Cogmaster 2011_Ep2bis


Published on

  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Total views
On SlideShare
From Embeds
Number of Embeds
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Cogmaster 2011_Ep2bis

  1. 1. EP2.   Social learning  Elena Pasquinelli Educa4on, cogni4on, cerveau  Cogmaster 2010‐2011 
  2. 2. Transmission of generic knowledge •  Induc4on problem: Humans are capable of  transmiFng/extrac4ng general knowledge from  par4cular instances  –  When such instances are repe44ve and frequent,  sta$s$cal mechanisms* are invoked.  –  When this is not the case (single instance) we need a  further mechanisms for explaining induc4on. •  Such a mechanisms is hypothesized to rely on  human‐human communica4on  –  Verbal and not verbal (demonstra4on) 
  4. 4. Learning = the  modifica4on of behavior in light   of experience •  sta4s4cal learning,   •  Under this defini4on, learning is a  common func4on to different animal •  learning by imita4on,   species •  explana4on‐based or  causal learning  •  and learning by analogy.  •  Using these simple  learning mechanisms, the  brain appears to build up  complex representa4ons  about how the world  is.”  (Goswami, 2008, p.  52) 
  5. 5. Early learning mechanisms   1. sta4s4cal learning  •  “Babies appear to be able to make  connec4ons between events that  are reliably associated, even while  in the womb. •  Once outside the womb, they  appear to be able to track sta$s$cal  dependencies in the world, such as  condi4onal probabili4es between  visual events or between sounds.  This turns out to be a very powerful  learning mechanism.”  
  6. 6. Sta4s4cal learning and language •  Language acquisi4on has provoked a  debate on nature (Chomsky) vs nurture  (Skinner) •  Cri4cal periods in language learning differ  in the three aspects of language:  phone4cs (before 12 months), syntax  (18‐36), lexicon (forever) •  Why are children be^er than adults? •  Kuhl, 2004: neural commitment  –  Once perceptual systems are commi^ed  they filter new informa4on  –  Commitment is done between 6 and 12  months (for phone4cs): before, children  dis4nguish all the phone4c units of all  languages •  How can children succeed in a difficult  task as iden$fying and grouping the  more or less 40 phonemes that compose  their language? In the middle of a great  variability of speech? 
  7. 7. Sta4s4cal learning and language •  Sta4s4cal learning  (Saffran, et al, 1996)  applies to the capacity  to iden4fy phonemes  and to the capacity of  segmen4ng words  –   Japanese and English  infants are both  exposed to both /r/  and /l/ sounds, but in  Japanese the sound / r/ is much more  frequent   –  Babies spot the  transi4onal  probabili4es between  syllables 
  8. 8. Language: sta4s4cal learning is not  enough •  Sta4s4cal learning can have  strong and durable effects on  phone4cs at 9 months of age, and  with short‐4me exposure to  sta4s4cal regulari4es   –  9 months old children can learn to  dis4nguish Mandarin phonemes  from exposure to play and  interac4on with a Mandarin  speaking tutor •  But is sta4s4cal learning enough?   –  9 months old children cannot learn  to dis4nguish Mandarin phonemes  from a Mandarin speaking TV‐ canned /audiotaped tutor •  Social interac4on is required 
  9. 9. Social interac4on •  Social interac4on can have  an effect on learning  through:  –  Enhancement of a^en4on  –  Addi4onal informa4on  (gaze to object)  –  Ac4va4on of mirror  systems, and other  mechanisms for  percep4on‐ac4on linking in  the brain 
  10. 10. Implicit learning •  Implicit learning theories are based  on the capacity of extrac4ng  regulari4es, e.g. on grammar:  –  Reber, 1967, 1989: implicit learning   allows the acquisi4on of complex,  abstract knowledge without awareness  and effort (extrac4on of abstract rules)  –  Pacton & Perruchet, 2006: acquisi4on  of the ap4tude to correctly answering  to certain situa4ons, without the  inten4on of learning (no extrac4on of  abstract rules; the learning of rules  requires explicit learning) •  the crucial variable is the exposi4on  to regulari4es in the environment 
  11. 11. •  It does not mean one can learn without aRen$on  (concurrent a^en4onal tasks lower the capacity of  implicit learning)  
