Name: Utilizando el paradigma de mundo Visual para el estudio de comprensión de la frase en mandarín-los niños con autismo (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2018-10-03T15:00:00.000+00:00
Duration: 6 min 15 s
Description: Aprenda a evaluar la comprensión de frases en niños con autismo mediante el seguimiento ocular y marcadores morfológicos BA y BEI. Este método revela patrones de procesamiento lingüístico en tiempo real.

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Este trabajo fue financiado por la Fundación Nacional de ciencias sociales de China [16BYY076] a Peng Zhou y la ciencia Fundación de Beijing Universidad de lengua y cultura en los fondos de Investigación Fundamental para las universidades Central [15YJ050003]. Los autores agradecemos a los niños, padres y profesores en la plataforma de autismo Enqi y Taolifangyuan jardín de niños en Beijing, China, por su apoyo en el estudio de la marcha.

Este estudio ha sido aprobado por el Comité de ética de la escuela de medicina en la Universidad Tsinghua. Consentimiento se ha obtenido de todos los participantes incluidos en el estudio.
1. participante selección y preparación del estudio
<ol><li>Reclutan a niños en edad preescolar con autismo habla chino mandarín. Nota: Su diagnóstico debe confirmarse por los neurólogos pediátricos en los hospitales con DSM-IV-TR40 o41 de DSM-5 y, idealmente, el número de participantes debe ser no menos de 15. El presente estudio reclutó a 25 participantes con diagnóstico confirmado.</li>
	<li>Evaluar a cada participante independientemente utilizando instrumentos de diagnóstico estándar de oro como el programa de observación diagnóstica de autismo42.</li>
	<li>Medida del índice de inteligencia verbal de los participantes utilizando el Wechsler preescolar y primaria escala de inteligencia-IV (CN), un examen de IQ estandarizado diseñado para mandarín-los niños entre las edades de 2-6 y 6-1143. Nota: Las puntuaciones de IQ verbales de los niños con autismo en el presente estudio fueron todos sobre 80. Estaban todos los niños de alto funcionamiento con autismo.</li>
	<li>Calcular la longitud media de cada participante de elocución (MLU) dividiendo el número total de palabras por el número de expresiones en cada muestra de discurso. Grabar 100 expresiones para cada participante desde sus interacciones con los padres o maestros. Luego, calcular el MLU dividiendo el número total de palabras en expresiones de cada participante por 100. Nota: MLU indica niveles de complejidad de oración del participante.</li>
	<li>Reclutar a niños de TD. Idealmente coincidan con los niños de TD a los niños con autismo para la edad (Grupo 1 de la TD), MLU (TD group 2) e índice de inteligencia verbal (TD group 3). Nota: El presente estudio reclutó a 50 niños de TD (25 niños y 25 niñas) de jardines de infantes locales. 25 emparejó a los niños con autismo y 25 emparejado a los niños con autismo para MLU e índice de inteligencia verbal.</li>
</ol>2. calentamiento
<ol><li>Invitar a los participantes para una sesión de calentamiento antes de la prueba real. Introducir al participante en el entorno de investigación e interactuar con él o ella para establecer un buen rapport. Nota: Esto puede hacer el mismo día de la sesión de evaluación u organizado en un día diferente. En la sesión de calentamiento, dos experimentadores normalmente participan e interactúan con el participante utilizando juguetes y accesorios.</li>
</ol>3. las condiciones y diseño Experimental
