Name: Mit Hilfe der visuellen Welt Paradigma Satz Verständnis in Mandarin-sprachigen Kindern mit Autismus zu studieren (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2018-10-03T15:00:00.000+00:00
Duration: 6 min 15 s
Description: Erfahren Sie, wie Augenbewegungsaufzeichnung die Satzverständnisfähigkeiten von Kindern mit Autismus untersucht. Diese Methode erfasst automatische Reaktionen auf sprachliche Eingaben in Echtzeit und minimiert die kognitive Belastung der Teilnehmer.

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Diese Arbeit wurde von der National Social Science Foundation of China [16BYY076], Peng Zhou und der Wissenschaft Stiftung der Beijing Language and Cultural University unter die grundlegenden Forschungsmittel für die zentralen Universitäten [15YJ050003] finanziert. Die Autoren sind dankbar für die Kinder, Eltern und Lehrer an der Enqi Autismus Plattform und Taolifangyuan Kindergarten in Peking, China, für ihre Unterstützung bei der Durchführung der Studiums.

Diese Studie wurde von der Ethikkommission der medizinischen Fakultät an der Tsinghua Universität genehmigt. Informierte Einwilligung eingeholt wurde von allen einzelnen Teilnehmern, die in die Studie eingeschlossen.
1. Teilnehmer Screening und Studienvorbereitung
<ol><li>Mandarin-sprachigen Kinder im Vorschulalter mit Autismus zu rekrutieren. Hinweis: Sollte ihre Diagnosen von pädiatrischen Neurologen in Krankenhäusern mit DSM-IV-TR40 oder DSM-541 bestätigt werden und im Idealfall die Teilnehmerzahl sollte nicht weniger als 15. Die vorliegende Studie rekrutiert 25 Teilnehmer mit bestätigten Diagnosen.</li>
	<li>Jeder Teilnehmer selbständig mit Goldstandard diagnostische Instrumente wie Autismus diagnostische Beobachtung Zeitplan42zu bewerten.</li>
	<li>Maßnahme die verbale IQ der Teilnehmer mit dem Wechsler Preschool und primären Maßstab der Intelligenz-IV (CN), eine standardisierte IQ-Test für Mandarin-sprechende Kinder im Alter von 2 bis 6 und 6-1143konzipiert. Hinweis: Die verbale IQ-Werte von Kindern mit Autismus in der vorliegenden Studie wurden alle über 80. Sie waren alle High-Funktionieren Kinder mit Autismus.</li>
	<li>Berechnen Sie jeder Teilnehmer mittleren Länge der Äußerung (MLU) durch Division der Gesamtzahl der Wörter durch die Anzahl der Äußerungen in jeder Rede Probe. Notieren Sie 100 Äußerungen für jeden Teilnehmer entweder aus ihren Interaktionen mit Eltern oder Lehrern. Dann berechnen Sie die MLU indem die Gesamtzahl der Wörter in jeder Teilnehmer Äußerungen durch 100 dividiert. : Hinweis MLU des Teilnehmers Satz Komplexitätsstufen.</li>
	<li>TD-Kinder zu rekrutieren. Idealerweise passen die TD-Kinder, die Kinder mit Autismus für Alter (TD-Gruppe 1), MLU (TD-Gruppe 2) und verbale IQ (TD-Gruppe 3). Hinweis: Die vorliegende Studie rekrutierten 50 TD Kinder (25 jungen und 25 Mädchen) von lokalen Kindergärten. 25 abgestimmt auf die Kinder mit Autismus für Alter und 25 MLU und verbale IQ auf die Kinder mit Autismus abgestimmt.</li>
</ol>(2) Warm-up-Session
<ol><li>Laden Sie die Teilnehmer für eine Warm-up-Session vor dem eigentlichen Test. Vorstellen des Teilnehmers der Forschungslandschaft und interagieren mit ihm oder ihr einen guten Draht zu etablieren. Hinweis: Dies kann werden am gleichen Tag wie die Test-Session oder an einem anderen Tag organisiert. Im Warm-up engagieren sich in der Regel zwei Experimentatoren und Interaktion mit dem Teilnehmer mit Spielzeug und Requisiten.</li>
</ol>3. Bedingungen und experimentelles Design