  12. 12. Implicit & explicit learning •  Perruchet & Pacton, 2006: Explicit learning  completes implicit learning with rules •  Perruchet & Pacton, 2006: In any case,  explicit learning raises performances in  comparison with implicit learning (school  instruc4on demands more than above  chance performances) •  Reber, 1989: introduc4on of explicit  instruc4on is especially useful when  informa4on is provided before (rather than  during or aker the implicit learning phase),  maybe because it helps direc4ng a^en4on  on meaningful aspects •  Bransford, Brown, & Cocking, 2000: Judd &  Scholckow 1908’s experiment confirms  that explicit instruc4on (before training)  enhances performances for new situa4ons 
  13. 13. Implicit learning of errors •  If implicit learning can  happen by repeated  exposi4on (with  a^en4on), then the  repeated exposi4on to  errors favors the learning  of errors •  Mul4ple choice tests  enhance learning of good,  and bad, answers (Marsh,  et al., 2007, p. 195) 
  14. 14. Sta4s4cal learning & Extrac4on of  causal structures •  “… specific perceptual features  of two objects in a “launching”  event (where object A impacts  object B, causing it to begin to  move) may vary, but spa4o‐ h^p:// temporal dynamics (and  Narra4ve/micho^e‐demo.swf  therefore causal structure, i.e.,  the fact that A causes B to  move) will vary less. The  perceptual “illusion” of  causality during launching and  other visual events noted by  Micho^e (1963) is one example  of how perceptual covaria4on  can yield causal (Goswami,  2008b, p. 9) 
  15. 15. Early learning mechanisms  learning by explana4on & analogy  •   “In the field of machine  learning, explana4on‐based  learning depends on  construc4ng causal  explana4ons for phenomena on  the basis of specific training  examples, using prior domain  knowledge. •  If infants were merely learning  condi4on‐outcome rela4ons, as  in associa4ve learning, then  they would be unable to make  predic4ons about novel  events.”  (Goswami, 2008, p. 66) 
  16. 16. Learning by analogy •  “In learning by analogy, “we face a situa4on, we  recall a similar situa4on, we match them up, we  reason, and we learn” (Winston, 1980). We may  decide whether a dog has a heart by thinking about  whether people have hearts (young children use  “personifica4on analogies” to learn about biological  kinds, see Inagaki & Hatano, 1988), or we may solve  a mathema4cal problem about the interac4on of  forces by using an analogy to a tug‐of‐war (young  children use familiar physical systems to reason  about unfamiliar ones, see Pauen, 1996).  •  Reasoning by analogy has usually been measured in  children aged 3 years or older (see Goswami, 1992,  2001, for reviews), but can also be demonstrated in  infancy. However, so far, analogy has not been found  in the animal kingdom, sugges4ng that it is  especially important for human  learning.” (Goswami, 2008b, p.13‐14) 
  17. 17. Early learning mechanisms  Imita4on  •  “Learning by imita4on can be  defined as B learns from A some  part of the form of a behavior…  •  One example is learning the use  of a novel tool by imita4ng the  ac4ons of another user with that  tool. (Goswami, 2008, p. 62‐63) Learning by imita4on is present in the human baby by the age of at least 9 months (Meltzoff, 1988)  Meltzoff, 1988 
  18. 18. Learning by imita4on & TV •  14 months’ babies can learn the same ac4ons  from real experimenters and from experimenters   canned in a TV video (on live) •  But they learn less than from live ac4on (video  deficit effect) (Zack, et al. 2009, p. 14)  –  Maybe because the processing of 2D s4muli is  poorer  than the processing of 3D s4muli  –  Or because 2D s4muli are poorly understood and  their rela4on to 3D real objects is not granted  –  Or because of poor representa4onal flexibility (and  memory requirements) •  Is that because of 2D/3D encoding differences?  What happens with 3D models?   –  An experiments conduced by Zack and coll. shows  that the limit comes from the transfer of  informa4on from one dimension to another (live  adult demonstra4on)  –  Infants do just as well imita4ng 2D/2D than 3D/3D:  2D is not as impoverished as to block imita4on,  and 2D does not represent a poorly understood  condi4on in comparison with 3D (but live adult  demonstra4on could help the understanding)  –  Representa4onal flexibility seems to be the  problem 
