Artykuł metodologiczny

Wykorzystanie paradygmatu świata wizualnego do badania rozumienia zdań u dzieci z autyzmem mówiących po mandaryńsku

DOI:

10.3791/58452

⸱

3 października 2018

 ,  ,  , 
1Department of Foreign Languages and Literatures, Tsinghua University, 2School of Human Environmental Sciences, University of Arkansas, 3Institute for Speech Pathology and the Brain Science, Beijing Language and Culture University, 4Department of Electronic Engineering, Tsinghua University

* These authors contributed equally

W tym artykule

Podsumowanie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Przedstawiamy protokół do badania wykorzystania wskazówek morfologicznych podczas rozumienia zdań w czasie rzeczywistym przez dzieci z autyzmem.

Streszczenie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Rozumienie zdań opiera się na zdolności do szybkiej integracji różnych typów informacji językowych i niejęzykowych. Jednak obecnie brakuje badań sprawdzających, w jaki sposób dzieci w wieku przedszkolnym z autyzmem rozumieją zdania za pomocą różnych rodzajów wskazówek. Mechanizmy leżące u podstaw rozumienia zdań pozostają w dużej mierze niejasne. W niniejszej pracy przedstawiono protokół badania zdolności rozumienia zdań przez dzieci w wieku przedszkolnym z autyzmem. Mówiąc dokładniej, paradygmat śledzenia wzroku w świecie wizualnym jest używany do badania rozumienia zdań z chwili na chwilę u dzieci. Paradygmat ten ma wiele zalet. Po pierwsze, jest wrażliwy na przebieg czasu rozumienia zdań, a zatem może dostarczyć bogatych informacji o tym, jak rozumienie zdań rozwija się w czasie. Po drugie, wymaga minimalnych wymagań dotyczących zadań i komunikacji, więc idealnie nadaje się do testowania dzieci z autyzmem. Aby jeszcze bardziej zminimalizować obciążenie obliczeniowe dzieci, niniejsze badanie mierzy ruchy gałek ocznych, które pojawiają się jako automatyczne reakcje na dane językowe, a nie mierzy ruchy gałek ocznych, które towarzyszą świadomym reakcjom na instrukcje mówione.

Wprowadzenie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Rozumienie zdań opiera się na zdolności do szybkiego integrowania różnych typów informacji językowych i pozajęzykowych1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11. Wcześniejsze badania wykazały, że młode, typowo rozwijające się dzieci (TD) stopniowo obliczają znaczenie zdania, korzystając zarówno z wskazówek językowych, jak i niejęzykowych12,13,14,15,16,17,18,19. Jednak obecnie brakuje badań sprawdzających, w jaki sposób dzieci w wieku przedszkolnym z autyzmem rozumieją zdanie przy użyciu różnych rodzajów wskazówek. Mechanizmy leżące u podstaw ich rozumienia zdań pozostają w dużej mierze niejasne.

Ogólnie uznaje się, że istnieje ogromna zmienność w zdolnościach językowych dzieci z autyzmem, zwłaszcza w ich ekspresyjnym języku; na przykład, niektóre dzieci z autyzmem mają stosunkowo dobry język strukturalny, niektóre wykazują deficyty zarówno w leksykalnej jak i gramatycznej domenie, niektóre wykazują upośledzoną gramatykę, a niektóre nigdy nie nabywają funkcjonalnego języka mówionego20,21,22,23,24,25. Ponadto wcześniejsze badania wydają się sugerować, że ich język receptywny jest stosunkowo bardziej upośledzony niż ich język ekspresyjny26,27,28,29. Większość badań, które oceniały zdolności rozumienia zdań przez dzieci z autyzmem, wykorzystywała zadania offline (np. standaryzowane testy, raporty opiekunów), a wyniki sugerują, że ich zdolności rozumienia zdań mogą być szczególnie upośledzone30,31,32,33,34,35,36,37. Zwrócono jednak uwagę, że słabe zdolności rozumienia są częściej związane z ogólnym brakiem reakcji społecznej u tych dzieci niż z deficytami przetwarzania języka38,39. Należy zauważyć, że te zadania offline stosowane w poprzednich badaniach często wymagają wysokich wymagań dotyczących odpowiedzi lub interakcji z eksperymentatorami, co może stanowić szczególne trudności dla dzieci z autyzmem, ponieważ często wykazują one różne trudne zachowania lub objawy. W rezultacie, może to wchodzić w interakcje z wysokimi wymaganiami dotyczącymi zadań i komunikacji oraz maskować ich zdolności rozumienia [przegląd metod oceny języka receptywnego u dzieci z autyzmem patrz Kasari et al. (2013)27 i Plesa-Skwerer et al. (2016)29]. W związku z tym potrzebne są eksperymentalne paradygmaty, które mogą lepiej kontrolować te czynniki zakłócające, aby lepiej zrozumieć naturę mechanizmów przetwarzania zdań w autyzmie.

