Summary

Bestimmung der Rolle der Sprache bei Säuglingen Objekt Kategorisierung mit Eyetracking-Paradigmen

Published: February 08, 2019
doi:

Summary

Hier präsentieren wir ein Protokoll für die Einarbeitung-Test Paradigmen, die möglicherweise ein direkteren Tests der Säugling Kategorisierung und dazu beitragen, die Rolle der Sprache in Früherziehung Kategorie definieren.

Abstract

Bewertung von Säugling Kategorie lernen ist ein anspruchsvolles, aber entscheidender Aspekt des Studiums Säugling Kognition. Durch den Einsatz einer Einarbeitung-Test-Paradigmas, messen wir unkompliziert Säuglinge Erfolg beim Erlernen einer neuen Kategorie während verlässt sich nur auf ihr aussehende Verhalten. Darüber hinaus kann das Paradigma direkt die Auswirkungen unterschiedlicher auditive Signale auf den Säugling Kategorisierung in den unterschiedlichsten Alters messen. Zum Beispiel wir bewertet wie 2-Year-Olds Kategorien in einer Vielzahl von Umgebungen Kennzeichnung lernen: in unserer Aufgabe 2-Year-Olds erfolgreich gelernt Kategorien, wenn alle Exemplare wurden beschriftet oder die ersten beiden Exemplare wurden beschriftet, doch sie scheiterten, wann zu kategorisieren keine Exemplare wurden beschriftet oder nur die letzten beiden Exemplare wurden beschriftet. Forscher können sowohl die allgemeine Präferenz von Säuglingen in jedem Zustand und Säuglinge Muster der Suche im Laufe der Testphase mit einem Eye-Trackers feinkörnige Zeitverlauf Angaben angezeigt untersuchen, um Säuglinge Erfolg bei solchen Aufgaben zu ermitteln . So präsentieren wir Ihnen ein mächtiges Paradigma für die Rolle der Sprache oder eine auditive Signal in Säuglinge Objekt-Kategorie zu identifizieren lernen.

Introduction

Kategorisierung ist ein grundlegender Baustein der menschlichen Wahrnehmung: Säuglinge Kategorisierung Fähigkeiten schon früh in der Kindheit entstehen und werden mit zunehmendem Alter immer ausgefeilter. 1 , 2 , 3 Forschung hat auch gezeigt, eine gewichtige Rolle für Sprache im Säuglings Kategorisierung: ab 3 Monaten, Kleinkinder lernen Kategorien erfolgreicher als Kategorie Exemplare mit Sprache verbunden sind. 4 , 5 , 6 darüber hinaus werden bis Ende des ersten Jahres, Säuglinge auf die Rolle des Grafen Nomen Etiketten in der Kategorisierung abgestimmt. Paarung Kategorie Exemplare mit einer einheitlichen Kennzeichnung Phrase (“Dies ist ein Vep!”) erleichtert die Säuglinge Kategorie lernen relativ bietet entweder eine eindeutige Bezeichnung für jedes Exemplar (“Dies ist ein Vep” “Dies ist ein Dax” etc.) oder eine nicht-Kennzeichnung zu formulieren (“betrachten dies.”). 7 , 8 , 9

In Säuglinge Alltagserfahrungen bleibt die überwiegende Mehrheit der Objekte, auf die sie stoßen wahrscheinlich unbeschriftete jedoch. Keine Bezugsperson kann jedes Objekt beschriften ein Kind sieht viel weniger die Etiketten bieten die für jedes Objekt (z. B. “Malamute,” “Hund”, “Haustiere”, “Tier”) gelten. Dies stellt ein Paradox: wie lässt sich die Kraft der Etiketten in der Säugling Kategorisierung mit ihrer relativen Knappheit in Säuglinge Alltag vereinbaren?

Um diese Frage zu beantworten, haben wir ein Protokoll zur Bewertung, wie Kleinkinder lernen Kategorien in einer Vielzahl von unterschiedlichen Lernumgebungen, auch wenn sie eine Mischung aus beschriftete und unbeschriftete Exemplare erhalten. Konkret schlagen wir die Kategorisierung, erhalten sogar ein paar beschriftete Exemplare zu Beginn des Lernens erleichtern kann – durch die Verbesserung der Säuglinge Lernfähigkeit von nachfolgenden, stumme Exemplare sowie. Diese Strategie eine kleine Anzahl von beschrifteten Exemplare zu verwenden, als eine Grundlage für das Lernen von einer größeren Anzahl von unbeschrifteten Exemplare im Bereich des maschinellen Lernens, Laich einer Familie von Semi-überwachten Lernen (SSL) weitgehend umgesetzt wurde Algorithmen10,11,12. Die Lernstrategien implementiert sind natürlich nicht identisch über verschiedene Arten von Lernenden: in Machine Learning Algorithmen in der Regel ausgesetzt sind viele weitere Exemplare, explizite Vermutungen über jedes Exemplar zu machen und lernen mehrere Kategorien gleichzeitig. Dennoch können Maschine und Säugling Lernende profitieren beschriftete und unbeschriftete Exemplare erfahren Sie neue Kategorien in spärlich Kennzeichnung Umgebungen erfolgreich zu integrieren.

