Imparare Giocando: Come I Bambini Si Adattano
I bambini imparano e si adattano attraverso i giochi, usando il feedback per migliorare le loro abilità.
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Indice
Nel gioco dei Poohsticks, due bambini lasciano cadere dei bastoni in un ruscello da un ponte e gareggiano per vedere quale bastone esce per primo. Questo gioco semplice ha regole che possono portare a tanto divertimento e Apprendimento. I bambini imparano a posizionare i loro bastoni nel posto migliore per vincere. Il gioco può avere risultati diversi anche se i bastoni vengono lasciati cadere nello stesso posto, a seconda di come si muove l'acqua. Vincere richiede abilità e la capacità di fare buone scelte basate su ciò che è Successo nei turni precedenti.
Feedback
Imparare attraverso ilI bambini imparano a giocare usando il successo e il fallimento come guide. Se fanno qualcosa che li aiuta a vincere, è probabile che lo facciano di nuovo. Se fanno qualcosa che non funziona, imparano a evitarlo la prossima volta. Questo modo di apprendere è simile all'apprendimento per rinforzo. In questo tipo di apprendimento, ai bambini non viene detto cosa fare. Invece, devono scoprirlo provando cose diverse e vedendo cosa funziona meglio.
La capacità di apprendere attraverso il rinforzo si manifesta presto nella vita. Per esempio, i neonati possono imparare a dare calci a un mobile se questo si muove quando calcia. Man mano che i bambini crescono, possono imparare a controllare meglio i loro movimenti. I bambini più piccoli potrebbero essere meno disposti a provare cose nuove, specialmente se hanno trovato qualcosa che dà loro almeno qualche ricompensa, anche se non è molta. I bambini più grandi tendono a esplorare più opzioni, aumentando le loro possibilità di trovare un modo migliore per vincere.
Compiti di Apprendimento Diversi
I ricercatori hanno studiato come i bambini apprendono in diversi compiti dove devono scegliere tra varie opzioni per ottenere ricompense. I bambini più piccoli possono scegliere immagini semplici che vengono premiate. I bambini più grandi affrontano compiti più complessi che richiedono di pensare in anticipo. Possono capire come fattori nascosti possono cambiare l'esito. Tuttavia, i bambini più piccoli possono avere difficoltà a usare le informazioni che hanno appreso per ottimizzare le loro scelte.
Le Abilità motorie sono un altro tipo di apprendimento. Queste abilità spesso implicano movimenti continui, come calciare una palla, piuttosto che fare una semplice scelta. Quando i bambini imparano abilità motorie, devono capire come muoversi e come i loro movimenti porteranno a diverse sensazioni di successo basate su molti fattori, come il rumore dei loro corpi o altre influenze.
Progettazione dello Studio di Ricerca
Un gruppo di ricercatori ha condotto uno studio con bambini e adulti per vedere come apprendono attraverso il movimento nei giochi. Hanno osservato bambini di età compresa tra 3 e 17 anni, con l'obiettivo di capire come cambia l'apprendimento man mano che i bambini crescono. Lo studio ha presentato esercizi che variavano il modo in cui veniva fornito il feedback, che fosse chiaro e certo o incerto e basato sulla probabilità.
I bambini hanno giocato a un videogioco in cui dovevano muovere un pinguino dei cartoni animati per ottenere ricompense. I compiti variavano in lunghezza, complessità e tipo di feedback. Il team voleva scoprire come diversi fattori influenzassero la capacità di apprendimento nei bambini di diverse età.
L'Ambiente di Gioco
Nella prima parte del gioco, ai bambini sono stati dati degli obiettivi da colpire che avevano un sistema di ricompensa invisibile. Dovevano basare le loro scelte su dove il pinguino avrebbe ottenuto il massimo delle ricompense. Ogni bambino doveva muovere il pinguino con attenzione per massimizzare il loro successo nel traversare la zona di ghiaccio scivoloso. Se ci riuscivano, guardavano un clip divertente; se no, vedevano il pinguino cadere.
I bambini hanno effettuato diversi blocchi di pratica. All'inizio, hanno praticato a colpire obiettivi discreti. Poi hanno affrontato un blocco di apprendimento in cui avevano la libertà di muoversi ovunque all'interno dei confini del gioco. L'obiettivo era vedere quanto bene potevano adattare i loro movimenti in base al successo o al fallimento precedente.
Osservare il Comportamento
Mentre i bambini giocavano, i ricercatori prendevano nota di come si muovevano e rispondevano a diversi stimoli. Mentre i bambini più piccoli tendevano a esplorare meno posti nuovi, i bambini più grandi si adattavano in modo più efficace. Riconoscevano quando dovevano cambiare posizione dopo aver fallito nel colpire un obiettivo, il che è fondamentale per imparare a migliorare il successo futuro.
Lo studio ha rivelato che i bambini più piccoli spesso non esploravano abbastanza dopo i fallimenti, rendendo più difficile per loro scoprire posti migliori. La loro capacità di apprendere migliorava con l'età, poiché diventavano più aperti a provare movimenti diversi e meno dipendenti dai successi passati.
