Name: En utilisant le paradigme de l’univers visuel d’étudier la compréhension de la phrase en langue mandarine enfants atteints d’autisme (Vidéo) | JoVE Journal
Uploaded: 2018-10-03T15:00:00.000+00:00
Duration: 6 min 15 s
Description: Découvrez l'oculométrie pour étudier la compréhension des phrases chez les enfants autistes utilisant des indices morphologiques BA et BEI. Cette méthode réduit la charge cognitive et révèle le traitement linguistique en temps réel.

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Ce travail a été financé par la Fondation nationale des sciences sociales de Chine [16BYY076] à Peng Zhou et le Science Foundation of Beijing Language et l’Université culturelle au titre des fonds de recherche fondamentale pour les universités de la centrale [15YJ050003]. Les auteurs sont reconnaissants envers les enfants, les parents et les enseignants à la plate-forme autisme maxance et Taolifangyuan maternelle à Beijing, en Chine, pour leur soutien dans la gestion de l’étude.

Cette étude a été approuvée par le Comité d’éthique de l’école de médecine à l’Université Tsinghua. Avoir obtenu le consentement éclairé de tous les participants individuels inclus dans l’étude.
1. participant dépistage et préparation de l’étude
<ol><li>Recruter parlant Mandarin des enfants d’âge préscolaire atteints d’autisme. NOTE : Leur diagnostic doit être confirmé par les neurologues pédiatriques dans les hôpitaux à l’aide du DSM-IV-TR40 ou DSM-541 et, idéalement, le nombre de participants devrait être pas moins de 15. La présente étude a recruté 25 personnes avec Diagnostics confirmés.</li>
	<li>Évaluer chaque participant indépendamment à l’aide d’instruments de diagnostic étalon-or comme le Autism Diagnostic Observation Schedule42.</li>
	<li>Mesure le QI verbal des participants en utilisant le Wechsler Preschool et primaire échelle d’Intelligence-IV (CN), un test de QI standardisé conçu pour les enfants âgés de 2-6 et 6-1143parlant Mandarin. Remarque : Les scores de QI verbales des enfants atteints d’autisme dans la présente étude étaient tous au-dessus de 80. Ils étaient tous les haut-fonctionnement des enfants autistes.</li>
	<li>Calculer la longueur moyenne de chaque participant d’énonciation (MLU) en divisant le nombre total de mots par le nombre d’occurrences dans chaque échantillon de discours. Enregistrer 100 occurrences de chacun des participants soit leurs interactions avec les parents ou avec les enseignants. Ensuite, calculez le MLU en divisant le nombre total de mots dans les phrases de chaque participant par 100. NOTE : MLU indique des niveaux de complexité de phrase du participant.</li>
	<li>Recruter des enfants de TD. Idéalement correspondre les enfants de TD pour les enfants autistes d’âge (groupe 1 de la TD), MLU (groupe TD 2) et QI verbal (groupe de TD 3). Remarque : La présente étude 50 TD enfants recrutés (25 garçons et 25 filles) d’écoles maternelles locales. 25 mis en correspondance avec les enfants atteints d’autisme pour l’âge et 25 mis en correspondance avec les enfants autistes pour MLU et QI verbal.</li>
</ol>2. Warm-up
<ol><li>Invitez les participants à une séance d’échauffement avant l’essai proprement dit. Introduire le participant à l’environnement de recherche et d’interagir avec lui ou elle, à établir de bonnes relations. NOTE : Cela peut être fait sur le même jour que la séance de test ou organisé un autre jour. Dans le warm-up, deux expérimentateurs sont généralement impliqués et d’interagissent avec le participant à l’aide de jouets et les accessoires.</li>
</ol>3. conditions et plan expérimental
