تحديد دور اللغة في تصنيف كائن الرضع مع نماذج تتبع العين

Behavior

Your institution must subscribe to JoVE's Behavior section to access this content.

Fill out the form below to receive a free trial or learn more about access:

Welcome!

Enter your email below to get your free 10 minute trial to JoVE!





We use/store this info to ensure you have proper access and that your account is secure. We may use this info to send you notifications about your account, your institutional access, and/or other related products. To learn more about our GDPR policies click here.

If you want more info regarding data storage, please contact gdpr@jove.com.

 

Summary

نقدم هنا بروتوكولا لنماذج التعرف على التجارب التي تقدم اختبار مباشر لتصنيف الأطفال الرضع وتساعد على تحديد دور اللغة في وقت مبكر فئة التعلم.

Cite this Article

Copy Citation | Download Citations

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).

Please note that all translations are automatically generated.

Click here for the english version. For other languages click here.

Abstract

تقييم التعلم فئة الرضع هو التحدي لكن جانبا حيويا لدراسة الإدراك الرضع. باستخدام نموذج التعرف على تجارب، نقيس مستقيم النجاح الرضع في التعلم فئة رواية حين الاعتماد فقط على سلوكهم يبحث. وعلاوة على ذلك، يمكن مباشرة النموذج قياس أثر إشارات سمعية مختلفة في تصنيف الأطفال الرضع عبر مجموعة من الإعمار. على سبيل المثال، قمنا بتقييم كيفية تعلم 2-العمر فئات في مجموعة متنوعة من البيئات وسم: مهمتنا، 2 سنة بنجاح علم في فئات عندما تم تسمية جميع النماذج أو تم تسمية النماذج الأولى والثانية، ولكن فشلوا في تصنيف عندما تم تسمية لا النماذج أو المسمى فقط النماذج اثنين النهائي. لتحديد النجاح الرضع في مثل هذه المهام، يمكنك فحص الباحثون كلا التفضيل العام المعروضة بواسطة الرضع في كل حالة ونمط الرضع من يبحث على مدى مرحلة الاختبار، استخدام عين-تعقب لتقديم موضوعة بدقة الوقت بالطبع البيانات . وبالتالي، فإننا نقدم نموذجا قويا لتحديد دور اللغة، أو أي إشارة سمعية، في فئة الكائن الرضع التعلم.

Introduction

التصنيف لبنة أساسية للإدراك البشري: تصنيف قدرات الرضع الخروج باكراً في الطفولة وتصبح متطورة على نحو متزايد مع التقدم في السن. 1 , 2 , 3 كشفت الأبحاث أيضا دوراً قويا للغة في تصنيف الرضع: من 3 أشهر عمر، الرضع تعلم فئات أكثر بنجاح عندما يتم إقران الفئة النماذج باللغة. 4 , 5 , 6 وعلاوة على ذلك، قبل نهاية السنة الأولى، الرضع هي انسجاما مع دور تسميات نون العد في التصنيف. إقران الفئة النماذج مع عبارة وصفها متسقة ("هذا هو vep!") يسهل فئة الرضع التعلم بالنسبة لتوفير أما تسمية مميزة لكل أنموذج ("هذا هو vep،" "وهذا داكس،" إلخ) أو غير وسم عبارة ("ننظر في هذا."). 7 , 8 , 9

في التجارب اليومية للرضع، ولكن الغالبية العظمى من الكائنات التي يواجهونها سوف من المرجح أن تظل غير مسمى. يمكن تسمية لا مقدم الرعاية كل كائن رضيع يرى تقديم التسميات التي تنطبق على كل كائن (على سبيل المثال، "مالاموتي،" "dog"، "الحيوانات الأليفة"، "الحيوان") أقل بكثير. وهذا يشكل معضلة: كيف يمكن أن نوفق بين سلطة التسميات في تصنيف الأطفال الرضع مع ندرتها النسبية في الحياة اليومية للأطفال الرضع؟