Variabilità nel Movimento
I ricercatori si sono concentrati sulla variabilità dei movimenti dei partecipanti. Questa variabilità è importante perché può indicare quanto stia avvenendo Esplorazione rispetto a quanto sia semplicemente rumore nei loro movimenti. I bambini più piccoli mostrano modelli più casuali, mentre i bambini più grandi mostrano movimenti controllati che spesso mirano al successo.
Come parte dello studio, hanno anche modificato il gioco in vari modi. In alcuni compiti, i bambini affrontavano feedback deterministico, il che significava che ricevevano un esito chiaro e certo basato sulla loro azione. In altri compiti, il feedback era probabilistico, portando a maggiore incertezza. I ricercatori volevano vedere come questi diversi stili di feedback influenzassero le prestazioni dei bambini.
Risultati e Scoperte
I risultati hanno mostrato che i bambini più piccoli avevano più difficoltà ad apprendere in ambienti incerti. Spesso avevano bisogno di segnali più chiari per aiutarli a avere successo. D'altra parte, i bambini più grandi si comportavano meglio in entrambi i tipi di compiti, anche quando si trovavano di fronte a esiti incerti.
Curiosamente, quando si trattava di obiettivi discreti con ricompense certe, le prestazioni dei bambini più piccoli miglioravano. Erano in grado di adattarsi meglio quando presentati con opzioni chiare, suggerendo che i bambini più piccoli traggono beneficio dall'avere compiti più strutturati.
In generale, lo studio ha dimostrato come la capacità dei bambini di apprendere attraverso il feedback si sviluppi man mano che crescono. I bambini hanno imparato meglio in compiti con ricompense deterministiche e obiettivi discreti, piuttosto che in ambienti incerti o in quelli che richiedevano decisioni di movimento continuo.
Conclusione
Questa ricerca fornisce preziose intuizioni su come i bambini piccoli imparano attraverso la prova e l'errore nei giochi. Sottolinea l'importanza dei cambiamenti legati all'età nelle abilità di apprendimento, specialmente nel contesto delle abilità motorie. Man mano che i bambini crescono, diventano più abili nell'utilizzare il feedback per informare le loro scelte.
Comprendendo come i bambini apprendono in diverse configurazioni di compito, potrebbe essere possibile creare ambienti di apprendimento migliori che supportino il loro sviluppo. Il lavoro futuro potrebbe concentrarsi sull'implementazione di strategie per aiutare i bambini più piccoli a imparare in modo più efficace, specialmente in situazioni complesse e incerte.
Attraverso giochi semplici, i bambini possono impegnarsi in esperienze di apprendimento significative che promuovono la loro crescita. Riconoscere le fasi di sviluppo nell'apprendimento non solo avvantaggia i bambini, ma può anche guidare gli approcci all'insegnamento e al supporto della loro crescita in diversi contesti.
Titolo: Age-dependent predictors of effective reinforcement motor learning across childhood
Estratto: Across development, children must learn motor skills such as eating with a spoon and drawing with a crayon. Reinforcement learning, driven by success and failure, is fundamental to such sensorimotor learning. It typically requires a child to explore movement options along a continuum (grip location on a crayon) and learn from probabilistic rewards (whether the crayon draws or breaks). Here, we studied the development of reinforcement motor learning using online motor tasks to engage children aged 3 to 17 and adults (cross-sectional sample, N=385). Participants moved a cartoon penguin across a scene and were rewarded (animated cartoon clip) based on their final movement position. Learning followed a clear developmental trajectory when participants could choose to move anywhere along a continuum and the reward probability depended on final movement position. Learning was incomplete or absent in 3 to 8-year-olds and gradually improved to adult-like levels by adolescence. A reinforcement learning model fit to each participant identified three age-dependent factors underlying improvement: amount of exploration after a failed movement, learning rate, and level of motor noise. We predicted, and confirmed, that switching to discrete targets and deterministic reward would improve 3 to 8-year-olds learning to adult-like levels by increasing exploration after failed movements. Overall, we show a robust developmental trajectory of reinforcement motor learning abilities under ecologically relevant conditions i.e., continuous movement options mapped to probabilistic reward. This learning appears to be limited by immature spatial processing and probabilistic reasoning abilities in young children and can be rescued by reducing the demands in these domains.
Autori: Amy J Bastian, N. M. Hill, H. M. Tripp, D. M. Wolpert, L. A. Malone
Ultimo aggiornamento: 2024-07-09 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.07.09.602665
Fonte PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.07.09.602665.full.pdf
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
Si ringrazia biorxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.
Link di riferimento
- https://giphy.com
- https://kidmotorlearning.github.io/PenguinsDemo_Continuous-Probabilistic/
- https://kidmotorlearning.github.io/PenguinsDemo_Discrete-Probabilistic/
- https://kidmotorlearning.github.io/PenguinsDemo_Continuous-Deterministic/
- https://kidmotorlearning.github.io/PenguinsDemo_Discrete-Deterministic/
- https://github.com/canlab/MediationToolbox