Extracting words in homogeneous vs. heterogeneous speech streams: evidence from the triplet embedded paradigm

Abstract

A aprendizagem estatística (statistical learning) é um mecanismo de extração de regularidades do ambiente sensorial, essencial para várias competências do ser humano, nomeadamente a aprendizagem de linguagem. O estudo deste mecanismo tem sido realizado sob condições que se distanciam, em alguns aspetos, da aprendizagem de línguas naturais, entre eles a heterogeneidade dos estímulos, em termos de previsibilidade, e a atenção dada aos estímulos. Neste estudo procuramos manipular estes dois fatores, numa tarefa típica de reconhecimento de tripletos com escolha forçada entre duas alternativas. Cada participante realizou a tarefa de aprendizagem sob condições implícitas e explícitas de aprendizagem de um dos seguintes tipos de stream: Unmixed_high-TP, composta por quatro tripletos com uma configuração de sílabas de alta probabilidade, Unmixed_low-TP, composta por quatro tripletos com uma configuração de sílabas de baixa probabilidade ou Mixed, composta por dois tripletos high-TP e dois low-TP. Os resultados demonstram que a aprendizagem não foi afetada pela aquisição de dois tipos de tripletos simultaneamente (stream Mixed), em contraste com as streams homogéneas. A análise das condições de instrução demonstrou uma vantagem de aprendizagem na tarefa explícita, em relação à tarefa implícita.

Statistical learning (SL) is a mechanism of extraction of regularities from the environment, assumed to be essential to various skills of humans, namely the acquisition of language. Studies in SL generally use experimental conditions which do not resemble, in some aspects, the learning of natural languages, among them, and starring in this study, the heterogeneity of stimuli predictability and the attention towards learning, given through instruction. In this study, we aim to manipulate these two factors in a typical triplet segmentation task, followed by a two-alternative forced choice task (2-AFC). Each participant performed the task under implicit and explicit learning conditions (not instructed towards learning or otherwise) of these types of streams: Unmixed_high-TP, composed of four triplets with high probability syllable composition (high-TP). Unmixed_low-TP composed of four triplets of low probability syllable composition (low-TP), or Mixed, composed of two high-TP triplets and two low-TP triplets. Results show that learning two types of triplet simultaneously was not affected negatively, comparing with homogeneous streams. The analysis of instruction conditions demonstrated an advantage of learning in the explicit task, in comparison with the implicit task.