본 논문은 의존 문법 이론 틀을 기반으로 영어 원어민을 기준으로 하여 다양한 모국어 배경을 가진 영어 학습자들과 세 개의 대형 언어 모델(DeepSeek, ChatGPT, 통의천문)이 영어 시간 부사절 어순 분포에서 보이는 차이를 비교하고, 의존 거리를 지표로 문법 복잡도가 어순 선택에 미치는 영향을 탐구하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 1) 다양한 모국어 배경을 가진 학습자들의 시간 부사절 어순 분포에는 차이가 있으며, 세 개의 대형 언어 모델이 생성한 시간 부사절은 영어 목표어 어순 분포 규칙에서 벗어난 경향을 보였다. 2) 문법 복잡도가 학습자의 시간 부사절 어순 선택에 미치는 영향은 집단에 따라 다름: 영어 원어민 선호(후치 경향)와 일치하는 학습자는 문법 복잡도의 영향을 받지 않으나, 선호가 일치하지 않는 학습자(전치 경향)는 유의미한 영향을 받았으며, 문법 복잡도와 시간 순서 유사성 원리가 함께 작용할 때 후자가 주요 제약 기제로 작용하였다. 3) 세 개의 대형 언어 모델 중 ChatGPT만이 어느 정도 인간 언어 처리의 인지적 제약 메커니즘을 모방하였다.

영어 학습자;대형 언어 모델;시간 부사절 어순 분포;의존 거리