神经网络——预测学习者因素对二语习得影响的新视角

发布时间：2018-08-14 17:13

【摘要】：前人的研究证明,学习者因素可以有效地预测二语习得的结果。然而目前学界对于学习者因素的研究还不够具体和深入,对于学习者因素影响二语习得的机制还缺乏了解,其中主要的原因是传统使用的线性分析方法难以解决学习者因素研究中的非线性问题。因此,神经网络作为一种基于计算机建模的预测模型,其分布式结构和可以同时解决线性、非线性问题的能力,为预测学习者因素对二语习得的影响提供了一个新的视角。
[Abstract]:Previous studies have shown that learner factors can effectively predict the outcome of second language acquisition. However, the current academic research on learner factors is not specific enough and in-depth, and the mechanism of learner factors affecting second language acquisition is still poorly understood. The main reason is that the traditional linear analysis method is difficult to solve learner factors. Therefore, as a predictive model based on computer modeling, neural network has a distributed structure and the ability to solve both linear and nonlinear problems. It provides a new perspective for predicting learner factors'impact on second language acquisition.
【作者单位】： 长沙学院;
【基金】：湖南省教育厅高校教学改革研究项目“预制语块教学法对提高大学生英语综合应用能力的可行性研究(湘教通【2010】243号文件413号项目)”的阶段性成果
【分类号】：H09

【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2183549