Количественная Обучение в маленьких детей: Отслеживание Leg действия Во время Discovery обучения Задача
June 1st, 2015
Описан метод, в котором 3-4-месячные младенцы изучают задачу путем обнаружения, и движения их ног фиксируются для количественной оценки процесса обучения.
Целью данного эксперимента является изучение возникновения и развития движений ног, когда младенцы учатся определенной задаче. Это достигается путем помещения младенца под младенческий мобиль и прикрепления видимых с камеры маркеров к ногам младенца. Затем отслеживаются движения ног младенца, когда он участвует в учебной задаче, в которой мобиль вращается и воспроизводит музыку.
Всякий раз, когда младенец перемещает какую-либо ногу вертикально через виртуальный порог, движения ног ребенка анализируются, чтобы определить, узнал ли младенец, что его действие ноги активировало мобиль, и как младенец изменил движения своих ног в ходе эксперимента. В конечном счете, эта новая парадигма обучения предоставляет информацию о процессах, которые младенцы исследуют и используют, учась изменять свои спонтанные движения для выполнения конкретных действий. Эта парадигма уникальна тем, что младенцы самостоятельно обнаруживают, что именно действия их ног активируют двигатель.
Движения их ног отслеживаются с помощью системы захвата движения. Предыдущие парадигмы, возможно, обладали одной из этих особенностей, но обе необходимы для количественной оценки процесса обучения младенцев. Этот метод может помочь нам ответить на некоторые ключевые вопросы в этой области, например, как младенцы учатся, исследуя окружающий мир.
Для начала настройте систему захвата движения, сначала выровняв систему координат двух датчиков захвата движения с системой координат эталонного датчика. По первому клику выполните новую регистрацию в программе захвата движения. Затем введите время сбора данных 30 секунд и нажмите «Зарегистрироваться».
После нажатия на регистр переместите объект регистрации в пределах объема захвата системы в течение 30 секунд. Когда регистрация будет завершена, на экране компьютера появится регистрация в квадрате корня. Далее нажмите Perform New alignment в программе захвата движения, чтобы выровнять глобальную систему координат по таблице тестирования с помощью объекта регистрации, определите начало координат, поместив объект регистрации в правый верхний угол таблицы тестирования и нажав кнопку Оцифровать в программе захвата движения.
Затем определите ось Z, поместив объект регистрации на вершину книги и щелкнув, оцифруйте ось Z перпендикулярно таблице. Затем определите положительную плоскость ZY, переместив объект регистрации на книге по длине таблицы и нажав кнопку «Оцифровать». Ось Y параллельна длине стола, а ось X параллельна ширине стола.
Подключите светодиоды к двум тактным портам и введите количество светодиодов на каждый стробоскопический порт в программе системы захвата движения. Обратитесь к рисунку три, показанному здесь. Для количества и расположения каждого светодиода выберите отсутствующее представление данных, чтобы создать ленточную диаграмму, подобную отображению светодиодов, отслеживаемых в режиме реального времени.
Сначала введите количество минут для каждого условия для первого дня, введите второй. Для первого этапа условие отсутствия армирования. Шесть для второй фазы, условие армирования и ноль для третьей фазы на второй день, два для первой фазы, шесть для второй фазы и два для третьей фазы.
Также поставьте галочку. Используйте xin по умолчанию, чтобы пороговое значение, вычисленное в течение базового уровня первого дня, было пороговым значением, используемым для условия сбора данных второго дня. Наконец, выберите кадры потока, все кадры и нажмите «Отправить», чтобы позволить мобильной программе использовать данные от системы захвата движения для активации мобильного телефона младенца на основе заданных критериев.
Затем расположите три камеры вокруг мобильного устройства: одну справа сбоку, одну слева сбоку и одну над головой. И подключить их к компьютерной системе. Запустите видеокомпьютерную программу для синхронизации трех входов.
Кроме того, поместите четвертую камеру над головой младенца, чтобы записывать мимику и отслеживать взгляд глаз. Начните с описания эксперимента родителям и сообщите им, чтобы они как можно меньше взаимодействовали со своим ребенком. Далее разденьте младенца и подложите его под мобиль.
Прикрепите младенца к столу с помощью Velcro ленты, размещенной поперек туловища. Закрепив на месте, прикрепите стернальные маркеры, а затем стопу, голень, бедро и жесткие тазовые тела младенца. В начале каждого дня тестирования инициируйте задачу мобильного обучения, синхронно запуская систему захвата движения, мобильную компьютерную программу и видеокамеры наблюдают за спонтанным пинанием младенца в течение исходного периода в первые две минуты.
