에의 효과

국문 초록 (Abstract)

본 연구에서는 한국인 제2언어 영어학습자에 의한 정보구조 처리 양상을 이에 상응하는 영어 원어민 화자의 처리 양상과 비교하기 위하여 정보구조의 주요 요소인 초점구조(focus structure) 처리에 집중하여 언어처리의 시간적 과정의 영상화가 우수한 사건관련전위 (ERP) 패러다임을 사용하여 연구함을 목적으로 한다. 또한 한국인 제2언어 영어학습자들간의 능숙도 효과를 초점 처리시의 신경 지표(neural signature/index/correlate)를 통하여 조사하면서 능숙도에 따른 다른 두 집단의 초점구조 처리의 유사점과 차이점을 규명해 나아갈 예정이다. 또한 부차적인 연구주제와 관련하여, 초점구조를 처리할 때 교차언어 간에, 즉 L1 한국어와 L2 영어의 초점체계의 유사성 혹은 상이성(예를 들어, 대조초점 사용에서 한국어는 형태적 대조표지(contrastive marker)를 사용하고 영어는 음성/음운적 초점을 사용하는 점은 상이성에 해당)으로 인하여 L1 언어적(즉 초점화) 지식이 L2 영어 학습자에 의한 영어 초점구조 신경처리의 뇌파반응에 모국어 전이(L1 transfer)를 긍정적(positive) 전이 혹은 부정적(negative) 전이를 초래하는가를 밝히어 나아갈 예정이다.
1년차 연구에서는 중심 주제가 의문문과 응답문의 정보구조 표상 내에서 기본 초점 구조 처리의 본질에 있다는 점에서, 기본적이지만 담화에서 더 광범위하게 사용되는 기본적 (정보)초점에 집중한 시각적 문장처리 실험으로 구성한다.
2년차 연구에서는 두 문장이 정보구조에 있어서만 서로 다른 경우에 다른 정보구조를 가진 두 문장은 서로 상이하게 언어처리될 것으로 예측된다. 이 예측의 타당성을 검증하기 위하여 서로 상이한 두 유형의 초점, 즉 대조초점(contrastive focus)과 정보초점(information focus)의 이론적 구분의 타당성을 ERP 기반 실험언어학으로 검증함을 연구 대상으로 한 시각적 문장처리 실험으로 구성한다.
본 연구의 3년차에서는 초점/비초점의 담화맥락 요인과 엑센트의 운율적 요인이 정보구조에 독립적으로 혹은 상호작용을 통하여 영향을 미치는지를 조사할 예정이다. 이를 위하여 엑센트를 반영한 청각 문장처리(auditory sentence processing) 실험으로 실험 자극을 구성할 것이다.
본 연구에서는 L2 학습자의 능숙도에 따른 영어 초점 구문에서의 뇌파 반응을 L1 영어 화자의 상응 반응과 비교하여 집단들 간의 유사성과 차이성을 조사하는데 연구 목적이 있으므로 본 연구는 L2 학습자들(EFL learners)은 영어권 국가에서 사춘기 이전에 영어 몰입교육을 받지 않은 한국인으로 한정하며 L2 학습자들간의 능숙도 효과를 살펴보기 위하여 영어 능력에 따른 상/하위의 두 그룹을 구성할 것이다(L1 영어 모국어 화자 집단은 통제그룹으로 별도 구성). L2 EFL 학습자들의 영어 능력의 구별은 실험에 참여하는 피실험자에게는 Oxford Placement Test와 cloze test를 병행 실시하여 능숙도를 측정할 것이다. 초점 구문에 관한 영어 문장 처리에서 개인별 정보 사용을 파악하기 위하여 파이썬 프로그램을 통하여 데이터를 수집하고, 개개인별 유사성과 차이성을 R-프로그래밍으로 시각화하여 비교 분석할 것이다.
실험후 분석시에는 L2 학습자(상/하위 능숙도 그룹) 능숙도를 하나의 분석 요소(factor)로 하여 상위 L2 학습자 vs 하위 L2 학습자로 구분하여 통계분석을 진행하며, 옳은 문장과 틀린 문장 반응에 대한 민감도를 살펴보기 위하여 D’(d-prime) 분석을 할 것이다. 또한 실험 참여자의 그룹 평균 비교 뿐만이 아니라 실험 참여자 개개인을 별도로 분석을 진행하여 초점 구조의 ERP 뇌파반응의 개별성(나이, 성별, 언어노출 등)을 조사해 나아갈 것이다.
또한 ERP 연구를 통하여 초점구조에 대한 영어 모국어 화자와 제2 영어 학습자들 사이의 언어 능숙도에 따른 두 집단의 상이한 신경반응은 언어적 지식 혹은 문장처리 능력에 기인하는 것으로 볼 수 있으며, 영어 학습 모델을 설계하는데 중요한 피드백을 제공할 것이다.