Name: 자극 제어 비율 방정식으로 구두 행동 적자 모델링, SCoRE (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-05-14T12:30:00.000+00:00
Duration: 6 min 57 s
Description: 학습하세요 자폐 아동의 구두 행동 적자를 SCoRE로 분석하고 맞춤형 중재 계획을 수립하는 방법을. tact, mand, echoic, sequelic 조건을 통해 기능적 언어 수준을 측정하고 비율을 계산합니다.

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저자는 Mtra를 인정하고 싶습니다. 비디오 제작에 대한 그녀의 도움을 마리아나 드 로스 산토스.

다음 절차는 샌 안토니오의 기관 검토 위원회에서 텍사스 대학의 감독하에 수행되었다.
참고 : 구두 행동 SCoRE 절차는 지형 기반 또는 선택 기반 언어 행동을 방출 언어 적자를 가진 유아 학습자에 적합합니다. 유아 연령 범위를 초과하는 개인과 비 의사 소통 발성을 방출하는 젊은 스피커는이 분석에서 제외됩니다.
1. 구두 로 해석을 수행한다.
<ol><li>전술, 마드, 에코 및 속편 조건을 정렬하여 특정 환경 변수와 스피커의 동작 사이의 기능적 관계를 설정합니다.</li>
	<li>
전술 관계
	<ol>
<li>전술 관계를 평가하기 위해, 자연 환경29에서자유로운 행동 선호도 평가를 실시한다. 참가자가 자신이 선택한 선호하는 항목에 참여할 수 있도록 허용합니다. 이러한 항목은 어린 아이들 (예 : 기차, 공룡, 거품 등)에서 흔히 볼 수있는 조작 장난감일 수 있습니다. 30s 간격으로, 아이가 현재 약혼하고 있는 항목을 가리키고, 그 물건의 이름을 지정해 달라고 한다. 참가자가 표시한 총 항목 수를 집계하고 일반화된 보강으로 보강합니다.</li>
		<li>특정 항목에 대한 액세스를 제거하고 참가자가 다른 자극에 참여하도록 장려합니다. 참가자의 최대 10개의 다른 라벨을 연상시키기 위해 총 10회 절차를 반복합니다.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
마드 관계
	<ol>
<li>mand 관계를 평가하기 위해, 대조되는 자극 선호도평가를 제어된 설정(30)에서 실시한다. 전술 조건에서 확인된 10개의 대상 항목 중 두 가지를 선택하고 참가자에게 "하나를 선택"하도록 요청합니다. 참가자가 선택한 아이템을 30대 동안 가지고 놀게 한 다음, 보이지 않는 것을 배치하여 아이템을 제거하고 마더를 묻습니다. 참가자가 자극의 이름을 말하는지 여부를 점수매기고 선호하는 항목에 대한 액세스를 강화합니다.</li>
		<li>나머지 대상 항목 두 개를 더 선택하고 참가자에게 "하나를 선택"하도록 요청합니다. 참가자의 최대 10가지 요청을 불러 일으키기 위해 총 10회 절차를 반복합니다.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
에코 관계
	<ol>
<li>에코 관계를 평가하려면 대상 항목과 관련이 없는 작업에 참여합니다. 30 s 간격으로, 상기 조건에서 확인된 반응 표적 중 하나에 대한 에코 자극을 제공한다. 반향 자극은 항목의 일반적인 이름, 또는 전술 조건 동안 아이가 제공하는 레이블 일 수있다. 참가자가 대상 응답을 에코하는지 여부를 점수매기고 일반화된 보강으로 보강합니다.</li>
		<li>참가자의 최대 10가지 모조품을 연상시키기 위해 총 10회 절차를 반복합니다.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
속편 관계
	<ol>
<li>후속 관계를 평가하려면 대상 항목과 관련이 없는 작업에 참여합니다. 30s 간격으로, 상기 조건에서 확인된 응답 표적 중 하나에 대해 빈칸 채우기 자극을 제공한다. 빈칸 채우기 프레임은 자녀가 전술 조건 중에 항목을 어떻게 플레이했는지에 따라 다릅니다(예: ...). 참가자가 빈 칸에 대상 응답을 채우는지 여부를 점수매기고 일반화된 보강으로 보강합니다.</li>
		<li>참가자의 최대 10개의 다른 회신을 불러일으키기 위해 총 10회 절차를 반복합니다.</li>
	</ol>
</li>
	<li>4가지 조건(섹션 1.2-1.5)을 두 번 더 반복하고, 매번 10개의 새로운 반응 대상을 준비하여 구두 작동 분석(VOA)의 끝에 있는 4개의 조건 각각 내에서 총 30개의 새로운 응답을 평가합니다. 이 응답 모집단은 추가 통계 분석을 위한 충분한 전력을 제공합니다. 참고: 구두 동작 분석은 적당한 구문 타당성(r2 = 0.75), 강력한 테스트 재시험 신뢰성(rs = 0.97), 높은 교차 평가자 신뢰성(98%)31을가진 것으로 나타났습니다. </li>
</ol>2. 구두 행동 자극 제어 비율 방정식 (SCoRE)을 계산합니다.
<ol><li>VOA의 세 번의 반복에 걸쳐 각 구두 작동 클래스에 대해얻은 주파수를 합산합니다(표 1).</li>
</ol><table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody>
<tr>
<td>재판</td>
			<td>전술</td>
			<td>만드 (것)이 많은</td>
			<td>에코 (에코이닉)</td>
			<td>속편</td>
		</tr>
<tr>
<td>1 - 10</td>
			<td>6개</td>
			<td>2개</td>
			<td>6개</td>
			<td>2개</td>
		</tr>
<tr>
<td>11 - 20</td>
			<td>4개</td>
			<td>2개</td>
			<td>10개</td>
			<td>0</td>
		</tr>
<tr>
<td>21 - 30</td>
			<td>4개</td>
			<td>4개</td>
			<td>6개</td>
			<td>2개</td>
		</tr>
<tr>
<td>합계</td>
			<td>14세</td>
			<td>8개</td>
			<td>22세</td>
			<td>4개</td>
		</tr>
</tbody></table>표 1: 평가의 세 라운드 모두에 걸친 응답 합계는 추가 통계 분석을 수행하기 에 충분한 응답 모집단을 제공합니다. 오페라 간의 차이를 분석하면 오류 없는 언어 학습을 위한 개별화된 프롬프트 계층 구조가 이어집니다.
