Summary

Définissant le rôle du langage dans la catégorisation objet nourrissons avec les paradigmes de l’Eye-tracking

Published: February 08, 2019
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Summary

Nous présentons ici un protocole pour les paradigmes de familiarisation-test qui fournissent un test direct de la catégorisation infantile et aider à définir le rôle du langage dans l’apprentissage de la catégorie.

Abstract

Apprentissage de la catégorie infantile est une difficile mais un aspect essentiel d’étudier la cognition infantile. En employant un paradigme de familiarisation-test, nous mesurons carrément succès des enfants en bas âge dans une catégorie roman d’apprentissage tout en s’appuyant uniquement sur leur comportement à la recherche. En outre, le paradigme peut mesurer directement l’impact des différents signaux auditifs sur la catégorisation infantile à travers un éventail d’âges. Par exemple, nous avons évalué la façon dont 2 ans apprennent catégories dans une variété d’environnements d’étiquetage : dans notre tâche, 2 ans avec succès appris catégories lorsque tous les exemplaires ont été étiquetés ou les deux premiers exemplaires ont été marquées, mais ils ont échoué à catégoriser quand aucun exemplaires ont été étiquetés ou seulement deux modèles finales ont été étiquetés. Pour déterminer le succès des enfants en bas âge dans ces tâches, chercheurs peuvent examiner les deux la préférence générale affichée par les enfants dans chaque État et modèle de bébés de la recherche au cours de la phase de test, en utilisant un eye-tracker pour fournir des données de temps à grain fin . Ainsi, nous présentons un paradigme puissant permettant d’identifier le rôle de la langue, ou n’importe quel signal auditif, dans la catégorie d’objet de bébés d’apprentissage.

Introduction

La catégorisation est un bloc de construction fondamental de la cognition humaine : capacités de catégorisation des nourrissons émergent au début dans l’enfance et devenir de plus en plus sophistiquées avec l’âge. 1 , 2 , 3 recherche a également révélé un rôle puissant langage infantile catégorisation : depuis l’âge de 3 mois, les bébés apprennent catégories avec plus de succès lorsqu’exemplaires de catégorie sont jumelés avec le langage. 4 , 5 , 6 par ailleurs, la fin de la première année, les enfants sont attentifs au rôle d’étiquettes count noun dans la catégorisation. Appariement des exemplaires de la catégorie avec une phrase d’étiquetage conforme (« Ceci est un vep ! ») facilite la catégorie d’enfants en bas âge apprenant par rapport à fournir soit une étiquette distincte pour chaque exemplaire (« Il s’agit d’un vep, » « Il s’agit d’un dax, » etc.) ou un marquage non une expression (« Regardez ceci. »). 7 , 8 , 9

Dans les expériences quotidiennes des nourrissons, cependant, la grande majorité des objets qu’ils rencontrent demeurera probablement sans étiquette. Aucun soignant ne pourrait étiqueter chaque objet qu’un enfant voit beaucoup moins fournir les étiquettes qui s’appliquent à chaque objet (par exemple, « malamute, » « chien », « animal de compagnie », « animal »). Cela présente un paradoxe : comment concilier le pouvoir d’étiquettes dans la catégorisation infantile avec leur relative rareté dans la vie quotidienne des nourrissons ?

Pour répondre à cette question, nous avons développé un protocole pour évaluer comment les bébés apprennent catégories dans une variété d’environnements d’apprentissage différents, y compris lorsqu’ils reçoivent un mélange de modèles marquées et non marquées. Plus précisément, nous proposons que reçoit encore quelques exemplaires marqués au début de l’apprentissage peut faciliter la catégorisation — en améliorant la capacité des nourrissons à tirer des enseignements ultérieurs, non exemplaires aussi bien. Cette stratégie consistant à utiliser un petit nombre d’exemplaires étiquetés comme une base pour l’apprentissage d’un plus grand nombre d’exemplaires sans étiquette a été largement appliquée dans le domaine de l’apprentissage machine, frai une famille d’ apprentissage semi-supervisé (SSL) algorithmes de11,10,12. Bien sûr, les stratégies d’apprentissage mis en œuvre ne sont pas identiques à travers différents types d’apprenants : en apprentissage machine, algorithmes sont généralement exposés à des exemples plus nombreux, faire des suppositions explicites sur chaque exemplaire et d’apprendre plusieurs catégories en même temps. Néanmoins, les machines et les apprenants infantiles peuvent bénéficier d’intégration réussie des exemplaires étiquetés et sans étiquette pour apprendre de nouvelles catégories dans des environnements étiquetage clairsemées.

