Определение роли языка в категоризации объектов новорожденных с глаз отслеживания парадигмы

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

Здесь мы представляем собой протокол для ознакомления тест парадигм, которые обеспечивают прямой тест младенческой категоризации и помочь определить роль языка в начале обучения категории.

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

Оценка младенческой категории обучения является сложной, но жизненно важным аспектом изучения младенческой познания. Применяя парадигмы ознакомление тест, мы прямолинейно измерить успех новорожденных в изучении роман категории полагаясь только на их ищет поведение. Кроме того парадигма может непосредственно измерить влияние различных слуховые сигналы на младенческой классификации различных возрастов. К примеру, мы оценили, как 2-летнего возраста учатся категории в различных средах маркировки: в нашей задаче 2-летних успешно узнал категории, когда все образцы были помечены или первых двух экземпляров были помечены, но они не смогли классифицировать когда нет экземпляров были помечены или только окончательный двух экземпляров были помечены. Чтобы определить успех новорожденных в таких задачах, исследователи могут изучить общее предпочтение, проявленную младенцев в каждом состоянии и новорожденных шаблон поиска в течение фазы тестирования, используя глаз трекер для предоставления детальных данных время курс . Таким образом, мы представляем мощный парадигмы для определения роли языка, или любой слуховой сигнал, в категории объекта новорожденных обучения.

Introduction

Категоризация является основным строительным блоком человеческого познания: новорожденных классификация способностей выйти рано в младенчестве и становятся все более изощренными, с возрастом. 1 , 2 , 3 исследование также выявило весомую роль языка в детской категоризации: от 3 месяцев, младенцы узнать категории более успешно когда Категория экземпляров в паре с языка. 4 , 5 , 6 Кроме того, к концу первого года младенцев настроены роли существительного фото этикетки в классификации. Спаривание категории экземпляров с последовательной маркировки фразы («это ВЭП!») облегчает новорожденных категории обучения относительно предоставления либо собственный лейбл для каждого экземпляра («Это Веп» «Это dax,» и т.д.) или без маркировки фразы («Смотреть на это.»). 7 , 8 , 9

В новорожденных повседневного опыта однако подавляющее большинство объектов, которыми они сталкиваются скорее всего останется без метки. Не воспитатель может маркировать каждый объект, ребенок видит гораздо меньше предоставляют ярлыки, которые применяются к каждому объекту (например, «маламут,» «животное», «собака», «животное»). Это представляет собой парадокс: как мы примирить власть этикетки в младенческой категоризации с их относительной нехватке в повседневной жизни новорожденных?

Чтобы ответить на этот вопрос, мы разработали протокол, чтобы оценить, как младенцы учатся категории в различных различных учебных средах, в том числе когда они получают смесь маркировку и непомеченного экз. В частности, мы предлагаем, что получение даже несколько экземпляров помечены в начале обучения можно облегчить классификации — путем укрепления новорожденных способность учиться от последующих, без маркировки экземпляров также. Эта стратегия, используя небольшое количество помечены экз, как основу для обучения от большего числа немеченого экз широко применяются в области машинного обучения, нереста семейство полу под наблюдением обучения (SSL) алгоритмы10,,1112. Конечно, осуществляемые стратегии обучения не идентичны в различных видах учащихся: в машинного обучения, алгоритмы обычно подвергаются многие больше экземпляров, явные гадать о каждом образцового и узнать несколько категорий одновременно. Тем не менее как машины, так и младенческой учащиеся могут воспользоваться успешной интеграции маркировку и непомеченного экз выучить новые категории в разреженных маркировки средах.

Наш дизайн фокусируется на ли 2-летних детей, в процессе получения слова для многочисленных новых категорий, способны такого рода полу под наблюдением обучения. Мы используем стандартный младенческой категоризации мера: задача ознакомления тест. В этой парадигме 2-летнего возраста подвергаются серии экземпляров из романа категории на этапе ознакомления. Каждый образец был в паре с другой слуховой стимул, в зависимости от состояния (то есть, либо маркировки или без маркировки фразы). Затем, на тест, все 2-летних увидел две новые объекты, представленные в тишине: один объект из категории теперь знакомые и один из романа категории.

