<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?><FictionBook xmlns="http://www.gribuser.ru/xml/fictionbook/2.0" xmlns:l="http://www.w3.org/1999/xlink"><description><title-info><genre>science</genre><genre>science</genre><author><first-name>Галина</first-name><middle-name>Радмировна</middle-name><last-name>Доброва</last-name><id>c9a95d47-74bb-11e9-aa86-0cc47a5453d6</id></author><book-title>Вариативность речевого развития детей</book-title><annotation><p>Электронная версия данного издания является собственностью издательства, В настоящий момент о детской речи в онтолингвистике (науке о об освоении ребенком языка) уже многое известно, однако подавляющее большинство исследований посвящено общим, универсальным свойствам и ее распространение без согласия издательства запрещается. этого процесса. В данной же монографии речь идет о его вариативности, т. е. о тех свойствах детской речи, которые, с одной стороны, нередки, но, с другой стороны, характерны не для всех детей. Рассматривается вариативность речевого развития русскоязычных детей-монолингвов с нормальным речевым развитием – хотя, естественно, затрагиваются также и отдельные аспекты речевого развития детей-билингвов (двуязычных детей) и детей с проблемами речевого развития. Основное внимание уделяется различиям в речевом развитии, обусловленным четырьмя разновидностями групповых различий детей, – типологическими (референциальные/экспрессивные дети), гендерными (мальчики/девочки), социокультурными (дети из семей с высоким/низким социокультурным статусом) и различиями, обусловленными наличием/отсутствием старших братьев/сестер. Анализируются такие особенности речи детей, как активный и пассивный словарный запас; склонность к генерализации/дифференциации/имитации; особенности артикуляции; особенности, связанные со «скачкообразным»/«эволюционным» развитием; склонность к лингвокреативности и др. Монография представляет собой результат исследований автора, основанных на материале спонтанной речи детей и многочисленных экспериментов, связанных с данной проблемой, – как публиковавшихся в течение последних более чем двадцати лет, так и новых, ранее не публиковавшихся. Монография может быть полезна всем тем, кто интересуется детской речью: будучи ориентирована в первую очередь на специалистов – онтолингвистов, психолингвистов, лингвистов, логопедов, методистов, – она может представлять интерес и для более широкого круга людей – воспитателей детских садов, учителей, родителей, неравнодушных к речи своих детей.</p></annotation><keywords>развитие ребенка,развитие речи,онтолингвистика</keywords><date value="2018-01-01">2018</date><coverpage><image l:href="#cover"/></coverpage><lang>ru</lang><sequence name="Studia philologica"/></title-info><document-info><author><nickname/></author><program-used> Presto, fb2cut 2.5.4, fb2cut 2.6.2</program-used><date>18.05.2019</date><src-url>http://www.litres.ru/pages/biblio_book/?art=42587293</src-url><id>d2158ff5-74bb-11e9-aa86-0cc47a5453d6</id><version>1</version><history><p>v1.0 – создание FB2 – Ostermann</p></history><publisher><first-name>Литагент</first-name><last-name>Знак</last-name><id>5c23fe66-8135-102c-b982-edc40df1930e</id></publisher></document-info><publish-info><book-name>Вариативность речевого развития детей</book-name><isbn>978-5-94457-330-8</isbn></publish-info></description><body><title><p>Г. Р. Доброва</p><p>Вариативность речевого развития детей</p></title><section><title><p>Предисловие<a l:href="#n1" type="note">1</a></p></title><p>Эта книга задумывалась очень давно: проблема показалась важной еще в далеком 1994 г., когда я выступала в Нидерландах на симпозиуме с докладом «Освоение одним русским ребенком существительных, относящихся к человеку: универсальное и индивидуальное в когнитивных моделях». Затем несколько лет собирался материал, и все казалось, что мало еще этого материала, что надо собрать еще, еще, еще… В самом начале книга задумывалась как обзор всех аспектов, связанных с «необщими» (неуниверсальными) проблемами детской речи: предполагалось изучения влияние гендерного, социокультурного и других факторов на речевое развитие детей. Однако в 1994 г. мне в руки попала книга Э. Бейтс с соавторами («Bates E., Bretherton I., Snyder L. From first words to grammar. Individual differences and dissociable mechanisms. Cambridge, 1988») [Bates et al. 1988], в корне перевернувшая мои представления о причинах групповых различий в речи детей. Сначала поверив авторам этой книги «на слово», а затем проверив их выводы собственными данными (спонтанная речь детей и многочисленные эксперименты), я надолго увлеклась сопоставлением речи так называемых референциальных и экспрессивных детей. Поэтому несколько последующих лет я думала, что книга должна быть посвящена сравнению речи именно этих двух «типов» детей. Однако по мере исследования проблемы все больше приходило понимание, что исследование вариативности речевого развития детей нельзя ограничивать только вопросом об их референциальности/экспрессивности, что вариативность речевого развития можно рассматривать только в единстве всех (как минимум основных) его факторов – типологического (референциальные/экспрессивные дети), гендерного (мальчики/девочки), социокультурного (дети из семей с высоким/низким социокультурным статусом) и др. При этом все эти факторы очень тесно переплетены друг с другом, часто взаимосвязаны, и во многом основным (ключевым) все же является типологический фактор: в нем все основные линии сходятся вместе. Это и предопределяет структуру данной книги: основное место в ней уделяется анализу различий в речевом развитии референциальных/экспрессивных детей, остальные же факторы рассматриваются менее подробно.</p><p>Вместе с тем (пока шел сбор материала) менялось многое: если в 1994 г., когда я позволила себе впервые заговорить о референциальных и экспрессивных детях, реакция многих исследователей была (мягко говоря) весьма настороженной, то теперь, в 2017 г., кажется, ни от кого возражений уже не слышно. Однако теперь возникло другое препятствие. В науке так бывает нередко: сначала окружающие говорят, что «этого не может быть, потому что не может быть никогда», потом возникает стадия, когда всем кажется, что «в этом что-то есть», и наконец – стадия «да кто же этого не знает?». В нашем же случае получилось чуть короче: от стадии «этого не может быть» произошел практически мгновенный переход общественного мнения к стадии «да кто же этого не знает?». Это отсутствие стадии «в этом что-то есть» сыграло свою негативную роль: на стадии «этого не может быть» издавать книгу о двух речевых стратегиях речевого онтогенеза я не решилась, на нынешней же стадии («да кто же этого не знает?») кажется, что и писать об этом уже не надо. Стадии же «в этом что-то есть», – когда конъюнктурно выгодны любые публикации, – как уже отмечалось, в данном случае вообще не было, да и не дожидалась я выгодной конъюнктуры. Все же, несмотря на сказанное, полагаю, что если уж ситуация сложилась так, как она сложилась, писать на эту тему в данный момент все равно необходимо. «Да кто же этого не знает?» – на самом деле вовсе не означает, что то, о чем пойдет речь в данной книге, действительно известно всем исследователям. Присутствие тех или иных терминов «на слуху», даже наличие вышедших за эти годы публикаций по данной проблеме совсем не означает, что проблема действительно всецело исследована. Напротив, она относится к числу тех, о которых чаще говорят вскользь, в связи с чем-то иным, как о само собой разумеющемся, причем обычно опираются при этом не на собственные исследования, а на данные зарубежных авторов. Серьезного же исследования данной проблемы на материале русского языка до сих пор нет. Необходимость же такого исследования представляется бесспорной: каждый раз, в любой аудитории, тема вызывает безусловный интерес, меня просят дать консультации предоставить опубликованные результаты и прочие материалы. Именно эти просьбы самых разных людей – от специалистов в области онтолингвистики и до менее подготовленных читателей – заставляют меня по возможности излагать материал (даже достаточно сложный) максимально просто, чтобы основная часть книги была доступна широкому кругу «заинтересованных лиц».</p><p>Несколько слов о том, почему я заинтересовалась данной проблемой. Как уже отмечалось выше, в 1994 г. на конференции в Нидерландах, посвященной когнитивным моделям усвоения языка, я выступала с докладом об универсальном и индивидуальном в когнитивных моделях, и после этого доклада, благодаря хлопотам двух замечательных зарубежных исследователей – Д. И. Слобина и М. Бауэрман (которым, пользуясь случаем, я хотела бы выразить самую искреннюю благодарность, хотя Мелиссе Бауэрман выражать эту благодарность следовало раньше: теперь она уже ушла от нас), – мне была предоставлена возможность пройти трехдневную стажировку в Институте психолингвистики Макса Планка в Наймегене. Сейчас, когда в нашей стране уже собран достаточно обширный материал по изучению детской речи за рубежом (например, в лаборатории детской речи РГПУ им. А. И. Герцена в С.-Петербурге), а главное – когда, благодаря Интернету, зарубежные исследования доступны практически каждому, трудно даже себе представить, каким щедрым подарком для меня была возможность поработать в библиотеке института Макса Планка и скопировать все, что хочется. Возможностью этой я не преминула воспользоваться, и одной из ксерокопированных тогда мною работ был раздел из книги Э. Бейтс с соавторами [Bates et al. 1988] об индивидуальных различиях в речи детей, а точнее – о двух путях детей в язык, о детях так называемых референциальных и экспрессивных. Помню реакцию некоторых отечественных коллег на мои восторженные отзывы об этой работе: попыток «классификации» детей много, и непонятно, чем эта лучше других. Возможно, и я отреагировала бы на книгу Э. Бейтс примерно так же, если бы не то обстоятельство, что описанные в данной книге особенности одного из типов детей удивительным образом помогли мне ответить на некоторые вопросы, касающиеся речевого (и не только речевого) развития моего сына: то, что до того момента казалось загадкой либо чем-то аномальным, оказалось характерной чертой детей референциального типа. Именно это обстоятельство и послужило толчком, заставившим меня перевести раздел указанной книги Э. Бейтс на русский язык, ознакомить с его содержанием коллег и студентов, достать и прочитать и другие зарубежные публикации по данному вопросу (например, [Nelson 1973]), а главное – начать собственные исследования по данной проблематике, попытаться выяснить, действительно ли в реальности можно говорить о детях двух «типов» – референциального и экспрессивного.</p><p>Кстати, о терминах «референциальный» и «экспрессивный». Когда я переводила книгу Э. Бейтс, я изначально понимала, что термин «референциальный» – удачен для нас по той простой причине, что не вызывает у носителя русского языка никаких нежелательных ассоциаций. Этот термин восходит к английскому глаголу <emphasis>to refer – соотносить</emphasis>: имелось в виду, что дети этого типа склонны осуществлять номинативно-референциальную функцию, проще говоря – склонны соотносить предмет (или действие) с его названием. Неудачность же для русского языкового сознания термина «экспрессивные» применительно к детям была понятна мне уже в момент перевода, однако если бы я знала, сколько недоразумений и так называемых коммуникативных неудач он вызовет, я бы все-таки, вопреки желанию перевести максимально близко к первоисточнику, возможно, отказалась бы от этого термина и избрала какой-то другой. Представьте себе, что какому-то родителю сообщают, что его ребенок – референциального типа. Очевидно, что никакой нежелательной реакции это не вызывает: термин ни с чем не ассоциируется, и родители лишь спокойно интересуются, что, собственно говоря, это означает. Теперь представим себе, что матери сообщили, что ее ребенок – экспрессивного типа. Если мать достаточно образованна, у нее мгновенно возникает ассоциация с термином «эмоционально-экспрессивный», что нежелательно, поскольку эти два термина друг с другом не связаны: самый термин «экспрессивный» был создан зарубежными исследователями от глагола <emphasis>to express </emphasis>– выражать, – из-за склонности детей этого типа выражать свои желания, стремления, посредством социально-регуляторных высказываний. Другое дело, что, как выясняется, экспрессивные дети действительно часто более эмоциональны, чем дети другого типа, но не это их основная отличительная черта, и реакция матери «да вовсе мой ребенок не эмоционален» – это не то, чего нам хотелось бы. Приходится поэтому даже практиков (воспитателей детских садов, психологов и др.) специально предупреждать о нежелательности использования термина «экспрессивный ребенок» в присутствии его родственников. Конечно, в данной книге можно было бы как-то заменить этот термин, но делать это уже поздно: слишком многим этот термин теперь уже знаком.</p><p>Нельзя не сказать о нетрадиционной структуре раздела этой книги, посвященного референциальным/экспрессивным детям. Он рождался как своего рода ответ на вышеназванную книгу Э. Бейтс. Практически каждое существенное положение этой книги я пыталась проверить на материале речи русских детей. В некоторых случаях полученные данные полностью подтвердили утверждения Э. Бейтс, в некоторых – не подтвердили либо (что чаще) подтвердили частично. Во всех этих случаях я пыталась понять причины получившихся расхождений и, как кажется, теперь уже могу утверждать, что в основном эти расхождения связаны с особенностями осваиваемого детьми языка и/ или социолингвистическими и социокультурными особенностями, присущими разным этносам (что мне лично представляется крайне интересным). Исходя из отмеченного, этот раздел книги и имеет ту несколько нетрадиционную форму, о которой было сказано выше: «выросший» из сравнения с данными и выводами Э. Бейтс и других зарубежных исследователей, он этот сопоставительный характер и отражает. Каждый раздел в этой части исследования предваряется пересказом положения из книги Э. Бейтс или из других зарубежных источников; затем следуют собственные материалы и рассуждения автора данной работы.</p><p>Наконец, – о материале, на котором построена данная книга. Материал собирался в течение двух десятилетий мною и аспирантами и студентами РГПУ им. А. И. Герцена под моим руководством. Разумеется, некоторые из студентов принимали участие в разработке экспериментов (в основном – в создании упражнений, позволяющих задать детям нужный вопрос в игровой форме), однако основа экспериментов разрабатывалась мною, что и позволяет мне относиться к этим экспериментам как к своим. Непосредственно с детьми чаще (но отнюдь не всегда) работали аспиранты и студенты, и я опираюсь на полученные ими материалы. Однако в данной книге (равно как и в своих предшествующих публикациях, легших в ее основу) я опираюсь только на собственные выводы. Исключение представляет лишь часть исследования Ю. В. Меньшовой, которая, получая квалификацию психолога, сравнивала данные о референциальности/экспрессивности детей с их лево/правополушарностью. Поскольку я (как лингвист) не чувствую себя специалистом в этой области, в соответствующем разделе книги будут приведены не только результаты исследования Ю. В. Меньшовой, но и сделанный ею анализ (разумеется, с соответствующей ссылкой на Ю. В. Меньшову). В тех случаях, когда участие аспиранта, магистранта или студента хоть как-то выходило за рамки проведения эксперимента, везде указываются фамилии этих молодых коллег и даются ссылки на их публикации (если таковые у них имеются), даже в случаях, когда эти работы опубликованы в «студенческих» сборниках. Отмечу также, что количество выполненных под моим руководством аспирантских и студенческих работ по данной проблематике в несколько раз больше количества используемых в данной книге. Связано это с тем, что не всем студенческим материалам можно доверять в равной мере: я использовала лишь те данные, в достоверности которых абсолютно уверена. Выражаю самую искреннюю благодарность бывшим студентам РГПУ им. А. И. Герцена – А. Пивень, Б. Артеменко, А. Золотарёвой, Е. В. Демишиной и др. (список – см. ниже), материалы исследований которых использую в данной книге, и моей аспирантке А. А. Бондаренко, защитившей в 2011 г. кандидатскую диссертацию на тему «Индивидуальные особенности в освоении грамматики детьми 2–5 лет», о совместных исследованиях с которой будет идти речь далее. Кроме данных, полученных экспериментальным путем, я буду опираться и на некоторое количество данных лонгитюдных наблюдений над спонтанной речью детей – на данные собственных дневниковых записей речи сына – Алёши Д., на любезно предоставленные нам М. Б. Елисеевой дневниковые записи речи ее дочери Лизы, на предоставленные нам Н. В. Гагариной расшифровки видеозаписей речи Вани Я. и на некоторые другие данные спонтанной речи. Вместе с тем, поскольку я в некотором смысле претендую на статистическую значимость полученного за эти годы материала, то в первую очередь опираюсь на материал, полученный экспериментальным путем (на данные, отражающие языковое развитие около 400 детей, т. е. лишь на те из существенно большего количества полученных экспериментальным путем данных, в абсолютной достоверности которых я всецело уверена).</p><p>Большая часть того, о чем пойдет речь далее, публиковалась мною в различных изданиях в течение более чем 20-ти лет (часть моих публикаций по теме представлена в Библиографическом списке). Однако почти половина данных (и главное – их обсуждение) представляет собой ранее не публиковавшийся материал. Окончательный текст книги был написан в последние несколько лет в рамках работы в коллективном проекте «Механизмы усвоения языка и становление коммуникативной компетенции на ранних этапах развития ребенка»<a type="note" l:href="#n2">2</a>.</p><p>Монография носит название «Вариативность речевого развития детей», однако более точным (хотя и чрезмерно длинным) было бы название «Вариативность речевого развития детей с нормальным речевым развитием, осваивающих русский язык в качестве родного и единственного». Иными словами, речь в первую очередь идет о речевом развитии нормальных русскоязычных детей-монолингвов. Это не означает, что в некоторых случаях не затрагиваются также и отдельные аспекты речевого развития детей-билингвов (двуязычных детей) и детей с проблемами речевого развития. Кроме того, знание норм речевого развития необходимо для оценки речи также и: а) детей с патологиями; б) детей-билингвов с нормальным речевым развитием; в) детей-билингвов с патологиями. Это обусловлено тем, что речевое развитие детей-монолингвов – это «оселок», своего рода показатель контрольной группы, с которым сравнивается речевое развитие детей групп а), б) и в).</p><p>Вместе с тем знание закономерностей речевого развития детей-монолингвов в норме – самоценно, и в книге в основном внимание будет сосредоточено именно на нем. Задача состоит в том, чтобы наглядно показать, что сама эта норма – вариативна. Тогда, возможно, и на некоторые отступления от нормы можно будет посмотреть под каким-то иным углом зрения.</p><p>Несколько слов – о той литературе, на которую я ссылаюсь. Библиографический список – относительно небольшой, упомянуты только те труды, которые мне реально потребовались в данном исследовании. Я не стремилась обязательно упомянуть труды всех тех, кто занимается проблемами детской речи; брала только то, что непосредственно требовалось для изложения представленной концепции. Поэтому список литературы оказался весьма «пестрым»: в нем мирно сосуществуют труды классиков и некоторые студенческие и апирантские работы. Прошу простить меня коллег, чьи работы по онтолингвистике я не упомянула; это не значит, что я с ними не знакома или что я их игнорирую: просто в данном конкретном случае я опиралась на какие-то другие исследования.</p><p>В заключение, хочется выразить мою глубокую признательность коллегам – тем, без кого написание этой книги было бы невозможно: в первую очередь, – моему учителю С. Н. Цейтлин (к созданной ею научной школе онтолингвистики я себя причисляю), а также моим друзьям-коллегам, с которыми мы так много обсуждали и продолжаем обсуждать проблемы, освещаемые в данной книге, – М. Д. Воейковой, Т. А. Гридиной, М. Б. Елисеевой, И. Г. Овчинниковой. И, конечно, не могу не выразить слова глубокой благодарности и уважения нашей безвременно ушедшей из жизни коллеге Марине Валентиновне Русаковой: мы дружили с ней всего около 20 лет – с 1991 г. и до ее смерти в 2009 г., – но кажется, что дружили и сотрудничали всю жизнь.</p></section><section><title><p>Введение</p></title><p>Многолетние исследования детской речи как в нашей стране, так и за рубежом позволили выявить основные особенности освоения языка детьми, которые можно определить как общие, универсальные. В онтолингвистике (науке о речевом развитии детей) уже многое известно об общих (универсальных) особенностях их речевого развития. Проблемами же вариативности речевого развития детей исследователи занялись относительно недавно.</p><p>В речевом развитии каждого конкретного ребенка, как в зеркале, отражаются общие свойства детской речи. Однако одинаковых детей не бывает. Одинаковое речевое развитие детей – это опасный миф. Однажды на одной из научных конференций в качестве реакции на наш доклад о вариативности речевого развития детей мы услышали следующее возражение одного педагога: они проводили обследование речи 376, кажется, детей 3–4 лет, и результаты у всех детей оказались практически идентичными, существенных различий не обнаружено. Как могли быть получены такие результаты? Представляется, что подобные результаты обычно получают при заниженных требованиях. Предъявите, например, детям 3–4 лет картинку с изображением стола или мячика – и все дети верно назовут данные предметы. Свидетельствуют ли такие результаты об идентичности речевого развития детей данного возраста? Нет, конечно. Они свидетельствуют, как кажется, только о заниженных требованиях, поскольку освоение такого рода лексики у нормальных детей обычно происходит в более раннем возрасте. Почему этот миф представляется опасным? Если поверить в то, что речь нормальных детей определенного возраста одинакова, то не нужен никакой дифференцированный подход к детям, достаточно «групповой» работы с детьми, индивидуальная работа может быть сведена к минимуму. Кроме того, если речевое развитие детей практически одинаково, из этого следует вывод, что есть некая «строгая» норма, а любое отступление от нее – это серьезное нарушение.</p><p>Соответственно, вопрос о вариативности речевого развития детей напрямую связан с нередко дискутируемым вопросом о возрастной норме. При признании вариативности речевого развития детей (нормальности этой вариативности) следует признать, что возрастная норма – ни в коем случае не «точка». Норма – это континуум, это некая гибкая шкала «от и до», и различия в пределах нормы определяются вариативностью речевого онтогенеза. Именно такое представление о нормах языкового развития развивается в современных опросниках и тестах для родителей (см., например, [Елисеева и др. 2016]).</p><p>Итак, в последние десятилетия возник безусловный интерес и к более частным особенностям детской речи, которые обычно называют индивидуальными. Вместе с тем сам термин «индивидуальные различия» (как, к сожалению, все чаще это происходит с терминами) фактически уже давно используется как минимум в двух значениях. С одной стороны, говоря об индивидуальных различиях, мы говорим о тех «мелких особенностях», которые являются характерными для лексикона, «грамматикона» и т. п. данного индивида – «мелких» в том плане, что они не затрагивают каких-то сущностных особенностей идиолекта данного конкретного носителя языка. Это те различия, которые, по-видимому, имеет в виду И. Г. Овчинникова [Овчинникова 2004], когда пишет об отражении естественной вариативности. Мы же в свое время предложили назвать их индивидуальными различиями в узком смысле слова, или собственно индивидуальными различиями. С другой стороны, в последнее время, действительно, мы нередко говорим об индивидуальных различиях как вариативности, касающейся совокупности порождающих факторов – и не только «стиля» (так часто обсуждаемые в последнее время референциальные и экспрессивные дети), но и гендерных различий, социоэтнических и т. п. Для таких индивидуальных различий, индивидуальной вариативности в овладении языком – как совокупности «стилевых»/типологических, гендерных, социокультурных и т. п. различий – мы в свое время [Доброва 2007б] предложили термин «индивидуальные различия в широком смысле слова». Теперь же нам кажется, что такие различия удобнее называть групповыми, поскольку они характерны для определенных групп детей (например, для девочек, или для детей из семей с низким социокультурным статусом, или для референциальных детей и т. д.).</p><p>Что же можно отнести к собственно индивидуальным различиям, а что – к групповым?</p><p>Собственно индивидуальными различиями можно назвать мелкие, частные особенности речи. Например, в речи Лизы Е. рано появилось прилагательное «коварный», которое обычно у детей раннего возраста не встречается. Появилось оно потому, что ее бабушка называла одну из ступенек крыльца на даче «коварной» (на нее стоило вставать с осторожностью, чтобы не упасть). Естественно, Лиза не могла полноценно понимать значение этого слова, но, по-видимому, ощущала его отрицательную коннотацию и – главное – адекватно использовала это прилагательное применительно к тому самому референту (к той самой ступеньке), к которому оно было изначально «прикреплено» бабушкой. Сомнительно, чтобы у какого-то другого ребенка в раннем возрасте также появилось прилагательное «коварный» (хотя, конечно, и это не исключено), что и заставляет нас относить появление такого прилагательного в раннем лексиконе Лизы к «собственно индивидуальным» особенностям ее речевого развития.</p><p>Второй тип индивидуальных различий в речевом развитии детей (в том смысле индивидуальных, что они характерны не для всех детей, не являются универсальными) обусловлен более существенными особенностями, которые возникают вследствие «переплетения» так называемых групповых различий.</p><p>Групповые различия речевого развития определяются:</p><cite><p>&#x25CF; типологической принадлежностью ребенка – референциальные/ экспрессивные дети (подробнее: [Nelson 1973; Bates et al. 1988; Доброва 2009; Овчинникова 2004]);</p><p>&#x25CF; гендерной принадлежностью ребенка ([Бондаренко 2009; 2011; Елисеева 2016; Овчинникова 2003]);</p><p>&#x25CF; социокультурным статусом семьи ребенка [Доброва 2007а];</p><p>&#x25CF; наличием/отсутствием у ребенка старшего сиблинга – с учетом соответствия пола ребенка и его сиблинга [Золотарёва 2011; Доброва 2013б].</p></cite><p>Одним из важнейших вопросов, касающихся вариативности речевого онтогенеза, является вопрос о том, есть ли какие-то характерные особенности, свойственные речевому развитию детей только одной группы (например, только мальчикам, но не девочкам), или же все дело – в «соотношении», в пропорции тех или иных языковых фактов?</p><p>Соответственно, имеют право на существование две альтернативные гипотезы:</p><cite><p><emphasis>Первая гипотеза</emphasis>. Можно найти какие-то отличительные особенности речи детей той или иной «группы» (мальчиков/девочек, референциальных/экспрессивных детей и даже детей с нормальным/с патологическим речевым развитием); соответственно, существуют «специфические ошибки», которые встречаются у одних детей, но не встречаются у других.</p><p><emphasis>Вторая гипотеза</emphasis>. Не существует конкретных отличительных особенностей речевого развития детей той или иной «группы»; все различия – в пропорции, в соотношении; «специфические ошибки» – не те, которые есть только у детей группы А, но не группы Б, а те, которых, например, существенно больше у детей группы А, чем у детей группы Б.</p></cite><p>Как будет показано в ходе исследования, из двух альтернативных гипотез явно подтверждается вторая: не существует конкретных отличительных особенностей речевого развития детей той или иной «группы»; все различия – в пропорции, в соотношении; «специфические ошибки» – не те, которые есть только у детей группы А, но не группы Б, а те, которых, например, существенно больше у детей группы А, чем у детей группы Б. По нашему мнению, отдельные особенности речи (в том числе «специфические» ошибки) нельзя непосредственно связывать с групповой принадлежностью ребенка и на этом основании делать выводы об уровне его речевого развития, соответствии его речевого развития норме, отставании от нее или ее опережении. Необходим учет как можно более полной совокупности факторов.</p><p>Итак, начнем с вопроса о соотношении в речи детей универсальных свойств, групповых и собственно индивидуальных.</p></section><section><title><p>Глава 1</p><p>Общее и индивидуальное в детской речи</p></title><section><title><p>1.1. Общее и индивидуальное: универсальное, общее, групповое и собственно индивидуальное</p></title><p>На самых начальных этапах развития онтолингвистики производились сбор информации и описание как речевой продукции отдельных детей (самый яркий пример – [Гвоздев 1961]), так и отдельных фактов детской речи – вне зависимости от того, кому из детей принадлежит тот или иной факт речи: вспомним хотя бы книгу К. И. Чуковского «От двух до пяти» [Чуковский 2016]. На следующем этапе, как и следовало ожидать, производилась генерализация полученных данных. Однако – возможно, из-за того, что большинство онтолингвистов, по крайней мере в нашей стране, – лингвисты по своему базовому образованию и изначальным установкам, – генерализация описанных данных производилась на лингвистических основах. Проще говоря, материал детской речи обычно обобщался в соответствии с языковыми уровнями: исследовались, например, детские словообразовательные или формообразовательные инновации ([Цейтлин 1989]) или семантика детской речи (например, [Шахнарович 1985]). В последние годы фокус внимания исследователей во многом переключился на изучение формирования языковой личности конкретных детей (см., например, [Елисеева 2008; 2014]), однако попыток обобщения на основе «распределения по классам» не речевой продукции детей, а самих детей, в соответствии с особенностями их языковой личности, до сих пор относительно немного. Связано это с вполне естественным стремлением вначале выявить общие, универсальные черты речевого онтогенеза и лишь затем переходить к изучению его вариативности.</p><p>Сказанное, конечно, не означает, что ни в каких исследованиях не ставится вопрос о так называемых индивидуальных различиях в речи детей: этот аспект анализа просто до сих пор не находится в центре внимания онтолингвистики (возможно – напрасно).</p><p>Лишь в последние 2–3 десятилетия появились исследования, нацеленные на изучение так называемых индивидуальных различий в речевом онтогенезе<a type="note" l:href="#n3">3</a>.</p><p>Если говорить о противопоставлении «универсального» и «индивидуального», то уже первый член указанной оппозиции требует уточнения. Под универсальным в детской речи обычно понимается то, что свойственно всем детям с нормальным речевым развитием. Между тем даже это казалось бы простое и ясное определение – вовсе не ясное и не очевидное. Что подразумевается под «всеми» детьми? Имеются в виду все дети – вне зависимости от языка, который они осваивают в качестве родного, или же все дети, осваивающие в качестве родного, например, русский язык? Представляется, что под универсальными особенностями детской речи специалисты, занимающиеся межъязыковыми (кросс-лингвистическими) исследованиями (сравнением речи детей с различным родным языком), понимают скорее то немногое, но крайне важное для онтолингвистики, что объединяет речь всех детей – вне зависимости от осваиваемого языка. Вместе с тем исследователи, чье внимание сосредоточено на «гомогенной» в языковом плане речи детей (например, исследователи речи русскоязычных детей) нередко относят к универсальному в детской речи то, что является общим для большинства нормально развивающихся детей, осваивающих в качестве родного именно данный язык. Поэтому приходится констатировать, что с термином «универсальное» применительно к детской речи не все благополучно. Представляется, что возможен такой выход из этого положения с нежелательной многозначностью термина: термин «универсальное» оставить за действительно универсальным, т. е. свойственным всем детям в процессе речевого онтогенеза – вне зависимости от их родного языка, а для обозначения того, что объединяет речь детей, осваивающих в качестве родного именно данный язык, использовать термин «общее», или «лингвоспецифическое».</p><p>Однако гораздо более серьезные нарекания вызывает термин «индивидуальное», поскольку этот термин вообще понимается весьма по-разному. Для кого-то индивидуальное – это исключительно свойственное только данному конкретному ребенку и никакому другому (наверное, это имело бы смысл назвать «уникальным»). Для других индивидуальное – характерное для данного ребенка, что при этом не исключает возможности, что оно же свойственно и каким-то другим детям, но не большинству.</p><p>В последние годы в отечественной онтолингвистике к индивидуальным особенностям стало принято относить особенности, обусловленные целым рядом факторов. Так, И. Г. Овчинникова [Овчинникова 2004] относит, например, к индивидуальным различиям те, которые обусловлены различием стратегий, или стилей, вхождения в язык, т. е. тем, принадлежит ли данный ребенок к референциальному или же к экспрессивному типу. Говоря об индивидуальных различиях, упоминают и о тех, которые зависят от пола ребенка («гендерные индивидуальные различия») и от социокультурного статуса семьи.</p><p>Как уже отмечалось в предыдущем параграфе, в своих более ранних работах (см., например, [Доброва 2007б]) мы предлагали различать индивидуальные различия в широком смысле слова и индивидуальные различия в узком смысле слова: под первыми подразумевались обусловленные типологическими, гендерными, социокультурными и т. п. факторами, под вторыми – мелкие, частные. Однако в последние годы (в особенности по мере написания под нашим руководством А. А. Бондаренко кандидатской диссертации на тему «Индивидуальные особенности в освоении грамматики детьми 2–5 лет» [Бондаренко 2011]) мы пришли к выводу, что такого «мягкого» разграничения термина «индивидуальные особенности» недостаточно. На данный момент нам представляется, что за всеми различиями речи детей, обусловленными их принадлежностью к той или иной группе (к детям референциальным – или экспрессивным, к мальчикам – или девочкам, к детям из семей с высоким – или с низким социокультурным статусом и т. п.), более правильно применять термин «групповые различия»<a type="note" l:href="#n4">4</a>. Термин «групповые различия» можно применять, поскольку эти дети принадлежат к разным группам – например, к группе референциальных детей или к группе экспрессивных детей.</p><p>Итак, представляется, что настало время применительно к вопросу об универсальном в противоположность вариативному в детской речи отказаться от простой оппозиции, предполагающей наличие дихотомии «универсальное – индивидуальное», а признать де-юре, что де-факто в детской речи существует более сложная иерархия, обозначенная в названии данного параграфа: «универсальное – общее (лингвоспецифическое) – групповое – индивидуальное».</p><p>Наконец, еще один вопрос, связанный с групповыми различиями, – это вопрос об их трактовке с социолингвистической точки зрения. Возникает вопрос: а занимаются ли вообще в нашей стране социолингвистическими проблемами в связи с исследованием детской речи?</p><p>Есть исследователи, которые утверждают, что в нашей стране таких исследований практически не ведется или же что их ничтожно мало. Так, Д. Н. Чернов перечисляет авторов, исследующих воздействие на «индивидуальные различия в языковой сфере» таких факторов, как пол (4 ссылки), социо-экономический и образовательный статус семьи (6 ссылок), «принадлежность ребенка, развивающегося в рамках конкретного социокультурного пространства, к определенной расе /этническим меньшинствам» (4 ссылки), билингвизм (6 ссылок), возраст матери (3 ссылки), количество сиблингов и порядок рождения (7 ссылок), близнецовость (7 ссылок), «лингвистическая насыщенность домашней среды» (4 ссылки). Итого – 41 ссылка, и все – на зарубежных авторов, кроме ссылки на исследование Т. Н. Трефиловой (связанное с количеством сиблингов и порядком рождения) и В. Фридрих (близнецовость) [Чернов 2014: 23]. Разумеется, замечательно, когда отечественные исследователи уделяют столь пристальное внимание зарубежным исследованиям (которых действительно много, и многие из которых – значимы и интересны), но стоит обратить внимание и на то, что делается в отечественной науке. Кроме того, в трудах данного исследователя подавляющее большинство ссылок (действительно «подавляющее») – на труды психологов, но не онтолингвистов, т. е. не на труды специалистов именно в области изучения детской речи (при том, что труды самого данного исследователя посвящены детской речи – языковой компетенции ребенка). Впрочем, Д. Н. Чернов в таком отношении к трудам онтолингвистов не одинок. Такова, к сожалению, общая тенденция в изучении речи детей – не только в работах, посвященных социолингвистическим проблемам, связанным с детской речью. Позволим себе обширную цитату из статьи К. Ф. Седова: «Между лингвистикой детской речи и психологией детской речи наблюдается своего рода информативный барьер. В новейших учебниках по возрастной психологии игнорируются достижения таких ученых, защитивших докторские диссертации в филологических советах, как А. М. Шахнарович [1999, Шахнарович, Юрьева 1990], И. Н. Горелов [1974], С. Н. Цейтлин [2000], Н. И. Лепская [1997], Е. И. Исенина [1986], И. Г. Овчинникова [1994], К. Ф. Седов [1999] и др. В фундаментальном томе психологической энциклопедии, посвященном проблемам развития человека [Психология человека 2002], нет ни одного упоминания работ названных авторов. Из исследований лингвистов, посвященных речевому онтогенезу, психологи знают главным образом лишь классические труды А. Н. Гвоздева [1961]. Лингвисты к психологам относятся более толерантно, однако в большей степени это относится к трудам классиков психологии: Л. С. Выготского [1982], Н. И. Жинкина [1982, 1998], А. Р. Лурия [1979], Н. Х. Швачкина [1948] и т. п.» [Седов 2003: 12].</p><p>Не говоря уже о наших многолетних исследованиях этих проблем, следует подчеркнуть, что многими онтолингвистами ведутся исследования в направлении, которое мы предложили объединить под названием «возрастная социолингвистика» [Доброва 2007а]): сюда можно отнести и исследования коммуникативной компетенции совсем маленького ребенка Е. И. Исениной [Исенина 1986], коммуникативного поведения школьника [Стернин 2013] и дошкольника [Чернышова, Стернин 2004] И. А. Стернина, коммуникативного поведения младшего школьника Н. А. Лемяскиной [Лемяскина 1999; 2004]; многочисленные исследования онтолингвистической проблематики, затрагивающие самые разные социолингвистические аспекты, например, гендерный, И. Г. Овчинниковой [Овчинникова 2003]; исследования роли бедности семьи в формировании речи детей Т. В. Ахутиной [Александров и др. 2015] и М. Д. Воейковой [Воейкова 2013]; исследования детского билингвизма С. Н. Цейтлин [Цейтлин и др. 2014] и ее учеников. Может быть, в меньшей мере в отечественной онтолингвистике изучаются пока этнокультурные особенности речевого развития русских детей из разных регионов России, но и такие исследования все же ведутся (есть, например, исследование этнокультурного колорита картины мира Пермских дошкольников Е. Б. Пенягиной [Пенягина 2004]). И это не говоря уже об изучении типологических различий, отражающихся в речи детей (дети референциальные и экспрессивные), о которых подробно пойдет речь во второй главе.</p><p>Таким образом, получается, что социолингвистическими проблемами (в широком смысле слова) онтолингвисты все же в нашей стране занимаются. Однако остается один важный вопрос: все перечисленное – это просто социолингвистика на «детском материале» или же отдельная дисциплина? Для М. Халлидея, например, социолингвистический подход к языковому развитию детей – просто подраздел социолингвистики. Для специалистов же по детской речи эта проблематика – скорее часть онтолингвистики. Вопрос – можно ли считать возрастную социолингвистику (или социальную онтолингвистику?) отдельной, самостоятельной областью знаний? Представляется, что здесь есть свой определенный круг исследуемых проблем, свой предмет исследования, свои цели и задачи. Это выделяет возрастную социолингвистику в отдельную «под-науку» как раздел онтолингвистики. От социолингвистики же общей («взрослой»), как мы полагаем, возрастная социолингвистика отличается более принципиально. «Просто» социолингвистика занимается <emphasis>статикой </emphasis>(не в том смысле, что языки не развиваются, не изменяются и их связь с жизнью общества носит неизменный характер, – конечно, нет), а в том смысле, что предметом исследования там является нечто <emphasis>статичное в данный момент</emphasis>, некие статичные «срезы» – пусть и в диахроническом, например, сопоставлении. Возрастная же социолингвистика должна заниматься (и уже занимается) <emphasis>динамикой </emphasis>– тем, как нечто <emphasis>формируется, складывается</emphasis>.</p><p>Этим динамичным характером объекта исследования возрастная социолингвистика принципиально отличается от социолингвистики вообще. И именно в рамках возрастной социолингвистики целесообразно рассматривать групповые различия, о которых пойдет речь в следующем параграфе.</p></section><section><title><p>1.2. Групповые различия – 4 членения</p></title><p><emphasis>Членение первое. </emphasis>Среди групповых речевых стратегий выделяются прежде всего стратегии, дифференцирующиеся по критерию, который в последние годы принято называть типологическим<a l:href="#n5" type="note">5</a>. На основе этого критерия выделяются две речевые стратегии – референциальная и экспрессивная, – представляющие собой оппозицию, с признанием существования «промежуточных», смешанных стратегий. По традиции, идущей еще от американских исследований 1970–80-х гг. [Nelson 1973, 1981; Bates et al. 1986], за референциальными детьми признается склонность к соблюдению «логики» в процессе освоения языка – наличие фонетического постоянства в субституции звуков и упрощении кластеров, склонность к лексико-семантическим и морфологическим сверхгенерализациям и др., – а также внимание к сегменту как на фонетическом, так и на синтаксическом языковых уровнях и т. д. За экспрессивными же детьми признаются противоположные характерные особенности – отсутствие склонности к соблюдению «логики» в процессе освоения языка, что выражается в отсутствии фонетического постоянства в субституции звуков и упрощении кластеров, отсутствии склонности к лексико-семантическим и морфологическим сверхгенерализациям и др. – и наличие, напротив, склонности к опоре на имитацию, а также внимание к суперсегменту как на фонетическом, так и на синтаксическом языковых уровнях и т. д. В последнее время удалось выявить, что различия речевых стратегий референциальных и экспрессивных детей распространяются и на метаязыковую деятельность, в частности – на качественные и количественные различия в их склонности к лингвокреативной деятельности.</p><p><emphasis>Членение второе. </emphasis>Существенное место среди групповых различий занимают и различия, обусловленные гендерным фактором. Среди них выделяются стратегии, обусловленные как социальными, так и «биологическими» различиями мальчиков и девочек. Первые из этих различий (социальные) более очевидны, к ним относятся, например, различие словарей мальчиков/девочек: так, мальчики лучше знакомы с лексикой, связанной с автомобилями, а девочки – с одеждой и аксессуарами. О вторых различиях («биологических») известно гораздо меньше. Из этих вторых обычно упоминается более раннее речевое развитие девочек. Однако в последнее время стало выясняться, что это различие – отнюдь не единственное: данные наблюдений над спонтанной речью детей и результаты различных экспериментов показывают, что в целом развитие речи девочек происходит более плавно, постепенно, а мальчиков – более резко, скачкообразно. Интересно, что это различие проявляется как при освоении лексики и морфологии в дошкольном возрасте, так и при освоении орфографии в более старшем возрасте. При этом мальчики оказываются более «чувствительны» к языковой системе, более склонны к основным, «скелетоообразующим» языковым моделям, а девочки демонстрируют большую склонность к языковому разнообразию, к принятию различных языковых моделей.</p><p><emphasis>Членение третье. </emphasis>Вариативность речевых стратегий детей обусловливается и принадлежностью детей к семьям с различным социокультурным статусом: дети из семей с высоким социокультурным статусом демонстрируют не только большее разнообразие лексикона и меньшее присутствие в речи ненормативных форм и слов, чем дети из семей с низким социокультурным статусом, но и другие, более существенные различия. Так, выявилось, что дети из семей с высоким социокультурным статусом более склонны к языковому анализу, к лингвокреативности, вследствие чего на определенном этапе их речевого развития у них фиксируется большее количество ошибок (некоторый парадокс), чем в речи детей из семей с низким социокультурным статусом.</p><p><emphasis>Членение четвертое. </emphasis>В самое последнее время при изучении вариативности речевых стратегий детей объектом внимания становятся и различия, обусловленные порядком рождения детей в семье (первый или не первый ребенок в семье) и соответствием/несоответствием пола ребенка и его старшего сиблинга (брата или сестры) – при наличии такового. Из зарубежных исследований известно, что дети, имеющие старшего брата и/или или сестру, близких с ним по возрасту, обычно отличаются более бедным словарем, чем их сверстники, старших сиблингов не имеющие. Однако наши исследования и проводившиеся под нашим руководством исследования (например, [Золотарёва 2011]) последних лет показывают, что отмеченное, во-первых, касается лишь активного словаря (пассивный словарь не обязательно отстает у детей, имеющих старших сиблингов), и, во-вторых, касается не всех детей, а лишь тех из них, у кого пол не совпадает с полом старшего сиблинга. Как показывают исследования, девочки, имеющие старшую сестру, обычно обладают не только богатым пассивным, но и активным словарем. По этому показателю они нередко опережают своих сверстников, не имеющих старших братьев и сестер.</p><p>Разумеется, не исключено, что в принципе возможно существование и каких-то еще групповых различий, однако на данный момент мы таковых не видим. Например, что касается такого фактора, обсуждаемого некоторыми исследователями (например, [Чернов 2009]), как так называемая близнецовая ситуация, мы не считаем, что, с точки зрения речевого развития, ее можно рассматривать как самостоятельный фактор: мы проводили ряд исследований, причем на разном материале (использовались и лонгитюдные записи спотанной речи близнецов, и данные МакАртуровского опросника, и данные экспериментальных исследований), но ни одно из этих исследований не показало какого-либо существенного различия в речевом развитии близнецов по сравнению с речевым развитием детей, близнецов не имеющих. Разумеется, нередко один из близнецов берет на себя роль «ведущего», и, казалось бы, речевое разитие «младшего» (ведомого) при этом должно было бы быть похоже на речевое развитие ребенка, имеющего старшего сиблинга, однако такого мы почти никогда не наблюдали: роль «лидера» не превращает одного из близнецов в «старшего» (в плане речевого развития). Единственное, что можно было бы трактовать как специфическое в близнецовой ситуации, это (в отдельных случаях) наличие «тайного языка» – системы обозначений, понятных только самим близнецам, но нечто сходное мы фиксировали (тоже в отдельных случаях) и в парах не-близнецовых – у сиблингов-погодков или просто близких по возрасту. Тормозит ли близнецовая ситуация речь детей (по крайней мере – развитие их активного лексикона), поскольку дает им возможность невербального общения с «напарником», понимающим его «без слов»? Возможно, в каких-то случах это и просиходит, но и здесь мы не видим существенных отличий от обычной ситуации наличия близкого по возрасту сиблинга. Именно поэтому мы не считаем, что существует некая специфическая «близнецовая речевая стратегия».</p><p>Особая сложность изучения вариативности речевых стратегий освоения детьми родного языка заключается в том, что в каждом конкретном случае во внимание приходится принимать не какое-то одно из перечисленных групповых различий, но и всю их совокупность. Проще обстоит дело в ситуациях, когда «векторы» воздействия этих факторов оказываются однонаправленными (например, достаточно просто изучать речь референциальной девочки из семьи с высоким социокультурным статусом, не имеющей старших сиблингов, или речь экспрессивного мальчика из семьи с низким социокультурным статусом, имеющего старшую сестру), и существенно сложнее – в ситуациях, когда эти «векторы» оказываются разнонаправленными. Так, сложно, например, понять, какое из групповых различий окажется ведущим для референциального мальчика из семьи с низким социокультурным статусом, имеющего старшую сестру.</p><p>Отмеченные сложности, а также возможность существования и других, еще не изученных исследователями групповых различий заставляют считать анализируемые вопросы дискуссионными, а самую проблему вариативности речевых стратегий освоения родного языка – требующей дальнейшего изучения.</p></section><section><title><p>1.3. Материал исследования</p></title><p>Поскольку исследование проводилось нами на протяжении нескольких десятилетий, материал его достаточно разнообразен. В качестве материала были использованы записи спонтанной речи детей и экспериментальные данные. Так, спонтанная речь детей цитируется по дневниковым записям и расшифровкам магнитофонных записей и видиозаписей из Фонда Данных Детской речи кафедры детской речи РГПУ им. А. И. Герцена (теперь – лаборатории детской речи названного вуза): анализировалась речь 10 детей, записанных с разной степенью подробности, а также подробнейший дневник Лизы Е., который на протяжении ряда лет вела ее мать – М. Б. Елисеева, и видеозаписи речи этого ребенка; во многом мы опирались на расшифровки видеозаписей речи Вани Я. Используются и данные многочисленных экспериментальных исследований – как проводившихся самим автором данной работы (39 детей – 24 девочки и 15 мальчиков в возрасте от 17 до 37 месяцев, причем основная часть детей в эксперименте была в промежутке от 20 до 30 месяцев), так и студенческих, магистрантских и аспирантских исследований, в разные годы проводившихся под руководством автора. Хотим выразить благодарность за этот материал студентам Б. А. Артёменко, Е. А. Бурнашовой, Е. И. Важениной, Е. В. Демишиной, И. Е. Евсеевой, Э. Д. Зинатуллиной, О. В. Кулик, О. С. Мартыненко, Ю. В. Меньшовой, А. В. Смирновой, Д. М. Соколовой, Е. А. Старовской, А. А. Золотаревой, В. С. Трофимовой, А. В. Пивень. Эксперименты проводились в детских садах №№ 3, 4, 14, 30, 32, 33, 41, 43, 44, 52, 62, 89, 92, 116, 236 и др. г. Санкт-Петербурга и № 36 г. Печоры и охватили следующие группы детей: 38 детей 2;8–3;5; 19 детей 1;8–3;0; 54 ребенка 3;4–4;7 (из них в основной части эксперимента приняли участие лишь имеющие отчетливо выраженные черты референциального или экспрессивного стиля – 22 ребенка); 17 детей 1;10–2;6; 78 детей 1;11–3;4 (в основной части эксперимента из них участвовали лишь 36 явно выраженных референциальных и экспрессивных детей); 68 детей 1;11–3;0 (в основной части эксперимента – 36 детей, по 18 референциальных и экспрессивных детей); 24 ребенка (по 12 референциальных и экспрессивных); 24 ребенка 2;10–3;5 (по 12 референциальных и экспрессивных); а также 32 ребенка (по 16 из семей с высоким и низким социокультурным статусом); 24 ребенка 4;9–5;9 (по 12 из семей с высоким и низким социокультурным статусом); 53 ребенка от 3;0 до 4;0, имеющих и не имеющих старших братьев и/или сестер, и др. Кроме того, используются данные кандидатской диссертации А. А. Бондаренко [Бондаренко 2011], защищенной под руководством автора, – 40 детей (по 10 мальчиков и 10 девочек 4-летнего возраста, из них 10 детей обоего пола – из семей с высоким социокультурным статусом, а 10 – из семей с низким, а также 10 мальчиков и 10 девочек 5-летнего возраста, из них 10 детей обоего пола – из семей с высоким социокультурным статусом, а 10 – из семей с низким). Таким образом, на протяжении разных лет экспериментальные исследования были проведены примерно с 400-ми детьми. Использовались также данные собранных студенткой А. А. Золотарёвой 72 МакАртуровских опросников (дети от 0;8 до 3;0) (подробнее о самом опроснике см. [Елисеева и др. 2016]). В случаях, когда анализируются данные других, не перечисленных выше экспериментов, это оговаривается отдельно.</p><p>В некоторых случаях, в соответствии с задачами каждого из исследований, эксперимент от начала до конца проводился со всеми детьми – не только с референциальными и экспрессивными, но и с «промежуточными»<a type="note" l:href="#n6">6</a> (которые скорее обладали чертами как референциального, так и экспрессивного стиля, чем одного из них); в других же исследованиях, в соответствии с задачами уже этих исследований, изначально производился отбор, и в дальнейшем эксперименте участвовали лишь явные референциальные или экспрессивные дети. Поэтому в отдельных случаях результаты экспериментов несколько (не принципиально) различаются, и на эти различия будет указываться.</p><p>При исследовании речи референциальных/экспрессивных детей столь же неоднозначен вопрос о возрасте информантов. В зарубежной литературе, посвященной референциальным/экспрессивным детям, обычно говорят о детях до 3-х лет. Между тем, как видно из приведенного выше перечня информантов, при выявлении различий у референциальных/экспрессивных детей мы брали детей до 3;5: на Западе, говоря, например, о 3-летних детях, обычно имеют в виду детей, чей возраст не более, чем на полгода, отличается от называемого, т. е. к 3-летним относят детей от 2;6 до 3;5. Поскольку мы сравниваем наши данные с зарубежными, мы, естественно, пользуемся той же градацией. Лишь в исследовании, посвященном возможности учета речевых стратегий детей (референциальных или экспрессивных – в освоении родного русского языка) при дальнейшем обучении их иностранному языку – мы брали детей более старшего возраста (3;4–4;7). При этом отметим, что не во всех случаях столь существенным является «паспортный возраст» ребенка: в современных исследованиях все чаще применяют понятие так называемого лингвистического возраста ребенка (т. е. на какой стадии речевого онтогенеза – на разных языковых уровнях: фонетическом, грамматическом и др. – он находится), который может совпадать с «паспортным возрастом», а может и не совпадать.</p></section></section><section><title><p>Глава 2</p><p>Типологические различия: референциальные/экспрессивные дети</p></title><section><title><p>2.1. История вопроса</p></title><p>История изучения референциальных/экспрессивных детей началась в 1973 г. Именно тогда появилось первое исследование [Nelson 1973], в котором было обращено внимание на то, что уже на стадии однословных высказываний словарь детей различается очень существенно. В этом исследовании на основе магнитофонных записей и материнских дневников 18 детей второго года жизни были проанализированы словари детей в объеме первых 50 слов, и впервые было замечено, как сильно различаются эти начальные словари. У части детей этот словарь в основном состоял из названий обычных объектов, однако у других детей, наряду с названиями объектов, словарь включал и слова других частей речи (глаголы, местоимения), а также цельные «замороженные фразы» типа <emphasis>Stop it! </emphasis>(если переводить не дословно – <emphasis>Перестань!</emphasis>, <emphasis>Прекрати это!</emphasis>) или <emphasis>I love you </emphasis>(<emphasis>Я люблю тебя</emphasis>). Дети первого типа были названы референциальными, второго – экспрессивными (о причинах возникновения этих терминов и о неудачности второго из них для русского языкового сознания см. в Предисловии). В дальнейшем дети референциального типа были названы также номинативными из-за их склонности давать номинации объектам действительности с помощью существительных. Например: (указательный жест) <emphasis>Мися </emphasis>(‘мишка’), <emphasis>нёсик </emphasis>(‘у мишки носик’). Дети же экспрессивного типа получили также название «прономинальные» – из-за раннего появления в их речи местоимений и их пристрастия к этой части речи.</p><p>В дальнейшем в зарубежной научной литературе, посвященной раличиям в речи референциальных/экспрессивных детей, появилось много работ (десятки, если не сотни), выполненных в рамках данного научного направления: назовем, кроме [Nelson 1973; 1981], работы Е. Ливен (например, [Lieven et al.1992]), К. Сноу (например, [Snow 1981]) и мн. др. Однако наибольшую известность проблеме изучения референциальных/экспрессивных детей принесло, как представляется, исследование Э. Бейтс с соавторами [Bates et al. 1988]. Скорее всего, это исследование стало столь известным даже не потому, что именно эти авторы получили какой-то особенно значимый научный результат, а потому, что они представили все собранные (не только ими) результаты в виде очень четкой таблицы, где слева были кратко перечислены особенности речи референциальных детей, а справа – экспрессивных. С таблицей действительно удобно работать, поэтому многие авторы, ссылаясь на Э. Бейтс с ее соавторами, эту таблицу воспроизводят в своих научных трудах (в качестве примера см. [Цейтлин 2000]). Нам эта таблица также представляется очень полезной и удобной, она в несколько видоизмененном и уточненном варианте будет приведена ниже, в параграфе 2.7 второй главы, хотя у нас она вызывает некоторые (не очень существенные) сомнения, которые и будут обсуждаться в названном разделе.</p><p>На протяжении последующих лет зарубежные исследователи выявили еще ряд существенных различий у референциальных/экспрессивных детей. Так, обнаружилось, что референциальные дети обладают более богатым словарем, количество прилагательных в их речи превышает количество прилагательных в речи экспрессивных детей. Это, впрочем, не удивительно: «прилагаются-то» прилагательные именно к существительным, которых в речи референциальных детей пропорционально больше, чем у экспрессивных.</p><p>Большая дискуссия развернулась по поводу особенностей имитации у детей двух типов. В большинстве исследований отмечается, что в целом имитация более характерна для экспрессивных детей, хотя были исследователи, получившие и противоположные результаты. Поскольку вопрос о склонности детей двух типов к имитации будет подробно рассматриваться в одном из последующих разделов, не будем пока останавливаться на этой проблеме. Из интересных результатов, полученных в ходе сравнения референциальных и экспрессивных детей в различных исследованиях (в том числе и [Nelson 1973]), отметим также выявленную зависимость между склонностью детей к референциальному стилю и образовательным уровнем их родителей и статусом первого ребенка в семье.</p><p>Особо следует подчеркнуть вклад Э. Бейтс в изучение проблемы. На основании изучения родительских опросников 27 детей второго года жизни с 13 месяцев Э. Бейтс с соавторами выяснила, что склонность детей к референциальному/экспрессивному стилю вхождения в язык обнаруживается не только на уровне первых пятидесяти слов, но уже к моменту, когда активный словарь ребенка не превышает 10–12 слов. Отметим, кстати, что это заключение мы можем подтвердить лишь частично. Ознакомившись с довольно большим количеством – около двух десятков – начальных словарей детей, достигших уровня 10–12 слов, мы обнаружили, что, с одной стороны, у некоторых детей эти словари состоят почти исключительно из существительных (плюс, например, какого-то глагола типа <emphasis>дай!</emphasis>), а у других – представляют собой весьма гетерогенный набор, включающий как существительные, так и различные иные слова – не только <emphasis>дай!</emphasis>, но и <emphasis>еще</emphasis>, <emphasis>моё </emphasis>(или <emphasis>мне</emphasis>), <emphasis>хочу </emphasis>и т. д. Однако таких – «полярных» – детей, по нашим данным, немного. В отношении подавляющего большинства детей этого возраста сложно определить их склонность к референциальности/ экспрессивности. По-видимому, только очень явно выраженные референциальные и экспрессивные дети проявляют себя как таковые уже к моменту первых 10–12 слов; остальные дети, по крайней мере – в тех записях, которые мы видели, не проявляют в этот период очевидной склонности к референциальному/экспрессивному стилю.</p><p>Кроме того, Э. Бейтс получила еще один любопытный результат. Она обнаружила, что различия референциальных/экспрессивных детей обнаруживаются не только в продуцировании речи, но и в ее восприятии: референциальные дети лучше воспринимают существительные. Поскольку нам не совсем понятны критерии, по которым авторами велся подсчет (высчитывалось ли, какова доля существительных в пассивном лексиконе ребенка – в сравнении с долей других частей речи, или же проверялось, больше ли существительных в пассивном лексиконе референциальных детей – в сравнении с количеством существительных в пассивном лексиконе экспрессивных детей), мы проверяли эти данные несколько по-иному. Никак не можем назвать это экспериментом (вследствие очень незначительной выборки), но мы провели такой «опыт» с не говорящими еще детьми: попросили нескольких мам дать своим детям ряд заданий типа «Принеси мишку», «Принеси зайчика», «Принеси ложку», «Положи мишку», «Положи зайчика», «Положи ложку», «Брось мишку», «Брось зайчика», «Брось ложку» и т. п. Суть этого задания заключалась в том, чтобы проверить, на что ребенок будет обращать внимание в первую очередь – на существительное или на глагол (существительные и глаголы варьировались, причем условием было то, что ребенок, с точки зрения мамы, должен знать присутствующие в опыте слова). Большинство детей, как и ожидалось, не продемонстрировало никаких особенных склонностей – ни к существительным, ни к глаголам. Однако обнаружилось несколько детей (совсем немного, 4), у которых была заметна склонность либо к существительным, либо к глаголам. Так, один из детей явно реагировал только на существительные, а действовал с предметами по своему усмотрению (например, на просьбу принести мишку укладывал его спать). Другой же ребенок реагировал явно на глаголы: в ответ на просьбу принести мишку он приносил что-то маме, но вовсе не мишку, а что-то иное, по собственному усмотрению. Эти результаты, конечно, можно трактовать как доказательство правоты Э. Бейтс, но они нуждаются в дальнейшей проверке на большем материале. Проводить же такие эксперименты со статистически значимым количеством детей не представляется возможным в силу их возраста: только в самых редких случаях мать ребенка, если она понимает суть задания, может попытаться провести такой мини-эксперимент со своим ребенком, да и то результата чаще всего такой опыт не достигает (обычно дети просто не выполняют такие задания). Поэтому трактуем эти полученные данные просто как любопытный пример, как небольшой штрих – демонстрацию того, как рано предопределяются дальнейшие особенности речи (и не только речи) детей.</p><p>Еще один результат исследований Э. Бейтс с соавторами представляется крайне важным (возможно, даже более важным, чем все предшествующие результаты). Сама она описывает это следующим образом: единицы словаря детей были классифицированы в соответствии с их расположением на шкале «контекстуальной гибкости». Например, если ребенок использует слово <emphasis>собака </emphasis>только по отношению к собаке, живущей в семье, или же только по отношению к одной определенной картинке в любимой книжке, это слово было квалифицировано как контекстуально связанное. Если же слово <emphasis>собака </emphasis>использовалось ребенком для обозначения различных собак, в различных контекстах, это слово было квалифицировано как контекстуально не связанное (свободное, гибкое). Различие, с точки зрения авторов, состоит в том, что дети, которые многие слова воспринимают как «контекстуально гибкие», уже прошли важную веху в своем языковом развитии: они осознали, что «вещи имеют имена». Как отмечают авторы, референциальные дети – более «продвинутые» – в большей степени склонны использовать слова «контекстуально несвязанным образом».</p><p>«Переведем» теперь это положение на принятый в нашей стране в онтолингвистике научный язык, использовав соответствующую терминологию. Речь идет о том, что на раннем этапе своего развития дети проходят стадию, когда осознают только денотативный компонент значения слова: звуковая оболочка (в треугольнике Фреге) связывается только с денотатом, но сигнификат пока не осознается. Только позже возникает осознание и сигнификативного компонента значения слова, и слово как знак начинает выступать как «триединство» звуковой оболочки, денотата и сигнификата. На первой стадии, таким образом, слова – это некие «личные имена»: так, <emphasis>собака </emphasis>(если воспользоваться примером Э. Бейтс) – это «личное имя» конкретной собаки, живущей в семье ребенка; это слово применительно к данной стадии развития ребенка следует писать с большой буквы – <emphasis>Собака</emphasis>. Иными словами, Э. Бейтс с соавторами говорят о том, что референциальные дети более, чем экспрессивные, склонны к использованию слов не только в денотативном, но и в сигнификативном значении.</p><p>Почему мы считаем это открытие таким важным? С нашей точки зрения, различие между референциальными и экспрессивными детьми здесь заключается не столько в том, что референциальные дети уже осознали, что «вещи имеют имена», сколько в том, что референциальные дети оказываются в большей степени склонны к генерализации. Для того чтобы осознать, что слово <emphasis>собака </emphasis>может быть отнесено не только к собаке, живущей в семье, но и к другим животным аналогичного вида, надо произвести обобщение – выявить совокупность «признаков собаки» и осознать их, сделав вывод, что <emphasis>собака – </emphasis>это не просто личное имя данной конкретной собаки, живущей в семье или изображенной на картинке в книге, а обозначение целого класса однородных явлений (в данном случае «класса» определенных животных). Именно это открытие ребенка, которое он обязательно должен сделать самостоятельно<a l:href="#n7" type="note">7</a>, и позволит ему понять, что слова (языковые знаки) – это номинация не только конкретного референта, но и класса объектов, т. е. осознать слово как возможный «классификатор» объектов действительности, понять отличие собственных имен от нарицательных.</p><p>Итак, важность данного результата исследований Э. Бейтс с соавторами заключается, с нашей точки зрения, в том, что они зафиксировали б&#xF3;льшую склонность референциальных детей к генерализации. Генерализацию же (причем не только морфологическую сверхгенерализацию, о которой как о свойстве референциальных детей пишет Э. Бейтс – см. об этом далее) мы считаем основным механизмом, на который опираются именно референциальные дети. Поскольку о склонности референциальных детей к генерализации подробно пойдет речь в разделе о механизмах освоения языка детьми, в данном случае лишь зафиксируем момент, когда впервые был обнаружен факт склонности референциальных детей к «контекстуально гибкому» значению слова.</p><p>Кроме того, референциальные дети не только более склонны использовать слова «контекстуально несвязанным образом», но и гораздо быстрее и как будто бы легче проходят этап понимания только денотативного (но не сигнификативного) компонента значения слова. Так, Лиза Е. (референциальный ребенок, «генерализатор», как мы ее определили еще в 2003 г.), по всей видимости, во многом прошла этап осознания только денотативного компонента значения слова еще на довербальном этапе своего развития, что позволило ее матери, М. Б. Елисеевой, утверждать, что у Лизы такого этапа вообще не было. Не будем в данном случае вновь опровергать это утверждение (подробнее – на примере освоения слова <emphasis>мама </emphasis>– см. [Доброва 2003: 343]), отметим лишь удивительную скорость и легкость, с которыми Лиза-«генерализатор» проходила этот этап. И, напротив, одна из девочек, данные о речевом развитии которой имеются в нашем распоряжении, проходила этот этап долго и тяжело: осознание того, что некое слово – не «личное имя» данного объекта, у нее занимало обычно примерно 2 месяца.</p><p>В последние десятилетия типологическими различиями (различиями в речевом развитии референциальных/экспрессивных детей) заинтересовались и в нашей стране. Не будем говорить о наших собственных исследованиях в этой области и исследованиях, проводившихся под нашим руководством (А. А. Бондаренко, А. В. Пивень и др.); назовем труды таких известных отечественных исследователей, как Т. И. Зубкова [Зубкова 1993; 2000], М. Б. Елисеева [Елисеева 2008], И. Г. Овчинникова [Овчинникова 2005], С. Н. Цейтлин [Цейтлин 2000] и др., которые, пользуясь либо указанной парой терминов (референциальные/экспрессивные дети), либо иными терминами (аналитическая речь – в противоположность гештальт-речи и др.), говорили о тех различиях в речи детей, которым посвящено данное исследование. Между тем в этих исследованиях либо дается лишь обзор западных работ, либо приводятся отдельные наблюдения над речью нескольких детей, либо вопрос о референциальных/экспрессивных детях рассматривается лишь в аспекте какой-то одной научной проблемы, которой (в целом) данное исследование посвящено (яркий пример последнего типа см. [Петрова 2009]). Во многих исследованиях, посвященных каким-то аспектам онтолингвистики, наличие референциальных/экспрессивных детей упоминается «как данность», без подробного анализа – поскольку это не относится к основной проблематике исследования (например, [Воейкова 2015]). Поэтому основная часть нашего «исторического обзора» была посвящена исследованиям зарубежных авторов.</p></section><section><title><p><strong>2.2. Различия в области лексики</strong><a type="note" l:href="#n8">8</a></p></title><section><title><p>2.2.1. Доля существительных в начальном словаре ребенка</p></title><p>Одним из основных различий референциальных и экспрессивных детей в области лексической семантики являются различия в словаре детей. Так, в речи референциальных детей, как отмечают зарубежные исследователи, – большая доля существительных (на уровне первых 50 слов), а у экспрессивных – небольшая [Bates et al. 1988]. Формулировка, конечно, четкая и определенная, но нам придется внести в нее некоторые коррективы, тем самым лишив ее лаконизма. Если кажется относительно понятным, что такое большая доля наименований обычных объектов (далее для краткости – существительных<a type="note" l:href="#n9">9</a>), то не совсем понятно, что же такое – небольшая? Слова <emphasis>большой/небольшой</emphasis>, обладающие релятивной семантикой, обычно понятны при сравнении, соотнесении с чем-либо: большой/небольшой по сравнению с чем-либо. Если это специально не оговаривается, то по умолчанию в контексте, подобном вышеприведенному, возможны две трактовки. Первая предполагает указание на то, что у детей референциальных существительных в раннем словаре больше, чем у детей экспрессивных. В таком случае, никаких возражений нет и быть не может. Вместе с тем, если о детях референциальных говорится, что у них большая доля существительных, а у экспрессивных – небольшая (не меньшая, а небольшая), то скорее возникает вторая версия – что у экспрессивных детей доля существительных невелика в их же собственном словаре. С такой постановкой вопроса согласиться не можем. Нам практически не встретилось детей, у которых бы на данной стадии речевого развития доля существительных была невелика. Иными словами, во всяком случае – по нашим данным, у всех детей, и у референциальных и у экспрессивных, доля существительных достаточно велика: практически у всех детей она либо более 50 % словаря (у референциальных детей), либо не менее (а чаще всего – и более) трети (у экспрессивных детей). В качестве примера приведем такие данные. Из 5 референциальных, 7 экспрессивных и 12 «промежуточных» детей средний процент существительных в зафиксированной спонтанной речи ребенка составил: 65 % – у референциальных детей, 45 % – у «промежуточных», 31 % – у экспрессивных. При этом столь существенный разрыв может быть объяснен не только собственно долей существительных, но и теми «довесками», которые присутствуют в речи экспрессивных детей и почти отсутствуют в речи референциальных детей на данном (очень раннем) этапе речевого онтогенеза: в речи детей экспрессивных, наряду со словами, частеречная принадлежность которых в той или иной мере может быть атрибутирована, встречаются всяческие неатрибутируемые и/или семантически не наполненные звукокомплексы (о них см. ниже). Поэтому не менее интересно сравнить относительную долю существительных и слов, обозначающих действия (для краткости – глаголов), в речи референциальных и экспрессивных детей, т. е. сравнить два относительно четко атрибутируемых класса слов. Так, в исследовании, в котором участвовало по 6 детей 2–3 лет, определенных (по другим параметрам) как референциальные и экспрессивные, подсчитывались только существительные и глаголы и оказалось, что у референциальных детей в спонтанной речи – 72,1 % существительных – против 27,9 % глаголов, а у экспрессивных – 40,6 % существительных – против 59,4 % глаголов. Обратим внимание, что при таком подсчете «разрыв» в доле существительных у референциальных и экспрессивных детей оказался меньшим. Таким образом, очевидно, что и у экспрессивных детей доля существительных – отнюдь не «небольшая»: она отчетливо меньше лишь при сравнении ее с соответствующей долей у детей референциальных.</p><p>При этом результаты всецело подтверждают, что референциальные дети – большие любители существительных. Так, более явная склонность референциальных детей в уже более старшем возрасте к существительным в некоторых случаях проверялась нами не только в спонтанной речи, но и в склонности/несклонности давать ответ в виде существительного на любые вопросы. Так, референциальная по особенностям фонетики и другим параметрам четырехлетняя Юля Л. дала правильные ответы на все вопросы, требовавшие ответа в виде существительного. Правильные ответы в виде глагола были даны лишь в 12,5 % случаев, на остальные глагольные вопросы ответила также при помощи не глаголов, но существительных, например: <emphasis>Что делает кошка? – У кисы мисочка, в мисочке молочко</emphasis>. Сравним это с данными уже другого эксперимента (с 36 детьми 1;11–3;0). Экспрессивная Карина на вопросы, требовавшие ответов в виде существительных, отвечала глаголами: <emphasis>Кто это у нас нарисован? – Плывёт. – Смотри, кто под деревом с большими ушками? – Сидит под деревом. </emphasis>Референциальный же Миша Г. в этом же эксперименте демонстрировал, напротив, очевидное пристрастие к ответам в виде существительных: <emphasis>Миша, что ты делаешь? – Во! Большой дом.</emphasis></p><p>Пристрастие референциальных детей к существительным проявляется и в том, что на ранних стадиях речевого онтогенеза они называют себя и других при помощи существительных, в то время как экспрессивные дети используют для этого местоимения. Так, в [Bates at al. 1988] описывается один из экспериментов, в котором участвовали две референциальные девочки и два экспрессивных мальчика. Девочки, выражая желание получить что-либо, выражали его следующим образом: <emphasis>Кэтрин носок </emphasis>(в «переводе» – «Дай Кэтрин носок», или даже «Дай мне носок»: Кэтрин – имя говорящей девочки). Для речи же экспрессивных мальчиков были характерны высказывания типа: <emphasis>Я закончил</emphasis>, <emphasis>Мой грузовик</emphasis>.</p><p>У русских детей это особенно ярко проявляется в использовании формы самореференции в дат. пад. (<emphasis>Дай Васе </emphasis>– <emphasis>Дай мне</emphasis>). Поскольку об этом нам неоднократно приходилось писать подробно, сошлемся на [Доброва 2000: 126–127;, 2003: 115–116].</p><p>Поэтому разницу мы видим не в том, что у референциальных детей – большая доля существительных, а у экспрессивных – небольшая, а в том, что у экспрессивных детей – отчетливо меньше существительных, чем у референциальных детей, у которых существительные составляют безусловно основную, самую большую часть словаря.</p></section><section><title><p>2.2.2. Доля прилагательных в начальном словаре</p></title><p>Что же касается частотности использования прилагательных референциальными/экспрессивными детьми, то и в данном случае не можем полностью согласиться с формулировкой Э. Бейтс с соавторами, согласно которой в речи детей референциальных часто используются прилагательные<a type="note" l:href="#n10">10</a>, а в речи экспрессивных – редко. Существенно более правильной представляется нам другая, также встретившаяся в книге Э. Бейтс с соавторами, формулировка: в речи референциальных детей наблюдается более частое использование прилагательных, чем в речи детей экспрессивных. С первой формулировкой согласиться сложно: и в речи рефернциальных, и в речи экспрессивных детей прилагательные используются редко: речь идет о детях до трех лет, а в этом возрасте прилагательные в речи обычно вообще нечастотны. Если же говорить о более частом использовании прилагательных референциальными детьми по сравнению с детьми экспрессивными, то формально с этим согласиться можно, но если учесть, что и у референциальных детей этого возраста в спонтанной речи процент прилагательных от общего количества произносимых слов обычно не превышает 5,5 % (а у экспрессивных – он и того ниже), то разговор о более/менее частом использовании прилагательных детьми данного возраста представляется не слишком продуктивным.</p></section><section><title><p>2.2.3. «Замороженные фразы» в начальном словаре</p></title><p>Еще одно любопытное различие в речи референциальных и экспрессивных детей, по данным Э. Бейтс с соавторами, заключается в наличии/отсутствии так называемых замороженных фраз в речи ребенка на стадии, когда в целом его речь является еще однословной. В зарубежной литературе этому критерию придается существенное значение: в речи детей экспрессивных уже на стадии первых 50 слов выявляются «замороженные фразы» типа <emphasis>Stop it</emphasis>, <emphasis>I love you </emphasis>и т. п. По нашим же данным, для русскоязычных детей этот различительный признак характерным не является: подобных «замороженных фраз» на стадии голофраз мы не обнаружили не только у референциальных, но и у экспрессивных детей (разве что, может быть, кроме <emphasis>Чай пить </emphasis>/ <emphasis>Пить чай </emphasis>и <emphasis>Кто там?</emphasis>). Этому несложно предложить объяснения, которые связаны со спецификой осваиваемого ребенком языка.</p><p>Если для русского языка характерно большое количество как слово-, так и формообразовательных аффиксов, из-за которых слова в русском языке – довольно длинные, то в английском языке, где те же задачи решаются в основном за счет порядка слов, слова более короткие. Поэтому, если мы даже просто сопоставим количество слогов в некоем английском высказывании и его русском переводе, то чаще всего обнаружим разницу. Например, вышеназванное английское типичное для ранних этапов речевого онтогенеза <emphasis>Stop it </emphasis>содержит 2 слога, а дословный перевод его на русский <emphasis>Останови это </emphasis>– 6 слогов (а недословный эквивалент – <emphasis>прекрати, </emphasis>или <emphasis>перестань, </emphasis>или даже <emphasis>сейчас же прекрати/перестань </emphasis>– тоже не столь краток); английское <emphasis>I love you </emphasis>– 3 слога, а русское <emphasis>Я люблю тебя </emphasis>– 5 слогов. Совершенно очевидно, что находящийся на этапе первых 50 слов ребенок способен произнести целостное высказывание из двух (в крайнем случае – из трех) слогов, но высказывание из 5–6 слогов – не способен. В русском языке немного высказываний, которые, с одной стороны, были бы актуальны для маленького, только начинающего говорить, ребенка, а с другой стороны, были бы доступны для его активной речи – хотя бы по длине. Кроме того, длина высказывания (звукокомплекса) определяет и возможность его произнесения «в одно слово», с одним словесным ударением. Английские <emphasis>Stop it </emphasis>и <emphasis>I love you </emphasis>легко представить себе произнесенными «в одно слово». Кстати, и зафиксированные на этой ранней стадии речевого онтогенеза русские <emphasis>*Питьчай </emphasis>/ *<emphasis>Чайпить </emphasis>и *<emphasis>Ктотам? </emphasis>тоже произносятся детьми в одно слово, чаще всего – с одним словесным ударением.</p><p>Считаем это, во-первых, весьма не случайным, а во-вторых, – принципиально важным. Если рассматривать данные высказывания не с нашей, «взрослой», точки зрения, а в рамках существующей на данный момент языковой системы ребенка (о «вертикальном» и «горизонтальном» подходе к детской речи см., например, [Цейтлин 2001: 336]), то несложно прийти к следующему выводу. Так ли важно, сколько в высказывании слов с нашей, соответствующей узусу, точки отсчета? В языковой системе ребенка, полагаем, это в такой же степени – однословные высказывания, как и собственно однословные<a l:href="#n11" type="note">11</a>. Семантика составляющих эти высказывания слов для ребенка еще не расчленяется, произносятся они так же, как и обычное слово.</p><p>Поэтому, даже с теоретической точки зрения, мы не очень понимаем, почему Э. Бейтс с соавторами фиксируют существенную разницу в наличии/отсутствии «замороженных фраз» у экспрессивных/референциальных детей на стадии однословных высказываний: почему у английских детей их больше, чем у русских, – понятно, но почему на этой стадии у англоговорящих экспрессивных детей их больше, чем у англоговорящих референциальных, – нам непонятно. К сожалению, в книге Э. Бейтс с соавторами лишь констатируется это различие у экспрессивных и рефернциальных детей, но ни конкретных цифр, ни объяснений мы не обнаружили.