Notre conception se concentre sur la question de savoir si des enfants de 2 ans, en train d’acquérir des mots pour de nombreuses nouvelles catégories, sont capables de ce genre d’apprentissage semi-supervisé. Nous employons une mesure standard de catégorisation infantile : une tâche de familiarisation-test. Dans ce paradigme, 2 ans ont été exposés à une série d’exemplaires d’une nouvelle catégorie au cours d’une phase de familiarisation. Chaque exemplaire a été jumelé avec un stimulus auditif différent, selon l’état (c’est-à-dire, un étiquetage ou une phrase non marquage). Puis, à l’essai, tous les 2 ans a vu deux nouveaux objets présentés en silence : un objet de la catégorie désormais familière et un d’une nouvelle catégorie.

Si les enfants de 2 ans avec succès forment la catégorie durant la phase de familiarisation, puis ils établissent une distinction entre les deux modèles présentés lors du test. Ce qui est important, parce qu’une préférence systématique soit pour l’image de test roman ou familiers reflète une aptitude à distinguer entre eux, préférences de familiarité et de nouveauté sont interprétées comme la preuve de la catégorisation réussie. Notez que sur une tâche donnée, la nature de cette préférence est fonction de l’efficacité du traitement des nourrissons pour les matériaux de la stimulation, les préférences de connaissance associées à des stimulus moins efficace traitement 4,13, 14 , 15 , 16 , 17. présentation de la phase de test dans le silence permet d’évaluer directement le succès des enfants en bas âge dans la catégorisation de l’objet et comment ce succès varie selon les informations qui accompagnent les exemplaires lors de familiarisation. Ainsi, ce paradigme fournit un test convaincant comment différents types d’apprentissage de catégorie affectent les environnements linguistiques. Si l’étiquetage favorise l’apprentissage de la catégorie dans les environnements semi-supervisées entièrement supervisées, 2 ans dans ces conditions devrait montrer des préférences de test plus forts que les nourrissons dans d’autres environnements.

Protocol

Toutes les méthodes décrites ici ont été approuvés par la Northwestern University Institutional Review Board. 1. création de stimuli NOTE : Les stimuli visuels (voir Figure 1) utilisés dans la conception représentatif signalés ci-dessous ont été développées à Havy et Waxman (2016)18 et sont disponibles en téléchargement sur https://osf.io/n6uy8/. Pour créer une nouvelle catégorie cont…

Representative Results

En utilisant le protocole ci-dessus, nous avons couru deux expériences22. Les analyses ont été effectuées avec le paquet de eyetrackingR 23, et le code et les données sont disponibles à https://github.com/sandylat/ssl-in-infancy. Dans la première expérience, nous avons comparé un état entièrement supervisé (n = 24, Mâge = 26.8 mo), mettant en vedette uniquement étiquetés exemplaires, avec une condition non supervis…

Discussion

Nous présentons ici une procédure permettant d’évaluer le rôle de l’étiquetage dans la catégorisation. En présentant 2 ans avec un mélange réaliste des exemplaires étiquetés et sans étiquette, nous démontrons que les très jeunes enfants sont capables d’apprendre dans un environnement semi-supervisé, s’étendant de travail avec les adultes et les enfants plus âgés24,25 . Ainsi, cette méthode offre une résolution au paradoxe posée ci-des…

Divulgazioni

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

La recherche rapportée ici a été financée par le National Institute of Child Health et développement humain de la National Institutes of Health, sous le numéro R01HD083310 de la sentence et un National Science Foundation recherche bourse d’études supérieures sous subvention no. DGE‐1324585. Le contenu est la seule responsabilité des auteurs et ne représente pas nécessairement l’opinion officielle de la National Institutes of Health ou la National Science Foundation.