<ol><li>La construcción de los estímulos de prueba. Crear elementos de destino 12, cada una compuesta por un estímulo visual y dos frases habladas que contiene los marcadores morfológicos BA y BEI, respectivamente. Construir las frases habladas usando la misma estructura: marcador morfológico, frase de sustantivo (NP), adverbio + verbo frase (VP) (ver ejemplos 1a y 1b a continuación). Nota: El marcador BA indica que el siguiente NP es el receptor del evento de celebración (ver 2a), y BEI indica que el siguiente NP es el iniciador del evento (vea 2b). SN sujeto de una frase en chino mandarín puede ser omitido a menudo cuando el referente del NP es contextualmente disponible. Ejemplo: (1) a. BA shizi qingqingdi bao-le qilai. 
	         Suavemente Levante León BA Significado: Alguien sostiene suavemente el León. b. BEI shizi qingqingdi bao le qilai. 
	         Suavemente Levante BEI León Significado: Alguien suavemente es sostenido por el León. (2) a. BA + [NP]destinatario b. BEI + [NP]iniciador<ol>
<li>Uso de Pixelmator (u otro editor de imagen) para crear imágenes visuales. Pixelmator abierto. Haga clic en el icono de Pixelmator. Crear una imagen visual de una plantilla. En el selector de plantilla, haga clic en Mostrar detalles . Haga doble clic en la plantilla para abrirlo. Ajustar el ancho, altura, resolución y profundidad de color de los menús emergentes. Introduzca los parámetros relevantes. Haga clic en Aceptar.</li>
		<li>Uso de Praat (u otro editor de audio) para la construcción de oraciones habladas. Configurar el micrófono. Abierto Praat. Haga clic en el icono de Praat. Seleccione Registro Mono sonido desde el menú de nuevo . Establecer las condiciones de grabación haciendo clic en la opción muestra de 44100. Haga clic en el botón grabar .</li>
		<li>Anote las frases habladas pidiendo Beijing Mandarin-hablante nativo para producir las oraciones de una manera dirigida por el niño. Guardar los registros haciendo clic en Guardar. Nota: Por lo general, elementos de objetivo de 12 a 16 se construyen para los estudios de comprensión de oración con los niños. Estímulos de prueba se pueden crear utilizando otra imagen y editores de audio para un estudio de mundo visual.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Construir imágenes visuales, cada una con dos cuadros. Las dos imágenes representan el mismo evento que involucran los mismos personajes. Invertir los papeles de eventos (iniciador o destinatario) de los dos personajes en las dos imágenes. Hacer un cuadro compatible con la construcción que contiene BA (evento BA-objetivo) y con la construcción que contengan BEI (evento de BEI-blanco). Un ejemplo se proporciona en la figura 1. Nota: Esta figura ha sido reimpreso con permiso de Zhou y Ma (2018)19.</li>
	<li>Contrapeso y aleatorización: dividir los ensayos del objetivo en dos listas experimentales, con un participante viendo cada estímulo visual pero a sólo una de las frases grabadas para el estímulo. Contrapesar las frases habladas que contienen BA y BEI a través de las dos listas experimentales, con construcciones de 6 que contienen BA y 6 que contienen BEI. Agregar relleno 12 artículos en cada lista experimental y organizar los ensayos blanco y relleno en un orden aleatorio. Asignar aleatoriamente los participantes a las dos listas.</li>
</ol>4. procedimiento experimental
<ol><li>Procedimiento de seguimiento de ojo.<ol>
<li>Invitar a los participantes a sentarse cómodamente delante del monitor de pantalla del perseguidor del ojo remoto. Ajuste la distancia entre los ojos de los participantes y el monitor unos 60 cm. realizar los procedimientos estándar de calibración y validación preguntando a los participantes a fijar en una cuadrícula de cinco objetivos de la fijación en la sucesión al azar.</li>
		<li>Presentan a los participantes con una frase hablada mientras que están viendo una imagen visual, como hecho en el mundo visual estándar paradigma10,44. Utilice la opción de seguimiento de ojo monocular mediante el seguimiento del ojo que está en el mismo lado que el iluminador del perseguidor del ojo. Grabar movimientos del ojo del participante mediante el rastreador de ojos. Nota: El rastreador de ojos utilizado en el presente estudio permite distancia ojo-seguimiento con una frecuencia de muestreo de 500 Hz.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Pruebas y medición.<ol>