Unser Design konzentriert sich auf ob 2-j hrige Kinder dabei Worte für zahlreiche neue Kategorien zu erwerben in der Lage, diese Art von semi-überwachten lernen. Wir beschäftigen eine standard Säugling Kategorisierung Maßnahme: Einarbeitung Testaufgabe. In diesem Paradigma wurden 2-jährigen eine Reihe von Exemplaren aus einer neuartigen Kategorie während einer Eingewöhnungsphase ausgesetzt. Jedes Exemplar wurde mit einem verschiedenen auditiven Reiz, je nach Zustand (d. h. eine Kennzeichnung oder Wortgruppe nicht beschriften) gepaart. Dann beim Test alle 2-Year-Olds sah zwei neue Objekte in Stille präsentiert: ein Objekt aus der mittlerweile bekannte Kategorie und eine neue Kategorie.

Wenn die 2 jährige erfolgreich die Kategorie während der Einarbeitungsphase bilden, sollten sie zwischen den zwei Exemplare präsentiert beim Test unterscheiden. Wichtig ist, weil eine systematische Vorliebe für entweder neue oder bekannte Testbild eine Fähigkeit zur Unterscheidung zwischen ihnen widerspiegelt, Vertrautheit und Neuheit Präferenzen als Beweis der erfolgreichen Kategorisierung interpretiert. Beachten Sie, dass auf eine bestimmte Aufgabe, die Natur dieser Einstellung eine Funktion der Säuglinge Verarbeitungseffizienz für den Reiz-Materialien, mit Vertrautheit Vorlieben verbunden mit weniger effizient Stimulus Verarbeitung 4,13, 14 , 15 , 16 , 17. präsentiert die Testphase in der Stille macht es möglich, direkt bewerten Säuglinge Erfolg im Objekt Kategorisierung und wie dieser Erfolg variiert nach den Informationen, die die Exemplare während der Einarbeitung begleitet. So bietet dieses Paradigma einen überzeugenden Test wie verschiedene Arten von sprachlichen Umgebungen beeinflussen Kategorie lernen. Wenn Kategorie lernen in semi-betreut und vollständig überwacht Umgebungen Kennzeichnung verbessert wird, sollte 2-Year-Olds in diesen Bedingungen stärkere Test-Einstellungen als Säuglinge in anderen Umgebungen zeigen.

Protocol

Alle hier beschriebene Methoden wurden von der Northwestern University Institutional Review Board genehmigt. (1) Reize Schöpfung Hinweis: Die visuelle Reize (siehe Abbildung 1) in die repräsentative Gestaltung verwendet berichtet unter Havy und Waxman (2016)18 wurden ursprünglich entwickelt und stehen zum Download unter https://osf.io/n6uy8/. Um eine kontinuierliche neue Kategorie zu erstellen, entwe…

Representative Results

Unter Verwendung des oben genannten Protokolls, liefen wir zwei Experimente22. Analysen wurden mit dem EyetrackingR Paket23durchgeführt, und die Daten und den Code gibt es auf https://github.com/sandylat/ssl-in-infancy. Im ersten Experiment kontrastiert wir vollständig überwachten Zustand (n = 24, MAlter = 26,8 Mo), beschriftet mit nur Exemplare mit einem unbeaufsichtigten Zustand (n = 24, MAlter =…

Discussion

Hier präsentieren wir Ihnen ein Verfahren zur Bewertung der Rolle der Etikettierung in der Kategorisierung. Durch die Vorlage 2-jährigen mit einer realistischen Mischung der beschriftete und unbeschriftete Exemplare, zeigen wir, dass sehr junge Kinder lernfähig in semi-betreuten Umgebungen sind Erweiterung der Arbeit mit Erwachsenen und älteren Kindern24,25 . Diese Methode bietet eine Lösung für das Paradox posierte oben: wenn sogar ein paar beschriftete Ex…

Divulgazioni

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Die Forschung hier berichtet wurde vom National Institute of Child Health unterstützt und menschliche Entwicklung der National Institutes of Health unter Prämiennummer R01HD083310 und ein National Science Foundation Graduate Research Fellowship unter gewähren keine. DGE‐1324585. Der Inhalt ist ausschließlich in der Verantwortung der Autoren und nicht unbedingt die offizielle Meinung der National Institutes of Health oder der 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).

Play Video

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).

View Video