Quantifizierung Lernen bei jungen Säuglingen: Tracking-Leg Aktionen während eines Ermittlungs-Learning-Task-

Ziel des folgenden Experiments ist es, die Entstehung und Entwicklung von Beinbewegungen zu untersuchen, wenn Säuglinge eine bestimmte Aufgabe erlernen. Dies wird erreicht, indem zunächst ein Säugling unter ein Säuglingsmobile gelegt und sichtbare Kameramarkierungen an den Beinen des Säuglings angebracht werden. Als nächstes werden die Beinbewegungen des Säuglings verfolgt, während es an einer Entdeckungs-Lernaufgabe teilnimmt, bei der sich das Mobile dreht und Musik abspielt.

Immer wenn das Kind einen der beiden Füße vertikal über eine virtuelle Schwelle bewegt, werden die Beinbewegungen des Säuglings analysiert, um festzustellen, ob das Kind gelernt hat, dass seine Beinbewegung das Mobile aktiviert hat, und wie das Kind seine Beinbewegungen im Laufe des Experiments verändert hat. Letztendlich liefert dieses neuartige Lernparadigma Informationen über die Prozesse, die Säuglinge erforschen und nutzen, wenn sie lernen, ihre spontanen Bewegungen zu modifizieren, um aufgabenspezifische Aktionen auszuführen. Dieses Paradigma ist insofern einzigartig, als Säuglinge selbstständig entdecken, dass es ihre Beinbewegung ist, die das Mobile aktiviert.

Ihre Beinbewegungen werden mit einem Motion-Capture-System verfolgt. Frühere Paradigmen mögen eines dieser Merkmale gehabt haben, aber beide sind notwendig, um den Lernprozess von Kleinkindern zu quantifizieren. Diese Methode kann uns helfen, einige der Schlüsselfragen in diesem Bereich zu beantworten, z. B. wie Säuglinge lernen, indem sie die Welt um sich herum erkunden.

Richten Sie zunächst das Motion-Capture-System ein, indem Sie zunächst das Koordinatensystem der beiden Motion-Capture-Sensoren an dem eines Referenzsensors ausrichten. Mit einem ersten Klick auf Neue Registrierung im Motion-Capture-Programm durchführen. Geben Sie dann eine Sammelzeit von 30 Sekunden ein und klicken Sie auf Registrieren.

Nachdem Sie auf Register geklickt haben, verschieben Sie das Registrierungsobjekt 30 Sekunden lang innerhalb des Erfassungsvolumens des Systems. Wenn die Registrierung abgeschlossen ist, wird eine Wurzel-Mittel-Quadrat-Registrierung auf dem Computerbildschirm angezeigt. Klicken Sie anschließend im Motion-Capture-Programm auf Neue Ausrichtung durchführen, um das globale Koordinatensystem mithilfe des Registrierungsobjekts am Testtisch auszurichten. Definieren Sie den Ursprung, indem Sie das Registrierungsobjekt in der oberen rechten Ecke des Testtisches platzieren und im Motion-Capture-Programm auf Digitalisieren klicken.

Definieren Sie dann die Z-Achse, indem Sie das Registrierungsobjekt auf einem Buch platzieren und auf Digitalisieren klicken, wobei die Z-Achse senkrecht zur Tabelle steht. Definieren Sie als Nächstes die positive ZY-Ebene, indem Sie das Registrierungsobjekt im Buch entlang der Länge der Tabelle verschieben und auf Digitalisieren klicken. Die Y-Achse verläuft parallel zur Länge des Tisches, und die X-Achse verläuft parallel zur Breite des Tisches.

Stecken Sie die LEDs in die zweitaktigen Anschlüsse und geben Sie die Anzahl der LEDs pro Blitzanschluss im Programm des Motion-Capture-Systems ein. Siehe Abbildung drei, die hier gezeigt wird. Wählen Sie für die Anzahl und Position der einzelnen LEDs die fehlende Datenansicht aus, um eine streifendiagrammähnliche Anzeige der LEDs bereitzustellen, die in Echtzeit verfolgt werden. So richten Sie das mobile Programm für Kleinkinder ein.

