Messung des statistischen Lernens über Modalitäten und Domänen in Kindern im schulalterten Alter über eine Online-Plattform und Neuroimaging-Techniken

Hier wird ein Protokoll vorgestellt, das eine Reihe kinderfreundlicher statistischer Lernaufgaben einführt, die darauf ausgerichtet sind, das Lernen von zeitlichen statistischen Mustern von Kindern in verschiedenen Bereichen und sensorischen Modalitäten zu untersuchen. Die entwickelten Aufgaben sammeln Verhaltensdaten mithilfe der webbasierten Plattform und der aufgabenbasierten funktionellen Magnetresonanztomographie (fMRI) zur Untersuchung des neuronalen Engagements während des statistischen Lernens.

Die Fähigkeit, Muster aus Inputs zu extrahieren, ist die Grundlage für die Sprach- und kognitive Entwicklung. Die Technik kann sich damit befassen, ob die bemerkenswerte Heterogenität des statistischen Lernens bei Kindern durch domänenallgemeine oder domänenspezifische Mechanismen erklärt wird. Unser Protokoll ermöglicht die Messung des statistischen Lernens über Domänen und Modalitäten innerhalb von Individuen hinweg, ist kinderfreundlich und kombiniert webbasiertes Verhalten mit laborbasierten Neuroimaging-Techniken.

Diese Methode wird Einen Einblick in die Lernrahmen der Sprachentwicklung geben. Wenn unser Protokoll in speziellen Bevölkerungsgruppen angewendet wird, kann es auch unser Verständnis von Sprachlernschwierigkeiten verbessern. Wir sind dabei, unsere Aufgaben der Forschungsgemeinschaft auf Zenodo und GitHub zugänglich zu machen.

Wir ermutigen andere Forscher, unsere Aufgaben zu reproduzieren, sobald sie verfügbar sind. Um ein webbasiertes Protokoll auszuführen, navigieren Sie zunächst zum webbasierten paradigmen statistischen Lernen. Für die Silbe Aufgabe, stellen Sie dem Teilnehmer einen Alien und sein Lieblingswort in seiner fremden Sprache vor. Doe.

Informieren Sie den Teilnehmer, dass er die Sprache des Aliens hören wird, und denken Sie daran, die Leertaste zu drücken, wenn sie das Lieblingswort hören. Lassen Sie den Teilnehmer vor der Eingewöhnungsphase eine Übungsstudie absolvieren, in der er die Leertaste drücken muss, sobald das Lieblingswort des Aliens gehört wird. Weisen Sie den Teilnehmer während der Testphase an, eine der beiden Sequenzen auszuwählen, die vertrauter klingen.

Die Zielsequenz wird in der Einarbeitungsphase dargestellt. Klaptoo die Foliensequenz wird nicht vorher präsentiert worden sein. Klaptoo In der Tonaufgabe informieren Sie den Teilnehmer, dass er die Alien-Lieblingsnote in seinem Volkslied verfolgen muss.

Die Testphase folgt dem gleichen Entwurf wie die Silbe. In der Bildaufgabe, informierte den Teilnehmer, dass sie einen speziellen Alien als gruppe von Aliens Lineup verfolgen müssen, um ein Raumschiff zu betreten. Während der Testphase präsentieren beide Ziele in der Einarbeitungsphase und Foliendrillinge, die dem Teilnehmer nicht zuvor zu zweit gesehen wurden.

In der Briefaufgabe informierte der Teilnehmer, dass sie den Überblick über die Aliens Lieblingszeichen zu halten. Als der Alien Schilder für eine Parade hochhält. Damit sich vor allem Kinder in der Scannerpraxis beim MRT-Scannen mit einem Mockscanner wohlfühlen können.

Stellen Sie den Teilnehmer dem Mock-Scanner oder der Gehirnkamera und seinem Scan-Kumpel vor. Erklären Sie, dass der Zweck des Scan-Kumpels darin besteht, sie in Gesellschaft zu halten und ihnen zu helfen, wenn sie etwas benötigen. Der Scan-Kumpel wird den Teilnehmer auch sanft daran erinnern, still zu bleiben, wenn zu viel Bewegung von der Kamera erkannt wird.

Stellen Sie den Teilnehmer das statistische Lernparadigma vor und lassen Sie ihn einen kurzen Teil der Aufgabe auf einem Computer ausführen. Nachdem Sie die Aufgabe abgeschlossen haben, helfen Sie dem Teilnehmer in den Mock-Scanner und spielen Sie kinderfreundliche Videos ab, um sich an den Ton und das Video zu akklimatisieren. Wenn der Teilnehmer bereit ist, spielen Sie ein paar vorab aufgezeichnete Scanner oder Soundclips ab, um sie auf die Geräusche vorzubereiten, die durch das echte MRT erzeugt werden.