للإجابة على هذا السؤال، قمنا بتطوير بروتوكول لتقييم كيفية تعلم الأطفال الرضع فئات في مجموعة متنوعة من بيئات التعلم المختلفة، بما في ذلك عندما تتلقى خليط النماذج المسماة وغير المسماة. على وجه التحديد، فإننا نقترح أن تلقي النماذج المسماة قليلة حتى في بداية التعلم يمكن أن يسهل تصنيف – عن طريق تعزيز قدرة الرضع على التعلم من اللاحقة، غير مسمى، فضلا عن النماذج. هذه الاستراتيجية لاستخدام عدد قليل من النماذج المسماة كأساس للتعلم من عدد أكبر من النماذج غير مسمى قد نفذت على نطاق واسع في ميدان التعلم الآلي، تفريخ عائلة من التعلم تحت إشراف شبه (SSL) خوارزميات10،،من1112. وبطبيعة الحال، ليست متطابقة تنفيذ استراتيجيات التعلم عبر أنواع مختلفة من المتعلمين: في آلة التعلم، يتعرض الخوارزميات عادة إلى العديد من النماذج أكثر، وجعل التخمينات صريحة حول كل أنموذج، والتعرف على فئات متعددة في نفس الوقت. ومع ذلك، آلة والمتعلمين الرضع قد تستفيد من الاندماج بنجاح النماذج المسماة وغير المسماة على حد سواء للتعرف على فئات جديدة في بيئات التوسيم متفرق.

لدينا التصميم يركز على ما إذا كان الأطفال 2 سنة، عملية اكتساب الكلمات للعديد من فئات جديدة، قادرون على هذا النوع من التعلم تحت إشراف شبه. أننا نستخدم مقياس تصنيف الرضع قياسية: مهمة التعرف على تجارب. في هذا النموذج، وتعرضوا لسلسلة من النماذج من فئة رواية 2-العمر خلال مرحلة التعريف. وكان يقترن كل أنموذج حافز سمعي مختلفة، اعتماداً على الشرط (أي، أما وصفها أو عبارة غير العلامات). ثم، في الاختبار، كل 2 عاماً شهد اثنين من الكائنات الجديدة المعروضة في صمت: كائن واحد من فئة الآن مألوفة وواحدة من فئة جديدة.

إذا كان مدة 2 السنة من العمر بنجاح تشكل الفئة أثناء مرحلة التعريف، ثم أنها ينبغي أن يميز بين النماذج اثنين في الاختبار. الأهم من ذلك، نظراً لتفضيل منهجي لأي صورة الاختبار رواية أو دراية يعكس قدرة على التمييز بينهما، يتم تفسير تفضيلات الألفة والجدة، كدليل على نجاح التصنيف. علما أن طبيعة هذا التفضيل في مهمة معينة، ووظيفة كفاءة معالجة الرضع لمواد التحفيز، مع تفضيلات الألفة المرتبطة بالحوافز أقل كفاءة تجهيز13 4،، 14 , 15 , 16 , 17-عرض في مرحلة الاختبار في صمت يجعل من الممكن لتقييم نجاح الرضع في تصنيف الكائنات، وكيف يختلف هذا النجاح ووفقا للمعلومات التي صاحبت النماذج أثناء التعرف مباشرة. وهكذا، يوفر هذا النموذج اختبار مقنعة كيف مختلف أنواع البيئات اللغوية تؤثر على فئة التعلم. إذا وسم يعزز التعلم فئة في البيئات شبه الإشراف والإشراف الكامل على حد سواء، ثم 2 سنة في ظل هذه الظروف ينبغي أن تظهر تفضيلات الاختبار أقوى من الرضع في البيئات الأخرى.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

جميع الأساليب الموصوفة هنا أقرها "مجلس جامعة شمال غربي الاستعراض المؤسسي".

1-محفزات إنشاء

ملاحظة: المحفزات البصرية (انظر الشكل 1) المستخدمة في تصميم الممثلة التي ترد أدناه وضعت أصلاً في حافي وواكسمان (2016)18 ومتاحة للتحميل في https://osf.io/n6uy8/.