  19. 19. Imita4on, social cogni4on & mirror  neurons •  Among the studies on social  cogni4on, mirror neurons have  gained lot of a^en4on •  Mirror neurons are involved in the  representa4on of an ac4on •  Mirror neurons are ac4vated when  observing an ac4on, independently  from the specific motor realiza4on  of the ac4on •  Mirror neurons are related to the  goal, and the agent •  Mirror neurons could be involved in  the understanding of others’  inten4ons and to imita4on •  Specula4vely, in empathy (Iacoboni,  et al., 2005) 
  20. 20. Human imita4on •  Infants understand and  imitate adults’  inten4ons, not only  their behaviors •  Learning by imita4on  seems to require the  understanding of  others’ inten4ons  (Tomasello, 1990) 
  21. 21. Understanding human inten4ons •  Three levels of  understanding others’  ac4ons & reading of  inten4ons)  –  Perceiving others as actors  that produce their ac4ons (6  months old children)  –  Perceiving others as having  goals for their ac4ons (9  months)  –  Perceiving others as making  plans for reaching their goal,  and choosing the most  ra4onal ac4on (14 months)  (Tomasello, et al. 2005) 
  22. 22. Engaging in shared inten4ons •  3 levels of engagement in  shared inten4ons:  –  Dyadic engagement: face  to face interac4ons and  protoconversa4ons with  shared emo4ons  –  Tryadic engagement: doing  things together, but  without assigning roles for  the reaching of the goal;  sharing percep4on and  goals  (9‐12 months)  –  Collabora4ve engagement  = sharing ac4on plans  (12‐15 months) 
  23. 23. Humanness •  At the origin of human culture  and cogni4on stand two  capaci4es: •  ‐ mind reading, and in  par4cular: the capacity of  perceiving and understanding  others’ inten4ons •  ‐ a mo4va4on for engaging in  shared inten4on ac4vi4es •  So: shared inten4onality is  what makes humans special in  the animal reign •  (Tomasello, 2005) 
  24. 24. Cultural intelligence hypothesis •  Cogni4ve, Evolu4onary  anthropology  –  Baby humans differ from  primates mainly because of  social abili4es  –  Further differences  between humans and  primate might derive from  these social‐cultural  –  Humans have developed  special cogni4ve skills  as a  result of the development  of  specialized skills for  absorbing knowledge and  prac4ces of their social  group 
  26. 26. •  Induc4on problem: how to compose bits of   episodic informa4on into a general knowledge  that can then be applied to several, different  situa4ons 
  27. 27. Natural pedagogy •  “… human communica4on is specifically  •  Development of natural pedagogy:  adapted to fulfil the funciton of transmiFng  generic knowledge between  •  Development of tools’ making prac4ces  individuals.” (Gergely & Csibra, p. 3)  represents an evolu4ve pressure •  “A new type of communica4ve learning  •  Because these prac4ces cannot be learned/ system based on ostensive‐referen4al  transmi^ed by other, available mechanisms  demonstra4ons of knowledge  … expert user  of learning from imita$on/observa$on*  ac4vely guide the novice by selec4vely  manifes4ng the informa4on to be acquire  •  Because they represent opaque contents for  and generalized.  cogni4on •  … children … are always novices with respect  •  Thus, humans have evolved mechanisms that  to the accumulated knowledge of their  serve the pedagogical func4on of  culture.  transmiFng cogni4vely opaque contents  •  This is why we call the specific aspects of  •  These mechanisms are part of the more  human communica4on that allow and  general communica4on system  facilitate the transfer of generic knowledge  •  They consist of demonstra4on acts:  to novices Natural Pedagogy. ” (Gergely &  ostensive‐referen4al demonstra4ons  Csibra, p. 4) 