В течение этого периода мобильная программа для младенцев будет непрерывно вычислять порог для активации мобильных устройств на основе данных Z от одного из светодиодов на твердом теле каждой ноги в конце двухминутного базового периода. Наблюдайте, как мобильная программа устанавливает порог на высоте одного стандартного отклонения выше средней высоты обеих ног в течение базового периода. Затем, во время съемки, наблюдайте, как младенческий мобиль вращается и воспроизводит музыку, когда светодиод, установленный на любой ноге, пересекает порог, который был рассчитан в течение двух минут базового уровня с первого дня тестирования во время фазы затухания.
На второй день тестирования наблюдайте, как младенец спонтанно пинает без какого-либо мобильного подкрепления После взаимодействия младенца с мобильным фиксатором. 10 отдельных светодиодов двусторонне прикладывают к коже младенца с помощью двусторонних ошейников для ЭКГ, как показано здесь, удерживают нижнюю конечность ребенка в расширенном анатомическом положении в течение пяти секунд. Определите углы соединения в этом калибровочном положении как ноль градусов.
После второго дня тестирования взвесьте младенца на цифровых электрических весах. Затем измерьте длину младенца, его окружность в среднем сегменте бедра, голени и стопе. Далее измерьте ширину своего колена по линии коленного сустава.
Ширина их лодыжки на линии Малии лежит так же, как и ширина стопы на головках плюсневых костей. Наконец, измерьте длину бедра от большого трокантера до линии коленного сустава, длину голени от линии коленного сустава до латерального малу и длину стопы от медиального молибдена до первого плюсневого сустава. Проанализируйте производительность и обучение младенца, вычислив процент усиленного действия ног, как описано в сопроводительном текстовом протоколе.
Для анализа движений ног загрузите файлы данных о положении, выведенные системой захвата движения, в пользовательскую программу MATLAB для интерполяции отсутствующих данных о положении на 20 последовательных кадров с помощью кубического сплайна. Затем загрузите интерполированные файлы в пользовательскую программу MATLAB, чтобы сначала отфильтровать данные о положении с помощью теста Баттерворта четвертого порядка с частотой среза в пять герц, а затем вычислить углы соединения, как описано Содерквистом и Ведином. На этом графике показаны различия в поведенческих результатах между младенцами, классифицированными как учащиеся, и теми, кто классифицируется как необучающиеся.
Младенцы классифицировались как обучаемые, если их усиленное действие ног в течение всего условия усвоения во второй день было равно или более чем в 1,5 раза превышало усиленное действие ног в исходном состоянии в первый день. Обратите внимание на первоначальное снижение процентного RLA учащихся в течение первых двух минут первого дня усвоения. Младенцы, которые усвоили задачу, снижали свою общую активность, когда младенческий мобиль начинал активироваться, возможно, сначала в качестве ориентирующей реакции, а затем, возможно, в качестве стратегии для определения того, связаны ли их действия с активацией мобильного телефона. Показывать.
Вот различия в координации тазобедренного сустава и колена между младенцами, классифицированными как обучающиеся и необучающиеся. У учащихся, но не у необучающихся, значительно снизился коэффициент корреляции угла наклона бедра и колена между состоянием второго дня и исходным состоянием первого дня. Здесь были проанализированы различия в импульсе крутящего момента мышц бедра и колена в группе младенцев, классифицированных как обучаемые.
Надежным открытием было увеличение импульса крутящего момента мышц бедра и колена в условиях затухания по сравнению с другими состояниями. Младенцы, которые научились этой задаче, по-видимому, генерируют большие крутящие моменты мышц бедра и колена во время затухания в попытке реактивировать двигатель. Эта экспериментальная парадигма может быть распространена на младенцев с риском двигательной дисфункции.
Он может быть использован для изучения того, как нарушения у различных популяций младенцев влияют на процесс обучения, открытия и способность выполнять определенные действия ногами.
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
Обзор
Это исследование исследует, как 3-4-месячные дети осуществляют обучение задаче через открытие, с фокусом на движениях их ногами. Исследование фиксирует и анализирует эти движения, чтобы понять процесс обучения.
Основные компоненты исследования
Область науки
- Детская психология развития
- Поведение детей раннего возраста
- Механизмы обучения
Фон
- Процессы обучения младенцев имеют решающее значение для понимания когнитивного развития.
- Движения ногами могут указывать на вовлеченность и обучение детей.
- Обучение через открытие позволяет детям исследовать причинно-следственные связи.
- Отслеживание движений предоставляет количественные данные о прогрессе в обучении.
Цель исследования
- Исследовать, как дети учатся активируть мобиль через движения ногами.
