Summary
विधि पढ़ने के दौरान प्रतिगामी नेत्र आंदोलनों में वापसी (आयव्हीएफ) की बाधा की भूमिका की जांच करने के लिए डिज़ाइन किया गया था । ध्यान प्रतिगमन के बीच अंतर पर है oculomotor त्रुटि से ट्रिगर्स बनाम उन हीनताओं के दो प्रकार में आयव्हीएफ की भूमिका सहित, समझ कठिनाई का एक परिणाम के रूप में ट्रिगर ।
Abstract
प्रतिगामी नेत्र आंदोलनों पाठ के माध्यम से पीछे की ओर कदम है कि आंख आंदोलनों रहे हैं और पढ़ने के दौरान नेत्र आंदोलनों के लगभग 10-25% शामिल. जैसे, कारणों और हीनताओं के तंत्र को समझना आंख आंदोलन व्यवहार को समझने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है । वापसी के निषेध (आयव्हीएफ) एक oculomotor प्रभाव है कि वृद्धि की विलंबता में परिणाम एक लक्ष्य है कि पहले में भाग नहीं लिया था बनाम एक पहले भाग लिया लक्ष्य की ओर ध्यान लौटने के लिए है । इस प्रकार, आयव्हीएफ हीनताओं को प्रभावित कर सकते हैं । यह काग़ज़ वर्णन करता है कि समझ से संबंधित और oculomotor प्रक्रियाओं के कारण प्रतीपगमन के बीच अंतर करने के लिए सामग्री डिज़ाइन करने के लिए कैसे; बाद आयव्हीएफ के अधीन है । विधि शोधकर्ताओं आयव्हीएफ की पहचान करने और हीनता के कारणों को नियंत्रित करने के लिए अनुमति देता है । जबकि विधि कसकर नियंत्रित सामग्री और प्रतिभागियों और सामग्री की बड़ी संख्या की आवश्यकता है, यह शोधकर्ताओं भेद और हीनताओं कि उनके पढ़ने के अध्ययन में होने के प्रकार को नियंत्रित करने की अनुमति देता है ।
Introduction
इस पत्र में वर्णित विधि पढ़ने के दौरान प्रतिगामी नेत्र आंदोलनों में वापसी (आयव्हीएफ) की बाधा की भूमिका की जांच करने के लिए डिज़ाइन किया गया था, हीनताओं पर ध्यान केंद्रित एक परिणाम के रूप में शुरू हुई उन बनाम समझ कठिनाई का एक परिणाम के रूप में ट्रिगर की oculomotor त्रुटि । विशेष रूप से, हम जांच की है कि प्रतिगमन समझ कठिनाई का एक परिणाम के रूप में शुरू की और oculomotor त्रुटि का एक परिणाम के रूप में शुरू उन आयव्हीएफ प्रभाव के अधीन हैं ।
प्रतिगामी नेत्र आंदोलनों, या प्रतिगमन, आंख आंदोलनों कि पाठ के माध्यम से पीछे की ओर कदम कर रहे हैं । पाठक और पाठ विशेषताओं पर निर्भर करता है, नेत्र आंदोलनों के 10-25% पीछे की ओर कदम1। यह शोधकर्ताओं ने जांच के लिए नेतृत्व किया है कि क्या आयव्हीएफ प्रभाव प्राकृतिक पढ़ने के दौरान प्रतिगामी आंख आंदोलनों को प्रभावित । आयव्हीएफ एक oculomotor प्रभाव है कि वृद्धि हुई विलंबता में परिणाम के लिए एक लक्ष्य है कि पहले एक लक्ष्य है कि पहले2में भाग नहीं लिया गया था की तुलना में भाग लिया गया था ध्यान लौटने के लिए है । जबकि आयव्हीएफ प्रभाव स्थापित करने के लिए किया काम के बहुत गैर शामिल है दृश्य ध्यान कार्य3पढ़ना, प्रभाव4पढ़ने के लिए बढ़ा दिया गया है,5.