<ol start="2"><li>각 작동에 대한 총 주파수를 모든 작동자의 총주파수로 나눕니다(표 2).</li>
</ol><table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody>
<tr>
<td>작업</td>
			<td>전술</td>
			<td>만드 (것)이 많은</td>
			<td>에코 (에코이닉)</td>
			<td>속편</td>
		</tr>
<tr>
<td>합계</td>
			<td>14세</td>
			<td>8개</td>
			<td>22세</td>
			<td>4개</td>
		</tr>
<tr>
<td>분할</td>
			<td>48세</td>
			<td>48세</td>
			<td>48세</td>
			<td>48세</td>
		</tr>
<tr>
<td>같음</td>
			<td>0.29</td>
			<td>0.17</td>
			<td>0.46</td>
			<td>0.08</td>
		</tr>
</tbody></table>표 2: 네 개의 구두 작동자의 상대 강도를 결정하는 데 사용되는 수학 연산. 각 오페라에 대한 응답 수는 모든 오페라에 대한 응답의 합으로 나누어 각 오페라에 대한 상대값을 산출합니다.
<ol start="3"><li>2.2단계에서 얻은 상대 강도를 100으로 곱하여 각 소수를 백분율로변환합니다(그림 1), 그 합계는 완전한 구두 레퍼토리(즉, 100%)를 구성합니다.</li>
</ol><img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58793/58793fig1.jpg"> 그림 1: 자폐증 언어 레퍼토리의 모델은 트액트(29.2%), 마더스(16.7%), 에코틱스(45.8%), 후속편(8.3%)에 걸쳐 불균형한 강도 수준을 보여줍니다. 4개의 오페라가 결합되어 구두 행동을 제어하는 환경 변수의 100%를 차지합니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58793/58793fig1large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<ol start="4"><li>평가된 구두 레퍼토리를 네 개의 오페라가 모두 25%의 조각에 해당하는 널 레퍼토리와 비교합니다(그림 2).</li>
</ol><img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58793/58793fig2.jpg"> 그림 2: 4개의 구두 오페라에 걸쳐 비례 강도를 보여주는 널 구두 레퍼토리의 모델은 각각 25%입니다. 일반적으로 스피커를 개발하는 것은 접착, 마더, 에코, 후속편에 걸쳐 강도의 변화를 보여주지 않습니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58793/58793fig2large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<ol start="5"><li>아래 방정식을 사용하여 계약의 합(A; 두 숫자 중 작은 값)을 계약과 불일치의 합(A+ D; 두 숫자 중 더 큰 값)으로 나눕니다. 이 지수는 VOA 당시 화자의 구두 레퍼토리의 상대적 강도를 반영하는 통계입니다. <img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/58793/58793eq1.jpg">
</li>
</ol><img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58793/58793fig3.jpg"> 그림 3: 관찰된 응답 강도와 null 가설 간의 합의 데모입니다. SCoRE 계산의 1차 가정은 관찰된 레퍼토리(a)와널 레퍼토리(25%) 간의 중첩이 있다는 것입니다. b)합의를 나타내고, 비오버랩은 불일치를 나타냅니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58793/58793fig3large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
3. 추상 자극 제어.
<ol><li>모든 bivergent에 대한 강도를 계산 (mand + 전술, mand + 에코, mand + 속편, 전술 + 에코 + 속편, 에코 + 속편) 및 trivergent (mand + tact + 에코닉 + 속편, mand + echoic + 속편, mand + echoic+ 속편, 전술 + 속편) 각 개별 작동에 대한 백분율을 합산하여 여러 제어의 소스를 사용할 수 있습니다.</li>
	<li>네 가지 구두 조작자의 합으로 시작하여, 가장 큰 것부터 최소한자극 제어 의 수준을 순서로 정렬합니다(표 3).</li>
</ol><table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody>
<tr>
<td>환경 변수</td>
			<td>환경 제어 (%)</td>
		</tr>
<tr>
<td>메츠</td>
			<td>100개</td>
		</tr>
<tr>
<td>만난</td>
			<td>91.67</td>
		</tr>
<tr>
<td>Ets</td>
			<td>83.33</td>
		</tr>
<tr>
<td>동부 표준시</td>
			<td>75세</td>
		</tr>
<tr>
<td>Mes</td>
			<td>70.83</td>
		</tr>
<tr>
<td>나</td>
			<td>62.5</td>
		</tr>
<tr>
<td>Mts</td>
			<td>54.17</td>
		</tr>
<tr>
<td>Es</td>
			<td>54.17</td>
		</tr>
<tr>
<td>마운트</td>
			<td>45.83</td>
		</tr>
<tr>
<td>전자</td>
			<td>45.83</td>
		</tr>
<tr>
<td>Ts</td>
			<td>37.5</td>
		</tr>
<tr>
<td>T</td>
			<td>29.17</td>
		</tr>
<tr>
<td>미스(수)</td>
			<td>25개</td>
		</tr>
<tr>
<td>M</td>
