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Behavior

दृश्य विश्व प्रतिमान का उपयोग करने के लिए अकर्मण्य में सजा समझ अध्ययन आत्मकेंद्रित के साथ बच्चों को बोलने

Published: October 3, 2018 doi: 10.3791/58452
Automatic Translation
*1, *2, *3, *4
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

Summary

हम autism के साथ बच्चों द्वारा वास्तविक समय वाक्य समझ के दौरान रूपात्मक cues के उपयोग की जांच करने के लिए एक प्रोटोकॉल पेश करते हैं ।

Abstract

वाक्य समझ तेजी से भाषाई और गैर भाषाई जानकारी के विभिंन प्रकारों को एकीकृत करने की क्षमता पर निर्भर करता है । हालांकि, वहां वर्तमान में अनुसंधान की एक धनाभाव कैसे आत्मकेंद्रित के साथ पूर्वस्कूली बच्चों को समझने के cues के विभिंन प्रकार के प्रयोग वाक्य समझते हैं । वाक्य समझ अंतर्निहित तंत्र काफी अस्पष्ट रहता है । वर्तमान अध्ययन autism के साथ पूर्वस्कूली बच्चों की सजा समझ क्षमताओं की जांच करने के लिए एक प्रोटोकॉल प्रस्तुत करता है । अधिक विशेष रूप से, आंखों की एक दृश्य दुनिया प्रतिमान ट्रैकिंग के लिए बच्चों में पल-पल की सजा समझ का पता लगाने के लिए प्रयोग किया जाता है । प्रतिमान कई फायदे हैं । सबसे पहले, यह वाक्य समझ के समय पाठ्यक्रम के प्रति संवेदनशील है और इस तरह के बारे में अमीर जानकारी प्रदान कर सकते है कैसे वाक्य समझ समय पर करेंगी । दूसरा, यह ंयूनतम कार्य और संचार की मांग की आवश्यकता है, तो यह autism के साथ बच्चों के परीक्षण के लिए आदर्श है । आगे बच्चों की गणना बोझ को कम करने के लिए, वर्तमान अध्ययन नेत्र आंदोलनों कि भाषाई इनपुट के लिए स्वत: प्रतिक्रियाओं के रूप में पैदा होने के बजाय आंख आंदोलनों कि बात निर्देशों के प्रति जागरूक प्रतिक्रियाओं के साथ मापने से उत्पंन ।

Introduction

वाक्य समझ तेजी से भाषाई और गैर भाषाई जानकारी के विभिंन प्रकारों को एकीकृत करने की क्षमता पर निर्भर करता है1,2,3,4,5,6 , 7 , 8 , 9 , 10 , 11. पूर्व अनुसंधान पाया गया है कि युवा आमतौर पर विकासशील (टीडी) बच्चे संवर्द्धित एक वाक्य का अर्थ दोनों भाषाई और गैर भाषाई cues12,13,14का उपयोग कर गणना, 15,16,17,18,19. हालांकि, वहां वर्तमान में अनुसंधान की एक धनाभाव कैसे autism के साथ पूर्वस्कूली बच्चों को समझने के cues के विभिंन प्रकारों का उपयोग कर एक वाक्य समझ है । उनके वाक्य समझ अंतर्निहित तंत्र काफी अस्पष्ट रहता है ।

यह आम तौर पर स्वीकार किया है कि autism के साथ बच्चों की भाषा की क्षमताओं में भारी परिवर्तनशीलता है, विशेष रूप से उनके अर्थपूर्ण भाषा में; उदाहरण के लिए, autism के साथ कुछ बच्चों को अपेक्षाकृत अच्छी संरचनात्मक भाषा है, दोनों दिक और व्याकरण डोमेन में कुछ प्रदर्शन घाटे, कुछ बिगड़ा व्याकरण का प्रदर्शन, और कुछ कार्यात्मक बात की भाषा20,21 प्राप्त कभी नहीं ,22,23,24,25. इसके अलावा, पूर्व अनुसंधान के लिए सुझाव है कि उनकी ग्रहणशील भाषा अपेक्षाकृत अधिक उनकी अर्थपूर्ण भाषा26,27,28,29से ख़राब है लगता है । ज्यादातर अनुसंधान कि autism के साथ बच्चों की सजा समझ क्षमताओं का आकलन किया है ऑफ़लाइन कार्य (उदाहरण के लिए, मानकीकृत परीक्षण, देखभाल करने वाले रिपोर्ट), और निष्कर्षों का सुझाव है कि उनके वाक्य समझ क्षमताओं हो सकता है विशेष रूप से30,31,३२,३३,३४,३५,३६,३७। हालांकि, यह कहा गया है कि गरीब समझ क्षमताओं और अधिक होने की संभावना है इन बच्चों को सामाजिक जवाबदेही के समग्र कमी से संबंधित भाषा प्रसंस्करण घाटा३८,३९। ध्यान दें कि इन ऑफ़लाइन पिछले अनुसंधान में इस्तेमाल कार्यों अक्सर उच्च प्रतिक्रिया की मांग या प्रयोगकर्ता है, जो autism के साथ बच्चों के लिए विशेष कठिनाइयों पैदा हो सकता है के साथ बातचीत की आवश्यकता होती है, क्योंकि वे अक्सर विभिंन चुनौतीपूर्ण व्यवहार प्रदर्शन या लक्षण. नतीजतन, यह उच्च कार्य और संचार मांगों और मुखौटा उनकी समझ क्षमताओं के साथ बातचीत कर सकते है [autism के साथ बच्चों में ग्रहणशील भाषा का आकलन करने के लिए तरीकों का अवलोकन के लिए, कसरि एट अल. (२०१३)27 और Plesa-Skwerer एट अल. ( २०१६)29]. इस प्रकार, प्रयोगात्मक मानदंड है कि बेहतर नियंत्रण कर सकते है इन कारकों को पाया आगे autism में वाक्य प्रसंस्करण तंत्र की प्रकृति को समझने की आवश्यकता है ।