  28. 28. Adults/children natural pedagogical  system •  “When children are shown an ac4on  •  Children observe and imitate adults  performed in a par4cular style leading to a  –  Children spontaneously imitate causal ac4ons  clear end state (e.g. a mouse is hopping  that lead to achieve goals, and ignore other  across the table into a house), they tend to  components of the global ac4on  reproduce only the end state (put the mouse  –  The others components of the ac4on are  into the house), oken ignoring the manner of  opaque to children’s cogni4on  ac4on (hopping). However, if the relevant  –  But, when the “teacher” makes it clear that  informa4on concerning the end state is  these components of the ac4on are relevant,  communicated to them verbally by the actor  children do pay a^en4on, and imitate  before the demonstra4on (“the mouse lives  •  Adults use their communica4on system to  in the house”), they reproduce the ac4on  facilitate children’s learning  style more oken.   •  Young children are recep4ve to adult’s •  Ostensive communica4on does not only  ostensive demonstra4on before they are able  make children pay more a^en4on to the  to use it for learning  demonstra4on but they also see it as a  special opportunity to acquire generalizable  knowledge.” (Gergely & Csibra, p. 5)  •  Ostensive signals allow to •  “recent studies ...demonstrate this  –  Disambiguate the nature of the ac4on  preparadness in the form of three kinds of  (communica4on, not just using the tool)  early perceptual and cogni4ve biases:  –  Disambiguate the target of the  communica4on (you) 
  29. 29. Ostensive signals •  Preference for ostensive  •  1. preferen4al a^en4on for  signals :  the sources of ostensive  –  Gaze contact  signals   •  Newborns preferen4ally look at  schema4c face‐like pa^erns with  direct gaze vs averted gaze;  preference disappears when  faces are upside‐down;  preference disappears when the  typical iris/sclera pa^ers of eyes  is inverted  •  Same neural ac4va4on for  infants and adults in response to  direct gaze and common neural  ac4va4on for two different  ostensive s4muli (direct gaze &  eye‐brow raise)  –  Motherese  –  Mo4onese 
  30. 30. Referen4al expecta4ons –  Infants follow the gaze of interac4ng  •  2. Referen4al expecta4on  adults to iden4fy what they are looking  induced by ostensive contexts  at, before they can understand language  •  Eight‐months olds observed  –  Useful for sampling parts of  someone on a computer screen  the world that others found  ostensively looking at and  interes4ng, and present in  gree4ng them before shiking her  other animals  gaze to llok behind one of two  –  Human infants followgaze  barriers. Following this, an object  shiks only when these are  preceded by ostensive signals  was revealed either at the  (gree4ng, gaze contact)  targeted or at the other occluded –  Infants expect to find an object at the  loca4on. Infants’ looking pa^ern  “end” of a gaze‐following in an ostensive  suggested that they expected to  context  find an object at the loca4on  –  13 months old Infants expect to  where the person’s gaze wwas  find the named object (if its name  directed  at, just like older infants  is part of their vocabulary)  do in similar live  –  But not if the gesture and word are  situa4ons.” (Gergely & Csibra, p.  emi^ed by different persons  5‐8) 
  31. 31. Interpreta4on bias –  Not only infants are prepared to receive ostensive–referen4al  •  3. interpreta4on bias to  communica4on, but they do expect to learn something generalizable  from it (and not just a par4cular instance) = to learn about referent  preferen4ally encode the  kinds  –  When infants (18 months old) observe adults expressing  content of ostensive‐ emo4onal valence in rela4onship to an object in a non‐ communica4ve context, they infer that person’s par4cular  preference (she does not like it). But when the same pa^ern  referen4al communica4on as  of valence expression is inserted in a communica4ve  context, infants a^ach the expressed value to the object and  represen4ng generalizable  expect that other people will react in the same manner to  the object  (it is disgus4ng for everybody)  knowledge”   –  Infants (9 months old) shik their encoding pa^ern from  loca4on to appearance features when the situa4on shiks  from non‐communica4ve to communica4ve.  •  “this is what dis4nguishes our  –  They are more likely to detect change in loca4on in  hypothesis in the first place  a non‐communica4ve situa4on, but detect more  oken features change in a communica4ve situa4on  and neglect loca4on; and this happens even in  from compe4ng proposals,  situa4ons in which loca4on is important,  pragma4cally, such as hiding games  according to which human  –  This bias could explain A not‐B task errors: children  stop being interested in loca4on and do not mind  communica4on originates  about the new loca4on, because the  communica4ve contexts has made them focus on  evolu4onarily and  the features of the object. In fact, once  communica4ve cues are removed, the errors  ontogene4cally from a basic  –  diminish.    Appearance features are be^er candidates for  mo4ve to cooperate with  later use and object iden4fica4on, thus for  generaliza4on.   others to achieve shared –  Communica4on has evolved not only for collabora4on‐purposes but  goals.” (Gergely & Csibra, p.  also under the pressure of learning/teaching purposes  5‐9) 