</p><p>Вместе с тем некоторое различие в использовании «замороженных выражений» референциальными и экспрессивными детьми мы также обнаружили, только касалось оно более старшего возраста. В один из экспериментов (дети 1;11–3;4, по своему «лингвистическому возрасту» все находились на стадии многословных высказываний) мы включали задание, требовавшее от детей определить профессию изображенного на рисунке человека (проверялось богатство лексикона и склонность/несклонность к словообразовательным инновациям в случае, если подходящего слова в лексиконе ребенка не было). В числе картинок была одна, изображавшая врача (доктора). Референциальные дети (все) именно так и ответили: например: <emphasis>Это доктор </emphasis>(Даша Р., 2;7), <emphasis>Врач </emphasis>(Юля М., 2;4). Между тем некоторые дети, определенные нами (по другим параметрам) как экспрессивные, дали неожиданный для нас на тот момент ответ: <emphasis>Доктор Айболит </emphasis>(Катя В., 2;4, Настя К., 2;8). Неожиданным этот ответ был потому, что на картинке было четко видно, что доктор лечит вовсе не зверей, а людей. Полагаем, что такие ответы экспрессивных детей демонстрируют их склонность к «готовым формулам»: скорее всего, они не вдумываются в то, чем отличается доктор Айболит от просто доктора, они привыкают к целостным, как бы «заученным» выражениям (поэтому мы и считаем целесообразным писать такие номинации в одно слово). К сожалению, эксперимент в этот момент уже подходил к концу, и мы не имели возможности включить в него дополнительное задание, но за рамками эксперимента опросили часть участвовавших в нем детей и предложили им картинки типа изображения петуха с гребнем явно выраженного красного цвета. Те же экспрессивные дети, которые назвали врача *доктором Айболитом, нисколько не смущаясь цветом гребня у петуха, сказали, что это – *<emphasis>Петушок-золотой-гребешок. </emphasis>Любопытно, что при проверке цветоразличения эти дети красный цвет называли верно и отличали его от «желтенького» (золотого). У референциальных же детей аналогичных примеров склонности к «готовым формулам» зафиксировано не было.</p><p>Эти примеры свидетельствуют о склонности детей экспрессивных (в отличие от референциальных) к «замороженным фразам» – только не на стадии однословных высказываний, а на стадии, когда в принципе единую номинацию расчленить на отдельные лексемы они уже способны.</p></section><section><title><p>2.2.4. «Слова-пустышки» в начальном словаре экспрессивных детей</p></title><p>Среди лексико-семантических особенностей экспрессивных детей Э. Бейтс с соавторами отмечают такую важную черту, как возможность присутствия в их речи «слов-пустышек» – семантически не наполненных звукокомплексов<a l:href="#n12" type="note">12</a>. Тот, кто не встречался с явно выраженными экспрессивными детьми, может воспринять это утверждение с известной долей скепсиса, полагая, что эти звукокомплексы просто не удалось расшифровать. Однако подтверждаем, что есть дети, для которых, по-видимому, очень важно, чтобы их высказывание внешне, по форме, было похоже на «взрослое», и они удлиняют его, добавляя в его состав семантически пустые звукокомплексы<a l:href="#n13" type="note">13</a>. Для себя мы чисто условно назвали это «эффектом каля-маля», поскольку первый из детей, у которого мы это обнаружили, вставлял в свою речь время от времени какие-то странные звукокомплексы, отдаленно похожие по звучанию на что-то типа «каля-маля»: мы долго пытались «расшифровать», что же это может значить, пока не поняли, что, очевидно, это не значило ровно ничего – кроме самого факта «удлинения» высказывания. Этого ребенка мы по многим параметрам могли отнести к явно выраженным экспрессивным детям. В речи же референциальных детей (а также «промежуточных» детей и даже многих экспрессивных) «слов-пустышек» не наблюдается, место имеют только значимые звукокомплексы.</p></section><section><title><p>2.2.5. Скорость пополнения словаря</p></title><p>Еще одно различие заключается в том, что референциальные дети относятся обычно к рано заговорившим, а экспрессивные – к поздно заговорившим (см. об этом, например, [Елисеева 2006]). У нас также имеются наблюдения, это подтверждающие (см. [Доброва 2003]), но поскольку это не проверялось на статистически значимой выборке, а лишь фиксировалась связь между референциальностью/экспрессивностью и отнесением ребенка к рано-/поздно-говорящим на материале спонтанной речи отдельных детей, – считать это доказанным не можем.</p><p>Наконец, еще один критерий, по которому, с точки зрения Э. Бейтс с соавторами, различается речь референциальных/экспрессивных детей, – скорость пополнения словаря: у референциальных детей наблюдается быстрый рост словаря, а у экспрессивных он замедлен. К сожалению, мы не видели «арифметических» данных, подтверждающих этот тезис (возможно, эти данные есть, но нам они не встретились), однако нам сложно согласиться с этим утверждением, потому что мы не совсем понимаем, как это можно сосчитать. Как представляется, все зависит от того, какой промежуток времени будет взят за единицу измерения. Если этот промежуток времени будет относительно небольшим (месяц или даже 3–4 месяца), то человек, механически подсчитывающий «арифметический» прирост активного словаря, рискует «посчитать» вовсе не то, что хотел. Проблема заключается в том, что (вне зависимости от референциальности/экспрессивности) существуют дети, речевое развитие которых является «плавным», и дети, речевое развитие которых является «скачкообразным» – с чередованием периодов «плато» с периодами «скачков» (мы связываем это в основном с гендерными различиями – подробнее см. в разделе 3.2). В данном же случае не будем анализировать ни проявления этого феномена, ни его причины, лишь констатируем саму проблему фиксации. Понятно, как определить быстрый/медленный рост словаря детей с «плавным» речевым развитием, но непонятно, как замерить рост словаря детей со «скачкообразным» речевым развитием: если мы попадем на период «плато», получится весьма медленный рост словаря, а если на период «скачка» – весьма быстрый. Разумеется, оптимальным было бы, если уж проводить такое измерение, взять для каждого ребенка со «скачкообразным» речевым развитием именно такой период, который включает в себя период «плато» + период «скачка», но, поскольку, по нашим наблюдениям, такой «двойной период» у каждого ребенка индивидуален по своей протяженности, – мы не очень понимаем, как можно сопоставлять при этом разных детей: на протяжении какого-то (одинакового) времени у кого-то получится период «плато + скачок», а у кого-то, например, «плато + скачок + плато», а у кого-то – «скачок + плато + скачок», вследствие чего получатся совершенно разные результаты, имеющие весьма слабое отношение к скорости роста словаря. Если же промежуток времени для «замерки» скорости роста словаря будет достаточно большим (например, год или более), то мы не уверены, что измерение в таком случае покажет именно скорость роста словаря, а не его общую бедность/ богатство (что, как уже известно априори, различает речь референциальных и экспрессивных детей: у первых на этом этапе речевого развития словарь, безусловно, богаче). Поэтому мы критерий скорости роста словаря в своих исследованиях не учитываем.</p></section></section><section><title><p>2.3. Различия в области грамматики</p></title><section><title><p>2.3.1. Склонность/несклонность к «телеграфному стилю»</p></title><p>Одним из различий референциальных и экспрессивных детей, как отмечает Э. Бейтс, является склонность референциальных детей к так называемому «телеграфному стилю».</p><p>Прежде чем говорить о соответствующих различиях, рассмотрим явление, которое в зарубежной литературе принято назвать склонностью к «телеграфному стилю». Обычно под этим подразумевается такой тип речи, при котором слова используются в своих «первоформах» – по своей форме как будто бы начальных формах, но по сути, по функции выполняющих роль самых различных форм. На этом этапе в речи отсутствуют «фукциональные слова» – предлоги, союзы, артикли. «Классический» пример такого высказывания применительно к русской детской речи – это высказывание Жени Гвоздева [Гвоздев 1981] <emphasis>Мама ниська цитать</emphasis>, что может быть «переведено» как «Мама книжку читает». Как видим, слова в этом высказывании находятся в «первоформах»: так существительное <emphasis>книжка </emphasis>стоит в форме как будто бы именительного падежа, а глагол <emphasis>читать </emphasis>– как будто бы в форме инфинитива. На самом деле, это и не именительный падеж, и не инфинитив, поскольку таковыми являются лишь внешние «оболочки» слов, по функции же это – в данном высказывании – винительный падеж и изъявительное наклонение настоящее время 3 лицо единственное число (что отражается в «переводе» этого высказывания). Отметим, кстати, что, применительно к русскому языку, термин «телеграфная речь» – не совсем адекватен. Поскольку многие уже не помнят, как в свое время писались телеграммы, напомним, что в этом «жанре», где за каждое отдельное слово надо было платить деньги, люди экономили и пропускали предлоги и союзы. Например, писали не «Поздравляю с днем рождения!», а «Поздравляю днем рождения». Однако, пропуская функциональные слова, люди, отправлявшие телеграммы по-русски, вовсе не ставили слова в «первоформы» (в как бы именительный падеж и т. п.), поскольку флексии и другие формообразовательные аффиксы не опускали. Русский язык, как понятно, позволяет поставить существительное в форму соответствующего падежа за счет флексии и без предлога, а глагол – в соответствующую личную форму: <emphasis>Поздравляю днем рождения</emphasis>, а не *<emphasis>Поздравлять день рождение</emphasis>. Термин же телеграфная речь широко используется в англоязычной научной литературе и отражает то, как, очевидно, писались телеграммы на английском языке, в котором отсутствие функциональных слов во многих случаях<a type="note" l:href="#n14">14</a> приводило к тому, что слова «по факту» оказывались как бы в «первоформах». Нам же важно в данном случае не столько признать то, что этот термин не совсем адекватно отражает стиль написания телеграмм по-русски, сколько понять его суть в различных трудах по изучению речи детей (и в других областях науки – например, при описании речи афатиков или речи билингвов), – как термина, обозначающего стиль речи, при котором опускаются функциональные слова и флексии.</p><p>Итак, в зарубежных исследованиях детской речи подчеркивается, что телеграфный стиль характерен для речи референциальных детей, в то время как для экспрессивных детей он не столь характерен. Таким образом, получается, что если в целом речь референциальных детей – более совершенна, чем речь экспрессивных, то в отношении грамматического оформления этого сказать нельзя: на данном (очень раннем) этапе речь референциальных детей с ее «телеграфным стилем» уступает речи экспрессивных детей по своей грамматической оформленности. Забегая вперед, отметим, что связано это с тем, что референциальные дети начинают грамматически верно оформлять свои высказывания тогда, когда у них появляется так называемая продуктивная (иначе говоря – активная) морфология, т. е. тогда, когда они самостоятельно начинают конструировать словоформы в соответствии с требуемыми грамматическими категориями; экспрессивные же дети, с их склонностью к имитации, могут использовать верные высказывания, почерпнутые из инпута в готовом виде, как своего рода гештальт.</p><p>Интересно и еще одно наблюдение зарубежных исследователей: в упомянутом выше исследовании двух референциальных девочек и двух экспрессивных мальчиков рассмотренные речевые различия наблюдались лишь до тех пор, пока MLU<a l:href="#n15" type="note">15</a> детей не достиг 2,5 морфем. Это, кстати, показывает, сколь важно для исследователя «захватить» ребенка для исследования в совсем раннем возрасте: в дальнейшем различия в речи референциальных/экспрессивных детей «прячутся», становятся неявными, сложными для выявления и оценки.</p></section><section><title><p>2.3.2. Последовательность в применении грамматических правил</p></title><section><p>Вообще в целом о различиях у референциальных/экспрессивных детей в области грамматики, и особенно в области морфологии, Э. Бейтс с соавторами пишут немного, и это вполне объяснимо, если учитывать специфику английской морфологии. Из общих же выводов указанных авторов об усвоении референциальными и экспрессивными детьми грамматики выделим следующий, представляющийся очень важным: референциальные дети более последовательны в применении грамматических правил – в первую очередь&#xB8; у англоговорящих детей это проявляется в строгости использования порядка слов, а также в склонности к морфологическим сверхгенерализациям.</p><p>Естественно, что проверить склонность/несклонность к строгому соблюдению правил расположения слов в высказывании на материале речи исследуемых нами детей мы не могли, поскольку русский язык, в отличие от английского, вообще не является языком с жестким порядком слов. Вместе с тем русский язык, в отличие от английского, дает значительно более богатый материал в области усвоения детьми морфологии. Этот материал действительно подтверждает, что референциальные дети более склонны к морфологическим сверхгенерализациям, чем дети экспрессивные.</p></section><section><title><p>2.3.2.1. Склонность к морфологическим сверхгенерализациям</p></title><p>Склонность к морфологическим сверхгенерализациям проверялась нами на материале слово- и формообразовательных инноваций с учетом того, что отдельные инновации могут вовсе не быть следствием обобщения, перенесенного на более широкий круг явлений, чем это принято в узусе. Так, если ребенок при выполнении задания, требовавшего образовать название детеныша лошади, говорит *<emphasis>лошадочка </emphasis>(экспрессивная Ксюша В.)<a type="note" l:href="#n16">16</a>, то вряд ли эта словообразовательная инновация свидетельствует о наличии морфологической сверхгенерализации, поскольку для маркирования так называемой невзрослости используется не суффикс невзрослости -<emphasis>онок/-ёнок</emphasis>, а диминутивный суффикс <emphasis>-очк</emphasis>, предназначенный скорее для маркирования «ласкательности»<a l:href="#n17" type="note">17</a>. Ср. данную словообразовательную инновацию с созданной другим ребенком (референциальным Тёмой) – *<emphasis>лошаденок</emphasis>, где верно избранный суффикс невзрослости свидетельствует о наличии сверхгенерализации, о правильном применении словообразовательной модели – правильном в смысле соотнесения с языковой системой, но, естественно, не с языковой нормой, ребенку еще не известной, согласно которой в данном случае требовалось вообще обратиться к другому корню – <emphasis>жеребенок</emphasis>. Также можно считать формообразовательной инновацией употребления так называемой падежной первоформы – базовой формы в другой терминологии (формы, внешне совпадающей с именительным падежом, но полифункциональной, – «псевдоименительный» падеж) типа *<emphasis>Нет яблоки </emphasis>(экспрессивный Тимофей), но нельзя считать это следствием морфологической сверхгенерализации. Ср. это, например, с <emphasis>*Нет грушов </emphasis>(референциальная Полина), где налицо распространение закономерности образования частотной падежной флексии мн. ч. род. пад. на случай, в узусе под эту закономерность не попадающий (из-за шипящего в конце основы).</p><p>Таким образом, мы считаем, что не все слово- и формообразовательные инновации являются следствием морфологических сверх-генерализаций, однако полагаем, что большинство. Поэтому считаем существенными следующие результаты одного из экспериментов (19 детей 1;8–2;6), в котором дети должны были назвать детенышей различных животных, образовать форму родительного падежа множественного числа существительных и др.: из всех слово- и формообразовательных инноваций, созданных детьми в ходе эксперимента, 65,6 % приходится на референциальных детей, 24 % – на «промежуточных» и лишь 10,4 % – на экспрессивных детей. Иными словами, референциальные дети почти в 6 с половиной раз более склонны к окказиональному слово- и формообразованию, чем дети экспрессивные. Склонность/несклонность референциальных/экспрессивных детей к словообразовательным инновациям интересным образом проявилась, например, в вышеупомянутом эксперименте с 35 детьми 2;8–3;5 в задании, где требовалось образовать название детеныша животного. Если референциальные дети, не зная верного ответа, смело шли на «словообразовательный поиск» (*<emphasis>лошаденок </emphasis>(Тёма), *<emphasis>зебренок </emphasis>(Ксюша В.) и т. п.), то экспрессивные дети старались обойтись лексическими средствами, не прибегая к «словообразовательному риску» – *<emphasis>лев… дети его </emphasis>(Тимофей), <emphasis>маленький хомяк </emphasis>(Лиза), <emphasis>маленький крокодил </emphasis>(Катя), <emphasis>маленький слон </emphasis>(Сережа), либо (чаще всего) отвечали «не знаю» или молчали.</p><p>Если говорить о количественном соотношении ответов референциальных и экспрессивных детей, основанных на склонности/несклонности к самостоятельному словообразовательному конструированию, то можно привести такие цифры. В эксперименте с 40 детьми (по 20 референциальных и экспрессивных детей, т. е. количество референциальных и экспрессивных детей было одинаковым) в задании, где детей провоцировали на создание словообразовательных инноваций типа «лошаденок» («Вот слон, это его слоненок, а вот лошадь, это ее…?»), у референциальных детей было выявлено 10 инноваций типа «лошаденок» и ни одной попытки «обойтись лексическими средствами» (типа маленькая лошадь), в то время как у экспрессивных детей – всего 2 словообразовательные инновации указанного типа, зато – 18 попыток «обойтись лексическими средствами».</p><p>Окказионализмы референциальных детей более регулярны и системны. Например, при образовании формы мн. ч. в случаях, где в узусе появляется [j], референциальные дети могут его не использовать (*<emphasis>браты </emphasis>– в отличие от нормативного <emphasis>братья</emphasis>), что, естественно, норме не соответствует, но является более системным для русского языка, т. е. больше соответствует продуктивной модели образования формы мн. ч. Если в упоминавшемся выше эксперименте с 35 детьми у референциальных детей неоднократно встречались примеры окказионального образования глагольных форм, как бы переводящего непродуктивные глаголы в продуктивные (*<emphasis>искаю </emphasis>– у нескольких референциальных детей, *<emphasis>скакаю </emphasis>и т. п.), то у экспрессивных детей не встретилось ни одного примера такого типа. В вышеупомянутом эксперименте с 19 детьми 1;8–2;6 у референциальных детей проявилась склонность к устранению вызванных историческими причинами различий в парадигмах за счет «отказа» от «беглости гласного»: *<emphasis>лефы </emphasis>(мн. ч. от <emphasis>лев</emphasis>, фонетически [л’эф]), за счет сверхгенерализации исторических чередований к/ч: <emphasis>*волчи </emphasis>(вместо <emphasis>волки</emphasis>, ср. с <emphasis>волчий</emphasis>, <emphasis>волчонок </emphasis>и др.), г/ж *<emphasis>не можу </emphasis>(вместо <emphasis>не могу</emphasis>, ср. с <emphasis>не может</emphasis>), за счет образования более системных соотношений основ настоящего/будущего времени и инфинитива: <emphasis>*драются </emphasis>(вместо <emphasis>дерутся</emphasis>, ср. с основой инфинитива <emphasis>драться</emphasis>) или языкового протеста против различия основ ед.ч./мн.ч.: <emphasis>*медвежонки </emphasis>(вместо <emphasis>медвежата</emphasis>, ср. с <emphasis>медвежонок</emphasis>), <emphasis>*поросёнки </emphasis>(вместо <emphasis>поросята</emphasis>, ср. с <emphasis>поросёнок</emphasis>). Интересно, что таких примеров, свидетельствующих о том, что ребенок (в какой мере осознанно или неосознанно – другой вопрос) анализирует язык, у экспрессивных детей в данном эксперименте не встретилось вообще.</p></section><section><title><p>2.3.2.2. Склонность к имитации отсутствующих в спонтанной речи грамматических конструкций</p></title><p>Из различий у референциальных/экспрессивных детей в области грамматики Э. Бейтс с соавторами описывают еще одно любопытное явление – склонность/несклонность имитировать грамматические конструкции, которых в активной речи ребенка еще нет. Для зарубежных специалистов в области изучения детской речи это крайне важно, т. к., в соответствии с идущей еще с 60–70-х гг. ХХ в. традицией (классические труды С. Эрвин – в дальнейшем С. Эрвин-Трипп, Д. Слобина и др.), они считают, что все дети склонны имитировать только такие грамматические конструкции, которые уже есть в их собственной спонтанной речи. Труды же последних лет показали, что это свойство детей только референциальных; экспрессивные же дети готовы имитировать «без отбора». Со своей стороны, мы согласны с этим, т. к. проверяли это различие и у русских референциальных/экспрессивных детей, обращаясь к ним с просьбой повторить пассивные конструкции в период, когда в их собственной речи этих конструкций еще не было. Так (повторяя в данном случае эксперименты западных исследователей) мы просили детей воспроизвести несколько фраз типа: <emphasis>Дедушка построил дом</emphasis>, <emphasis>Дедушка дом построил</emphasis>, <emphasis>Построил дедушка дом </emphasis>и т. п. и, наконец, <emphasis>Дом построен дедушкой</emphasis>. Дети легко повторяли предложения с даже не типичным (хотя и не «запретным») для русского языка порядком слов, но совершенно по-разному реагировали на последнее предложение (<emphasis>Дом построен дедушкой</emphasis>): часть детей либо молчала, либо заменяла пассив конструкцией с активным залогом: <emphasis>Дом построил дедушка</emphasis>. Другие же дети либо повторяли последнее предложение (хотя сами они такие конструкции построить еще неспособны), либо даже произносили нечто бессмысленное типа *<emphasis>Дом построил дедушку</emphasis>. Между тем, хотя эти результаты и подтверждают данные зарубежных исследователей, мы считаем прямое соотнесение здесь с референциальными/экспрессивными детьми научно некорректным. Мы специально не употребляли в этом случае термины «референциальные дети»/«экспрессивные дети», поскольку эти данные были получены в ходе опыта (полноценным экспериментом назвать мы это не можем) с детьми существенно старше 3-х лет. Сами же исследователи, создавшие эту «типологию» детей, говорят о том, что она «работает» только до 3-х лет, хотя и не отрицают, что «следы» референциальности/экспрессивности сохраняются у детей и в более позднем возрасте, а частично – и у взрослых.</p><p>Впрочем, справедливости ради следует отметить, что настолько «чистые» результаты получаются не всегда. Так, был проведен эксперимент с 12-ю бывшими (если считать, что референциальность/ экспрессивность проявляется только до трех лет) референциальными и 12-ю экспрессивными детьми, определенными как таковые по особенностям речи фонетического и лексико-семантического характера за год до проверки особенностей имитации пассивных конструкций. В числе других предложений для имитации детям были предложены две пассивные конструкции – трехсловная (<emphasis>Картошка почищена мамой</emphasis>) и четырехсловная (<emphasis>Красивый цветочек взят Машей</emphasis>). Таким образом, у 12-и референциальных и у 12-и экспрессивных детей было по 24 попытки воспроизвести пассивные конструкции. Дети находились в возрасте (в среднем около 4,5 лет), когда обычно пассивные конструкции в спонтанной речи появляются еще только у наиболее «продвинутых» детей. Результаты получились следующими. У референциальных детей было зафиксировано 9 верных воспроизведений, и это были дети, которые уже овладели или начали овладевать пассивными конструкциями в спонтанной речи. 2 верных воспроизведения было зафиксировано и у экспрессивных детей, причем в спонтанной речи этих детей мы не обнаружили признаков появления пассивных конструкций. Данные результаты в основном подтверждают то, что речь детей референциальных развивается раньше, чем речь детей экспрессивных, однако также и демонстрирует то, что референциальные дети верно воспризводят пассивные конструкции лишь тогда, когда начинают овладевать ими в спонтанной речи. Что же касается различий у референциальных/экспрессивных детей, то они в основном касались количества и качества повторов с нарушением синтаксических связей. Так, у референциальных детей было зафиксировано 4 воспроизведения с нарушением синтаксических связей (например, <emphasis>Красивый цветочек взял Машей</emphasis>), а у экспрессивных – 10 (например, <emphasis>Картошка почищена мама</emphasis>, <emphasis>Почище мамой картошку</emphasis>). Помимо того, что таких ответов у экспрессивных детей было существенно больше (напомним, что количество референциальных и экспрессивных детей в эксперименте было одинаковым), бросалось в глаза и качественное различие неверных ответов: референциальные дети, даже если и не могли воспроизвести пассивную конструкцию целиком, воспроизводили ее ближе к тексту, чем экспрессивные, верно использовали форму творительного падежа существительного, и только форма страдательного причастия оказывалась для них еще недоступной, почему и заменялась другой глагольной формой. Экспрессивные же дети (кроме двух случаев верного воспроизведения) вообще произносили нечто бессмысленное (<emphasis>Почище мамой картошку </emphasis>– где глагол получает некую странную форму), либо (как ни странно) оказывались способны воспроизвести форму страдательного причастия, которое в своей спонтанной речи они еще не используют, но существительное при этом уже в нужную форму тв. пад. не ставили. Поэтому мы считаем, что этот эксперимент тоже частично подтверждает гипотезу о неспособности референциальных детей, в отличие от экспрессивных, имитировать синтаксические конструкции, которых еще нет в их спонтанной речи, однако оцениваем это подтверждание как неполное, неабсолютное: референциальные дети, действительно, не смогли воспроизвести пассивные конструкции, если не овладели ими в спонтанной речи, однако и экспрессивные дети тоже не продемонстрировали безусловную способность/склонность к такому вопроизведению, поскольку в большинстве случаев, когда пытались такие конструкции воспроизвести, воспроизводили их верно лишь частично. Впрочем, возможно, применительно к русскому языку более правильно учитывать не количество верных воспроизведений синтаксических конструкций, а количество верных воспроизвдений самих глагольных форм с пассивным залоговым значением (<emphasis>почищена </emphasis>и даже такие «недоговоренные до конца» странные формы типа <emphasis>почище</emphasis>)?</p><p>Кстати, возникает естественный вопрос: почему же в «классической» американской науке по детской речи столько лет никак не опровергалась аксиома, согласно которой несклонность имитировать не существующие в спонтанной речи конструкции относится ко всем детям? Вывод, очевидно, напрашивается: по всей видимости, в зону внимания исследователей попадали в основном референциальные дети. Почему это так и (главное) какие из этого следуют выводы – еще одна важная проблема (см. об этом далее).</p><p>Итак, в области грамматики мы, вслед за Э. Бейтс с соавторами, констатируем более очевидную склонность референциальных детей строго следовать грамматическим правилам. Только если у англоговорящих детей это в основном проявляется в области синтаксиса, то у русскоговорящих – в области морфологии (что естественным образом объясняется особенностями английского и русского языков). Данный вывод приводит к размышлениям более обобщенного свойства. Означает ли сказанное, что референциальные дети в большей мере, чем экспрессивные, конструируют свою языковую систему? Вопрос этот не относится к числу простых. Будучи вслед за западными и отечественными исследователями (Д. Слобином, М. Томазелло, С. Н. Цейтлин и др.) сторонниками теории так называемого конструктивизма, мы всецело согласны с тем, что ребенок сам конструирует для себя систему родного языка, продвигаясь путем создания окказиональных систем от элементарной первичной к все более и более совершенным и, наконец, к соответствующей узусу.</p><p>Однако, с нашей точки зрения, – это все-таки лишь «генеральная линия». Степень «конструкторского участия» в этом построении языковой системы у разных детей может быть различна. Некоторые дети (референциальные) сначала создают самый общий «каркас» своего «дома» (первичную простейшую систему), а затем строят его из «кирпичиков», «примеряя» каждый из них, подыскивая для него все более и более подходящее место. Именно поэтому эти дети допускают больше ошибок: общий «каркас» (генерализованная первичная языковая система) заставляет их подчиняться в первую очередь общей идее «строительства» (основным системным правилам), а отделку всяких мелких «строительных деталей» типа «балкончиков» (более мелких, менее системных правил, отступлений от правил) на начальных этапах строительства – игнорировать. Экспрессивные же дети тоже строят свой «дом» (собственную языковую систему). Они тоже не получают его извне, в готовом виде. Однако степень их участия в активном конструировании – несколько иная. Они строят «блочный дом», берут из инпута готовые «блоки». Поэтому и грамматических ошибок у них меньше: готовый «блок» уже содержит в готовом виде и хорошо отделанную строительную деталь, «балкончик» (например, верную падежную форму с соответствующим узуальным предлогом и флексией – на стадии, пока сам ребенок их конструировать еще не умеет). Разумеется, в строительстве этого «блочного дома» применяются и «кирпичики», т. е. в каких-то случаях ребенок пытается применить правило – отсюда и ошибки, формообразовательные и словообразовательные (хотя и нечастые), у экспрессивных детей. Между тем все же в основном эти дети строят из блоков. Возникает вопрос: весь ли «дом» экспрессивные дети строят из взятых из инпута «блоков»? Разумеется, нет. В этом нет необходимости. В любом многоэтажном доме – масса однотипных блоков. Экспрессивным детям нет нужды дожидаться, когда же инпут «поставит» им нужный блок. Они могут сами его воспроизвести, имитировать. При этом имитация (возвращаясь к лингвистическим терминам) совершенно не обязательно должна быть дословной, это может быть и «имитация конструкции», а это и есть основной путь постижения языка экспрессивными детьми: имитация и аналогическое конструирование. Если референциальные дети – в большей мере «генерализаторы», то экспрессивные, как мы полагаем, – в большей мере «имитаторы». Таким образом, возможно, природа позаботилась об этих экспрессивных детях. Они (напомним, обычно поздно заговорившие, однако при этом, подчеркнем, абсолютно нормальные в интеллектуальном плане) должны быстро нагнать своих сверстников с ранним речевым развитием, и в таком случае при конструировании своего «дома» получится быстрее и надежнее, если не возиться с мелкими «кирпичиками», а брать готовые «блоки».</p></section></section><section><title><p>2.3.3. Имя существительное или личное местоимение?</p></title><p>В качестве одного из центральных различий речи референциальных/экспрессивных детей в зарубежной литературе с самого начала упоминалась несклонность референциальных детей к использованию личных местоимений, замена их существительными – в отличие от склонности к личным местоимениям экспрессивных детей, которые с самого начала своей активной речи используют местоимения (почему их иногда называют еще «прономинальными» детьми). Иными словами, для референциальных детей характерны высказывания типа <emphasis>Маша хочет кушать </emphasis>(о себе), а для экспрессивных – <emphasis>Я хочу кушать </emphasis>(с самого начала). Любопытно, что многие взрослые люди, и даже специалисты, убеждены в том, что замена местоимений существительными характерна для всех детей. Забегая вперед, отметим, что в речи некоторых детей (экспрессивных), действительно, местоимения появляются очень рано, а этапа замены местоимений существительными просто нет. Безусловно, такое различие не может быть случайным, что и заставляет задуматься над его причинами.</p><p>Итак, самый факт, что многие дети поначалу, говоря о себе, используют не местоимение 1 л., а свое личное имя (не <emphasis>я хочу</emphasis>, а <emphasis>Петя хочет</emphasis>), не подлежит сомнению. Вопрос заключается не в том, действительно ли дети это делают, а в том, почему они это делают. Ответ на этот вопрос представляется на первый взгляд достаточно очевидным: не будучи поначалу в состоянии осознать дейксис, рече-ролевую функцию местоимения (с лингвистической точки зрения), а также не вычленяя еще себя из окружающего мира и воспринимая себя как бы с точки зрения (психологической) других людей, ребенок создает временную защиту, позволяющую обозначать себя понятным для собеседника образом и при этом обходиться без выбора, как себя обозначить: <emphasis>я </emphasis>или <emphasis>ты</emphasis>, – до тех пор, пока этот выбор он еще осуществлять не может. Что же касается взрослых, они интуитивно помогают ребенку создать эту защиту, помогают найти, подсказывают ту речевую форму, при которой ребенок может пока обходиться без решения вопроса о дейктической функции местоимений. На ранних этапах, как известно, взрослые часто говорят ребенку, к примеру, не <emphasis>Ой, как ты хорошо прыгаешь</emphasis>, а <emphasis>Ой, как Петя хорошо прыгает</emphasis>. Взрослые даже изображают перед ребенком нечто типа диалогов, подсказывая ребенку его речевую реакцию: <emphasis>Это кто сломал? – Это Петя сломал</emphasis>.</p><p>Вместе с тем, как выясняется, такие замены местоимений существительными характерны не для всех детей (только для референциальных), и, соответственно, в исследовании вариативности речевого онтогенеза обойти эту проблему просто невозможно.</p><p>Для того чтобы понять причины этих различий, следует сначала хотя бы коротко (подробнее см. [Доброва 2003; 2005]) обсудить вопрос о том, как вообще дети осваивают личные местоимения, как они «догадываются», что о себе надо говорить <emphasis>я</emphasis>, а о собеседнике <emphasis>ты</emphasis>: ведь они не могут здесь просто имитировать речь собеседника, который использует эти слова релятивной семантики, эти «шифтеры», как бы «наоборот», употребляя <emphasis>я </emphasis>по отношению к себе, взрослому человеку, и <emphasis>ты </emphasis>– по отношению к ребенку.</p><p>В начале 1980-х гг. возникли исследования, в которых высказывалась парадоксальная, на первый взгляд, идея – предположение о том, что дети на начальноми этапе могут продуцировать личное местоимение, не понимая его значения. Так, Р. Чарни [Charney 1980], исходя из того, что освоение местоимений неразрывно связано с освоением диалога, пришла к выводу, что использование и понимание местоимений ребенком обусловливается его речевой ролью. Так, по мнению Р. Чарни, на начальном этапе, когда ребенок выполняет речевую роль говорящего, он продуцирует личное местоимение 1-го л., но не понимает его значения. В то же время, выполняя речевую роль слушающего, ребенок понимает местоимение 2-го л., но не использует это местоимение в продуцировании. С точки зрения Р. Чарни, ребенок в усвоении личных местоимений 1 и 2 л. проделывает следующий путь: от незнания – к освоению личных местоимений как привязанных только к определенной личности, затем – к пониманию зависимости личного местоимения от речевой роли, но только по отношению к самому себе, и лишь потом – к нормативному пониманию зависимости выбора местоимения от речевой роли. Что же касается местоимения 3 л., то, по данным Р. Чарни, здесь ребенок не проходит этапа, на котором местоимение привязывается только к определенной личности.</p><p>Выводы Р. Чарни были подвегнуты критике в работах С. Чиат [Chiat 1981; 1986]. В своих исследованиях С. Чиат исходит из посылки, что при освоении местоимений дети обязательно должны создать лингвистическую генерализацию. Основной причиной взаимозамен местоимений 1 и 2 л. С. Чиат считает не то обстоятельство, что ребенок не может отличить себя от собеседника концептуально, а то, что ребенок совершает генерализацию, объединяя <emphasis>я </emphasis>и <emphasis>ты </emphasis>в общий концепт участника беседы. Существенное место в работах С. Чиат занимает полемика с вышеизложенными положениями работ Р. Чарни. Так, С. Чиат в принципе не соглашается с положением Р. Чарни, что ребенок может понимать ролевую функцию местоимения, но только применительно к самому себе, т. е., например, что ребенок может осознать: о самом себе он должен говорить <emphasis>я</emphasis>, но в то же время не понимать, когда то же самое по отношению к себе самому делает кто-то другой. Аргументация С. Чиат такова: ребенок должен был откуда-то понять, что о самом себе надо говорить <emphasis>я</emphasis>, а понять это он мог, только совершая генерализацию, наблюдая, как это самое делали другие люди. Разумеется, эта логика выглядит весьма убедительно, однако, забегая вперед, отметим, что мы с нею согласиться не можем по одной причине: материал лонгитюдных наблюдений за речевым поведением русских диад мать-ребенок показывает, что в некоторых случаях прослеживается совсем иной путь постижения ребенком необходимости говорить о себе <emphasis>я </emphasis>(путь, при котором мать обучает этому ребенка, а он это усваивает – без всякой генерализации), что ставит под сомнение данный вывод С. Чиат.</p><p>Соответственно, поскольку практический материал показывает, что есть дети, для которых не характерна стадия замен местоимений существительными, возникает вопрос: если дело обстоит подобным образом – так, как это представляется С. Чиат, – то почему тогда не все дети проходят подобную стадию, почему имеются дети, которые с самого начала, как только начинают говорить, называют себя не по имени, а используют личное местоимение <emphasis>я</emphasis>? В упоминавшейся выше научной литературе, посвященной вопросу о существовании детей не только референциальных (номинативных), но и экспрессивных (местоименных), четкого ответа на этот вопрос мы не находим.</p><p>Обратимся к имеющимся в нашем распоряжении фактам речи детей, находящихся в указанном отношении на крайних «полюсах» (заметим, что здесь и далее мы опираемся на записи речи детей, произведенные с весьма различной степенью подробности, вследствие чего не всегда можем быть абсолютно уверены в том, что имеющиеся в нашем распоряжении использования местоимений действительно являются первыми у данного ребенка; в особенности это касается речи Поли С. и Тани К; записи же речи других детей, например, Вари П., настолько подробны и тщательны, что на них мы можем полагаться с абсолютной уверенностью). Так, Варя П. с самого начала речевой активности называла себя по имени и только по имени: например, <emphasis>Варенька читать </emphasis>(читает) (Варя П., 1;3.7), <emphasis>Варенька бай-бай </emphasis>(хочет спать и ложится) (Варя П., 1;3) и т. д. Склонность данного ребенка называть себя по имени является настолько сильной и отчетливой, что сохраняется весьма долго: так, даже достигнув возраста 1;7 (сам по себе возраст небольшой, но Варя в этом возрасте говорит уже очень хорошо), она в основном говорит о себе, используя личное имя.</p><p>Речевая стратегия других детей в указанном отношении может быть совсем иной. Так, первые же из зафиксированных реплик Иры Л. содержат личное местоимение я: <emphasis>А эту, я эту, эту, эту </emphasis>(тянется к другой книжке) (Ира Л., 1;7.15); Мама: <emphasis>А кто порвал книжку? </emphasis>– Ира: <emphasis>Я </emphasis>(Ира Л., 1;7.15) и т. п. При этом такие дети исключительно последовательны в использовании местоимения 1-го л. по отношению к себе: так, ни в одной имеющейся записи речи Иры Л. от 1;3 до 2;2.6 она ни разу (!) не назвала себя по имени. Разумеется, не все дети могут быть столь бесспорно отнесены к группе называющих себя с помощью имени или же с помощью личного местоимения. Так, в речи Сени Ч. уже две первые конструкции, обозначающие себя как субъект действия, – прямо противоположны в интересующем нас отношении: <emphasis>Сеня какает в горшок </emphasis>(Cеня Ч., 1;7.7) и <emphasis>Я везу </emphasis>(Сеня Ч., 1;7.15). Отметим, что у некоторых детей, когда в речи с самого начала сосуществуют обе формы самореференции, мы обнаруживаем функциональные или коннотативные различия этих форм (подробнее см. [Доброва 2003: 133–139]). Возможно, что для русских детей даже более показательно сравнение детей не по первым употреблениям <emphasis>я </emphasis>или соответствующей формы личного имени (им. пад.), а по тому показателю, какая форма в их речи появляется первой – косвенно-падежная форма местоимения (<emphasis>мне</emphasis>, <emphasis>у меня </emphasis>и др.) или же косвенно-падежная форма имени (<emphasis>Пете</emphasis>, <emphasis>у Пети</emphasis>). Если мы сравним наших информантов по этому показателю, то разделение детей окажется более рельефным: с формы <emphasis>мне</emphasis>, <emphasis>у меня </emphasis>и т. п. явно начинали Женя М., Поля С., Сеня Ч., Ира Л. и Кирилл Б.; с форм типа <emphasis>Пете</emphasis>, <emphasis>у Пети</emphasis>, безусловно, начинали Таня К., Аня С., Варя П. и, вероятно, Ваня П. (неуверенность в последнем случае объясняется малым количеством информации об этом периоде его развития). Только в отношении Фили С. выводы представляются неоднозначными, что мы объясняем несколько специфическим речевым поведением его матери, постоянно побуждавшей ребенка то произносить <emphasis>я </emphasis>(<emphasis>Скажи я…</emphasis>), то произносить личное имя (<emphasis>Скажи Филя…</emphasis>).</p><p>Итак, достаточно очевидным можно признать факт, что есть дети, которые с самого начала называют себя по имени, и есть такие, которые, начав говорить, сразу используют личные местоимения (при том, что многие дети представляют собой как бы «смешанный тип»), что согласуется с делением детей на два основных типа. Так, Варя П., действительно, похожа на «классического» референциального ребенка, а Ира Л., напротив, – на экспрессивного.</p><p>Итак, почему же одним детям требуется слово-«помощник» (личное имя) для осуществления начальной коммуникации, а другим – не требуется?</p><p>Во-первых, мы полагаем, что ответ на этот вопрос, возможно, следует искать в возрасте, когда каждый конкретный ребенок начинает говорить. Обратим внимание на то, что использующие по отношению к себе на ранних стадиях личное имя дети – это дети, рано заговорившие, в то время как с самого начала использующие личное местоимение дети – это обычно дети, заговорившие поздно. Представляется, что картина такова: имеются дети, начинающие говорить рано, в целом их речевое развитие, что называется, «не по возрасту». Однако, по-видимому, существуют какие-то языковые явления, которые ребенок, даже рано развивающийся, до определенного возраста освоить не в состоянии, что предопределяется слишком сложными для данного возраста психическими процессами, которые требуются ребенку для усвоения этих фактов языка. К таким – недоступным с точки зрения психологии на ранней стадии возможностям – относится возможность понять наличие различных точек зрения – как пространственных, так и рече-ролевых, в диалоге. Поэтому-то рано заговорившие дети нуждаются поначалу в использовании личного имени для самореференции (привычку к чему некоторые из них могут сохранять относительно долго). Отметим, что данная субституция, очевидно, как показывают записи, не тормозит речевого развития ребенка в других отношениях, поскольку не препятствует коммуникации, а, напротив, дает ребенку возможность спокойно «оглядеться» и, когда психологически ребенок будет к этому готов, разобраться в дейктической функции местоимений. Если же ребенок начинает говорить относительно поздно, то он к этому моменту психологически уже вполне готов осознать дейктическую функцию местоимений 1-2 л., что он и демонстрирует с самого начала продуктивной речи. Вспомним при этом, что референциальные дети обычно начинают говорить рано, а экспрессивные – позднее (хотя, разумеется, могут быть и какие-то исключения; это вовсе не «жесткий закон»).</p><p>Во-вторых, можно предложить и еще одно объяснение. Бесспорно, что часть детей заменяет на начальном этапе местоимения 1-2 л. существительными. Другие дети, казалось бы, этого не делают. Однако нельзя ли предположить, что, используя с самого начала своей речи эти местоимения, дети второго типа (если они не относятся к числу особенно поздно заговоривших) «внутренне» превращают их в существительные, т. е., сохраняя «оболочку» местоимения, превращают их, по сути дела, в существительные (лишают дейктичности, прикрепляя, например, «я» лишь к себе, тем самым превращая его в нечто типа личного имени), избегая необходимости осознания дейксиса таким путем? Иными словами, мы предполагаем, что это местоимение <emphasis>я</emphasis>, так рано появляющееся в речи некоторых (экспрессивных) детей, не является истинным местоимением – в первую очередь, с точки зрения грамматики. Да и как это «местоимение» может быть «грамматическим знаком» на этапе, когда продуктивной грамматики у ребенка еще нет? Дело в том, что на раннем этапе речевого онтогенеза продуктивной (активной) грамматики нет еще ни у референциальных, ни у экспрессивных детей, только проявляется это по-разному: у референциальных детей – в «телеграфном стиле» (см. выше – слова в первоформах, без служебных частей речи), а у экспрессивных детей (наряду с какими-то отдельными проявлениями «телеграфного стиля») – в наличии «готовых», взятых из инпута конструкций, не сконструированных самостоятельно. Если принять это утверждение, становится понятным, как может появиться местоимение в речи экпрессивных детей так рано – на «дограмматической» стадии.</p><p>В таком случае получается, что при освоении персонального дейксиса дети в любом случае поначалу избегают дейктических элементов (только у одних детей это находит формальное выражение, а у других «прячется» в форме как будто бы дейктического элемента). Такое предположение соответствует выдвигавшейся нами гипотезе [Доброва 2003; 2005] о следующем пути освоения шифтеров (не только личных местоимений, но и, например, терминов родства) детьми: от «ярлыка» – к эгоцентрическому восприятию и лишь затем – к узуальному восприятию. Правда, в случае с личными местоимениями, возможно, этап «ярлыка» и этап эгоцентрического восприятия местоимения (тоже «ярлыкового» по своей сути) могут существовать или по принципу «либо – либо» или же сосуществовать.</p><p>Наконец, можно выдвинуть и еще одно предположение: возможно, это речевая стратегия матери влияет на то, использует ли ребенок на ранеем этапе своего развития местоимения или заменяет их существительными.</p><p>Неверно было бы полагать, что существует прямая зависимость между частым/редким использованием местоимений в речи матери и соответствующим их использованием ребенком. Однако характер речи ребенка вообще определяется двумя основными факторами – его собственными предрасположенностями и речевым поведением матери, что, в частности, касается и освоения ребенком системы личных местоимений: последовательности, речевых предпочтений, скорости освоения и др. Мать, наверное, не может принципиально изменить того, что заложено в ребенке, однако ее речевое поведение может способствовать развитию каких-то тенденций или, напротив, препятствовать их развитию. Обратимся, например, к речевой стратегии матери Фили С. Эту мать скорее можно отнести к типу «директивных»: в ее речи отмечено большое количество императивов и других средств социальной регуляции поведения ребенка, она постоянно пытается заставить его произнести то или иное слово, повторить за ней ту или иную конструкцию (<emphasis>Скажи…</emphasis>), подолгу настаивает на своем. Так она добивается, чтобы ребенок говорил о себе <emphasis>я</emphasis>, и в конечном итоге достигает своей цели: Филя начинает произносить <emphasis>я</emphasis>, но на первых порах это всего лишь эхоимитации, которые, казалось бы, мало в чем способствуют продвижению ребенка вперед. Между тем вскоре ребенок начинает использовать местоимение <emphasis>я </emphasis>и самостоятельно: очевидно, постоянно заставляя ребенка повторять за ней местоимение, мать все же способствовала усвоению его в первичной, индексальной функции.</p><p>Этот вывод позволяет нам добавить свои аргументы к описанной выше дискуссии между С.Чиат и Р. Чарни: может ли ребенок понимать ролевую функцию местоимения, но только применительно к самому себе, в то же время не понимая, если то же самое делает по отношению к себе самому другой человек (например, говорить о себе <emphasis>я</emphasis>, но не понимать, о ком идет речь, если о себе говорит <emphasis>я </emphasis>другой человек). Может ли ребенок понять, что о себе он должен говорить <emphasis>я</emphasis>, каким-то иным путем, кроме как путем генерализации? Пример с Филей, как нам представляется, показывает, что дети могут в каких-то случаях получать представления о том, что они должны говорить о себе <emphasis>я </emphasis>не только за счет произведенной самостоятельно генерализации, но и «в готовом виде», если мать будет, например, придерживаться такой речевой стратегии: произносить какие-то реплики как бы от имени ребенка, с использованием местоимения <emphasis>я</emphasis>, заставляя его их повторять и тем самым привыкать к использованию этого местоимения по отношению к себе в речи.</p><p>Что же касается того, понимает ли при этом ребенок ролевую функцию местоимения <emphasis>я </emphasis>только по отношению к самому себе или же и по отношению к другим, – на этот вопрос ответить может только эксперимент. Такой эксперимент был проведен нами в 1995–1997 гг. с 39 детьми 17–37 месяцев. Он проверял как восприятие детьми местоимений 1 и 2 лица единственного числа, так и способность их к адекватному продуцированию этих местоимений. Например, экспериментатор, мама и ребенок рисовали картинки, после чего ребенок должен быть ответить на вопросы: <emphasis>Какую картинку нарисовал ты? Какую картинку нарисовала я? </emphasis>– проверка адекватности восприятия местоимений. Способность же детей правильно использовать местоимения <emphasis>я/ты </emphasis>проверялась вопросами типа <emphasis>Кто держит в руках зайца?</emphasis>. Обнаружилось, что на стадии, которую мы назвали стадией эгоцентрического восприятия местоимений, дети могут адекватно использовать местоимение <emphasis>я </emphasis>(<emphasis>Кто держит зайчика? – Я </emphasis>– когда держит его сам ребенок), но не уметь соотносить это местоимение с соответствующим денотатом, когда слово <emphasis>я </emphasis>произносит другой человек (например, на вопрос экспериментатора <emphasis>Какую картинку нарисовала я? </emphasis>– указывать на картинку, нарисованную им самим или его мамой). Таким образом, результаты показали, что дети начинают с понимания только местоимения <emphasis>ты</emphasis>, а произносят сначала только местоимение <emphasis>я</emphasis>, что является иллюстрацией детского эгоцентризма и показывает, что на самых начальных стадиях личные местоимения воспринимаются детьми как жесткие десигнаторы, референциально закрепленные только за самим ребенком, а не как дейктические знаки (интересующихся отсылаем к [Доброва 1999: 20–21; 2003: 118–128]).</p><p>Таким образом, очевидно, наряду с генерализацией, существует и иной путь постижения семантики слов, даже таких неординарных, как слова с релятивной семантикой. Идущий по этому пути ребенок опирается не столько на логику мышления, сколько на имитацию.</p><p>Данный вывод позволяет нам понять причину, почему референциальные дети вынуждены на раннем этапе своего речевого развития заменять личные местоимения существительными, а экспрессивные обходятся без этого, с самого начала используя местоимения. Основным механизмом освоения языка для референциальных детей является генерализация, а для экспрессивных – имитация (а также дифференциация), о чем подробно пойдет речь в Главе 7, посвященной базовым и вспомогательным механизмам освоения языка в аспекте вариативности речевого онтогенеза. Референциальному ребенку, действительно, чтобы начать использовать личные местоимения, требуется (как это отмечает С. Чиат) совершить генерализацию – понять, что говорящий говорит о себе <emphasis>я</emphasis>, а о собеседнике <emphasis>ты</emphasis>, а слушающий должен воспринимать <emphasis>я </emphasis>как обозначение собеседника, а <emphasis>ты </emphasis>– как обозначение слушающего, адресата речи. Разумеется, на самом раннем этапе на такую генерализацию дети (даже «продвинутые» референциальные) неспособны, почему и вынуждены прибегать к субституции личных местоимений существительными. Экспрессивные же дети находятся в другой ситуации. Генерализация – не их сильная сторона, зато их сильная сторона – имитация. Они слышат, что люди говорят о себе <emphasis>я</emphasis>. Правда, одного восприятия недостаточно, чтобы ребенок стал имитировать такое речевое поведение. Однако если к этому добавляется соответствующая стратегия матери, как бы обучащей своего ребенка использовать по отношению к себе <emphasis>я </emphasis>(<emphasis>Скажи: Я хочу…</emphasis>), ребенок начинает использвать личное местоимение – сначала в качестве эхо-имитаций<a l:href="#n18" type="note">18</a>, повторяя за матерью, а затем и самостоятельно. Насколько это местоимение на самом деле является местоимением – это другой вопрос (как отмечалось выше, мы полагаем, что оно на самом деле не является таковым, поскольку является жестким десигнатором, привязанным к одному референту – самому ребенку, почему мы и считаем, что оно скорее функционально ближе к существительным, к личным именам – подробнее в [Доброва 2003: 152]), однако формально – это личное местоимение. В этом мы и видим причину ранней возможности для экспрессивных детей использовать личные местоимения.</p></section></section><section><title><p>2.4. Различия в области фонологии</p></title><p>Различия в области фонологии представляются нам очень существенными – как потому, что они действительно очень реальны и ощутимы, так и потому, что их легче и быстрее всего «измерить» в эксперименте.</p><p>Одно из бросающихся в глаза различий – это то, что у экспрессивных детей на ранних этапах наблюдается «каша во рту», т. е. не просто сложно разобрать, что именно они сказали, но и сложно соотнести произносимые ими звуки с теми или иными фонемами или их оттенками. Данное различие вовсе не означает, что речь референциальных детей всегда легко понять – просто произносимые ими звуки существенно легче атрибутировать.</p><p>В качестве следующего различия Э. Бейтс с соавторами отмечают наличие/отсутствие «фонологического постоянства», т. е. (дословно по Э. Бейтс) «произносит или нет ребенок данный тип слов одинаковым образом». Поскольку более точных указаний на то, что и как в этом отношении измерялось американскими исследователями, мы не обнаружили, то позволили себе разработать собственную систему проверки.</p><p>Во-первых, мы измеряли «фонологическое постоянство» в субституции согласных. Проверялось, как на данном синхронном срезе ребенок заменяет трудные для него согласные. Практически субституция согласных наблюдается в речи всех детей, это известное явление (подробнее см., например, в [Доброва 2011б]), однако в данном случае вопрос заключается в том, насколько последовательно ребенок заменяет требующийся звук другим. Естественно, речь идет только о синхронном срезе: на протяжении речевого развития ребенка, разумеется, один субститут может меняться на другой. В данном же случае имеется в виду субституция, например, в пределах одного дня или даже одной десятиминутной видеозаписи, т. е. наличие/отсутствие «единомоментного» постоянства в субституции.</p><p>Так, в речи экспрессивных детей один и тот же звук в равноценных фонетических позициях в течение нескольких минут может несколько раз замениться по-разному. К примеру, в одной и той же записи речи Кати С. (2;6 – эксперимент с 36 детьми) звук [ш] заменялся то звуком [с] (*/ку&#x301;саит/ – <emphasis>кушает </emphasis>и т. п.), то звуком [с’] (*/с’а&#x301;ик/ – <emphasis>шарик </emphasis>и др.), а один раз вообще был произнесен правильно (*/ху&#x301;ша/ – <emphasis>хрюша</emphasis>).</p><p>В речи же референциальных детей обычно наблюдается постоянство субституции – один и тот же звук последовательно заменяется одним и тем же (на данном синхронном срезе, т. е. в пределах именно данной «промежуточной» фонологической идиосистемы). Например, в том же эксперименте Юля Ч. (2;2) всегда заменяет [ч’] на [т’]: /т’ит’а&#x301;т’/ – <emphasis>читать</emphasis>, /т’ипал’и&#x301;на/ – <emphasis>Чипполино </emphasis>и даже / маму&#x301;н’ит’ка/ – <emphasis>мамулечка</emphasis>, где тот же звук встретился не в изолированном виде, а в составе кластера.</p><p>Разумеется, сказанное не означает, что в речи экспрессивных детей никогда не наблюдается постоянства субституции согласных, а в речи референциальных детей оно наблюдается всегда: и в речи экспрессивных детей какие-то звуки могут заменяться последовательно, и в речи детей референциальных в каких-то случаях может встречаться непоследовательность. Поэтому достаточным основанием для определения наличия/отсутствия постоянства в субституции мы считали процентный показатель – наличием постоянства мы считали 70 и более процентов случаев постоянства. Впрочем, чаще всего 70 % «рубеж» был условным, т. к. у большинства детей постоянство наблюдается либо в очевидном большинстве случаев, либо не наблюдается – тоже в очевидном большинстве случаев.</p><p>Во-вторых, мы измеряли постоянство в упрощении кластеров – опять же на синхронном срезе. Если для речи взрослых характерно упрощение кластеров, состоящих из 4-х и 3-х согласных, то дети в этом плане идут еще дальше, сокращая также и кластеры из двух согласных. Как показывают данные экспериментов, имеются кластеры, которые все дети упрощают обычно однотипно. Так, в кластерах, содержащих звуки [р], [р’] в сочетании и со щелевыми, и со смычными, на стадии, когда дрожащие еще не артикулируются, выпадает, естественно, дрожащий: */дуго&#x301;j/ – <emphasis>другой</emphasis>, */кава&#x301;т’/ – <emphasis>кровать</emphasis>, */ папа&#x301;л/ – <emphasis>пропал</emphasis>. В сочетании «щелевой + смычный» у большинства детей, если происходит упрощение кластера, то выпадает щелевой (на это указывал еще А. Н. Гвоздев [Гвоздев 2007: 125]): */п’иjо&#x301;т/ – <emphasis>вперед</emphasis>, */до&#x301;га/ – <emphasis>долго</emphasis>, */тут’и&#x301;т/ – <emphasis>стучит</emphasis>, */н’игав’и&#x301;к/ – <emphasis>снеговик </emphasis>и т. д. – мы специально привели примеры разных кластеров ([ф’п’], [лг], [ст], [сн’]), содержащих различные щелевые (как серединные, так и латеральные) и различные смычные (как взрывные, так и носовые), находящихся при этом в разных позициях в слове – в абсолютном начале слова и не в абсолютном начале, – чтобы подчеркнуть последовательность тенденции к сокращению кластеров «щелевой + смычный» за счет «выбрасывания» щелевого у различных детей. При этом имеются кластеры, которые дети могут упрощать по-разному. Так, в сочетании двух смычных, в том числе смычных носовых (например [кн’]), может выпадать как первый, так и второй (и /н’и&#x301;с’ка/, и /к’и&#x301;с’ка/– <emphasis>книжка</emphasis>). В сочетании двух щелевых (например, [хл’]) может также выпадать как первый, так и второй (и */хэ&#x301;п/ и */лэ&#x301;п/– <emphasis>хлеб</emphasis>). Такие кластеры более интересны для проверки наличия/отсутствия различий у референциальных и экспрессивных детей. Как показали результаты, различия, действительно, имеют место. Например, в сочетании двух смычных у экспрессивного Ярослава Ш. (эксперимент с 19 детьми 1;8–3;0) в одной и той же записи встретились 2 варианта упрощения кластера – и */мога/ и */но&#x301;га/ (<emphasis>много</emphasis>). Данный пример интересен тем, что упрощены по-разному не просто однотипные кластеры, а один и тот же кластер ([мн]), причем в одном и том же слове. У референциальной же Ани Ф. (2;7 – эксперимент с 36 детьми) фиксируем: */ба&#x301;т’ик/ – <emphasis>бантик</emphasis>, */д’э&#x301;/ – <emphasis>где</emphasis>, */ат’э&#x301;ка/ – <emphasis>аптека</emphasis>, т. е. наблюдается единообразие в упрощении кластеров «смычный + смычный» ([н’т’], [гд’], [пт’]) (выпадает первый из них), причем, что интересно, кластеры эти в значительной степени различны – они могут содержать только смычные взрывные или также и носовые, могут находиться как в абсолютном начале, так и в середине слова.</p><p>В сочетании двух щелевых ([зв’] и [сл’]) у экспрессивной Даши Д. (2;5) выпадает то первый, то второй: ср. */в’э&#x301;р’/ – <emphasis>зверь</emphasis>, но */с’о&#x301;т/ – <emphasis>слёт</emphasis>; у экспрессивного Алеши К. (2;11) – тоже нет постоянства, но эти же два кластера ([зв’] и [сл’]) упрощаются противоположным образом: */з’э&#x301;j/ – <emphasis>зверь</emphasis>, но */л’о&#x301;т/ – <emphasis>слёт</emphasis>. В аналогичных кластерах ([св’], [лс’], [л’ш]) у референциального Коли Б. (2;5) всегда выпадает первый из щелевых: */в’э&#x301;т’ит/ – <emphasis>светит</emphasis>, */к’ида&#x301;с’а/ – <emphasis>кидался</emphasis>, */ баша&#x301;jа/ – <emphasis>большая</emphasis>.</p><p>Даже в произнесении кластера «щелевой + смычный», упрощая который большинство детей обычно, как указывалось выше, «выбрасывает» щелевой, у некоторых экспрессивных детей, вопреки этой общей детской тенденции, наблюдается непостоянство: экспрессивная Даша Д. (2;5): */ка&#x301;ф/ – <emphasis>шкаф</emphasis>, */да&#x301;ч’а/ – <emphasis>сдача</emphasis>, но */з’э&#x301;с’/ – <emphasis>здесь</emphasis>. У референциальных же детей в этом типе кластера выпадения смычного мы вообще не наблюдали.</p><p>В речи референциальных детей постоянство в упрощении кластеров проявляется и в том, что при произнесении данного типа кластера либо упрощение есть во всех случаях (или в подавляющем большинстве), либо его нет вообще. Для экспрессивных же детей характерно то упрощать кластер, то произносить аналогичный кластер полностью, т. е. склонность к «артикуляционному колебанию» у них, очевидно, носит затяжной характер. Так, экспрессивная Ксюша (1;11) даже с одним и тем же кластером ([пт’] и [ст]), причем при произнесении одного и того же слова, в пределах одной и той же видеозаписи, поступала по-разному: то */т’и&#x301;ч’к’и/, то */пт’и&#x301;пк’и/ – <emphasis>птички</emphasis>; то */ саи&#x301;т/, то */таи&#x301;т’/ – <emphasis>стоит</emphasis>.</p><p>Сравним также следующие 2 примера. Первый пример – записи речи (экспрессивной) девочки Насти (записи сделаны на одном и том же этапе речевого развития, на протяжении нескольких дней): [к]убничка, [л’]убитька (<emphasis>клубничка</emphasis>), я[бл]око, я[б]око (<emphasis>яблоко</emphasis>), [п] атье (<emphasis>платье</emphasis>). Как видим, из 5-ти случаев, когда следовало воспроизвести кластер «смычный взрывной + щелевой боковой» в одном случае ребенок вообще не упростил кластер, воспроизвел его целиком, в одном – выкинул смычный взрывной, в трех – выкинул, напротив, [л]. При этом склонность к непостоянству в упрощении кластеров выражалось у этого ребенка и в том, что одно и то же слово, как можно видеть, воспроизводилось по-разному.</p><p>Второй пример – референциальный мальчик Максим. Ниже – выписки из записей его речи (тоже – на протяжении одного и того же этапа речевого развития): [п]атье (<emphasis>платье</emphasis>) – 3 раза, [п]ацет (<emphasis>плачет</emphasis>) – 2 раза, [к]убицка (<emphasis>клубничка</emphasis>), [г]упий (<emphasis>глупый</emphasis>). Как видим, во всех 7 случаях, требовавших воспроизведения того же кластера (смычный взрывной + щелевой боковой), этот ребенок поступал единообразно – выкидывал [л].</p><p>Таким образом, можно сделать вывод, что, наряду с наличием/отсутствием постоянства в субституции согласных, референциальные и экспрессивные дети различаются также и наличием/отсутствием постоянства в упрощении кластеров (что, кстати, логично коррелирует их склонностью/несклонностью к соблюдению «генеральных» правил в грамматике, к морфологическим сверхгенерализациям).</p><p>Наконец, для референциальных детей, как пишут Э. Бейтс с соавторами, характерно внимание к сегменту, в то время как для экспрессивных – к суперсегменту, что, в частности, проявляется в склонности/несклонности к слоговой элизии. Кстати, в нашей отечественной науке еще с XIX в. из исследований И. А. Сикорского [Сикорский 1881] было известно о детях «звуковых» и «слоговых»: первые (референциальные – в современной терминологии), если не могут произнести слишком длинное для них слово, как бы «выламывают» из него «кусочек», но уж его произносят относительно правильно; вторые же (экспрессивные) в такой ситуации скорее «набрасывают общий рисунок» слова, воспроизводят его ритмико-мелодическую структуру, произнося верное количество слогов и ставя «на место» ударение, однако при этом не заботясь о таких «деталях», как адекватное произнесение звуков – в особенности, заметим, согласных. Приведем такие примеры. Так, референциальный Саша Ж., силясь произнести <emphasis>магнитофон</emphasis>, четко и ясно сказал */тахо&#x301;н/, референциальная Алина К., произнося то же слово, – */фо&#x301;н/. Ср.: у экспрессивной Тамары В. (2;3) это слово получилось как */анаао&#x301;н/. Референциальная Юля Ч. (2;2) <emphasis>велосипед </emphasis>произносит как */ип’э&#x301;т/, а экспрессивная Тамара В. (2;3) – как */лалал’ит’э&#x301;/. Примеров подобного рода различий – склонности к слоговой элизии в многосложных словах у референциальных детей и отсутствия этой склонности у экспрессивных детей – можно было бы привести очень много.</p><p>Доказательством «неслучайности» того, что лишь для речи референциальных детей характерно постоянство в субституции звуков и упрощении кластеров, а также наличие слоговой элизии, может служить то, что те самые дети (референциальные), которые склонны к постоянству, демонстрируют склонность и к слоговой элизии и, наоборот, те дети (экспрессивные), которые не склонны к постоянству, не склонны и к слоговой элизии.</p><p>Сравним выписки из записей речи двух детей. Женя Гвоздев (1;11): пел’ай (<emphasis>отпирай</emphasis>), клёй (<emphasis>открой</emphasis>), ляпа (<emphasis>шляпа</emphasis>), бел’ай (<emphasis>убирай</emphasis>), паси-ба (<emphasis>спасибо</emphasis>), тулька (<emphasis>стулика</emphasis>), кусна (<emphasis>вкусно</emphasis>), леп (<emphasis>хлеб</emphasis>) – неоднократно, мацик (<emphasis>мальчик</emphasis>), ниська (<emphasis>книжка</emphasis>) – неоднократно, катука (<emphasis>катушка</emphasis>), лёп (<emphasis>шлёп</emphasis>), таят (<emphasis>стоят</emphasis>), диять (<emphasis>одеваться</emphasis>) и т. д. Как видно даже из приведенных примеров (на самом деле этих примеров гораздо больше), многие слова подвергаются слоговой элизии; субститут у одного и того же звука – один и тот же (например, у [р] – субститут всегда [л’]); однотипные кластеры упрощаются однотипно: «смычный + смычный» – выбрасывается первый (3 слова, причем в одном из слов – неоднократно), «щелевой + щелевой» – выбрасывается первый (2 слова, причем в одном из слов – неоднократно), «щелевой + смычный» – выбрасывается щелевой (7 слов). В речи данного ребенка (референциального) наблюдается такая «фонетическая логичность» (постоянство в субституции и в упрощении кластеров, сопровождающееся слоговой элизией), что даже не верится, что у других детей дело обстоит совсем по-другому.</p><p>Однако обратимся к записям речи другого ребенка – экспрессивной Ксюши (тоже 1;11). Итутька (<emphasis>лягушка</emphasis>), и ит&#xF3;фку (<emphasis>за веревку</emphasis>), ит&#xF3; (<emphasis>пришёл</emphasis>), сиси&#x301;ка (<emphasis>лисичка</emphasis>), сиси&#x301;тка (<emphasis>лисичка</emphasis>), тички (<emphasis>птички</emphasis>), сяи&#x301;т (<emphasis>стоит</emphasis>), таи&#x301;ть (<emphasis>стоит</emphasis>). Очевидно, что здесь нет ни постоянства в упрощении кластеров ([К], например, воспроизводится то как [к], то полностью, а [ст] – то как [с], то как [т] – причем в одном и том же слове), ни склонности к слоговой элизии (количество слогов везде соответствует требуемому, и ударение падает на «верный» – по месту в слове – слог, отчего возникают весьма далекие от требуемых по звуковому составу согласных звукокомплексы типа ит&#xF3; – <emphasis>пришел</emphasis>). О постоянстве же субституции согласных даже и судить невозможно – именно в силу того, что воспроизводится вообще по сути дела не звуковая, а лишь ритмико-мелодическая структура слова.</p><p>Итак, мы видим, что есть дети (референциальные), для речи которых характерно постоянство как в субституции согласных, так и в упрощении кластеров, а также слоговая элизия, – и есть дети (экспрессивные), для которых не характерны ни постоянство, ни слоговая элизия. Представляется, что сказанное доказывает наличие корреляции между особенностями постижения детьми звуковой стороны речи и психолингвистическими аспектами речевого развития. Существует очевидная связь между особенностями освоения фонетической системы и психолингвистическими аспектами речевого развития ребенка. Это, впрочем, достаточно логично, поскольку не может быть полного разрыва между планом выражения и планом содержания. Поэтому те аспекты речевого развития, которые представляются на первый взгляд исключительно формальными, на самом деле детерминируются психолингвистическими аспектами речевого онтогенеза – которыми, в свою очередь, обусловливаются и «неформальные» аспекты речевого развития: детская речь, как известно, характеризуется внутренней системностью, и названная связь – одно из ее проявлений.</p></section><section><title><p>2.5. Различия в области речевого поведения</p></title><p>Отметим также различия референциальных/экспрессивных детей в той области, которую Э. Бейтс с соавторами называют прагматикой (не имеем возможности в данном случае комментировать различия в понимании термина «прагматика» зарубежными и отечественными исследователями). Как пишут эти исследователи [Bates et al 1988], под различиями в области прагматики понимаются различия в области коммуникативных функций, которые дети выбирают, чтобы выразить с помощью своих высказываний. Референциальные дети больше вовлечены в языковую функцию называния, наделения предметов «ярлыками», в то время как экспрессивные дети более склонны к социально-регуляторным высказываниям типа <emphasis>Перестань!</emphasis>. Вместе с тем, как справедливо замечают те же авторы, существует опасность смешения функции и формы знака. Дело в том, что референциальные дети склонны не только давать наименования предметам (<emphasis>Вот зайчик…</emphasis>), но и выражать с помощью предложений, состоящих из наименований предметов или лиц (т. е. по форме похожих на номинативные), те же самые социально-регуляторные функции. Иными словами, если экспрессивные дети прямо выражают некие требования (<emphasis>Дай это!</emphasis>), то разве не то же (по функции) выражают высказывания референциальных детей типа <emphasis>Кэтрин носок </emphasis>(в значении ‘Дай Кэтрин, т. е. мне, носок’)?</p><p>Поэтому более принципиальным представляется предлагаемое западными исследователями сравнение референциальных/экспрессивных детей по тому, как дети предпочитают проводить свое время: референциальные – с предметами (например, с игрушками), экспрессивные – в прямом межличностном общении с взрослыми. Референциальные дети даже в общение вступают с помощью предмета – идут общаться со взрослым, взяв в руки игрушку<a type="note" l:href="#n19">19</a>.</p><p>Наконец, имеет место еще одно различие референциальных/экспрессивных детей – различие, связанное с устойчивостью внимания. Как отмечает Э. Бейтс, у экспрессивных детей обычно довольно низкий порог внимания, они не могут долго концентрироваться на одном и том же деле. Поэтому они, совершая какие-то действия самостоятельно (например, играя с игрушками), постоянно прерываются, бегут к взрослым, требуют к себе внимания и т. п. Контраст таким детям составляют дети референциальные, которые часто готовы подолгу заниматься одним и тем же делом. Типичному референциальному ребенку можно дать игрушки, а дальше заниматься своими делами: он может часами, условно говоря, «отвинчивать хвост у бегемота». Эти же особенности останутся у детей и в более старшем возрасте: в школе бывшие референциальные дети способны подолгу слушать учителя и выполнять задания, а бывшие экспрессивые на это неспособны, что нередко заставляет учителей относить это на счет плохого воспитания, плохого поведения, нежелания учиться и т. п. Между тем низкий порог внимания – вовсе не признак отсутствия у человека способностей. Известны случаи, когда весьма заметных высот достигали в жизни люди с весьма низким порогом внимания, с неустойчивым вниманием..</p></section><section><title><p>2.6. Демографические различия (биосоциальные вариации)</p></title><p>Э. Бейтс с соавторами отмечают также различия у референциальных/экспрессивных детей, как они говорят, в «биосоциальных вариациях».</p><p>Так, считается, что референциальные дети – скорее первые дети в семье, а экспрессивные – не первые. При этом под понятием «первый ребенок в семье» имеется в виду не самый факт того, каким по счету в семье является данный ребенок, а то, не растет ли в той же семье ребенок, несколько (не более чем на 4–5 лет) старше данного ребенка. Иными словами, если, например, в семье – двое детей, разница между которыми составляет более 5 лет, этот второй ребенок при таком понимании словосочетания «первый ребенок в семье» условно считается тоже первым. Так, если один из основных отечественных информантов Лиза Е. моложе своего родного брата на 12 лет, то она считается как бы первым ребенком в семье. Связано такое (странное, с точки зрения не только лингвиста, но и любого обычного человека) понимание того, что такое первый ребенок, с тем, что на самом деле исследователей интересует не «биология», а то, не оказывает ли ребенок, который лишь немного старше данного ребенка, непосредственного влияния на его речевое развитие. Не будем в данном случае подробно останавливаться на факторе наличия старшего сиблинга, поскольку он будет подробно рассматриваться в Главе 5, посвященной влиянию речи старших сиблингов на речь детей. Скажем лишь, что наши данные, хотя и не всецело, «с оговорками», но подтерждают то, что наличие старшего сиблинга оказывает воздействие на речевое развитие ребенка. Вопрос заключается в том, связан ли этот фактор с референциальностью/экспрессивностью. Ответ на этот вопрос крайне непрост.</p><p>Во-первых, вопрос о корреляции фактора референциальности/экспрессивности со статусом первого/не первого ребенка в семье – это теоретическая проблема, поскольку она связана с тем, что такое референциальность/экспрессивность и как она связана с «биологическим» и «социальным». Далее еще пойдет речь о «социальных объяснениях» референциальности/экспрессивности; при этом (и об этом тоже пойдет речь далее), по мнению западных исследователей, референциальные дети – скорее левополушарники, а экспрессивные – скорее правополушарники (явно «биологическая причина» различий). Иными словами, очевидно, что, по мнению зарубежных исследователей, принадлежность ребенка к референциальным/экспрессивным детям определяется сложной совокупностью как биологических, так и социальных причин. Если с этим согласиться, т. е. принять, что склонность ребенка к референциальному/экспрессивному стилю обусловлена, в числе прочих, и социальными причинами, тогда в принципе возможно наличие корреляции между референциальностью/экспрессивностью и статусом первого/не первого ребенка в семье.</p><p>Во-вторых, вопрос о корреляции между референциальностью/экспрессивностью и статусом первого/непервого ребенка в семье может быть в принципе решен чисто практически – «статистически»: достаточно посчитать корреляцию между указанными двумя факторами. Однако это только на первый взгляд может показаться несложным: для применения методов математической статистики нужна очень большая выборка: 10–20–30, даже 40 детей – недостаточно. При этом если легко найти практически неограниченное количество первых/не первых детей в семье, то выявить статистически значимое количество референциальных/экспрессивных детей – крайне непросто. Чтобы выявить с достаточной достоверностью, например, по 80 референциальных/экспрессивных детей, нужно провести обследование примерно 350 детей (ведь более половины детей – промежуточные), а с каждым ребенком требуется большая работа, поскольку это – маленькие дети, с которыми надо провести много времени, чтобы они «пошли на контакт», не говоря уже о кропотливой работе с анализом полученного материала. Поэтому от одного-двух экспериментаторов для выявления такого количества референциальных и экспрессивных детей требуется не менее двух лет работы (если не заниматься при этом ничем другим), что в наших условиях малореально. Соответственно, в данном вопросе мы можем только положиться на данные зарубежных исследователей, которые утверждают, что есть корреляция между референциальностью/экспрессивностью ребенка и статусом первого/ не первого ребенка в семье: очевидно, зарубежные исследователи, работающие обычно относительно большими научными коллективами, имеют такие данные.</p><p>Кроме того, считается также, что референциальные дети – скорее девочки, а экспрессивные – скорее мальчики<a l:href="#n20" type="note">20</a>. Не можем согласиться с этим с достаточной долей уверенности, поскольку в некоторых из наших исследований (или проведенных под нашим руководством исследований) такая корреляция выявлялась, а в некоторых – нет. Однако поскольку ни в одном из наших исследований не было очень большого количества информантов, можем вновь прибегнуть к тому же аргументу, что мы приводили выше – при обсуждении вопроса о корреляции между референциальностью/экспрессивностью и статусом первого/не первого ребенка в семье: и в этом вопросе приходится верить зарубежным исследователям, которые это утверждают [Bates et al 1988], поскольку у них, по-видимому, есть на этот счет соответствующие статистические данные. Вместе с тем не можем игнорировать и то обстоятельство, что речь девочек вообще развивается раньше, чем речь мальчиков, и поэтому мы не всегда уверены что за «референциальность» девочек не принимается просто более раннее речевое развитие. Подробнее этот вопрос будет рассматриваться в Главе 3, посвященной гендерным различиям.</p><p>Наконец, те же авторы утверждают, что референциальные дети – скорее дети из семей с высоким социокультурным статусом, а экспрессивные – с низким. Вопрос о влиянии социокультурного статуса семьи на речевое развитие ребенка будет обсуждаться в Главе 4. Здесь же отметим лишь, что всё по той же причине (по причине практической невозможности получить очень большой статистический материал) мы не можем согласиться с данным утверждением зарубежных исследователей или опровергнуть его.</p><p>Таким образом, мы не можем с абсолютной уверенностью согласиться с тем, что «биосоциальные вариации», действительно, коррелируют с референциальностью/экспрессивностью, хотя в целом склонны этому верить. В любом случае – считаем крайне важным это подчеркнуть – речь может идти только о тенденциях, о трендах, а не о «жесткой» зависимости. Естественно, есть референциальные вторые, третьи или четвертые дети в семьях, есть экспрессивные девочки и есть референциальные дети из семей с низким социокультурным статусом. Никто этого и не отрицает. Речь может идти лишь о том, что среди референциальных детей – больше девочек, чем мальчиков, среди первых детей – больше референциальных и т. п. Причем насколько больше – это еще вопрос, на который пока нет ответа (полагаем, что разница не так уж существенна). Кроме того, есть и еще одна проблема – соотношение названных факторов. Предположим, например, что первая в семье референциальная девочка из семьи с высоким социокультурным статусом с большей долей вероятности окажется референциальной, чем экспрессивной. Однако как быть в случаях разнонаправленности векторов? Например, каким окажется второй мальчик (оба фактора – в пользу экспрессивности) из семьи с высоким социокультурным статусом (фактор – в пользу референциальности)? Разумеется, конкретный мальчик с такими показателями может оказаться любым – и референциальным, и экспрессивным, и «промежуточным». Вопрос в том, какие факторы пересилят, если рассмотреть большое количество таких мальчиков. Ответа на этот вопрос пока нет, но это, конечно, может и должно стать объектом дальнейших исследований.</p></section><section><title><p>2.7. Различия в речевом развитии референциальных/экспрессивных детей: сводная таблица</p></title><p>Итак, попытаемся обобщить имеющиеся на сегодняшний день данные о различиях в речевом развитии референциальных/экспрессивных детей.</p><p>Поскольку логика нашего исследования была такова, что мы разрабатывали и проводили эксперименты, чтобы либо подтвердить, либо опровергнуть, либо уточнить выводы, полученные зарубежными исследователями, а затем дать полученным совпадениям и/или различиям возможные объяснения, – мы построим данный параграф в соответствии с этой же логикой: предложим собственную таблицу, построенную на основе таблицы Э. Бейтс [Bates et al. 1988], но учитывающую все те наши сомнения, несогласия и уточнения, о которых шла речь выше (несколько отдельных небольших уточнений будет еще объясняться в последующих разделах, в соответствии с логикой изложения). Внесенные нами уточнения помечены в таблице жирным шрифтом. Кроме того, некоторые пункты из таблицы Э. Бейтс (например, о быстром/медленном темпе роста словаря) в предлагаемую таблицу не вошли, поскольку не кажутся нам убедительными. В случаях, когда мы предлагаем совсем иные формулировки каких-то отличительных характеристик референциальных/экспрессивных детей (например, по причине того, что в отечественной научной традиции имеются совсем иные, причем достаточно распространенные и принятые, способы обозначения таких особенностей детской речи), текст выделяется не только жирным шрифтом, но и курсивом.</p><p>Такое построение раздела призвано дать возможность читателю сравнить две позиции и определить собственную.</p><p>В таблице из [Bates et al. 1988]) – 2 столбца: в левом описывается типичный референциальный ребенок, в правом – типичный экспрессивный; наша таблица построена по тому же принципу. Характерные для референциальных и экспрессивных детей черты приводятся нами в том же порядке, что и в изначальной таблице Э. Бейтс, чтобы желающим было проще эти таблицы сравнивать.</p><empty-line/><p>Таблица 1. Различия референциальных/экспрессивных детей (модифицированный нами вариант таблицы [Bates et al. 1988])</p><image alt="screen_image_79_317_34" l:href="#0"/><empty-line/><image l:href="#1" alt="screen_image_80_49_44"/><empty-line/><image l:href="#2" alt="screen_image_81_48_35"/></section><section><title><p>2.8. Версии о причинах различий в речи референциальных/экспрессивных детей</p></title><p>В постоянно упоминающейся нами книге Э. Бейтс с соавторами, кроме сведения вместе различных показателей речи референциальных и экспрессивных детей, есть еще один очень ценный раздел – раздел, в котором суммируются, сводятся воедино причины различий в речи этих детей. Несмотря на то что основной целью нашего исследования было сосредоточить внимание не столько на причинах, приводящих к вариативности речевого онтогенеза, сколько на самих этих речевых различиях, полностью обойти вопрос о причинах этих различий мы, разумеется, не можем.