Apprentissage précoce des langues et alphabétisation: implications des neurosciences pour l'éducation – Apprendre une langue étrangère

Abstrait

introduction

Des études sur le développement suggèrent que les enfants apprennent plus et apprennent plus tôt que prévu. Dans le domaine du développement du langage, nos études montrent que l’apprentissage précoce des enfants est complexe et comporte de nombreuses facettes. Par exemple, des recherches montrent que les jeunes enfants s'appuient sur ce que l'on appelle «l'apprentissage statistique», une forme d'apprentissage implicite qui se produit lorsque les enfants interagissent dans le monde, afin d'acquérir la langue parlée dans leur culture. Cependant, de nouvelles données indiquent également que les enfants ont besoin d'un environnement social et d'une interaction sociale avec un autre être humain pour que leurs compétences en calcul puissent tirer parti de l'exposition au langage. Ces données mettent les scientifiques du cerveau au défi de découvrir le fonctionnement réel du cerveau – comment, dans ce cas, les zones de calcul et les zones de cerveau sociales évoluent au cours du développement et interagissent au cours de l'apprentissage. Les résultats mettent également au défi les scientifiques de l'éducation d'intégrer ces résultats sur le cerveau social dans les pratiques d'enseignement.

Des études comportementales et cérébrales sur les enfants en développement indiquent que les compétences de ces enfants, mesurées très tôt dans la petite enfance, permettent de prédire leurs performances et leur apprentissage ultérieurs. Par exemple, les mesures de l'apprentissage phonétique au cours de la première année de la vie prédisent les compétences linguistiques entre 18 et 30 mois, ainsi que les capacités linguistiques et les compétences en pré-alphabétisation à l'âge de 5 ans. De plus, à l’âge de 5 ans, avant l’éducation formelle, nos études montrent que l’activation du cerveau dans les zones du cerveau liées au langage et à l’alphabétisation est fortement corrélée au statut socio-économique (SSE) des familles des enfants. L’implication de ces résultats est que les trajectoires d’apprentissage des enfants en matière linguistique sont influencées par leurs expériences bien avant le début de l’école.

Au cours de la prochaine décennie, neuroscientifiques, éducateurs, biologistes, informaticiens, scientifiques du langage et de l'audition, psychologues et linguistes travailleront de plus en plus ensemble pour comprendre comment les «fenêtres d'opportunité» essentielles pour l'apprentissage des enfants, ce qui déclenche leur création et comment l'apprentissage peut être encouragée une fois que la période optimale d’apprentissage est passée. Le but ultime est de modifier les trajectoires d'apprentissage afin de maximiser les compétences linguistiques et d'alphabétisation de tous les enfants.

Pour explorer ces sujets, cette revue se concentre sur les recherches effectuées dans mon laboratoire sur les plus jeunes apprenants, les nourrissons de la première année de vie, et sur les unités de langage les plus élémentaires, les consonnes et les voyelles qui composent les mots. Les réponses des bébés aux éléments constitutifs de base de la parole constituent un hublot accessible expérimentalement à travers lequel nous pouvons observer l’interaction de la nature et favoriser l’acquisition du langage. Des études récentes montrent que le traitement précoce des unités phonétiques dans leur langue par les nourrissons prédit des compétences futures en langage et en alphabétisation, contribuant ainsi aux débats théoriques sur la nature du langage et mettant l'accent sur les implications pratiques de la recherche ainsi que sur le potentiel d'interventions précoces pour soutenir langue et alphabétisation. Nous commençons également à découvrir comment l’exposition précoce à deux langues engendre le bilinguisme et les effets de l’entrée bilingue sur le cerveau. Les enfants bilingues informent les débats sur la période critique, avec des implications pour l’éducation, étant donné le nombre croissant d’enfants bilingues dans les écoles du pays.

Dans cette revue, je décrirai également une hypothèse de travail actuelle sur la relation entre le «cerveau social» et l’apprentissage et ses implications pour le développement du cerveau. Je ferai valoir que pour «casser le code de la parole», les nourrissons associent un ensemble puissant d'habiletés informatiques et cognitives générales à des habiletés sociales tout aussi extraordinaires (Kuhl, 2007; 2011) – et explorent ce que cela signifie pour la théorie et la pratique. En outre, une expérience sociale avec plusieurs langues, qu’il s’agisse d’une expérience à long terme en tant que bilingue simultané ou d’une expérience à court terme d’une langue seconde en laboratoire, est associée à une augmentation de la flexibilité cognitive chez les adultes (Bialystok, 1991), chez les enfants. (Carlson et Meltzoff, 2008) et chez les jeunes enfants (Conboy, Sommerville et Kuhl, 2008; Conboy, Sommerville, Wicha, Romo et Kuhl, 2011). L'expérience modifie la trajectoire de développement du jeune cerveau.

J'ai suggéré que le cerveau social – d'une manière que nous devons encore comprendre – «gates» les mécanismes de calcul sous-tendant l'apprentissage dans le domaine du langage (Kuhl, 2007; 2011). L’affirmation selon laquelle les facteurs sociaux liés à l’apprentissage des langues peut expliquer non seulement la manière dont les enfants en développement acquièrent le langage, mais aussi la raison pour laquelle les enfants autistes présentent un double déficit de cognition sociale et de langage (voir Kuhl, Coffey-Corina, Padden et Dawson, 2005b). . De plus, cette hypothèse de gating peut expliquer pourquoi les facteurs sociaux jouent un rôle beaucoup plus important que celui précédemment réalisé dans l'apprentissage humain dans plusieurs domaines au cours de notre vie (Meltzoff, Kuhl, Movellan et Sejnowski, 2009).

Windows au jeune cerveau

Des progrès rapides ont été réalisés dans les techniques non invasives qui examinent le traitement du langage chez les jeunes enfants (). Ils comprennent l'électroencéphalographie (EEG) / potentiels liés à un événement (ERP), la magnétoencéphalographie (MEG), l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) et la spectroscopie dans le proche infrarouge (NIRS).

Quatre techniques sont maintenant largement utilisées avec les nourrissons et les jeunes enfants pour examiner leurs réponses aux signaux linguistiques (From Kuhl et Rivera-Gaxiola, 2008).

