Name: modeling verbal behavior deficits with the stimulus control ratio equation, score
Uploaded: 2019-05-14T12:30:00
Duration: 6 min 57 s
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作者要感谢Mtra。玛丽安娜·德洛斯桑托斯为她协助视频制作。

以下程序是在德克萨斯大学圣安东尼奥机构审查委员会的监督下进行的。
注:语言行为SCoRE程序适用于语言缺陷的幼儿学习者,他们发出基于地形或基于选择的言语行为。超过幼儿年龄范围的个人,以及发出非交际发声的年轻演讲者被排除在本分析之外。
1. 进行口头操作分析。
<ol><li>安排机智、曼、回声和后遗症条件,以在特定环境变量和说话人的行为之间建立功能关系。</li>
	<li>
机智关系
	<ol>
<li>为了评估机智的关系,在自然环境中进行自由偏好评估29。允许参与者使用自己选择的首选项目。这些物品可能是幼儿常见的任何操纵玩具(如火车、恐龙、气泡等)。每隔 30 秒,指向子项当前参与的项目,并要求它们命名对象。记录参与者标记的项目总数,并通过广义强化进行加固。</li>
		<li>取消对该特定项目的访问,并鼓励参与者参与其他刺激。重复这些步骤共 10 次,从参与者中唤起多达 10 个不同的标签。</li>
	</ol>
</li>
	<li>
马的关系
	<ol>
<li>要评估 mand 关系,在受控设置30中执行配对刺激偏好评估。从机智条件中确定的 10 个目标项目中选择任意两个,然后提供给参与者,请他们"选择一个"。允许参与者使用所选项目玩 30 s,然后将其置于视线之外并提示进行 mand,从而将其删除。无论参与者是否说出刺激的名称,并增强对首选物品的访问,都打分。</li>
		<li>再选择两个剩余目标项目,然后让学员"选择一个"。重复这些步骤共 10 次,以引起参与者多达 10 个不同的请求。</li>
	</ol>
</li>
	<li>
回声关系
	<ol>
<li>要评估回声关系,让参与者参与与任何目标项无关的任务。以30秒的间隔,为上述条件中确定的响应目标之一提供回声刺激。回声刺激可以是项目的常见名称,也可以是孩子在机智条件期间提供的标签。对参与者是否响应目标响应进行评分,并进行广义强化。</li>
		<li>重复这些程序共 10 次,以唤起参与者多达 10 种不同的模仿。</li>
	</ol>
</li>
	<li>
后遗症关系
	<ol>
<li>要评估后继关系,让参与者参与与任何目标项无关的任务。每隔 30 秒,为上述条件中确定的响应目标之一提供填空刺激。空白填充框架特定于孩子在机智条件期间如何玩物品(例如,您滚动 ...)。对参与者是否用目标响应填空进行评分,并进行广义强化。</li>
		<li>重复这些程序共 10 次,以唤起参与者多达 10 种不同的回复。</li>
	</ol>
</li>
	<li>重复所有四个条件(第 1.2-1.5 节)两次以上,每次安排 10 个新的响应目标,以评估在口头操作分析 (VOA) 结束时的四个条件中,每个条件中共有 30 个新颖的响应。这种响应总体为进一步的统计分析提供了足够的力量。 注:口头操作分析已证明具有中等结构有效性(r2 = 0.75),较强的测试重新测试可靠性(rs = 0.97),以及高评价者可靠性(98%)31 。</li>
</ol>2. 计算言语行为刺激控制比方程(SCoRE)。
<ol><li>在VOA的所有三个重复中,每个语言操作类获得的频率总和(表1)。</li>
</ol><table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody>
<tr>
<td>试验</td>
			<td>机智</td>
			<td>马</td>
			<td>回声</td>
			<td>序列</td>
		</tr>
<tr>
<td>1 - 10</td>
			<td>6</td>
			<td>2</td>
			<td>6</td>
			<td>2</td>
		</tr>
<tr>
<td>11 - 20</td>
			<td>4</td>
			<td>2</td>
			<td>10</td>
			<td>0</td>
		</tr>
<tr>
<td>21 - 30</td>
			<td>4</td>
			<td>4</td>
			<td>6</td>
			<td>2</td>
		</tr>
<tr>
<td>总数</td>
			<td>14</td>
			<td>8</td>
			<td>22</td>
			<td>4</td>
		</tr>
</tbody></table>表1:所有三轮评估的答复总和为进行进一步的统计分析提供了足够的答复群体。分析操作对象之间的方差会导致无错误语言学习的个性化提示层次结构。
<ol start="2"><li>将每个操作的总频率除以所有操作器的总频率(表 2)。</li>
</ol><table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody>
<tr>
<td>操作</td>
			<td>机智</td>
			<td>马</td>
			<td>回声</td>
			<td>序列</td>
		</tr>
<tr>
<td>和</td>
			<td>14</td>