W obecnym badaniu prezentujemy paradygmat śledzenia wzroku, który może bezpośrednio i skutecznie ocenić zdolność rozumienia zdań u dzieci z autyzmem. W porównaniu z zadaniami offline, śledzenie ruchu gałek ocznych jest bardziej czułym paradygmatem testowania, aby zademonstrować zdolności rozumienia przez dzieci. Jest wrażliwa na przebieg czasowy procesu rozumienia i nie wymaga od uczestnika wyraźnych reakcji motorycznych ani językowych, co czyni ją obiecującą metodą badania młodszych dzieci i dzieci z autyzmem w minimalnym stopniu werbalnym. Ponadto rejestrujemy ruchy gałek ocznych jako automatyczne reakcje na bodźce językowe, zamiast mierzyć ruchy gałek ocznych, które towarzyszą świadomym reakcjom na dane językowe.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Protokół

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

To badanie zostało zatwierdzone przez Komisję Etyki Szkoły Medycznej Uniwersytetu Tsinghua. Uzyskano świadomą zgodę od wszystkich indywidualnych uczestników biorących udział w badaniu.

1. Selekcja uczestników i przygotowanie do badania

  1. Rekrutuj dzieci w wieku przedszkolnym z autyzmem mówiące po mandaryńsku.
    UWAGA: Ich diagnozy powinny być potwierdzone przez neurologów dziecięcych w szpitalach za pomocą DSM-IV-TR40 lub DSM-541, a liczba uczestników powinna być nie mniejsza niż 15. W niniejszym badaniu wzięło udział 25 uczestników z potwierdzonymi diagnozami.
  2. Oceń każdego uczestnika niezależnie, korzystając ze złotego standardu narzędzi diagnostycznych, takich jak Harmonogram Obserwacji Diagnostycznej Autyzmu42.
  3. Zmierz werbalne IQ uczestników za pomocą Wechsler Preschool and Primary Scale of Intelligence-IV (CN), standaryzowanego testu IQ przeznaczonego dla dzieci mówiących po mandaryńsku w wieku od 2 do 6 lat43.
    UWAGA: Werbalne wyniki IQ dzieci z autyzmem w niniejszym badaniu wynosiły powyżej 80. Wszyscy byli wysoko funkcjonującymi dziećmi z autyzmem.
  4. Oblicz średnią długość wypowiedzi (MLU) każdego uczestnika, dzieląc całkowitą liczbę słów przez liczbę wypowiedzi w każdej próbce mowy. Nagraj 100 wypowiedzi dla każdego uczestnika z jego interakcji z rodzicami lub nauczycielami. Następnie oblicz MLU, dzieląc całkowitą liczbę słów w wypowiedziach każdego uczestnika przez 100.
    UWAGA: MLU wskazuje poziom złożoności zdania uczestnika.
  5. Rekrutuj dzieci TD. Idealnie dopasuj dzieci TD do dzieci z autyzmem pod względem wieku (grupa TD 1), MLU (grupa TD 2) i werbalnego IQ (grupa TD 3).
    UWAGA: W niniejszym badaniu wzięło udział 50 dzieci (25 chłopców i 25 dziewczynek) z lokalnych przedszkoli. 25 dopasowano do dzieci z autyzmem pod względem wieku, a 25 dopasowano do dzieci z autyzmem zarówno pod względem MLU, jak i werbalnego IQ.

