Definering av rollen for språk i spedbarn objektet kategorisering med øye-sporing paradigmer

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

Her presenterer vi en protokoll for familiarization-test paradigmer som gir en direkte test for spedbarn kategorisering og bidra til å definere hvilken rolle språk i tidlig kategori læring.

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

Vurdere spedbarn kategori læring er en utfordrende men viktig aspekt ved studere spedbarn erkjennelse. Ved å bruke et familiarisering-test paradigme, måler vi oversiktlig barns suksess i å lære en ny kategori mens stole bare på deres ser atferd. Videre kan paradigmet direkte måle effekten av ulike auditiv signaler på spedbarn kategorisering over en rekke aldre. For eksempel vi vurdert hvordan 2-åringer lære kategorier i en rekke merking miljøer: i vår oppgave, 2-åringer har lært kategorier når alle eksemplarer ble merket eller de to første eksempler var merket, men de ikke klarte å kategorisere når ingen eksempler ble merket eller bare de siste to eksempler ble merket. For å bestemme barns suksess i slike oppgaver, kan forskere undersøke både generelle preferanse vises som spedbarn i hver betingelse og spedbarn mønster av ser i løpet av testfasen, bruke en øye-sporing til spesifiserte tid-retters data . Derfor presenterer vi et kraftig paradigme for å identifisere rollen språk eller alle auditiv signal, i spedbarn objektkategori læring.

Introduction

Kategoriseringen er en grunnleggende byggestein i menneskelig kognisjon: spedbarn kategorisering evner dukke opp tidlig i barndommen og blir stadig mer sofistikerte med alderen. 1 , 2 , 3 forskning har også avdekket en sentral rolle for språk i spedbarn kategorisering: fra 3 måneder av alderen, barn lære kategorier mer vellykket når kategori eksempler er forbundet med språket. 4 , 5 , 6 videre ved slutten av det første året, spedbarn er tilpasset rollen som grev substantiv etiketter i kategorisering. Sammenkobling kategori eksempler med en konsekvent merking setning ("Dette er en vep!") forenkler spedbarn kategori læring i forhold til å gi enten en distinkt etikett for hver original ("Dette er en vep," "Dette er en dax," osv.) eller en ikke-merking uttrykk ("se dette."). 7 , 8 , 9

Spedbarn hverdagslige opplevelser, men vil majoriteten av objekter møter de trolig forbli umerket. Ingen omsorgsperson kan merke hvert objekt spedbarn ser mye mindre tilbyr etikettene som gjelder for alle objekter (f.eks "malamute," "hund", "kjæledyr", "dyr"). Dette presenterer et paradoks: Hvordan kan vi forene etiketter i spedbarn kategorisering med deres relative knapphet i spedbarn dagliglivet makt?

For å besvare dette spørsmålet, utviklet vi en protokoll for å vurdere hvordan barn lære kategorier i en rekke forskjellige læringsmiljøer, inkludert når de mottar en blanding av med og uten etiketter eksempler. Spesielt foreslår vi at mottar et par merket eksempler på begynnelsen av læring kan forenkle kategoriseringen-ved å utvide barns evne til å lære fra påfølgende, umerkede eksempler også. Denne strategien for å bruke et lite antall merket eksempler som grunnlag for læring fra et større antall umerkede eksempler har blitt implementert innen maskinlæring, gyting en familie av semi veiledet læring (SSL) algoritmer10,11,12. Selvfølgelig læringsstrategier implementert er ikke like over ulike typer elever: i maskinlæring, algoritmer vanligvis er utsatt for mange flere eksempler, eksplisitt gjette hva hver exemplar og lære flere kategorier samtidig. Likevel apparat og spedbarn elever kan ha nytte av å kunne integrere både med og uten etiketter eksempler for å lære nye kategorier i sparsom merking miljøer.

Vår design fokuserer på om 2 år gamle barn, i ferd med å anskaffe ord for mange nye kategorier, kan denne typen semi veiledet læring. Vi bruker en standard spedbarn kategorisering mål: et familiarisering-test-aktiviteten. I dette paradigmet, ble 2-åringer utsatt for en rekke eksempler fra en ny kategori i et familiarisering fasen. Hver exemplar var sammen med en annen auditiv stimulans, avhengig av tilstand (dvs. en merking eller en ikke-merking setning). Deretter på testen, alle 2-åringer så to nye objekter i stillhet: ett objekt fra kategorien kjente og en fra en ny kategori.