Les potentiels liés à un événement ont été largement utilisés pour étudier le traitement de la parole et du langage chez les nourrissons et les jeunes enfants (pour plus de détails, voir Conboy, Rivera-Gaxiola, Silva-Pereyra et Kuhl, 2008; Dehaene-Lambertz, Dehaene et Hertz -Pannier, 2002; Friederici, 2005; Kuhl, 2004). Les ERP, une partie de l'EEG, reflètent une activité électrique liée à la présentation d'un stimulus sensoriel spécifique (par exemple, des syllabes ou des mots) ou d'un processus cognitif (par exemple, la reconnaissance d'une violation sémantique dans une phrase ou une phrase ). En plaçant des capteurs sur le cuir chevelu de l’enfant, il est possible de mesurer l’activité des réseaux neuronaux qui se déclenchent de manière coordonnée et synchrone dans des configurations en champ ouvert et de détecter les variations de tension se produisant en fonction de l’activité neurale corticale. Les ERP fournissent une résolution temporelle précise (millisecondes), ce qui les rend bien adaptés à l'étude de la structure à grande vitesse et ordonnée dans le temps de la parole humaine. Des expériences ERP peuvent également être effectuées sur des populations qui ne peuvent pas fournir de réponses claires en raison de leur âge ou de troubles cognitifs, telles que les enfants autistes (Coffey-Corina, Padden, Estes et Kuhl, 2011; Kuhl et al., 2005b). Cependant, la résolution spatiale de la source d'activation du cerveau en utilisant l'EEG a des limites.

La magnétoencéphalographie (MEG) est une autre technique d'imagerie cérébrale qui permet de suivre l'activité dans le cerveau avec une résolution temporelle exquise. Les capteurs SQUID (dispositif d'interférence quantique supraconducteur) situés dans le casque MEG mesurent les champs magnétiques minimes associés aux courants électriques produits par le cerveau lorsqu'il effectue des tâches sensorielles, motrices ou cognitives. MEG permet une localisation précise des courants neuronaux responsables des sources des champs magnétiques. Cheour et al. (2004) et Imada et al. (2006) ont utilisé de nouvelles méthodes de suivi des têtes et MEG pour démontrer la discrimination phonétique chez les nouveau-nés et les nourrissons au cours de la première année de vie. Un logiciel et du matériel sophistiqués de suivi de la tête permettent aux enquêteurs de corriger les mouvements de la tête du nourrisson et d'examiner plusieurs zones du cerveau lorsque le nourrisson écoute la parole (Imada et al., 2006). Travis et al. (2011) ont utilisé MEG pour examiner la dynamique corticale spatiotemporale de la compréhension des mots chez les nourrissons et les adultes âgés de 12 à 18 mois, et ont montré que les deux groupes codaient des informations lexico-sémantiques dans les zones cérébrales fronto-temporales gauches, suggérant ainsi la mise en place de mécanismes neuronaux dans l'enfance. et opérer tout au long de la vie. Les techniques MEG (ainsi que EEG) sont totalement sûres et silencieuses.

L'imagerie par résonance magnétique (IRM) fournit des images statiques structurelles / anatomiques du cerveau et peut être combinée avec MEG et / ou EEG. Les IRM structurelles montrent des différences anatomiques dans les régions du cerveau au cours de la vie et ont récemment été utilisées pour prédire l'apprentissage phonétique en langue seconde chez les adultes (Golestani, Molko, Dehaene, LeBihan et Pallier, 2007). Les mesures structurelles d'IRM chez les jeunes enfants identifient la taille de diverses structures cérébrales et ces mesures sont en corrélation avec des capacités langagières ultérieures (Ortiz-Mantilla, Choe, Flax, Grant et Benasich, 2010). Lorsque des images IRM structurelles sont superposées à l'activité physiologique détectée par MEG ou EEG, la localisation spatiale des activités cérébrales enregistrées par ces méthodes peut être améliorée.

L'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) est une méthode populaire de neuro-imagerie chez l'adulte, car elle fournit des cartes à haute résolution spatiale de l'activité neuronale dans tout le cerveau (par exemple, Gernsbacher et Kaschak, 2003). Contrairement à l'EEG et à la MEG, l'IRMf ne détecte pas directement l'activité neurale, mais plutôt les modifications de l'oxygénation du sang qui se produisent en réponse à l'activation neurale. Les événements neuronaux se produisent en millisecondes; cependant, les modifications d'oxygénation du sang qu'elles induisent s'étalent sur plusieurs secondes, ce qui limite considérablement la résolution temporelle de l'IRMf. Peu d'études ont tenté sur l'IRMf chez les nourrissons parce que cette technique exige que les nourrissons soient parfaitement immobiles et que le dispositif d'IRM produise des sons forts, ce qui oblige à protéger les oreilles de l'enfant. Les études IRMf permettent une localisation précise de l'activité cérébrale et quelques études novatrices montrent une similitude remarquable dans les structures sensibles au langage chez les nourrissons et les adultes (Dehaene-Lambertz et al., 2002; 2006).

La spectroscopie proche infrarouge (NIRS) mesure également les réponses hémodynamiques cérébrales en relation avec l'activité neurale, mais utilise l'absorption de la lumière, qui est sensible à la concentration en hémoglobine, pour mesurer l'activation (Aslin et Mehler, 2005). Le NIRS mesure les modifications des concentrations sanguines d'oxy- et de désoxy-hémoglobine dans le cerveau ainsi que les modifications du volume sanguin total dans diverses régions du cortex cérébral à l'aide de la lumière infrarouge proche. Le système NIRS peut déterminer l'activité dans des régions spécifiques du cerveau en surveillant en permanence le taux d'hémoglobine dans le sang. Des rapports ont commencé à apparaître sur les nourrissons au cours des deux premières années de leur vie, testant les réponses des nourrissons aux phonèmes ainsi que des segments de langage plus longs, tels que les phrases maternelles et inversées (Bortfeld, Wruck et Boas, 2007; Homae, Watanabe , Nakano, Asakawa et Taga, 2006; Peña, Bonatti, Nespor et Mehler, 2002; Taga et Asakawa, 2007). Comme avec d'autres techniques hémodynamiques telles que l'IRMf, le SPIR ne fournit généralement pas une bonne résolution temporelle. Cependant, des paradigmes NIRS liés aux événements sont en cours d’élaboration (Gratton et Fabiani, 2001a, b). L'une des utilisations potentielles les plus importantes de la technique NIRS est la possibilité d'un enregistrement simultané avec d'autres techniques de test telles que l'EEG et le MEG.

La langue présente une «période critique» d'apprentissage

Le graphique présenté ici est un concept de mise en scène pour l'apprentissage d'une langue humaine, tiré d'une étude de Johnson et Newport sur la grammaire anglaise chez des locuteurs natifs de coréen apprenant l'anglais comme seconde langue (1989). Le graphique, tel qu’il a été rendu, montre un schéma simplifié de la compétence en langue seconde en fonction de l’âge d’acquisition de la langue seconde.