2. Sesja rozgrzewkowa

  1. Zaproś uczestników na rozgrzewkę przed właściwym testem. Zapoznaj uczestnika ze środowiskiem badawczym i wejdź z nim w interakcję, aby nawiązać dobrą relację.
    UWAGA: Można to zrobić tego samego dnia co sesję testową lub zorganizować w innym dniu. W sesji rozgrzewkowej zazwyczaj zaangażowanych jest dwóch eksperymentatorów, którzy wchodzą w interakcję z uczestnikiem za pomocą zabawek i rekwizytów.

3. Warunki i projekt eksperymentalny

  1. Skonstruuj bodźce testowe. Utwórz 12 elementów docelowych, z których każdy składa się z bodźca wizualnego i dwóch wypowiadanych zdań zawierających odpowiednio markery morfologiczne BA i BEI. Skonstruuj zdania mówione, używając tej samej struktury: marker morfologiczny + fraza rzeczownikowa (NP) + przysłówek + fraza czasownikowa (VP) (patrz przykłady 1a i 1b poniżej).
    UWAGA: Znacznik BA wskazuje, że następujący NP jest odbiorcą zdarzenia holdingowego (patrz 2a), a BEI wskazuje, że następny NP jest inicjatorem wydarzenia (patrz 2b). Podmiot NP zdania w języku mandaryńskim można często pominąć, gdy desygnat NP jest dostępny kontekstowo.

    Przykład:
    (1) a. BA shizi qingqingdi bao-le qilai.
    BA lew delikatnie trzymaj
    Czyli: Ktoś delikatnie trzyma lwa.
    b. BEI shizi qingqingdi bao-le qilai.
    BEI lew delikatnie trzymaj
    Czyli: Ktoś jest delikatnie trzymany przez lwa.
    (2) a. BA + [NP]Odbiorca
    b. BEI + [NP]Inicjator
    1. Użyj Pixelmatora (lub innego edytora obrazów), aby tworzyć obrazy wizualne. Otwórz aplikację Pixelmator. Kliknij ikonę Pixelmatora. Utwórz obraz wizualny na podstawie szablonu. Kliknij przycisk Pokaż szczegóły w palecie szablonów. Kliknij dwukrotnie szablon, aby go otworzyć. Dostosuj szerokość, wysokość, rozdzielczość i głębię kolorów za pomocą menu podręcznych. Wprowadź odpowiednie parametry. Kliknij przycisk OK.
    2. Użyj Praat (lub innego edytora audio) do konstruowania zdań mówionych. Skonfiguruj mikrofon. Otwórz Praat. Kliknij ikonę Praat. Wybierz opcję Nagraj dźwięk mono z menu Nowy. Ustaw warunki nagrywania, klikając opcję częstotliwości próbkowania 44100. Kliknij przycisk Nagraj.
    3. Nagraj wypowiadane zdania, prosząc rodowitego użytkownika języka mandaryńskiego w Pekinie o ułożenie zdań w sposób ukierunkowany na dziecko. Zapisz nagrania, klikając Zapisz.
      UWAGA: Zazwyczaj 12 do 16 elementów docelowych jest konstruowanych do badań nad zrozumieniem zdań z dziećmi. Bodźce testowe można tworzyć przy użyciu innych edytorów graficznych i dźwiękowych w celu badania świata wizualnego.
  2. Skonstruuj obrazy wizualne, z których każdy zawiera dwa obrazy. Oba obrazy przedstawiają to samo wydarzenie z udziałem tych samych postaci. Odwróć role zdarzeń (inicjatora lub odbiorcy) dwóch znaków na dwóch obrazach. Wykonaj jeden obrazek zgodny z konstrukcją zawierającą BA (zdarzenie BA-target) i jeden z konstrukcją zawierającą BEI (zdarzenie BEI-target). Przykład znajduje się w Rysunek 1.
    UWAGA: Ten rysunek został przedrukowany za zgodą Zhou i Ma (2018)19.
  3. Przeciwwaga i randomizacja: podziel badania docelowe na dwie listy eksperymentalne, przy czym uczestnik widzi każdy bodziec wizualny, ale słucha tylko jednego z nagranych zdań dotyczących bodźca. Przeciwwaga zdań mówionych zawierających BA i BEI na dwóch listach eksperymentalnych, z 6 konstrukcjami zawierającymi BA i 6 zawierającymi BEI. Dodaj 12 elementów wypełniających do każdej listy eksperymentalnej i ułóż próby docelowe i wypełniające w losowej kolejności. Losowo przypisz uczestników do dwóch list.