  1. لإنشاء فئة جديدة مستمرة، أول تصميم زوج من الصور الرقمية الجديدة. وبعد ذلك، يتحول زوج الصور معا، استخدام البرمجيات (انظر على سبيل المثال، الجدول للمواد) تشكل سلسلة متصلة النماذج بين اثنين من الصور الأصلية. إنشاء فئتين على الأقل بهذه الطريقة حيث أن واحدة يمكن اعتبارها الفئة المستفادة بينما الآخر يقدم أنموذج الفئة رواية للمحاكمة اختبار.
  2. حدد النماذج التعرف على فترات متباعدة بشكل متساو من عبر المتصلة كل فئة المستفادة (مثل النماذج 0%، 20%، 40%، 60%، 80% و 100%). حدد عدد مناسب من النماذج (ستة مثلاً). يتناسب مع صعوبة الفئة والسن من المشاركين.
  3. لإنشاء النماذج لمرحلة الاختبار، حدد نقاط المنتصف في متوالية للفئة مألوفة ومتواصلة للفئة الجديدة (أي أنموذج 50%). ثم يطابق لون أنموذج الرواية إلى أن أنموذج مألوفة استخدام أحد برامج معالجة صورة (انظر على سبيل المثال، الجدول للمواد).
  4. سجل المنبهات السمعية التي تنتجها اللغة إنجليزية الإناث في حجرة عازلة للصوت. إذا كان ذلك ممكناً، استخدم نفس المتكلم لكلتا العبارتين وضع العلامات (أي، "انظروا مودي") والعبارات غير العلامات (أي، "نظرة على ذلك!").
    1. إرشاد المتكلم لإنتاج جميع التصريحات في خطاب وجه الرضيع أو الطفل.
    2. حدد التصريحات التي هي تقريبا نفس الطول عبر الظروف، المحتمل حوالي 1,500 ms كل عبارة.

2-جهاز

  1. استخدام جهاز تتبع عين مناسبة. تكفي لجمع بيانات التعقب بالعين كافية لإجراء اختبار الإلمام، متاح على نطاق واسع بالعين-تتبع: الكائنات تحتل أجزاء كبيرة من الشاشة، وتحليل البيانات ويحقق الأداء عبر نافذة طويلة، بدلاً من حركات العين الفردية، التي تحدث بسرعة مثل ساككاديس.
  2. نظراً لأن هذه المهمة تتطلب العين تتبع الأطفال الرضع، ضمان تطابق النظام لعدة شروط.
    1. أولاً، عين-تعقب استخدام بوضع تتبع عن بعد، والتي لا يحتاج الرضع وضع رؤوسهم على الذقن-راحة. تأكد من أن يمكن أن يتسامح مع العين-تعقب حركات الرأس كبيرة نسبيا أو إدخال تعديلات عليها.
    2. ثانيا، استخدم شاشة كبيرة نسبيا لعرض الصور للرضع، (مثلاً، 57 × 45 سم).
    3. ثالثا، استخدام جبل ذراع قابلة لتمديد للعين-tracker لتيسير جمع البيانات بالسماح للباحث ضبط ارتفاع العين-tracker لكل رضيع.
    4. رابعا، جعل المعدات العين تتبع مزعجة، تركيز الاهتمام على الأطفال الرضع فقط على شاشة العرض. على سبيل المثال، بعض النظم إدماج المعدات العين تتبع مع شاشة عرض أو تحميل المعدات مباشرة أسفل الشاشة.
  3. لاحظ أنه يمكن أيضا إتمام هذه المهمة من ناحية الترميز بيانات الفيديو عالية الجودة ليبحث السلوك الرضع. بينما قد تشكل تقنيات الترميز على يد بعض التحديات لاستخدام التحليلات الوقت بالطبع موضوعة بدقة أكثر، كافية تماما لمجموع تبحث تحليلات البيانات المرمزة باليد.

