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本研究では、親と自由に話し、遊びながら、子が新しい物体の名前を学習する場面を実験的に再現し(図1)、そのコミュニケーションの中で、以下に親から子へ新しい言葉・物体に関する情報が伝達されるか調べた。この実験では、親子が自由にコミュニケーションを取る一方で、複数・多種感覚に関するセンサーによる詳細な行動の時系列がデータとして得られている。このような大規模・詳細かつ多種にわたる行動データの分析にあたって、一つの問題は、手動による分析や直感が働きにくく、全体として分析の方針を立てることが困難なことである。そこで我々は、情報理論・データマイニングや非線形力学の方法論を応用し、新たな分析法を開発し、この問題を試みた。その結果、２者間の情報の流れを可視化することに成功し、それにより、センサーから得られる行動データから、幼児の動的な環境における学習の結果を予測できる事を示した。
Most of children learn words in social situation where they interact with their care givers. Thus, it is natural to consider that children’s learning exploits its information-richness and also it needs to sort out information from noise. How do children learn a novel word in such a full-of-information-and-noise environment? We have characterized information structure of natural child-parent interaction, and showed its predictability of children’s learning.
図 1/Figure 1