Если 2-лет успешно формируют категории на этапе ознакомления, затем они должны различать двух экземпляров, представленные на испытание. Важно потому что систематическое предпочтение либо роман или знакомые тестовый образ отражает способность различать между ними, знакомство и новизна предпочтения интерпретируются как свидетельство успешного категоризации. Обратите внимание, что на данной задачи, характер этого предпочтения в зависимости от эффективности обработки новорожденных для материалов, стимул, с знакомство предпочтения, связанные с менее эффективным стимулом, обработки 4,13, 14 , 15 , 16 , 17. Представляя фазы тестирования в тишине делает его возможным непосредственно оценить успех новорожденных в категоризации объектов и как этот успех зависит от информации, которая сопровождала экз во время ознакомления. Таким образом эта парадигма обеспечивает убедительные тест как различные типы языковой среды затрагивают категории обучения. Если маркировка повышает категории обучения в полу под наблюдением и полностью контролируемых средах, 2-летнего возраста в этих условиях должен показать сильнее тест предпочтения, чем младенцы в других средах.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

Все методы, описанные здесь были одобрены Северо-Западного университета институциональных Наблюдательный Совет.

1. стимулы создание

Примечание: Визуальные раздражители (см. Рисунок 1) используются в представитель дизайн приведенные ниже, были первоначально разработаны в Havy и Ваксман (2016)18 и доступны для загрузки на https://osf.io/n6uy8/.

  1. Чтобы создать новую категорию непрерывной, сначала дизайн пару новых цифровых изображений. Далее морфинг пары изображений вместе, с помощью программного обеспечения (см., например, Таблица материалов) для формирования континуум экземпляров между двумя оригинальные образы. Создайте по крайней мере две категории таким образом, чтобы одно может служить в качестве категории узнал, в то время как другой обеспечивает роман категории образец для испытаний суда.
  2. Выберите ознакомления экз равномерно промежутки от разных каждой категории уроков континуума (например, 0%, 20%, 40%, 60%, 80% и 100% экз). Выберите соответствующее количество экземпляров (например, шесть). Соизмеримы с затруднением категории и возраста участников.
  3. Для создания экземпляров для этапа тестирования, выберите Среднее положение знакомые категории континуума и Роман категории континуума (т.е., образцового 50%). Затем матч цвет Роман образцового со знаком образец, используя программу манипуляции изображения (см., например, таблица материалов).
  4. Запись слуховой раздражители, производимые женского носителем английского языка в капюшоне Звукоизолированные. Если возможно, используйте тот же оратор для обоих маркировки фразы (то есть, «посмотрите на Моди») и не маркировки фразы (то есть, «Взгляните на это!»).
    1. Поручить спикер производить все высказывания в младенца или ребенка направлены речи.
    2. Выберите высказываний, которые примерно такой же длины через условия, вероятно, около 1500 мс за фразу.

2. аппарат

  1. Используйте соответствующий глаз трекер. Для сбора надлежащих данных глаз слежения для ознакомления тест мера, будет достаточно наиболее широко доступных глаз трекеров: объекты занимают большую часть экрана, и анализа данных исследует производительность над окном длинный, а не Индивидуальные, быстро происходящие глаз движения, такие как саккад.
  2. Потому что эта задача требует eye отслеживание младенцев, убедитесь, что система соответствует нескольким требованиям.
    1. Во-первых используйте глаз трекер с режимом удаленного отслеживания, который не требует младенцев разместить их головы на Чин отдых. Убедитесь, что глаз трекер может терпеть относительно большие движения головы или корректировок.
    2. Во-вторых относительно большой экран используется для отображения изображения для младенцев, (например, 57 x 45 см).
    3. В-третьих использование выдвижной кронштейн для глаз трекер для облегчения сбора данных, позволяя исследователя для регулировки высоты глаз трекер для каждого ребенка.
    4. В-четвертых сделайте eye отслеживание оборудования ненавязчивым, внимание новорожденных исключительно на экране дисплея. Например некоторые системы интегрировать eye отслеживание оборудования с на мониторе или смонтировать оборудование непосредственно под монитор.
  3. Обратите внимание, что эта задача также может быть дополнено ручного кодирования видеоданных высокого качества ищет поведения новорожденных. Хотя методы ручного кодирования могут создавать некоторые проблемы для использования более детальные анализы курс, рука закодированных данных вполне достаточно для агрегатной функции, перспективных анализов.