			<td>16.67</td>
		</tr>
<tr>
<td>S</td>
			<td>8.33</td>
		</tr>
</tbody></table>표 3: 각 구두 조작자의 강도는 가능한 모든 조합으로 서로 수렴되어 가장 큰 것부터 최소한으로 의 강도의 계급 순서를 제공한다. 다양한 오페라를 수렴하여 더 많은 양의 스피커 환경을 제어할 수 있습니다. M = 마드, E = 에코, T = 전술, S = 속편.
<ol start="3"><li>일단 작동 강도가 단수 및 다중 제어 소스에 걸쳐 정렬되면, 응답 강도 계층 구조를 유지하면서 각 구두 작동에 관련된 페이딩 단계(표4)를 추출합니다.</li>
</ol><table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody>
<tr>
<td>전술</td>
			<td>만드 (것)이 많은</td>
			<td>에코 (에코이닉)</td>
			<td>속편</td>
		</tr>
<tr>
<td>METS (100%)</td>
			<td>METS (100%)</td>
			<td>METS (100%)</td>
			<td>METS (100%)</td>
		</tr>
<tr>
<td>MET (91.67%)</td>
			<td>MET (91.67%)</td>
			<td>MET (91.67%)</td>
			<td>ETS (83.33%)</td>
		</tr>
<tr>
<td>ETS (83.33%)</td>
			<td>MES (70.83%)</td>
			<td>ETS (83.33%)</td>
			<td>MES (70.83%)</td>
		</tr>
<tr>
<td>ET (75.00%)</td>
			<td>ME (62.50%)</td>
			<td>ET (75.00%)</td>
			<td>MTS (54.17%)</td>
		</tr>
<tr>
<td>MTS (54.17%)</td>
			<td>MTS (54.17%)</td>
			<td>MES (70.83%)</td>
			<td>ES (54.17%)</td>
		</tr>
<tr>
<td>MT (45.83%)</td>
			<td>MT (45.83%)</td>
			<td>ME (62.50%)</td>
			<td>TS (37.50%)</td>
		</tr>
<tr>
<td>TS (37.50%)</td>
			<td>MS (25.00%)</td>
			<td>ES (54.17%)</td>
			<td>MS (25.00%)</td>
		</tr>
<tr>
<td>T (29.17%)</td>
			<td>M (16.67%)</td>
			<td>E (45.83%)</td>
			<td>S (8.33%)</td>
		</tr>
</tbody></table>표 4: 각 개별 작동, 맨드, 에코, 트액트 및 속편을 체계적으로 수렴하고 서로 분기하여 가장 최소한의 프롬프트에 대한 프레임워크를 제공합니다. 관계형 유연성은 각 개별 오페라를 지원하는 데 도움이 되는 관련없는 변수를 변화시킴으로써 확립됩니다. M = 마드, E = 에코, T = 전술, S = 속편.
<ol start="4"><li>참조 기반 명령34와조건 관계형 유연성, 주의 깊게 프롬프트 페이드의 단계를 생략하지 않도록 보장.<ol>
<li>수렴 만드, 전술, 에코, 속편 상대 (100%). 예를 들어, 공을 가지고 있는 동안, 참가자에게 보여주면서 보강제에 대한 접근을 제한한다. 대상 응답 을 제공 하 고 그 다음에 인트라verbal 프레임: "당신은 공을 굴리고. 당신은 _____를 굴려." 공에 접근하고 구두로 칭찬을 통해 올바른 반응을 강화하십시오.</li>
		<li>동시 만드, 에코, 전술 및 속편 제어로 안정적일 때, 만드, 전술 및 에코 레라타(91.7%)를 수렴하여 후속 프롬프트 수준으로 페이드합니다. 예를 들어, 공을 가지고 있는 동안, 참가자에게 보여주면서 보강제에 대한 접근을 제한한다. 목표 응답 제공: "말, '공'" 공에 접근하고 구두로 칭찬을 통해 올바른 반응을 강화하십시오.</li>
		<li>동시 만드, 에코, 전술 제어로 안정적일 때, 만드, 에코, 후속편 레라타(70.8%)를 수렴하여 후속 프롬프트 수준으로 페이드합니다. 예를 들어, 공을 가지고 있는 동안, 보강재를 숨기고 인트라verbal 프레임과 함께 대상 응답을 제공합니다: "당신은 공을 굴린다. 당신은 _____를 굴려." 공에 접근하고 구두로 칭찬을 통해 올바른 반응을 강화하십시오.</li>
		<li>동시 만드, 에코, 후속편 제어로 안정적일 때, mand와 echoic relata(62.5%)를 수렴하여 후속 프롬프트 수준으로 페이드합니다. 예를 들어, 공을 가지고 있는 동안 보강을 숨기고 목표 응답을 제공합니다. 공에 접근하고 구두로 칭찬을 통해 올바른 반응을 강화하십시오.</li>
		<li>동시 만드 및 에코 제어로 안정적일 때, mand, tact 및 후속편 상대(54.2%)를 수렴하여 후속 프롬프트 수준으로 페이드합니다. 예를 들어, 공을 가지고 있는 동안, 참가자에게 보여주면서 보강제에 대한 접근을 제한한다. 구두 내 프레임 제공: "____를 굴려." 공에 접근하고 구두로 칭찬을 통해 올바른 반응을 강화하십시오.</li>
		<li>동시 만드, 전술, 후속편 제어로 안정적일 때, mand와 tact relata(45.8%)를 수렴하여 후속 프롬프트 수준으로 페이드합니다. 예를 들어, 공을 가지고 있는 동안, 참가자에게 보여주면서 보강제에 대한 접근을 제한한다. 공에 접근하고 구두로 칭찬을 통해 올바른 반응을 강화하십시오.</li>
		<li>동시 만드 와 전술 제어로 안정적 인 응답 할 때, mand와 속편 상대 (25.0 %)를 수렴하여 후속 프롬프트 수준으로 페이드. 예를 들어, 공을 가지고 있는 동안 보강재에 숨기고 "____를 굴려라"라는 인트라verbal 프레임을 제공합니다. 공에 접근하고 구두로 칭찬을 통해 올바른 반응을 강화하십시오.</li>
		<li>마지막으로, 응답할 때 동시 만드 및 속편 제어로 안정적이며, 분무 기능을 분리합니다(16.7%). 예를 들어, 공에 종사하는 동안, 보강을 숨깁니다. 지정된 보강제에 액세스하여 올바른 응답을 강화합니다.</li>
	</ol>
</li>
</ol>