  32. 32. Social learning mechanisms •  “There are many types of social learning  •  Social learning mechanisms are common to several  mechanisms in the animal kingdom, and they all  animal species  involve some form of observa4onal learning, where  •  Learning generalizable knowledge from social  the observa4on of an adap4ve behavior of another  interac4ons seems to be specific to humans  individual makes it more likely that the observer will  •  Natural pedagogy seems to be universal, thus  produce the same or similar behaviors in the future.  In this sense, social learning represents transmission  “natural”  of general knowledge or skills from one individual to  another. •  Non‐human animals communicate about episodic,  non‐generalizable informa4on (that applies only to  the here and now), and learn new skills by  observa4on  or scaffolded individual learning, they  do not seem to use communica4on  to pass on  generalizable knowledge to others.” •  “ This discrepancy between general claims about  the absence of teaching and the actual reports is  likely to reflect the enormous differences between  teaching in Western socie4es and in more  tradi4onal cultures. It is not just that Western  educa4on relies heavily on formal schooling but also  that it aims to provide verbal explana4on and  jus4fica4on for what is being taught. … however,  Natural Pedagogy … seems to be  universal.”  (Gergely & Csibra, 2009, p. 12‐14) 
  33. 33. •  “Child development is today conceptualized  as an essen4ally social process, based on  incremental knowledge acquisi4on driven by  cultural experience and social context. We  have “social” brains.” (Goswami, 2008b, p. 1) 
  35. 35. Distributed cogni4on •  The unit of analysis  of cogni4ve  performances  should be extended  beyond the  individual so as to  encompass social  and material  interac4ons with  tools  –  (Hutchins, 1995) 
  36. 36. Extended cogni4on •  Performances  typically described as  cogni4ve are  significantly worst in  absence of  interac4on with  tools, others, or of  epistemic ac4ons  that have no other  aim than favoring a  be^er knowledge of  the world  –   (Clark & Chalmers,  1998) 
  37. 37. Social neuroscience •  Strong accent on  “… the brain does not exist in isola4on but  cogni4on as a social  rather is a fundamental but interac4ng  component of a developing or aging  phenomenon which  individual who is a mere actor in the larger  produces changes in  theater of life. This theater is undeniably  the brain, as well as  social, beginning with prenatal care,  changes in the brain  mother‐infant a^achment, and early  produce social  childhood experiences, and ending with  phenomena  loneliness or social support and with  familiar or societal decisions about care for •  importance of  the elderly. … Social psychology, with its  mul4level,  panoramic focus on the effects of human  integra4ve analysis  associa4on and the impact of society on  of complex  the individual, is therefore a fundamental  psychological  although some4mes unaknowledged  complement to the  phenomena  neurosciences.” (Cacioppo & Berentson,  1992, p. 1020) 
  38. 38. Integra4on of levels of analysis     importance of mul$level, integra$ve analysis of  complex psychological phenomena 1. Neurochemical events influence social processes; Social  processes influence neurochemical events  •  Difficulty in  the integra4on of neuroscience and social psychology  levels of analysis: different scales into which brain and behavior can  be represented   •  The level of organiza4on of psychological phenomena vary from  molecular the organism set into a physical environment and a socio‐ cultural context  •  Neurosciences generally encompass the lower level of the  spectrum, social psychology the higher one  •  Integra4on means that analyses at each level of organiza4on can   inform, refine or constrain inferences in the other levels 
