線形混合モデル(LME)・一般化線形混合モデル(GLMM)で,変量効果をデザイン上で最も複雑なものにする最大モデルを作って,それでだめなら切片と傾きの間の相関パラメータを除いたモデルにトライする,という提案(Bates et al., 2015)をやろうとするとき,相関を除くのは”||”(double-bar syntax)なんですが,単に”|”を”||”に変えるだけじゃうまくいかないのどうすんだろうなと思っていたら解決策が見つかったぽいというお話です。
例えば,間違い探しのタスクをやったときに,とにかくできる子がたくさん”There are two cups on the right end of the desk. Is your picture the same?”, “The man on the left has long hair. What about your picture?”とかたくさん質問して,できない子はその質問に対して”yes” or “no”という短い応答でしか答えられなかったとします。で,確かに,一人ひとりのパフォーマンスを評価したら,できない子は全然質問してないから評価が低くなる,のかもしれません。実際に成績をつけるとなればこのペアの二人に同じ評定はつかないでしょう。それでも,下の子は上の子の質問を正確に聞き取って理解し,相手から受け取った情報と自分の手元にある情報を照らし合わせて,yes or no(あるいは別の短い応答)を返していたのだとしたら,それはそれでその子は意味理解の部分ではすばらしいパフォーマンスを見せていたと言えると思うのです。そこを評価してあげた上で,じゃあ今度は自分の持っている絵の情報を一つでも相手に伝えられるようにしようね,と声がけをして,その上でそのために必要なサポートを教師が提供してあげれば,その子の自尊心が傷つけられることなく,前向きに課題に取り組めるのではないでしょうか。
SLAの話の中にいわゆる認知的「ではない」アプローチをとる研究が一切出てこなかったのですが,というコメントが有りました。私が認知的アプローチを取る研究者を代表して今回登壇したということを浦野先生が補足してくださいました。私がまず答えたのは,社会文化理論なり複雑系理論なり,Atkinson (2011)に収録されているような「オルタナティブ・アプローチ」で言われているように,認知的アプローチでは第二言語習得はわからないのだ,大事なものを捨象しているのだ,というようなものがもし仮に真であったとしても,そのアプローチを取る人たちが,認知的メカニズムを一切仮定しない第二言語習得理論を作ることはできないし,学習者の外側の要因がどれだけ重要であったとしても何からの認知的メカニズムを考えずに第二言語習得を研究することはできないというものです。あらゆる要因をすべて考慮して,全部を包括的に説明することを目指そうとというのは個人的には失敗だと思っています。let all the flowers bloomでは無理だったということを,少なくともメカニズムの探求をするのであればそれを認めた上で(まあ最初からそう思っていた人が多いと思いますが),説明する対象を限定した上でメカニズムの探求をする必要があるだろうというのが「思考法本」の中で書いてあることでもあります。