3-مهمة تصميم

  1. في العين المقتفي البرمجيات المرتبطة بها (انظر، مثلاً، الجدول للمواد)، قم بإنشاء أربعة شروط مختلفة: تماما تحت إشراف وغير خاضعة للرقابة والإشراف شبه، وعكس شبه تحت الإشراف. ضمان هذه الشروط منفصلة، حيث أن كل الرضع سوف ترى شرط واحد فقط.
  2. إنشاء أوامر عشوائية زائفة اثنين على الأقل من النماذج التعليمية، مع القيد أن النماذج لا يزيد عن اثنين من نفس الجانب من الاستمرارية (0-40% أو 60-100%) يمكن أن تظهر في شكل متتابع.
  3. إنشاء ملفات الفيديو التعريف أن زوج المنبهات السمعية مع المحفزات البصرية كمناسبة لكل حالة.
    1. الجمع بين المحفزات البصرية والسمعية في تحرير الفيديو البرمجيات (انظر على سبيل المثال، الجدول للمواد). عرض جميع الصور على نفس الخلفية. تعيين بدء التحفيز السمعية إلى طائفة مناسبة، بين 500 مللي و ms 1,500 بعد بدء التحفيز البصري. استخدم هذا تأخير قصيرة لتخفيف الرضع معالجة تحميل 19.
    2. على سبيل المثال، في حالة "الإشراف الكامل"، زوج كل أنموذج الإلمام بعبارة وضع العلامات.
    3. في الحالة غير خاضعة للرقابة، زوج كل أنموذج الإلمام بعبارة غير العلامات.
    4. في حالة شبه تحت الإشراف، زوج فقط النماذج الأولى والثانية في كل أمر بوسم العبارات لكن بقية مع العبارات غير العلامات.
    5. لعكس حالة شبه تحت إشراف، عبارات زوج النماذج اثنين النهائي مع وضع العلامات لكن الأربعة الأولى مع العبارات غير العلامات (انظر الشكل 1).
    6. تحميل أشرطة الفيديو هذه في برامج تعقب العين، يأمر التعرف على أشرطة الفيديو كما يحددها النظام العشوائية الزائفة.
  4. تحميل قصيرة (10 s أو أقل) الرسوم المتحركة تجذب الأنظار عرض في وسط الشاشة بعد التعرف: وهذا يضمن أن معظم الرضع يتطلعون إلى وسط الشاشة عندما يبدأ مرحلة الاختبار.
  5. وأخيراً، لكل فئة التعلم، تصميم اثنان اختبار المحاكمات، كل منها يضم اثنين من النماذج عرض جنبا بجنب. التأكد من أن لكلتا التجربتين الاختبار، أنموذج واحد سوف تمثل نقطة الوسط لفئة مألوفة الآن بينما الآخر يمثل نقطة الوسط لفئة الرواية.
    1. موازنة المحاكمات حيث أن يسار/يمين الموضع من أنموذج الرواية في الاختبار التجريبي هو عكس عبر أشرطة الفيديو.
    2. تحميل الاختبار هذه المحاكمات لبرنامج تعقب العين، وضعها بعد التعريف بعد، لفت الانتباه. موازنة العرض لهذه المحاكمات حتى كل رضيع لديه فرصة متساوية لرؤية محاكمة اختبار رواية اليسار أو اليمين، رواية.
    3. التأكد من أن الاختبار المحاكمات تدوم على الأقل 5 s، وتصل إلى 20 ثانية، من أجل الأطفال في البداية يبحث بعيداً إلى تراكم تبحث كافية.

[ضع الرقم 1 هنا]