4. Procedura eksperymentalna

  1. Procedura śledzenia ruchu gałek ocznych.
    1. Zaproś uczestników, aby usiedli wygodnie przed monitorem zdalnego urządzenia do śledzenia ruchu gałek ocznych. Ustaw odległość między oczami uczestników a monitorem około 60 cm. Wykonaj standardowe procedury kalibracji i walidacji, prosząc uczestników o skupienie się na siatce pięciu celów fiksacji w losowej kolejności.
    2. Przedstaw uczestnikom wypowiadane zdanie, gdy widzą obraz wizualny, tak jak to ma miejsce w standardowym paradygmacie świata wizualnego10,44. Użyj opcji śledzenia ruchu gałek ocznych przez monokular, śledząc oko, które znajduje się po tej samej stronie co oświetlacz eyetrackera. Rejestruj ruchy gałek ocznych uczestnika za pomocą eye trackera.
      UWAGA: Eye tracker zastosowany w niniejszym badaniu umożliwia zdalne śledzenie ruchu gałek ocznych z częstotliwością próbkowania 500 Hz.
  2. Testowanie i pomiary.
    1. Przetestuj uczestników indywidualnie. Po prostu powiedz uczestnikom, aby słuchali wypowiadanych zdań podczas oglądania zdjęć. Poproś jednego eksperymentatora, aby monitorował uczestnika na komputerze, a drugi stanął za uczestnikiem i delikatnie oparł dłonie na ramionach uczestnika, aby zminimalizować nagłe ruchy uczestnika.
    2. Mierz ruchy gałek ocznych uczestnika, które pojawiają się jako automatyczne reakcje na dane językowe, za pomocą urządzenia do śledzenia ruchu gałek ocznych.
      UWAGA: Zadanie nie wymaga od uczestników dokonywania świadomych osądów na temat wypowiadanych zdań, aby zminimalizować ich obciążenie obliczeniowe. Eye tracker automatycznie rejestruje ruchy gałek ocznych.
    3. Monitorowanie podczas testu: użyj trybu podglądu na żywo na ekranie komputera, wyświetlanego przez eye tracker podczas testu, aby obserwować zachowanie wzrokowe uczestnika. Poproś eksperymentatora, który monitoruje zbieranie danych za pomocą trybu podglądu na żywo, aby zasygnalizował eksperymentatorowi, który stoi za uczestnikiem, aby zmienił orientację uczestnika, jeśli jego wzrok odbiega od ekranu komputera.