<ol><li>Konstruieren Sie die Test-Reize. 12 Zielelemente, jeweils bestehend aus einem visuellen Reiz und zwei gesprochene Sätze, die morphologische Marker BA und BEI, bzw. zu erstellen. Die gesprochene Sätze, die mit der gleichen Struktur zu konstruieren: morphologische Marker, Nominalphrase (NP), Adverb + Verb phrase (VP) (siehe Beispiele 1a und 1 b unten). Hinweis: Die Markierung BA gibt an, dass die folgende NP der Empfänger der Holding-Ereignis ist (siehe 2a), und BEI weist darauf hin, dass die folgende NP der Initiator der Veranstaltung ist (siehe 2 b). Thema NP eines Satzes in Mandarin kann oft verzichtet werden, wenn der Referent der NP kontextuell verfügbar ist. Beispiel: (1) a. BA Shizi Qingqingdi Bao-le Qilai. 
	         BA -Löwen halten sanft Bedeutung: Jemand hält sanft die Löwen. B. BEI Shizi Qingqingdi Bao-le Qilai. 
	         BEI Löwen halten sanft Bedeutung: Jemand wird sanft von den Löwen gehalten. (2) a. BA + [NP]Empfänger b. BEI + [NP]Initiator<ol>
<li>Verwenden Sie Pixelmator (oder einem anderen Bildbearbeitungsprogramm) um Bilder zu erstellen. Pixelmator zu öffnen. Klicken Sie auf das Symbol, Pixelmator. Erstellen Sie ein visuelles Bild aus einer Vorlage. Klicken Sie auf Details anzeigen im Template Chooser. Doppelklicken Sie auf die Vorlage, um sie zu öffnen. Passen Sie die Breite, Höhe, Auflösung und Farbtiefe aus den Popup-Menüs. Geben Sie die relevanten Parameter. Klicken Sie auf "OK".</li>
		<li>Verwenden Sie Praat (oder einem anderen Audio-Editor), um gesprochene Sätze zu konstruieren. Richten Sie das Mikrofon. Praat zu öffnen. Klicken Sie auf das Praat-Symbol. Wählen Sie Datensatz Mono sound aus dem Menü " New ". Legen Sie die Aufnahmebedingungen durch Klicken auf die Option "Sample Rate" von 44100. Klicken Sie auf die Schaltfläche " Record ".</li>
		<li>Aufzeichnen der gesprochenen Sätzen mit der Frage eines Beijing Mandarin-Muttersprachler, die Sätze in gewissem Sinne unter der Regie von Kind zu produzieren. Speichern Sie die Aufnahmen durch Klicken auf Speichern. Hinweis: In der Regel sind 12 bis 16 Zielobjekte für Satz Verständnis Studien mit Kindern gebaut. Teststimuli können mit anderen Bild- und audio-Editoren für eine visuelle Welt Studie erstellt werden.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Erstellen Sie visuelle Bilder, jeweils zwei Bilder. Die beiden Bilder zeigen das gleiche Ereignis mit den gleichen Zeichen. Kehren Sie die Event-Rollen (Initiator oder Empfänger) der beiden Charaktere in den beiden Bildern. Machen Sie ein Bild mit dem Bau mit BA (BA-Ziel-Event) und einer mit dem Bau mit at (at-Zielereignis) kompatibel. Ein Beispiel ist in Abbildung 1angegeben. Hinweis: Diese Zahl hat mit freundlicher Genehmigung von Zhou und Ma (2018)19abgedruckt worden.</li>
	<li>Gegengewicht und Randomisierung: Teilen Sie die Ziel-Prüfungen in zwei experimentelle Listen mit einem Teilnehmer jedes visuelle Reize zu sehen, aber hören nur eines die aufgenommenen Sätze für den Reiz. Gegengewicht zu die gesprochenen Sätzen mit BA und BEI über die beiden experimentellen Listen mit 6 Konstruktionen mit BA und 6 mit BEI. Jede experimentelle Liste 12 Füller Elemente hinzufügen und die Ziel- und Füllstoff Versuche in einer zufälligen Reihenfolge anordnen. Nach dem Zufallsprinzip weisen Sie die Teilnehmer der beiden Listen.</li>
</ol>4. Versuchsdurchführung
<ol><li>Eyetracking-Verfahren.<ol>
<li>Laden Sie die Teilnehmer bequem vor dem Monitor von der remote Eyetracker sitzen. Legen Sie den Abstand zwischen den Teilnehmern Augen und dem Monitor ca. 60 cm. Perform Kalibrierung und Validierung Standardverfahren mit der Frage der Teilnehmer auf einem Raster von fünf Fixierung Ziele in zufälliger Folge zu fixieren.</li>