Relation entre l'âge d'acquisition d'une langue seconde et les compétences linguistiques (adapté de Johnson et Newport, 1989).

est surprenant du point de vue d’un apprentissage humain plus général. Dans le domaine de la langue, les nourrissons et les jeunes enfants sont des apprenants supérieurs aux adultes, en dépit de leur supériorité cognitive. Le langage est l'un des exemples classiques d'une période «critique» ou «sensible» en neurobiologie (Bruer, 2008; Johnson et Newport, 1989; Knudsen, 2004; Kuhl, 2004; Newport, Bavelier et Neville, 2001).

Le diagramme «période critique» signifie-t-il qu'il est impossible d'apprendre une nouvelle langue après l'enfance? Des preuves anecdotiques et expérimentales appuient l’idée que la réponse à cette question est «Non». Une nouvelle langue peut être apprise à tout âge, mais la plupart conviennent que le niveau d’expertise différera de celui d’un locuteur natif s’il est exposé aux nouvelles langues. la langue survient après la puberté. Après la puberté, il est peu probable que la prononciation et la maîtrise de la grammaire soient identiques à celles d'un locuteur natif, bien que l'apprentissage des mots ne semble pas être aussi sensible à l'âge et reste bon tout au long de la vie.

Les scientifiques s'accordent généralement pour dire que la courbe d'apprentissage «période critique» est représentative des données recueillies dans une grande variété d'études sur l'apprentissage d'une langue seconde (Bialystok et Hakuta, 1994; Birdsong et Molis, 2001; Flege, Yeni-Komshian et Liu, 1999; Johnson; et Newport, 1989; Mayberry et Lock, 2003; Neville et al., 1997; Weber-Fox et Neville, 1999, Yeni-Komshian, Flege et Liu, 2000. Bien que voir Birdsong, 1992; Snow et Hoefnagel-Hohle, 1978 ; White et Genesee, 1996). Cependant, seules quelques études ont examiné l'apprentissage des langues chez les enfants et les adultes. Snow et Hoefnagel-Hohle (1978) ont fait une telle comparaison et ont signalé que les anglophones qui apprenaient le néerlandais en néerlandais pendant une période d'un an l'ont appris le plus rapidement et le plus efficacement s'ils avaient entre 12 et 15 ans, plutôt que les jeunes. ce qui est un résultat très intriguant. Il faut plus d'études sur l'apprentissage d'une langue seconde qui varient l'âge de l'apprenant et évalue à la fois la rapidité de l'apprentissage initial et le niveau de compétence final.

Un point important est que tous les aspects du langage ne présentent pas la même "fenêtre" critique définie temporellement que celle présentée dans. Le calendrier de développement des périodes critiques pour l'apprentissage des niveaux de langage phonétique, lexical et syntaxique varie, bien que les études ne puissent pas encore documenter le calendrier précis à chaque niveau individuel. Des études sur des enfants monolingues en développement typique indiquent, par exemple, qu'une période importante d'apprentissage phonétique se situe avant la fin de la première année, alors que l'apprentissage syntaxique s'épanouit entre 18 et 36 mois. Le développement du vocabulaire «explose» à 18 mois. L'un des objectifs des recherches futures est d'identifier les périodes d'apprentissage optimales pour les niveaux de langue phonologiques, lexicaux et grammaticaux, afin de comprendre leur chevauchement et leur différence. Cela aidera à mettre au point de nouvelles méthodes qui amélioreront l’apprentissage de la langue seconde à tous les âges.

Compte tenu de l'état actuel des recherches, il est généralement admis que nous n'apprenons pas aussi bien au cours de la vie. Le travail théorique est donc centré sur les tentatives d’explication du phénomène. Qu'est-ce qui explique l'incapacité des adultes à apprendre une nouvelle langue avec la facilité d'un bébé? L’une des explications candidates était l’hypothèse de Lenneberg selon laquelle le développement du corpus callosum affectait l’apprentissage des langues (Lenneberg, 1967; Newport et al., 2001). Les hypothèses les plus récentes prennent une perspective différente. Newport a émis une hypothèse du «moins, c'est plus», ce qui suggère que les capacités cognitives limitées des nourrissons permettent réellement un meilleur apprentissage du langage simplifié parlé aux nourrissons (Newport, 1990). Les travaux dans mon laboratoire m'ont amené à faire progresser le concept de engagement neuronal, l’idée que les circuits neuronaux et l’architecture globale se développent très tôt pour détecter les schémas phonétiques et prosodiques de la parole (Kuhl, 2004; Zhang, Kuhl, Imada, Kotani et Tohkura, 2005; Zhang et al., 2009). Cette architecture est conçue pour optimiser l'efficacité du traitement pour la ou les langues rencontrées par le nourrisson. Une fois établie, l’architecture neuronale issue du français ou du tagalog, par exemple, empêche l’apprentissage de nouveaux modèles non conformes. Je reviendrai sur le concept de période critique de l'apprentissage des langues et sur le rôle que peuvent jouer les compétences informatiques, cognitives et sociales dans la prise en compte de la performance relativement médiocre des adultes essayant d'apprendre une langue seconde.

Apprentissage phonétique

La perception des unités phonétiques de la parole – les voyelles et les consonnes qui composent les mots – est l’une des compétences linguistiques les plus étudiées chez les jeunes enfants et les adultes. La perception phonétique et le rôle de l'expérience dans l'apprentissage peuvent être étudiés chez les enfants à la naissance, au cours du développement, lorsqu'ils sont baignés dans une langue particulière, chez les adultes de différentes cultures, chez les enfants présentant une déficience intellectuelle et chez les animaux non humains. Les études de perception phonétique fournissent des tests critiques des théories du développement du langage et de son évolution. Il existe une littérature abondante sur la perception de la parole par le développement et les mesures cérébrales enrichissent considérablement nos connaissances sur le développement phonétique et l'apprentissage (voir Kuhl, 2004; Kuhl et al., 2008; Werker et Curtin, 2005).

Les langues du monde contiennent environ 600 consonnes et 200 voyelles (Ladefoged, 2001). Chaque langue utilise un ensemble unique d’environ 40 éléments distincts, phonèmes, qui changent le sens d’un mot (par exemple de chauve souris à tapoter en anglais). Mais les phonèmes sont en réalité des groupes de sons non identiques, unités phonétiques, qui sont fonctionnellement équivalents dans la langue. Les bébés apprenant le japonais doivent regrouper les unités phonétiques r et l dans une seule catégorie phonémique (japonais r), alors que les enfants anglophones doivent maintenir la distinction entre séparer râteau de Lac. De même, les enfants espagnols en apprentissage doivent distinguer les unités phonétiques essentielles aux mots espagnols (bano et pano), alors que les enfants d’anglais apprenant doivent apprendre à les combiner en une seule catégorie (anglais b). Si les enfants en bas âge n'étaient exposés qu'au sous-ensemble d'unités phonétiques qui seront finalement utilisés de façon phonémique pour différencier les mots dans leur langue, le problème serait trivial. Mais les nourrissons sont exposés à beaucoup plus de variantes phonétiques que celles qui seront utilisées de façon phonémique et doivent dériver les groupes appropriés utilisés dans leur langue. La tâche du bébé au cours de sa première année de vie consiste donc à progresser dans la compréhension de la composition des quelque 40 catégories phonémiques dans leur langue avant d’essayer d’acquérir des mots qui dépendent de ces unités élémentaires.