Hvis de 2-åringene klarer danner kategorien i familiarisering fasen, bør så de skille mellom de to eksempler presenteres på test. Viktigst, fordi en systematisk preferanse for enten roman eller kjent testbildet reflekterer en evne til å skille mellom dem, tolkes både kjennskap og nyheten som bevis på vellykket kategorisering. Merk at på en gitt aktivitet natur denne innstillingen er en funksjon av barns behandling effektivitet for stimulans materialer, med fortrolighet innstillinger knyttet til mindre effektiv stimulans behandling 4,13, 14 , 15 , 16 , 17. presenterer testfasen i stillhet gjør det mulig å direkte vurdere barns suksess i objektet kategorisering og hvordan denne suksessen avhenger informasjonen som fulgte eksempler under familiarisering. Dermed gir dette paradigmet en overbevisende test av hvordan ulike typer språklige miljøer påvirker kategori læring. Hvis merking forbedrer kategori læring både semi tilsyn og overvåkede, bør deretter 2-åringer i disse forholdene vise sterkere test innstillinger enn spedbarn i andre miljøer.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

Alle metodene som er beskrevet her er godkjent av Northwestern University institusjonelle Review Board.

1. stimuli etableringen

Merk: De visuelle stimuli (se figur 1) brukes i representant design rapportert nedenfor ble opprinnelig utviklet i Havy og Waxman (2016)18 og er tilgjengelig for nedlasting på https://osf.io/n6uy8/.

  1. Hvis du vil opprette en ny kontinuerlig kategori, Utform et par romanen digitale bilder. Deretter morph par bilder sammen, bruker programvare (se f.eks Tabellen of Materials) til et kontinuum av eksempler mellom to originalbildene. Opprett minst to kategorier på denne måten slik at man kan tjene som kategorien til å lære mens den andre gir romanen kategori exemplar test rettssaken.
  2. Velg de familiarisering eksempler med likt mellomrom mellomrom over hver lært kategori kontinuum (f.eks 0%, 20%, 40%, 60%, 80% og 100% eksempler). Velg et passende antall eksempler (f.eks seks). Samsvar med problemer av kategori og alderen på deltakerne.
  3. Du oppretter eksempler for testfasen, velge midtpunktene kjent kategorien kontinuum og romanen kategorien kontinuum (dvs. 50% exemplar). Matche fargen på romanen exemplar som den kjente exemplar bruker et bilde manipulasjon (se f.eks tabell for materiale).
  4. Registrere auditiv stimuli produsert av en kvinnelig innfødt engelske høyttaler i et lydisolert bod. Bruk samme høyttaler for begge merking setninger (for eksempel "se på modi") og ikke-merking uttrykk (dvs. "se på det!").
    1. Instruere å produsere alle ytringer i spedbarn eller barn-rettet tale.
    2. Velg ytringer som er omtrent samme lengde over betingelser, trolig rundt 1500 ms per setning.

2. apparatet

  1. Bruk et passende øye-bane. For å samle tilstrekkelig øye-sporing data et familiarisering-test mål, mest utbredt eye-bane vil nok: objektene okkupere store deler av skjermen, og dataanalyse undersøker ytelse over en lang vindu, snarere enn individuelle, raskere forekommende øyebevegelser som saccades.
  2. Fordi aktiviteten krever øye-sporing spedbarn, kontroller at systemet oppfyller flere krav.
    1. Bruk først en øye-sporing ekstern sporing Mode, som ikke krever spedbarn å plassere hodet på haken-hvile. Kontroller at øye-sporing tåler store hodet bevegelser eller omstillingene.
    2. Andre bruk en relativt stor skjerm til å vise bildene på spedbarn, (f.eks 57 x 45 cm).
    3. Tredje, bruke en uttrekkbar arm mount for øye-sporing for å forenkle datainnsamling ved at forskeren å justere høyden på øye-sporing til hvert barn.
    4. Fjerde, gjøre øye-sporing utstyr påtrengende, fokusere spedbarn oppmerksomheten utelukkende på skjermen. For eksempel noen systemer integrere øye-sporing utstyr med display-skjerm eller montere utstyr rett under skjermen.
  3. Merk at denne oppgaven kan også gjennomføres av hånd-koding høykvalitets video data frem spedbarnets ser atferd. Mens hånd-koding teknikker kan utgjøre noen utfordringer for å bruke mer spesifiserte tid-retters analysene, er hånd-kodet data helt tilstrekkelig for mengdeverdien ser analyser.