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</ol>

저자는 공개 할 것이 없다.

"단어 나 문장의 스피커에 대한 '의미'는 물론, 방출되는 조건의 합계에 의해 정의된다"32. 자연 환경에서, 일반적으로 개발 스피커의 구두 행동은 힘의 여러 소스에서 동시에. 따라서, 자폐증 및 그밖 언어 행동 무질서를 가진 개별의 역기능 연설은 환경 변수의 수렴을 금지하는 잘못된 자극 통제로 설명될 수 있습니다.
기능적 연설은 학습 채널33에서행동 유창성에 근거합니다. 일반적으로 스피커를 개발하는 것은 그들이 소유하는 애완 동물의 종류를 물었을 때 뿐만 아니라 강아지의 존재에 개에 응답합니다. 다양한 입력 양식에 대한 강도에 비례하여 유창한 언어의 관계적 유연성을 설정합니다. 다른 한편으로는, 시각적 자극은 자폐증을 가진 개별의 구두 행동에 청각 자극 보다는 더 중대한 효력이 있을 수 있습니다. 전술한 절차는 구두 작동 강도의 상대적 비교를 허용하기 위해 제어 관계를 격리하도록 설계되었습니다.
4개의 조건의 각각은 기간에 있는 대략 5 분 지속됩니다. 전술 조건 내에서, 객체에 대한 액세스는 mand 조건에서와 같이 제한되지 않습니다; 평가자는 에코 조건에서와 같이 개체의 이름을 지정하지 않습니다. 그리고 후속 조건에서와 같이 객체에 대해 다른 문이 만들어지지 않습니다.
이 방법론에 매우 중요한 것은 VOA의 각 단계에서 언어 적 관계의 격리입니다. mand 조건 내에서, 항목은 존재하지 않습니다, 전술 조건에서와 같이; 평가자는 에코 조건에서와 같이 개체의 이름을 지정하지 않습니다. 그리고 후속 조건에서와 같이 객체에 대해 다른 문이 만들어지지 않습니다. 특히, mand 조건의 일부로서 채용된 자극 선호도 평가의 유형은 개별 참가자(34)의 필요에 더 적합한 하나 더 적합하도록 대체될 수 있다.
에코 조건 내에서 mand 조건에서와 같이 개체에 대한 액세스가 제한되지 않습니다. 항목은 존재하지 않습니다, 전술 조건에서와 같이; 그리고 후속 조건에서와 같이 객체에 대해 다른 문이 만들어지지 않습니다.
속편 조건 내에서, 객체에 대한 액세스는 mand 조건에서와 같이 제한되지 않습니다; 항목은 존재하지 않습니다, 전술 조건에서와 같이; 평가자는 에코 조건에서와 같이 개체의 이름을 지정하지 않습니다.
SCoRE 평가는 mands, echoics, tacts 및 속편에 걸쳐 비례 응답 강도를 조절하기위한 개별화 된 신속한 계층 구조를 규정합니다. VOA의 4개 작동자 모두에 대해 강도를 평가하면 15개의 가능한 조합이 존재하며, 다중에서 격리된 제어로 페이드인은 각 작동에 대한 8단계로 구성됩니다. 강도가 3개의 오페라에 대해 평가되는 경우, 7개의 가능한 조합이 있을 것이고, 다중에서 고립된 제어로 페이드인은 평가된 각 오페라에 대해 4단계로 구성된다. 강도가 두 개의 작동에 대해 평가되는 경우, 세 가지 가능한 조합이 있을 것이고, 다중에서 격리된 제어로 페이드인은 각 평가된 오페라에 대해 두 단계로 구성된다. 강도가 하나의 작동에 대해서만 평가되는 경우 가능한 조합은 하나뿐이며 페이드가 발생하지 않습니다. VOA 동안 강도로 평가되지 않은 모든 조작자는 다중 제어의 가장 큰 소스를 사용하여 프롬프트될 수 있으며, 이후에 위에서 설명한 오류 없는 언어 학습 절차를 사용하여 퇴색할 수 있습니다.
SCoRE는 서로에 대한 응답 률을 측정하여 자연 환경에서 수렴 변수의 상대적 제어를 예측합니다. 자폐증을 가진 아이들의 구두 행동에 불균형 자극 통제를 평가하기위한 그것의 유틸리티는 잘 입증되었습니다35. 또한, SCoRE는 구두 행동 훈련의 효과를 문서화하기 위해 관용구 진행 모니터링에 대한 의미를 가지고있다. 구두 행동의 미래 응용 프로그램은 무작위 임상 시험과 같은 그룹 비교에 대한 그 효용성을 보여줄 수 있으며, 사전 및 사후 측정으로서 치료 효능을 입증하고, 또한 메타 분석에서 데이터를 합성하는데 사용될 수 있다.
구두 행동의 주요 제한 SCoRE비유창한 구두 행동을 가진 참가자에 대한 제한입니다. 자폐증을 가진 개별의 대략 30%는 비언어적인 36여겨됩니다. 이 집단에 대해 SCoRE 타겟은 manded 자극 선택, 모터 모방, 샘플 일치 및 기타 구성 요소 기술에 대한 비례성을 평가하기 위해 수정될 수 있습니다. 추가적으로, 유창한 스피커의 구두 행동은 여전히 유도 자극 제어 의 수준에 걸쳐 불균형 강도를 표시 할 수 있습니다37. 따라서, SCoRE 표적은 반사성, 대칭 및 전이성을 평가하기 위해 수정될 수 있다.
일반적으로 언어를 측정하는 데 사용되는 설명 평가의 대안으로 SCoRE의 실험 분석은 효율성, 객관성 및 정량적 정밀도의 이점을 제공합니다. SCoRE 프로토콜은 다양한 설정(예: 임상 또는 교육)에서 쉽게 구현할 수 있으므로 행동 분석가, 교육자 및 기능 분석 기술 사용에 대한 교육을 받은 다른 사람들이 사용하기에 이상적입니다. 데이터 기반의 판단 적 지원으로, 구두 행동 SCoRE는 언어에 대해 말하기의 편리하면서도 정확한 방법을 제공합니다.