3. задача дизайн

  1. В глаза трекер соответствующего программного обеспечения (см., например, Таблица материалов), создавать четыре различные условия: полностью под контролем, без присмотра, полу под наблюдением и обращенном полу под наблюдением. Убедитесь, что эти условия являются отдельными, так что каждый ребенок будет видеть только одно условие.
  2. Генерировать по крайней мере две псевдослучайные заказы обучения экз, с ограничением, не более двух экземпляров с той же стороны континуума (0-40% или 60-100%) может быть показано последовательно.
  3. Создайте видео ознакомление что пара слуховой раздражители с зрительных раздражителей при необходимости для каждого условия.
    1. Объединить зрительные и слуховые раздражители в видео редактирования программного обеспечения (см., например, Таблица материалов). Представляем все изображения на том же фоне. Установите соответствующий диапазон, между 500 мс и 1500 мс после наступления визуальный стимул начала слуховой стимул. Используйте этот небольшой задержки для облегчения нагрузки обработки новорожденных 19.
    2. Например в состоянии полностью под контролем, пара каждый образец ознакомление с маркировки фразы.
    3. В условиях неконтролируемой пары каждый образец ознакомление с фразой-маркировки.
    4. В полу под контролем состояния, пара только первых двух экземпляров в каждом заказе с маркировки фразы но остальные с-маркировки фразы.
    5. Для полу под контролем состояния перевернут пара окончательный двух экземпляров с маркировки фразы но первых четырех с-маркировки фразы (см. Рисунок 1).
    6. Загрузите эти видео в глаз трекер программное обеспечение, порядок ознакомления видео, как определяется порядком псевдо рандомизированных.
  4. Загрузить краткое (10 s или меньше) привлекает внимание анимации отображается в центре экрана после ознакомления: это будет гарантировать, что большинство младенцев смотрят к центру экрана, когда начинается на этапе тестирования.
  5. Наконец каждый с участием двух экземпляров отображается для каждой категории обучения, дизайн двух тестовых испытаний, бок о бок. Убедитесь, что для обоих тестовых испытаний, один экземпляр будет представлять середину теперь привычные категории, в то время как другие представляет среднюю роман категории.
    1. Противовес испытания, так что слева/справа позиционирования Роман образца в тесте суда восстанавливается через видео.
    2. Загрузить эти тестовые испытания на глаз трекер программное обеспечение, позиционирование их после после ознакомления внимание добытчик. Уравновесить эти испытания презентации так, что каждый ребенок имеет равные шансы увидеть пробу Роман левой или правой Роман тест.
    3. Убедитесь, что тест испытания последний по крайней мере 5 s и до 20 сек, в порядке, для детей, первоначально глядя накопить достаточно перспективных.

[Место Рисунок 1 здесь]