3. aktivitet Design

  1. Øye-sporings tilhørende programvare (se, f.eks Tabell for materiale), opprette fire ulike forhold: fullt tilsyn, Unsupervised, semi tilsyn og tilbakeførte semi tilsyn. Kontroller at disse forholdene er separat, slik at hvert barn vil se bare én betingelse.
  2. Generere minst to pseudo-tilfeldig bestillinger av de læring eksempler, begrensningen som ikke mer enn to eksempler fra samme side av kontinuum (0-40% eller 60-100%) kan vises etter hverandre.
  3. Opprette familiarisering videoer at par auditiv stimuli med visuelle stimuli som passer for hver tilstand.
    1. Kombinere visuelle og auditive stimuli i videoredigering programvare (se f.eks Tabell for materiale). Presentere alle bilder på samme bakgrunn. Angi utbruddet av auditory stimulans til et passende utvalg, mellom 500 ms og 1500 ms etter utbruddet av visuelle stimulans. Bruk denne korte forsinkelsen for å lette spedbarn behandling Last 19.
    2. For eksempel fullt overvåket tilstanden, par hver familiarisering exemplar med en merking frase.
    3. Unsupervised tilstanden, par hver familiarisering exemplar med en ikke-merking frase.
    4. Semi veiledet tilstanden, par bare de to første eksempler i hver ordre med merking fraser men resten med ikke-merking setninger.
    5. For reversert semi veiledet betingelsen, par de siste to eksempler med merking setninger men fire første med ikke-merking setninger (se figur 1).
    6. Laste opp disse videoene i øye-sporing programvare, bestilling familiarisering videoene som bestemmes av pseudo-randomiserte rekkefølgen.
  4. Laste opp en kort (10 s eller mindre) iøynefallende animasjon vises i midten av skjermen etter familiarisering: Dette vil sikre at de fleste spedbarn er ute til midten av skjermen når testfasen begynner.
  5. Til slutt, for hver læring kategori design to teste prøvelser, hver med to eksempler vises side ved side. Kontroller at både test prøvelser, ett eksemplar vil representere midtpunktet i kategorien kjente mens de andre representerer midtpunktet i kategorien romanen.
    1. Motvekt prøvelser slik at venstre/høyre plassering av romanen exemplar i test prøve reverseres over videoer.
    2. Laste opp disse teste forsøk til øye-sporing programvare, plassere dem etter etter familiarisering blikkfang. Motvekt disse forsøk presentasjon slik at hvert barn har en lik sjanse for å se en venstre-romanen eller høyre-romanen rettssak.
    3. Sikre at test forsøk siste minst 5 s, og opptil 20 s, for at barn først ser bort for å samle tilstrekkelig ser.

[Sett figur 1 her]