		<li>Präsentieren Sie die Teilnehmer mit einem gesprochenen Satz während sie ein visuelles Bild zu sehen sind wie in den standard Bildwelt Paradigma10,44. Die Option monokularen Eye Tracking durch die Verfolgung des Auges, das auf der gleichen Seite wie der Beleuchtung des Eye-Trackers ist. Aufzeichnen des Teilnehmers Augenbewegungen mit dem Eyetracker. Hinweis: In der vorliegenden Studie verwendete Eye-Tracker ermöglicht remote Eye Tracking mit einer Sampling-Rate von 500 Hz.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Test- und Messgeräte.<ol>
<li>Testen Sie die Teilnehmer einzeln. Teilen Sie einfach die Teilnehmer mit den gesprochenen Sätzen zu hören, während sie die Bilder anzeigen. Fragen Sie ein Experimentator, den Teilnehmer auf dem Computer zu überwachen und zu stehen hinter des Teilnehmers und Ruhe sanft ihre Hände auf die Teilnehmer Schultern, plötzliche Bewegungen des Teilnehmers zu minimieren.</li>
		<li>Messen des Teilnehmers Augenbewegungen, die als automatische Reaktionen auf den sprachlichen Input mit dem Eyetracker entstehen. Hinweis: Die Aufgabe fragt nicht Teilnehmer zu bewussten Entscheidungen über die gesprochenen Sätze um ihre rechnerische Belastung zu minimieren. Der Eye-Tracker speichert automatisch die Augenbewegungen.</li>
		<li>Überwachung während des Tests: Verwenden Sie den live Viewer-Modus auf dem Computerbildschirm, ausgestellt von der Eye-Tracker während des Tests, um der Teilnehmer sieht Verhalten zu beobachten. Fragen des Experimentators, der Erhebung von Daten über die live Viewer-Modus der Experimentator signalisieren, wer hinter der Teilnehmer steht, den Teilnehmer neu auszurichten, wenn seine oder ihre Augen Blick aus dem Computerbildschirm wandert überwacht.</li>
	</ol>
</li>
</ol>5. Datenverarbeitung und-Analyse
<ol><li>Code der TeilnehmerInnen Fixierungen in zwei Interessengebiete. Daten-Viewer verwenden, um die zwei Interessengebiete zeichnen: BA-Ziel-Event-Bereich und BEI den Zielgruppen-Event-Bereich (siehe Abbildung 1). Open Data Viewer. Wählen Sie eines der Interesse Bereich Form Symbole auf der Symbolleiste. Verwenden Sie die Maus auf ein Feld rund um die Region zu ziehen als ein Interessengebiet definieren möchten. Sicherungsbereich Interesse im Ordner "Interesse Bereich festlegen". Zinsbereich auf andere Bilder anwenden. Hinweis: Die abgebildete Ereignis im oberen Bereich der Abbildung 1 entspricht des BA-Bau, damit die BA-Ziel-Ereignis und das Ereignis dargestellt im unteren Panel Spiele Abbildung 1b, daher das BEI Zielereignis. Die Software zur Kodierung verwendet ist Daten-Viewer, die mit der Eye-Tracker in der Studie verwendeten kommt. Andere Daten-Analyse-Software ist auch verfügbar.</li>
	<li>Analysieren Sie die Auge Blickmustern mit Daten-Viewer.<ol>
<li>Open Data Viewer. Wählen Sie die Probe Bericht Funktion aus dem Menü, das Zeitfenster für die Analyse (z. B. alle 200 ms für das Zeitfenster in der vorliegenden Studie) festlegen. Verwenden Sie die gleiche Funktion, Zeitschloss die Fixierung Proportionen im Bereich Interesse auf den Ausbruch des Markers für jeden Versuch. Exportieren Sie die raw-Daten in eine Excel-Datei mit der Exportfunktion aus dem Menü.</li>
		<li>Verwenden Sie die Excel-Funktionen, um die Fixierung Proportionen nach Ausbruch der Marker für jeden Bereich im Durchschnitt. Verwenden Sie die Excel-Funktionen, um die Fixierung Proportionen in jedem Zeitfenster von 200 ms über einen Zeitraum von 5200 ms (die mittlere Länge des Ziels Sätze + 200 ms) zu berechnen aus dem Beginn der Marker für die beiden Bereiche. Das Auge-Bewegungsdaten, Vertreter Ergebnisse unten detailliert zuweisen Sie lineare gemischt-Effekte Modelle. Hinweis: Die Verwendung von 200 ms als ein Zeitfenster basiert auf dem Standardverfahren für Kind Auge Blick Datenanalyse in der Literatur12,13,18,19,45, 46,47, und es wird allgemein angenommen, dass es ca. 200 ms braucht, um die Auswirkungen von linguistischen Markierungen am Auge Bewegungen48beobachten.</li>
	</ol>
</li>
</ol>