वर्तमान अध्ययन में, हम एक आंख है कि सीधे और प्रभावी ढंग से autism के साथ बच्चों की सजा समझ क्षमताओं का आकलन कर सकते है ट्रैकिंग प्रतिमान उपस्थित । ऑफलाइन कार्यों की तुलना में, आंख ट्रैकिंग एक अधिक संवेदनशील परीक्षण प्रतिमान है बच्चों की समझ क्षमताओं को प्रदर्शित करता है । यह समझ प्रक्रिया के समय पाठ्यक्रम के प्रति संवेदनशील है और कोई स्पष्ट मोटर भागीदार से या भाषा प्रतिक्रियाओं की आवश्यकता है, यह एक होनहार को छोटे बच्चों और autism के साथ ंयूनतम मौखिक बच्चों के अध्ययन विधि बना । इसके अलावा, हम नेत्र आंदोलनों कि भाषाई इनपुट के प्रति सचेत प्रतिक्रियाओं के साथ मापने के बजाय भाषाई इनपुट के लिए स्वत: प्रतिक्रियाओं के रूप में आंख आंदोलनों रिकॉर्ड ।

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Protocol

यह अध्ययन Tsinghua विश्वविद्यालय में स्कूल ऑफ मेडिसिन की एथिक्स कमेटी द्वारा अनुमोदित किया गया है । सूचित सहमति अध्ययन में शामिल सभी व्यक्तिगत प्रतिभागियों से प्राप्त किया गया है ।

1. प्रतिभागी स्क्रीनिंग और अध्ययन तैयारी

  1. भर्ती अकर्मण्य-autism के साथ पूर्वस्कूली बच्चों भाषी ।
    नोट: उनके निदान DSM-IV-TR४० या dsm-5४१ का उपयोग अस्पतालों में बाल चिकित्सा न्यूरोलॉजिस्ट द्वारा की पुष्टि की जानी चाहिए और आदर्श रूप में, प्रतिभागियों की संख्या कोई कम से 15 होना चाहिए । वर्तमान अध्ययन पुष्टि निदान के साथ 25 प्रतिभागियों को भर्ती किया ।
  2. Autism नैदानिक अवलोकन अनुसूची४२की तरह सोने के मानक नैदानिक उपकरणों का उपयोग कर स्वतंत्र रूप से प्रत्येक भागीदार का मूल्यांकन करें ।
  3. वेचस्लेर पूर्वस्कूली और खुफिया के प्राथमिक पैमाने चतुर्थ (CN), एक मानकीकृत बुद्धि 2-6 और 6-11४३की उंर के बीच अकर्मण्य बोल बच्चों के लिए डिजाइन परीक्षण का उपयोग कर प्रतिभागियों की मौखिक बुद्धि को मापने ।
    नोट: वर्तमान अध्ययन में autism के साथ बच्चों की मौखिक बुद्धि स्कोर ८० से ऊपर थे । वे आत्मकेंद्रित के साथ सभी उच्च कामकाजी बच्चे थे ।
  4. प्रत्येक भागीदार का मतलब है लंबाई की गणना (MLU) शब्दों की कुल संख्या प्रत्येक भाषण नमूने में कथन भेजते की संख्या से विभाजित करके । या तो माता पिता के साथ या शिक्षकों के साथ अपनी बातचीत से प्रत्येक भागीदार के लिए रिकॉर्ड १०० कथन भेजते । उसके बाद, १०० द्वारा प्रत्येक प्रतिभागी के कथन भेजते में शब्दों की कुल संख्या को विभाजित करके MLU की गणना करें ।
    नोट: MLU प्रतिभागी की वाक्य जटिलता के स्तर को इंगित करता है ।
  5. टीडी बच्चों की भर्ती । आदर्श रूप में उंर के लिए autism के साथ बच्चों को टीडी बच्चों से मेल (टीडी समूह 1), MLU (टीडी समूह 2), और मौखिक बुद्धि (टीडी समूह 3) ।
    नोट: वर्तमान अध्ययन भर्ती ५० टीडी बच्चों (25 लड़कों और 25 लड़कियों) स्थानीय बालवाड़ी से । 25 उंर और 25 दोनों MLU और मौखिक बुद्धि के लिए autism के साथ बच्चों को मिलान के लिए autism के साथ बच्चों को मिलान किया ।