</p><p>Э. Бейтс предлагает 4 типа (4 уровня – в ее терминологии) объяснений причин, по которым речевое развитие референциальных/экспрессивных детей столь существенно различается, – социальный, лингвистический, неврологический и когнитивный. Не вдаваясь в подробности (поскольку дискуссия с Э. Бейтс для нас не самоценна), отметим, что 2 типа объяснений из этих четырех (лингвистический и когнитивный) мы обсуждать не будем: предлагаемые лингвистические объяснения, с нашей точки зрения, не столько являются таковыми, сколько просто несколько расширяют сведения о различиях в речевом развитии детей этих двух групп<a l:href="#n21" type="note">21</a>; когнитивные же объяснения (например, различия в характере обработки информации – аналитическая обработка vs. гештальтная/холистическая) столь тесно переплетены с собственно характеристикой различий референциальных/ экспрессивных детей, что сложно провести границу между характеристикой различий и их объяснением.</p><p>Поэтому сосредоточимся на двух типах объяснений – социальных и неврологических (нейро-физиологических).</p><p>Среди социальных факторов исследователи выделяют как экзогенные (внешнего происхождения), так и эндогенные (внутреннего происхождения). К экзогенным факторам относят стиль речи матери<a type="note" l:href="#n22">22</a> и упоминавшиеся выше биосоциальные вариации (пол, порядок при рождении и принадлежность к определенному слою в обществе).</p><p>Еще в [Nelson 1973] упоминалось, что некоторые матери (матери референциальных детей) при взаимодействии с детьми стремились привлекать предметы для этого взаимодействия, в то время как другие матери (матери экспрессивных детей) были более склонны к прямому межличностному взаимодействию. Кроме того, упоминавшаяся уже Е. Ливен заметила б&#xF3;льшую склонность матерей экспрессивных детей повторять, имитировать высказывания ребенка. Такого рода наблюдения заставляют задуматься о том, не может ли склонность ребенка к референциальности/экспрессивности быть следствием того, что ребенок как бы подражает свойственной матери стратегии общения.</p><p>В качестве гипертрофированной вариации упомянутого утверждения о склонности/несклонности матерей привлекать предметы при взаимодействии с ребенком была выдвинута и соответствующая лингвистическая гипотеза: не связана ли склонность детей к существительным (референциальные дети) или местоимениям (экспрессивные дети) с тем, сколь часто их матери используют эти части речи; однако эта гипотеза не подтвердилась<a type="note" l:href="#n23">23</a>. Однако подтвердилось другое: б&#xF3;льшая склонность матерей референциальных детей к предметам, а экспрессивных – к людям. Соответственно, получается, что склонность матерей к общению с ребенком, включающему предметы, каким-то образом связана со склонностью их детей к существительным (референциальные дети), а склонность матерей к прямому межличному взаимодействию коррелирует со склонностью детей к использованию местоимений (экспрессивные дети). Наличие подобной связи подтверждалось, по словам Э. Бейтс и ее соавторов, в дальнейшем в исследованиях многих авторов: у матерей, привлекающих внимание ребенка к предметам, дети обычно используют много существительных, и, напротив, у «директивных» матерей дети обычно имеют меньшую долю существительных в начальном лексиконе.</p><p>Таким образом, можно, наверное, сделать следующий вывод: особенности речи матери не связаны напрямую с особенностями речи ее ребенка; однако имеет место другая корреляция – особенности общения матери, самый стиль ее речевого поведения связаны с особенностями речи ее ребенка.</p><p>Обратим внимание на то, что ни в одном случае мы не говорили о том, что «речь матери влияет…» или что «стиль поведения матери влияет…». Дело в том, что нет никаких доказательств того, что это именно мать каким-то образом воздействует на речь своего ребенка, а не наоборот. Возможно, напротив, это ребенок своими «внутренними предпочтениями» как бы заставляет мать вести себя с ним подобным образом? В пользу этого говорит то, что у многих матерей один ребенок – референциальный, а другой – экспрессивный. При этом, как показывает практика, матери нередко общаются со своими двумя детьми совершенно по-разному. Например, общаясь с Ваней, мама держит в руках игрушку, рассматривает ее совместно с ребенком и констатирует: <emphasis>Это зайчик… У зайчика ушки</emphasis>, однако, общаясь с Васей, ведет себя совершенно по-другому – кричит, использует массу директивных (императивных) высказываний: <emphasis>Не трогай! Положи! Немедленно иди сюда! </emphasis>и т. д. и т. п. На наш же вопрос, почему она постоянно так кричит на Васю (в то время как с Ваней разговаривает спокойно), мать отвечает что «Вася по-другому не понимает». Что кроется за этим «Вася по-другому не понимает»? Именно то, что мы выше определили как ориентацию матери на внутренние предпочтения ребенка.</p><p>Таким образом, как представляется, никак нельзя исключать возможности, что не только мать каким-то образом воздействует на своего ребенка (стиль ее речевого и не только речевого поведения влияет на речь ребенка), но и сам ребенок, своими внутренними предпочтениями, склонностями, влияет на поведение матери. Э. Бейтс с соавторами такое взаимное воздействие (матери на ребенка и ребенка на мать) называют бидирективным (двунаправленным) эффектом. Видимо, это наиболее адекватная оценка зависимости (взаимозависимости) поведения матери и речи ее ребенка.</p><p>При этом указанные авторы отмечают, что уже на доречевой стадии те дети, которые в дальнейшем оказались референциальными, были больше, чем экспрессивные дети, склонны подолгу играть с игрушками. Э. Бейтс называет это «прото-декларативными коммуникациями» и утверждает, что они – хороший «предсказатель» особенностей дальнейшего речевого развития ребенка. При этом приводятся данные о том, что матери (или другие взрослые) могут усиливать или «глушить» эту первоначальную ориентацию на предметы. Из этого делается вывод, что референциальность/экспрессивность ребенка – результат совместной деятельности пары, диады «мать – ребенок». С нашей точки зрения, это и верно и неверно: нам кажется, что, если ребенок от природы – явно выраженный референциальный или явно выраженный экспрессивный, мать вряд ли может изменить эту его внутреннюю склонность; однако если ребенок «промежуточный» (а таких – большинство), мать действительно может «подтянуть» его в ту или иную сторону. Из сказанного, кстати, вытекают очень важные выводы педагогического характера, подробно изучать которые не входит в задачи данного исследования, однако упомянуть о них стоит: представляется, что, если ребенок – «промежуточный», имеет смысл немного «сдвигать» его в сторону референциальности (подробнее – в разделе 2.10, посвященном значимости выявления референциальных/экспрессивных детей).</p><p>Что же касается так называемых биосоциальных вариаций (пол, порядок при рождении, «слой в обществе»), то, как отмечает Э. Бейтс, эти факторы среди причин описываются обычно «стенографически». Так, отмечается лишь, что у не первых детей в семьях обычно – несколько ущербный инпут как в количественном, так и в качественном отношении. Что же касается влияния «слоя в обществе», к которому принадлежит семья ребенка, то Э. Бейтс ссылается на исследования (Б. Бернстайна), в которых было выявлено существование двух типов разговорного языка – «ограниченного кода» и «тщательно разработанного кода», – присущих, соответственно, людям из «низших слоев» и «высших слоев». Разумеется, разговор о «слоях в обществе» для нас не слишком актуален, однако посмотреть, что подразумевается под «ограниченным кодом» и «тщательно разработанным кодом», имеет смысл.</p><p>Итак, под ограниченным кодом понимается тип разговорного языка, при котором говорящий использует много местоимений, готовых формул и наполовину готовых форм выражения. Это – «язык между близкими», на котором говорят те, кто считает очень многое не требующим доказательств. Приведем в качестве примера монолог пожилой женщины, адресованный ее соседке. К сожалению, монолог был записан только через несколько минут, поэтому запись – не совсем дословная, но примерно отражает то, что произносила пожилая женщина. В качестве «преамбулы» уточним, что она со своей соседкой виделась достаточно редко и та про ее семью знала довольно мало; потому соседка вначале вообще не могла понять, о чем идет речь: пришлось расспрашивать, уточнять и т. п. <emphasis>А я к ёй иду, ну к ёй. Ну, это… Она же уже… Так что, как говорится… Это чтобы от ёй передать ну этой моей…, у ёй теперь муж… Сама понимаешь</emphasis>. После расспросов соседке удалось этот монолог понять; «переводится» он следующим образом: ‘А я иду к своей старшей дочери. Она уже переболела гриппом [поэтому у нее остались лекарства]. Это нужно, чтобы [забрать эти лекарства] и передать их моей младшей дочери, у которой теперь заболел муж’. Обращает на себя внимание не только количество местоимений и всяческих выражений типа <emphasis>как говорится </emphasis>и <emphasis>сама понимаешь</emphasis>. Заметно и то, что пожилая женщина разговаривает с малознакомым собеседником таким образом, как будто бы уверена, что собеседник так же вовлечен в ее ситуацию и семейные отношения, как она сама.</p><p>Под «тщательно разработанным кодом», напротив, понимается тип разговорного языка, характеризующийся значительно б&#xF3;льшим количеством эксплицитных номинативных форм и б&#xF3;льшим разнообразием хорошо структурированных синтаксических форм. При использовании этого типа кода лишь совсем малое совместное знание считается не требующим доказательств.</p><p>На основании существования этих двух типов «разговорного языка» у представителей разных «слоев в обществе», делается вывод, что дети получают различный инпут и в своей собственной речи в каком-то смысле следуют принятому в семье типу речевого общения. Так, в русле противопоставления «ограниченного кода» и «тщательно разработанного кода» проводила в 1980-е гг. свои исследования З. Рейгер [R&#xE9;ger 1990], которая сравнивала несколько венгерских диад мать-ребенок из семей, в которых использовался ограниченный либо тщательно разработанный код, вследствие чего пришла к выводу, что в семьях, где используется ограниченный код, «в ходу» существенно более простые грамматические формы и синтаксические конструкции, предложения более однотипны, чаще всего они побудительные или вопросительные, что приводит к тому, что и у детей в этих семьях имеют место менее сложные грамматические конструкции.</p><p>Действительно, с тем, что дети в семьях получают совершенно различный инпут, нельзя не согласиться. Условно говоря, если представить себе, что во время обеда в двух семьях отец ребенка просит его мать передать ему солонку, то в одной семье отец произнесет нечто типа <emphasis>Ну эту, сюда мне</emphasis>, а в другой – <emphasis>Будь любезна, передай мне, пожалуйста, солонку</emphasis>. Не будем уже обращать внимание на наличие/ отсутствие форм вежливости, отметим лишь пропорцию местоимений/существительных и структурированность высказываний. Конечно, ребенок, получающий инпут первого типа, будет в определенном отношении подражать принятому в его семье типу речи, а получающий инпут второго типа – второму типу речи. Однажды нам удалось «подслушать» разговор трех мальчишек (мы находились внутри дачного дома, а они были на улице и считали, что они одни и их никто не слышит). Мальчишки от 3 до 6 лет обсуждали какой-то фильм, и все реплики были типа <emphasis>А этот тому как даст… А тот – бабах! А он – тратата! </emphasis>Обсуждали они фильм довольно долго и с воодушевлением, при этом к концу беседы выяснилось, что каждый из них говорил о каком-то своем фильме, что, впрочем, их не сильно смутило. Все три мальчика принадлежали к хорошо нам знакомым семьям с весьма низким социокультурным статусом. Наверное, многие слышали подобные детские диалоги, но данный диалог нам запомнился потому, что на следующий день мы услышали и вскоре записали (к сожалению, по памяти) беседу трех бабушек этих мальчишек, также обсуждавших фильм, – в данном случае это была «мыльная опера». Беседа бабушек сильно напоминала беседу детей, реплики были в стиле <emphasis>А он-то с ней опять, а она-то – от него. Ну и вот так вот… </emphasis>(правда, на сей раз все-таки речь они вели об одном и том же фильме).</p><p>При перечислении эндогенных факторов Э. Бейтс упоминает такие «измерения», как рефлективность/импульсивность, застенчивость/ общительность и склонность/несклонность идти на риск. Как справедливо отмечает автор в отношении последнего из «измерений», не всегда очевидно, кто «идет на риск», – то ли экспрессивный ребенок, услышавший некую фразу и быстро использующий ее в собственной речи (не всегда до конца понимая ее смысл), или же референциальный ребенок, допускающий большое количество ошибок, поскольку осознает и применяет правила (как сказали бы мы, поскольку познает языковую систему и применяет ее, конструируя собственные окказиональные языковые знаки, не будучи еще знакомым с нормой).</p><p>Вторая разновидность объяснений Э. Бейтс, которую мы рассмотрим, – это объяснения неврологического (нейрофизиологического) плана. Говоря об этих причинах различий между референциальными/экспрессивными детьми, мы почти всецело будем опираться на Э. Бейтс, поскольку ни в какой мере не считаем себя специалистом в данной области.</p><p>Итак, предлагаются два типа объяснений – «межполушарные» и «внутриполушарные» (как мы бы сказали – связанные с асимметрией головного мозга: с неодновременным развитием левого и правого полушарий, а также с неодновременным развитием передних и задних долей левого полушария).</p><p>«Межполушарное объяснение» основывается на представлении о различиях между левополушарными и правополушарными процессами. Левое полушарие (в основном это касается праворуких людей) отвечает за аналитические способы обработки данных, а правое – за холистическую обработку данных. В целом за речь отвечает левое полушарие, однако есть аспекты, за которые отвечает правое полушарие, – за готовые речевые формулы и за просодику. Если учесть, что именно экспрессивный стиль связан с частым использованием готовых речевых формул и со склонностью передавать ритмикомелодическую структуру многосложных слов (с неверной звукопередачей, но верным количеством слогов и местом ударения), то можно сделать вывод, что этот стиль соответствует процессам, протекающим в правом полушарии.</p><p>Отметим, что мы прекрасно осознаем, что все не так просто, как это изложено выше, что даже специалисты знают про мозг отнюдь не все и что тем более мы никак не претендуем на наличие серьезных знаний в этой области. Однако сама идея соотнесения референциальности/экспрессивности с лево-/правополушарностью, конечно, достаточно привлекательна. Мы не собираемся всерьез обсуждать эту проблему, оставив это специалистам в соответствующей области знания, однако отметим, что у нас тоже есть некоторые данные: в проводившемся под нашим руководством экспериментальном исследовании<a type="note" l:href="#n24">24</a> 87 % референциальных детей при прохождении тестов на ведущее полушарие оказались левополушарниками (и ни один из оставшихся 13 % референциальных детей не оказался правополушарником, все оказались «смешанными»), а 68 % экспрессивных детей оказались правополушарниками (и ни один из оставшихся 32 % экспрессивных детей не оказался левополушарником, все оказались «смешанными»). Никак не комментируем эти результаты, лишь приводим полученные Ю. В. Меньшовой данные.</p><p>«Внутриполушарное объяснение», по Э. Бейтс, основывается на удивительном сходстве между «расхождением языковых стилей» у референциальных и экспрессивных детей и «расхождением» при потере речи при афазии Брока и афазии Вернике. Автор приводит такое описание афатика Брока: речь его аграмматична, он продуцирует медленно и небегло высказывания в «телеграфном стиле», опуская функциональные слова и флексии. Этот синдром обычно появляется при поражении передней части левого полушария. Афатик Вернике выглядит как противоположность афатику Брока: у него гипергладкая речь, внешне она хорошо оформлена, грамматически правильна, но часто бессмысленна, «пуста», содержит большое количество местоимений и готовых формул. Этот синдром обычно появляется при поражениях задней части левого полушария. Далее Э. Бейтс предполагает – чисто «спекулятивно» – такую ситуацию: мы даем неврологу записи в транскрипции речи референциального и экспрессивного ребенка и не говорим ему, что это записи детской речи. Невролог в такой ситуации определит референциального ребенка как афатика Брока, а экспрессивного – как афатика Вернике. Разумеется, ситуация – чисто умозрительная: совершенно очевидно, что никакой специалист не станет ставить диагноз на основе каких-то переданных ему записей, но автору это нужно для того, чтобы показать, что особенности речи референциального ребенка – «как у афатика Брока», а экспрессивного – «как у афатика Вернике».</p><p>Кроме того, тот факт, что различия в речи референциальных/экспрессивных детей как-то связаны с функционированием различных отделов коры головного мозга, подтверждается и тем, что описание референциальных и экспрессивных детей во многом напоминает описание так называемых симптомокомплексов, которые характеризуют недостаточность функционирования тех или иных отделов коры головного мозга у здоровых взрослых людей. Так, Т. В. Ахутина [Ахутина 1998; 2007] описывает симптомы, наблюдающиеся при слабости функций II блока мозга по левополушарному типу (недостаточность функционирования задней речевой зоны), в том числе – наличие длинных синтагм, большую долю местоимений по отношению к существительным (это напоминает особенности речи детей экспрессивного типа). При функциональной слабости же III блока мозга (дисфункция передней речевой зоны), как указывает Т. В. Ахутина, наблюдается в числе прочего, напротив, отсутствие длинных синтагм и небольшая доля местоимений по сравнению с существительными (а это уже похоже на описание особенностей речи детей референциального типа).</p><p>В заключение подчеркнем еще раз, что в данной части параграфа мы лишь пересказывали позицию Э. Бейтс и ни на что большее не претендуем.</p><p>Тот факт, что мы в целом соглашаемся с одновременным существованием предлагаемых зарубежными авторами причин различий в речи референциальных/экспрессивных детей как социального, так и нейрофизиологического характера, приводит нас к необходимости обсудить вопрос о самой возможности такого сосуществования и вообще о соотношении «социального» и «биологического» в речевом развитии ребенка (в частности, в различиях в речевом развитии референциальных/экспрессивных детей).</p><p>Иногда складывается любопытная ситуация: в отношении одного и того же явления на уровне «бытового сознания» всем интересен определенный вопрос, а на уровне «научного сознания» этот вопрос почему-то особенного интереса ни у кого не вызывает. К числу таких вопросов можно отнести вопрос о соотношении социального и биологического в речевом развитии ребенка. Так, обычные люди, наблюдая за становлением речи своего или чужого ребенка, часто задаются вопросом «Интересно, у него это от природы или это влияние окружающей среды<emphasis>?». </emphasis>Между тем исследований в области онтолингвистики, в которых бы всерьез дебатировалась эта проблема, практически нет.</p><p>Речь в данном случае не идет об обсуждении глобальной проблемы врожденности языковой способности как таковой: можно, естественно, стоять на позициях Н. Хомского и считать, что существует некий language acquisition device – «устройство», отвечающее за «врожденные знания», а можно, напротив, полагать, что никаких «врожденных знаний» о языке не существует, что все, связанное с языком, человек получает по мере своего развития, конструируя собственную языковую систему на материале, поступающем из инпута.</p><p>В данном же случае, однако, будет обсуждаться несколько иная проблема – менее «глобальная». Речь пойдет о том, как «сосуществуют» два типа причин различий в речи референциальных/экспрессивных детей – «биологические» причины в бытовом понимании этого слова и причины социальные (собственно социальные, влияние речевой, культурной среды, инпута).</p><p>Естественно, нельзя не учитывать, что есть точка зрения, что ни у какого явления не может быть и социальных, и биологических причин, что причины всегда или биологические, или социальные. Не желая вступать ни с кем в дискуссию по этому вопросу (поскольку нас в этой проблеме интересует лишь маленький фрагмент, касающийся причин вариативности речевого онтогенеза), не можем, однако, не заметить, что имеющийся в нашем распоряжении материал свидетельствует в пользу того, что здесь «социальное» и «биологическое» сосуществуют. Мы предполагаем, что фактор референциальности/ экспрессивности по своей сути – смешанный и имеющий, если можно так выразиться, сложный биосоциальный генезис.</p><p>В пользу этого говорит то, что, с одной стороны, среди референциальных детей все-таки, по-видимому, больше детей из семей с высоким социокультурным статусом, а среди экспрессивных – из семей с низким. Можно, конечно, пойти весьма далеко и предположить, что и за самим фактом принадлежности семьи к семьям того или иного социокультурного статуса тоже стоят какие-то причины биологического характера: нам приходилось слышать такую точку зрения (высказываемую обычно в устной форме), что среди интеллигенции больше «левополушарников», что сама природа подталкивает людей с ведущим левым полушарием, даже если они родились в семьях с низким социокультурным статусом, учиться в вузах, получать соответствующие профессии и т. д. – в то время как их родственники с ведущим правым полушарием соответствующего образования не получают. Если это действительно так, то можно, конечно, предположить, что дети из семей с высоким социокультурным статусом склонны к референциальности «по наследству». Однако нам не хотелось бы делать такие далеко идущие выводы, тем более что представление о том, что интеллигентные люди в большинстве своем левополушарники – никак и ничем не подтверждается (и как тогда, кстати, быть с художниками, музыкантами?). Поэтому мы не оцениваем то, что среди детей из семей с высоким социокультурным статусом больше референциальных, как результат воздействия социальных (не биологических) причин.</p><p>С другой стороны, как уже отмечалось, есть данные о том, что референциальность связана с ведущим левым полушарием, а экспрессивность – с правым, что следует трактовать как наличие биологических причин существования референциальных/экспрессивных детей. Об этом же свидетельствуют и многочисленные примеры, когда в одной и той же семье один ребенок – референциальный, а другой – экспрессивный: социокультурный статус семьи одинаков; следовательно, причины различий, по-видимому, следует искать в области биологии. Не можем не привести и еще один конкретный пример, свидетельствующий, как нам представляется, в пользу существования «биологических» причин референциальности/экспрессивности. Один из экспериментов, проводившихся под нашим руководством, должен был осуществляться на базе дома малютки (поскольку студентка там работала). Эксперимент не состоялся, потому что из 30 детей почти все (29) оказались по результатам первичной диагностики экспрессивными, и только 1 – референциальным. Этот факт не мог нас не заинтересовать, и студентка обратилась к личному делу ребенка, из которого мы узнали, что отец этого ребенка – доктор физико-математических наук, мать – тоже математик; когда ребенку было несколько дней, они попали с ребенком в автомобильную аварию, в результате которой ребенок и отец остались невредимы, а мать погибла, после чего отец отказался от ребенка. Поскольку ребенок прожил с родителями всего несколько дней, он никак не мог оказаться референциальным вследствие воздействия семьи. Если учесть, что все остальные дети того же возраста в данном учреждении показали себя как дети экспрессивные (а это все были дети из семей с низким и крайне низким социокультурным статусом), напрашивается вывод о «биологической природе» референциальности данного мальчика, о наследственности. Причем речь данного ребенка (очевидно, вследствие воздействия депривации) была вовсе не хорошо развита, однако в ней наблюдались такие «показатели» референциальности, как наличие постоянства в субституции звуков и в упрощении кластеров, наличие слоговой элизии, склонность к генерализации и к сверхгенерализации и др.</p><p>Таким образом, мы полагаем, что на референциальность/экспрессивность ребенка воздействует масса различных (нередко – разнонаправленных) факторов, среди которых имеются как социальные, так и «биологические». При этом мы полагаем, что, с одной стороны, «крайние члены ряда» (явные референциальные и явные экспрессивные дети) становятся таковыми, если все основные факторы «поддерживают друг друга». С другой стороны, по-видимому, полностью изменить референциальность/экспрессивность явно выраженных референциальных/экспрессивных детей невозможно, ее можно лишь совсем немного подкорректировать. Однако ситуация с «промежуточными детьми» – иная, здесь роль среды более существенна, и корректировка может оказаться более продуктивной. Проблема возможности/невозможности и целесообразности такой корректировки, наряду с другими проблемами, будет обсуждаться в разделе 2.10, посвященном значимости выявления различий в речи референциальных/экспрессивных детей.</p></section><section><title><p>2.9. Диагностирование референциальных/экспрессивных детей</p></title><p>Выявление среди детей явно выраженных референциальных и явно выраженных экспрессивных – достаточно трудоемкая процедура.</p><p>При ее организации, как представляется, следует неукоснительно соблюдать два принципа:</p><cite><p>1) нельзя основываться только на одной разновидности данных (например, нельзя опираться только на особенности артикуляции ребенка), обязательно следует учитывать различные факторы, их совокупность;</p><p>2) определять референциальность/экспрессивность детей следует с учетом не тех факторов, которые являются объектом дальнейшего исследования: например, если объектом исследования является склонность/несклонность к генерализации референциальных/экспрессивных детей, то выявлять референциальных/экспрессивных детей можно на основе, например, особенностей артикуляции, склонности к следованию системным грамматическим правилам, особенностям использования местоимений/существительных и т. д.</p></cite><p>Поясним «воплощение» этих принципов на таком примере. В экспериментах, осуществлявшихся А. А. Бондаренко ([Бондаренко 2011], [Бондаренко, Доброва 2011]), направленных на выявление различий в освоении детьми грамматики, исследование проводилось в 2 этапа, с временным интервалом в 1,5 месяца. На первом этапе проверялась референциальность/экспрессивность детей, и это осуществлялось на материале фонетики и лексики. Лишь на втором этапе, после того, как дети были разделены на названные группы, началась проверка различий в области грамматики.</p><p>За те годы, что мы организовывали эксперименты такого рода, можно было убедиться в том, что очень хорошо способствует проведению диагностики учет «фонологического фактора».</p><p>С одной стороны, это удобно потому, что уже сразу можно предварительно (хотя бы приблизительно) выявить детей, речь которых далее можно будет подвергнуть более серьезному анализу, поскольку особенностью явно выраженных экспрессивных детей является неотчетливость артикуляции (вплоть до «каши во рту»), а референциальных – относительная ее отчетливость (звуки поддаются идентификации). На последующем этапе обследования речи детей, предварительно отобранных на основе показателя отчетливости/неотчетливости артикуляции, можно уже сосредоточиться на двух других важнейших критериях – на наличии/отсутствии «фонологического постоянства» и на склонности/несклонности ребенка к слоговой элизии.</p><p>С другой стороны, удобство учета данного фактора обусловлено тем, что такие показатели, как наличие/отсутствие фонологического постоянства и склонность/несклонность к слоговой элизии можно «посчитать»: это весьма транспарентные, объективные факторы, максимально исключающие субъективность в оценке со стороны того, кто обрабатывает результаты эксперимента. Так, если у одного ребенка в 10 однотипных кластерах, представляющих собой сочетания смычного звука со щелевым боковым сонантом, оказывается 10 одинаковых «преобразований» кластера (во всех случаях «выбрасывается» второй элемент: *«кубника» вместо «<emphasis>клубника</emphasis>», *«патье» вместо «<emphasis>платье</emphasis>», *«записти»<a l:href="#n25" type="note">25</a> вмето «<emphasis>заплести</emphasis>» и т. п.), а у другого ребенка в этих же словах то исчезает второй элемент (*«записти» вместо «<emphasis>заплести</emphasis>»), то исчезает, напротив, первых из двух согласных (*«любика» вместо «<emphasis>клубника</emphasis>»), то исчезают оба согласных (*«атье» вместо «<emphasis>платье</emphasis>»), то вообще оба согласных сохраняются («<emphasis>погладила</emphasis>» – правильно), то достаточно очевидно, что у первого ребенка можно «диагностировать» наличие постоянства в упрощении кластеров, а у второго – отсутствие этого постоянства.</p><p>Сложность же учета названного фактора тоже существенна. Во-первых, человек, проводящий такие эксперименты и обрабатывающий его результаты, должен прекрасно осознавать различия в способах образования согласных, не смешивать то, что некоторым представляется «мелочами» (типа учета мягкости согласных в кластере), и т. д. Казалось бы, это условие не так сложно соблюсти, но следует учесть, что эксперименты такого рода обычно проводят люди, хорошо умеющие работать с маленькими детьми, но не всегда имеющие филологическое образование<a type="note" l:href="#n26">26</a>. Во-вторых, при подсчете результатов требуется большая, кропотливая работа. В-третьих, серьезную сложность представляет отбор языкового материала для эксперимента. Поскольку он проводится с очень маленькими детьми, мы обычно ограничены временем проведения эксперимента: маленькие дети просто не могут долго сосредоточиться на заданиях<a l:href="#n27" type="note">27</a>. Соответственно, получается, что в фонологической части эксперимента мы должны вложить максимум интересующих нас факторов в минимум предъявляемых ребенку слов.</p><p>Эксперимент такого рода с детьми проводится обычно с помощью игры в «Попугайчик»: дети – настолько маленькие, что способны выполнять задания, только если они даются в форме игры. Обычно эту часть эксперимента мы выполняем с помощью двух игрушек (игровых персонажей) – Попугайчика и, например, Львенка. Сначала экспериментатор говорит за обоих персонажей – пока не убеждается, что ребенок понял, что Попугайчик точно повторяет все, что сказал Львенок. После этого ребенку в руки дается игрушка-Львенок, ребенок что-то произносит, а экспериментатор от лица Попугайчика это повторяет. Только затем в руки ребенку дается Попугайчик, и ребенок начинает говорить (повторять) от его лица. Первым обычно ребенку предлагается повторить какое-то простое и хорошо известное ему слово – чтобы ребенок захотел включиться в игру.</p><p>Таким образом, эта часть эксперимента строится на имитации: нам важно посмотреть, как дети будут произносить те или иные кластеры, те или иные звуки и т. д. Кроме того, на этом же материале проверяется обычно и наличие склонности ребенка к имитации (подробнее – см. ниже). Подбор слов для данной части эксперимента поэтому требует серьезной предварительной работы: с одной стороны, нам надо дать слова различных частей речи – как знакомые ребенку, так и не знакомые, иногда даже выдуманные слова (требование, обусловленное тем, что мы проверяем склонность к имитации); с другой стороны, для проверки «фонологических факторов» нам надо, чтобы а) имели место не только одно-двусложные, но и более длинные слова (для проверки склонности к слоговой элизии в многосложных словах), в которых б) содержится достаточное количество однотипных кластеров (для проверки склонности к постоянству в упрощении кластеров) и в) достаточное количество сложных для детей звуков, которые они предположительно могут подвергнуть субституции (для проверки склонности к постоянству в субституции согласных).</p><p>Обычно для этой части эксперимента мы берем 30 слов: 10 знакомых детям слов – имен существительных, 10 – предположительно знакомых слов других частей речи и 10 – предположительно не знакомых детям слов, в том числе и выдуманных (“nonsense words”). Выдуманные слова нужны нам в основном из-за требований к проверке имитации (см. ниже), однако они оказываются очень полезны для «выравнивания» слов по критериям фонологического характера. Например, нам нужно, чтобы в эксперименте имел место каждый из однотипных кластеров «смычный + щелевой» [бл], [гл], [дв], [дв’], [кв], [кл], [кл’], [кс], [мв], [мл], [н’j] и т. д. – всего 20 кластеров, а также каждый из однотипных кластеров «щелевой + смычный» [вд], [вм], [вм’], [зд], [зн], [jч’], [жд] и т. д. – всего 46 кластеров, каждый из однотипных кластеров «щелевой + щелевой» [зв], [зл’], [л’в’], [лз], [л’з’], [лс] – всего 19 кластеров и т. д.<a l:href="#n28" type="note">28</a> При этом нужно иметь как минимум 16 многосложных слов и не менее чем по 6 встречающихся за пределами кластеров (одиночных, находящихся в интервокальной позиции) сложных для детской артикуляции звуков ([р], [р’], [ш], [ж], [ч’], [ш’:]). При этом, естественно, у нас нет возможности давать слова, удовлетворяющие только одному или двум требованиям: в таком случае языковой материал эксперимента оказался бы слишком большим. Хорошо, например, слово «кошечка» – оно относится к знакомым детям существительным, в нем 3 слога, есть кластер «смычный + смычный», есть сложный для детской артикуляции звук [ш]. Удобны слова, содержащие одновременно 2 кластера – например, <emphasis>воспитательница </emphasis>(данное слово при этом знакомо детям и содержит несколько слогов; однако конкретно в этом слове нет «сложных» согласных). Поэтому подбор слов для этой части эксперимента происходит обычно крайне медленно, слова в процессе подбора часто приходится вновь и вновь заменять другими, и все равно в конце оказывается, что недостает, например, одного кластера «смычный + щелевой», одного кластера «щелевой + смычный», использования один раз звука [р] и одного многосложного слова, причем не знакомого детям. При этом есть возможность использовать только одно слово. В таком случае помогают «выдуманные» слова: например, в данном случае можно было бы предложить для имитации какое-нибудь «слово» типа *<emphasis>плоротушка</emphasis>.</p><p>Таким образом, особенности детской артикуляции, с одной стороны, – весьма объективный критерий, поэтому почти во всех экспериментах, о которых идет речь, он применялся. С другой стороны, учет этого критерия требует очень большой работы – как предварительной, так и последующей. Кроме того, в любом случае, как уже отмечалось, учитывать только один критерий – неверно, поэтому на протяжении последних лет мы разрабатывали и задания, способствующие выявлению и других показателей референциальных/экспрессивных детей.</p><p>Так, одним из критериев, на основании которых мы выявляем склонность детей к референциальному/экспрессивному стилю, является «грамматический» фактор.</p><p>Например, выявление различий в области морфологии (в широком смысле этого слова – включая словообразование) мы проводим с помощью серии заданий, проверяющих склонность детей к формо-и словообразовательным инновациям. Чтобы на повторяться, отсылаем интересующихся к разделу 6.1, в котором описывается эксперимент, проводившийся А. А. Бондаренко: в этом эксперименте различия в области морфологии были как раз объектом изучения, поэтому выявление референциальных/экспрессивных детей производилось на основании других критериев (фонетического и лексического), однако описываемый в этом разделе эксперимент (в данном случае – его вторая, основная часть) в других экспериментах (с незначительными вариациями) используется, напротив, на первом этапе – на этапе выявления референциальных/экспрессивных детей.</p><p>Аналогичным образом, чтобы не дублировать информацию, для описания возможных экспериментов, нацеленных на выяснение различий в области синтаксиса, отсылаем интересующихся к разделу 6.2, посвященному особенностям имитации референциальных/экспрессивных детей, в котором описывается, как выявлялись некоторые особенности освоения синтаксиса референциальными/экспрессивными детьми. В этом разделе в числе прочего описывается эксперимент Б. А. Артёменко, в котором основным объектом исследования были особенности имитации референциальных/экспрессивных детей – в частности, особенности имитации синтаксических конструкций. В исследовании Б. А. Артёменко особенности имитации были основным объектом исследования, т. е. проверялись во второй, основной части, а принадлежность детей к референциальному/экспрессивному типу проверялась на основании других критериев (в частности, проверялись особенности артикуляции). Однако описываемые там задания, проверяющие некоторые особенности имитации детьми синтаксических конструкций, могут применяться (и применялись – в других исследованиях под нашим руководством) на первом этапе – этапе выявления референциальных/экспрессивных детей.</p><p>Вместе с тем самый факт того, что «фонологический критерий» (самый трудоемкий, хотя и надежный и объективный) остается основным при выявлении референциальных/экспрессивных детей, заставляет искать новые возможности выявления детей этих двух групп: поиск новых – относительно менее сложных – возможностей выявления референциальных/экспрессивных детей представляется важным и актуальным. В частности, в последнее время мы стали учитывать различия в склонности к самостоятельной лексико-семантической генерализации (обобщению) и активно исследуем возможность использования этого различия в качестве средства диагностики. Так, нами были разработаны задания, проверяющие склонность/несклонность к лексико-семантической генерализации – как характерной черты соответственно референциальных/экспрессивных детей. Для того чтобы понять, насколько успешно «работает» этот критерий, эта склонность/несклонность референциальных/экспрессивных детей к генерализации в одном из исследований (совместном с магистранткой А. В. Пивень [Доброва, Пивень 2014]) сопоставлялась с фонетическими «признаками» референциальных/экспрессивных детей.</p><p>В первом из заданий на генерализацию детям предъявлялись картинки, изображающие предметы, принадлежащие к разным тематическим группам (овощи, фрукты, мебель, обувь, одежда). Давался образец: <emphasis>Вот мячик, кубик, кукла, пирамидка – я могу все назвать одним словом? Каким? – Игрушки</emphasis>. Далее дети должны были самостоятельно назвать «одним словом» несколько овощей, предметов мебели и т. д.</p><p>К анализу результатов выполнения этого задания мы подошли с известной долей осторожности. Дело в том, что дети, посещающие детские сады, нередко весьма «натренированы» в назывании гиперонимов (обозначении рода – по отношению к виду). Во многих случаях они как бы «наизусть» отвечают, что, например, яблоки, апельсины и персики – это фрукты, а кофта, джинсы и футболка – это одежда. Интересно, что дети, не посещающие детские сады (даже самые благополучные, прекрасно развитые, с хорошей речью и т. д.) обычно гораздо менее знакомы с объединением согипонимов с помощью гиперонима, чем их посещающие детские сады сверстники. Возможно, это говорит о том, что родители, не знакомые с существующими методиками развития речи, в том числе – самые интеллигентые и озабоченные развитием речи своих детей, вовсе не придают такого значения тому, чтобы их дети знали эти «обобщающие слова». Этот факт может привести к некоторым размышлениям о целесообразности уделения столь большого внимания в ДОУ знаниям детей об этих обобщающих словах: разумеется, мы считаем эту работу полезной; некоторые сомнения вызывает лишь то – весьма значительное – место, которое уделяется в детских садах этой работе, иногда напоминающей не развитие способностей к генерализации, а скорее своего рода «дрессировку».</p><p>В данном же случае в наши задачи не входила оценка того, насколько целесообразно уделять больше или меньше внимания обобщающим словам: нас интересовал только один вопрос – если ребенок называет это обобщающее слово, он сам произвел генерализацию или же демонстрирует результат обученности?</p><p>Поэтому во втором задании, с целью проверки фактора натренированности при выполнении первого задания, детям давалось задание, в котором влияние фактора «натренированности» сводилось бы к нулю, т. е. задание, в котором они демонстрировали собственную склонность/несклонность к генерализации. Так, детям предлагалось рассмотреть картинку с разными «выдуманными» животными, у которых имеется одно общее, очень заметное качество – большие розовые уши определенной формы. Образец: <emphasis>Посмотри, это все – ПАКи. Это ПАК, и это ПАК, и это тоже ПАК. Они все называются ПАК</emphasis>. На следующей картинке были представлены разные животные (слон, кот, корова), а также один ПАК, который был на предыдущей картинке, и один ПАК, которого раньше ребенок не видел, но которого также следует отнести к ПАКам, т. к. у него тоже имеется отличительный признак «ПАКа» – большие розовые уши определенной формы. Экспериментатор просил ребенка найти ПАКа. Проверялось, в первую очередь, не то, найдет ли ребенок на картинке того ПАКа, которого он уже видел на предыдущей картинке и которого экспериментатор сам назвал ПАКом, а то, догадается ли ребенок, что есть еще один ПАК, которого на первой картинке не было, т. е. ПАК, которого он сам «высчитал», поскольку произвел генерализацию, выявив «признаки» ПАКов и объединив их в общее «понятие» ПАКа.</p><p>В следующей части этого задания на картинке были представлены разные деревья, но у всех на ветках росли рыбы. Ребенку сообщается, что это все – РУПы. На другой картинке изображались «обычные» деревья и одна пальма с рыбами на ветках. Экспериментатор просит ребенка найти РУПа.</p><p>В Таблице 2 отражены ответы двух детей на все 3 задания, демонстрирующие склонность/несклонность этих детей к генерализации (знак + обозначает, что ребенок произнес данное слово – назвал то, что изображено на картинке, и затем, в ответ на просьбу экспериментатора, назвал «обобщающее слово» /жирным шрифтом/; знак – означает, что ответа не было).</p><empty-line/><p>Таблица 2. Ответы детей (склонность/несклонность детей к генерализации)</p><image alt="screen_image_100_77_48" l:href="#3"/><empty-line/><image alt="screen_image_101_48_34" l:href="#4"/><empty-line/><p>Как видно из таблицы, второй ребенок не проявляет склонности к генерализации: он не может ни назвать гиперонимы <emphasis>овощи</emphasis>, <emphasis>фрукты</emphasis>, <emphasis>мебель</emphasis>, <emphasis>обувь</emphasis>, <emphasis>одежда</emphasis>, ни, самостоятельно произведя генерализацию на основе выявления общих отличительных признаков, найти «искомый» выдуманный объект. У первого ребенка, напротив, наблюдается склонность к генерализации. Например, Влада называет большинство гиперонимов (<emphasis>овощи</emphasis>, <emphasis>фрукты</emphasis>, <emphasis>мебель</emphasis>, <emphasis>обувь</emphasis>), а не найдя подходящего гиперонима <emphasis>одежда</emphasis>, использует вместо него обобщающее слово <emphasis>вещи</emphasis>, проявляя тем самым склонность к самостоятельной генерализации. Она же производит самостоятельную генерализацию во второй части задания, в результате чего находит ранее не виденного ею «ПАКа» и «РУПа».</p><p>Эти данные коррелируют с результатами применения «фонетического критерия» определения референциальных/экспрессивных детей: у Влады наблюдается фонологическое постоянство при упрощении кластеров и субституции согласных, а у Сережи – не наблюдается фонологического постоянства ни в упрощении кластеров, ни в субституции согласных, почти нет слоговой элизии. По совокупности признаков можно сделать вывод, что Влада – референциальный ребенок, а Сережа – экспрессивный.</p><p>Поскольку, как уже отмечалось, мы опасались фактора «натренированности», «обученности» в назывании обобщающих слов, мы в данном исследовании специально сосредоточились на том, как отделить фактор «обученности» от истинной склонности самого ребенка к генерализации (признака детей референциального типа).</p><p>Иными словами, мы поставили перед собой вопрос: всегда ли тот факт, что ребенок верно назвал гиперонимы, свидетельствует о его склонности к генерализации и, соответственно, о его принадлежности к референциальному типу? Всегда ли факт знания гиперонимов свидетельствует о самостоятельной генерализации или же в каких-то случаях это может быть результатом обученности (натренированности)?</p><p>Рассмотрим следующие примеры, которые мы считаем свидетельством «обученности» в генерализации.</p><p>Богдан 3;11 – по-видимому, ребенок экспрессивного типа. В соответствии с фонетическими критериями оценки референциальности/экспрессивности детей, он должен быть определен как экспрессивный. Так, у него имеет место фонологическое непостоянство при упрощении кластеров. Например, из 18 кластеров «смычный + смычный» первый смычный выпадает 3 раза, второй смычный – 4 раза. В остальных случаях кластер «смычный + смычный» сохраняется. Несклонность к постоянству наблюдается и в субституции согласных. Например, звук [р] заменяет на звук [л] – 6 раз, на [л’] – 1, на [j] – 3, выбрасывает [р] – 12 раз, сохраняет – 1. При этом, если говорить о его склонности/несклонности к генерализации, можно констатировать, что в первом задании из пяти гиперонимов три он назвал правильно. Один гипероним знает (точнее – знает само слово), но неверно определяет область его референции – овощи называет <emphasis>фруктами</emphasis>. При этом не может генерализовать отличительные признаки ПАКа (большие розовые уши определенной формы) и потому не может найти не виденного им ранее ПАКа во втором задании, хотя ПАКа с предыдущей картинки показывает первым.</p><p>У Вани П. (3;5) также наблюдается фонологическое непостоянство при упрощении кластеров. Например, из 18 кластеров «смычный + смычный» первый смычный не выпадает. Второй смычный выпадает один раз. В остальных случаях кластер «смычный + смычный» сохраняется. Наблюдается фонологическое непостоянство и в субституции согласных. Например, звук [р’] – заменяет на [л’] – 2 раза, не сохраняет звук [р’] один раз, а в остальных случаях звук сохраняется. Все это говорит о том, что Ваня – ребенок экспрессивный, что подтверждается и при проверке его склонности/несклонности к генерализации. В первом задании из пяти гиперонимов называет три – два гиперонима правильно, а один гипероним применяет к другой тематической группе (овощи называет <emphasis>фруктами</emphasis>). Во втором задании не произвел генерализацию и потому не показал того ПАКа, принадлежность которого к ПАКам можно было определить на основе выявления характерной перцептивной отличительной черты (большие розовые уши определенной формы).</p><p>Дети, выполнявшие задания подобным образом, продемонстрировали, что, несмотря на то, что в некоторых случаях назвали гиперонимы, к самостоятельной генерализации не способны, и поэтому тот факт, что какие-то гиперонимы они назвали, свидетельствует скорее всего об их обученности.</p><p>Напротив, другие дети демонстрировали склонность к самостоятельной генерализации. У этих детей сочетается способность найти относительно подходящее «обобщающее слово» в случаях, когда гипероним им не известен, и способность указать того ПАКа, которого ранее они не видели, но которого определили как такового на основе генерализации характерных признаков.</p><p>Рассмотрим самостоятельные попытки генерализации. Так, у Насти Ж. (3;0) наблюдаются такие попытки. Во втором задании ребенок сумел показать ПАКа, которого видел на предыдущей картинке, а затем показал и ПАКа, которого не было на предыдущей картинке и которого он определил как такового на основании генерализации выделенных существенных признаков. В первом задании в случаях, когда девочка, очевидно, не знала гиперонима, она также произвела самостоятельную генерализацию – вместо гиперонимов <emphasis>одежда </emphasis>и <emphasis>обувь </emphasis>дважды появляется генерализующее слово <emphasis>вещи</emphasis>.</p><p>Саша С. 3;0. – к самостоятельным попыткам генерализации можно отнести то, что во втором задании сразу же показал ПАКа, которого не было на предыдущей картинке и которого он определил как такового на основании генерализации выделенных существенных признаков. Любопытная самостоятельная (хотя, естественно, неверная) генерализация возникает у этого ребенка и в первой части задания: вместо гиперонима <emphasis>фрукты </emphasis>ребенок называет слово <emphasis>сок</emphasis>. Данную генерализацию можно объяснить тем, что все согипонимы (<emphasis>яблоко</emphasis>, <emphasis>персик</emphasis>, <emphasis>груша</emphasis>, <emphasis>лимон</emphasis>, <emphasis>апельсин</emphasis>) – это слова, действительно обозначающие то, из чего можно сделать сок.</p><p>Таким образом, можно утверждать, что задания на самостоятельную генерализацию – «ПАК» и «РУП» – позволяют быстро и легко определять референциальных детей. Этим можно пользоваться, т. к. полученные результаты в подавляющем большинстве случаев совпадают с результатами, полученными при анализе фонетического уровня речевой способности этих же детей: если у данного испытуемого есть «фонетические показатели» референциального ребенка, то есть и склонность к самостоятельной генерализации; если же есть «фонетические показатели» экспрессивного ребенка, то нет и склонности к самостоятельной генерализации. Соответственно, проверка склонности к самостоятельной генерализации – еще одна возможность (причем относительно нетрудоемкая возможность – по сравнению с анализом фонетического компонента речевой способности) выявления референциальных/экспрессивных детей.</p></section><section><title><p>2.10 Значимость выявления референциальных/эспрессивных детей</p></title><p>Прежде чем сформулировать, почему мы считаем важным выявлять референциальных/экспрессивных детей, остановимся сначала на одном (казалось бы, частном) вопросе – вопросе о том, почему до исследований, посвященных референциальным/экспрессивным детям, в зарубежной науке не подвергалась сомнению аксиома, что всем детям свойственно повторять только такие грамматические конструкции, которые уже есть в их спонтанной речи. Выше мы позволили себе предположить, что связано это с тем, что в подавляющем большинстве случаев в фокус внимания исследователей попадают дети референциальные (не экспрессивные).</p><p>Этому же, в свою очередь, можно предложить следующее объяснение. Как пишут [Bates et al. 1988], внимание исследователей (западных) было в основном приковано к референциальным детям, потому что в знаменитом исследовательском проекте Р. Брауна и др. (для которого были отобраны 3 ребенка, получивших условные псевдонимы Адам, Ева и Сара, – материал, на котором в американской науке в дальнейшем производились десятки, если не сотни исследований) был единственный принципиальный критерий отбора детей – четкость, отчетливость артикуляции. Теперь стало известно, что это – одна из самых характерных черт детей референциального типа. Между тем такой принцип отбора детей для наблюдений и экспериментов характерен не только для американской науки. Гораздо проще записывать отчетливо говорящих детей. Поэтому, по-видимому, в эксперименты всегда чаще попадают референциальные дети. Нечто похожее происходит и при лонгитюдных записях спонтанной речи детей: очевидно, матери существенно легче записывать речь своего ребенка, если эта речь понятна (в противоположном случае, вероятно, мать чаще всего отказывается от ведения записей).</p><p>Из данного рассуждения вытекает неутешительный вывод о том, что мы очень мало еще знаем об экспрессивных детях, а все так называемые нормы и нормативы разработаны на основе анализа речи референциальных детей<a l:href="#n29" type="note">29</a>. Между тем дети экспрессивные, хотя и постигают язык другим путем, чем более известный нам, все же от этого не перестают быть нормальными детьми. К сожалению, однако, описание типичного экспрессивного ребенка очень похоже на то, как описывается моторный алалик<a l:href="#n30" type="note">30</a>. Вопрос в том, до какой степени ребенку присущи все эти черты. «Крайние члены ряда» – вообще обычно представляют собой некую аномалию. Сходство же черт экспрессивных детей и детей с названной патологией нередко приводит, как показывает наш опыт, к «навешиванию» диагноза на экспрессивных детей<a l:href="#n31" type="note">31</a>.</p><p>Кроме того, ситуация осложняется в том случае, если экспрессивные дети принадлежат к семьям с невысоким социокультурным статусом, в особенности таким, где детям уделяется небольшое внимание (напомним, что, по данным зарубежных исследователей, чисто статистически экпрессивные дети чаще принадлежат к семьям с невысоким социоэкономическим статусом). Осложняется ситуация и в том случае, если экспрессивные дети – не первые в семье, причем детей много, и у взрослых просто физически не хватает времени на постоянное речевое общение с каждым из детей (и в этой связи опять же напомним, что, по данным зарубежных исследователей, экспрессивные дети – обычно не первые в семьях). Экспрессивные дети могут прекрасно развиваться, если воспитывающие их люди уделяют им много внимания. Референциальные дети в очень многих случах прекрасно развиваются даже в не слишком благоприятных условиях, экспрессивным же детям для хорошего развития требуется повышенное внимание. Мы уже неоднократно (например, [Доброва 2003]) приводили в пример речевое развитие Вани Я. – экспрессивного мальчика, который в первые периоды своей жизни отставал в своем речевом развитии, но, благодаря своей бабушке, проводившей с ним массу времени, постоянно игравшей с ним, всячески способствовавшей совершенствованию его речи, в дальнейшем прекрасно развивался. В свое время мы даже позволили себе в отношении бабушки этого мальчика не слишком научную характеристику «гениальная бабушка», имея в виду то, как она, интуитивно почувствовав, очевидно, внутренние предпочтения ребенка, строила все общение с ним на дифференциации («сильной стороне» экспрессивных детей): <emphasis>Это X – а этоY</emphasis>, <emphasis>Эта машинка большая – а эта маленькая</emphasis>, <emphasis>Ты будешь продавец – а я буду покупатель </emphasis>и т. д. и т. п. Подробнее стратегия бабушки Вани описывается в главе 7, посвященной базовым и вспомогательным механизмам освоения языка в аспекте вариативности речевого онтогенеза. Здесь же отметим лишь то, что экпрессивные дети – это нормальные дети, но требующие к себе повышенного внимания и потому в некоторых случаях оказывающиеся в «зоне риска».</p><p>Позволим себе такое сравнение. Появились на свет два ребенка – референциальный и экспрессивный. Им обоим надо преодолеть определенный путь – прийти на некую «полянку» (освоить язык). Только один из детей – референциальный – пойдет прямым путем, быстро достигнув этой «полянки». Путь же экспрессивного ребенка – более извилистый и долгий, поэтому ему желателен некий помощник, чтобы прийти на эту «полянку». Вместе с тем, тем не менее, оба ребенка в конечном итоге на эту «полянку» придут (ведь оба ребенка соответствуют норме – вариативной норме); задача заключается в том, чтобы экспрессивный ребенок пришел туда как можно раньше, чтобы этот путь не затянулся слишком надолго. Впрочем, в последнее время мы стали задумываться над тем, что, разумеется, оба ребенка в конечном итоге окажутся на этой «полянке», однако, возможно, если можно продолжить данное сравнение, на разных сторонах этой «полянки» и потому будут смотреть на нее несколько по-разному.</p><p>Поступив в школу, бывшие референциальные дети обычно лучше учатся (причины чего очевидны, если вдуматься в перечисленные выше особенности этих детей), а экспрессивные – хуже. Ситуация усугубляется еще и некоторой неустойчивостью внимания экспрессивных детей, их неспособностью долго сосредоточенно работать. Часто эти дети мешают учителю на уроках и попадают в разряд «хулиганов». Наверное, было бы полезно, чтобы учителя знали о существовавании детей двух типов и как-то учитывали то, что есть дети с таким «низким шагом внимания», при планировании своих уроков.</p><p>Вместе с тем нельзя не подчеркнуть еще раз, что экспрессивный путь развития – это не патология, а норма, вторая норма, гораздо хуже изученная (почему этим детям иногда и ставят ошибочно диагнозы типа моторной алалии и др.). На эту вторую норму в гораздо меньшей степени сориентировано педагогическое воздействие – как в детском саду, так и затем в школе. Однако эти дети – совсем не безнадежны, и при правильном воспитании и обучении они прекрасно развиваются, но для того, чтобы их правильно развивать, требуется для начала этих детей (экспрессивных) выявить. Зная же особенности данного ребенка (как ребенка определенного типа), можно спрогнозировать и дальнейшие особенности его развития, помочь ему, опираясь на сильные стороны его развития и нивелируя слабые.</p><p>В задачи данного исследования никак не входит разработка каких-то методических рекомендаций по работе с экпрессивными детьми (экспрессивными – поскольку именно они могут оказаться в «зоне риска» и потому требуют особого внимания родителей и педагогов). Однако не можем не сказать попутно, что несложно продумать различные задания для детей двух типов, на деле осуществляя, а не только прокламируя, дифференцированный подход к обучению: для референциальных детей ближе, понятнее задания на логику, задания, требующие обобщения, генерализации, конструирования, применения и даже самостоятельного «выведения» правил, а для экспрессивных – задания, основанные на имитации, на действии по аналогии, на дифференциации. При этом, естественно, нет необходимости давать референциальным детям только задания первого типа, а экспрессивным – только второго типа: напротив, задания обоих типов должны получать и те, и другие дети. Только в каждом случае новый материал целесообразно давать тем способом, который ближе данному ребенку, а закреплять материал – иным способом. Нет нужды разделять при этом детей на какие-то отдельно обучающиеся группы (в детском саду и в школе); опытный учитель прекрасно понимает, что это можно осуществлять и на уроке в одном и том же классе – тем более, что большинство детей все же «промежуточные».</p><p>Вместе с тем представляется, что значимость выявления референциальных/экспрессивных детей заключается не только в том, что учет этих особенностей может помочь педагогам. Наверное, и самому человеку неплохо знать, в чем его особенности, и соответственно, иметь возможность опираться на свои «сильные стороны». Много лет назад под нашим руководством одна студентка проводила небольшое исследование на предложенную ею самой тему «Я – бывший референциальный ребенок». В начале своего исследования она проанализировала многочисленные сохранившиеся в семье магнитофонные записи своей речи и дневник, который вела ее мать, в результате чего пришла к выводу, что была с детства референциальным ребенком. Сделав это открытие, она с удивлением осознала, что может теперь понять, почему, например, лекции каких-то преподавателей – очень любимых и уважаемых другими студентами – ей воспринимать крайне сложно (лекции, где нет четкого структурирования, выводов и т. д.), а лекции других – напротив, вызывают у нее самую положительную реакцию. Аналогичным образом, знание о себе может помочь человеку в выборе способа изучения чего-то нового, например, иностранного языка (например, невозможность для бывшего экспрессивного ребенка пытаться изучать язык столь часто применяемым у нас «аналитическим» путем).</p><p>То, что в раннем детстве находится «снаружи», видно, заметно, даже поддается каким-то подсчетам, в более старшем возрасте не исчезает полностью, только «прячется», перестает быть видимым. Поэтому очень полезно узнать что-то о ребенке, пока он еще находится в раннем возрасте, поскольку эти знания могут быть полезны и в дальнейшем. Естественно, применительно к детям более старшего возраста термины «референциальный»/«экспрессивный» уже не применяются, но, как бы исследователи ни называли эти две группы детей, эти различия имеют место, они существенны и оказывают самое серьезное воздействие на успешность обучения детей в школьном возрасте (подробнее см., например, [Савельева 2006а; 2006б]).</p><p>Вместе с тем вопрос о значимости выявления референциальных/ экспрессивных детей тесно связан с другим вопросом – о том, кому следует иметь (а кому – не следует иметь) эти сведения о ребенке. Мы не совсем уверены в том, что для ребенка во всех случаях будет полезно, чтобы такие сведения где-то фиксировались (в каких-то «картах», «личных делах» и т. п.). С одной стороны, было бы очень хорошо, чтобы педагоги, работающие с ребенком, психологи и т. д. знали об этих особенностях речевого развития ребенка. С другой же стороны, всегда есть опасность наличия «задокументированных» сведений о детях. Например, в условиях, когда никаких сведений такого рода о ребенке нет, а отношения ребенка с учителем не сложились, у родителей всегда есть возможность перевести ребенка в другую школу, где он может все начать с «чистого листа». Если же будет существовать некий документ, в котором будет зафиксировано, что это экспрессивный ребенок, не окажет ли это какого-то негативного влияния на формирование новых отношений ребенка с учителем в новой школе? Ответа на этот вопрос у нас нет.</p><p>Нет у нас ответа и еще на один вопрос. Как уже отмечалось, мы считаем важным отличать экспрессивных детей от детей с отклоняющимся речевым развитием. Вместе с тем, если предположить, что это разграничение всегда проводится, причем правильно, не пострадают ли при этом дети «зоны риска» – экспрессивные дети из не самых благополучных детей? Сейчас нередко (хотя логопеды это исключают, но практика заставляет нас усомниться в их правоте) такие дети попадают к логопедам с какими-то диагнозами (гипердиагностика). С одной стороны, это плохо, поскольку отвлекает внимание специалистов от тех детей, кому они действительно не просто нужны, но необходимы. С другой же стороны, экспрессивным детям полезно, чтобы с ними постоянно работали логопеды. Конечно, есть и минусы в ситуации, когда с ними проводится такая работа: после усиленной работы логопеда у некоторых детей явно проявляется некая «затренированность», «наученность», они перестают вопринимать язык непосредственно, начинают относиться к языку исключительно как к материалу, с которым «работают». В частности, такие дети перестают ощущать коннотации. Так, в одном из наших исследований проверялась способность детей различных групп (референциальных, экспрессивных и с отклоняющимся речевым развитием) вопринимать семантические и стилистические синонимы, и, в частности, в эксперименте детям предлагались высказывания (игровых персонажей) типа <emphasis>У коровы Машки были черные очи</emphasis>. Практически все дети, не занимавшиеся с логопедами, смеялись, услышав это высказывание, и только дети, подвергшиеся «массированному воздействию» со стороны логопедов, никак не реагировали на невозможность применения слова <emphasis>очи </emphasis>по отношению к корове. Впрочем, нельзя не признать, что такие потери не сопоставимы с тем, что у экспрессивных детей из семей с неблагоприятным для развития речи ребенка «климатом» речевое развитие может происходить крайне медленно, а работа логопеда может его ускорить. Поэтому у нас нет окончательного ответа на вопрос, полезно ли будет для экспрессивных детей, если их не будут принимать в специальные дошкольные учреждения. Разумеется, самый лучший выход заключался бы в том, чтобы были подготовлены и начали работать особые специалисты – специалисты в области речевого развития детей с нормальным речевым развитием, но находящихся в «зоне риска». Однако такой выход возможен только в случае полного единодушия по данному вопросу онтолингвистов, логопедов и других специалистов, заинтересованных в речевом развитии детей.</p><p>Итак, мы рассмотрели такое важное групповое различие детей, как наличие референциальных/экспрессивных (а также «промежуточных») детей.</p><p>Теперь можно остановиться на других групповых различиях, которые также оказывают существенное воздействие на речевое развитие детей.</p></section></section><section><title><p>Глава 3</p><p>Гендерные различия: мальчики и девочки</p></title><section><p>Начнем с уточнения терминологии.</p><p>Как отмечает И. Г. Овчинникова, пол и гендер противопоставляют как биологическую и социальную характеристики человека. Как пишет автор, «толчком к развитию индивидуального самосознания оказывается пол, который тем самым превращается в социальный фактор, т. е. гендер. В последние годы все больше распространяется представление о гендере как наборе социально поддерживаемых (отчасти навязываемых) моделей поведения, ролей и стереотипов … Высказывается мнение о гендерной неопределенности поведения в раннем возрасте, предшествующем социализации и формированию социальной самоидентификации… В научных публикациях представлена и полярная позиция, рассматривающая обусловленные полом и гендером различия в коммуникативном поведении и интеллектуальном развитии ребенка как наиболее существенные, обусловленные нейропсихологическими особенностями. Неясность статуса гендерных различий в поведении и сознании ребенка обусловлена не только несовпадением научных традиций, но и явной недостаточностью эмпирического материала, анализ которого дал бы возможность оценить вариативность, связанную с гендером…» [Овчинникова 2003: 133]. В задачи нашего исследования не входило участие в проходящих дискуссиях о половом/гендерном факторе, не затрагиваем мы и проблемы гендерных речевых различий взрослых людей (интересующихся отсылаем, например, к трудам таких отечественных лингвистов, как [Горошко 1996; 2003; Земская и др. 1993; Кирилина 1997; 1999; 2000а,б; 2010; Крейдлин 2005; Стернин 2015] и др.); говоря о гендерных речевых различиях у детей, мы – чисто условно (признавая условность такого использования термина) – имеем в виду и половые и гендерные различия.</p><p>Среди различий, обусловленных гендерным фактором, можно условно выделить как различия очевидные, достаточно широко известные, так и различия не столь очевидные – такие, которые начали обнаруживаться лишь в самое последнее время.</p></section><section><title><p>3.1. Известные факты о различиях в речевом развитии мальчиков/девочек</p></title><p>К очевидным фактам отнесем в первую очередь следующие:</p><cite><p>1. Девочки развиваются раньше мальчиков, это касается и их речевого развития (обусловлено «биологией», т. е. относится как бы к «половым различиям»).</p><p>2. Имеют место различия в освоении тех или иных тематических групп лексики: например, названия видов транспорта лучше (подробнее, детальнее, с большим интересом) осваивают мальчики, а названия одежды – девочки (обусловлено влиянием социума, т. е. относится как бы к «гендерным различиям»).</p></cite><p>То, что речь девочек развивается раньше речи мальчиков, относится к тем фактам, которые, казалось бы, общеизвестны, а потому не требуют доказательств. Вместе с тем есть исследователи, которые вообще это отрицают<a type="note" l:href="#n32">32</a>.</p><p>Поэтому попытаемся проанализировать, какими конкретными данными на этот счет обладают исследователи и на что они обращают внимание.</p><p>Еще В. Штерн в 1922 г. отмечал, что уровня в 300 слов девочки обычно достигают в 2;0, а мальчики – в 2;6. [Штерн 1922].</p><p>Современные психологи (см. [Бендас 2006]) приводят разноречивые данные о том, есть ли на самом деле различия в речи мальчиков и девочек. Иногда говорится об отсутствии существенных половых различий по таким показателям, как голосовая активность младенцев, способность правильно произносить звуки (артикуляция) и повторять их (имитация), словарный запас (лексикон), декодирование и понимание речи (восприятие), а также по вербальному поведению, чтению, лингвистическим способностям и др. Другие же авторы, напротив, отмечают, что с трех лет артикуляция и способность имитировать «необычные» слова лучше у девочек, а с 3,5 лет у них лучше и способность к слуховому декодированию речи. Есть авторы [Коноплева 2000], которые утверждают, что «мужественность», проявляющаяся с раннего возраста, характеризуется логичностью, а «женственность», тоже проявляющаяся с раннего возраста, – интуитивностью, что девочки раньше мальчиков оказываются способными сосредоточивать внимание на непосредственно наблюдаемых в пространстве и времени мелочах и что они вообще более качественно (тоньше) различают то, что воспринимают с помощью органов чувств, – видимое, слышимое и осязаемое. В. Д. Еремеева и Т. П. Хризман [Еремеева, Хризман 1998] говорят о том, что у девочек в дошкольном возрасте лучше развита речь и они опережают мальчиков в речевом плане.</p><p>Можно было бы продолжить этот экскурс в психологию и отчасти педагогику, но нам важнее сосредоточиться на собственно лингвистических фактах – конкретных, которые поддаются «измерению», подсчету.</p><p>Так, любопытны недавно полученные результаты анализа данных МакАртуровского опросника [Елисеева, Вершинина, Рыскина 2016]. По мнению этих авторов, полученные ими данные свидетельствуют о том, что речевое развитие девочек вовсе не всегда опережает речевое развитие мальчиков, поскольку зависит и от возраста детей и от того, какое именно умение имеется в виду.</p><p>Девочки, по получившимся у названных авторов в результате статистической обработки данным, опережают мальчиков в имитации и назывании. Активный словарь девочек с 18 до 36 мес. значительно опережает активный словарь мальчиков: в некоторые месяцы отрыв достигает 80–90 слов. К трем годам разница уменьшается, но полностью не исчезает.</p><p>Что же касается факторов, по которым мальчики все же опережают девочек, то авторы приводят реакции детей обоих полов на слово «нельзя»: мальчики c 9 до 18 мес. несколько опережают девочек, что авторы объясняют тем, что, вероятно, родители мальчиков чаще пользуются запретами.</p><p>При этом авторы выделяют некоторые параметры, по которым не наблюдается стабильности в том, кто кого опережает: то мальчики опережают девочек, то девочки – мальчиков. Так, в понимании слов мальчики в возрасте 8–12 месяцев опережают девочек, с 13 месяцев результаты становятся одинаковыми, а с 14 месяцев начинают опережать девочки. Аналогичным образом, если в 18 месяцев процент двусловных высказываний у мальчиков несколько выше, чем у девочек, то с 19 до 25 месяцев девочки опережают мальчиков, а затем почти все дети соединяют два слова во фразу.</p><p>Эти данные хороши тем, что получены на основе большого практического материала. Нисколько не сомневаясь в полученных авторами результатах, позволим себе высказать некоторые соображения. Нет полной уверенности не в полученных авторами результатах, а в их интерпретации. Не совсем понятно, почему на основании приведенных выше результатов делается вывод о том, что речевое развитие девочек вовсе не всегда опережает речевое развитие мальчиков. Представляется, что по достаточно важным показателям (типа объема активного словаря) девочки все же опережают мальчиков. Считать же всерьез «преимуществом» мальчиков их лучшую, по сравнению с девочками, реакцию на слово «нельзя» не представляется целесообразным (тем более что это может быть обусловлено другой причиной – склонностью к экспрессивному пути развития, которая более характерна для мальчиков – см. Главу 2). Случаи «нестабильного» превалирования каких-то факторов в речи детей разных полов (то мальчики опережают девочек, то девочки опережают мальчиков) мы предложили бы интерпретировать исключительно как демонстрацию существования различий.</p><p>Таким образом, как нам представляется, полученные результаты можно интерпретировать следующим образом: половые различия влияют на речевое развитие детей на раннем этапе, при этом речевое развитие девочек опережает речевое развитие мальчиков.</p><p>Вторым различием в речевом развитии мальчиков и девочек, которое мы позволили себе отнести к известным, очевидным, является различие в освоении тех или иных тематических групп (лексика): например, названия видов транспорта лучше осваивают мальчики, а названия одежды – девочки. Так, И. Г. Овчинникова даже называет некоторые слова из этих групп (<emphasis>рубашка</emphasis>, <emphasis>машина</emphasis>) «гендерно маркированными» [Овчинникова 2003].</p><p>Вместе с тем, как показывают наши данные, и в отношении этих «гендерно маркированных групп» не все столь однозначно. Чтобы не быть голословными, приведем данные одного из проводившихся под нашим руководством исследования (Е. А. Бурнашовой). Исследование состояло из двух этапов: на первом этапе анализировались материалы того же (см. выше, исследование М. Б. Елисеевой с соавторами) Мак-Артуровского опросника (из коллективного Фонда кафедры – ныне лаборатории – детской речи РГПУ им. А. И. Герцена), второй этап был экспериментальным.</p><p>На первом этапе было отобрано 100 опросников – 50 представляли данные мальчиков и 50 – девочек. В отличие от вышеупомянутого исследования М. Б. Елисеевой и др., в данном исследовании внимание было сосредоточено на детях более старшего возраста – около трех лет (2;10–3;1). Это тот возраст, когда, по нашим представлениям, взрослые уже успели «сориентировать» ребенка в том, что соответствует (должно соответствовать, по мнению родителей) гендерной роли ребенка – мальчика или девочки, т. е. взрослые уже успели «внушить» ребенку, что девочки должны интересоваться одеждой, а мальчики – транспортом, машинами. Представляется, что, наверное, это мы, взрослые, «задаем установку» детям с раннего детства ориентироваться на будущее гендерное поведение (в том числе – языковое), привлекая внимание девочек к «женским» темам, а мальчиков – к «мужским». Вместе с тем, однако, может возникнуть вопрос, взрослые ли задают эту установку или же существует природная (биологическая) половая предрасположенность самих детей к тем или иным предметам (например, к разновидностям платьев – в противоположность к разновидностям пистолетов) и, соответственно, к их языковым средствам обозначения. Полагаем, что однозначного ответа на этот вопрос не существует, но все же позволим себе предположить, что социального (навязываемого обществом поведения, предполагающего развитие интереса девочек к одежде и т. п. и соответствующим языковым обозначениям, а мальчиков – к транспорту, оружию и т. п.) здесь все же существенно больше, чем «биологического», предполагающего инстинктивный интерес, «заложенный» в сознании девочек/ мальчиков от природы.</p><p>Рассматривались только две тематические группы – «одежда и обувь» (в том числе и некоторые аксессуары) и «транспорт».</p><p>Обратимся к наиболее заметным результатам.</p><p>В тематической группе «одежда и обувь» в опроснике представлено 30 слов, мы выделяем из них 10 слов – те слова, в отношении знания которых разница между девочками и мальчиками оказалась наиболее заметной.</p><empty-line/><p>Таблица 4. Наличие в лексиконе девочек и мальчиков некоторых слов из тематической группы «одежда и обувь»: по данным Мак Артуровского опросника</p><image alt="screen_image_117_89_35" l:href="#5"/><empty-line/><p>Из приведенных в таблице данных можно сделать следующие выводы:</p><cite><p>– действительно, девочки несколько лучше знакомы со словами данной тематической группы, чем мальчики;</p><p>– разница оказалась меньше ожидаемой;</p><p>– тот факт, что различие невелико, не позволяет с уверенностью утверждать, что именно оно отражает – лучшее знакомство девочек со словами данной тематической группы или же вообще общее опережение речевого развития девочек;</p><p>– различия в основном зависели от того, кто носит данный вид одежды, – лица женского или мужского пола (слово <emphasis>платье </emphasis>существенно лучше знают девочки, а <emphasis>шорты </emphasis>– мальчики)<a type="note" l:href="#n33">33</a>;</p><p>– единственное различие, представляющее истинный интерес для онтолингвистов, – различие в знании гиперонима <emphasis>одежда</emphasis>.</p></cite><p>Поясним последний пункт: все остальные различия легко объясняются практическим знакомством детей с теми или иными предметами; различие же в знании гиперонима <emphasis>одежда</emphasis>, очевидно, более значимо, поскольку – если оно действительно имеет место – говорит о чем-то более принципиальном, чем просто лучшее или худшее знание каких-то слов.</p><p>Вместе с тем, нельзя не учитывать, что эти данные основаны на родительском опроснике и, возможно, отражают не истинные знания детей, а то, как их родители представляют себе объем этих знаний.</p><p>В тематической группе «транспорт» в опроснике представлено 13 слов, мы выделяем из них 6 слов – те, в отношении знания которых разница между девочками и мальчиками оказалась наиболее заметной.</p><empty-line/><p>Таблица 5. Наличие в лексиконе девочек и мальчиков некоторых слов из тематической группы «транспорт»: по данным МакАртуровского опросника</p><image alt="screen_image_118_265_45" l:href="#6"/><empty-line/><p>Из приведенных в данной таблице данных делаем следующие выводы:</p><cite><p>– в целом обнаруживается лучшее знакомство мальчиков со словами данной тематической группы;</p><p>– разница оказалась меньше ожидаемой;</p><p>– тот факт, что различие невелико, обусловлен не примерно одинаковым знакомством детей обоих полов с названиями видов транспорта, а наличием в этой группе слова <emphasis>коляска</emphasis>;</p><p>– без учета знакомства детей со словом <emphasis>коляска </emphasis>различие в знакомстве детей со словами этой тематической группы достаточно существенно.</p></cite><p>Пояснения в данном случае требует предпоследний пункт – о том, что «лишним» в группе «транспорт» оказалось слово <emphasis>коляска</emphasis>. Конечно, у этого слова много значений, в том числе и таких, которые относятся именно к разновидности транспорта («рессорный четырехколесный экипаж с откидным верхом» [Ожегов, Шведова 1996]), однако трехлетним детям более знакомо, по всей видимости, другое значение слова <emphasis>коляска </emphasis>(«маленькая ручная повозка для катания детей» [Там же]). По вопросу о том, насколько детская коляска является видом транспорта, можно, наверное, дискутировать. В любом случае, к «ядерным», «хорошим представителям класса» (по Э. Рош) «транспорт» это слово явно не относится.</p><p>Отметим также еще два сомнительных момента. Мы не совсем уверены, что знание трехлетними детьми слов из этой тематической группы действительно отражает знание разновидностей транспорта. Не отражает ли оно в большей степени названия соответствующих игрушек – моделей этих видов транспорта? Впрочем, разница в данном случае, возможно, не так и существенна<a type="note" l:href="#n34">34</a>. И второе: вновь следует подчеркнуть, что данные основаны на родительском опроснике и есть вероятность, что они отражают не истинные знания детей, а то, как их родители представляют себе объем этих знаний.</p><p>На втором этапе данного исследования проводился эксперимент с 11 мальчиками и 11 девочками в возрасте 2;10–3;0. Обсудим результаты, демонстрирующие какие-либо гендерные различия.</p><p>В первом задании проверялся активный лексикон (способность назвать различные разновидности одежды).</p><empty-line/><p>Таблица 6. Наличие в лексиконе девочек и мальчиков некоторых слов из тематической группы «одежда и обувь»: по результатам эксперимента</p><image alt="screen_image_120_86_47" l:href="#7"/><p><sup>4</sup> Поскольку вновь в отношении слова <emphasis>бусы </emphasis>у девочек был получен несравнимо лучший результат, был проведен дополнительный эксперимент на знание детьми других так называемых аксессуаров (серьги, браслет, кольцо). В результате девочки дали 75 % правильных ответов, а мальчики – 52 %, т. е. разница оказалась не столь и впечатляющей – тем более что из названных 4-х аксессуаров все – может быть, за исключением кольца – женщины носят существенно чаще. Иными словами, опять приходим к тому же выводу: лучшее знание слов данной тематической группы девочками обусловлено не только (или не столько?) их б&#xF3;льшим интересом к одежде и т. п., сколько актуальностью того или иного предмета для лиц обоих полов – мальчиков больше интересует то, что носят мужчины, а девочек – то, что носят женщины.</p><empty-line/><p>Из приведенных в таблице данных можно сделать следующие выводы, очень похожие на те, которые получились в результате анализа данных Мак Артуровского опросника:</p><cite><p>– действительно, девочки несколько лучше знакомы со словами данной тематической группы, чем мальчики;</p><p>– разница оказалась весьма незначительной;</p><p>– тот факт, что различие невелико, не позволяет с уверенностью утверждать, что именно оно отражает – лучшее знакомство девочек со словами данной тематической группы или же вообще общее опережение речевого развития девочек;</p><p>– различия в основном зависели от того, кто носит данный вид одежды, – лица женского или мужского пола (слово <emphasis>юбка </emphasis>существенно лучше знают девочки, а <emphasis>рубашка </emphasis>– мальчики);</p><p>– и вновь можно предположить, что в столбце «разница в пользу девочек» результаты более впечатляющие, чем в столбце «разница в пользу мальчиков», потому, что есть виды одежды (или аксессуаров), которые практически носят только лица женского пола (бусы, юбка, сарафан), но почти нет видов одежды, которые носят исключительно лица мужского пола (брюки, ботинки, рубашку чаще носят мужчины, но и женщины нередко их тоже надевают).</p></cite><p>Итак, способ получения результатов – другой (эксперимент, а не опросник), многие предметы и их названия – другие, а результат почти идентичный тому, который был получен в первой части исследования.</p><p>Некоторые различия в реакциях мальчиков/девочек выявились и в следующем задании, в котором требовалось «найти лишнее» (проверка особенностей генерализации). Детям предъявлялись изображения свитера, футболки, безрукавки (теплая) и кофты с застежкой. Большинство мальчиков посчитали, что лишней в этом «наборе» является футболка (45 % реакций – ср. с тем, что только 9 % девочек ответило так же), а большинство девочек – что безрукавка (55 % реакций – ср. с тем, что только 19 % мальчиков ответило так же). Получается, что девочки скорее обратили внимание на форму предмета (наличие/ отсутствие рукавов), а мальчики – на предназначение (согревать: футболка – единственный легкий вид одежды в этом наборе). Обнаружилось некоторое различие в реакциях мальчиков/девочек и на другой набор предметов. Из 4 предметов (сапоги, валенки, резиновые сапоги и туфли) девочки посчитали лишними туфли (36 %; у мальчиков таких ответов только 18 % – меньше всего), а мальчики посчитали лишними резиновые сапоги (46 % ответов; у девочек таких ответов только 18 % – меньше всего). Таким образом, девочки опять же, по-видимому, обращают внимание на форму предмета (высота обуви), а мальчики – на предназначение (возможность использовать для бега по лужам; некоторые мальчики, кстати, устно так и мотивировали свой выбор).