Die Autoren haben nichts preisgeben.

In der aktuellen Studie präsentieren wir eine Eyetracking-Paradigma, die direkt und effektiv die Satz-Verständnis-Fähigkeiten von Kindern mit Autismus einschätzen kann. Wir fanden, dass 5-jährige Kinder mit Autismus, wie ihre Altersgenossen Alter abgestimmt TD Auge Blickmustern ausgestellt, die effektive und schnelle Nutzung der sprachlichen Signale in Echtzeit-Satz Verständnis widerspiegeln.
Die Ergebnisse belegen, dass Eye-Tracking (insbesondere die visuelle Welt-Paradigma) ein sensibler Maß...

Satz Verständnis beruht auf der Fähigkeit, schnell zu integrieren, verschiedene Arten von sprachlichen und nichtsprachlichen Informationen1,2,3,4,5,6 , 7 , 8 , 9 , 10 , 11. vorherige Forschung hat festgestellt, dass Jugendliche in der Regel entwickeln inkrementell (TD) Kinder zu berechnen, die Bedeutung eines Satzes mit sprachlichen und nichtsprachlichen Hinweise12,13,14, 15,16,17,18,19. Allerdings gibt es derzeit ein Mangel an Forschung erforschen wie Vorschulkinder mit Autismus verstehen ein Satzes mit verschiedenen Arten von Cues. Die Mechanismen, die ihr Verständnis der Satz bleibt weitgehend unklar.
Es ist allgemein anerkannt, dass es enorme Variabilität in der sprachlichen Fähigkeiten von Kindern mit Autismus, vor allem in ihrer expressiven Sprache; zum Beispiel, einige Kinder mit Autismus haben relativ gute strukturelle Sprache, einige Weisen Defizite bei der lexikalischen und grammatischen Domänen, einige zeigen beeinträchtigt Grammatik und nie erlangen einige funktionelle gesprochene Sprache20,21 ,22,23,24,25. Darüber hinaus scheint die frühere Forschung darauf hin, dass ihre rezeptive Sprache relativ mehr beeinträchtigt als ihre expressive Sprache26,27,28,29. Die meisten Untersuchungen, die Satz-Verständnis-Fähigkeiten von Kindern mit Autismus bewertet hat offline Aufgaben (z. B. standardisierte Tests, Betreuer Berichte) verwendet haben, und die Ergebnisse deuten darauf hin, dass ihr Satz Verständnis können möglicherweise besonders beeinträchtigt30,31,32,33,34,35,36,37. Jedoch hat es hingewiesen, dass schlechte Verständnis Fähigkeiten dieser Kinder Mangel an sozialen Reaktionsfähigkeit als auf Sprachverarbeitung Defizite38,39wahrscheinlicher Zusammenhang stehen. Beachten Sie, dass diese offline Aufgaben in der bisherigen Forschung häufig erfordern hohe Resonanz Forderungen oder Interaktionen mit den Experimentatoren, die besondere Schwierigkeiten für Kinder mit Autismus, darstellen könnte, da sie oft verschiedene herausfordernde Verhaltensweisen zeigen oder Symptome. Infolgedessen können interagieren mit den hohen Anforderungen der Aufgabe und Kommunikation und maskieren ihre Fähigkeiten Verständnis [finden Sie einen Überblick über Methoden zur Bewertung der rezeptiven Sprachentwicklung bei Kindern mit Autismus, Kasari Et Al. (2013)27 und Plesa-Skwerer Et Al. () 2016)29]. So sind experimentelle Paradigmen, die diese Störfaktoren eine bessere Kontrolle erforderlich, um weiter zu verstehen, die Art der Strafe-Mechanismen bei Autismus.
In der aktuellen Studie präsentieren wir eine Eyetracking-Paradigma, die direkt und effektiv Satz Verständnis Fähigkeiten von Kindern mit Autismus einschätzen kann. Im Vergleich zu offline Aufgaben, Eyetracking-testet ein empfindlicher Paradigma, Kinder Verständnis Fähigkeiten unter Beweis. Es ist empfindlich gegenüber den zeitlichen Verlauf des Prozesses verstehen und erfordert keine explizite Motor oder Sprache Antworten der Teilnehmer, so dass es eine vielversprechende Methode, jüngere Kinder und minimal verbalen Kinder mit Autismus zu studieren. Darüber hinaus erfassen wir Augenbewegungen als automatische Reaktionen auf sprachlichen Input statt Messung der Augenbewegungen, die bewusste Antworten auf sprachlichen Input zu begleiten.

<table><tbody><tr><td>EyeLink 1000 plus Eyetracker&nbsp;</td><td>SR Research GmbH</td><td></td><td>&nbsp; Der EyeLink 1000 plus ermöglicht Remote-Eye-Tracking ohne Kopfstütze. Der Eyetracker gibt Auskunft über den Teilnehmer s Blickpunkt mit einer Abtastrate von 500 Hz und einer Genauigkeit von 0,5 Grad Blickwinkel.</td></tr></tbody></table>

mit hilfe der visuellen welt paradigma satz verständnis in mandarin-sprachigen kindern mit autismus zu studieren

Using the Visual World Paradigm to Study Sentence Comprehension in Mandarin-Speaking Children with Autism

