對於語言和大腦的關連，烏曼(Ullman, 2004)於民國九十三年提出描述/處理模型(D/P model, declarative/procedural model)，其認為心理詞彙主要靠左額葉(left temporal lobes)的描述性記憶，而心理語法則依賴前額葉(frontal lobes)、基底核(基底神經節，Basal ganglia)、小腦(cerebellum)以及部份的左額葉。

在腦迴(gyrus)的研究裡頭，我們就可以發現更多細緻的資料。例如：皮質處理系統(cortical processing system)可以分成兩個路線，一由後方到前方，稱為外迴流(dorsal stream)，另一個由前方往腦部底部，稱為內迴流(ventral stream)。外迴流用以將聲音和心理表徵給對應，這包括音韻覺知(speech perception)和音韻產生(speech production)。內迴流則把聲音和意義進行關連，把聽到的聲音轉換成意義。

早期，對於語言在人類在大腦激化的部位研究，就是布洛卡(Broca)和威尼克(Wernicke)的研究，依布洛卡命的腦部區位負責言談產生，而威尼克則發現腦部左後方的顳腦迴(temporal gyrus)是用以理解語言的部位。

透過弓形的管束(arcuate fasiculus)將布洛卡和威尼克兩區連結起來，同時我們發現大腦有更精密的分工。語言產生的流在左半腦是由後方往前方傳，腦皮質(cortex)就是進行這傳遞的物質，而來自威尼克區的主要是屬於語言的資訊。當一聽到聲音的時候，威尼克區的角迴則會進行傳遞，而影像資訊的處理，則在威尼克區之前。

但後來研究也發現，語言功能雖然由左半腦主宰，但並不侷限於左半腦。除了大腦的區位分工之外，腦皮質本身以及腦迴都是很重要的貢獻者。腦傷的病患用以推斷大腦不同部位的作用，仍屬較概略的描述。而當我們不同部份進行電流刺激時，也可能使大腦有相同的反應，這都是早期研究無法解釋的。

動物的溝通和人類的語言不同在於，語言是用有限的字詞搭有限的規則，產生無限的語句。

觀察猿猴，除了語言能力之外，猿猴也具有和小孩子類似的認知能力。我們可以有以下認識：一、達成許多基本認知任務，並不需要具有語言能力；二、存在有非認知的能力的前提，以進行語言的發展；三、認知的限制，或許是猿猴無法獲得語言的原因。

歷史上，許多研究者嘗試去教導黑猩猩語言，但後來發現這些猩猩的口腔並不適合說話，所以便以手語或其它人工創造的符號來取代。瓦修(Washoe)，除了學會手語(包括名詞、動詞、形容詞和代名詞)之外，還會教給他的後代劉力士(Loulis)，劉力士也似乎主動地從媽媽那邊習得手語。

普墨克(Premack)先生也在實驗室裡頭訓練了莎菈(Sarah)，他利用不同形狀、大小、材質的塑料符號來作為語言規則和象徵，這種語言形式又叫普墨克語(Premackese)，這麼做的好處是動物不需要花太大的記憶量去記得順序。莎菈是通以將這些符號線性地排出，使之成為適合的語法單位。

另一位和喬姆斯基(Noam Chomsky)名字很像的欽姆斯基(Nim Chimpsky)，可能因為名字和喬姆斯基很像，所以他學了學125個手勢之後，他可以用這些手勢打出兩萬多組兩個或以上的手勢組合，當然這裡很多是在同一個句子裡，包含很多重覆的手勢。後來，在各個研究者的創意下，也有不少猩猩去學亞克仕(Yerkish)語法和並以雷西格蘭(lexigrams)作為字詞去學習符號。

猿類能學習和人類一樣的語言？只是程度不一樣而已嗎？其實這受到不少方法學和猩猩訓練方法上的質疑。

倭黑猩猩(bonobo Pan paniscus)大概是所有猩猩裡頭最聰明的猩猩，坎吉(Kanzi)就是這樣的猩猩，他沒有被施以食物的強化、利誘，他自然地從他媽媽那兒學到亞克仕語法和雷西蘭字詞。史汀柏格和佩第托(Seidenberg & Petitto, 1987)用兩個句子來考考坎吉的語法能力，第一個是「到草莓生長的地方去」，第二個是「我要吃草莓」，兩位認為坎吉的語句比不上三歲小孩，而認為坎吉對於這些符號的理解是不同於人類的。