Geben Sie zuerst die Anzahl der Minuten für jede Bedingung für den ersten Tag ein, geben Sie zwei ein. Für Phase eins die Bedingung ohne Bewehrung. Sechs für Phase zwei, die Bewehrungsbedingung und Null für Phase drei am zweiten Tag, Eingabe zwei für Phase eins, sechs für Phase zwei und zwei für Phase drei.

Aktivieren Sie auch das Kontrollkästchen. Verwenden Sie xin als Standard, sodass der Schwellenwert, der während der Baseline des ersten Tages berechnet wird, der Schwellenwert ist, der für die Erfassungsbedingung des zweiten Tages verwendet wird. Wählen Sie abschließend Stream-Frames und alle Frames aus und klicken Sie auf Senden, damit das mobile Programm Daten aus dem Motion-Capture-System verwenden kann, um das Kleinkind-Mobile basierend auf bestimmten Kriterien zu aktivieren.

Positionieren Sie als Nächstes drei Kameras um das mobile Setup herum, eine an der rechten Seite, eine an der linken Seite und eine über Kopf. Und verbinden Sie sie mit dem Computersystem. Starten Sie das Videocomputerprogramm, um die drei Eingänge zu synchronisieren.

Platzieren Sie zusätzlich eine vierte Kamera über dem Kopf des Säuglings, um Gesichtsausdrücke aufzuzeichnen und das Anvisieren der Augen zu verfolgen. Beginnen Sie damit, den Eltern das Experiment zu beschreiben und informieren Sie sie, so wenig wie möglich mit ihrem Kind zu interagieren. Als nächstes ziehen Sie den Säugling aus und legen ihn unter das Handy.

Befestigen Sie das Kleinkind mit einem Velcro-Band, das über den Kofferraum gelegt wird, auf dem Tisch. Sobald sie an Ort und Stelle befestigt sind, befestigen Sie die Brustbeinmarkierungen, gefolgt vom Fuß, dem Schaft, dem Oberschenkel und den starren Beckenkörpern des Säuglings. Initiieren Sie zu Beginn jedes Testtages die mobile Lernaufgabe, indem Sie das Motion-Capture-System, das mobile Computerprogramm und die Videokameras synchron starten, um das Baby während der Ausgangsphase der ersten zwei Minuten spontan zu strampeln.

Während dieses Zeitraums berechnet das mobile Programm für Säuglinge kontinuierlich den Schwellenwert für die Aktivierung des Mobils auf der Grundlage der Z-Daten von einer der LEDs auf dem starren Körper jedes Fußes am Ende des zweiminütigen Basiszeitraums. Beobachten Sie, wie das mobile Programm den Schwellenwert auf eine Höhe von einer Standardabweichung über der durchschnittlichen Höhe beider Füße während des Basiszeitraums festlegt. Beobachten Sie als Nächstes während der Aufnahmebedingung, wie sich das Baby dreht und Musik abspielt, wenn die LED, die an einem der Füße angebracht ist, den Schwellenwert überschreitet, der während der zweiminütigen Ausgangsbedingung ab dem ersten Testtag während der Extinktionsphase berechnet wurde.

Beobachten Sie am zweiten Testtag, wie der Säugling spontan ohne mobile Verstärkung strampelt. Nach der Interaktion des Säuglings mit dem mobilen Fix. 10 einzelne LEDs beidseitig zur Säuglingshaut mit doppelseitigen EKG-Kragen, wie hier gezeigt, halten Sie die untere Extremität des Säuglings fünf Sekunden lang in einer erweiterten anatomischen Position. Definieren Sie die Gelenkwinkel in dieser Kalibrierungsposition als null Grad.

