Presentasjon lastes. Vennligst vent

Presentasjon lastes. Vennligst vent

Skriftspråket Skriftspråket Kap.9 Eileen Eldjarn, Elisabeth Finsen, Karen Cecilie Haugum, Italo Profeti og Solveig Skaland.

Liknende presentasjoner


Presentasjon om: "Skriftspråket Skriftspråket Kap.9 Eileen Eldjarn, Elisabeth Finsen, Karen Cecilie Haugum, Italo Profeti og Solveig Skaland."— Utskrift av presentasjonen:

1 Skriftspråket Skriftspråket Kap.9 Eileen Eldjarn, Elisabeth Finsen, Karen Cecilie Haugum, Italo Profeti og Solveig Skaland

2

3 Kinesisk

4 Piktografer

5 Historie skriftlige systemer – Forskjellige forskere fremstiller progressiv utvikling konkrete pictografer—>abstrakte logografer—> stavelsessystemer—>alfabet ide/bilde—> ord/symbol forhold—> fonem/grafem—>fonem/grafem Gamle Sumererne—> Egyptere; nåtids kinesere—> Japanere—>vestlige språk kileskrift—> hieroglyfer—> Kana—>norsk

6

7

8

9

10

11 Utfordring! ”Hvis jeg bare ikke hadde stått så lenge på badet, hadde jeg rukket den første trikken og nådd forelesningen”

12 alfabetet katakana

13 Historie skriftlige systemer – Forskjellige forskere fremstiller progressiv utvikling konkrete pictografer—>abstrakte logografer—> stavelsessystemer—>alfabet ide/bilde—> ord/symbol forhold—> fonem/grafem—>fonem/grafem Gamle Sumererne—> Egyptere; nåtids kinesere—> Japanere—>vestlige språk kileskrift—> hieroglyfer—> Kana—>norsk

14 Havelocks tre krav: Alle lydene er representert 1-til-1 forhold lyd/tegn 20 30

15 Olson (1996) mener at det å se på utviklingen fra pictografer til alfabet som hensiktsmessig, som et kontinuerlig søk etter en representasjonssystem for språket, er en logisk feilslutning: Det betyr å presupponere den kunnskapen og bevisstheten man vil forklare. Han foreslår isted en progressiv låneprosess.

16 Syntaksdannelse…

17 Solgt syv sauer til…Syv sauer for…Syv sauer mindre… I kveld er det fest… 7 sau

18 Jeg er en akkader… Nå skjer det at jeg kan en del gammel sumerisk. Der finner jeg som vil skrive, ”vann””han-fugl””bringe””halmtau” Stavpersepsjon ser lyset… auilum som i mitt språk betyr ”mann”

19 fonemene /k/, /t/, /b/ – vocalisert på forskjellige måter – alle formidler grunnleksem skrive med vocaliske forskjeller som markerer grammatikalsk subject, tempus og aspekt: katab ”han skrev”, katabi ”jeg skrev”, katebu ”de skrev”, ketob ”skrive”, koteb ”skriving”, katub ”blir skrevet”. Alle kan være, og var, skrevet simpelt ktb. ”ka”, ”ke”, ”ki”, ”ko”, ”ku” —> ”k” Fønikisk låner Akkadisk tegnsystem. Fønikisk bruker kun konsonanter til leksikalsk diskriminering. Vokaler er til bøyning. 22 tegn:aleph, bet, gemel…

20 det fønikiske alfabet…

21 … blir til det greske alfabet! aleph, bet, gemel blir til alfa, beta, gamma… og får konsonantfunksjon. Seks semitiske tegn tilsvarende ubrukte lyd i gresk lånes til å erstatte vokalene. Nå kan grekerne høre at de samme kombinasjoner finnes på semitisk også: Staver oppfattes som kombinasjon vokal+konsonant. Alfabetet blir født.

22

23 Taletilegnelsesprossessen vs. lesekyndighet Lydkartlegging (fonologi) Ordsegmentering (morfologi) Kognisjon og ordenes betydning (semantikk) Setningsoppbygning og grammatikk (syntaks)

24 SH som i ”nation” I som i ”women” Lesing: Følelsen av å forstå hva de tegnene vi ser betyr… GHOTI F som i ”rough” F I SH

25 Grunnleggende elementer for lesing Kognitive prosesser Oppmerksomhet Assosiasjoner Integrering av informasjon fra ulike sanser Mønsteranalyse og regler Seriell hukommelse

26 Ordgjenkjenningsmodeller 1)Hele ord eller deler (trekk, bokstaver, stavelser) 2)Direkte til mening eller indirekte via fonologi 3)Serie (en etter en) eller parallell (samtidig) prosessering av bokstavene i et ord. 4)Konteks-dreven (topp - ned) eller stimulus-dreven (bunn – opp) 5)En enkelt eller flere typer mekanismer 6)Aktiviserings- eller søkeprosesser

27 Kontekst-drevne, ”Topp-ned”-modeller Ordgjenkjenning ut ifra kontekst Hvordan man oppfatter og tolker stimulusinformasjon, påvirkes av informasjon om kontekst Informasjon om kontekst = –Syntaks og semantikk –Implisitt kunnskap om ortografiske begrensninger og redundans Eks. u følger alltid q, th opptrer hyppig, xz opptrer aldri.