4. изучить процедуры

  1. Прежде чем младенец приезжает, настройте глаз трекер.
    1. Случайным образом назначьте младенца условие и порядок.
    2. Открыть глаза трекера программного обеспечения и выберите пару назначенного состояния/заказ.
    3. Теперь введите номер участника для этой записи.
  2. После выполнения процесса согласия, принести младенца и воспитатель в eye отслеживание комнату. Убедитесь, что номер умеренно горит без каких-либо отвлекающих украшений на стенах.
  3. Место стула перед глаз трекер на соответствующем расстоянии для модели глаз трекер используется. Сиденье воспитателя в это кресло и младенцем на коленях воспитателя. Если ребенок не хочет сидеть на коленях воспитателя, они могут сесть на свои собственные, или они могут сидеть в сиденье автомобиля.
  4. Если ребенок сидит на коленях воспитателя, поручить воспитатель не предвзятость поведение новорожденных в любом случае, но попытаться сохранить младенцев, сосредоточены на коленях воспитателя. Обеспечить уход с парой затемненными очки носить так, что они не могут видеть раздражители.
  5. Попросите ребенка смотреть на глаз трекер экран; Рассмотрим, отображение привлекательные изображения или видео, чтобы привлечь их внимание. Положение экрана, так что новорожденных глаза находятся в окне калибровки.
  6. Процедура калибровки глаз трекер. Использование пяти точки калибровки, если это возможно, но менее всеобъемлющим калибровок также, вероятно быть адекватной. Младенцы часто лучше реагировать, когда Калибровка изображения является анимацией с слуховой сопровождением.
  7. Если ребенок проходит калибровка, затем начните эксперимент. Если нет, то калибровки до тех пор, пока они являются успешными. Исключаются любые младенцев, которые не могут быть откалиброваны.
  8. Если несколько экспериментов, выполняются последовательно, или если один эксперимент довольно длинный, рассмотреть возможность повторной калибровки после каждого раздела.

5. анализ данных

  1. Использовать программное обеспечение для анализа данных для выполнения этого анализа (например, см. таблицу материалы).
  2. Создание областей, представляющих интерес (AOIs) вокруг образцового позиций на левой и правой стороны экрана.
  3. Для ознакомления судебных процессов используйте соответствующие АОИ оценить время младенцев провел, глядя на образец, отображается на каждом испытании. Исключить любой младенцев, которые не показывают устойчивый, глядя на большинство экземпляров (например, требуют, что детей посещают 4 возможных 6 экз ознакомления для по крайней мере 25% этих испытаний).
  4. Для тестирования суда, включают только новорожденных первых 5 s накопленных смотреть. Для младших детей, от 3 до 12 месяцев рассмотрите возможность использования больше окна, например 10 секунд накопленных смотреть. Рассмотрим, исключая младенцев, которые показывают недостаточно устойчивый, глядя на тест (например, накапливая менее чем 2,5 s смотреть) или которые не смотреть, чтобы оба экз.
  5. Теперь создайте предпочтение Оценка для каждого младенца испытания пробной, разделив количество времени, затраченное нетерпением Роман образцового, общее количество времени, глядя на обоих экземпляров. Чтобы проанализировать эти пропорции, трансформировать их сначала с помощью эмпирических логит или дуги грех квадратного корня сделать их для анализа с линейной модели.
  6. Для анализа времени курс ищет поведения новорожденных на тест разделить данные на небольшие контейнеры (например, между 10 и 100 мс) и рассчитать предпочтение Оценка в рамках каждого бункера для каждого младенца.
  7. Выполните анализ данных курс, тестирование ли шаблон новорожденных глядя на протяжении всего судебного процесса тестирования варьируется в зависимости от состояния. Обратите внимание, что несколько форм анализа может ответить на этот вопрос, включая анализ кластерных перестановка20, как показано здесь и моделирования кривой роста. 21
    1. Для анализа на основе кластера перестановок, выберите t значение порога, соответствующий уровню желаемой альфа-(рекомендуемый диапазон альфа от.01 к. 20; Обратите внимание, что это альфа-значение не представляют общий тест альфа-уровень, просто необходимые для индивидуального времени контейнеров превышает порог). Сумма t статистика для каждого подряд время bin, который превосходит выбранной t порог; Эти совокупные t статистика показывают размер расхождения между условиями в данных.
    2. Чтобы определить, если эти расхождения больше, чем ожидалось, случайно, выполните по крайней мере 1000 имитаций с метками условие перемешиваются случайным образом. Оцените unshuffled данные расхождения против распространения этот шанс.
      Примечание: Это сравнение оригинального расхождение против распространения на основе шанс, который определяет уровень ложных анализа, вместо того, чтобы выбрать количество времени контейнеров, в которых t тесты были проведены или даже t значение порога для Эти первоначальные t тесты. В результате этот анализ предоставляет консервативной альтернативой непосредственно отчетности результаты из нескольких t тесты по предварительно заданного времени контейнеров (например, проведение испытаний каждые 500 мс).