Materials

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

Riferimenti

  1. Eimas, P. D., Quinn, P. C. Studies on the Formation of Perceptually Based Basic-Level Categories in Young Infants. Child Development. 65 (3), 903-917 (1994).
  2. Madole, K. L., Oakes, L. M. Making sense of infant categorization: Stable processes and changing representations. Developmental Review. 19 (2), 263-296 (1999).
  3. Gelman, S. A., Markman, E. M. Categories and induction in young children. Cognition. 23 (3), 183-209 (1986).
  4. Ferry, A. L., Hespos, S. J., Waxman, S. R. Categorization in 3- and 4-month-old infants: An advantage of words over tones. Child development. 81 (2), 472-479 (2010).
  5. Fulkerson, A. L., Waxman, S. R. Words (but not Tones) Facilitate Object Categorization: Evidence From 6- and 12-Month-Olds. Cognition. 105 (1), 218-228 (2007).
  6. Balaban, M. T., Waxman, S. R. Do words facilitate object categorization in 9-month-old infants?. Journal of Experimental Child Psychology. 64 (1), 3-26 (1997).
  7. Waxman, S. R., Braun, I. Consistent (but not variable) names as invitations to form object categories: New evidence from 12-month-old infants. Cognition. 95 (3), B59-B68 (2005).
  8. Balaban, M. T., Waxman, S. R. An examination of the factors underlying the facilitative effect of word phrases on object categorization in 9-month-old infants. Proceedings of the 20th Boston University Conference on Language Development. 1, 483-493 (1996).
  9. Waxman, S. R., Markow, D. B. Words as invitations to form categories: evidence from 12- to 13-month-old infants. Cognitive Psychology. 29 (3), 257-302 (1995).
  10. Zhu, X. . Semi-supervised learning literature survey. , (2005).
  11. Chapelle, O., Scholkopf, B., Zien, A. . Semi-supervised learning: Adaptive computation and machine learning. , (2006).
  12. Zhu, X., Goldberg, A. B. Introduction to semi-supervised learning. Synthesis lectures on artificial intelligence and machine learning. 3 (1), 1-130 (2009).
  13. Ferry, A. L., Hespos, S. J., Waxman, S. R. Nonhuman primate vocalizations support categorization in very young human infants. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 110 (38), 15231-15235 (2013).
  14. Hunter, M. A., Ames, E. W. A multifactor model of infant preferences for novel and familiar stimuli. Advances in infancy research. , (1988).
  15. Rose, S. A., Feldman, J. F., Jankowski, J. J. Infant visual recognition memory. Developmental Review. 24 (1), 74-100 (2004).
  16. Wetherford, M. J., Cohen, L. B. Developmental changes in infant visual preferences for novelty and familiarity. Child Development. , 416-424 (1973).
  17. Perone, S., Spencer, J. P. Autonomous visual exploration creates developmental change in familiarity and novelty seeking behaviors. Frontiers in psychology. 4, 648 (2013).
  18. Havy, M., Waxman, S. R. Naming influences 9-month-olds’ identification of discrete categories along a perceptual continuum. Cognition. 156, 41-51 (2016).
  19. Althaus, N., Plunkett, K. Timing matters: The impact of label synchrony on infant categorisation. Cognition. 139, 1-9 (2015).
  20. Maris, E., Oostenveld, R. Nonparametric statistical testing of EEG- and MEG-data. Journal of Neuroscience Methods. 164 (1), 177-190 (2007).
  21. Raudenbush, S. W., Bryk, A. S. Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods. SAGE. , (2002).
  22. LaTourrette, A., Waxman, S. R. A little labeling goes a long way: Semi-supervised learning in infancy. Developmental Science. , e12736 (2018).
  23. Dink, J., Ferguson, B. . eyetrackingR: An R library for eyetracking data analysis. , (2015).
  24. Kalish, C. W., Zhu, X., Rogers, T. T. Drift in children’s categories: When experienced distributions conflict with prior learning. Developmental Science. 18 (6), 940-956 (2015).
  25. Gibson, B. R., Rogers, T. T., Zhu, X. Human semi-supervised learning. Topics in Cognitive Science. 5 (1), 132-172 (2013).
  26. Keates, J., Graham, S. A. Category Markers or Attributes Why Do Labels Guide Infants’ Inductive Inferences?. Psychological Science. 19 (12), 1287-1293 (2008).
  27. Booth, A. E., Waxman, S. R. A horse of a different color: Specifying with precision infants’ mappings of novel nouns and adjectives. Child development. 80 (1), 15-22 (2009).
  28. Perszyk, D. R., Waxman, S. R. Listening to the calls of the wild: The role of experience in linking language and cognition in young infants. Cognition. 153, 175-181 (2016).
  29. Althaus, N., Mareschal, D. Labels direct infants’ attention to commonalities during novel category learning. PLoS ONE. 9 (7), e99670 (2014).
  30. Fulkerson, A. L., Haaf, R. A. The influence of labels, non-labeling sounds, and source of auditory input on 9- and 15-month-olds’ object categorization. Infancy. 4 (3), 349-369 (2003).

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Citazione di questo articolo
LaTourrette, A., Waxman, S. R. Defining the Role Of Language in Infants’ Object Categorization with Eye-tracking Paradigms. J. Vis. Exp. (144), e59291, doi:10.3791/59291 (2019).

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