Fonte: Laboratórios de Nicholaus Noles e Judith Danovitch - Universidade de Louisville
Um dos objetivos do sistema educacional moderno é ensinar alfab…
Recrute bebês de 12 meses. Para efeitos desta demonstração, apenas uma criança é testada. Tamanhos amostrais maiores (como no estudo Feigenson, Carey e Hauser1) são recomendados na condução de quaisquer experimentos.
1. Coleta de dados
2. Análise
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Muito cedo na vida - antes da idade de 1 ano - os humanos desenvolvem uma base na compreensão matemática das quantidades numéricas, chamada cognição numérica.
Para construir essa base, os bebês começam a formar representações mentais aproximadas que lhes permitem fazer julgamentos sobre o número e desenvolver o conceito de menos versus mais.
No entanto, sondar esses conceitos de cognição numérica pode ser difícil. Assim, os pesquisadores devem ser criativos ao projetar tarefas usando objetos atraentes, como brinquedos ou comida, devido ao conjunto limitado de respostas - como engatinhar - em bebês.
Usando o método desenvolvido pelos Drs. Feigenson, Carey e colegas, este vídeo demonstra como configurar e testar a cognição numérica em bebês, bem como analisar e interpretar os dados sobre julgamentos entre quantidades de alimentos.
Neste experimento, bebês de 12 meses observam o pesquisador colocar biscoitos atraentes, um de cada vez, em dois recipientes opacos diferentes. O número de biscoitos colocados em cada um varia, dependendo da condição atribuída: 1 vs. 2, 2 vs. 3 e 3 vs. 4.
Os bebês podem engatinhar para um dos dois, e a escolha do recipiente é a variável dependente.
Se os bebês são capazes de representar o número, espera-se que eles escolham aquele com mais biscoitos rastejando até aquele recipiente. No entanto, devido à sua idade, pode haver um limite em sua capacidade de discriminar mais de cinco, caso em que escolheriam um recipiente aleatoriamente.
Antes da chegada do bebê, certifique-se do bom funcionamento do equipamento de vídeo e colete um pequeno balde vazio e outro cheio de biscoitos, um brinquedo e dois recipientes altos opacos.
Para começar o experimento, cumprimente o bebê e peça-lhe que se sente no chão enquanto você se senta a 100 cm de distância de frente para ele. Uma vez resolvido, peça a um assistente que inicie a câmera de vídeo para gravar a sessão.
Primeiro acostume o bebê a engatinhar em direção a um recipiente: quando o bebê estiver olhando, coloque o brinquedo dentro do balde vazio e incentive-o não verbalmente a engatinhar e recuperar o brinquedo. Depois de engatinhar até o brinquedo, remova-o e o balde e coloque o bebê de volta à posição inicial.
Para iniciar a fase de teste, introduza simultaneamente os dois recipientes grandes e mostre ao bebê que eles estão vazios. Coloque os recipientes 70 cm à frente do bebê e 35 cm de distância, garantindo que eles não alcancem os dois recipientes ao mesmo tempo.
Recupere o pequeno balde de biscoitos. Segure um biscoito e diga? Olhe para isso.? Quando o bebê estiver olhando, coloque o biscoito em um recipiente. Continue este processo até que ambos os recipientes tenham o número apropriado de biscoitos para a condição dada.
Depois de colocar todos os biscoitos, olhe para baixo para evitar influenciar a resposta do bebê ao escolher um recipiente. Sem olhar para cima, incentive-os verbalmente a escolher um recipiente após 10 segundos: ? Venha por aqui.?
Assim que a fase de teste for concluída, peça a dois codificadores independentes que não tenham conhecimento das condições para ver as gravações de vídeo e anotar o recipiente escolhido para cada bebê.
Para analisar os resultados, conte o número de bebês que escolheram o recipiente com o maior número de biscoitos e represente graficamente as porcentagens resultantes para cada condição.
Observe que os bebês foram muito bons em escolher o recipiente com maior quantidade para as condições 1 vs. 2 e 2 vs. 3, mas tiveram desempenho próximo ao nível de chance na condição 3 vs. 4, sugerindo que há um limite superior para a representação numérica nessa idade de 12 meses.
Agora que você está familiarizado com os métodos usados para testar o conceito de menos versus mais em bebês, vejamos o surgimento do raciocínio numérico em outras espécies e a importância da cognição numérica na habilidade matemática.
Uma configuração experimental muito semelhante pode ser usada para explorar a cognição numérica em outros animais, como cães.
Comparações em habilidades numéricas entre outras espécies - como pássaros escolhendo mais comida e guppies se juntando a grupos sociais maiores - aumentam a compreensão da ontogenia para competência numérica na ausência de linguagem.
Representar o número e fazer comparações de mais versus menos mostra que os bebês podem raciocinar sobre seu ambiente de maneiras sofisticadas. Essa habilidade inicial pode contribuir para o surgimento posterior no desenvolvimento do raciocínio numérico e da habilidade matemática, como adição, subtração e até cálculo.
Você acabou de assistir a introdução de JoVE à cognição numérica. Agora você deve ter uma boa compreensão de como projetar e executar um experimento investigando como os bebês representam número e quantidade, bem como como analisar e avaliar os resultados.
Obrigado por assistir!
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Q1: What is numerical cognition and when do infants develop it?
Numerical cognition is the mathematical understanding of numerical quantities that develops before age one. Infants form rough mental representations allowing them to make judgments about number and develop the concept of less versus more. This foundation emerges through early cognitive processes that enable basic quantity discrimination without formal instruction.
Q2: Why do researchers use food items like graham crackers in infant numerical cognition studies?
Infants have limited response options—primarily crawling, eating, crying, and sleeping. Researchers use appealing food items to motivate infants to demonstrate their numerical understanding through container choice. This creative approach leverages the infant's natural motivation and available behavioral responses to probe their mental representations of quantity.
Q3: How does the container choice test measure an infant's ability to represent number?
Infants watch researchers place varying quantities of crackers into two opaque containers in conditions like 1 vs. 2, 2 vs. 3, and 3 vs. 4. The infant then crawls to one container, and their choice indicates whether they can mentally represent and compare quantities. Selecting the container with more items suggests numerical discrimination ability.
Q4: What does the performance pattern in different numerical conditions reveal about infant cognition?
Twelve-month-old infants performed well on 1 vs. 2 and 2 vs. 3 comparisons but performed near chance level on 3 vs. 4, suggesting an upper limit to numerical representation at this developmental stage. This pattern indicates infants can discriminate smaller quantities but struggle with larger numerical comparisons, revealing capacity constraints in early numerical cognition.
Q5: How do researchers ensure objectivity when analyzing infant container choices?
Two independent coders who are blind to the experimental conditions review video recordings and note which container each infant chose. This blinded coding approach prevents researcher bias from influencing data interpretation. Results are then graphed as percentages of infants choosing the larger quantity for each condition.
Q6: How does early numerical cognition relate to later mathematical development?
Early numerical skills like representing number and comparing quantities show infants reason about their environment sophisticatedly. This foundational ability may contribute to the emergence of numerical reasoning and mathematical competencies later in development, including addition, subtraction, and advanced topics like calculus.
Q7: Can numerical cognition be studied in non-human animals using similar methods?
Yes, similar experimental setups can investigate numerical cognition in other species like dogs, birds, and guppies. Comparisons across species—such as birds choosing more food or guppies joining larger social groups—enhance understanding of numerical competence evolution without language dependence, revealing the ontogeny of this cognitive ability.