  39. 39. 2. The study of the elements of the system can fall short of  useful and comprehensive explana4ons  •  In other sciences, the existence of different levels of explana4on  (protons/rocks) does not lead to considering geology as a folk  theory when compared with molecular level models.   •  Dis4nc4ve levels of analysis are complementary, not alterna4ve 
  40. 40. –  3. A set of neural events can be a sufficient cause for  producing a psychological phenomenon, without being a  necessary one  •  E.g., lying rubustly produces certain electrodermal responses ; but  other condi4ons can produce the same electrodermal responses  •  E.g. schizophrenia is reliably associated with elevated dopamine  levels (elevated dopamine levels produce schizophrenia‐like  symptoms) but excessive levels of dopamine are not necessarily  involved in all cases of schizophrenia  –  However, when other neurochemical mechanisms are iden4fied that  produce schizophrenia‐like symptoms with a different neurochemical  basis, it is possible to part the psychological term “schizophrenia” in  different pathologies.  •  In the case of mul4ple determinants of a certain behavior, studies  on the sufficiency of a certain neurophysiological condi4on in  causing a certain phenomenological phenomenon are impôrtant  but lack generalizing power. 
  41. 41. from medicine to educa4on •  “… no single level of behavioral organiza4on is best for all psychological ques4ons. •  An example can be found in the rela4ve u4lity of specifying the sociocogni4ve versus  the neurophysiological basis of pa4ent delay following the onset of gynecologic  cancer. Women can now survive most gynecologic cancers if the disease is diagnosed  and treated early. … The form of the representa4on of pa4ent delay offered by  neuroscien4fic analyses of pa4ent delay, although perhaps contribu4ng to more  complete understanding of the phenomenon, is not op4mal for iden4fying the  determinants of pa4ent delay or for developing effec4ve interven4ons to minimize  such delay. Huge savings in resources and human suffering are there to be reaped not  through a specifica4on of the brain circuits underlying pa4ent delay, but by well‐ conceived public health campaings that iden4fy the early signs  of cancer…  ” (Cacioppo & Berentson, 1992, p. 1022)  •  “It follows … that an exclusive focus on a reduc4onis4c (e.g. neurophysiological,  molecular, gene4c) level of analysis can mask contribu4ons of other levels of  organiza4on to mental order and disorder and thereby constrain theore4cal accounts  of psychological phenomena.”  •  “Hence, without a^en4on to basic social psychological factors and processes, the  decade of the brain may yield some spectacular images and experimental effects but  rather limited answers to the problems of mental health.” (Cacioppo & Berentson,  1992, p. 1025) 
  42. 42. Affec4ve neuroscience •  Importance of  emo4ons for  ra4onality  •  Role of mo4va4on in  learning •  Role of reward and  punishment 
  44. 44. The 2 sigma problem •  Bloom, 1984 has compared 3 condi4ons of instruc4on:   –  Conven4onal (1:30, periodic tests for marking)  –  Mastery learning (1:30, forma4ve tests for measuring mastery & immediate  feedback)  –  Tutoring (1:1 or 1:2 1:3, forma4ve tests and feedback) •  He found that the average student under tutoring was above 98% of the  students in the control class = 2 standard devia4ons above the average  of the control class •  The average student under mastery learning was about 1 standard  devia4on above the average of the control class (above 84% of the  students in the control class) •  90% of the tutored students and 70% of the mastery learning students  a^ained levels of achievement that only 20% of the students in the  control class had achieved  –  Tutoring would probably not enable the top 20% of tradi4onal instruc4on group   students to do be^er; but 80% of tradi4onal classrooms do poorly in  comparison to tutoring  –  Maybe this is because teachers direct their a^en4on to some students, and  ignore others