Apprendre à produire les sons qui caractériseront les nourrissons comme des locuteurs de leur «langue maternelle» est également difficile et ne sera complètement maîtrisé qu’à l’âge de 8 ans (Ferguson, Menn et Stoel-Gammon, 1992). Cependant, à l'âge de 10 mois, on peut discerner des différences dans le babillage des bébés élevés dans différents pays (de Boysson-Bardies, 1993) et en laboratoire, on peut obtenir une imitation vocale au bout de 20 semaines (Kuhl et Meltzoff, 1982). . Les habitudes de parole que nous adoptons tôt dans la vie durent toute une vie (Flege, 1991). Mon collègue et moi avons suggéré que ce type d'apprentissage indélébile découlait d'un lien entre l'expérience sensorielle et motrice; L’expérience sensorielle avec un langage spécifique établit des schémas auditifs mémorisés qui sont propres à ce langage et ces représentations guident les approximations motrices successives des nourrissons jusqu’à ce qu’une correspondance soit obtenue (Kuhl et Meltzoff, 1996). Cette capacité à imiter vocalement peut également dépendre des mécanismes de compréhension sociale du cerveau, qui forment un système de miroir humain permettant une interaction sociale continue (Hari et Kujala, 2009).

Qu'est-ce qui permet au type d'apprentissage que nous voyons chez les nourrissons de parler? Aucune machine au monde ne peut dériver l'inventaire phonémique d'une langue à partir d'une entrée de langue naturelle (Rabiner et Huang, 1993), bien que les modèles s'améliorent lorsqu'ils sont exposés au "motherese", le langage simplifié linguistiquement et exagéré acoustiquement que les adultes utilisent universellement lorsqu'ils parlent aux enfants (de Boer et Kuhl, 2003). La variabilité de la parole est tout simplement trop énorme; Les adultes japonais produisent l'anglais r– et l– comme des sons, exposer les bébés japonais aux deux sons (Lotto, Sato et Diehl, 2004; Werker et al., 2007). Comment les bébés japonais apprennent-ils que ces deux sons ne distinguent pas les mots dans leur langue et que ces différences doivent être ignorées? De même, les anglophones produisent l'espagnol b et p, exposant les bébés américains aux deux catégories de sons (Abramson et Lisker, 1970). Comment les bébés américains apprennent-ils que ces sons ne sont pas importants pour distinguer les mots en anglais? Une découverte importante dans les années 1970 a été que les enfants entendent initialement toutes ces différences phonétiques (Eimas, 1975; Eimas, Siqueland, Jusczyk et Vigorito, 1971; Lasky, Syrdal-Lasky et Klein, 1975; Werker et Lalonde, 1988). Ce que nous devons expliquer, c'est comment les bébés apprennent à regrouper leurs unités phonétiques en catégories phonémiques qui font la différence dans leur langue.

Le timing de l'apprentissage phonétique

Une découverte importante dans les années 1980 a permis d'identifier le moment d'un changement crucial dans la perception du nourrisson. La transition d'une capacité perceptuelle universelle précoce à distinguer toutes les unités phonétiques de toutes les langues à un modèle de perception plus spécifique à une langue s'est produite très tôt dans le développement – entre 6 et 12 mois (Werker et Tees, 1984), et le travail initial ont démontré que la perception qu'avaient les enfants des distinctions non négatives diminuait au cours de la seconde moitié de la première année de vie (Best et McRoberts, 2003; Rivera-Gaxiola, Silvia-Pereyra et Kuhl, 2005a; Tsao, Liu et Kuhl, 2006; Werker et Tees, 1984). Les travaux de ce laboratoire ont également établi un fait nouveau: parallèlement au déclin de la perception non autochtone, la perception de la parole dans la langue maternelle montre une augmentation significative. Discrimination anglaise des bébés japonais r-l baisse entre 8 et 10 mois, alors que dans le même temps de développement, la discrimination des mêmes sons par les bébés américains montre une augmentation (Kuhl et al., 2006) ().

Effets de l'âge sur la discrimination du contraste anglais / ra-la / phonétique américain chez les nourrissons américains et japonais âgés de 6 à 8 ans et de 10 à 12 mois. Les pourcentages moyens corrects sont indiqués avec les erreurs-types indiquées (adapté de Kuhl et al., 2006).

Nous avons fait valoir que l'augmentation observée dans la perception phonétique en langue maternelle représentait une étape critique de l'apprentissage initial d'une langue (Kuhl et al., 2006). Dans des études ultérieures testant les mêmes nourrissons sur des contrastes phonétiques natifs et non natifs, nous avons montré une corrélation négative significative entre la discrimination des deux types de contrastes: à mesure que les capacités de perception de la parole chez les autochtones augmentaient chez un enfant donné, leurs capacités non négatives diminuaient (Kuhl, Conboy). , Padden, Nelson et Pruitt, 2005a). C'est précisément ce que notre modèle de langage précoce prédit (Kuhl, 2004; Kuhl et al., 2008). Au début de la période, nos données ont montré qu’une meilleure discrimination sur une originaire de le contraste prédit une croissance rapide des compétences linguistiques tardives, une meilleure discrimination sur non-natif les contrastes prédisent un ralentissement de la croissance du langage (Kuhl et al., 2005a; Kuhl et al., 2008). De meilleures capacités natives améliorent la capacité des bébés à détecter les mots, ce qui les incite à parler, alors que de meilleures capacités non indigènes indiquent que les bébés restent dans une phase de développement antérieure, sensible à toutes les différences phonétiques. La capacité des nourrissons à apprendre quelles unités phonétiques sont pertinentes dans la (les) langue (s) qu'elles expérimentent, tout en réduisant ou en empêchant leur attention de porter l'attention sur les unités phonétiques qui ne distinguent pas les mots dans leur langue, est l'étape nécessaire pour entamer le chemin qui mène au langage – et non à l'acuité auditive, en soi, étant donné que de meilleures capacités sensorielles devraient améliorer la discrimination de la parole tant chez les autochtones que chez les non-autochtones. Ces données ont conduit à un modèle théorique (Native Language Magnet, étendu ou NLM-e, voir Kuhl et al., 2008 pour plus de détails) qui soutient qu'un processus d'apprentissage implicite associe les circuits neuronaux du cerveau aux propriétés du langage en langue maternelle, et que cet engagement neuronal a des effets bidirectionnels – il augmente l'apprentissage de motifs (tels que les mots) compatibles avec la structure phonétique apprise, tout en diminuant la perception des motifs non natifs qui ne correspondent pas au schéma appris.