2. वार्म अप सत्र

  1. वास्तविक परीक्षण से पहले एक वार्म-अप सत्र के लिए सहभागियों को आमंत्रित करें । अनुसंधान के माहौल में भागीदार परिचय और उसके साथ बातचीत या उसके एक अच्छा संबंध स्थापित करने के लिए ।
    नोट: यह परीक्षण सत्र या एक अलग दिन पर आयोजित के रूप में एक ही दिन पर किया जा सकता है । वार्म अप सत्र में, दो experimenters आम तौर पर शामिल हैं और खिलौने और रंगमंच की क्रिया का उपयोग कर भागीदार के साथ बातचीत ।

3. शर्तें और प्रायोगिक डिजाइन

  1. परीक्षण उत्तेजनाओं का निर्माण । 12 लक्ष्य आइटम, एक दृश्य उत्तेजना के शामिल प्रत्येक बनाएं, और दो बोली रूपात्मक मार्करों बीए और कवठेकर, क्रमशः युक्त वाक्य । एक ही संरचना का उपयोग करते हुए बोले गए वाक्य का निर्माण: रूपात्मक मार्कर + प्रज्ञा वाक्यांश (NP) + adverb + क्रिया वाक्यांश (वीपी) (उदाहरण 1a और 1b नीचे देखें).
    नोट: मार्कर बीए इंगित करता है कि निम्न np होल्डिंग इवेंट (2a देखें) का प्राप्तकर्ता है, और कवठेकर इंगित करता है कि निम्न np इवेंट के सर्जक है (b बी देखें). जब np का दिग्दर्शन प्रासंगिक रूप से उपलब्ध है, तो अकर्मण्य में एक वाक्य का विषय एनपी प्रायः लोप हो सकता है ।

    उदाहरण:
    (१) अ. बा . shizi qingqingdi बाऊ-ले qilai.
             बीए शेर धीरे पकड़
    meaning: किसी ने धीरे से शेर धारण कर लिए.
    b. कवठेकर shizi qingqingdi बाऊ-ले qilai.
             कवठेकर शेर धीरे पकड़
    अर्थ: कोई धीरे शेर द्वारा आयोजित किया जाता है ।
    (2) a. BA + [NP]प्राप्तकर्ता
    b. कवठेकर + [NP]फलत
    1. दृश्य छवियां बनाने के लिए Pixelmator (या किसी अंय छवि संपादक) का उपयोग करें । खुला Pixelmator । Pixelmator आइकन पर क्लिक करें । किसी टेंपलेट से कोई दृश्य छवि बनाएं । टेम्पलेट चयनकर्ता में विवरण दिखाएँ पर क्लिक करें. टेंपलेट को खोलने के लिए उसे डबल-क्लिक करें । पॉप-अप मेनू से चौड़ाई, ऊंचाई, रिज़ॉल्यूशन, और रंग गहराई समायोजित करें । प्रासंगिक पैरामीटर दर्ज करें । ठीकक्लिक करें ।
    2. बोले गए वाक्यों का निर्माण करने के लिए Praat (या किसी अंय ऑडियो संपादक) का उपयोग करें । माइक्रोफ़ोन सेट करें । खुला Praat । Praat आइकन पर क्लिक करें । नए मेनू से रिकॉर्ड मोनो ध्वनि का चयन करें. ४४१००के नमूना दर विकल्प पर क्लिक करके रिकॉर्डिंग शर्तें सेट करें । रिकॉर्ड बटन क्लिक करें ।
    3. एक देशी बीजिंग अकर्मण्य-वक्ता पूछ एक बच्चे में वाक्य-निर्देश तरीके से उत्पादन से बात की वाक्य रिकॉर्ड । सहेजेंक्लिक करके रिकॉर्डिंग सहेजें ।
      नोट: आमतौर पर, 12 से 16 लक्ष्य आइटम बच्चों के साथ वाक्य समझ अध्ययन के लिए निर्माण कर रहे हैं । परीक्षण उत्तेजनाओं एक दृश्य दुनिया के अध्ययन के लिए अंय छवि और ऑडियो संपादकों का उपयोग कर बनाया जा सकता है ।
  2. दृश्य छवियों का निर्माण, प्रत्येक दो चित्रों से युक्त । दो तस्वीरें एक ही अक्षर को शामिल घटना को चित्रित । दो चित्रों में इवेंट रोल्स (प्रारंभकर्ता या प्राप्तकर्ता) दो वर्णों की रिवर्स । एक चित्र बनाने के निर्माण के साथ संगत बीए (बीए-लक्ष्य घटना) और कवठेकर युक्त निर्माण के साथ एक (कवठेकर-लक्ष्य घटना) । चित्र 1में एक उदाहरण दिया गया है ।
    नोट: यह आंकड़ा झोउ और एमए (२०१८)19से अनुमति के साथ पुनर्मुद्रित किया गया है ।
  3. Counterbalance और यादृच्छिकीकरण: दो प्रयोगात्मक सूचियों में लक्ष्य परीक्षण विभाजित, एक एक दृश्य उत्तेजना देखने के भागीदार के साथ, लेकिन उत्तेजना के लिए दर्ज वाक्यों में से केवल एक को सुन । Counterbalance दो प्रयोगात्मक सूचियों में बीए और कवठेकर, जिसमें बीए और 6 युक्त कवठेकर के साथ 6 निर्माण के साथ बात की वाक्यों को शामिल करें । प्रत्येक प्रयोगात्मक सूची में 12 भराव आइटम जोड़ें और एक यादृच्छिक क्रम में लक्ष्य और भराव परीक्षणों की व्यवस्था । यादृच्छिक रूप से दो सूचियों के लिए प्रतिभागियों को आवंटित ।