			<td>8</td>
			<td>22</td>
			<td>4</td>
		</tr>
<tr>
<td>划分</td>
			<td>48</td>
			<td>48</td>
			<td>48</td>
			<td>48</td>
		</tr>
<tr>
<td>等于</td>
			<td>0.29</td>
			<td>0.17</td>
			<td>0.46</td>
			<td>0.08</td>
		</tr>
</tbody></table>表2:用于确定四个口头操作器中每个操作数的相对强度的数学运算。每个操作的响应数除以所有操作数的响应总和,以为每个操作产生相对值。
<ol start="3"><li>将步骤 2.2 中获得的相对强度乘以 100,将每个十进制转换为百分比(图 1),其总和构成完整的口头表(即 100%)。</li>
</ol><img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58793/58793fig1.jpg"> 图1:孤独症语言表的模型,显示在动作(29.2%)、曼(16.7%)、回声学(45.8%)和后遗症(8.3%)中表现出不成比例的强度水平。这四个操作因素结合在一起,占控制言语行为的环境变量的100%。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58793/58793fig1large.jpg" target="_blank">请点击此处查看此图的较大版本。</a>
<ol start="4"><li>将评估的口头表与空的剧目进行比较,其中所有四个操作符的占 25% (图 2)。</li>
</ol><img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58793/58793fig2.jpg"> 图2:一个空语言表的模型,显示所有四个口头操作者的比例强度,每个为25%。通常,发育中的扬声器在动作、动作、回声和后遗症方面没有强度变化。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58793/58793fig2large.jpg" target="_blank">请点击此处查看此图的较大版本。</a>
<ol start="5"><li>使用下面的等式将协议总和(A;两个数字的较小)除以协议和分歧的总和(A + D;两个数字中较大的)(图3)。商是反映美国之音时演讲者口头表演的相对强度的统计。 <img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/58793/58793eq1.jpg">
</li>
</ol><img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58793/58793fig3.jpg"> 图3:观测到的响应强度与零假设之间的一致。SCoRE 计算中的一个主要假设是,观察到的剧目 (a) 和空表)之间的任何重叠(25%;b) 表示协议,而非重叠表示分歧。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58793/58793fig3large.jpg" target="_blank">请点击此处查看此图的较大版本。</a>
3. 抽象刺激控制。
<ol><li>计算所有双体的强度(曼奇 + 机智,曼 = 回声,曼 • 续集,机智 • 回声 + 续集, 回声 + 续集) 和trivergent (曼 + 机智 + 回声, 曼 + 机智 + 续集, 曼 ] 回声 + 回声 + 回声 + 回声通过对每个操作的百分比求和,多控件的来源。</li>
	<li>从所有四个口头操作数的总和开始,将刺激控制级别从最大排列到最小(表 3)。</li>
</ol><table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody>
<tr>
<td>环境变量</td>
			<td>环境控制(%)</td>
		</tr>
<tr>
<td>METS</td>
			<td>100</td>
		</tr>
<tr>
<td>遇到</td>
			<td>91.67</td>
		</tr>
<tr>
<td>Ets</td>
			<td>83.33</td>
		</tr>
<tr>
<td>Et</td>
			<td>75</td>
		</tr>
<tr>
<td>Mes</td>
			<td>70.83</td>
		</tr>
<tr>
<td>我</td>
			<td>62.5</td>
		</tr>
<tr>
<td>Mts</td>
			<td>54.17</td>
		</tr>
<tr>
<td>ES</td>
			<td>54.17</td>
		</tr>
<tr>
<td>MT</td>
			<td>45.83</td>
		</tr>
<tr>
<td>E</td>
			<td>45.83</td>
		</tr>
<tr>
<td>Ts</td>
			<td>37.5</td>
		</tr>
<tr>
<td>T</td>
			<td>29.17</td>
		</tr>
<tr>
<td>女士</td>
			<td>25</td>
		</tr>
<tr>
<td>M</td>
			<td>16.67</td>