Qu'est-ce qui permet l'apprentissage phonétique entre 8 et 10 mois?

Compétences informatiques des enfants

Une forme implicite d’apprentissage informatisé, appelée «apprentissage statistique» (Saffran, Aslin et Newport, 1996), a été découverte comme jouant un rôle dans la transition du nourrisson d’un auditeur universel à un auditeur spécifique à la langue. Par exemple, des études montrent que les adultes parlant anglais et japonais produisent à la fois des sons de type anglais et similaire à celui de l'anglais. Ce n'est donc pas la simple présence du son dans la langue parlée aux nourrissons qui explique l'apprentissage, mais plutôt les modèles de fréquence de distribution des sons dans les deux langues. Le modèle d’apprentissage idéalisé est présenté dans. Lorsque les bébés écoutent l'anglais et le japonais, ils prennent en compte les propriétés de distribution des unités phonétiques contenues dans les deux langues. Les nourrissons sont sensibles à ces différences de fréquence de distribution dans les entrées de langue et les données de distribution affectent leur perception (Kuhl, Williams, Lacerda, Stevens et Lindblom, 1992; Maye, Weiss et Aslin, 2008; Maye, Werker et Gerken, 2002). Teinonen, Fellman, Naatanen, Alku et Huotilainen, 2009). En fait, il a été démontré que ces différences de distribution sont exagérées dans le «motherese», des énoncés étendus de manière prosodique et phonétique presque universels dans le langage parlé aux enfants du monde entier (Kuhl et al., 1997; Vallabha, McClelland, Pons, 1997). Weker et Amano, 2007; Werker et al., 2007).

Un cas idéalisé d'apprentissage distributionnel est présenté. Deux femmes parlent «maternelle», l'une en anglais et l'autre en japonais. Les distributions de l'anglais / r / et / l /, ainsi que du japonais / r /, sont présentées sous forme de tableau. Les nourrissons sont sensibles à ces signaux de distribution et, pendant la période critique, mais uniquement dans un contexte social, une plasticité est induite (modifié de Kuhl, 2010).

Comme illustré dans le cas idéalisé (), les distributions de l'anglais et du japonais diffèrent: la langue maternelle anglaise contient de nombreux sons anglais / r / et / l / et très peu de sons rétroflex / r / japonais, alors que l'inverse est vrai pour la langue maternelle japonaise. . Diverses études montrent que les nourrissons capturent les modèles de fréquence de distribution dans la parole ambiante, qu’ils les expérimentent au cours d’expériences de laboratoire à court terme ou pendant des mois dans des environnements naturels, et que cette expérience modifie la perception phonétique. L’apprentissage statistique des propriétés distributives de la parole favorise donc la transition du développement précoce des nourrissons, de l’état de perception «universel» qu’ils ont présenté à la naissance à l’état d’écoute phonétique «natif» présenté à la fin de la première année de vie.

D'un point de vue théorique, la plasticité cérébrale de la parole pourrait être décrite comme un processus statistique. Les nourrissons construisent des distributions statistiques des sons contenus dans la langue qu'ils entendent et, à un moment donné, leurs propriétés distributionnelles deviennent stables. Une entrée supplémentaire dans la langue ne provoque pas de modification substantielle de la distribution statistique globale des sons. Selon NLM-e, rendre l'organisme moins sensible à la saisie linguistique. Ce changement de plasticité avec l'expérience peut être dû à un processus statistique: lorsque l'expérience produit une distribution stable des sons, la plasticité est réduite. De manière hypothétique, la distribution de la voyelle «ah» par un enfant pourrait se stabiliser lorsqu’elle entendra son millionième jeton de la voyelle «ah» et cette stabilité pourrait déclencher la fermeture de la période critique. De ce fait, la plasticité est indépendante du temps et dépend plutôt de la quantité et de la variabilité des entrées fournies par l'expérience. Le compte NLM-e se prête à des hypothèses vérifiables et des tests empiriques des principes du modèle sont en cours. Les études sur les nourrissons bilingues, examinées plus loin dans ce chapitre, fournissent un exemple de test empirique du modèle. Dans le cas du bilinguisme, la variabilité accrue de la saisie linguistique peut affecter le rythme auquel la stabilité de la distribution est atteinte dans le développement. En d’autres termes, NLM-e propose que les enfants bilingues restent «ouverts» plus longtemps aux effets de l’expérience langagière et qu’ils montrent donc des schémas distincts de développement précoce, différents de ceux de leurs pairs monolingues (voir plus loin). Apprenants bilingues, au dessous de). D'un point de vue statistique, les enfants bilingues peuvent obtenir une distribution stable des sons dans leurs deux langues à un stade ultérieur du développement par rapport aux enfants monolingues, présentant ainsi une plus grande plasticité que les enfants monolingues du même âge. L'expérience entraîne la plasticité.

La composante sociale: un déclencheur possible pour le début de la période critique?

De nouvelles études ont suggéré que les capacités de calcul des enfants ne pouvaient à elles seules rendre compte de l’apprentissage phonétique. Nos études ont démontré que l'apprentissage des langues chez les nourrissons dans des environnements naturels complexes nécessitait plus que des calculs bruts. Laboratory studies testing infant phonetic and word learning from exposure to complex natural language demonstrated limits on statistical learning, and provided new information suggesting that social brain systems are integrally involved and, in fact, may be necessary to trigger natural language learning (Kuhl, Tsao, and Liu, 2003; Conboy and Kuhl, 2011).

The new experiments tested infants in the following way: At 9 months of age, when the initial universal pattern of infant perception is changing to one that is more language-specific, infants were exposed to a foreign language for the first time (Kuhl et al., 2003). Nine-month-old American infants listened to 4 different native speakers of Mandarin during 12 sessions scheduled over 4–5 weeks. The foreign language “tutors” read books and played with toys in sessions that were unscripted. A control group was also exposed for 12 sessions but heard only English from native speakers. After infants in the experimental Mandarin exposure group and the English control group completed their sessions, they were tested with a Mandarin phonetic contrast that does not occur in English. Both behavioral and ERP methods were used. The results indicated that infants showed a remarkable ability to learn from the “live-person” sessions – after exposure, they performed significantly better on the Mandarin contrast when compared to the control group that heard only English. In fact, they performed equivalently to infants of the same age tested in Taiwan who had been listening to Mandarin for 10 months (Kuhl et al., 2003).

