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Summary

우리는 자폐증을 가진 아이 들에 의해 실시간으로 문장 이해 하는 동안 형태학 단서의 사용을 검사 하는 프로토콜을 제시.

Abstract

문장 이해 다양 한 유형의 언어 및 비 언어적 정보를 빠르게 통합 하는 기능에 의존 합니다. 그러나, 현재 연구의 부족은 자폐증을 가진 탐험 어떻게 취학 전 아동 이해 다양 한 유형의 신호를 사용 하 여 문장. 기본 문장 이해 남아 크게 불분명 메커니즘입니다. 현재의 연구는 자폐증과 취학 전 아동의 문장 이해 능력을 검사 하는 프로토콜을 선물 한다. 좀 더 구체적으로, 눈 추적의 시각적인 세계 패러다임은 어린이에서 순간 순간 문장 이해를 탐구 하는 데 사용 됩니다. 패러다임에는 여러 장점이 있습니다. 먼저, 문장 이해의 시간 과정에 민감한 고 따라서 문장 독 해 시간을 펼친다 하는 어떻게에 대 한 풍부한 정보를 제공할 수 있습니다. 둘째, 필요 합니다 최소한의 작업 및 커뮤니케이션 요구를, 그래서 자폐증을 가진 아이 테스트에 이상적입니다. 추가 어린이의 계산 부담 최소화, 현재 연구 대책 눈 의식 응답 음성된 지침을 동반 하는 안구의 움직임을 측정 하는 것 보다는 언어 입력을 자동 응답으로 발생 하는 움직임.

Introduction

빠르게 언어 및 비 언어적 정보^1,2,,34,,56 의 종류를 통합 하는 기능에 의존 하는 문장 이해 ^{, 7 , 8 , 9 , 10 , 11}. 사전 연구는 일반적으로 증분 (TD) 어린이 개발 하는 젊은 계산 사용 하 여 문장 의미 언어 및 비 언어적 단서^{12,,1314, 발견 했다 15,,1617,,1819}. 그러나, 현재 연구의 부족은 자폐증을 가진 탐험 어떻게 취학 전 아동 이해 다양 한 유형의 신호를 사용 하 여 문장. 그들의 문장 독 해를 기본 메커니즘 크게 불분명 남아 있습니다.

그것은 일반적으로 그들의 표현 언어;에서 특히 자폐증을 가진 아 이들의 언어 능력에 거 대 한 다양성은 인정 받고 예를 들어 자폐증을 가진 몇몇 아 이들은 상대적으로 좋은 구조 언어는 일부 어휘 및 문법 영역에서 적자를 전시 하 고, 일부 장애인된 문법 설명 하 고 일부 적 기능 음성된 언어^{20,21 취득 ,,2223,,2425}. 또한, 사전 연구 제안 그들의 수용 언어는 그들의 표현 언어^26,27,,2829보다 상대적으로 더 나쁘게 보인다. 자폐증과 아동의 문장 이해 능력을 평가 하는 대부분의 연구는 오프 라인 작업 (예를 들어, 표준화 검사, 교사 보고서), 사용 하 고 결과 제안 그들의 문장을 독 해 능력 것 특히^{30,31,32,33,,3435,36,37}손상. 그러나, 그것은 지적 되었다 가난한 이해 능력은 더 많은 가능성이 언어 적자^38,39처리 보다 사회 응답의 이러한 어린이 전반적인 부족 관련이. 참고 이전 연구에서 자주 사용 하는 이러한 오프 라인 작업 필요 높은 응답 요구 또는 경험, 그들은 종종 다양 한 도전적인 행동을 전시 하기 때문에 자폐증을 가진 아이 들에 대 한 특정 어려움을 제기할 수 있는 상호작용 또는 증상입니다. 결과적으로,이 높은 작업 및 커뮤니케이션 요구와 상호 작용 있으며 그들의 이해 능력을 마스크 [자폐증을 가진 아이 들에 있는 수용 언어를 평가 하기 위한 방법의 개요, 참조 Kasari 그 외 여러분 (2013)²⁷ , Plesa-Skwerer 외. ( 2016)²⁹]입니다. 따라서, 더 나은 이러한 요소를 혼동을 제어할 수 있는 실험적인 패러다임 더 자폐증에 문장 처리 메커니즘의 본질을 이해 하는 데 필요한 있습니다.

