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Cómo aprenden el lenguaje los niños en entornos sociales complejos

El aprendizaje del lenguaje difiere durante las distintas fases del desarrollo humano. Un proyecto financiado con fondos europeos emplea modelización matemática basada en datos conductuales, para desentrañar cómo integran los niños distintas fuentes de información durante el aprendizaje de palabras.

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El lenguaje es intrínsecamente polisemántico. Las herramientas sociocontextuales que nos ayudan a dilucidar las ambigüedades en la expresión de cada lenguaje forman lo que denominamos «puntos en común», un terreno seguro de acuerdo mutuo entre quienes participan en el diálogo. ¿Pero cómo usamos esos puntos en común? Rastrear las bases psicosociales del lenguaje en los mecanismos de su aprendizaje en los niños puede ayudarnos a comprender este proceso. El proyecto financiado con fondos europeos ModelingCommonGround fusionó enfoques computacionales y de desarrollo para estudiar este tema. La investigación contó con el apoyo de las Acciones Marie Skłodowska-Curie.

Comprender cómo adquieren el lenguaje los niños

El aprendizaje del lenguaje en niños se da en un entorno más bien complejo en el que abundan las fuentes de información dispares (y a veces en conflicto) sobre el significado de las palabras. Un enfoque común en la investigación del aprendizaje del lenguaje en los niños es aislar una de esas fuentes de información y comprobar si los niños pueden utilizarla. ModelingCommonGround destacó otra lógica. «Nuestro objetivo era estudiar múltiples fuentes de información a la vez. Además, no solo queríamos ver si los niños usan múltiples fuentes de información, sino que queríamos determinar cómo lo hacen», afirma el becario de investigación Manuel Bohn. Para describir cómo integran los niños las distintas fuentes de información durante el aprendizaje de palabras, ModelingCommonGround utilizó un modelo cognitivo computacional. A diferencia de una teoría verbal, este modelo especifica las computaciones hipotéticas que subyacen al aprendizaje de palabras. Asimismo, permite realizar predicciones cuantitativas sobre cómo se comportan los niños cuando cambian las condiciones. El proyecto utilizó ese modelo con datos de experimentos conductuales. En concreto, utilizó experimentos para medir el desarrollo de sensibilidad a fuentes de información por parte de los niños y luego utilizó el modelo para predecir qué debería suceder si se combinan esas fuentes. El siguiente paso era comparar esas predicciones con nuevos datos de experimentos conductuales en los que se manipularan a la vez múltiples fuentes de información. «Asumimos los niños integran la información de una manera determinada durante el aprendizaje de palabras. Pensamos que este proceso es estable y no cambia con el tiempo. Lo que creemos que está cambiando es la sensibilidad de los niños a cada fuente de información», explica Bohn. «En vez de pensar en el desarrollo como un progreso a través de varios pasos o fases, creemos que es un proceso continuo que se desarrolla con el paso del tiempo».

Progreso a través de ensayo y error

Después de que el modelo del proyecto se probara con adultos, los mismos diseños experimentales se utilizaron con niños. Sin embargo, no funcionaron. «Los niños no los encontraron interesantes y no dieron señales de comprender qué estaba pasando. Tardamos un par de meses en aplicar el diseño experimental básico de una forma adaptada a los niños», admite Bohn. Hasta ahora, el modelo ha permitido realizar predicciones sobre un grupo de niños. A continuación, el objetivo será estudiar las diferencias individuales a través del mismo método de éxito. «Espero que nuestros descubrimientos se erijan en modelo para estudiar la complejidad del entorno de aprendizaje de los niños. Desde el principio, nos aseguramos de documentar e informar de todo lo que hacemos de forma transparente. Además, todos los materiales, datos y "scripts" son públicos. Todos nuestros diseños y análisis estaban prepatentados. Espero que otros investigadores puedan utilizar nuestro trabajo y basarse en él», prevé Bohn.

Palabras clave

ModelingCommonGround, niños, fuentes de información, puntos en común, aprendizaje del lenguaje, modelo

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