</p><p>Интересными представляются и результаты в отношении слова <emphasis>одежда</emphasis>. Назвать это слово в эксперименте (в качестве обобщающего к словам, обозначающим различные разновидности одежды) смогли 36% девочек и 45 % мальчиков. Сравним это с тем, как родители, руководствуясь своими представлениями о лексиконе их детей, оценили этот же параметр: по мнению родителей, это слово есть в активном лексиконе 60 % девочек и 52 % мальчиков. Любопытна не столько общая «переоценка» родителями знаний своих детей, а «гендерная направленность» этой переоценки: знания девочек «переоценили» на 24 %, а мальчиков – лишь на 7 %. Разумеется, выборка (в особенности, в эксперименте) была небольшой, и потому результат может быть случайным, однако есть основания предположить, что родители, заявляющие, что их ребенок использует слово <emphasis>одежда</emphasis>, руководствуются не всегда тем, что их ребенок действительно произносит, а тем, что он (опять же – с точки зрения родителей) должен произносить: с точки зрения родителей, одежда как таковая больше интересует девочек. Результаты же эксперимента показали, что мальчики не только не отстают в знании этого гиперонима от девочек, но и напротив, опережают их, что может быть объяснено их большей склонностью к генерализации.</p><p>Обратимся теперь к тематической группе «транспорт». Приведем только те данные, кторые отражают различия у мальчиков/девочек<a l:href="#n35" type="note">35</a>.</p><empty-line/><p>Таблица 7. Наличие в лексиконе девочек и мальчиков некоторых слов из тематической группы «Транспорт»: по данным эксперимента</p><image alt="screen_image_122_311_47" l:href="#8"/><empty-line/><p>Если сравнить результаты с тем, как представляют себе знания своих детей их родители, то некоторые конкретные «разночтения» просто поражают: если родители думают, что слово <emphasis>грузовик </emphasis>активно использует 58 % девочек и 72 % мальчиков, то эксперимент показал, что это слово использовали лишь 9 % девочек и 27 % мальчиков. Откуда такая разница? Возможно, она связана с тем, что родители, говоря о своих детях, представляли себе не столько своих детей, сколько себя в детстве: раньше слово <emphasis>грузовик </emphasis>действительно было очень частотным, сейчас же чаще можно услышать <emphasis>фура </emphasis>и др.</p><p>При этом не менее интересно и то, что в целом (если говорить не о конкретных словах, а о тенденциях) выводы по результатам эксперимента и анализа опросника вновь удивительным образом совпадают:</p><cite><p>– действительно, в целом обнаруживается лучшее знакомство мальчиков со словами данной тематической группы;</p><p>– действительно, разница не столь уж велика;</p><p>– тот факт, что различие невелико, обусловлен не примерно одинаковым знакомством детей обоих полов с названиями видов транспорта, а наличием в этой группе слова <emphasis>коляска</emphasis>;</p><p>– без учета слова <emphasis>коляска </emphasis>различие в знакомстве детей со словами этой тематической группы достаточно существенно.</p></cite><p>Единственный непонятный нам факт – явно лучшее знакомство девочек со словом <emphasis>автобус</emphasis>. Факт представляется странным потому, что слова <emphasis>троллейбус </emphasis>и <emphasis>трамвай </emphasis>назвал ровно одинаковый процент девочек и мальчиков – по 36 % в первом случае и по 81 % – во втором. Объяснить исключительность слова <emphasis>автобус </emphasis>в этой части эксперимента мы не беремся (хотя, естественно, никакой принципиальной роли это не играет).</p><p>Отметим еще только одно любопытное обстоятельство: в эксперимент мы сознательно включили изображение мотоцикла – в основном «мужского» вида транспорта – и получили характерный результат: мальчики опередили в знании этого слова девочек на 45 %, т. е. больше, чем в чем бы то ни было еще. По-видимому, это коррелирует с обнаруженным при анализе тематической группы «одежда» обстоятельством: самыми значимыми оказываются различия, обусловленные не столько общей склонностью мальчиков/девочек к словам той или иной тематичекой группы, сколько фактором использования данного предмета лицами того или иного пола.</p><p>Таким образом, действительно, обнаружилось наличие некоторых различий у детей около 3-х лет в знании слов различных тематических групп: девочки несколько лучше знают названия одежды, обуви и аксессуаров, а мальчики – видов транспорта. Вместе с тем называть эти тематические группы «гендерно маркированными» мы бы не спешили – в первую очередь потому, что эти различия оказываются значительно менее существенными, чем различия, обусловленные актуальностью данных предметов для лиц того или иного пола. Поскольку мы считаем, что оба эти типа различий относятся к факторам «экзогенным» (внешнего происхождения, либо «навязанным» детям взрослыми с их представлениями о том, что должно быть близко мужчине, а что – женщине, либо фактом использования предмета лицами того или иного пола), мы не считаем, что эти различия достойны дальнейшего более серьезного изучения.</p><p>Более любопытными нам представляются некоторые факты, на основании которых нельзя делать серьезных выводов, но можно задуматься о тенденциях – например, о большей склонности к лексикосемантической генерализации мальчиков и о большей склонности девочек в процессе генерализации опираться на форму предметов, а мальчиков – на их функции.</p></section><section><title><p>3.2. Новые факты о различиях в речевом развитии мальчиков/девочек</p></title><p>Если в предыдущем разделе мы попытались проанализировать те речевые различия мальчиков и девочек, которые традиционно известны (хотя, как мы стремились показать, не все эти различия столь уж очевидны и безусловны), то в этом разделе будут описываться те различия, которые стали привлекать внимание исследователей только в последнее время.</p><p>Так, И. Г. Овчинникова [Овчинникова 2003] сообщает о том, что в ходе ее исследований выснилось, что, судя по критерию достоверности, можно утверждать, что гендер<a type="note" l:href="#n36">36</a> оказывает существенное влияние на количество синтагматических реакций: у мальчиков 6-ти лет синтагматических реакций существенно больше, чем у девочек того же возраста – хотя в целом такие реакции не очень частотны в устном ассоциативном эксперименте. При этом нам было интересно то, что, по данным И. Г. Овчинниковой, стимулы «игрушка» и «кукла», которые она называет «гендерно маркированными» (имея, очевидно, в виду их маркированность как «женских» слов), вызывают у мальчиков частотные парадигматические реакции <emphasis>одежда </emphasis>и <emphasis>игрушка</emphasis>. Сравним это с одним из результатов проводившегося под нашим руководством эксперимента (см. выше, в предыдущем параграфе): слово <emphasis>одежда </emphasis>в качестве обобщающего к словам, обозначающим различные разновидности одежды, смогли назвать 36 % девочек и 45 % мальчиков – в то время как родители убеждены, что девочки гораздо лучше мальчиков знают это слово.</p><p>Есть смысл задуматься над тем, почему мальчики (в целом хуже, чем девочки, владеющие лексикой из тематической группы «одежда») чаще используют обобщающее слово-гипероним (и по данным И. Г. Овчинниковой, и по нашим данным – результаты получены совершенно разными путями, разное было объектом внимания, дети были совершенно разного возраста – а результаты в данном случае оказались идентичными). Возможно, дети вообще склонны чаще использовать гипероним в тех случаях, когда по какой-то причине плохо разбираются в гипонимах. Так, нечто аналогичное было недавно обнаружено нами (см. [Доброва, Чернышенко 2016]) в речи детей-инофонов, для которых русский язык не является родным, – проживающих в России киргизов, узбеков и др. существенно более старшего возраста (2–4 класс). Такие дети, называя предметы, изображенные на картинках, называли гипонимы, когда знали их (платье, кофта и т. п.), но, когда не знали гипонима, произносили вместо него гипероним (в ряду <emphasis>платье</emphasis>, <emphasis>кофта </emphasis>и т. п. – вдруг <emphasis>одежда </emphasis>о футболке). Поэтому представляется, что б&#xF3;льшая частотность гиперонима <emphasis>одежда </emphasis>у мальчиков по сравнению с девочками (будь то ассоциативный эксперимент с 6-летними детьми или эксперимент, проверяющий активный словарь 3-летних детей) как раз и объясняется относительно плохим знанием мальчиками «деталей», т. е. согипонимов из гипогиперонимического гнезда «одежда». Возможно, этим же свойством детской речи объясняется такой любопытный факт: в описываемом в предыдущем параграфе эксперименте дети, по мнению их родителей (данные опросника), хорошо знают слово <emphasis>машина</emphasis>, но девочки знают его несколько хуже (94 % девочек и 100 % мальчиков), а по результатам эксперимента оказалось, что это слово назвали вообще все дети – по 100 % и мальчиков и девочек. Нет ли оснований полагать, что слово <emphasis>машина </emphasis>для ребенка 3 лет выполняет функцию некоего окказионального гиперонима – временного субститута узуального «взрослого» гиперонима «транспорт»? Иными словами, девочки, хуже мальчиков разбирающиеся в разновидностях транспорта («машин»), все называют само слово-гипероним <emphasis>машина</emphasis>, поскольку оно позволяет им «не вдаваться в подробности», называя разновидности, – ровно так же, как мальчики, хуже девочек разбирающиеся в разновидностях одежды, даже чаще девочек называют само слово <emphasis>одежда</emphasis>. При этом в обоих случаях дети «противоположного» пола (не того пола, по отношению к которому данная тематическая группа обозначается некоторыми исследователями как «гендерно мотивированная») на самом деле лучше знают гиперонимы, чем думают родители: девочки лучше знают слово <emphasis>машина</emphasis>, чем думают родители девочек, а мальчики лучше знают слово <emphasis>одежда</emphasis>, чем думают родители мальчиков.</p><p>Кроме того, данные результаты приводят и к размышлениям более общего порядка: не стоит ли предположить, что лучшее или худшее знакомство мальчиков/девочек с лексикой из той или иной тематической группы находится во взаимосвязи с тем, какой уровень освоения лексической иерархии является базовым, т. е. таким, с которого начинается освоение этой иерархии? Есть вероятность того, что в группе «одежда» для девочек базовый уровень (нужный в практической деятельности, вызывающий интерес) – уровень согипонимов (<emphasis>юбка</emphasis>, <emphasis>платье</emphasis>, <emphasis>сарафан </emphasis>и т. п.), а для мальчиков базовый – более высокий уровень гиперонима <emphasis>одежда</emphasis>. Для мальчиков в группе «транспорт» базовый уровень – уровень согипонимов (<emphasis>поезд</emphasis>, <emphasis>мотоцикл</emphasis>, <emphasis>пожарная машина</emphasis>), а для девочек базовый – более высокий уровень гиперонима <emphasis>машина </emphasis>(<emphasis>машина </emphasis>в значении «транспорт»). В таком случае получается, что не слишком значимое само по себе для онтолингвистики «лучшее знакомство» девочек с тематической группой «одежда», а мальчиков – с тематической группой «транспорт» выводит нас на уже существенно более принципиальную проблему – проблему гендерных различий базовых уровней постижения лексики: они в отдельных случаях оказываются разными у мальчиков и девочек; в одной и той же тематической группе слов процесс онтогенеза у детей одного пола направлен «снизу вверх» (когда тематическая группа «соответствует» полу ребенка), а у детей другого пола – «сверху вниз» (когда тематическая группа «не соответствует» полу ребенка). В принципе, такое предположение не противоречит нашим представлением о причинах, почему базовыми уровнями для разных тематических групп могут быть разные уровни (уровень «апельсин – лимон – яблоко», а не уровень «фрукт», однако уровень «дерево», а не уровень «осина – клен – ясень»): базовым является тот уровень, который важен в практической деятельности.</p><p>Что же касается различий в области освоения грамматики, то и здесь у мальчиков/девочек имеются различия, однако они пока еще изучены недостаточно. Возможно, это связано с тем, что если особенности речи мальчиков и девочек школьного возраста все же стали исследоваться отечественными лингвистами в последние годы (см. [Бакушева 1995; Овчинникова 2003; Петрова 2001] и др.), то о гендерных различиях, проявляющихся в период, когда у детей только формируется так называемая продуктивная морфология, т. е. в период дошкольного детства, известно не так много<a l:href="#n37" type="note">37</a>.</p><p>Лишь в последние годы появились исследования, посвященные освоению детьми морфологии в этот период [Бондаренко 2009; 2011; Бондаренко, Доброва 2011]. Поскольку особенностям освоения детьми морфологии в аспекте вариативности речевого онтогенеза будет посвящен специальный раздел (раздел 6.1. Главы 6), в данном случае не будем ни описывать эксперимент, ни комментировать его результаты, перейдем непосредственно к выводам, касающимся различий у мальчиков/девочек.</p><p>Так, критерий ранговой корреляции Спирмена показывает статистически значимую взаимосвязь между полом и количеством формообразовательных инноваций и между полом и количеством словообразовательных инноваций (у девочек их больше). Кстати, то обстоятельство, что результаты эксперимента по формообразованию весьма близки результатам эксперимента по словообразованию, представляется крайне существенным, поскольку, с одной стороны, свидетельствует о единстве процесса освоения грамматики, а с другой стороны, доказывает достоверность итоговых выводов (результаты, полученные независимо друг от друга в разных частях исследования, совпали по наиболее значимым показателям).</p><p>Кроме того, выяснилось, что для мальчиков более значима, чем для девочек, системность словообразовательной и формообразовательной модели (о том, что понимается под системностью слово- и формообразовательных моделей см. в разделе 6.1): критерий ранговой корреляции Спирмена показал статистически значимую взаимосвязь между полом и количеством используемых ребенком системных, но менее регулярных словообразовательных моделей. Поясним это положение следующими примерами. То, что для мальчиков более существенной, чем для девочек, является системность словообразовательной модели, можно проиллюстрировать следующим образом: инновации типа *<emphasis>коровенок </emphasis>(вместо теленок) встречаются в равной мере у мальчиков и девочек, а инновации типа *<emphasis>стекляк </emphasis>(вместо стекольщик) – чаще у девочек (<emphasis>коровенок</emphasis>, в отличие от <emphasis>стекляк </emphasis>– системная, самая продуктивная словообразовательная модель). То, что для мальчиков более существенной, чем для девочек, является системность формообразовательной модели, можно проиллюстрировать следующим образом: инновация *<emphasis>поезды </emphasis>(вместо поезда) встречается в равной мере у мальчиков и девочек, а инновация *<emphasis>стулий </emphasis>(вместо стульев) – чаще у девочек (<emphasis>поезды</emphasis>, в отличие от <emphasis>стулий</emphasis>, – системная формообразовательная модель). Иными словами, инновации у девочек не зависят от системности слово- и формообразовательной модели, а у мальчиков – зависят: из репертуара продуктивных моделей они выбирают самую продуктивную.</p><p>Выяснилось также, что освоение словообразования и формообразования у девочек происходит более плавно (им свойствен более эволюционный путь развития), а у мальчиков – более резко, скачкообразно (им свойствен более «революционный» путь развития), у них нередко наблюдаются чередования периодов плато, а затем – резких скачков. К сожалению, мы вынуждены вновь и вновь подчеркивать, что, когда мы говорим о тенденциях такого рода, мы, естественно, имеем в виду лишь общие тренды, поэтому не можем понять, почему нам неоднократно пытаются (в качестве опровержения этих данных, подтвержденных, кстати, с помощью методов математической статистики) привести в пример какую-нибудь девочку, речевое развитие которой было скачкообразным, или мальчика, речевое развитие которого было плавным. Разумеется, мы нисколько не сомневаемся в том, что такое возможно, равно как не считаем, что это что-то опровергает: речь идет лишь об общих статистических тенденциях (неких средних показателях).</p><p>Так, плавность речевого развития девочек и скачкообразность речевого развития мальчиков подтверждается тем, что у 3-летних и 4-летних девочек в заданиях на формообразование больше правильных ответов, чем у мальчиков, однако к пяти годам мальчики «вырываются вперед», и количество правильных ответов у них начинает превышать количество правильных ответов девочек.</p><p>Кроме того, склонность девочек к более плавному поступательному движению вверх, а мальчиков – к более скачкообразному развитию проявилась и в случаях так называемого мнимого регресса (подробнее об этом явлении см. [Цейтлин 1998]) с последующим прогрессом. Так, количество правильных ответов при формообразовании – то, что принято называть U-shaped development, – при выстраивании графиков у девочек действительно оказалось немного похоже по форме на букву U; у мальчиков же – скорее не на букву U, а на букву V (резкое уменьшение показателей, а затем столь же резкое их увеличение). Получилось, что для мальчиков характерно даже не столько U-shaped development, сколько V-shaped development.</p><p>Не можем мы, к сожалению, говорить о различиях в области овладения синтаксисом мальчиками и девочками: насколько нам известно, таких исследований на материале русского языка до сих пор никто не проводил.</p><p>Вместе с тем у нас есть некоторые данные, касающиеся различий у мальчиков и девочек при воспроизведении синтаксических конструкций. Исследование, о котором идет речь, более подробно будет освещено в разделе 6.2 Главы 6, посвященном различиям в имитации в аспекте вариативности речевого онтогенеза. Здесь же отметим лишь то, что девочки в среднем точнее, чем мальчики, воспроизводят предложения (равно как и отдельные слова), что, вероятно, говорит об их более высоком уровне речевого развития. При этом девочки чаще отказываются воспроизводить предложения, чем мальчики; очевидно, это связано с тем, что имитация предложений на исследуемом этапе речевого развития у девочек – более осознанная, чем у мальчиков. Если девочка не может в точности повторить предложение при имитации, она просто отказывается от ответа, чтобы не допустить ошибки. Полагаем, что эти различия относятся скорее к особенностям имитации мальчиков и девочек, чем к особенностям освоения синтаксиса.</p><p>Вместе с тем в указанном исследовании обнаружились и некоторые особенности, относящиеся все же скорее к освоению синтаксиса. Так, интересно, что в эксперименте изменяли порядок слов в предложении с прямым порядком слов на инвертированный (что вообще-то у детей бывает нечасто) только мальчики, и они же в 1,5 раза чаще, чем девочки, изменяли инвертированный порядок слов в предложении на прямой или «более прямой» (<emphasis>Маша красивый цветочек взяла </emphasis>– вместо <emphasis>Взяла цветочек Маша красивый</emphasis>). Полагаем, что это свидетельствует о том, что для мальчиков, в отличие от девочек, важнее содержание предложения, а не его форма.</p><p>Имеются и некоторые (пока – весьма предварительные) данные об особенностях освоения орфографии в младшей школе мальчиками и девочками. Так, два (никак не взаимосвязанных) исследования, проводившихся под нашим руководством, привели к одинаковому выводу:</p><p>при освоении орфографии мальчики в большей степени, чем девочки, опираются на фонетический принцип; точнее – они больше, чем девочки, склонны игнорировать морфологический принцип.</p><p>Во-первых, об этом свидетельствует количество ошибок у мальчиков и девочек на правила, подчиняющиеся тем или иным принципам орфографии (данные эксперимента, проводившегося Н. Шуваликовой).</p><p>Во-вторых, об этом же косвенно свидетельствуют и примеры подбора проверочных слов (данные эксперимента, проводившегося М. Михайловой) при изучении темы «написание гласных в корне, проверяемых ударением»: только мальчики составляли «пары» типа «*<emphasis>дажди – дождь</emphasis>», «*<emphasis>охронять – охрана</emphasis>» – «наперекор» изучаемому правилу. Детям (мальчикам) нисколько не мешало, что в проверочном слове оказывался другой гласный, они просто игнорировали морфологический (основной, кстати, казалось бы) принцип русской орфографии, согласно которому одинаковые морфемы в одноморфемных словах должны писаться одинаково, в соответствии с сильной позицией.</p><p>В случаях первого типа («*<emphasis>дажди – дождь</emphasis>») дети (мальчики) опирались на звучание: в слове «дожди» звучит [а] – соответственно, и пишу «а», как слышу; демонстрирую при этом, что знаю, что надо подбирать проверочное слово с ударным гласным, однако игнорирую правило (опирающееся на морфологический принцип орфографии) и пишу так, как слышу.</p><p>В случаях типа «*<emphasis>охронять – охрана</emphasis>» ситуация несколько более сложная. «<emphasis>Охронять</emphasis>» – вообще странное, казалось бы, написание, не соответствующее ни фонетическому, ни морфологическому принципу орфографии: там и не звучит [а], и проверочное слово «подсказать» такое написание не может. По-видимому, здесь «срабатывает» другое: ребенок, скорее всего, из своего школьного опыта делает сверхгенерализованный вывод – если слышится [а], в безударном положении надо писать «о».</p><p>Поэтому примеры «странной проверки» безударного гласного в корне мальчиками мы трактуем следующим образом. Случаи типа «*<emphasis>дажди – дождь</emphasis>» свидетельствуют об опоре на фонетический принцип и игнорировании морфологического принципа. Тот факт, что такого рода примеры встретились только у мальчиков (равно как и то, что, по данным другого вышеупомянутого исследования, у мальчиков больше, чем у девочек, ошибок на правила, подчиняющиеся морфологическому принципу, и меньше – на правила, подчиняющиеся фонетическому принципу), мы объясняем несколько более поздним речевым развитием мальчиков (что касается и освоения орфографии): фонетический принцип все же более прост (как слышу – так и пишу), недаром в основном на него обычно опираются дети дошкольного возраста, когда сами, спонтанно, без специального обучения начинают писать – как слышат. Случаи же типа «*<emphasis>охронять – охрана</emphasis>» свидетельствуют, как представляется, о склонности детей (мальчиков) к системности. В данном случае речь идет не о системности слово- или формообразовательной модели, как в экспериментах, проводившихся А. А. Бондаренко, а о системности орфографического правила: проверять написание безударного гласного с помощью проверочного слова и получать при этом каждый раз иной результат (то оказывается, что надо писать «о», то – «а») – менее «глобально», чем «универсальное» (окказиональное) правило – там, где в безударном положении слышится [а], всегда пишу «о».</p><p>Есть, кстати, и еще одно обстоятельство, которое следует обсудить в связи с тем, что и примеры типа «*<emphasis>дажди – дождь</emphasis>», и примеры типа «*<emphasis>охронять – охрана</emphasis>» встретились (по крайней мере, в упомянутом исследовании) только у мальчиков: с точки зрения педагогики, возможно, это следовало бы назвать каким-то «непослушанием» мальчиков (в отличие от «послушности» девочек); мы же, с точки зрения онтолингвистики и психолингвистики, можем посмотреть на это как на иллюстрацию большей склонности мальчиков, чем девочек, к следованию собственному, самостоятельно выработанному правилу и потому игнорированию узуального правила. В одном случае (типа «*<emphasis>дажди – дождь</emphasis>») эта уверенность может идти от представления о значимости звукового облика слова, в другом («*<emphasis>охронять – охрана</emphasis>») (и это представляется нам особенно любопытным) – от убежденности в том, что более «глобальное», более системное в языке всегда имеет преимущество.</p><p>Наконец, имеются некоторые основания для того, чтобы предположить, что особенности метаязыковой деятельности мальчиков и девочек тоже различаются.</p><p>Было проведено исследование проявлений метаязыковой деятельности двух детей – одного мальчика и одной девочки (Алеши Д. и Лизы Е.). Дневник Алеши вел автор данного исследования, а дневниковые записи речи Лизы отражены в различных трудах М. Б. Елисеевой [Елисеева 2008; 2014; 2015 и др.], примеры взяты в основном из [Елисеева 2015]. Сразу следует оговориться: безусловно, эти 2 дневника – не «равновеликие» и не равнозначные. Дневник М. Б. Елисеевой – значительно подробнее нашего дневника с записями речи Алеши. Однако это не означает, что нельзя сопоставлять отраженный в этих дневниках материал: да, нельзя считать, сколько («поштучно») в каждом из дневников отражено таких фактов, а сколько других, но сопоставлять дневники все-таки можно, поскольку можно увидеть тенденции, склонности ребенка к тому или другому. Если в дневнике одного ребенка отражено почти исключительно одно, а в дневнике другого – почти исключительно другое, то исследователям все-таки стоит обратить на это внимание – вне зависимости от степени подробности дневника.</p><p>Именно этих двух детей интересно сопоставить потому, что по остальным критериям, кроме пола, эти два ребенка относятся к одинаковым «группам»: оба определены как референциальные дети, оба принадлежат к семьям с высоким социокультурным статусом, у обоих нет сопоставимых с ними по возрасту старших сиблингов<a l:href="#n38" type="note">38</a>.</p><p>Исследовались две разновидности метаязыковой деятельности детей – самоисправления и «грамматический протест» (как часть более широкого явления – языкового протеста<a type="note" l:href="#n39">39</a>). Результаты исследования показали, что эти разновидности метаязыковой деятельности весьма различны у двух названных детей, причем склонность к одной или другой из них свидетельствует о стремлении в одном случае к языковой норме, а в другом – к языковой системе.</p><p>Итак, при сравнении лонгитюдных записей спонтанной речи двух детей – Лизы Е. и Алеши Д. – в возрасте приблизительно от 2;6 до 5 лет обнаруживается, что грамматического протеста (и шире – языкового протеста) в речи Лизы почти нет, а в развитии Алеши он занимает весьма существенное место.</p><p>«Грамматический протест» в речи Алеши:</p><cite><p>(О ногтях) А. поправляет взрослого: <emphasis>Не постригу, а *пострижу </emphasis>(4;6) (протест против исторических чередований, стремление к единообразию парадигмы);</p><p>А.: <emphasis>*Множко </emphasis>– Взр.: Не множко, а много. – А.: <emphasis>Нет, раз есть немножко – значит, есть и *множко </emphasis>(4;7) (протест против словообразовательной асимметрии: почему есть немного – немножко, но нет много – *множко);</p><p>А.: <emphasis>Одна *ягодина </emphasis>– Взр.: Надо говорить ягодка. – А.: <emphasis>Нет, она же одна </emphasis>(4;7) (протест против непостоянства грамматического маркирования единичности с помощью суффикса -ин-. Ср. с: малина – малинина);</p><p>А.: <emphasis>Почему ты Катиного папу называла Никита Николаевич? Он же папа. Значит, *Никит </emphasis>(4;10) (протест против принадлежности существительных, обозначающих лиц мужского пола, к склонению на -а, преимущественно женскому).</p></cite><p>При этом во всех случаях протест Алеши обусловлен стремлением к большей системности, к соблюдению языковой логики.</p><p>Что же касается самоисправлений, то и здесь обнаруживается весьма существенное различие у данных двух детей.</p><p>Во-первых, у Лизы самоисправлений множество, судя по всему – сотни; в речи же Алеши мы насчитали их только 15 (разумеется, возможно, не все самоисправления были зафиксированы, но они явно не были особенно характерны для данного ребенка).</p><p>Во-вторых, у Лизы встречаются самые различные самоисправления:</p><cite><p>– и инициированные взрослым (3;4,2 <emphasis>*Витаминку без кислости</emphasis>. – Какую? – <emphasis>Которая не кислая</emphasis>*),</p><p>– и инициированные самим ребенком (2;10,18 <emphasis>*И буду съесть… Есть*</emphasis>).</p></cite><p>У Лизы очень много самоисправлений, заменяющих ненормативные языковые факты нормативными (2;10,3 <emphasis>*Сейчас палочку я найду для спанья…* </emphasis>– Для чего? – <emphasis>*Нет, она будет спать у меня, палочка*</emphasis>).</p><p>У Алеши же разновидности самоисправлений ограничены. Имеют место самоисправления, связанные с самокритикой себя в более раннем возрасте (Р. Якобсон объяснял такого рода примеры памятью на изживаемые или вовсе изжитые стадии собственного языкового опыта [Якобсон 1996]): <emphasis>Я был маленький и говорил вместо «сигарета» «*курилка» </emphasis>(4;5) (воспоминание о собственной словообразовательной инновации). Наблюдаются у Алеши самоисправления, обусловленные «вынужденной» ошибкой (в угоду рифме): (Сочинил стихи) <emphasis>Листья ведь *цветовые Похожи на кленовые… Но ведь надо говорить «цветные»… </emphasis>(4;11). Иногда у него встречаются самоисправления, инициированные взрослыми: <emphasis>Всё выпито, всё *съето</emphasis>. – А как надо? – <emphasis>Всё съедено </emphasis>(4;1), но их немного. Такие самоисправления можно рассматривать как таковые лишь условно, они – не «настоящие» (о том, что самоисправления по инициативе взрослых ненастоящие, пишет и М. Б. Елисеева [Елисеева 2015]). Таким образом, получается, что все самоисправления Алеши указанных типов – не совсем «настоящие». И возникают они, кстати, в более позднем возрасте, чем у Лизы (очевидно, потому, что порождены другими причинами). Настоящие же самоисправления у Алеши встречаются крайне редко, и они практически всегда связаны со стремлением к большей языковой системности, к большей «логичности»: <emphasis>А тепель из лубаски пошла клофь </emphasis>(А теперь из рубашки пошла кровь) – Что? – <emphasis>Ну, *клофа </emphasis>(2;6) (стремление к «супер-системности» родового противопоставления – маркирования существительных ж. р. всегда флексией -а, не нулевой флексией). Ребенок исправляет с правильного на неправильное. М. Б. Елисеева называет такие самоисправления «самоисправлениями наоборот», однако нам представляется, что важнее другое: такие самоисправления – не «в пользу» нормы, а «в пользу» системы, логичности. Ср. еще: <emphasis>У Дедов Морозов женых, т. е. женов, не бывает </emphasis>(4;2) (замена одной окказиональной формы другой, но более «системной», с доминантной для р. п. флексией).</p><p>У Алеши самоисправлений «в пользу» нормы (исправление более системного языкового знака менее системным) почти нет, безусловен только один пример такого рода: <emphasis>Сколько *кораблёв плывет. То есть кораблей </emphasis>(4;5) (замена окказиональной формы с «системной», т. е. доминантной для р. п. мн. ч., флексией нормативной формой). У Лизы же большинство истинных самоисправлений в области морфологии (не инициированных взрослым) – «в пользу» нормы. «В пользу» морфологической системы (вопреки норме) очевиден только один пример самоисправления: <emphasis>Это их друзья. Это их други </emphasis>(3;2). Остальные – «в пользу» нормы: <emphasis>А я *искаю. Ищу я! Ищу! Ищу</emphasis>! (2;10); <emphasis>Я сюда шкурки *ложу… Кладу </emphasis>(3;1). Последние два примера – не совсем «настоящие»: вроде бы Лиза исправила свою ошибку самостоятельно, но, как следует из комментариев, мать предварительно, ранее, неоднократно исправляла в ее речи эти отступления от нормы. И вообще нельзя не отметить огромного количества «ненастоящих» самоисправлений в речи Лизы – самоисправлений по инициативе взрослого (непосредственно перед «самоисправлением» или в течение какого-то времени перед этим). В инпуте Алеши таких инициатив со стороны взрослых было несравнимо меньше. Поэтому возникает даже подозрение, что наличие множества самоисправлений в речи ребенка, и в особенности самоисправлений «в пользу» нормы, – вторично, что это результат следования ребенка стратегиям взрослых (которые все время исправляют в его речи отступления от нормы).</p><p>Таким образом, самоисправления в речи одного из детей демонстрируют стремление к соответствию языковой норме, а в речи другого – к логике и языковой системности. Грамматический же протест, характерный не для всех детей, имеет место из этих двух детей только у Алеши и свидетельствует о стремлении к «супер-системности» языковой системы. Вопрос заключается в том, что же является причиной названных различий? Возможно, причины – в различиях инпута, возможно – в половой принадлежности этих двух детей: мальчик демонстрировал явное стремление к соблюдению «законов» языковой системы и к соблюдению языковой логики, а девочка отчетливо стремилась следовать языковой норме. На сегодняшний день у нас нет ответа на вопрос, что здесь важнее – влияние инпута или же какая-то внутренняя «установка» ребенка, обусловленная, возможно, полом. Впрочем, как представляется, одно вовсе не отрицает другое. Вполне можно предположить, что девочка (Лиза) стремилась к языковой норме, и ее мать вела себя с ней соответствующим образом, исправляя речевые ошибки и помогая двигаться к этой норме, а мальчик (Алеша) с его устремленностью к языковой системе не очень-то позволял себя исправлять, яростно спорил, имея, кстати, для этого некие основания: его ошибки почти всегда были ошибками в отношении языковой нормы, но не в отношении языковой системы. Поэтому не исключено и «взаимопереплетение» двух причин – пола детей и особенностей инпута.</p><p>К сожалению, проверить, влияет ли действительно пол ребенка на его склонность к различным разновидностям метаязыковой деятельности достаточно сложно: для получения сколько-нибудь значимых результатов требуется большое количество детей, т. е. нужен эксперимент, а проявления метаязыковой деятельности типа языкового протеста и самоисправлений обычно извлекаются из спонтанной речи детей. Именно поэтому мы и не берем на себя смелость при подведении итогов исследования различий в речевом развитии детей, обусловленных полом, хоть как-то учитывать рассмотренные выше различия в метаязыковой деятельности, обнаруженные (пока) на материале речевой продукции только двух детей.</p></section><section><title><p>3.3. Различия в речевом развитии мальчиков/девочек: сводная таблица</p></title><p>Попытаемся теперь свести воедино сведения о различиях в речевом развитии мальчиков и девочек. В предлагаемой ниже таблице вполне сознательно «центр тяжести» смещен от различий у мальчиков/девочек (столбцы 2 и 3) к самому факту существования этих различий, к их содержанию (столбец 1) и возможным (пока не до конца выясненным) их причинам (столбец 4).</p><empty-line/><p>Таблица 8. Различия в речевом развитии мальчиков/девочек</p><image l:href="#9" alt="screen_image_136_270_46"/><empty-line/><image alt="screen_image_137_48_33" l:href="#10"/><empty-line/><image l:href="#11" alt="screen_image_138_48_47"/><p><sup>10</sup> Девочкам с детства прививают интерес к одежде, мальчикам – к транспорту и т. п.; в определенный момент и сам ребенок через внимание к определенным группам слов стремится проявлять свою гендерную идентичность.</p><p><sup>11</sup> Например, то, что носят представители данного пола, более актуально и для детей того же пола.</p><p><sup>12</sup> Под практической деятельностью детей понимаем различные ее виды, учитывая при этом, что основным видом практической деятельности детей исследуемого возраста является игра, игровая деятельность.</p><p><sup>13</sup> Проявляется в меньшей значимости системности формо- и словообразовательных моделей, поэтому в б&#xF3;льшей вариативности используемых моделей; в меньшей значимости системности орфографических правил, поэтому в меньшей зависимости от тех или иных принципов орфографии, на которые опирается то или иное правило.</p><p><sup>14</sup> Проявляется в б&#xF3;льшей значимости системности формо- и словообразовательных моделей, поэтому в меньшей вариативности используемых моделей; в б&#xF3;льшей значимости системности орфографических правил, поэтому в большей зависимости от тех или иных принципов орфографии, на которые опирается то или иное правило.</p><p><sup>15</sup> Мальчикам важнее передать основное содержание предложения, его смысл.</p><p><sup>16</sup> Ср. с нередко более скачкообразным биологическим развитием мальчиков в сравнении с девочками: например, мальчики долго отстают в росте от девочек, а затем быстро догоняют их и обгоняют.</p><empty-line/><p>Таким образом, мы рассмотрели основные из известных на сегодняшний день (в отечественной онтолингвистической литературе и по нашим собственным исследованиям) различия в речи детей, обусловленные полом/гендером. Мы имели возможность убедиться в том, что эти различия имеют место: действительно, девочки (в целом) характеризуются более ранним речевым развитием, чем мальчики, их речевое развитие – более плавное; мальчики же более склонны к системности, логичности, для них важнее содержание, чем форма языкового знака.</p></section></section><section><title><p>Глава 4</p><p>Социокультурные различия: дети из семей с высоким/низким социокультурным статусом</p></title><section><title><p>4.1. Социоэкономический или социокультурный статус?</p></title><p>На Западе уже около 40 лет при изучении речи детей обычно учитывается так называемый социоэкономический статус семьи ребенка. В нашей стране (где на протяжении многих десятилетий официально провозглашалось, что все равны, из чего делался вывод, что все дети получают в семье приблизительно одинаковый инпут) многие годы различия в инпуте детей всерьез не учитывались. Между тем достаточно очевидно, что равенство возможностей (если таковое и существует) вовсе не означает равенства семейной обстановки, однородности и единообразия различных факторов, характеризующих семьи, в которых воспитываются дети, и, в частности, такого фактора, как инпут, как речевое окружение ребенка.</p><p>На Западе общество строго стратифицировано. Там смело можно говорить о классах, группах общества, о его социальной структуре. Поэтому недаром, например, Э. Хофф-Гинзберг [Hoff-Ginsberg 1991] имеет моральное право говорить о различиях в речи детей из семей с различным социоэкономическим статусом. Однако можем ли и мы, применительно к условиям нашей страны, говорить о влиянии социоэкономического статуса семьи на речь ребенка?<a type="note" l:href="#n40">40</a> О влиянии (положительном) экономического статуса семьи на речь ребенка говорить не приходится: к сожалению, немногие в нашей стране всерьез верят в то, что, чем выше доход семьи, тем больше она реализует свои возможности в воспитании ребенка. Вместе с тем культурный уровень семьи оказывает непосредственное влияние на речевое развитие воспитывающихся в таких семьях детей: и получаемый ребенком в культурных семьях существенно более разнообразный и правильный инпут, и постоянное чтение детям книг в таких семьях оказывают безусловно позитивное воздействие на речевое развитие детей. В особенности благоприятным оказывается названное воздействие на речевое развитие детей в тех случаях, когда у семьи нет заметных проблем, связанных с социальным статусом<a type="note" l:href="#n41">41</a>. Иными словами, для полноценного речевого развития детей важен, в первую очередь, культурный уровень семьи и, кроме того, ее социальное благополучие. Поэтому в последние годы мы стали говорить именно о социокультурном статусе семьи и его влиянии на речевое развитие детей.</p><p>Однако и здесь не все просто. Есть серьезные сложности в определении социокультурного статуса семьи в нашем обществе, где учителя с высшим образованием могут работать дворниками, а люди с весьма низким образовательным уровнем (а главное – низким культурным уровнем) – богаты и нередко занимают достаточно высокое положение на «социальной лестнице». Ни наличию диплома, ни его отсутствию доверять нельзя: каждый из нас наверняка знает некультурных людей с высшим образованием и вдумчивых, культурных людей, никакого диплома не имеющих.</p><p>Итак, с нашей точки зрения, имеет смысл применительно к нашей стране говорить не о социоэкономическом, а о социокультурном статусе семьи ребенка.</p></section><section><title><p>4.2. Аспекты речевого развития детей, на которые может влиять социокультурный статус семьи</p></title><p>Разумеется, есть некоторые аспекты речевого развития детей, влияние на которые социокультурного статуса семьи ребенка сомнению не подлежит. Вряд ли стоит доказывать экспериментальным путем, что дети из семей с низким социокультурным статусом лучше знакомы с ненормативной лексикой или что в их речи больше неправильных форм слов (типа «ихний») либо случаев неправильно поставленного ударения. Не подлежит, наверное, сомнению и то, что лексикон детей из семей с высоким социокультурным статусом – богаче: этим детям и читают больше, да и набор слов в инпуте ребенка наверняка несравнимо более разнообразен.</p><p>Тем не менее приведем некоторые примеры<a type="note" l:href="#n42">42</a>.</p><p>Итак, ненормативные формы слов у детей из семей с низким социокультурным статусом: <emphasis>Я сегодня *накутавши пришел </emphasis>(укутанный), <emphasis>Я уже одна *оставши </emphasis>(осталась), <emphasis>На тарелку куру *л&#xF3;жить</emphasis>. Эти дети произносят *<emphasis>радива </emphasis>(радио) и используют просторечные (неверные) падежные формы (<emphasis>к *Лены пойдем</emphasis>).</p><p>Интересно, что дети из интеллигентных семей не только сами не используют неверных форм (не только малограмотных форм, но и просто неверных, неточных), но и очень чутко реагируют на такие формы в речи окружающих. Так, Мила из семьи с низким социокультурным статусом произносит <emphasis>Вчера видела Елену Александровну в ларьке, она покупала…</emphasis>, а Саша (из семьи с высоким социокультурным статусом) ее поправляет: <emphasis>В ларьке </emphasis>(выделяет голосом предлог) <emphasis>она бы не покупала, а продавала</emphasis>.</p><p>Дети из семей с высоким социокультурным статусом существенно более «чутки» к оттенкам значений слов. Так, такой мальчик услышал, как кто-то из детей сказал, что фрукты лежат на стеклянной тарелке, и сразу же уточняет: <emphasis>Это не стеклянная тарелка, а хрустальное блюдо</emphasis>. Девочка из семьи с выским социокультурным статусом в ответ на запрет подходить к открытому окну протестует: <emphasis>Но оно же не открыто, а чуть-чуть приоткрыто только, и всё</emphasis>.</p><p>Высказывания детей из семей с различным социокультурным статусом существенно различаются по длине высказываний, по способности детей построить сложные, в том числе сложноподчиненные, предложения. Так говорит, например, мальчик трех лет, семья с высоким социокультурным статусом: <emphasis>Я сейчас не буду робота трансформировать, потому что он у меня дома в слиянии нарисован и мне трудно будет его потом красиво собрать</emphasis>.</p><p>Такие примеры невольно заставляют вспомнить об «ограниченном коде» и «тщательно разработанном коде», о которых шла речь в разделе 2.8 Главы 2.</p><p>Вместе с тем социокультурный статус семьи оказывает воздействие, по-видимому, на значительно более широкий круг аспектов речевого развития ребенка. Конечно, в двух приводимых ниже примерах обращает на себя внимание в первую очередь «круг интересов» детей; однако ст&#xF3;ит обратить внимание и на некоторые «ключевые слова». Итак, двое мальчиков (в данном случае, одного и того же возраста – 5;3 и 5;4) после дня пребывания в садике бросаются к мамам с вопросами. Мальчик из семьи с высоким социокультурным статусом спрашивает маму: <emphasis>А мы пойдем сегодня на «изо»? Нет? А куда пойдем?</emphasis>. Мальчик из семьи с низким социокультурным статусом задает другой вопрос: <emphasis>Мама, а ты жвачку купишь? А будешь мне всё покупать?</emphasis>. Слова <emphasis>купить </emphasis>и <emphasis>покупать</emphasis>, как показал материал указанного исследования, исключительно частотные в словаре детей малообразованных родителей. Первым многословным высказыванием знакомой нам девочки из семьи с низким социокультурным статусом (девочка до того дня, до почти 4-летнего возраста, говорила крайне плохо и мало, высказывания представляли собой либо голофразы, либо – реже – двусловные высказывания) было следующее: <emphasis>Папа, купи мне помаду! Купи! Как у мамы!</emphasis>.</p><p>Дети из семей с низким социокультурным статусом нередко, даже используя относительно сложные синтаксические конструкции, «насыщают» их неверным содержанием, нарушают логику. Так, приведем пример двух противительных конструкций, зафиксированных при выполнении задания на сравнение двух щенков на картинке. Ребенок из семьи с низким социокультурным статусом заявляет: <emphasis>Один щенок как нормальный лапку поднял, а другой коричневый</emphasis>. Ср. с высказыванием ребенка из семьи с высоким социокультурным статусом: <emphasis>Один щенок лежит, а другой лапку поднял</emphasis>. Нельзя сказать, что во втором высказывании сополагаются совсем однозначные характеристики щенков, но обе примененные характеристики все же характеризуют позы щенков и потому, безусловно, не звучат так нелогично, как сопоставление позы и цвета (так и хочется задуматься над тем, насколько проще одному из детей – в сравнении с другим – будет затем в дальнейшем в школе осваивать тему «антонимия»).</p><p>По-разному воспринимают дети фразеологизированные выражения. Так, встретилось выражение <emphasis>ключ к загадке</emphasis>, и воспитатель спрашивает детей, что это значит. Трехлетний Миша И. (мать которого – учитель музыки, а отец – инженер) отвечает: <emphasis>Это значит – когда одни люди загадали, а другие отгадали</emphasis>. Естественно, такое определение весьма далеко от совершенства, но оно свидетельствует о том, что ребенок в принципе понимает, о чем идет речь. Сравним этот ответ с ответом на тот же вопрос ребенка из семьи с низким социокультурным статусом Дениса В. (6;0 – на три года старше Миши И.). В ответ на вопрос, что такое <emphasis>ключ к загадке </emphasis>молчит, а на переформулированный вопрос <emphasis>Что такое «найти ключ к загадке»? </emphasis>отвечает <emphasis>Загадать</emphasis>. Ответ получается противоположным требуемому, по-видимому, потому, что ребенок, очевидно, по глагольной форме <emphasis>найти </emphasis>(<emphasis>Что такое – найти…?</emphasis>) догадался, что требуется ответ в форме глагола, но самого выражения и не знает, и не понимает, потому и реагирует исключительно на слово <emphasis>загадка</emphasis>. Столь же, если не более, плох ответ Милы К. (5;8) (оба родителя не имеют даже среднего образования): <emphasis>Чтобы посмотреть, как ключик открывает дверь </emphasis>– ответ, свидетельствующий о полном непонимании выражения <emphasis>ключ к загадке</emphasis>, с опорой только на одно из входящих в него слов (<emphasis>ключ</emphasis>), причем на его прямое, наиболее знакомое детям значение.</p><p>В связи с последним примером (к вопросу об осозании детьми многозначности слов) не можем не привести и еще один. Воспитатель пытается выяснить, <emphasis>какие бывают ножки? </emphasis>(подводит детей к разговору о многозначности слов). Та же Мила К. показывает на собственную ногу, других ответов не дает. Юля же из семьи с высоким социокультурным статусом (на 2 года моложе Милы К.) в ответ на тот же вопрос перечисляет: <emphasis>Есть кукольная ножка, собакина, дитенькина маленькая ножка </emphasis>(заметим, что ребенок ощущает и диминутивность, факт малого размера – <emphasis>ножка </emphasis>в отличие от слова <emphasis>нога </emphasis>– Г. Д.). <emphasis>У стола еще, у вазочки. У грибка ножка тоже, чтобы жарить</emphasis>. Интересно, что дети из семей с высоким социокультурным статусом нередко не только способны перечислить различные «ножки» (т. е. привести примеры использования слова в его различных значениях), но и демонстрируют понимание того, к какому языковому явлению (полисемии) пытается «подвести» их воспитатель. Так, Дима К. (5;4, семья с высоким социокультурным статусом) не только приводит нужные примеры (ножка у ребенка, у стола и т. д.), но и добавляет: <emphasis>А еще у гриба – называется шляпка. Как шляпа!</emphasis>.</p><p>Наконец, в связи с обсуждением различных аспектов речевого развития детей, на которые может воздействовать социокультурный статус семьи, остановимся еще на одном аспекте, на первый вгляд непосредственно с данной проблемой не связанном, однако на самом деле – имеющем к нему самое непосредственное отношение. Несколько лет назад под нашим руководством студентка Н. Н. Гридасова проводила исследование того, как влияет речь воспитателей на речь детей. Связано это было с тем, что в одном из детских садов Санкт-Петербурга ситуация сложилась таким образом, что с детьми одного и того же возраста (средняя группа) работали весьма разные воспитатели. В двух группах воспитатели (обе пары воспитателей) имели весьма низкий уровень грамотности речи, они допускали разнообразные речевые ошибки: *<emphasis>покласть</emphasis>, *<emphasis>л&#xF3;жит</emphasis>, *<emphasis>еёная</emphasis>, *<emphasis>ихняя</emphasis>, *<emphasis>свекл&#xE1;</emphasis>, *<emphasis>здеся</emphasis>, *<emphasis>оплачу за проезд</emphasis>, *<emphasis>скучаю за тобой</emphasis>, *<emphasis>на метр&#xE9;</emphasis>, *<emphasis>радоваюсь</emphasis>, *<emphasis>сколько много </emphasis>и т. д. В третьей же группе оба воспитателя были людьми грамотными, речевых ошибок у них обнаружено не было. Анкетирование, проверяющее культурный уровень этих 6-ти педагогов, также всецело подтвердило низких культурный уровень 4-х из них и высокий – двух остальных. Например, на вопрос о любимом художнике и его картине один из воспитателей отвечает: <emphasis>У меня нету любимых художников</emphasis>, а другой отвечает: <emphasis>«Розовый лук» Матисса</emphasis>; на вопрос о любимой телепрограмме один из воспитателей отвечает: <emphasis>«Дом-2»</emphasis>, а другой – дает длинное описание любимых передач о животных, путешествиях, истории архитектуры и т. д. Результаты анкетирования абсолютно полностью совпали с тем, что наблюдалось в речи воспитателей. При этом исследование представляло интерес еще и потому, что детский сад находится в относительно «благополучном» районе города, дети (из всех трех групп) в большинстве своем принадлежат к семьям с высоким или – крайнее – средним социокультурным статусом, и в их домашнем инпуте подобных речевых ошибок нет. Нас интересовало, насколько существенным окажется влияние речи воспитателей на речь детей в такой ситуации, т. е. окажется ли речь детей из групп с малограмотными воспитателями хуже речи детей из группы, в которой работают культурные, грамотные воспитатели.</p><p>Эксперимент заключался в том, что возможность допустить некоторые ошибки из речи воспитателей была «заложена» в предполагающиеся ответы детей на вопросы. Например, детям задавался вопрос <emphasis>Что Капа делает? </emphasis>– нас интересовало, не ответят ли дети *<emphasis>залазиет </emphasis>(ошибка из речи воспитателя) вместо <emphasis>залезает</emphasis>. При этом «закладываемые» ошибки были не только из речи тех воспитателей, которые работали с данной группой детей, ошибки были отобраны на основе наблюдений над речью воспитателей в обеих группах с низким культурным уровнем воспитателей, т. е. были и те ошибки, которых дети данной группы «напрямую» от своего воспитателя не слышали. Средний процент повторения ошибок воспитателя в группах, где работали малограмотные воспитатели, оказался 73,6 %. У детей из группы, в которой работают грамотные воспитатели, тоже были ошибки такого рода, но они составили лишь 15,9 %.</p><p>Вторая часть задания представляла собой сценку – диалог двух игровых персонажей. Экспериментатор говорил за одного из них, время от времени допускавшего речевые ошибки (из тех, которые были обнаружены в речи воспитателей обеих «неблагополучных» групп, а также другие типичные речевые ошибки; т. е. дети сталкивались не только с теми ошибками, которые допускали именно их педагоги), а задача ребенка (другого игрового персонажа) заключалась в том, чтобы обнаружить и исправить эти ошибки. Нас интересовал вопрос, влияет ли привычка ребенка слышать малограмотную речь (воспитателя) на его способность слышать ошибки в речи человека и исправлять их. Результаты получились следующими: в группах с низким культурным уровнем воспитателей дети исправили в среднем 25 % ошибок; дети же, воспитатели которых – люди грамотные, исправили в среднем 59 % ошибок. Из этих данных можно сделать вывод, что при низком уровне грамотности речи воспитателей дети видят и исправляют несравнимо меньшее количество ошибок, чем дети, воспитатели которых – грамотные люди.</p><p>Основным результатом данного эксперимента мы считаем не то, что обнаружилось, что дети повторяют речевые ошибки своих воспитателей – т. е. ошибки, которые они постоянно слышат (это, в общем-то, и так очевидно, этого следовало ожидать), а то, что малограмотная речь взрослых весьма существенно влияет и на способность детей видеть речевые ошибки собеседника и исправлять их, т. е. влияет и на способность детей к анализу, к метаязыковой деятельности. Разумеется, влияние речи воспитателя на речевое развитие ребенка – иное, чем влияние речи членов семьи. Тем существеннее представляются полученные результаты: если малограмотная речь и низкий культурный уровень воспитателей так существенно влияют на способность детей к языковому анализу и к метаязыковой деятельности, то можно предположить, насколько существенно аналогичные показатели, если они касаются семьи ребенка, должны влиять на его речевое развитие.</p><p>Для проверки того, как именно социокультурный статус семьи ребенка воздействует на такой аспект речевого развития ребенка, как склонность к лингвокреативности, под нашим руководством магистранткой Д. М. Соколовой было проведено экспериментальное исследование, доказавшее, что социокультурный статус семей существенно влияет на склонность детей к лингвокреативности (подробнее см. в Главе 6 в разделе 6.4).</p><p>Таким образом, социокультурный статус семьи влияет на самые различные аспекты речевого развития детей – отнюдь не только на их лексикон. Однако производить конкретный анализ того, какое же именно воздействие оказывается, можно только в том случае, если мы четко понимаем, из какой семьи ребенок, каков социокультурный статус этой семьи.</p></section><section><title><p>4.3. Диагностирование социокультурного статуса семьи ребенка</p></title><section><p>В связи с отмеченным в разделе 4.1 наличием несоответствий между формальным и истинным социокультурным статусом семей в наших условиях, исследуя различия в речи детей из семей с различным социокультурным статусом, нельзя просто посмотреть личные дела детей и на этом основании делать выводы о социокультурном статусе семьи. Для его выявления требуется провести анкетирование родителей. Однако если задавать родителям вопросы прямо, «в лоб», вряд ли можно узнать для себя много полезного. Поэтому мы давно уже отказались от идеи спрашивать родителей и об их месте работы, и об их образовании. Кроме того, как выяснилось, почти бессмысленно спрашивать родителей даже об их собственных культурных предпочтениях и т. п.: многие знают, что считается престижным, а что нет, и скорее всего не ответят, например, что книг не читают, в театры и музеи не ходят и т. д. Другое дело – когда вопросы касаются детей. Такие вопросы анкеты позволяют родителю как бы «спрятаться» за ребенка: это, мол, не я не люблю читать, не люблю книгу и т. д., а просто ребенок такой.</p><p>Приведем пример такой анкеты для родителей. Мы используем в своих исследованиях примерно такую анкету уже около 20-ти лет. Некоторые вопросы в ней остались неизменными, но большинство вопросов менялось и модифицировалось. Неизменным оставался только принцип: чтобы получить относительно объективные данные, нужна «хитрая» анкета: основная часть вопросов касается предпочтений детей, и вообще вопросы сформулированы таким образом, чтобы выявить социокультурный статус семьи, родителей, задавая как можно меньше вопросов об этом «напрямую». Сразу ответим на возникающий иногда вопрос: этично ли не ставить родителей в известность об истинной цели анкетирования. Наверное, большого греха при подобном анкетировании экспериментатор не совершает. Во-первых, все материалы эксперимента, включая результаты анкетирования, при обработке материалов (и, соответственно, при их обнародовании) фиксируются со строгим соблюдением принципа анонимности: никто, кроме экспериментатора, не знает фамилии испытуемых и их родителей. Во-вторых, родители добровольно соглашаются заполнить анкету: ни в коем случае нельзя принуждать родителей это делать, если они против, обращаться за содействием в «уговорах» родителей к администрации ДОУ и т. п. Иными словами, мы не только никогда не вынуждали никого заполнять анкету (что, конечно, немного мешало нам в исследованиях, в особенности в поиске семей с низким социокультурным статусом), но даже и не оказывали на родителей «мягкого» воздействия (просьбы и т. п.).</p><p>Естественно, текст анкеты может несколько варьироваться. Основное в ней – это соблюдение принципа: спрашиваем как бы о ребенке, о его предпочтениях, а на самом деле хотим понять, чем «живет» семья, каковы представления родителей о воспитании ребенка, о его речевом развитии, о его потребностях, о роли семьи и т. д. и т. п., т. е. хотим понять, каков на самом деле социокультурный статус семьи, в которой растет ребенок.</p></section><section><title><p>Анкета для родителей</p></title><p>Имя и отчество матери или отца (того, кто заполняет анкету) _____ ______________________________________________________________________________________________________________________</p><p>Ваш ребенок посещает Детский сад №_____группа______</p><p>Фамилия и имя Вашего ребенка_____________________________</p><p>Возраст ребенка (количество полных лет и месяцев)____________</p><p>1. Что из перечисленного ниже произвело на Вас в последнее время самое сильное впечатление? (укажите, пожалуйста, название и автора книги, название спектакля или музея, выставки)</p><p>А) прочитанная книга;</p><p>Б) спектакль;</p><p>В) выставка;</p><p>Г) музей;</p><p>Д) другое (что именно)</p><p>___________________________________________________________________________________________________________________</p><p>2. Какие стихи и сказки Ваш ребенок знает наизусть, умеет хорошо пересказывать? (укажите, пожалуйста, какие именно).</p><p>___________________________________________________________________________________________________________________</p><p>3. Есть ли у Вашего ребенка любимая книга (книги)? (укажите, пожалуйста, название книг и их авторов)</p><p>___________________________________________________________________________________________________________________</p><p>4. Какие телепередачи любит смотреть Ваш ребенок? (пожалуйста, назовите их)</p><p>___________________________________________________________________________________________________________________</p><p>5. Если Ваш ребенок услышал новое слово и просит Вас объяснить, что оно означает, на что вы обычно опираетесь при объяснении ребенку значений новых для него слов? (пометьте, пожалуйста, «галочкой» 1 или несколько вариантов ответа)</p><p>А) на орфографический словарь;</p><p>Б) на толковый словарь;</p><p>В) на собственные знания;</p><p>Г) на информацию, которую Вы специально после вопроса ребенка получили из Интернета (укажите, какими электронными источниками Вы при этом пользуетесь);</p><p>Д) другой вариант ответа (укажите, какой именно).</p><p>6. Как Вы считаете, кто несет главную ответственность за речевое развитие Вашего ребенка:</p><p>А) воспитатели детского сада;</p><p>Б) другие работники ДОУ (администрация, психолог, логопед и др.);</p><p>Б) семья, родители;</p><p>В) руководители кружков, которые посещает Ваш ребенок;</p><p>Г) другой вариант ответа (укажите, какой именно).</p><p>___________________________________________________________________________________________________________________</p><p>7. Что больше всего любит делать дома Ваш ребенок? (пометьте, пожалуйста, «галочкой» 1 или несколько вариантов ответа)</p><p>А) смотреть телевизор;</p><p>Б) играть в словесные игры;</p><p>В) играть в настольные игры;</p><p>Г) заниматься спортом;</p><p>Д) заниматься рукоделием/вышиванием;</p><p>Е) читать, слушать, как ему читают взрослые;</p><p>Ж) другой вариант ответа (укажите, какой именно)</p><p>___________________________________________________________________________________________________________________</p><p>8. Как Вы думаете, названия каких улиц, проспектов и площадей Санкт-Петербурга знает Ваш ребенок? (пометьте, пожалуйста, «галочкой» 1 или несколько вариантов ответа)</p><p>А) Улица Лени Голикова;</p><p>Б) Площадь Искусств;</p><p>В) Дворцовая площадь;</p><p>Г) Бульвар Новаторов;</p><p>Д) Невский проспект;</p><p>Е) Улица Танкиста Хрустицкого;</p><p>Ж) Другой вариант ответа (укажите, какой именно).</p><p>9. Посещает ли Ваш ребенок какие-то секции, кружки? Если да, то укажите, какие именно.</p><p>___________________________________________________________________________________________________________________</p><p>10. Какую музыку любит слушать Ваш ребенок? (пометьте, пожалуйста, «галочкой» 1 или несколько вариантов ответа)</p><p>А) рок;</p><p>Б) джаз;</p><p>В) классику;</p><p>Г) поп-музыку.</p><p>11. Исправляете ли Вы речевые ошибки Вашего ребенка?</p><p>А) чаще всего;</p><p>Б) не всегда ошибку можно исправить;</p><p>В) в речи моего ребенка ошибок не бывает;</p><p>Г) это не мое дело, пусть этим занимаются воспитатели в детском саду, это их профессиональная обязанность;</p><p>Д) мне некогда этим заниматься;</p><p>Е) другой вариант ответа (укажите, какой именно).</p><p>12.Как Вы думаете, какая из мер поощрения лучше всего воздействует на Вашего ребенка? (пометьте, пожалуйста, «галочкой» 1 или несколько вариантов ответа)</p><p>А) похвала;</p><p>Б) угощение сладостями;</p><p>Г) поход в увеселительные места;</p><p>Д) другой вариант ответа (укажите, какой именно).</p><p>___________________________________________________________________________________________________________________</p><p>13. Как Вы думаете, какая из мер наказания лучше всего воздействует на Вашего ребенка? (пометьте, пожалуйста, «галочкой» 1 или несколько вариантов ответа)</p><p>А) физическое воздействие;</p><p>Б) лишение еды (например, оставить без ужина);</p><p>В) лишение любимой еды (например, сладкого);</p><p>Г) словесное воздействие;</p><p>Д) сочетание физического и словесного воздействия;</p><p>Е) другой вариант ответа (укажите, какой именно).</p><p>14. Стихи каких из перечисленных поэтов любит и знает Ваш ребенок? (пометьте, пожалуйста, «галочкой» 1 или несколько вариантов ответа)</p><p>А) А.Е. Евлашева;</p><p>Б) А.С. Пушкин;</p><p>В) Ю.С. Осоков;</p><p>Г) Ю. Мориц;</p><p>Д) С.Я Маршак;</p><p>Е) Г. Остер.</p><p>15. Произведения каких из перечисленных зарубежных авторов любит Ваш ребенок? (пометьте, пожалуйста, «галочкой» 1 или несколько вариантов ответа)</p><p>А) А. Линдгрен;</p><p>Б) Р. Суиттли;</p><p>В) Г.-Х. Андерсен;</p><p>Г) А. Милн.</p><p>16. Как часто Вы ходите с ребенком в театр?</p><p>А) один раз в неделю</p><p>Б) один раз в месяц;</p><p>В) один раз в два-три месяца;</p><p>Г) один раз в год;</p><p>Д) не ходим никогда.</p><p>17.Ниже перечислено несколько музеев Санкт-Петербурга. Посещение которого из них Вы бы выбрали для Вашего ребенка в первую очередь? (отметьте этот музей «галочкой»)</p><p>А) Русский музей;</p><p>Б) Музей восковых фигур;</p><p>В) Музей железнодорожного транспорта;</p><p>Г) Эрмитаж;</p><p>Д) Музей сновидений З. Фрейда;</p><p>Е) Музей шоколада;</p><p>Ж) Строгановский дворец.</p><p>Как уже отмечалось, эта анкета – примерная, ее можно и нужно варьировать в зависимости от конкретных условий эксперимента (например, если детский сад и место проживания ребенка – в другом «спальном» районе, чем тот, улицы и бульвары которого перечислены в предложенном варианте анкеты, эти названия следует заменить на другие – по месту жительства испытуемых).</p><p>Итак, в данной анкете практически нет вопросов без «подвоха». «Напрямую» о культурных предпочтениях родителей мы спрашиваем только в первом вопросе – вопросе о том, что из перечисленного ниже произвело на мать (или отца) ребенка в последнее время самое сильное впечатление (с указанием названия и автора книги, названия спектакля или музея, выставки). Как ни странно, при ответе на этот вопрос родители очень часто демонстрируют свои истинные культурные предпочтения. Изначально мы боялись, что они будут пытаться выглядеть лучше, чем есть, потому что в первоначальном варианте анкеты был вопрос (от которого мы в дальнейшем отказались), на который родители детей очень часто давали неправдивые ответы, – вопрос об образовании и месте работы. Как потом выяснялось, очень большой процент родителей, не имеющих высшего образования, преувеличивал свои достижения: люди со средним специальным образованием писали, что имеют высшее, а люди с незаконченным средним – о том, что у них среднее специальное. Аналогично многие родители стремились не афишировать места своей работы, если оно не относилось к престижным. Так, запомнился случай, когда одна из мам написала, что работает инженером в НИИ, а ее сын в разговоре с экспериментатором с увлечением рассказывал о том, как часто бабушка водит его к маме на работу – на рынок, где мама торгует мясом. Возможно, конечно, что когда-то эта дама и работала в НИИ, но, судя по ее ответам на другие вопросы анкеты, скорее уборщицей, чем инженером. Любопытно (для каких-то общих социологических представлений о нашем обществе) это стремление людей отвечать неправдиво: с одной стороны, столь многие сейчас кичатся тем, что у них нет образования, а получают они больше, чем те, у кого оно есть, однако, с другой стороны, количество неправдивых ответов на вопрос об образовании и месте работы показывает, что все же престижной они считают более «интеллигентную» работу (хоть и гораздо хуже оплачиваемую).</p><p>Поэтому мы и опасались задавать вопрос о культурных предпочтениях родителей, но почему-то – в отличие от ответов на вопросы об образовании и месте работы – родители в данном случае отвечают довольно правдиво. Разумеется, и здесь возможно лукавство: мать пишет, например, что в последнее время на нее сильнейшее впечатление произвела выставка в Эрмитаже кого-то из импрессионистов, а мы знаем, что такой выставки не было уже более 10-и лет, или мать пишет, что в последнее время на нее самое сильное впечатление произвел такой-то роман Кафки, а мы не совсем уверены, что прочитала она его недавно, а не несколько лет назад. Однако такие небольшие «подтасовки» для целей нашей анкеты совершенно несущественны: нам важен сам факт знакомства человека с искусством импрессионистов или произведениями Кафки (и тот факт, что мать ребенка считает это престижным), а не то, действительно ли она была на выставке или прочитала книгу именно в последнее время. При анализе ответов на этот вопрос нередко сложно судить о социокультурном статусе семьи, однако, как показывает опыт, эта сложность обычно касается семей со «средним» социокультурным статусом (которых, кстати, в Санкт-Петербурге – как, наверное, и в других крупных городах – большинство); семьи же с высоким и низким социокультурным статусом обычно видны достаточно отчетливо (ср. 2 ответа на вопрос о самых сильных культурных впечатлениях последнего времени: <emphasis>Спектакль «Коллекционер» театра Романа Виктюка </emphasis>– и <emphasis>Поход на новые отрокционы</emphasis>, причем именно с таким написанием слова <emphasis>аттракционы</emphasis>). Поскольку же нам для целей нашего исследования нужно отбирать наиболее «полярные» семьи, данный вопрос оказывается довольно информативным.</p><p>Остальные же вопросы обычно содержат некий «подвох».</p><p>Например, если вопрос сформулирован так, что родителю предлагается выбрать вариант (или отметить все варианты) при ответе на вопрос, <emphasis>Что больше всего любит делать дома Ваш ребенок – смотреть телевизор, заниматься спортом, читать и т. д.?</emphasis>, то родитель с низким социокультурным статусом вполне может, не заметив подвоха, отметить, что ребенок из всего отдает предпочтение просмотру телевизионных программ. Если к тому же, отвечая вопрос о любимых телепередачах ребенка, родители называют какие-нибудь теле-шоу, «мыльные оперы» и т. п., тем самым они демонстрируют на самом деле не предпочтения своего ребенка, а то, как данная семья проводит свой досуг. Интересно, что родители в ответах на вопросы такого рода обычно достаточно правдивы: поскольку вопрос задан не об их (родителей) предпочтениях, а о предпочтениях ребенка, они не видят в этих вопросах «опасности».</p><p>В анкете масса и других «ловушек». Например, родителей просят отметить из перечисленных названия улиц, проспектов и площадей, которые знает их ребенок. Перечень же составлен таким образом, что в нем перемешаны названия главных, исторически и культурно значимых проспектов и площадей города (Невский проспект, Дворцовая площадь) с названиями улиц и проспектов «спального» района, в котором живет ребенок. Если заполняющая анкету мать отмечает, что ребенок знает только названия близлежащих улиц – это свидетельствует о том, что родители не знакомят ребенка с историей и культурой Санкт-Петербурга, и это, соответственно, характеризует социокультурный статус семьи.</p><p>Есть в анкете и «ловушки» другого характера. Так, там есть вопрос об авторах любимых ребенком книг. Среди предлагаемых для выбора есть <emphasis>общеизвестные </emphasis>фамилии (например, Г.-Х. Андерсен, С. Я. Маршак и т. п.), а также известные <emphasis>не всем </emphasis>Ю. Мориц или Г. Остер. Кроме того, в числе перечисленных фамилий авторов есть такие, <emphasis>герои и произведения </emphasis>которых известны практически всем, хотя бы благодаря мультфильмам (типа «Карлсона» или «Винни-Пуха»), а вот сами <emphasis>фамилии авторов </emphasis>(А. Линдгрен, А. Милн) – уже не всем. Так что весьма показательными мы считаем такие ответы, когда, например, «Книга про Винни-Пуха» значится в качестве любимой книги ребенка, а фамилия А. Милна не отмечается среди фамилий авторов, книги которых любит ребенок. Наконец, в числе перечисляемых в некоторых вопросах анкеты есть вообще <emphasis>выдуманные </emphasis>фамилии – это уже защита от попытки матери сделать вид, что она <emphasis>все </emphasis>знает, <emphasis>все </emphasis>читает своему ребенку и т. п. В анкету вообще заложены варианты ответов, которые можно отнести к разряду «не верю». Например, если родитель отмечает, что регулярность его посещения с ребенком театра – приблизительно раз в неделю, такой ответ (равно как и другие ответы данного родителя) подвергаются сомнению.</p><p>В числе немногих вопросов, касающихся напрямую мнения родителей, отметим вопрос о том, кто, с их точки зрения, должен нести основную ответственность за речевое развитие их ребенка, – семья, воспитатели детского сада, педагоги в специальных секциях и кружках и т. д. Как показывает опыт, не так мало родителей, которые полагают, что вся ответственность ложится на кого-то, но не на них, родителей. Такие ответы говорят о многом.</p><p>Теперь – несколько слов о трактовании результатов анкетирования. Это процесс тоже нельзя осуществлять слишком прямолинейно. Например, при ответе на вопрос, какие стихи и сказки ребенок знает наизусть, умеет хорошо пересказывать, нередко получаем ответ <emphasis>Русские народные сказки</emphasis>. Такой ответ мы трактуем как «нейтральный»: он не может свидетельствовать ни о высоком, ни о низком социокультурном статусе семьи. Однако если мать 6-летнего ребенка, отвечая на этот вопрос, пишет <emphasis>Колобок</emphasis>, мы трактуем такой ответ как свидетельство низкого социокультурного статуса.</p><p>Значимыми бывают ответы на вопрос о том, как поступает заполняющий анкету родитель, если его ребенок услышал новое слово и просит объяснить, что оно означает. Родителей просят указать, на что они обычно опираются при объяснении ребенку значений новых для него слов – на орфографический словарь, на толковый словарь, на собственные знания; на информацию, которую мать специально после вопроса ребенка получила из Интернета (с указанием, какими электронными источниками она при этом пользуется). Орфографический словарь перечислен в этом ряду не по ошибке: есть родители, которые, по-видимому, хотят выглядеть более культурными людьми, чем есть на самом деле, а словосочетание «орфографический словарь» для них наиболее знакомо. Разумеется, такой ответ трактуется как иллюстрация низкого социокультурного статуса. Любопытно, что многие наши студенты, пользовавшиеся в последние годы этой анкетой, удивлялись, когда им говорили, что ответ об интернет-источниках – вовсе не плохой; напротив, если родители, например, ссылаются на «Википедию» или на словари с «Академика», – это ответы, свидетельствующие о том, что люди знают, где можно получить информацию о значениях слов и потому свидетельствующие о достаточно высоком социокультурном статусе (непонятно только, почему студенты, которые сами наверняка часто получают информацию из интернета, считают, что этот источник следует оценивать как «второстортный»). О низком же социокультурном статусе семьи свидетельствуют ответы типа <emphasis>Мне хватает собственных знаний</emphasis>: отвечающая таким образом мать думает, по-видимому, что демонстрирует тем самым обширность своих познаний, в то время как на самом деле показывает, что не осознает ограниченности знаний любого человека и полезности проверки собственных знаний с помощью серьезных источников информации.</p><p>Аналогичным образом, достаточно информативны ответы родителей на вопрос о том, исправляют ли они речевые ошибки своего ребенка (варианты ответа – чаще всего; не всегда ошибку можно исправить; в речи моего ребенка ошибок не бывает; это не мое дело, пусть этим занимаются воспитатели в детском саду, это их профессиональная обязанность; мне некогда этим заниматься). Не говоря о двух последних ответах (<emphasis>это не мое дело </emphasis>и <emphasis>мне некогда этим заниматься</emphasis>), о низком социокультурном статусе свидетельствует и ответ <emphasis>в речи моего ребенка ошибок не бывает </emphasis>(ошибки, т. е. отступление от языковой нормы, есть в речи каждого ребенка, поскольку знать изначально норму ребенок не может, и то, что мать вообще не видит ошибок в речи своего ребенка, говорит не в ее пользу). Не свидетельствует, кстати, о высоком социокультурном статусе и ответ <emphasis>чаще всего</emphasis>: более культурные родители обычно осознают, что исправлять почти все речевые ошибки ребенка – невозможно (хотя иногда встречаются и такие матери – кстати, нередко с педагогическим образованием, – которые стремятся исправлять всегда и все, что нередко приводит к тому, что их дети начинают вообще бояться говорить). Самый адекватный, с нашей точки зрения, ответ – <emphasis>не всегда ошибку можно исправить</emphasis>; некоторые родители дают интересные пояснения к этому варианту ответа (в анкете есть такая возможность – дописывать собственные соображения) – типа <emphasis>Стараюсь речевые ошибки исправлять, но не делаю этого слишком часто, потому что иногда это нереально и потому что, если ребенок делится с тобой чем-то важным, а ты начнешь исправлять ошибку, он больше тебе не доверится</emphasis>.</p><p>Полагаем, что не требует специальных комментариев наша оценка ответов родителей о мерах наказания ребенка, включающих физическое воздействие, и т. п.</p><p>Наконец, отметим, что, как показывает опыт, ответы родителей из семей с высоким социокультурным статусом существенно более подробны, чем ответы родителей из семей с низким социокультурным статусом. Первые практически всегда, если уж взялись заполнять анкету, стремятся сделать это максимально подробно, вписывают много в разделы «другое», стремясь выразить собственную позицию. Родители же из семей с низким социокультурным статусом в основном «ставят галочки», да и то обычно делают это не всегда, пропуская те или иные пункты. На вопросы, требующие вписывания ответа (типа вопроса о книгах, которые любит ребенок), они часто дают вообще неинформативные ответы типа <emphasis>всякие </emphasis>или вызывающие пессимизм ответы типа <emphasis>никакие </emphasis>(что, кстати, по счастью, отнюдь не всегда соответствует действительности). Разумеется, мы не имеем права опираться на критерий лаконичности ответа при оценке социокультурного статуса семьи, однако в подавляющем большинстве случаев лаконичность (и «нелаконичность») оказываются весьма показательными.</p><p>В заключение подчеркнем особенно, что никогда нельзя оценивать социокультурный статус семьи по одному или даже нескольким ответам – только по всей совокупности. При этом заметим, что, как показывает опыт, разноречивые ответы (ответы, по которым сложно судить о социокультурном статусе семьи, поскольку часть ответов свидетельствует об одном, а часть – о другом) обычно дают представители семей со «средним» социокультурным статусом: интересующие же нас для целей наших исследований родители из «полярных» семей (с высоким и низким социокультурным статусом) обычно – по итогам анкетирования – достаточно очевидны.</p></section></section><section><title><p>4.4. Различия в речевом развитии детей в зависимости от социокультурного статуса семьи</p></title><p>Для определения некоторых различий в речи детей в зависимости от социокультурного статуса семьи было проведено экспериментальное исследование (эксперимент проводила Е. В. Демишина).</p><p>Сначала проводилось анкетирование родителей (по приведенной в предыдущем параграфе анкете). Поскольку нас интересовали семьи с различным (подчеркнем это слово) социокультурным статусом, эксперимент проводился только с детьми из «полярных» по своему социокультурному статусу семей: из 96 прошедших анкетирование семей было отобрано 32 семьи – по 16 семей, определенных нами как семьи с высоким социокультурным статусом (далее – ВСС) и низким (далее – НСС). Из каждых 16-и – 8 имели 3-летних и 8 – 5-летних детей. Таким образом, были сформированы 4 группы детей. Всем детям было предложено по 11 заданий. Все задания были игровыми, в них участвовали игровые персонажи: то приходил Незнайка, и его надо было поправить, если он говорил неправильно; то ребенок соревновался с львенком и набирал «очки»; то слова надо было расселить в разные домики и т. д. Анализ полученных результатов нас весьма удивил. Мы ожидали, что различия в социокультурном статусе семей скажутся на речи детей, но не ожидали, что настолько сильно.</p><p>На основании того, о чем уже говорилось выше, мы не ставили перед собой задачи лишний раз убедиться, что речь детей из семей с ВСС лексически более богата или что речь детей из семей с НСС содержит просторечные малограмотные формы или нецензурные слова, «слова-паразиты» и т. п. Это и так очевидно. Хотя в одном случае богатство лексикона мы все же проверили – на материале картинок с изображением животных. Как выяснилось, 3-х летние дети из семей с НСС правильно идентифицировали животных в 62,5 % случаев, а с ВСС – в 78,7 % случаев; 5-летние дети из семей с НСС – в 87,5 % случаев, а с ВСС – в 100 %. Результаты оказались вполне ожидаемыми.</p><p>Однако основная цель нашего исследования заключалась в том, чтобы исследовать те аспекты речевого развития детей, различия в которых в связи с принадлежностью детей к семьям с различным социокультурным статусом не столь очевидны. Поэтому нам интереснее было посмотреть на морфологию, на становление морфологических категорий, на словообразование и формообразование. Здесь (кроме использования в речи каких-то ошибочных форм) семья, казалось бы, напрямую на ребенка не воздействует. Между тем, как выяснилось, это воздействие весьма существенно (именно существенность этого воздействия и удивляет).</p><p>Итак, детям предлагался ряд заданий. Перечислим их и попытаемся проанализировать различия в выполнении этих заданий детьми из семей с различным социокультурным статусом.</p><p>Задание на суффиксацию. Детям предлагалось назвать предмет посуды, специально предназначенный для того, чтобы туда класть нечто определенное. Задавался образец типа «хлеб кладут в хлебницу». Сема ‘специальная посуда’ особо подчеркивалась. Если у 5-летних детей из семей с НСС отказы – 47,5 %, то у 5-летних детей из семей с ВСС – 6,3 %. Конечно, такая огромная разница в известной мере определяется процентом правильных ответов: их больше у детей из семей с ВСС. Но принципиальное различие в другом: если дети из семей с НСС ответа не знали, они просто молчали, отказывались отвечать. Дети же из семей с ВСС в большинстве своем продемонстрировали совсем другую речевую стратегию. Условно назовем ее «выкручиванием»: «Хлеб кладут в хлебницу, соль – в солонку, а мыло… <emphasis>мыло кладут на полочку в ванной комнате</emphasis>». Разумеется, ответы такого типа встречались у всех детей, но у детей из семей с ВСС – более чем в 2 раза чаще: 22,5 % – 46,3 %. По-видимому, это говорит о каком-то более активном отношении к языку и речи, складывающемся у детей из семей с ВСС уже в дошкольном возрасте: не молчи, говори, не знаешь, как ответить, – подумай, что бы сказать вместо этого.</p><p>Задание на префиксацию. Детям предлагалось правильно образовать видовую перфектную пару: <emphasis>красть – украсть</emphasis>, но не *<emphasis>скрасть </emphasis>и т. п. Разница в проценте правильных ответов наиболее заметна у 3-летних детей: у детей из семей с НСС – 30 %, у детей из семей с ВСС – 75 %. Это задание, как представляется, выявляет не столько склонность к словообразованию или его особенности, сколько знание языковой нормы, хотя и языковую интуицию тоже отмести полностью нельзя. О том же, по-видимому, свидетельствуют ответы детей на задание на основосложение: «Если у зайца длинные уши, то он называется… <emphasis>длинноухим</emphasis>». У 3-летних детей из семей с НСС – 13,2 %, у 3-летних детей из семей с ВСС – 42,5 % правильных ответов.</p><p>Задание на формообразование существительных. Детям предлагалось выбрать верную форму родительного пад. мн. ч. существительных. Разумеется, следующие результаты: ошибочный выбор флексии 3-летни-ми детьми из семей с НСС 28,8 % – 3-летними детьми из семей с ВСС 21,3 %; 5-летними детьми из семей с НСС 19 % – 5-летними детьми из семей с ВСС 6 % – в первую очередь говорят о лучшем знании нормы детьми из семей с ВСС, что, очевидно определяется языковым инпутом, получаемым ребенком. Однако кроме знания нормы есть и нечто еще. Мы понимаем, что ребенок в процессе освоения родного языка сам для себя конструирует языковую систему – естественно, интуитивно, не формулируя при этом правил. А ведь в русском языке выбор варианта флексии в данном случае неслучаен, а определяется финалью основы. Не можем ли мы предположить, что дети из семей с ВСС находятся здесь на более высокой, «продвинутой», ступени: они не только выстроили уже для себя основной <emphasis>«скелет» </emphasis>системы (определили для себя доминантную флексию), но и пошли дальше, в большей мере выстроив для себя и более <emphasis>частные </emphasis>разновидности общей системы?