기능적 분석은 일반적으로 행동 과잉(문제 행동) 및 적자(예: 통신 기술)를 유지하는 데 필요한 환경 변수를 식별하기 위해 행동 분석 중재의 일부로 사용됩니다. 적절하고 효과적인 개별화된 행동 개입 계획을 수립합니다. 언어 적 오페라의 기능적 독립은 자폐증 및 기타 언어장애 1,2,3을치료하기위한 혁명적 인 프레임 워크를 제공했습니다. 인지 현상 이나 구조적 프레임 워크로 언어를 분석 하는 이전 시도와는 달리, 언어는더 나은 강화의 동일한 원칙에 따라 4, 강화의 동일한 원칙에 따라 4, 소멸7 , 8, 그리고 처벌9. 이 과정에서 6명의 초등학교 구두 조작자가 확인되었으며, 이는 연사에 대한 환경 의 통제를 확장하는 다양한 방법으로 작동합니다.
정의적으로, 연설자의 언어 적 행동은 사회적 에피소드의 일환으로 다른 개인에 의해 합의된다. 기능적 말하기 레퍼토리를 개발하지 못하는 개인은 자주 자폐증 스펙트럼 장애로 진단되며, 그 중 핵심 증상은 제한적이고 반복적인 것 외에도 의사 소통 및 사회적 상호 작용의 지속적인 적자를 포함합니다. 동작 패턴10.
지난 60 년 동안, 행동 분석 연구원은 주로 자폐증 스펙트럼 장애의 의사 소통 적자를 치료에서 이러한 오페라의 네 에 초점을 맞추고있다: mands, tacts, 에코, 및 속편. 이 네 가지 언어 능력을 강화하는 것은 자폐증을 가진 아이들을위한 유창한 구두 레퍼토리를 개발하는 기초가 되는 것으로 나타났습니다11. 기능 적 의사 소통 훈련과 같은 절차는 언어를 증가도전 행동의 해당 감소로 이어질 수 있음을 발견했다. 더욱이, 신경전형 음성에 비해, 4개의 구두 작동체 사이의 불균형은 자폐성 음성 패턴12,13의특징이다.
Mands는 보강자에 대한 제한된 접근의 통제하에 있는 언어적 행동입니다. 따라서, 스피커는 이러한 항목에 대한mand 또는 명령 액세스를 해제해야합니다. 예를 들어, 물 한 잔을 얻으려면 "물을 좀 가질 수 있을까요?", "마실 것을 원하십니까?", 또는 "물, 지금!", 모두 비슷하게 해석되어 동일한 작동 계급의 마딩에 속한다고 명시할 수 있습니다. mand 훈련에 대한 연구는 기능적 커뮤니케이션 교육14,비약자극5제거 및 정보 요청15에서그 사용을 입증했다.
택트는 우리가 contact에와서 환경의 물리적 특성의 통제하에 구두 행동이다 . 예를 들어, 목욕을 하거나, 비를 느끼거나, 바다 공기 냄새를 맡는 것은 모두 "물"이라는 반응을 보일 수 있습니다. 비언어적 자극의 통제하에 있는 구두 반응은 유사하게 conseted되고, 그러므로 연기의 동일 작동 부류에 속합니다. 전술 훈련에 대한 연구는 시각적 자극16,interoceptive 감정17,전체18의일부에 라벨의 사용을 입증했다.
에코와 후속편은 다른 언어 적 행동 (즉, 인트라 언어)에 대한 응답으로 구두 행동입니다. 반향은 구두 자극을 메아리하는 언어 적 행동이다. 예를 들어, "안녕"이라고 말하는 사람들을 만날 때, 그 사람은 "안녕"이라고 대답할 가능성이 더 높습니다. "안녕하세요"라고 말하는 사람들을 만났을 때, 개인은 "안녕하세요"라고 대답 할 가능성이 더 높습니다. 에코 교육에 대한 연구는 발언의 평균 길이를 증가시키는 데 그 사용을 입증했다19,prosody20,및 수화21의사용. 자폐증을 가진 개별은 연장한 대기 시간 후에 스크립트발성이 반복되는 echolalia를 보여줄 수 있습니다. 그러나 이러한 발성은 청취자의 보강에 의해 유지되지 않으므로 구두로 간주 될 필요가 없습니다.
다른 한편으로는, 속편은 침전 구두 자극과 같은 대응을 공유하지 않습니다. 예를 들어, "오늘 은 어때?" 라고 말하는 동료에게 는 개인이 "괜찮아"라고 대답할 수 있습니다. 후속 교육에 대한 연구는 대화 회전22,분류23,및 빈칸 채우기 작업24에서의사용을 입증했습니다. 에코 내언어와 후속편은 비슷하게 해석되지만, 다른 선행 자극은 뚜렷한 조작 클래스를 만듭니다.
1 차적인 구두 조작자25의기능적인 구별을 확인한 데, 구두 행동 내정간섭은 각 개별적인 작동을 다루기 위하여 처리에 1 차적으로 집중했습니다. 연구의 이러한 개별 라인의 각 성공 가능성이 그들의 좁은 범위를 영속. 그러나, 연구원은 최근에 구두 행동에 다중 통제의 중요성을 강조하기 시작했습니다. 구두 오페라 사이의 상호 의존은 유창한 연설을 개발하기위한 필수입니다26. 더욱이, 다중 통제를 고려하지 않는 사람들은 구두 행동에 대한 적절한 설명, 예측 및 제어를 입증할 가능성이 낮다27.
상기 구두 행동 자극 조절율 방정식(SCoRE)12는 개인의 기능적 말하기 레퍼토리를 정량적으로 합성하고 4차 구두의 상대적 비례성을 비교한 통계를 산출하는 절차이다. 오페라. SCoRE는 서로 관련하여 mand, echoic, 전술 및 후유증 응답 모집단을 분석하고, 자폐증 음성 패턴과 일반적으로 개발 중인 스피커의 양태와 절제된 비교를 그릴 수 있습니다. 또한 SCoRE는 개별 오페라를 서로 비례하여 강화하기 위한 개별화된 신속한 계층 구조를 규정합니다. 따라서, "점수는 시험이 그려지는 더 큰 행동 우주의 일부 측면을 예측하는데 사용될 수 있다"28. 또한 SCoRE는 효과 크기 전반에 걸쳐 구두 조작자의 레퍼토리 강도를 차별화하기 위한 메트릭을 산출합니다. SCoRE 평가의 목표는 언어 적자 모델을 제공하는 것입니다: (1) 자폐증 레퍼토리가 일반적인 말하기 레퍼토리와 다른 정도를 정확히 파악하고, (2) 불충분한 자극 제어 영역을 식별하고, (3) 치료에 대한 개별적인 치료 계획.