4-دراسة الإجراء

  1. قبل وصول الرضيع، إعداد العين-tracker.
    1. تعيين عشوائياً الرضع إلى شرط وأمر.
    2. فتح برنامج تعقب العين وحدد زوج شرط/الترتيب المعين.
    3. الآن قم بإدخال رقم المشارك لهذا التسجيل.
  2. بعد القيام بعملية الموافقة، تجلب الرضع والرعاية إلى غرفة العين تتبع. ضمان الغرفة مضاءة معتدلة دون أي تشتيت زخارف على الجدران.
  3. وضع كرسي أمام العين-tracker على مسافة مناسبة لنموذج للعين-تعقب قيد الاستخدام. مقعد مقدم الرعاية في هذا الكرسي والرضيع في اللفة لمقدمي الرعاية. إذا كان الرضيع لا يرغب في الجلوس في اللفة لمقدم الرعاية، أنها قد الجلوس الخاصة بهم، أو أنهم قد يجلس في مقعد السيارة.
  4. إذا كان يجلس الرضيع في اللفة لمقدم الرعاية، إرشاد مقدمي الرعاية لا التحيز سلوك الرضع في أي شكل من الأشكال ولكن في محاولة لإبقاء الرضيع تتمحور حول اللفة لمقدمي الرعاية. تزويد مقدمي الرعاية بزوج من النظارات الشمسية من ظلام دامس إلى ارتداء حيث أنهم لا يستطيعون رؤية المحفزات.
  5. أطلب من الأطفال الرضع إلقاء نظرة على الشاشة تعقب العين؛ النظر في عرض صورة أو فيديو لجذب انتباههم الانخراط. ضع الشاشة حيث تكون عيون الرضع داخل نافذة المعايرة.
  6. إجراء المعايرة العين المقتفي. استخدام معايرة خمس نقاط إذا كان ذلك ممكناً، ولكن معايرات أقل شمولاً من المرجح أيضا أن تكون كافية. وكثيراً ما الرضع الاستجابة بشكل أفضل عندما تكون الصورة معايرة الرسوم متحركة مع مرافقة السمعية.
  7. إذا كان الرضيع يمر المعايرة، ثم البدء في التجربة. إذا لم يكن الأمر كذلك، مواءمة حتى تكون ناجحة. يتم استبعاد أي الرضع الذين لا يمكن أن تكون محسوبة.
  8. إذا كان يتم تشغيل تجارب متعددة متتالية، أو إذا كانت تجربة واحدة طويلة جداً، تنظر في إعادة كاليبراتينج بعد كل مقطع.

5-بيانات التحليل

  1. استخدام برنامج تحليل البيانات لإجراء هذا التحليل (مثلاً، انظر الجدول للمواد).
  2. إنشاء مجالات الاهتمام (عويس) حول مواقف أنموذج على الجانبين الأيمن والأيسر من الشاشة.
  3. للتعرف على التجارب، قضى استخدام المنظمة العربية للتصنيع المناسبة لتقييم الرضع وقت التطلع إلى أنموذج عرض كل تجربة. استبعاد أي الرضع الذين لم تظهر متواصلة تبحث عن غالبية النماذج (مثلاً، تتطلب أن حضور الأطفال الرضع إلى 4 من النماذج التعريف 6 ممكن عن 25 في المائة على الأقل من تلك المحاكمات).
  4. للمحاكمة، واختبار تشمل فقط 5 الرضع أول s يبحث المتراكمة. للرضع الأصغر من 3 أشهر إلى 12 شهرا عمر، النظر في استخدام نافذة أطول مثل 10 ثوان ليبحث المتراكمة. النظر باستثناء الأطفال الرضع الذين تبين عدم كفاية المستدام تبحث في الاختبار (مثلاً، تتراكم أقل من 2.5 s ليبحث) أو الذين لا ننظر إلى كل من النماذج.
  5. الآن إنشاء المحاكمة درجة أفضلية لاختبار كل الرضع بتقسيم المبلغ الوقت الذي يقضيه تتطلع إلى أنموذج الرواية بالمبلغ الإجمالي من الوقت في النظر إلى النماذج على حد سواء. لتحليل هذه النسب، تحويلها أولاً مع اللوغاريتمية التجريبية أو قوس-سين-الجذر التربيعي لجعلها ملائمة للتحليل مع النماذج الخطية.
  6. تحليل الوقت-الدورة التدريبية للسلوك الرضع يبحث في الاختبار، فصل البيانات في صناديق صغيرة (مثلاً، بين 10 و 100 مللي ثانية)، وحساب درجة تفضيل داخل كل بن لكل رضيع.
  7. إجراء تحليل للبيانات الوقت بالطبع، واختبار ما إذا كان نمط الرضع تبحث طوال المحاكمة الاختبار يختلف حسب الشرط. علما أن أشكال متعددة من التحليل يمكن الإجابة على هذا السؤال، بما في ذلك تحليل التقليب المستندة إلى كتلة20، كما هو موضح هنا، والنمذجة منحنى النمو. 21
    1. تحليل التباديل المستندة إلى المجموعة، حدد عتبة قيمة t، المقابلة لمستوى ألفا المرغوبة (أوصى أشعة ألفا وتتراوح.01 ل. 20؛ علما بأن هذه القيمة ألفا لا تمثل في الاختبار الشامل لمستوى ألفا، حسب المستوى المطلوب ل كل الوقت صناديق تتجاوز العتبة). مجموع الإحصائيات t لكل بن مرة على التوالي التي تفوق المختار t-العتبة؛ هذه الإحصائيات t التراكمية تشير إلى حجم التباين بين الظروف في البيانات.
    2. لتحديد ما إذا كانت هذه الاختلافات أكبر مما كان متوقعا بالصدفة، أداء المحاكاة على الأقل 1,000 مع التسميات شرط عشوائياً وتعديلا. تقييم الاختلافات في البيانات أونشوفليد ضد هذا التوزيع المستندة إلى فرصة.
      ملاحظة: من هذه المقارنة الاختلاف الأصلي ضد توزيع المستندة إلى الفرصة التي تحدد معدل إيجابية كاذبة من التحليل، بدلاً من تحديد عدد صناديق الوقت التي أجريت اختبارات t أو حتى عتبة القيمة t تلك تي-الاختبارات الأولية. ونتيجة هذا التحليل يوفر بديل محافظ للإبلاغ عن النتائج مباشرة من t-اختبارات متعددة عبر صناديق الوقت المحدد مسبقاً (مثلاً، إجراء اختبارات كل 500 مللي).