</p><p>Задание на образование действительных причастий настоящего времени («Девочка, которая поет песенку, называется поющей песенку»). Как и предполагалось заранее, хороших результатов здесь не могли дать даже 5-летние дети: причастие – в основном книжная форма, усваиваемая детьми позднее. Но нас интересовала разница в речевой стратегии детей из семей с ВСС и НСС, как они себя поведут в ситуации неспособности дать верный ответ. И здесь разница оказалась очень интересная: отказы 5-летних детей из семей с НСС 48,8 % – 5-летних детей из семей с ВСС 73,8 %. При этом более половины детей из семей с НСС давали просто невразумительные ответы («<emphasis>девочка называется … поет</emphasis>»; «<emphasis>девочка называется … песенка</emphasis>»); явное же большинство не знавших верного ответа детей из семей с ВСС отказалось от ответа, т. е., очевидно, хотя они и не могли еще дать правильный ответ, но уже почувствовали, что от них хотят чего-то другого – не просто сказать нечто, первое попавшееся, а вполне определенное. Не говорит ли и это о том, что эти дети находятся на более высокой стадии языкового развития?</p><p>Задание, связанное с несклоняемыми существительными. Процент правильных ответов в обеих возрастных группах явно выше у детей из семей с ВСС. Еще интереснее, что склоняют несклоняемые существительные 22,5 % 3-летних детей из семей с НСС и лишь 2,5 % 3-летних детей из семей с ВСС. Конечно, проще всего объяснить это особенностями инпута (дети из семей с НСС могут слышать, как дома говорят <emphasis>в *пальте</emphasis>, <emphasis>на *метре </emphasis>и т. п.), но как тогда объяснить, почему эта разница практически стирается к 5 годам, когда дети из семей с НСС тоже практически перестают допускать такие ошибки? По-видимому, ребенок, кроме того, что узнает из инпута норму применительно к каждому слову, – еще и имплицитно конструирует для себя правило о существовании несклоняемых существительных, и дети из семей с ВСС делают это <emphasis>раньше</emphasis>.</p><p>Задание на спряжение разноспрягаемых глаголов. Надо было не допустить ошибки в форме 3 л. мн. ч. настоящего времени глагола <emphasis>бежать </emphasis>(<emphasis>бегут</emphasis>, а не *<emphasis>бежат</emphasis>). Правильные ответы дали: 3-летние дети из семей с НСС 7,5 % – 3-летние дети из семей с ВСС 20 %; 5-летние дети из семей с НСС 17,5 % – 5-летние дети из семей с ВСС 40 %. И опять здесь причину различий можно искать как в особенностях инпута, грамотности речи родителей, так и в темпе усвоения деталей языковой системы.</p><p>Задание на образование формы повелительного наклонения. Результаты опять впечатляют. Отказы: 3-летние дети из семей с НСС 75 % – 3-летние дети из семей с ВСС 15 % (у 5-леток отказов нет). Правильные ответы: 3-летние дети из семей с НСС 0 % – 3-летние дети из семей с ВСС 55 %; 5-летние дети из семей с НСС 86,2 % – 5-летние дети из семей с ВСС 100 %.</p><p>Наконец, задание на название детенышей животных. Любопытных результатов там много (и по части устранения супплетивизма – типа: лошадь – *<emphasis>лошаденок</emphasis>, и по части создания словообразовательных инноваций с заполнением абсолютных лакун – типа: зебра – *<emphasis>зебренок</emphasis>), и «статусная» разница здесь вырисовывается. Однако интереснее другое. Несмотря на заданную словообразовательную модель (<emphasis>тигр – тигренок</emphasis>) и формулировку задания, подчеркивающую необходимость назвать именно детеныша животного – ребенка, сыночка, а вовсе не маленькую по размеру особь, встретились ошибки типа: тигр – *<emphasis>тигрик</emphasis>. Интересно не то, что они встретились (это мы ожидали), а то, что встретились они только у детей из семей с НСС: 3-летние дети из семей с НСС 12 % – 3-летние дети из семей с ВСС 0 %; 5-летние дети из семей с НСС 10 % – 5-летние дети из семей с ВСС 0 %. Позволим себе предположить, что эта подмена одной словообразовательной модели другой – с близким, но отнюдь не идентичным словообразовательным значением – детьми из семей с НСС свидетельствует либо о меньшей логичности, либо о меньшей дробности сконструированной ими для себя на данном возрастном этапе словообразовательной системы и, в любом случае, о том, что дети из семей с ВСС и здесь демонстрируют большую «продвинутость» в постижении языка.</p><p>Нельзя также обойти и вопрос о том, почему дети из семей НСС, не зная ответа, обычно молчат, а дети из семей с ВСС – скорее «выкручиваются», старясь дать хоть какой-то ответ. Полагаем, что это различие в какой-то степени связано с отношением к речевым ошибкам (или к тому, что они принимают за речевые ошибки) родителей детей. Наблюдения показывают, что во многих семьях с НСС родители исключительно нетерпимы к ошибкам в речи детей: они либо (чаще всего) этих ошибок не замечают, либо, если уж заметили, вопринимают их крайне негативно. Кстати, как справедливо отмечает социальный психолог Д. Лешли, «роль взрослого в развитии детской речи проявляется еще и в том, как он [взрослый] понимает норму или что, по его мнению, является “правильной речью”» [Лешли 1991: 86]. Если, услышав, например, какую-то словообразовательную инновацию (типа *<emphasis>звончик </emphasis>– о колокольчике), мать ребенка из семьи с ВСС нередко умиляется, восторгается и т. п. (либо понимая, либо просто интуитивно ощущая, что эта инновация свидетельствует о самостоятельном конструировании языкового знака в соответствии с законами языка, что, безусловно, хорошо, т. к. свидетельствует об активном отношении к языку), то мать ребенка из семьи с НСС воспринимает это исключительно как ошибку, поскольку «нет такого слова». Подробнее речь о различиях в отношении родителей к «ошибке» пойдет в разделе, посвященном лингвокреативности детей в аспекте вариативности речевого онтогенеза. Здесь же подчеркнем лишь то, что дети из семей с НСС, не зная ответа на вопрос, молчат чаще, чем дети из семей с ВСС, по-видимому, потому, что стиль общения с ними в семьях более директивен (не потому ли имеет место отмечаемая западными исследователями корреляция между экспрессивным типом детей, матери которых склонны к директивности, и низким социокультурным статусом семьи?). При этом молчание детей при ответах на вопросы (при незнании ответа) обычно трактуется родителями детей из семей с НСС как проявление упрямства: «чем выше интеллект родителей, тем реже дети определяются как упрямые, поскольку тогда имеется больше вариантов для решения спорных вопросов» [Захаров 1986: 59].</p><p>В любом случае, полагаем, что полученные результаты интересны не только сами по себе, каждый по отдельности, но и в совокупности: получается, что речь детей из семей с ВСС и с НСС различается не только по отдельным параметрам; по всей видимости, различия эти имеют системный характер.</p><p>Итак, попробуем подвести итог. Социокультурный статус семьи ребенка влияет на самые различные аспекты речевого развития детей: у детей из семей с ВСС более богатый лексикон, чем у детей из семей с НСС (за исключением, возможно, «богатства» ненормативной лексики, что вряд ли можно считать позитивным фактором), у них существенно меньше речевых ошибок самого различного свойства (как фонетических и лексических, так и грамматических). Эти дети существенно лучше конструируют предложения, чем их сверстники из семей с НСС, в их высказываниях лучше соблюдается логика, они лучше понимают многозначность слов, лучше понимают фразеологизмы (даже если ранее их не слышали, т. е. у них лучше развита способность к восприятию не только прямых значений); эти дети более чутки к оттенкам значений слов, а также к «оттенкам» значений близких, но не идентичных словообразовательных моделей; при ответах на вопросы, на которые они не знают ответов, они предпочитают не молчать (как дети из семей с НСС), а давать ответ, в том числе и заведомо не тот, который предполагается («стратегия выкручивания); они более склонны к языковому анализу и метаязыковой деятельности.</p><p>Таким образом, различий в речевом развитии детей из семей с различным социокультурным статусом очень много, и некоторые из них (типа наличия/отсутствия речевых ошибок) просто бросаются в глаза. Тем не менее мы позволим себе оценить эти различия как менее «глобальные», чем различия, обусловленные, например, принадлежностью детей к референциальным/экспрессивным. «Ключевыми словами» при описании детей из семей с НСС нам представляются не слова «не способен», «не склонен», а словосочетание «менее развита способность к…». Все различия (или почти все), обусловленные социокультурным фактором, имеют внешнее происхождение<a l:href="#n43" type="note">43</a>, они не заложены в «природе» самого ребенка. Поэтому такие различия существенно проще корректировать, здесь многое реально может быть сделано воспитателем и учителем, но это уже относится к области педагогики и частных методик и потому выходит далеко за рамки нашего исследования. Мы же подчеркнем, что типологический фактор и его роль представляются более существенными, чем фактор социокультурный.</p></section></section><section><title><p>Глава 5</p><p>Различия, обусловленные наличием/отсутствием у ребенка старшего сиблинга (брата и/или сестры)</p></title><section><p>В главе, посвященной различиям в речевом развитии референциальных/экспрессивных детей, уже указывалось на то, что на речь детей определенное влияние оказывает наличие/отсутствие старшего сиблинга – брата и/или сестры. В чем же проявляется это влияние?</p></section><section><title><p>5.1. Влияние наличия старшего сиблинга на речь ребенка</p></title><p>Исследования особенностей речевого развития детей в зависимости от наличия/отсутствия у них старших братьев и/или сестер, производились в основном за рубежом [Bates et al. 1989]. По этим данным получается, что речь детей, у которых нет старшего сиблинга, близкого к ним по возрасту, – лучше речи детей, у которых есть старший сиблинг.</p><p>В нашей стране до последнего времени исследования, в которых учитывался бы порядок рождения детей в семье, интервал между рождениями и количество детей в семье, касались в основном индивидуально-психологических особенностей детей (прежде всего интеллекта), но не речи [Андреева 1994; Думитрашку 1991].</p><p>Соответственно, вопрос о влиянии на речь ребенка наличия или отсутствия у него старшего сиблинга нельзя отнести к числу хорошо изученных в отечественной онтолингвистике. Только в 2011 г. появилось исследование А. А. Золотарёвой [Золотарёва 2011]; некоторые исследования В. К. Харченко самого последнего времени также затрагивают названную проблему (например, [Харченко 2013]).</p><p>Итак, зарубежные исследователи утверждают, что речевое развитие детей, имеющих старших братьев и/или сестер, отстает от речевого развития детей-«одиночек». При этом исследователи отмечают, что это касается лишь тех случаев, когда разница в возрасте ребенка и его старшего сиблинга не превышает 4-х лет: если она больше, то речь младшего ребенка – такая же, как была бы у единственного в семье ребенка. Это утверждение психологически достаточно понятно: если разница у детей значительно более 4-х лет, то дети уже не так много играют вместе, а если и делают это, то старший скорее принимает на себя не роль равноправного партнера, а роль взрослого-наставника.</p><p>В упомянутых выше исследованиях индивидуально-психологических особенностей детей (прежде всего интеллекта) в зависимости от порядка рождения, интервалов между рождениями и количества детей в семье [Андреева 1994; Думитрашку 1991] было выявлено, что у старших детей интеллект выше, чем у младших, причем чем больше в семье детей – тем ниже интеллект у младших, и последняя тенденция усиливается, если интервалы между рождениями детей становятся минимальными. Не беремся обсуждать вопрос об уровне интеллекта у детей в зависимости от порядка при рождении и прочих отмеченных факторов; некоторые из этих утверждений вызывают у нас сомнения, однако в целом нельзя не признать, что эти выводы каким-то образом все же коррелируют с вышеприведенными выводами американских исследователей о лучшем речевом развитии первых (не последующих) детей в семьях. Однако указанные отечественные исследования были посвящены не речи, а интеллекту детей, речь же детей в этих исследованиях – за исключением одного небольшого исследования [Белогай, Сонина 2008]<a l:href="#n44" type="note">44</a> – не анализировалась.</p><p>Вместе с тем результаты, полученные вышеуказанными исследователями, достаточно очевидно демонстрируют, что речь детей в зависимости от наличия/отсутствия у них старших сиблингов исследовать необходимо.</p><p>Изучать этот вопрос (как и многие вопросы онтолингвистики) можно различными путями. Одним из таких путей представляется анализ записей спонтанной речи (диалогов) конкретных пар детей и их братьев/сестер – так называемые case-studies. Другим путем изучения проблемы является исследование, основанное на статистически значимом материале (как на материале дневниковых записей спонтанной речи детей и материале родительских опросников, так и на экспериментальном материале). К числу исследований первого типа относится, например, статья В. К. Харченко [Харченко 2013]. Исследуя диалоги двух братьев, автор приходит к ряду выводов. Отметим некоторые из них: по прошествии определенного времени оказывается, что младший брат знает в итоге не меньше, нежели старший; нередко встречаются ситуации, когда старший поправляет младшего, «обучает» языку и не только; младший легче осваивает язык, поскольку его брат нередко выполняет функции строгого контролёра, речь же младшего брата становится зеркалом, фокусирующим внимание старшего ребенка на речи вообще – в особенности на фоне правильной речи родителей; встречаются случаи, когда старший брат задает младшему вопросы и тем самым втягивает, включает его в процесс коммуникации, а младший, отвечая, дублирует некоторые фрагменты вопроса, причем обилие вопросов, который младший задает старшему – даже в присутствии взрослых – свидетельствует о той роли толкователя, комментатора, которую берут на себя старшие сиблинги.</p><p>Считаем эти выводы очень интересными, поскольку они достоверно отражают особенности речевого развития данной конкретной диады. Вместе с тем эти выводы вызывают у нас вопрос: насколько описанная ситуация индивидуальна, отражает особенности речевого развития именно этих двух мальчиков, а насколько – характерна для сиблингового общения вообще? Однозначный ответ на этот вопрос дать сложно, однако попытаемся сопоставить выводы В. К. Харченко с выводами других исследований.</p><p>Прежде всего, бросается в глаза основное различие: если В. К. Харченко утверждает, что младший брат по прошествии некоторого времени знает в итоге не меньше, чем старший, то указанные выше исследователи – в первую очередь [Bates et al. 1988] – напротив, говорят об отставании речевого развития младших детей. Разумеется, проще всего объяснить это противоречие индивидуальными особенностями исследованной В. К. Харченко диады: она делает свои выводы на основе анализа речевой продукции одной диады, а западные исследователи анализировали речь десятков пар. Вместе с тем мы позволим себе другое объяснение данного различия – более «глобальное», как нам представляется.</p><p>Для того чтобы дать это объяснение, обратимся к исследованию, проводившемуся под нашим руководством в 2011 г. магистранткой А. А. Золотарёвой [Золотарёва 2011]. Для своего исследования она использовала 72 МакАртуровских опросника детей от 0;8 до 3;0 и данные эксперимента с 53 детьми от 3;0 до 4;0, имеющими и не имеющими старших братьев и/или сестер. Полученные ею результаты демонстрируют, что утверждавшееся ранее положение о том, что словарь не первых детей в семье всегда хуже словаря первых детей, – не совсем справедливо. А. А. Золотарёва в своем исследовании разграничила активный словарь детей и пассивный словарь, в результате чего получилось, что если активный словарь младших детей действительно отчетливо беднее активного словаря их сверстников, не имеющих старших сиблингов, то пассивный словарь у непервых детей в семье не во всех случаях беднее пассивного словаря детей-«одиночек» того же возраста (см. рисунок 1 в следующем параграфе).</p><p>Следовательно, можно сделать вывод, что по ряду аспектов речевое развитие непервых детей в семье, действительно, хуже речевого развития их сверстников-«одиночек», но по другим составляющим это различие – мнимое: просто младшие дети, постоянно находясь рядом со старшими лучше говорящими детьми, меньше используют какую-то часть своего лексикона, но он отнюдь не обеднен; возможно, напротив, что он даже в каких-то случаях более богат, чем у их сверстников, – за счет, например, слов, которые актуальны для их старших сиблингов и которые те используют в своем речевом общении с младшими. Хотя, согласно полученным нами ранее данным, даже уже трехлетние дети способны «подстраивать» свою речь под речевые возможности собеседника (в том числе – совсем маленького), все же, очевидно, это «приспосабливание» не находится на таком совершенном уровне, как у взрослого человека: взрослый, в особенности – мать, общаясь с маленьким ребенком, обычно интуитивно остается в «зоне ближайшего развития» (по Л. С. Выготскому), лишь незначительно опережая его речевое развитие; старший же сиблинг, возможно, в чем-то учитывает эту «зону ближайшего развития», а в чем-то, увлекшись, все-таки уходит вперед, за пределы зоны ближайшего развития младшего, но тем самым обогащает словарь младшего – если когнитивные возможности этого младшего уже позволяют адекватно «принять» эти новые элементы словаря.</p><p>Если мы посмотрим на выводы В. К. Харченко именно под таким углом зрения (с учетом богатства не только активного, но и пассивного словаря), то станет очевидно, что, говоря о том, что младший брат не уступает старшему, она, по-видимому, имеет в виду совокупность активного и пассивного лексикона младшего из братьев. Это еще раз подчеркивает, насколько правильно при сопоставлении речевого развития детей, имеющих и не имеющих старших сиблингов, да и вообще – речевого развития детей, учитывать данные не только их активного, но и пассивного лексикона.</p><p>Остальные выводы В. К. Харченко интересно рассмотреть под иным углом зрения – с учетом пола обоих детей.</p></section><section><title><p>5.2. Влияние пола старшего сиблинга на речь ребенка</p></title><p>Отметим сразу, что описанные в предыдущем параграфе выводы В. К. Харченко входят в противоречие с данными, полученными на большом статистическом материале в исследовании А. А. Золотарёвой.</p><p>В своей работе А. А. Золотарёва исходила из интересной идеи: она исследовала речевое развитие детей не только в зависимости от того, есть старший сиблинг или его нет, но и в зависимости от соответствия/несоответствия пола ребенка и его старшего сиблинга. Дети были разделены на «однополые пары» (условное название для пар детей, у которых младшие и старшие дети одного пола) и на «разнополые пары» (условное название для пар детей, у которых младшие и старшие дети разного пола).</p><p>Таковы результаты А. А. Золотарёвой, полученные на основе Мак-Артуровских опросников.</p><empty-line/><p>Таблица 9. Сравнение активного и пассивного лексикона мальчиков и девочек раннего возраста: по результатам исследования А. А. Золотарёвой, полученным на основе МакАртуровского опросника</p><image l:href="#12" alt="screen_image_168_391_47"/><empty-line/><p>Из этих данных можно сделать следующий вывод: не говоря уже о явном речевом опережении девочек (это общеизвестно), имеется существенное различие в речевом развитии детей из «однополых» и «разнополых» пар: в ситуациях, когда пол детей совпадает, результаты во всех случаях (во всех – без исключения!) лучше, чем в ситуациях, когда пол детей не совпадает. При этом самая благоприятная ситуация – у младших девочек из «однополых» пар (пассивный лексикон у них даже лучше, чем у единственных девочек), а самая неблагоприятная – у младших мальчиков из «разнополых» пар (они отстают и от единственных мальчиков, и от мальчиков из однополых пар во всех случаях, причем особенно сильно это заметно в активном лексиконе).</p><p>Посмотрим, например, под таким углом зрения на пассивный лексикон (см. Рис. 1).</p><empty-line/><p><strong>Рис. 1. Пассивный лексикон детей от 8 мес. до 1,5 лет (среднее количество слов на одного ребенка в пассивном словаре)</strong><a type="note" l:href="#n45">45</a></p><image l:href="#13"/><empty-line/><p>Как видно из этого рисунка, пассивный лексикон младших девочек из «однополых» пар даже лучше пассивного словаря единственных в семье девочек.</p><p>С другой стороны, по данным экспериментальной части исследования А. А. Золотарёвой, младшие дети из «однополых» пар опережают своих сверстников из «разнополых» пар по всем проверенным в эксперименте показателям лексического развития – по умению подбирать синонимы, антонимы, подбирать гипероним к согипонимам, вычленять лишний согипоним, по знанию различных значений многозначных слов и др.</p><p>Следовательно, можно сказать, что данные, полученные на обширном статистическом материале А. А. Золотарёвой, в некотором смысле входят в противоречие с данными исследования В. К. Харченко: ведь полученные ею данные, если их обобщить, показывают, что речевое развитие младшего из братьев нисколько не пострадало от постоянных речевых контактов со старшим, а, напротив, даже обогатилось. В исследовании А. А. Золотарёвой подобные результаты были получены только в ситуациях, когда оба ребенка – девочки.</p><p>Вместе с тем указанное противоречие, как представляется, – абсолютно мнимое. Никакой конкретный случай «не обязан» соответствовать усредненным статистическим данным. Да, обычно речевое развитие мальчиков немного страдает, если у них есть старший брат, но, разумеется, это проявляется отнюдь не всегда. В описанном В. К. Харченко случае оно не пострадало – возможно, потому, что эти дети – дети из семьи с высоким социокультурным статусом. Высокий социокультурный статус семьи – не менее важный критерий, чем гендерный, при прогнозировании речевого развития детей. Возможно, если бы в исследовании А. А. Золотарёвой учитывались не только пол детей и соответствие/несоответствие пола старшего и младшего из детей, но и социокультурный статус их семей (что теоретически – крайне интересно, но на практике – весьма сложно совместить), ее результаты пришлось бы несколько откорректировать.</p><p>Впрочем, считаем важным подчеркнуть, что рассматриваемая В. К. Харченко пара – «однополая» (в терминологии А. А. Золотарёвой): оба ребенка – одного пола, мальчики. А ведь именно этот показатель, как демонстрируют данные А. А. Золотарёвой, оказывается ведущим – соответствие/несоответствие пола детей в паре.</p><p>Для того чтобы продемонстрировать, насколько различаются речевые стратегии старшего участника диалогического общения в парах детей в зависимости от соответствия/несоответствия пола участников диалога, приведем два характерных, как нам кажется, примера.</p><p>Первый пример – из записей бесед двух девочек (Даши – старшей и Насти – младшей)<a type="note" l:href="#n46">46</a>, сделанных М. Д. Воейковой [Детская речь… 1993: 71–81]. Даша постоянно берет на себя роль ведущего, лидера, наставника младшей: Д.: <emphasis>А как тебя зовут? </emphasis>– Н.: <emphasis>Даша </emphasis>(почему-то называет не свое имя, а имя сестры). – Д: <emphasis>На-астя. А меня как зовут? </emphasis>– Н.: <emphasis>Дарья. </emphasis>– Д.: <emphasis>А тебя Ася зовут</emphasis>. – Н.: <emphasis>Настя. </emphasis>– Д.: <emphasis>А сколько тебе годиков? </emphasis>– Н.: <emphasis>Два годика</emphasis>…» [Там же: 74]. Даша постоянно корректирует, поправляет младшую сестру: «Н.: <emphasis>А где лошадь будет сидеть?</emphasis><a l:href="#n47" type="note">47</a> – Д.: <emphasis>Да лошадь-то будет бежа-ать</emphasis>» [Там же: 73]. Обратим внимание на постоянное проговаривание по слогам старшей девочкой тех слов, которые, с ее точки зрения, должна была произнести (но не произнесла) младшая: «<emphasis>На-астя</emphasis>», «<emphasis>бежа-ать</emphasis>»: происходит процесс обучения. Даша корректирует не только речь, но и действия младшей сестры: «Н.: <emphasis>Я делаю цветочек</emphasis>. – Д.: <emphasis>Хочешь, я тебя научу? Только я тебе для этого покажу сначала, хочешь?</emphasis>» [Там же: 74]. Следствием такого «обучающего» характера общения старшей с младшей оказывается то, что младшая готова повторять за старшей дословно: «Д.: <emphasis>Это уточка. </emphasis>– Н.: <emphasis>Это уточка</emphasis>» [Там же: 78] и т. п. Любопытно, что инициатором смены тем для общения чаще, как кажется, оказывается младшая, но старшая не только не противится этому, а сразу же «подстраивается» под желания младшей.</p><p>Второй же пример – из общения «разнополой» пары (старшего – Максима и младшей Иры). Эта пара – моложе предыдущей, но сомнительно, чтобы общий характер их общения с возрастом существенно изменился. Старший мальчик либо не обращает внимания на младшую сестру, либо хочет выгнать ее, чтобы она не мешала его общению со взрослым, да и вообще просто – чтобы не мешала. Максим с экспериментатором обсуждают машинку – руль, двери и т. д. Ира пытается принять посильное участие в беседе: «<emphasis>Би-би</emphasis>! (Громко, а затем тише) <emphasis>Би-би</emphasis>». – М.: <emphasis>Убрать ее? </emphasis>(хочет увести Иру)» [Речь русского ребенка… 1994: 66].</p><p>Таким образом, общие закономерности можно сформулировать следующим образом: 1) подтверждаются данные западных исследователей, что активный лексикон богаче у детей, не имеющих старшего сиблинга (однако это, как выяснилось, касается только активного лексикона); 2) обнаруживается, что пассивным лексиконом, в отличие от активного, в некоторых случаях лучше овладевают дети, которые, напротив, имеют старшего сиблинга, но это, если говорить о статистически значимых показателях, касается только девочек, имеющих старшую сестру; 3) выясняется, что дети из «разнополых пар» хуже, чем дети из «однополых пар» и единственные дети в семье, осваивают и пассивный и активный лексикон, и особенно явно это проявляется у мальчиков, имеющих старшую сестру.</p><p>При этом не совсем понимаем, почему некоторых исследователей публикация и обсуждение нами этих полученных экспериментальных путем данных приводит к мысли о том, что мы являемся чуть ли не противниками семьи с более чем одним ребенком. Так, В. К. Харченко пишет о «сверхконцептологии» (термин – В. К. Харченко), которой, с ее точки зрения, пестрят современные исследования: «Появляются публикации о том, что наличие брата или сестры тормозит развитие ребенка [15, с. 300], что экология сейчас такова, что долголетие нам только снится, что будущую профессию надо выбирать как можно ранее, дабы не учить лишнего, что главное не знать, а уметь находить информацию, что интерактивная доска – панацея в преподавании и т. д. и т. п.» [Харченко 2014]. Ссылка [15, с. 300] – это ссылка на нашу статью о вариативности речевого развития детей в зависимости от наличия/отсутствия у них старшего сиблинга [Доброва 2013]. Поскольку ни об интерактивной доске в качестве панацеи, ни о том, что лучше не учить лишнего, да и вообще ни о чем подобном нам писать никогда не доводилось, ответим только на утверждение о том, что мы пишем, что «наличие брата или сестры тормозит развитие ребенка». Во-первых, мы никогда не обсуждали развитие ребенка вообще (обсуждали лишь речевое развитие ребенка), а если упоминали об исследованиях интеллекта детей (о том, что он – лучше у первых детей в семьях), то лишь исключительно со ссылкой на занимавшихся этими исследованиями авторов (и, кстати, всегда оговаривали, что не совсем уверены в такого рода результатах). Более того, в отличие от западных исследователей, мы (как и А. А. Золотарёва), напротив, выявили: а) что речевое развитие непервых детей в семье не во всем хуже, чем у первых или единственных; пассивный лексикон у них, наоборот, даже богаче; б) влияние речи старшего сиблинга в «однополых» парах способствует речевому развитию младшего, а не тормозит его. Во-вторых, полученные в исследовании А. А. Золотарёвой результаты демонстрируют, что в некоторых ситуациях (в основном в парах «старшая сестра – младший брат») наличие старшего сиблинга приводит к не очень хорошим данным речевого развития младшего ребенка. А. А. Золотарёва опирается на полученные ею статистические данные: напомним, она проанализировала 73 МакАртуровских опросника и провела эксперимент с 53 детьми (всего 126 детей). Речь идет о средних показателях, а не о том, что всегда бывает именно так, а не иначе. И, кстати, результаты исследования А. А. Золотарёвой в части констатации факта некоторого отставания речевого развития младших сиблингов (хотя по ее данным – не во всех ситуациях, а только в «однополых» парах) полностью соответствуют данным западных исследователей. В нашей же статье говорилось только о том, что речевое развитие некоторых детей (в данном случае мальчиков, у которых есть старшая сестра) оказывается в некоей «зоне риска», из чего логично вытекает вывод о необходимости особого внимания педагогов к таким детям. Вряд ли призыв к педагогам обратить внимание на речевое развитие какой-то группы детей стоит рассматривать под углом зрения «сверхконцептологии».</p><p>Таким образом, на речевое развитие детей влияет и такой фактор, как наличие/отсутствие у ребенка старшего сиблинга, растущего с ним вместе, причем здесь немалую роль играет соответствие/несоответствие пола обоих детей. Выяснилось, что основное влияние наличие старшего сиблинга оказывает на активный словарь: на пассивный словарь наличие старшего сиблинга оказывает влияние в меньшей степени, что дает возможность предположить, что отставание речевого развития младших сиблингов носит временный характер: из пассива слова неизбежно в дальнейшем перейдут в актив. Сказанное заставляет предположить, что, хотя наличие старшего сиблинга и соответствие/несоответствие пола детей играет определенную роль в речевом развитии, оно не столь существенно, как другие факторы. Так, уже отмечалось, что, по-видимому, даже социокультурный статус семьи ребенка «перевешивает» (в сравнении с фактором наличия старшего сиблинга) – не говоря уже о большей значимости особенностей самого ребенка и, в первую очередь, его принадлежности к референциальным/экспрессивным детям.</p></section></section><section><title><p>Глава 6</p><p>Различные проблемы детской речи в аспекте вариативности речевого онтогенеза</p></title><section><p>В данной главе будут обсуждаться различные проблемы детской речи. Объединяет вместе это обсуждение то, что все эти проблемы будут обсуждаться под единым углом зрения – они будут рассматриваться в аспекте вариативности речевого онтогенеза.</p><p>Все параграфы данной главы представляют собой в несколько модифицированном виде наши статьи последних лет. Поэтому перечень проблем детской речи, рассмотренных с точки зрения вариативности речевого онтогенеза, нисколько не претендует на исчерпанность. Скорее здесь представлены «наброски», «этюды» – рассуждения о том, насколько вариативность речевого онтогенеза накладывает отпечаток на самые различные (если вообще не на все) проблемы, связанные с детской речью.</p></section><section><title><p><strong>6.1. Особенности освоения морфологии</strong><a type="note" l:href="#n48">48</a></p></title><p>В этой части эксперимента (о данном эксперименте в целом речь уже шла в разделе 2.9 Главы 2) задания были направлены на выявление особенностей в освоении словообразования (5 заданий) и формообразования (6 заданий) – всего 11 заданий. В заданиях на словообразование выяснялись особенности детской суффиксации, префиксации и основосложения; в заданиях на формообразование – особенности образования форм числа и падежа существительного, форм императива, компаратива и причастия. Таким образом, детям предлагались как относительно легко доступные для них задания (например, образование формы мн. ч. существительных), так и более сложные (например, основосложение или образование формы компаратива), а также – предположительно – почти недоступные для большинства детей исследуемого возраста (например, образование причастий) – для выяснения индивидуальных различий в тактиках речевого поведения в подобных ситуациях.</p><p>Знаменитая статья Д. И. Слобина «Когнитивные предпосылки развития грамматики» начинается с не менее знаменитой фразы: «Каждый нормальный ребенок сам конструирует для себя грамматику родного языка» [Слобин 1974: 143]. Эта мысль не утратила своего основополагающего значения и сегодня (см., например, [Воейкова 2004; Цейтлин 2009; Шахнарович 1991] и др.). Вместе с тем возникает естественный вопрос: неужели все дети конструируют для себя эту языковую систему одинаково, неужели творческий процесс, каковым, без сомнения, является самостоятельное конструирование, может осуществляться различными индивидуумами единообразно? В последнее время становится все более очевидным, что – при наличии естественного «глобального» единообразия речевого онтогенеза, обусловленного принципиальным единством когнитивного развития детей, – имеются весьма существенные индивидуальные различия освоения языка.</p><p>Говоря о групповых различиях детей, влияющих на вариативность их речевого развития, мы учитываем, в первую очередь, 4 группы различий (см. параграф 1.2. Главы 1). При этом традиционно речь чаще идет о лексическом (или лексико-семантическом) и фонетическом аспектах речевого онтогенеза. Означает ли это, что онтогенез грамматической системы носит более универсальный характер?</p><p>Не требуется специальных научных исследований для того, чтобы доказать, что какие-то дети осваивают грамматическую систему своего родного языка раньше (так называемые рано заговорившие дети), а какие-то – позже (так называемые поздно заговорившие дети). Однако следует ли относить указанное различие исключительно к проблеме темпа/скорости речевого развития? Как показывают уже обсуждавшиеся в предыдущих главах данные, различие во времени освоения тех или иных аспектов грамматической системы, в свою очередь, обусловливается принадлежностью ребенка к той или иной «группе» – к референциальным/экспрессивным детям, к мальчикам/девочкам и т. д.</p><p>Вместе с тем до сих пор (до появления исследований А. А. Бондаренко и, в том числе, наших с ней совместных работ) ни в отечественной, ни в зарубежной науке практически не было попыток провести исследование, в котором бы анализу подвергалась вариативность онтогенеза морфологической системы на основе обусловливающих эту вариативность различных факторов (гендерного, типологического и социокультурного).</p><p>В данном параграфе исследуется вопрос о том, на какие особенности овладения морфологией оказывает влияние тот или иной из перечисленных факторов.</p><p>В этом разделе анализу подвергаются лишь экспериментальные данные: А. А. Бондаренко производила и исследование спонтанной речи детей, но, поскольку его результаты всецело совпали с результатами анализа данных эксперимента, остановимся лишь на экспериментальных данных, как более доказательных.</p><p>Эксперимент проводился на базе шести детских общеобразовательных учреждений Санкт-Петербурга. Первым этапом работы было анкетирование родителей с целью выявления социокультурного статуса семьи (анкета приведена выше, в разделе 4.3 Главы 4). На данном этапе были собраны и проанализированы 120 анкет, на основании полученных данных отобраны 40 «полярных» анкет (высокий и низкий социокультурный статус семьи) – 10 мальчиков и 10 девочек 4-летнего возраста (с равным количеством мальчиков и девочек из семей с высоким и из семей с низким социокультурным статусом), а также 10 мальчиков и 10 девочек 5-летнего возраста (с равным количеством мальчиков и девочек из семей с высоким и из семей с низким социокультурным статусом). Подобная выборка позволяет получить объективные данные и дифференцировать их в соответствии с индивидуальными различиями детей 4–5 лет, позволяет увидеть, какие особенности в освоении грамматики обусловлены полом детей, а какие – социокультурным фактором. Таким образом, индивидуальные особенности, обусловленные социокультурным фактором, выявлялись по ответам 40 детей из 2 возрастных групп: 4-х и 5-летнего возраста. Индивидуальные особенности, связанные с полом детей, анализировались на речевом материале 60 детей из 3 возрастных групп: 3, 4, 5-летнего возраста. Для детей 3 лет не учитывался социокультурный фактор (не проводили анкетирования родителей), так как в данной возрастной категории наряду с гендерным аспектом анализировался также и типологический фактор (референциальные/экспрессивные дети)<a type="note" l:href="#n49">49</a>.</p><p>Для исследования типологических особенностей детей 3 лет в освоении грамматики родного русского языка проводился эксперимент, состоявший из 2 частей. Первая часть была нацелена на выявление детей, склонных к таким полярным речевым стратегиям, как референциальная и экспрессивная. Отнесенность детей к референциальным/экспрессивным проверялась на фонетическом и лексическом материале, поскольку в дальнейшем требовалось проверить наличие/отсутствие различий в освоении этими же детьми другого аспекта – грамматического.</p><p>Были проанализированы ответы 26 детей, затем отобраны 16 детей: 8 референциальных и 8 экспрессивных. Оставшиеся 10 испытуемых после анализа результатов первой части эксперимента были отнесены к так называемому смешанному типу, поскольку проявляли склонность как к референциальной речевой стратегии, так и к экспрессивной. Для целей данного исследования в первую очередь требовалось проанализировать особенности освоения грамматики «полярными» испытуемыми – экспрессивными и референциальными детьми. Поэтому во второй части эксперимента, направленного уже непосредственно на выявление особенностей освоения грамматики, участвовали именно такие «полярные» испытуемые.</p><p>Задания эксперимента были направлены на выявление особенностей в освоении словообразования (5 заданий) и формообразования (6 заданий) – всего 11 заданий. В заданиях на словообразование выяснялись особенности детской суффиксации, префиксации и основосложения; в заданиях на формообразование – особенности образования форм числа и падежа существительного, форм императива, компаратива и причастия. Таким образом, детям предлагались как относительно легкодоступные для них задания (например, образование формы мн. ч. существительных), так и более сложные (например, основосложение или образование формы компаратива), а также – предположительно – почти недоступные для большинства детей исследуемого возраста (например, образование причастий) – для выяснения индивидуальных различий в тактиках речевого поведения в подобных ситуациях.</p><p>Экспериментатор произносил фразу, которая служила ребенку образцом. Например, в заданиях на словообразование ребенок должен был по названию пищевого и т. п. продукта назвать, в какой специальной посуде он может храниться: <emphasis>Хлеб кладут в хлебницу, а соль …? </emphasis>(6 слов); по названию предмета – назвать человека, с ним связанного: <emphasis>Человек, который играет в футбол, называется футболист, а человек, который работает на подъемном кране, называется … </emphasis>(6 слов). В задании, предполагавшем реакцию в виде названия детеныша животного, кроме произнесенного экспериментатором образца, ребенку предъявлялись и картинки – сначала взрослой особи, а затем – детеныша (10 слов). В задании, предполагавшем перфективацию с помощью префиксации, назывался глагол несовершенного вида и предлагалось, следуя образцу, подобрать/образовать к нему видовую пару (разумеется, сами термины не использовались). Например: <emphasis>Ваня рисовал, рисовал и, наконец, нарисовал; мама готовила, готовила обед и, наконец, … </emphasis>(6 слов). В задании на основосложение прилагательных и существительных экспериментатор произносил: <emphasis>Птенец, у которого большой рот, – большеротый, а рыба, у которой острый нос, – … </emphasis>(8 слов).</p><p>В заданиях на формообразование ребенку предлагалось (также – следуя образцу) образовать соответствующую форму мн. ч. существительного: <emphasis>Если один – то мальчик, а если много – то мальчики; если один, то друг, а если много, то … </emphasis>– (10 слов); <emphasis>Вот мячи, а нет – чего? – мячей; вот палки, а нет – чего? – … – </emphasis>род. пад. мн. ч. существительного (19 слов); <emphasis>Река глубокая, а море еще глубже; мед сладкий, а сахар еще … </emphasis>– компаратив (8 слов); <emphasis>Если ты хочешь, чтобы Мишка играл, ты скажешь ему – играй, а если хочешь, чтобы он пел, ты скажешь ему – … </emphasis>– императив (5 слов); <emphasis>Осенью носят пальто, а летом не носят… чего? … пальто; в нашем магазине продают кофе, а в другом магазине не продают… чего? … </emphasis>– отсутствие изменения формы несклоняемых существительных (3 слова); <emphasis>Попугай, который говорит, – говорящий; ветер, который дует, – … </emphasis>– причастие (8 слов).</p><p>При анализе полученных данных учитывались такие факторы, как системность слово- и формообразовательной модели, продуктивность и регулярность. Поскольку в лингвистике не существует однозначного понимания этих терминов, следует уточнить, что под ними понимается в данной работе.</p><p>К системным моделям мы относили модели, наиболее соответствующие глубинным свойствам системы языка. Поэтому к системным, с точки зрения, например, словообразования, мы относим образования, созданные по наиболее продуктивной или по одной из наиболее продуктивных словообразовательных моделей из совокупности моделей, реализующих одно и то же словообразовательное значение.</p><p>Что касается понятия продуктивности, мы согласны с С. Н. Цейтлин, которая считает, что «продуктивность языковой модели системная определяется ее возможностью (с позиции языковой системы) быть использованной для создания новых языковых единиц. Реализация этой возможности может быть предельно ограниченной или почти нулевой, что не мешает ей обнаруживаться в фактах детского слово- и формообразования» [Цейтлин 2009: 436]. Продуктивность же языковой модели эмпирическая, как пишет автор, «определяется степенью ее использования в создании новых языковых единиц в конкретную языковую эпоху» [Там же].</p><p>В чем же тогда мы видим различие между продуктивностью и системностью? В языке нередки ситуации, когда есть несколько словообразовательных моделей, выполняющих примерно одинаковую функцию, причем все они являются продуктивными. Между тем все же следует признать, что продуктивность у них неодинакова, какая-то модель обычно все-таки является наиболее продуктивной. Для того чтобы развести «очень продуктивные» и «продуктивные, но не очень» словообразовательные модели, мы и предлагаем такую формулировку системности, которая акцентирует внимание на наиболее продуктивных моделях.</p><p>Отдельную подгруппу в представленных ниже классификациях составляют «уникальные» окказиональные слова, которые сложно трактовать с точки зрения языковой системы (условно обозначаем их как «внесистемные образования»), причем среди последних также производится градация – от близких языковой системе, незначительно отличающихся от «системных» окказионализмов и до образованных по совсем далеким от языковой системы моделям. Другими словами, «внесистемными инновациями» мы считаем те, которые не соответствуют глубинным свойствам языковой системы, не имеют аналогов в языке.</p><p>Под регулярностью, вслед за С. Н. Цейтлин, мы понимаем соотношение между однотипными языковыми единицами в пределах парадигмы, являющееся типичным для данного языка, при котором стандартным содержательным различиям соответствуют стандартные формальные различия [Цейтлин 2009: 436].</p><p>С точки зрения С. Н. Цейтлин, при усвоении детьми словоформ на ранних стадиях усвоения языка существенным является не только и не столько регулярность/нерегулярность словоформы, сколько степень ее прототипичности (системности). Иными словами, даже если словоформа является регулярной, – это еще не гарантия ее раннего усвоения ребенком. Более существенным, по мнению автора, является системность формы, соответствие «глубинным» свойствам языка: системное усваивается раньше, чем регулярное.</p><p>Именно эти положения требовали, с нашей точки зрения, четких доказательств, они и проверялись в нашем эксперименте, и нашли, как будет показано ниже, свое полное подтверждение, но при этом и некоторое уточнение (см. ниже).</p><p>В исследовании учитывался также фактор, который мы обозначили как «семантическую наполненность словообразовательной модели». Под семантической наполненностью/нагруженностью словообразовательной модели мы понимаем то, насколько при создании данного окказионализма, при совершении данного «шага» словообразования возникающее семантическое различие между производным и производящим связано именно с ядерной семой производного. Дети раньше и лучше осваивают такие словообразовательные модели, производные в которых отличаются от производящих не периферийными, а ядерными компонентами значения.</p><p>С учетом указанных трактовок продуктивности, системности, регулярности и т. д., в результате анализа полученных в эксперименте ответов детей при выполнении заданий на слово- и формообразование были разработаны следующие классификации, представленные на Рис. 2 и Рис. 3.</p><p>Приведем некоторые примеры, показывающие, как дифференцировались ответы по признаку «степень продуктивности модели».</p><p>Среди словообразовательных инноваций, образованных по существующей в системе языка модели, причем подходящей по смыслу, выделяются «Образованные по наиболее продуктивной словообразовательной модели – из возможных вариантов (так называемые системные)» и «Образованные не по наиболее продуктивной словообразовательной модели – из возможных вариантов (так называемые менее системные)». К первым относятся, например, *<emphasis>собачонки </emphasis>(вместо <emphasis>щенята</emphasis>); а ко вторым – *<emphasis>стекляк </emphasis>(вместо <emphasis>стекольщик</emphasis>). Окказиональное *<emphasis>собачонки </emphasis>– более системно, чем узуальное <emphasis>щенята </emphasis>(устраняется имеющийся в узусе супплетивизм), поэтому и отнесено в классификации к образованным по наиболее продуктивной словообразовательной модели – из возможных вариантов (т. е. к системным). Вместе с тем окказиональное <emphasis>*стекляк</emphasis>, в отличие от узуального продуктивного <emphasis>стекольщик </emphasis>(о продуктивности типа с суффиксом -щик/-чик/-овщик см. в [Русская грамматика: 184–185]), – считаем образованным не по наиболее продуктивной словообразовательной модели из возможных вариантов (менее системным), поскольку этот окказионализм создан, как представляется, по той же словообразовательной модели, что и пары <emphasis>рыба-рыбак</emphasis>, <emphasis>море-моряк</emphasis>, в которых суффикс -ак- служит для образования слова со значением «предмет (одушевленный или неодушевленный), характеризующийся отношением к предмету, явлению, названному мотивирующим словом… Тип непродуктивный» [Русская грамматика 1980: 185].</p><empty-line/><p>Рис. 2. Классификация ответов, полученных в эксперименте (словообразование)</p><image l:href="#14"/><empty-line/><p>Рис. 3. Классификация ответов, полученных в эксперименте (формообразование)</p><image l:href="#15"/><empty-line/><p>Среди формообразовательных инноваций с сохранением грамматического значения выделялись, в частности, «образованные по наиболее продуктивной формообразовательной модели – из возможных вариантов (так называемые системные)» и «образованные не по наиболее продуктивной формообразовательной модели – из возможных вариантов (так называемые менее системные)». К первым относим, например: «Если один, то поезд, а если много, то… *<emphasis>п&#xF3;езды</emphasis>»; ко вторым, например: «Вот стулья, а нет чего?… *<emphasis>стулий</emphasis>». Использование модели с флексией -ы для существительных мн. ч. им. пад. (с ударением на корень) вместо модели с ударной флексией -а трактуем как замену менее продуктивной модели моделью наиболее продуктивной – из возможных вариантов (системной), поскольку, несмотря на существующую в языке и, в особенности в разговорной речи тенденцию к противоположной замене (-и/-ы на -а), модель с флексией -и/-ы наиболее характерна для языковой системы: «Основная масса существительных муж. р. I скл. и слова II скл. имеют в им. п. флексию -и (орфогр. также -ы)» [Русская грамматика 1980: 494] (словосочетание «основная масса» подчеркнуто нами – <emphasis>Г. Д</emphasis>.).</p><p>Использование же формы *<emphasis>стулий </emphasis>вместо узуального <emphasis>стульев </emphasis>относим к образованным не по наиболее продуктивной модели – из возможных вариантов, поскольку в данном случае произошла замена более доминантной флексииев на менее системную нулевую.</p><p>В соответствии с представленными выше классификациями (Рис. 2 и Рис. 3), все ответы детей были проанализированы, после чего была произведена математическая обработка результатов<a l:href="#n50" type="note">50</a>, позволившая установить корреляции между типами ответов детей и тремя исследуемыми факторами – гендерным, типологическим и социокультурным.</p><p>Наиболее существенными, с точки зрения математики, оказались следующие результаты: критерий ранговой корреляции Спирмена показывает статистически значимую взаимосвязь между социокультурным статусом семьи и количеством словообразовательных инноваций; между социокультурным статусом семьи и количеством системных формообразовательных инноваций; между полом и количеством формообразовательных инноваций; между полом и количеством используемых системных, но менее регулярных словообразовательных моделей; между полом и количеством словообразовательных инноваций.</p><p>Отметим также, что результаты эксперимента по формообразованию весьма близки результатам эксперимента по словообразованию, что представляется крайне существенным, поскольку, с одной стороны, свидетельствует о единстве процесса освоения грамматики, а с другой стороны, доказывает достоверность итоговых выводов (результаты, полученные независимо друг от друга в разных частях исследования, совпали по наиболее значимым показателям).</p><p>В целом результаты исследования позволяют утверждать, что вариативность онтогенеза морфологической системы существует и что она обусловлена следующими факторами (некоторые из которых кратко уже упоминались в предшествующих главах):</p><cite><p>– типологическим фактором: у референциальных детей больше и словообразовательных, и формообразовательных инноваций, чем у детей экспрессивных;</p><p>– социокультурным фактором: для детей из семей с ВСС, в отличие от детей из семей с НСС, характерно большее разнообразие словообразовательных и формообразовательных моделей, более отчетливо выраженная лингвокреативность и большая значимость «семантической наполненности» как словообразовательной, так и формообразовательной модели;</p><p>– гендерным фактором: для мальчиков более значима, чем для девочек, системность словообразовательной и формообразовательной модели; освоение словообразования и формообразования у девочек происходит более «плавно» (им свойствен более «эволюционный» путь развития), а у мальчиков – более «резко», «скачкообразно» (им свойствен более «революционный» путь развития).</p></cite><p>Кроме того, важным результатом считаем то, что (с помощью не только отдельных примеров речи детей, но и с помощью методов математической статистики) подтвердилась целесообразность учета таких признаков слово- и формообразовательных моделей, как продуктивность, системность, регулярность при анализе онтогенеза морфологической системы.</p></section><section><title><p>6.2. Имитация</p></title><p>Имитация – это подражание, относительно точное воспроизведение кем-либо чего-либо. Такое или приблизительно такое определение понятия имитации (в нужном нам значении данного слова) встречаем в толковых словарях.</p><p>Что касается становления речи детей, значимость имитации сложно переоценить: бесспорно, что ребенок начинает говорить, в каком-то смысле имитируя речь взрослых. Недаром в 60-е гг. XX в. была достаточно распространена так называемая теория имитации, согласно которой имитация провозглашалась «ведущей силой» речевого онтогенеза. Не будем подробно останавливаться ни на сути этой концепции усвоения языка ребенком, ни на ее критике сторонниками теории конструктивизма (убедительно доказавшими, что ребенок постигает язык не только и не столько потому, что имитирует, а потому, что сам, самостоятельно конструирует собственную языковую систему<a l:href="#n51" type="note">51</a>). Подчеркнем другую часть проблемы – то обстоятельство, что имитация действительно играет огромную роль в процессе речевого онтогенеза, – чего, естественно, не отрицают и критики теории имитации.</p><p>Вместе с тем, несмотря на очевидную важность имитации в речевом онтогенезе, ее исследуют крайне мало и редко. Если психологи еще склонны указывать, что в процессе своего развития (не только речевого развития, а развития вообще) ребенок постоянно имитирует поведение взрослых, то онтолингвисты, специалисты в области изучения детской речи, чаще обходят процесс имитации стороной, лишь самым кратким образом фиксируя ее наличие.</p><p>Из отечественных онтолингвистов в последние годы только С. Н. Цейтлин [Цейтлин 2000: 35–42] уделила специальное внимание роли имитации в усвоении языка детьми. Анализируя материал из дневника Н. А. Менчинской [Менчинская 1996], С. Н. Цейтлин приходит к выводу, что имитацию можно подразделить на осуществляемую в естественной обстановке и не координируемую взрослыми, с одной стороны, и на «имитационную деятельность», специально организуемую взрослыми – как один из приемов обучения коммуникативному поведению. Среди первой разновидности имитации – имитации без сознательного воздействия взрослого – автор особо выделяет имитацию ребенком языковых фактов. При этом, ссылаясь на труды Л. Блума [Bloom 1973; 1991], С. Н. Цейтлин приводит чрезвычайно важные для нас данные: в речевой продукции одних детей имитируемая речь занимает не более 5%, в то время как в речи других – до 35 % [Цейтлин 2000]. Объясняя это различие (явно относящееся к интересующей нас общей проблематике вариативности речевого онтогенеза), С. Н. Цейтлин пишет: «Пока не выяснено, чем именно определяется склонность ребенка к имитации: зависит ли она от речевого поведения взрослых, интеллекта ребенка или от социальных или биологических факторов. Ясно, однако, что нет прямой связи между склонностью детей к имитации и общим уровнем речевого развития: мало имитирующие дети могут овладевать языком так же успешно, как и их усердно имитирующие сверстники» [Цейтлин 2000: 39].</p><p>Именно вышеуказанные вопросы мы считаем крайне существенными, поэтому остановимся на них подробнее. Начнем с вопроса о роли взрослых в формировании у ребенка склонности к имитации.</p><p>Еще в середине 1990-х гг., занимаясь проблемами онтогенеза персонального дейксиса, мы столкнулись с любопытным явлением: обнаружился материал, доказывающий, что бывают случаи, когда продуцирование опережает восприятие [Доброва 2003]<a type="note" l:href="#n52">52</a>. Казалось бы, это парадокс: в онтолингвистике общепризнанным является представление об опережающем характере восприятия по сравнению с продуцированием. Однако любой исследователь, сталкивавшийся с анализом речи конкретных детей, не раз мог убедиться, что не все и не всегда произносится ребенком осознанно. Достаточно вспомнить, как иногда смешно дети вдруг вставляют в свою речь целые готовые блоки, например из рекламы, явно не осознавая их смысла и не вдумываясь в него. Нерасчлененными, готовыми блоками иногда представляются выученные маленькими детьми без понимания (или частично – без понимания) стихи. Нередко бывает, что ребенок произносит какое-то слово, явно не просто неверно понимая его смысл, но и вообще его не понимая. Иными словами, ни у кого не вызывает сомнения, что на лексическом уровне продуцирование без понимания вполне возможно.</p><p>Мы же тогда, в процессе вышеуказанного исследования, столкнулись с более сложным проявлением опережающего характера продуцирования по сравнению с восприятием, и это проявление было самым непосредственным образом связано с имитацией и той ролью, которую играет мать ребенка в «воспитании» у него склонности к ней. Рассматривая речевое общение Фили С. с его матерью [Доброва 2003], мы обнаружили, что эта мать проявляла безусловную склонность к «директивности»: в ее речи было исключительно большое количество императивов и других средств социальной регуляции поведения ребенка, она постоянно пыталась заставить его произнести то или иное слово, повторить за ней ту или иную конструкцию (<emphasis>Скажи…</emphasis>), подолгу добивалась достижения своих целей. Так, она добивалась, чтобы ребенок говорил о себе <emphasis>я </emphasis>и в конечном итоге достигла своей цели: Филипп начал произносить <emphasis>я</emphasis>, но на самом деле это были всего лишь эхоимитации, которые, казалось бы, мало в чем способствовали продвижению ребенка вперед (об этой стратегии матери Фили см. также в главе о референциальных/экспрессивных детях и в разделе о механизмах овладения языком).</p><p>Наряду с попытками заставить ребенка говорить о себе <emphasis>я</emphasis>, мать Филиппа добивалась от него, чтобы он называл себя по имени: <emphasis>Скажи Филя</emphasis>. Все это, наряду, возможно, и с другими, эндогенными, причинами приводило к ситуации, когда ребенок долго вообще никак не говорил о себе, а, начав говорить, использовал разные формы самореференции. Так, поначалу в роли субъекта он использовал форму <emphasis>Филя</emphasis>, но при этом использовал и формы местоимения <emphasis>мне</emphasis>, <emphasis>меня</emphasis>. Впрочем, нередко он обходил проблему выбора имени/местоимения с помощью использования нейтральной формы <emphasis>сам</emphasis>. Интересно, что период самореференции с помощью имени длился у этого ребенка весьма недолго (1;8.14–1;9.1), после чего он перешел к самореференции с помощью местоимения <emphasis>я</emphasis>, что, как представляется, было больше свойственно ему от природы.</p><p>Существует точка зрения, что такое поведение матери неправильно, что обсуждалось, в частности, в отношении данной диады «мать – ребенок» в период, когда производилась запись речи Фили. Во-первых, представляется, что мать ребенка сама вправе решать, как ей общаться с собственным ребенком. Во-вторых, если мать «вела себя неправильно», то откуда же в таком случае в речи Филиппа все же могло взяться местоимение <emphasis>я </emphasis>как сознательное обозначение себя в речевой роли говорящего? Очевидно, постоянно заставляя ребенка повторять за ней местоимение, мать все же добилась каких-то результатов.</p><p>В этом плане интересно обратиться к уже обсуждавшемуся выше в связи с референциальными/экспрессивными детьми известному спору между С. Чиат [Chiat 1981; 1986] и Р. Чарни [Charney 1980]. Напомним, что Р. Чарни утверждала, что на каком-то этапе своего развития ребенок может понимать ролевую функцию местоимения, но только применительно к самому себе, в то же время не понимая, что то же самое делает по отношению к себе самому другой человек (например, ребенок может говорить о себе <emphasis>я</emphasis>, но не понимать, о ком идет речь, если о себе говорит <emphasis>я </emphasis>другой человек). Возражая на это, С. Чиат указала на то, что ребенок, если уже начал говорить о себе <emphasis>я</emphasis>, должен был откуда-то узнать, что он должен говорить именно так, а узнать он это мог, по мнению С. Чиат, только совершив генерализацию, осознав, что так говорят о себе другие люди.</p><p>Признавая логичность такого умозаключения, полагаем, однако, что пример с Филиппом вносит некоторые коррективы в данное утверждение. По всей видимости, дети могут в каких-то случаях получать представления о том, что они должны говорить о себе <emphasis>я</emphasis>, не только за счет произведенной самостоятельно генерализации, но и «в готовом виде», если мать будет, например, придерживаться такой речевой стратегии: произносить какие-то реплики как бы от имени ребенка, с использованием местоимения <emphasis>я</emphasis>, заставляя его их повторять и тем самым привыкать к использованию этого местоимения по отношению к себе в речи.</p><p>Все вышеотмеченное позволяет сделать и вывод более общего плана: наряду с генерализацией, существует и иной путь постижения не только лексической семантики, но и грамматики. Идущий по этому пути ребенок опирается не столько на генерализацию, на логику мышления, сколько на имитацию. Это путь сознательного обучения взрослым ребенка какому-то языковому факту. Отметим, что этот путь, разумеется, вовсе не означает полного, абсолютного отказа от опоры на генерализацию, однако на начальном этапе основным средством введения языкового средства в идио-лексикон и идио-грамматикон ребенка является имитация.</p><p>Таким образом, мы видим, что роль речи матери в формировании у ребенка склонности/несклонности к имитации достаточно велика, однако возникает вопрос: а почему какие-то матери (например, мать Фили) выбирают такой «имитационный» путь для своего ребенка, вызвано ли это их собственными предпочтениями или же, напротив, природной предрасположенностью самого ребенка? Однозначного ответа на этот вопрос, естественно, нет, но все же позволим себе предположить, что это – так называемый бидирективный эффект: и мать влияет на ребенка своим речевым поведением, и ребенок своей собственной природной предрасположенностью заставляет мать обучать его языку имитационным путем (подробнее – см. выше, в главе о референциальных/экспрессивных детях). И это последнее выводит нас к проблеме вариативности речевого онтогенеза и, в частности, в данном случае – вариативности, проявляющейся в большей или меньшей склонности различных детей к имитационной деятельности.</p><p>Если обратиться вновь к приведенной выше цитате из книги С. Н. Цейтлин, то можно обратить внимание на утверждение, что пока что не выяснено, определяется ли склонность ребенка к имитации интеллектом ребенка, какими-то биологическими или социальными факторами.</p><p>Книга С. Н. Цейтлин была написана в 2000 г., и за прошедшие годы, как представляется, появились все основания утверждать, что теперь мы знаем гораздо больше о связи между названными факторами и особенностями имитации ребенка.</p><p>Сама С. Н. Цейтлин в той самой книге 2000 г. кратко упоминает о том, что ряд западных исследователей [Nelson 1973; Bates et al. 1988] полагает, что есть связь между отнесенностью ребенка к референциальным либо экспрессивным детям и его склонностью к имитации. Отметим, что упомянутые американские исследователи, действительно, утверждают, что экспрессивные дети имитируют лучше, чем референциальные, но при этом референциальные дети имитируют более избирательно – они склонны имитировать существительные, в то время как экспрессивные одинаково склонны имитировать слова, относящиеся к различным частям речи<a l:href="#n53" type="note">53</a>.</p><p>Из этого утверждения вытекают два основных вывода: во-первых, референциальные дети, в отличие от экспрессивных, имитируют более избирательно и, во-вторых, эта избирательность касается того, что референциальные дети, в отличие от экспрессивных, отдают при имитации предпочтение существительным.</p><p>Проводившиеся нами на протяжении последних почти 20 лет экспериментальные исследования в данной области безусловно подтвердили первое (избирательность имитации референциальных детей – в отличие от неизбирательности имитации экспрессивных детей), но второе (предпочтительность имитации референциальными детьми существительных) подтвердили лишь частично.</p><p>Эксперименты проводились следующим образом. Детям предлагалась игра с Попугайчиком, в которой в игровой форме ребенка (в роли Попугайчика) побуждали произнести вслед за экспериментатором ряд слов, среди которых были как знакомые детям, так и предположительно незнакомые, дававшиеся «вразбивку». Так, обратимся к одному из наших первых экспериментов, проверявших склонность к имитации референциальных и экспрессивных детей. В эксперименте участвовало по 19 референциальных и экспрессивных детей, им было предложено для имитации 10 слов. Общие результаты, казалось бы, недвусмысленно говорят о большей склонности к имитации экспрессивных детей: на 190 слов (10 слов х 19 детей) от референциальных детей было получено лишь 108 реакций (57 %), а на те же 190 слов от экспрессивных было получено 167 реакций (88 %). Тем не менее при подсчете с учетом того, являются ли слова знакомыми детям, результат оказался совсем иным: оказалось, что из всех реакций референциальных детей 95 % приходится на знакомые слова и лишь 5 % – на незнакомые, в то время как экспрессивные дети в равной мере были склонны имитировать и знакомые, и незнакомые слова. Таким образом, первичный полученный результат был следующим: в принципе, более склонны к имитации дети экспрессивные, однако эта тенденция не распространяется на знакомые слова: если референциальный ребенок слово знает, он, скорее всего, повторит его, в то время как для экспрессивного ребенка безразлично, знакомо ли ему слово.</p><p>Разумеется, эти первоначальные результаты нуждались в дальнейшей перепроверке и уточнении. Так, в исследовании, в котором принимали участие по 18 референциальных и экспрессивных детей, результаты получились близкими к вышеуказанным. Из 20 предложенных слов, как знакомых, так и предположительно не знакомых детям (в числе которых было 4 вымышленных), референциальные сымитировали лишь 51,9 %, тогда как экспрессивные – 96,4 %, т. е. практически почти все экспрессивные дети повторили почти все слова. Референциальные же дети из незнакомых слов соглашались повторить лишь 3–4, а то и одно слово. Интересно, что из всех референциальных детей практически никто (!) не согласился повторить несуществующие слова: лишь один референциальный ребенок повторил одно несуществующее слово (и то с зафиксированной экспериментатором неуверенностью в голосе). При этом выявилось, что при прочих равных условиях референциальные дети, действительно, несколько более склонны повторять существительные, в то время как экспрессивные дети при имитации «равнодушны» к частеречной принадлежности предлагаемого для имитации слова.</p><p>Таким образом, получилось, что в принципе более склонны к имитации экспрессивные дети, однако они имитируют «без отбора»: готовы к имитации «без понимания» и, по-видимому, повторяя, не вдумываются в значение имитируемого языкового знака. Заранее предположим, что в этом (как ни странно звучит) – «сильная сторона» экспрессивных детей: при ослабленности у них некоторых других возможностей постижения языка (об этом см. ниже, в разделе о базовых и вспомогательных механизмах овладения языком), именно за счет имитационных способностей они в целом нормально и относительно своевременно осваивают язык и речь.</p><p>Таким образом, мы можем подтвердить, что референциальные дети, в отличие от экспрессивных, имитируют не «всё подряд»; при этом основное различие в имитации референциальных и экспрессивных детей мы видим не в частеречной принадлежности имитируемого материала, а в степени знакомства детей с имитируемой лексикой и освоенности синтаксических конструкций.</p><p>Приведем выводы, сделанные на основе нескольких экспериментальных исследований, в которых референциальным и экспрессивным детям (определенным как таковые по другим критериям – в частности, по особенностям усвоения ими звуковой стороны языка) предлагалось имитировать 30 слов – 10 знакомых существительных, 10 знакомых слов других частей речи и 10 незнакомых слов (в том числе – выдуманных, несуществующих слов).</p><p>Во-первых, во всех этих экспериментах в целом больше воспроизведений продемонстрировали экспрессивные дети, что подтверждает наличие большей склонности к имитации у экспрессивных детей.</p><p>Во-вторых, полученные результаты показали, что именно у референциальных детей наблюдаются различия в склонности к имитации: если экспрессивные дети в целом «равно охотно» имитировали все слова, то референциальные дети демонстрировали различную склонность к имитации слов названных трех групп, что подтверждает наличие избирательности в имитации у референциальных детей – в отличие от экспрессивных.</p><p>Однако, в-третьих, в большинстве экспериментов (их было более 10) референциальные дети не проявили б&#xF3;льшую склонность, чем экспрессивные, к имитации именно существительных: только в двух исследованиях наблюдалась небольшая разница, но и она была в рамках статистической погрешности.</p><p>Между тем, в-четвертых, во всех исследованиях было отмечено другое различие в избирательности имитации у референциальных и экспрессивных детей: выяснилось, что референциальные дети в целом имитируют меньше, чем экспрессивные, за счет несклонности референциальных детей к имитации незнакомых слов (в том числе выдуманных). Если экспрессивные дети такие слова воспроизводили с той же легкостью, что и известные им слова, то референциальные дети нередко отказывались такие слова воспроизводить<a type="note" l:href="#n54">54</a> либо, воспроизводя их, шли путем народной этимологии, искали «внутреннюю форму» этих незнакомых слов, чуть меняли их звучание, тем самым сближая их со знакомыми им словами (например, вместо выдуманного слова *<emphasis>калуска </emphasis>– <emphasis>капуста</emphasis>).</p><p>Таким образом, референциальные дети, в отличие от экспрессивных, демонстрировали, что им не все равно, что имитировать: если экспрессивные дети имитируют подряд, не вдумываясь, действуя, в каком-то смысле, подобно попугаю, то референциальные скорее склонны повторять, только понимая, что именно они произносят.</p><p>В качестве примера исследования особенностей имитации референциальных и экспрессивных детей, обратимся к эксперименту, проводившемуся в 2010–2012 гг. под нашим руководством магистрантом Б. А. Артеменко [Артеменко 2012].</p><p>Всего было обследовано 110 детей в возрасте 3 лет с нормальным речевым развитием. В первой части исследования были выявлены референциальные и экспрессивные дети; во второй части исследования, проводившейся с целью выявления особенностей имитации в речи детей в зависимости от их половой и типологической принадлежности, приняли участия только референциальные и экспрессивные дети («промежуточные» дети в ней не участвовали). Были сформированы четыре группы детей: 6 референциальных мальчиков, 6 референциальных девочек, 6 экспрессивных мальчиков и 6 экспрессивных девочек – всего 24 ребенка.</p><p>Эксперимент проводился в игровой форме – по типу игры «Попугайчик», когда экспериментатор просил ребенка повторить за ним слова и предложения.</p><p>В первой части эксперимента ребенку предлагалось повторить за экспериментатором 40 слов – по 20 существующих в русском языке и не существующих, так называемых квазислов (взятых в основном из рассказа Л. С. Петрушевской «Пуськи бятые» [Петрушевская 2003]), которые принадлежали к разным частям речи: по 10 существующих и выдуманных существительных, по 5 существующих и выдуманных прилагательных и по 5 существующих и выдуманных глаголов.</p><p>Вторая часть эксперимента заключалась в том, что экспериментатор предлагал ребенку повторить 14 предложений – 7 трехсловных и 7 четырехсловных. Первым всегда шло предложение с прямым порядком слов, потом 5 – с инвертированным, в конце – предложение с пассивным залогом.</p><p>В результате эксперимента был сделан ряд выводов; остановимся на тех из них, которые дополняют те особенности имитации референциальных и экспрессивных детей, о которых говорилось выше.</p><p>Так, при поиске «внутренней формы» не знакомых детям слов (в основном – квазислов) экспрессивные дети, в отличие от референциальных, нередко игнорировали б&#xF3;льшую часть слова (различные аффиксы): например, *<emphasis>кузя – </emphasis>вместо *<emphasis>некузявый</emphasis>. Экспрессивные дети существенно чаще, чем референциальные, как бы переводили при имитации слова из одной части речи в другую, что свидетельствует о меньшем внимании экспрессивных детей к морфемной структуре слова (*<emphasis>перебирють </emphasis>– вместо *<emphasis>перебирюшка</emphasis>).</p><p>Референциальные дети точнее, чем экспрессивные, воспроизводили предложения<a l:href="#n55" type="note">55</a>. При этом, даже сокращая количество слов в предложении, референциальные и экспрессивные дети делали это по-разному: референциальные – с сохранением основного смысла <emphasis>(Маша взяла цветочек </emphasis>– вместо <emphasis>Красивый цветочек Маша взяла</emphasis>), а экспрессивные – без сохранения смысла (<emphasis>«Красивый Маша» – </emphasis>вместо <emphasis>Красивый цветочек Маша взяла</emphasis>).</p><p>Кстати, отметим, что девочки в среднем точнее воспроизводили и слова, и предложения, чем мальчики, что говорит об их более высоком уровне речевого развития. Вместе с тем, девочки чаще отказывались воспроизводить предложения, чем мальчики; очевидно, это связано с тем, что имитация предложений на исследуемом этапе речевого развития у девочек – более осознанная, чем у мальчиков. Если девочка не могла в точности повторить предложение при имитации, она просто отказывалась от ответа, чтобы не допустить ошибки.</p><p>Как уже отмечалось выше, в разделе о гендерных различиях детей, только мальчики изменяли порядок слов в предложении с прямым порядком слов на инвертированный (что вообще-то бывает нечасто), и они же в 1,5 раза чаще, чем девочки, изменяли инвертированный порядок слов в предложении на прямой или «более прямой» (<emphasis>«Маша красивый цветочек взяла» </emphasis>– вместо <emphasis>Взяла цветочек Маша красивый</emphasis>). Полагаем, что это свидетельствует о том, что для мальчиков, в отличие от девочек, важнее содержание предложения, а не его форма.</p><p>Пассивные конструкции оказались сложны для всех детей, но при этом референциальные дети эти конструкции не просто часто способны повторить точно, но они их и осмысливают (т. к. создают инновации); даже их неверные ответы – почти верные (<emphasis>Картошка *почистена мамой </emphasis>– вместо <emphasis>Картошка почищена мамой</emphasis>); экспрессивные же дети дают практически все неверные ответы, но стремятся повторить предложение, соблюдая количество слов в нем (*<emphasis>Почищи *мамой *картошки </emphasis>– вместо <emphasis>Почищена мамой картошка</emphasis>). Поскольку же сути этой конструкции они еще не понимают, то практически во всех случаях нарушают синтаксические связи – лишь бы воспроизвести предложение с верным количеством слов.</p><p>Таким образом, полученные результаты свидетельствуют в первую очередь о том, что имитация у референциальных и экспрессивных детей очень различна: если референциальные дети склонны к имитации «с пониманием», то экспрессивные – в большей степени к имитации «попугаистой», «без отбора».</p><p>Сказанное заставляет задуматься о том, какую же роль играет имитация в речи тех и других детей.</p><p>С одной стороны, имитационная деятельность позволяет и тем, и другим детям вступить в речевую коммуникацию: подражая речи взрослых, дети все более и более приближают собственную речевую продукцию к «эталону» – речевой продукции взрослых.</p><p>Однако с другой стороны, по-видимому, имитация играет неодинаковую роль в становлении речи референциальных и экспрессивных детей. У референциальных детей имитация играет скорее вспомогательную роль, не являясь ведущим средством постижения языка. Для экспрессивных же детей, как представляется, роль имитации в становлении речи – значительно более важная. Испытывая некоторый дефицит возможностей, предоставляемых способностью к логическим операциям и, в частности, к генерализации, экспрессивные дети вынуждены использовать какие-то вспомогательные средства, позволяющие им в постижении языка, и имитация выполняет для них своего рода компенсаторную функцию.</p><p>Именно поэтому, как представляется, матери некоторых детей (см. выше пример с речевой стратегией матери Фили С. – экспрессивного ребенка) вынуждены прибегать к «имитационно-обучающей» стратегии общения с собственными детьми: такое поведение матери не является «неправильным», мать, напротив, интуитивно ощущает возможности и потребности собственного ребенка.</p><p>Таким образом, анализ показывает значимость выявления различий в имитации у детей – большей или меньшей склонности к имитации, особенностям этой имитации («имитация сознательная» – «имитация, подобная имитации попугая») – для изучения вариативности речевого онтогенеза.</p></section><section><title><p>6.3. Восприятие полисемии</p></title><p>Вопрос о вариативности речевого развития относится к числу вопросов, при рассмотрении которых теория и практика иногда расходятся принципиально. Теоретически все соглашаются с тем, что к речи детей нужен индивидуальный подход, дифференцированный подход и т. д. Однако если для специалистов, пришедших к изучению детской речи из лингвистики, изначально очевидно, что речь различных индивидов различна, что существует идиолект каждого конкретного индивида, лексикон (данного индивида), «грамматикон», то для пришедших в онтолингвистику из других областей знания, как выясняется, возможность (да и естественность) различий в речевом развитии отнюдь не всегда столь бесспорна. Некоторые исследователи, хотя теоретически и признают необходимость индивидуального подхода, исходят при этом из незыблемого убеждения о существовании некоей единой нормы.</p><p>Для доказательства вариативности речевого развития детей, а также для мотивирования возможности (и естественности) признания вариативных норм, обратимся к вопросу об усвоении детьми полисемии. Именно данную область онтолингвистики мы решили рассмотреть в контексте вариативности речевого развития по той причине, что эта область является, с одной стороны, «спокойным полем», особых разногласий у исследователей не вызывающим, и, с другой стороны, – той областью, в которой речевое развитие детей представляется относительно единообразным – в том смысле, что, как считается, речевое развитие детей в названном отношении проходит по относительно единообразному пути.</p><p>Итак, в онтолингвистике обычно принято считать, что «магистральная линия» усвоения детьми полисемии приблизительно такова: вначале ребенок узнает лишь одно из значений; при «столкновении» же с новым значением нередко происходит конфликт нового и старого значения [Цейтлин 2000]. Как пишет С. Н. Цейтлин, дети «строго следят за соблюдением закона симметрии языкового знака, т. е. за тем, чтобы одному означающему соответствовало одно и при этом постоянно одно и то же означаемое, и наоборот. А проявления асимметрии они принять никак не могут» [Там же: 199]. Примеров такого рода конфликтов (конфликтов старого и нового значений) довольно много, и все они представляют собой явно выраженную коммуникативную неудачу – неудачу эксплицированную и потому очевидную для окружающих. Подобные примеры коммуникативных неудач относятся к области метаязыковой деятельности ребенка: выражая словесно свои сомнения или протест, ребенок демонстрирует свои размышления о языке.</p><p>Однако возникает вопрос: все ли дети склонны к такой деятельности, к рефлексии? Наличие множества примеров подобного рода вовсе не означает, что они касаются всех детей. Напротив, опираясь на записи спонтанной речи разных детей, мы скорее склонны предположить, что не все дети эксплицируют конфликт старого и нового значения. А если эти дети данный конфликт не эксплицируют, то актуален ли вообще для них этот конфликт? Полагаем, что некоторые дети более «равнодушны» (если можно так сказать) к языку и не склонны или, точнее, менее склонны обнаруживать в нем противоречия (либо то, что знакомому не со всеми деталями языковой системы ребенку может показаться противоречием).</p><p>Иными словами, может быть, асимметрия языкового знака неприемлема вовсе не для всех детей? Да и вообще, всеми ли детьми она воспринимается как асимметрия? Для ответа на эти вопросы бесполезно обращаться к записям спонтанной речи, поскольку в родительские записи попадают лишь те случаи, когда этот конфликт тем или иным образом эксплицируется. Поэтому, как представляется, лишь эксперимент может дать наиболее «чистый» в указанном отношении материал.</p><p>Эксперименты проводились под нашим руководством студентками РГПУ им. А. И. Герцена Е. С. Долгополовой, О. В. Ткач и А. В. Шуйской в ДОУ № 95 (10 детей 3–4 лет, 10 детей 4–5 лет, 10 детей 5–6 лет), в ДОУ №№ 63, 50 и 43 (80 детей 3;11–7 лет) и в ДОУ № 8 (20 детей 3,5–5 лет) (всего130 детей).</p><p>Интересны реакции детей на задания следующего типа. Детям предлагалась группа картинок (например, человек, стол, часы, собака и т. д.) и задавался вопрос: <emphasis>Как ты думаешь, кто или что из них может идти?</emphasis>. Количественные результаты подтверждают достаточно очевидный факт: чем старше дети, тем больше они демонстрируют знание обоих значений – и ‘двигаться, переступая ногами’, и ‘о механизмах: быть в действии, действовать’. Так, в отношении существительных процент детей, знающих и прямое, и переносное значения, с 3 до 6 лет увеличивается с 13,6 % до 24 %; в отношении прилагательных – с 11 % до 32,3 %; в отношении глаголов – с 3,1 % до 18 %. Эти данные, разумеется, показывают и естественную возрастную динамику, и разницу по частям речи. Тут многое можно было бы анализировать, но в данном случае хочется обратить внимание лишь на одно: часть даже трехлетних детей легко принимает факт многозначности. Пусть это распространяется в равной мере не на все части речи, однако кажется существенным, что более одной восьмой 3-летних детей легко признает факт многозначности. Между тем самое, как представляется, интересное здесь – то, что это отнюдь не самые «продвинутые» в речевом развитии дети, а, напротив, дети самые обычные. Знаменательно, что наиболее развитые в речевом плане дети как раз отказывались признавать оба значения многозначного слова, а «обычных» детей этот факт не смущал. Создается впечатление, что есть дети, которые, возможно, вообще не задумываются о разных значениях многозначного слова, они принимают как данность, что некий словесный знак может быть отнесен и к X-у, и к Y-у, – так же примерно, как взрослые, например, легко воспринимают, что одно и то же собственное имя может быть отнесено к нескольким разным лицам. Исследователи детской речи обычно убеждены, что дети всегда склонны искать то общее, что объединяет разные значения слова. Это их убеждение связано с тем, что существует множество записей типа: <emphasis>А почему называется ручка? Потому что в руке, да? </emphasis>(пример из [Дети о языке… 2001]). Действительно, с помощью примеров из детской речи легко доказать, что дети склонны искать «общее ядро значения» у разных значений многозначных слов (а иногда даже и у омонимов).