Wiegen Sie das Kind nach dem zweiten Testtag auf einer digitalen elektrischen Waage. Messen Sie dann die Länge des Säuglings, seinen Umfang am mittleren Segment des Oberschenkels, den Schaft und den Fuß. Messen Sie als Nächstes die Breite des Knies an der Kniegelenkslinie.

Die Breite ihres Knöchels an der Malia-Linie liegt ebenso wie die Breite ihres Fußes an den Mittelfußköpfchen. Messen Sie schließlich die Länge des Oberschenkels vom Trokanter major bis zur Kniegelenkslinie, die Länge des Schaftes von der Kniegelenkslinie bis zur lateralen Malu und die Länge des Fußes vom Molybdän medial bis zum ersten Mittelfußknochengelenk. Analysieren Sie die Leistung und das Lernen des Säuglings, indem Sie den Prozentsatz der verstärkten Beinbewegung berechnen, wie im begleitenden Textprotokoll beschrieben.

Um Beinbewegungen zu analysieren, laden Sie Positionsdatendateien, die vom Motion-Capture-System ausgegeben werden, in ein benutzerdefiniertes MATLAB-Programm, um fehlende Positionsdaten für bis zu 20 aufeinanderfolgende Frames mithilfe eines kubischen Splines zu interpolieren. Laden Sie als Nächstes die interpolierten Dateien in ein benutzerdefiniertes MATLAB-Programm, um zunächst die Positionsdaten mit einem Butterworth vierter Ordnung mit einer Grenzfrequenz von fünf Hertz zu filtern und dann die Gelenkwinkel zu berechnen, wie von Soderquist und Wedin beschrieben. Diese Grafik zeigt Unterschiede in den Verhaltensergebnissen zwischen Säuglingen, die als Lernende eingestuft wurden, und solchen, die als Nicht-Lernende eingestuft wurden.

Säuglinge wurden als Lernende eingestuft, wenn ihre verstärkte Beinbewegung in der gesamten Erwerbsbedingung des zweiten Tages gleich oder größer als das 1,5-fache ihrer verstärkten Beinbewegung ihrer Ausgangsbedingung am ersten Tag war. Beachten Sie den anfänglichen Rückgang der prozentualen RLA der Lernenden in den ersten zwei Minuten der Erwerbsbedingung am ersten Tag. Säuglinge, die die Aufgabe lernten, verringerten ihre Gesamtaktion, als das Säuglingshandy zu aktivieren begann, vielleicht zuerst als Orientierungsreaktion, dann vielleicht als Strategie, um festzustellen, ob ihre Handlungen mit der Aktivierung des Handys verbunden waren. Gezeigt.

Hier sind die Unterschiede in der Hüft-Knie-Koordination zwischen Säuglingen, die als Lernende eingestuft werden, und Nicht-Lernenden. Die Lernenden, aber nicht die Nicht-Lernenden, verringerten ihren Korrelationskoeffizienten für den Hüft-Knie-Winkel zwischen der Erwerbsbedingung am zweiten Tag und der Ausgangsbedingung am ersten Tag signifikant. Hier wurden die Unterschiede im Drehmomentimpuls der Hüft- und Kniemuskulatur in der Gruppe der Säuglinge, die als Lernende klassifiziert wurden, analysiert.

Ein robuster Befund war die Zunahme des Drehmomentimpulses der Hüft- und Kniemuskulatur während der Extinktionsbedingung im Vergleich zu den anderen Bedingungen. Säuglinge, die die Aufgabe gelernt haben, scheinen während der Extinktionsbedingung große Hüft- und Kniemuskeldrehmomente zu erzeugen, um das Mobile zu reaktivieren. Dieses experimentelle Paradigma kann auf Säuglinge mit einem Risiko für Bewegungsstörungen ausgeweitet werden.

Es kann verwendet werden, um zu untersuchen, wie Beeinträchtigungen verschiedener Populationen von Säuglingen den Entdeckungslernprozess und die Fähigkeit, aufgabenspezifische Beinaktionen auszuführen, beeinflussen.