<table><tbody><tr><td>VB-MAPP 평가 키트, 수동</td><td>다른 도로</td><td>DRK 701</td><td>100+ 공통 개체, 언어 작성기, 강화 키트, 카운팅 베어, 나무 구슬, 페그 보드, 모양 및 양식 상자, 컬러 큐브, 블록 디자인 카드, 페그 퍼즐 3 개, 직소 퍼즐 4 개, 드레싱 인형, 측정 조작, 타이머, 크기 정렬, 라미네이트 그림 3 개, 아동 도서 4 권, 필기 및 미술 키트, 활동 워크북 4 개, 플래시 카드 : 알파벳, 메모리 매칭, 모양, 색상 및 숫자, 덧셈, 뺄셈, 커뮤니티 도우미, 시력 단어</td></tr><tr><td>Excel</td><td>Microsoft</td><td></td><td>스프레드 시트 프로그램</td></tr></tbody></table>

자극 제어 비율 방정식으로 구두 행동 적자 모델링, score

Modeling Verbal Behavior Deficits with the Stimulus Control Ratio Equation, SCoRE

구두 오페라 분석은 기능 분석 기술의 확장언어 행동 분야, 자폐증 스펙트럼 장애 및 관련 발달 장애에 특히 관련성. 마찬가지로, 구두 조작 분석은 언어에 영향을 미치는 특정 환경 요인을 신중하게 제어하고 전술, 마드, 에코 및 속편이라는 네 가지 구두 작동 클래스에서 응답강도를 측정합니다. 각 독립적인 구두 작동자의 빈도는 자극 제어 비율 방정식(SCoRE)을 사용하여 서로 비교하여 측정되어 스피커 레퍼토리의 상대강도를 요약합니다. 구두 행동 SCoRE 자체 (예: 사전/사후 테스트의 목적을 위해) 또는 다른 사람에 대해 (예를 들어, 무작위 통제 시험의 목적을 위해) 비교 할 수있는 통계를 산출합니다. 이 평가의 결과는 언어 적 오페라에 걸쳐 자극 제어를 발산하기위한 개별화 계층 구조를 제공, 있는 오류언어 학습을위한 치료 계획이 처방 될 수있다.

그림 4는 개입의 개시 이전에 ASD로 진단된 5세 히스패닉 남성 인 Aron과 함께 실시한 VOA의 결과를 보여줍니다. 이러한 데이터는 구두 작동 강도의 불균형 수준을 평가하기위한 VOA의 유용성을 확인합니다. 반향은 가장 큰 힘을 가지고 있는 것으로 나타났으며 모든 시험의 절반(48.4%)에서 방출되었습니다. Tacts는 모든 시험의 1/3에 대한 응답으로 다음으로 큰 힘을 보였습니다 (32.3%). Mands는 모든 시험의 1/6(16.1%)에서 배출되었으며, 후속 응답은 1회(3.2%)만 기록되었습니다.
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58793/58793fig4.jpg"> 그림 4: 자폐증 스펙트럼 장애로 진단된 스피커의 관찰된 구두 레퍼토리. 이 모델에 대한 데이터는 사전 테스트 VOA로부터 얻었다. 4명의 오페라는 각각 에코(가장 큰)에서 후속편(가장 약한)에 이르는 불균형한 강도로 평가되었다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58793/58793fig4large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
각 오페라의 강도는 널 레퍼토리의 비례 강도와 각각 25%를 비교하였다. 각 비교에 대 한, 두 숫자의 작은 계약을 나타내고 분자에 배치 되었다, 두 숫자의 큰 계약 플러스 불일치를 나타내는 동안 분모에 배치 되었다.
<img alt="Equation 2" src="/files/ftp_upload/58793/58793eq2.jpg">
관찰된 데이터를 null 레퍼토리와 비교하여 Aron의 사전 테스트 SCoRE는 0.53으로 계산되었습니다.
구두 레퍼토리를 요약하는 것 외에도 SCoRE는 프로그래밍 방식의 결정을 내리는 데 대한 판단적 지원 역할을 합니다. 표 5는 여러 단수 컨트롤에서 Aron의 구두 레퍼토리를 지원하는 프롬프트 계층 구조를 보여 주며, 이러한 계층 구조를 보여줍니다.
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody>
<tr>
<td>변수 제어</td>
			<td>강도 (%)</td>
		</tr>
<tr>
<td>M+E+T+S</td>
			<td>100개</td>
		</tr>
<tr>
<td>M+E+T</td>
			<td>96.8</td>
		</tr>
<tr>
<td>E+T+S</td>
			<td>83.9</td>
		</tr>
<tr>
<td>E+T</td>
			<td>80.7</td>
		</tr>
<tr>
<td>M+E+S</td>
			<td>67.7</td>
		</tr>
<tr>
<td>M+E</td>
			<td>64.5</td>
		</tr>
<tr>
<td>M+T+S</td>
			<td>51.6</td>
		</tr>
<tr>
<td>E+S</td>
			<td>51.6</td>
		</tr>
<tr>
<td>M+T</td>
			<td>48.4</td>
		</tr>
<tr>
<td>전자</td>
			<td>48.4</td>
		</tr>
<tr>
<td>T +S</td>
			<td>35.5</td>
		</tr>
<tr>
<td>T</td>
			<td>32.3</td>
		</tr>
<tr>
<td>M+S</td>
			<td>19.3</td>
		</tr>
<tr>
<td>M</td>
			<td>16.1</td>
		</tr>
<tr>
<td>S</td>
			<td>3.2</td>
		</tr>
</tbody></table>표 5: 그림 2에서 파생된 여러 단일 제어 소스에 대한 개별화된 전송 계층입니다. M = 마드, E = 에코, T = 전술, S = 속편.
표 5의 결과는 각 구두 작동자의 단수 제어를 강화하기 위해 개별화된 프롬프트 계층 구조를 규정한다(표 6참조). 수렴 조합을 통해 대상 작동의 여러 배열에 대한 체계적으로 프로그래밍함으로써, 구두 "[b]ehavior는 단일 속성 또는 자극의 속성의 특별한 조합의 통제하에 제기 될 수있다. 다른 모든 속성의 제어"28.
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody>
<tr>
<td>만드 (것)이 많은</td>
			<td>에코 (에코이닉)</td>
			<td>전술</td>
			<td>속편</td>
		</tr>
<tr>
<td>
M+E + T + S</td>
			<td>M+E+T+S</td>
			<td>M+E+T+S</td>
			<td>M+E+T+S
</td>
		</tr>
<tr>
<td>
M+E+T</td>
			<td>M+E+T</td>
			<td>M+E+T
</td>
			<td>E+T+S
</td>
		</tr>
<tr>
<td>
M+E+S</td>
			<td>
E+T +S</td>
			<td>E +T+ S</td>
			<td>M+E+S
</td>
		</tr>
<tr>
<td>
M+E</td>
			<td>
E+T</td>
			<td>E +T
</td>
			<td>M+T+S
</td>
		</tr>
<tr>
<td>
M+T +S</td>
			<td>M+E+S</td>
			<td>M +T+ S</td>
			<td>E +S
</td>
		</tr>
<tr>
<td>
M+T</td>
			<td>M +E
</td>
			<td>M +T
</td>
			<td>T +S
</td>
		</tr>
<tr>
<td>
M+S</td>
			<td>
E+S</td>
			<td>
T+S</td>
			<td>M+S
</td>
		</tr>
<tr>
<td>M</td>
			<td>전자</td>
			<td>T</td>
			<td>S</td>
		</tr>
</tbody></table>표 6: 각 구두 오페라에 걸쳐 기능적 독립성을 추상화하기 위한 체계적인 진행. M = 마드, E = 에코, T = 전술, S = 속편.
참조 기반 교육의 13 주 후, 사후 테스트 VOA는 위에서 설명한 동일한 절차를 사용하여 아론과 함께 실시되었다. 전검사와 비교하면, 도 5는 mand(27.1%), 에코(34.1%), 전술(23.5%), 후속편(15.3%) 등 4개 오페라의 비례성을 더 많이 나타낸다. 이러한 결과를 null 가설과 비교하여 Aron의 SCoRE는 0.80으로 계산되었습니다. SCoRE와 아론의 구두 레퍼토리의 사전 / 사후 분석은 그의 언어가 개입의 과정을 통해 0.27 증가 것을 보여줍니다.
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58793/58793fig5.jpg"> 그림 5: 참조 기반 언어 행동 지시의 13 주 후에 자폐증 스펙트럼 장애로 진단 된 스피커의 관찰 된 구두 레퍼토리. 이 모델에 대한 데이터는 4명의 구두 조작자의 비례성 증가를 예시하는 포스트테스트 VOA에서 얻었습니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58793/58793fig5large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>

