2018年10月3日
我们提出了一项方案,用于研究自闭症儿童在实时句子理解过程中对形态学线索的使用情况。
这些方法有助于回答关于自闭症儿童语言能力研究中的关键问题,例如他们是否能够利用语言和非语言信息来理解句子。该方法的主要优势在于,它对句子理解的时间进程具有较高的敏感性,且对任务要求和交流能力的需求极低。该方法仅通过记录受试者对语言输入产生的自动眼动反应,而无需其对输入内容做出有意识的判断,从而显著降低了对受试者认知负荷的要求。
首先构建测试刺激材料,包括12个视觉目标项目和两个包含形态标记BA和BEI的口语句子。在图像编辑软件中使用模板创建视觉图像,每个图像包含两张图片。双击模板以打开它。
从弹出菜单中调整宽度、高度、分辨率和颜色深度。输入相关参数。然后,交换两张图片中两个角色的事件角色。
单击文件导出。然后,设置麦克风并打开音频编辑软件以录制语音句子。从新菜单中选择录制单声道声音。
通过点击采样率选项设置为 44,100 赫兹来设定录音条件。点击录音按钮。最后,请一位北京普通话母语者以面向儿童的方式朗读句子并进行录音。
单击“保存”以保存记录。首先让受试者坐在远程眼动仪显示监视器前方,将受试者眼睛与监视器之间的距离设置为约60厘米。
通过要求参与者按随机顺序注视由五个注视点目标组成的网格,执行标准的校准和验证程序。然后,要求参与者在观看图片的同时聆听 spoken sentences。安排一名实验人员在计算机前监控参与者,另一名实验人员站在参与者身后,轻轻将手放在参与者的肩膀上,以尽量减少参与者突然的动作。
接下来,让参与者完成一项任务,以测量其对语言输入产生的自动反应所引起的眼动。任务完成后,查看数据并定义两个兴趣区:BA目标事件区和BEI目标事件区。方法是在工具栏中选择一个兴趣区形状图标,然后在需要定义为兴趣区的区域周围绘制一个方框。将该兴趣区保存到“兴趣区设置”文件夹中。
最后,从菜单中选择“兴趣区域时程管理器”,将分析的时间窗口设置为每200毫秒。使用相同功能,将各个兴趣区域内的注视比例时间锁定至每次试验标记出现的起始点,并利用“兴趣区域报告”功能将原始数据导出为Excel文件。使用Excel函数计算每个区域在标记出现后各时间点的注视比例平均值。
然后,使用 Excel 函数计算在标记出现后的 5,200 毫秒内,每 200 毫秒时间窗口中两个区域的注视比例。结果表明,自闭症组的眼动模式与年龄匹配的典型发育(TD)组相似。两组在听到 BA 时对 BA 目标事件的注视均多于听到 BEI 时,该差异出现在名词短语(np)起始之后、副词起始之前。
具体而言,该事件发生在TD组1,400至1,600毫秒的时间窗口内。而自闭症组的效应则发生在1,800至2,000毫秒的时间窗口内。该范式开发完成后,已成功用于测试典型发育儿童的语言能力。
我们的实验室现已将这一范式拓展至对患有自闭症的学龄前儿童语言理解能力的研究。需要谨记的是,由于我们面对的是特殊人群,自闭症儿童在陌生环境中常常表现出各种挑战性行为或症状,因此在测试前和测试过程中需格外谨慎。实验开始前,实验人员让受试儿童适应实验环境至关重要。
在测试过程中,实验人员可能需要多次引导参与者,并提示他们重新面对计算机屏幕。
查看完整文字稿并访问数千部科学视频
本文介绍了一种研究自闭症儿童在实时句子理解过程中如何使用形态学线索的实验方案。该方法通过分析儿童对语言输入产生的眼动反应,重点探讨这些儿童的语言能力。
采用视觉世界范式进行实时眼动追踪,能够精确量化患有自闭症的汉语普通话儿童的句子理解能力,弥补了早期神经发育语言研究中的关键空白。该方法可提供关于语言与非语言线索如何整合的可操作性见解,有助于语言干预策略的机制性风险评估与靶点验证。该实验方案任务要求极低,且采用自动化的反应测量方式,因此特别适用于具有挑战性的儿科人群,可增强转化研究流程中的预测可信度。
本方案融入神经发育语言研究从发现到临床前研究的连续过程,架起了早期机制研究与转化生物标志物开发之间的桥梁。