Au cours de certaines de leurs années les plus formatrices, de nombreux enfants fréquentent des garderies à l’extérieur de leur foyer. Pendant leur séjour, ils ont besoin d’un environnement favorable et sain qui comprend un discours et une conversation significatifs. Cela dépend du paysage sonore de la garderie.
Dans sa présentation à la 183e réunion de l’Acoustical Society of America, Kenton Hummel de l’Université du Nebraska-Lincoln décrira comment la recherche sur le paysage sonore dans les garderies peut améliorer les résultats et les expériences des enfants et des prestataires. La présentation, « Applying unsupervised machine learning clustering techniques to early childcare soundscapes », aura lieu le 8 décembre à 11 h 25 dans la salle Summit A, dans le cadre de la réunion du 5 au 9 décembre au Grand Hyatt Hôtel de Nashville.
Peu d’études ont rigoureusement examiné la qualité sonore intérieure des garderies. La rareté de la recherche peut empêcher les prestataires et les ingénieurs de fournir des soins de la meilleure qualité possible. Cette étude vise à mieux comprendre l’environnement sonore des CPE afin d’ouvrir la voie vers de meilleurs services de garde. »
Kenton Hummel, Université du Nebraska-Lincoln
L’objectif de la recherche est de comprendre la relation entre le bruit et les gens. Des niveaux de bruit élevés et de longues périodes de son fort fluctuant peuvent avoir un impact négatif sur les enfants et le personnel en augmentant l’effort nécessaire pour communiquer. En revanche, un faible niveau de bruit de fond permet une parole significative, ce qui est essentiel pour le développement du langage, du cerveau, cognitif et social/émotionnel.
Hummel est membre du UNL Soundscape Lab dirigé par Erica Ryherd. Leur équipe a collaboré avec des experts en ingénierie, en détection, en soins de la petite enfance et en santé pour surveiller trois garderies pendant des périodes de 48 heures. Ils ont également demandé au personnel d’évaluer le son sur leur lieu de travail. À partir de là, ils ont utilisé l’apprentissage automatique pour caractériser l’environnement acoustique et déterminer les facteurs qui influencent l’expérience de l’enfant et du prestataire.
« Des travaux récents dans des bureaux, des hôpitaux et des écoles ont utilisé l’apprentissage automatique pour comprendre leurs environnements respectifs d’une manière qui va au-delà des analyses acoustiques typiques », a déclaré Hummel. « Ce travail utilise des techniques d’apprentissage automatique similaires pour construire et développer ce travail. »