		</tr>
<tr>
<td>S</td>
			<td>8.33</td>
		</tr>
</tbody></table>表3:每个口头操作的强度以所有可能的组合相互融合,提供从最大到最少的力量排名顺序。通过聚合各种操作符,我们可以控制扬声器的更多环境。M = mand,E = 回声,T = 机智,S = 续集。
<ol start="3"><li>一旦操作强度在单一和多个控制源中排序,提取与每个口头操作相关的衰减步骤(表4),同时保留响应强度层次结构。</li>
</ol><table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody>
<tr>
<td>机智</td>
			<td>马</td>
			<td>回声</td>
			<td>序列</td>
		</tr>
<tr>
<td>METS (100%)</td>
			<td>METS (100%)</td>
			<td>METS (100%)</td>
			<td>METS (100%)</td>
		</tr>
<tr>
<td>大都会 (91.67%)</td>
			<td>大都会 (91.67%)</td>
			<td>大都会 (91.67%)</td>
			<td>ETS (83.33%)</td>
		</tr>
<tr>
<td>ETS (83.33%)</td>
			<td>MES (70.83%)</td>
			<td>ETS (83.33%)</td>
			<td>MES (70.83%)</td>
		</tr>
<tr>
<td>ET (75.00%)</td>
			<td>我 (62.50%)</td>
			<td>ET (75.00%)</td>
			<td>MTS (54.17%)</td>
		</tr>
<tr>
<td>MTS (54.17%)</td>
			<td>MTS (54.17%)</td>
			<td>MES (70.83%)</td>
			<td>ES (54.17%)</td>
		</tr>
<tr>
<td>MT (45.83%)</td>
			<td>MT (45.83%)</td>
			<td>我 (62.50%)</td>
			<td>TS (37.50%)</td>
		</tr>
<tr>
<td>TS (37.50%)</td>
			<td>女士 (25.00%)</td>
			<td>ES (54.17%)</td>
			<td>女士 (25.00%)</td>
		</tr>
<tr>
<td>T (29.17%)</td>
			<td>M (16.67%)</td>
			<td>E (45.83%)</td>
			<td>S (8.33%)</td>
		</tr>
</tbody></table>表4:为每种操作、动作、回声、动作和后遗症系统地融合和分化,为最起近最近的提示提供一个框架。关系灵活性是通过改变有助于支持每个操作数的不相关变量来建立的。M = mand,E = 回声,T = 机智,S = 续集。
<ol start="4"><li>使用基于引用的指令34提供条件关系灵活性,谨慎确保不会忽略任何提示衰减的步骤。<ol>
<li>收敛的mand,机智,回声,和后遗症相对性(100%)。例如,在与球进行接合时,在向参与者显示增强器时,限制对增强器的访问。提供目标响应,然后是口头帧:"你滚球。你滚动的_____________________通过获得球和口头表扬来加强正确的反应。</li>
		<li>当响应稳定与同时mand,回声,机智和后遗症控制,通过收敛的mand,机智和回声相对关系(91.7%)淡入后续提示水平。例如,在与球进行接合时,在向参与者显示增强器时,限制对增强器的访问。提供目标响应:"说,'球'。通过获得球和口头表扬来加强正确的反应。</li>
		<li>当响应稳定与同时mand,回声和机智控制,淡入后续提示水平通过收敛的mand,回声和续集相对性(70.8%)。例如,在与球交战时,隐藏强化器,并提供目标响应以及口头框架:"滚球。你滚动的_____________________通过获得球和口头表扬来加强正确的反应。</li>
		<li>当响应稳定与同时mand,回声和后遗症控制,淡入后续提示水平通过收敛的mand和回声相对性(62.5%)。例如,在与球交战时,隐藏强化器并提供目标响应:"说,'球'。通过获得球和口头表扬来加强正确的反应。</li>
		<li>当响应稳定与同步的mand和回声控制,淡入后续的提示水平通过收敛的mand,机智和续集相对性(54.2%)。例如,在与球进行接合时,在向参与者显示增强器时,限制对增强器的访问。提供口头框架:"你滚+ 。通过获得球和口头表扬来加强正确的反应。</li>
		<li>当响应稳定与同时的mand,机智和后遗症控制,淡入后续的提示水平通过收敛的mand和机智相对塔(45.8%)。例如,在与球进行接合时,在向参与者显示增强器时,限制对增强器的访问。通过获得球和口头表扬来加强正确的反应。</li>
		<li>当响应稳定与同时mand和机智控制,淡入后续提示水平通过收敛的mand和续集相对性(25.0%)。例如,在与球交战时,隐藏到强化器中并提供一个口头框架:"您滚动 _____________________________________________________________________通过获得球和口头表扬来加强正确的反应。</li>