प्रतिगमन और पढ़ने में आयव्हीएफ जांच काम पर ध्यान केंद्रित किया है कि ऐसे आयव्हीएफ के रूप में एक oculomotor प्रभाव पढ़ने में आंख आंदोलन नियंत्रण को प्रभावित कर सकते हैं । एक अध्ययन5 एक पढ़ने के कार्य में आयव्हीएफ के सबूत मिले । उंहोंने पाया कि पाठकों के लगभग 30 खर्च एक प्रतिगमन पूर्ववर्ती निर्धारण पर अब एमएस । यह आयव्हीएफ "लागत" के रूप में व्याख्या की थी-एक पहले से निर्धारण की स्थिति में लौटने से पहले देरी । यह नियमित रूप से पढ़ने और दिमाग पढ़ने की स्थिति6में समर्थित था ।
सबूत है कि आयव्हीएफ नियमित रूप से पढ़ने की स्थितियों में पाया जा सकता है के बावजूद, यह स्पष्ट है कि प्रतिगामी नेत्र आंदोलनों सब एक ही अंतर्निहित कारण नहीं है । हीनता समझ कठिनाई से उत्पंन अच्छी तरह से7,8,9,10प्रलेखित किया गया है । सबूत है कि पढ़ने के दौरान आंखों आंदोलनों आम तौर पर संज्ञानात्मक और भाषाई कारकों1द्वारा निर्देशित कर रहे है के बावजूद, यह भी माना जाता है कि कभी-कभार हीनताओं ऐसे लक्ष्य overshoot1के रूप में कम स्तर के oculomotor कारकों, के जवाब में होते हैं । यह माना जाता है कि कुछ परीक्षणों पर, पाठकों एमआईएस-कार्यक्रम एक saccade और भूमि उनके लक्षित शब्द (एक overshoot) से परे । इस स्थिति में, एक छोटी, सुधारात्मक प्रतिगामी saccade हो सकती है ताकि अनजाने में छोड़ा गया शब्द का निर्धारण किया जा सके । यह देखते हुए कि दो अंतर्निहित तंत्र-भाषाई और oculomotor-प्रतिगामी नेत्र आंदोलनों के लिए मंज़ूरी दे दी गई है, यह स्पष्ट नहीं है कि आयव्हीएफ दोनों के लिए होती है या नहीं. वर्तमान विधि आयव्हीएफ प्रभाव की माप के लिए अनुमति देता है जब प्रतिगामी नेत्र आंदोलनों समझ कठिनाइयों का एक परिणाम के रूप में शुरू किया गया है और oculomotor overshoot का एक परिणाम के रूप में । इस प्रकार, विधि शोधकर्ताओं प्रतिगामी आंख आंदोलनों के अंतर्निहित तंत्र भेद करने के लिए अनुमति देता है, आयव्हीएफ प्रभाव के मूल्यांकन के लिए अनुमति दी ।
वर्तमान विधि दो की पहचान प्रतिगामी आंख आंदोलनों ट्रिगर तंत्र का लाभ लेता है । सामग्री इतना है कि पुनः पढ़ने की संभावना को समझ कठिनाई या overshoot द्वारा शुरू हो रहा है डिजाइन करके, शोधकर्ताओं के लिए परिस्थितियों के तहत जो आयव्हीएफ पढ़ने में हो सकता है की जांच कर रहे हैं । oculomotor त्रुटि का एक परिणाम के रूप में पुनः पढ़ने को प्रोत्साहित करने के लिए, हम छोटे लक्ष्य शब्द है कि के बारे में ५०% की उच्च लंघन दर दिखाने एंबेडेड (पिछले अनुसंधान11से अनुकूलित) । लंघन शब्द अक्सर एक सुधारात्मक प्रतिगामी saccade जब लंघन oculomotor त्रुटि11का एक परिणाम है पीछा कर रहे हैं । सामग्री के अंय सेट वाक्य है कि अर्थ अस्पष्ट homographic homophones निहित (जैसे, ग्रेड: स्कूल के शामिल/ वाक्य एक अस्पष्टता अध्ययन12 से अनुकूलित और homophone कि शब्द के बाद का इरादा अर्थ के रूप में जानकारी समाहित किया गया । इस प्रकार, इस संभावना है कि पाठकों को फिर से समझ के लिए पढ़ा होगा वृद्धि होगी । संदर्भ homophone के कम होने की संभावना अर्थ के अनुरूप था, यह संभावना है कि पाठकों को फिर से शुरू होने के बाद पढ़ने के लिए होता है, लक्ष्य शब्द के साथ अपनी पहली मुठभेड़ पर अधिक अक्सर, प्रमुख अर्थ का चयन किया । आंख आंदोलन की निगरानी और प्रतिगमन को बढ़ाने के लिए डिज़ाइन सामग्री का संयोजन इस विधि अंतर्निहित कारणों भिंन के साथ प्रतिगामी नेत्र आंदोलनों की परीक्षा के लिए अनुमति देने में अद्वितीय बनाता है ।
प्रतिगामी saccades अंतर्निहित तंत्र को समझना और भूमिका है कि उन में आयव्हीएफ खेलने के रूप में oculomotor कारकों नेत्र आंदोलन नियंत्रण के मॉडल के रूप में अच्छी तरह के रूप में oculomotor और आंख के संज्ञानात्मक नियंत्रण के बीच संबंधों को समझने के लिए महत्वपूर्ण है आंदोलनों. उदाहरण के लिए, E-नेत्र आंदोलन नियंत्रण के जेड रीडर मॉडल के हाल के एक संस्करण सभी प्रतिगामी नेत्र आंदोलनों13के लिए एक 30 एमएस लागत रोजगार । हालांकि, हमारी कार्यप्रणाली का प्रदर्शन किया है कि ऐसी लागत केवल oculomotor त्रुटि से उत्पंन प्रतिगमन के लिए लागू होता है ।
