Learning to move, moving to learn: A quarter century of insights into infant motor development
Notice bibliographique
Résumé
Over the past quarter century, the field of infant motor development has undergone a profound conceptual shift from viewing motor behavior as a biologically preprogrammed sequence to understanding it as a dynamic, emergent process shaped by interaction, feedback, and prediction. This review traces that evolution across three key eras: the rise of Dynamic Systems Theory (DST) in the 2000s, which emphasized real-time coordination across bodily and environmental systems, the developmental cascades framework of the 2010s, which demonstrated how early motor milestones shape broader developmental trajectories, and the emergence of predictive, mechanistic models in the 2020 s, inspired by advances in artificial intelligence and robotics. Building on this trajectory, we propose a unifying framework termed Reinforcement from Sensorimotor Predictability (RSP, which posits that infants repeat actions not because they are goal-directed, but because those actions produce consistent and expected feedback. We present preliminary findings from a gaze-contingent eye-tracking study, along with a large-scale longitudinal project that applies machine learning to track sensorimotor trajectories in early infancy. Together, these lines of work suggest that predictability itself may serve as an intrinsic reinforcer, thus laying the groundwork for learning, agency, and the emergence of intentional behavior.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».