현재 연구에서 우리는 직접적이 고 효과적으로 자폐증과 아동의 문장 이해 능력 평가할 수 있는 눈-추적 패러다임 제시. 오프 라인 작업, 눈-추적에 비해 더 민감한 테스트입니다 아 이들의 이해 능력을 입증 하는 패러다임. 그것은 이해 과정의 시간 과정에 민감한 고 명시적 모터 또는 최소한 구두 자폐증 어린이와 어린 아이 공부 하는 유망한 방법을 만들고 참가자 로부터 언어 응답을 요구 한다. 또한, 우리는 의식 응답 언어 입력을 동반 하는 안구의 움직임을 측정 하는 대신 언어 입력을 자동 응답으로 안구의 움직임을 기록 합니다.

Protocol

이 연구는 칭화 대학에서 학부의 윤리 위원회에 의해 승인 되었습니다. 동의 모든 개별 참가자를 연구에 포함 된에서 얻은 되었습니다. 1. 참가자 심사 및 연구 준비 취학 전 아이 들 자폐증과 함께 중국어 말하기를 모집 합니다.주: 그들의 진단 dsm 이라고-4-TR40 또는 DSM-541 을 사용 하 여 병원에서 소아 신경과 의해 확인 되어야 한다 하 고, 이상적으로, 참가자의 수 15 이상 이어야 한다. 현재 연구 확인된 진단 25 참가자 모집. 자폐증 진단 관찰 일정42같은 금 표준 진단 악기를 독립적으로 사용 하는 각 참가자를 평가 합니다. 웨슬러 유치원과 주 규모의 지능-IV (CN), 2-6, 6-1143의 나가 사이 아이 들 중국어 말하기 위해 설계 된 표준화 된 IQ 테스트를 사용 하 여 참가자의 구두 IQ 측정 합니다.참고: 현재 연구에서 자폐증 어린이의 구두 IQ 점수는 80 이상 모든 했다. 그들은 모든 높은 작동 자폐증 어린이와 했다. 각 음성 샘플에서 발언의 수에 의해 단어의 총 수를 분할 하 여 각 참가자의 말 (MLU)의 평균 길이 계산 합니다. 100 발언에서 각 참가자에 대 한 부모 또는 교사와 그들의 상호 작용을 기록 합니다. 다음, 각 참가자의 발언에 단어의 총 수 100으로 나누어는 MLU를 계산 합니다.참고: MLU 참가자의 문장 복잡성 수준을 나타냅니다. TD 어린이 모집 합니다. 자폐증을 가진 아이 들에 게 TD 어린이 연령 (TD 그룹 1), 이상적으로 일치 MLU (TD 그룹 2), 그리고 구두 IQ (TD 그룹 3).참고: 현재 연구 모집 지역 유치원에서 50 TD 어린이 (25 남자와 25 여자). 25 나이 및 25 MLU 및 구두 IQ에 대 한 자폐증을 가진 아이 들에 게 일치에 대 한 자폐증을 가진 아이 들에 게 일치. 2. 워밍업 세션 실제 테스트 전에 워밍업 세션에 대 한 참가자를 초대 합니다. 연구 환경에 참가자를 소개 하 고 그 또는 그녀가 좋은 교감을 수립 상호 작용.참고:이 수 수 테스트 세션으로 같은 날에 또는 다른 날에 조직. 워밍업 세션에서 두 경험 일반적으로 참여 하 고 장난감 및 소품을 사용 하 여 참가자와 상호 작용. 3. 조건 및 실험 설계 테스트 자극을 생성 합니다. 각 시각적 자극 및 형태학 마커 바 및 베이, 각각 포함 된 두 개의 음성된 문장 구성, 12 대상 항목을 만듭니다. 동일한 구조를 사용 하 여 말한 문장을 구성: 형태학 마커 + 명사구 (NP) + 부사 + 동사 구문 (부사장) (예제 1a 및 1b 아래 참조).참고: 마커 바 다음 NP 지주 이벤트의 받는 사람 임을 나타냅니다 (2a 참조), 바이 다음 NP 이벤트의 개시자를 나타냅니다 (2b 참조). 중국어에서 문장의 주제 NP는 NP의 referent 콘텐츠 사용할 수 있을 때에 종종 생략할 수 있습니다.예:(1) a. 바 shizi qingqingdi 바오 르 qilai.          바 사자 부드럽게 잡으십시오의미: 누군가 부드럽게 사자를 보유 하고있다.b. 바이 shizi qingqingdi 바오 르 qilai.          바이 사자 부드럽게 잡으십시오의미: 누군가가 부드럽게 사자에 의해 개최 됩니다.(2) a. 바 + [NP]받는 사람b. 베이 + [NP]창시자 시각적 이미지를 만드는 Pixelmator (또는 다른 이미지 편집기)을 사용 합니다. Pixelmator 엽니다. Pixelmator 아이콘을 클릭 합니다. 서식 파일에서 시각적 이미지를 만듭니다. 템플릿 선택 화면에서 자세한 정보 표시 를 클릭 합니다. 열려는 서식 파일을 두 번 누릅니다. 너비, 높이, 해상도 및 팝업 메뉴에서 색 농도 조정 합니다. 관련 매개 변수를 입력 합니다. 확인을 클릭 합니다. 음성된 문장 구성에 Praat (또는 다른 오디오 편집기)를 사용 합니다. 마이크를 설정 합니다. Praat를 엽니다. Praat 아이콘을 클릭 합니다. 새로 만들기 메뉴에서 레코드 모노 사운드 를 선택 합니다. 44100의 샘플 속도 옵션을 클릭 하 여 녹음 상태를 설정 합니다. 녹음 버튼을 클릭 합니다. 베이징 관화-원어민 문장을 아이 감독 방식으로 생산을 요청 하 여 말한 문장을 기록 합니다. 저장을 클릭 하 여 녹음을 저장 합니다.