नेत्र आंदोलन उपायों शोधकर्ताओं1पढ़ने के दौरान पल-पल संज्ञानात्मक प्रसंस्करण ट्रैक करने के लिए अनुमति देते हैं । हाल ही में, आंख आंदोलन नियंत्रण के मॉडलों के लिए प्रतिगामी आंख आंदोलनों अंतर्निहित तंत्र की व्याख्या करने की कोशिश शुरू कर दिया है । के बाद से प्रतिगमन अक्सर कठिनाइयों समझ के संबंध में शुरू कर रहे हैं, किसी भी पढ़ने के दौरान समझ प्रक्रियाओं को समझने में रुचि शोधकर्ता हीनताओं oculomotor त्रुटि बनाम से उत्पंन अंतर करने का प्रयास करना चाहिए समझ प्रक्रियाओं । इस पद्धति यह इंगित करता है कि प्रतिगमन के लिए एक लागत केवल oculomotor त्रुटि का परिणाम है, प्रतिगमन के प्रकार के बीच अंतर के लिए एक प्रक्षेपण बिंदु के रूप में सेवारत । आँख आंदोलन उपायों के संयोजन (हीनताओं, हीनताओं से पहले निर्धारण बार) और ध्यान से नियंत्रित सामग्री इस भेदभाव के लिए अनुमति देते हैं ।
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Protocol
कैंट स्टेट यूनिवर्सिटी और Stetson यूनिवर्सिटी के संस्थागत रिव्यू बोर्डों ने यहां बताई गई सभी विधियों को मंजूरी दे दी है ।
1. पात्र प्रतिभागी
नोट: इस शोध का उद्देश्य कुशल वयस्क पाठकों में पढ़ने की प्रक्रियाओं को समझना है । इस प्रकार, कुछ पात्रता आवश्यकताओं को पूरा किया जाना चाहिए । इस तरह के नियंत्रण सुनिश्चित करें कि परिणाम सीधे ठेठ संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं के साथ कुशल वयस्क पाठकों की आबादी के लिए लागू कर रहे हैं ।
- भर्ती प्रतिभागी जो निम्नलिखित पात्रता आवश्यकताओं को पूरा करते हैं: 18 वर्ष से कम उम्र का होना आवश्यक है, कोई पढ़ने योग्य विकलांग (dyslexia, alexia, dysgraphia, आदि) है, सामान्य या सही दृष्टि (चश्मा या संपर्क स्वीकार्य हैं), और बोलते हैं उनकी मूल भाषा के रूप में अंग्रेजी ।
2. प्रयोगात्मक उत्तेजनाओं
न OTE : उत्तेजनाओं निर्माण व्यक्तिगत लक्ष्य शब्दों के चयन के साथ ही वाक्य संदर्भों के निर्माण जिसमें उन लक्ष्य शब्द एंबेडेड है शामिल है ।
-
oculomotor सुधारात्मक हीनताओं के लिए उत्तेजनाओं को तैयार करें ।
- वाक्यों में एंबेड किए जाने वाले कम से 30 लक्ष्य शब्दों का एक सेट चुनें । लक्ष्य शब्द (wordn) वह शब्द है जिस पर शब्द लंघन और प्रतिगामी नेत्र आंदोलनों को मापा जाएगा । एक अंग्रेजी भाषा कोष से शब्दों का चयन करें, जैसे CELEX14, जो शब्द आवृत्तियों प्रदान करता है । कम आवृत्ति वाले शब्दों का चयन करें, आवृत्तियों के साथ 30 लाख प्रति गिनती से कम. word लंघन की सुविधा के लिए कोई तीन-अक्षर सामग्री शब्द चुनें ।
- पूर्व-लक्ष्य शब्द (wordn-1) का चयन करें जिससे कि पाठक को wordnको छोड़ कर या उसका निर्धारण करने से पहले उसे निर्धारित करने की संभावना हो । फिर से, एक अंग्रेजी भाषा का उपयोग कर, शब्द का चयन करें कि उच्च आवृत्ति रहे हैं, प्रति दस लाख से कम 30 गिनती के साथ । इस संभावना को बढ़ाने के लिए पांच से सात पत्र सामग्री शब्द का चयन करें और इसे छोड़ना नहीं होगा ।
- पोस्ट-टार्गेट शब्द (wordn + 1) का चयन करें, ताकि पाठक द्वारा wordnको छोड़ने या उसका निर्धारण करने के बाद उसे निर्धारित करने की संभावना हो. पिछले दो चरणों से समान अंग्रेज़ी भाषा कॉर्प का उपयोग करके, एक उच्च आवृत्ति पूर्व प्रस्ताव का चयन करें, जो कम से कम चार अक्षर लंबा हो ।
- पिछले तीन चरणों में चुने गए शब्दों का उपयोग करते हुए, वाक्य संदर्भों को बनाएं जिसमें ये तीन शब्द एंबेड किए जाएंगे । वाक्य के मध्य में शब्द n-1, wordn, और wordn + 1 रखें । कुछ उदाहरण उत्तेजनाओं के लिए कदम 2.2.6 देखें ।
न OTE : वाक्य किसी भी भावनात्मक रूप से आरोप लगाया भाषा के बिना संदर्भ में तटस्थ होना चाहिए । वाक्य फ्रेम के लिए इतना लिखा है कि समग्र वाक्य व्याकरण की जरूरत है और वह शब्दn-1, वर्डn, और वर्डn + 1 वाक्य फ्रेम में आसानी से फिट है । लक्ष्य शब्दn अनुमान लगाने योग्य नहीं होना चाहिए कि यह पहले से है (यह सुनिश्चित करने के लिए कि लक्ष्य शब्द पूर्वानुमानित नहीं हैं) के लिए मानदंड के बारे में जानकारी के लिए चरण 2.2.5 देखें । - वाक्य फ्रेम के बाद बनाया जाता है, यह सुनिश्चित करें कि लक्ष्य शब्दn वाक्य संदर्भ से पूर्वानुमान नहीं है के लिए एक cloze कार्य का उपयोग करने के आदर्श उत्तेजनाओं ।
