MADRID, 5 Jul. (EUROPA PRESS) -
Investigadores del Instituto Max Planck de Antropología Evolutiva, en Alemania, y el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) y la Universidad de Stanford, en Estados Unidos, han utilizado un modelo informático para explicar cómo los niños integran la información durante el aprendizaje de palabras, según publican en la revista 'Nature Human Behaviour'.
Los niños aprenden una gran cantidad de palabras en los primeros años preescolares, de modo que un niño de dos años podría decir solo un puñado de palabras, mientras que un niño de cinco probablemente sepa muchos miles. Cómo lo logran es una pregunta ha ocupado a los psicólogos durante más de un siglo y en innumerables experimentos cuidadosamente diseñados, los investigadores valoran la información que los niños usan para aprender nuevas palabras, pero no está claro cómo los niños integran los diferentes tipos de información.
"Sabemos que los niños utilizan muchas fuentes de información diferentes en su entorno social, incluidos sus propios conocimientos, para aprender nuevas palabras. Pero la imagen que se desprende de la investigación existente es que los niños tienen una bolsa de trucos que pueden utilizar", explica Manuel Bohn, investigador del Instituto Max Planck de Antropología Evolutiva.
Por ejemplo, si se le muestra a un niño un objeto que ya conoce -por ejemplo, una taza- y un objeto que nunca ha visto antes, el niño suele pensar que una palabra que nunca ha oído antes pertenece al nuevo objeto, porque utilizan la información que les proporcionan las palabras que ya conocen (la cosa de la que bebes se llama "taza") para inferir que el objeto que no tiene nombre va con el nombre que no tiene objeto. Otra información procede del contexto social: los niños recuerdan las interacciones pasadas con un interlocutor para averiguar de qué es probable que hable a continuación.
"Pero en el mundo real, los niños aprenden palabras en entornos sociales complejos en los que hay más de un tipo de información disponible. Tienen que utilizar su conocimiento de las palabras mientras interactúan con un interlocutor. El aprendizaje de palabras requiere siempre la integración de múltiples y diferentes fuentes de información", continúa Bohn. Una cuestión abierta es cómo los niños combinan diferentes fuentes de información, a veces incluso contradictorias.
En un primer paso, los investigadores realizaron una serie de experimentos para medir la sensibilidad de los niños a diferentes fuentes de información. A continuación, formularon un modelo cognitivo computacional que detalla el modo en que se integra esta información.
"Se puede pensar en este modelo como un pequeño programa de ordenador. Introducimos la sensibilidad de los niños a diferentes informaciones, que medimos en experimentos separados, y luego el programa simula lo que debería ocurrir si esas fuentes de información se combinan de forma racional --explica Michael Henry Tessler, uno de los autores principales del estudio--. El modelo arroja predicciones sobre lo que debería ocurrir en nuevas situaciones hipotéticas en las que todas estas fuentes de información están disponibles".
En un último paso, los investigadores convirtieron estas situaciones hipotéticas en experimentos reales. Recogieron datos de niños de dos a cinco años para comprobar si las predicciones del modelo se ajustaban a los datos del mundo real. Bohn resume los resultados: "Es sorprendente lo bien que el modelo racional de integración de la información predijo el comportamiento real de los niños en estas nuevas situaciones. Nos dice que estamos en el buen camino para entender desde una perspectiva matemática cómo los niños aprenden el lenguaje".
El algoritmo que procesa las distintas fuentes de información y las integra se inspira en décadas de investigación en filosofía, psicología del desarrollo y lingüística. En esencia, el modelo considera el aprendizaje del lenguaje como un problema de inferencia social, en el que el niño trata de averiguar qué quiere decir el hablante, cuál es su intención. Las diferentes fuentes de información están sistemáticamente relacionadas con esta intención subyacente, lo que proporciona una forma natural de integrarlas.
Además, el modelo también especifica lo que cambia a medida que los niños crecen. A lo largo del desarrollo, los niños se vuelven más sensibles a las fuentes de información individuales, pero el proceso de razonamiento social que integra las fuentes de información sigue siendo el mismo.
"La virtud del modelado computacional es que se puede articular una serie de hipótesis alternativas -modelos alternativos- con diferentes cableados internos para comprobar si otras teorías harían predicciones igual de buenas o mejores --explica Tessler--. En algunas de estas alternativas, asumimos que los niños ignoran algunas de las fuentes de información. En otras, asumimos que la forma en que los niños integran las diferentes fuentes de información cambia con la edad. Ninguno de estos modelos alternativos ofrecía una explicación mejor del comportamiento de los niños que el modelo de integración racional".
El estudio ofrece varios resultados emocionantes y que invitan a la reflexión, que informan sobre nuestra comprensión de cómo los niños aprenden el lenguaje. Además, abre una nueva vía interdisciplinar de investigación.
"Nuestro objetivo era poner los modelos formales en diálogo directo con los datos experimentales. Estos dos enfoques han estado muy separados en la investigación del desarrollo infantil", dice Manuel Bohn. Los próximos pasos de este programa de investigación serán poner a prueba la solidez de este modelo teórico. Para ello, el equipo trabaja actualmente en experimentos que implican un nuevo conjunto de fuentes de información que hay que integrar.