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

استخدام البروتوكول أعلاه، نحن ركض اثنان تجارب22. وأجريت تحليلات مع حزمة اييتراكينجر 23، وتتوفر هذه البيانات والتعليمات البرمجية في https://github.com/sandylat/ssl-in-infancy. في التجربة الأولى، ونحن يتناقض شرط تحت إشراف الكامل (n = 24، مالعمر = مو 26.8)، يضم فقط المسمى النماذج، مع شرط غير خاضعة للرقابة (n = 24، مالعمر = مو 26.9)، يضم فقط النماذج غير مسمى.

الإشراف الكامل مقابل البيئات غير خاضعة للرقابة

الرضع في "الإشراف الكامل" (M = 13.86 s, SD = 3.00) وغير خاضعة للرقابة (M = 14.94 s, SD = 1.91) ظروف لم يظهر فرقا في اهتمامها بالنماذج أثناء التعارف، t(46) = 1.48، ف = .14، د =.43.

في اختبار, 2 سنة في حالة "الإشراف الكامل" (M =.59، SD =.15) عرض تفضيل كبير لأنموذج فئة الرواية، t(23) = 3.05، ف =.006، د =.62، مشيراً إلى أنها شكلت بنجاح الفئة. في التباين، 2 عاماً في الحالة غير خاضعة للرقابة (M =.49، SD =.18) بدت على قدم المساواة تقريبا بين الكائنات في اختبار t(23) =.39، ف =.70، د =.08. الأداء اختلافاً كبيرا بين هذه الشروط، t(46) = 2.27، p =.028، د =.66 (انظر الشكل 2). أخيرا، تحليلاً التقليب المستندة إلى كتلة الوقت-الدورة التدريبية للنظر إلى أنماط في اختبار كشف تباين كبير بين الشرطين، ف =.038، من ms 3,450 إلى 3,850 مرض التصلب العصبي المتعدد (انظر الشكل 3).

تحت إشراف شبه مقابل عكس البيئات شبه تحت الإشراف

المقبل، قمنا بدراسة ما إذا كان يمكن أن تتعلم 2 سنة فئات في البيئات شبه الإشراف بدمج النماذج المسماة وغير المسماة. توقعنا أن تلقي تسمية النماذج في بداية التعريف في الإشراف شبه الشرط (n = 24، مالعمر = 27.3، 12 أنثى)، حيث يمكن أن توفر النماذج المسماة مؤسسة للتعلم من النماذج غير مسمى، وسوف تيسير التعلم فئة حين تلقي المسمى النماذج في نهاية التعريف في عكس تحت إشراف شبه الشرط (n = 24، مالعمر = 27.2، 13 أنثى) لن. فتلقى النماذج المسمى أولاً ينبغي تمكين 2 سنة تعلم المزيد من النماذج غير مسمى من تلقي تلك المسماة النماذج بعد رؤية النماذج غير مسمى.