- इस कार्य में, प्रतिभागियों का एक अलग सेट भर्ती ।
- इन प्रतिभागियों को एक वाक्य संदर्भ को देखने के लक्ष्य शब्द तक, लक्ष्य सहित बिना, और एक शब्द है कि उंहें लगता है कि सबसे अच्छा वाक्य फिट बैठता है ।
- चलो प्रतिभागियों कलम और कागज का उपयोग कर इस कार्य को पूरा करने या एक कंप्यूटर पर एक कार्यक्रम या व्यवहार अनुसंधान के लिए किसी भी अंय सॉफ्टवेयर पैकेज का उपयोग कर शब्द दर्ज करें ।
न OTE : यदि लक्ष्य शब्द से अधिक 20% प्रतिभागियों द्वारा निर्मित है, तो यह वाक्य के संदर्भ से अनुमान लगाने योग्य माना जाता है और एक कम पूर्वानुमानित शब्द के साथ प्रतिस्थापित किया जाना चाहिए और फिर से नॉर्म । मूल प्रयोग11में, १०० सहभागियों ने cloze कार्य पूर्ण किया, और कोई लक्ष्य शब्द पूर्ववर्ती संदर्भ से भविष्यवाणी नहीं की गई थी ।
- नीचे एक उदाहरण वाक्य देखें । इस वाक्य में, हरा शब्दn-1है, मणि तीन अक्षर कम आवृत्ति अप्रत्याशित शब्दnहै, और चारों ओर शब्दn + 1है । इस प्रयोग में, लक्ष्य शब्द कम आवृत्ति होने के लिए नियंत्रित किया गया था (मतलब = १०.५४ प्रति लाख, मानक विचलन = ६.९७)14मायने रखता है ।
अभिनेत्री पुरस्कार शो में उसकी गर्दन के चारों ओर एक हरे रंग की मणि पहनी थी ।
10 प्रयोगात्मक उत्तेजनाओं का एक और सेट नीचे मूल प्रयोग14से प्रस्तुत कर रहे हैं ।
वह कमरे के पार बड़े कलश पर जड़ा ।
वह काले लोमड़ी का डर था जब तक यह अपनी पूंछ wagged ।
उसने तालाब से छोटी मछली को हड़पने की कोशिश की ।
वह नई थीम पार्क के अंदर महान चिड़ियाघर देखना चाहता था ।
वे अपनी कसरत के बाद पूरे जिम के आसपास घुसे ।
बच्चे ने सांता की दुकान में काम करने के बारे में युवा योगिनी से पूछा ।
वहां हमेशा उसके चचेरे भाई के घर पर बिस्तर के नीचे एक छोटी खाट थी ।
वहां वास्तव में आज सुबह समुद्र तट के साथ भारी कोहरे था ।
वह अपने बाएं एक के ऊपर सही स्की रखा जब वह चाल प्रदर्शन किया ।
वह अपने पहले टमटम प्रदर्शन के बाद से वह कुछ नए गाने लिखा था ।
- समझ आधारित हीनताओं के लिए उत्तेजनाओं को तैयार करें ।
- इस प्रयोग के लिए वाक्य प्रसंगों को पिछले अध्ययन से रूपांतरित करके प्राप्त करें जो पहले से ही अस्पष्ट homophones12के साथ आदर्श वाक्य फ़्रेम है । इस लेख और देखें परिशिष्ट एक है, जो तटस्थ वाक्य फ्रेम प्रदान करता है कि एक अस्पष्ट homophone के साथ अंत डाउनलोड करें ।
- इन वाक्यों के फ्रेम का उपयोग करते हुए, वाक्य के दूसरे आधे लिखो जो अपने अधीनस्थ अर्थ को homophone disambiguates । लक्ष्य शब्द के अधीनस्थ अर्थ का निर्धारण दक्षिण फ्लोरिडा के विश्वविद्यालय होमोग्राफ़ मानदंड15का उपयोग कर । उदाहरण के लिए, homophone ग्रेड के अधीनस्थ अर्थ "पहाड़ी इच्छा" है, जबकि प्रमुख अर्थ है "मूल्यांकन पैमाने." इस प्रकार, वाक्य के लिए "माइक ग्रेड की तरह नहीं था..." जोड़ें "पहाड़ी है कि वे नीचे चला रहे थे की..." यह अंत इतना है कि अस्पष्ट homophone "ग्रेड" शब्द "हिल द्वारा अपने अधीनस्थ अर्थ को disambiguated है बनाता है." प्रत्येक वाक्य अस्पष्ट homophone और शब्दों है कि यह disambiguates के बीच दो छोटे समारोह शब्द होना चाहिए । 10 उदाहरण वाक्य का एक और सेट14 के नीचे प्रस्तुत कर रहे है
बारबरा ने उसके पैर पर मक्के की जांच के बाद उसे दर्द हो गया.
बेन अंत में धोखा देखा जब निशान अचानक समाप्त हो गया ।
बेट्टी उसके नाखून के लिए फ़ाइल के लिए खोज के बाद से वे फटे थे ।
डेबी मामला है कि वकील पर लेने का फैसला पसंद आया ।
हर कोई केकड़ा देखा जब वह सब के बारे में रोना ।
फ्रेड ने बारीकी से रिपोर्ट में टेबल और चार्ट की जांच की ।
हैरी सूट है कि उसके खिलाफ दायर की गई थी पसंद नहीं आया ।
उसकी पैंट से जब शिकन निकली तो वह प्रेस के बारे में खुश थी ।
हेलेन रविवार को चर्च में कार्डिनल में नजर आईं.
