3 października 2018
Przedstawiamy protokół do badania wykorzystania wskazówek morfologicznych podczas rozumienia zdań w czasie rzeczywistym przez dzieci z autyzmem.
Metody te mogą pomóc odpowiedzieć na kluczowe pytania w zrozumieniu zdolności językowych dzieci z autyzmem, takie jak to, czy są w stanie zrozumieć zdanie, korzystając zarówno z informacji językowych, jak i pozajęzykowych. Główną zaletą tej metody jest to, że jest wrażliwa na kod czasowy rozumienia zdań i wymaga minimalnego obciążenia pracą i komunikacją. Metoda ta po prostu rejestruje ruchy gałek ocznych jako automatyczne reakcje na dane językowe bez proszenia uczestników o świadome osądy na temat danych wejściowych, co znacznie zmniejsza model obliczeniowy uczestników.
Zacznij od skonstruowania bodźców testowych, które składają się z 12 wizualnych elementów docelowych i dwóch wypowiadanych zdań zawierających markery morfologiczne BA i BEI. Utwórz obraz wizualny na podstawie szablonu w oprogramowaniu do edycji obrazów, w którym każdy obraz zawiera dwa obrazy. Kliknij dwukrotnie szablon, aby go otworzyć.
Dostosuj szerokość, wysokość, rozdzielczość i głębię kolorów za pomocą menu podręcznych. Wprowadź odpowiednie parametry. Następnie odwróć role wydarzeń dwóch postaci na dwóch obrazkach.
Kliknij opcję Eksportuj plik. Następnie skonfiguruj mikrofon i otwórz oprogramowanie do edycji dźwięku, aby skonstruować wypowiadane zdania. Wybierz opcję Nagraj dźwięk mono z nowego menu.
Ustaw warunki nagrywania, klikając opcję Częstotliwość próbkowania 44, 100 Hz. Kliknij przycisk Nagraj. Na koniec nagraj wypowiadane zdania, prosząc rodowitego użytkownika języka mandaryńskiego z Pekinu o wytworzenie zdań w sposób skierowany do dzieci.
Zapisz nagrania, klikając przycisk Zapisz. Zacznij od tego, aby uczestnik usiadł przed monitorem wyświetlacza zdalnego urządzenia do śledzenia ruchu gałek ocznych. Ustaw odległość między oczami uczestnika a monitorem około 60 centymetrów.
Wykonaj standardowe procedury kalibracji i walidacji, prosząc uczestników o skupienie się na siatce pięciu celów fiksacji w losowej kolejności. Następnie poproś uczestnika, aby słuchał wypowiadanych zdań podczas oglądania zdjęć. Niech jeden eksperymentator będzie monitorował uczestnika na komputerze, a drugi stanie za uczestnikiem i delikatnie oprze dłonie na ramionach uczestnika, aby zminimalizować nagłe ruchy uczestnika.
Następnie poproś uczestnika, aby wykonał zadanie polegające na zmierzeniu ruchów gałek ocznych, które pojawiają się jako automatyczne reakcje na dane językowe. Po zakończeniu zadania wyświetl dane i zdefiniuj dwa obszary zainteresowania, obszar zdarzenia docelowego BA i obszar zdarzenia docelowego BEI, wybierając jedną z ikon kształtu obszaru zainteresowania na pasku narzędzi i rysując ramkę wokół obszaru, który ma zostać zdefiniowany jako obszar zainteresowania. Zapisz obszar zainteresowań w folderze konfiguracji obszaru zainteresowań.
Na koniec wybierz z menu Menedżera okresu odsetkowego, aby ustawić okno czasowe na co 200 milisekund dla analizy. Użyj tej samej funkcji, aby zablokować proporcje fiksacji w obszarach zainteresowania do początku znacznika dla każdej próby, a następnie użyj funkcji Raport obszaru zainteresowania, aby wyeksportować surowe dane do pliku Excel. Użyj funkcji Excela, aby uśrednić proporcje fiksacji po pojawieniu się znacznika dla każdego obszaru.
Następnie użyj funkcji programu Excel, aby obliczyć proporcje fiksacji w każdym oknie czasu wynoszącym 200 milisekund w okresie 5 200 milisekund od początku znacznika dla dwóch obszarów. Wyniki wskazują, że grupa autystyczna wykazywała wzorce ruchów gałek ocznych podobne do grupy TD w tym samym wieku. Obie grupy wykazywały większą fiksację na zdarzeniu docelowym BA podczas słyszenia BA niż podczas słyszenia BEI, występującym po wystąpieniu dopełnienia np i przed początkiem przysłówka.
Mówiąc konkretnie, zdarzenie wystąpiło w grupie TD w oknie między 1 400 a 1 600 milisekund. Natomiast efekt wystąpił w grupie z autyzmem w oknie od 1 800 do 2 000 milisekund. Po swoim opracowaniu, paradygmat jest z powodzeniem stosowany do testowania typowych rozwijających się zdolności językowych dzieci.
Nasze laboratorium rozszerzyło teraz paradygmat o badanie zdolności rozumienia języka u dzieci w wieku przedszkolnym z autyzmem. Biorąc pod uwagę, że pracujemy ze specjalnymi populacjami, dzieci z autyzmem często wykazują różnego rodzaju trudne zachowania lub objawy, w szczególności w nieznanym środowisku, dlatego należy zachować szczególną ostrożność przed i w trakcie testu. Przed eksperymentem ważne jest, aby eksperymentatorzy zaaklimatyzowali uczestników w środowisku eksperymentalnym.
Podczas testu eksperymentatorzy mogą być zmuszeni do przekierowania uczestników i poproszenia ich o kilkukrotne przełączenie na ekran komputera.
Wyświetl pełny transkrypt i uzyskaj dostęp do tysięcy filmów naukowych
Niniejszy artykuł przedstawia protokół badania sposobu, w jaki dzieci z autyzmem wykorzystują wskazówki morfologiczne podczas rozumienia zdań w czasie rzeczywistym. Metoda ta koncentruje się na zrozumieniu zdolności językowych tych dzieci poprzez analizę ich ruchów gałek ocznych w odpowiedzi na bodźce językowe.
Śledzenie ruchu gałek ocznych w czasie rzeczywistym z wykorzystaniem paradygmatu świata wizualnego umożliwia precyzyjną kwantyfikację rozumienia zdań u dzieci mówiących w języku mandaryńskim z autyzmem, wypełniając krytyczną lukę w badaniach nad wczesnym neurorozwojem języka. Podejście to dostarcza praktycznych informacji na temat tego, w jaki sposób integrowane są wskazówki lingwistyczne i nielingwistyczne, co wspiera redukcję ryzyka mechanistycznego oraz walidację celów dla strategii interwencji językowych. Minimalne wymagania zadaniowe protokołu oraz automatyczny pomiar odpowiedzi sprawiają, że jest on wysoce dostosowany do trudnych populacji pediatrycznych, co zwiększa pewność prognostyczną w translacyjnych procesach badawczych.
Niniejszy protokół wpisuje się w ciąg procesów od odkryć do badań przedklinicznych w obszarze neurorozwojowych zaburzeń językowych, stanowiąc pomost między wczesnymi badaniami nad mechanizmami a opracowywaniem translacyjnych biomarkerów.