本論文は依存文法理論の枠組みに基づき、英語ネイティブスピーカーを基準として、異なる母語背景を持つ英語学習者と三つの大型言語モデル（DeepSeek、ChatGPT、通義千問）における英語時間状況節の語順分布の差異を比較し、依存距離を指標として統語的複雑性が語順選択に与える影響を探究した。研究結果は以下の通りである。1）異なる母語背景学習者の時間状況節の語順分布に差異があり、三つの大型言語モデルが生成した時間状況節は英語目標言語の語順分布規則から逸脱している。2）統語的複雑性が学習者の時間状況節語順選択に与える影響は集団によって異なる：英語ネイティブの嗜好（後置傾向）と一致する学習者は統語的複雑性の影響を受けないが、嗜好が一致しない（前置傾向）学習者は大きく影響される。統語的複雑性と時間順序類似性原則が共同で作用する場合、後者が主要な制約メカニズムとなる。3）三つの大型言語モデルの中で、ChatGPTのみがある程度人間の言語処理における認知的制約メカニズムを模倣している。

英語学習者;大型言語モデル;時間状況節語順分布;依存距離