		<li>最后,当同时m和后继控制反应稳定时,隔离mand功能(16.7%)。例如,在与球交战时,隐藏强化器。通过访问指定的增强器来增强正确响应。</li>
	</ol>
</li>
</ol>

<ol>
	<li>Drash, P. W., Tudor, R. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+analysis+of+autism+as+a+contingency-shaped+disorder+of+verbal+behavior.">An analysis of autism as a contingency-shaped disorder of verbal behavior.</a> The Analysis of Verbal Behavior. 20, 5-23 (2004).</li><li>Malott, R. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Autistic+behavior,+behavior+analysis,+and+the+gene.">Autistic behavior, behavior analysis, and the gene.</a> The Analysis of Verbal Behavior. 20, 31-36 (2004).</li><li>Sundberg, M. L., Michael, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+benefits+of+Skinner&#8217;s+analysis+of+verbal+behavior+for+children+with+autism.">The benefits of Skinner&#8217;s analysis of verbal behavior for children with autism.</a> Behavior Modification. 25 (5), 698-724 (2001).</li><li>Skinner, B. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Verbal behavior. , (1957).</li><li>Groskreutz, N. C., Groskreutz, M. P., Bloom, S. E., Slocum, T. 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W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Empirical+application+of+Skinner&#8217;s+Verbal+Behavior+to+interventions+for+children+with+autism:+A+review.">Empirical application of Skinner&#8217;s Verbal Behavior to interventions for children with autism: A review.</a> The Analysis of Verbal Behavior. 33 (2), 229-259 (2017).</li><li>Mason, L. L., Andrews, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+verbal+behavior+stimulus+control+ratio+equation:+a+quantification+of+language.">The verbal behavior stimulus control ratio equation: a quantification of language.</a> Perspectives on Behavior Science. , 1-21 (2018).</li><li>Sundberg, M. 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S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Contriving+motivating+operations+to+evoke+mands+for+information+in+preschoolers+with+autism.">Contriving motivating operations to evoke mands for information in preschoolers with autism.</a> Research in Autism Spectrum Disorders. 1 (3), 210-217 (2007).</li><li>Marchese, N. V., Carr, J. E., LeBlanc, L. A., Rosati, T. C., Conroy, S. 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S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+functional+independence+of+impure+mands+and+tacts+of+abstract+stimulus+properties.">The functional independence of impure mands and tacts of abstract stimulus properties.