量化学习婴幼儿:跟踪腿操作期间发现，学习任务

以下实验的目标是调查婴儿学习特定任务时腿部运动的出现和发展。这是通过首先将婴儿放在婴儿移动装置下方并将摄像头可见标记贴在婴儿的腿上来实现的。接下来，当婴儿参与发现学习任务时，跟踪婴儿的腿部运动，在该任务中，移动设备旋转并播放音乐。

每当婴儿的任一脚垂直移动越过虚拟阈值时，都会分析婴儿的腿部运动，以确定婴儿是否学会了她的腿部动作激活了移动设备，以及婴儿在实验过程中如何改变她的腿部运动。最终，这种新颖的发现学习范式提供了有关婴儿在学习修改其自发运动以执行特定任务动作时探索和利用的过程的信息。这种范式的独特之处在于，当婴儿独立发现激活移动时，是他们的腿部动作。

他们的腿部运动使用动作捕捉系统进行跟踪。以前的范式可能具有这些特征之一，但两者都是量化幼儿学习过程所必需的。这种方法可以帮助我们回答该领域的一些关键问题，例如婴儿如何通过探索周围的世界来学习。

首先，首先将两个运动捕捉传感器的坐标系与参考传感器的坐标系对齐，以设置运动捕捉系统。首先单击在动作捕捉程序中执行新注册。然后输入 30 秒的收集时间，然后单击 register。

单击 register 后，在系统的捕获卷内移动注册对象 30 秒。注册完成后，根表示方格注册将显示在计算机屏幕上。接下来，单击运动捕捉程序中的 Perform New alignment（执行新的对齐），以使用注册对象将全局坐标系与测试表对齐，通过将注册对象放在测试表的右上角并单击运动捕获程序中的"digitize"（数字化）来定义原点。

然后通过将套准对象放在书籍顶部并单击来定义 Z 轴，将 Z 轴垂直于表格数字化。接下来，通过沿表格长度移动画册上的套准对象并单击 digitize 来定义 ZY 正平面。Y 轴平行于表格的长度，x 轴平行于表格的宽度。

将 LED 插入两个笔划端口，并在动作捕捉系统程序中输入每个频闪端口的 LED 数量。请参阅此处显示的图 3。对于每个 LED 指示灯的数量和位置，选择缺失数据视图以提供一个条形图，例如实时跟踪的 LED 显示屏。设置婴儿移动程序。

首先，输入第一天每个条件的分钟数，输入 2。对于第一阶段，非加固条件。第二阶段为 6，第二天为加固条件，第三阶段为 0，第一阶段输入 2，第二阶段为 6，第三阶段为 2。

还要选中该框。使用 xin 作为默认值，以便在第一天的基线期间计算的阈值将是用于第二天采集条件的阈值。最后，选择流帧、所有帧并单击发送，使移动设备程序能够使用来自动作捕捉系统的数据，根据指定的条件激活婴儿移动设备。

接下来，在移动设置周围放置三个摄像头，一个在右侧，一个在左侧，一个在头顶。并将它们连接到计算机系统。启动视频计算机程序以同步三个输入。

此外，将第四个摄像头放在婴儿的头上，以记录面部表情并跟踪眼睛凝视。首先向父母描述实验，并告诉他们尽可能少与婴儿互动。接下来，脱掉婴儿的衣服，将婴儿放在手机下面。

使用横跨后备箱的魔术贴带将婴儿固定在桌子上。固定到位后，连接胸骨标记，然后连接婴儿的脚、小腿、大腿和骨盆刚硬体。在每个测试日开始时，通过同步启动动作捕捉系统、移动计算机程序和摄像机来启动移动学习任务，观察婴儿在最初两分钟的基线时间内自发踢腿。

在此期间，婴儿移动程序将在两分钟基线期结束时，根据每只脚刚体上其中一个 LED 的 Z 数据持续计算移动激活的阈值。观察移动程序在基线期间将阈值设置为比双脚平均高度高一个标准差的高度。接下来，在采集条件下，观察婴儿移动装置旋转并播放音乐，当放置在任脚上的 LED 超过从消光阶段测试第一天开始的两分钟基线条件下计算的阈值时

在测试的第二天，观察婴儿在没有任何移动加固的情况下自发踢腿 在婴儿与移动固定装置互动之后。如图所示，使用双面心电图项圈在婴儿皮肤两侧放置 10 个单独的 LED，将婴儿的下肢保持在伸展的解剖位置 5 秒钟。将此校准位置的关节角度定义为零度。

测试第二天后，在数字电子秤上称婴儿的体重。然后测量婴儿的身长、大腿中段的周长、小腿和脚的周长。接下来，测量他们在膝关节线处的膝盖宽度。

他们在 Malia 线的脚踝宽度以及他们在跖骨头处的脚宽。最后，测量他们的大腿从大转子到膝关节线的长度，他们的小腿从膝关节线到外侧颌骨的长度，以及他们的脚从内侧鼞到第一跖骨指关节的长度。通过计算随附文本协议中描述的强化腿部动作的百分比来分析婴儿的表现和学习情况。

要分析腿部运动，请将从运动捕捉系统输出的位置数据文件加载到自定义 MATLAB 程序中，以使用三次样条曲线为最多 20 个连续帧插入缺失的位置数据。接下来，将插值文件加载到自定义 MATLAB 程序中，首先使用截止频率为 5 赫兹的四阶巴特沃斯滤波器位置数据，然后按照 soderquist 和 wedin 的描述计算关节角度。该图描述了被归类为学习者的婴儿和被归类为非学习者的婴儿之间行为结果的差异。

如果婴儿在第二天的整个习得条件下的强化腿部动作等于或大于第一天基线条件下强化腿部动作的 1.5 倍，则婴儿被归类为学习者。请注意，在第一天获取条件的前两分钟内，学习者 RLA 百分比的初始下降。当婴儿手机开始激活时，学习这项任务的婴儿会减少他们的整体动作，可能首先是一种定向反应，然后可能是作为一种确定他们的动作是否与手机激活相关的策略。显示。

以下是被归类为学习者和非学习者的婴儿之间髋膝关节协调性的差异。学习者（而不是非学习者）在第 2 天的习得条件和第 1 天的基线条件之间显著降低了他们的髋膝角相关系数。在这里，分析了被归类为学习者的婴儿组中髋部和膝部肌肉扭矩脉冲的差异。

一个可靠的发现是，与其他情况相比，消退状态下髋关节和膝关节肌肉扭矩冲动的增加。学会了这项任务的婴儿似乎在消退状态下产生了较大的髋部和膝部肌肉扭矩，以试图重新激活移动设备。这种实验范式可以扩展到有运动功能障碍风险的婴儿。

它可用于研究不同婴儿群体的损伤如何影响发现学习过程和执行特定任务腿部动作的能力。