この慣れ親しんだ試験方法は、乳児がどのように視覚物体のカテゴリーを形成し、どのような条件が彼らの学習を最も強力にサポートするかを明らかにする。乳児の目の動きのみを使用して、彼らがどのように正常にカテゴリを学ぶかを測定することができます。その後、さまざまな学習条件の巨大な範囲にわたってその学習を直接比較することができます。
実験の視覚刺激を作成して開始します。新しい連続カテゴリを作成するには、まず、新しいデジタル画像のペアをデザインします。次に、2 つの元の画像の間に連続した模範を形成するために、一対の画像をモーフィングします。
この方法で少なくとも 2 つのカテゴリを作成し、一方が学習するカテゴリとして機能できるようにし、もう 1 つはテストトライアルの新しいカテゴリの例を提供します。次に、学習した各カテゴリの連続体から、間隔を均等に配置して慣れ親しんだ例を選択します。適切な数の模範を選択し、参加者のカテゴリと年齢の難しさに見合います。
テストフェーズの例を作成するには、一般的なカテゴリ連続体の中間点と新しいカテゴリ連続体を選択します。次に、画像操作プログラムを使用して、小説の模範の色を、おなじみの模範の色と一致させます。ラベリングとノンラベリングフレーズの両方では、防音ブースで女性ネイティブの英語話者によって生成された以前に記録された聴覚刺激を使用します。
慣れ親しんだテスト測定のための十分なデータを収集するには、最も広く利用可能なアイトラッカーで十分です。オブジェクトは画面の大部分を占め、データ分析は長いウィンドウでのパフォーマンスを調査します。アイトラッカーソフトウェアを使用して、完全に監督され、教師なし、半監督され、逆の半監督された4つの異なる条件を作成します。
各乳児が1つの状態しか見えないように、これらの条件が別々であることを確認してください。次に、連続体の同じ側から2つ以下の例を連続して示すことができるという制約を持つ学習例の少なくとも2つの擬似ランダムな順序を生成する。ビデオ編集ソフトウェアを使用して、以前に作成した聴覚刺激と視覚刺激を各条件に合わせてペアリングする、慣れ親しんだビデオを作成します。
たとえば、完全に監視された条件では、各慣れ親しんだ例とラベリングフレーズをペアにします。教師なしの状態では、慣れ親しんだ各例と非ラベル付けフレーズを組み合わせてください。半教師付き条件では、各注文の最初の 2 つの例のみをラベル付けフレーズと組み合わせ、残りは非ラベル付けフレーズと組み合わせる。
逆の半監視条件の場合は、最後の 2 つの例をラベル付けフレーズと組み合わせ、最初の 4 つの例を非ラベル付けフレーズと組み合わせる。擬似ランダム化された順序によって決定された慣れ親しんだ動画を注文することを確認して、これらのビデオをアイトラッカーソフトウェアにアップロードしてください。また、ほとんどの幼児がテストフェーズが始まると画面の中央を見ることを確実にするために、画面の中央に表示される短い注意をつかむアニメーションをアップロードします。
最後に、学習カテゴリごとに、2つの模範を横に並べて表示した2つの試験試験を設計します。どちらの場合も、一方の例が現在使い慣れたカテゴリの中間点を表し、もう 1 つは新しいカテゴリの中間点を表すことを確認します。テストトライアルが5〜20秒間続き、十分な見た目を蓄積し、試験試験での小説の例示の左の右位置がビデオ全体で逆転するように試験のバランスを取ります。
タスクトライアルをアイトラッカーソフトウェアにアップロードし、投稿の慣れ親しんだ注意取得者の後に配置します。これらの試験のプレゼンテーションを相殺するので、各幼児は左の小説または右の新しいテストトライアルを見る可能性が等しい。幼児が到着する前に、アイトラッカーを設定します。
ランダムに幼児を条件と順序に割り当て、アイトラッカーソフトウェアを開き、割り当てられた条件順序ペアを選択し、記録の参加者番号を入力します。研究の同意を得た後、幼児と介護者をアイトラッキングルームに連れて行きます。この部屋は壁に気を散らすことなく適度に照らされていることを確認してください。
使用されているアイトラッカーのモデルに適した距離で介護者を座らせます。幼児が介護者の膝に座ることを望まない場合は、自分で座るか、車の座席に座るかもしれません。乳児が介護者の膝の上に座っている場合は、乳児の行動に偏らないように、介護者を中心に乳児を膝の上に置くように指示する。
その後、介護者に着用する黒く塗ったサングラスを提供し、刺激を見ることができません。今、幼児にアイトラッカー画面を見てもらいます。注目を集めるために、魅力的な画像やビデオを表示することを検討してください。
幼児の目がキャリブレーションウィンドウ内になるように、画面を配置する必要があります。次に、可能であれば、5点キャリブレーションを使用して、アイトラッカーのキャリブレーション手順を実行します。較正画像が聴覚伴奏でアニメーションである場合、乳児はしばしばより良い反応を示します。
乳児がキャリブレーションに合格した場合は、正常に完了するまで再調整して、そうでなければ実験を開始します。校正できない乳児は、この研究から除外する必要があります。この図は、条件間の平均の優先スコアを示しています。
完全に監督され、半監督された状態の乳児は、偶然より著しく目新しい好みを示した。教師なしおよび逆の半監督状態の乳児が、偶然のレベルで行われる。ここでは、テスト中に乳児がパターンを見ているのを見ます。
完全に監督され、監督されていない状態で、半監督と逆の半監督された状態では、3450〜3850ミリ秒の間に発散した模範に目を向ける乳児パターン。色付きのシェーディング領域は、平均の標準誤差を示します。この手順は、複雑さの中で様々な年齢や材料の幼児と一緒に使用することができます。
その結果、新しい設計はそれぞれ、その目的の年齢で幼児の学習能力を反映する必要があります。私たちは、ここで測定される乳児の能力が、後の言語マイルストーンの乳児の獲得と相関しているか、または予測するかどうか、そしてどのように尋ねることができます。語彙のサイズや単語の順序など。
この技術により、発達科学者は、2ヶ月の若い乳児の認知と知覚を研究することができました。それは言語が幼児期を通して学習を促進する方法を照らし続けています。