5. Przetwarzanie i analiza danych

  1. Zakoduj fiksacje uczestników w dwóch obszarach zainteresowań. Użyj Przeglądarki danych, aby narysować dwa obszary zainteresowania: obszar zdarzenia docelowego BA i obszar zdarzenia docelowego BEI (patrz Rysunek 1). Otwórz przeglądarkę danych. Wybierz jedną z ikon kształtu obszaru zainteresowań na pasku narzędzi. Użyj myszy, aby przeciągnąć ramkę wokół regionu, który chcesz zdefiniować jako obszar zainteresowania. Zapisz obszar zainteresowań w folderze Zestaw obszarów zainteresowań. Zastosuj obszar zainteresowania do innych obrazów wizualnych.
    UWAGA: Zdarzenie przedstawione w górnym panelu Rysunek 1 pasuje do konstrukcji BA, stąd zdarzenie BA-target, a zdarzenie przedstawione w dolnym panelu pasuje do Rysunek 1b, stąd zdarzenie BEI-target. Oprogramowaniem używanym do kodowania danych jest Data Viewer, który jest dostarczany z urządzeniem śledzącym ruch gałek ocznych używanym w badaniu. Dostępne jest również inne oprogramowanie do analizy danych.
  2. Analizuj wzorce spojrzenia za pomocą przeglądarki danych.
    1. Otwórz przeglądarkę danych. Wybierz z menu funkcję raportu próbki, aby ustawić okna czasowe dla analizy (np. co 200 ms dla okna czasowego w obecnym badaniu). Użyj tej samej funkcji, aby zablokować proporcje fiksacji w obszarach zainteresowania do początku markera dla każdej próby. Eksportuj surowe dane do pliku Excela za pomocą funkcji eksportu z menu.
    2. Użyj funkcji Excela, aby uśrednić proporcje fiksacji po pojawieniu się znacznika dla każdego obszaru. Użyj funkcji Excela, aby obliczyć proporcje fiksacji w każdym oknie czasowym wynoszącym 200 ms w okresie 5200 ms (średnia długość zdań docelowych + 200 ms) od początku znacznika dla dwóch obszarów. Zastosuj liniowe modele efektów mieszanych do danych dotyczących ruchu gałek ocznych, szczegółowo opisane w Reprezentatywnych wynikach poniżej.
      UWAGA: Użycie 200 ms jako okna czasowego opiera się na standardowej procedurze analizy danych dotyczących spojrzenia oczu dziecka w literaturze12,13,18,19,45,46,47i ogólnie przyjmuje się, że potrzeba około 200 ms, aby zaobserwować wpływ markerów językowych na ruchy gałek ocznych48.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Wyniki

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

W niniejszym badaniu użyto minimalnych par, jak w przykładach 1a i 1b, aby sprawdzić, czy i jak szybko dzieci z autyzmem mogą korzystać z informacji o zdarzeniach zakodowanych w dwóch markerach morfologicznych podczas rozumienia zdań w czasie rzeczywistym. Przewidywano, że jeśli są w stanie szybko i skutecznie wykorzystać informacje o zdarzeniach w dwóch markerach podczas rozumienia zdań w czasie rzeczywistym, to powinni bardziej przyglądać się zdarzeniu docelowemu BA podczas słyszenia BA...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Dyskusja

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

W niniejszym badaniu przedstawiamy paradygmat eye-trackingowy, który może bezpośrednio i skutecznie ocenić zdolności rozumienia zdań u dzieci z autyzmem. Odkryliśmy, że 5-letnie dzieci z autyzmem, podobnie jak ich rówieśnicy TD w tym samym wieku, wykazywały wzorce spojrzenia, które odzwierciedlają skuteczne i szybkie wykorzystanie wskazówek językowych podczas rozumienia zdań w czasie rzeczywistym.

Odkrycia dostarczają dowodów na to, że śledzenie ruchu gałek ocznych (w szczególności paradygmat ...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Oświadczenia

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Autorzy nie mają nic do ujawnienia.

