从输入中提取模式的能力是语言和认知发展的基础。该技术可以解决儿童统计学习的显著异质性是否由域一般或域特定机制解释。我们的协议允许测量跨领域和个体模式的统计学习，对儿童友好，并结合了基于网络的行为与基于实验室的神经成像技术。
此方法将提供对语言发展的学习框架的洞察。如果适用于特殊人群，我们的协议也可以促进我们对语言学习困难的理解。我们正在使 Zenodo 和 GitHub 的研究社区能够访问我们的任务。
我们鼓励其他研究人员复制我们的任务，一旦它们变得可用。若要执行基于 Web 的协议，请首先导航到基于 Web 的统计学习范式。对于音节任务，请向参与者介绍一个外星人及其最喜欢的单词。能源部。
通知参与者，他们将听外星人的语言，并记住按空格键，每当他们听到最喜欢的单词。让学员在熟悉阶段之前完成练习试验，在熟悉阶段，他们必须在听到外星人最喜欢的单词后尽快按空格键。在测试阶段，指示学员选择听起来比较熟悉的两个序列之一。
目标序列将在熟悉阶段呈现。克拉普图的箔序列将以前没有提出。在音调任务中，通知参与者，他们将不得不跟踪民歌中外星人最喜欢的音符。
测试阶段将遵循与音节任务相同的设计。在图像任务中，通知参与者，他们将不得不跟踪一个特殊的外星人作为一组外星人阵容进入太空船。在测试阶段，两个目标在熟悉阶段和箔三胞胎前所未见的对对呈现给参与者。
在信件任务中通知参与者，他们将不得不跟踪外星人最喜欢的标志。当外星人举着游行的标语时。为了帮助参与者，特别是儿童在扫描仪练习中变得舒适，使用模拟扫描仪进行 MRI 扫描。
将学员介绍给模拟扫描仪或大脑摄像头，并介绍给他们的扫描伙伴。说明扫描好友的目的是让他们陪伴，并在需要时帮助他们。如果摄像机检测到太多运动，扫描伙伴也会轻轻地提醒学员保持静止。
向学员介绍统计学习范式，让他们在计算机上完成任务的简短部分。完成任务后，帮助学员进入模拟扫描仪并播放儿童友好型视频，帮助他们适应声音和视频。当参与者准备就绪时，播放一些预先录制的扫描仪或声音剪辑，为真正的 MRI 产生的噪音做好准备。
在此期间，让学员练习保持静止，并与扫描好友一起工作。当学员对模拟扫描仪感到自在时，确认 FMRI 数据收集协议在 MRI 采集计算机上设置得当。让参与者舒适地躺在 MRI 扫描仪的床上，使用耳机保护他们的耳朵免受扫描仪噪音和手中的响应垫。
在参与者的头部周围放置额外的填充，以确保在数据收集过程中头部运动受限，并给学员提供扫描好友选项。给学员一个挤压球，用于通知他们是否苦恼或需要停止，并放置头部线圈在参与者的头部。对齐扫描床中的参与者后，注册采集计算机中的新参与者并选择正确的扫描协议。
将扫描床和参与者插入 MRI 的孔中，并在获得结构 MRI 扫描时向学员展示影片。要让学员执行听觉任务，请使用连接到其耳机的内部通信系统通知学员。现在我们要玩一个按钮按下游戏。
你会听到外星人，说单词和播放音乐记得按下响应板上的按钮，每当你听到你正在听的声音。发出说明后，在演示计算机上开始范例，以便获取听觉统计学习数据。对于可视任务，请通知参与者。
现在，你会看到外星人的照片和信件。每当您看到要查找的图片时，请按响应垫上的按钮。给出说明后，开始在演示计算机上获取可视化统计学习数据的范例。
学员完成范例后停止 MRI，安全地将学员从扫描仪内部取出并拆下头部线圈。在基于网络的统计学习任务。在所有条件下，儿童的表现明显优于0.5次机会水平，表明在小组层面的统计学习是成功的。
平均反应时间斜率在音节条件下为负数，明显低于零，在字母条件中略有显著，表明在语言任务熟悉阶段，目标检测的速度会加快。平均反应时间斜率与图像或音调条件中的零没有显著差异，尽管在离线精度测量中提供了学习证据。此处显示了基于9名完成听觉和视觉统计学习任务的9名发展中学龄儿童的初步FMRI结果。
当比较结构化块与随机块时，根据刺激类型，在各种大脑区域观察到重要的聚类。这些结果表明，目前的任务设计对检测儿童大脑中学习诱导的血动力变化很敏感。成人中具有代表性的发现表明，与除音色任务外的所有扫描仪任务中的随机条件相比，结构化序列在结构化条件下的响应时间显著加快，从而可学习。
我们鼓励研究人员，包括其他个别差异措施，以更好地了解跨领域和模式的变异性和统计学习与更高层次流程的关系。该协议是确定统计学习中个体差异如何解释典型发展或非典型发展语言结果差异的第一步。