यह बहुत बुरा वाक्या था जिसे जज ने प्रतिवादी को सुपुर्द कर दिया ।
जेन ने महल में आसानी से शासक और महारानी को देखा ।
3. समझ की जांच
- सत्यापित करें कि सभी सहभागियों प्रयोग भर में समझ के लिए पढ़ रहे हैं । इस प्रकार, बेतरतीब ढंग से प्रयोग भर में समझ सवालों की एक श्रृंखला मौजूद । सरल बयान है कि एक हां या कोई सवाल यह सुनिश्चित करने के लिए कि भागीदार प्रत्येक वाक्य समझ गया था पीछा कर रहे है का प्रयोग करें । वाक्य से अलग समझ सवाल प्रस्तुत करते हैं । आंख आंदोलन पैटर्न अलग हो सकता है जब एक भागीदार करीब ध्यान पाठ करने के लिए भुगतान नहीं कर रहा है । किसी भी भागीदार है जो डेटा विश्लेषण से समझ सवालों पर ८०% से कम सटीकता स्कोर से डेटा निकालें । वहां परीक्षण के कम से कम 10% पर समझ सवाल होना चाहिए । समझ प्रश्न भराव वाक्य, नहीं प्रयोगात्मक वाक्यों का पालन करना चाहिए । चार समझ सवालों का एक उदाहरण नीचे प्रस्तुत कर रहे हैं:
वाक्य: क्रिस्टीना पिछले साल अपने माता पिता के साथ कैलिफोर्निया के लिए गया था ।
प्रश्न: क्रिस्टीना पिछले साल वरमोंट के लिए जाना था?
सजा: मार्क के बाद एेसे कॉलेज से उसे तुरंत नौकरी मिल गई ।
प्रश्न: क्या मार्क एक नौकरी खोजने के लिए असफल?
वाक्य: टेलीफोन बस के रूप में बजी सामंथा बिस्तर में रेंगा ।
प्रश्न: क्या किसी ने कल रात सामंथा फोन किया?
वाक्य: पर्यटकों को फ्लोरिडा में लंबे समय तक रहने में सक्षम नहीं किया जा रहा अफसोस जताया ।
सवाल: क्या पर्यटकों को ज्यादा समय तक रहना चाहते थे?
4. नेत्र ट्रैकिंग प्रक्रिया
- प्रत्येक प्रयोग (oculomotor नियंत्रण और समझ-आधारित हीनताओं) के लिए कम से ५० प्रतिभागियों की भर्ती विश्लेषण के लिए पर्याप्त डेटा सुनिश्चित करने के लिए; हीनताओं के बिना परीक्षण ड्रॉप । प्रत्येक प्रयोग के लिए कम से ४० प्रयोगात्मक उत्तेजनाओं को तैयार करें, कम से कम 10 समझ प्रश्नों के साथ, और प्रत्येक प्रयोग के लिए कम से 20 भराव वाक्य । प्रत्येक प्रयोग को पूरा करने के लिए लगभग 30 मिनट लेने चाहिए ।
- १,००० हर्ट्ज, जिसका मतलब है कि आंख की स्थिति प्रति सेकंड १,००० बार मापा जाता है की एक नमूना दर के साथ एक आंख पर नजर रखने का उपयोग करें । सही आँख से आँख आंदोलनों को मापने ।
NOTE: यह नमूना दर बहुत तेज है आँख आंदोलन व्यवहार के रूप में महत्वपूर्ण है, और सभी संज्ञानात्मक प्रसंस्करण पर कब्जा करने के लिए पर्याप्त संवेदनशील नहीं हो सकता है से कम १,००० हर्ट्ज की एक नमूना दर. - प्रतिभागियों के बारे में ६० सेमी (24 में) एक कंप्यूटर स्क्रीन से दूर बैठा है । मूल प्रयोग14के लिए 21 में. स्क्रीन या अंय स्क्रीन का उपयोग करें ।
- सिर आंदोलनों को स्थिर करने के लिए, प्रतिभागियों को एक ठोड़ी आराम पर अपनी ठोड़ी बाकी है । प्रतिभागियों को ठोड़ी आराम और कुर्सी की ऊंचाई समायोजित जब तक वे आराम कर रहे है अनुमति देते हैं ।
- निर्देश प्रतिभागियों को एक "हां" बटन और एक "नहीं" बटन है कि वे समझ सवालों के जवाब का प्रयोग करेंगे पर अपनी उंगलियां आराम करो ।
- प्रतिभागियों की आंखों की स्थिति जांचने के लिए, एक नौ-डॉट अंशांकन का उपयोग करें । प्रतिभागियों को एक काली स्क्रीन के केंद्र में एक सफेद सर्कल पर टकटकी करने के लिए निर्देश । यह स्क्रीन पर आठ अन्य पदों के लिए चारों ओर ले जाता है के रूप में प्रतिभागियों, सफेद सर्कल के लिए अपनी आँखें कदम होगा । क्या प्रतिभागियों सर्कल पर अपनी आंखें रखने के लिए जब तक यह एक नई स्थिति में ले जाता है ।
- अंशांकन के बाद, आंख पदों को मान्य. यदि प्रतिभागियों की आंख की स्थिति दृश्य कोण के एक डिग्री के भीतर सही कर रहे हैं, तो प्रतिभागियों को अध्ययन के पढ़ने के भाग के लिए आगे बढ़ना पूछो ।
- प्रत्येक वाक्य स्क्रीन के केंद्र में यादृच्छिक क्रम में एक समय में एक दिखाई देते हैं । ऐसे कूरियर के रूप में किसी भी monospaced फ़ॉंट का उपयोग करें ताकि सभी पात्रों को भागीदार के रेटिना पर अंतरिक्ष की एक ही राशि ले । प्रयोगात्मक वाक्यों के साथ Intermix भराव वाक्य और समझ वाक्य (प्रश्नों के बाद) ।