참고: 일반적으로 12 ~ 16 대상 항목은 아이 들과 함께 문장 독 해 연구에 대 한 구성 됩니다. 테스트 자극은 시각적 세계 연구에 대 한 다른 이미지와 오디오 편집기를 사용 하 여 만들 수 있습니다. 시각적 이미지, 2 개의 그림을 포함 된 각 구성 합니다. 2 개의 그림 같은 문자를 포함 하는 동일한 이벤트를 묘사. 반대로 두 그림에 두 개의 문자 이벤트 역할 (초기자 또는 받는 사람). BA (학사 대상 이벤트)와 바이 (바이 대상 이벤트)를 포함 하는 건축으로 포함 된 건설와 호환 한 그림을 확인 합니다. 예를 들어 그림 1에 제공 됩니다.참고:이 그림은 되었습니다 재판 허가 주와 Ma (2018)19. 평형 및 랜덤: 각 시각적 자극을 보고 하지만 자극에 대 한 기록 된 문장 중 하나만 듣고 참가자와 2 개의 실험 목록으로 대상 재판을 나눕니다. 포함 된 바 바이 두 실험 목록에 걸쳐 6 건축 학사 및 6 베이 포함 하는 음성된 문장을 맞출합니다 각 실험 목록에 12 필러 항목을 추가 하 고 임의의 순서로 대상와 재판을 준비. 두 목록에 참가자를 임의로 할당 합니다. 4. 실험 절차 눈-추적 절차입니다. 편안 하 게 원격 눈 추적기의 디스플레이 모니터 앞에 앉아 참가자를 초대 합니다. 표준 보정 및 검증 절차 임의의 연속 5 고정 목표의 격자에 흥분을 참가자를 요청 하 여 참가자 들의 눈과 모니터 약 60 cm. 수행 사이의 거리를 설정 합니다. 현재 참가자 음성된 문장으로 그들이 시각적 이미지를 보고 하는 동안 표준 시각적인 세계 패러다임10,44에서 완료. 눈 추적의 조명으로 같은 쪽에 눈을 추적 하 여 단 안 안구 추적 옵션을 사용 합니다. 눈 추적을 사용 하 여 참가자의 눈 움직임을 기록 합니다.참고: 현재 연구에 사용 된 눈 추적자 500 Hz의 샘플링 속도 함께 원격 눈-추적을 허용 한다. 테스트 하 고 측정입니다. 참가자를 개별적으로 테스트 합니다. 단순히 말해 그들은 사진을 보고 있는 동안 음성 문장 듣고 참가자. 한 실험 참가자는 컴퓨터를 모니터링 하 고 하나는 참가자의 뒤에 서 서 부드럽게 그녀의 손을 참가자의 갑작스런 움직임을 최소화 하기 위해 참가자의 어깨에 휴식을 요구 하십시오. 눈 추적을 사용 하 여 언어 입력을 자동 응답으로 발생 하는 참가자의 눈 움직임을 측정 합니다.참고: 작업 참가자 그들의 계산 부담을 최소화 하기 위해 음성된 문장에 대 한 어떤 의식적 인 판단을 요구 하지 않습니다. 눈 추적자는 자동으로 안구의 움직임을 기록합니다. 테스트 기간 동안 모니터링: 테스트 동안 눈 추적자에 의해 전시 컴퓨터 화면에 라이브 보기 모드를 사용 하 여 참가자의 행동을 보고 관찰. 라이브 뷰어 모드 실험 참가자가 그의 혹은 그녀의 눈 시선 컴퓨터 화면에서 방황 하는 경우 참가자 방향을 뒤에 스탠드에 신호를 통해 데이터 수집을 모니터링 하는 실험을 부탁 드립니다. 5. 데이터 처리 및 분석 두 관심 영역에는 참가자 들 fixations 코드. 데이터 뷰어를 사용 하 여 그리는 두 관심 영역: 바-대상 이벤트 영역과 바이 대상 이벤트 영역 ( 그림 1참조). 오픈 데이터 뷰어입니다. 도구 모음에서 관심 영역 모양 아이콘 중 하나를 선택 합니다. 관심 영역으로 정의 하려는 영역 주위에 상자를 드래그 하는 마우스를 사용 합니다. 관심 지역 설정 폴더에서 관심 영역을 저장 합니다. 다른 시각적 이미지에 관심 영역을 적용 됩니다.참고: 그림 1 의 상단 패널에서 묘사 된 이벤트 일치 바-건설, 따라서 바 대상 이벤트와 이벤트에에서 묘사 된 낮은 패널 선수 그림 1b, 따라서 바이 대상 이벤트. 소프트웨어 데이터 코딩에 사용 되는 눈 추적 연구에 사용 된와 함께 제공 데이터 뷰어입니다. 다른 데이터 분석 소프트웨어 사용할 수 이기도합니다. 데이터 뷰어를 사용 하 여 눈 시선 패턴을 분석 합니다. 오픈 데이터 뷰어입니다. (예를 들어, 현재 연구에서 시간 창에 대 한 모든 200 ms) 분석에 대 한 시간 창을 설정 하는 메뉴에서 샘플 보고서 함수를 선택 합니다. 각 시험에 대 한 마커의 발병에 관심 분야에서 시간 잠금 고정 비율을 같은 함수를 사용 합니다. Excel 파일 메뉴에서 내보내기 기능을 사용 하 여 원시 데이터를 내보냅니다. Excel 함수를 사용 하 여 각 영역에 대 한 마커의 발병에 따라 고정 비율 평균. 5200 ms (목표 문장 + 200 ms의 평균 길이)의 기간 동안 200 ms의 각 시간 창에서 고정 비율을 계산 하기 위해 excel 함수를 사용 하 여 두 영역에 대 한 마커의 발병. 아래의 대표 결과에 대 한 자세한 눈 운동 데이터를 선형 혼합 효과 모델을 적용 합니다.참고: 시간 창으로 200 ms를 사용 하 여 문학12,13,,1819,45, 에서 아이 눈 시선 데이터를 분석 하기 위한 표준 절차에 따라은 46,47, 그리고 그것은 일반적으로 가정 약 200 ms 눈 움직임48에 언어 표시의 효과 관찰을 위해서.

