קטגוריזציה היא אבן בניין יסוד ההכרה האנושית: בסיווג היכולות תינוקות להופיע מוקדם בגיל הרך ולהיות יותר ויותר מתוחכמים עם הגיל. 1 , 2 , 3 מחקר גם חשף תפקיד רב-עוצמה עבור שפה בסיווג תינוקות: מ- 3 חודשים של גיל, לומדים תינוקות קטגוריות בהצלחה רבה יותר כאשר דמויות המופת קטגוריה ניתן לזווג עם השפה. 4 , 5 , 6 . יתר על כן, עד סוף השנה הראשונה, תינוקות תואמים לתפקיד של הרוזן עצם תוויות לקטגוריות זיווג דמויות המופת קטגוריה עם ביטוי תיוג עקבית ("זה vep!") מקלה על קטגוריה התינוקות למידה ביחס מתן תווית או נפרדות עבור כל שיוצרו ("זה vep," "זה דאקס," וכדומה) או ללא תיוג לנסח ("תראה את זה."). 7 , 8 , 9

תינוקות בחוויות היומיום, הרוב המכריע של אובייקטים שהם נתקלים ככל הנראה יישאר ללא תווית. אין המטפל יכול תווית כל חפץ שהתינוק רואה הרבה פחות מספקים את התוויות אשר חלים על כל אובייקט (לדוגמה, "מלמוט," "כלב", "חיות מחמד", "חיה"). הזו מציגה פרדוקס: איך יכול נאחד את הכוח של תוויות סיווג תינוקות עם והנדירות היחסית שלהם בחיי היומיום של תינוקות?

כדי לענות על שאלה זו, פיתחנו פרוטוקול כדי להעריך איך לומדים תינוקות קטגוריות במגוון של סביבות למידה שונות, כולל כאשר הם מקבלים תערובת של דמויות המופת שכותרתו, ללא תווית. באופן ספציפי, אנו מציעים כי קבלת אפילו כמה דמויות המופת שכותרתו בתחילת למידה יכול להקל על סיווג — על ידי שיפור היכולת תינוקות ללמוד מן העוקבים, ללא תווית. העבר גם כן. האסטרטגיה של באמצעות מספר קטן של דמויות המופת שכותרתו כמו בסיס ללמידה מתוך מספר גדול יותר של דמויות המופת ללא תווית יושמה נרחב בתחום למידה חישובית, ההשרצה משפחה של למידה למחצה תחת פיקוח (SSL) אלגוריתמים10,11,12. כמובן, אסטרטגיות למידה מיושמת אינם זהים בין סוגים שונים של הלומדים: בלמידה חישובית, אלגוריתמים בדרך כלל חשופים הרבה יותר דמויות המופת, לנחש מפורשות על כל המיתר, ולמד מספר קטגוריות בעת ובעונה אחת. בכל זאת, המכונה וגם לומדים תינוקות עשויים להפיק תועלת בהצלחה שילוב דמויות המופת שכותרתו והן ללא תווית ללמוד קטגוריות חדשות בסביבות תיוג דליל.

העיצוב שלנו מתמקד אם ילדים בת 2, בתהליך של רכישת מילים עבור קטגוריות חדשות רבות, מסוגלים של סוג זה של למידה למחצה תחת פיקוח. אנו מעסיקים מדד סטנדרטי בסיווג תינוקות: פעילות להכרות-test. בפרדיגמה זו, נחשפו בני 2 לסדרה של דמויות המופת של קטגוריית הרומן בשלב להכרות. המיתר כל צורף גירוי שמיעתי שונה, תלוי במצבו (קרי, של תיוג או צירוף מילים ללא תיוג). ואז, עם הבדיקה, כל 2 בני ראה שני אובייקטים חדשים שהוצגו בדממה: אובייקט אחד מן הקטגוריה כיום אחד מכל קטגוריה הרומן.

אם בת 2 טופס בהצלחה הקטגוריה במהלך שלב להכרות, אז הם צריכים להבחין בין שני. העבר שהוצגו בכנס הבדיקה. חשוב, כי העדפה שיטתית או תמונת הבדיקה הרומן או מוכר משקף את היכולת להבחין בין אותם, העדפות היכרות וגם חידוש מפורשים כראיה וסיווג מוצלחת. שימו לב כי על משימה מסוימת, הטבע של העדפה זו הינה פונקציה של תינוקות יעילות העיבוד עבור החומרים גירוי, עם העדפות היכרות המשויך גירוי פחות יעילה לעיבוד 4,13, 14 , 15 , 16 , 17. מציג את שלב הבדיקה בדממה מאפשר להעריך ישירות הצלחה תינוקות בסיווג אובייקט, איך הצלחה זו משתנה בהתאם למידע שליוו את העבר במהלך להכרות. לפיכך, זו הפרדיגמה מספק בדיקה משכנעת של מה סוגי סביבות לשונית משפיעים על קטגוריה למידה. אם תיוג משפר קטגוריה למידה בסביבות חצי תחת פיקוח והן תחת פיקוח מלא, ואז בני 2 בתנאים אלו צריך להראות העדפות מבחן חזקה יותר מאשר תינוקות בסביבות אחרות.

שיטת בדיקת היכרות זו חושפת כיצד תינוקות יוצרים קטגוריות אובייקטים חזותיים ואת סוגי התנאים התומכים ביותר בלמידה שלהם. באמצעות תנועות עיניים של תינוקות בלבד אנו יכולים למדוד עד כמה הם לומדים בהצלחה קטגוריה. אז אנחנו יכולים להשוות ישירות את הלמידה על פני מגוון עצום של תנאי למידה שונים.

התחל ביצירת הגירויים החזותיים לניסוי. כדי ליצור קטגוריה רציפה חדשה, עצב תחילה זוג תמונות דיגיטליות חדשניות. לאחר מכן, שנה את צמד התמונות יחד כדי ליצור רצף של מופתים בין שתי התמונות המקוריות.

צור לפחות שתי קטגוריות בדרך זו, כך שניתן יהיה לשמש כקטגוריה שיש ללמוד, ואילו השנייה מספקת את דוגמת הקטגוריה החדשה עבור משפט המבחן. לאחר מכן, בחר את דוגמיות ההיכרות במרווחים מרווחים שווים מכל רצף קטגוריות שנלמדו. בחר מספר מתאים של מופתים ומתאים לקושי של הקטגוריה והגיל של המשתתפים.

כדי ליצור את המופתים לשלב הבדיקה, בחר את נקודות האמצע של רצף הקטגוריות המוכרות ואת רצף הקטגוריות הרומן. ואז להתאים את הצבע של המופת הרומן לזה של המופת המוכר באמצעות תוכנית מניפולציה תמונה. הן לתיוג והן לביטויים שאינם מתייגים השתמשו בגירויים שמיעתיים שהוקלטו בעבר שהופקו על ידי נקבת דוברת אנגלית בתא הוכחה קולית.

כדי לאסוף נתונים נאותים עבור מדד בדיקת היכרות, עוקבי העיניים הזמינים ביותר יספיקו. האובייקטים תופסים חלקים גדולים מהמסך וניתוח הנתונים ב