Podziękowania

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Ta praca została sfinansowana przez Narodową Fundację Nauk Społecznych Chin [16BYY076] dla Peng Zhou i Fundacji Naukowej Pekińskiego Uniwersytetu Języka i Kultury w ramach Funduszy Badań Podstawowych dla Uniwersytetów Centralnych [15YJ050003]. Autorzy są wdzięczni dzieciom, rodzicom i nauczycielom z Enqi Autism Platform i Taolifangyuan Kindergarten w Pekinie za ich wsparcie w prowadzeniu badania.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
EyeLink 1000 plus urządzenie do śledzenia ruchu gałek ocznych SR Research Sp. z o.o.  EyeLink 1000 plus umożliwia zdalne śledzenie ruchu gałek ocznych bez podparcia głowy. Eye tracker dostarcza informacji o s punkt widzenia z częstotliwością próbkowania 500 Hz i ma dokładność 0,5 stopnia kąta widzenia.

Bibliografia

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Altmann, G. T., Kamide, Y. Incremental interpretation at verbs: Restricting the domain of subsequent reference. Cognition. 73 (3), 247-264 (1999).
  2. Altmann, G. T., Kamide, Y. The real-time mediation of visual attention by language and world knowledge: Linking anticipatory (and other) eye movements to linguistic processing. Journal of Memory and Language. 57 (4), 502-518 (2007).
  3. DeLong, K. A., Urbach, T. P., Kutas, M. Probabilistic word pre-activation during language comprehension inferred from electrical brain activity. Nature neuroscience. 8 (8), 1117-1121 (2005).
  4. Kamide, Y., Altmann, G. T., Haywood, S. L. The time-course of prediction in incremental sentence processing: Evidence from anticipatory eye movements. Journal of Memory and Language. 49 (1), 133-156 (2003).
  5. Knoeferle, P., Crocker, M. W., Scheepers, C., Pickering, M. J. The influence of the immediate visual context on incremental thematic role-assignment: Evidence from eye-movements in depicted events. Cognition. 95 (1), 95-127 (2005).
  6. Knoeferle, P., Kreysa, H. Can speaker gaze modulate syntactic structuring and thematic role assignment during spoken sentence comprehension. Frontiers in Psychology. 3, 538(2012).
  7. Knoeferle, P., Urbach, T. P., Kutas, M. Comprehending how visual context influences incremental sentence processing: Insights from ERPs and picture-sentence verification. Psychophysiology. 48 (4), 495-506 (2011).
  8. Pickering, M. J., Traxler, M. J., Crocker, M. W. Ambiguity resolution in sentence processing: Evidence against frequency-based accounts. Journal of Memory and Language. 43 (3), 447-475 (2000).
  9. Staub, A., Clifton, C. Syntactic prediction in language comprehension: Evidence from either... or. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition. 32 (2), 425-436 (2006).
  10. Tanenhaus, M., Spivey-Knowlton, M., Eberhard, K., Sedivy, J. Integration of visual and linguistic information in spoken language comprehension. Science. 268 (5217), 1632-1634 (1995).
  11. Van Berkum, J. J., Brown, C. M., Zwitserlood, P., Kooijman, V., Hagoort, P. Anticipating upcoming words in discourse: Evidence from ERPs and reading times. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition. 31 (3), 443-467 (2005).
  12. Choi, Y., Trueswell, J. C. Children's (in) ability to recover from garden paths in a verb-final language: Evidence for developing control in sentence processing. Journal of Experimental Child Psychology. 106 (1), 41-61 (2010).
  13. Huang, Y., Zheng, X., Meng, X., Snedeker, J. Children's assignment of grammatical roles in the online processing of Mandarin passive sentences. Journal of Memory and Language. 69 (4), 589-606 (2013).
  14. Lew-Williams, C., Fernald, A. Young children learning Spanish make rapid use of grammatical gender in spoken word recognition. Psychological Science. 18 (3), 193-198 (2007).