Satz Verständnis beruht auf der Fähigkeit, unterschiedliche Arten von sprachlichen und nichtsprachlichen Informationen schnell zu integrieren. Allerdings gibt es derzeit ein Mangel an Forschung erforschen wie Vorschulkinder mit Autismus Sätze mit verschiedenen Arten von Cues zu verstehen. Die Mechanismen Satz Verständnis bleibt weitgehend unklar. Die vorliegende Studie zeigt ein Protokoll, um den Satz Verständnis Fähigkeiten der Kinder im Vorschulalter mit Autismus untersuchen. Genauer gesagt, wird eine visuelle Welt Paradigma Eye-Tracking verwendet, um das Moment zum Satz Verständnis bei den Kindern zu erkunden. Das Paradigma hat mehrere Vorteile. Zuerst, es reagiert empfindlich auf den zeitlichen Verlauf des Satzes Verständnis und somit bieten reichhaltige Information über wie Satz Verständnis im Laufe der Zeit entfaltet. Zweitens bedarf es geringe Aufgabe und Kommunikation Anforderungen, so ist es ideal für Kinder mit Autismus zu testen. Um die rechnerische Belastung der Kinder weiter zu minimieren, Augenbewegungen der vorliegenden Studie Maßnahmen, die entstehen als automatische Reaktionen auf sprachlichen Input, anstatt Messung der Augenbewegungen, die bewusste Antworten auf gesprochene Anweisungen zu begleiten.

Die vorliegende Studie nutzt Minimalpaare wie Beispiele 1a und 1 b um zu untersuchen, ob und wie schnell können Kinder mit Autismus Ereignisinformationen in zwei morphologische Marker während Echtzeit-Satz Verständnis kodiert. Es wurde vorausgesagt, dass wenn sie schnell und effektiv Ereignisinformationen in beiden Marker während Echtzeit-Satz Verständnis verwenden können, dann sie mehr bei der BA-Ziel-Veranstaltung beim BA hören als wenn Anhörung BEI aussehen sollte. Auch sollten sie meh...

Wir präsentieren Ihnen ein Protokoll, um die Verwendung von morphologischen Hinweise während der Echtzeit-Satz Verständnis von Kindern mit Autismus untersuchen.

Mit Hilfe der visuellen Welt Paradigma Satz Verständnis in Mandarin-sprachigen Kindern mit Autismus zu studieren

Sentence comprehension relies on the ability to rapidly integrate different types of linguistic and non-linguistic information. However, there is ...