</p><p>Однако все ли дети к этому склонны? Так, один из испытуемых в указанном эксперименте (Виталик К.), даже вопреки «подсказке» экспериментатора (несколько увлекшегося и потому отступившего от линии нейтрального поведения в пользу стремления навести ребенка на мысль, что есть же что-то общее, что объединяет два значения многозначного слова), настаивал на своей позиции, заключающейся в отрицании общности двух значений многозначного слова: <emphasis>Спинка у стула – чтоб не свалиться, а у человека – чтоб лежать на ней</emphasis>. Заметим, что это реакция достаточно большого ребенка – 6;11.</p><p>Именно такого типа примеры заставляют задуматься над упомянутой параллелью с собственными именами: если ребенок «сополагает» разные значения многозначного слова по тому же принципу, как любой человек принимает отнесенность личных имен к ряду лиц, не пытаясь искать у них нечто общее, – то не означает ли это, что в ментальном лексиконе такого ребенка разные значения многозначного слова «живут» на разных «полках»? Разумеется, сказанное вовсе не означает, что мы считаем, что такие дети в конечном итоге не признают существования полисемии как таковой – возможности наличия более одного значения у языковой единицы; мы пытаемся лишь поставить вопрос о том, у всех ли детей на этом пути постижения полисемии как явления возникает конфликт старого и нового значений (как это принято считать в онтолингвистике). Полагаем, что не у всех.</p><p>У нас имеется множество и других доказательств того, что дети в осознании полисемии и – шире – лексической семантики как системы идут различными путями (самые различные примеры такого рода см. в предыдущих главах), и «отступления» от «магистрального пути развития» – не исключение, а норма.</p><p>Итак, что же такое норма? Онтолингвисты часто говорят о том, что наша стратегическая задача – определить норму: норму для данного возраста, норму в усвоении каких-то грамматических явлений, норму в усвоении различных звеньев системы лексической семантики и т. д. Однако норма до тех пор будет оставаться чем-то типа линии горизонта, которая – недалеко, только ее никак не достичь, пока мы вслух не признаем, что нет никакой нормы, если считать ее некоей точкой. Норма – не точка, а континуум, поле, область. Норма – вариативна, разнообразна, достаточно широка. Норма – это даже не просто «от и до», норма – это <strong>и </strong>«а», <strong>и </strong>«б», <strong>и </strong>«в». Разумеется, теоретически можно признать нормой некую среднюю точку континуума. Однако к чему это приведет? Лишь к тому, что в дальнейшем любой шаг влево или вправо от этой точки в практике работы с детьми будут считать отступлением от нормы. Поэтому установление норм возможно и целесообразно лишь с учетом вариативности речевого развития детей.</p></section><section><title><p>6.4. Лингвокреативность</p></title><p>Проблема лингвокреативности языковой личности привлекает к себе все больше внимания в последние годы. Особенно интересна эта проблема применительно к языковой личности формирующейся, т. е. применительно к ребенку, для которого творческая активность в постижении языка – насущная необходимость. Сказанное касается в особенности детей, постигающих в качестве родного именно русский язык. Сложнейшая морфология русского языка, с ее разветвленной системой формо- и словообразования, заставляет ребенка постоянно заниматься формо- и словотворчеством: «Выражаясь языком современной лингвистики, русские дети отличаются особой лингвокреативностью … причина кроется в особенностях языка» [Цейтлин 2000: 168]. Не отрицая роли имитации в процессе речевого онтогенеза, нельзя не признать, что именно способность к самостоятельному конструированию элементов языковой системы позволяет ребенку относительно быстро включить в свою речь присущие русскому языку гигантский набор слов и сложнейшую систему формообразования, с ее законами и «подзаконными актами» (нередко напрочь отрицающими эти самые законы). Еще раз вспомним слова Д. Слобина о том, что, «каждый нормальный ребенок сам конструирует для себя грамматику родного языка» [Слобин 1974: 143], и все исследователи, придерживающиеся так называемого конструктивистского, или функционально-конструктивистского (термин С. Н. Цейтлин [Цейтлин 2009: 15]), подхода, признают, что ребенок является именно субъектом постижения языка, что его роль в этом процессе весьма активна.</p><p>Приведем простейший пример. Если ребенок уже знает, что есть лев, а есть его детеныш львенок, что есть слон, а есть слоненок и т. п., то, обладая этими знаниями, ему вовсе не обязательно извлекать из инпута в «готовом» виде вторую часть словообразовательной пары – производное, он легко может создать (сконструировать) его по аналогии: если кот – котенок, слон – слоненок, следовательно, должен быть и тигр – тигренок, лев – львенок и т. п. По-видимому, ребенок постоянно обогащает свой лексикон продукцией, являющейся следствием самостоятельного конструирования, – гораздо чаще, чем мы, взрослые, это замечаем. Причина кроется в том, что весьма часто, самостоятельно конструируя языковую единицу (и это касается не только слово-, но и формообразования), ребенок «попадает в точку», т. е. в известном смысле «изобретает велосипед», и окружающие, услышав из его уст только что самостоятельно сконструированный ребенком языковой знак, даже и не подозревают, что присутствовали при акте словотворчества. Лишь в случае создания инноваций (лев – львенок, следовательно, зебра – *<emphasis>зебрёнок</emphasis>, носорог – *<emphasis>носорожонок </emphasis>и т. п.) взрослые замечают самый факт самостоятельного детского словотворчества. Кстати, именно частое «изобретение велосипедов» детьми, т. е. самостоятельное создание языковых знаков, совпадающих с узуальными, приводит к серьезнейшей проблеме онтолингвистики – невозможности очень часто определить, извлечен ли данный языковой знак из инпута «в готовом виде» или же самостоятельно сконструирован. Когда речь идет о спонтанной речи ребенка, большинство аргументов (типа заверений матери, что он никак не мог это слово услышать, т. к. дома оно не используется) оказывается несостоятельным (ведь ребенок, даже самый маленький, обычно слышит речь не только своих близких). Лишь эксперимент может доказать факт создания инновации, но и эксперимент (за исключением известного типа эксперимента с так называемыми nonsense words – выдуманными словами, от которых ребенок создает соответствующие производные) не может помочь точно определить «долю» самостоятельного конструирования в совокупности вновь приобретаемых ребенком языковых знаков.</p><p>Вопрос о детских инновациях неизбежно порождает вопрос о том, насколько процесс их создания является творческим или, иначе говоря, в какой мере эти инновации следует считать проявлением лингвокреативности. Как представляется, однозначного ответа на этот вопрос нет; тем не менее можно предположить, что лингвокреативность – это не «точка» («либо она есть, либо ее нет»), а континуум, в пределах которого есть «явные лингвокреативные проявления», «менее явные лингвокреативные проявления», «еще менее явные лингвокреативные проявления», «неявные лингвокреативные проявления» и т. д.</p><p>В любом случае очевидно, что лингвокреативность, начинаясь с неизбежного (необходимого для освоения языка) процесса конструирования языковых единиц, продолжается в иных процессах, связанных с освоением языка. Как справедливо указывает Т. А. Гридина, «детская речь – сфера речевой деятельности, применительно к которой понятие креативности может рассматриваться двояко: с одной стороны, это креативность “вынужденная”, компенсирующая дефицит языкового и когнитивного опыта ребенка; данный вид креативности проявляет обостренную интуицию в использовании детьми потенциала языковой системы; с другой стороны, это креативность, обнаруживающая способность ребенка к осознанному нарушению языковых конвенций» [Гридина 2013а: 8]. При этом «… уровни компенсаторной и осознанной словотворческой креативности ребенка генетически связаны: спонтанный опыт лингвокреативной деятельности, приобретаемый детьми в процессе постижения языка, не исчезает бесследно, переходя в процессе становления языковой способности в новое качество и приобретая новые функции – функции выхода за пределы уже познанного» [Там же: 13].</p><p>Лингвокреативность формирующейся языковой личности можно рассматривать под различными углами зрения. Так, Т. А. Гридина применительно, например, к homo ludens (языковой личности, проявляющей склонность к использованию в своей речевой деятельности кодов языковой игры) выделяет, в соответствии с названным критерием, различные типы языковой личности – игроков-трансляторов, игроков-стилизаторов, игроков-интерпретаторов, игроков-генераторов [Там же: 21–25].</p><p>Нас же в данном случае интересует несколько иной аспект названной проблемы – аспект вариативности исследуемой склонности к самостоятельному языковому творчеству. Мы попытаемся, во-первых, показать, что лингвокреативность, хотя и присуща в принципе всем детям в процессе постижения родного языка, но не в равной степени (есть дети отчетливо лингвокреативные, а есть дети, лингвокреатив-ность которых проявляется весьма ослабленно), и, во-вторых, проанализировать, каковы же причины различия в склонности к лингвокреативности у детей.</p><p>Мы согласны с Т. А. Гридиной, которая пишет: «Что касается прогноза потенциальной игровой доминанты формирующейся языковой личности, то здесь не может быть однозначного ответа. Необходимы комплексные лонгитюдные исследования речи конкретных детей в плане развития их способности к языковой игре…» [Гридина 2013а: 43]. От себя добавим лишь, что, с нашей точки зрения, прогноз потенциальной склонности к лингвокреативности ребенка не ограничивается прогнозом потенциальной игровой доминанты: последняя, как представляется, является лишь частью (хотя и, безусловно, крайне существенной) общей склонности к лингвокреативности. Наконец, мы согласны с тем, что именно лонгитюдные исследования спонтанной речи детей могут дать ответ на заданные вопросы, но вместе с тем постараемся показать, в какой мере (и при каких условиях и «изначальных установках» исследования) экспериментальные данные также могут дать материал для выявления причин исследуемых различий детей – степени их склонности/несклонности (точнее – «не-очень-склонности») к активной лингвокреативной деятельности.</p><p>Начнем с последнего – с уточнения условий, изначальных установок нашего исследования, касающихся того, что мы считаем «единицами вариативности». В первую очередь под этими «единицами» мы подразумеваем не отдельных детей (как ни важно исследовать речь именно конкретного ребенка, со всеми ее особенностями), а «группы» детей.</p><p>Представляется, что на современном этапе развития онтолингвистики можно уже считать доказанным существование различий в речевом развитии детей, обусловленных совокупностью факторов принадлежности ребенка к той или иной «группе» – к референциальным/ экспрессивным детям, к мальчикам/девочкам, к детям из семей с высоким/низким социокультурным статусом, к имеющим/не имеющим сиблинга того же или другого, чем сам ребенок, пола (подробнее о вариативности речевого развития детей, обусловленной групповыми различиями, см. в предыдущих главах).</p><p>Разница в речи детей этих разных групп, как выяснилось, достаточно заметна. Касается она не только давно известных фактов (типа более раннего речевого развития девочек по сравнению с мальчиками или более грамотной речи детей из семей с высоким социокультурным статусом по сравнению с речью детей из семей с более низким социокультурным статусом), но и выявленных относительно недавно различий – например, более плавного (эволюционного) развития речи девочек – в сравнении с более скачкообразным развитием речи мальчиков; более ранним освоением продуктивной (активной) морфологии референцильными детьми по сравнению с экспрессивными и т. д.</p><p>Указанные и другие индивидуальные (в значении – групповые) особенности были выявлены, в частности, в защищенной под нашим руководством кандидатской диссертации А. А. Бондаренко [Бондаренко 2011] (подробнее об исследованиях А. А. Бондаренко см. выше). Отмечаем это потому, что в рамках именно данного исследования четко проявилась уже ранее обнаруженная нами (но ранее не доказанная с помощью методов математической статистики) особенность детской речи, связанная с зависимостью различий в склонности детей к лингвокреативности, с одной стороны, и групповой принадлежностью детей – с другой.</p><p>Итак, в ходе проводившихся нами на протяжении ряда последних лет исследований (см., например, [Доброва 2007]), обнаружилось, что есть дети, в большей степени склонные к лингвокреативности, и дети, склонные к этому виду деятельности не столь очевидно.</p><p>Нельзя сказать, что до нас никто не обращал на это внимания: естественно, это не могло остаться вне поля зрения исследователей, однако обычно это обнаруживалось в рамках лонгитюдных исследований спонтанной речи какого-то одного конкретного ребенка, и его склонность (или «не-очень-склонность») к лингвокреативной деятельности специально не рассматривалась и «по факту» трактовалась как собственно индивидуальная черта данного конкретного ребенка. В особенности это характерно для исследований речи детей, склонных к лингвокреативности: в таких исследованиях обычно отмечаются ранние и частотные случаи создания формо- и в особенности словообразовательных инноваций, факты языковой игры и другие проявления. Объектом же специального рассмотрения обнаруживаемая лингвокреативность ребенка обычно в таких исследованиях не становится, поскольку трактуется как факт индивидуального речевого развития ребенка – индивидуального «в узком смысле слова», т. е. присущего как отличительная черта именно данному конкретному ребенку. Примерами такого рода исследований могут служить работы К. В. Гарганеевой, анализировавшей речь своей дочери Светы (см., например, [Гарганеева 2008]). Заметим, кстати, что подробных исследований речи детей, не очень склонных к лингвокреативной деятельности, почти нет: последующий анализ групповой принадлежности не склонных к линг-вокреативности детей наглядно покажет, как мы надеемся, почему это так. Любопытно, что факт отсутствия подробных исследований речи не очень склонных к лингвокреативности детей заставляет некоторых исследователей утверждать, что таких детей практически нет, что есть лишь невнимательные взрослые, не склонные замечать лингвокреативность своего ребенка. Полагаем, что последующая часть данного исследования не только докажет, что такие дети есть, но и объяснит, почему дело отнюдь не сводится к «невнимательности» взрослых.</p><p>Итак, накопленный в последние годы материал и (что особенно важно) факты, доказывающие наличие групповых различий в речи детей, заставляют совершенно по-новому посмотреть на то обстоятельство, что одни дети – больше, а другие – меньше склонны к лингвокреативности.</p><p>Нам и ранее (например, [Доброва 2007]) неоднократно приходилось писать о том, насколько по-разному проявляют себя разные дети в плане лингвокреативности. Было выявлено, что одни дети склонны к словообразовательным и (в меньшей мере) формообразовательным инновациям, а также к тому, что мы чисто условно называли речевой стратегией «выкручивания»: есть дети, которые, если не знают правильного ответа, молчат, а есть дети, которые в такой ситуации либо создают словообразовательные инновации, либо – что сейчас для нас даже важнее – проявляют склонность к вполне определенной стратегии, которую мы и назвали условно стратегией «выкручивания» (подробнее см. выше в разделе о речевых различиях детей из семей с высоким/низким социокультурным статусом). Итак, был выявлен факт, что часть детей, не зная ответа, склонна «выкручиваться» с помощью других языковых средств, другая часть детей в такой же ситуации молчит. Однако самое интересное обнаружилось тогда, когда эти ответы детей были сопоставлены с их принадлежностью к семьям с высоким и с низким социокультурным статусом: оказалось, что стратегия «выкручивания» характерна почти исключительно для детей из семей с высоким социокультурным статусом. Таким образом, было выявлено, что дети действительно различаются как по степени склонности к инновациям, так и по «активному» отношению к языку и что эти различия (которые мы посчитали проявлением большей или меньшей склонности к лингвокреативности) зависят от социокультурного статуса семьи ребенка: у детей из семей с высоким социокультурным статусом и инноваций больше, и отношение к возможности прибегнуть к помощи иных (не предполагавшихся изначально) языковых средств – гораздо более позитивное.</p><p>Разумеется, сразу возник ряд предположений о том, какие еще возможны различия, касающиеся склонности к лингвокреативности у детей из семей с высоким/низким социокультурным статусом, и с чем это может быть связано.</p><p>Ответы на эти вопросы частично было призвано дать проводившееся под нашим руководством исследование А. А. Бондаренко [Бондаренко 2011] (данное исследование уже описывалось подробно ранее). Все полученные результаты были обработаны с применением методов количественной обработки экспериментальных данных; методов математической статистики, в частности t-критерия Стьюдента для независимых выборок и критерия ранговой корреляции Спирмена.</p><p>Таким образом, это исследование, в отличие от наших предшествующих, в большей мере может считаться доказательным в плане вариативности детской лингвокреативности: во-первых, его данные были серьезно обработаны с точки зрения математической статистики и, во-вторых, поскольку в этом исследовании данные обрабатывались в контексте принадлежности каждого из испытуемых не только к семьям с высоким/низким социокультурным статусом, но и к референциальным/экспрессивным детям и к мальчикам/девочкам, в нем была возможность выявить, что именно из проявлений лингвокреативности в большей мере зависит от социокультурного статуса семьи, а что – от какого-то иного фактора.</p><p>В итоге был получен (математически доказан) ряд результатов. Позволим себе их повторить, поскольку они связаны с проблемой лингвокреативности. Итак, эти результаты в целом сводятся к следующему. Склонность к самостоятельному конструированию (одно из начальных проявлений лингвокреативности), проявляющаяся, в частности, в создании как слово-, так и формообразовательных инноваций, во-первых, связана с типологической принадлежностью ребенка: референциальные дети раньше, чем экспрессивные, осваивают продуктивную морфологию, они в большей степени являются «конструкторами»; и формо-, и словообразовательные инновации в их речи появляются раньше, и количество их больше. Во-вторых, большая склонность и к слово- и к формообразованию обнаруживается у девочек (по сравнению с мальчиками), однако эти различия касаются не всех слов, а в первую очередь слов, построенных по регулярной, но менее системной словообразовательной модели: в словах, построенных по системной и регулярной словообразовательной модели, таких различий почти не выявляется. Иными словами, и в словообразовании, и в формообразовании выявилась чувствительность мальчиков к системности словообразовательной и формообразовательной модели, что выводит вопрос о связи гендерного фактора и склонности/несклонности к слово- и формообразовательным инновациям за рамки количественных критериев и переводит его в плоскость качественных критериев (анализа того, о каких именно языковых единицах идет речь). Наконец, в-третьих, обнаружилась зависимость количества слово- и формообразовательных инноваций и от принадлежности детей к семьям с высоким/низким социокультурным статусом: выявляется большая склонность и к слово-, и к формообразованию у детей из семей с высоким социокультурным статусом.</p><p>Таким образом, можно сделать выводы, что, во-первых, различия в степени склонности детей к самостоятельному конструированию слов и их форм действительно имеют место, что, во-вторых, эта склонность зависит от «групповой» принадлежности ребенка и что, в-третьих, эта склонность зависит не от одного фактора, а от различных факторов (как минимум – трех).</p><p>Кроме того, в указанном исследовании выявился и еще ряд принципиальных различий, касающихся склонности детей к лингвокреативности и связанных, как было доказано, с принадлежностью детей к семьям с высоким (низким) социокультурным статусом. Выявилось, что дети из семей с ВСС в ситуации обусловленного возрастом недостаточного знакомства с грамматической нормой не склонны молчать, отказываться от ответа: они создают инновации, в том числе внесистемные, не соответствующие существующим в языке моделям (что очень мало свойственно детям из семей с НСС). Мы связываем это с выявленной нами ранее и рассмотренной выше стратегией «выкручивания»: «в любом случае – не молчи: лучше дать неправильный (с точки зрения формы) ответ, чем промолчать». Подчеркнем, что речь идет о неправильности ответов исключительно с точки зрения их формы, но не содержания. Так, в исследовании выявилось, что имеются существенные различия и, например, в характере лексических замен: они встречаются в качестве ответа и у детей из семей с ВСС, и у детей из семей с НСС, но дети из семей с НСС существенно чаще, чем дети из семей с ВСС, заменяют слово таким, которое не подходит по смыслу. Например, экспериментатор задает вопрос: <emphasis>Человек, играющий в футбол, называется футболист, а девочка, занимающаяся фигурным катанием называется…? </emphasis>Ответ ребенка из семьи с НСС – «<emphasis>катанье</emphasis>» (бессмысленный ответ: «<emphasis>девочка называется … катанье</emphasis>», практически эхоимитация одного из слов, прозвучавших в вопросе); ответ ребенка из семьи с ВСС – «<emphasis>спортсменка</emphasis>» («<emphasis>девочка называется … спортсменка</emphasis>» – ответ не совсем точный, но семантически верный; всего лишь из верно избранного гипо-гиперонимического гнезда выбрано звено более высокого уровня иерархии).</p><p>Интересным представляется и тот факт, что в промежутке от 4 до 5 лет, т. е. в период активного освоения формо- и словообразования, количество слово- и формообразовательных инноваций у детей из семей с ВСС практически не меняется, а у детей из семей с НСС – существенно снижается. Это различие настолько велико в количественном отношении (статистически значимо), что не может быть случайным и потому требует объяснений. Представляется, что это связано с особенностями инпута: взрослые в семьях с НСС и сами гораздо менее, чем взрослые в семьях с ВСС, склонны к лингвокреативности и гораздо меньше поощряют в этом детей, скорее, напротив, осуждают их, если обнаруживают в их речи инновации. В результате дети из семей с НСС начинают воспринимать словообразовательные инновации как однозначно ошибочные языковые знаки и предпочитают промолчать, если есть опасения, что произнесенный языковой знак окажется не соответствующим узуальному. В то же время с детьми в семьях с ВСС часто организовывают различные языковые игры, в которых неизбежны и словообразовательные инновации, над которыми иногда взрослые вместе с детьми дружно смеются, а иногда и «засчитывают» в игре такие окказиональные ответы как остроумный способ «выкрутиться». Кстати, полагаем, что исследуемая Т. А. Гридиной во множестве ее работ детская языковая игра – тоже в какой-то мере следствие соответствующего отношения к возможности «игры со словом» в семье ребенка.</p><p>Итак, самый факт большей склонности детей из семей с ВСС к стратегии «выкручивания» («не знаешь ответа – не молчи, воспользуйся какими-то иными языковыми средствами, даже заведомо заранее не предполагавшимися»), гораздо более спокойное отношение детей (и взрослых) из семей с ВСС к инновациям (порождающее, как нам представляется, в дальнейшем склонность ребенка к языковой игре) приводит к росту лингвокреативности детей из таких семей.</p><p>Наконец, остановимся подробнее на таком проявлении лингвокреативности, как склонность к языковой игре.</p><p>Как уже отмечалось, языковая игра в речи детей исследуется в многочисленных трудах Т. А. Гридиной. В частности, в ее работах упоминается языковая игра, основанная на «двоякой интерпретации» слов (см.: [Гридина 2013б; 2014; 2015; 2017]). Например, ребенка спрашивают, кто такой окулист, ребенок отвечает что-то типа «<emphasis>доктор, который лечит глаза</emphasis>», и тогда ребенку предлагается языковая игра – ему предлагается подумать, что бы это слово, с его точки зрения, могло обозначать еще. Поскольку слово «окулист» созвучно со словом «акула», склонные к языковой игре дети включаются в эту игру и предлагают варианты типа «<emphasis>ловец акул</emphasis>» и т. п. (пример со словом «окулист» – Т. А. Гридиной). При этом дети прекрасно осознают, что окулист – вовсе не ловец акул: они «играют со словом» вполне сознательно.</p><p>Итак, отталкиваясь от эксперимента Т. А. Гридиной, мы решили проверить, связана ли склонность к такого рода языковой игре с социокультурным статусом семей детей.</p><p>Для этого магистранткой Д. М. Соколовой под нашим руководством было проведено экспериментальное исследование. Сначала проводилось анкетирование родителей (использовалась разработанная нами анкета – см. в Главе 4, в параграфе 4.3). Было опрошено около 150 родителей детей 4;9 – 5;9 лет. В результате были отобраны 24 «полярные» анкеты: 12 анкет, свидетельствующих о высоком социокультурном статусе семьи и 12 – о низком социокультурном статусе.</p><p>Одно из экспериментальных заданий заключалось в том, что детям предлагалось дать интерпретацию словам с относительно прозрачной внутренней формой (кроме слова «окулист», предлагались такие, например, слова, как «кружево», «долгоног» и др.; в том числе использовались и окказионализмы). Ребенку предлагалось не только определить лексическое значение слова, но и придумать, что еще это слово могло бы обозначать.</p><p>За каждый тип ответа детям присваивались баллы.</p><p>3 балла – ребенок дал правильный ответ (определил значение слова, примерно соответствующее словарному) + попытка, опираясь на внутреннюю форму слова, придумать еще, что слово могло бы обозначать;</p><p>2 балла – правильный ответ не дал, но правильно выделил корень + попытка, опираясь на внутреннюю форму слова, придумать, что еще слово могло бы обозначать;</p><p>1 балл – правильный ответ не дал, но правильно выделил корень, при этом попытки придумать, что это слово могло бы обозначать еще, не было;</p><p>0 баллов – отсутствие ответа или полное отсутствие попытки, опираясь на внутреннюю форму слова, придумать, что еще слово могло бы обозначать.</p><p>Результаты получились достаточно показательными<a l:href="#n56" type="note">56</a>:</p><empty-line/><image l:href="#16" alt="screen_image_209_61_37"/><p>*ВСС – высокий социокультурный статус.</p><p>*НСС – низкий социокультурный статус.</p><p>Рис. 4 – Сравнительная диаграмма склонности к лингвокреативности (языковая игра при интерпретации слов) детей из семей с разным социокультурным статусом (в баллах).</p><empty-line/><p>Как видно из этой диаграммы, склонность к лингвокреативности, проявляющаяся в способности к языковой игре при интерпретации слов, у детей из семей с высоким социокультурным статусом намного более очевидна, чем у детей из семей с низким социокультурным статусом. Даже самые низкие показатели у детей из семей с высоким социокультурным статусом оказались выше, чем самые высокие показатели у детей из семей с низким социокультурным статусом.</p><p>Для проверки статистической значимости выводов, полученных в результате эксперимента, применялся t-критерий Стьюдента.</p><p>Проверялось наличие или отсутствие статистической значимости различий между выборками.</p><p>Полученное эмпирическое значение t (4.9) находится в зоне значимости, критические значения составляют 2.07 при р&#x2264;0.05 и 2.82 при р&#x2264;0.01.</p><empty-line/><image l:href="#17" alt="screen_image_210_49_43"/><empty-line/><p>Таким образом, различия в склонности к лингвокреативности у детей из семей с высоким/низким социокультурным статусом оказались весьма существенными: дети из семей с высоким социокультурным статусом проявили эту склонность в существенно большей степени.</p><p>Не думаем, что причина очевидного различия в склонности к лингвокреативной деятельности детей из семей с высоким и низким социокультурным статусом обусловлена какими-то генетическими причинами: причины скорее кроются в отношении окружающих к инновациям и к языковой игре. В семьях с высоким социокультурным статусом детские инновации и языковую игру обычно всячески поощряют, а в семьях с низким социокультурным статусом любую инновацию (если ее замечают) воспринимают как ошибку, со словами не «играют», языковую игру не понимают, сами к ней не склонны и, соответственно, у детей склонность к ней не поощряют. А ведь склонность к такой деятельности дает детям много полезного, поскольку позволяет более активно относиться к языку, постигать его в деталях, пробовать и ошибаться, набивать «синяки», но, не боясь этого, двигаться более самостоятельно. Наверное, все это следует учитывать воспитателям детских садов, но опыт преподавательской работы с этим контингентом дает основания сказать, что очень сложно объяснить студенту, основными предметами для которого являются различные предметы педагогического цикла с их четкой установкой на «формирование у ребенка…», «обучение ребенка…», «устранение в речи ребенка…» и т. п., что ошибка – не всегда плохой показатель, что бывают не только «плохие» ошибки, но и «хорошие», под которыми мы понимаем такие, которые свидетельствует об идущем у ребенке процессе активного освоения языка (что, естественно, не означает, что такие ошибки замечать не следует). Но это – уже предмет для рассуждений в рамках исследования совсем иной направленности.</p><p>Наконец, остановимся на вопросе о том, почему практически отсутствуют лонгитюдные исследования спонтанной речи не очень склонных к лингвокреативности детей. Полагаем, что, в свете вышеотмеченного, причина этого очевидна: лонгитюдные исследования за редчайшим исключением проводятся на материале речи собственных детей авторов, которых сложно заподозрить в принадлежности к семьям с низким социокультурным статусом.</p><p>Таким образом, мы полагаем, что:</p><cite><p>– в той или иной степени склонность к лингвокреативной деятельности присуща всем без исключения детям с нормальным речевым развитием, поскольку именно благодаря ей ребенок не должен приобретать все языковые знаки путем запоминания; именно лингвокреативная деятельность позволяет ребенку часть языковых знаков осваивать «активным» путем, в процессе конструирования собственной языковой системы;</p><p>– лингвокреативность, хотя в принципе и свойственна всем детям, свойственна им не в равной степени: есть дети весьма склонные к этому виду деятельности, менее склонные, еще менее склонные и т. д.;</p><p>– склонность (точнее – степень склонности) ребенка к лингвокреативной деятельности, являясь индивидуальной особенностью ребенка, обусловлена не столько собственно индивидуальными причинами, сколько групповой принадлежностью ребенка – типологическим, гендерным или социокультурным фактором (или сочетанием этих факторов): тем, является ли ребенок референциальным или экспрессивным, мальчиком или девочкой, воспитывается ли в семье с высоким либо с низким социокультурным статусом;</p><p>– поскольку проявления лингвокреативности – различны, а сама детская лингвокреативность представляет собой континуум (в пределах которого есть «явно лингвокреативные проявления», «менее явно лингвокреативные проявления», «еще менее явно лингвокреативные проявления», «не явно лингвокреативные проявления» и т. д.), наличие у ребенка тех или иных проявлений детской лингвокреативности в различной мере зависит от избранного критерия выявления групповых различий: какие-то проявления лингвокреативности целесообразнее сопоставлять у мальчиков/ девочек, какие-то – у референциальных/экспрессивных детей, какие-то – у детей из семей с высоким/низким социокультурным статусом. При этом, по-видимому, чем о более глубинном, необходимом для освоения языка (и потому более свойственном всем детям) проявлении лингвокреативности идет речь, тем к более связанному с «биологией» фактору индивидуальных различий (например, гендерному) стоит обращаться. Так, склонность к формо-и словообразованию и к тем или иным их разновидностям (например, связанным с системностью словообразовательной модели) целесообразнее сравнивать у мальчиков/девочек. Напротив, чем менее необходимым (менее необходимым – в обязательном порядке) для освоения языка является то или иное проявление лингвокреативности, тем больше его вариативность у различных детей и тем более выявляется зависимость его наличия у ребенка от социального (не биологического) фактора (например, социокультурного). Так, склонность к языковой игре (без которой в принципе освоить язык можно) целесообразнее сравнивать у детей из семей с различным социокультурным статусом – высоким/низким.</p></cite><p>Итак, лингвокреативность языковой личности, как представляется, напрямую связана с вариативностью речевого онтогенеза, причем, по-видимому, фактор вариативности речевого онтогенеза имеет смысл учитывать при анализе лингвокреативности не только формирующейся, но и уже относительно сформировавшейся языковой личности, потому что во многом именно в ходе речевого онтогенеза закладываются особенности идеолекта, грамматикона, а также другие самые различные составляющие языковой личности будущего взрослого человека.</p></section><section><title><p>6.5. Языковой протест</p></title><p>В своей знаменитой книге «От двух до пяти» К. И. Чуковский применительно к некоторым высказываниям детей употребил интересное словосочетание – «грамматический протест». Действительно, во многих случаях дети как будто бы выражают протест против каких-то фактов языка, и этот протест обычно связан с нелогичностью языкового устройства: дети, осваивая в первую очередь языковую систему, ее законы (а не «подзаконные акты», которые зачастую перечеркивают практически саму систему с ее законами), протестуют против нарушения логичности языковой системы, ее законов.</p><p>Поскольку наиболее логично в языке устроена грамматика, дети и протестуют чаще всего против нелогичностей именно грамматической системы, а поскольку в русском языке (с нашим свободным порядком слов) наиболее логично устроена морфология, то и протестуют дети чаще всего против нарушений логики именно в области морфологии. Например: «Что сегодня ел на обед? – <emphasis>Суп из горохов</emphasis>. – Наверное, из гороха? – <emphasis>Ты что! Их там много было</emphasis>» – Сережа М., 3;4 [Дети о языке… 2001: 98]. Если мы «переведем» на наш взрослый научный язык то, что сказал ребенок, то получим примерно следующее: «Я не согласен с существованием в языке слов, по внешним параметрам похожих на слова, обозначающие единичность, но призванных на самом деле обозначать не единичность, а совокупную множественность».</p><p>В устройстве же лексической семантики дети тоже воспринимают многие факты как проявление нелогичности; в первую очередь, это касается наличия в языке полисемии и омонимии. Многим детям сложно осознать отсутствие одно-однозначной связи между планом выражения и планом содержания; с их точки зрения, логичнее было бы, если бы определенной звуковой оболочке всегда соответствовал один и тот же денотат или («на худой конец») один сигнификат. Так, дети активно протестуют против существования в языке полисемантов: «<emphasis>Бабушка! Мама приехала! А ты говорила, что она провалилась!</emphasis>» – из архива К. И. Чуковского [Там же: 65] и омонимов «Сережа видит дымящуюся трубу. – <emphasis>Дым загрязняет окружающую среду. Правда? </emphasis>– Да. – <emphasis>Но ведь сегодня же не среда</emphasis>» [Там же: 68].</p><p>Из отмеченного, как представляется, можно сделать вывод, что явление, названное К. И. Чуковским «грамматическим протестом», – это часть более широкого явления, которое распространяется на самые различные языковые уровни и потому может быть названо языковым протестом.</p><p>Итак, дети нередко выражают языковой протест – протест против нелогичностей языковой системы или же против того, что представляется им такой нелогичностью.</p><p>Вместе с тем нельзя не поставить вопрос: всем ли детям свойствен языковой протест? На этот вопрос ответить не так просто, как кажется, поскольку всегда проще констатировать, что нечто имеет место, чем что это нечто отсутствует. Когда какого-то достаточно распространенного в детской речи явления нет в речи какого-то ребенка, то весьма сложно доказать факт этого отсутствия: у оппонентов всегда возникает контр-предположение, что записывали речь этого ребенка недостаточно внимательно, что данное явление в его речи просто пропустили. Поэтому, обращаясь непосредственно к факту наличия/ отсутствия у тех или иных детей склонности к языковому протесту, мы не будем категорично утверждать, что есть дети, для которых он совсем несвойствен (хотя и убеждены, что такие дети есть), а будем пользоваться более «мягкой» формулировкой – что есть дети, для которых языковой протест очень характерен, а есть дети, для которых он характерен в значительно меньшей степени.</p><p>Почему же для одних детей языковой протест – очень важная составляющая их активного освоения языка, а для других детей – нет? Для ответа на этот вопрос следует в первую очередь понять, что же такое этот языковой протест. Представляется, что языковой протест – это одно из проявлений метаязыковой деятельности ребенка. Соответственно, определить это явление нельзя, не выяснив, что же понимается под метаязыковой деятельностью.</p><p>Метаязыковую деятельность ребенка разные исследователи понимают по-разному. Одни исследователи полагают, что метаязыковая деятельность представляет собой способность к осознанной деятельности, направленной на язык как объект, способность осознавать язык как предмет оценки и контролировать свою речевую деятельность. При таком понимании метаязыковой деятельности оказывается, что осуществлять ее способны только школьники. Другие исследователи считают, что проявлением метаязыковой деятельности является уже возникновение инноваций – например, словообразовательных, самостоятельного языкового конструирования. При таком подходе оказывается, что метаязыковая деятельность есть уже у детей дошкольного возраста.</p><p>В онтолингвистике принято говорить также о метаязыковой компетенции – способности «обращать внимание на факты языка и делать их предметом своих высказываний» [Лепская 1997: 88]. Признаком же наличия уже сформировавшейся метаязыковой компетенции считаются высказывания, касающиеся фактов языка.</p><p>Соответственно, одни исследователи считают, что метаязыковая компетенция зарождается уже в 2–3 года, другие – что только приблизительно к 7 годам.</p><p>Мы придерживаемся такого подхода, согласно которому метаязыковая деятельность – не едина, она имеет самые различные проявления, неравнозначные с точки зрения степени ее осознанности индивидом. «Существует целая сеть явлений метаязыкового порядка – от скрытого осознания языковых фактов до развернутых высказываний метаязыкового характера, рассуждений ребенка о языке» [Дети о языке… 2001: 3].</p><p>Языковой протест представляет собой одно из проявлений нескольких «срединных» этапов формирования метаязыковой компетенции (сначала он менее эксплицирован, затем – все более и более), поскольку возникает не на первой (начальной) ее стадии, когда она выражается лишь в появлении инноваций, а позже. В этой связи отметим важнейший, с нашей точки зрения, факт: метаязыковая деятельность в той или иной ее форме свойственна всем детям, а языковой протест – не всем. Полагаем, что это связано со следующим. Метаязыковая деятельность в изначальной (важнейшей) ее форме – в виде конструкторской деятельности в процессе постижения языка, выражающейся, в частности, в создании слово- и формообразовательных инноваций, – характерна для всех детей, поскольку без этой деятельности процесс постижения языка носил бы исключительно экстенсивный характер: для приобретения каждого нового языкового знака ребенку пришлось бы извлекать его из инпута (запоминать), и процесс речевого онтогенеза затянулся бы на долгие годы. Благодаря же способности ребенка конструировать самому грамматическую систему своего родного языка (см. [Слобин 1974]), воспринимаемую представителями конструктивистского, или функционально-конструктивистского, подхода в качестве основной движущей силы процесса постижения языка, ребенок конструирует по аналогии, вследствие чего чаще всего «изобретает велосипеды» (т. е. «попадает в точку», создает языковые знаки, совпадающие с узуальными) – и тогда мы эту «конструктивистскую» деятельность ребенка не замечаем, а иногда создает и окказиональные знаки, не совпадающие с узуальными, инновации. Поскольку эта деятельность необходима для нормального протекания процесса освоения родного языка, она свойственна в той или иной мере всем детям. Вместе с тем без языкового протеста, равно как и без иных проявлений метаязыковой деятельности (например, языковой игры – см. подробнее в разделе 6.5), рассуждений о языке, в принципе освоить язык возможно; поэтому этот вид деятельности характерен не для всех детей (или – «мягко» – не в равной мере для всех детей).</p><p>В этой связи возникает еще один вопрос: следует ли считать языковой протест высшей формой, высшим проявлением метаязыковой деятельности? По-видимому, нет. Высшим проявлением метаязыковой деятельности является, наверное, напротив, отсутствие языкового протеста: протестует ребенок лишь до тех пор, пока еще не осознал бесполезности этого протеста (возможно, на смену языковому протесту приходит следующее проявление метаязыковой деятельности – определенная разновидность сознательной языковой игры с насмешкой над нелогичностью языкового устройства). Иными словами, языковой протест вызывается диспропорцией в освоении системы и нормы: более раннее освоение системы и более позднее – нормы приводит к протесту против алогичностей системы лишь до тех пор, пока не освоена норма и – главное – пока не осознан факт, что язык регулируется не только системой (законами), но и нормой (более мелкими «подзаконными актами»).</p><p>Наконец, последняя и самая важная для данного исследования проблема: имеются ли закономерности, регулирующие вероятность склонности/несклонности ребенка к языковому протесту?</p><p>Полагаем, что ответить на этот вопрос можно только с учетом так называемой групповой принадлежности ребенка. Так, выше (в другой связи) уже обсуждались результаты, свидетельствующие о следующем. Во-первых, склонность детей, например, при ответах на вопросы, на которые они не знают ответа, к использованию самых различных языковых средств (не всегда тех, которые предполагались вопросом) и наблюдающееся у этих же детей стремление к рассуждениям о языке значительно более характерны для детей из семей с высоким социокультурным статусом, чем для детей из семей с низким социокультурным статусом. Связано это, вероятно, с тем, что именно в семьях с высоким социокультурным статусом не только более терпимо, чем в семьях с низким социокультурным статусом, относятся к инновациям, иногда даже поощряют их (например, в языковых играх с детьми), но и обсуждают с детьми языковое устройство, по крайней мере – пытаются отвечать на вопросы о нем. Существует парадокс: в семьях с низким социокультурным статусом взрослые сами чаще нарушают языковую норму, чем взрослые в семьях с высоким социокультурным статусом, но при этом эти не очень грамотные взрослые часто более нетерпимы к ошибкам в речи собственных детей (если их обнаруживают), чем более интеллигентные взрослые. Во-вторых, было выявлено, что склонность не только к продуктивной морфологии, но и вообще к более активному освоению языковой системы, к самостоятельному ее конструированию, значительно более характерна для референциальных детей по сравнению с экспрессивными, для которых в существенной степени характерен более имитационный путь освоения языка: референциальные дети явно осваивают языковую систему раньше, чем языковую норму, экспрессивные же дети на ранних этапах тоже, естественно, осваивают языковую систему, но в меньшей степени, чем референциальные, опираются на нее, зато в большей мере опираются на языковую норму (поэтому и ошибок в их речи на этом этапе иногда заметно меньше, чем у референциальных детей).</p><p>Разумеется, не всякое рассуждение о языке представляет собой языковой протест, равно как не всякий языковой протест имеет форму рассуждения о языке. Тем не менее представляется очевидным, что языковой протест – это следствие размышлений о языке, пусть и не всегда эксплицированных: не всякое размышление принимает форму вербализованного рассуждения, но всякое рассуждение основывается на размышлении. Языковой же протест находится как раз на пересечении склонности к размышлениям о языке и высокой степени активности процесса его постижения. Ниже представлены некоторые примеры языкового протеста одного ребенка – Алеши Д. (другие, связанные с освоением морфологии, примеры языкового протеста этого же ребенка – весьма склонного к проявлению языкового протеста – были представлены в разделе 3.2 Главы 3).</p><cite><p><emphasis>Бабуля сказала: мама села в троллейбус. Нет, я видел: она встала в троллейбус </emphasis>(2;7)</p><p><emphasis>Если муха – насекомое, значит – не муха, а мухо </emphasis>(4;7)</p><p><emphasis>Я вижу дождя </emphasis>– Не дождя, а дождь. – <emphasis>Нет, он же живет на небе </emphasis>(4;9)</p><p><emphasis>Я достану конь </emphasis>(игрушечный) – Коня. – <emphasis>Так этот же конь не живет </emphasis>(4;9)</p></cite><p>Языковой протест именно этого ребенка взят в качестве примера потому, что в онтолингвистических исследованиях уже было установлено, что этот ребенок – явно референциальный (один из самых явных, если не самый явный, референциальный русскоязычный ребенок из числа тех, становление речи которых было исследовано), причем из семьи с высоким социокультурным статусом.</p><p>Итак, представляется, что языковой протест в принципе может возникать в речи любого (или почти любого) ребенка, но его появление тем более вероятно, чем в большей степени ребенок является референциальным и воспитывающимся в семье с высоким социокультурным статусом. Различия же в степени склонности к языковому протесту объясняются различиями в склонности к активному и самостоятельному конструированию языковой системы, а также в склонности к размышлениям о языке, что, в свою очередь, восходит к обусловленной групповой принадлежностью детей вариативности их речевого развития.</p></section></section><section><title><p>Глава 7</p><p>Базовые и вспомогательные механизмы освоения языка в аспекте вариативности речевого онтогенеза</p></title><p>Вопрос о механизмах освоения языка детьми все активнее обсуждается в последние годы. Сразу уточним, что мы предполагаем существование двух «разновидностей» механизмов овладения языком – базовых и вспомогательных. Базовыми мы считаем те механизмы, без которых невозможно (либо – крайне сложно) освоение родного языка и которые поэтому «работают» – в той или иной степени – при освоении языка всеми детьми. Вспомогательными, как представляется, являются факультативные механизмы, без которых можно обойтись, осваивая язык. К базовым механизмам мы относим имитацию, а также генерализацию и дифференциацию<a type="note" l:href="#n57">57</a>. Список же вспомогательных механизмов, как представляется, – «открытый»: их достаточно много, они (за исключением некоторых) мало изучены, список их, по-видимому, будет еще дополняться. Некоторые из этих дополнительных механизмов являются более универсальными, другие – более уникальными. На данный момент мы видим и считаем возможным уже обсуждать следующие дополнительные механизмы: языковые подсказки различного рода, существенные для конкретного языка, но необязательные для речевого онтогенеза, а также разновидности того явления, которое в западной научной традиции носит название bootstrapping.</p><p>При этом, как нам представляется, обсуждать действие тех или иных механизмов целесообразно именно в аспекте вариативности речевого онтогенеза: в противном случае, мы рискуем оказаться в ситуации того, кто определяет «среднюю температуру по больнице».</p><p>Важно отметить, что учет вариативности речевого онтогенеза необходим при описании действия не только вспомогательных механизмов (если они факультативны, то естественно предположить, что при освоении языка различными детьми они будут действовать по-разному), но и основных, базовых. Как показывает материал, в аспекте вариативности речевого онтогенеза, как ни парадоксально на первый взгляд, наиболее интересен анализ именно двух основных механизмов освоения языка – генерализации и дифференциации. Именно степень опоры в качестве основного на тот или иной механизм оказывается весьма различной у разных детей.</p><p>Речь идет, в первую очередь, о детях различных «групп» – о референциальных vs. экспрессивных детях, о мальчиках vs. девочках и о детях из семей с высоким vs. низким социокультурным статусом (подробнее о группах детей см. выше).</p><p>Различная степень опоры на один из двух основных механизмов освоения языка – генерализацию и дифференциацию – была подробно описана нами в [Доброва 2003] в основном на примере речи двух детей – референциальной Лизы и экспрессивного Вани<a l:href="#n58" type="note">58</a>. Поскольку указанная монография была посвящена проблемам онтогенеза персонального дейксиса, в ней, естественно, рассматривались в основном примеры опоры каждого из детей на генерализацию либо на дифференциацию именно на материале единиц персонального дейксиса. Вкратце напомним эти примеры, а затем перейдем к другому языковому материалу, также демонстрирующему различную склонность детей к генерализации и дифференциации.</p><p>В первую очередь мы выделили детей-«генерализаторов». Одной из интересных особенностей таких детей является их «нежелание» (неспособность?) в определенном возрасте различать местоимения первого/второго лица – <emphasis>я </emphasis>и <emphasis>ты</emphasis>. Если на самом раннем этапе речевого онтогенеза такие дети называют обычно себя по имени и говорят о себе в третьем лице (типа «<emphasis>Вася хочет конфетку</emphasis>»), то при освоении личных местоимений они проходят стадию смешения этих двух местоимений: «<emphasis>Ты хочешь, чтобы я сняла?</emphasis>» (Сеня Ч. 2;2.19) – речь о том, чтобы снял экспериментатор. Много примеров смешения «я» и «ты» в соответствующем возрасте было выявлено в речи Вари П.; особенно много их было у Лизы Е. Такие примеры мы в указанной монографии объясняли склонностью этих детей к генерализации – в данном случае, к созданию сверхгенерализованного понятия «вообще участника диалога», без разделения на говорящего и собеседника. Это явление мы связывали с другим, похожим, – со склонностью некоторых детей смешивать, например, «вчера» и «завтра»: возникает сверхгенерализованнное понятие «день, отличающийся на один, от “сегодня”, без учета направления “сдвига” – в прошлое или в будущее».</p><p>Наиболее много случаев опоры на генерализацию было выявлено нами на материале речи Лизы Е. Так, Лиза была склонна к формированию сигнификата у слов, в принципе (почти) его лишенных, – у личных имен: всех котов она, например, называла Тимошами. Безусловно, ничего необычного в такой генерализации (если бы она не находилась в числе других, о которых будет говориться далее) не было бы: так поступают многие дети, и это можно объяснить не только и не столько особенным стремлением к генерализации, сколько незнанием того, что сигнификат наличествует не у всех разрядов слов. Однако у Лизы этот пример коррелирует с менее типичными, например: М.: Как твоих кукол зовут? – Л.: <emphasis>Мариночки. Две Мариночки </emphasis>(2.10.20) (Комментарий матери в дневнике: «Мариночкой я назвала одну из них, Лиза обобщила»).</p><p>Интересны и примеры генерализации у Лизы, связанные с терминами родства. Известно, что многие дети вначале воспринимают (естественно) слово <emphasis>мама </emphasis>нерелятивно и исключительно как одно-однозначный знак, жесткий десигнатор, т. е. как личное имя (<emphasis>Мама</emphasis>). Они даже иногда возмущаются, услышав, как какой-то ребенок называет свою маму мамой: <emphasis>Почему – мама? Мама – моя!</emphasis>, причем происходит это иногда в довольно «взрослом» возрасте – после трех лет. Лиза же очень рано и очень легко принимает тот факт, что слово <emphasis>мама </emphasis>можно отнести к разным персонажам (т. е. что у этого слова есть сигнификативный компонент значения). Судя по всему, уже на довербальном этапе, в 1;3.4, она спокойно принимала тот факт, что есть мама (курица) у цыпленка, у оппосума и т. д., и наверняка понимала это в 2 г., т. к. в этом возрасте вербализовала это понимание, например: «<emphasis>Кенгуренок. Мама у него</emphasis>»<a l:href="#n59" type="note">59</a> (2;0.7). Позднее у Лизы происходит дальнейшая генерализация (сверхгенерализация), и возникают примеры типа «<emphasis>мама-сыроежка</emphasis>» (большая сыроежка по отношению к маленькой) (2;10.28) – генерализация на основе размера. Аналогичным образом, Лиза именует словом «семья» три цветка в горшочке, несколько собак, бананы на ветке (2;11.08).</p><p>Примеры из речи Лизы, в которых ребенок отчетливо демонстрирует склонность к генерализации и даже самостоятельно устанавливает гипо-гиперонимическую иерархию «снизу–вверх» (что происходит у нее очень рано – около двух лет), приводит ее мать М. Б. Елисеева [Елисеева 2014: 148]: «<emphasis>Лизочкин подсолнух называется цветочек</emphasis>» (2;0.29), «<emphasis>Мишутка называется панда</emphasis>» (2;1.20).</p><p>Примеры генерализации не являются исключительной «прерогативой» Лизы: они характерны для всех детей. Освоить язык без опоры на генерализацию невозможно: в процессе речевого онтогенеза осваивающий язык индивид, чтобы понять наличие сигнификативного компонента значения слова, должен сам прийти к идее, что существуют некие классы – например, что слово «мячик» может быть отнесено не только к данному конкретному мячику, но и к целому классу предметов, обладающих теми же (перцептивно воспринимаемыми) признаками – упругостью, круглой формой, предназначенностью для игры и т. п. Однако одни дети («генерализаторы») проходят этот процесс осознания сигнификативного компонента значения быстро, а другие – медленно, с трудом. Поэтому характерная особенность Лизы – совсем не в том, что она опиралась на генерализацию, а в том, насколько важную роль эта операция играла в ее речевом развитии<a type="note" l:href="#n60">60</a>.</p><p>Однако более интересным представляется то обстоятельство, что, опираясь на генерализацию, Лиза на раннем этапе речевого онтогенеза явно пренебрегала дифференциацией. Ей как будто бы было неинтересно разграничивать объекты, более ее интересовало их сходство. Обратим внимание на некоторые записи в дневнике Лизиной мамы М. Б. Елисеевой (2;2.03): «Лиза, в отличие от многих детей, не желает употреблять имена собственные. Не повторяет имена Алешиных друзей, несмотря на их фонетическую простоту (Вадик, Гена), и мне до сих пор непонятно, различает ли она их… Ни у кукол, ни у других игрушек имен нет. Одну маленькую куколку мы уже давно вроде бы договорились называть “Аня”, но сама Лиза этого никогда не делает. Сегодня бабушка подарила ей большую куклу, с которой Лиза очень долго играла, но не захотела называть ее по имени (бабушка предлагала на выбор разные простые имена) – просто “кука”» [Елисеева 2014: 152].</p><p>В этом отношении экспрессивный Ваня Я. вел себя прямо противоположным образом. Он не был особенно склонен к генерализации, скорее – наоборот, зато опирался на дифференциацию с самого начала. Так, у него отмечается исключительно ранняя способность к различению цветов: чуть ли не в год он различал весьма значительное количество цветов. Не кроется ли здесь, кстати, ответ на вопрос, почему так существенно расходятся данные исследователей о возрасте, когда дети начинают различать цвета – «разброс» до двух лет. Возможно, цвета интересно различать именно тем детям, которые опираются на дифференциацию?</p><p>В 1;11.7 фиксируется такой пример склонности Вани к дифференциации: он побывал в гостях, где были две девочки – старшая Вера и младшая Нина. На следующий день на соответствующий вопрос бабушки о том, является Ниночка большой или маленькой, почти еще не разговаривающий Ваня сначала произносит что-то типа <emphasis>мими </emphasis>(маленькая), а затем встает на колени и ползет, изображая ее. Следовательно, на стадии, когда говорить Ваня еще не очень умеет, имена он четко правильно привязывает к соответствующим референтам. Сравним это с Лизой, которая, как указывалось выше, в 2;2.3 проявляла очевидное «равнодушие» к личным именам и, по словам ее мамы, скорее всего не различала часто наблюдаемых ею друзей брата.</p><p>Природную склонность Вани к дифференциации активно развивали окружавшие его взрослые, они на нее опирались. Так, очень рано Ваню учат различать марки машин – это джип, это мерседес, это вольво и т. д. Диалоги бабушки с Ваней постоянно строились на контрасте: <emphasis>Я буду делать то-то, а ты – то-то</emphasis>, <emphasis>Давай у меня будет зайчик, а у тебя – лисичка</emphasis>. Бессмысленно ставить вопрос о том, что было первично – Ванина склонность к дифференциации или отчетливая опора на нее в инпуте ребенка: и то, и другое имело место, однако, как представляется, взрослые именно потому так часто опирались на контраст, что интуитивно чувствовали, что Ваниной «сильной стороной» является именно дифференциация.</p><p>Любопытно, насколько иным образом ведет себя мать Лизы-«генерализатора». Почувствовав, очевидно, склонность ребенка к обобщению, выражающуюся в возрасте около 3 лет в стремлении к установлению гипо-гиперонимических отношений, она «подхватывает» это стремление Лизы и постоянно ведет с ней диалоги типа: «“<emphasis>Ананас – это овощ</emphasis>”. – Нет, это фрукт. – “<emphasis>Кабачок – это овощ</emphasis>”. – “<emphasis>Кошка – это игрушка</emphasis>”. – Да, но это не только игрушка. Кто еще кошка? – “<emphasis>Давай мама скажет</emphasis>”. – Кошка – это животное…» (2;11.27) [Елисеева 2014: 149]. Ребенок при этом в некоторых случаях следует дальше, чем окружающие его взрослые. Как замечает в дневнике М. Б. Елисеева, «…Лиза, осознав существование иерархий, пытается категоризовать и то, что мы избегаем классифицировать» [Там же: 150], причем, судя по примерам, опять же обобщает «снизу вверх», подводит более частные понятия под более общие: «<emphasis>Брат – Людя. Человек</emphasis>» (3;0.12).</p><p>При этом М. Б. Елисеева отмечает, что «все это сочетается с употреблением большого количества видовых понятий, разнообразящих родовые» [Там же: 152]. Однако приводимые ею же примеры заставляют усомниться в справедливости этого утверждения: представляется, что в данном случае – это не видовые понятия, а слова, обозначающие в узусе видовые понятия, но функционирующие в речи Лизы и, очевидно, существующие в ее ментальном лексиконе в качестве родовых (примеры типа <emphasis>Степаша </emphasis>– о любом зайце). О приоритете для Лизы гиперонимов по сравнению с гипонимами свидетельствует и множество примеров, подробно проанализированных нами в [Гридина, Доброва 2010]: процесс формирования гипо-гиперонимических гнезд начинается с появления гиперонима (например, <emphasis>цветы</emphasis>) в пассивном лексиконе, а затем и в активном, после чего появляются гипонимы, но они постоянно смешиваются друг с другом (<emphasis>маки </emphasis>– об одуванчике 1;8.06, <emphasis>Ава </emphasis>(собака) – о поросенке 1;2.12 – при том, что в принципе Лиза уже знакома со словами «хрюша» и «поросенок» и т. д.). В некоторых случаях (в особенности если гипероним фонетически сложен для ребенка) один из гипонимов может временно принять на себя функции гиперонима: <emphasis>баба </emphasis>(бабочка) – о бабочке, мотыльке, стрекозе и пчеле (1;5.15).</p><p>Представляется, что склонность Лизы к генерализации и ее несклонность к дифференциации очевидны – равно как и, в противоположность Лизе, склонность Вани к дифференциации, но не к генерализации.</p><p>Склонность к генерализации в ущерб дифференциации можно обнаружить и у других референциальных девочек. Так, Оля С.<a type="note" l:href="#n61">61</a> легко смешивает противоположные явления: <emphasis>убивший комар </emphasis>(об убитом комаре), <emphasis>каши много </emphasis>(в значении ‘мало’), <emphasis>ботинки велики </emphasis>(в значении ‘малы’) – 3;10. Создается ощущение, что для ребенка важнее общее (фактор «смерти» в примере о комаре, фактор достаточности/ недостаточности в примере о каше, фактор несоответствия размера в примере о ботинках), чем дифференцирующие признаки различных типов – кто кого убил, направленность в ту или иную сторону от «точки достаточности» или «точки соответствия размера». Такие примеры показывают, что на стадии освоения сем релятивности (так же как в общеизвестных примерах типа смешения «вчера» и «завтра») для данного ребенка (референциальной девочки) сам факт релятивности – как более генерализованный, интегрирующий фактор – оказывается более существенен, чем «направление» релятивности, – дифференцирующий фактор.</p><p>Приведенные выше примеры заставляют обратиться к существенному для исследуемого аспекта проблемы вопросу – вопросу об освоении детьми антонимов.</p><p>Освоение детьми антонимов играет весьма существенную роль в научных дискуссиях о природе контраста (дифференциации – в предложенной нами терминологии). Естественно, что в первую очередь эта проблема дискутируется на материале освоения детьми семантики прилагательных (см., например, [Semantics and Morphology… 2015]) – слов, среди которых антонимов очень много и возможность существования антонимии для которых вытекает из самой сути их семантики. Так, проблема освоения прилагательных-антонимов активно дискутируется в указанной выше коллективной монографии. Начиная с гипотезы о том, что, вне зависимости от того или иного языка, освоение детьми прилагательных определяется универсальными концептуальными механизмами – сравнением (сопоставлением) и контрастом, т. е. о том, что одновременное использование взрослыми антонимических прилагательных (типа <emphasis>хороший/плохой</emphasis>) и, как именуют их авторы, «членов контрастных групп» (<emphasis>красный – зеленый – синий</emphasis>) в пределах одного предложения или в пределах не более чем 5 соседствующих высказываний, ускоряет освоение прилагательных детьми, авторы (в частности, Е. Трибушинина) постепенно переходят к утверждению, что семантический контраст более информативен для осваивающего язык ребенка, чем семантическая близость – под последним понимается синонимия, – т. к. дети уже на ранних стадиях предполагают, что две разные формы должны быть семантически различны<a l:href="#n62" type="note">62</a> [Clark 1987].</p><p>Это утверждение Е. Трибушининой вызывает некоторые возражения теоретического характера, т. к. представляется, что контраст имеет место и при антонимии, и при синонимии: при антонимии контраст более «жесткий», чем при синонимии, но единство ядра значения имеет место в обоих случаях. Применительно же к детской речи, вопрос целесообразнее ставить следующим образом: какой тип контраста более информативен – более «жесткий» или более «тонкий»? Уместны и еще 2 вопроса: а) на какой стадии речевого развития более важен каждый из названных типов контраста? и б) для всех ли детей один из видов контраста («жесткий») более значим?</p><p>Полагаем, что сначала более важен «жесткий» контраст (антонимия), а затем, когда уже происходит более детальное «достраивание» языковой системы, на первый план могут выходить «более тонкие детали», в том числе и более «тонкий» контраст (синонимия). Однако для целей исследования механизмов освоения языка в аспекте вариативности речевого онтогенеза более существенным представляется ответ на второй вопрос: есть основания полагать, что для различных детей антонимия и синонимия (как «представители» двух разновидностей контраста) может играть неодинаковую роль. Кстати, на это в качестве предположения указывают и некоторые авторы указанной монографии [Semantics and Morphology… 2015] Так, К. Корецки-Крёлль и В. У. Дресслер совершенно справедливо делают из рассмотренного ими материала вывод, что не только антонимические, но и синонимические отношения могут способствовать освоению детьми прилагательных и что, вероятно, это как-то связано с разными стилями овладения языком детьми.</p><p>Что касается первых антонимов, то «набор» основных пар примерно одинаков (причем даже в разных языках): <emphasis>большой/маленький</emphasis>, <emphasis>плохой/хороший</emphasis>, а также <emphasis>чистый/грязный</emphasis>, <emphasis>теплый/холодный </emphasis>и др. Судя по указанной выше коллективной монографии, этот набор повторяется у разных детей, осваивающих разные языки, однако у одного из детей (у все той же Лизы Е.) этот набор более разнообразен: здесь уже на раннем этапе, кроме «общепринятых», есть и <emphasis>лысый/волосатый </emphasis>(2;0), и <emphasis>сладкий/сердитый </emphasis>(о жаренном луке) (2;0), и <emphasis>настоящий/ игрушечный </emphasis>(2;0.17) и т. д. [Елисеева 2014: 185–186]. Представляется, что такая «нестандартность» Лизиных антонимов обусловлена особенностями ее инпута – исключительно богатого (семья, культурный статус которой, безусловно, существенно выше среднего).</p><p>Набор же синонимов у детей – существенно менее стандартен. Так, в вышеназванной англоязычной коллективной монографии можно обнаружить следующие примеры синонимов (иногда, естественно, контекстуальных): в инпуте Фили – <emphasis>хитрый</emphasis>, <emphasis>злой </emphasis>(1;9), <emphasis>хороший</emphasis>, <emphasis>добрый </emphasis>(2;2) (Мама: Какой волк, хитрый, злой; Мама: Какая лиса? – Филя: <emphasis>Хитрая </emphasis>– Мама: А еще какая? – Филя (нет ответа) – Мама: Хорошая, добрая, да? – Филя (нет ответа) – Мама: Или злая, хитрая?), а в его собственной речи – можно найти только неодновременное использование слов <emphasis>хороший </emphasis>(1;8), <emphasis>милый </emphasis>(возраст не указан, но позднее, чем <emphasis>хороший</emphasis>)<a type="note" l:href="#n63">63</a>; у Лизы – <emphasis>жуткий </emphasis>(2;9), <emphasis>плохой</emphasis>; у немецкоязычной девочки и ее матери – <emphasis>good, fine, super, great</emphasis><a type="note" l:href="#n64">64</a>; у словенской девочки – <emphasis>odli&#x10D;no, super </emphasis>и <emphasis>umazan, kaka</emphasis>. Материал отчетливо показывает, что синонимы в этом возрасте либо связаны с оценочностью, с необходимостью отличить нейтральное слово от эмоционально окрашенного (<emphasis>жуткий – плохой</emphasis>), либо с одновременным сосуществованием слов из так называемого языка нянь (baby-talk), оставшихся от более раннего этапа речевого развития, и недавно появившихся узуальных слов (<emphasis>кака – умазан</emphasis>). Если не говорить о втором случае («старое» слово из «языка нянь» – и «новое», узуальное), то получается, что синонимия в этом возрасте служит для ребенка не столько для обозначения семантической близости (как утверждает Е. Трибушинина), сколько для обозначения контраста – только уже не «жесткого», а более «тонкого». В этой связи нельзя не вспомнить вновь (см. выше) важное положение из исследований И. Кларк о том, что дети уже на ранних стадиях речевого онтогенеза предполагают, что за двумя разными формами должно стоять различное содержание. Иными словами, дети и не должны на этой стадии использовать синонимы для подчеркивания некоего единства: взрослые в своей речи, обращенной к детям, могут это делать – см., например, приведенные выше примеры из речи матери Фили С., – дети же этого и не должны делать, и, как показывает материал, не делают.</p><p>Итак, Е. Трибушинина говорит о синонимах как средстве освоения языка: если ребенок не знает, что такое <emphasis>little</emphasis>, родители могут объяснить ему это через слово <emphasis>small</emphasis>, что, с точки зрения автора, доказывает, что синонимы играют определенную роль в постижении нового прилагательного. Представляется, что из сказанного можно сделать и еще один вывод: если антонимы дети постигают парами, то синонимы – последовательно. Это вполне объяснимо: нельзя понимать, что такое <emphasis>большой</emphasis>, не понимая, что такое <emphasis>маленький</emphasis>, но можно понимать, что такое <emphasis>отлично</emphasis>, не понимая, что такое <emphasis>прекрасно</emphasis>. Из этого вытекает еще идин вывод: на каком-то (раннем) этапе развития речи без антонимов существовать нельзя, а без синонимов можно; синонимы становятся нужны тогда, когда становится важным понять какие-то более «тонкие» различия – например, градуальность (<emphasis>большой </emphasis>– <emphasis>огромный</emphasis>). Кстати, опять (применительно к роли синонимии на ранних этапах развития речи) приходится говорить о различиях (т. е. о дифференциации), но не о вычленении сходства.</p><p>Может ли, однако, сказанное служить подтверждением того, что контраст более информативен для ребенка на ранних этапах речевого онтогенеза, чем близость, как утверждает Е. Трибушинина? Представляется, что нет. Не совсем понятно, почему контраст противопоставляется близости. Скорее, контраст (в предложенной нами терминологии – дифференциация) должен противопоставляться генерализации.</p><p>Так, Е. Трибушинина рассматривает в качестве однотипных примеры, приводимые ниже. Например, она объясняет сильной ментальной связью антонимов (иначе говоря, проявлением генерализации?) ошибки типа использования слова «маленький» вместо «большой» и приводит пример из речи Фили (1.8): Мама: А какой зайка, маленький или большой? – Филя: <emphasis>Большой</emphasis>. – Мама: Большой, разве он большой? – Филя: <emphasis>Маленький</emphasis>. Мы не видим оснований полагать, что этот пример доказывает, что для Фили ментально связаны слова «большой» и «маленький». Скорее речь может идти о некотором равнодушии ребенка к выбору варианта ответа (из числа предложенных мамой) или о непонимании сути вопроса. Обратим, кстати, внимание на то, что Филя отвечает <emphasis>большой </emphasis>при первом вопросе мамы (маленький или большой?), используя то слово, которое в вопросе мамы было последним (<emphasis>большой</emphasis>) – своего рода эхоимитация. Далее, поняв, что ответил неверно, Филя легко отказывается от своего ответа, называя другое слово из двух предложенных<a l:href="#n65" type="note">65</a>. Мы видим принципиальное отличие таких диалогов с детьми, когда они просто (возможно, наобум) выбирают один вариант из двух, от других примеров из детской речи. Так, если Лиза называет (сама, без предложенного взрослым выбора, в самостоятельно инициированной ею реплике) незастеленную постель застеленной, это действительно может служить основанием для предположения о ментальной связанности в ее сознании слов <emphasis>застеленный</emphasis>/<emphasis>незастеленный</emphasis>. Здесь – действительно генерализация: если ребенок сам использует антоним вместо нужного слова, следовательно, для него важнее то общее, что у них есть (самый фактор «за стеленности»/«незастеленности»), чем различие (наличие/отсутствие этого признака). Поэтому представляется, что такие примеры следует трактовать по-разному – как «равнодушие», произвольный выбор в первом случае (Филя), и генерализацию – во втором (Лиза).</p><p>Вместе с тем сказанное, разумеется, не означает отрицания важности анализа роли синонимов на раннем этапе речевого онтогенеза. Так, Е. Трибушинина приводит опять же как примерно равнозначные 2 следующих примера. Один из них – это уже приводившийся диалог мамы с Филей (2.2). Мама: Какая лиса? – Филя: <emphasis>Хитрая</emphasis>. – Мама: А еще какая? – Филя (нет ответа) – Мама: Хорошая, добрая, да? – Филя (нет ответа) – Мама: Или злая, хитрая? Е. Трибушинина трактует это как то, что в речи взрослых синонимы служат для представления детям новых прилагательных: уже знакомое слово комбинируется с новым. Однако представляется, что здесь «работает» не столько синонимия, сколько антонимия (хороший и добрый – или злой и хитрый?), и под этот контраст «под сурдинку» «протаскивается» новое прилагательное – в связке со старым, уже известным. Ср. в инпуте Лизы (2;5): Мама: Плохая, она еще какая, хитрая – здесь у мамы нет антонимии, «работает», действительно, только синонимия (точнее – генерализация, подчеркивание общности семантики – наличие отрицательного качества).</p><p>Таким образом, мы видим, как даже в инпуте различаются способы предъявления синонимов: кто-то из матерей опирается при этом на дифференциацию, а кто-то – на генерализацию. Означает ли это, что именно инпут предопределяет опору ребенка на дифференциацию/ генерализацию? Не отрицая возможности некоторого влияния такого рода, полагаем, что скорее не мать воздействует на своего ребенка в этом выборе, а ребенок своими внутренними предпочтениями предопределяет речевое поведение матери. Мать интуитивно чувствует, что более понятно, более близко ее ребенку (о чем, кстати, свидетельствует то, что иногда матери с одним из своих детей общаются одним образом, а с другим – иным, и на ответ, почему они это делают, отвечают нечто типа <emphasis>А он иначе не понимает </emphasis>– подробнее см. выше в главе о референциальных/экспрессивных детях).</p><p>Пропорция антонимов в речи различных матерей тоже различна. Так, по данным Е. Трибушининой, у Фили в инпуте их 23 %, у Лизы – 12 %. У самих детей обнаруживается та же разница: у Фили появляющихся вместе контрастных прилагательных 28 %, а у Лизы – 13 %. О таких различиях у детей писали Мерфи и Джонс [Murphy and Jones 2008], противопоставляя heavy antonym user – light antonym user и показывая, что у детей этих двух типов пропорция антонимов различается как в их собственной речи, так и в инпуте. Существенно не просто соответствие особенностей речи детей особенностям инпута, что косвенно доказывают приводимые этими авторами данные, подтвержденные позднее результатами Е. Трибушининой: у детей первого типа (более склонных к опоре на антонимию) пропорционально антонимов даже больше, чем в их инпуте. Так, если у склонного к опоре на антонимию Фили в инпуте антонимов 23 %, а в собственной речевой продукции – 28 % (явно больше), то у Лизы этот процент практически одинаков (в инпуте 12 %, в собственной речевой продукции – 13 %). Е. Трибушинина совершенно справедливо отмечает, что это доказывает склонность самого Фили (не мамы, а Фили) опираться на контраст при осваивании и категоризации мира. Мерфи и Джонс идут дальше и делают еще более важный для целей нашего исследования вывод: «heavy antonym use is a symptom of a cognitive learning style that makes heavy use of contrast» [Murphy and Jones 2008: 427], т. е. склонность/несклонность к антонимии представляет собой симптом, проявление различных когнитивных стилей.</p><p>Вместе с тем на основании вышеотмеченного Е. Трибушинина делает следующий вывод: контраст – это bootstrap для освоения значения прилагательных. С таким выводом, если понимать под bootstrapping дополнительный, вспомогательный механизм, случайную языковую «подсказку», согласиться сложно: опора на контраст (на дифференциацию) – скорее все же не дополнительный, случайный помощник, а один из основных, базовых механизмов освоения языка: сложно представить себе, как может происходить процесс речевого онтогенеза без опоры на дифференциацию, на выявление различий, контрастов. Другое дело, что родители детей, как выясняется, не обязательно должны, общаясь с детьми, делать опору на этот контраст, в частности – на противопоставление антонимов. Русским родителям (как выясняется, даже более всех других склонным на этот контраст опираться) сложно представить себе, что может быть по-другому, однако, как показывают исследования Б. Пфайлер, родители детей юкатекских майя не опираются в собственной речи, обращенной к детям, на контраст [Pfeiler 2015].</p><p>Разумеется, такие данные, с одной стороны, заставляют усомниться в том, что необходимость опоры на контраст в общении с детьми абсолютно универсальна. Однако, с другой стороны, эти данные никак не опровергают того, что учет контраста и опора на дифференциацию в процессе собственно речевого онтогенеза самими детьми необходимы и эта необходимость универсальна. В любом случае, это не дает оснований отрицать роль дифференциации как одного из ведущих, базовых механизмов освоения языка и низводить ее до уровня bootstrapping.</p><p>Наконец, самый важный вопрос, касающийся опоры на синонимию у детей раннего возраста, связан с вариативностью речевого онтогенеза. Перечислим тех детей, у которых авторы вышеуказанной монографии [Semantics and Morphology… 2015], тщательно и подробно изучив их речевое развитие, обнаружили присутствие синонимов в их собственной речевой продукции: русскоязычный материал – синонимы у девочки (Лизы), но не у мальчика; австрийский вариант немецкого – синонимы у девочки (у мальчика синонимов не обнаружено); итальянский материал – у девочки синонимов существенно больше, чем у мальчика, а опоры на контраст, в отличие от мальчика, почти нет (причем это даже входит в противоречие с инпутом); словенский материал – синонимы у девочки. Иными словами, совершенно очевидно, что (применительно к детям, речь которых анализировалась в данной монографии) склонность к синонимии обнаруживается только у девочек.</p><p>Однако может ли это служить доказательством «гендерного предпочтения синонимов» детьми?<a type="note" l:href="#n66">66</a> Несмотря на соблазн сделать такой вывод, мы в этом все-таки не уверены. Во-первых, не так много детей было обследовано авторами монографии (обследовать большее количество детей при тщательном анализе спонтанной речи детей – не экспериментальных данных, а данных спонтанной речи, требующих огромного количества времени на записи и их расшифровку, – практически нереально). Во-вторых, и это представляется даже более важным, мы не можем с достоверностью судить о том, почему склонность к синонимии обнаружилась именно у девочек: влияние ли это собственно гендерного фактора или же проявление типологических различий? Иными словами, мы не можем с абсолютной достоверностью сказать, не получилось ли так, что все вышеперечисленные девочки (кроме того, что они – девочки) – дети референциального типа. Нельзя не учитывать, что, по данным зарубежных исследователей, имеющих очень большой статистически значимый материал, девочки бывают референциальными чаще, чем мальчики. Попробуем, однако, все-таки, на основе имеющихся у нас скудных данных об этих детях, определить, не были ли все эти девочки референциальными. Русскоязычный материал: речь именно этих двух сравниваемых в данной монографии девочки (Лизы) и мальчика (Фили) мы исследовали давно и еще задолго до написания вышеуказанной коллективной монографии [Доброва 2003] и определили данную девочку как референциального ребенка, а мальчика – как экспрессивного. Немецкий материал: данные противоречивые. С одной стороны, мальчик – второй ребенок в семье, а девочка – первая (по данным зарубежных исследователей, у первых детей в семье больше вероятности быть референциальными детьми, а у не первых – экспрессивными). Однако мальчик отличался ранним речевым развитием, а девочка несколько отставала (напомним, что речь у референциальных детей обычно развивается раньше, чем у экспрессивных). Итальянский материал: сведения о детях в интересующем нас аспекте – совсем скудные. Единственное, на что можно обратить внимание, это то, что девочка заговорила рано, а мальчик поздно, и то, что в речи девочки мы обнаружили одну интересную генерализацию (свойство референциальных детей): она использовала свое единственное прилагательное, имеющее английский эквивалент «hard», в значении ‘heavy’<a type="note" l:href="#n67">67</a>. Получается, что есть некие «намеки», что девочка – референциальный ребенок, но серьезных оснований для такого умозаключения, разумеется, нет. Словенский материал: данные противоречивые. С одной стороны, девочка, как нам представляется, проявляла отчетливую склонность к генерализации. Так, на каком-то этапе ее развития у нее возникают как бы 3 прилагательных: из всех цветов она выделяла желтый и зеленый, а все остальные, по-видимому, объединялись в окказиональный генерализованный концепт «не-желтый и не-зеленый». Имеются у нее, кстати, и сверхгенерализации на уровне грамматики: генитив прямого объекта используется вместо позитива в отрицательных конструкциях; флексия м. р. ед. ч. им. пад. – дефолтная, базовая для словенского языка, используется сверхгенерализованно (вместо ж. р.). (<emphasis>rumen </emphasis>вместо rumena). Все это может служить косвенными доказательствами референциальности данной девочки. С другой стороны, в возрасте 1.5–2.8 она четко и правильно разграничивала <emphasis>мой</emphasis>/<emphasis>твой</emphasis>, что скорее свойственно экспрессивным детям. Впрочем, последнее может быть объяснено относительно ранним речевым развитием девочки: возможно, к этому возрасту она уже преодолела этап смешения прономинальных шифтеров принадлежности 1-го/2-го лица.</p><p>Таким образом, есть некоторые основания заподозрить, что склонность к синонимии может оказаться обусловленной не гендерным, а типологическим фактором. Решить вопрос может только обращение к речи референциальных мальчиков (т. е. типологически – референциальных детей, но другого пола). Попробуем проанализировать в этом плане речь Алёши Д. – безусловно, референциального мальчика.</p><p>Синонимов<a type="note" l:href="#n68">68</a> (присутствующих одновременно в одном высказывании или в соседних) на раннем этапе развития речи мало, но они зафиксированы. Например: Бабушка: А она ответила… – А.: <emphasis>Да, она сказала: «Здравствуй, мальчик…» </emphasis>(2;6). Само присутствие слова <emphasis>да </emphasis>в ответной реплике ребенка подтверждает, что ребенок отчетливо осознает слова <emphasis>ответить </emphasis>и <emphasis>сказать </emphasis>как синонимы. В других случаях синонимы (в данном случае, конечно, контекстуальные) сосуществуют в реплике ребенка, выполняя функцию однородных членов предложения: «<emphasis>Это действительно плохо, больно</emphasis>» (2;10). «<emphasis>Он плохой, злой, зубастый</emphasis>» (2;10) (синонимы отрицательной оценки). Не менее интересным оказывается и то, что уже в возрасте 3-х лет ребенок воспринимает как синонимы слова из «языка нянь» и узуальные слова, причем верно осознает характер такой синонимии: (слушает радио) <emphasis>Там поет мужчина. Я уже большой и говорю не «дядя», «мужчина</emphasis>» (3;0). Впрочем, в этом возрасте ребенок, понимая, что одно слово – «детское», а другое – узуальное, не осознает еще различия в области референции этих синонимов: А.: <emphasis>Что я догадался! Наш папа – тоже дядя</emphasis>. – Б.: Почему это ты так решил? – А.: <emphasis>Так ведь он мужчина! </emphasis>(в «языке нянь» «дядя» – чужой мужчина) (3;0); также не осознает еще и многозначности слов <emphasis>дядя-тетя</emphasis>: (подошел к телефону, зовет бабушку) <emphasis>Баба, скорей, женщина Аня звонит </emphasis>(т. е. тетя Аня) (3;0). Только через 2 года ребенок установит верные границы референции данных слов: <emphasis>Ты знаешь, для чужих папа – дядя </emphasis>(5;0).