黎娃氏(Rivas, 2005)發現這些猩猩主要的手語多是動作和物體，很少有語法或語義的結構。這其實和讓鴿子制約的過程類似。

我們應該都能同意，部份較聰明的動物能夠學會一些物體的名子和簡單的語法規則。但並沒有發展同人類一樣的心理表徵的能力，因此也無法學習較複雜的語法。我們不妨說，這些較聰明的動物所學習到的就是「語言原型」。

有部份人認為語言在人類演化的進程中，是個副作用(side effect)，其原因如下：一、人類從其它物種分化而來的時間不算長，不足以產生如語言這樣複雜的系統；二、語法作為中介，並不存在；三、擁有複雜的語法並沒有任何生存的優勢，演化的進程中，這沒有必要留下來。達爾文的天擇說固然是牢不可破，但現在也開始有人認為演化的時間已經足夠到能夠在語法系統的基礎之上進行溝通，而溝通存在認知表徵(cogniive representations)，顯然是很大的演化優勢。

回顧人類演化的進程，屬於產出語言的布洛卡(Broca)區，一直隨著時間變大，這使人類對於語言的控制能力更好。同時，喉嚨的結構也使我們不只能夠咀嚼食物，還能夠進行發聲。

我們無法得知語言是否存在中介的形式，但白克頓(Bickerton, 1990, 2003)提出一個叫作「語言原型」(protolanguage)的概念，它就介於原始人的溝通和人類的語言之間，它沒有語法。

從基因遺傳的研究中，也發現一組命名為FOXP2的基因突變，在人類演化中扮演了很重要的角色。它使人類在感官、動作資訊和熟悉複雜的運動之間，彼此能夠協調(Fisher & Marcus, 2006)。如果這一段基因發生問題，對於語言的習得通常都會發生困難。

與此相關的還有，語法的產生是否是由於手勢的運用呢？「鏡射神經」(mirror neurons)通常在動物展演特定的動作或看到其它動物展演相同的動作時，就會被激活。這個神經可以讓人開始模仿，進行使早期的手勢符號得以發展(Arbib, 2005)。語言的演化，把口腔發音整合到手勢系統裡，這也使得語言在大腦裡頭變得專屬化，而手勢系統則顯得側化，人類於是都變得以右手利為主要的表現。鳥和蛙也是左半腦支配用以產生聲音；狗、貓或老鼠，儘管側向以某一邊為有利的方向，但並沒有全面性、系統性地偏右或偏左。

引發語言課堂互動的關鍵在於「老師的問題」(questioning strategies)。如果課堂上，沒有老師的問題，課堂當然也可以進行，但是這是一個最容易觀察到的項目，而且能由老師掌握的項目。老師所問的每個問題，都將是溝通互動的奠基石。合適的問題可能會包括下列功能：

一、老師的問題能夠使學生自在地產出語言，而無任何需要由學生想出來；二、老師的問題也可以作為學生之間的反應鏈，使學生之間互動；三、老師的問題可以用來診斷學生的困難和理解；四、老師的問題可以幫助學生從所聽到的輸入中進行思考。我們可以把所有問題的類型如此歸類：知識性問題(回答，「是」或「否」)、理解性問題(請定義…、請說說看…)、應用性問題(…怎麼用？…的功能是？)、推論性問題(你覺得…)、分析性問題(…和…的關係)、整合性問題(你可以把這一段再說一次嗎？)以及評估性問題(你喜歡…)。

一開始是可以先將所有欲進行的問題通通列出來，適度地挑戰你的學生，而不是通通拿來問。問問題時，並不適合這樣，例如：

一、花很多時間在告訴學生問題；二、太顯而易見且愚笨的問題；三、模糊、抽象、模棱兩可的問題；四、結構太複雜、字詞太難的問題；五、假設性的問題；六、沒有邏輯、連貫性的問題。。

分組活動、課堂任務也都是可以促進互動的方法。即便只是鼓勵或回應學生，都是和學生之間的互動有很大的幫助。即便只是單方面的授課，而要求學生閱讀文本，都是互動課堂的活動。

在外語教學的教室中，我們可以透過「外語互動分析」(Foreign Language Interaction Analysis)來檢視自己或其它老師的互動。它提供了一個較全面的觀察方向，也提供了一個能夠用以評量和增進個人教學的框架，由其該分析中，有關老師的觀察，對於透過互動教學促進學習風氣有很大的幫助。