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Используя протокол выше, мы побежали двух экспериментов22. Анализы были проведены с eyetrackingR пакет23, и данных и кода доступны на https://github.com/sandylat/ssl-in-infancy. В первом эксперименте, мы контрастировали полностью под контролем состояния (n = 24, Мвозраст = 26,8 МО), показывая только надписью экз, с неконтролируемой состояния (n = 24, Мвозраст = 26,9 МО), показывая только немеченого экз.

Полностью под контролем против неконтролируемой среды

Младенцы в полностью контролируется (M = 13.86 s, SD = 3.00) и неконтролируемых (M = 14.94 s, SD = 1.91) условия показали никакой разницы в их внимание к экз во время ознакомления, t(46) = 1,48, p = .14, d =.43.

На тест, 2-летнего возраста в состоянии полностью контролируется (M =.59, SD =.15) отображается значительное предпочтение роман категории образец, t(23) = 3.05, p =.006, d =.62, указанием они сформировали успешно Категория. В отличие от этого, 2-летнего возраста в условиях неконтролируемой (M =.49, SD =.18) выглядел примерно поровну между объектами в тест, t(23) =.39, p =.70, d =.08. Производительность значительно отличались между этими условиями, t(46) = 2.27, p =.028, d =.66 (см. Рисунок 2). Наконец, анализ кластерных перестановка время курс изучения моделей на тест показал значительное расхождение между двумя условиями, p =.038, от 3,450 МС до 3850 мс (см. рис. 3).

Полу под наблюдением против обращенном полу контролируемых средах

Далее мы рассмотрели ли 2-летних могут узнать категории в полу под наблюдением средах путем интеграции маркировку и непомеченного экз. Мы предсказывали, что получение помечены экземпляров в начале ознакомления в полу под контролем состояния (n = 24, Мвозраст = 27,3, 12 женщин), где помечены экземпляров может обеспечить основу для обучения от неподписанных экз, будет облегчить процесс обучения категории, тогда как получение помечены экземпляров в конце ознакомления в обратном порядке полу под контролем состояния (n = 24, Мвозраст = 27.2, 13 женщин) не будет. То есть получающих помеченные экз сначала следует включить 2-летнего возраста узнать больше от неподписанных экз чем получение тех помечены увидев немеченого экз экз.

Младенцы в полу под контролем состояния (n = 24, М = 13.23 s, SD = 3,35) и перевернут полу под наблюдением (n = 24, М = 12.58 s, SD = 2,78) условий показал аналогичный уровень внимания к экз во время ознакомления, t (46) =.73, p =.47, d =.21.

На тест, однако, младенцев в полу под контролем состояния (M =.59, SD =.14), отображается предпочтение значительное новшество, t(23) = 3.11, p =.005, d =.63, тогда как младенцев в полу под наблюдением перевернут условие (M =.52, SD =.13) выполнены на уровнях шанс, t(23) =.76, p =.45, d =.16. Новорожденных предпочтения незначительно отличались между двумя условиями, t(46) = 1.80, p =.08, d =.52 (см. Рисунок 2). Кроме того, мы также провели анализ кластерных перестановка ищет поведения новорожденных на тест, показывая, что состояние полу под наблюдением показал сильнее предпочтение Новинка чем условие отменил SSL между 3450ms и 3850ms, p =.047 (см. Рисунок 3). Это точно тот же период времени, в течение которого полностью контролируется состояние расходились от неконтролируемого состояния, предполагая, что младенцев было столь же успешным на обучение в категорию в полу под контролем состояния как полностью контролируется состояние .