4. प्रायोगिक प्रक्रिया

  1. नेत्र ट्रैकिंग प्रक्रिया ।
    1. दूरस्थ नेत्र ट्रैकर के प्रदर्शन मॉनीटर के सामने प्रतिभागियों को आराम से बैठने के लिए आमंत्रित करें । प्रतिभागियों की आंखों और ६० सेमी के आसपास की निगरानी के बीच की दूरी निर्धारित करें । प्रतिभागियों को यादृच्छिक उत्तराधिकार में पांच निर्धारण लक्ष्यों में से एक ग्रिड पर निर्धारण करने के लिए पूछ द्वारा मानक अंशांकन और सत्यापन प्रक्रियाओं प्रदर्शन ।
    2. एक बात की सजा के साथ प्रतिभागियों प्रस्तुत करते हुए वे एक दृश्य छवि देख रहे हैं, के रूप में मानक दृश्य दुनिया प्रतिमान10,४४में किया । आंख ट्रैकर के प्रकाशक के रूप में एक ही पक्ष पर नज़र रखने के द्वारा एक आईसीसीडी आंख ट्रैकिंग विकल्प का प्रयोग करें । नेत्र ट्रैकर का उपयोग कर भागीदार नेत्र आंदोलनों रिकॉर्ड.
      नोट: वर्तमान अध्ययन में इस्तेमाल नेत्र ट्रैकर ५०० हर्ट्ज के एक नमूना दर के साथ दूरदराज के नेत्र ट्रैकिंग की अनुमति देता है.
  2. परीक्षण और माप ।
    1. प्रतिभागियों का व्यक्तिगत रूप से परीक्षण । बस प्रतिभागियों को बताने के लिए बात की वाक्यों को सुनो, जबकि वे तस्वीरें देख रहे हैं । एक प्रयोगकर्ता से पूछो करने के लिए कंप्यूटर पर भागीदार की निगरानी और एक भागीदार के पीछे खड़े हो जाओ और धीरे भागीदार के कंधों पर उसके हाथ आराम करने के लिए है भागीदार अचानक आंदोलनों को कम ।
    2. नेत्र ट्रैकर का उपयोग कर भाषाई इनपुट के लिए स्वत: प्रतिक्रियाओं के रूप में उठता है कि भागीदार नेत्र आंदोलनों उपाय ।
      नोट: कार्य प्रतिभागियों को अपने गणना बोझ को कम करने के लिए बोले गए वाक्यों के बारे में कोई सचेत निर्णय करने के लिए नहीं पूछता है । नेत्र ट्रैकर स्वचालित रूप से आंख आंदोलनों रिकॉर्ड.
    3. परीक्षण के दौरान निगरानी: कंप्यूटर स्क्रीन पर लाइव दर्शक मोड का उपयोग करें, परीक्षण के दौरान नेत्र ट्रैकर द्वारा प्रदर्शित, प्रतिभागी की तलाश व्यवहार का पालन करने के लिए. प्रयोगकर्ता से पूछो जो जीवित दर्शक मोड के माध्यम से डेटा संग्रह पर नज़र रखता है प्रयोगकर्ता जो भागीदार के पीछे खड़ा करने के लिए संकेत करने के लिए भागीदार को फिर से उंमुख अगर उसकी आंख टकटकी बंद कंप्यूटर स्क्रीन भटक ।