이 문서에서는 구두 조작 분석 (VOA)을 수행하고, 자극 제어 비율 방정식 (SCoRE)을 계산하고, 적자를 해결하기 위해 특별히 중요한 개별화된 구두 행동 치료 계획을 개발하는 절차를 설명합니다. 자폐증의 특징.

자극 제어 비율 방정식으로 구두 행동 적자 모델링, SCoRE

Verbal operant analyses are the extension of functional analysis technology to the field of verbal behavior, of particular relevance to autism spectrum ...

구두 행동 자극 제어 비율 방정식 또는 SCoRE는 참가자의 현재 기능 언어 수준을 측정하고 선택성에 대한 자극을 구체적으로 분석합니다. SCoRE는 기능성 언어 레퍼토리를 단일 숫자 값으로 정량화하고 개별화된 개입 계획을 규정합니다. 자폐 스펙트럼 장애를 가진 아이들은 그들의 구두 행동에 불균형한 자극 통제에 영향을 받기 쉽습니다.SCoRE는 이러한 불균형의 정도를 분석하고, 등가 형성 및 청취자 반응과 같은 다른 자극 제어 불일치를 평가하는 데 사용될 수 있다. 절차를 시연하는 것은 우리의 실험실에서 보드 인증 지원 행동 분석가 마리아나 드 로스 산토스가 될 것입니다. 전술, 하중, 에코 및 속편 실험 조건을 배치하여 특정 환경 변수와 스피커의 동작 사이의 기능적 관계를 수립합니다.그런 다음 참가자를 실험실로 호송하여 전술 상태 영역에 표시합니다. 전술 관계를 평가하기 위해 참가자는 어린 아이들에게 공통된 장난감에 참여하게하십시오. 30초 간격으로 자녀가 현재 참여하고 있는 항목을 가리키고 개체이름을 지정하도록 요청합니다.참가자가 라벨을 붙인 총 항목 수를 집계하고 일반화된 보강으로 consequate를 지정합니다. 그런 다음 특정 항목에 대한 액세스를 제거하고 참가자가 다른 자극에 참여하도록 장려합니다. 총 10회 반복하여 참가자의 최대 10가지 레이블을 연상시킵니다.다음으로, 하모 관계를 평가하기 위해 전술 조건에서 식별된 10개의 대상 항목 중 하나를 선택하고 참가자에게 하나를 선택하도록 요청합니다. 참가자가 선택한 항목으로 30초 동안 플레이할 수 있도록 허용한 다음, 항목을 보이지 않는 곳에 배치하여 항목을 제거하고 하중을 프롬프트합니다. 참가자가 자극의 이름을 말하는지 여부를 점수매기고 선호하는 항목에 대한 액세스로 강화합니다.다음으로, 에코 관계를 평가하기 위해, 이전 조건에서 확인된 표적 중 하나에 대한 항목의 공통 이름과 같은 30초 간격으로 에코 자극을 제공한다. 참가자가 대상 응답을 에코하는지 여부를 점수매기고 일반화된 보강으로 consequate를 지정합니다. 후속 관계를 평가하기 위해 이전에 확인된 응답 대상 중 하나에 대해 30초 간격으로 빈 공백 채우기 자극을 제공합니다.참고: 빈칸 채우기 프레임은 주작동 상태에서 아이가 아이템을 가지고 플레이하는 방식에 따라 다릅니다. 그런 다음 참가자가 대상 응답으로 회신하는지 여부를 점수매기고 일반화된 보강으로 consequate를 지정합니다. 마지막으로, 구두 조작 분석의 끝에 4개의 조건의 각 내에서 총 30개의 새로운 응답을 평가하기 위하여, 10개의 새로운 응답 표적을 위해 배열할 때마다, 4개의 조건을 두 번 더 반복합니다.각 개별 작동에 대한 백분율을 합산하여 여러 제어의 모든 배고및 투심 소스에 대한 강도를 계산하는 것으로 시작합니다. 네 가지 구두 조작자의 합계로 시작하여 가장 큰 것에서 최소한으로 자극 제어 수준을 순위로 정렬합니다. 작동 강도가 단수 및 여러 제어 소스에서 정렬되면 응답 강도 계층 구조를 유지하면서 각 구두 조작에 관련된 페이딩 단계를 추출합니다.다음으로, 하중, 전술, 에코 및 속편 상대항을 수렴하여 참조 기반 명령과 조건 관계적 유연성을 조건화하고, 프롬프트 페이드의 단계를 생략하지 않도록주의하십시오. 이렇게하려면 먼저 참가자에게 공을 보여주지만 그들에게 주지 마십시오. 참가자에게 말하기: 당신은 공을 굴리고, 당신은 롤?참가자가 말한다 후 :공. 공에 대한 액세스와 구두 칭찬으로 올바른 반응을 강화합니다. 잘 했어요!응답이 안정되면 프롬프트 레벨을 더욱 페이드합니다. 예를 들어 공과 교전하는 동안 참가자에게 공을 보여주면서 공에 대한 액세스를 제한합니다. 대상 응답 제공:말 공.공을 말하십시오. 볼. 공, 아주 좋은, 오. 참가자가 공을 말한다 후, 공에 액세스하고 구두 칭찬에 액세스 하여 올바른 응답을 강화합니다.다음으로, 공을 숨기고 참가자에게 말합니다 : 당신은 공을 굴리면, 당신은 롤? 응답이 안정되면 공을 숨기고 참가자에게 말합니다: 말 볼. 볼.야이! 다음으로, 공에 대한 접근을 제한하고, 그에게 보여주는 동안, 말 : 당신은 롤?공에 대한 접근과 구두 칭찬으로 응답을 강화합니다. 공에 대한 액세스를 제한하고 아무 말도하지 않고 참가자에게 보여 줌으로써 프롬프트를 페이드. 그가 그것에 액세스 할 때, 칭찬과 함께 강화자를 제공합니다.응답이 안정되면 공을 숨기고 말하십시오: 당신은 굴리세요. 참가자가 공을 요청할 때까지 기다립니다. 마지막으로, 공을 결합한 다음 공을 숨깁니다.공에 접근할 수 있는 올바른 반응을 강화합니다. 이러한 결과는 반향이 가장 큰 힘을 가지고 발견되었다는 것을 보여 주며, 모든 시험의 절반을 방출했습니다. Tacts는 모든 시험의 1/3에 대한 응답으로 다음 가장 큰 힘을 보여줍니다.만드 (Mands)는 모든 시험의 1/6에 대해 방출되었으며, 하나의 후속 응답만 기록되었습니다. 또한, 13주간의 참조 기반 교육 후, 시험 후 VOA와 사전 테스트가 비교되었다. 4개의 오페라자 각각에 걸쳐 더 큰 비례가 있었습니다.이러한 절차를 시도할 때 기억해야 할 가장 중요한 것은 하반신, 에코, 작용 및 후속편을 통해 제어 관계를 격리하는 것입니다. 이러한 절차는 또한 구두 행동이 선택 기반개인 개인에게 적합하며, 더 복잡한 형태의 증강 및 대체 의사소통을 개발할 수 있습니다. 더 진보 된 구두 레퍼토리를 가진 아이들을 위해, 파생 자극 제어 비율 방정식, 또는 SCoRE-D는, 반사, 대칭 및 전이 관계 중 비례성을 평가하기 위하여 이용될 수 있습니다.결함이있는 하중 레퍼토리를 가진 참가자는 종종 도전적인 행동에 종사합니다. SCoRE 평가 전반에 걸쳐 이러한 행동을 익스텐트로 배치하기 위해 주의를 기울여야 합니다.