28 Kontekst-drevne, ”Topp-ned”-modeller Smith (1971) – kontekstdrevet prototype-modell Trekk = linjer, kurver, vinkler –Trekkene danner bokstavene –Trekkene danner den mentale representasjonen av ord – og vi er utstyrt med funksjonelt ekvivalente lister av trekk SAFT saft saft SAFT SAFT SAFT

29 Kontekst-drevne, ”Topp-ned”-modeller Alle trekkene i et ord blir trukket ut simultant Ordet gjenkjennes når et sett av trekk matcher med sin mentale representasjon En selektiv prosess, påvirket av –Kunnskap om ortografisk struktur –Evnen til å bruke den språklige konteksten til å forutsi ord i en tekst Eks. ”Katten jaget _______”.

30 et tall er et tall er et tall…kanskje… Det visuelle system (bunn-opp prosessering) følger føringer fra det språklige (topp-ned prosessering)…

31 Kontekst-drevne, ”Topp-ned”-modeller Summa summarum: –Bekrefte ens forventninger om hvilket ord det er –Verken gjenkjennelse av bokstaver eller fonologisk re-koding er involvert Har liten støtte

32 Stimulus-drevne, ”Bunn- opp”-modeller Ordgjenkjenning ut ifra stimulus, ordet, ikke språklig kontekst Gjenkjennelse skjer på atskilte, hierarkiske stadier som innkodes/omformes til bruk på neste stadium Sensorisk stadium  Visuelle trekk trekkes ut Gjenkjennelsesstadium  Representasjon av ord hentes Fortolkningsstadium  Får tilgang til ordets mening Ulike syn på hvordan vi presenterer og identifiserer ord mentalt

33 Whole-Word-modeller, – ord gjenkjennes som helhet Mønsteret av hvert ord er unikt Ord er representert mentalt som en udelelig helhet Gjenkjennes som enhet

34 Ordmodeller– Ordfasongen Gjenkjenning av stavefeil halveres med ”konsistente” ord. (Haber & Schindler, 1981); (Monk & Hulme, 1983) testtesftesc korrekt stavetfeilstavet konsistentukonsistent ft konsistent ukonsistent

35 than samme bokstavfasong ulik bokstavfasong samme ordfasong ulik ordfasong tbantnan tdantman 15% bommet 8% bommet10% bommet 19% bommet h b n dm en typisk ”fiende”: compoundvariabler… m n 19% 8% Ordmodeller– Bokstavfasongen

36 Whole-Word-modeller, – ord gjenkjennes som helhet Johnsons (1977) ”Pattern unit” (mønster-enhets)-modell Enhetlig innkoding av stimulus-trekk Den mentale representasjonen blir sammenliknet med stimulus-ordet og evt. gjenkjent Et ord gjenkjennes lettere enn bokstavene det består av. ”Word superiority effect” (Reicher, 1969) Bokstav i ord identifiseres lettere enn bokstav i pseudo-ord eller enkeltstående bokstav

37 When subjects correctly identified the stimulus type, middle-letter accuracy was 65% for trigrams and 87% for words. When the stimulus type was identified incorrectly, middle-letter accuracy was 5% for trigrams and 41% for words. Ordmodeller– Ordoverlegenhseteffekt Subjects correctly identified the stimulus as a trigram on 74% of trigram trials and correctly identified the stimulus as a word on 66% of word trials. Overall, they correctly identified 50% of middle letters from the trigrams and 72% from the words; a 22% word-superiority effect.

38 Conclusions: - These data suggest that letters are more visible when they are part of a word than when they are part of a trigram, regardless of the observer's ability to identify the letter string as a word. Accuracy decreased for both stimulus types when the type was misidentified. However observers were able to identify the middle letters of words, while their ability to identify the middle letters of trigrams was at near chance levels. (Fine, 2001) Ordmodeller– Ordoverlegenhseteffekt - In the present study, a word advantage in the speed of letter detection was found even when the target letter was silent in the six-letter test word (e.g., s in island). The presence of unpronounceable nonwords and silent letters in the words discouraged reliance upon the phonological code but did not thereby eliminate the word advantage. Thus, the word- superiority effect with free viewing is not based entirely upon phonological recoding. (Krueger, 1992)

39 ”Aoccdrnig to a rscheeahcr at an Elingsh uinervtisy, it deosn't mttaer in waht oredr the ltteers in a wrod are, the olny iprmoetnt tihng is taht the frist and lsat ltteer are in the rghit pclae. The rset can be a toatl mses and you can sitll raed it wouthit porbelm. Tihs is bcuseae we do not raed ervey lteter by it slef but the wrod as a wlohe.”