4. studien prosedyre

  1. Før barnet kommer, sette opp øye-sporing.
    1. Tilfeldig tilordne barnet til en betingelse og en ordre.
    2. Åpne øye-sporing programvare og velg tildelte tilstand/ordre paret.
    3. Nå skrive inn Deltakernummeret for denne innspillingen.
  2. Etter utføre godkjenningsprosessen, ta med barnet og i medhjelper til øye-sporing rommet. Kontroller rommet lyser moderat uten noen distraherende dekorasjoner på veggene.
  3. Plass en stol foran øye-sporing på en passende avstand for modellen av øye-sporing brukes. Plass i medhjelper i denne stolen og barnet på i medhjelper fanget. Hvis barnet ikke ønsker å sitte i medhjelpers fanget, de kan sitte på sine egne, eller de kan sitte i en bil sete.
  4. Hvis barnet sitter på i medhjelper fanget, be i medhjelper ikke å skjevhet barns atferd på noen måte, men å prøve å holde barnet sentrert på i medhjelper fanget. Gi omsorgspersoner et par blacked ut solbriller å bære så de ikke kan se stimuli.
  5. Be om å se på øye-sporing skjermen. vurdere en engasjerende bilde eller video tiltrekker seg oppmerksomhet. Plasser skjermen slik at barns øyne er kalibreringsvinduet.
  6. Utføre øye-sporings kalibreringsprosedyren. Bruke en fem-punkts kalibrering hvis mulig, men mindre omfattende kalibreringer er også sannsynlig å være tilstrekkelig. Spedbarn svare ofte bedre når kalibrering bildet er en animasjon med auditory akkompagnement.
  7. Hvis barnet passerer kalibrering, deretter starte eksperimentet. Hvis ikke, kalibrere til de er vellykkede. Noen spedbarn som ikke kan kalibreres utelates.
  8. Hvis flere eksperimenter utføres etter hverandre, eller hvis et enkelt eksperiment er ganske lang, vurdere å kalibrere etter hver inndeling.

5. analyse

  1. Bruke dataanalyse programvare til å utføre denne analysen (f.eks se tabellen for materiale).
  2. Opprette områder av interesse (AOIs) rundt exemplar stillingene på venstre og høyre side av skjermen.
  3. Familiarisering prøvelser, bruk det riktige AOI å vurdere tid spedbarn tilbrakte ser til exemplar vises på hvert forsøk. Ekskludere noen spedbarn som ikke viser vedvarende leter etter et flertall av eksempler (f.eks krever at spedbarn ivareta 4 av en mulig 6 familiarisering eksempler minst 25% av de studier).
  4. Test rettssaken, inkludere bare barns første 5 s akkumulert ser. For yngre spedbarn, fra 3 til 12 måneder av alderen, vurdere å bruke en lengre vindu som 10 sekunder av akkumulert ser. Vurdere unntatt spedbarn som viser utilstrekkelig vedvarende ser på test (f.eks samler mindre enn 2,5 s ser) eller som unnlater å se både av eksempler.
  5. Nå opprette en preferanse score for hver barnets test prøve ved å dele tiden tilbrakte ser til romanen exemplar av den totale mengden tid til begge eksempler. Analysere disse proporsjonene, forvandle dem først med en empirisk logit eller arc-sin kvadratroten for å gjøre dem egnet for analyse med lineære modeller.
  6. For en tid-retters analyse av spedbarn ser atferd på test, dele data i små intervaller (f.eks mellom 10 og 100 ms), og beregne en preferanse poengsum innenfor hver hylle for hver spedbarn.
  7. Utføre en analyse av tid-retters dataene, teste om barns mønster av ser hele testen rettssaken varierer etter tilstand. Merk at flere former for analyse kan svare på dette spørsmålet, inkludert en klynge-baserte permutasjon analyse20, som vist her, og veksten kurve modellering. 21
    1. For en klynge-baserte permutasjoner analyse, Velg en t-verdien terskel, tilsvarer ønsket Alfanivået (anbefalt alfa spenner fra.01 å. 20, Merk at denne alfa verdien ikke representerer generelle testens alfanivået, bare det nødvendige nivået for individuelle tid-hyller overskrider terskelen). Summen t-statistikken for hver påfølgende tid-bin som overgår valgte t-terskelen; Denne kumulative t-statistikken indikerer størrelsen på forskjellene mellom vilkår i dataene.
    2. For å fastslå om disse forskjellene er større enn forventet ved en tilfeldighet, utføre minst 1.000 simuleringer med tilstand etikettene tilfeldig stokket. Evaluere unshuffled dataenes forskjeller mot denne sjanse-basert distribusjon.
      Merk: Det er denne sammenligningen opprinnelige pre mot sjanse-basert distribusjon som avgjør falske positive hastighet på analyse, snarere enn antall tid-hyller som t-tester ble utført eller selv t-verdien terskelen valgt for de første t-testene. Derfor gir denne analysen en konservativ alternativ til direkte rapportering resultatene fra flere t-tester over pre-spesifiserte tid-hyller (f.eks gjennomfører tester hver 500 ms).