The study revealed that infants can learn from first-time natural exposure to a foreign language at 9 months, and answered what was initially the experimental question: Can infants learn the statistical structure of phonemes in a new language given first-time exposure at 9 months of age? If infants required a long-term history of listening to that language—as would be the case if infants needed to build up statistical distributions over the initial 9 months of life—the answer to our question would have been no. However, the data clearly showed that infants are capable of learning at 9 months when exposed to a new language. Moreover, learning was durable. Infants returned to the laboratory for their behavioral discrimination tests between 2 and 12 days after the final language exposure session, and between 8 and 33 days for their ERP measurements. No “forgetting” of the Mandarin contrast occurred during the 2 to 33 day delay.

We were struck by the fact that infants exposed to Mandarin were socially very engaged in the language sessions and began to wonder about the role of social interaction in learning. Would infants learn if they were exposed to the same information in the absence of a human being, say, via television or an audiotape? If statistical learning is sufficient, the television and audio-only conditions should produce learning. Infants who were exposed to the same foreign-language material at the same time and at the same rate, but via standard television or audiotape only, showed no learning—their performance equaled that of infants in the control group who had not been exposed to Mandarin at all ().

The need for social interaction in language acquisition is shown by foreign-language learning experiments. Nine-month-old infants experienced 12 sessions of Mandarin Chinese through (A) natural interaction with a Chinese speaker (left) or the identical linguistic information delivered via television (right) or audiotape (not shown). (B) Natural interaction resulted in significant learning of Mandarin phonemes when compared with a control group who participated in interaction using English (left). No learning occurred from television or audiotaped presentations (middle). Data for age-matched Chinese and American infants learning their native languages are shown for comparison (right) (adapted from Kuhl et al., 2003).

Thus, the presence of a human being interacting with the infant during language exposure, while not required for simpler statistical-learning tasks (Maye et al., 2002; Saffran et al., 1996), is critical for learning in complex natural language-learning situations (Kuhl et al., 2003). Using the same experimental design, this work has been extended to Spanish and included measures beyond Kuhl et al. (2003); these studies demonstrated that infants not only learn Spanish phonemes (Conboy and Kuhl, 2011) but also Spanish words they were exposed to during the language-exposure sessions (Conboy and Kuhl, 2010). Moreover, our work demonstrates that individual differences in infants’ social behaviors during the Spanish exposure sessions is significantly correlated to the degree to which infants learn both phonemes and words, as indicated by the relationship between social behaviors during the sessions and brain measures documenting learning post-exposure (Conboy, Brooks, Meltzoff, and Kuhl, submitted).

These studies show that infants’ computational abilities are enabled by social interaction, a situation mirrored in neurobiological studies on vocal communication learning in other species, such as birds (Doupe and Kuhl, 2008). The notion that social interaction acts as a “gate” for infants initial language learning has important implications for children with autism that we are beginning to explore (see Kuhl, 2011; Kuhl et al., 2005b; Kuhl). The broader role of socio-cultural context on language learning is also illustrated in studies focusing on language and brain in children from families with low socio-economic status (See Raizada, Richards, Meltzoff, and Kuhl, 2008; Stevens, Lauinger, and Neville, 2009).

The model we have developed indicates that perhaps it is the interaction between computational skills and social cognition that ouvre plasticity for language learning. Infants have computational skills from birth (Teinonen et al., 2009). The fact that effects of linguistic experience on phonetic perception are not observed until 8 months of age is of interest to theory. We speculated that infants might require 8 months of listening to build up reliable statistical distributions of the sounds contained in the language they experienced. This idea in fact was the impetus for the Kuhl et al. (2003) investigation, which examined whether infants could learn from first-time foreign language exposure at 9 months of age. Our results verified that 9-month-old infants did not require 8 months of listening to learn from experiencing a new language—they learned after less than 5 hours of exposure to a new language, but only in a social context.

These data raise the prospect that infants’ social skills which develop at about this time—their ability to track eye movements, achieve joint visual attention, and begin to understand others’ communicative intentions—serve as a plasticity trigger. Social understanding might be the “gate” that initiates plasticity for phonetic learning in human infants (Kuhl, 2011). There is a neurobiological precedent for a social interaction plasticity trigger in songbirds: it is well established that a more natural social setting prompts learning and that manipulating social factors can either shorten or extend the optimum period for learning (Knudsen, 2004; Wooley and Doupe, 2008). The possibility of a social interaction plasticity trigger in humans raises many new questions, and also has implications for developmental disabilities (see Kuhl, 2011 for discussion).

Bilingual Language Learning

According to our modeling, bilingual language learners would be expected to follow the same principles as monolingual learners—both computational and social factors influence the period of plasticity. Nonetheless, we argue that this process might result in a developmental transition that occurs at a later point in time for bilingual infants than for monolingual infants learning either language. We have argued that infants learning two first languages simultaneously would remain “open” to experience for a longer period of time because they are mapping language input in two forms, each with distinct statistical distributions. Social experience often links the statistical distributions for particular languages to individual social partners, and thus perhaps assists infants in separating the statistics of one language from another. If this reasoning is correct, a longer period of time may be required to begin to close the critical period in bilinguals because infants must receive sufficient data from both languages to reach distributional stability. This in turn depends on factors such as the number of people in the infant’s environment producing the two languages in speech directed toward the child, and the amount of input each speaker in the infant’s environment provides. It would be highly adaptive for bilingual infants to remain perceptually “open” for a longer period of time. Social interaction would play a role as well, in that people in the bilingual child’s home often speak in their preferred language. This social information may help infants assign the statistical properties of language input to different languages. If an infant’s mother speaks English and the child’s father speaks Japanese, social information could allow the child to mentally separate the properties of the two languages.

