継続的な発達変化は、言葉の学習における不連続性を説明する

Continuous developmental change explains discontinuities in word learning.

• Abdellah Fourtassi
• Sophie Regan
• Michael C Frank

抄録

認知発達はしばしば不連続性の観点から特徴づけられるが、これらの不連続性は実際のものではなく明らかなものであることがあり、継続的な発達的変化から生じることがある。この考え方を探求するために、Stager and Werker (1997)による、類似の音を区別する子供の初期の能力が自動的に単語学習のスキルに変換されないという発見をケーススタディとして使用する。初期の説明では、新しい単語の意味を学習する際には、子どもは微妙な音韻の対比をコード化できないのではないかと提案されていましたが、このように不連続で段階的な発達のパターンを示唆しています。しかし、その後の研究により、（例えば、より精密なテスト方法を用いて）子どもはそのような対照を符号化することが明らかになり、その結果、発達の連続的なパターンが好ましいことがわかってきた。ここでは、単語の知識を段階的に表現し、発達の変化をこの段階的な知識の精度の向上として特徴づける確率論的モデルを提案する。我々のモデルは、これまでの文献で得られた知見を説明し、新たな予測を提供した-参照語の視覚的類似性が単語学習の精度を調節する-。モデルの予測は、未就学児と成人の両方から収集した人間のデータによって裏付けられた。この研究の大きなインパクトは、我々のような計算モデルが、一般的には不連続性と考えられている認知発達のエピソードが、より単純で連続的なメカニズムから出現する可能性があることを探るのに役立つことを示すことである。

Cognitive development is often characterized in terms of discontinuities, but these discontinuities can sometimes be apparent rather than actual and can arise from continuous developmental change. To explore this idea, we use as a case study the finding by Stager and Werker (1997) that children's early ability to distinguish similar sounds does not automatically translate into word learning skills. Early explanations proposed that children may not be able to encode subtle phonetic contrasts when learning novel word meanings, thus suggesting a discontinuous/stage-like pattern of development. However, later work has revealed (e.g., through using more precise testing methods) that children do encode such contrasts, thus favoring a continuous pattern of development. Here we propose a probabilistic model that represents word knowledge in a graded fashion and characterizes developmental change as improvement in the precision of this graded knowledge. Our model explained previous findings in the literature and provided a new prediction - the referents' visual similarity modulates word learning accuracy. The models' predictions were corroborated by human data collected from both preschool children and adults. The broader impact of this work is to show that computational models, such as ours, can help us explore the extent to which episodes of cognitive development that are typically thought of as discontinuities may emerge from simpler, continuous mechanisms.

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