<ol><li>Construire les stimuli de l’essai. Créer 12 éléments cibles, composées d’un stimulus visuel et deux phrases parlées contenant les marqueurs morphologiques BA et BEI, respectivement. Construire les phrases parlées en utilisant la même structure : verbe + adverbe + syntagme (NP), marqueurs morphologiques expression (VP) (voir exemples 1 a et 1 b ci-dessous). Remarque : Le marqueur BA indique que le NP suivant est le lauréat de l’épreuve tenue (voir 2 a), et la BEI indique que le NP suivant est l’initiateur de l’événement (voir 2 b). Le NP sujet d’une phrase en Mandarin peut souvent être omis lorsque le référent de la NP est contextuellement disponible. Exemple : (1) a. BA shizi qingqingdi bao-le qilai. 
	         BA lion tenir doucement vers le haut Signification : Une personne tient doucement le lion. b. BEI shizi qingqingdi bao-le qilai. 
	         BEI lion tenir doucement vers le haut Signification : Une personne tient doucement le lion. (2) a. BA + [NP]destinataire b. BEI + [NP]initiateur<ol>
<li>Utilisez Pixelmator (ou un autre éditeur d’image) pour créer des images visuelles. Pixelmator ouvert. Cliquez sur l’icône de Pixelmator. Créer une image visuelle à partir d’un modèle. Cliquez sur Afficher les détails dans le sélecteur de modèle. Double-cliquez sur le modèle pour l’ouvrir. Ajuster la largeur, hauteur, résolution et profondeur de couleur dans les menus locaux. Entrez les paramètres pertinents. Cliquez sur OK.</li>
		<li>Utilisez Praat (ou un autre éditeur audio) pour construire des phrases parlées. Configurer le microphone. Praat ouvert. Cliquez sur l’icône de Praat. Sélectionnez Enregistrement Mono audio dans le menu nouveau . Définir les conditions d’enregistrement en cliquant sur l’option de taux d’échantillonnage de 44100. Cliquez sur le bouton Enregistrer .</li>
		<li>Enregistrer les phrases parlées en demandant à Beijing Mandarin-locuteur natif pour produire les phrases de manière axée sur l’enfant. Enregistrer les enregistrements en cliquant sur Enregistrer. Remarque : En général, éléments cibles de 12 à 16 sont construits pour des études de compréhension de phrase avec des enfants. Test des stimuli peuvent être créés à l’aide d’autres image et les éditeurs audio pour une étude de l’univers visuel.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Construire des images visuelles, chacun contenant deux images. Les deux images représentent le même événement impliquant les mêmes personnages. Inverser les rôles de l’événement (initiateur ou receveur) des deux personnages dans les deux images. Faire une photo compatible avec la construction contenant BA (événement BA-cible) et l’autre avec la construction contenant BEI (événement BEI-cible). Un exemple est fourni à la Figure 1. Remarque : Ce chiffre a été réimprimé avec la permission de Zhou et Ma (2018)19.</li>
	<li>Système d’équilibrage et à la randomisation : diviser les essais de cible en deux listes expérimentales, avec un participant de voir chaque stimulus visuel, mais écoute à une seule des phrases enregistrées pour le stimulus. Contrebalancer les phrases parlées contenant BA et la BEI dans les deux listes expérimentales, avec 6 constructions contenant BA et 6 contenant la BEI. Ajouter des éléments de remplissage 12 à chaque liste expérimentale et d’organiser les procès de cible et de remplissage dans un ordre aléatoire. Répartissent de manière aléatoire les participants aux deux listes.</li>
</ol>4. marche à suivre
<ol><li>Procédure de suivi du regard.<ol>
<li>Invitez les participants à s’asseoir confortablement devant l’écran d’affichage du Traqueur oculaire distant. Définir la distance entre les yeux des participants et le moniteur environ 60 cm. effectuer les procédures d’étalonnage et de validation standards en demandant aux participants de se focaliser sur une grille de cinq cibles de fixation dans la succession aléatoire.</li>
		<li>Présenter aux participants avec une phrase parlée alors qu’ils voient une image visuelle, comme fait dans le standard mondial visual paradigm10,44. Utilisez l’option de suivi oculaire monoculaire grâce au suivi de le œil qui se trouve sur le même côté que l’illuminateur du Traqueur oculaire. Enregistrer les mouvements des yeux du participant en utilisant le traqueur d’oeil. Remarque : Le traqueur d’oeil utilisé dans la présente étude permet d’oculométrie distant avec une fréquence d’échantillonnage de 500 Hz.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Essai et de mesure.<ol>