Only a few studies have addressed the timing of the perceptual transition in bilingual infants and results have been mixed, perhaps due to differences in methodology, differences in the amount of language exposure to the two languages in individual bilingual participants, and the specific characteristics of the languages and speech contrasts studied. Some studies have reported that bilingual infants show different developmental patterns when compared to monolingual infants. Bosch and Sebastián-Gallés (2003a) compared 4-, 8- and 12-month-old infants from Spanish monolingual households, Catalan monolingual households, and Spanish-Catalan bilingual households on a vowel contrast that is phonemic in Catalan but not in Spanish (/ε/ vs. /e/). Their results showed that at 4 months infants discriminated the vowel contrast but that at 8 months of age only infants exposed to Catalan succeeded. Interestingly, the same group of bilinguals regained their ability to discriminate the speech contrast at 12 months of age. The authors reported the same developmental pattern in bilingual infants in a study of consonants (Bosch and Sebastián-Gallés, 2003b) and interpreted the results as evidence that different processes may underlie bilingual vs. monolingual phoneme category formation (at least for speech sounds with different distributional properties in each of the two languages). Sebastián-Gallés and Bosch (2009) reproduced this pattern of results in two vowels (/o/ vs. /u/), which are common to and contrastive in both languages. However, Sebastián-Gallés and Bosch also tested bilingual and monolingual Spanish/Catalan infants in their ability to discriminate a second pair of vowels that is common to and contrastive in both languages, but acoustically more salient (i.e., /e/ vs. /u/). Eight-month-old bilinguals were able to discriminate this acoustically distant contrast. The authors interpreted these data as supporting the idea that differences may exist in monolingual and bilingual phonetic development and that factors in addition to the distributional frequency of phonetic units in language input, such as lexical similarity, may play an important role.

Other investigations have found that bilingual infants discriminate phonetic contrasts in their native languages on the same timetable as monolingual infants. For example, Burns, Yoshida, Hill, and Werker (2007) tested consonant discrimination using English and French sounds at 6–8, 10–12, and 14–20 months in English monolingual and English-French bilingual infants. As expected, 6–8 month old English monolingual infants discriminated both contrasts while 10–12 and 14–20 month old English monolingual infants discriminated only the English contrast. In bilingual infants, all age groups were able to discriminate both contrasts. Sundara, Polka, and Molnar (2008; see also Sundara and Scutellaro, 2011) produced similar findings.

We conducted the first longitudinal study of English-Spanish bilingual infants combining a brain measure of discrimination for phonetic contrasts in both languages (Event Related Potentials, or ERPs) in 6–9 and 10–12 month-old infants, with concurrent measures of language input to the child in the home, and follow up examination of word production in both languages months later (Garcia-Sierra et al., in press). The study addressed three questions: Do bilingual infants show the ERP components indicative of neural discrimination for the phonetic units of both languages on the same timetable as monolingual infants? Is there a relationship between brain measures of phonetic discrimination and the amount of exposure to the two languages? Is later word production in the infants’ two languages predicted by early ERP responses to speech sounds in both languages, and/or the amount of early language exposure to each of the two languages.

As predicted, bilingual infants displayed a developmental pattern distinct from that of monolingual infants previously tested using the same stimuli and methods (Rivera-Gaxiola, et al., 2005a; Rivera-Gaxiola, Klarman, Garcia-Sierra, and Kuhl, 2005b). Our studies indicated that bilingual infants show patterns of neural discrimination for their (two) native languages at a later point in time when compared to monolingual infants (Garcia-Sierra et al., in press). The data suggest that bilingual infants remain “open” to language experience longer than monolingual infants, a response that is highly adaptive to the increased variability in the language input they experience.

We also showed that neural discrimination of English and Spanish in these bilingual infants was related to the amount of exposure to each language in the home—infants who heard more Spanish at home had larger brain responses to Spanish sounds, and the reverse was found in infants who heard more English at home. Finally, we hypothesized a relationship between the early brain measures and later word production, as well as relationships between early language exposure and later word production. Both hypotheses were confirmed. Children who were English dominant in word production at 15 months had shown relatively better early neural discrimination of the English contrast, as well as stronger early English exposure in the home. Similarly, children who were Spanish dominant in word production at 15 months had earlier shown relatively better neural discrimination of the Spanish contrast and stronger Spanish exposure in the home.

Taken as a whole, the results suggest that bilingual infants tested with phonetic units from both of their native languages stay perceptually “open” longer than monolingual infants—indicating perceptual narrowing at a later point in time, which is highly adaptive for bilingual infants. The results reinforce the view that experience alters the course of brain structure and function early in development. We also show that individual differences in infants’ neural responses to speech, as well as their later word production, are influenced by the amount of exposure infants have to each of their native languages at home.

Language, Cognition, and Bilingual Language Experience

Specific cognitive abilities, particularly the executive control of attention and the ability to inhibit a pre-potent response (cognitive control), are affected by language experience. Bilingual adult speakers are more cognitively flexible given novel problems to solve (Bialystok, 1999, 2001; Bialystok and Hakuta, 1994; Wang, Kuhl, Chen, and Dong, 2009), as are young school-aged bilingual children (Carlson and Meltzoff, 2008). We have recent evidence that cognitive flexibility is also increased in infants and young children who have short-term or long-term exposure to more than one language. In the short-term Spanish exposure studies described earlier, a median split of infants based on their post-exposure brain measures of Spanish language learning revealed that the best learners (top half of the distribution) have post-exposure cognitive flexibility scores that are significantly higher than infants whose Spanish-language learning scores put them in the lowest half of the distribution (Conboy et al., 2008). In a second experiment, we linked brain measures of word recognition in both languages to cognitive flexibility scores in 24–29 month old bilingual children—those with enhanced brain measures in response to words in both their languages show the highest cognitive flexibility scores (Conboy et al., 2011).

These data provide further evidence that experience shapes the brain; bilingual adults and children have advanced skills when coping with tasks that require the ability to “reverse the rules” and think flexibly. These skills could aid various forms of learning in school, and educators should be aware of them. At the same time, the cognitive flexibility induced by experience with two languages may play a role in bilingual children remaining open to language experience longer in development, which changes the timetable of learning.

Further research is needed to examine in detail the implications for bilingual language learning and literacy—studies on bilingual learning have just begun and will be a strong focus for neuroscience and education in the next decade.

Early Language Learning Predicts Later Language Skills

Early language learning is a complex process. Our working hypothesis is the following: Infants computational skills, modulated by social interaction, open a window of increased plasticity at about 8 months of life. Between 8 and 10 months monolingual infants show an increase in native language phonetic perception, a decrease in nonnative phonetic perception, and remain open to phonetic learning from a new language that can be induced by social experience with a speaker of that language (though not via a standard TV experience). The complexity of learning in this early phase is not trivial, and that complexity might explain why our laboratory studies show wide individual differences in the early phonetic transition. An important question, especially for practice, was suggested by these data: Is an individual child’s success at this early transition toward language indicative of future language skills or literacy?