- प्रत्येक वाक्य से पहले, भागीदार है स्क्रीन के बाईं ओर एक सफेद सर्कल पर टकटकी है कि पहले शब्द के पहले अक्षर की स्थिति से मेल खाती है । जब प्रतिभागियों को इस स्थिति को देख रहे हैं, प्रयोगकर्ता प्रेस एक बटन है कि पढ़ने के लिए शुरुआत नियंत्रित करता है ।
न OTE : यह प्रयोग आत्म-गति से पढ़ने का उपयोग करता है, इसलिए प्रतिभागी को वाक्य पढ़कर समाप्त होने पर "हां" बटन दबाना होगा । प्रत्येक वाक्य को पढ़ने के बाद, सफेद चक्र स्क्रीन पर फिर से दिखाई देगा और प्रक्रिया अगले वाक्य के साथ दोहराना होगा । - अंशांकन सटीक रहता है यह सुनिश्चित करने के लिए प्रत्येक वाक्य से पहले एक बहाव सही करें । अगर आंख की स्थिति दृश्य कोण के एक से अधिक अंश से बंद है, तो प्रतिभागी की नेत्र स्थितियों को पुनः जांचें ।
5. डेटा का मात्रात्मक विश्लेषण
- सभी डेटा एकत्र किए जाने के बाद, प्रोग्राम DataViewer खोलें, और EyeLink सॉफ़्टवेयर का उपयोग करते हुए सभी डेटा फ़ाइलों को. ईडीएफ स्वरूप में लोड करें । निर्धारण अवधि से कम १०० ms या १,००० से अधिक ms है के रूप में इन भाषाई प्रक्रिया को प्रतिबिंबित नहीं हटाएँ ।
- अगला, ब्याज के प्रत्येक शब्द से वांछित आंख आंदोलन व्यवहार उपायों को इकट्ठा करने के लिए एक ब्याज क्षेत्र रिपोर्ट चलाने: शब्दn, और शब्दn + 1। एक सीमांकक और प्रयोग बिल्डर में ब्याज क्षेत्र आकार के लिए डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स का उपयोग कर इन मदों के आसपास ब्याज क्षेत्रों सेट करें । प्रतिगामी नेत्र आंदोलन और एक आयव्हीएफ प्रभाव की उपस्थिति या अनुपस्थिति के प्रकार का निर्धारण करने के क्रम में कई चर का चयन करें:
IA_SKIP: यह चर इंगित करता है कि क्या wordn छोड़ दिया गया था । यह कि प्रतीपगमन करने के लिए wordn वापसी या गैर-वापसी प्रतीपगमन है, यह निर्धारित करने के लिए महत्वपूर्ण है ।
IA_REGRESSION_IN: यह चर इंगित करता है कि क्या कोई प्रतीपगमन wordnमें किया गया था । केवल उन परीक्षणों का विश्लेषण करें जिनमें यह मान 1 है, अंयथा यह आयव्हीएफ विश्लेषणों के लिए प्रासंगिक नहीं है क्योंकि इस लक्ष्य पर कोई वापसी नेत्र आंदोलन नहीं किया गया था ।
IA_REGRESSION_OUT: यह चर इंगित करता है कि क्या कोई प्रतीपगमन wordn + 1से बाहर किया गया था । केवल मामलों में यह चर 1 है, जो इंगित करता है कि एक वापसी आँख आंदोलन किया गया था का विश्लेषण करें ।
IA_FIRST_RUN_DWELL_TIME: यह चर कब तक पाठक शब्द n पर खर्च की एक उपाय है+ 1 पर पहले वाक्य के माध्यम से पारित । यह अवधि एक प्रतिगामी नेत्र आंदोलन किया गया था इससे पहले कि यह लिया प्रसंस्करण की राशि इंगित करता है । इस अवधि के एक प्रतिगामी आंख आंदोलन से पहले किसी भी संभावित संकोच समय शामिल होंगे । - अब जब कि प्रत्येक परीक्षण वर्गीकृत किया गया है, शोधकर्ता प्रत्येक परीक्षण व्यक्तिगत रूप से निरीक्षण करने के लिए निर्धारित है कि क्या यह एक oculomotor-या समझ आधारित प्रतिगामी नेत्र आंदोलन के रूप में गिना जाता है । केवल परीक्षण का निरीक्षण करें जहां wordn + 1 से बाहर IA_REGRESSION 1 है और जहां IA_REGRESSION_IN करने के लिए wordn 1 है ।
- DataViewer में, प्रतिभागी के डेटा का चयन करें, और प्रत्येक परीक्षण खोलें । प्रत्येक निर्धारण के माध्यम से क्लिक करें कि क्या प्रतीपगमन wordn + 1 के सीधे wordn में किया गया था के बाद इसे कर या छोड़ दिया गया है का निरीक्षण करने के लिए । यदि हां, तो इस परीक्षण को डेटा फ़ाइल में विश्लेषणों में शामिल करने के लिए चिह्नित करें । उन परीक्षणों को शामिल न करें जहां वाक्य के पूर्व भाग में कोई प्रतीपगमन की गई थी या जब वाक्य के अंय भागों को संसाधित करने के बाद किसी प्रतीपगमन को wordn + 1 से बाहर किया गया था ।
