Penelitian Baru tentang Bagaimana Anak-Anak Belajar Bahasa Dapat Membantu Bidang Pembelajaran Mesin

Sebuah tim peneliti di Carnegie Mellon University telah mengembangkan metode baru untuk mengevaluasi secara eksperimental bagaimana orang tua mengubah bahasa mereka ketika berbicara dengan anak-anak tergantung pada apa yang anak-anak sudah ketahui. Model ini adalah yang pertama dari jenisnya. 

Peneliti menemukan bahwa orang tua memiliki struktur yang tepat dari model bahasa anak-anak mereka, dan struktur ini digunakan untuk menyetel bahasa mereka sendiri ketika berbicara dengan anak-anak. 

Penelitian ini diterbitkan di jurnal Psychological Science.

Menyetel Bahasa untuk Anak-Anak

Daniel Yurovsky adalah asisten profesor di bidang psikologi di Carnegie Mellon University. 

“Kami telah mengetahui selama bertahun-tahun bahwa orang tua berbicara dengan anak-anak secara berbeda dibandingkan dengan orang dewasa lainnya dalam banyak hal, misalnya menyederhanakan ucapan, mengulangi kata-kata dan memperpanjang suara vokal,” kata Yurovsky. “Hal ini membantu anak-anak kecil untuk memahami bahasa, tetapi kami tidak tahu apakah orang tua mengubah cara mereka berbicara ketika anak-anak mempelajari bahasa, memberikan anak-anak input bahasa yang ‘tepat’ untuk belajar hal berikutnya.”

Menurut tim, orang dewasa berbicara dengan anak-anak lebih lambat dan dengan nada yang lebih tinggi, dan mereka juga menggunakan enunsiasi yang berlebihan, pengulangan, dan bahasa yang disederhanakan. Selain itu, orang dewasa juga menggunakan pertanyaan untuk mengetahui pemahaman anak, dan model ini berubah seiring dengan peningkatan kemampuan bahasa anak.

Yurovsky mengatakan bahwa ini mirip dengan bagaimana seorang siswa maju ketika belajar matematika di sekolah.

“Ketika Anda pergi ke sekolah, Anda memulai dengan aljabar dan kemudian mengambil geometri datar sebelum beralih ke kalkulus,” kata Yurovsky. “Orang tua berbicara dengan anak-anak menggunakan struktur yang sama tanpa memikirkannya. Mereka melacak seberapa banyak anak mereka tahu tentang bahasa dan mengubah cara mereka berbicara sehingga anak-anak memahami mereka.”

Untuk memahami bagaimana pengasuh mengubah interaksi mereka ketika anak berkembang, tim mengembangkan permainan di mana orang tua membantu anak-anak mereka memilih hewan tertentu dari set tiga hewan. Setengah dari hewan tersebut adalah hewan yang anak-anak sering pelajari sebelum usia 2 tahun, sedangkan setengah lainnya adalah hewan yang anak-anak sering pelajari kemudian.

Terdapat total 41 pasang anak-orang dewasa yang bermain permainan ini, dan perbedaan dalam cara orang tua berbicara tentang hewan yang mereka pikir anak-anak mereka ketahui diukur. 

“Orang tua memiliki pengetahuan yang sangat tepat tentang bahasa anak mereka karena mereka telah menyaksikan anak mereka tumbuh dan belajar,” kata Yurovsky. “Hasil ini menunjukkan bahwa orang tua menggunakan pengetahuan mereka tentang perkembangan bahasa anak untuk menyempurnakan informasi linguistik yang mereka berikan.”

Penelitian menemukan bahwa pengasuh menggunakan berbagai teknik ketika menyampaikan hewan ‘tidak diketahui’ kepada anak, seperti deskriptor tambahan yang anak kenal.

“Pendekatan [penelitian] ini memungkinkan kami untuk mengkonfirmasi secara eksperimental ide-ide yang telah kami kembangkan berdasarkan pengamatan tentang bagaimana anak-anak dan orang tua berinteraksi di rumah,” kata Yurovsky. “Kami menemukan bahwa orang tua tidak hanya menggunakan apa yang mereka ketahui tentang pengetahuan bahasa anak sebelum penelitian, tetapi juga bahwa jika mereka menemukan bahwa mereka salah — anak mereka sebenarnya tidak tahu ‘leopard’ misalnya — mereka mengubah cara mereka berbicara tentang hewan itu di sekitar waktu berikutnya.”

Berguna di Bidang Pembelajaran Mesin

Menurut Yurovsky, hasil penelitian ini dapat membantu peneliti di bidang pembelajaran mesin.

“Hasil ini dapat membantu kami memahami bagaimana memikirkan sistem bahasa pembelajaran mesin,” katanya. “Saat ini kami melatih model bahasa dengan memberikan semua data bahasa yang kami bisa dapatkan sekaligus. Tetapi kami mungkin dapat melakukan yang lebih baik jika kami dapat memberikan data yang tepat pada waktu yang tepat, menjaga agar tetap pada tingkat kompleksitas yang tepat yang mereka siapkan.”

Tim peneliti juga termasuk Ashley Leung di University of Chicago dan Alex Tunkel di The George Washington University School of Medicine and Health Sciences.