<li>Tester les participants individuellement. Dites simplement les participants d’écouter les phrases parlées alors qu’ils regardent les photos. Demander un expérimentateur pour surveiller le participant sur l’ordinateur et l’autre à se tenir derrière le participant et reposer doucement ses mains sur les épaules du participant afin de minimiser les mouvements brusques du participant.</li>
		<li>Mesurer les mouvements des yeux du participant qui se posent comme des réponses automatiques à l’entrée de linguistique en utilisant le traqueur d’oeil. Remarque : La tâche ne demande pas aux participants de rendre tout jugement conscient sur les phrases parlées pour réduire au minimum le fardeau de leur calcul. Le traqueur d’oeil enregistre automatiquement les mouvements de le œil.</li>
		<li>Surveillance pendant l’essai : utiliser le mode spectateur direct sur l’écran d’ordinateur, exposée par le traqueur d’oeil pendant l’essai, pour observer le participant de la recherche de comportement. Demandez à l’expérimentateur qui surveille la collecte de données via le mode spectateur direct pour signaler à l’expérimentateur qui se trouve derrière le participant à réorienter le participant si son regard d’oeil se promène hors de l’écran de l’ordinateur.</li>
	</ol>
</li>
</ol>5. analyse et traitement de données
<ol><li>Le code de fixations des participants dans les deux domaines d’intérêt. Visualiseur de données permet de dessiner les zones de deux intérêt : zone événement BA-cible et zone événement BEI-cible (voir la Figure 1). Visualiseur de données ouvert. Sélectionnez l’une des icônes de forme région de l’intérêt sur la barre d’outils. Utilisez la souris pour faire glisser une boîte autour de la région que vous souhaitez définir comme une zone d’intérêt. Sauver la région d’intérêt dans le dossier des intérêts mis en espace. S’applique à la zone d’intérêt aux autres images visuelles. Remarque : L’événement représenté dans le panneau supérieur de la Figure 1 correspond à la BA-construction, d'où l’événement BA-cible et l’événement représenté dans le bas panneau matches Figure 1b, donc l’événement BEI-cible. Le logiciel utilisé pour le codage de données est le visualiseur de données, qui est livré avec le traqueur d’oeil utilisé dans l’étude. Autres logiciels d’analyse de données est également disponible.</li>
	<li>Analyser les configurations de regard d’oeil à l’aide de la visionneuse de données.<ol>
<li>Visualiseur de données ouvert. Choisissez la fonction de rapport d’exemple dans le menu définir les fenêtres de temps pour l’analyse (par exemple, chaque 200 ms pour la fenêtre de temps dans la présente étude). Utiliser la même fonction à cadenas la fixation des proportions dans les domaines d’intérêt à l’apparition du marqueur pour chaque essai. Exporter les données brutes dans un fichier excel à l’aide de la fonction d’exportation dans le menu.</li>
		<li>Utiliser les fonctions excel au moyen des vaisseaux : les proportions de fixation après l’apparition du marqueur pour chaque zone. Utilisez les fonctions d’excel pour calculer les proportions de fixation dans chaque fenêtre de temps de 200 ms sur une période de 5200 ms (la longueur moyenne des phrases cible + 200 ms) dès le début du marqueur pour les deux zones. Appliquer des modèles linéaires à effets mixtes pour les données de mouvement oculaire, détaillées dans représentant résultats ci-dessous. Remarque : L’utilisation de 200 ms, comme une fenêtre de temps repose sur la procédure standard pour l’analyse des données de regard des oeil de l’enfant dans la littérature12,13,18,19,45, 46,,47et il est généralement admis qu’il faut environ 200 ms pour observer les effets des marqueurs linguistiques de mouvements oculaires48.</li>
	</ol>
</li>
</ol>