We began studies to determine whether the variability observed in measures of early phonetic learning predicted children’s language skills measured at later points in development. We recognized that it was possible that the variability we observed was simply “noise,” in other words, random variation in a child’s skill on the particular day that we measured that child in the laboratory. We were therefore pleased when our first studies demonstrated that infants’ discrimination of two simple vowels at 6 months of age was significantly correlated with their language skills at 13, 16, and 24 months of age (Tsao, Liu, and Kuhl, 2004). Later studies confirmed the connection between early speech perception and later language skills using both brain (Rivera-Gaxiola et al., 2005b; Kuhl et al., 2008) and behavioral (Kuhl et al., 2005a) measures on monolingual infants, and with bilingual infants using brain measures (Garcia-Sierra et al., in press). Other laboratories also produced data that indicated strong links between the speed of speech processing and later language function (Fernald, Perfors, and Marchman, 2006) and between various measures of statistical learning and later language measures (Newman, Ratner, Jusczyk, Jusczyk,and Dow, 2006).

Recent data from our laboratory indicate long-term associations between early measures of infants’ phonetic perception and future language and reading skills. The new work measures vowel perception at 7 and 11 months and shows that the trajectory of learning between those two ages predicts the children’s language abilities and pre-literacy skills at the age of 5 years—the association holds regardless of socio-economic status, as well as the level of children’s language skills at 18 and 24 months of age (Cardillo Lebedeva and Kuhl, 2009).

Infants tested at 7 and 11 months of age show three patterns of speech perception development: (1) infants who show excellent native discrimination at 7 months and maintain that ability at 11 months, the high-high group, (2) infants who show poor abilities at 7 months but excellent performance at 11 months, the low-high group, and (3) infants who show poor abilities to discriminate at both 7 and 11 months of age, the low-low groupe. We followed these children until the age of 5, assessing language skills at 18 months, 24 months, and 5 years of age. Strong relationships were observed between infants’ early speech perception performance and their later language skills at 18 and 24 months. At 5 years of age, significant relationships were shown between infants’ early speech perception performance and both their language skills and the phonological awareness skills associated with success in learning to read. In all cases, the earlier in development that infants showed excellent skills in detecting phonetic differences in native language sounds, the better their later performance in measures of language and pre-literacy skills (Cardillo Lebedeva and Kuhl, 2009).

These results are theoretically interesting and also highly relevant to early learning practice. These data show that the initial steps that infants take toward language learning are important to their development of language and literacy years later. Our data suggest as well that these early differences in performance are strongly related to experience. Our studies reveal that these early measures of speech discrimination, which predict future language and literacy, are strongly correlated to experience with “motherese” early in development (Liu, Kuhl, and Tsao, 2003). Motherese exaggerates the critical acoustic cues in speech (Kuhl et al., 1997; Werker et al., 2007), and infants’ social interest in speech is, we believe, important to the social learning process. Thus, talking to children early in life, reading to them early in life, and interacting socially with children around language and literacy activities creates the milieu in which plasticity during the critical period can be maximized for all children.

There is increasing evidence that children raised in families with lower socio-economic status (SES) show deficits in language measured either behaviorally or in brain studies (for extensive review, see Raizada and Kishiyama, 2010). In one of the first studies of 5-year-old children combining behavioral and brain measures, Raizada et al. (2008) examined the associations between standardized test scores of language, social cognition, intelligence, SES, and fMRI-measured brain activity as the 5-year-old children worked on a rhyming task. The results showed correlations between SES, language performance, and the degree of hemispheric specialization in Broca’s area, as measured by left-minus-right fMRI activation (). The SES-Broca’s link remained highly significant after the effects of the language scores were removed, indicating the relationship cannot be attributed to both measures’ correlations with the language scores. The study shows a correlational link, which of course we cannot assume to be causal.

Relationship between left hemisphere specialization in Broca’s area (a) and SES in 5-year-old children (b) (From Raizada et al., 2008).

The authors concluded that fMRI is a more sensitive measure of the development of Broca’s area than any of the behavioral tests; each behavioral score is a compound function of perception, cognition, attention and motor control, whereas fMRI probes Broca’s more directly. Thus, neuroimaging studies, especially early in development, may be able to provide us with highly sensitive measures of competence.

We assumed that SES is not itself the variable driving these effects on the brain—SES is likely a proxy for the opportunity to learn. We learned in a follow-up study that SES could be removed from the equation if language input itself was measured. The complexity of language input is the more direct factor influencing development of brain areas that code language. When measures of the complexity of maternal language were assessed across the entire sample of children in the study, we observed a correlation with structural measures of the brain in Broca’s area. These measures indicated that greater grey matter in the left hemisphere language areas was related to the complexity of maternal language in conversations between the mothers and their 5-year-old children.

In summary, our results suggested that language input to the child—its complexity and diversity—was the factor affecting brain development in the language areas, not SES per se. The implication is that children’s brains literally depend on input for development. Though these results are correlational, we believe that the connection between experience with language and brain development is potentially causal and that further research will allow us to develop causal explanations.

Discussion

There are two important implications of these data. The first is that early language learning is highly social. Children do not compute statistics indiscriminately. Social cues “gate” what and when children learn from language input. Machines are not sufficient as instructors, at least in the early period and when standard machines like television sets are used as the instructor. Further studies are needed to test whether our work suggesting that language learning must be social to “stick” applies to other learning domains—must cognitive learning or learning about numbers be social?

Studies will also be needed to determine the ages at which the social context conclusion applies—infants are predisposed to attend to people and do not learn from TVs, but that conclusion does not apply to older children, teenagers, or adult learners. What is it about social learning that is so important to the young? Animal models show that neurosteroids modulate brain activity during social interactions (Remage-Healey, Maidment, and Schlinger, 2008) and previous work has shown that social interaction can extend the “critical period” for learning in birds (Brainard and Knudsen, 1998). Social factors play a role in learning throughout life. The prevalence, across age, of new social technologies (text messaging, Facebook, Twitter) indicates a strong human drive for social communication. Technology used for teaching is increasingly embodying the principles of social interaction to enhance student learning (Koedinger and Aleven, 2007). A true understanding of the nature of the relationship between social interaction and learning requires more research, and the NSF-funded LIFE Center is focused on this question across domains and ages (see LIFE Website: http://life-slc.org).

The fact that young children use implicit and automatic mechanisms to learn and that children’s brains are influenced by the ambient information they experience is a sobering thought. Opportunities for learning of the right kind must be available for children to maximize the unique learning abilities that their brains permit during the early period of life. Scientists of course do not yet know how much or what kinds of experience are necessary for learning—we cannot write an exact prescription for success. Nonetheless, the data on language and literacy indicate a potent and necessary role for ample early experience, in social settings, in which complex language is used to encourage children to express themselves and explore the world of books. Further data will refine these conclusions and, hopefully, allow us to develop concrete recommendations that will enhance the probability that all children the world over maximize their brain development and learning.

Remerciements

Références