الرضع في حالة شبه تحت إشراف (n = 24، م = 13.23 s, SD = 3.35) وعكس تحت إشراف شبه (n = 24، م = 12.58 s, SD = 2.78) شروط أظهرت مستويات مماثلة من الاهتمام بالنماذج أثناء التعارف، تي (46) =.73، p =.47، د =.21.

في الاختبار، ولكن الرضع في حالة شبه تحت إشراف (م =.59، SD =.14 قدرة عرض تفضيل جدة كبيرة، t(23) = 3.11، ف =.005، د =.63، بينما الرضع في عكس تحت إشراف شبه شرط (م =.52, SD =.13) يقوم على المستويات فرصة، t(23) =.76، ف =.45، د =.16. تفضيلات الرضع كانت هامشية مختلفة بين الشرطين، t(46) = 1.80، p =.08، د =.52 (انظر الشكل 2). وعلاوة على ذلك، أيضا أجرينا تحليلاً التقليب الكتلة المستندة من سلوك الرضع يبحث في الاختبار، تكشف عن أن الشرط تحت إشراف شبه أظهرت تفضيلها جدة أقوى من حالة عكس SSL بين 3450ms و 3850ms، ف =.047 (انظر الشكل 3). وهذا هو بالضبط نفس الفترة الزمنية خلالها الشرط "كاملا تحت إشراف" انحرفت عن الشرط غير خاضعة للرقابة، مما يوحي بالرضع بمجرد النجاح في تعلم هذه الفئة في حالة شبه تشرف عليها كما هو الحال في حالة "الإشراف الكامل" .

Figure 1
رقم 1: نموذج تصميم المهمة. مرحلة التعريف يتكون من 6 محاكمات، كل عرض عضو الفئة يقترن وضع العلامات أو عبارة غير العلامات. ويعرض مرحلة الاختبار في نفس الوقت الرضع مع أنموذج واحد من فئة الآن مألوفة وواحدة من فئة جديدة. وتمثل الشروط الشروط الأربعة المعروضة في مقطع تمثيلي النتائج. تم تعديل هذا الرقم من لاتوريتي، أ.، واكسمان، س. ر. وسم قليلاً يقطع شوطا طويلاً: تحت إشراف شبه التعلم في مرحلة الطفولة. تطوير العلوم. e12736 (2018). الرجاء انقر هنا لمشاهدة نسخة أكبر من هذا الرقم-

Figure 2
رقم 2: يعني تفضيل عشرات عبر الشروط. الرضع في "الإشراف الكامل" وشروط تحت إشراف شبه عرض تفضيلات الجدة كثيرا أعلاه فرصة، ف <.05. الرضع في ظروف Unsupervised وعكس SSL يقوم على المستويات فرصة. أشرطة الخطأ تمثل الأخطاء المعيارية للوسط. وقد تم تعديل هذا الرقم من22. الرجاء انقر هنا لمشاهدة نسخة أكبر من هذا الرقم-

Figure 3
الشكل 3: ابحث "الرضع" أنماط أثناء test. في شروط الإشراف الكامل و Unsupervised (على اليسار) وفي ظروف شبه تحت إشراف شبه الإشراف وعكس (على اليمين)، نمط الرضع من النظر إلى النماذج تباينت بين 3,450ms و 3,850ms. شريط رمادي المظللة في كل رسم بياني يشير إلى هذه الفترة متباينة. تشير المناطق المظللة الملونة حول كل شرط الخطأ المعياري للوسط. وقد تم تعديل هذا الرقم من22. الرجاء انقر هنا لمشاهدة نسخة أكبر من هذا الرقم-

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

نقدم هنا، إجراء لتقييم دور العلامات في التصنيف. من خلال تقديم 2 سنة مع مزيج واقعية من النماذج المسماة وغير المسماة، نبدي أن الأطفال الصغار جداً قادرة على التعلم في بيئات شبه الخاضعة للإشراف، وتوسيع نطاق العمل مع البالغين وكبار السن الأطفال24،25 . وهكذا، يقدم هذا الأسلوب حل للتناقض المطروحة أعلاه: إذا النماذج المسماة قليلة حتى يمكن شرارة التعلم فئة، ثم يمكن أن تكون التسميات النادرة والقوية على حد سواء.

