' शिशुओं वस्तु वर्गीकरण में नेत्र ट्रैकिंग मानदंड के साथ भाषा की भूमिका को परिभाषित
Summary
यहां हम परिचय के लिए एक प्रोटोकॉल वर्तमान परीक्षण मानदंड है जो शिशु वर्गीकरण का एक सीधा परीक्षण प्रदान करने और मदद के लिए जल्दी वर्ग सीखने में भाषा की भूमिका को परिभाषित ।
Abstract
शिशु श्रेणी सीखने का आकलन शिशु अनुभूति का अध्ययन करने का एक चुनौतीपूर्ण लेकिन महत्वपूर्ण पहलू है. एक परिचय-परीक्षण प्रतिमान काम करके, हम सीधे एक उपंयास श्रेणी सीखने में ‘ शिशुओं की सफलता को मापने, जबकि केवल उनके लग व्यवहार पर भरोसा । इसके अलावा, प्रतिमान सीधे उंर की एक सीमा पार शिशु वर्गीकरण पर अलग श्रवण संकेत के प्रभाव को मापने कर सकते हैं । उदाहरण के लिए, हमने आकलन किया कि कैसे 2 साल के बच्चों को लेबलिंग वातावरण की एक किस्म में श्रेणियां सीखते हैं: हमारे काम में, 2 साल के बच्चों को सफलतापूर्वक श्रेणियों जब सभी अनुकरणों लेबल या पहले दो अनुकरणीय थे लेबल थे सीखा है, लेकिन वे वर्गीकृत करने में विफल रहा जब कोई अनुकरण लेबल नहीं थे या केवल अंतिम दो अनुकरण लेबल थे । ऐसे कार्यों में शिशुओं की सफलता का निर्धारण करने के लिए, शोधकर्ताओं ने परीक्षण चरण के पाठ्यक्रम पर देख के प्रत्येक दशा और शिशुओं के पैटर्न में शिशुओं द्वारा प्रदर्शित दोनों समग्र वरीयता की जांच कर सकते हैं, एक आंख पर नजर रखने के लिए ठीक दानेदार समय पाठ्यक्रम डेटा प्रदान करने के लिए उपयोग . इस प्रकार, हम भाषा की भूमिका की पहचान के लिए एक शक्तिशाली प्रतिमान वर्तमान, या किसी भी श्रवण संकेत, शिशुओं ‘ वस्तु श्रेणी में सीखने ।
Introduction
वर्गीकरण मानव अनुभूति का एक बुनियादी इमारत ब्लॉक है: शिशुओं वर्गीकरण क्षमताओं शैशव में जल्दी उभरने और उंर के साथ तेजी से परिष्कृत हो । 1 , 2 , 3 अनुसंधान भी शिशु वर्गीकरण में भाषा के लिए एक शक्तिशाली भूमिका से पता चला है: उंर के 3 महीने से, शिशुओं श्रेणियों और अधिक सफलतापूर्वक जब वर्ग अनुकरणीय भाषा के साथ युग्मित कर रहे है सीखते हैं । 4 , 5 , 6 इसके अलावा, प्रथम वर्ष के अंत तक, शिशुओं को वर्गीकरण में गणना प्रज्ञा लेबल की भूमिका के लिए अभ्यस्त हैं । युग्मन श्रेणी एक सुसंगत लेबलिंग वाक्यांश के साथ अनुकरणीय (“यह एक vep है!”) या तो प्रत्येक अनुकरण के लिए एक विशिष्ट लेबल प्रदान करने के सापेक्ष शिशुओं की श्रेणी सीखने की सुविधा (“यह एक vep है,” “यह एक dax है,” आदि) या एक गैर-लेबलिंग वाक्यांश (“इस पर देखें.”). 7 , 8 , 9
‘ शिशुओं के रोजमर्रा के अनुभवों में, तथापि, वे मुठभेड़ की संभावना unlabel रहेगा वस्तुओं के विशाल बहुमत । कोई देखभाल करनेवाला हर वस्तु लेबल सकता है एक शिशु बहुत कम लेबल जो हर वस्तु (जैसे, “malamute,” “कुत्ते,” “पालतू,” “जानवर”) के लिए लागू प्रदान देखता है । यह एक विरोधाभास प्रस्तुत करता है: हम शिशुओं के दैनिक जीवन में उनके रिश्तेदार कमी के साथ शिशु वर्गीकरण में लेबल की शक्ति कैसे सामंजस्य कर सकते हैं?