Representative Results

현재 연구는 경우 조사를 예제 1a 및 1b 최소한의 쌍을 사용 하 고 얼마나 빨리 자폐증을 가진 아이 수 실시간 문장 이해 하는 동안 두 개의 형태소 표식에 인코딩된 이벤트 정보를 사용 하 여. 그것은 그 그들은 신속 하 고 효과적으로 두 개의 마커 실시간 문장 이해 하는 동안 이벤트 정보 사용할 수 있다면, 그때 그들은 보여야 때 때 듣고 바이 보다 바 바 대상 이벤트에 더 …

Discussion

현재 연구에서 우리는 직접적이 고 효과적으로 자폐증과 아동의 문장 이해 능력 평가할 수 있는 눈-추적 패러다임 제시. 우리는 5-올해-된 자폐증 어린이와, 그들의 나이 일치 하는 TD 동료, 같은 전시 눈 시선 패턴 실시간 문장 이해 하는 동안 언어 단서의 효과적이 고 빠른 사용을 반영 하는 발견.

결과 눈-추적 (특히, 시각적인 세계 패러다임)에서 자폐증을 가진 아이 들에서 ?…

Materials

EyeLink 1000 plus eye tracker

SR Research Ltd.

The EyeLink 1000 plus allows remote eye tracking, without a head support. The eye tracker provides information about the participant’s point of gaze at a sampling rate of 500 Hz, and it has accuracy of 0.5 degrees of visual angle.