</p><p>Итак, синонимов в речи Алёши на раннем этапе немного<a l:href="#n69" type="note">69</a>, однако градуальность он осознает отчетливо и выражает ее с помощью окказиональных средств (что доказывает, что он не воспроизводит ее, а самостоятельно конструирует, т. е. осознает как таковую): <emphasis>Я меньше большой, а Анечка больше большая </emphasis>(3;0), (обращаясь к бабушке) <emphasis>Да, я большой. И все же ты и родители – больше большие </emphasis>(3;0), <emphasis>Она среднеплохая </emphasis>(3;0), <emphasis>Я очень слишком большой. У меня болит во рте </emphasis>(хочет сказать, что у него, как у взрослого, начинают болеть зубы)» (3;9), <emphasis>меньшайший </emphasis>(4;8). Отметим, что примеры осознания слов <emphasis>дядя </emphasis>и <emphasis>тетя </emphasis>как синонимов слов <emphasis>мужчина </emphasis>и <emphasis>женщина </emphasis>точно совпадают по времени с первыми примерами окказионального эксплицирования градуальности – что подчеркивает родство этих явлений.</p><p>Будучи безусловно лингвокреативным ребенком, Алеша конструирует и окказиональные синонимы, но происходит это позже, уже за границами раннего возраста: <emphasis>Нужно преодолевать трудности и тяжелости </emphasis>(4;4).</p><p>Дифференциация синонимов по семантическим оттенкам происходит позже: <emphasis>Бабуля наполовину пожилая, наполовину старенькая </emphasis>(4;7).</p><p>Итак, синонимы появляются в речи Алёши достаточно поздно. Однако и антонимов на раннем этапе речевого развития у него крайне мало. Практически в дневнике не отмечено примеров типа <emphasis>X – хороший, а Y – плохой</emphasis>, <emphasis>X – большой, а Y – маленький</emphasis>. Зафиксировано всего три примера такого рода (причем не на раннем этапе), что исключительно мало, если сравнивать с другими детьми: <emphasis>В этом доме меня стригала </emphasis>(стригла) <emphasis>тетя Эльвира, а в том доме меня баба стригала </emphasis>(2;9); (о Демьяне Бедном) <emphasis>Почему он бедный, он же хороший</emphasis>?! (3;0); <emphasis>Эта машина старая, а эта молодая </emphasis>(3;0). По-видимому, таких контрастных конструкций было крайне мало и в инпуте.</p><p>Вместе с тем нельзя сказать, что Алёша совсем не опирался на дифференциацию (контраст), но делал это в подавляющем большинстве случаев не за счет лексики, а за счет грамматики (словообразования), за счет приставок. Так, еще в 2;0 (для Алёши это был еще весьма ранний этап, хотя уже приблизительно через 6 месяцев, после лексического взрыва, его речь оказалась на весьма высоком уровне развития) он создает окказиональные антонимы: <emphasis>Прибиби </emphasis>(привяжи) <emphasis>машинку</emphasis>/<emphasis>отбиби (</emphasis>отвяжи) <emphasis>машинку </emphasis>(2;0) (пример интересен и тем, что слово из «языка нянь» <emphasis>биби</emphasis>, заменившись узуальным синонимом <emphasis>машинка</emphasis>, сначала не исчезает бесследно, а служит «материалом» для конструирования слов); <emphasis>Нина</emphasis>/<emphasis>Ненина </emphasis>(так назвал свою вторую куклу, для отличия ее от своей единственной куклы Нины, так к ней и обращался) (2;3); <emphasis>Баба, навидь меня </emphasis>(‘люби’, антоним к «ненавидеть») (2;7) и «классический» детский пример: Ты негодяй! – <emphasis>Нет, я годяй </emphasis>(2;8); <emphasis>повесил/свесил </emphasis>(снял), <emphasis>повешал/свешал </emphasis>(3;1); <emphasis>Где в ванне влез, а где вылез? </emphasis>(4;3)<a l:href="#n70" type="note">70</a>. На более позднем этапе речевого развития конструирование таких окказиональных антонимов становится у мальчика вполне осознанным: А.: <emphasis>Множко</emphasis>. – М.: Не множко, а много. – А.: <emphasis>Нет, раз есть немножко, то есть и множко </emphasis>(4;7).</p><p>Таким образом, не только синонимия, но даже и «обычная» (лексическая) антонимия – связи «по горизонтали» – для речи данного референциального мальчика оказались нехарактерны. Связи же «по вертикали» (гиперо-гипонимические отношения) для него, как для референциального ребенка, были важны с самого начала: <emphasis>Баба, зашей пуп. Он – дырка </emphasis>(т. е. пуп – разновидность дырки) (2;2); (обращается к игрушечной машинке с просьбой поставить колеса ровно) <emphasis>Машинка, машинка! Поставь хорошо ножки. Не поняла? Ну, колесики </emphasis>(слово <emphasis>ножки</emphasis>, очевидно, воспринимается ребенком как (сверхгенерализованный) гипероним со значением ‘конечности’) (2;3). Для ребенка с самого начала была свойственна опора на генерализацию: (о чужой кукле) <emphasis>Какая Ниночка! </emphasis>(Нина – Алёшина единственная кукла) (2;4), однако высказываний, подобных Лизиным высказываниям (см. выше), типа <emphasis>ананас – это овощ</emphasis>, на ранней стадии не наблюдалось. Зато на более поздней стадии обнаруживается отчетливая тенденция не просто к установлению гиперо-гипонимических связей, но к созданию собственных гиперонимов – иногда окказиональных и по форме, но всегда окказиональных по семантическому объему: <emphasis>Стол – это устройство, на котором едят и пишут</emphasis>. – А стул? – <emphasis>Устройство на четырех ногах, на котором сидят и с которого едят, потому что стоя не едят – неприлично</emphasis>. – А шкаф? – <emphasis>Это ящик, в который всё кладут. Всё-всё. Это вмещительство </emphasis>(4;9) (со скидкой на возраст, такие «толкования слов» даже похожи на словарные статьи).</p><p>Таким образом, можно предположить, что референциальные мальчики не демонстрируют особенной склонности не только к синонимам, но и к антонимам. Поэтому обнаруженную выше тенденцию к использованию синонимов девочками мы все же склонны трактовать скорее как гендерную, а не как типологическую особенность. Склонность же к дифференциации (к контрасту) – по-видимому, связана с типологическими характеристиками (характерна для экспрессивных детей) – равно как и склонность к генерализации (характерна для референциальных детей).</p><p>Разумеется, и у референциальных детей не может не быть в каких-то случаях опоры на дифференциацию – равно как у экспрессивных детей не может не быть опоры на генерализацию. Однако эта генерализация у ярко выраженных экспрессивных детей – не совсем такая, как у референциальных. Так, если на раннем этапе речевого развития референциальные дети склонны использовать слова с наиболее общим значением вместо слов с более конкретным (<emphasis>большой </emphasis>– вместо <emphasis>высокий</emphasis>, <emphasis>длинный</emphasis>, <emphasis>толстый </emphasis>и т. п., <emphasis>хороший </emphasis>– вместо <emphasis>умный</emphasis>, <emphasis>красивый</emphasis>, <emphasis>смелый </emphasis>и др.), то экспрессивные дети могут, напротив, использовать (неуместно) слово с более частным, конкретным значением вместо слова с более общим значением, т. е. генерализация осуществляется на основе не главного, а скорее всего случайно выбранного признака. Так, Ваня Я. говорит <emphasis>короткие глаза </emphasis>(маленькие) (2;9). С одной стороны, это своего рода лексико-семантичекая сверхгенерализация, но, с другой стороны, она произведена на основе слова с более частным значением. Не свидетельствуют ли такие примеры о неумении экспрессивного ребенка вычленить главное для генерализации слово?</p><p>Сказанное относится к области лексической семантики. В области же грамматики – совсем иная ситуация.</p><p>Обратим еще раз внимание на то, что абсолютно равнодушный к дифференциации как противопоставлению антонимичных узуальных лексем Алёша Д. все время создавал окказиональные антонимы, противопоставляя слова за счет префиксов, иными словами, осуществлял дифференциацию с помощью словообразовательных средств. Это можно было бы посчитать индивидуальной особенностью ребенка (хотя аналогичное явление встречаем и у другого референциального ребенка – см. выше), если бы это явление интересным образом не соотносилось с другими явлениями. Так, в упоминавшейся выше коллективной монографии [Semantics and Morphology… 2015] М. Д. Воейкова, отмечая нечувствительность Вани Я. (которого мы считаем явно экспрессивным ребенком) к совпадениям в окончаниях прилагательных и существительных, пишет о том, что у него до 2.4 везде была концовка прилагательного -и – <emphasis>зелени арбуз </emphasis>– как своего рода дефолтная форма.</p><p>При этом, говоря о преференции у всех рассмотренных ею детей частично совпадающих и редупликативных сочетаний прилагательных с существительными, М. Д. Воейкова обнаруживает, что у Фили (экспрессивного, по нашим данным, ребенка) 2/3 ошибок – ассимиляция, у Вани (экспрессивного, по нашим данным, ребенка) 72 % ошибок – это ассимиляция, а у Лизы (референциального, по нашим данным, ребенка) 42 % всех ошибок – это диссимиляция.</p><p>Исходя из этого, можно предположить, что для экспрессивных детей контраст в семантике важен, а в морфологии они его «не любят» (если не имитируют, что у них происходит часто) или он им до определенного возраста безразличен (используют дефолтные формы). Для референциальных же детей в семантике характерна в основном опора на генерализацию, а не на дифференциацию, но в морфологии они к дифференциации более склонны, чем в лексической семантике. По-видимому, эта разница каким-то образом обусловлена различием между содержанием в лексической семантике и сочетанием формы и содержания (содержанием как функцией) в морфологии. Однако это предположение требует дальнейшего более подробного исследования.</p><p>Наконец, третий механизм освоения языка, который мы относим к базовым, – склонность к имитации. Естественно, без имитации невозможно освоение языка, поэтому имитация свойственна всем детям. Об имитации как механизме овладения языком пишет С. Н. Цейтлин [Цейтлин 2000]; имитацию называет «одним из ведущих способов усвоения ребенком тех навыков речевого и не только речевого поведения, которыми владеет взрослый» А. Н. Корнев [Корнев 2004: 122]. Вместе с тем известно, что степень склонности/несклонности ребенка к имитации может быть весьма различна (подробнее см. в разделе 6.2 Главы 6). Так, как отмечает С. Н. Цейтлин, Л. Блум приводит данные, что есть дети, у которых имитируемая речь занимает не более 5 %, а в речи других детей она занимает до 35 %. Кроме того, дети различаются и по особенностям имитации. Так, известно, что к имитации более склонны экспрессивные дети, а имитация у детей референциальных – более избирательна, они лучше имитируют существительные [Bates et al. 1988]. Наши собственные эксперименты продемонстрировали и другие аспекты «избирательности» имитации референциальных детей: в отличие от экспрессивных детей, склонных к имитации «без отбора», референциальные дети проявляют более выраженную склонность к имитации знакомых им слов (подробнее см. в разделе об имитации). В наших экспериментах (подробнее – также см. выше, в разделе об имитации) подтвердилось и одно из положений зарубежных исследователей референциальных/экспрессивных детей: известная в онтолингвистике склонность детей имитировать только такие синтаксические конструкции, которые у них уже есть в спонтанной речи (например, появляющиеся в речи поздно пассивные конструкции, в которых агенс не совпадает с подлежащим, типа <emphasis>Дом построен дедушкой</emphasis>), касается не всех детей, а только референциальных: экспрессивные дети могут имитировать такие конструкции на этапе, когда в спонтанной речи у них таких конструкций еще нет.</p><p>Есть и еще один существенный момент, связанный со значимостью имитации для детей разных типов. Выше уже шла речь о том, что в [Chiat 1986] утверждается, что сложность семантики личных местоимений как шифтеров дети способны осознать только за счет генерализации – осознания того, что говорящий должен в отношении себя использовать местоимение 1-го лица, а в отношении собеседника – 2-го. Из этого делается вывод, что не могут существовать дети, которые с самого начала используют в отношении себя местоимение 1-го лица, а не его субститут – личное имя. Поскольку в нашем материале обнаружилось, что такие дети все же существуют, мы попытались проанализировать, за счет чего эти дети, не способные еще к генерализации такой сложной идеи, могут начать говорить о себе в 1-м лице, и обнаружили, что это возможно за счет построенной на специальном «обучении» имитации. Так, напомним уже приводившийся выше пример: мама экспрессивного Фили прямо обучала его использовать местоимение 1-го лица: <emphasis>Скажи я!</emphasis>. Сначала ребенок просто послушно повторял за мамой, но постепенно стал использовать в отношении себя это местоимение самостоятельно. Проведенные нами эксперименты показали, что вначале подобные дети употребляют это личное местоимение только как форму самореференции (они осозн&#xE1;ют релятивность его семантики позже, постепенно) – но начинают использовать его адекватно достаточно рано. Получается, что для таких детей имитация играет более существенную роль, чем для детей референциальных, поскольку, кроме своих основных функций, выполняет еще и функцию вр&#xE9;менной замены генерализации.</p><p>Таким образом, полагаем, что склонность детей к генерализации – свойство в большей степени детей референциальных, а к дифференциации и имитации – экспрессивных: эти два последних механизма как бы компенсируют этим детям их не очень большие способности к генерализации.</p><p>До сих пор мы рассматривали основные, базовые, с нашей точки зрения, механизмы овладения языком. Вместе с тем существуют и механизмы менее универсальные, необязательные, дополнительные. Они еще не очень подробно исследованы, но некоторые из них можно обозначить.</p><p>К неосновным, дополнительным механизмам, как представляется, следует отнести такие, которые не являются обязательными и базируются на свойствах, присущих не всем языкам. При этом по отношению к конкретному языку они могут быть как неслучайными (см. ниже пример, связанный с освоением детьми семантики терминов родства), так и относительно случайными (см. ниже пример bootstrapping – сходство субстантивной и адъективной системы флексий). По отношению к речевому онтогенезу в целом они случайны, поскольку присущи не всем языкам. Это не мешает детям прекрасно осваивать языки, не дающие возможности «включения» этих дополнительных механизмов.</p><p>Итак, пример, связанный с освоением детьми семантики терминов родства и родственных отношений. В конце 1990-х гг. мы проводили большой совместный эксперимент с Х. Рагнарсдоттир, проверявший это освоение, с детьми (монолингвами) с тремя родными языками – исландским и датским (материал исландской коллеги) и русским (наш материал, 178 детей 3–4 лет) (подробнее см. [Доброва 2003]). У этого эксперимента было много различных задач, и одна из них состояла в том, чтобы проверить, помогает ли «языковая подсказка» быстрее осваивать семантику терминов родства и, соответственно, родственные отношения. Эти 3 языка были интересны тем, что в датском языке (как в большинстве европейских языков) у человека есть имя и фамилия; в русском языке – у человека есть имя, отчество и фамилия, причем отчество содержит указание на имя отца, но не содержит слов «сын» и «дочь»; в исландском же языке у человека есть имя и отчество, но нет фамилии, причем отчество содержит прямо эксплицированное указание на то, кому человек приходится сыном или дочерью: например, Рагнарсдоттир означает, что носительница этого отчества – дочь («доттир») Рагнара, а, например, Гюнарсон означает, что человек – сын Гюнара. Иными словами, датский язык не дает ребенку никаких подсказок о том, кто чей сын или дочь, русский язык такую подсказку дает, но в «завуалированном» виде, а исландский язык дает прямую подсказку, непосредственно формулируя в отчестве, чьим сыном или дочерью является данный человек. Можно было бы предположить, что раньше всех термины родства (по крайней мере, «сын» и «дочь») должны осваивать исландские дети, затем – русские и лишь затем – датские. В действительности же такой тенденции не наблюдается: все дети осваивали термины родства примерно в одинаковом возрасте. Из этого мы позволили себе сделать вывод, что в целом наличие/отсутствие языковой эксплицированности не оказывает существенного влияния на время окончательного осознания детьми семантики терминов родства.</p><p>Вместе с тем в ходе исследования обнаружились и другие факты. В частности, выяснилось, что если окончательное осознание детьми семантики терминов родства как шифтеров, слов, зависящих от точки отсчета, не зависит от осваиваемого детьми языка, т. е. относится к числу онтогенетических универсалий, то национальные (языковые) особенности могут оказывать существенное влияние на другие аспекты – в частности, на момент появления в лексиконе ребенка того или иного термина родства. В таком случае термин родства появляется не как дейктический знак, а как обычное слово с нерелятивной семантикой, причем жестко привязанное к определенному индивиду. Например, в датском языке, в отличие от исландского или русского, есть не просто термины родства <emphasis>бабушка </emphasis>и <emphasis>дедушка</emphasis>, а более дифференцированные термины, включающие в себя указание на линию родства, – например, <emphasis>farfar </emphasis>– это дедушка по отцу (дословно – отец отца), а <emphasis>mormor </emphasis>– это бабушка по матери (дословно – мать матери). Естественно, когда датские дети отвечали на вопросы эксперимента типа <emphasis>Является ли дедушка X кому-нибудь отцом? </emphasis>(дословно – «Является ли отец отца кому-нибудь отцом?»), ошибок почти не было, дети с легкостью отвечали, что дедушка X (farfar X) является отцом их собственного отца (данные Х. Рагнарсдоттир [Ragnarsdottir 1996]). Однако, как показали данные того же эксперимента Х. Рагнарсдоттир, в целом датские дети нисколько не ранее исландских усваивают термины родства, в том числе и термины отец/мать (например, применительно к другой семье, не своей). Таким образом, получается, что языковая подсказка (неслучайная для данного языка, но случайная для речевого онтогенеза, т. к. большинство языков ее не имеет, и дети прекрасно справляются и без этой подсказки) не может внести существенных корректив в особенности речевого онтогенеза, но может помочь ускорить процесс актуализации лексемы, введения ее в «языковой обиход» ребенка. Полагаем, что подобные подсказки, по-видимому, в первую очередь нужны не тем детям, которые и без этого способны (за счет генерализации) относительно быстро осознать термины родства как релятивные дейктические знаки, а тем, для которых на ранних этапах это сложно. Выше, при обсуждении вопроса о роли имитации, мы уже приводили пример с тем, как имитация способна восполнить несклонность к генерализации. Получается, что и вспомогательные механизмы нужны в первую очередь тем, кто не способен (не склонен) к опоре на генерализацию.</p><p>Аналогичные выводы можно сделать и в отношении грамматики. Так, в упоминавшемся выше разделе коллективной монографии [Semantics and Morphology… 2015] М. Д. Воейкова приводит данные по совпадению флексий прилагательных с существительными как разновидности bootstrapping (дополнительной языковой подсказки, помогающей детям осваивать адъективную систему склонения): поскольку в языке имеются модели с совпадением флексий существительных и прилагательных, дети отталкиваются от освоенной ими к этому времени системы окончаний существительных при освоении системы склонений прилагательных. Фонологическое сходство, таким образом, выступает как bootstrapping по отношению к онтогенезу морфологической системы.</p><p>Склонность к опоре на раннем этапе на такие «совпадающие» флексии существительных и прилагательных М. Д. Воейкова в той или иной мере обнаруживает у всех детей (хотя и отмечает, что совпадающие, частично совпадающие и редупликативные сочетания флексий прилагательных и существительных в русском языке вообще более частотны). Вместе с тем на основе приводимых ею данных можно сделать вывод, что эта разновидность bootstrapping в первую очередь важна для освоения языка экспрессивными детьми. Так, только в речи экспрессивного Фили (но не референциальной Лизы) встречаются наиболее существенные проявления такого bootstrapping – ошибки, при которых возникает окказиональное сходство флексий существительных и относящихся к ним прилагательных: <emphasis>про Федорину горину </emphasis>– ‘про Федорино горе’, <emphasis>под грибом большом </emphasis>– ‘под грибом большим’.</p><p>Поэтому есть некоторые основания полагать, что bootsrapping более существенен для экспрессивных детей: референциальным детям такая «подпорка» не особенно нужна.</p><p>Вместе с тем не менее любопытно и то, что примеры типа <emphasis>про Федорину горину </emphasis>не встречаются не только у референциальной Лизы, но и у экспрессивного Вани. Полагаем, что такое различие у двух экспрессивных детей – Фили и Вани – связано с особенностями инпута. Как мы уже указывали, взрослые при общении с Ваней все время опирались на контраст (<emphasis>Это – X, а это – Y</emphasis>; <emphasis>Этот – такой-то, а этот – такой-то</emphasis>), интуитивно предлагая ему именно свойственную ему стратегию дифференциации. Мать же Фили, используя, как и большинство матерей, подобные конструкции, не употребляла их так часто, так настойчиво. Иными словами, представляется, что bootstrapping нужен в первую очередь тем детям, которым по каким-то причинам не удается опереться на другие, более основные механизмы овладения языком (как референциальной Лизе – на генерализацию, а экспрессивному Ване – на дифференциацию).</p><p>Поэтому механизмы овладения языком, возможно, имеет смысл подразделять на основные и вспомогательные не только по тому, какие из механизмов являются более универсальными (для Языка вообще и для детской речи в частности), но и по тому, какой из них способен возместить другой механизм при невозможности (по различным причинам) опоры на более основной механизм. Соответственно, на данный момент представляется, что можно выстроить следующую шкалу (с убыванием значимости, «базовости» механизма слева направо): генерализация – дифференциация – имитация – языковые подсказки, существенные для данного языка, но отсутствующие в других языках – языковые подсказки, не особенно значимые для языка (в том числе, bootstrapping, основанный на опоре на совпадение адъективных и субстантивных флексий). При этом, как представляется, чем более базовым оказывается механизм, на который опирается ребенок, тем более эффективна эта опора, тем больше она способствует скорейшему и наиболее полноценному речевому развитию ребенка.</p><p>Что же касается вариативности опоры на различные механизмы овладения языком, на данный момент ситуация представляется следующим образом.</p><p>Некоторые факторы влияют на эти механизмы, но опосредованно. Так, социокультурный статус семьи ребенка оказывает влияние на разнообразие лексикона, что, в свою очередь, из рассмотренного выше воздействует в первую очередь на появление синонимов в речи, и, поскольку сопровождается рассуждениями о том, что является разновидностью чего-то, может оказывать влияние на склонность ребенка к генерализации. Кроме того, интуитивное осознание взрослыми «сильных сторон» ребенка, в частности – склонности к генерализации (что мы тоже связываем, хотя и не напрямую, с интеллигентностью окружающих ребенка взрослых) – также может способствовать выбору ребенком одного из ведущих (а потому более эффективных) механизмов.</p><p>Опосредованное, хотя, возможно, и более существенное, чем социокультурный статус семьи ребенка, влияние на выбор механизмов овладения языком оказывает и гендерный фактор – пол ребенка. Более раннее когнитивное созревание девочек приводит, возможно, к тому, что девочки чаще, чем мальчики, являются референциальными детьми, вследствие чего они раньше оказываются способны опираться на генерализацию и, соответственно, раньше оказываются способны на разграничение более «тонкого» контраста и опору на более частную генерализацию (что проявляется, в частности, в их большей, чем у мальчиков, склонности к синонимам).</p><p>Возможно, некоторые другие групповые различия детей также способствуют их опоре на тот или иной механизм овладения языком. Так, вероятно, наличие старшего сиблинга (брата или сестры) может приводить, в особенности если родители поручают старшему «надзор» за младшим, к усилению роли имитации в формировании активного словаря (на пассивный словарь наличие старшего сиблинга влияет меньше – подробнее см. выше, в разделе об особенностях речи детей, имеющих и не имеющих старших сиблингов).</p><p>Однако наибольшие различия в опоре на те или иные механизмы овладения языком оказывает типологический фактор – принадлежность ребенка к референциальным или экспрессивным детям (или «промежуточным»). Референциальные дети в большей степени опираются на генерализацию, экспрессивные – на дифференциацию или на имитацию (имитацию как средство компенсации неспособности опереться на более базовые механизмы, в особенности – на генерализацию). Вспомогательные механизмы, всяческие языковые подсказки более значимы для экспрессивных детей.</p><p>Вместе с тем нельзя не признать, что речевое развитие каждого ребенка обусловлено воздействием сложного переплетения всяческих групповых факторов (и, в меньшей степени, собственно индивидуальных особенностей). Поэтому на основании анализа спонтанной речи детей можно лишь с той или иной степенью уверенности предполагать, насколько тот или иной фактор (например, типологический или гендерный) воздействует на выбор механизмов овладения языком, на которые опирается ребенок. Поэтому окончательное подтверждение (или опровержение) сформулированным выше представлениям о влиянии тех или иных групповых факторов на выбор ведущих для детей механизмов овладения языком может дать только серьезное экспериментальное исследование данной проблемы, что может явиться предметом дальнейших изысканий.</p></section><section><title><p>Заключение</p></title><p>Этот раздел, возможно, правильнее было бы назвать не «Заключение», а, например, «Вместо Заключения». Во-первых, это связано с тем, что наличие некоего «Заключения» предполагает, что автор считает тему (хотя бы в основных чертах) исчерпанной и потому подводит итоги; мы же полагаем, что до этого момента в изучении вариативности речевого развития детей – еще весьма далеко. Во-вторых, обычно «Заключение» включает суммирование вместе основных выводов – по главам и другим разделам; мы же в данном случае не склонны к этому (в каждом разделе сформулированы выводы, часто даже в виде сводных таблиц, а увеличивать «Заключение» до огромных размеров не хотелось бы), поскольку в конце хотели бы сфокусировать основное внимание не на том, что уже было выявлено и сформулировано в соответствующих разделах, а на том, что еще требует дальнейшего изучения.</p><p>Итак, полагаем, что можно уже считать доказанным, что речевой онтогенез вариативен, что особенности речевого развития ребенка зависят от ряда факторов: типологической и гендерной принадлежности ребенка, социокультурного уровня семьи, наличия/отсутствия старших сиблингов и соответствия/несоответствия их пола и пола ребенка.</p><p>При этом возникает закономерный вопрос: есть ли еще групповые факторы, влияющие на особенности онтогенеза? Ответа на этот вопрос мы на данный момент дать не можем. Сегодня мы их не видим (поздно- и рано- заговорившие дети, с нашей точки зрения, – не самостоятельный фактор, а следствие сочетания типологической и гендерной принадлежности ребенка, а также, возможно, и социокультурного статуса семьи<a type="note" l:href="#n71">71</a>). Однако это не значит, что других групповых факторов наверняка нет<a type="note" l:href="#n72">72</a>.</p><p>Вместе с тем обсуждение вопроса о том, все ли групповые различия, влияющие на речевое развитие детей, были рассмотрены, для нас не главное. Наиболее существенным нерассмотренным (точнее – малорассмотренным), с нашей точки зрения, является вопрос о сочетании групповых факторов и об их «весомости». Выше уже отмечалось, что удобно анализировать речевое развитие референциальной девочки из семьи с высоким социокультурным статусом, к тому же не имеющей старшего по возрасту сиблинга другого пола с небольшой разницей в возрасте, равно как удобно рассматривать речевое развитие экспрессивного мальчика из семьи с низким социокультурным статусом, имеющего близкую ему по возрасту старшую сестру: в таких ситуациях все векторы направлены в одну и ту же сторону. Однако что же происходит, когда векторы разнонаправлены: например, когда речь идет об экспрессивной девочке из семьи с высоким социокультурным статусом, имеющей близкого ей по возрасту старшего брата? Какие факторы «перевесят»: ее склонность к экспрессивному типу развития и наличие старшего брата – или же, напротив, влияние высокого социокультурного статуса семьи и пол ребенка (т. е. то, что она девочка)?</p><p>Интуитивно у нас есть ответ на этот вопрос, но такие ответы никак нельзя относить к области научного знания. Поэтому позволим себе сугубо ненаучное рассуждение следующего характера: полагаем, что в данном случае «перевесит» первая группа факторов, ребенок не будет особенно склонен к генерализации, у девочки не будет особенно выраженного раннего речевого развития, склонности к системности и т. д. Данное предположение основывается на том, что мы предполагаем (именно предполагаем, но не считаем на сегодняшний день доказанным), что существует некая иерархия факторов, т. е. какие-то факторы более существенны, а какие-то – менее.</p><p>Представляется, что наиболее весомый фактор – фактор принадлежности ребенка к референциальным/экспрессивным детям (собственно говоря, именно поэтому данному фактору и была посвящена б&#xF3;льшая часть данного исследования). Не говоря уже о том, что наиболее существенные различия были выявлены в речевом развитии именно референциальных/экспрессивных детей, самая природа этого фактора предполагает его наибольшую «весомость». Под «природой» данного фактора мы в данном случае имеем в виду его многоаспектность: он включает в себя не только различные собственно речевые показатели (типа наличия/отсутствия фонетического постоянства или склонности к морфологическим сверхгенерализациям), но и так называемые био-социальные вариации – пол, порядок при рождении, статус семьи. Иными словами, данный типологический фактор – в определенном смысле интегрирующий.</p><p>Однако это – чисто теоретические умозаключения. Есть ли у нас какие-то практические доказательства наибольшей значимости именно типологического фактора – фактора принадлежности ребенка к референциальным/экспрессивным детям – в сравнении с другими факторами? Доказательств пока немного. Так, напомним, что, анализируя механизмы овладения языком детьми, мы пришли к выводу, что, даже если какая-то особенность речевого развития связана напрямую с гендерным фактором – полом ребенка, истинной первопричиной этой особенности может быть типологический фактор. Так, мы высказали предположение, что более частое использование девочками (по сравнению с мальчиками) синонимов на раннем этапе речевого развития опосредованно связано с типологическим фактором: более раннее когнитивное созревание девочек является, возможно, причиной того, что девочки чаще, чем мальчики, являются референциальными детьми, вследствие чего они раньше оказываются способны опираться на генерализацию и, соответственно, более рано оказываются способны на разграничение более «тонкого» контраста и опору на более частную генерализацию (что проявляется в их большей, чем у мальчиков, склонности к синонимам на раннем этапе речевого развития). Если высказанное предположение справедливо, это может служить косвенным подтверждением большей значимости типологического фактора, чем гендерного.</p><p>В конце же главы о социокультурном факторе мы, подводя итог, позволили себе оценить различия, обусловленные этим фактором, как менее глобальные, чем различия, обусловленные принадлежностью детей к референциальным/экспрессивным, потому что они имеют внешнее происхождение, они не заложены в «природе» самого ребенка. Поэтому социокультурные особенности существенно проще корректировать, что и позволяет нам предполагать, что и в данном случае (как в случае сопоставления «весомости» типологического и гендерного факторов) типологический фактор более существен, чем фактор социокультурный (хотя и по другой, чем при сравнении типологического фактора с гендерным, причине). Тем более мы не считаем фактор наличия старшего сиблинга сопоставимым с типологическим фактором по значимости: его влияние, конечно, имеет место, но оно не столь глобально.</p><p>Поэтому мы предполагаем, что иерархия факторов, если ее выстраивать, выглядит примерно следующим образом (по нисходящей): 1) типологический фактор (референциальные/экспрессивные дети), 2) гендерный фактор (мальчики/девочки), 3) социокультурный фактор (принадлежность детей к семьям с выским/низким осциокультурным статусом), 4) наличие/ отсутствие близкого по возрасту старшего сиблинга, с учетом соответствия/ несоответствия пола сиблинга полу ребенка. Именно поэтому, кстати, разделы в данном исследовании расположены именно в таком порядке.</p><p>Разумеется, о соотношении и «весомости» различных факторов на данный момент мы можем позволить себе говорить крайне осторожно, поскольку пока есть только первые попытки понять названное соотношение.</p><p>Наконец, следует прямо сказать, почему мы считаем проблему иерархии факторов требующей дальнейшего серьезного изучения. Разумеется, исследователь может что-то «интуитивно предполагать», основываясь при этом на каких-то теоретических умозаключениях и/или на отдельных доказательствах. Однако такие предположения нельзя считать собственно научным доказательством. Представляется, что (как ни грустно это звучит для лингвистов, излюбленный метод исследований для которых – наблюдения над спонтанной речью детей, и как ни сложно это практически) будущее исследований вариативности речевого онтогенеза – в основном за экспериментальными исследованиями, причем с очень большим количеством испытуемых разных групп, и за математической обработкой результатов таких исследований, подсчетом пропорции, доли тех или иных фактов в речевом развитии детей. Методики проведения таких онтолингвистических многоаспектных исследований речевого развития большого количества испытуемых пока нет, но их не так сложно разработать. Гораздо сложнее организовать само обследование статистически значимого количества испытуемых и анализ результатов этого обследования (выше объяснялось, почему только выявление референциальных/экспрессивных детей занимает столько времени и сил). Такое исследование, разумеется, не по силам одному исследователю или даже небольшой группе исследователей: требуется объединение усилий многих людей, в том числе, вероятно, – психологов и специалистов в области математической статистики. Можно считать это планами на будущее.</p><p>В заключение хочется сказать о том, почему мы считаем подобные исследования действительно нужными. Педагоги, в том числе методисты, могут сколь угодно много говорить о дифференцированном подходе к детям, к их воспитанию и обучению, в том числе к развитию речи детей, но до тех пор, пока этот дифференцированный подход не будет основываться на понимании вариативности речевого онтогенеза, все эти разговоры останутся на уровне декларации. Поэтому изучение вариативности речевого онтогенеза может и должно постоянно оставаться объектом внимания всех тех, кому небезразлично речевое – и не только речевое – развитие детей.</p></section><section><title><p>Литература</p></title><p>Александров и др. 2015 – <emphasis>Александров Д. А., Ахутина Т.В., Бугрименко Е. А. и др. </emphasis>Бедность и развитие ребенка. М., 2015.</p><p>Андреева 1994 – <emphasis>Андреева Т. Н. </emphasis>Когнитивные и личностные характеристики детей в многодетной семье: автореф. дисс. … канд. психол. наук. М., 1994.</p><p>Артёменко 2012 – <emphasis>Артёменко Б. А</emphasis>. Особенности имитации слов и предложений детьми дошкольного возраста // Ребенок в языковом образовательном пространстве: Сб. материалов межвузовской телеконференции. Елец: ЕГУ им. И. А. Бунина, 2012. С. 7–12.</p><p>Арутюнова 1990 – <emphasis>Арутюнова Н. Д. </emphasis>Речь // Лингвистический энциклопедический словарь. М., 1990. С. 414–416.</p><p>Ахутина 1998 – <emphasis>Ахутина Т. В. </emphasis>Нейролингвистика нормы // I Между-нар. конф. памяти А. Р. Лурия. Сб. докл. М., 1998. С. 289–298.</p><p>Ахутина 2012 – <emphasis>Ахутина Т. В. </emphasis>Порождение речи: Нейролингвистический анализ синтаксиса. (4-е изд., стер.) М., 2012.</p><p>Бакушева 1995 – <emphasis>Бакушева Е. М. </emphasis>Социолингвистический анализ речевого поведения мужчин и женщин: Автореф. дис. … канд. филол. наук. М., 1995.</p><p>Белогай, Сонина 2008 – <emphasis>Белогай К. Н., Сонина Н. А. </emphasis>Речевое развитие ребенка в период раннего детства и его взаимосвязь с различными факторами // Л. И. Божович и современная психология личности: тез. междунар. науч. конф. М., 2008. С. 36–42.</p><p>Бендас 2006 – <emphasis>Бендас Т. В. </emphasis>Гендерная психология. Учебное пособие. СПб.: Питер, 2006.</p><p>Бондаренко 2009 – <emphasis>Бондаренко А. А. </emphasis>Гендерные различия речи мальчиков и девочек 5-ти лет в области грамматики // Проблемы онтолингвистики-2009: Мат-лы междунар. конф. 17–19 июня 2009 г., СПб. СПб.: Златоуст, 2009. С. 116–124.</p><p>Бондаренко 2011 – <emphasis>Бондаренко А. А</emphasis>. Индивидуальные особенности в освоении грамматики детьми 2–5 лет. Автреф. дисс. … канд. филол. наук. СПб., 2011.</p><p>Бондаренко, Доброва 2011 – <emphasis>Бондаренко А. А., Доброва Г. Р</emphasis>. О вариативности онтогенеза морфологической системы // Путь в язык.</p><p>Одноязычие и двуязычие сборник статей / Отв. ред. С. Н. Цейтлин, М. Б. Елисеева. М., 2011. С. 85–99.</p><p>Воейкова 2004 – <emphasis>Воейкова М. Д. </emphasis>Квалитативные семантические комплексы и их выражение в современном русском литературном языке и в детской речи: дис. в форме науч. докл. … д-ра. филол. наук. СПб.: АкадемПринт, 2004.</p><p>Воейкова 2011 – <emphasis>Воейкова М. Д</emphasis>. Усвоение первого и второго языка: сходства и различия // Путь в язык. Одноязычие и двуязычие: сб. статей / Отв. ред. С. Н. Цейтлин, М. Б. Елисеева. М., 2011. С. 11–32.</p><p>Воейкова 2013 – <emphasis>Воейкова М. Д. </emphasis>Социально-экономический статус родителей и его влияние на качество усвоения языка ребенком // Проблемы онтолингвистики-2013: Мат-лы междунар. науч. конф. 26–28 июня 2013. СПб.: РГПУ им. А.И. Герцена, 2013. С. 293–297.</p><p>Воейкова 2015 – <emphasis>Воейкова М. Д. </emphasis>Становление имени. Ранние этапы усвоения детьми именной морфологии русского языка. М.: ЯСК, Фонд развития фундаментальных лингвистических исследований, 2015.</p><p>Гагарина 2008 – <emphasis>Гагарина Н. В. </emphasis>Становление грамматических категорий русского глагола в детской речи. СПб.: Наука, 2008.</p><p>Гарганеева 2000 – <emphasis>Гарганеева К. В. </emphasis>Явление мотивации в речи дошкольников и речеполовая дифференциация в детском возрасте // Язык. Человек. Картина мира. Мат-лы Всеросс. науч. конф. Ч. 2. Омск: ОмГУ, 2000. С. 29–32.</p><p>Гарганеева 2008 – <emphasis>Гарганеева К. В. </emphasis>Метаязыковые комментарии к слову в речи дошкольника (на материале дневника речевого развития) // Проблемы онтолингвистики–2008. Мат-лы междунар. конф. СПб., 2008. С. 47–49.</p><p>Гвоздев 1981 – <emphasis>Гвоздев А. Н. </emphasis>От первых слов до первого класса. Дневник научных наблюдений. Саратов: Изд-во Саратовского унта, 1981.</p><p>Гвоздев 2007 – <emphasis>Гвоздев А. Н. </emphasis>Вопросы изучения детской речи. СПб., 2007.</p><p>Горелов 2003 – <emphasis>Горелов И. Н. </emphasis>О вербальных и невербальных составляющих речевого поведения // Вопросы психолингвистики. 2003. № 1. С. 13–18.</p><p>Горошко 1996 – <emphasis>Горошко Е. И. </emphasis>Особенности мужского и женского речевого поведения (психолингвистический анализ). Дисс. … канд. филол. наук. М., 1996.</p><p>Горошко 2003 – <emphasis>Горошко Е. И. </emphasis>Языковое сознание: гендерная парадигма. М.; Харьков, 2003.</p><p>Гридина 2006 – <emphasis>Гридина Т. А. </emphasis>Онтолингвистика. Язык в зеркале детской речи: учеб. пособие. М.: Наука; Флинта, 2006.</p><p>Гридина 2013а – <emphasis>Гридина Т. А. </emphasis>К истокам вербальной креативности: творческие эвристики детской речи // Лингвистика креатива-1: Коллективная моногр. / Под общ. ред. Т. А. Гридиной. (2-е изд.) Екатеринбург, 2009. С. 5–59.</p><p>Гридина 2013б – <emphasis>Гридина Т. А. </emphasis>Потенциальная семантика детских словотворческих инноваций в свете экспериментальных данных: методика прямого толкования // Уральский филологический вестник. Серия: Психолингвистика в образовании. 2013. № 4. С. 5–18.</p><p>Гридина 2014 – <emphasis>Гридина Т. А. </emphasis>Лингвокреативные стратегии семантизации слова и освоение операциональной техники языковой игры в онтогенезе: экспериментальные данные // Педагогическое образование в России. 2014. № 5. С. 153–158.</p><p>Гридина 2015 – <emphasis>Гридина Т. А. </emphasis>Языковой «инстинкт» как проявление творческого начала детской речи: экспериментальные данные // Психолингвистические аспекты изучения речевой деятельности. 2015. № 13. С. 5–30.</p><p>Гридина 2017 – <emphasis>Гридина Т. А</emphasis>. Лингвокреативный потенциал мотивационных эвристик детской речи // Психолингвистические аспекты изучения речевой деятельности. 2017. № 15. С. 5–16.</p><p>Гридина, Доброва 2010 – <emphasis>Гридина И. Н., Доброва Г. Р</emphasis>. Начальные этапы формирования гипо-гиперонимического гнезда: на материале речи одного ребенка // Освоение русского языка как первого и как второго (неродного): коллективная монография. СПб.: Златоуст, 2010. С. 80–98.</p><p>Дети о языке… 2001 – Дети о языке / Сост. С. Н. Цейтлин, М. Б. Елисеева, Т. В. Кузьмина. СПб., 2001.</p><p>Детская речь… 1993 – Детская речь: Тексты, дневники, наблюдения. СПб.: Образование, 1993.</p><p>Доброва 1999 – <emphasis>Доброва Г. Р. </emphasis>Осознание детьми речевой роли говорящего на ранних стадиях речевого онтогенеза // Когнитивные аспекты языкового значения 2: Говорящий и наблюдатель. Межвузовский сборник научных трудов. Иркутск: ИГЛУ, 1999. С. 17–25.</p><p>Доброва 2000 – <emphasis>Доброва Г. Р. </emphasis>Усвоение детьми личных местоимений: онтогенез персонального дейксиса // Речь ребенка: ранние этапы: [сб. ст.]: труды постоянно действующего семинара по онтолингвистике. СПб., 2000. Вып. 1. С. 115–146.</p><p>Доброва 2003 – <emphasis>Доброва Г. Р. </emphasis>Онтогенез персонального дейксиса (личные местоимения и термины родства). СПб.: Изд-во РГПУ им. А. И. Герцена, 2003.</p><p>Доброва 2005 – <emphasis>Доброва Г. Р. </emphasis>Онтогенез персонального дейксиса (личные местоимения и термины родства). Дисс. … д-ра филол. наук. СПб., 2005.</p><p>Доброва 2007а – <emphasis>Доброва Г. Р. </emphasis>Возрастная социолингвистика: к постановке вопроса // Проблемы онтолингвистики-2007: Мат-лы между-нар. конф. СПб., 2007. С. 57–64.</p><p>Доброва 2007 б – <emphasis>Доброва Г. Р. </emphasis>О некоторых аспектах усвоения лексической семантики детьми 3–6 лет: влияние «нового знания» на речевое поведение // Проблемы социо- и психолингвистики. Вып. 10. Возраст как фактор речевого поведения. Пермь, 2007. С. 30–48.</p><p>Доброва 2009 – <emphasis>Доброва Г. Р. </emphasis>О вариативности речевого онтогенеза: референциальные и экспрессивные стратегии освоения языка // Вопросы психолингвистики. 2009. № 9. С. 53–70.</p><p>Доброва 2010 – <emphasis>Доброва Г. Р. </emphasis>О специфике проявления языковой асимметрии в онтогенезе // Психолингвистические аспекты изучения речевой деятельности. 2010. № 8. С. 32–41.</p><p>Доброва 2010 – <emphasis>Доброва Г. Р. </emphasis>Эксперимент в онтолингвистике. Учебно-методическое пособие для магистрантов. СПб., 2010.</p><p>Доброва 2011а – <emphasis>Доброва Г. Р. </emphasis>Детская речь: универсальное – общее – дифференциальное – индивидуальное // Онтолингвистика – наука XXI века: Мат-лы междунар. конф. СПб.: Златоуст, 2011. С. 36–41.</p><p>Доброва 2011б – <emphasis>Доброва Г. Р. </emphasis>Освоение детьми звуковой стороны речи: Учебно-методическое пособие для магистрантов. СПб., 2011.</p><p>Доброва 2012 – <emphasis>Доброва Г. Р. </emphasis>Есть ли связь между особенностями освоения фонетической системы и психолингвистическими аспектами речевого развития ребенка? // Психолингвистические аспекты изучения речевой деятельности. 2012. № 10. С. 183–196.</p><p>Доброва 2013а – <emphasis>Доброва Г. Р. </emphasis>О влиянии социальных и/или биологических факторов на особенности освоения языка детьми // Уральский филологический вестник. Серия: Психолингвистика в образовании. 2013. № 4. С. 19–28.</p><p>Доброва 2013б – <emphasis>Доброва Г. Р. </emphasis>Вариативность речевого развития детей в зависимости от наличия/отсутствия у них старшего сиблинга // Проблемы онтолингвистики-2013: Материалы международной научной конференции. 2013. С. 300–306.</p><p>Доброва 2013в – <emphasis>Доброва Г. Р. </emphasis>Значимость выявления различий в имитации у детей для изучения вариативности речевого онтогенеза // Психолингвистические аспекты изучения речевой деятельности. Труды Уральского психолингвистического общества. Екатеринбург, 2013. С. 46–57.</p><p>Доброва, Пивень 2014 – <emphasis>Доброва Г. Р., Пивень А. В. </emphasis>Референциальные и экспрессивные дети: о еще одной возможности диагностирования «типологических» различий // Филологический класс. 2014. № 1 (35). С. 96–100.</p><p>Доброва, Чернышенко 2016 – <emphasis>Доброва Г. Р., Чернышенко Т. В. </emphasis>Освоение лексических иерархий детьми-инофонами младшего школьного возраста // Проблемы филологического образования. Саратов: СГУ, 2016. С. 74–82.</p><p>Доценко 2000 – <emphasis>Доценко Т. И. </emphasis>Семантические (парадигматические) связи внутреннего лексикона подростка // Мат-лы XXIX межвуз. научно-методич. Конф. преподавателей и аспирантов. 13–18 марта 2000 г. Вып. 16. Секция общего языкознания. СПб.: Филол. фак-т СПбГУ, 2000. С. 32–36.</p><p>Думитрашку 1991 – <emphasis>Думитрашку Т. А. </emphasis>Влияние внутрисемейных факторов на формирование индивидуальности // Вопросы психологии. 1991. № 1. С. 135–142.</p><p>Елисеева 2006 – <emphasis>Елисеева М. Б. </emphasis>Классификация речевых ошибок детей с общим недоразвитием речи // Логопед. Научно-методический журнал. 2006. № 1. С. 26–36.</p><p>Елисеева 2008 – <emphasis>Елисеева М. Б. </emphasis>Фонетическое и лексическое развитие ребенка раннего возраста. СПб.: Изд-во РГПУ им. А. И. Герцена, 2008.</p><p>Елисеева 2014 – <emphasis>Елисеева М. Б. </emphasis>Становление индивидуальной языковой системы ребенка: ранние этапы: монография. М.: Языки славянской культуры, 2014.</p><p>Елисеева 2015 – <emphasis>Елисеева М. Б. </emphasis>Прямые и косвенные самоисправления в речи детей дошкольного возраста // Уральский филологический вестник. 2015. № 4. С. 98–112.</p><p>Елисеева и др. 2016 – <emphasis>Елисеева М. Б., Вершинина Е. А., Рыскина В. Л. </emphasis>Макартуровский опросник: русская версия. Оценка речевого и коммуникативного развития детей раннего возраста. Бланки опросников. Образцы анализа. Комментарии. Иваново: Листос, 2016.</p><p>Еремеева, Хризман 1986 – <emphasis>Еремеева В. Д., Хризман Т. П. </emphasis>Мальчики и девочки – два разных мира. СПб.: Тускарора, 1998.</p><p>Захаров 1986 – <emphasis>Захаров А. И. </emphasis>Как предупредить отклонения в поведении ребенка. М., 1986.</p><p>Земская и др. 1993 – <emphasis>Земская Е. А., Китайгородская М. А., Розанова Н. Н. </emphasis>Особенности мужской и женской речи // Русский язык в его функционировании / Под ред. Е. А. Земской и Д. Н. Шмелева. М., 1993. С. 90–136.</p><p>Золотарёва 2011 – <emphasis>Золотарёва А. А. </emphasis>Активный и пассивный лексикон детей, имеющих старших братьев и/или сестер // Вестник студенческого научного общества РГПУ им. А. И. Герцена: Вып. 12. Кн. 2. СПб.: Изд-во РГПУ им. А. И. Герцена, 2011. С. 52–55.</p><p>Зубкова 1993 – <emphasis>Зубкова Т. И. </emphasis>Об одной стратегии языкового развития // Междунар. конф. «Мир ребенка и его язык». Т. 3. СПб., 1993. С. 17–19.</p><p>Зубкова 2000 – <emphasis>Зубкова Т. И. </emphasis>Аналитическая и холистическая стратегии в речевом онтогенезе и процессе обучения // II науч. чтения. Тезисы докл. 26 окт. – 2 нояб. 2000 г. Петербургское лингвистическое общество. СПб.: Изд. СПбГУ, 2000.</p><p>Зырянова 2007 – <emphasis>Зырянова Е. В. </emphasis>Вариативность повествования в зависимости от особенностей зрительного восприятия ребенка // Проблемы социо- и психолингвистики: сб. ст. Вып. 10. Возраст как фактор речевого поведения. Пермь: Пермский гос. ун-т, 2007. С.49–52.</p><p>Исенина 1986 – <emphasis>Исенина Е. И. </emphasis>Дословесный период развития речи у детей. Саратов: Изд-во Саратовского ун-та, 1986.</p><p>Казаковская 2000 – <emphasis>Казаковская В. В. </emphasis>Вопросно-ответные диалогические единства в коммуникации «взрослый – ребенок»: прагматический и синтаксический аспект // Речь ребенка: ранние этапы. Вып. 1. СПб., 2000. С. 169–201.</p><p>Кирилина 1997 – <emphasis>Кирилина A. B. </emphasis>Категория «gender» в языкознании // Женщина в российском обществе. 1997. № 2. С. 15–20.</p><p>Кирилина 1999 – <emphasis>Кирилина А.В. </emphasis>Гендер: лингвистические аспекты. М., 1999.</p><p>Кирилина 2000а – <emphasis>Кирилина А.В. </emphasis>Гендерные аспекты языка и коммуникации. Дисс. … д-ра филол. наук. М., 2000.</p><p>Кирилина 2000б – <emphasis>Кирилина А. В. </emphasis>Гендерные исследования в зарубежной и российской лингвистике (философский и методологический аспекты) // Общественные науки и современность. 2000. № 4. С. 138–142.</p><p>Кирилина 2010 – <emphasis>Кирилина А. В. </emphasis>Лингвистические гендерные исследования как проявление смены эпистемы в гуманитарном знании // Научно-информационный журнал Армия и общество. 2010. № 4. С. 110–114.</p><p>Корнев 2004 – <emphasis>Корнев А. Н. </emphasis>Прагматические аспекты речевых имитаций у детей четвертого года жизни // Детская речь как предмет лингвистического исследования: Мат-лы междунар. конф. СПб.: Наука, 2004. С. 122–126.</p><p>Коноплева 2000 – <emphasis>Коноплева Н. А. </emphasis>Одаренность и гендер // Женщина в российском обществе. 2000. № 1. С. 37–42.</p><p>Крейдлин 2005 – <emphasis>Крейдлин Г. Е. </emphasis>Мужчины и женщины в невербальной коммуникации. М., 2005.</p><p>Кузьмина 1995 – <emphasis>Кузьмина Т. В. </emphasis>Некоторые особенности диалогического взаимодействия матери и ребенка // Усвоение ребенком родного (русского) языка: Межвуз. сб. работ молодых авторов. СПб., 1995. С. 51–57.</p><p>Лемяскина 1999 – <emphasis>Лемяскина Н. А. </emphasis>Коммуникативное поведение младшего школьника (психолингвистическое исследование). Дисс. … канд. филол. наук. Воронеж, 1999.</p><p>Лемяскина 2004 – <emphasis>Лемяскина Н. А. </emphasis>Развитие языковой личности и ее коммуникативного сознания (на материале речевого поведения младшего школьника). Дисс. … д-ра филол. наук. Воронеж, 2004.</p><p>Лепская 1997 – <emphasis>Лепская Н. И. </emphasis>Язык ребенка (Онтогенез речевой коммуникации). М., 1997.</p><p>Лешли 1991 – <emphasis>Лешли Д. </emphasis>Работать с маленькими детьми, поощрять их развитие и решать проблемы. М., 1991.</p><p>Менчинская 1996 – <emphasis>Менчинская Н. А. </emphasis>Психическое развитие ребенка от рождения до 10 лет: Дневник развития дочери. М., 1996.</p><p>Овчинникова 2003 – <emphasis>Овчинникова И. Г. </emphasis>Языковое сознание шестилетнего ребенка: гендерный и когнитивный параметры // Возрастное коммуникативное поведение. Вып. 1. Воронеж: Истоки, 2003. С. 132–142.</p><p>Овчинникова 2004 – <emphasis>Овчинникова И. Г. </emphasis>Вариативность повествования по серии картинок зависимости от нейропсихологических особенностей ребенка // Проблемы социо- и психолингвстики. Вып. 6. Вариативность речевого онтогенеза. Пермь: Перм. ун-т, 2004. С. 24–41.</p><p>Овчинникова 2005 – <emphasis>Овчинникова И. Г. </emphasis>Индивидуальная вариативность детских повествований как отражение различий в стилях освоения языка // Мерлинские чтения: Мат-лы межрегионал. конф. Ч. 1. Пермь: Пермский гос. пед. ун-т, 2005. С. 172–178.</p><p>Ожегов, Шведова 1996 – <emphasis>Ожегов С. И., Шведова Н. Ю. </emphasis>Словарь русского языка. (Изд. 3, стер.) М., 1996.</p><p>Пенягина 2004 – <emphasis>Пенягина Е. Б. </emphasis>Этнокультурный колорит картины мира шестилетних жителей Перми // Проблемы социо- и психолингвистики. Вып. 6. Вариативность речевого онтогенеза. Пермь, 2004. С. 91–95.</p><p>Петрова 2001 – <emphasis>Петрова Т. И. </emphasis>Отражение особенностей мужской и женской речи в инсценированном квазидиалоге // Ребенок как партнер в диалоге: [сб. ст.]: тр. постоянно действующего семинара по онтолингвистике. Вып. 2. СПб.: Союз, 2001. С. 86–94.</p><p>Петрова 2006 – <emphasis>Петрова Т. И. </emphasis>Детская речь как объект социолингвистического исследования // Филологические чтения. Памяти Н. И. Великой: Сб. науч. статей. Владивосток, 2006. С. 139–143.</p><p>Петрова 2009 – <emphasis>Петрова Ю. Н. </emphasis>Коммуникативно-семантическое моделирование конструкций с кумулятивным отрицанием: Автореф. дисс. … канд. филол. наук. М., 2009.</p><p>Петрушевская 2003 – <emphasis>Петрушевская Л. С. </emphasis>Дикие животные сказки. Морские помойные рассказы. Пуськи Бятые. М.: Эксмо, 2003.</p><p>Проблемы социо- и психолингвистики… 2004 – Проблемы социо- и психолингвистики. Вып. 6. Вариативность речевого онтогенеза. Пермь: Пермский гос. ун-т, 2004.</p><p>Речь русского ребенка… 1994 – Речь русского ребенка: Звучащая хрестоматия. СПб.; Бохум, 1994.</p><p>Русская грамматика 1980 – Русская грамматика: в 2 т. Т. 1. М.: Наука, 1980.</p><p>Савельева 2006а – <emphasis>Савельева Л. В. </emphasis>Проблема реализации познавательного потенциала младших школьников в начальном языковом образовании (на примере обучения орфографии). СПб.: Наука; Сага, 2006.</p><p>Савельева 2006б – <emphasis>Савельева Л. В. </emphasis>Стратегии овладения орфографией в начальной школе и когнитивные предпосылки их формирования // Известия Российского государственного педагогического университета им. А. И. Герцена. 2006. Т. 6. № 14. С. 231–245.</p><p>Седов 2003 – <emphasis>Седов К. Ф. </emphasis>Речевой онтогенез как объект изучения // Возрастное коммуникативное поведение. Вып. 1. Сб. науч. тр. Воронеж: Истоки, 2003. С. 11–17.</p><p>Сизова 2011 – <emphasis>Сизова О. Б</emphasis>. Пути становления языковой системы при отклоняющемся речевом развитии // Онтолингвистика – наука XXI века: мат-лы междунар. конф., посвященной 20-летию кафедры детской речи РГПУ им. А. И. Герцена. СПб.: Златоуст, 2011. С. 502–509.</p><p>Сикорский 1881 – <emphasis>Сикорский И. А. </emphasis>О развитии речи у детей // Еженедельная клиническая газета. 1881. № 37. С. 637–666.</p><p>Слобин 1974 – <emphasis>Слобин Д. И. </emphasis>Когнитивные предпосылки развития грамматики // Психолингвистика. М.: Прогресс, 1974. С. 143–207.</p><p>Стернин 2013 – <emphasis>Стернин И. А. </emphasis>Языковое сознание школьников: новый этап исследований // Язык и национальное сознание: продолжающееся научное издание. Воронеж, 2013. С. 209–219.</p><p>Стернин 2015 – <emphasis>Стернин И. А. </emphasis>Методика вявления гендерно дифференцируемой лексики // Сопоставительные исследования 2015: Продолжающееся научное издание. Воронеж, 2015 г. С. 69–75.</p><p>Харченко 2013 – <emphasis>Харченко В. К. </emphasis>Становление языковой личности ребенка в ситуации сиблингового общения // Проблемы онтолингвистики-2013: Мат-лы междунар науч. конф. 26–28 июня 2013. СПб.: РГПУ им. А. И. Герцена. 2013. С. 306–311.</p><p>Харченко 2014 – <emphasis>Харченко В. К. </emphasis>Языковая личность и «сверхконцептология» // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Гуманитарные науки. 2014. Т. 21. № 6 (177). С. 39–46.</p><p>Цейтлин 1989 – <emphasis>Цейтлин С. Н. </emphasis>Детская речь: инновации формообразования и словообразования (на материале современного русского языка). Афтореф. дисс. … д-ра филол. наук. Л., 1989.</p><p>Цейтлин 1998 – <emphasis>Цейтлин С. Н. </emphasis>U-shaped development при усвоении ребенком родного языка (анализ случаев мнимого регресса) // Матлы XXVII межвуз. научно-методич. конф. преподавателей и аспирантов. СПб., 1998. Вып. 13. С. 76–80.</p><p>Цейтлин 2000 – <emphasis>Цейтлин С. Н. </emphasis>Язык и ребенок. Лингвистика детской речи. М.: Владос, 2000.</p><p>Цейтлин 2001 – <emphasis>Цейтлин С. Н. </emphasis>Детские речевые инновации: опыт анализа // Исследования по языкознанию: К 70-летию члена-корреспондента РАН А. В. Бондарко. СПб., 2001. С. 329–336.</p><p>Цейтлин 2007 – <emphasis>Цейтлин С. Н. </emphasis>Конструирование грамматики (морфологии) // Проблемы онтолингвистики-2007. СПб., 2007. С. 204– 208.</p><p>Цейтлин 2009 – <emphasis>Цейтлин С. Н. </emphasis>Очерки по словообразованию и формообразованию в детской речи. М.: Знак, 2009.</p><p>Цейтлин и др. 2014 – <emphasis>Цейтлин С. Н., Чиршева Г. Н., Кузьмина Т. В. </emphasis>Освоение языка ребенком в ситуации двуязычия. СПб., 2014.</p><p>Чернов 2009 – <emphasis>Чернов Д. Н. </emphasis>Речевое развитие детей-близнецов. М.: МГПУ, 2009.</p><p>Чернов 2013 – <emphasis>Чернов Д. Н. </emphasis>Социокультурная обусловленность языковой компетенции ребенка: проблемы и перспективы решения. М.: Тезаурус, 2013.</p><p>Чернов 2014 – <emphasis>Чернов Д. Н. </emphasis>Социокультурная обусловленность становления языковой компетенции. М.: Тезаурус, 2014.</p><p>Чернышева, Стернин 2004 – <emphasis>Чернышова Е. Б., Стернин И. А. </emphasis>Коммуникативное поведение дошкольника. Вып 21. Воронеж: Истоки, 2004.</p><p>Чуковский 2016 – <emphasis>Чуковский К. И. </emphasis>От двух до пяти. М., 2016.</p><p>Шахнарович 1985 – <emphasis>Шахнарович А. М. </emphasis>Семантика детской речи: психолингвистический аспект. Автореф. дисс. … д-ра филол. наук. М., 1985.</p><p>Шахнарович 1991 – <emphasis>Шахнарович А. М. </emphasis>Проблемы формирования языковой способности // Человеческий фактор в языке: Язык и порождение речи. М.: Наука, 1991. С. 185–237.</p><p>Шрамм 1979 – <emphasis>Шрамм А. М. </emphasis>Очерки по семантике качественных прилагательных. Л., 1979.</p><p>Штерн 1922 – <emphasis>Штерн В. </emphasis>Психология раннего детства до шестилетнего возраста. Петроград, 1922.</p><p>Якобсон 1996 – <emphasis>Якобсон Р. О. </emphasis>К языковедческой проблематике сознания и бессознательности // Язык и бессознательное. М.,1996.</p><p>Bates et al. 1988 – <emphasis>Bates E., Bretherton I., Snyder L. </emphasis>From first words to grammar. Individual differences and dissociable mechanisms. Cambridge, 1988.</p><p>Bloom 1973 – <emphasis>Bloom L</emphasis>. One word at time: the use of single-word utterances before syntax. The Hague, Mouton, 1973.</p><p>Bloom 1991 – <emphasis>Bloom L. </emphasis>Language development from two to three. Cambridge University Press, 1991.</p><p>Brown 1973 – <emphasis>Brown R</emphasis>. A first language: The early stages. Cambridge, MA: Harvard University Press; 1973.</p><p>Charney 1980 – <emphasis>Charney R. </emphasis>Speech roles and the development of personal pronouns // Journal of Child Language, 1980. Vol. 7. № 3. P. 509–528.</p><p>Chiat 1981 – <emphasis>Chiat S. </emphasis>Context-specificity and generalization in the acquisition of pronominal distinctions // Journal of Child Language, 1981. Vol. 8. № 1. P. 75–91.</p><p>Chiat 1986 – <emphasis>Chiat S. </emphasis>Personal pronouns // Fletcher P., Garman M. (eds). Language acquisition (studies in first language development). Cambridge, 1986. P. 339–355.</p><p>Clark 1987 – <emphasis>Clark E. V. </emphasis>The Principal of Contrast: A constraint of acquisition // B. MacWhinney (ed.). Mechanisms of Acquisition. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum, 1987. P. 1–33.</p><p>Clark 1977 – <emphasis>Clark R. </emphasis>What’s the use of imitation? // Journal of Child Language. 1977. Vol. 4. P. 341–358.</p><p>Dobrova 1994 – <emphasis>Dobrova G. </emphasis>Acquisition of nouns denoting peope by one Russian child: Universal and individual in cognitive models // Workshop on Cognitive Models of Language Acquisition. Tilburg: Tilburg University, The Netherlands, April 21–23 1994. P. 15–16.</p><p>Hoff-Ginsberg 1991 – <emphasis>Hoff-Ginsberg E. </emphasis>Mother-child conversation in different social classes and communicative settings // Child development. 1991. № 62. P. 782–796.</p><p>Ingram 1989 – <emphasis>Ingram D. </emphasis>First language acquisition: method, description and explanation. Cambridge: Cambridge University Press, 1989.</p><p>Lieven et al. 1992 – <emphasis>Lieven E. V. M., Pine J., Dressner-Barnes H.</emphasis></p><p>Individual differences in early vocabulary development: redefining the referential-expressive distinction // Journal of Child Language. Vol. 19. 1992. № 2. P. 287–310.</p><p>MacWhinney 1982 – <emphasis>MacWhinney B. </emphasis>Point-sharing // Communicative competence: Acquisition and intervention (eds. R. Schiefelbusch and J. Pickar). Baltimor: University Park Press. 1982.</p><p>Murphy, Jones 2008 – <emphasis>Murphy M. L., Jones S. </emphasis>Antonyms in children’s and child-directed speech // First language. 2008. 28 (4). P. 403–430.</p><p>Nelson 1973 – <emphasis>Nelson K</emphasis>. Structure and strategy in learning to talk // Monographs of the society for research in child development. Serial № 149. Vol. 38. 1973. № 3–4. P.1–135.</p><p>Nelson 1981 – <emphasis>Nelson K. </emphasis>Individual differences in language development: implications for development and language // Developmental psychology. 1981. № 17. P. 170–187.</p><p>Pfeiler 2015 – <emphasis>Pfeiler B. </emphasis>Where Less is More: The Case of Missing Adjectives in the Acquisition of Yucatec Maya // E. Tribushinina, M. D. Voeykova, S. Noccetti (eds). Semantics and Morphology of Early Adjectives in First Language Acquisition». Newcastle upon Tyne: Cambridge Scholars Publishing. 2015. P. 435–459.</p><p>Ragnarsdottir 1996 – <emphasis>Ragnarsdottir H. </emphasis>The acquisition of kinship concepts.</p><p>A cross-linguistic study // P. Broeder, J. M. J. Murre (eds) Language and thought in development: Cross-linguistic studies. T&#xFC;bingen: G&#xFC;nter Narr Verlag, 1996. P. 73–94.</p><p>R&#xE9;ger 1990 – <emphasis>R&#xE9;ger Z. </emphasis>Mothers’ speech in different social groups in Hungary // G. Conti-Ramsden, C. E. Snow (eds.). Children’s Language 7. Erlbaum Ass.; Hillsdale; New Jersey, 1990. P. 197–222.</p><p>Semantics and Morphology… 2015 – Semantics and Morphology of Early Adjectives in First Language Acquisition» / E. Tribushinina, M. D. Voeykova, S. Noccetti (eds). Newcastle upon Tyne: Cambridge Scholars Publishing. 2015.</p><p>Snow 1981 – <emphasis>Snow C. </emphasis>The uses of imitation // Journal of child language. Vol. 8. 1981. P. 205–212.</p><p>Tomasello 2003 – <emphasis>Tomasello M. </emphasis>Constructing a language. A usage-based theory of language acquisition. Cambridge (MA); London: Harvard university press, 2003.</p><p>Tomasello 2006 – <emphasis>Tomasello M</emphasis>. Construction grammar for kids. Constructions SV1-11/2006. http://www.constructions-online.de/articles/ specvol1/689/Tomasello Construction_Grammar_for_kids.pdf</p><p>Tribushinina 2008 – <emphasis>Tribushinina E. </emphasis>Cognitive Reference Points. Semantics Beyond The Prototypes in Adjectives of Space and Colour. Utrecht: LOT, 2008.</p></section></body><body name="notes"><section id="n1"><title><p>1</p></title><p>Работа печатается по решению Ученого совета ИЛИ РАН».</p></section><section id="n2"><title><p>2</p></title><p>Грант РНФ № 14-18-03668 (рук. М. Д. Воейкова, ИЛИ РАН).</p></section><section id="n3"><title><p>3</p></title><p>При этом ряд авторов, рассматривая вопрос о вариативности речевого развития детей, фокусирует внимание на причинах указанной вариативности, находящихся вне пределов собственно речевого онтогенеза или «на границе» речевого онтогенеза и других проблем, – на общих причинах нейролингвистического [Ахутина 1998] и нейропсихологического [Овчинникова 2004] характера, на причинах, обусловленных особенностями зрительного восприятия [Зырянова 2007], и т. д.</p></section><section id="n4"><title><p>4</p></title><p>До 2011 г. мы употребляли по отношению к данным типам различий термин «дифференциальные различия» (например, [Доброва 2011а]), но с 2011 г. окончательно остановились на термине «групповые различия»</p></section><section id="n5"><title><p>5</p></title><p>Термин, конечно, не очень удачный, поскольку вызывает у лингвиста ассоциации с типологией – разделом лингвистики. Применительно к различиям референциальных/экспрессивных детей, он возник в отечественной онтолингвистике под влиянием англоязычной научной литературы (например, D. Ingram [Ingram 1989: 57], говоря о референциальных/экспрессивных детях, активно употребляет термины “types of children” и “typology”) и постепенно закрепился.</p></section><section id="n6"><title><p>6</p></title><p>Представляется весьма существенным, что у нас так же, как и у зарубежных исследователей, получается, что «по краям» находится меньше детей, чем «посередине», т. е. в совокупности явно выраженных референциальных и экспрессивных детей оказывается несколько меньше, чем «промежуточных»; при этом доля явных референциальных и явных экспрессивных детей в каждом исследовании оказывается примерно одинаковой. Например, из 78 обследованных детей 36 оказались референциальными или экспрессивными (по 18), 42 – «промежуточными»; из 24 детей 5 оказались референциальными, 7 – экспрессивными, 12 – «промежуточными»; из 19 детей 6 оказались референциальными, 6 – экспрессивными, 7 – «промежуточными» и т. д. Заметим, что, когда мы говорим о явно выраженных референциальных или явно выраженных экспрессивных детях, мы вовсе не имеем в виду, что у этих детей имеют место исключительно черты референциальных (или экспрессивных) детей: определять ребенка как отчетливо придерживающегося определенной стратегии освоения языка позволяет, как представляется, лишь совокупность большинства наиболее значимых показателей. При этом говорить можно лишь о континууме, а отдельные дети лишь (в большей или меньшей степени) приближаются к тому или другому «краю».</p></section><section id="n7"><title><p>7</p></title><p>Мы придерживаемся конструктивистского подхода к речи детей, согласно которому ребенок сам конструирует для себя систему своего родного языка – о чем в свое время писал Д. Слобин [Слобин 1974].</p></section><section id="n8"><title><p>8</p></title><p>Поскольку данный и последующие разделы Главы 2 нашего исследования, как уже указывалось выше, построены как анализ соответствующих разделов из книги Э. Бейтс, здесь и далее названия основных параграфов даются в том же порядке, что и у Э. Бэйтс; названия этих параграфов также (для удобства того, кто захочет сопоставить нашу концепцию с концепцией, представленной в названной книге) соответствуют названиям в этой книге – даже в тех случаях, когда мы предпочли бы назвать раздел по-иному.</p></section><section id="n9"><title><p>9</p></title><p>Мы не считаем точным называть эти детские слова просто существительными, поскольку в расчет в данном случае принимаются лишь названия обычных объектов, а собственные имена не учитываются. Кроме того, мы вообще не уверены, что на данном этапе речевого развития в речи детей уже есть полноценные части речи. Поэтому далее при изложении данного тезиса используем для обозначения этих слов термин существительные лишь условно.</p></section><section id="n10"><title><p>10</p></title><p>Употребляем и этот термин для краткости; применительно к данному этапу речевого онтогенеза, с нашей точки зрения, уместнее говорить о словах, обозначающих признаки.</p></section><section id="n11"><title><p>11</p></title><p>Cр. у М. Томаселло, различающего замороженные фразы и item-based constructions и говорящего о замороженных фразах как о своего рода словах (для ребенка): «These may still be single linguistic units for the child, and so in some sense could be considered words for them» [Tomasello 2006: 4].</p></section><section id="n12"><title><p>12</p></title><p>Не имея в данном случае возможности подробно останавливаться на сопоставлении «слов-пустышек» и известных в онтолингвистике «вставок» в речи некотрых начинающих говорить детей, обычно именуемых филлерами (наполнителей, замещающих на ранних этапах речевого развития некоторых детей отсутствующие у них пока языковые единицы), отметим лишь, что, как нам представляется, это близкие явления, но не совсем одно и то же. Филлеры – это, скорее всего, одна из разновидностей слов-пустышек. Они замещают обычно какую-то морфему в слове или какое-то слово (например, предлог). «Слова-пустышки» же нередко бывают существенно длиннее, чем даже целое слово. Кроме того, при тщательном анализе филлеров обычно все-таки удается понять, какое слово или какую морфему они замещают. Слова-пустышки же иногда совсем не поддаются расшифровке; создается впечатление, что ребенок вставляет их не на месте каких-то не освоенных еще языковых единиц, а в каком-то случайном месте, просто для удлинения высказывания.</p></section><section id="n13"><title><p>13</p></title><p>Вначале мы тоже не верили в то, что эти звукокомплексы на самом деле пустые, т. е. не поддаются расшифровке, однако, просмотрев и прослушав записи речи таких детей и поговорив с их матерями, готовы теперь признать, что такое действительно бывает.</p></section><section id="n14"><title><p>14</p></title><p>Разумеется, и в английском языке не во всех случаях, очевидно, «экономия» на функциональных словах приводила при написании телеграмм к использованию слов в первоформах: наверняка такие показатели, как показатель множественного числа существительных, глагольное окончание в Past Indefinite и др., сохранялись.</p></section><section id="n15"><title><p>15</p></title><p>MLU – введенный Р. Брауном [Brown 1973] очень удобный показатель для определения «количественного» уровня развития речи, применяетый в зарубежных (в первую очередь – англоязычных) исследованиях; это измерение средней длины высказывания в морфемах: высчитывается количество морфем в каждом из высказываний, результаты суммируются и делятся на количество высказываний, в результате чего и получается средний показатель. К сожалению, для русскоязычных детей, в силу особенностей русского языка – типичного флективного языка, – подобный расчет не представляется возможным и – главное – целесообразным, поскольку по-русски говорить «без флексий» невозможно. Даже если русскоязычный ребенок и использует слово в «первоформе», он все равно использует какую-то флексию – пусть неверную или нулевую. Представим себе, что мы решили сопоставить MLU русского и английского ребенка, находящихся на одинаковом этапе речевого развития – в данном случае, на этапе «телеграфной речи». Предположим, русскоязычный ребенок хочет передать то значение, который взрослый передал бы с помощью высказывания <emphasis>Мячик лежит на столе</emphasis>. Он сказал бы нечто типа (без учета фонетических особенностей) <emphasis>Мячик стол</emphasis>. В правильном («взрослом») высказывании – 7 морфем (корень, суффикс и нулевое окончание в существительном <emphasis>мячик</emphasis>, корень и окончание – в глаголе, предлог, корень и окончание в словоформе «на столе»), В детском высказывании в «телеграфном стиле» <emphasis>Мячик стол </emphasis>– 5 морфем (те же 3 морфемы в словоформе <emphasis>мячик </emphasis>и две – в словоформе <emphasis>стол</emphasis>, включая нулевое окончание), т. е. всего лишь на две морфемы меньше – разница не столь и велика. Сравним теперь английские эквиваленты этих двух высказываний – «нормальное»<emphasis>The ball is on the table </emphasis>и «детское» (в «телеграфном стиле») <emphasis>Ball table </emphasis>– 6 морфем против 2-х. Получается, что использующий «телеграфный стиль» русскоязычный ребенок «теряет» всего лишь две морфемы, а англоязычный – уменьшает количество морфем в 3 раза. Разумеется, такие сопоставления нецелесообразны и не могут привести ни к какому ценному результату.</p></section><section id="n16"><title><p>16</p></title><p>Здесь и далее в этом абзаце примеры из эксперимента с 35 детьми 2;8–3;5.</p></section><section id="n17"><title><p>17</p></title><p>Не думаем, что данная словообразовательная инновация восходит к слову <emphasis>лошадка </emphasis>(и образована за счет прибавления суффикса -к-, поскольку она является непосредственной реакцией на названное экспериментатором слово-стимул <emphasis>лошадь </emphasis>(<emphasis>Это слон, а это его слоненок; это лошадь, а это ее…</emphasis>).</p></section><section id="n18"><title><p>18</p></title><p>Упомянутые выше результаты наблюдений за спонтанной речью детей и эксперимента, как можно видеть, привели нас к выводу о возможности для детей имитации без понимания (о чем мы и писали в вышеуказанной монографии еще в 2003 г.). Возможность имитации с пониманием и без понимания обсуждали такие зарубежные исследователи, такие как [Clark 1977; MacWhinney 1982; Snow 1981] и др. В отечественной онтолингвистике также немало сторонников того, что у детей возможна имитация и без понимания. Так, М. Д. Воейкова указывает на то, что на раннем этапе речевого развития ребенка адекватное употребление грамматических конструкций возможно до осознания соответствующих значений, оно не сознательно, осуществляется без понимания, в силу подражания взрослым [Воейкова 2011: 12].</p></section><section id="n19"><title><p>19</p></title><p>Для меня это различие экспрессивных/референциальных детей оказалось крайне важным, поскольку его описание и заставило меня, впервые познакомившись с литературой о референциальных/экспрессивных детях, заинтересоваться этой теорией. Дело в том, что мой собственный сын в свое время вызывал у меня некоторое недоумение и даже беспокойство, поскольку мог часами сосредоточенно играть с игрушками, никак не требуя к себе внимания взрослых и даже как будто бы не будучи заинтересованным в общении со взрослыми. Поскольку же по всем остальным основным языковым параметрам он, безусловно, должен быть отнесен к референциальным детям, это заставило меня внимательно отнестись к данному различию референциальных/экспрессивных детей.</p></section><section id="n20"><title><p>20</p></title><p>Мне несколько сложно с этим согласиться, поскольку мой сын, мальчик, – один из самых ярко выраженных референциальных детей, сведения о которых есть в отечественной онтолингвистике. При этом я, естественно, осознаю, что один пример ни о чем не свидетельствует, поскольку только статистически значимые данные могут свидетельствовать в пользу утверждения (или наоборот) о том, что девочки – скорее референциальны, а мальчики – экспрессивны.</p></section><section id="n21"><title><p>21</p></title><p>Например, указание на то, что частотность использования определенных типов языковых знаков в инпуте более значима для экспрессивных детей, чем для референциальных.</p></section><section id="n22"><title><p>22</p></title><p>В отечественной научной литературе в последние годы появились работы, посвященные стилю речи матери. В качестве примера сошлемся на [Казаковская 2000] и [Кузьмина 1995]. Вместе с тем нельзя не отметить, что в этих исследованиях внимание обычно фокусируется на других аспектах речевого общения матери и ребенка; стиль же речи матери как возможная причина выбора ребенком той или иной речевой стратегии изучен существенно меньше.</p></section><section id="n23"><title><p>23</p></title><p>Вынуждены признаться, что данная идея в свое время показалась нам столь привлекательной, что мы, не доверившись отрицательному результату, полученному зарубежными исследователями, решили перепроверить ее на русском материле и сравнили «вручную» пропорции существительных/ местоимений в речи матерей и их детей – референциальных и экспрессивных (вручную – поскольку не доверяем морфоанализаторам для определения частеречной принадлежности слов детей, находящихся на столь раннем этапе речевого развития). Однако результат оказался ровно таким же: прямой зависимости между этими двумя показателями не обнаруживается.</p></section><section id="n24"><title><p>24</p></title><p>Проводившая онтолингвистический эксперимент, проверявший референциальность/экспрессивность детей, психолог Ю. В. Меньшова, кроме того, протестировала этих же детей на ведущую руку, ногу, глаз и ухо (40 проб).</p></section><section id="n25"><title><p>25</p></title><p>Мы обычно не учитываем, находится кластер в середине слова или в его начале, поскольку убедились, что, несмотря на то, что иногда считается, что это различие значимо, мы в реальности практически не встречали детей, для которых при упрощении кластеров было бы значимо, находится он в начале или не в начале слова.</p></section><section id="n26"><title><p>26</p></title><p>Поэтому в подавляющем большинстве экспериментов нам приходилось принимать более чем активное участие в подготовке языкового материала и самостоятельно производить количественный (а чаще всего и качественный) анализ результатов, что, собственно говоря, и позволяет нам без сомнений описывать все эти эксперименты и эти результаты в данной книге.</p></section><section id="n27"><title><p>27</p></title><p>Разумеется, мы прибегаем к разделению материала на части, к проведению эксперимента в несколько сессий (обычно их 3, в разные дни), но это иногда чревато тем, что ребенок, прошедший, например, две серии эксперимента, в день проведения третьей его части заболевает; когда же он возвращается после болезни, проходит уже какое-то время, и результат работы экспериментатора в течение первых двух сессий пропадает, поскольку речевое развитие ребенка все это время не стояло на месте, кое-что изменилось, а по 2 раза давать ребенку одно и то же задание нельзя; изменить же именно для этого ребенка слова в эксперименте – тоже нельзя, поскольку в таком случае будет нарушен принцип единообразия экспериментального материала для всех испытуемых.</p></section><section id="n28"><title><p>28</p></title><p>Примеры кластеров – из проводившегося под нашим руководством эксперимента И. Е. Евсеевой – 19 детей.</p></section><section id="n29"><title><p>29</p></title><p>В нашей стране вообще до сих пор используются нормативы, основанные на речи всего лишь одного ребенка – Жени Гвоздева [Гвоздев 1981; 2007], тоже, кстати, отчетливо референциального ребенка.</p></section><section id="n30"><title><p>30</p></title><p>Поэтому считаем важным обращать внимание на то, что все-таки в речевом развитии отличает экспрессивных детей от моторных алаликов. Так, по нашим данным, всем экспрессивным детям свойственно «уклоняться» от словообразования. В экспериментах, в которых от ребенка требуется «сконструировать» слово, создать словообразовательную инновацию (например, в задании «Назови одним словом детеныша»: <emphasis>Сын слона – слоненок, сын тигра – тигренок, сын льва – львенок, а сын зебры – …?</emphasis>), экспрессивные дети крайне редко, почти никогда не создают словообразовательную инновацию «зебренок», обходясь «лексическими средствами» (типа <emphasis>маленькая зебра</emphasis>) – подробнее некоторые статистические данные приводились выше. Интересно, что этим экспрессивные дети отличаются не только от референциальных и «промежуточных» детей, но и от детей с проблемами в речевом развитии. В одном из проводившихся под нашим руководством исследований сопоставлялась склонность к окказиональному словообразованию референциальных детей, экспрессивных детей и детей с ОНР, и было выявлено очевидное, отчетливое отличие в этой склонности экспрессивных детей от всех остальных. Не считаем себя ни в коей мере специалистом в этой области, поэтому отсылаем к исследованиям логопеда О. Б. Сизовой, которая обнаружила, что и среди детей с отклоняющимся речевым развитием (моторная алалия) есть дети референциальные и дети экспрессивные [Сизова 2011].</p></section><section id="n31"><title><p>31</p></title><p>Разумеется, обсуждение этого вопроса выходит за рамки темы данного исследования, но и совсем не сказать об этом мы не могли.</p></section><section id="n32"><title><p>32</p></title><p>Так, К. В. Гарганеева [Гарганеева 2000] считает, что речеполовая дифференциация (различия в речевом поведении мальчиков и девочек) проявляется с момента осознания ребенком его пола, что идет полностью вразрез с идеями биодетерминизма, согласно которым гендерные различия в речи детей обусловлены нейропсихическими особенностями.</p></section><section id="n33"><title><p>33</p></title><p>Возможно, то, что в столбце «разница “в пользу” девочек» результаты – более впечатляющие, чем в столбце «разница “в пользу” мальчиков, связано с тем, что есть виды одежды (или аксессуаров), которые практически носят только лица женского пола («бусы», «платье»), но почти нет видов одежды, которые носят только лица мужского пола (носки, рубашку, шорты чаще носят мужчины, но и женщины нередко их тоже надевают).</p></section><section id="n34"><title><p>34</p></title><p>За исключением, возможно, знания слова <emphasis>коляска</emphasis>: может быть, девочки лучше знают его, поскольку, играя в куклы, используют игрушечные детские коляски.</p></section><section id="n35"><title><p>35</p></title><p>Отметим, что слово «машина» назвали по 100 % мальчиков и девочек, т. е. все дети в эксперименте – нам эти данные потребуются ниже.</p></section><section id="n36"><title><p>36</p></title><p>Правда, мы не совсем уверены, что, если принимать то определение половых и гендерных различий, на которое опирается сама И. Г. Овчинникова (см. выше), данные различия относятся к гендерным – скорее уж к половым: сомнительно, чтобы склонность к парадигматическим/синтагматическим реакциям в ассоциативном эксперименте была обусловлена причинами социального характера, скорее уж – какими-то биологическими.</p></section><section id="n37"><title><p>37</p></title><p>Некоторые данные об особенностях освоения морфологических категорий различных частей речи мальчиками/девочками раннего возраста – см. в [Елисеева и др. 2016].</p></section><section id="n38"><title><p>38</p></title><p>У Лизы есть старший брат, но разница в возрасте у них – 12 лет, что, по данным многочисленных исследований, существенно превышает разницу в возрасте, при которой речь старшего ребенка в семье влияет на речь младшего (в качестве именно детской речи).</p></section><section id="n39"><title><p>39</p></title><p>Подробнее о языковом протесте как явлении см. в Главе 6 в параграфе 6.5.