Comment les adultes comprennent ce que disent les jeunes enfants

Lorsque les bébés commencent à parler, leur vocabulaire est très limité. Souvent, l’un des premiers sons qu’ils génèrent est « da », qui peut faire référence à papa, à un chien, à un point ou à rien du tout.

Comment un auditeur adulte donne-t-il un sens à ce répertoire verbal limité ? Une nouvelle étude menée par des chercheurs du MIT et de l’Université Harvard a révélé que la compréhension par les adultes du contexte conversationnel et la connaissance des erreurs de prononciation que font couramment les enfants sont essentielles à la capacité de comprendre les premiers efforts linguistiques des enfants.

À l’aide de milliers d’heures d’enregistrements audio transcrits d’enfants et d’adultes en interaction, l’équipe de recherche a créé des modèles informatiques qui leur ont permis de commencer à procéder à une ingénierie inverse de la manière dont les adultes interprètent ce que disent les jeunes enfants. Les modèles basés uniquement sur les sons réels produits par les enfants dans leur discours ont fait un travail relativement médiocre pour prédire ce que les adultes pensaient que les enfants disaient.

Les modèles les plus performants ont fait leurs prédictions sur la base de larges pans de conversations précédentes qui ont fourni un contexte à ce que disaient les enfants. Les modèles ont également obtenu de meilleurs résultats lorsqu’ils ont été recyclés sur de vastes ensembles de données d’adultes et d’enfants en interaction.

Les résultats, parus dans Comportement humainsuggèrent que les adultes sont hautement qualifiés pour faire ces interprétations basées sur le contexte, ce qui peut fournir un retour d’information crucial qui aide les bébés à acquérir le langage, affirment les chercheurs.

“Un adulte doté d’une grande expérience d’écoute fait appel à des mécanismes extrêmement sophistiqués de compréhension du langage, et c’est clairement ce qui sous-tend la capacité de comprendre ce que disent les jeunes enfants”, explique Roger Levy, professeur de sciences du cerveau et des sciences cognitives au MIT. “À ce stade, nous n’avons pas de preuve directe que ces mécanismes facilitent directement l’amorçage de l’acquisition du langage chez les jeunes enfants, mais je pense qu’il est plausible de supposer qu’ils rendent l’amorçage plus efficace et facilitent l’acquisition réussie du langage. par les enfants.”

Levy et Elika Bergelson, professeure agrégée de psychologie à Harvard, sont les auteurs principaux de l’étude. Stephan Meylan, postdoctorant au MIT, est l’auteur principal de l’article.

Les capacités d’écoute des adultes sont essentielles

Alors que de nombreuses études ont étudié la façon dont les enfants apprennent à parler, dans ce projet, les chercheurs ont voulu inverser la question et étudier comment les adultes interprètent ce que disent les enfants.

“Alors que les gens se sont historiquement penchés sur un certain nombre de caractéristiques de l’apprenant et sur ce qui chez l’enfant leur permet d’apprendre des choses du monde, très peu a été fait pour examiner la manière dont elles sont comprises et comment cela pourrait influencer l’apprentissage. processus d’acquisition du langage”, explique Meylan.

Des recherches antérieures ont montré que lorsque les adultes se parlent, ils utilisent leurs croyances sur la manière dont les autres personnes sont susceptibles de parler et sur ce dont ils sont susceptibles de parler, pour les aider à comprendre ce que dit leur interlocuteur. Cette stratégie, connue sous le nom d’« écoute de canaux bruyants », permet aux adultes de gérer plus facilement la tâche complexe de déchiffrage des sons acoustiques qu’ils entendent, en particulier dans les environnements où les voix sont étouffées ou où il y a beaucoup de bruit de fond, ou lorsque les haut-parleurs ont des accents différents.

Dans cette étude, les chercheurs ont cherché à savoir si les adultes pouvaient également appliquer cette technique pour analyser les énoncés souvent apparemment absurdes produits par les enfants qui apprennent à parler.

“Ce problème d’interprétation de ce que nous entendons est encore plus difficile pour le langage des enfants que pour la compréhension du langage adulte ordinaire, ce qui n’est en fait pas si simple non plus, même si nous sommes très bons dans ce domaine”, explique Levy.

