100年以上の研究結果「幼児が言葉を覚えていく仕組み」

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100年以上の研究結果「幼児が言葉を覚えていく仕組み」

2歳児は数えるほどの言葉しかわかりませんが、5歳時にもなると数千もの言葉を扱います。
子供が新しい言葉を学ぶために何を行っているのか、1世紀以上にも渡る研究の結果です。

But the picture that emerges from the existing research is that children have a bag of tricks that they can use,” says Manuel Bohn, a researcher at the Max Planck Institute for Evolutionary Anthropology.

参照元:https://www.mpg.de/17082160/0622-evan-how-children-integrate-information-150495-x
– マックスプランク進化人類学研究所 Max Planck Institute for Evolutionary Anthropology. JULY 01, 2021 –

子どもたちは、就学前の幼児期に膨大な数の単語を学びます。2歳児はほんの一握りの単語しか言えないかもしれませんが、5歳児は何千もの単語を知っている可能性が高いです。

子供たちはどのようにしてこの驚異的な偉業を成し遂げるのでしょうか?

この疑問は、1世紀以上にわたって心理学者を悩ませてきました。

研究者たちは、綿密に計画された数え切れないほどの実験で、子どもたちが新しい言葉を学ぶために使用する情報を評価してきました。

しかし、子どもたちがどのようにしてさまざまな情報を統合しているのかは、いまだに解明されていません。

マックス・プランク進化人類学研究所の研究者であるマニュエル・ボーン氏は話します。

「子どもたちは、自分の知識も含めて、社会環境のさまざまな情報源を利用して新しい言葉を学んでいることがわかっています。これまでの研究から見えてきたのは、子どもたちは、自分が使えるトリックの袋を持っているということです。」

例えば、子供がすでに知っている物、例えばコップと、見たことのない物を見せると、子供はたいてい、聞いたことのない言葉が新しい物と一緒にあると考えます。

なぜでしょう?子どもたちは、既存の言葉の知識(飲み物を飲むものは「コップ」と呼ばれる)という情報を利用して、名前のない対象物には、対象物のない名前が合うと推測します。

そのほかにも、子どもたちは話し手との過去のやりとりを覚えていて、次に何を話しそうかを知るというように、社会的な文脈から情報を得ています。

ボーン氏は話します。

「しかし、現実の世界では、子どもたちは複雑な社会的状況の中で言葉を学びます。そこでは、1種類の情報だけでなく、複数の情報が利用可能です。子どもたちは、話し手とのやりとりの中で、自分が持っている言葉の知識を使わなければなりません。言葉の学習には、常に複数の異なる情報源を統合することが必要なのです。」

子どもたちは、異なる情報源、時には相反する情報源をどのように組み合わせているのか、未解決の問題です。

マックスプランク進化人類学研究所、マサチューセッツ工科大学、スタンフォード大学の研究チームは、今回の研究でこの問題に取り組みました。

まず最初に、一連の実験を行い、さまざまな情報源に対する子どもの感受性を測定しました。

次に、これらの情報がどのように統合されるかを詳細に説明する計算機上の認知モデルを構築しました。

本研究の主執筆者の一人であるマイケル・ヘンリー・テスラー氏は説明します。

「このモデルは、小さなコンピュータプログラムと考えることができます。このモデルは、小さなコンピュータプログラムと考えることができます。私たちは、さまざまな情報に対する子どもの感受性を別々の実験で測定して入力します。このモデルは、これらの情報源がすべて利用可能な仮想的な新しい状況で何が起こるべきかを予測します。」

研究者たちは最終的に、これらの仮想的な状況を実際の実験に移しました。

2歳から5歳の子どもたちを対象にデータを収集し、モデルによる予測が実際のデータとどの程度一致するかを検証しました。

ボーン氏はこの結果を次のようにまとめています。

「合理的な情報統合モデルが、これらの新しい状況における子どもの実際の行動を予測したことは驚くべきことです。これは、子どもがどのようにして言語を学ぶのかを数学的に理解する上で、正しい道を歩んでいることを示しています。」

このモデルはどのように機能するのでしょうか?

さまざまな情報源を処理し、それらを統合するアルゴリズムは、哲学、発達心理学、言語学の数十年にわたる研究から着想を得ています。

このモデルでは、言語学習を社会的推論の問題として捉えています。

つまり、子どもは話し手が何を意味しているのか、その意図は何なのかを探ろうとします。

さまざまな情報源は、すべてこの意図と体系的に関連しており、それらを統合するための自然な方法を提供しています。

また、このモデルでは、子どもが成長するにつれて何が変わるのかが明記されています。

子供は成長するにつれ、個々の情報源に対してより敏感になっていきますが、情報源を統合する社会的推論のプロセスは変わりません。

テスラー氏は説明します。

「計算機モデリングの長所は、内部配線の異なるさまざまな代替仮説(代替モデル)を明示して、他の理論が同等以上の予測をするかどうかを検証できることです。代替モデルの中には、子どもが情報源の一部を無視すると仮定したものもあります。また、異なる情報源を統合する方法は、年齢とともに変化すると仮定したモデルもありました。どのモデルも、合理的統合モデルよりも子どもの行動をよく説明するものではありませんでした。」

この研究では、子どもたちがどのように言語を学ぶかについての理解を深めるために、いくつかのエキサイティングで示唆に富む結果が得られました。

さらに、この研究は、学際的な研究の新しい方法を切り開くものでもあります。

ボーン氏は話します。

「私たちの目標は、形式的なモデルを実験データと直接対話させることでした。子どもの発達研究では、この2つのアプローチは大きく分かれていました。」

この研究プログラムの次のステップは、この理論モデルの頑健性を検証することです。

そのために、研究チームは現在、新たな情報源を統合した実験に取り組んでいます。

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