इस सवाल का जवाब देने के लिए, हम एक प्रोटोकॉल का आकलन कैसे शिशुओं अलग शिक्षण वातावरण की एक किस्म में श्रेणियाँ जानने के लिए, सहित जब वे लेबल और unlabel्ड अनुकरणीय का एक मिश्रण प्राप्त विकसित । विशेष रूप से, हम प्रस्ताव है कि प्राप्त सीखने की शुरुआत में भी कुछ लेबल अनुकरण वर्गीकरण की सुविधा कर सकते है-शिशुओं ‘ को बाद में, unlabel्ड के रूप में अच्छी तरह से सीखने की क्षमता बढ़ाने के द्वारा । लेबल किए गए अनुकरणों की एक बड़ी संख्या से सीखने के लिए एक नींव के रूप में लेबल अनुकरणीय की एक छोटी संख्या का उपयोग करने की यह रणनीति व्यापक रूप से मशीन सीखने के क्षेत्र में लागू किया गया है, अर्द्ध पर्यवेक्षणीय अधिगम (SSL) के एक परिवार के अंडे एल्गोरिदम10,11,12. बेशक, सीखने की रणनीतियों लागू शिक्षार्थियों के विभिंन प्रकार भर में समान नहीं हैं: मशीन लर्निंग में, एल्गोरिदम आमतौर पर कई और अधिक अनुकरण करने के लिए संपर्क कर रहे हैं, प्रत्येक अनुकरणीय के बारे में स्पष्ट अनुमान है, और कई श्रेणियों सीखना साथ. फिर भी, दोनों मशीन और शिशु शिक्षार्थियों को सफलतापूर्वक एकीकृत करने से दोनों लेबल और unlabel्ड अनुकरणीय विरल लेबल वातावरण में नई श्रेणियों को जानने के लिए लाभ हो सकता है ।
हमारे डिजाइन कि 2 वर्षीय बच्चों, कई नई श्रेणियों के लिए शब्द प्राप्त करने की प्रक्रिया में, अर्द्ध निगरानी सीखने के इस तरह के सक्षम है पर केंद्रित है । हम एक मानक शिशु वर्गीकरण उपाय: एक परिचय-परीक्षण कार्य को रोजगार । इस प्रतिमान में, 2 साल के बच्चों को एक परिचय चरण के दौरान एक उपंयास श्रेणी से अनुकरणीय की एक श्रृंखला के लिए संपर्क किया गया । प्रत्येक अनुकरण एक अलग श्रवण उत्तेजना के साथ जोड़ा गया था, शर्त पर निर्भर करता है (यानी, या तो एक लेबल या एक गैर लेबलिंग वाक्यांश) । फिर, परीक्षण में, सभी 2 साल के बच्चों के दो नए मौन में प्रस्तुत वस्तुओं: अब से एक वस्तु-परिचित वर्ग और एक उपंयास श्रेणी से देखा ।
यदि 2 साल के बच्चों को सफलतापूर्वक परिचय चरण के दौरान श्रेणी के रूप में, तो वे दो परीक्षण में प्रस्तुत अनुकरण के बीच अंतर करना चाहिए । महत्वपूर्ण बात है, क्योंकि या तो उपंयास या परिचित परीक्षण छवि के लिए एक व्यवस्थित वरीयता एक को उन दोनों के बीच अंतर की क्षमता को दर्शाता है, दोनों परिचित और नवीनता वरीयताओं को सफल वर्गीकरण के सबूत के रूप में व्याख्या कर रहे हैं । ध्यान दें कि किसी दिए गए कार्य पर, इस वरीयता की प्रकृति के एक समारोह है शिशुओं ‘ प्रेरणा सामग्री के लिए प्रसंस्करण दक्षता, परिचित वरीयताओं के साथ कम कुशल 4प्रसंस्करण के साथ जुड़े प्राथमिकताओं,13, 14 , 15 , 16 , 17. मौन में परीक्षण चरण पेश यह सीधे वस्तु वर्गीकरण में ‘ शिशुओं की सफलता का आकलन करने के लिए संभव बनाता है और कैसे इस सफलता जानकारी है कि परिचय के दौरान अनुकरणीय साथ के अनुसार बदलता है । इस प्रकार, इस प्रतिमान कैसे भाषाई वातावरण के विभिंन प्रकार के एक संमोहक परीक्षण वर्ग सीखने को प्रभावित प्रदान करता है । यदि लेबलिंग वर्ग दोनों अर्द्ध पर्यवेक्षण और पूरी तरह से निगरानी वातावरण में सीखने को बढ़ाता है, तो 2 साल इन स्थितियों में बच्चों को अंय वातावरण में शिशुओं की तुलना में मजबूत परीक्षण वरीयताओं को दिखाना चाहिए ।
Protocol
Representative Results
Discussion
यहां, हम वर्गीकरण में लेबलिंग की भूमिका का मूल्यांकन करने के लिए एक प्रक्रिया प्रस्तुत करते हैं । लेबल और unlabel्ड अनुकरणीय के एक यथार्थवादी मिश्रण के साथ 2 साल के बच्चों को पेश करके, हम प्रदर्शन है कि बहुत ?…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
इस शोध के राष्ट्रीय बाल स्वास्थ्य और स्वास्थ्य के राष्ट्रीय संस्थानों के मानव विकास संस्थान पुरस्कार संख्या R01HD083310 के तहत और एक राष्ट्रीय विज्ञान फाउंडेशन स्नातक रिसर्च फैलोशिप के तहत अनुदान सं के तहत द्वारा समर्थित किया गया था । डीजीई ‐ 1324585. सामग्री पूरी तरह से लेखकों की जिंमेदारी है और जरूरी नहीं कि स्वास्थ्य के राष्ट्रीय संस्थानों या राष्ट्रीय विज्ञान फाउंडेशन के सरकारी विचारों का प्रतिनिधित्व करते हैं ।
Materials
| 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 |
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