<li>Prueba a los participantes individualmente. Simplemente dígale a los participantes escuchar las frases habladas mientras que están viendo las fotos. Pregunte a un experimentador a supervisar al participante en el equipo y uno detrás del participante y descansar suavemente sus manos sobre los hombros de los participantes para reducir al mínimo los movimientos repentinos del participante.</li>
		<li>Medir los movimientos de ojo del participante que surgen como respuestas automáticas a la entrada lingüística utilizando el rastreador de ojos. Nota: La tarea no pida a los participantes para hacer cualquier juicios conscientes sobre las oraciones habladas para reducir al mínimo su carga computacional. El perseguidor del ojo registra automáticamente los movimientos del ojo.</li>
		<li>Monitoreo durante la prueba: utilizar el modo de visor directo en la pantalla del ordenador, exhibida por el perseguidor del ojo durante la prueba, para observar el participante de buscando comportamiento. Pregunte al experimentador, que supervisa la colección de datos mediante el modo de visor directo a la señal del experimentador, que está detrás de los participantes para reorientar al participante si su mirada vaga apagado la pantalla del ordenador.</li>
	</ol>
</li>
</ol>5. Análisis y tratamiento de los datos
<ol><li>Código de fijaciones de los participantes en dos áreas de interés. Utilizar el visor de datos para dibujar las áreas de dos interés: zona de eventos BA-objetivo y BEI-objetivo evento zona (ver figura 1). Visor de datos. Seleccione uno de los iconos de forma de zona de interés en la barra de herramientas. Usa el ratón para arrastrar un cuadro alrededor de la región que desea definir como un área de interés. Guardar el área de interés en la carpeta de sistema de zona de interés. El área de interés se aplican a otras imágenes visuales. Nota: El evento representado en el panel superior de la figura 1 coincide con la construcción de BA, por lo tanto el evento BA-blanco y el evento representan en el inferior panel partidos figura 1b, por lo tanto, el evento at target. El software utilizado para la codificación de datos es Data Viewer, que viene con el rastreador de ojos utilizado en el estudio. También hay otro software de análisis de datos.</li>
	<li>Analizar los patrones de mirada del ojo usando el visor de datos.<ol>
<li>Visor de datos. Seleccione la función de informe de muestra en el menú para configurar las ventanas de tiempo para el análisis (por ejemplo, cada 200 ms para la ventana de tiempo en el presente estudio). Utilizar la misma función para la fijación de proporciones de tiempo de bloqueo en las áreas de interés con la aparición del marcador para cada ensayo. Exportar los datos en un archivo de excel usando la función exportar en el menú.</li>
		<li>Utilizar las funciones de excel en un promedio de las proporciones de fijación después de la aparición del marcador en cada área. Utilizar las funciones de excel para calcular las proporciones de fijación en cada ventana de tiempo de 200 ms durante un período de 5200 m (la longitud media de las frases de destino + 200 ms) desde el inicio del marcador para las dos áreas. Aplicar modelos de efectos mixtos lineales a los datos de movimiento de ojo, en representante de resultados a continuación. Nota: El uso de 200 ms como una ventana de tiempo se basa en el procedimiento estándar para el análisis de datos de mirada ojos de hijo en la literatura12,13,18,19,45, 46,47y generalmente se supone que tarda unos 200 ms para observar los efectos de los marcadores lingüísticos en ojo movimientos48.</li>
	</ol>
</li>
</ol>