</a> The Analysis of Verbal Behavior. 13 (1), 1-19 (1996).</li><li>Gillett, J. N., LeBlanc, L. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Parent-implemented+natural+language+paradigm+to+increase+language+and+play+in+children+with+autism.">Parent-implemented natural language paradigm to increase language and play in children with autism.</a> Research in Autism Spectrum Disorders. 1 (3), 247-255 (2007).</li><li>Ishikawa, N., Omori, M., Yamamoto, J. 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作者没有什么可透露的。

有人说,"一个词或句子的说话人'意思'当然是由发出词或句子的条件的总和来界定的"32。在自然环境中,通常发育中说话者的语言行为同时处于多种力量来源之下。因此,自闭症和其他言语行为障碍患者的失调言语可能被解释为错误的刺激控制,禁止环境变量的收敛。
功能性言语是以跨学习渠道的行为流畅为前提的33。通常,在狗面前,发育中的扬声器会回应狗,当他们被问到他们拥有什么样的宠物时,也会做出回应。各种输入方式的相称强度建立了流利语言的关系灵活性。另一方面,视觉刺激对自闭症患者的言语行为的影响可能比听觉刺激更深刻。上述程序旨在隔离控制关系,以便相对比较语言操作强度。
这四个条件中的每一个持续大约五分钟的持续时间。在机智条件下,对对象的访问不受限制,如在 mand 条件中;评估者不命名对象,如在回声条件下;并且不对对象进行其他语句,如在后继条件中。
这种方法的关键是在美声的每个阶段隔离语言关系。在 mand 条件中,项目不存在,如在机智条件中;评估者不命名对象,如在回声条件下;并且没有对对象进行其他语句,如在后继条件中。值得注意的是,作为mand条件一部分的刺激偏好评估的类型可以替代一种更适合个别参与者需要的评估。
在回声条件下,对对象的访问不受限制,如在 mand 条件中;项目不存在,如在机智条件下;并且不对对象进行其他语句,如在后继条件中。
在后继条件下,对对象的访问不受限制,如在 mand 条件中;项目不存在,如在机智条件下;评估器不命名对象,如在回声条件下。
SCoRE 评估规定了一个个性化的提示层次结构,用于调节跨 mand、回声、动作和后遗症的相应响应强度。如果对美国之音上所有四个操作器的强度进行评估,则将有 15 个可能的组合,从多个控制到隔离控制将由每个操作的八个步骤组成。如果对三个操作数评估强度,则有七种可能的组合,从多向隔离控制衰减将包含每个评估操作数的四个步骤。如果对两个操作器评估强度,则有三种可能的组合,从多个控制到隔离控制将包含每个评估操作的两个步骤。如果只评估一个操作的强度,则只有一个可能的组合,并且不会发生衰减。在 VOA 期间未经过强度评估的任何操作者可能会使用最大多控制源进行提示,随后使用上述无错误语言学习程序逐渐褪色。
通过测量相互响应的速率,SCoRE 预测了自然环境中收敛变量的相对控制。它对于评估对自闭症儿童言语行为的过度刺激控制的作用已经得到了很好的证明。此外,SCoRE 对记录语言行为训练效果的规范进度监测也有影响。未来口头行为SCoRE的应用可能显示其效用组比较,如随机临床试验,以证明治疗效果作为前和后措施,也可用于合成数据在元分析。
语言行为SCoRE的主要限制是它对参与者的言语行为不流畅的限制。大约30%的自闭症患者被认为是非语言36。对于此总体,可以修改 SCoRE 目标,以评估跨 mand med 刺激选择、电机模仿、样本匹配和其他组件技能的相称性。此外,流利的说话者的语言行为在衍生刺激控制37的层次上可能仍然表现出不成比例的强度。因此,可以修改 SCoRE 目标以评估反射性、对称性和传递性。
作为通常用于测量语言的描述性评估的替代方法,SCoRE 的实验分析具有效率、客观性和定量精度的优点。SCoRE 协议可在各种环境中轻松实现(例如临床或教育),因此非常适合行为分析人员、教育工作者和其他接受过使用功能分析技术培训的人员使用。作为基于数据的评判辅助工具,语言行为 SCoRE 提供了一种方便而精确的语言表达方式。

功能分析通常用作行为分析干预的一部分,以确定负责维护行为过度(问题行为)和缺陷(例如沟通技巧)所必需的环境变量。制定适当和有效的个性化行为干预计划。语言操作者的功能独立性为治疗自闭症和其他语言障碍提供了一个革命性的框架。与之前试图将语言分析为认知现象或结构框架的尝试不同,语言更好地描述为操作行为 4,受同一原则的强化5、6、灭绝7,8,和惩罚9。在此过程中,确定了六种基本语言操作者,它们以各种方式扩展了对说话者环境的控制。
从定义上讲,说话者的语言行为被另一个人作为社交插曲的一部分而相同。未能开发功能性口语表的个人经常被诊断为自闭症谱系障碍,其中的核心症状包括沟通和社会互动的持续缺陷,此外还有受限的、重复性的行为模式10.