Figure 1
Рисунок 1: пример задачи дизайн. На этапе ознакомления состоит из 6 исследований, каждая представляя один член категории, в паре с маркировки или без маркировки фразы. Фазы тестирования одновременно представляет младенцев с одним образцом теперь привычные категории и один из романа категории. Условия представляют четыре условия, представленные в разделе представитель результаты. Этот рисунок был изменен с LaTourrette, а., Ваксмана, с.р. Маркировка немного проходит долгий путь: полу под наблюдением, обучения в младенчестве. Sci Дев. e12736 (2018). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Figure 2
Рисунок 2: означает предпочтение баллы через условия. Младенцы в полностью контролируется и полу контролируемых условиях отображается новизна предпочтения значительно выше шанс, p <.05. Младенцы в условиях неконтролируемый и обратить вспять SSL, выполнены на уровнях шанс. Планки погрешностей представляют собой стандартные ошибки означают. Этот рисунок был изменен с22. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Figure 3
Рисунок 3: младенец смотрит моделей в тесте В условиях полностью контролируется и неконтролируемый (слева) и в полу под наблюдением и обращенном полу контролируемых условиях (справа) новорожденных шаблон поиска для экземпляров расходились между 3,450ms и 3,850ms. Серый затененный бар в каждом графике обозначает этот расходящихся период. Цветные тени регионов вокруг каждого условия указывают Среднеквадратичная ошибка среднего значения. Этот рисунок был изменен с22. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Здесь мы представляем процедуру для оценки роли маркировки в классификации. Представляя 2-летнего возраста с реалистичные смесь маркировку и непомеченного экз, мы демонстрируем, что дети младшего возраста способны обучения в полу под наблюдением средах, расширения работы с взрослых и пожилых детей24,25 . Таким образом, этот метод предлагает разрешение на поставленные выше парадокс: если даже несколько помечены экземпляров может зажечь категории обучения, то метки могут быть как редкие, так и мощный.

Важнейшие аспекты этой парадигмы включают в себя использование Роман искусственные стимулы и короткие испытаний, оба из которых делают задачу должным образом сложной и привлекательным для 2-летнего возраста. Кроме того использование глаз трекер, вместо ручного кодирования младенец смотрит поведение, обеспечивает более богатые и более точных данных о участников глаз взглядом; Это богатство и точность позволяет осуществление мер курс как анализ на основе кластера пермутирование.

Центральный преимущества ознакомления тест парадигмы являются его простой оценки категории обучения и его простота как пассивный перспективных задач. То есть задача непосредственно тестов категории обучения, вместо того, чтобы полагаться на более сложных мер как именования поведение или индуктивные умозаключения3,,2627. Кроме того поскольку задачи ознакомления тест можно администрировать в широком диапазоне развития (например, от 3 месяцев до 3 лет), они предлагают возможность для выявления развития преемственность и изменения.

Действительно ознакомление тест парадигмы, представленные здесь был разработан для 2-летнего возраста, но аналогичные конструкции широко используются с грудными детьми в первый год их жизни4,6,7,9, 28. для этих молодых младенцев, конечно же, следует упростить задачу: больше воздействия для ознакомления экз, больше экземпляров, проще категории и больше окна смотреть на тест может улучшить чувствительность задачи для маленьких детей . Более широком смысле ознакомление тест парадигмы, работающих здесь может быть легко расширена для оценки воздействия любой слуховой сигнал на младенческой познания, включая молчание, синусоидальный тонов, вокализации нечеловеческие приматов и других нелингвистических звуки5 ,13,29,30.

Ограничения этой задачи прежде всего обусловлены его использования одного результата переменной: предпочтение новорожденных на тест. Это делает задачи неподобающе для вопросов о, например, как каждый образец ознакомления изменяется новорожденных категории обучения или особенности детей использовать для изучения категории. Время курс анализа, например, анализ на основе кластера перестановки, может существенно обогатить проницательность, предлагаемые этой парадигмы. Однако хотя эти анализы позволяют нам сделать сильнее выводы о когда два условия отличаются в производительности, они также поднимают важные вопросы о какие факторы диск новорожденных внимания модели на протяжении всего этапа тестирования, перспективной областью для Будущая работа.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Авторы не имеют ничего сообщать.

Acknowledgments

Исследований, сообщили здесь было поддержано национального института здоровья ребенка и развития человеческого потенциала национальных институтов здоровья под номером R01HD083310 премии и стипендиатом Национального научного фонда выпускников исследования под предоставить нет. DGE‐1324585. Содержание является исключительно ответственности авторов и не обязательно отражают официальную точку зрения национальных институтов здоровья или национального научного фонда.

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