</p></section><section id="n40"><title><p>40</p></title><p>В самые последние годы М. Д. Воейкова и некоторые другие авторы стали проводить ряд исследований (например, [Воейкова 2013]), в которых анализируется влияние экономического статуса семьи на речевое развитие ребенка. Речь в них идет именно об экономическом статусе – точнее, о весьма низком экономическом статусе, говоря более прямо – о бедности и даже нищете, о тех семьях, которые находятся существенно ниже уровня бедности. Никак не желая вступать в дискуссию с М. Д. Воейковой о том, действительно ли именно крайне низкий уровень жизни (отсутствие денег) влияет в этих семьях на развитие (в том числе – речевое) детей, отметим лишь, что наше исследование не затрагивает проблему соответствия семьи ребенка уровню прожиточного минимума: нас интересует именно социокультурный уровень семьи и его влияние на речь детей.</p></section><section id="n41"><title><p>41</p></title><p>Имеем в виду нормальные социальные ситуации, когда культурные люди занимают в обществе именно то положение, которое и должны занимать, т. е. когда нет проблем, обусловленных тем, что по тем или иным причинам членам семьи, имеющим высокий культурный уровень, приходится идти на непрестижную работу типа работы дворником или когда из-за асоциального поведения кого-то из членов семья становится неблагополучной.</p></section><section id="n42"><title><p>42</p></title><p>Примеры в этом разделе – из исследования студентки Е. А. Старовской, которая записывала в течение года речь детей 3–4 лет в детском саду, который посещали в подавляющем большинстве дети из семей ИТР (почти все родители – с высшим образованием), а затем в течение следующего года – речь детей 5–6 лет (на 2 года старше), родители которых жили в общежитии одного из заводов Ленинградской области (почти все родители приехали из других районов России и не имели даже среднего образования).</p></section><section id="n43"><title><p>43</p></title><p>Нисколько не опровергая главенство «внешнего происхождения» социокультурных различий, поставим все же под некоторое сомнение исключительность этого «внешнего происхождения». В личном опыте любого из нас, наверное, есть семьи с низким социокультурным статусом, в которых, например, один из сыновей стал интеллигентным человеком, сам создал семью с очевидно высоким социокультурным статусом, а другой из сыновей, получивший ровно такой же изначальный инпут, остался человеком без всякого образования и т. п. Только ли социальные факторы привели к этим различиям? Не было ли чего-то в «природе» этих двух братьев, что привело к таким различиям? Иными словами, правомочен вопрос о том, всегда ли принадлежность семьи к семьям с определенным социокультурным статусом обусловлена исключительно социальными причинами, не может ли быть здесь и иных причин – «биологических» (например, воздействие такого фактора, как асимметрия головного мозга, разная степень развитости полушарий у разных людей и мн. др.)? Разумеется, мы вовсе не склонны утверждать, что во всех интеллигентных семьях все их члены – исключительно интеллектуалы от природы, а в неинтеллигентных – нет. Однако все же некоторые факты заставляют задуматься. Так, нам известна одна семья с достаточно низким социокультурным статусом, усыновившая (в возрасте нескольких дней) потерявшую родителей девочку из семьи с весьма высоким социокультурным статусом. В отличие от родных детей в данной семье, эта девочка (не знавшая до взрослого возраста, что она была усыновлена) развивалась как типичный ребенок из семьи с высоким социокультурным статусом: с раннего детства имела богатую речь, была отчетливо склонна к линвокреативности и т. п. Сейчас, став взрослым человеком, она создала собственную семью с безусловно высоким социокультурным статусом – в отличие от своих неродных брата и сестры.</p></section><section id="n44"><title><p>44</p></title><p>В данном исследовании был получен один интересный результат, в дальнейшем полностью подтвердившийся в исследовании А. А. Золотаревой: активный словарь у первых детей в семье по сравнению со вторыми детьми – богаче, однако пассивный словарь у вторых детей, напротив, богаче, чем у первых детей.</p></section><section id="n45"><title><p>45</p></title><p>Данный рисунок – из магистерской диссертации А. А. Золотарёвой. Печатается с разрешения автора.</p></section><section id="n46"><title><p>46</p></title><p>Разница в возрасте этих двух девочек немного превышает названный «предел» в 4 года, но не критически; кроме того, они, судя по записям, находятся в постоянном речевом контакте, и речь старшей, хотя и носит некоторые черты речи взрослого, обращенной к ребенку, не превышает по этому показателю обычных для старшей сестры (старшей на не очень значительное количество лет) пределов.</p></section><section id="n47"><title><p>47</p></title><p>Приводим реплику без фонетических особенностей речи младшего ребенка.</p></section><section id="n48"><title><p>48</p></title><p>Данное исследование проводилось нами совместно с А. А. Бондаренко (см., например, [Бондаренко, Доброва 2011]) и легло в основу ее кандидатской диссертации [Бондаренко 2011], защищенной под нашим руководством.</p></section><section id="n49"><title><p>49</p></title><p>Учет всех трех факторов одновременно был бы технически весьма сложен и привел бы к нежелательной дробности выборки; кроме того, типологический фактор частично учитывает и социокультурный, что обсуждалось выше.</p></section><section id="n50"><title><p>50</p></title><p>Выражаем благодарность А. В. Доброву за помощь в математической обработке результатов исследования. Интересующихся конкретными математическими данными отсылаем к [Бондаренко 2011], где они представлены подробно.</p></section><section id="n51"><title><p>51</p></title><p>Доказательством, в частности, служат различные детские инновации – речевые «продукты», которые ребенок не мог слышать от взрослых, а сконструировал сам, т. е. не получил путем имитации.</p></section><section id="n52"><title><p>52</p></title><p>О некоторых зарубежных и отечественных исследованиях имитации – как с пониманием, так и без понимания – см. подробнее в разделе 2.3.3. Главы 2.</p></section><section id="n53"><title><p>53</p></title><p>Действительно, еще в изначальном Нельсоновском исследовании было выдвинуто предположение о том, что экспрессивные дети более, чем референциальные, склонны к имитации. Вместе с тем существует ряд американских исследований (их обзор см. в [Bates et al. 1988]), в которых получились противоположные результаты – что референциальные дети более склонны к имитации. Эти исследования касались детей 22 месяцев; исследования же, проводившиеся с детьми 27 месяцев, дали более ожидаемый результат: была выявлена более очевидная склонность к имитации у детей экспрессивных, что позволило исследователям сделать вывод о том, что склонность к имитации (почему-то) меняется за 5 месяцев. Более существенным и интересным лично нам представляется предположение данных исследователей о том, что референциальные дети более склонны к имитации существительных, в то время как для экспрессивных детей при имитации частеречная принадлежность имитируемых слов не является значимой.</p></section><section id="n54"><title><p>54</p></title><p>Приведем такие цифры – результаты эксперимента, проводившегося студенткой Н. В. Григорьевой. В эксперименте участвовало 14 детей – по 7 референциальных и экспрессивных. Для имитации предлагалось, в частности, 10 незнакомых детям слов (выдуманных), по форме напоминавших существительные (типа <emphasis>мукла</emphasis>, <emphasis>бом</emphasis>, <emphasis>гаша </emphasis>и др.), но относительно легких в артикуляции, т. е. таких, которые в принципе могут как-то повторить даже маленькие дети. Таким образом, в каждой из групп детей (в группе референциальных и в группе экспрессивных детей) было по 70 «возможностей» повторить незнакомое слово (по 10 слов у каждого из 7 детей). Результаты оказались следующими: из своих 70 «возможностей» выдуманные слова экспрессивные дети повторили 61 раз, а референциальные из того же количества возможностей – лишь 21 раз. Аналогичные результаты, демонстрирующие относительную склонность экспрессивных детей к имитации «без отбора», в отличие от склонности референциальных детей к имитации в основном лишь при осознании того, что именно нужно повторить, были получены и в других подобных экспериментах.</p></section><section id="n55"><title><p>55</p></title><p>Этот эксперимент описан в разделе 2.3.2.2.</p></section><section id="n56"><title><p>56</p></title><p>Данный рисунок – из магистерской диссертации Д. М. Соколовой. Печатается с разрешения автора.</p></section><section id="n57"><title><p>57</p></title><p>В последнее время, в соответствии с западной научной традицией (например, [Clark 1987],[Tribushinina 2008], [Semantics and Morphology… 2015]), второй из механизмов нередко называют контрастом. Мы с этим не совсем согласны: контраст, как представляется, – это свойство языковых единиц; механизмом же освоения языка является опора на способность выявлять этот контраст, базироваться на нем, опираться на него, т. е. дифференцировать, разграничивать некие контрастирующие признаки. Поэтому полагаем, что этот второй механизм правильнее называть не контрастом, а дифференциацией.</p></section><section id="n58"><title><p>58</p></title><p>С тех пор появились работы и других отечественных авторов-онтолингвистов, также принявших эти термины – генерализация и дифференциация (например, [Елисеева 2014]).</p></section><section id="n59"><title><p>59</p></title><p>Передаем речь Лизы без учета фонетических особенностей.</p></section><section id="n60"><title><p>60</p></title><p>Относительная уникальность Лизы состоит в том, что она постоянно эксплицировала свое стремление выискивать гипероним для гипонима, что встречается не так часто.</p></section><section id="n61"><title><p>61</p></title><p>Примеры предоставлены И. В. Столяровой из ее личного архива. Примеры относятся к более позднему возрасту, чем принято определять референциальность/экспрессивность ребенка, но мы определили Олю С. как референциального ребенка за год до появления данных примеров.</p></section><section id="n62"><title><p>62</p></title><p>Предполагают это не только дети, но и взрослые. Обратим внимание, как мало в языке так называемых абсолютных синонимов: они представляют собой скорее своего рода языковой казус, чем регулярное для языка явление. Хотя словари нередко трактуют два слова практически одинаково, но при ближайшем рассмотрении оказывается, что все же слова чем-то различаются – стилистически и/или семантически. Даже если в языке в какой-то момент слова существуют как стилистические и семантические дублеты, вскоре либо одно из них устаревает, либо они начинают «расходиться» – стилистически или семантически (действует закон экономии языковых средств).</p></section><section id="n63"><title><p>63</p></title><p>Полагаем, что слова <emphasis>хороший </emphasis>и <emphasis>милый </emphasis>в речи Фили настоящими синонимами не являются: они имеют жесткую десигнацию <emphasis>Филюша хороший </emphasis>и <emphasis>милый папа </emphasis>(item-based constructions по Томаселло [Tomasello 2003]), и такая однозначная привязанность каждого из этих прилагательных к только одному референту заставляет предположить, что они были взяты ребенком из инпута «гештальтно», как готовые конструкты из речи матери, что и заставляет усомниться в том, являются ли они для ребенка на этом этапе хотя бы в какой-то мере синонимами (так сказать, продуктивными синонимами – по аналогии с продуктивной грамматикой).</p></section><section id="n64"><title><p>64</p></title><p>В источнике примеры даны на английском (т. е. указаны значения), а давать каждому из указанных синонимов слова <emphasis>хороший </emphasis>соответствующие русские эквиваленты представляется неправильным, поэтому оставляем английские примеры.</p></section><section id="n65"><title><p>65</p></title><p>М. Д. Воейкова, разбирая данный диалог мамы с Филей (и ему подобные), обращает внимание на следующее: «Ребенок не произносит ни одного самостоятельного слова. Его ответы извлекаются из инициальной реплики матери, причем сигналом того, что ответ неправилен, является ее несогласие» [Воейкова 2015: 268–269].</p></section><section id="n66"><title><p>66</p></title><p>То обстоятельство, что не у всех девочек, речевое развитие которых рассматривалось в монографии (другие языки), обнаружилась склонность к синонимам, не может противоречить предположению о склонности к синонимам именно девочек: разумеется, не может быть, чтобы такая склонность обнаружилась у всех девочек; достаточно показательно и то, что она обнаружилась только у девочек (не у мальчиков).</p></section><section id="n67"><title><p>67</p></title><p>Интересно, что в русском языке, в отличие от итальянского, у слова <emphasis>тяжелый </emphasis>есть оба значения – и ‘сложный’ и ‘много весящий’; значит, потенциально в Языке такая генерализация возможна.</p></section><section id="n68"><title><p>68</p></title><p>Употребляем в данном случае термин «синоним» в «нестрогом» смысле слова, имея в виду также слова, близкие по значению (т. е. в каких-то случаях – не собственно лексические синонимы, а скорее контекстуальные).</p></section><section id="n69"><title><p>69</p></title><p>Крайне нехарактерной оказалась синонимия и для других референциальных мальчиков. Из-за не очень большого объема материала не можем судить наверняка ни об их референциальности (хотя есть много оснований это предполагать), ни об отсутствии в их речи синонимов, но краткий анализа раннего этапа речевого развития Миши Т. и Саши А. [Детская речь… 1993] показывает почти полное отсутствие синонимов: У Миши Т. мы их не обнаружили, а у Саши А., записанного несколько более подробно, встретился только 1 пример: Мама прочитала потешку, где было слово <emphasis>недосуг</emphasis>, Саша поинтересовался его значением, мама ответила, что это слово значит «некогда», и Саша с тех пор всегда, услышав слово <emphasis>некогда</emphasis>, вспоминал слово <emphasis>недосуг</emphasis>.</p></section><section id="n70"><title><p>70</p></title><p>Создание окказиональных антонимов за счет префиксов оказывается характерным и для другого референциального мальчика – Саши А.: «<emphasis>бумажку смял/вымял</emphasis>» (3;8.2) (см. [Детская речь… 1993]).</p></section><section id="n71"><title><p>71</p></title><p>Напомним, что данное исследование, как отмечалось выше, посвящено вариативности речевого развития детей-монолингвов с нормальным речевым развитием, поэтому всяческие групповые различия, связанные с билингвизмом и с отклоняющимся речевым развитием, в том числе с патологиями, здесь специально не рассматриваются.</p></section><section id="n72"><title><p>72</p></title><p>Возможно, в этом отношении стоит внимательнее присмотреться к такому фактору, как склонность/несклонность матерей постоянно исправлять речь своего ребенка (одни матери делают это постоянно, другие – редко); однако насколько это а) существенно для речевого развития ребенка и б) соотносится с другими групповыми факторами – пока совсем не изучено и не понятно.</p></section></body><binary id="cover" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="0" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="1" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="2" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="3" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="4" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="5" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="6" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="7" content-type="image/jpeg">/9j/2wBDAAUDBAQEAwUEBAQFBQUGBwwIBwcHBw8LCwkMEQ8SEhEPERETFhwXExQaFRERGCEYGh0dHx8fExciJCIeJBweHx7/2wBDAQUFBQcGBw4ICA4eFBEUHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh7/wAARCAFxAo0DASIAAhEBAxEB/8QAHAABAQADAQEBAQAAAAAAAAAAAAYBBQcEAwII/8QAYRAAAQMDAQMGBwsGCgULAwMFAQIDBAAFBhEHEiETFRYxVtMUIkFVk5XSFzI2UVdhdpS10dQjQnGBlqQkNDdGUnWRs7TCCCYzNUMlRVNUYmNzhaGxwSdlg0dygoSSorLx/8QAFgEBAQEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAEC/8QAGhEBAQEBAQEBAAAAAAAAAAAAABEBIWExQf/aAAwDAQACEQMRAD8A/oTD7Zd8gtUq4SszyGO4m73GKhEcxwlLbE15lA0LR/NbT+utz0Mn669P8t9JF7imyj4MTvpBeftOTVdQSPQ24dv8t9JF7inQ24dv8t9JF7iq6lBJdDZ/b/LfSRe4p0On9v8ALfSRe4qtpQSXQ6f2/wAt9JF7inQ6f2/y30kXuKraUEl0On9v8t9JF7inQ6f2/wAt9JF7iq2lBJdDp/b/AC30kXuKdDp/b/LfSRe4qtpQSXQ6f2/y30kXuKdDp/b/AC30kXuKraUEl0On9v8ALfSRe4p0On9v8t9JF7iq2lBJdDp/b/LfSRe4p0On9v8ALfSRe4qtpQSXQ6f2/wAt9JF7inQ6f2/y30kXuKraUEl0On9v8t9JF7inQ6f2/wAt9JF7iq2lBJdDp/b/AC30kXuKdDrh2/y30kXuKraUHM8isV2t19xqCzneTFu5z3I72pi6hKYr73D8hw8ZtNb7odP7fZZ6SN3FZzT4X4L/AFw/9ny6raCR6HXDt/lvpIvcU6HXDt/lvpIvcVGZttHv9oyDJ1Qm4qbfjEy1RnYy2Sp2d4WpAWoL3hu7ocG6ADqUq11BGnRH7pIlZIi024ICYhDlxfUNQ2CDuNJ/7xXBXl0R86kmrFa7obcO3+W+ki9xTobcO3+W+ki9xVaSACSeqpF/aXg7IBcyKMkeEeDcUL4u9XJjxffa+TrqIz0OuHygZb6SL3FOhtw7f5b6SL3Fe+/ZfjNieS1eb5CgKUEq/LuhISFK3UlRPBIJ1AJ01INee7Z9h9puj1quOQQ405hnl3WFqO+lr+mRp735+qg+HQ64fKBlvpIvcU6G3Dt/lvpIvcVtZWSWGLaIt4evEJNvl7ng0gPBSH94apDZHvyQCQE66gGtbL2iYVFtMW7PZNbkwJb5jMPh3eSt4dbfAe//AOz1/NQfjobcO3+W+ki9xTodcPlAy30kXuK90HMsZm5AvH415ju3VtHKLije5RKP6WmnV8/VSBmeLXCc7BhX6FIkssKkqabcClKaB0LiQPfJ18qdRQeHodcPlAy30kXuKdDbh2/y30kXuK/Le0zAnLIb4jK7YbWmQIypint1oOkahG8eG9px0+LWrCgkRh8/X4fZZ6SN3FaLEbHeLm9fESs8ybdhXV2MzuGMk7oShQ1/I8fff+ldK8tSWzn+NZX9IX/7pqgdDrh2/wAt9JF7inQ24dv8t9JF7iq6vBkE9VrsNwuQZU+YkV18Np617iSrQfp00oNB0NuHb/LfSRe4p0OuHygZb6SL3FS2zDPr3db3boOQyYDrN1xVnIm3WGC0IhWsBbKiVHUALTuk6HxF6/NeY1Om3VL1zd/JQXyPAWSjRZaHU6rygr11CT1J3dQCSAGs6G3Dt/lvpIvcU6G3Dt/lvpIvcVtclyaw4zHZkX+6R7cw84Gm3X1bqSo9Q16h+us5Nk1hxpmK9fbrHgIlviPH5VWhdcI1CUjrJ4eSg1PQ64fKBlvpIvcU6G3Dt/lvpIvcV7rhmeK225c3Tr/AjygptCm1vAbinP8AZpUepJV+aDoT5Na/d9y3H7JcWrfc7k3HlOsl9tsoUoqbB0KhoDwB0B/SPjFBruh1w+UDLfSRe4p0NuHb/LfSRe4r5HahgBgRbgnKISokt8x4zySSl5waaoSdPGPEDQVtLpmWM2y7260XC7sRp9zAMJhYUFP6/wBHh/8A8oPB0NuHb/LfSRe4p0NuHb/LfSRe4rCtpWDCJNlnJIng8BYRLc0VpHUeoL4eL+uvuvPcQbnW2Cu/RBJujaXYLfjayEHqKeHGg+PQ24dv8t9JF7inQ24dv8t9JF7iq4dVKCROHT+32WekjdxWhgWS7u57drF06yYRolsgzG1axd/eecloWNeR6tGEafr+OumVJWv+WLI/o/af8RcaB0OuHb/LfSRe4p0OuHb/AC30kXuKrTwFS0naDhcfwwuZRaQIKtyWRJSoMn4laE6fPr1eWg+fQ64dv8t9JF7inQ64dv8ALfSRe4rZ3rJ8ftEaM/c7xDjJlJKo+rgJeSBqVIA1KgBxJGoA418pOaYpGhw5buQW8szmVPw1IeCvCW06bymwNd8DeGumumtB4eh1w7f5b6SL3FOh1w7f5b6SL3FfWbnuHQ2LW/JyOAhm7ac3uB3eTJJIACCNQo6kDSsLz7D0XC429eQRBLtgJmteNvMAHQ73Dh93HqoPn0OuHb/LfSRe4p0OuHb/AC30kXuKw9tIwZm2wLk5kkNMO4rLcN7U7shQOmiDp4x1Pk6/JX1Zz/DnZN0jN3+KXrQjfuCNTrGTrpqrhw40Hz6HXDt/lvpIvcU6HXDt/lvpIvcV6Gs8xB20R7s1foa4UpwtRXQo/wAIWBqQ2NNVkDU8AeAJ8lbWw3e2321s3Wz3CLcIL+pakRnQ4hehIOhHDgQQfiIIoNCMOn6/D7LPSRu4rRYjZbxdeefCs7yceB3V+I1uKjDxEaaa/keJ410o+SpPZv8Azl+kEr/LQY6HTu3+Xeki9xTodO7f5d6SL3FV1DwGtBI9Drh8oGW+ki9xTobcO3+W+ki9xX0k7QsIjokOOZZZw3Gd5J9wSkqQ0vgCFEEhOhIB16iRrXtvuWY7Yg0bxeYcPlWlPNhxwaqbSBvOaDjuDUaq6hqNTQa7odcPlAy30kXuKdDrh8oGW+ki9xXtnZjisGGzMlX+Ahh+P4UysPBXKs9fKp098gAglQ4AHU18pudYhDkWpiRkMFCru2HLdoveEpJ00LZGoUOI6vjFB5+htw7f5b6SL3FOhtw7f5b6SL3Ffp/aPhLMi6RnMiiB60jW4J8b+DD418PFH6fJx6qK2jYUhFrUvIYgF2SV2/if4SAdNUcPG4/F8Y+MUH56G3Dt/lvpIvcU6HXD5QMt9JF7issbRsKej3OSjI4JZtKt24K3z/Bjrpovhw46/wBlfd3OsSRa4N15/g+BTwoxXeU4vBPElKetQA4kgcBoeo60Hn6G3Dt/lvpIvcU6G3Dt/lvpIvcVR2ufCuluj3G2zGJkSQgOMvsOBaHEnqIUOBFeugkeh0/t9lnpI3cV+NnKp6bjllsnXebc0W28IjR3ZXJ8oG1QorxBKEJB8d1fk6tP12NSOBfCjPvpA19mQaBsm+C876Q3r7Tk1XVIbJvgvO+kN6+05NV9ApSlApSlApSlApWNazQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQSWafC/Bf64f8As+VVbUlmvwvwX+uH/s+XVbQSGbWm0uTol0bx+FOyBbqGoT7sfe5Nad5SXHCPzG/GUCeIJITopQ1jNotsNrulljzXL89j64NwcmvweW5R+eUo5JbvI8d4p5Xc0AAXuhIGiQOxUIB66CRwq4z7RsqtNyzmQY8+Jam3bq691oUlsFZXp+d8fz61yraPmFil43jd3RM3G1ZjBusjSO7+Siod15Rfi+Jo2E72vUeFd8lxo8yM5GlMoeYdTurbWNUqHxEV+nmmn2VsvNJcbWkoUlQ1BBGhH9lBwuemGnM80sOaoytuFfpXLwXrfEffiy4rkZtot/kkL3Vp5Mg66dadK8d/Q5bdrMKLAvVxxxFvwbwAznYCpqmHOVbKGtd3Rbm74x4knT56/oNtKUIShI0SkaAfEK/Wgq0fztg5uePM7Mb7dcSn2qzxLbNtrzXIuPLgrUocnIcTpvpDqW+PDxN7jwrf2rBDll+zW7NSJ9otNyu9tn2x3kVIUuTEQCuQltwe8WrdTqQN7kyoaggntR000PVWBpp81Ktfz/e41yuO0naDZ7bcrhJus7EhBjPqjcm2qQOW1bSpKQBpvI466je6+Brc4MjGrtcrFeX0Zcb1YWnCti5tPtIturW66lSigJVw0GgJ3uscAdOz7oB10Gvx0qFfzTspvdxsMS03SfHmTMbfulwhzI5t7gXblvvl1qQU7uq216AEkeLrw6yD3jHcotd8u1ytcITESLapAd5eK40lYUDuqQVABaeB4j/2IJ39eWPFaZkPSBvKed0ClqOp3QSQkfEBqeH6zqSTRHqqR2dfxnLPpC//AHTNVxqR2dfxnLPpC/8A3TNBXVg8fJrWaUHP4mI2FV/kWqyWGHa7QyWzc1MMBtM1Q8dEUaf8JO9vKSNE+MEaEFwCLhDJRtDjgC8C+dL5Phe/y3g3MfJr5LT/AIe5/sdP+83/AC613QADqFY0GuvDXq1oIbbM3ZZ2MR7FfQtUK5zWo7yEtrXqgq8Y+KDu6DjvcNCAdddK5Nkr2QJjbP0ZZDfVOx7KWIq3kNKUXo7CXkrmcBwQvVjifKk1/SRA8vH9NCB5eNB/O+1B+fdLPnjfgU2DyNzYKYEG3KXzg2kx/wCGPO7h3uCeCUbmnJ8d6uqdLrRIyJ55xm4MNWuK6iS7ItzzaUlwx1I3SU+NvA8ANTwOoBGlWnD5qydCONB/K1pkrTsQ2SW1POESfbskbXKUYLh8FDYeK1rSpPUA8383jcK6Hi0LJM8vabvc5kiEMWuj3Ml0RbTHTcGXWNxZLLup4bygFjRJ6wK7IQPiGn6Kzw6qK/mK4XCOdmu2WG3Iu0t643FfgZcgOcrK32WmwpIDY4FaVDUDdAGvVVHMnPp2wbNbhPurtwZMOcFchbC1Ghh1ttLQHWoKUQoHeV5BolHEV3rQVnhQqJwbDL7j12cmXPaBfciYWwpoRpqGkoSoqSoOaoSDvAJI+LRRq2pSiFSVq/ljyT6P2n/EXGq2pG1fyx5J9H7T/iLjQVx6q4fjV1sFh2w7WmLjDcU2+5bwiOxblu8sDBRvtjcQdSf6PWdequ4HiKjMTwqVYs0yDJHMgfmqvq2lyI647aUILSA2gpIGo0QAD169fXQc2wy3X/G4uA4peG5Fslt2F5Mm9R4fhT6FFxBEJtW6pLfAjVRB15PxfjrYbL341u2R2lp4zbHd4bUqGzcnrO44Y29IKlo0UnjruI4dRIGmp4DtZ+cUIGmhA0oP5kZcfi4TsviGFNsshjIXpG94G8/4msgeEqSU/k0uLc3t1fVv/EKoLBO5u2hbW3bpcJc0uWuG01I5scRyhZaeStKN0Hf0LiRw11PVXfNKx+qrVr+XoapyNnux2VcJcwogXmEXbc3bHdI7bLTjanXfFK95J04+Knxve+Wq23X2BGzra4/J5dpqaIoirXFd/L7kHk1bni+NosacPurutOFQr+fMMu6VYdsriRlcihq3OQ5V4jQvCnrdIQy2kxUjdWlt1Z/ppP8As9N3U1df6PhVGxSfaHY1yZei3eetXhkZbZKVy3ijRSgAolOhOnVrXQY0WNGcfXHZQ0qQ5yrxSNN9e6E7x+fRKR+oV6OFEKkdm/Vkv0gl/wCWq6pHZv1ZL9IJf+WgrqHiNDQUPUdKDhVhuVgsuX7WbbIgPuGVLaS3GjW5bokBUJJLaQlO6pRJOqSfztToDrXkxy33yzxcdw25NSrdIj4i2hydEgcrIlKKyDCS4UqDaUcN7hqd4EFO7rXTcKw6XjuS3+8u3+RcDe3kyH2XIzaEocSlKElJSNdAhIGh/T11ZaDUEgajy0WuIYfLbj7CrNGW9cMdurdjbh+Hu2R14tFCBqjdKePHyfnHgOIqeS7IbsWxpnm2biUuO+45yPg7srwRrkXGklzhw395PvuI3uPva/pA9VCAaFfzfLmqaTtzjy35c6XcLahiI94A4jwtfgJaCUAA66LO7/69VfSHIkNS9kFzulwkvtsEcpFYtrjTEFIiraBWNCvf5Q7pKlbvlCQK/o2n66D+dX7vCViO2qGlEzwi7vzTb0eAvfwnehpQNzxOOqkqA/Rr1ca3FhvjM9zZ/GgfkITmNEG+QofhT3KpSylcJPir5NXi7yt5Ov5PTxTXceNfCLHZipWhhpDSVuKdUEp01Uo6qP6SSSaCA/0dTyOym1W5UWbGdiF5txEmKtkpPLOcPHA1/SNRXR6D5qUQqSwT4U599IGvsyDVaaksE+FOffSBr7Mg0GNk/wAF5v0hvX2nKquqS2T/AAXm/SC9facqq2gUpSgUpSgUpSgVrb5erXZGG3rnNRHDq+TZRoVOPL0J3UITqpatATokE6AnqFbKub7SFz7JtDxTLVWybcbLEZlw5ohsrfdjLe5Pk3g0gFSx4ikkpBICjQUYzbF1Y6m/t3VL1uL3g5dZZccKHd7d3FJSkqSre4EKAIPA8a/NjzjGb3eZVnts55ydEaD0lpyI60WUHqKt9I018nx8fiNaM3K2sRRCtOL3G3pyKY5IaXHtTje+5+S33pPijkVK1PFzQkI48eFQV0hzcqynbJbLVFuCXb3ZIbFucegPMtPrZadS4EuLSlPvnEJ6+Ouo1FFdbs+cYndbkzbbfe470qQguRUHVIlIHEqZUoAOgDiSgkAca8Fv2n4NPfLUe+pTpL8CU49HdabTI4fkStaQkL4jxSdeI4VGXcuZ1G2fQ4Fou1tulnu0W4TVSITsdEJplJDze+UhK9/g2AgkEK3veiucXVq7v2jMVQIuRSxLzPw6LYeZH+Ruje9H3VOObgU2nxNdd8D8n1f0g/o2/ZljOPyTGu12ajvIbDrqd1S+RbJIDjm6DyaNQfGVongePA1uosliXGakxnm32HUBbbragpK0kahQI4EEcda5ZYJMnFM6zdvJLLcHGL7IbuEKTEt7ssPpDCGiwrkkq3VI5MABWmoVqPLVJsMsFwxfZVYrFdQtEyOytS2lr3yyFuKWlrXU67iVBH/8eHCiLalKUClKUClKUClKUElmvwvwT+uH/s+XVbUlm3wvwT+uH/s+XVbQKmVZziourVtN6jCQ7LXCQDvBJkIJCmd/Td5QEHxddfmqmrjG01HKZVjMSz2u8TfAr+3IcsotLiIi3CtbqppkhAAKVL39StSCrgU66kBdtbQsRcmXiGm6qVIsqSu4NpivEx08OKvE+fXhrqAT1AkIu0PD5Nnh3Vi8B2LOUpMTcjulcjdGqi22E760jXiQCB8dco5O5ubQdrE+NPyS1xJKI4bDVkUtEotxQyrd5Ro73j+L4nX1jhX7xCTcG8d2a27m662xEayqhyrg3ZHFzWHUJZSqMneaPJJXp/tNNDucD5aLHUrjtGwqDabXdnr+yqDdnC1BfZbcdQ+vXTcBQk+NrqN08SQeHA6eq+Zti9klKjXW8MxXG2kvOhSVHkW1a6Lc0B5NJII1Xujga4HLRNh7IcRsSbRlESZBzXwt881PvuMNInvOFz3igvdSpB8oUTw141WYx4fi162h2rK7XfLyq/PGXAuCLU48mcythLaY6i0jRC0hITuKCQOJ6uNCOn3LOMYt1+t1jl3Ion3RIVBaSw44JCT5UqSkpI04njwHE1qztVwQWifd1X0IgW6QI0x9cR9KWHSSNxeqOCtRoQeokA6ajXmVlhzcLv8Asitd9iXB5yyWaei4uxoDz7bCnUthtO+hJB0KVjgfzfnFaHKZyndke1u1ot178Ku+QyZUBBtMr8s0fBwF/wCz4DxFdfxUHe287xd2+sWJu4uqub8bwpqL4E/vqa3d7f03Oryfp8Xr4Vq/db2fi0SLurIBzfGe5B+R4I/ybbn9Enc6/j+LUa9Y1kL1LkXH/SLgzLPKmR7f0Wcjquke2uSGlbzyHgGndC1vFCdQo74/N01Na7Zvc4EfZxe7BdLLepYud8mMBmVaZWryJLxKHXDyf+z3TvKUdNNNCNao7FbMlstwvj9khy1uXBiM3KdZMdxO404AUKJUkDjr1a68FDrSdN3XI9jciRiN/nbNrsi4XJ6Lo5EvyoLwTLbKAQ064d4b7aQEg7xSUhI4KG7XXKiFSWzr+NZX9IH/AO6aqtqS2dfxrK/pA/8A3TVBW18n3OSbU4QohIJO6NToPmr6183XA22twpUQkEkJGp/UKCQa2oYK5j8rIE35tNsiPeDvyHGHUBLvlRopIJUNDqADp5a91zzrEbZOXDuF9jRltrQ28tevJMLWAUpcc03G1EKSQFEE7w0664js2nZDY5hyFUO9T7D0huTUq3PWh5LsNqU/yjcptPJhTg8ivfboc8njVuLO4/G2Z5hg12xy8S7ncX56oZZtzym7kiWpa2nOV3d1s+PorlCnc08bSix068bQsTtN/fsU+6LbuEdgSXWERHnClo6flNUoI3OOm9roDw66orXcIN1tse422WzLhyWw6y+ysKQ4gjUEEdYrgFxiXO0bRLVb3L5kNvdtOCJtcm8w7M7L5SVvtndGra95RA3+Gp8mutWOyPIOjOzbCbPfcXudkkzgYjbDUJ1TcdW+QhT5O9yJcKknRSidVaeQ6B0m9Xa2WWKiVdZrURhbqWULcOgUtXBKR8ZJ4AeU6AcTWjf2h4cxj8u+vXpLdvhP+Dy3VMOax3NNd1xO7vIOhHvgOsfGK2+SuMM27wiTFkvoaWFJMaMX3GlaEBYQAVHTXTgCePVpqRwC7m5jZbtXhO2i93E3CSluBdV2t1Em6uLZSNCwE+KlvdCAtKUoIGugOpNwdpd2g4o3cbRbl3FxEu8oC7c0qI8DISfKnxPIOJ100HE6CvvEzXFpN4btLF5ZcluurYaASrccdRrvtoc03FLTodUgkjQ8OFcrckTmtr+zWbJm5Fd4qbfN33X7IptMTl220thRbaTulSkEEK4p3QToDqdU2/d5DeHXm42a+w3oWWFydZotlcEa2JUJXFPJo/K7xUlRd8ceNr4m9SDtFqzrFbnMusSHdkqcs4JuJcaW0mLp176lgAcAT19Q16q/dgzHG77czbbZdWXpoZEgR1BTbi2SdA6lKgCtsk6BadUn464JlNmyLKBtWRjQu6HJU2LKat8i3KYZuDbTbIcQHFo468moaJXov9Bq7mMvZ/tGwu+2i33u1ItUaau5yZUJ2ItjlmQ2I/5RI33AvidNd3c114jVR2KlR+BYZNxeVJelZrkuQh9ASEXWQhxLenlTokaGrCoh5akrV/LFkf0ftP8AiLjVb5akbV/LFkf0etP+IuNBUyXUMR3H3N7cbSVK3UlR0A8gHE/oFSlk2kYXeZMNi33tLiprqmYqnGHWkPuJ13kIWtISpQ0PAHXgaqpDiGGVvOb262kqUEpKjoBqdAOJ/QK/l/G4l6etWLcjGyK5PMZe9NFik2V1qO2hUl1aJRe3Ubm4Dyid9RG8dCnXqD+kcmv1rxqzvXi9SfBYLA1de5NSwgfGQkE6fPWhTtMw0zIEQ3OS29cVbsNLlvkI5c9fiat8eHHh1DieFfDb0pZ2P5Oy1GlSX5Nudjssxo63lrcWkpSAlAJ6yOOmg6zoKi73c23M02PTEQLsWIjchctXNkj+Dh2IphG/4ni6ucNDxHWdE8auK6Rdc4xO03ByDcr5HjOtOoZeWrXkmHFAFKHHANxtRBSQFEa6j46+t+zCwWS4ot9wkyUyXGDIQhqC+9q2DoVatoI0Go1+LUa9dcogNTbds6zLA7zjd5l3SbLuQh8jAWpq4JlrWptfK6cmjivRW+pJTpqSBVRbLlzPYGbfcmLvIcxqyG3T5fNz6/CHdyOkKaO6S8F6KPi7xGnjUG6VtTwUWu33TnoqhXJ/weC8mI8UyHOA3EeJxVqeAHXodOo1v7tfrTaY8WRcZqYzctzko4WhW86soUsISnTeKilKiE6anTTTWv56K5K9j2yO2pi3+BMtt6jOzSi0PKciJZbcSpZSpsjQFxGmoOoVqNQDp0bEr9fbhbLzIyeFcjEgXIt2S7mzLTK0U1uct4Nubw3Stad/cCVJVxGm9QUS9p+CpTDUb+0fDZKokcJZcUpb6TopnQJ1S4CR4h0PHqrei/2rpH0e8Jc5z5DwnkeQc05PUje3t3d01BHXXH8OxG45Ls4yWEtmVFuab69crPfJEdcaRLlp3S3LLK/ecUhHUEqSOCQDV/skeuV7sQzS9QEQrhe2GVBhLgc5GOhJDaAocCCVOOaj/pdPJQXFSWzf+cv0glf5arBUns3/AJy/SCV/lqIra81xlswIL82SVhlhBW4UoKyEjrISkEn9AFemvNcJjEKG9Mk8pyLDanF8m0pxWgGp0SkFSj8wBNBNY9tFw+/yILFqvTby7gFGGFsuNeEhIJVyZWkBegBJ0J6jWzy3J7HidnVeMhnCDASsIW+ppa0oJ6t7dB3QTw1PDUgdZFfzlsog5DGtey1hEe+3N23TViXZptqcjsWxtanAuVy26jx0JV4qVle8FndGvGus/wCk7y72xS/26JBnTZc5CGY7MSK4+ta99KtNEAkDRKjqeHD4yKqqFnaLiLl6hWY3CS3cJyimKw9b5DandNN4jebHAagk9QHE6V6Zmc4pDufNsi8sNSOXEYqUFckHj1NFzTcC/wDsk6/NURf7wxM26YPMjQrsuNzVLSZHNcjk2zIDXJBatzRJO4dQfe/naVKwoFxd2D3TZJdLJdXckIfhJX4A94NJccdLqJQf3eTCNVb5JUCCNCN4gFB2C+5vjlmnPQbjMkNSI7IfeCIL7qW2zqQoqQgpA4Hjr5D8VeB3adhDbFqfN5WW7ukqt6hDfPhIHXueJx+4g9RFaDIr2y7iuUgW++Org2p60rJtr29IkaKQOSG746VHQhQ4aKHx1ESZT68W2NRmGb/AdtcdCZ77dmeWqFuwlMKKkrbKeK9UjUHXXUfHSDu19v8AaLGWE3KalhyTvBhvdUpbxSN4hCUglRA1OgBOgJ8laT3S8IJtYTfW3OdVluFybLi+VWFbikDRPBQVqCk6EeUCpbEcjyG4YrOm5RGu8B5q4yIdpu6LKoSVxvF3JCo+4oo3uPWgDQcQK0WJ45d8h2KyW24EiyXi3XeTPsc+S2tp2W824pSJTza+LXLFS0rT1bqiRokgCDsDOQWl3J38bbkrVdI8dMl1nkV6JbUdEq3tN3QkEDj1pPxGttUZsqfnXewoy66wBDnX1KJHIFe+WI4Toy3roPJqsjTgpxVWdED1VJYH8KM++kDX2ZBqsNSeCfCjPvpA19mQaDGyf4LzfpDevtOVVdUjso+C836Q3r7TlVXUClKUClKUClKUClKUGONZApQ0ClKUGKzpSlApSlApSlApSlApSlBJZt8L8E/rh/7Pl1WipLNvhfgn9cP/AGfLqtoFKUoFKVLS88xSNekWp66lLqpIicr4M74MHzr+SMjd5IOajTcKt7XQaakUFTSo7ItouMY/Knx7qq8tc3th2W63Y5rrLSCCQsuIaKN3QHxtdNQRrqDXpcznGkWu33Eypim7kyX4bDdukLlPNjTeWI6UF3dG8nVW7oAoHqIoKihqQuO0jDIGMw8kcu63rVMeDDMiJDfkguE6BCg0hRSrXxdFAceHXwr2WHNMavTdwMS5FpdtSFzmpjDkR2MggkKcbeSlSUkAkKI0Oh48DQb5hlphpLLKEttoGiUpGgAr66VM2HOMavV15rgzn0zFNF5pqVDeiqfb1032uVQnlUcR4yNRxHHiKpqBSlKBUls6/jWV/SB/+6aqtqS2dfxrK/pC/wD3TVBW0pXjus6PbLbIuEvl+QjoLjnIsLeXoOvRCAVK/QATQeylc/G17BFWq1XVM+6qhXd7kLe6mxTlCQ5/RToydSdDp8eh06jp6HdqOGNSb6wudcgvH0cpdQbLN/gqfjUeS0II8Yaa6pBUPFBNBcHSvLIisvutOOpUstq3kp3ju6+QkdRII1GvUeqpF7adh6GrG65MuSU33/dY5mmayeP5o5LUcPGGumqfGHikGg2p4Vu3r+HXLesSm0XJJs0zfjlw6IBTyW8dfJoDw49VBcUr4RnkyIzUhtLqUOICwHG1IUARrxSoApPzEAip2PnuKv3yNZm7i54TLcW1FcVFdTHkLRrvIbfKeScUND4qVE8Dw4Ggqawah79tTw2xpuC7q/eYzVuf5CW+qwziw0slIALoZ3Drvp0IOhCkkagitpec2x+0xIz8xyfvSY/hKIzNtkPSUteVa2UILiEjylSRoeB48KClpUddNpOHW2FaJz11dkRbyrctz0GDIlokr/oJLKFDf4HRPWdDoOBr3W7NcYuFjnXpi6pbhW9ZbmKktLjrjrAB3VocCVpVxGgIBOo066CjpU9juX4/kFxft1umPpnR0B1yJLiPRXw2eAcDbyUqKCTpvAaa8NaoaB5akbV/LFkf0ftP+IuNV1SVq/liyP6P2n/EXGgraUqcyHMbJYLozbLgLuuU+yX2kQ7PLlhSArdJ3mW1DUHTUa6gEEgAjUKOnD5qkrTtCxK7YwzklvuEl+3SHuRjKFvkB2SvTXRpot8o7wB94k+9V/ROnnl7UMJjY83f3LrIVb1y/AuUat8hxbcjXTkXG0oK2166DdWlJ1IHXQWtOFTdlzLHLuzcVxbgppdsSFT2ZjDkR6MkgqC3G3kpWlJAJCiNDodDwrzW/P8AFp8x2FHmyxLbjLlJYdt8htyQ0nrWwhSAp8fFyYVrw06xQVvClQKNr+BrsEa/IuVyVbJMgxmJKbJNKFughO4CGesqO6PjIUBqUkDcX3O8Zsehuk95hASlTzghPrRGCuovqSgpY/8AyFNB+c6w5vLXLfy9/v8Aa2Iq18szbJyo6ZiFgBTbu7xKdBwI0I1OhBOtUkZlqOw3HZQlDTaQhCUjQADgBU0vPcYRmAxNU6RzuWPCg0IL5bLGmvK8tucnyfk397d18XXXhWyxfIrRk1uNxsspciMl1bKlLYW0QtJ0UN1YB4H5tKDb1JbN/wCcv0glf5araktm/wDOX6QSv8tBWileO6z49rtsi4yy94PHbLjnJMrdWEjiSEIBUr9ABNaWLnOLSsEVnEe7IXj6WFyDM5NegQgkK8TTf1BBG7prrw01oKbhSo/3R8TVZLbdmpk51i5tqdhNtWuSuQ+2nTecSwlsulsapO/u7uiknXQivXJzfHGMXg5KmXJmWuetDcZ6DBflFalnRI3WkKUNT4vEDiQOsgUFLSoJO1vCCLwVyry1zK0l65JcsM5CoiFaaFwFkEcDvade6CrqCiPbcNpGI27C28xnTprFjcWlKZSrXK6le9WUcnvhB8iyndOo48RQWHClRx2jYxz2xZd68puEiL4W0wqxzApTOgO8PyX/AGgNOsK8U6K4V417XcCbxN7K3rrObszEnwV2Uq0y91DnUQRyWugPAq00CvFJ14UF7Upm+HNZXOtr0m/3+3xofKB+Hb5pYYnIXu6oeA4qGgIGhBAUr46+cfaFiz2TMY2JVxauj8Pw1DEi0y2dGN3e5RSltBKEjqJURorxTorhX5Y2kYfJtzcyNPlSeUddabjx7dIdkrLRAcIYSguFKSRqrd0Go48RQVzaUoQlCBolI0A+IV+6j7jtIwyDjEPJXbut61THgwzIiQ35ILhOgQoNIUUq18XRQHHh18K2WLZZY8ldmMWqU6qTCUkSo0iK7GfZ3gSkqadSlYBAOhI0Oh010oN8eqpLA/hRn30ga+zINVhqTwT4UZ99IGvsyDQY2UfBid9ILz9pyarq5fs+zbGLTZrhAuNzLElF/vClIMdxWgVcZKhxCSOIINUfukYZ55/dnvYoK2lSXukYb55H1Z72Ke6RhnnkfVnvYoK2mtSXuj4Z55/dXvYp7o+Geef3V72KCtpUl7o+Geef3V72Ke6Phnnn91e9igraa/NUl7o+Geef3V72Ke6Phnnr91e9igrafqqS90fDPPP7q97FDtHwzzz+6vexQVuvzU1+apL3R8M88/ur3sU90fDPPP7q97FBW6/NTX5qkvdHwzzz+6vezT3R8M88/ur3s0Fbr81NfmqS90fDPPP7q97NPdHwzzz+6vezQVuvzU1+apL3R8M88/ur3s090fDPPX7q97FBW0qS90fDPPP7q97FPdHwzzz+6vexQVulKkvdHwzzz+6vexT3R8N88/ur3sUDNPhfgv8AXD/2fLqtrlmXZ5ib+T4Y61d9UR7q866fBneCfAZKf6HxqFU3ukYZ55/dnvZoK2lSXukYZ55H1Z72Ke6RhnnkfVnvYoK3ycK5Bs78NttjGAZFhlwlzYlxddalOwQ5AkpVJU8iUXVEpCklQUUk8pvDUDU8LL3R8N88j6s97FDtHw3zyPqz3sUEZtSu0q8bOs0VHxvJEuTbeq0xY3NTy33JA5fjuISfyZCkkOa7h1A13vFr4WaROsOdWnMZFjvT9kueNR7a6pi2vuSYUllalbrkYILu6oKI3gk6FPHgdauPdHw3X/fQ+qvexWRtHw3zyPqr3sUVyTM7DdoezzIXWrPfEP5HmTdzjxYduU+9GYS6yVOKQhKwknklu+MOtYSdTwryXnFctya17Qo1kYvVwNxhw3Yt0vlvVCky1suhZh8mQyOSKd4f7NA1UddeGnZvdHw3z0Pqr3sU90fDPPQ+rPexQTE9cvO8twm4Q7HeLWuxzHJ1wXcoDkfkEqYU2WElYAcUpShxbKkaJJ3urXqtSPuj4b55H1Z72Kz7o2G+eR9We9iiK2lSXukYZ55H1Z72Ke6RhnnkfVnvYoKwddSWzn+NZX9IX/7pqs+6Rhnnn92e9mpfBM8xOPIyYv3NSA9fHXUfwd06pLbWnUmg6rWtyOQIljmyFMyXkoYWSiOwt5xXDqShAKlH5gK0nuj4Z55/dnvYp7pGG+eR9We9ig4pbpMxrZxsotC8ay4TMfvMOVc2+jk78g0228Fq15LRWhWngnUnyA1srjcPDXtty49svXK5Ba2k2uM5apDcqWBBEdSkMLQHShLqglSt3QagngQT1n3RsN89fuz3sV8l7QcHU6l43VBdSkpSsxHt4AkEgHc6joP7BRXJmE3FiTsjuM6LmVwVBT/C2eYZKG7enwVTGim0o69/yrKz+cDuFNbXPTcJF6G0+xWK7pl2OYiEq1uWaTy15Z8pKdz83e3ml7uiSlWp8bxeke6PhfnofVnfZp7o+F+eh9Wd9mg28WUcgxgyYbc6D4ZGUEJlx1x32VEEeMhQCkkH/wBtQdNDXPNmT8xrFsdxS84RNReMdDEdbj9v/grXJI3PCGHz4qipGum4d4FeigBrVb7o+Geeh9Ve9ise6PhnnofVnvYojnG1y5zMh2N3rwHGMoEi83GG9EhLs0gyQhpcVbpcQlJ5Pd3FjVRAUU+KSCCd5HlzMd2tXbJ5lpvk3H8jtUHwOTFtj7zkRbAc1ZdYSguo3uU3tSkAHgdDVV7o+G6/76H1Z72Kz7o+G+eh9Ve9irFcav1ivFoxfG4yYWRxDJzt+/J5utbkx21w18tu6gNuI3xyiPE0PFStAdKMWHLpNmyCRb7Ddbm3Fyu33yO/coyos29hpSVPIU04EJb3d1ISdxCSB73XjXZfdHw3z0Pqr3sU90fDPPQ+qvexQaFhp7L9quN5Tb7ddrbAs9umNyXZ8F2It9b3JhDO44EqUE7q1E6FPEaEnq6ZUl7o+G+eR9We9inujYb55H1Z72KiK2pG1/yxZH9H7T/iLjWfdHwzzz+7PexUvbc7xT3VL5PN1IjOWS2stueDu+MtD84qGm7rwC0/2/poOq1zyfnNm6eLZREv8hNnbciyHIljmSUcq4Ukp3mmlDxQgE8eO+NNeOm290fDfPP7q97FfJraDgzQUG7slAUoqUExHRqSdSfedZNBw7Boc5zZrs+mqsuVSm8UcnWy/W23Kkw58Zx4IcQ4EIU2twJSUahJJ3XtQCQRVHtGskRrZZMRi2NZZFcvF7hSXFOxZc2astvtqckKSvlFt6ITw5Tr3fe/H01raDhDSnFN3dKS4reUREeBUdANT4nE6AD9AFfUbR8N8t5/dnvYq6rjN5xXLMmtm0KNZGb1cTcYcN2LdL5b1QpMtbLoWYfJkMjkineH+zQNVHXXhpfTHZWdZhhNyiWK82tyxynZk9y4wXIxjpWwpssJUsAOKUpQ1LZUjRJO91A1Huj4b56H1V72Ke6Phh670Pqr3sVBy/aXhLGG4tYbPaHszvENrIo9wbhx4a5SIraZPKvklhnXd8dRAcKifzRrqR6ZdhinMMpiZPYM1uduyKX4TFdtkyb4K805HaaXHfaZcSlsjc01cGhSdCdBXRxtHwzz1+7PexQbR8L89fuz3sUHI81x69ubTINqxS23m1Jg4WLWyvwB16A48HW3EwnpCkHVooTuqWlQPk3td5NdnwHInslxyPcJdouVom7oTLiTojjKmndBvJSVpAWn4lJ1B/TqK8vuj4Z56/dnvYrB2j4X56H1Z72KtFafJUls36sl+kEr/LWRtHwzzz+7PezUzgedYrFF/wDCLru8vfJLrf8AB3eKDu6H3tRHQMkkph4/PklmS/ycdZDUZhTzizoeCUIBUo/MBXA7nY73G2fZdaYVkuz2O3ezLuUNlFvfMgXFxlTKo3Ibm+AXgl7e0AHE9RKh2D3RsLB/3z+7PexX690fDPPX7s97FXVc/tci7zG8DivWG/wLcbAY0mU1anET0SQG0KiLUUb0do7upc1SFFKSF6DWvrsruVwt2AYpiczE8oZl+EHfcft6+RZ5KYFHlXeOniK30qPir3TorWrn3R8N1/31+7PexWfdHw3z1+7PexTRye6TZsiTtxU3jeUlN8gttWs8wzP4WoQfBiEfk+P5Qj/+OqvegkfrHLPkOV26DgFzdyiVikywIauzt1tYgOwXkbm43HWWWy5xB11SsDQaqOtdW90jDPPQ+rO+zQ7R8LPXeR9Wd9moINLUizf6QdrefTmN4jQ8fkRZF0ftTzjPKKW24hAUyylondB4oT1+KTvDQc7kQMhkbBrowuBmPhQvilRbK1YX0LcCp4kFbnibyhye9+clI6vf7tf0B7o+F+eh9Wd9mnuj4X56H1Z32aDlm0ONfcr2wiVjbGQW9K8RdjNPyLK+3FkvKeS8mI+txobiFoToohSFA+LqDqk7Sw367HaIxnVyxLIoluudiats1pNqkLet8xt1ThSWgjfcaUF6B1AUnUcdKvztHws/89fuzvsU90fC/PX7s77FWDkeZ2C7RNnuQuM2i+IfyPMm7nHiw7cp96Mwl1oqcUhCVhJPJLd8YdawDqeFWGyJi5s7Rcpmrj3ufbZsaMtu83qCuHKccRvJ8HDSkNjk0g7wKW0DVStddQarPdHwzz1+7PexQ7R8LP8Azz+7PexQVw4ipHA/hRn30ga+zINPdIwzT/fP7s97FePZfc4V0vObz4D3LR5F+bW2vdKdQLdDQeBAPWhQ/VUR69lA3sYnEpSf9Yb11/1nJqv0FSOyb4LzuP8AOG9facmq6gUpTSgfrpThSgUpSga1gmufTsuyqeb/ACMOtFvuLVjnKhKiyHVIenuoShTqW1e9a3d/dBUFbxB4AaE/HaPm1/xxEuR4HaIESNbfC2TOfLjs14b5XHbbbO8ClKQSvRY8ccNATQdIFK5mM9yKbl2M2WLZbdFjX+zquLEp2WpxSClDZUlSAgcAXB1KO9p+b5Fsz+/ybNfoztlt6b9Yro3AnEzN2Ghpe6oS95Wh5MIVvlHvuGmvloOmVqIGR2O4X6XY4F1iybjCQFymGlhSmQSQN7TqOoPA8eFc6b2tOQcOzK8TokO4PY7KZjsLgLUlmcp9DRZ039SkFTqUlWqhp4wJFaKZccysm1jKbpydkfnwcTjzJLaOUDTyUOyFbideKSePE69WunHQFjvGtN4VzDJto12YtMO9WmPaYtrl2Ru5xXrk4ormurSViM22g7+8EgKUrRWgVwB0Onmvm0q6Mw9nd0YTY7dCy1ltb67g4rSIVR+X4LCkg8NUjUDjp8elEdZpXOtnOa3fJ8+y20mRYpVnsbrLbEmAFqVI5VsOJJVvlI3Qd06a6qB6tND0WgU1pTSgClKUD9dKUoJHNQBmGC6DrvD/ANny6rtKks1+F+C/1w/9ny6raBSlKBpXkudwg2yN4VcZceIwDoXXnEoSD5OJ4V66lsxxTFb8sXHLoUa4xILCy21M0UwyOtbm6eG9oAN49QHDTU6hvnrjBZt/OD06O1D3QovrcSG909R3jw0+evHbclx64yRFt2QWqa+QSGo8xtxZA6zokk1B7Ltn1vb2YO41eIjq7LKu0idFtj+8UtRVPlxhhSVcQAAhRT8eoOvHX14Xh2K23aTdbjj2N2q1NWuIm3KXEjhpTjzu686FAAA7qBH0PH36xw46he3GfCt0Qy7jNjw46SAXX3AhIJ6uJ4V6ApBb5QLSUaa73DTT49a59tPs93eyrFcgi2Vy/wButKpol21stb61PMbjbiQ6pKDukKT166On56mceLmM7LLTi2WyFOw7JEZYvZa/Kl11ZAZgICffk76AoeVO4P8AicA7KytDzaHWnEONrSFIUnQhQPUQfKK+ulaTE8jt+QxpZhB9l+DJVElxpDe47HdSArcUNSPeqSQQSCCNCa3dApSlA0qR2dHWVlmvaB/+6aqt8tSWzofwnLPpC/8A3TVBXUpSgUpSgxqK88+bCt8RcufLjxI6PfuvOBCE/pJ4CvTXN8id50272GxSkpXCgWOTdm2ljVCpHLNMpUUnhqlKl6Hyb5oOhx3G320usuIcbWApK0kFKgeogjrr4yrjAiy2Ib82M1JkahllbiUrc0690Hif1VD7K3DEy3P8fYKBbrdeGlxG0e9Z5aM064hI6gN9ajoPKT+gSG1fB8quuRZY7boPhZv0W1tWu46oAtRjPLW4Tqd8aa76d0HVXDhQdtffZjoSuQ+20lS0oSVqABUogJH6SSAB89fWuaXLLLc5fLbc5bcya06t3mC3RWt9yVyafy0zT+gEnRB4DRWo3i4irrHbxbsgsUG+WmR4TAnMpfju7pTvIUNQdDxH6DxFBsaUprQY41njSlA0FSNqH/1iyQeTo/af8RcqrqkbV/LHkn0etP8AiLlQV1KaU4UA9VeG2XW3XNTybfcoctTCt10MPJcLZ+JWh4Hh1GsX23s3e1P2yS48iPJTyb3JLKFLQffJ3hxAUNQSNDoeBB41zOz7P8ete2u3XPDLbDtEe126Q1efA2+TQ8t0tllogeKVABaz5QCjXrFB0GTlWMQ5LkWZkdmjyGzuradmtoWk/EQVaitqy6y+wiQy6hxpaQtK0kEEHyg1yraFszwFcBuIcVtcy8X+4iOqZIZBkLLii5Id5TTULDSXljTTxgANK6Dl1tl3LDrxabXJEKXKt78aK8nxQy4pspQrh1aEg8PioPbAuUG4F7wCdGlhlZbd5F1K9xY60q0PA/Ma+yH2VyHGEuoU62ApaAQSkHXTX4tdD/ZXFcFgZBjd/buasfNqPR6BYWLaXWtZ05rfUXPyRV+TQhR8c8d0KITVdhuWWCPdOZkOyZUyZPejPXPkCliZPaR+WSFEnQpCN0DqCUBIJ3SAHQqUFKBpUjs4BIyX6QS/8tVxqS2b9WS/SCX/AJaCtpTjT+ygUpSgUpSgxxrNKUGONNDWaUChpSgaVJYIAMnz0AADpA11f1ZBqtqTwX4UZ99IGvsyBQfnZR8GJ30hvP2nJqurluzqbnDVjnt2zHsclRk3+8bjkm+PMOH/AJSk66oTEWBx108Y6jQ8NdBSeHbSdfgpif7SyPwNBXUqS5w2k9lMS/aSR+BpzhtJ7KYl+0kj8DQVv6qfqqR5w2ldk8S/aWR+BpzhtK7J4l+0sj8DQV1KkucNpPZTEv2lkfgax4ftJ7J4l+0sj8DQa2Pg15s2V3i443k7cC2XyUJk+G/BDy2nykJW5HXvJCCsJTrvpWARqB5K+F62cz5eS5DcYGQtR4l9srdrfbeh8q+xuJcSFNOb4CQeU3ikpOqhrrW58P2ldlMR/aWR+Bp4ftK7J4j+0sj8DQcsuvhli2u7NsYZy2xqu1us8yO4XY5KCkoYShvkuW30qVuHTxuOh4GrCdssky7JvrvcZV/fvzN8mynIe9FkutjcQypnf15FKAndTv6hSQrXWt8qRtCU6HVYbh5cHUs5G/r/AG+A19RcNpPZPE/2lkfgaKnLlsrmXheYs3bImnIeTeDvKQxB5NyNJYQ0G3EqK1ApCmgQkp+YlXXUQ8m63rbPlGNqzLH2rtMxqLb5Sm4h3iOUdDgbQX9Q4Eq146++TqPj61zhtK7KYj+0sj8DXyEjaGHi90NwwOHrX0if3v7fAaDVL2bSYl8VJsl8ajW5ePtWPweRE5ZxlpveALS94BOoKdQUqBKQfmrWs7MclQxgUdzJrS6ziAQlCVWpX8JSlnkND+V8X8mT8fjHXq4VWc4bSeyeJ/tLI/A05w2kdk8T/aWR+BoPFhOHXbH8/wAqyORc7c/FyBbC/BGISmiwWWw2jRRWQdUjxuHE8Rp1Vd1Jc4bSeymJftJI/A05w2k9lMS/aSR+BoitpUjzhtJ7KYl+0kj8FWecNpPZTEv2kkfgaCtpUiZ+0nspiX7SyPwNBcNpPZTEv2lkfgaCupUlzhtJ7KYl+0sj8DWDP2k9lMS/aWR+BoGaEdL8F/rh/wCz5VV1cqy+bny8lw3l8ZxZDouzvIhOQPkKV4DJ11JhjdAGp4BRJAGgGpFR4ftI7K4l+0sj8DQVtKkucNpPZTEv2kkfgac4bSeymJftJI/A0FbULtMxzNMhkW9ONZZBscOKsOutPWzwkvuAnd3iVgbo4EJ098AdTwA9vOG0nspiX7SSPwNOcNpPZTEv2kkfgaD77PrTk9rgTBleSov855/fbebiCM200EJAQEAka7wUoq6zvadQFbDFrSq0W5xl2QZUiRJelPvEaby3HFL0HzJBCR8yRWo5w2k9lMS/aSR+BpzhtJ7KYl+0kj8DQUd0RNct77VuebjyltlLLziN9Laj1KKeG9p16ajX4xU3k+Ft3LBhjltl+AvMvsy48lbfKaSGn0vhxadRv7zidVcQVbx4gnWs84bSeymJ/tJI/A05w2k9lMS/aSR+BoPpguLPWF+93G4TW5t0vU8y5TrTJabSAhLbaEpJJASlA4kkkknhroKmpLnDaT2UxL9pJH4GnOG0nspiX7SSPwNBW0qS5w2k9lMS/aSR+BpzhtJ7KYl+0kj8DQVg66ktnP8AGsr+kL/901WOcNpevwUxH9pZH4GpnAZu0BD+TchjOLua314ub+QSEbq+Ta1SP4GreHz+Lr/RFB1WlSXOG0nspiX7SyPwNY5w2ldlMS/aWR+BoK40qR5w2k9lMS/aWR+BobhtK7KYl+0sj8DQV1S2X4vJuV7tWRWaaxAvVtS4y24+yp1l1h0DlG3EJUknilCkkEEKSOsEg/PnDaT2UxL9pJH4GnOG0nspiX7SSPwNB7cMx1WPxJrkiSmdc7lKVMuElLXJpdeICdEp1JShKUpSlJJICRqVHUn1ZHbnbvBRb/CCzFccAmJCdVPM6HeaB18XeOgJ4+LvAaEhQ1HOG0nspiX7SSPwNOcNpPZTEv2kkfgaD8ZdiUy5Xqy3+w3GNbLraG5DDJkxS+ypt9KQsFCVoOoKEEHX83TTjWy2f43Fw7C7TjEJxbrFujpZDi9NVnrUo6fGST+uvBzhtJ7KYl+0kj8DWOcNpPZTEv2kkfgqCu40FSPh+0nspiX7SyPwNZ5w2ldlMS/aWR+BoK2hqS5w2ldlMS/aWR+BrHOG0rspiX7SyPwNBXVJWv8AliyP6P2n/EXGseH7SPLiuJftLI/A1L22bn52rX1xrG8ZMg2O2hxpWQPhsID8/dUF+B6kklYIKRpupIKt4hIdWpUlzhtJ7KYl+0kj8DTnDaT2UxL9pJH4Gg3l/ZusmzSmLJMjwbitG6xIkMF5DSv6RRqN7hrw169OvqqBwXC9pFkudv552ixrnaY7i3JMVq0JYclKKVcVOhROu+Qs/HpoeBqi5w2k9lMS/aSR+BpzhtJ7KYl+0kj8DQbeTaVSsnhXd18lqFGdaaY3eHKOFGrhPxhKCkfMtXx1tqkucNpPZTEv2kkfgac4bSeymJftJI/A0G1iWYoyGTepT/LvlPIxBubojsnQqSOPEqUNSryhKBp4upj7Tszfh5JAkvXlp2z229TLzEipjFLwfkBeqVub2ikJLrpACQeKdSd067vnDaT2UxL9pJH4GnOG0nspiX7SSPwNBW0qR5w2k9lMS/aSR+CpzhtJ7KYl+0kj8DQV1SWzbqyX6QS/8tY5w2la/BTEf2lkfgamcCnZ/pkHg2MYu5/y5JLvKZE+jdX4uoGkM6j5zoT8QoOqUqS8P2k9lMS/aWR+BrHh+0nspiX7SyPwNBXUqS8P2k9lMS/aWR+Bp4ftJ7KYl+0sj8DQVopUlzhtK7KYl+0sj8DTnDaV2UxL9pZH4GgraVI84bSuymJftLI/A05w2ldlMS/aWR+BoK6lSPOG0rspiX7SyPwNOcNpXZTEv2lkfgaCupUjzhtK7KYl+0sj8DTnDaV2UxL9pZH4GgrqksD+FGffSBr7Mg05w2k9lcS/aWR+BrwbLXbs9fM6XdoUOJK5+a5RuLLVIbB5uh6aLU22SN3dOpSOJI8mpD27Jx/qvO+kN6+05NV9SOyb4LzvpDevtOTVdQKVxvbm9PgbSsAm21m8T3XVzg5bYVxWwJfIx1PIBTvhBIUNeI1OmnHgK8F0xtGXbLDl2I5Nf7lcXFc5NoN3ktNvupP5aPye/wDk0r3FICf+Gfe6UHc6VyBuVato8GfmNrmzhb4tiMdgsT3mQZC0cqvVKFBO82NxO917yljrSKjVQEq2d7H5yZ988Kvd1trVzdF6lbz6HY7q1pP5TylIJ00+aix/SNK/nzalc5pRlN3x65Xx56z3KKyqebs5GYhqSWQqK22nUPHxvH30D/babx0rpmW2K2XTIW5L8m4FSbbKG5Gub7LYKFNlJKG1gbw3lcevjRFvSv5jeEs7HtkN0RJyOXLuN6itSw3eX0uykPNurWkqLg6y2nTjwHAVR7acsj33ZDkyoCL9ZL1jk+Ey/HEwtPtrcfaSPHacKVhbbigCVEanU6EA0WO8eWlcQaiPzdvVltc+236zxEY8+4I670tSX1tLaaQo8m6epC1a68SeJ1IrXbH8pj4rj0dN8gZG61eb9JtLV3euBlNl0PuoZQUqdLjY0Tu7wQBqASeOtCO35LdDZbBOuwt824+CMqdMWG2FvOhI1KUJ1GqviGtajHc3tGSXw22yszpbCIYkuTwwUxkKKtAwVK0PK6akp04AcdDoDwm7NLh/6PeXXRi8ZCmbEyhbLT/O0guobRcUsBCVb+unJqUnTy66nU8as4EeRJ2/WBlyHdrVbUWF5xiK7eHSp5TC220OONIWUDRKjpqpROpKgCKDtVZGtcs/0k21pxK0yo7lyRIF8hR9IM5yMtxDryUrRqhadd4cOJ4E66jrqQvGTJehwrzHul8tU+4ZIzjV8imW5/yWxynVu8UJXupbRy6f+mKgqg/oOlcrUm44ltRRbLDLudxttysMua5Bky3JXIyGFNhC0KcUpSQvf3d3XQkajjrXx2ewk5FieG570tvKLjLQ09cdyctbElx1AQ4xyJVybaUuaABKRu7h8pJojrXCnCuKN4nb1bb5GK845ALUjEGpCG+fJmofMlxvldeV99upA1qPzbI8kw6+7YrrYY97muwBDbiPLnKeZgeEMoccUhpalfnL3xok6aacE8KD+m+FOFccvDBx/PMCj2O83adByRD8O4x5VxekCS2GOUEgb6zuLGnFSdNQdPirU4DdLxY412wGXdbi/KuTIuFhnSHVOuojuAh9O+rrLBSpQ1JJC0A0HeaVzv8A0dUrVsaxyY9LmzJM6KJT78uUt9a1q6zvLJIHAaAcB8VdEoJLNPhdgv8AXD/2fKqtFSWa/C/Bf64f+z5dVtApSlApSlApSlApSlApTWmtApSlBg9dSWzr+M5Z9IX/AO6aquqR2dfxnLPpC/8A3TNBXUpSgUNKUAUpSgUpSgUpSgUNKUClKUCpK0/yxZJ9H7T/AIi41W1I2r+WPJPo/af8RcaCupSlApSlApSlApSmooFKUoBqS2b9WS/SCX/lqtqS2b9WS/SCX/loK0UpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgwQKk8E+FOffSBr7Mg1W1JYJ8Kc++kDX2ZAoGyf4LzfpDevtOVVbUjso+C836Q3r7TlVXUE/e8Nx285DbsgucAyLnbf4m/y7iSxx1O6EqAGvl4cQADqAK0t5stxxZp57Z5i9vlSbrPLtwbkXBbDKCveKngnRQBKjx3QCdeo+S6pQTdnxC2RcIRi8xlt6M4hXhga1ZS844ordVoggpClqUdAeo6Vr3dmOEO2y2WtdlUqFaneWgM+GP7sdfkUnx+BHk+LU6aamrSlBKXXZ7h11Ny5xsMWQm6EKmJUVbrqgAN/TXQL0SBvABXz19GcDxRhq5txrQmOm6aGYWX3Gy5pu+VKgU67qdd3Te0GutekX9cnJ3LLbIqJSYW7zm+XN1McrTvIbTwO84RuqKToAlSVa8QDvgQeo0EWnZjhCbZbrYmyqTEtryn4TSZj4Sw4fzk+PwPxfFqdOs1+pWzPBpWPO4+/jrC7a/J8LkNcq5q+9/TcVvbziurionqHxCrEEGs/qoJWRgGLyLxFvDsB5VwiRxGjyPDH99DYGm7rv/2/GeJ48a81s2XYLblxVxbClPgbinYyVyHXEsOK61oSpRCF68d5IB14661Z6jyGsa/F1UEQ5sowNVjfsXMIVa5Mnwp+KqW+UOPf0yN/r8p+MgE8QNNh0Exg5BAv6re4u6W9lDEaUqU8VIbT+b77Q6+XUeMeJ1NVGvz01HkNBoctxLH8sYYj5BAM1mO6HmkF5xsJWOpXiKGpHk16q8kzZ/h0y4T50uwxpD1xZQxNLhUpMlCBojlEk7qykdSiCoeQ1U60oNNj+OWWwrdctcANPPIQh15binXVoRruJK1kqKU6nQa6DU6ddeSz4Ridovki92uww4k+Q6p5xxtOg5RQ0UtKfepUoEgqSASCddao+HzV+HCpKTuAKXpwGumpoJ/oVjfS/pbzernrd3PCvCHddz+hpvbu7rx3dNNeOmtfm3YLitvu12usW1JEu8Nlu4rceccElB/NWlSikjTgOHAEgcCa++JZCb0mXDmwzb7vbnQzOhle+EKI1StCtBvtrHjJVoNRqCEqCkp39BM2TBcVsuvNdqTGPg6ozag6tSmWlcVIbKlHk0k6HRGg1A+IViNguMxbczAjW4oYYjvRmdZDpW007u8ohK97eSDuJ6j5Kp6UGmxLG7NitnTaLDD8DgoWVoZDq1pQTpru7xO6OGug4a6nrJrc0pQSWbfC/BP64f8As+XVaKks2+F+Cf1w/wDZ8uq0UClKUCpDO8Qk5cpuO9k17s9tZBUEWmV4O684fK4vQkpTp4oBA1UdQd1NV9QG1mXnWkW2YlibN5hvjW4OO3JMUlHEckg8SCeG8rT3p0HE6pDSbN7LkOQ7JZVjvOS3bwddzfZhXRDm7NfgNP6NKDnkK0o9/oSUq16yDX0wLCY2PbUpRgZDlNyiwLYEvN3K6rktcu8vVOgPALQhskgjqeSardn0nLJdqedyqwwbC4h0NxYMWSHwhlKU6KKwANSdRoANABXowy2y4UW4Srg0hudcbg9Lf3dOIJ3GgTqdSllDSCfjTw0HCqqU2wyJLd9xdi4y5sLFHfDTdn4r7zCg4Gf4OkuNEKSCS4Rx0KgkdegPiw2/X5Wyywwsonm33c25Mm+TZCw2qFFOo33FHgl1Q4DXyhavzdD065uymrbIegxEy5aGzyDKlhCVr8gKvINes8dBrwPVUTmGEzp+Au26K8xKvLs6LcpTr3iIlOsvNuFHl3ElLYQnXXdASCToTURYWO42u521qRZp8adCGraHY7ocTqk7pTvAniCNCDxB662NROzKw3W2TcnvF1YTCcvl2MxuClwL5BAabbBUU+Lvq5PeOmo4jjrrVtQKUpQKkdnX8ayv6Qv/AN01VdUjs6/jWV/SB/8AumqCupSlApSlArm2d3NT+1Ow4tdZr9vsUy2yZCFNS1RvDJiFthLJWkhWiWyte6CArhrrppXSal86bu0uI3brbi1tvS3fGDlzdQmLHUDoFLTuqUogEkBKeOmmqddaDS7H7q69ccrxw3Fy6RLFcksQ5bkjlllpxlt0NqX1rLZWpG8SVEJGpJ1Jhdrs7K2cyyURZt1buLEe2qw6PFW6lqQ6p1XhIUhB3Heob++Duo0I0666ps5xNrELC5DMkzbhMkrm3KYUBBkSF6bygkcEpACUpSPepSkces7LIWrm/ERDtauQckuBt2XqnWM31qWkHrXoNE8CAogkEAg1U/fMltXOgfud9i2qxW18tuyH3wymXKTqS2lZI1S3oSoDrUCCdELSbBh5p9lt9hxDrTiQpC0HVKgeog/FUDmeL3GLfsSu2PWlm4w7FHmRlQHHglRDzaUpcClnQqBRoSriQ4o668DudkuOzcR2bWDHLjITIlwIaGnloUVJ3ushJIBKRroOA4AVEVdKUoFYrNYoM1JWr+WLI/o/af8AEXGq2pG1H/6xZH9H7T/iLjQV1KUoMKHikakform2x9UxnMNoFskXS5XBmDdWGo6pslTqkJVFbWUjXgkby1HQAV0lRIBIGvDqrnGzGBkkTOMwud2x1+3Rb1LalR1LksuFAQy20UqCFHiSknhqNPLQQ95vE1OZ3zGbndbnb87mXBa8Zd5wcRBXF3tWNEb3JEoH+0bKd5f/AGuFdozNV1bxG8uWJO/dkQH1QU6A6vhtXJ8D1+NpXMLpg2RyrBlmJy7LFuYvF0fuFuvTkkDwVx0/k3FpP5RK2QEhO5rvBCRqkagdiZQtuO2ha+UWlIClHynTroriWy6/SbbdpTqpt3n2FvHoDk1U1bzrnO61LStlvlePKK8TeaGmitBugmui4leLUq6SoEu/25/I31crKt7MxK1RQAnRpKNddEJUnU6Akq3iBvAV7mrfKuGQ843NsIjwFkW9jUHVZToqQr4laKUhI8id4k6r0Tzyx4DkEXKLRHfYjot9ryW4303BDo1eTI5XcZCPfBWruiieGieBOugo7EKUFKiMAVJ7N/5y/SCV/lqtqT2b/wA5fpBK/wAtBWUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgGpLA/hRn30ga+zINVpqSwT4UZ99IGvsyDQY2UfBeb9Ib19pyqrjUlsnP8AqvN+kF6+05VVutArHCs60oFY8tZpQc22Mth+y5WZnjPSMouaJYPWrR3cTrp/3aWwPmArmWy1UKdDg4dkYvce2Xa53HwKe1dH0mVIjyFJQyXEuBSCltJKUn35TqNCnj2ljG5Nvym4zLeGF2u9qC7nGcWpKkPBvc5ZvTUEqSlCFJ8X3oUDrqFYh7N8JiWjmljGLc3BEkSkMJbIQh4dTg48FfONKK50+yjZ9l+R4s2ZDzeWR+Wx1Tz7jmj2gaci6qJICSsO8OpBV/Rr7oxG1wds+NWDSY7A6MyN9Lk95XLLadaAcPje+8dWp6zrxqzx615PcslbuOXw7JHjWd54WhqEtxxat4FAeWVABJDZUnQa676idNBW5kYfjcnJm8lfs0dd3bRyaJZ15RKdCNAdeA4nh89XBxbHn7fBwrMFSJt8bdmZ29Z46YcpXLPASwhqIhSj+SQRqkq1GgUTrrVfssTIZyzO8evKm40NLkNLcBM9x9lgvsHeQ2tzdUSrgToBxJ0FVsbZ1hkWBOgRschIiz3Q9KaKSQ64DvBZ1PvgQDvdfCvpJwLDpCn3HsYtinZCGkOrEdIUsNKCm9SPKkgEHrpo5ibJZ420XZGzF8LDMq3TZLyfC3VeELaYYU2tfjHf0KieOvE614NnuURsEZyq53GyXSTbBmUu1+Hom8uY6C8ENp5Nat7cTw6tTx6jXYJuEYpMvcO9yLFHXcoQSIsjiFMhIAATodANABoK8sDZrgsJ5p5jFbclbUjwpvVveCX/APpQCSN//taa/PUHLDFmDaFtfjRLTLuENLUdIPOa2vB9+Kl1e4lR4ar8bUfq4Vq1R0M7PNjE1LN1nvTZccTGmJa+Umb8VbhSpSlgcVpSdCoDyHhXb0YBiCZV2lCwReWvCNy4L0OshOuuiuPHjXw9zXBhHgRhjMLkbc5ysJvQ7rC+HFHHxfejq+KhXJ2IDs7KttDt2juxHI9pjPR4zNyccEdS2XnCtKhu7qyptKju9R4akca9+xF+FfDjNsvqLtBulsscG521s3Fzk7gh1sKdkkhWjmrigC2sHc3RpwWRXS5WzvDJU65TpGPRVyboCJzh11kAnXRfHiOHVX7OC4oxHtZi49DDllKlW3gQY+974IP5oPxdXzUGhQXmf9JV9MbXkJOINuTfmWiWpLP9oW//AP210fjU1iNjmQ7jcr9d3GnrxcyhLxZ15JhlvXk2EEgEpTvLJUQCpS1HRIISml1+Y0RkUpSgU/tpSgks1+F+Cf1w/wDZ8uq0VI5t8L8E4f8APD/2fLqu1+Y0ClKUA1gVmlArBrNKDFZpSgUpSgUpSgVI7Ov41lf0hf8A7pqq6pHZ1/Gsr4fzhf8A7pqgrv7aUpQKUpQKUpQKUpQKGlKB/bWKzSgAUpSgVI2r+WLI/o/af8RcartakrV/LFkfD+b9p/xFxoK0UpSgUpSgUpSgVis0oFKa01oFSWzf+cv0glf5arNePUaktm/85eH84JX+WgrqGsCs0GP7az/bSlApSlApSlApSlA1pWKzQKksE+FGffSBr7Mg1V6n4jUpgh/1oz76QNfZkGgm9n2Iw7jZJ0ty8ZFHKr9d08nFu77LY3bjISDupUBqQNSfKdSeJNUnQOB2gy31/K9uvzsn44vO+kN6+05NV4oJHoHA7QZb6/k+3ToHB8/5b6/k+3VdSgkugcHz/lvr+T7dOgcHz/lvr+T7dVtKCS6BwfP+W+v5Pt06BwfP+W+v5Pt1W0oJLoHA7QZb6/k+3ToHA7QZb6/k+3VbwIrhWZ5leZd5lvR9p0fB7PEm+CK3LD4fpod0mRIVqzHKjxQCfelJOuugDpHQKD2gy31/J9unQOB2gy31/J9uvNFzvEbQ85jbmRu3S62yKlcptppyXJIAGq1JaQdVHXeKUjgNToAOGJu1LColqs92Xd3JEG9OclbnoUGRKS+5/wBGOSbVovgRuHRWqVcPFNB6ugUDz/lvr+V7dOgcDz/lvr+V7dfW/wCd4rYrg5CuV0U04wlKpK0RnXGogV70vuISUMg9Y5Qp4ceql1zzGrXk1pxuXKlm53cb0Btm3yHUPDyqDiEFGg6ySrxQQo6DjQfHoHA7QZb6/k+3ToHA7QZb6/k+3Xjn7VsHhMPyHrpKLMefzc4tq2SnQmQQkpR4jZ98Fp3VdSteBNe9jPcbdzVOGpkTufVMCT4KbZJTozpryhWW9wJ8mpOm94vvuFB+egcDtBlvr+T7dOgUDtBlvr+T7dVtKCS6BwPP+W+v5Pt06BwO0GW+v5Pt1W0oJLoFA7QZb6/k+3ToHA7QZb6/k+3VbSgkugUDtBlvr+T7dOgcDtBlvr+T7dVtKDlWYYZDZynDGk3vJlB+6vIUpd6kKUgCDJV4pKvFOoGpHHTUdRNVHQOB2gy31/J9uma/C/Bf64f+z5dVtBI9A4HaDLfX8n26z0Dg9oMt9fyfbqtpQSXQOD2gy31/J9usdA4HaDLfX8n26rqjdodnzu8vwo+H5izijDSVrlSDbW5rj6joEICHCAkABRJ11Oo+I0H06BwPP+W+v5Xt06BwPP2W+v5Xt1NYKnaKvGLww5mTGQXFV3XDiXSRa2mW2Gm9EuL5Fop3iHEupAKuOiTrpX62bzs7tu0C74Vl19j5M3GtjFxZubUFMVSC644gMrQjxdfyaiPLoOs68CqToHB7QZb6/k+3WOgcDtBlvr+T7davabfbzFyvFMYtt1VZI968NXJuiGW3Fs8gyFpbTyqVN6qJJOoJ3W1aae+HywnMrzkmzXGpyGGmMjv0MOAFs8mykcFySk8dwAghOvFS0J1AJUHZUbnoHA7QZb6/k+3WegUHtBlvr+T7dVEdBbZQhTq3lJSAVq01UR5ToANT8wAr60El0Cg9oMt9fyfbp0Cg9oMt9fyfbqtpQSXQOB2gy31/K9upfBcMgyJGS714yVvkb480OSvclO/+Ta8ZXj8Vces8eArqh66ktnX8Zyz6Qv8A90zQOgcHz/lvr+T7dZ6BwfP+W+vpPt1W0oJLoHB8/wCW+v5Pt06BwPP+W+vpPt1W0PVQSPQOBr8IMt9fyfbp0Dg+f8t9fyfbrWbRrvkVnzfCW4FzjtWu63TwGXF8FBcc/JOub3KE8B4gGgSDx6/JXpzW93N7NbRhVknqtz0qI/cZ0tptDjzMdpSEJDYWCkKUtweMpKgAlQ0JIIqvX0Dgefst9fyvbp0Dgefst9fyvbqUlbQL3bbBf7UtTEnI7dfI1khvvs7jb65XJFh1aE6cQl3VQToFFB03QoAb20XO9WHaBCxS83d69RrrBelRZb7DbbrbzKmw42eSSlJQQ6kp8XUaKBKtRpB7ugcHtBlvr+T7dY6BwO0GW+v5Pt1q9p19vMXLMVxe2XVVkj3rw1cm6IZbcWzyDIWlCeVSpvVRJJ1BO62rTT3w+OE5leck2bY1OQy0xkd+hhwJLZ5NlI4LklJ47gBSQnXipaE6gEqDsqN10DgdoMt9fyfbrPQKD2gy31/J9uqiOhTbKEKdW8pKQCtWmqiPKdABqfmAFfWgkugUHtBlvr+T7dOgUHtBlvr+T7dVtKCS6BwPP+W+v5Pt1LW7DYatq19iKvOTBKbJbHQ4m9SQ54z04FJVv6lI3AQD1Eq06zXVqkrV/LHkn0ftP+IuNA6BQO0GW+v5Pt06BQO0GW+v5Pt1W0oJLoFA7QZb6/k+3ToHA7QZb6/k+3VbSgkugcDtBlvr+T7dOgcDtBlvr+T7dVtKCS6BwO0GW+v5Pt06BwO0GW+v5Pt1W0oJLoHB7QZb6/k+3WOgcDtBlvr+T7dV1KCS6BwO0GW+v5Pt1MYDhkF7n/8A5YyVvkr3JbHJXuSnUDd4nx+KvnPGuqVI7N+rJfpBL/y0GegcHtBlvr+T7dY6BwO0GW+v5Pt1XUoJHoHB7QZb6/k+3ToHA7QZb6/k+3VdXyfDimVpaWEOEaJUoagH49PLQS3QOB2gy31/J9unQOB2gy31/J9utXsYveQXZGYsZDcm7i9aslkW+O4iOllIaQ0yQAkEnrWo8STx69NAJS3Zvkl0mSjEyB1OSw72Ib+KGG0EJj+E7u+dUctp4OQ7y2/yep4DyUVf9A4HaDLfX8n26z0Dg9oMt9fyfbr77Ub5NxjZ3f8AIbcy2/Lt8B2Q0lwEo3kpJBUBoSkdZ4jgOsddSuDZXcbffsptF/vi7zAtMOFNauDjTYdKpCFEsaMpCVEFIKQE7xDgHHgSRR9A4PaDLfX8n26dAoPaDLfX8n262+Nm6uRFybuoIfkrLqYoA0iJ4ANaj3xGmqlakbxVod3dA21BJdAoPaDLfX8n26dAoPaDLfX8n26raUEl0DgdoMt9fyfbrxbLra1br1nERt+W+lu/NpDkmSt5xWtuhq8ZSiST42mvxaDyCrqpLBfhTn30ga+zINBjZN8F530hvX2nJqurl+zvOMRtNluEC55Db4kpF/u6ltOugKSFXGQpJI+cEH9dUnulYD2ttP1gUFZSpL3S8B7XWn04p7peA9rrT6cUFbSpP3SsB7W2j6wKx7pWA9rrR9YFBW0qT90rAe1to+sCnulYD2ttH1gUFUrTQg9RrhESFccbwbOtnknFrzOmXJ6eu0uRYS3YstElJ3Ap/Tk2SknRXKKTppqNa6WdpOA9rLT9YFDtKwLTTpbafrAormGNOJwLbBaLXdmbhOdg7OoMJ123wHZRK25DgJ3WkqVod3gdNPjIrT5LYL7accx5oWvIYb0zaA9kKxarWuY7a4a+W01CG3Gwsb6PE0PvjoDpVuzP2fNbSXM7G1J1UxyKIS4in4xjeDhRUGwOS3wAtRVrvb2vWSOFWHul4D2utP1gUHNLHAvuLsbRMSyKy33IVX2bJlWyeiHyqLgl9lKA04ttAbZKdAk7/Jo/o+LWnvmL5JCnbKsXjysjiTbVY5cKXebbbHJDEV19lptsF3k1J3N9BGvBSU8SUdddj90rAe1tp+sCg2lYCB8LbT9YFUcozS/X287LbPbHcQyGHkVsu8ESozGPyn2GuQe1W63oncda0RqndXxBAreY21Og/wCklIlSGcpuEaXjjUQ3SRanUx/CA+t3k98NhCE8mpOnk11Clb9Xful4D2ttP1gU90rAO1tp+sCoK6lSfulYD2ttH1gUO0nAe1to+sCiKylSXulYD2utH1gU90rAe11o+sCgrdaVJe6VgPa60fWBT3SsB7XWj6wKCt1pUl7pWA9rrR9YFZ90rAe1tp+sCgxmvwuwX+uH/s+XVbXK8tz/AAuVlOGux8mtjrUa6vOvrS8CG0+Aykgn5t5QH66phtLwHtbafrAoK6lSXul4D2utPpxT3S8B7XWn04oK2tVlUqdBxy4TLZFXKntMKMVlKSrlHdPETw8hVpqeoDieArT+6XgPa60/WBT3SsB7XWn6wKD43q4q2d7OWEwrNecgkQo6I7EaDEckPyXQn3y9wHdBIJUs8NT5SQDoNk+XybzeJEReB5ja5UlKpdwuN7tngbS1DdQlDfjK1010CeGiUkkk6k0g2lYDrwy20/WBWfdKwLtbafTig2eYW+03CwSG71ZGL3EbHK+BuwkyuUUniN1tQIKter/4qJzrHb09s8nusRXHrtLfhmbGhHQiE2+gritEaEpS1yg0Gm+Svh427VH7peA9rrT6cVj3SsA7XWn04pnBqdjEGVCRkq2rfLtlgkXcuWSFIjqjlpjkWwopZVoWkFwLKUFKdOJ3QCNeiVI+6VgHa60+nFZ90vAe11p9OKCtpUl7peA9rrT6cU90vAe11p+sCgrD11JbOv4zln0hf/umqe6XgOvwttP1gVMYJtAwiK/kvL5Ra2+WvjrqNXvfJLbWhoOqilSXulYD2utH1gU90rAe11o+sCgrdaVJe6VgPa60fWBT3SsB7XWj6wKCX21zVt5dgnJWm+zU228ifLcg2eTKbaZ5F5GpU02ob28R4oO9oQdNCDWyy2HJtW0q0Z61BmS4gtb9pnJix1vPMoW42624GkArUN5BSQkFQ3wdNASNr7pWA9rbT9YFZ90nAu1tp+sCioK7YjfLpZb5laIMhu5SMnhX2Db3QEurah8klKFAnRK3ENrIB6t5IVoddKe3okZVtMtWSswrnDtdntsllCp0NcZch+QtveSG3AFgIS0NVFIBKxuk6Gtr7pOA9rLT6cVn3ScC7W2n6wKo2mX2+03CwSG71ZGL3EbHKmG7CTK5RSeI3W1Agq16v/ionOsdvTuzyc6xFceu0x+GZsaEdCITb6CuI0RoSlLXKDQab5Kzp427VF7peA9rrR9YFPdLwDtdaPrAqVGp2MQZUJGSuNW+XbLBIu5XZIUiOuOWmORbCillWhaQXAshBSnTid0AjXodSPulYB2utPpxWfdLwHtdafrAoK2lSXul4D2utP1gU90vAe11p9OKCtqRtX8seSfR+0/4i4090rAe1tp+sCpiBn+Ft7Ur/PXk1sEZ2y2xlDnLcFLQ/OUofqDiP7aDqutKkhtKwHtdaPrArPulYD2utH1gUFZrSpL3SsA7XWn6wKe6VgHa60/WBQVtKkvdKwDtdafrAp7pWAdrrT9YFBW0qS90rAO11o+sCnulYB2utH1gUFbSpL3S8B7XWn04p7peA9rrT6cUFbUls36sl+kEv/LWBtLwHX4W2n6wKmcB2g4TGF/8Iye2N8vfJLre88PGQd3Q/ooOqUqS90vAe11p9OKe6XgPa60/WBQVtfJ5wNNqdUFEJBJCUlR0HxAcSfmFS/ul4D2utPpxWPdLwHtdafTigmNhMh1NxzpEi13qCqdksm4xTOtUiMl2OtDKUrCnEJGpKVeLrvADUgVIyLTepaPCJtivLG0yNd3DFu0aG5yDjJk+J/CdOS8G5DgWlHe018Xe6+q+6VgJ/nbaT/8A1ArPuk4F2ttP1gUVUuIStBQtIUlQ0KVcQaj7Dj1tVdFmHZotoskCSVRojEUR0yJI4KkFAA1SnqSdOJBVxG4T9/dKwHtdafTise6VgHa60+nFEc12ZWbIIefWF5dmuMS5MKunSqe8wpLc4Lc/gv5bgl/80p3d7k0gpO7XeKkvdJwHtbafTis+6TgPay0+nFBWUqS90vAe11p9OKe6XgPa60/WBQVtSWCfCnPvpA19mQKe6XgPa20/WBXj2XXO3Xa9ZzPtkxmXFevzS23WlapUBboSdR+tKh+qg9Wyj4LzSCAekN6+05NV2h+M1JbJvgvO+kN6+05NV1BjjTjWaUClKUClKUDjTjStJm1zn2jEbrdrazHelQorkhDchSkoVuJKiCUgkagH9elBu/11g8BqToB11yvHdptwv7OK222Q7S/kN8tpushCZhLEGNupI3zu7xcJcQkJA694kgAb2pyvaM7dMRu1iuMB623pm+s2GbGiTP8Aal0bzfJvBIKEPJG7vEBSN8nrSCQ60m82kzm4SLlDVJeUUNsh9JWogFRATrrwAJ/VWx1riWLQbNgm0aJjbGB43Z7xd4D67JPgurU28ppOrrLu8kKBA8beGu8njoDwrbbPdo2RZvi1nulos9mdmy1B+ZH5wUlMSJynJgqIQo8qohZSkgApQrjqACHVuNZ41y+4bSLnbcqtdouVttbAuN55tbhicVTm2ipYblKRu6BC9zUD4lDjrqB1CgUpSgUpSgUp+un66BSlKCRzQAZjgunDW8P6+r5dV2gqSzX4X4L/AFw/9ny6raDHGnGs0oGnzmvjJlR4rSnpUhphtPWtxYSB+s19q5ftEPg+1XHZt/typmLogSm21eCqfbYnqKN1biQDu6thaUqI4byhqNaDpiVBSA4haVIVxBB4V840pmQkqjvtPJBKSpCgoajrHCv57N4VHtOSYxZlSUWGbm0CysobbW14I1I5Ay2k+VsbxcTu+TlOFdDcjxcc2zY7AssOPAhXq0zUS47DYbbUqMpksrCRw3gHFp104hXHqGgdDkyWIzXKyX2mG9dN9xYSP7TX01G6VHdAHHXyVznaxZp07KsUvBtLt9sltVMTOtqAle846zuNObiyEr0O+n4xymvVqRPY7Jk2HZXaMYzCbuRrNCZayJ1JU4pRXu8jBGg8ZawttKgNdUkAa8oCA7K2tDiAtBSpKhqlQ4gj46/eh+M1pcVyC1ZBEkLti3UqhSFRJUd5pTbsd1IBKFJV8xSQeIIIIJBrd0DjWONZpQYHX1VJbOgDKyvUa/6wP/3TVVxqR2c/xrLPpC//AHTNBXfrrH66zSgx+un66zWDQYUpKQVK0AHEk+Ste3e7Q44EN3WCtSupKZCCf/ev1fLbHvNplWqbyngstpTD4bWUKU2oaKSFDiNQSNRoRrwIPGuc2/Zzglr2p2gY5i9ut79pjOT5LzCd1aS6FMsoPxpUPCFfMWhQdN8MieFeC+EteEbu9yW+N/T49OvSvRrXFtp+y3H3nIEiyRVjN5t2YkNXfl1eEDddSt9xR14NhsLAGm6klCUgEprqeYwrjcMPvNutMrwW4yYD7MR/UjknlNqSheo4jRRB/VQbGNIjSd8x3mXghZQsoWFbqh1g6dR+av0lxtTim0rQVoAKkg8QD1aj9R/sriOzy33fE72m4jHXbPGcx2BZ27Yrk0G4XRsuKUsBtSgUpQSFOH81JPEJ1q0wvJ8cj3dVjVcHZV3nTHm353gjiGJkxtOrrbbhG6S2kBITqdEt6AkpVo3BfUpSgU/XSlA0qRtX8sWSDydH7T/iLjVdUjav5Y8k+j1p/wARcqCt4041mlA4V80PtOOLbbcSpaNN8A9WvVX0I1Fcr2KW2BaM42lW+2w2ocZq9R9xpsaJGsRonT9JJP6SaDpa5cYS0xVS2EvK4pbKxvH9A669Ffzlc3YkW93XFbyzEMW4ZLykXMA1qGnS7ynIOO7v5OS34rSDruafFu7ld3zCFPuOH3m32iX4NcJVvfZiSN4jk3VNqSheo48FEHWg2MaRGk75jvMvBCyhZQsK3VDrB06j81fpK21OKbStBWgAqSCNQD1aj9R/sriOzy33fEr2m4jHXbPHXjsCzt2xXJoNwujZcUpaQ2pQKUoJCnD+akniE61aYZk+OR7ubGbg7Ku86Y82/OMRxDEyY2kF1ttwjdJbSAkJ1OiW9ASUq0u4L3jWeNKVBgdfVUls2AIybUa/6wS/8tVxqR2b9WTfSCX/AJaCtH6azQUoFY/XWaUClKUClKUClKUClP10oFSOB/CjPvpA19mQarj1VJYJ8Kc++kDX2ZBoPzsn+C876Q3r7Tk1X1y7Z5Py6PY57NtxiBPjJv8AeNx5y78kpX/KUnXVPInTRWo6+IAPDXQUfOufdjLT6+PcUFdSpLnfPuxdp9fHuKxzvn/Yu0evj3FBXUqS52z/ALF2j18e4rHO2f8AYu0evj3FBXUqR52z/sXaPXx7is87Z/2LtHr49xQVtaTNrdcLxiN1tNsejMSpsVyOhyQkqQjfSUkkAgnQE6ceutbzvn3Yu0+vj3FY53z/ALF2j18e4oI61bKbtZk4Zd7NdbfDyDHoHNkpQiasXGLuBOixvAhY3UqCtTxHEEcK91y2Um5Y1kbEu7Ibv9+uKLmq5x2N0RX2d3wbcQSdUoCEggnxtV9W9wo+d8+7F2j1+fw9Od897F2j1+fw9FaxOHX+bk9uyq+zrPKutkt78e0pYjONsofeADjy9VKUdUpCQkEaAq4kkaS2B7I77iEDG5FovVrbvFoZegylpjqDFyiLVvoS6Nd4OIWdQoH49dQdBec7592LtHr8/h6C756OrC7R6/P4egkY2zHJIdngW1nI7W4qDkRvSJT8Ba3pSi8tZ5dXKcVAL3QU6cEpHAcK6y0FpaQlxW+sAbygNNT8dSnO+fdi7R6+PcVnnfPuxdp9fHuKIraVJc7Z/wBi7T6+PcU52z/sXafXx7igraVJc7Z/2LtPr49xTnbP+xdp9fHuKCtpUlztn/Yu0+vj3FOds/7F2n18e4oK2lSXO2f9i7T6+PcU52z7sXafXx7igxmh/wBb8F/rh/7PlVXVyvL7nmi8owwv4lbWnE3V4soTet7lFeAytQTyA3RpqdePEAacdRT8756P5l2n18e4oK2lSPO+f9i7R6+PcVnnfPuxdp9fHuKCtrQZTEyachuNYLtAtTawQ/IeiqfdTx6207yUhWnUVagHyHqrw87592LtPr49xTnfPuxdo9fHuKDyyNnVqOBdFYD70ctuJltTl+O+ZqXOVElZ4b6y4N5XVr1cBXqs+OXNzLBk+RzYcm4MQzChtRGlIZYbWpKnFeMokrWUI4+QJAGvElztnvYy0evz+HpztnvYu0evz+HoKO5ImLgPIt7rLUtSCGnHkFSEKPUopBBUB16ajXTTUddTOU4Q1c8F6OQZyo0huSzNamPI5QqktPpfDjqRu7+8tOqgN3XU6aV+uds97F2j1+fw9Ods97F2j1+fw9B+sDxiTYpV+udzlMSbnfLiZkgsIUlpAS2lttCQSTwQganykk8BoBWVJc7592LtHr49xTnfPuxdp9fHuKCtpUlzvn3Yu0+vj3FOd8+7F2n18e4oK09dSOzr+M5Z9IX/AO6ZrPO+e6/Au0+vj3FS+D3LNRKyTkMRtr2t7eLn/LW7uL5Nrxf9j436f/Sg6qKVJc7Z9p8C7T6+PcU52z/sXaPXx7igraf2VJc7Z/2LtPr49xQ3bP8AsXafXx7igreFaay2hUS63m4vPB564SUuJO7pyTaG0oQ2PjGqVK/S4ryaVqud8/7F2j18e4oLvn3Yu0evj3FBIz8U20OXy53CFnGNREzFbrQ5oUtcZrTQISSrjp16nrUdTqAAOsMt8iwhvfWvcSBvLOpOnlJ+OpbnjPexlo9fn8PWDd897F2j1+fw9Bto1rcXfpF5mvpecCeQhNpTomM0Qkr6+ta1DUngNAhOnikqjLZs1mxcitrjt4YcslqvMu8xI6Y5D5ekBfiLXvbpQlTrqgQNTqkHTQlW953z3sXaPX5/D054z3sXaPX5/D06K6lSPO+f9i7T6+PcU52z/sVafXx7igrqVI87Z/2KtPr49xWeds+7F2n18e4oK2pK1/yxZH9H7T/iLjTnfPR/Mu0+vj3FS9uuubHalfnG8RtpkqslsS40byd1KA/PKVBXI8SSVjTQabo69eAdVpUjzvn/AGLtPr49xWed8+7F2n18e4oK1Wuh0018mtQeA4xkllyzJbvdZdqeavkluSW4yHAppaGktgAqOhGidf017zd8/wCxdp9fHuKxzvn3Yu0evj3FBNObNLuvGLzhgvcBeNXSW6/q7DKpTCHnOUdQk726ValRS4R4pUCUq3ePUtdP0VJc6572LtHr8/h6zzrnvYu0evz+HoNrFta136ReZr6XnAnkITaU6JjNEJK+vrWtQ1KuA0CE6eKVKi7Zs1mxcitrjt4YcslrvMu8xI6WCl8vSAvxFr3t0oSp11QIGp1SDpoSrfc7572Ls/r8/h6c8Z72LtHr8/h6nRXUqR53z/sXaPXx7inO+f8AYu0evj3FUV1SOzfqyX6QS/8ALQXfPdfgXafXx7ipjAbnmyOkHI4jbH9b5JK969FO6rxdU/7E6/p4fooOqAVmpLnbPuxdp9fHuKc7Z/2LtPr49xQVtKkuds+7F2n18e4pztn/AGLtHr49xQVtKkuds/7F2j18e4pztn/Yu0+vj3FBW0qS52z/ALF2n18e4pztn/Yu0+vj3FBW0qS52z/sXafXx7inO2f9i7T6+PcUFbSpLnbP+xdp9fHuKc7Z/wBi7T6+PcUFaeqpLBPhTn30ga+zIFDd89006GWn18e4rybLXbg9ec4cucNmHJN+a5Rlp/lgg83QhpvbqdeASddPLp5KD1bJvgvO+kN6+05NV1SGyb4LzvpDevtOTVfQKUpQKUpQKUpQKV5bm+uJbZUptovLZZW4lsdayASB+uuY4BCnX3G8Qz5GY3JqdOS0/dGy+47Ekh0aKjpYK+Ta3VlKQtKdQEHXUkqoOr6Cmgr+Wec73ZUZVLYuOZJasmZ+CC9yr09JgwIaSzvNvR1PKW9wUr/hf8RJK+FXlwW+dvt5trSsouUaVjrDzMOJd30R0LddcbW7rygba8RI008brKBvUV2nQfPTgOuv5zxG3zrh/oy3HMZ+T5aq9w7deHm3U5FMAS8y46lsnRwb4TyKNAoaHid3xjVBdHZ+NbPcSl2q43GTLyiTboktd0vsgttlbLjilJdcDxZLiglGqU/nDd0PGiO28PirPCv58ze2bRsawHMpr2TvWiC3FROtkeHfHZ8lpbfB1BfkMJcLSt5B0B3gRpvbpKTW3DnXHdp+CuRL9dJLORCRGucOXKW80sojF1LraCd1pQKNDuAAg9WvEh1alKUClKUClKUChNKUEjmvwvwX+uH/ALPl1XVJZp8L8F/rh/7PlVW0ClKUCtBm+TRcVshukmBcrkpTiWWIVtj8vKkOHU7rbeo3iEhSjx4JSo+St/UltEwGwZ5DisXxM5DkJanYj8Sa4w4w4Rpyid07pUB1FQOmvDrOoezCciOTWJN2NgvliCnFIEW8RgxI0H5xQFHQHya6Hh1aaE4xvLbNkF9vlntjq3n7G62zMcAHJ8otJO6k68SnQg8BoeHx1D4/ecksmzyRarnLul4lxrs/aGLtGt7st0MJJ0fWhlClFaU6o13dN9ICjxJrW7FLpZmdrO0G2W6Hdo7DrtuEcP2uU1uBEJIPKKcbG4onU/lCCrXUa660V0jL8shY49AhqgT7nc7iXfBLfBSgvOpaTvuKG+pKAlI01JUOJSBqSAfpEyuxzMLj5dFlKdtUiOl9laWyVuBWgSgI6yskhIT17x0668Oc4o/ervZcgtd2btl5sokCM8/F8IZKH29xwLbC0E9SVAhQ0KR1gkGCY3cN2dWx2yJ8MtlpXHt1i8KHCRIfeS0Zjn/Z/Kq3QPJvH84bpHZmFqU0ha2lNFSQooUQSnUdR0JGo+YkfPX1qQ2fZHcrzLyC0XlmKLhYriIbj0VCkNSEqabdS4EKKig6OaFO8rTTr41X0ClKUA1I7Of41ln0hf8A7pmq41I7Ov4zln0hf/umaCupSlApSlB5pbyI0Z2Q5vbraCshKSokD4gOJPzDianrFmEW45M5jcuz3ezXIRjLZRObb3ZDIUElba21rSdCpOqSQobw1A1qqNcrhKyq0bdorN9XaLxCvVvkiDIjxVMv25DKm1FGhUrVC95G8rXioJ10ASmgq8gzS2Wu9CxRoc+9XktB4wLa2lbjbZOgW4pakobSTwBWpOvHTXQ1vbjOiW61ybnPeRGiRWFPvuOHg2hKSpSj8wAJrgFiYya2bKcr2j2y/qtmQoulyuFwhPxmnmHlMOuNhlwqHKcG2wEbqkAbw8U+Xuc2HHybD5FsuTS0x7rb1MSWwd1QS63urGvkOijQajCs6tuUS3ITMG4W+WIrU5pma2lCn4juvJvoCVK8VRSoaK0UCNFJFb21XSNc35iIiHVNRHiwp8pHJuOD36UHXU7p8UnTQKBGuoIHN7Lh82y5G2wm/i431dmYtSJjMMMc321lSiFKG8oKfWokA+KkkahACFA/jFs5nM3Oyw2bZb2MdnXuXYIcdpK/Co5jB3R1atSFhRZVqndSUgglSuNIrropSlEKUpQKkrV/LFkn0ftP+IuNVtSNq/ljyT6P2n/EXGgrqUpQYUevgToPJUzh2ZWvKpN2jW6LcmHLVITHkpmxVMK31ICxolXjDxSDxA66pvLXNtlX8o+08nz1G/wbVBspO0a0sKkSE2m8v2eLKMSReGmm1RW3Avk18N/lVJSvgpaWykcfG0BquuM+HbrXJuU2QhiHFYU++8v3qG0pKlKPzAAmv58npmQod7zmxkTsAZvL792x15XjgtO6OyWVf+InlPBzwVu/GrSu+X61Rb5j1wsk5KjEuERyK+kHRRQ4gpUAfIdCaK0OFZ1bMomOQmYNwt8sRWpzTM1tKFPxHd4NvoCVK8VRSoaK0UCNFJFb21XSNc35qIiHVNRHiwp8gcm44PfpQddTunxSdNAoEa6ggc3suHzrLkbbCb+LjfV2Zi1ImMwwxzfbWVKIUobygp5aiQD4qSRqEAIUD+MWzmczc7LDZtlvYx2de5dghx2kr8KjmMHdHVq1IWFFlWqd1JSCCVK41dHXaUoaiMfFUns36sl+kEv/AC1W/FUls36sl+kEv/LQVopSlApSlAp+qlKBSlKBSlKBQ0pQCKksE+FOf/SBr7Mg1W1JYJ8Kc++kDX2ZBoMbKPgxO+kN5+05NVvGuX7P8clzbHOlN5dkMALv94TyMRbAbBTcpKSdFNKOpI1PHrJ00Ggqj6HT+32Xeli9xQV1Kkehs/t9l3pYvcU6Gz+32Xeli9xQV1Kkuhs/t9lvpYvcU6HT+32Xeki9xQVtKkuh0/t9l3pYvcU6HT+32Xeli9xQVhFS9jwHErLenrvabQIkpx1b+6l5wsocWCFLQ0Vcm2ogkEpSCdTr118uh0/t9l3pYvcVnobP7fZb6WL3FBrGdj2AtofbVbLjJYkyjLlR5V6mvsSXyQS460t0ocV4qeKwTwFbVWz/ABo5NNyVLFxbu06MqLIkN3SSklop03QA5onTrG6BunxhoeNfjobP7fZd6WL3FZ6Gz+32W+li9xQfGDsxw6Dhk7D4kCa3ZJxJfjC6SuO974BXKbyQr85KSArU6g6nX1pwXGRhow962mbZEoCExZ0h2UAB70BTqlKAGg04+LoNNK+PQ2f2+y70sXuKdDZ/b7LvSxe4oJjaZg/N+yG+Y9hONzbpcbqx4IkKnhbiRodFLdku724njokKJ1VwGhJFLgeLWq2Rol35luEG6eDchydxuC5jsVGo3m21F1xKEEpB3WyBwTqOGg/XQ+f29y70kXuKdD5/b7LvSRe4oquB1FKkuh0/t9lvpYvcU6HT+32W+ki9xRFbqKVI9Dp/b7LfSxe4rPQ6f2+y30sXuKCtpUl0On9vst9JF7inQ6f2+y30kXuKCsNZ1qS6Gz+32W+li9xWDh0/t9lvpYvcUGc0+F+C/wBcP/Z8uqyuWZbic1vJ8NQc1yd3lbq8kLW7H3myIUk6p0ZHEgEcdRofj0Ipuh0/t9l3pYvcUFdWONSfQ2f2+y70sXuKdDZ/b7LvSxe4oK2tFkGL2i+3CJOnonJkRApLTkW4PxTuqI3kq5Jad9J0HBWo/tNa7obP7fZd6WL3FOhs/t9lvpYvcUFPBixoMRuLDjtsMNjdQ2hOiUj5hXht1htNvvV2vUOJyU+7raXOd5RauVLTYbQd0khOiQB4oGvl1NabobP7fZd6WL3FZ6Gz+32Xeli9xQUdyiM3CA/BkpUph9stuJSopJSRoRqOI1Fee7Wi23a0O2i4wmpEF1ISpkjQaAgp000IIIBBGhBAI6q0hw2f2+y70sXuK/PQ2d2+y70sXuKDc41YLTjkFyJaIhZQ++qQ+tx5bzrzqtN5xxxZUtaiABqok6ADqArbVJdDZ/b7LvSxe4rHQ2f2+y70sXuKCupUj0Nn9vsu9LF7inQ2f2+y70sXuKCtHXUls5/jWV/SF/8AumqDDp+vw+y70sXuKmMGxSY/JyUDNsnZ5K9utnknY439G2jvHVk8ePk0FB1WmlSXQ2f2+y70sXuKdDZ/b7LfSxe4oK2lSXQ2f2+y30sXuKdDZ/b7LfSxe4oN3kNltmQ2SZZbzFEuBMaLT7JUpIWk9Y1SQR+kHWvLj2L2aw6Kt7UlTgRyYelTHZToR/QDjqlK3dfJrpWu6Gz+32W+li9xWOhs/t9l3pYvcUH3mYNi8y9vXZ+3OcvIdQ9IaRKdRHkOI03VusJUG3FDdT4y0k8B8Qqn0qS6Gz+32W+li9xTobP7fZd6WL3FBQw7fEiSJUhhopdlucq+sqKitQSEjiTwAAAAHAeQVqImE4zEyQ5ExbALiXXHgsvLLaHHBo44hoq5NDihwUtKQognUnU15ehs/t9l3pYvcU6Gz+32W+li9xQVtKkuhs/t9l3pYvcU6Gz+32Xeli9xQVulKkuhs/t9lvpYvcU6Gz+32Xeli9xQVtSNr/liyP6P2n/EXGnQ6f2+y70sXuKmbbikxe1G+xem2Tjk7LbHS7ykffXvPzxuqPI9Q3eGmh8Y6k8NA6nWakehs/t9l3pYvcU6Gz+32Xeli9xQV1S2MYLjuMXeXdbS3dES5p1lKfu8qSl9WgAUtLrigpQAACiNQBoDpwr5dDZ/b7LvSxe4p0Nn9vsu9LF7igy5s/xJd2k3HmlSFy5HhUplEp5MaQ/w/KuMBYaWvxR4ykk6gcarBoAABoBUl0Pn9vsu9JF7inQ+f2+y70kXuKCjiQIkSRKfYZKXZbnKPrKiorUEhI4knQAAAAcB5BWniYTjMTJTkTFsAuJcceSsurLbbjg0ccQ0VcmhxQ4KWlIUQTqTqa8vQ2f2+y70sXuKdDZ/b7LvSxe4qCs40qS6Gz+32Xeli9xTobP7fZd6WL3FUVp6xUns36sl+kEr/LX5GHT9fh9l3pYvcVM4Fis1/pB/rvlDPJ3yS2eScjDf03fGOrJ8Y+XTSg6rp89NKkhhs/t9lvpYvcU6Gz+32W+li9xQVtKkuhs/t9lvpYvcU6HT+32W+li9xQVtNakuh0/t9lvpYvcU6HT+32W+li9xQVtKkuh0/t9lvpIvcU6HT+32W+ki9xQVtKkuh0/t9lvpIvcU6HT+32W+ki9xQVtDUl0On9vst9JF7inQ2f2+y30sXuKCtqRwL4UZ99IGvsyDTodP7fZd6SL3FeLZZBdg3zOo7txmT1N35pJelFBcX/ydCOp3UpGuigOAHBI8upIezZP8F530hvX2nJqvFSGyb4LzvpDevtOTVeKBSlKBSlKBQ9VKUHHc9zq+N3uXCtWWYri1uhOBtUm6p5d19W9uKWEhQS20HN5veWeK0KHDTjftXeJjeP25vJsijvznU6F9SQgyXNN5RbbTqd0cdANdEgak9dcxsiY+KSNpeOZJa7nMRebpKusJQgOPonsPtp0YbKQdVoWFJ3Osag9Rrw7OIGQbPL3jDuaNTHIq8TZtgloSp5MKSh5SyysI13QUKbTva7pLX6KK63LznEYtriXN7IIJhTGlvR3218ohxtGm+sFOvijUanqGteF3abgbdrXdF5NCRBQEFT6t4J0XruHq6jodD1cKiLTAds2zTaNc34cmNb7vLnybXHLKy6GnmUo4NabyOUd3lBGmvjDUa1oMylNK/wBEK0Q4zMpy4twbVFLHgjvK8uyuOt1BTu68OTV/ZwNUdhdzvE27tGtC71HFwksIkMxtTyjjShqlQT16H/4NeZG03BV2STek5LBNtiviO/K3jyaHSNQgnT32nk/R8YqBjT3om3ix3C6XiVc2XcffTy7dsUzFZU6tpaEoASSneSknx1qPk1HAVzy885SdgGdNRbhcQmRfZZZtvNC957lpJdQU+JvaKT42vUPKdahH9FQ88xKZfGLJHvcZVxfZEhuOSQtTZGoWPm+fqryjaXgJiwpTWV251me+Y8RxtZWl90EAoSQOKtSOHXxrlWfyrhkW15C8QkFL7mIOMI5eA5yEpSpCHTEK90bhW2lXHXVP6a9OdZdEyBvZ3crRGk2yYm+CTJalWh9QhEsOtrLyEhJ4LWBrqAevXd40HXrbmONXLIZePQLuxJu0IkSoiCd9nT+kPJ/81v643socTH25bQ2pM2fcH5jdvSiW/D5NDi2UOpdQgpQlO6gqSPKfnUeNdkohSlKBSlKBSlKCSzT4X4L/AFw/9nyqraks1+F+C/1w/wDZ8qq2gUpSgVH58xn0qbCj4XcLPa2A2tcuTPjqfKlapCEIQCPJvkkkfm6a6nSwrV5VPdteN3G4x4rkuRHjrcZjt++ecA8VA+cnQfroIXELhtGexq9LeuVlvN0F0cgQZAjKZitpb8V1xxIJUd1xLqN0HiUJGqdSR+9nl+zpvP7rheZrtM5Ue3s3KJPt7S2gptxxTfJrSrUBW8hRGh6h5fJt7lcYWzXZsy9Nbm3FyFHS2UxY5demSCkkndSOtat4k8ANSToK0eyfM7PkF9lMxLZf1XaW0ZdwmzLa7GYSEFKENILgHijf0SkDU6LUeJJNxW22hZDeYuV4zitmeZgu3rwxxya8yXQ0mO0FhATqAVKKhxJ96lXlII82HZxNyXZpjt7jQWmr5fY2rEU6lttY4OOnjrySPfdYJBSkHeUNaXMrZYbjZluZDbGp8WJvPpSpkuLSrdKTuBI3t4pUpOieJCiOOulQmbWe7wNnkydCYmxJshURDsa3DdcgW1L6OUYZDflS0XNSjxiond4BIDR1WOFpYbS45yiwkBS9NN46cTX0rn2xzw7/AFm3fD+YOeF8y+GcpvcjyaN/c5TxuS5XlN3Xh16eLpXQaiFKUoMHrqS2dfxnLPpC/wD3TNVp66ktnX8Zyz6Qvf3TNBXUpSgUpQ0E7tHydvDsGvOTusGQLbFU8lkEjlFDglJIB0BUQCdDprrWgkXzJsayDGWL7Ot10h5A8YJXGiqYMaVyS3UlIK1bzSg2oaHik6HUgkCtylm0ycdnx76wl+1usKRKbUgqCmyNFAgcTw+KuYYviyb3luPT7cm/MYvjZW9DVdXnuVmvlstoCG3fHSy2gq0WoBSidBqkakPbIzbJJGK33PIXgabHZ5cgJgqaJXLixXFIedDuvBZKHClO7p4oB99qLvJr8i1YTc8ljNGYiJbXZ7bSdQXQhouBI/Tpp+uuSph3G1bJsh2UNW+U7e5T9wg28cg5yTzEt1a0SOUCSkNpS8d8k8FIKeJKde0W+EiNao9uUQ4lhhLJJHvgEhP/AMVVc72cZzdpWQqteSTYLqHsai5CJDLJZbjh1S0uNHVStUp3QoEnXTXXq1q5xmZPuMZy5SkchHkq3oTCm91aGdPFUvXjvK4q04boKQRqCTMW3FLIm+P2+yWaPa7PEcbM7kmNwzXUJ1aZB/6FsKBIHDXRAOgcTUTjnSP3RLUBz7z30iufPHhPK+Dc17q+Q/7vc08H5PTjvb/l36DutKUqIUpSgVI2r+WPJPo/af8AEXGq6pG1fyx5J9H7T/iLjQV1KUoFKUoFKUoFKUoFKUoBqS2b9WS/SCX/AJarTUjs36sl+kEv/LQV1KUoFfJ7lS0sMlIc0O5vdWvk1r61+HlpbQXFnRKRqT8QFBC7IMjv+QM5Q1kbsFyVacgkW1tUNhTTam222iDuqUo6krV1qNTtjzvIru0xcotwtz8o3vm6VjgiKD8ZAeLawV728FoQC6pZSEEJ00HXX32Czo0i5Z40kvIXJyuXNYDjK0b7JQylKxvAaglKur4qjbdFlzHoGRqj3i27VmbqWZ7bcZzkZTXhAStpzhya4oY945rw3QQrf67quz7ScgdxTAL7kbEYSnLdCcfQyokBakjgCR5Nev5qm8Ly+4x77kVjyibEfbs1vhzzNbZ5HRL6V7yFI1PFKm1EHXqUBpw1PQJLDUuK5GkstusuoKHG3EhSVpI0IIPAg/FUVYcXtfPDjMCyRrbZYEhLhShBSqfLbPiLV5VIa0SEk6+OOAAbSVRFNjTtzlW4zbs14K7IcLjUUjxo7R0CULPlXw1V5ASQCQN47auE7N+kvTnHOV5/5w3rt0t8N5bktOV/g3vvyfXucluf8LfruwoFKUoB6qksE+FOffSBr7Mg1WnqqSwT4U599IGvsyBQaPZvlmK2+x3CFcMms0OU3kF5K2ZE5ttad65SVDVKlAjUEH9Bqn6c4T2xx71mz7VarZZAguY1PUuFGUo5BeeKmkk/7zk/NVXzZbv+oRPQp+6g1PTnCO2OPes2fap06wjtjj3rNn2q23Ndt83xPQJ+6nNdt83xPQJ+6g1PTrCe2WO+s2fap06wntljvrNn2q2/Ndt83xPQJ+6nNdt83xPQJ+6g1HTrCe2WO+s2fap06wntjjvrNn2q2/Ndt83xPQJ+6nNlt83xPQp+6g1HTrB9demOO6j/AO5s+1WDnWEHrzHHD/5mz7VbcW22aai3xPQp+6nNltH/ADfE9Cn7qDUdOsJ8mZY76zZ9qnTnB+o5hjnrNn2q3HNlt8lviD/8Kfur5CDalLKEQoSlDr0ZSdP/AEoNb06wntlj3rNn2qdOcI7ZY96zZ9qttzXbfN8P0CfupzXbPN8P0CfuoNT05wjtjj3rNn2qdOcI7ZY96zZ9qttzXbfN0P0CfupzXbfN8P0CfuoNSM5wcHUZhjuv9ZM+1Tp1hPbLHfWbPtVt+bLb5viehT91ObLb5viehT91BqOnWEdscd9Zs+1Tp1g/bHHfWbPtVtubLb5viehT91Oa7b5viegT91BqenWE9ssd9Zs+1Tp1hPbLHfWbPtVt+a7b5viegT91Oa7b5viegT91BqOnWE9ssd9Zs+1Tp1hPbLHfWbPtVt+a7b5viegT91ObLb5viehT91Bz/McwxF/KcMeayuxuNMXZ5x5aLg0Q2kwZKQVHe4AqUBqfKRVT05wntjjvrNn2q1WaQIIyvBwIMYA3h8EBpPH+ASvmqs5rtvm+J6FP3UGp6dYR2xx31mz7VOnWEdsce9Zs+1W15rtvm+J6BP3U5rtvm+J6BP3UGp6dYSf5448P/M2fap06wnthjvrNn2q23Ndt8sCIf/wJ+6nNls0/3dD9Cn7qDUnOcJP88MdP/mbPtU6c4T5cxx71mz7VbYWy1nqt8P0KfuoLZbCNRb4ZHzMp+6g1AzrCO2WO+s2farJzrCNPhjjvrNn2q23Nlt83xPQp+6s82W3zfE9Cn7qDT9OsI8mZY76zZ9qsjOsI7ZY76zZ9qtvzXbfN8T0CfupzXbfN8T0CfuoNR06wjtjj3rNn2qdOcI7Y496zZ9qttzXbfN8T0CfurPNdt83xPQp+6g1AznCdfhjjvrNn2qlcEzHEWZeUF3K7E2Hr46tG/PaTvJ5NriNVcR844V0AW226/wC74noU/dUns9gQFScq3oMZWmQPjxmgf+G1QbXp1hPbLHfWbPtVnp1hPbLHfWbPtVt+a7b5viegT91Oa7b5viehT91BqOnWE9ssd9Zs+1Tp1hPbLHfWbPtVt+bLb5viehT91Da7b5viegT91BqOnOEafDHHT/5mz7VY6c4R2xx3h/8Ac2farbC2W3XTm6Hp/wCAn7qybZaxqTb4YA8vIp+6g1HTnCNdemGO6/Hzkz7VZ6c4R2xx31mz7Vbbmy2agc3Q+P8A3CfuoLZbCNRb4ZHzMp+6g1PTrCO2OO+s2fap06wjXXpjjuv9Zs+1W25stvm+J6BP3Vnmu2+b4noE/dQajp1hHbLHfWbPtU6dYR2yx31mz7Vbbmy2+b4noU/dWea7b5viegT91BqOnOEdsce9Zs+1WenWEdsce9Zs+1W15rtvm+J6BP3U5rtvm+J6BP3UGp6c4T2xx71mz7VStszLEk7V7/IVlNiTHcsVrbQ8bg1uKUl+eVJB3tCQFpJHk3h8YroPNlt83xPQp+6pK3W+B7reRp8Bi6CwWkgckn/rFx+ag23TrCe2WO+s2fap06wntljvrNn2q2/Ndt83xPQp+6nNdt83xPQp+6g1HTrCe2WO+s2fap06wntljvrNn2q2/Nlt83xPQp+6nNdt83xPQp+6g1HTrCe2OO+s2fap06wntjjvrNn2q2/Ndt83xPQJ+6nNdt83xPQJ+6g1HTrCe2OO+s2fap06wntjjvrNn2q2/Ndt83xPQJ+6nNdt83xPQJ+6g1PTrCO2OPes2farHTnCO2OPes2farbc123zfE9An7qzzXbfN8T0KfuoNOM5wnX4ZY96zZ9qpfAcxxCOMh5fKrG0Hb5Jcb3p7Q3knd0I8bqroHNdt83xPQp+6pPZxAgkZJrCjHTIJYGrSeHvfmoNoM6wntljvrNn2qz06wntljvrNn2q2/Ndt83xPQp+6nNdt83xPQJ+6g1HTrCe2WO+s2faoc6wjy5jjvrNn2q2/Nlt83xPQp+6sc123zfE9Cn7qDUDOMIHFOYY4P8AzJn2q/XTnCT/ADxx7X+s2farac2W3zdD0/8ABT91Z5ttmunN8TX4uRT91BqenOFa8cwx31mz7VDnOEa69MMe1/rNn2q23Nlt1/3fE9An7qc2W0j+IRPQp+6g1PTrB9demOO8f/ubPtUOdYR2yx31mz7VbcWy2HqgRPQp+6nNdt83xPQp+6g1HTrCO2WO+s2fap06wntljvrNn2q2/Ndt83xPQJ+6nNlt83xPQp+6g1BznCe2OPes2farV7M7hAuN+zqXb5saZHcvzSkOx3UuIUBbYSdQUkjrSofpBqr5stvm+J6FP3VNbP2m2cmz1pttKG039rdSkaAa2yCT/wCpNB+tlHwXnfSG8/acmq6pHZR8F530hvP2nJquoFKUoFKUoFeadIXEgyJLcV+WtppTiWGN3lHSBqEJ3iE7x6hqQNTxIr01jUcSeAHlNBypva7rhac1exK6M2FmU5HuDheQt6KEPFor5NOu8kEaq0OoGugUBrW/xrN59zz+84pOsKLcbbGblNvql7/hTThO4tCdwcPFO9x8U8ONcy2eWbKMu2RXTEmo1ri2a6XW4NuXEy1qfbZMxwuAM8noVnxgDv6AEKOum6ajaTBtOSZZj0HHsljR8gjPvQJ7UR1Lr3N62/4ShxIIKNN1vdUferKdOJFVWsyXIZufScfx962zoxuEVdwNsgXXkxJY4htx2QkBSWfFUSEBRJWz5N4V69m11xbFscv7OMYbeGL7BuDES52pUhUmRyzhCWlF1S1fkdFahQ0AG8rd69afL8Tuic0sOZ4sm3quFtjOwH4ktZabkxnCk6BaUq3FJUkEeLodSDpU1d9neUvpyS+NSYLd6yK6wZE6G1MdbjuQowSgRS8Eb/joCt5YQNd4p0I40G4e2nPNWDMpKsfSu44kgOz4rc9Km1t8lyu8h3d4ndB8UpB1GlfmNtHuy7lhUJ3EEtHK21ONK5yBEfdb5VYV4njENkEacCrVOo01rS3HAsuEPPY1rtWNxouSWxqHEjsSltojaMKZUnTktCBvbwIA197ujrr9dGc/5ywCZzFZP9U2nW1p53X/AAjfjcjqDyHi6e+8vxfPUH1m7YbpDxHLciewnRvF7mbfLaTdUlThSUhS0eJ1DfbI101BPlGhrH8vu8d+QpzFZL8KBBdeuMiI+h3kZCG0ueDoRwW4SFABQTprwrnF3wHaBP2fbQMd5ssjcnKL2q4sq50WUstrDWoUeRGpHIp6uvfPVu8dzEwvPLRDyK0487brZaL3CW/HQia5vWeetBC0s+J4zRVunUbpBUohPx2iqxfOX7hm3RO52NVtnuWvnVrSWh7RnfSgpcA0KHAVp4aEcToo6Vb1yrEcLv1ozmy39izY/AjN2Z62zm48pxxwLU806Xd8tp5Uq5MjxgCCdSVdVdVqIUpSgUpSgUpSgks0+F+C/wBcP/Z8uq2pLNfhfgv9cP8A2fKqtoFKUoFR+0DZ/Zc2kQlX96cuJCQvk47EpbCSpRGq1FBBJASAOOg1V168LCtXlLFxl47Pi2h5LE99hbUd5XU0tQ0C/n3dddPLpQc62Z4BaRhF0j2mVdbba71c3HgUS1qeXER+TbSh1RKghwI5TUHXddIBGo0zswxQ4rtPySFjlxuLmMNwI4cjSpa30sz1LWpSW97Xd0a5NSuOp5QcTpwr8oh5HbcL5s2fxraJ7LKI0MTnVIZYQlO6FeKlW8UgDRPAH4+Gh0WzSJtPh3NEXKYeLQ7K2y4sm3PPOyH5ClJ0KytIGh1cUpXWVafPRXn2xsSHb/irlxiXCbiaFzBd2IbLryi6WR4OpSGgVKSCHAOBAUpHl0I8GK3G7xdltlseX3ByBLYtrbmQTnpGjkZhR3UNleuvLuDRPA7w8ZWu9ub3U7h4UiDINvQyuVyauQS8opbK9DuhRAJCddNSATpUbl2EypuAvWm2yWHrr4bHuS5EsEJlyWXm3TymgJAVyYQNAdwboAISE08FPjl3s93t/KWV9t2Mwsx1JQgoLKkgatqQQChQGnikAjUVtajdm2O3O0y8jvF48GZmX25+GGLHdU43HQlpDSE7xCd5RDYUo6DidOOmpsqIUpSgGpHZ1/Gcs+kL/wDdNVXGpHZ1/Gcs+kL/APdM0FdSlKBSlKDl21qNyO0HZ3cGJc9tx29iM40mY6GFthh5fFre3CrUDxt3XgBroK9eWvG+7XbLhkxSlWpu0SbtMi7xCZKkONNNpXp75A5RSt08CQnUHSv3tRsmVXfJMVl2G22+THstxFweVJnFlTh5NxstpAbV5FhWpPk008tbLKbDd3cus+XWARXJ8GO9CkRJTxabkRnShRAWEqKVJW2hQO6QdCDpqFArnF7vtxtoueBR5spDC8xgWWHIS+rlmIclluSttLnvvFRyqEq11SFAA+KFVZ2tPRja3Dxq1jkrNdLM/KVFCiUMvsOtp5RAPVvpe0UNdCUA6akk+Z3ZzcZWPXGW9NZjZPNvLN8S4y4osMPs7gaZ10BW2EICCSATvKOg1AG7sVhu8vNnMtyBmFDks2/m6JDiSFPpbbU4HHVqcUhGqlKS2AAnxQjrJUQKNLtjYfdv+KuXCJPm4mhcwXdiGy68oulkeDlSGgVKSCHAOBAUpB69CNfityu8XZbZrJl9xcgS2La2vIJz0jRyMwo7qGyvXXl3Bongd4eMrXe3N7qU8SkQH+b0MrlcmrkEvqKWyvQ7oUQCQnXTUgE6VHZdhMqbgLtptkll66+Gx7kuRLBCZclp5t08poCQFcmEDQEIG6ACEhNPBTY5d7Rd7fyllfbdjMKLBShBQWVJA1bUggFCgCPFIBGo4Vtqjtm2O3O0ysjvF4EdmZfbl4YYsd1TjcdCWkNITvEJ3lENhSjoOJ046amxqIUpSgVJWr+WLJPo/af8RcarakbV/LHkn0ftP+IuNBXUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgVI7N+rJfpBL/y1XVJbN+rJfpBL/y0FbSgpQK1mS25y8WSRbG58qB4QAhb8Ze46lG8N4IUOKVFOoChxGuo4itnWny9eRN49LOKxre/eCjdjCc8ptlKjw3lFKSSB17o01001GuoDnOBYkMU2wzIONzLorHxaN+4RZM1yQ0iWt0clu7+vj8mlZVx4Ao1HjCpW0y2DlzWJ3FxyBnfPnLi9+GK5GfGbfDzjTateP5JXJeD/ma/EKutnMLapCuzEbJYeKxraOUelvwH3XZMt4p0BUVpAGpOp0A03QBonhWqt2zrIxhsLBZ7NmkWyBdBMZvK5DhmFKZPL8pye5oH1ElKlcpod5SjrxQbqrzam3f3tm+Qt4vygvSoDoh8mrdXym6dN0/0vi+fSoDZxcXbJcshkW22XNmxSGoLFpgTG3WFP3Dk1B4IQ6N9I4N769NAUrVxIWa7MBoAPirRQLXIevj97uam1Op1ZgsoUSlhnUbyuIH5RZHjHyAJSOpRVEazBr1YDJesrV9YuF8Upx6ascA86lQQ5yfkKUEBG6kq3AkJUddSbCuSYPs6yC0ZBjKJ7ltRasWVclxHo7ii9OMtZI30boDYSlSt7ireUARpXW6BSlKAaksF+FOffSBr7MgVW1JYJ8Kc++kDX2ZAoJrZ3fMgi2e4MQ8KuU+Om/3gpfbmRUBRVcpCiN1TgI3SSn9IOmo0JpekuU/J1d/WEPvaxso+DE76Q3n7Tk1XUEj0kyn5Ort6wh97TpJlPydXb1hD72q79VKCS6S5T8nV29YQ+9p0lyn5Ort6wh97VZ+qs0Ekclyn5Orv6wh97Xxl37IpkR6JK2a3R5h5Cm3G1T4ZC0kaEH8r1EVZ0oOdYu29i8d5jHdkMm1Nvr33UxZMFsLVppqQHePCvvAk3CDdJt1h7KZUefPKTLkNSIKXH90aDfUHdTp89XxFarJr5acascq932e1At0VO88+6eCQToB8ZJJAAHEkgCg03STKfk7u3rCH3tOkuVfJ3dvWEPva/GDbQ7Bmcp9nHm7m+3HRvPSHoDsdpJ1ASnVxKd4nidBrpoddOGtjQSHSXKvk6u/rCH3tZ6SZT8nV29YQ+9qupQSPSTKfk6u3rCH3tY6S5T1e51d/WEPvapLpLMSGpbaOUeUdxlvXTfWeoeXQfGfIAT5K1ez64zbthFmulyU0qbKiNuvqaRuIKyNToNToPm1NB4BkmUj/APTq7esIfe1npLlPydXb1hD72qz9VZ/VQSRyTKfk6u3rCH3tY6SZT8nV29YQ+9qupQSPSTKfk6u3rCH3tOkmU/J1dvWEPvarqUEj0kyn5Ort6wh97WekuU/J1dvWEPvaraUHKswyHI15Phq3cEubK27q8Wm1TYhLxMGSCBo6QNASrU6DQHjroDT9Jcn0/k6u/wBfh97Wc1+F+Cf1w/8AZ8uq2gkekuUfJ3d/r8PvadJMo+Tu7/X4fe1XUoJHpJlHyd3f6/D72nSTKPk7u/1+H3tV1eO83O32a2P3O6zWIUKOgrdfeWEoQn4yTQTvSTKfk7u/rCH3tOkuVfJ3dvWEPva91syy0XCxv3ppNxahMnQLkW95lTuumnJoWkLXqSANBxJAGtMWy2y5I/OjW159My3rSiZElRnI77O8CUkocSFbqgCQoDQ6HQ8KDw9Jcq+Tu7esIfe1jpLlPyd3b1hD72tnlWUWfG2mFXN5/lJKlJjx40dyQ+8UpK1brbYKiEpBJOmgHX1ivtHvlqkY6jIWJzTtrcjiS3IQdUrbI3gofHw8nX5KDT9JMo+Tu7/X4fe06SZR8nd3+vw+9qpYc5RpDm4tIWkHdWNFD9I8hr60Ej0kyj5O7x9fh97TpLlHyd3f6/D72q6lBIjJsp147Ort6wh97UzguQZG1IyTksFuT+/e3Vr3ZsUcmotteLxcGv6RwrqY66ktnP8AGsr+kL/901QOkmU/J1dvWEPvaz0kyn5Ort6wh97VbSgkukmU/J1dvWEPvax0kyn5Ort6wh97Vb+qs0Ej0lyr5O7v6wh97TpLlXyd3b1hD72q6tRkV/tdhajquLzgclPchGYZZW88+5oVbqG0AqUdEqJ0GgAJOgBNBp+kuVfJ3d/WEPvadJMp+Tu7esIfe1vcfvFtv1qbudqk8vGWpSNShSFIWklKkKSoBSFpIIKVAEEEEA1qr/nGN2O7otdxnLZf/JF1QYcW1HDq+TbLziUlDW+vxU75Trx8gJoPh0lyr5O7t6wh97TpJlXyd3f1hD72qG4XGJAVFQ+4eUlPpYZQkFSlqPHgB5AAVE+QAmvbQSXSXKfk6u3rCH3tOkuU/J1dvWEPvarafqoJLpLlPydXb1hD72nSXKfk6u3rCH3tVn6qz+qgkTkuUfJ1d/r8PvamLbfsmRtSvz6cFuKnV2O2JWx4dF3kJD8/dVrymh13lcAdRuHXrGvVakbZ/LFkf0ftP+IuNAGSZR8nd4+vw+9p0kyj5O7x9fh97VdSgkekmUfJ3d/r8PvadJMo+Tu7/X4fe1XVPsZhYpGSrx2G/Imz2iRI8GiuOsx1Aa7rrqUlDatNPFUoHiOHGg8PSTKPk7u/1+H3tOkmUfJ3d/r8Pva+s/OsdgXyNaZkqSw5LleBsSFQnhGVI6uR5fc5PfJ1AG91gp6xpVHJeZjR3ZMh1DTLKCtxxZ0SlIGpJPkAFBL9JMo+Tu7/AF+H3tOkmUfJ3d/r8Pva9eIZjj+VLeTZpb61tNNv7j8V1hSmnAS26kOJSVtq0Oi06g6HjW3gXCLLlS48d0uqiOBt0hJ3QopCt3XqJAI106taCd6SZR8nd3+vw+9p0kyj5O7v9fh97VdSgkRk2U68dnV39YQ+9qYwK/5I2Mg5LBLm9v3ySpe7OiDcUd3VJ3nR/wCmo+euqnyVJbOOrJfpBK/y0GOkmU/J1dvWEPvaz0lyn5Ort6wh97VZ+qs0El0lyn5Ort6wh97TpJlPydXb1hD72q2lBIjJMp1/k6u/rCH3tZGSZT8nV29YQ+9qt/VT9VBJHJcp+Tq7esIfe1jpJlPydXb1hD72q6lBJdJcp+Tq7esIfe0OSZT8nV29YQ+9qtH6KUEj0kyn5Ort6wh97WRkuU/J1dvWEPvarP1VmgkTkuT/ACdXf6/D72vFstkTJd7zl6bbnre8u/NKUw46hakHm6EN0lBKSdEhXAkaKHl1Au6kcD+FGffSBr7Mg0DZN8F530hvX2nJquqR2TfBed9Ib19pyarhQKUpQKUpQKUpQK5jtkl3EZbgtohLEdNxuDqBMLaVmK4lkqC0pUCkr3eUCd4EAne0O7XTq0WYYxasqtjcC7Ie0YkIlRnmHS29HeQdUOtrHFKhqeI8hIPAmg49l8zaVFyrIsHs2V3GTNYsychtEoRo4eWkO8m5DdIb3Trunk1boI/OJqsi5cq+It+T2C+XB2xW2wLuU2Po1/C1qTq024dwlKwG3SoJUnQ7nWFVtbjG6CNP3232O+5Zc7i+0xMdS6hySGgDu8FFKQ2nj4qQBqsk9alV79mmKsY7jkmOq3R4b1zmyLhNjs8UodeWVFOv526ndTr/ANnhw0AK0mKN5ZcbZi2UyMxCmblHbeuUFbLYj6PthSRHIQFgpWUgb6lagnXjpUzswztFsl5C1mGR36UlnJpVmhyZkACI2ltzcb3nm2koCj5SoganTQVfYrs/seMrCLZJu/gja1LiQ3py3I8Mq6+SQeAHxA6ganTTU66iPsexpLC4su53+fCduirs9DkS08k/KUrfK1hKUlQ3uO6Tu6+Sr8Gs2Ww5OTjMI2WXedf2bVkz8GEmSG2+SQ20ghQLSUHeIeUCerQDQDjr0HDMfh4vjMGwQCsx4bQbQpXvlfGTWvwTCoWIOXZcK6XSabtNVOlCY6ler6gApY0SNNQEjTq8UaAVVVEKU1pQKUpQKUpQKUpQSWafC/Bf64f+z5dVtSWa/C/Bf64f+z5dVtApSlArk20qJcsk2y4tjLb7DMKFbZN65OXHL8Z99DjbTe8gKSVFvlCtPEaEg8dAK6zWiyjGLbkD0KXIXKiXCApaoc6G5yb7G+NFgHQgpUNNUkEHQHTUAgNHs+v98uz+R2W/M2968WCcI4fjJLbElK2kOtuBJKi2SlwBSdVaEHj5BpNmk7IW9qmTWzMLNb2b3IiMTGJ1ueWth6Ela0NtEKA3VIUVak8VFZOgAFVC8EtQsb1si3C8wnJEwTpE6NMUiU8/qDvrX+d70DdI3dAAAAABtLJYoVplSJqVyJc+ShDb8ySvedcSjXdTwASlIKlEJSANVKOmpJIaXOcXuFzyWwZTZH4aLnZUym22Zm8GXUSGwlWqk6kFJQhQ4HXQjhrqIa2JVg2zS2RWUm9W7HVx7fBH+xF0uDjwa5TXjuMoccPx8Qo/mJ3uwXKKmdAfhqefYS+gtqcYXuOJBGh3VdYOnlHEeTQ14L3jFlu+MdHJUQIt6UthpDH5MslshTZRp70pKUkadWgoPDguUP39+926fBahXOyz/A5TbTxdbVqhLiFoUQkkFKx1gEEEcdNTUVpMUxyDjjEtERyTIfnSlS5kqSvfdkOkBO8ogADRKUpAAAAA0FbugUpSgGpHZ1/Gcs+kL/8AdNVXGpHZ1/Gcs+kL/wDdNUFdSlKBSlKAequb3YOr/wBI2wpkfxdnF5zkX/xjIjhf/wDhu10itJkuN2++uQpD65MWdAcU5DmRl7jzBUkpUASCCCkkFKgQeB01AICX2XfD7aT4Pwhc9sbunveW8Bj8r+vXTWtPtN2cO3OVltwVd4cSz5HEhN3db6VcpHbiLUoqa0O6d5BI8bTdI18b3tdHx2yQLDbRBt6HN0rU6666srdecUdVOLUeKlE9Z/UNAAK+12tka6Ijty99TTD6H+TB8Vak8U7w8oCtFAfGkHyUHPZ+QXxnJ7U4xYW5N7vTclVqhzn1RkQ4jASVlxQQohxwra1G7w1A47mqrLAMli5hhtryaE2tqPcY4eS2sgqQeopOnxEEfqr85VittyKRAmSHpkSfby54JNhvcm80HE7riQdCCFDTUEHqBGhAI92O2i3Y/YoVjtMfweDBZSxHa3irdQkaDidST854mg2VKUoFKUoFSNq/ljyT6P2n/EXGq6pK1fyxZJ9H7T/iLjQVtKUoIzbZe7hjuyXJ7zaisTotvcUypHW2o+Lvj/8AbrvfqqXsab/s1mYZjqBZpuPXJ3m1Zjx1tSGpRbW7yxUXFB3f3F73BJ18b5q6jcYUS5W6Tbp8ZuTElNKafZcSFJcQoaKSQesEHSp2yYLZrPLtz4k3OeLWhSLY1OlF5MJKk7p3NeJO74oUsqUASAQCQQldt8/JLM5ZbkqyWq44fCuMV2e2l5xMxLnKpDbiEhO7uIUUq011JA6k669CymztZBjN1sUhxSGLlCeiOKT1hLiCgkfqNaaBhECOvclXW83SIJfhjcSfK5ZtDoXvpVqRvK3VcQFEgEJIGqQarfJQcfx7F8isGTsuPTYDt7dsDFkhCKhXJsRmFErmOb3l1WNG/j3E72mqh7MVztqNcLZamrKiNY5l5l2WHLMvfkOSWd8qcdQUgaOLae8beKid0keMdOiQ7ZFiXCZcEpW5KmKSXXXFbyglI0ShPxIHEhI4aqUetRJ0Nu2f47DyJu8stytWZb85iKp4mOxJeBDjyEeRRCldZIG8SACdaCupSlA+KpHZv1ZL9IJf+Wq74qkdm/Vkv0gl/wCWgrqUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKksE+FOffSBr7Mg1WmpLBPhTn30ga+zINBN4FZcglWifIhZncbew5f7uExmocZaGyLjIBIK2yo6kFXE+X4tKpOjWU/KLd/V8Puqxsn+C876Q3r7Tk1XUEj0byj5RLv9Qh91To3lHyiXj6hD7qq6vFFulrlzn4Ea4w3pcc6PMNvJU43/wDuSDqP10E90byf5RLv9Qh91To3lHyiXj6hD7qt6LzZzIajpusEvPKKGm+XTvOEHQhI14kEHXSvpcLta7ctlu4XKHEW+rdZS++lBcV8SQTxPzCgnujeUfKJd/qEPuqdG8o+US7/AFCH3Vbu636xWp5DN0vVugOOJ3kIkykNKUNdNQFEaivJ0vxUMh85NZORUooS54e1uqUNCQDvdY3hr+kfHQa/o3lHyiXf6hD7qnRvKPlEu/1CH3VbN7KMbZlLivZFZ230DVTSprYWkaanVOuo4cf0VheV4w1HbkuZJZksOqUltxU5sJWU6agHXQkbydfi1Hx0Gs6NZT8ol39Xw+6rPRrKvlEu3q+H3VavIdoUi25C/Ft1ug3q3It63uUiXWMl5mQkk7riHHE6NlOh3wfF0O8AOIpcLvKr3jsWW/LtT83k0iYLdKD7LbugKkBQ+LWg13RvKPlEu/1CH3VOjeUfKJd/qEPuq3kq82mKoiTdYDBS4ls8rISnRaupPE++Pxddfa63G3WyOJNznxYTO8E8pIeS2kk9Q1JHGgnejeUfKJd/qEPuqdG8o+US7/UIfdVv511tcGMJM64w4rKgFJcefShJB6jqTpXyVfrG3OagOXq2plvAFqOZSA44D1bqddTr81BpejWU/KLd/V8PuqdGsp+UW7+r4fdVtZeUY3DdeZl5BaY7zKw26h2Y2goUQSEqBPA6A8D8VfNvL8UdQ6tvJ7IsMoC3Sie0Q2neCdVaK4DVSRqfKQPLQa7o1lPyi3f1fD7qnRvKflFu/q+H3Vbxu/WNy1OXZu829y3tHRyUiSgtIPDrWDoOseXyivPbsmxu4zERIGRWiXIXrutMTW3Fq0BJ0AOvUD/ZQavo1lPyi3f1fD7qnRrKflFu/q+H3Vbxq+WV12Uy1d4C3YgJkoTISSyB1lY18X9deSPl+KPSW4zGUWR551QQ22ie0pSlE6AABWpJPkoNd0byj5RLv9Qh91To3lHyiXf6hD7qq6lByrL8fyRvJ8OQ7ndzecXdnUsuGDEBZPgMklQAa0OqQpOh1HjE9YFVHRrJ/lFu/wBQh91TNfhdgv8AXD/2fKqtoJHo3lHyiXf6hD7qnRvKPlEu/wBQh91VdSgkejeUfKJd/qEPuqdG8o+US7/UIfdVXVCbYs7RhFkhliVZ2LncZIjwzdH1NRgQCpanFAEhISkjX+kpI8tB7ejWVfKJdvV8PuqdGsp+US7er4fdV7cGl5DNxtqdlPMqJbyuUQbU6tyOWSAUkKVxOvE69WhFafZ5nastyzLLa1CDEGyvRm4zx13pKXWuUDvxbpBBT8YIPl0Aero3lPyiXb1fD7qs9G8q+US7+r4fdV8s4yifbMmx/GLNHiLud6TKcbel7xZaRHQlStUp0KiorQkcRpqTx03T8sWzwZFs0sWUw7efD70ykRIBdHF8g7ySvT3iSlRKtNQlJO6TwoPV0byj5RLv9Qh91To3lHyiXf6hD7qqmPyvIoD5Qp3dG+UJ0ST5dBqdB+s19aCR6N5R8ol4+oQ+6p0ayj5RLv8AUIfdVXUoJHozlOvHaLd/V8PuqmMEx/JHJGS8jn10Y3L46lZTAiHfVybWqjvNH/00HzV1U1I7Ov4zln0hf/umaB0ayn5Rbt6vh91To1lPyi3f1fD7qq4UoJLo3lHyi3b1fD7qsdGsp+UW7+r4fdVXUoJHo3lHyiXf6hD7qnRvKPlEu/1CH3VV1QtkzrnXa3c8KjxEeBwbWJZlFR3nHeXU0pKR1bqShQJ/pAjycQ9nRvKvlEu3q+H3VOjWVfKJdvV8PuqnV7Rbw7ic7O7XbYMnFoD72+0XFCW9GZdU09ISr3g0KHFJbIO8lI1Ukq0Fxfr9FtGJXHJlhb0KFAcnnc61tobK+GvlIFBqejWU/KJdvV8PuqdGsq+US7er4fdVqcAzu63fIOZr5Bgx3n7DGvsdUVSilDLylJLS97rUgp98NAoHXQaaVV4xdJN5YeuPJJbtzrmkAn37zY4cqfIEqOpSOvd0J4nQBqujeUfKJd/qEPuqdG8o+US7/UIfdVXUoJHo3lHyiXf6hD7qnRvKPlEu/wBQh91VdSgkujWT/KJd/qEPuql7dj+Qr2o35kZ1dg+myWxa3/BIuqkl+dup3eS0Gm6rj1nfOvUNOq1I2r+WPJPo/af8RcaB0byj5RLv9Qh91To3lHyiXf6hD7qq6lBI9G8o+US7/UIfdU6N5R8ol3+oQ+6quqE2xZ2jCLJDLEqzsXO5SRHhm6PqajAgFS1OKAJCQlJGv9JSR5aD29Gsq+US7er4fdU6NZV8ol29Xw+6r3YLIyKfjzUzJhZ0zXiVI5qdW5HLZ03SFK4nXr16uqovMNp02yXzIWotvivW/G5Vtj3HlVqDzvhikAFrQbo3A4k6HXeOo8XQEhTdGsq+US7er4fdU6NZT8ol29Xw+6razLtIN/j2a3tNuugB6a6o+LHZOoTwHWtZSQkcAAFKPUEq3NBI9G8o+US7/UIfdU6N5R8ol3+oQ+6qupQSIxnKdeO0W7+r4fdVM4FYMhcGQchndza3b5JSvSDFO+obuqjq2ev5tB81dUqS2b9WTfSCX/loMdG8o+UW7er4fdU6NZT8ot39Xw+6quHVSgkujWU/KJd/V8PuqdGsp+US7+r4fdVW0oJLo1lPyiXf1fD7qnRrKflEu/q+H3VVtKCS6NZT8ol39Xw+6p0ayn5RLv6vh91VbSgkujWU/KJd/V8PuqdGsp+US7+r4fdVW0oJLo1lPyiXf1fD7qnRrKPlEu/q+H3VVtKCS6NZP8ot3+oQ+6rxbL40qFe85Zl3F+4vpvzYXIdQhClnm6EQdEJAHAhPAfmg9ZOt1Ulgnwpz76QNfZkCgxsm+C876Q3r7Tk1XVE7KpsNGMT0rlx0npDeuBdA/wCc5NVXOlu6vD4np0/fQeDOW7q9hd9asSlJuy7bITBUkjUPltXJka8Pfaddc12eI2YZZacXYjwIkm722EuK/b9CH4vKM8lJRKb8oPjJO+NFK+eutc523/r8X0qfvrzypsTwKQYE+3NSVoPJuOKBRv6cCoAgka+TUfpoP5otgxOR/o+XnG7au3KyYXmWxa4bC0GaiUmarwfcA0WNE6HXgAnUnxdaqcrYtDmaZnjme5SbG3dUR0QDIYjlqVF8HSn8k462dFId5XxBpopWoHjVf7I7IjDMfdtNzyCz3JZlvyWnmGORKeWcU4tJ1WrUbyzp1cNAdeurJ242pRBVLhLI6iXUnSiufxZ+GW+5WCxTr/EdcsNvAcduclpMjxkhDfK66HeWnVZ4D3uquuuLRLpjqtgez9Dd0sCJbWbBRW8UKS3/AA91RKk6+8Da0FXEeKoceNf01EjYtFky5LKLal+a7y0hw7pU4vdCQSfLoEgD9FIcPF4ciU/FbtbK5boef3dwcosJCd4j491KRr8woOP2252mLt3ys5Pe8YXJTjLY5VkIaSkBbq1pO+pR3gjdJ4+93SRUFEuUZexjZQ/drjjDNsayO3/kU6LdIQ8eWdcUrTd0T79O7w4aqr+qVPWNRKlOW4k9ZKkamvyp2x7oSXLdujiBvI0FWlcbbukFzb5mka23bGYjZs0JcqVLWFlpKOU5QhsaJWPGTvFS0hPinRXVVB/onyLc/sIx5qA7GWpptxMlLJHiO8orUKA6ldR48eOtdGEixbxVy9t3iNCd9GpFftqbaGUbrMyA2OvRDiAP/SoOEWgbOLJkW1mzX0WOGy5LbDUBzdBUhcVvXk2+sqUvT3o1KtPLpXjt3hdmn4xB2kZC7j7C8Rix2JM1hlxjl99XLsOLfQpKXN3kNePHd+aumYJZJliyzIr1dMgsE5u9Skyg2xHU2tlaUJbTopTigRuJ48NST16cKt3Z9ocAD0yEsDjopaTVHK7ZaMPxPZ5bG7fkFqMiNEfj2e55QByRZdc5RWg/Jgo8Xhp+aE/m1L43b47GxLCNpWN2OXzhijCliPICXH5ULeUiQne0TrqjecbOg8nDjXfFT7Q6kJVMhKCeoFadBUnmFql3+/xNzOo0PGTH5G5WdEdlRmDeJI5Y+MhKhohQHWnXTQnUQaeJJsSIsN+7sRYt7y25sXNiHIb1cWhDzAQnTT36G+SKh+arfV8dRJueKO5Ft1dTcrMtp6BHGgdR4yEwgjhx4jlFbvD846ddd68NteiP4XD8QaI1cTw/RXyLtiJUS/b9Ve+8ZHH9NXBxbYxl7aoOA7P3o9ivcSfYWZDhgI1cty2Gm1jwtBKhqVdSvF8cdVe/Y1c8deRtHejrgXV2JlU6c01EKHHizyLKQtsD491SQRwPVrXXWJVnZOrMm3o4aapWgf8AtWGJNmYWpTMm3oUr3xStAJ/spB/PGGS8ZkXPZdJL9hjWeRAnQ02yMkvIYS5Hb/gzzyuLjv5pB01P5tWmASMZlf6QW0a1+EWt90s2pLMcKQVcoyh7lAkfGglOunvTproa6qJloGgEuGADqNFp0BrCJVlQ6XUy7elw9ag4gE/roNlSvHznbvOET0yfvrPOdu84RPTJ++oiczX4X4L/AFw/9ny6rqh80uVvOWYMRNjEC8P66Op4fwCV89VvOlt/6/F9Mn76D10rx8527zhE9Mn76c527zhE9Mn76D2VMZpdMJaUxZ8wlWNImNuFqNdFNhLqBpv6b/A6AjUfPW7Fztw67hF9Mn76/Ds61OEFU2Cop6ipxB0oOZ4vit1tez5/H8cYL1odvT5jx5MxbBRblKUrk0K3FHdUrgPLya9Qrerz7I3777s+0huXZYcVpUi3CQWpxc5EiEkICRyY3gQAfzdNdOOldWFytoGguEQaf98n76/IuFrCioT4YKush5PH/wBaqtTnljxy62ozch5Vhm3JcfTMYlORnWElspWQ42pKgCkkEa6H9QqCyqK/i2zVV6htv2RDK4kOG00jVdptpfbQ4rjruuFvVa1H3ugBJ3N49VVc7WpO6qfEIPkLqfvrJuVsI0M+GR87yfvqIjNjl2mXJWTs84qutnhXdTFqnKcLnKtck2VpDn/FCHC4jf1JJSQTqKv68LdxtTad1uZDQn4kupA/96/XOlt/6/F9Mn76D2Urx8527zhE9Mn76zznbfOET0yfvoPWakdnX8Zyz6QP/wB0zVFznbdf94RfTJ++pTZ/cbemRlO/NjDW/vEaujj+Ta+egtv10/XXl5ztvnCJ6ZP305ztvnCJ6ZP30HrpXk5ztvnCJ6ZP3050tvnCJ6ZP30Hjy4XpePym8fDXOKwlDRcd5MJBUAtQVuqAUElRTqkgkAHhrXJcZReoH+kiIibBDiMtYdGjlpNzU6GmRLd0Vryeq1a68Dp8e9XZTc7Z5wiemT99fjnC1cpv+HQ97TTe5ZOun9tBxDJLNGkRb/gezjJpUkX59xMyCyGn4NpDx/hLi3NzeQCN7dZ39SpXAbutdyagxU2pNsW0l2IGBHLbnjBSN3d0Px8K/CJ9pQNEToSdTrwdSP8A5r98523/AK/F9Kn76CAtmGWRm9SbDYY8hFuQ00xdnn5Lr6lNNp/IwUKcJKUAKClJBACSBoeUJEtjuUXqVn1shpvMhy5uZJcId0s5VoiNb2kr5JfJ9aP+AQ5+eXesgiuzC5W7U6XGLx/71NYTNtQcLgmQws9auURqf11Ve+leTnO3ecInpk/fTnO3ecInpk/fUR66V5Oc7b5wiemT99OdLb5wiemT99B66krV/LHkn0ftP+IuNUPOdu84RfTJ++pK3T4Q2w5Grw2PumwWrQ8qNP4xcPnoLmlePnS3ecInpk/fTnS3ecInpk/fQeypfNLphLKmLRmEmxpExtwtRropsJeQnTf03+B0BGo+et4Lnbh13CL6ZP31+HJ1qcKSqbBWU9RU4g6UEtsasPRzFJVuiqdFq5zku2ppze1ZjKWSlA3uO7rvFP8A2Sk68a+Wf4zjCrg1fHrS5Lvcl5lEeK3LcabmvMlS2eWbSdxwN+MveUlW6E68dAKsucraBoLhEH/5k/fX5VcbYSCbhDJHV+WT99ByjO33cVu9mtd1yqRaYE+DcJtwuyF8gqTOQhvcBWdQkbpWUo4+K0lI1CdKv9mE+83TZ3j9xyFpTd2k25l2WlTe4eUKASSnQbpPWRpw108lbdydaXQA7MgrA6gp1J/+a/YuVtA0E+Jp/wCMn76D10rx8527zhE9Mn76zzpbfOET0yfvoPXUjs36sl+kEv8Ay1Rc523X/eEX0yfvqU2eXG3pGSb82MNb/KI1dHH3vz0Ft+us/rrxi6W3zhE9Mn76zznbfOET0yfvoPXrSvJzpbfOET0yfvpznbfOET0yfvoPXrTWvJzpbfOET0yfvpzpbfOET06fvoPXrTWvJzpbfOET06fvpzpbfOET06fvoPXrTWvJzpbfOET06fvpzpbfOET06fvoPXrSvJzpbfOET0yfvpznbfOET0yfvoPXUlgnwoz76QNfZkCqI3S2/wDX4vpk/fU3s+cbdyPPHGnEOIVf2tClWo/3ZBoP46yT4S3n+sZP96qtOffUpRX6FZpSgUpSilKUozpWD1UpRWKClKGP15KwaUoAoOulKDNYNKUwY8lZFKVdP1mvyaUqIyaxSlFfJ7+MRv8AxD//AKKr6mlKo/BoOulKiP3WRSlDGKUpRSsilKDNKUor5HrrIpSjJXzgdcn/AMX/AOBSlXFx9jWR5aUpoxSlKgUpShpX6pShhSlKKwaxSlEfk1gUpRH6HXWUf7ye/wDAR/7rpSivweugpSiP3WRSlDGKUpRcK/VKUMfI9dBSlEfsV5on/G/8VVKUV6RSlKBSlKGlKUopSlKBSlKBSlKIwPfV/T3+iN8Fb5/WI/ukUpQ1/9k=</binary>
<binary id="8" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="9" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="10" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="11" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="12" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="13" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="14" content-type="image/jpeg">/9j/2wBDAAUDBAQEAwUEBAQFBQUGBwwIBwcHBw8LCwkMEQ8SEhEPERETFhwXExQaFRERGCEYGh0dHx8fExciJCIeJBweHx7/2wBDAQUFBQcGBw4ICA4eFBEUHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh7/wAARCAHvBGsDASIAAhEBAxEB/8QAFQABAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAj/xAAUEAEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA/8QAFAEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAP/EABQRAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD/2gAMAwEAAhEDEQA/AIyAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAB//Z</binary>
<binary id="15" content-type="image/jpeg">/9j/2wBDAAUDBAQEAwUEBAQFBQUGBwwIBwcHBw8LCwkMEQ8SEhEPERETFhwXExQaFRERGCEYGh0dHx8fExciJCIeJBweHx7/2wBDAQUFBQcGBw4ICA4eFBEUHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh7/wAARCAI+BGoDASIAAhEBAxEB/8QAFQABAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAj/xAAUEAEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA/8QAFAEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAP/EABQRAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD/2gAMAwEAAhEDEQA/AIyAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAB//9k=</binary>
<binary id="16" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="17" content-type="image/jpeg">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</binary>
</FictionBook>