modeling-verbal-behavior-deficits-with-stimulus-control-ratio

Research

연구

JoVE Journal

Behavior

행동

이 프로토콜은 관심과 설치류에서 충동 제어를 연구하는 데 사용되는 조작 적 기초 작업입니다 오 - 선택 직렬 반응 시간의 작업을 설명합니다. 표준 작업의 변형되어 테스트 일 과제는, 작업의 유연성을 증가시키고보다 완전 동작을 특성화하기 위해 다른 조작과 결합 될 수있다.

5 - 직렬 선택 반응 시간 과제 : 설치류에 대한주의의 작업 및 전류 제어

이 문서에 설명 된 프로토콜의 목적은 강박 장애 (OCD)의 연구를 위해 쥐의 강박 같은 행동을 유도하는 것입니다. 이 동작은 레버를 눌러 응답이 식품 생산의 효과가 있음을 나타내는 신호를 감쇠하여 침전된다.

강박 장애의 쥐 모델로 신호 감쇠

소뇌에 대한 경두개 직류 자극(tDCS)은 전전두엽 피질에 원격 효과를 가하여 인지와 수행을 조절할 수 있습니다. 이는 다양한 복잡성을 가진 두 가지 정보 처리 작업을 사용하여 입증되었으며, 작업이 어렵지만 쉽지는 않을 때 음극 tDCS만이 성능을 향상시켰습니다.

소 뇌의 경 두개 직류 자극을 사용하여 변조인지

시간 순서 판단은 처리 속도, 매개 변수 및주의 가중치를 추정하고 이에 따라주의 처리의 메커니즘을 추론하는 데 사용할 수 있습니다. 이 방법론은 광범위한 시각적 자극에 적용할 수 있으며 많은 주의 조작과 함께 작동합니다.

시간적 순서 심판의 모델 기반 분석에 의해주의 및 Visual 처리 속도를 측정

실험 패러다임에 대한 자세한 프로토콜은 아이들이 감정이 설명되어 조절되는 효과를 평가합니다. 어린이는 무작위로 다음 정신 생리학 지수에 감정 조절이 적용되는 범위를 특정 감정 조절, 부정적인 감정은 영화 클립을 유도하는 전략, 변경을 사용하여 지정됩니다.

어린 시절의 감정 규제 전략의 효과의 정신 생리 학적 평가

여기 선물이 비디오 기준 등급 상호 사회적 행동 (vrRSB)의 종이 또는 온라인 버전을 사용 하 여 관리 하기 위한 프로토콜. 이 설문 조사 단정 RSB, 3 분 비디오에 표시 된 참조 아이 게 주제를 비교 하는 그것에 의하여 "비디오 참조" 항목을 통해 유아의 사회적 능력에 대 한 필수.

유아의 사회적 커뮤니케이션의 신속한 직렬 평가 대 한 앵커를 득점 하는 비디오의 사용

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

자폐증을 가진 아이 들 중국어 말하기에서 문장 독 해 공부를 시각적인 세계 패러다임을 사용 하 여

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자극 제어 비율 방정식으로 구두 행동 적자 모델링, SCoRE

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