Los autores no tienen nada que revelar.

En el presente estudio, presentamos un paradigma de eye-tracking que puede evaluar directamente y efectivamente las capacidades de comprensión de la frase de niños con autismo. Encontramos que los niños de 5 años con autismo, como sus compañeros de TD de edad comparable, exhiben patrones de mirada ojos que reflejan un uso efectivo y rápido de señales lingüísticas durante la comprensión de la oración en tiempo real.
Los resultados proporcionan evidencia que el eye-tracking (en particular, el pa...

Comprensión de la oración se basa en la habilidad para integrar rápidamente diferentes tipos de información lingüística y no lingüística1,2,3,4,5,6 , 7 , 8 , 9 , 10 , 11. previa investigación ha encontrado que jóvenes suelen desarrollar niños (TD) incrementalmente calcular el significado de una frase utilizando tanto lingüístico como no lingüístico señales12,13,14, 15,16,17,18,19. Sin embargo, actualmente existe una escasez de investigación explorando cómo en edad pre-escolar con autismo comprende una oración utilizando diferentes tipos de señales. Los mecanismos subyacentes a la comprensión de la frase sigue siendo en gran parte confusa.
Se reconoce generalmente que existe una enorme variabilidad en las capacidades de lenguaje de niños con autismo, especialmente en su lenguaje expresivo; por ejemplo, algunos niños con autismo tienen relativamente buen lenguaje estructural, algunos exhiben déficit en dominios léxicos y gramaticales, algunos demuestran problemas de gramática y algunos nunca adquieran lenguaje hablado funcional20,21 ,22,23,24,25. Además, investigaciones anteriores parecen sugerir que su lenguaje receptivo es relativamente más deteriorada de su lenguaje expresivo26,27,28,29. Mayoría de los estudios que ha evaluado la capacidad de comprensión de oración de niños con autismo han utilizado tareas offline (por ejemplo, estandarizado de pruebas, informes de cuidador) y los resultados sugieren que podría ser su capacidad de comprensión de la frase particularmente deteriorada30,31,32,33,34,35,36,37. Sin embargo, se ha señalado que habilidades de comprensión pobre más probable se relacionan con falta total de estos niños y niñas de la sensibilidad social que a déficits38,39el procesamiento del lenguaje. Nota que estas tareas fuera de línea utilizadas en investigaciones anteriores a menudo requieren respuesta demandas o interacción con los experimentadores, que puedan presentar dificultades especiales para los niños con autismo, ya que a menudo exhiben diferentes comportamientos problemáticos o síntomas. Como resultado, pueden interactuar con las altas exigencias de la tarea y la comunicación y sus habilidades de comprensión de la máscara [para una visión general de los métodos para la evaluación de lenguaje receptivo en niños con autismo, vea Kasari et al., (2013)27 y Plesa-Skwerer et al. () 2016)29]. Así, paradigmas experimentales que pueden mejorar el control de estos factores de confusión deben comprender más la naturaleza de los mecanismos de procesamiento de oración en el autismo.
En el presente estudio, presentamos un paradigma de eye-tracking que puede directa y efectivamente evaluar habilidades de comprensión de oración de los niños con autismo. En comparación con tareas fuera de línea, seguimiento de ojo más sensible prueba paradigma para demostrar habilidades de comprensión de los niños. Es sensible al curso del tiempo del proceso de comprensión y no requiere motor explícita o respuestas de la lengua de la participante, lo que es un método prometedor para el estudio de los niños más pequeños y mínimamente verbales niños con autismo. Además, se registran movimientos oculares como respuestas automáticas a la entrada lingüística en vez de medir los movimientos oculares que acompañan a las respuestas conscientes a la entrada lingüística.

<table><tbody><tr><td>EyeLink 1000 plus eye tracker&nbsp;</td><td>SR Investigación Ltda.</td><td></td><td>&nbsp; El EyeLink 1000 plus permite el seguimiento ocular remoto, sin necesidad de un soporte para la cabeza. El rastreador ocular proporciona información sobre el participante. s a una frecuencia de muestreo de 500 Hz, y tiene una precisión de 0,5 grados de ángulo visual.</td></tr></tbody></table>

utilizando el paradigma de mundo visual para el estudio de comprensión de la frase en mandarín-los niños con autismo

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

Comprensión de la oración se basa en la habilidad para integrar rápidamente diferentes tipos de información lingüística y no lingüística. Sin embargo, actualmente existe una escasez de investigación explorando cómo en edad pre-escolar con autismo entender oraciones utilizando distintos tipos de señales. Los mecanismos subyacentes frase comprensión sigue siendo en gran parte confuso. El presente estudio presenta un protocolo para examinar las habilidades de comprensión de oración de niños preescolares con autismo. Más específicamente, un paradigma de mundo visual de eye-tracking se utiliza para explorar la comprensión de la frase de momento a momento en los niños. El paradigma tiene múltiples ventajas. En primer lugar, es sensible en el curso del tiempo de la comprensión de la frase y así puede proporcionar información rica sobre cómo se desarrolla la comprensión de la frase con el tiempo. En segundo lugar, se requiere mínimo demandas de tarea y de la comunicación, por lo que es ideal para las pruebas de los niños con autismo. Para minimizar aún más la carga computacional de los niños, las medidas actuales de estudio del ojo los movimientos que surgen como respuestas automáticas a la entrada lingüística en lugar de medir los movimientos oculares que acompañan a las respuestas conscientes a las instrucciones habladas.

El presente estudio utiliza pares mínimos como en los ejemplos 1a y 1b para investigar si y cómo rápidamente los niños con autismo pueden utilizar información de eventos codificado en dos marcadores morfológicos durante la comprensión de la oración en tiempo real. Se había predicho que si es capaces de usar rápida y eficazmente información de eventos en los dos marcadores durante la comprensión de la oración en tiempo real, entonces debe buscar más en el evento de BA-destino al oír BA que...

Presentamos un protocolo para examinar el uso de señales morfológicas durante la comprensión de la oración en tiempo real por los niños con autismo.