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Bruker protokollen ovenfor, løp vi to eksperimenter22. Analyser ble gjennomført med eyetrackingR pakke23data og kode er tilgjengelig på https://github.com/sandylat/ssl-in-infancy. I det første eksperimentet, vi kontrast overvåkede betingelse (n = 24 Malder = 26.8 mo), har bare merket eksempler, med en unsupervised betingelse (n = 24 Malder = 26.9 mo), med bare umerkede eksempler.

Fullt overvåket vs Unsupervised miljøer

Spedbarn i fullt overvåket (M = 13.86 s, SD = 3,00) og Unsupervised (M = 14,94 s, SD = 1.91) forhold viste ingen forskjell i sin oppmerksomhet mot eksempler under familiarisering, t(46) = 1.48, p = .14, d =.43.

På testen, 2-åringer i fullt overvåket tilstand (M =.59, SD =.15) vises en betydelig preferanse for romanen kategori exemplar, t(23) = 3.05, p =.006, d =.62, som indikerer vellykket hadde dannet kategorien. I kontrast, 2-åringer Unsupervised tilstanden (M =.49, SD =.18) så omtrent like mellom objektene på test, t(23) =.39, p =.70, d =.08. Resultatene avvek betydelig mellom disse forholdene, t(46) = 2,27, p =.028, d =.66 (se figur 2). Til slutt, en klynge-baserte permutasjon analyse av tid-løpet av ser mønstre på test avslørte betydelige forskjeller mellom de to forholdene, p =.038, fra 3,450 ms til 3,850 ms (se fig. 3).

Semi veiledet vs tilbakeførte semi veiledet miljøer

Neste, vi undersøkt om 2-åringer kan lære kategorier i semi veiledet miljøer ved å integrere med og uten etiketter eksempler. Vi spådde at mottak merket eksempler på begynnelsen av familiarisering i en semi veiledet tilstand (n = 24 Malder = 27,3, 12 kvinnelige), der de merkede eksempler kan gi grunnlag for læring fra de umerkede eksempler, ville lette kategori læring mens motta merket eksempler på slutten av familiarisering i en reversert semi veiledet tilstand (n = 24 Malder = 27,2, 13 kvinnelige) ville ikke. Dvs bør mottar merket eksempler aktivere 2-åringer å lære mer av de umerkede eksempler enn mottar de merket eksempler etter å ha sett de umerkede eksempler.

Spedbarn semi veiledet tilstanden (n = 24, M = 13.23 s, SD = 3,35) og reversert semi tilsyn (n = 24, M = 12.58 s, SD = 2,78) forhold viste lignende nivåer av oppmerksomhet til eksempler under familiarisering, t (46) =.73, p =.47, d =.21.

På test, men spedbarn semi veiledet tilstanden (M =.59, SD =.14), vises en store nyhet preferanse, t(23) = 3.11, p =.005, d =.63, mens spedbarn i reversert semi tilsyn tilstand (M =.52, SD =.13) utføres på sjanse nivåer, t(23) =.76, p =.45, d =.16. Spedbarn valg var marginalt annerledes mellom de to forholdene, t(46) = 1,80, p =.08, d =.52 (se figur 2). Dessuten, vi også gjennomført en klynge-baserte permutasjon analyse av spedbarn ser atferd på testen, avslører at semi veiledet betingelsen viste en sterkere nyhet preferanse enn reversert SSL tilstanden mellom 3450ms og 3850ms, p =.047 (se Figur 3). Dette er nøyaktig den samme perioden som betingelsen fullt overvåket skilt fra Unsupervised tilstanden, tyder spedbarn var bare så vellykket for innlæring kategorien semi veiledet tilstanden som betingelsen fullt overvåket .

Figure 1
Figur 1: eksempel oppgave design. Familiarisering fasen består av 6 forsøk, hver presenterer en kategori medlem forbundet med enten en merking eller en ikke-merking frase. Testfasen presenterer samtidig spedbarn med ett eksemplar fra kategorien kjente og en fra en ny kategori. Vilkår representerer fire betingelsene i delen representant resultater. Dette tallet har blitt endret fra LaTourrette, A., Waxman, løping Litt merking går langt: semi veiledet læring i barndommen. Dev. Sci. e12736 (2018). Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.