وتشمل الجوانب الهامة لهذا النموذج استخدام المحفزات الاصطناعية الرواية ومحاكمات قصيرة، اللذين يجعلان مهمة مناسب تحديا وإشراك لمدة 2 سنة من العمر. وبالإضافة إلى ذلك، استخدام عين-تعقب، بدلاً من ناحية الترميز الرضع يبحث السلوك، يوفر ثراء ونظرات بيانات أكثر دقة عن العين المشاركين؛ هذا الثراء والدقة يمكن تنفيذ تدابير الوقت بالطبع مثل تحليل التقليب المستندة إلى نظام المجموعة.

مزايا المركزية لنموذج التعرف على التجارب يتم تقييمها مباشرة للتعلم فئة وبساطته كمهمة يبحث سلبي. فاختبارات المهمة مباشرة الفئة التعلم، بدلاً من الاعتماد على التدابير الأكثر تعقيداً مثل تسمية السلوك أو الاستدلالات الاستقرائية3،،من2627. وعلاوة على ذلك، لأنه يمكن أن تدار المهام التعرف على التجارب عبر مجموعة إنمائية واسعة النطاق (على سبيل المثال، من 3 أشهر إلى 3 سنوات)، أنها توفر فرصة لتحديد استمرارية التنمية والتغيير.

وفي الواقع، صمم نموذج التعرف على التجارب المقدمة هنا لمدة 2 سنة من العمر، ولكن استخدمت تصاميم مماثلة على نطاق واسع مع الأطفال الرضع في السنة الأولى من الحياة4،،من67،9، 28-لهؤلاء الرضع الأصغر سنا، بطبيعة الحال، يجب تبسيط المهمة: يعد التعرض للنماذج إطلاعية وأكثر النماذج وفئات أبسط ونافذة أطول للنظر في التجارب قد الجميع تحسين حساسية المهمة للرضع الأصغر سنا . على نطاق أوسع، يمكن بسهولة توسيع نموذج التعرف على التجارب المستخدمة هنا لتقييم أثر أي الإشارات السمعية على الإدراك الرضع، بما في ذلك الصمت ونغمات موجه جيبية والرئيسيات نونومان الألفاظ والأصوات الأخرى غير اللغوية5 13، ،،من2930.

القيود المفروضة على هذه المهمة تنبع أساسا من استخدام متغير النتيجة واحدة: تفضيل الرضع في الاختبار. وهذا يجعل من المهمة غير مناسبة لطرح الأسئلة حول، على سبيل المثال، كيف يتغير كل أنموذج إطلاعية الرضع التعلم فئة أو الرضع بسمات خاصة تستخدم للتعرف على الفئة. يمكن إثراء تحليلات الوقت بالطبع، مثل التحليل التقليب المستندة إلى المجموعة، وإلى حد كبير البصيرة يقدمها هذا النموذج. ومع ذلك، بينما هذه التحليلات تمكننا من استخلاص استنتاجات أقوى حول عندما تختلف الظروف اثنين في الأداء، أنها أيضا تثير أسئلة هامة حول ما هي العوامل التي تدفع أنماط أتينشونال الرضع طوال مرحلة الاختبار، مجالاً واعداً العمل في المستقبل.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

الكتاب ليس لها علاقة بالكشف عن.

Acknowledgments

البحث الذي ذكرته هنا أيد "المعهد الوطني لصحة الطفل" والتنمية البشرية من "المعاهد الوطنية للصحة" تحت رقم جائزة R01HD083310 وزمالة أبحاث الدراسات العليا مؤسسة العلوم الوطنية تحت لا منحة. DGE‐1324585. المحتوى هي المسؤولة الوحيدة عن المؤلفين ولا تمثل بالضرورة وجهات النظر الرسمية للمعاهد الوطنية للصحة أو المؤسسة الوطنية للعلوم.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
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

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  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. MIT Press. Cambridge, Mass., USA. (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).

Comments

0 Comments


    Post a Question / Comment / Request

    You must be signed in to post a comment. Please or create an account.

    Usage Statistics