- Анализировать изменения в движениях ногами в течение задачи обучения.
- Предоставить понимание механизмов спонтанной модификации движений.
Использованные методы
- Дети размещались под мобилем с видимым для камеры маркером на ногах.
- Отслеживание движений ногами во время задачи обучения через открытие.
- Анализ движений, когда стопы пересекают виртуальный порог.
- Оценка обучения на основе изменений в паттернах движений ногами.
Основные результаты
- Дети самостоятельно открыли связь между действиями ногами и активацией мобиля.
- Паттерны движений ногами эволюционировали по мере вовлечения детей в задачу.
- Исследование предоставляет новую парадигму для понимания обучения детей.
- Результаты подчеркивают важность спонтанных движений в обучении.
Выводы
- Это исследование проливает свет на то, как дети учатся через исследование.
- Понимание движений ногами может информировать детскую психологию развития.
- Находки вносят вклад в знания о когнитивном развитии детей раннего возраста.
Часто задаваемые вопросы
Executive Industry Relevance
This infant discovery-learning paradigm provides a quantitative framework for studying how spontaneous motor behaviors are shaped by environmental feedback, offering insights into early sensorimotor integration. By measuring changes in movement patterns, coordination, and torque in response to contingent reinforcement, the method enables mechanistic de-risking of neurodevelopmental hypotheses. It supports target validation in preclinical models by linking behavioral output to neuromuscular control systems relevant to movement disorder risk assessment.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of therapeutic hypotheses regarding sensorimotor learning pathways in developing neural circuits.
- Operational Value: Provides functional validation of neuromuscular targets through quantifiable changes in leg movement patterns and joint coordination.
- Predictive Value: Supports portfolio triage by identifying compounds that alter discovery learning or motor exploration in infant-relevant models.
Screening & Assay Development
- Assay Readiness: Prepares biological systems for downstream workflows by establishing baseline motor activity and reinforcement-dependent modulation.
- Quantitative Outputs: Generates standardized, reproducible measurements including duration of mobile activation, end-effector variance, joint angle correlation, and muscle torque impulse.
- Platform Utility: Enables reliable compound evaluation through scalable tracking of spontaneous vs. reinforced action across test days.
Translational & Preclinical Research
- Disease Relevance: Offers a disease-relevant system to investigate how impairments in at-risk infant populations influence discovery learning for task-specific action.
- Translational Continuity: Bridges early behavioral phenotyping with preclinical validation by quantifying exploration-exploitation dynamics under controlled constraints.
- Risk-Adjusted Decisions: Supports advancement decisions by measuring learning-induced neuroplastic changes in motor output.
Pipeline & Workflow Integration
The method fits within the discovery continuum from hypothesis testing in early biology to lead identification via phenotypic screening of neuromuscular modulators, particularly when supported by source-described outputs.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing by revealing how infants explore and exploit environmental contingencies to modify spontaneous movements.
- Screening: Describes assay readiness through reproducible threshold-based activation and quantifiable shifts in movement patterns across conditions.
- Analytics: Highlights key readouts such as percent reinforced leg action, hip-knee coordination changes, and torque impulse as comparative analytics for condition effects.
- Translational Research: Connects to preclinical continuity by enabling cross-population comparisons of learning capacity in models of movement disorder risk.
- Enterprise Reuse: Frames the motion capture and mobile activation system as a reusable platform for longitudinal motor learning assessment.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Predictive confidence in target engagement through measurable shifts in motor learning and exploratory behavior.
- Operational Value: Standardization via motion capture calibration, threshold computation, and consistent reinforcement scheduling.
- Strategic Value: Improved go/no-go decisions by reducing ambiguity in early-stage biomarker translation for motor function.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of compounds based on effects on learning-dependent motor adaptation.
Implementation Considerations
- Requires expertise in infant motor development, motion capture systems, and behavioral data analysis.
- Dependent on motion capture hardware, synchronized video systems, and custom MATLAB pipelines for signal processing.
- Necessitates cross-team standardization between neurobehavioral, engineering, and data science groups for reproducible threshold setting.
- Adaptation considerations include model species, developmental stage, and validity of virtual threshold placement across motor repertoires.
- Practical limitations include sensitivity to infant state, baseline variability, and the need for extended observation periods to capture learning curves.
Biopharma FAQs
Chapters in this video
0:05
Title
1:38
Motion Captured System Preparation
3:37
Setup of the Infant Mobile Computer Program
4:57
Infant Preparation
5:35
Infant Mobile Learning Task
6:56
Static Calibration Data Collection
8:13
Data Analysis
9:03
Results: Measuring Discovery Based Learning in Infants
10:45
Conclusion