- सभी परीक्षणों के बाद चिह्नित किया गया है, languageR और lme4 संकुल आर स्टूडियो16में के साथ रैखिक मिश्रित प्रभाव मॉडल का उपयोग कर डेटा का विश्लेषण । सहभागियों और आइटंस दोनों के लिए यादृच्छिक ढलानों और अवरोधों को निर्दिष्ट करें । फिक्स्ड प्रभाव लक्ष्य शब्द में लक्ष्य शब्द और हीनताओं के लंघन शामिल करना चाहिए ।
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Representative Results
हमारे पिछले काम के परिणाम इस प्रतिमान14 oculomotor त्रुटि हालत में एक 17% प्रतिगमन दर में परिणाम और समझ कठिनाई14हालत में एक 29% प्रतिगमन दर के परिणामस्वरूप । oculomotor त्रुटि स्थिति में, ३२% हीनताओं का पहले से निर्धारण शब्दों के लिए थे और ६८% हीनताओं के थे पहले शब्द छोड़ दिया है । रिवर्स पैटर्न समझ कठिनाई हालत में हुई । की 29% की हीनताओं, ६१% थे पहले से निर्धारण शब्द जबकि ३९% थे पहले शब्दों को छोड़ दिया ( 1 तालिकादेखें) ।
इन प्रयोगों में रुचि के महत्वपूर्ण चर शब्दn + 1पर समय पढ़ रहा है, या जिस शब्द से प्रतिगमन शुरू किया गया था । एक आयव्हीएफ प्रभाव शब्द n पर लंबे समय तक पढ़ने से संकेत दिया जाएगा+ 1 प्रतीपगमन करने से पहले जब लक्ष्य शब्दn पहले से जब इसे छोड़ दिया गया था की तुलना में निर्धारण किया गया था । चित्र 1 इंगित किया गया है कि सहभागियों ने wordn + 1 पर काफी अधिक समय व्यतीत किया है , जब यह पहले से नियत की गई थी (माध्य = २९६ ms, मानक त्रुटि (SE) = 17 ms) जब इसे छोड़ा गया था (माध्य= २५३ ms, se = 14 ms), एक आयव्हीएफ प्रभाव के अनुरूप । हालांकि, कोई आयव्हीएफ प्रभाव समझ कठिनाई हालत में मनाया गया । इस स्थिति में, wordn + 1 पर पढ़ने के समय अलग नहीं थे जब एक प्रतिगमन शब्दn करने के लिए किया गया था जब यह पहले से निर्धारण किया गया था (मतलब = २९६ ms, SE = 10 ms) से जब यह पहले छोड़ा गया था (मतलब = २९१ ms, se = 8 ms).
चित्रा 1 : शब्द n के लिए एक प्रतिगमन बनाने से पहले1 पर पढ़ने के बार शब्दn। यह आंकड़ा wordn + 1 पर पढ़ने के समय का प्रतिनिधित्व करता है जिसमें से प्रतीपगमन लॉंच की गई थी । प्रतीपगमन या तो पहले से निर्धारण किया गया था या पहले छोड़ी गई किसी शब्द के लिए किया गया था । पहले से निर्धारण किए गए शब्दों को प्रतिगमन अब एक आयव्हीएफ प्रभाव है, तो पहले से तय लक्ष्य के लिए आंखें वापस ले जाने के लिए विलंबता का प्रदर्शन होने की उम्मीद कर रहे हैं । मान ± एसई (त्रुटि सलाखों) मतलब है । कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।
| Oculomotor त्रुटि | कठिनाई समझ | ||
| 17% प्रतिगमन दर | 29% प्रतिगमन दर | ||
| पहले से निर्धारण | पहले छोड़ा गया | पहले से निर्धारण | पहले छोड़ा गया |
| ३२% | ६८% | ६१% | ३९% |
तालिका 1: पहले छोड़े गए या निर्धारित लक्ष्य शब्द के लिए एक प्रतीपगमन बनाने की प्रायिकता । इस तालिका के नीचे हीनता के प्रत्येक प्रकार बनाने की संभावना टूट जाती है । दो प्रकार के लिए कुल प्रतीपगमन दर शीर्ष रेखाओं पर प्रस्तुत की गई हैं । निचली पंक्ति उस समय की प्रतिशतता का प्रतिनिधित्व करती है, जो पहले से निर्धारण या पहले छोड़े गए शब्द को लौटाती है ।
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Discussion
वर्तमान अनुसंधान पढ़ने के दौरान प्रतिगामी नेत्र आंदोलनों के दो विभिंन प्रकार के बीच भेद के लिए एक विधि प्रदान करता है-उन है कि समझ कठिनाई पर आधारित है और उन है कि oculomotor त्रुटि के आधार पर कर रहे हैं । डेटा सबूत है कि एक कम स्तर की ध्यान प्रक्रिया, आयव्हीएफ, हीनता के प्रकार पर निर्भर हो सकता है प्रदान करते हैं । यह पाया गया कि आयव्हीएफ केवल oculomotor-आधारित प्रतीपगमन के लिए होता है, लेकिन नहीं के लिए समझ आधारित प्रतीपगमन14। इस प्रकार, यह महत्वपूर्ण है प्रतिगामी नेत्र आंदोलनों के विभिंन प्रकार के बीच अंतर जब पढ़ने के दौरान संज्ञानात्मक प्रसंस्करण के बारे में निष्कर्ष ड्राइंग ।