5. डेटा उपचार और विश्लेषण

  1. प्रतिभागियों के निर्धारण को दो हित क्षेत्रों में कूट दो रुचि क्षेत्रों को आरेखित करने के लिए डेटा व्यूअर का उपयोग करें: BA-लक्ष्य इवेंट क्षेत्र और कवठेकर-लक्ष्य इवेंट क्षेत्र (देखें चित्र 1) । डेटा व्यूअर खोलें । उपकरण पट्टी पर एक प् याज क्षेत्र आकृति चिह्नों का चयन करें । उस क्षेत्र के आस-पास एक बॉक्स खींचने के लिए माउस का उपयोग करें जिसे आप एक रुचि क्षेत्र के रूप में परिभाषित करना चाहते हैं । रुचि क्षेत्र सेट फ़ोल्डर में रुचि क्षेत्र सहेजें । अंय दृश्य छवियों के लिए ब्याज क्षेत्र लागू करें ।
    नोट: चित्र 1 के ऊपरी पैनल में चित्रित घटना बीए-निर्माण मैच, इसलिए बीए-लक्ष्य घटना है, और कम पैनल में चित्रित घटना आंकड़ा 1खमैचों, इसलिए कवठेकर-लक्ष्य घटना । डेटा कोडिंग के लिए उपयोग किया जाने वाला सॉफ़्टवेयर डेटा व्यूअर है, जो अध्ययन में प्रयुक्त नेत्र ट्रैकर के साथ आता है । अंय डेटा विश्लेषण सॉफ्टवेयर भी उपलब्ध है ।
  2. नजर टकटकी डेटा दर्शक का उपयोग कर पैटर्न का विश्लेषण ।
    1. डेटा व्यूअर खोलें । विश्लेषण के लिए समय windows सेट करने के लिए मेनू से नमूना रिपोर्ट फ़ंक्शन चुनें (उदा., वर्तमान अध्ययन में समय विंडो के लिए हर २०० ms). समय के लिए एक ही समारोह का प्रयोग करें प्रत्येक परीक्षण के लिए मार्कर की शुरुआत करने के लिए ब्याज क्षेत्रों में निर्धारण अनुपात ताला । मेनू से निर्यात करें फ़ंक्शन का उपयोग करके किसी excel फ़ाइल में raw डेटा निर्यात करें ।
    2. प्रत्येक क्षेत्र के लिए मार्कर की शुरुआत के बाद निर्धारण अनुपात को औसत करने के लिए excel फ़ंक्शंस का उपयोग करें. २०० ms की अवधि में प्रत्येक समय विंडो में निर्धारण अनुपात की गणना करने के लिए excel फ़ंक्शंस का उपयोग करें ५२०० ms (लक्ष्य वाक्य का मतलब लंबाई + २०० ms) दोनों क्षेत्रों के लिए मार्कर की शुरुआत से. नीचे दिए गए प्रतिनिधि परिणामों में विस्तृत नेत्र आंदोलन डेटा के लिए रैखिक मिश्रित प्रभाव मॉडल लागू करें ।
      नोट: एक समय विंडो के रूप में २०० ms के उपयोग के साहित्य में बच्चे की आंख टकटकी डेटा विश्लेषण के लिए मानक प्रक्रिया पर आधारित है12,13,18,19,४५, ४६,४७, और यह आम तौर पर माना जाता है कि यह २०० ms के बारे में लेता है नेत्र आंदोलनों४८पर भाषाई मार्करों के प्रभाव का निरीक्षण ।

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Representative Results

वर्तमान अध्ययन उदाहरण 1a और 1b की जांच करने के लिए अगर और कैसे autism के साथ तेजी से बच्चों को वास्तविक समय वाक्य समझ के दौरान दो रूपात्मक मार्करों में इनकोडिंग घटना की जानकारी का उपयोग कर सकते है ंयूनतम जोड़े का उपयोग करता है । यह भविष्यवाणी की है कि अगर वे तेजी से और प्रभावी ढंग से दो मार्करों में वास्तविक समय वाक्य समझ के दौरान घटना की जानकारी का उपयोग करने में सक्षम हैं, तो वे बीए में और अधिक देखना चाहिए लक्ष्य घटना जब सुनवाई कवठेकर जब से बा सुनवाई । इसके अलावा, वे बा को सुनने के बाद से कवठेकर को सुनने के बाद कवठेकर-लक्ष्य घटना पर अधिक निर्धारण करना चाहिए ।

autism के साथ 5 साल के बच्चों और उनकी उंर से मिलान टीडी साथियों के बीच तुलना प्रतिनिधि परिणामों में प्रस्तुत किया है । चित्रा 2 बीए-लक्ष्य घटना (पैनल ए) और दो स्थितियों में कवठेकर-लक्ष्य घटना (पैनल बी) पर टीडी 5 साल के बच्चों के औसत निर्धारण अनुपात से पता चलता है. चित्रा 3 autism के साथ 5 साल के बच्चों के औसत निर्धारण अनुपात संक्षेप ।