Während dieser Zeit, lassen Sie den Teilnehmer üben, still zu bleiben und mit dem Scan-Kumpel zu arbeiten. Wenn der Teilnehmer mit dem Mock-Scanner vertraut ist, bestätigt, dass das FMRI-Datenerfassungsprotokoll auf dem MRT-Erfassungscomputer entsprechend eingerichtet ist. Lassen Sie den Teilnehmer bequem auf dem Bett des MRT-Scanners liegen, mit Kopfhörern, die ihre Ohren vor dem Scannergeräusch und einem Reaktionspad in der Hand schützen.

Platzieren Sie zusätzliche Polsterung um den Kopf des Teilnehmers, um eine begrenzte Kopfbewegung während der Datenerfassung zu gewährleisten und dem Teilnehmer die Möglichkeit eines Scan-Buddys zu geben. Geben Sie dem Teilnehmer einen Squeeze Ball, mit dem er benachrichtigt werden kann, wenn er beunruhigt ist oder anhalten muss, und legen Sie die Kopfspule über den Kopf des Teilnehmers. Nachdem Sie den Teilnehmer am Scanbett ausgerichtet haben, registrieren Sie einen neuen Teilnehmer am Erfassungscomputer und wählen Sie das richtige Scanprotokoll aus.

Legen Sie das Scanbett und den Teilnehmer in die Bohrung des MRT ein und zeigen Sie dem Teilnehmer einen Film, während Sie einen strukturellen MRT-Scan erwerben. Damit der Teilnehmer eine akustische Aufgabe ausführen kann, verwenden Sie ein Ansprechsystem, das an den Kopfhörer angeschlossen ist, um den Teilnehmer zu informieren. Jetzt werden wir ein Knopfdruckspiel spielen.

Sie werden die Aliens hören, Worte sagen und Musik spielen, denken Sie daran, die Taste auf dem Antwort-Pad zu drücken, wenn Sie den Ton hören, den Sie hören. Nachdem Sie die Anweisungen gegeben haben, starten Sie das Paradigma auf dem Präsentationscomputer, um die Erfassung der auditiven statistischen Lerndaten zu ermöglichen. Für eine visuelle Aufgabe informieren Sie den Teilnehmer.

Jetzt werden Sie die Bilder der Aliens und die Buchstaben sehen. Immer wenn Sie die Bilder sehen, die Sie suchen, drücken Sie die Taste auf Ihren Antwortpads. Nach der Anweisung starten Sie das Paradigma auf dem Präsentationscomputer, um die visuellen statistischen Lerndaten zu erfassen.

Sobald der Teilnehmer das Paradigma abgeschlossen hat, stoppen Sie die MRT, entfernen Sie den Teilnehmer sicher aus dem Inneren des Scanners und entfernen Sie die Kopfspule. In der webbasierten statistischen Lernaufgabe. Die Kinder schnitten unter allen Bedingungen, die auf ein erfolgreiches statistisches Lernen auf Gruppenebene hindeuten, deutlich besser ab als ein Chancenniveau von 0,5.

Die mittlere Reaktionszeitneigung war negativ und im Silbezustand deutlich unter Null und im Buchstabenzustand geringfügig signifikant, was auf eine schnellere Beschleunigung der Zielerkennung während der Einarbeitungsphase in den sprachlichen Aufgaben hindeutet. Die mittlere Reaktionszeitneigung war nicht signifikant von Null im Bild oder der Tonbedingung, trotz Desviduzess in den Offline-Messgrößen der Genauigkeit. Hier werden vorläufige FMRI-Ergebnisse auf der Grundlage von Daten von neun sich entwickelnden Schulkindern gezeigt, die auditive und visuell statistische Lernaufgaben absolviert haben.

Beim Vergleich strukturierter Blöcke mit zufälligen Blöcken wurden signifikante Cluster in einer Vielzahl von Hirnregionen beobachtet, abhängig vom Stimulustyp. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass das aktuelle Aufgabendesign empfindlich auf die Erkennung lernbedingter hämodynamischer Veränderungen im Gehirn von Kindern reagiert. Repräsentative Befunde bei Erwachsenen deuten darauf hin, dass die strukturierten Sequenzen durch eine deutlich schnellere Reaktionszeit im strukturierten Zustand erlernbar sind, verglichen mit der Zufallszustände in allen In-Scanner-Aufgaben mit Ausnahme der Tonaufgabe.

Wir ermutigen Forscher, andere individuelle Differenzmaßnahmen einzubeziehen, um besser zu verstehen, wie Variabilität und statistisches Lernen zwischen Domänen und Modalitäten mit Prozessen auf höherer Ebene zusammenhängt. Dieses Protokoll ist ein erster Schritt, um zu abarbeiten, wie individuelle Unterschiede im statistischen Lernen sowohl bei der typischen als auch bei der atypischen Entwicklung unterschiedliche Sprachergebnisse berücksichtigen können.