馬科維茲(Moskowitz)的外語互動分析模型，檢視以下項目：

教師言談方面，分為間接影響和直接影響。間接影響中，檢視了：一、處理學生情緒；二、鼓勵、讚美學生；三、採用學生的想法或覆述學生所說的話；四、拋出問題。直接影響中，則檢視了：一、提供訊息；二、提供方向；三、評價學生的行為或反應。

學生言談方面，則觀察：一、學生特定的反應，例如：朗讀、操練、合唱等；二、學生對於開放式問題的回答，或由學生方面所發起的互動問題。

其它方面，還可以觀察：一、沈默的時間，也就是沒有任何言語出現的時候；二、教室較為混亂的時候，這還可以分為有課堂活動的混亂或完全失控的混亂；三、哈哈大笑的時候；四、使用母語的時候；五、非語言，如姿勢或臉部表情。

這些項目的觀察可以幫助教師教學的成長，當然你也可以設計自己可以操作的表格項目進行檢視。

「在語境下學習新字詞」是個顯而易懂的宣稱，亞瑞利以電腦模擬以及人體腦電波給它更細緻地說明。電腦模擬是基於簡單再現網絡(Simple Recurrent Network)把語料給電腦，並用以推論小孩子有類似的學習歷程，所以在總量越大、頻率越高、句式越簡的情況下，學習的效果最好；而腦電波的反應則說明在高度限制的語境下，對於新字詞的學習較有幫助，儘管這和行為表現所測得的結果不一致。

如果我們同意腦電波的結果是正確的，那麼行為表現的結果則是錯誤的；相反的，如果我們認為只有看到行為表現才算是學習的話，那麼我們就不會認同腦電波是能夠說明學習發生了。如果我們把人的頭腦比喻成一塊田，任何好的輸入、壞的輸入、少量的輸入或大量的輸入，就是一個好的種子、壞的種子、小的種子或大的種子，對頭腦而言這些都是一顆一顆的種子，這些種子何時會發芽我們不知道，一但它發芽了才能使行為發生。如此，我們就不會執著於一定要有行為的發生，才說明存在學習。老師像園丁，不必然要期待學生立即結果，而是永遠期盼著學生總有一天會結果。脫離語境地背單字，也可以結果；在語境下背單字也可以結果。當然，有園丁澆水、施肥的種子，肯定能更快速地結果，而且結得飽滿的果。

在民國九十四年的時候，麥奎林、奧斯特浩和金(McLaughlin & Osterhout & Kim, 2005)找了一些在大學學習法語的成人二語學習者，測驗他們在學習了幾個月之後對於法語字詞的是否有相關的字詞。測量的工具有兩個，其一是直接給予受試者行為任務，其二是透過腦波N400的作為指標。N400被認為是一個和語義處理有關的腦波，當遇到可預期、預料之內的語義時，N400變動的幅度較小；而不可預期、預料之外的語義時，N400則會大幅地下降。結果發現這些法語作為第二語言的學習者和法語母語者相比，雖然行為任務的表現不同，但N400的腦波表現卻是一致的。結果顯示，法語作為第二語言的學習儘管幾個月的法語學習中，不能夠使學習者達到和法語母語者相同的語言表現，但腦內部卻隱隱約約已經建立類似的連結了。

下面亞瑞利則透過腦波的觀察，並設計上下文對於字詞意義分成高度限制和低度限制，以對受試者進行新字詞學習的研究。

我們可以將受試者對於新字詞是否使用恰當的判斷、新字詞與語義記憶整合兩個方面來看，新字詞在上下文高度限制和低度限制的學習效果。

首先是對於新字詞使用是否恰當。受試者已知的字詞，不論在上下文中高度限制或低度限制，對受試者而言這都不是新訊息，即N400並不存在太大的變動；而面對新字詞時，即便只是看過一次的新字詞，在上下文高度限制下，N400的效果就比較明顯。N400的效果明顯，但是受試者的行為表現仍不一致，這和先前麥奎林、奧斯特浩和金的實驗有類似的面貌。

接著是新字詞與語義記憶整合。在已知的字詞中，不論是高度限制或低度限制的上下文，當以該字詞或不相關的字詞進行促動(prime)時，其反應時間和N400差值都大。而面對新字詞時，在高度限制的上下文中，N400的效果較為明顯，而低度限制的上下文中，N400的效果則不顯著。N400的效果和受試者的行為表現仍不一致。