Figure 2
Figur 2: mener preferanse score over betingelser. Spedbarn i fullt overvåket og semi veiledet forhold vises nyhet innstillinger betydelig over sjanse, p <.05. Spedbarn i Unsupervised og reversert SSL forhold på sjanse nivåer. Feilfelt representerer standardfeil for gjennomsnittet. Dette tallet er endret fra22. Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.

Figure 3
Figur 3: The barnets ser mønstre under test I fullt overvåket og Unsupervised forhold (til venstre) og i semi tilsyn og tilbakeførte semi veiledet forhold (til høyre) skilt spedbarn mønster av ser til eksempler mellom 3,450ms og 3,850ms. Den grå skyggelagte linjen i hver diagrammet angir dette avvikende periode. De fargede skyggelagte områdene rundt hver betingelse angir standard feil av gjsnitt. Dette tallet er endret fra22. Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Her presenterer vi en prosedyre for å vurdere rollen merking i kategorisering. Ved å presentere 2-åringer med en realistisk blanding av med og uten etiketter eksempler, viser vi at svært små barn er i stand til læring i semi veiledet miljøer, utvide arbeidet med voksne og eldre barn24,25 . Dermed denne metoden gir en løsning på paradokset ovenfor: Hvis et par merket eksempler kan gnisten kategori læring, så etiketter kan være både sjeldne og kraftig.

Viktige sider ved dette paradigmet omfatter bruk av romanen kunstige stimuli og kort studier, begge at oppgaven riktig utfordrende og engasjerende for 2-åringer. I tillegg bruker en øye-sporing, snarere enn hånd-koding spedbarn ser atferd, gir rikere og mer nøyaktige data på deltakernes øye stirre; Denne rikdom og presisjon gjør gjennomføringen av tid-retters tiltak som klynge-baserte permutasjon analysen.

Sentrale fordelene familiarisering-test paradigmet er dens enkel vurdering av kategori læring og sin enkelhet som en passiv ser oppgave. At tester oppgaven direkte kategori læring, i stedet for å stole på mer komplekse tiltak som navngiving oppførsel eller induktiv slutninger3,26,27. Videre, fordi familiarisering-test oppgaver kan administreres på tvers av en rekke utviklingsmessige (f.eks fra 3 måneder til 3 år), de tilbyr en mulighet til å identifisere utviklingsmessige kontinuitet og endre.

Faktisk familiarisering-test paradigmet presenteres her ble laget for 2-åringer, men lignende design har vært mye brukt med spedbarn i sitt første år av livet4,6,7,9, 28. for disse yngre spedbarn, selvfølgelig, oppgaven må være forenklet: lengre eksponering for familiarization eksempler, flere eksempler, enklere kategorier og en lengre vindu av etter testen kan alle forbedre aktivitetens følsomhet for yngre spedbarn . Videre forstand kan familiarisering-test paradigmet ansatt her lett utvides for å evaluere effekten av alle auditiv signal på spedbarn erkjennelse, inkludert stillhet, sinus-bølge toner, nonhuman primas vocalizations og andre ikke-språklige lyder5 ,13,29,30.

Begrensninger av denne oppgaven stammer hovedsakelig fra bruken av en enkelt utfall variabel: spedbarn preferanse på test. Dette gjør oppgaven uegnet for spørsmål om, for eksempel hvordan hver familiarisering exemplar endrer barns kategori læring eller bestemte funksjoner spedbarn bruk å lære kategorien. Tid-retters analyser, som klynge-baserte permutasjon analyse, kan betydelig berike innsikt som dette paradigmet. Men mens disse analysene gi oss sterkere konklusjoner om når to betingelsene varierer i ytelse, øke de også viktig spørsmål om hva faktorene kjøre spedbarn attentional mønstre i testfasen, et lovende samarbeidsområde fremtidige arbeid.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Forfatterne ikke avsløre.

Acknowledgments

Forskning rapporterte her ble støttet av National Institute of Child Health og menneskelig utvikling av National Institutes of Health prisen nummer R01HD083310 og en National Science Foundation Graduate forskningsstipend under gi nei. DGE‐1324585. Innholdet er ansvar forfattere og representerer ikke nødvendigvis den offisielle synet til National Institutes of Health eller National Science Foundation.

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