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Un team di ricercatori della Carnegie Mellon University ha sviluppato un nuovo metodo per valutare sperimentalmente come i genitori alterano il loro linguaggio quando parlano ai bambini a seconda di ciò che questi già sanno

Una nuova ricerca sul modo in cui i bambini imparano la lingua può aiutare il campo dell’apprendimento automatico

Un team di ricercatori della Carnegie Mellon University ha sviluppato un nuovo metodo per valutare sperimentalmente come i genitori alterano il loro linguaggio quando parlano ai bambini a seconda di ciò che questi già sanno. Il modello è il primo del suo genere. 

I ricercatori hanno scoperto che i genitori hanno strutture precise dei modelli linguistici dei loro figli e questi sono usati per sintonizzare la propria lingua quando parlano con i bambini. 

La ricerca è stata pubblicata sulla rivista Psychological Science .

Sintonizzazione della lingua per i bambini
Daniel Yurovsky è assistente professore di psicologia alla Carnegie Mellon University. 

“Sappiamo da anni che i genitori parlano ai bambini in modo diverso rispetto agli altri adulti in molti modi, ad esempio semplificando il loro discorso, duplicando le parole e allungando i suoni delle vocali”, ha detto Yurovsky. “Questa roba aiuta i bambini a prendere piede nella lingua, ma non sapevamo se i genitori cambiassero il loro modo di parlare mentre i bambini stanno acquisendo la lingua, dando ai bambini un input linguistico che è ‘giusto’ per imparare la cosa successiva.”

Secondo il team, gli adulti parlano ai bambini più lentamente e con un tono più alto, e si affidano anche a enunciazioni esagerate, ripetizioni e linguaggio semplificato. Oltre a tutto ciò, gli adulti usano anche le domande per valutare la comprensione di un bambino e l’intero modello cambia man mano che aumenta la fluidità linguistica del bambino.

Yurovsky dice che questo è simile a come uno studente progredisce quando impara la matematica a scuola.

“Quando vai a scuola, inizi con l’algebra e poi prendi la geometria piana prima di passare al calcolo”, ha detto Yurovsky. “Le persone parlano ai bambini usando lo stesso tipo di struttura senza pensarci. Stanno monitorando quanto il loro bambino conosce il linguaggio e modificando il modo in cui parlano in modo che i bambini li capiscano”.

Per capire come i caregiver alterano le loro interazioni man mano che un bambino si sviluppa, il team ha sviluppato un gioco in cui i genitori aiutano i propri figli a scegliere un animale specifico da una serie di tre. La metà degli animali erano quelli che i bambini imparano spesso prima dei 2 anni, mentre l’altra metà erano animali che i bambini imparano spesso più tardi.

C’erano un totale di 41 coppie bambino-adulto che hanno giocato al gioco e sono state misurate le differenze nel modo in cui i genitori parlavano degli animali che pensavano che i loro figli conoscessero. 

“I genitori hanno una conoscenza incredibilmente precisa della lingua dei loro figli perché li hanno visti crescere e imparare”, ha detto Yurovsky. “Questi risultati mostrano che i genitori sfruttano la loro conoscenza dello sviluppo linguistico dei loro figli per mettere a punto le informazioni linguistiche che forniscono”.

La ricerca ha scoperto che il caregiver usava varie tecniche quando trasmetteva l’animale “sconosciuto” al bambino, come descrittori aggiuntivi con cui il bambino aveva familiarità.

“Questo approccio [di ricerca] ci consente di confermare sperimentalmente le idee che abbiamo sviluppato sulla base delle osservazioni su come bambini e genitori si impegnano in casa”, ha affermato Yurovsky. “Abbiamo scoperto che i genitori non solo usavano ciò che già sapevano sulla conoscenza della lingua dei loro figli prima dello studio, ma anche che se scoprivano che si sbagliavano – il loro bambino non conosceva effettivamente il ‘leopardo’, per esempio – cambiavano il modo in cui parlato di quell’animale la prossima volta.”

Utile nel campo dell’apprendimento automatico
Secondo Yurovsky, i risultati potrebbero aiutare i ricercatori nell’apprendimento automatico.

“Questi risultati potrebbero aiutarci a capire come pensare ai sistemi linguistici di apprendimento automatico”, ha affermato. “In questo momento formiamo modelli linguistici fornendo loro tutti i dati linguistici su cui possiamo mettere le mani in una volta. Ma potremmo fare di meglio se potessimo fornire loro i dati giusti al momento giusto, mantenendoli al giusto livello di complessità per cui sono pronti”.

Il team di ricercatori comprendeva anche Ashley Leung dell’Università di Chicago e Alex Tunkel della George Washington University School of Medicine and Health Sciences.

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