  15. Sekerina, I. A., Trueswell, J. C. Interactive processing of contrastive expressions by Russian children. First Language. 32 (1-2), 63-87 (2012).
  16. Trueswell, J. C., Sekerina, I., Hill, N. M., Logrip, M. L. The kindergarten-path effect: Studying on-line sentence processing in young children. Cognition. 73 (2), 89-134 (1999).
  17. Van Heugten, M., Shi, R. French-learning toddlers use gender information on determiners during word recognition. Developmental Science. 12 (3), 419-425 (2009).
  18. Zhou, P., Crain, S., Zhan, L. Grammatical aspect and event recognition in children's online sentence comprehension. Cognition. 133 (1), 262-276 (2014).
  19. Zhou, P., Ma, W. Children's use of morphological cues in real-time event representation. Journal of Psycholinguistic Research. 47 (1), 241-260 (2018).
  20. Eigsti, I. M., Bennetto, L., Dadlani, M. B. Beyond pragmatics: Morphosyntactic development in autism. Journal of Autism and Developmental Disorders. 37 (6), 1007-1023 (2007).
  21. Kjelgaard, M. M., Tager-Flusberg, H. An investigation of language impairment in autism: Implications for genetic subgroups. Language and Cognitive Processes. 16 (2-3), 287-308 (2001).
  22. Tager-Flusberg, H. Risk factors associated with language in autism spectrum disorder: clues to underlying mechanisms. Journal of Speech, Language, and Hearing Research. 59 (1), 143-154 (2016).
  23. Tager-Flusberg, H., Kasari, C. Minimally verbal school-aged children with autism spectrum disorder: the neglected end of the spectrum. Autism Research. 6 (6), 468-478 (2013).
  24. Tek, S., Mesite, L., Fein, D., Naigles, L. Longitudinal analyses of expressive language development reveal two distinct language profiles among young children with autism spectrum disorders. Journal of Autism and Developmental Disorders. 44 (1), 75-89 (2014).
  25. Wittke, K., Mastergeorge, A. M., Ozonoff, S., Rogers, S. J., Naigles, L. R. Grammatical language impairment in autism spectrum disorder: Exploring language phenotypes beyond standardized testing. Frontiers in Psychology. 8, 532(2017).
  26. Hudry, K., Leadbitter, K., Temple, K., Slonims, V., McConachie, H., Aldred, C., et al. Preschoolers with autism show greater impairment in receptive compared with expressive language abilities. International Journal of Language & Communication Disorders. 45 (6), 681-690 (2010).
  27. Kasari, C., Brady, N., Lord, C., Tager-Flusberg, H. Assessing the minimally verbal school-aged child with autism spectrum disorder. Autism Research. 6 (6), 479-493 (2013).
  28. Luyster, R. J., Kadlec, M. B., Carter, A., Tager-Flusberg, H. Language assessment and development in toddlers with autism spectrum disorders. Journal of Autism and Developmental Disorders. 38 (8), 1426-1438 (2008).
  29. Plesa-Skwerer, D., Jordan, S. E., Brukilacchio, B. H., Tager-Flusberg, H. Comparing methods for assessing receptive language skills in minimally verbal children and adolescents with Autism Spectrum Disorders. Autism. 20 (5), 591-604 (2016).
  30. Boucher, J. Research review: Structural language in autism spectrum disorder-characteristics and causes. Journal of Child Psychology and Psychiatry. 53 (3), 219-233 (2012).
  31. Eigsti, I. M., de Marchena, A. B., Schuh, J. M., Kelley, E. Language acquisition in autism spectrum disorders: A developmental review. Research in Autism Spectrum Disorders. 5 (2), 681-691 (2011).
  32. Howlin, P. Outcome in high-functioning adults with autism with and without early language delays: Implications for the differentiation between autism and Asperger syndrome. Journal of Autism and Developmental Disorders. 33 (1), 3-13 (2003).
  33. Koning, C., Magill-Evans, J. Social and language skills in adolescent boys with Asperger syndrome. Autism: The International Journal of Research and Practice. 5 (1), 23-36 (2001).