Diese Methode kann helfen, wichtige Fragen beim Verständnis der Sprachfähigkeiten von Kindern mit Autismus zu beantworten, z. B. ob sie einen Satz sowohl mit sprachlichen als auch mit nicht-linguistischen Informationen verstehen können. Die Hauptvorteile dieser Methode sind, dass sie empfindlich auf den Zeitcode des Satzverständnisses reagiert und einen minimalen Aufgaben- und Kommunikationsbedarf erfordert. Diese Methode zeichnet einfach Augenbewegungen als automatische Reaktionen auf sprachliche Inputs auf, ohne die Teilnehmer zu bewussten Beurteilungen über den Input zu auffordern, wodurch das Rechenmodell der Teilnehmer erheblich reduziert wird.Beginnen Sie mit der Erstellung von Testreizen, die aus 12 visuellen Zielelementen und zwei gesprochenen Sätzen bestehen, die die morphologischen Marker BA und BEI enthalten. Erstellen Sie ein visuelles Bild aus einer Vorlage in der Bildbearbeitungssoftware, in dem jedes Bild zwei Bilder enthält. Doppelklicken Sie auf die Vorlage, um sie zu öffnen.Passen Sie die Breite, Höhe, Auflösung und Farbtiefe in den Popupmenüs an. Geben Sie die entsprechenden Parameter ein. Kehren Sie dann die Ereignisrollen der beiden Charaktere in den beiden Bildern um.Klicken Sie auf Dateiexport. Als Nächstes richten Sie das Mikrofon ein und öffnen Sie die Audiobearbeitungssoftware, um die gesprochenen Sätze zu konstruieren. Wählen Sie Mono Sound im neuen Menü aufzeichnen aus.Stellen Sie die Aufnahmebedingungen ein, indem Sie auf die Option Samplerate von 44, 100 Hertz klicken. Klicken Sie auf die Schaltfläche Aufzeichnen. Notieren Sie schließlich die gesprochenen Sätze, indem Sie einen einheimischen Pekinger Mandarin-Sprecher bitten, die Sätze auf kindgesteuerte Weise zu produzieren.Speichern Sie die Aufnahmen, indem Sie auf Speichern klicken. Beginnen Sie damit, dass der Teilnehmer vor dem Display-Monitor des Remote-Eye-Trackers sitzt. Stellen Sie den Abstand zwischen den Augen des Teilnehmers und dem Monitor um 60 Zentimeter ein.Führen Sie die Standardkalibrierungs- und Validierungsverfahren durch, indem Sie die Teilnehmer bitten, sich in zufälliger Folge auf ein Raster von fünf Fixierungszielen zu fixieren. Bitten Sie den Teilnehmer dann, die gesprochenen Sätze zu hören, während er die Bilder betrachtet. Haben Sie einen Experimentator, um den Teilnehmer am Computer zu überwachen, und einen, der hinter dem Teilnehmer steht und sanft die Hände auf die Schultern des Teilnehmers legt, um die plötzlichen Bewegungen des Teilnehmers zu minimieren.Lassen Sie den Teilnehmer als Nächstes die Aufgabe abschließen, Augenbewegungen zu messen, die als automatische Antworten auf