Pour cette étude, les chercheurs ont utilisé des ensembles de données initialement générés à l’Université Brown au début des années 2000, qui contiennent des centaines d’heures de conversations transcrites entre des enfants âgés de 1 à 3 ans et leurs tuteurs. Les données comprennent à la fois des transcriptions phonétiques des sons produits par les enfants et le texte de ce que le transcripteur croyait que l’enfant essayait de dire.

Les chercheurs ont utilisé d’autres ensembles de données sur le langage des enfants (qui comprenaient environ 18 millions de mots parlés) pour entraîner des modèles de langage informatique afin de prédire les mots que les enfants prononçaient dans l’ensemble de données d’origine, sur la base de la transcription phonétique.

À l’aide de réseaux neuronaux, ils ont créé de nombreux modèles différents, qui variaient selon la sophistication de leurs connaissances sur les sujets de conversation, la grammaire et les erreurs de prononciation des enfants. Ils ont également manipulé la part du contexte conversationnel que chaque modèle était autorisé à analyser avant de faire ses prédictions sur ce que disaient les enfants. Certains modèles ne prenaient en compte qu’un ou deux mots prononcés avant le mot cible, tandis que d’autres étaient autorisés à analyser jusqu’à 20 énoncés précédents lors de l’échange.

Les chercheurs ont découvert que l’utilisation seule de l’acoustique de ce que disait l’enfant ne conduisait pas à des modèles particulièrement précis pour prédire ce que les adultes pensaient que les enfants disaient. Les modèles qui ont le mieux utilisé des représentations très riches de sujets de conversation, de grammaire et de croyances sur les mots que les enfants sont susceptibles de prononcer (balle, chien ou bébé, plutôt qu’hypothèque, par exemple). Et tout comme les humains, les prédictions des modèles se sont améliorées car ils ont été autorisés à prendre en compte de plus grandes parties des échanges précédents pour le contexte.

Un système de feedback

Les résultats suggèrent que lorsqu’ils écoutent des enfants, les adultes basent leur interprétation de ce que dit un enfant sur les échanges antérieurs qu’ils ont eus. Par exemple, si un chien avait été mentionné plus tôt dans la conversation, «da» était plus susceptible d’être interprété par un auditeur adulte comme «chien».

Il s’agit d’un exemple de stratégie que les humains utilisent souvent pour écouter d’autres adultes, qui consiste à baser leur interprétation sur des « antécédents », ou des attentes basées sur une expérience antérieure. Les résultats suggèrent également que lorsqu’ils écoutent des enfants, les auditeurs adultes intègrent des attentes quant à la manière dont les enfants prononcent mal les mots, tels que « herbe » pour « lire ».

Les chercheurs prévoient maintenant d’explorer comment les capacités d’écoute des adultes, et leurs réponses ultérieures aux enfants, peuvent contribuer à faciliter la capacité des enfants à apprendre une langue.

“La plupart des gens préfèrent parler aux autres, et je pense que les bébés ne font pas exception à cela, surtout s’il y a des choses qu’ils pourraient souhaiter, soit de manière tangible, comme le lait ou qu’on les ramasse dans leurs bras, mais aussi de manière intangible. en termes de simple attention sociale”, dit Bergelson. “C’est un système de rétroaction qui pourrait pousser l’enfant, avec ses compétences sociales et cognitives en plein essor et tout le reste, à continuer sur cette voie en essayant d’interagir et de communiquer.”

Les chercheurs espèrent étudier cette interaction entre l’enfant et l’adulte en combinant des modèles informatiques de la façon dont les enfants apprennent la langue avec le nouveau modèle de la façon dont les adultes réagissent à ce que disent les enfants.

“Nous disposons désormais de ce modèle d’auditeur adulte que nous pouvons intégrer à des modèles d’apprenants enfants, et ces apprenants peuvent ensuite exploiter les commentaires fournis par le modèle adulte”, explique Meylan. “La prochaine frontière consiste à essayer de comprendre comment les enfants prennent en compte les commentaires qu’ils reçoivent de ces adultes et de construire un modèle de ce que ces enfants attendent d’un adulte.”

Cette histoire est republiée avec l’aimable autorisation de MIT News (web.mit.edu/newsoffice/), un site populaire qui couvre l’actualité de la recherche, de l’innovation et de l’enseignement du MIT.