Une équipe de chercheurs de l’Université de New York a mené une étude innovante sur l’apprentissage précoce des langues chez les enfants. Ils ont formé un système d'intelligence artificielle multimodale en enregistrant les données audiovisuelles d'un bébé de deux ans, dans le but de simuler et de comprendre le processus d'acquisition du langage chez les enfants. La particularité de cette étude est qu'elle a utilisé des données limitées sur l'expérience des enfants et a obtenu des résultats significatifs en matière d'apprentissage des mots grâce à un mécanisme d'apprentissage de l'IA relativement général, offrant ainsi une nouvelle perspective sur la théorie de l'apprentissage des langues par les enfants.
Une équipe de recherche de l'Université de New York a formé un système d'intelligence artificielle multimodale pour explorer le processus d'apprentissage précoce des langues chez les enfants en enregistrant les données audiovisuelles d'un bébé de 2 ans. Les résultats indiquent qu'un apprentissage significatif des mots peut être réalisé en utilisant un modèle d'IA avec un mécanisme d'apprentissage relativement général dans le cadre d'une expérience limitée des enfants. Cependant, cette étude n’a pas pris en compte l’impact d’autres facteurs sur le processus d’apprentissage et des recherches supplémentaires sont nécessaires. Cette étude offre une nouvelle perspective sur la théorie de l'apprentissage des langues chez les enfants, en soulignant l'importance de l'apprentissage et des mécanismes inter-contextuels.
Bien que cette étude ait donné des résultats préliminaires, elle indique également l'orientation des recherches futures, comme la nécessité de prendre en compte davantage de facteurs d'influence pour construire un modèle plus complet d'apprentissage des langues chez les enfants. Cela fournit de nouvelles idées pour l’application de l’intelligence artificielle dans le domaine de l’éducation et nous fournit également une expérience précieuse pour mieux comprendre le mécanisme d’apprentissage du langage humain.