हालांकि इस प्रोटोकॉल एक सामांय रूप से स्वीकार किए जाते है और सीधी आंख ट्रैकिंग पद्धति का उपयोग करता है, महत्वपूर्ण कदम उत्तेजनाओं बनाने में हैं । यह संभव के रूप में इतनी उत्तेजनाओं के कई पहलुओं के रूप में नियंत्रित करने के लिए महत्वपूर्ण है कि शोधकर्ता सही प्रतिगामी नेत्र आंदोलनों के दो विभिंन प्रकार के भेदभाव कर सकते हैं । ऐसा लगता है के रूप में हालांकि पक्षपातपूर्ण अस्पष्ट homophones कि पाठक नेतृत्व को समझ में शब्द के परिणाम के संदर्भ गलत अर्थ आधारित प्रतिगामी आंख आंदोलनों का चयन करें । इसके विपरीत, लघु, कम आवृत्ति, oculomotor सुधारात्मक प्रतिगामी नेत्र आंदोलनों में सामग्री शब्दों के परिणाम का उपयोग कर । एक संशोधन है कि इस डिजाइन के लिए किया जा सकता है शब्द है जो से प्रतिगमन शुरू की है के बेहतर नियंत्रण का उपयोग कर रहा है । उदाहरण के लिए, समझ-आधारित प्रतीपगमन उत्तेजनाओं में, हम उस शब्द की लंबाई या आवृत्ति को नियंत्रित करने में असमर्थ थे जिसमें से प्रतीपगमन को मूल अध्ययन14में लॉंच किया गया था । विश्लेषण में, हम covariates के रूप में उस शब्द की लंबाई और आवृत्ति शामिल; हालांकि, यह संभव है ताकि किसी भी परिवर्तनशीलता आयव्हीएफ और अंय भाषाई प्रसंस्करण के लिए नहीं करने के लिए जिंमेदार ठहराया जा सकता है के रूप में कसकर शब्दों को नियंत्रित करने के लिए सबसे अच्छा होगा ।
प्रयोग के डिजाइन को देखते हुए, शोधकर्ताओं केवल डेटा के एक छोटे सबसेट का विश्लेषण करने में सक्षम हैं । मूल प्रयोग में, परीक्षणों के केवल 15% एक हीनता है कि oculomotor त्रुटि और परीक्षणों के केवल 24% के लिए लक्ष्य शब्द के लिए किया गया था शामिल एक हीनता है कि समझ में कठिनाई14के लिए लक्ष्य शब्द के लिए किया गया था शामिल हैं । अन्य सभी परीक्षणों को विश्लेषणों से खारिज कर दिया गया, क्योंकि वे शोध प्रश्न के लिए प्रासंगिक नहीं थे. इस प्रकार, इस डिजाइन की एक सीमा है कि यह प्रतिभागियों के बड़े नमूना आकार और प्रयोग में मदों की एक बड़ी संख्या की आवश्यकता है । अध्ययन पढ़ने में उपयोग किया गया एक विशिष्ट नमूना आकार जब वे मौजूद अंतर का पता लगाने के लिए पर्याप्त शक्ति प्रदान नहीं कर सकते ।
भविष्य अनुसंधान और दोहराने सकता है कि कम कौशल और उच्च कौशल पाठकों की डिग्री है जो वे प्रतिगमन के विभिंन प्रकार बनाने में भिंनता की जांच करके इन निष्कर्षों पर विस्तार । यह पहले से ही जाना जाता है कि शुरुआत पाठकों और अधिक कुशल17पाठकों की तुलना में अधिक प्रतिगामी आंख आंदोलनों बनाने के लिए, और है कि कम कौशल पाठकों उच्च कौशल पाठकों18से अधिक प्रतिगामी आंख आंदोलनों बनाते हैं । हालांकि, यह अभी तक ज्ञात नहीं है कि वहां आयव्हीएफ विलंबता पर कम कौशल और उच्च कौशल पाठकों के बीच मतभेद है और क्या वे प्रतिगमन के दो प्रकार बनाने की संभावना पर अलग । यह उंमीद है कि कम कौशल पाठकों और अधिक समझ बनाने की संभावना हो जाएगा उचित है आधारित प्रतिगमन उच्च कौशल पाठकों से । हालांकि, वहां oculomotor आधारित हीनताओं बनाने की उनकी संभावना में कोई अंतर नहीं हो सकता है के रूप में इन भाषाई प्रसंस्करण कौशल है कि उच्च कौशल और कम कौशल पाठकों भेद पर कम भरोसा करते हैं ।
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Disclosures
लेखकों का खुलासा करने के लिए कुछ नहीं है ।
Acknowledgments
लेखकों की कोई पावती नहीं है.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Eyelink 1000 Plus | SR Research | Video-based eye tracker | |
| Experiment Builder Software | SR Research | Software to build eye tracking experiments | |
| Data Viewer | SR Research | Software to retireve eye tracking measures |
References
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