Yangi tarmoq-ilmiy tadqiqotga ko'ra, labdan o'qishdagi xatolar tasodifiy xatolar emas — ular so'zlarning labda qanday ko'rinishiga oid tuzilmaviy xaritaga bo'ysunadi. Tadqiqot ingliz tilidagi qariyb 20 000 so'zni o'rgangan.
Tadqiqot
Kanzas universitetining nutq-til-eshitish bo'yicha professori Maykl Vitevich va uning hammualliflari o'z natijalarini Journal of the Acoustical Society of America jurnalida e'lon qildilar. Oldingi ishlarning ko'pchiligi kabi xatolarni tovush orqali tahlil qilish o'rniga, jamoa ingliz tilidagi lug'atning vizual xaritasini vizemalar — aytilgan so'zlarga mos keladigan og'iz, jag' va lab shakllari asosida tuzdi.
«Biz vizual xususiyatlarga e'tibor qaratdik», dedi Vitevich. «Odamlar so'zning qancha tovushini to'g'ri aniqlaganiga emas, balki biz “vizema” deb ataydigan qancha vizual xususiyatni to'g'ri aniqlaganiga qaradik».
Tadqiqotchilar ingliz tilidagi so'zlarning taxminan uchdan bir qismi aytilganda kamida bitta boshqa so'zga bir xil ko'rinishini aniqladilar, bu esa labdan o'qiydiganlar uchun doimiy pertseptiv raqobatchilarni yaratadi. Vizual so'z manzarasi bir tekis taqsimlanmagan — u cho'ziladi va siqiladi. Vizual zichligi yuqori so'zlar zich joylashgan hududlarga to'planib, o'xshash raqobatchilar sonini ko'paytiradi va labdan o'qish aniqligini pasaytiradi.
Eng muhimi, xatolar tasodifiy emas. Labdan o'qiydigan kishi tuzilmaviy jihatdan noaniq so'zni xuddi shu siqilgan tarmoq hududidagi ko'proq ishlatiladigan so'z sifatida noto'g'ri aniqlash ehtimoli yuqori. Va aksariyat xatolar tor doirada: odamlar odatda to'g'ri nishonni faqat bir yoki ikki vizemaga o'tkazib yuboradi.
«Kit», «cat» va «cut» kabi so'zlarni ko'rib chiqing — ular ham tovush, ham ko'rinish jihatidan o'xshash. Yoki «vet», «fit» va «fuzz» — ular tovush jihatidan o'xshash emas, lekin labda baribir o'xshash ko'rinadi. Agar siz faqat yuzga qarasangiz, ularni ajratish kognitiv to'siqqa aylanadi.
Nega bu muhim
Bu tadqiqot labdan o'qish xatolarini diqqat yoki mahorat yetishmovchiligi emas, balki vizual til tarmog'ining xususiyatlari sifatida qayta talqin qiladi. Eshitish qobiliyati zaif bo'lgan har bir kishi uchun bu muhim: vizual to'siqlar qayerda ekanligini bilish o'qitishni yanada maqsadli qilishi mumkin. Bu, shuningdek, umuman idrok haqida qanday fikr yuritishimiz uchun ham muhim. Miyangiz doimiy ravishda to'liq bo'lmagan signallardan noaniqlikni hal qiladi va kirish ma'lumotlarining tuzilmasi — nafaqat sizning harakatingiz — xatolar qayerda to'planishini belgilaydi. KU jamoasi allaqachon bu tarmoq xaritalarini eshitish qobiliyati zaif shaxslar uchun klinik o'qitish dasturlariga o'tkazmoqda.
Xuddi shu ma'lumotlar video qo'ng'iroqlarda ishlatiladiganlar kabi multimodal AI transkripsiya vositalarini yuzni kuzatishni audio bilan birlashtirib, insonga o'xshashroq aniqlikka erishish uchun o'qitishga yordam berishi mumkin.
Siz nima qilishingiz mumkin
- Yuqori zichlikdagi so'z juftliklari («kit/cat/cut») bilan labdan o'qishni mashq qilib, vizual to'siqlardan xabardor bo'ling.
- Yuzlarni kuzatganda vizual signallarni kontekst bilan birlashtiring — siqilgan hududlar yuqoridan pastga prognoz qilishdan eng ko'p foyda oladi.
- Agar idrok ko'nikmalarini o'qitayotgan bo'lsangiz, xato masofasiga e'tibor qarating: bir vizemaga yaqinlashish o'lchanadigan taraqqiyotdir.
Manba: Neuroscience News
O'z miyangizga qiziqasizmi? Bepul adaptiv IQ testimizni topshiring yoki 306 ta miya mashqi darajasini sinab ko'ring.