Les auteurs n’ont rien à divulguer.

Dans la présente étude, nous présentons un paradigme d’oculométrie qui peut directement et efficacement évaluer les capacités de compréhension de phrase d’enfants autistes. Nous avons constaté que les enfants de 5 ans atteints d’autisme, comme leurs homologues de TD appariés selon l’âge, montraient patrons de regard des yeux qui reflètent l’utilisation efficace et rapide des repères linguistiques au cours de la compréhension de la phrase en temps réel.
Les résultats prouvent que l’oculométrie ...

Compréhension de la phrase repose sur la capacité à intégrer rapidement les différents types d’informations linguistiques et non linguistiques1,2,3,4,5,6 , 7 , 8 , 9 , 10 , 11. la recherche antérieure a constaté que les jeunes en général (TD) les enfants en développement progressivement calculer la signification d’une phrase à l’aide de linguistique et non linguistiques cues12,13,14, 15,16,17,18,19. Cependant, il y a actuellement une pénurie de recherche explorant comment d’âge préscolaire atteints d’autisme comprend une phrase à l’aide de différents types de signaux. Les mécanismes qui sous-tendent leur compréhension de la phrase reste largement mal compris.
Il est généralement admis qu’il n’y a énorme variabilité dans les capacités linguistiques des enfants autistes, en particulier dans leur langage expressif ; par exemple, certains enfants autistes ont relativement bon langage structurel, certains présentent des déficits dans les domaines lexicales et grammaticales, certains démontrent grammaire altérée et certains jamais acquièrent fonctionnelle langue parlée20,21 ,22,23,24,25. En outre, une recherche préalable semble suggérer que leur langage réceptif est relativement plus altérée que leur langage expressif26,27,28,29. La plupart des recherches qui a évalué les capacités de compréhension de phrase d’enfants autistes ont utilisé des tâches en mode hors connexion (par exemple, normalisé de tests, rapports soignant), et les résultats suggèrent que leurs capacités de compréhension de phrase pourraient être particulièrement avec facultés affaiblies30,31,32,33,34,35,36,37. Toutefois, il a été souligné que capacités de mauvaise compréhension sont plus probablement reliées au manque général de ces enfants de sensibilité sociale que de déficits38,39de traitement du langage. Notez que ces tâches en mode hors connexion, souvent utilisés dans des recherches antérieures nécessitent des demandes de réponse élevé ou des interactions avec les expérimentateurs, qui pourraient présenter des difficultés particulières pour les enfants atteints d’autisme, car ils présentent souvent des divers comportements difficiles ou symptômes. Ainsi, il peut interagir avec les fortes demandes de tâche et de la communication et masquer leurs capacités de compréhension [pour un aperçu des méthodes d’évaluation du langage réceptif chez les enfants atteints d’autisme, voir Kasari et coll. (2013)27 et Plesa-Skwerer et al. () 2016)29]. Ainsi, des paradigmes expérimentaux qui permettent de mieux contrôler ces facteurs confondants sont nécessaires pour mieux comprendre la nature des mécanismes de traitement des phrase dans l’autisme.
Dans la présente étude, nous présentons un paradigme d’oculométrie qui peut directement et efficacement évaluer les capacités de compréhension de phrase d’enfants autistes. Par rapport aux tâches en mode hors connexion, suivi du regard un plus sensible teste paradigm pour démontrer les capacités de compréhension de l’enfant. Il est sensible à l’évolution du processus de compréhension et ne nécessite pas moteur explicite ou réponses de langue du participant, ce qui en fait une méthode prometteuse pour étudier les jeunes enfants et très peu verbales enfants atteints d’autisme. En outre, nous enregistrons les mouvements des yeux comme des réponses automatiques d’entrée linguistique au lieu de mesurer les mouvements des yeux qui accompagnent les réponses conscientes d’entrée linguistique.

