Mesurer l’apprentissage statistique dans toutes les modalités et domaines des enfants d’âge scolaire via une plate-forme en ligne et des techniques de neuroimagerie

La capacité d’extraire des modèles des entrées est base pour le langage et le développement cognitif. La technique peut déterminer si l’hétérogénéité remarquable de l’apprentissage statistique chez les enfants s’explique par des mécanismes généraux de domaine ou spécifiques au domaine. Notre protocole permet de mesurer l’apprentissage statistique dans tous les domaines et modalités au sein des individus, est favorable aux enfants et combine des techniques de neuroimagerie basées sur le Web avec des techniques de neuroimagerie en laboratoire.

Cette méthode donnera un aperçu des cadres d’apprentissage du développement du langage. S’il est appliqué dans des populations particulières, notre protocole peut également nous faire progresser notre compréhension des difficultés d’apprentissage des langues. Nous sommes en train de rendre nos tâches accessibles à la communauté de recherche sur Zenodo et GitHub.

Nous encourageons d’autres chercheurs à reproduire nos tâches une fois qu’elles seront disponibles. Pour effectuer un protocole web, accédez d’abord au paradigme de l’apprentissage statistique basé sur le Web. Pour la tâche syllabe, présenter au participant un étranger et son mot préféré dans sa langue étrangère. Doe.

Informez le participant qu’il écoutera la langue de l’étranger et qu’il se souviendra d’appuyer sur la barre d’espace chaque fois qu’il entendra le mot préféré. Que le participant termine un essai pratique avant la phase de familiarisation, dans lequel il doit appuyer sur la barre d’espace dès que le mot préféré de l’étranger est entendu. Pendant la phase de test, demandez au participant de sélectionner l’une des deux séquences qui semblent plus familières.

La séquence cible sera présentée dans la phase de familiarisation. Klaptoo la séquence de fleuret n’aura pas été présentée précédemment. Klaptoo Dans la tâche de ton, informer le participant qu’ils devront garder une trace de la note préférée alien dans sa chanson folklorique.

La phase de test suivra la même conception que la tâche syllabe. Dans la tâche d’image, informé le participant qu’ils devront garder une trace d’un étranger spécial comme un groupe d’étrangers lineup pour entrer dans un vaisseau spatial. Au cours de la phase d’essai présentent les deux cibles dans la phase de familiarisation et les triplets de feuille pas vu avant pour le participant par paires.

Dans la tâche lettre informé le participant qu’ils devront garder une trace du signe préféré des étrangers. Comme l’étranger tient des signes pour un défilé. Pour aider les participants en particulier les enfants à devenir à l’aise dans la pratique du scanner de la séance de numérisation IRM avec un scanner simulé.

Présentez au participant le simulacre de scanner ou de caméra cérébrale et à son ami scan. Expliquez que le but du copain de balayage est de leur tenir compagnie et de les aider s’ils ont besoin de quelque chose. Le copain de balayage rappellera également doucement au participant de rester immobile si trop de mouvement est détecté par la caméra.

Présentez au participant le paradigme de l’apprentissage statistique et qu’il termine une brève partie de la tâche sur un ordinateur. Après avoir terminé la tâche, aidez le participant à participer au simulacre de scanner et jouez à des vidéos adaptés aux enfants pour les aider à s’acclimater au son et à la vidéo. Lorsque le participant est prêt, jouez quelques scanners préenregistrés ou des clips sonores pour les préparer aux bruits produits par la véritable IRM.

Pendant ce temps, que le participant s’entraîne à rester immobile et à travailler avec le copain scan. Lorsque le participant est à l’aise avec le scanner simulé a confirmé que le protocole de collecte de données FMRI est correctement mis en place sur l’ordinateur d’acquisition IRM. Que le participant s’allonge confortablement sur le lit du scanner IRM avec un casque qui protège ses oreilles du bruit du scanner et un bloc d’intervention à la main.

Placez un rembourrage supplémentaire autour de la tête du participant pour assurer un mouvement limité de la tête pendant la collecte de données et donnez au participant la possibilité d’un ami de balayage. Donnez au participant une boule de compression à utiliser pour aviser s’il est en détresse ou s’il doit s’arrêter et placer la bobine de tête au-dessus de la tête du participant. Après avoir aligné le participant dans le lit de numérisation enregistrer un nouveau participant à l’ordinateur d’acquisition et de choisir le protocole de numérisation correcte.

Insérez le lit de balayage et le participant dans l’alésage de l’IRM et montrez un film au participant tout en acquérant une IRM structurelle. Pour que le participant effectue une tâche auditive, utilisez un système Intercom connecté à son casque pour informer le participant. Maintenant, nous allons jouer à un jeu bouton appuyant sur.

Vous entendrez les extraterrestres, direz des mots et jouerez de la musique n’oubliez pas d’appuyer sur le bouton sur le bloc de réponse chaque fois que vous entendez le son que vous écoutez. Après avoir donné les instructions, commencer le paradigme sur l’ordinateur de présentation pour permettre l’acquisition des données d’apprentissage statistique auditif. Pour une tâche visuelle informer le participant.

Maintenant, vous allez voir les photos des aliens et les lettres. Chaque fois que vous voyez les photos que vous cherchez appuyez sur le bouton sur vos blocs de réponse. Après avoir donné les instructions commencer le paradigme sur l’ordinateur de présentation pour acquérir les données d’apprentissage statistique visuelle.

Une fois que le participant a terminé le paradigme arrêter l’IRM, enlever en toute sécurité le participant de l’intérieur du scanner et enlever la bobine de tête. Dans la tâche d’apprentissage statistique basée sur le Web. Les enfants ont obtenu de meilleurs résultats qu’un taux de chances de 0,5 sur toutes les conditions indiquant un apprentissage statistique réussi au niveau du groupe.

La pente moyenne du temps de réaction était négative et significativement inférieure à zéro dans l’état de la syllabe et marginalement significative dans l’état de la lettre suggérant une accélération plus rapide de la détection de la cible pendant la phase de familiarisation dans les tâches linguistiques. La pente moyenne du temps de réaction n’était pas significativement différente de zéro dans l’image ou l’état du ton malgré les preuves d’apprentissage dans les mesures hors ligne de la précision. Ici, les résultats préliminaires de l’IRMF basés sur les données de neuf enfants d’âge scolaire en développement qui ont accompli des tâches auditives et visuelles d’apprentissage statistique sont montrés.

Lors de la comparaison des blocs structurés aux blocs aléatoires, des grappes significatives ont été observées dans une variété de régions du cerveau, selon le type de stimulus. Ces résultats suggèrent que la conception actuelle des tâches est sensible à la détection des changements hémodynamiques induits par l’apprentissage dans le cerveau des enfants. Les résultats représentatifs chez les adultes indiquent que les séquences structurées sont learnables soutenues par un temps de réponse significativement plus rapide dans l’état structuré, comparé à l’état aléatoire dans toutes les tâches dans le scanner à l’exception de la tâche de tonalité.

Nous encourageons les chercheurs à inclure d’autres mesures individuelles de différence pour mieux comprendre comment la variabilité et l’apprentissage statistique entre les domaines et les modalités se rapportent aux processus de niveau supérieur. Ce protocole est une première étape vers la délimitation de la façon dont les différences individuelles dans l’apprentissage statistique peuvent expliquer la variation des résultats linguistiques dans le développement typique et atypique.