幼児の分類の直接テストを提供し、初期のカテゴリー学習における言語の役割を定義するのに役立ちます習熟テスト パラダイムのためのプロトコルをご紹介します。
幼児カテゴリ学習の評価幼児認知を勉強しての重要な側面が、挑戦です。習熟テスト パラダイムを用いた素直自分探しの動作だけに依存しながら新規カテゴリを学習に乳児の成功を測定します。また、パラダイムは、年齢の範囲にわたって、幼児の分類上異なる聴覚信号の影響を直接測定できます。たとえば、私たちは 2 歳児がどのように環境ラベリングの様々 なカテゴリを学ぶ評価: 我々 の仕事で 2 歳児をうまく学習カテゴリすべて手本がラベル付けされたまたは最初の 2 つの手本がラベル付けされたが、彼らは場合を分類する失敗ラベル付けされた手本がないまたは最後の 2 つの手本だけを標識しました。幼児などのタスクの成功を決定するには、研究者は、細粒度の経時的データを提供するアイト ラッカーを使用して各条件およびテスト フェーズのコース上の幼児のパターンの幼児によって表示される両方全体的な優先順位を調べることができます。.したがって、言語、または乳児のオブジェクト カテゴリに任意の聴覚信号の役割を識別するための強力なパラダイムを提案する学習します。
分類は人間の認知の基本的なビルディング ブロック: 幼児の分類能力乳児期早期に出現し、年齢とともにますます高度になります。1,2,3研究はまた幼児の分類内の言語の強力な役割を明らかに: 生後 3 か月から幼児を学ぶカテゴリより正常にカテゴリ手本が言語と組み合わせれば。4,5,6また、最初の年の終わりによって幼児に同調されて数名詞分類ラベルの役割。乳児のカテゴリに対する各手本のいずれか明確なラベルを提供する学習が容易になります (「これは、vep!」) で一貫性のあるラベル付けフレーズ カテゴリ手本をペアリング (「これは、vep」「これは、dax」等) (「これを見て。」) 非表示語句。7,8,9
乳児の日常の経験でただし、彼らが発生オブジェクトの大半は、おそらくままラベル。幼児を見てはるかに少ない (例えば、「マラミュート、」「動物」「犬」「ペット」) のすべてのオブジェクトに適用されるラベルを提供するすべてのオブジェクトをラベルが介護はありません。これはパラドックスを提示: どのように我々 は乳児の日常生活の中での相対的な希少性と幼児の分類のラベルの力を調整できますか?
この質問に答えるには、幼児がラベルとラベルのない手本の混合物を受信したときなど、さまざまな学習環境の様々 なカテゴリを学ぶ方法を評価するためにプロトコルを開発しました。具体的には、学習の初めにさらにいくつかのラベルの付いた手本を受信することができます分類を促進することを提案する-その後から学習する幼児の能力を強化して手本にもラベルが付いていません。ラベルのない手本の大きい数からの学習のための基盤は半教師あり学習(SSL) の家族を産卵、機械学習の分野で広く実装されているとラベル付けされた手本の数が少ないを使用してこの戦略アルゴリズム10、11,12。もちろん、実装学習戦略は、学習者の異なる種類の間では同一ではない: 機械学習アルゴリズム通常にさらされている多くのより多くの手本、各手本について明示的な推測をして複数カテゴリを学ぶ同時に。それにもかかわらず、マシンと幼児の学習から寄与するかもしれない疎ラベリング環境で新しいカテゴリを学ぶにラベルとラベルのない手本を正常に統合します。
私たちのデザインは、様々 な新しい部門のための単語を取得中の 2 歳児が半教師あり学習のこの種のことができるかどうかに焦点を当てください。標準幼児の分類尺度を用いて: 習熟テスト タスク。このパラダイムでは、2 歳児は、習熟段階の間に、新規カテゴリから手本のシリーズにさらされました。各手本 (すなわち、ラベル、またはラベルの語句) の条件に応じて、異なる聴覚刺激とペアにされました。次に、テストは、すべて 2 歳児見た沈黙の中で発表 2 つの新しいオブジェクト: 今ではおなじみのカテゴリおよび小説のカテゴリから 1 つのオブジェクト。
2 歳児は、正常に習熟段階でカテゴリを形成する場合テストで発表された 2 つの手本彼ら区別する必要があります。重要なは、どちらかのための体系的な好み小説やおなじみのテスト画像は、それらの間を区別する機能を反映して、ので親しみやすさと目新しさの両方の設定が成功した分類の証拠として解釈されます。特定のタスク、このプリファレンスの自然刺激用4,13,の処理効率の刺激に関連付けられている知識の設定と乳児の処理効率の関数であることに注意してください。14,15,16,17. 直接オブジェクトの分類とどのようにこの成功によって異なります習熟中、手本の付属情報の幼児の成功を評価するために可能に沈黙の中でテスト段階を提示します。したがって、このパラダイムは、どのようにさまざまな種類の言語環境影響カテゴリ学習の魅力的なテストを提供します。ラベル付けカテゴリ半教師ありと完全監修の両方の環境で学習が向上したこれらの条件で 2 歳児は他の環境で幼児より強力なテスト設定が表示されます。
分類のラベルの役割を評価するための手順を紹介します。ラベルとラベルのない手本の現実的なミックスと 2 歳児を提示することによって非常に若い子供たちが半教師有りの環境で学習可能な大人およびより古い子供24,25 仕事を拡張することを示す.したがって、このメソッドは上記の提起はパラドックスの解決方法を提供しています: さらにいく?…
The authors have nothing to disclose.
ここで報告された研究は子衛生研究所によってサポートされていたし、受賞番号 R01HD083310 の下で健康の国民の協会の人間の開発および、国立科学財団大学院研究奨学金の下で付与なし。DGE‐1324585。内容は著者の責任と健康の国民の協会、全米科学財団の公式見解を必ずしも表さない。
Final Cut Pro X | Apple | N/A | Video editing, composition software |
MorphX | Norrkross | N/A | Image-morphing software |
PhotoShop | Adobe | N/A | Image-editing software |
R | R Core Team | N/A | Statistical analysis software |
T60XL Eyetracker | Tobii Pro | Discontinued | Large, arm-mounted eyetracker suitable for work with infants and children |
Tobii Pro Studio | Tobii Pro | N/A | Software directing eyetracker display, data collection |