<table><tbody><tr><td>EyeLink 1000 plus eye tracker&nbsp ;</td><td>SR Recherche Ltée</td><td></td><td>&nbsp ; L’EyeLink 1000 plus permet un suivi oculaire à distance, sans appui-tête. L’eye tracker fournit des informations sur les à une fréquence d’échantillonnage de 500 Hz, et il a une précision de 0,5 degré d’angle visuel.</td></tr></tbody></table>

en utilisant le paradigme de l’univers visuel d’étudier la compréhension de la phrase en langue mandarine enfants atteints d’autisme

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

Compréhension de la phrase repose sur la capacité à intégrer rapidement les différents types d’informations linguistiques et non linguistiques. Cependant, il y a actuellement une pénurie de recherche explorant comment d’âge préscolaire atteints d’autisme comprend des phrases à l’aide de différents types de signaux. Les mécanismes qui sous-tendent la phrase compréhension est en grande partie incertaine. Cette étude présente un protocole afin d’examiner les capacités de compréhension de phrase des enfants d’âge préscolaire atteints d’autisme. Plus précisément, un paradigme de l’univers visuel d’oculométrie est utilisé pour explorer la compréhension de la phrase à chaque instant chez les enfants. Le paradigme a plusieurs avantages. Tout d’abord, il est sensible à l’évolution temporelle de la compréhension de la phrase et donc peut fournir de riches informations sur comment la compréhension de la phrase se déroule au fil du temps. Deuxièmement, requiere minimales demandes de tâche et de la communication, il est donc idéal pour tester les enfants atteints d’autisme. Pour réduire davantage le fardeau computationnels des enfants, les mesures actuelles d’étude des yeux les mouvements qui se posent comme les réponses automatiques d’entrée linguistique plutôt que de mesurer les mouvements des yeux qui accompagnent des réponses conscientes d’instructions vocales.

La présente étude utilise des paires minimales comme dans les exemples 1 a et 1 b pour étudier si et à quelle vitesse les enfants atteints d’autisme peuvent utiliser des événement information encodée en deux marqueurs morphologiques au cours de la compréhension de la phrase en temps réel. Il a été prédit que si elles sont en mesure de rapidement et efficacement utiliser des informations d’événement dans les deux marqueurs au cours de la compréhension de la phrase en temps réel, alors ils ...

Nous présentons un protocole afin d’examiner l’utilisation d’indices morphologiques au cours de la compréhension de la phrase en temps réel par les enfants atteints d’autisme.

En utilisant le paradigme de l’univers visuel d’étudier la compréhension de la phrase en langue mandarine enfants atteints d’autisme