आंकड़े बताते है कि autism समूह आंख आंदोलन उंर के समान पैटर्न प्रदर्शित टीडी समूह मिलान । दोनों समूहों बा-लक्ष्य घटना पर अधिक निर्धारण प्रदर्शन जब कवठेकर सुनवाई से बीए की सुनवाई, वस्तु NP की शुरुआत के बाद होने वाली और adverb के शुरू होने से पहले । विशिष्ट होने के लिए, प्रभाव टीडी समूह में १४०० और १६०० ms (चित्रा 2) के बीच खिड़की के दौरान हुई, जबकि प्रभाव autism समूह में १८०० और २००० ms (चित्रा 3) के बीच खिड़की के दौरान हुई । इसके विपरीत, एक विपरीत आंख आंदोलन पैटर्न दोनों समूहों के लिए कवठेकर-लक्ष्य घटना में पाया गया था: कवठेकर पर अधिक निर्धारण-लक्ष्य घटना जब सुनवाई बीए, फिर से वस्तु NP की शुरुआत के बाद और adverb की शुरुआत करने से पहले होने से कवठेकर सुनवाई मनाया गया ।

निर्धारण अनुपात तो अनुभवजंय logit सूत्र का उपयोग कर बदल रहे थे४९: संभावना = ln [(y + 0.5)/(n-y + 0.5)], जहां y एक विशेष लौकिक बिन के दौरान ब्याज के क्षेत्रों पर निर्धारण की संख्या है और n है उस लौकिक बिन में निर्धारणों की कुल संख्या । रैखिक मिश्रित प्रभाव मॉडल तो बदल डेटा को फिट थे । सांख्यिकीय मॉडल दो समूहों के लिए अलग से दो ब्याज क्षेत्रों में महत्वपूर्ण समय खिड़कियों में अपने निर्धारण के आधार पर गणना की गई, जहां समय और मार्कर प्रकार (BA बनाम कवठेकर) तय प्रभाव के रूप में इलाज किया गया । यादृच्छिक अवरोधन और ढलानों दोनों प्रतिभागियों और आइटम५०के लिए शामिल थे । फिटिंग प्रक्रिया के माध्यम से कार्य किया गया था lmer संकुल lme4 (v 1.1-12)५१ के आर (वी 3.2.5) सॉफ्टवेयर पर्यावरण५२। एक Wald परीक्षण तो प्रत्येक निश्चित प्रभाव के लिए पीमूल्यों की गणना करने के लिए इस्तेमाल किया गया था ।

टीडी 5 के लिए मॉडल परिणाम-दो ब्याज क्षेत्रों में वर्ष के बच्चों: ba-लक्ष्य घटना क्षेत्र में, सुनवाई बीए टीडी बच्चों के कारण इस घटना में अधिक से अधिक देखने के लिए जब कवठेकर सुनवाई (β= ०.५४, p <. 001) से अधिक है । इसके अतिरिक्त, मार्कर प्रकार और समय (β= ०.३३, p < .001) के बीच एक महत्वपूर्ण सहभागिता थी, जो यह दर्शाती है कि बा-लक्ष्य ईवेंट पर निर्धारण की संभाव्यता बीए की शुरुआत के बाद समय के साथ बढ़ी है । हालांकि, टीडी बच्चों कवठेकर-लक्ष्य घटना क्षेत्र में एक विपरीत आंख आंदोलन पैटर्न का प्रदर्शन किया । श्रवण कवठेकर ने कवठेकर-लक्ष्य ईवेंट पर अधिक निर्धारणों की सुनवाई बा (β=-०.६०, p <. 001) से शुरू की । फिर, मार्कर प्रकार और समय के बीच एक महत्वपूर्ण संपर्क था (β=-०.२१, p < .001), सुझाव है कि कवठेकर-लक्ष्य घटना को देखने के लिए टीडी समूह की प्रवृत्ति बीए की शुरुआत के बाद समय के साथ मना कर दिया.

5 साल के लिए मॉडल परिणाम दो ब्याज क्षेत्रों में autism के साथ बच्चों: autism समूह इसी तरह आंख आंदोलन पैटर्न दिखाया । सुनवाई बीए कवठेकर सुनवाई से बीए-लक्ष्य घटना पर और अधिक निर्धारण ट्रिगर (β= ०.५०, p <. 001). हियरिंग कवठेकर से कवठेकर-लक्ष्य की घटना की सुनवाई बा (β=-०.५४, p <. 001) से अधिक दिखाई देती है । टीडी समूह की तरह, आत्मकेंद्रित समूह दोनों ब्याज क्षेत्रों में महत्वपूर्ण बातचीत का प्रदर्शन किया । दोनों में बीए-लक्ष्य और कवठेकर-लक्ष्य घटना क्षेत्रों, autism के साथ बच्चों मार्कर प्रकार और समय के बीच एक महत्वपूर्ण बातचीत प्रदर्शित (β= ०.१५, पी < .01 BA-लक्ष्य घटना क्षेत्र में; β=-०.१६, पी <. 01 में कवठेकर-लक्ष्य घटना क्षेत्र) ।

