言语互动和模仿对于幼儿的语言学习和发展至关重要。然而,目前尚不清楚母子二元组如何在轮流言语互动中同步皮质层面的振荡神经活动。我们的研究调查了母子对在轮流言语模仿范式中的脑间同步。使用双 MEG(脑磁图)装置同时测量互动母子对的大脑活动。在社交互动和非互动任务(被动聆听纯音)之间比较了人际神经同步。与非互动条件相比,在 θ 和 alpha 波段,社交互动期间的脑间网络同步性有所提高。在下额回的右角回、右三角回和左岛叶部分观察到了增强的人际大脑同步性。此外,这些顶叶和额叶区域似乎是表现出大量脑间连接的皮质中枢。这些皮质区域可以作为言语社交交流中互动成分的神经标记。本研究首次使用双 MEG 装置研究母子在言语社交互动过程中的脑间神经同步。我们的研究结果加深了我们对母子二人组言语互动过程中轮流发言的理解,并表明社交“门控”在语言学习中发挥着作用。
特邀演讲者:与语音用户界面轮流对话:HCI 学习。Abhishek Shrivastava 博士,印度理工学院古瓦哈提分校,印度 HCI 专业协会 (HCIPAI) 指导委员会主席,印度
目前关于人机交互的文献和研究主要集中在基于轮流的交互上,而其他类型的交互则没有得到充分关注(例如,用户输入持续很长一段时间,用户输入不是启动因素)。在本文中,我们将人机交互的传统观点描述为轮流过程——体现在唐纳德·诺曼的行动周期 [3] 中。随后,我们认为,在系统提供的是输入流而不是单个用户请求的情况下,轮流范式禁止用户与人工智能系统之间的持续交互。我们提供了遵循这种输入范式的当代人工智能系统的例子,并描述了在这些场景中,既定的用户交互观点是如何崩溃的。展望未来,我们描述了主动的人机交互的概念,其中人工智能系统不一定等待人类输入,而是启动和驱动用户交互。鉴于这三种交互范式之间的明显差异(如图 1 所示),我们认为人机交互研究人员
本研究旨在研究沟通模式如何影响群体创意的产生。研究创建了三种沟通模式条件:自然(N)、轮流(T)和电子头脑风暴(E)。参与者被随机招募并分成二人组,在每种条件下解决一项替代用途任务(AUT),在此期间,使用基于功能性近红外光谱(fNIRS)的超扫描记录人际神经反应。在三种条件下,AUT 流畅度没有差异,但 T 条件下的 AUT 独特性高于 E 条件。此外,T 条件下的 AUT 独特性、AUT 流畅度和换位思考行为比其他条件下的增加更快。T 条件也表现出比其他条件更高的换位思考行为。此外,fNIRS 数据显示,T 条件下右角回的人际大脑同步(IBS)增量高于其他条件,这积极地预测了群体创造力任务期间个体之间的换位思考行为。这些发现表明,当小组成员轮流一起创作时,可以激发创造性表现和人际互动过程。
Lee, Kanghee。2020. 反向通道作为 ELF 通信中的合作策略。韩国英语语言和语言学杂志 20,257-281。本研究旨在调查反向通道在 ELF 通信中的使用方式以及 ELF 说话者经常使用哪些类型的反向通道。数据基于英国大学国际学生之间自然发生的 ELF 对话,并使用对话分析 (CA) 方法进行分析。结果表明,参与者经常主动产生反向通道响应,类型被确定为同意导向、融洽导向和参与导向。最常见的形式是与其他 ELF 研究中的短响应标记,ELF 说话者还使用回声重复和话语完成,这是更积极的反向通道形式来显示参与和支持。研究结果证实,ELF 说话者试图通过展示他们的参与性倾听和对对话者的理解来避免轮流之间的沉默和间隙,并通过后台响应积极参与和共同构建轮流。
2020 年,加州的电网面临严峻考验,气候变化的影响接踵而至,灾难性的野火威胁着电力基础设施,极端高温天气加上创纪录的需求导致数小时的轮流停电。这些严重的气候影响凸显了对充足、可靠的绿色电力的迫切需求,以保护所有加州人的健康和安全。
1。分享重点:当您看到您的孩子好奇或对某些事物感兴趣时,这意味着他们正在“服务”。通过将物品靠近它们,谈论物品或加入他们的兴奋来做出回应或“返回”。2。支持和鼓励:如果您注意到孩子对某事有兴趣,请退还利息。使用诸如“谢谢”,“哇”或“我也喜欢”之类的词,或在脸上表现出兴奋。您的注意力可以帮助您的孩子知道他们正在被听到和理解。3。命名:如果您的孩子对某人,物品,感觉或行动表现出兴趣,请命名。命名事物建立了孩子使用单词和了解周围世界的能力。如果您的孩子指向苹果,您可能会说:“苹果肯定看起来好吃!” 4。轮流:向您的孩子展示如何来回演奏和来回交谈。如果您的孩子向您滚球,请暂停。然后回滚。如果您向孩子提问,请停下来等待答案。当他们再次服务时,再次返回。轮流教您的孩子自我控制以及如何与他人相处。5。练习结局和开始:当您注意到您的孩子用一个玩具或活动完成并移动到另一个玩具时,请跟随他们的领导。允许您的孩子结束并开始支持他们探索自己的世界。