den sprachlichen Input entstehen. Nachdem die Aufgabe abgeschlossen ist, zeigen Sie die Daten an, und definieren Sie zwei Interessenbereiche, den BA-Zielereignisbereich und den ZIELereignisbereich VON BEI, indem Sie eines der Formsymbole für Interessenbereiche auf der Symbolleiste auswählen und ein Feld um die Region zeichnen, die als Interessenbereich definiert werden soll. Speichern Sie den Interessenbereich im Ordner Interessenbereich einrichten.Wählen Sie schließlich den Zinsperioden-Manager aus dem Menü aus, um das Zeitfenster für die Analyse auf alle 200 Millisekunden festzulegen. Verwenden Sie dieselbe Funktion, um die Fixierungsproportionen in den Zinsbereichen für den Beginn der Markierung für jede Testversion zu sperren, und verwenden Sie die Funktion Interessengebietsbericht, um die Rohdaten in eine Excel-Datei zu exportieren. Verwenden Sie die Excel-Funktionen, um die Fixierungsproportionen nach dem Beginn des Markers für jeden Bereich zu durchschnittlich.Verwenden Sie dann die Excel-Funktionen, um die Fixierungsproportionen in jedem Zeitfenster von 200 Millisekunden über einen Zeitraum von 5, 200 Millisekunden ab dem Beginn des Markers für die beiden Bereiche zu berechnen. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Autismusgruppe Augenbewegungsmuster anzeigte, die der altersgerechten TD-Gruppe ähnelten. Beide Gruppen zeigten mehr Fixierungen auf das BA-Zielereignis, wenn sie BA hörten, als sie BEI hörten, und die nach dem Beginn des Objekts np und vor dem Beginn des Adverbs stattfanden.Um genau zu sein, trat das Ereignis in der TD-Gruppe während des Fensters zwischen 1, 400 und 1, 600 Millisekunden auf. Während, der Effekt trat in der Autismus-Gruppe während des Fensters zwischen 1, 800 und 2, 000 Millisekunden. Nach seiner Entwicklung wurde das Paradigma erfolgreich verwendet, um typische Entwicklungsfähigkeiten von Kindern zu testen.Unser Labor hat nun das Paradigma auf das Studium der Sprachverständnisfähigkeiten bei Vorschulkindern mit Autismus erweitert. Wenn wir bedenken, dass wir mit speziellen Populationen arbeiten, zeigen Kinder mit Autismus oft verschiedene Arten von herausfordernden Verhaltensweisen oder Symptomen, insbesondere in einer unbekannten Umgebung, daher muss vor und während des Tests besonders viel Sorgfalt walten. Vor dem Experiment ist es wichtig, dass die Experimentatoren die Teilnehmer an die experimentelle Umgebung anklimatisieren.Während des Tests müssen die Experimentatoren die Teilnehmer möglicherweise umleiten und sie auffordern, sich mehrmals auf dem Computerbildschirm neu anzuordnen.

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