कुल मिलाकर, आंख 5 साल के बच्चों द्वारा प्रदर्शित autism सबूत है कि वे घटना के दो रूपात्मक मार्करों में इनकोडिंग तेजी से और प्रभावी ढंग से वास्तविक समय वाक्य समझ के दौरान जानकारी का उपयोग कर रहे थे प्रदान करते हैं । परिणाम बताते है कि भाषाई इनपुट के लिए स्वत: प्रतिक्रियाओं के रूप में दर्ज नेत्र आंदोलनों autism के साथ दोनों टीडी बच्चों और बच्चों में वाक्य समझ क्षमताओं के संवेदनशील उपाय कर रहे हैं ।

Figure 1
चित्रा 1 : उदाहरण दृश्य छवि । (a) बीए-टार्गेट इवेंट को इंगित करता है । (B) किसी कवठेकर-लक्ष्य ईवेंट का प्रतिनिधित्व करता है । यह आंकड़ा झोउ और एमए (२०१८)19से अनुमति के साथ पुनर्मुद्रित किया गया है । कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।

Figure 2
चित्रा 2 : टीडी 5 साल के बच्चों में दोनों स्थितियों में मार्कर शुरुआत से औसत निर्धारण अनुपात । (क) बा-लक्ष्य घटना पर निर्धारण अनुपात दिखाता है. (ख) कवठेकर-लक्ष्य घटना पर निर्धारण अनुपात को दर्शाता है. कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।

Figure 3
चित्र 3. autism के साथ 5 साल के बच्चों में दोनों स्थितियों में मार्कर शुरुआत से औसत निर्धारण अनुपात । (क) बा-लक्ष्य घटना पर निर्धारण अनुपात दिखाता है. (ख) कवठेकर-लक्ष्य घटना पर निर्धारण अनुपात को दर्शाता है. कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।

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Discussion

वर्तमान अध्ययन में, हम एक आंख है कि सीधे और प्रभावी ढंग से autism के साथ बच्चों की सजा समझ क्षमताओं का आकलन कर सकते है ट्रैकिंग प्रतिमान उपस्थित । हमने पाया है कि autism के साथ 5 वर्षीय बच्चे, उनकी उंर की तरह टीडी साथियों मिलान, आंख टकटकी पैटर्न है कि वास्तविक समय वाक्य समझ के दौरान भाषाई cues के प्रभावी और तेजी से उपयोग को प्रतिबिंबित प्रदर्शित ।

निष्कर्ष सबूत है कि आंख पर नज़र रखने (विशेष रूप से, दृश्य दुनिया प्रतिमान) autism के साथ बच्चों में वास्तविक समय वाक्य समझ के एक संवेदनशील उपाय है प्रदान करते हैं । ऑफ़लाइन तरीकों की तुलना में, प्रतिमान कई फायदे हैं । सबसे पहले, यह वाक्य समझ के समय पाठ्यक्रम के प्रति संवेदनशील है । दूसरा, यह कार्य और संचार शामिल मांगों को कम करता है, इस प्रकार एक बेहतर तरीका है कि चुनौतीपूर्ण व्यवहार सुविधाओं का प्रदर्शन बच्चों के साथ इस्तेमाल किया जा सकता है अनुकूल है । तीसरा, यह बस प्रतिभागियों को पूछने के लिए इनपुट के बारे में जागरूक निर्णय प्रदान बिना भाषाई इनपुट के लिए स्वत: प्रतिक्रियाओं के रूप में आंख आंदोलनों रिकॉर्ड, काफी प्रतिभागियों की गणना बोझ को कम करने ।

दृश्य दुनिया प्रतिमान एक को जोड़ने धारणा है कि दृश्य दुनिया में आंख आंदोलनों समवर्ती भाषाई उत्तेजनाओं के वास्तविक समय प्रसंस्करण के लिए सिंक्रनाइज़ कर रहे है पर आधारित है । इस प्रकार, एक प्रभावी भाषा समझ दृश्य दुनिया प्रतिमान का उपयोग अध्ययन दृश्य दुनिया में आंख टकटकी पैटर्न और बात की भाषा के संदर्भ में प्रसंस्करण के बीच एक करीबी मानचित्रण की आवश्यकता है । दोनों के बीच एक करीबी मानचित्रण सुनिश्चित करने के लिए, यह पहली बार एक तरह से दृश्य उत्तेजनाओं डिजाइन करने के लिए महत्वपूर्ण है कि दृश्य छवियों में नेत्र आंदोलनों केवल बोली जाने वाली भाषा की समझ अंतर्निहित प्रक्रियाओं को प्रतिबिंबित, और अंय कारकों है कि प्रभावित हो सकता है कि प्रतिभागियों के नेत्र आंदोलनों अच्छी तरह से नियंत्रित कर रहे हैं । दूसरा, यह समय के लिए महत्वपूर्ण है, बोली जाने वाली भाषा में एक महत्वपूर्ण भाषाई मार्कर की शुरुआत करने के लिए प्रतिभागियों के आंख आंदोलनों ताला, और सुनिश्चित करें कि प्रत्येक तत्व और बोली भाषा तत्वों की सीमाओं के बाद विश्लेषण के लिए स्पष्ट रूप से पहचाना जा सकता है ।