在过去的60年里,行为分析研究者主要关注其中四种,以修复自闭症谱系障碍的交际缺陷:曼德、动作、回声和后遗症。加强这四种语言技能,已证明是为自闭症儿童开发流利的口头语言表谱的基础。功能沟通培训等程序发现,增加语言会导致挑战性行为的相应减少。此外,与神经典型言语相比,四种言语操作者之间不成比例是自闭症言语模式12、13的特征。
马的是在限制进入强化器的控制下的语言行为。因此,发言者必须拒绝或命令访问这些项目。例如,要获得一杯水,人们可以说"我可以喝点水吗？" "你介意给我们拿点东西喝吗？对马德训练的研究已经证明了它在功能通信训练14,去除逆向刺激5,并要求信息15。
行为是在环境的物理属性的控制下,我们进入一个机智的口头行为。例如,洗澡、感受一滴雨或闻到海洋空气,都可能引起"水"的反应。在非语言刺激的控制下,言语反应同样相同,因此属于同一操作性反应类。对机智训练的研究已经证明它用于标记视觉刺激16,中感17和整个18的部分。
回声和后遗症都是言语行为,以回应其他言语行为(即语言内行为)。回声是言语刺激的言语行为。例如,当遇到一些说"嗨"的人时,这个人更有可能回答"嗨"。当遇到一些人说"你好"时,这个人更有可能回答"你好"。对回声训练的研究表明,它用于增加话语的平均长度19,词节20,以及手语21的使用。自闭症患者可能表现出回声,在延长延迟后重复有脚本的发声。然而,这些发声不是通过听众的强化来维持的,因此不需要被认为是口头的。
另一方面,续集与它沉淀的口头刺激没有这样的对应关系。例如,对于说"你今天好吗？对后遗症训练的研究已经证明了它在22岁、分类23和填空任务24中的用途。虽然回声内语言和后继词内语言的康同相似,不同的前兆刺激创造了不同的操作类。
在验证了主要言语操作者25的功能区别后,言语行为干预主要侧重于治疗,以解决每个操作。这些个别研究线的成功可能使他们的狭窄范围永久化。然而,研究人员最近开始强调对言语行为进行多重控制的重要性。语言操作者之间的相互依赖是发展流利的口语的必要条件。此外,那些不考虑多重控制的人不太可能表现出对言语行为的充分解释、预测和控制27。
言语行为刺激控制比方程(SCoRE)12是一个量化合成个人功能性口语表谱并产生一个统计,比较四个主要语言的相对相称性的过程操作器。SCoRE 分析与彼此相关的 mand、回声、机智和后遗症响应群体,并允许在自闭症语音模式与典型发育中扬声器的语音模式之间进行显性与特征性的比较。此外,SCoRE 规定了一个个性化的提示层次结构,以按彼此的比例加强单个操作对象。因此,"分数可用于预测从中抽取测试的较大行为世界的某些方面"28。SCoRE 还生成了一个指标,用于区分不同效果大小的语言操作器的剧目强度。SCoRE 评估的目标是提供一个语言缺失模型:(1) 精确定位自闭症剧目与典型演讲剧目的不同程度,(2) 确定刺激控制不足的领域,以及 (3) 提供个性化治疗计划进行补救。

<table>
	<tbody>
		<tr>
			<td>VB-MAPP Assessment Kit, without Manual</td>
			<td>Different Roads</td>
			<td>DRK 701</td>
			<td>100+ Common Objects, Language Builder, Reinforcer Kit, Counting Bears, Wooden Beads, Peg Board, Shape &#38; Form Box, Color Cubes, Block Design Cards, 3 Peg Puzzles, 4 Jigsaw Puzzles, Dressing Doll, Measuring Manipulative, Timer, Size Sort, 3 Laminated Pictures, 4 Children&#39;s Books, Writing and Art Kit, 4 Activity Workbooks, and Flashcards covering: Alphabet, Memory Matching, Shapes, Colors and Numbers, Addition, Subtraction, Community Helpers, Sight Words</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Excel</td>