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

Ces méthodes peuvent aider à répondre à des questions clés pour comprendre les capacités linguistiques des enfants autistes, par exemple s’ils peuvent comprendre une phrase à l’aide d’informations linguistiques et non linguistiques. Les principaux avantages de cette méthode sont qu’elle est sensible au code de temps de compréhension de phrase, et elle exige la tâche minimale et la demande de communication. Cette méthode enregistre simplement les mouvements oculaires comme des réponses automatiques à l’apport linguistique sans demander aux participants de fournir des jugements conscients sur l’entrée, réduisant ainsi considérablement le modèle informatique des participants.Commencez par construire des stimuli d’essai qui se compose de 12 éléments cibles visuels, et deux phrases parlées contenant les marqueurs morphologiques BA et BEI. Créez une image visuelle à partir d’un modèle dans le logiciel d’édition d’images, dans lequel chaque image contient deux images. Double cliquez sur le modèle pour l’ouvrir.Ajustez la largeur, la hauteur, la résolution et la profondeur des couleurs des menus pop-up. Entrez les paramètres pertinents. Ensuite, inverser les rôles d’événement des deux personnages dans les deux images.Cliquez sur L’exportation de fichiers. Ensuite, configurez le microphone et ouvrez le logiciel d’édition audio pour construire les phrases parlées. Sélectionnez Record Mono Sound dans le nouveau menu.Définissez les conditions d’enregistrement en cliquant sur l’option de taux d’échantillon de 44 100 Hertz. Cliquez sur le bouton Enregistrer. Enfin, enregistrez les phrases prononcées en demandant à un locuteur natif de Beijing mandarin de produire les phrases d’une manière dirigée par des enfants.Enregistrez les enregistrements en cliquant sur Enregistrer. Commencez par faire asseoir le participant devant le moniteur d’affichage du traqueur oculaire à distance. Réglez la distance entre les yeux du participant et le moniteur d’environ 60 centimètres.Effectuez les procédures standard d’étalonnage et de validation en demandant aux participants de se fixer sur une grille de cinq cibles de fixation en succession aléatoire. Ensuite, demandez au participant d’écouter les phrases parlées pendant qu’il regarde les photos. Avoir un expérimentateur pour surveiller le participant sur l’ordinateur, et un pour se tenir derrière le participant et reposer doucement leurs mains sur les épaules du participant pour minimiser les mouvements soudains du participant.Ensuite, que le participant termine la tâche de mesurer les mouvements oculaires qui apparaissent comme des réponses automatiques à l’entrée linguistique. Une fois la tâche terminée, consultez les données et définissez deux zones d’intérêt, la zone d’événement cible BA et la zone d’événement cible BEI, en sélectionnant l’une des icônes de forme de zone d’intérêt sur la barre d’outils, et en dessinant une boîte autour de la région pour être définie comme une zone d’intérêt. Enregistrez la zone d’intérêt dans le dossier de mise en place de la zone d’intérêt.Enfin, choisissez le gestionnaire de période d’intérêt du menu pour définir la fenêtre de temps à toutes les 200 millisecondes pour analyse. Utilisez la même fonction pour verrouiller à temps les proportions de fixation dans les zones d’intérêt jusqu’à l’apparition du marqueur pour chaque essai, et utilisez la fonction Rapport zone d’intérêt pour exporter les données brutes dans un fichier Excel. Utilisez les fonctions Excel pour faire la moyenne des proportions de fixation après l’apparition du marqueur pour chaque zone.Ensuite, utilisez les fonctions Excel pour calculer les proportions de fixation dans chaque fenêtre de temps de 200 millisecondes sur une période de 5200 millisecondes à partir du début du marqueur pour les deux zones. Les résultats indiquent que le groupe d’autisme a montré des modèles de mouvement d’oeil semblables au groupe de TD âge-assorti. Les deux groupes ont montré plus de fixations sur l’événement cible ba lors de l’audition ba puis lors de l’audition BEI, se produisant après le début de l’objet np et avant le début de l’adverbe.Pour être précis, l’événement s’est produit dans le groupe TD pendant la fenêtre entre 1 400 et 1 600 millisecondes. Alors que.l’effet s’est produit dans le groupe autisme pendant la fenêtre entre 1800 et 2000 millisecondes. Après son développement, le paradigme a été utilisé avec succès pour tester les capacités linguistiques typiques des enfants en développement.Notre laboratoire a maintenant étendu le paradigme à l’étude des capacités de compréhension du langage chez les enfants d’âge scolaire autistes. En gardant à l’esprit que nous travaillons avec des populations spéciales, les enfants autistes présentent souvent divers types de comportements ou de symptômes difficiles, en particulier dans un environnement inconnu, de sorte que des précautions supplémentaires doivent être prises avant et pendant le test. Avant l’expérience, il est important que les expérimentateurs acclimatent les participants à l’environnement expérimental.Pendant le test, les expérimentateurs peuvent avoir besoin de rediriger les participants et de les inciter à se réorganiser à l’écran de l’ordinateur à plusieurs reprises.

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