對於N400的觀察，我們可以說在高度限制的上下文中，對於新字詞的學習有較好的幫助。

另外，新舊字詞的語意關係，在左右半腦間也有不一樣的表徵。通常，左半腦的表徵是屬於較聚焦、精緻、細緻的，而右半腦的表徵則是概略、粗糙、廣泛的。亞瑞利發現，在左視覺區，也就是右半腦，對於新字詞N400的促動效果是比較明顯。這樣的結果說明以下成就：一、左右半腦對於同樣作為新字詞的訊息的編碼是不一樣的歷程；二、右半腦對於新字詞和舊字詞和語義關係的辨認，似乎比左半腦還發生得早。

在亞瑞利(Borovsky, Arielle)於民國九十七年的學位論文《Word learning in context: the role of lifetime language input and sentential context》裡頭，他認為我們的經驗會影響自己對於字詞定義的理解。亞瑞利將人類的經驗分成兩種，一個是鉅觀的經驗(global experience)，另一個是微觀的經驗(local experience)。鉅觀的經驗來自所有人生階段所接受到的語言；微觀的經則是即時性地來自於包含字詞的句子中所提供的上下文。

我們可以將生命中的語言經驗用這些特質看待，它們包括總量、頻率以及結構。早在民國八十四年的時候，哈特和瑞斯里(Betty Hart ＆ Todd Risley, 1995)已經發現小孩子在家中所聽到的說話量和其最終達到的字彙量是有正相關的，而更早之前，也有實證研究指出字彙暴增(vocabulary spurt)的發生，和物品分類的能力有關。由於小孩子不容易對字詞的語義進行聚焦，而且真實情況下，小孩子所曝露的語言環境是如此龐大，所以只能基於上述的背景，透過電腦模擬進行總量、頻率以及結構和字詞學習的檢驗。

在總量方面，「所曝露的總量」和「語義的發展」在電腦模擬下，是呈現相關，換句話說，早期的語言曝露是和認知發展有關連的。

在頻率方面，不同詞類中，字詞出現的頻率也和學習有關連。我們將字詞出現的頻率進行以下設計，一種使所有字詞出現在的頻率幾乎相同，另一種則讓字詞存在高頻率出現以及低頻率出現的狀態。模擬結果呈現，在不平均的頻率分佈中，學習字詞是更有效率；而高頻率出現的字詞又比低頻率的字詞容易學習。

在結構方面，則將簡單及物(transitive)和不及物(intransitive)的句子，以及較複雜結構的雙賓式(ditranstive)和兼語式(matrix)的句子，放到電腦模擬裡頭去運算，結果表示較簡單的句子能夠有較快速的字詞學習，同時有語義的發展。這樣的結果呼應民國九十年布雷特和布斯金(Brent & Siskind, 2001)的研究，但民國九十一年霍夫和奈格爾(Hoff & Naigles,2002)的研究卻有相反的結果。

根據亞瑞利的電腦模擬結果，大量的輸入、簡單的句式以及高頻率字詞都能更好地促進字詞學習，不論是詞類或字詞本身。

「認知科學」(cognitive science)可以說就是研究「心性」的方法，這有來自許多學科的原則、方法。其中之一是人工智慧(artificial intelligence, AI)，人工智慧在於模擬人類的行為，強調這些行為的規則、計劃和目標，當我們要執這樣的程序時，我們一定要把這些屬於內在的東西給外顯化、明確化(explicit)。從幾位已經誕生的人工智慧朋友依莉莎(ELIZA)、派瑞(PARRY)和休德魯(SHRDLU)的發展來看，如何理解語言是一件相當複雜的過程，這需要情境和知識，任何一點兒片段的資訊都支持著我們對於特定句子的理解，這些發展都深深影響著心理語言學。

一九七○年代開始，心理語言學另外一個取向是「連結理論」(connectionism)，也稱平行分配處理(parallel distributed processing)或神經連結網(neural networks)。連結理論中，「激素」(activation)是很核心的概念，它有點像熱量，是會變動的。比方聽到兩個相關連(可以是語義相關，可以是語意相關)的字詞，激素的量就會在較高的水平，不相關的時，激素就處於低水平。

心理語言學會使用的實驗方法中，擁有一番人氣的大概就是促動(priming)。促動是說兩個相似的東西在處理的過程中，會相輔相成或互相干擾；兩個無關的東西則不會有任何影響。如果能夠使促動加速的，我們叫它「促進」(facilitation)，如使促動變慢的，我們就叫它「抑制」(inhibition)。