Utilizando el paradigma de mundo Visual para el estudio de comprensión de la frase en mandarín-los niños con autismo

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

Este método puede ayudar a responder preguntas clave para comprender las capacidades del lenguaje de los niños con autismo, como si pueden entender una oración utilizando información linguística y no linguística. Las principales ventajas de este método son que es sensible al código de tiempo de comprensión de la oración, y requiere una demanda mínima de tareas y comunicaciones. Este método simplemente registra los movimientos oculares como respuestas automáticas a la entrada linguística sin pedir a los participantes que proporcionen juicios conscientes sobre la entrada, reduciendo así significativamente el modelo computacional de los participantes.Comience por construir estímulos de prueba que consta de 12 elementos de destino visuales, y dos oraciones habladas que contienen los marcadores morfológicos BA y BEI. Cree una imagen visual a partir de una plantilla dentro del software de edición de imágenes, en la que cada imagen contiene dos imágenes. Haga doble clic en la plantilla para abrirla.Ajuste la anchura, la altura, la resolución y la profundidad de color en los menús emergentes. Introduzca los parámetros relevantes. A continuación, invierta los roles de evento de los dos caracteres de las dos imágenes.Haga clic en Exportar archivo. A continuación, configure el micrófono y abra el software de edición de audio para construir las oraciones habladas. Seleccione Grabar sonido mono en el nuevo menú.Establezca las condiciones de grabación haciendo clic en la opción Frecuencia de muestreo de 44, 100 hercios. Haga clic en el botón Grabar. Por último, registre las oraciones habladas pidiendo a un hablante nativo de mandarín de Beijing que produzca las oraciones de una manera dirigida por los niños.Guarde las grabaciones haciendo clic en Guardar. Comience haciendo que el participante se siente frente al monitor de la pantalla del rastreador ocular remoto. Establezca la distancia entre los ojos del participante y el monitor alrededor de 60 centímetros.Realice los procedimientos estándar de calibración y validación pidiendo a los participantes que se fijen en una cuadrícula de cinco objetivos de fijación en sucesión aleatoria. Luego, pida al participante que escuche las oraciones habladas mientras ve las láminas. Tener un experimentador para monitorear al participante en la computadora, y uno para estar detrás del participante y apoyar suavemente sus manos sobre los hombros del participante para minimizar los movimientos repentinos del participante.A continuación, pida al participante que complete la tarea de medir los movimientos oculares que surgen como respuestas automáticas a la entrada linguística. Una vez completada la tarea, vea los datos y defina dos áreas de interés, el área de evento de destino de BA y el área de evento de destino beI, seleccionando uno de los iconos de forma de área de interés en la barra de herramientas y dibujando un cuadro alrededor de la región que se definirá como un área de interés. Guarde el área de interés en la carpeta de configuración del área de interés.Por último, elija el Administrador de períodos de interés en el menú para establecer la ventana de tiempo en cada 200 milisegundos para el análisis. Utilice la misma función para bloquear en el tiempo las proporciones de fijación en las áreas de interés hasta el inicio del marcador para cada prueba y utilice la función Informe de área de interés para exportar los datos sin procesar a un archivo de Excel. Utilice las funciones de Excel para promediar las proporciones de fijación después del inicio del marcador para cada área.A continuación, utilice las funciones de Excel para calcular las proporciones de fijación en cada ventana de tiempo de 200 milisegundos durante un período de 5.200 milisegundos desde el inicio del marcador para las dos áreas. Los resultados indican que el grupo de autismo mostró patrones de movimiento ocular similares al grupo de TD que coincide con la edad. Ambos grupos exhibieron más fijaciones en el evento objetivo de BA al escuchar BA entonces al escuchar BEI, ocurriendo después de la aparición del objeto np y antes del inicio del adverbio.Para ser específico, el evento ocurrió en el grupo TD durante la ventana entre 1, 400 y 1, 600 milisegundos. Mientras que, el efecto se produjo en el grupo de autismo durante la ventana entre 1.800 y 2.000 milisegundos. Después de su desarrollo, el paradigma se ha utilizado con éxito para poner a prueba las habilidades típicas del lenguaje infantil en desarrollo.Nuestro laboratorio ha extendido el paradigma al estudio de las habilidades de comprensión del lenguaje en niños en edad preescolar con autismo. Teniendo en cuenta que estamos trabajando con poblaciones especiales, los niños con autismo a menudo exhiben varios tipos de comportamientos o síntomas desafiantes, en particular en un entorno desconocido, por lo que es necesario tener especial cuidado antes y durante el examen. Antes del experimento, es importante que los experimentadores aclimaten a los participantes al entorno experimental.Durante la prueba, es posible que los experimentadores den la necesidad de redirigir a los participantes y pedirles que se reorganicen a la pantalla del ordenador varias veces.

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