दृश्य विश्व प्रतिमान के लिए इस्तेमाल किया गया है सफलतापूर्वक टीडी बच्चों की भाषा क्षमताओं का परीक्षण । वर्तमान अध्ययन autism के साथ पूर्वस्कूली बच्चों में भाषा समझ पर दृश्य विश्व अध्ययन के संचालन की क्षमता का पता लगाया । के रूप में चर्चा की, इन निष्कर्षों वैधता और autism के साथ बच्चों में भाषाई ज्ञान परीक्षण में प्रतिमान की संवेदनशीलता के लिए सबूत प्रदान करते हैं । निष्कर्षों को भी आमंत्रित हमें autism के साथ बच्चों की भाषा समझ क्षमताओं के आसपास के सवालों के पुनर्विचार के लिए । के रूप में चर्चा की, पिछले अनुसंधान के लिए सुझाव है कि autism के साथ बच्चों की सजा समझ क्षमताओं बुरी तरह से बिगड़ सकता है लगता है; हालांकि, के रूप में कसरि एट अल.27 और Plesa-Skwerer एट अल29, यह अक्सर autism के साथ बच्चों की समझ क्षमताओं का मूल्यांकन करने के लिए मुश्किल है मानकीकृत परीक्षण या अंय की तरह पारंपरिक तरीकों का उपयोग कर लाइन कार्य, क्योंकि इन कार्यों में उच्च प्रतिसाद मांगें या प्रयोगकर्ता के साथ सहभागिता की आवश्यकता होती है; एक परिणाम के रूप में, यह autism के साथ बच्चों के लिए विशेष कठिनाइयों पैदा हो सकता है । दृश्य दुनिया प्रतिमान का उपयोग करना, वर्तमान अध्ययन पहली बार है कि जब ंयूनतम कार्य और संचार की मांग शामिल हैं, autism के साथ युवा बच्चों को प्रभावी ढंग से और तेजी से वास्तविक समय वाक्य समझ के दौरान भाषाई cues का उपयोग कर रहे है के लिए पता चलता है । उनकी सजा समझ क्षमताओं अभी तक बेहतर है पिछले अनुसंधान द्वारा सुझाव दिया गया है । निष्कर्ष भी सबूत है कि पिछले अनुसंधान में autism के साथ बच्चों के गरीब समझ प्रदर्शन शायद सामाजिक जवाबदेही और उच्च कार्य और संचार इन पारंपरिक कार्यों में शामिल मांगों की कमी के कारण है प्रदान करते हैं ।

दृश्य दुनिया प्रतिमान व्यवस्थित आंख टकटकी autism में भाषा प्रसंस्करण के साथ जुड़े पैटर्न, जो मदद मिलेगी हमें बेहतर आत्मकेंद्रित में वाक्य संसाधन तंत्र की प्रकृति को समझने के रूप में अच्छी तरह के रूप में मदद करने के लिए जल्दी की पहचान की स्थापना लागू किया जा सकता है autism के लिए नैदानिक मार्करों ।

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Disclosures

लेखकों का खुलासा करने के लिए कुछ नहीं है ।

Acknowledgments

इस काम के राष्ट्रीय सामाजिक विज्ञान फाउंडेशन द्वारा वित्त पोषित किया गया था चीन [16BYY076] पेंग झोउ और बीजिंग भाषा और सांस्कृतिक विश्वविद्यालय के विज्ञान फाउंडेशन केंद्रीय विश्वविद्यालयों के लिए मौलिक अनुसंधान कोष के तहत [15YJ050003] । लेखक बच्चों, माता पिता के लिए आभारी हैं, और शिक्षकों के Enqi आत्मकेंद्रित मंच पर और बीजिंग, चीन में Taolifangyuan बालवाड़ी, अध्ययन चलाने में उनके समर्थन के लिए ।

Materials

Name Company Catalog Number Comments
EyeLink 1000 plus eye tracker  SR Research Ltd.  The EyeLink 1000 plus allows remote eye tracking, without a head support. The eye tracker provides information about the participant’s point of gaze at a sampling rate of 500 Hz, and it has accuracy of 0.5 degrees of visual angle. 

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व्यवहार १४० अंक आंख पर नज़र रखने दृश्य दुनिया प्रतिमान भाषाई cues रूपात्मक मार्करों बच्चे की भाषा वास्तविक समय वाक्य समझ
दृश्य विश्व प्रतिमान का उपयोग करने के लिए अकर्मण्य में सजा समझ अध्ययन आत्मकेंद्रित के साथ बच्चों को बोलने
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Zhou, P., Ma, W., Zhan, L., Ma, H.… More

Zhou, P., Ma, W., Zhan, L., Ma, H. Using the Visual World Paradigm to Study Sentence Comprehension in Mandarin-Speaking Children with Autism. J. Vis. Exp. (140), e58452, doi:10.3791/58452 (2018).

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