40 Whole-Word-modeller, – ord gjenkjennes som helhet I dag: Ord oppfattes som enhet pga. kognitiv og lingvistisk informasjon knyttet til dette, ikke det perseptuelle mønster

41 Component-Letter- modeller Alle bokstavene i et ord må oppfattes for at ordet skal kunne gjenkjennes Riktig rekkefølge er en forutsetning Gough (1972): Bokstavgjenkjenning gjennom serieprosessering (én og én om gangen) Identifiserer ord gjennom grafem-fonem- korrespondanseregler (GPC) –Hver bokstav (grafem) omkodes fonologisk

42 Component-Letter- modeller Massaro (1975): Bokstavgjenkjenning gjennom parallell-prosessering (samtidig) Kunnskap om semantiske og syntaktiske regler Prosesserer ikke alle bokstaver helt, bare de nødvendige Primær gjenkjennelsesprosess  sekundær gjenkjennelsesprosess: Tilgang til ord direkte fra leksikon i stedet for gjennom fonologien

43 Component-Letter- modeller Bokstavoppfattelse nødvendig for ordgjenkjenning Fonologisk innkoding før eller etter betydningen har blitt tilgjengelig? –Støtte for begge deler Mer støtte for direkte tilgang –Betydning blitt oppnådd også når fonologisk koding er hemmet –Homofone ord med forskjellig betydning Eks. knew – new Men homofone ord sinker både semantiske og leksikalske avgjørelser. Eks. ”Are pear and pair both fruits?”, ”Is brane a word?”

44 Modeller m/ flere ulike gjenkjenningsmåter & representasjoner Både kontekst- og stimulusdrevne Hele ord og deler (trekk, bokstaver, stavelser) Modeller m/flere nivåer av representasjoner (’koder’) -LaBerge og Samuels ”Multilevel Coding” modell Modeller m/paralelle systemer for gjenkjennelse -Colthearts ”Dual Route” modell

45 Modeller for hvordan innkommende stimuli vekker aktivitiet mentale representasjoner (ord i leksikon) Aktiviserings/Logogen – modeller - Mortons Logogenmodell Interaktiv – aktiviserings/Konneksjonistiske modeller -McClelland & Rumleharts ”Interactive activation” modell Leksikalske søkemodeller - Forster

46

47 trekke svinn e sil d vann ebb e flo båt s a b m n o e n e sild e båt trekke svinne vann flo

48 Interaktiv aktiviserings modell

49 Multilevel coding model (LaBerge og Samuel) Semantisk nivåSemantisk representasjon Oppmerksomhets fokus Fonologisk nivåFonologisk representasjon Visuelt nivåVisuelt representasjon: ord stavemønstre bokstaver trekk

50 kjent ordgruppebilde visuelle koder abcdefghij… kjent/tillatt ortografisk sekvens kjent ordbilde jo mer erfaren leseren blir, des mer automatisert blir prosessens første trinn og oppmerksomhet tildelt øvrige trinn kjent/tillatt fonotaktisk sekvens ”vi spiser middag kl. fire, ettersom at vi skal på kino” kjent ordlyd ? ? fonetiske kodersemantiske koder kjent begrep kjent ordgruppelyd kjent begrep ”vi spiser middag kl. four, ettersom at vi andremo på kino” ”vi spisser middag kl. four, ettersom at vi bwrd på kino” Multilevel coding model (LaBerge og Samuel)

51 Coltheartz ”Dual route modell” (parallelt system) Direkte: Visuelt input (lest ord) semantisk Visuellfonologisksemantisk

52 Kildeliste Fine, E.M. (2001). The word-superiority effect does not depend on one's ability to identify the letter string as a word [Abstract]. Journal of Vision, 1(3), 410a, doi: / Haber, R.N. & Schindler, R.M. (1981). Errors in proofreading: Evidence of syntactic control of letter processing? Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 7, Krueger, L.E. (1992). The word-superiority effect and phonological recoding. Memory Cognition, 20, Monk, A.F. & Hulme, C. (1983). Errors in proofreading: Evidence for the use of word shape in word recognition. Memory and Cognition, 11, Olson, D. R. (1996). Towards a psychology of literacy: on the relations between speech and writing. Cognition, 60,


Laste ned ppt "Skriftspråket Skriftspråket Kap.9 Eileen Eldjarn, Elisabeth Finsen, Karen Cecilie Haugum, Italo Profeti og Solveig Skaland."

Liknende presentasjoner


Annonser fra Google