  34. Kover, S. T., Haebig, E., Oakes, A., McDuffie, A., Hagerman, R. J., Abbeduto, L. Sentence comprehension in boys with autism spectrum disorder. American Journal of Speech-Language Pathology. 23 (3), 385-394 (2004).
  35. Perovic, A., Modyanova, N., Wexler, K. Comprehension of reflexive and personal pronouns in children with autism: A syntactic or pragmatic deficit. Applied Psycholinguistics. 34 (4), 813-835 (2013).
  36. Rapin, I., Dunn, M. Update on the language disorders of individuals on the autistic spectrum. Brain Development. 25 (3), 166-172 (2003).
  37. Tager-Flusberg, H. Sentence comprehension in autistic children. Applied Psycholinguistics. 2 (1), 5-24 (1981).
  38. Rutter, M., Maywood, L., Howlin, P. Language delay and social development. Specific speech and language disorders in children: Correlates, characteristics, and outcomes. Fletcher, P., Hall, D. , Whurr. London. (1992).
  39. Tager-Flusberg, H. The challenge of studying language development in autism. Methods for studying language production. Menn, L., Ratner, N. B. , Erlbaum. Nahwah, NJ. (2000).
  40. American Psychiatric Association. Diagnostic and statistical manual of mental disorders, 4th edition, text revision (DSM-IV-TR). American Psychiatric Association. , Washington, DC. (2000).
  41. American Psychiatric Association. Diagnostic and statistical manual of mental disorders, 5th edition (DSM-5). American Psychiatric Association. , Washington, DC. (2013).
  42. Lord, C., Rutter, M., DiLavore, P. C., Risi, S. Autism diagnostic observation schedule. Western Psychological Services. , Los Angeles, CA. (1999).
  43. Li, Y., Zhu, J. Wechsler Preschool and Primary Scale of Intelligence™-IV CN) [WPPSI-IV (CN)]. Zhuhai King-may Psychological Measurement Technology Development Co., Ltd. , Zhuhai. (2014).
  44. Cooper, R. M. The control of eye fixation by the meaning of spoken language: A new methodology for the real-time investigation of speech perception, memory, and language processing. Cognitive Psychology. 6 (1), 84-107 (1974).
  45. Huang, Y., Snedeker, J. Semantic meaning and pragmatic interpretation in five-year olds: Evidence from real time spoken language comprehension. Developmental Psychology. 45 (6), 1723-1739 (2009).
  46. Snedeker, J., Yuan, S. Effects of prosodic and lexical constraints on parsing in young children (and adults). Journal of Memory and Language. 58 (2), 574-608 (2008).
  47. Zhou, P., Crain, S., Zhan, L. Sometimes children are as good as adults: The pragmatic use of prosody in children's on-line sentence processing. Journal of Memory and Language. 67 (1), 149-164 (2012).
  48. Matin, E., Shao, K. C., Boff, K. R. Saccadic overhead: Information-processing time with and without saccades. Perception & Psychophysics. 53 (4), 372-380 (1993).
  49. Barr, D. J. Analyzing 'visual world' eyetracking data using multilevel logistic regression. Journal of Memory and Language. 59 (4), 457-474 (2008).
  50. Baayen, R. H., Davidson, D. J., Bates, D. M. Mixed-effects modeling with crossed random effects for subjects and items. Journal of Memory and Language. 59 (4), 390-412 (2008).
  51. Bates, D. M., Maechler, M., Bolker, B. lme4: Linear mixed-effects models using S4 classes. , Available from: http://cran.r-project.org/web/packages/lme4/index.html (2013).
  52. R Development Core Team. R: A Language and Environment for Statistical Computing. , Vienna. Available from: http://www.r-project.org (2017).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Przedruki i uprawnienia

Poproś o pozwolenie na ponowne wykorzystanie tekstu lub ilustracji tego artykułu JoVE

Poproś o pozwolenie

Tagi

Visual World ParadigmEye TrackingSentence ComprehensionAutism ResearchMandarin LanguageEye Movement AnalysisInterest Area DefinitionTime Lock AnalysisFixation Proportion MeasurementParticipant Acclimation

Powiązane artykuły