			<td>Microsoft</td>
			<td></td>
			<td>Spreadsheet Program</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

modeling verbal behavior deficits with the stimulus control ratio equation, score

言语操作分析是功能分析技术向言语行为领域的延伸,尤其与自闭症谱系障碍和相关发育障碍相关相关。同样,语言操作分析会仔细控制影响语言的特定环境因素,并衡量四个语言操作类(机智、曼、回声和后遗症)的反应强度。然后,使用刺激控制比方程 (SCoRE) 对每个独立语言操作的频率进行测量,以总结演讲者的曲目的相对强度。口头行为 SCoRE 产生一个可以与自身(例如,用于前/后测试的目的)或与其他行为(例如,随机对照试验的目的)进行比较的统计数据。此评估的结果为跨语言操作者的不同刺激控制提供了一个个性化的层次结构,从中可以规定无错误语言学习的治疗计划。

图4显示了美国之音的结果,在介入开始前,一名5岁的西班牙裔男性阿龙被诊断患有ASD。这些数据证实了美国之音在评估过度的言语操作强度方面的优势。回声学的威力最大,在一半的试验中发射(48.4%)。在所有试验中,Tacts 以 1/3 的响应(32.3%)显示出下一个最大的强度。在所有试验中,有1/6次发出曼斯(16.1%),而只记录一个后遗症(3.2%)。
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58793/58793fig4.jpg"> 图4:观察到的被诊断患有自闭症谱系障碍的演讲者的口头语表。此模型的数据来自预测试美国之音。四个操作者中的每一个都评估强度不成比例,从回声(最大)到后继(最弱)。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58793/58793fig4large.jpg" target="_blank">请点击此处查看此图的较大版本。</a>
将每个歌剧的强度与空剧目各占25%的比例强度进行比较。对于每个比较,两个数字中较小的表示协议并放置在分子中,而两个数字中较大的表示协议加上分歧,并置于分母中。
<img alt="Equation 2" src="/files/ftp_upload/58793/58793eq2.jpg">
通过将观察到的数据与空表进行比较,Aron 的预测试 SCoRE 计算为 0.53。
除了总结口头汇编外,SCoRE 还充当了做出程序性决策的判断性辅助工具。表 5显示了一个提示层次结构,以支持 Aron 跨多个和单一控件的口头表。
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody>
<tr>
<td>控制变量</td>
			<td>强度 (%)</td>
		</tr>
<tr>
<td>M_E_T_S</td>
			<td>100</td>
		</tr>
<tr>
<td>M_E_T</td>
			<td>96.8</td>
		</tr>
<tr>
<td>E_T_S</td>
			<td>83.9</td>
		</tr>
<tr>
<td>E+T</td>
			<td>80.7</td>
		</tr>
<tr>
<td>M+E+S</td>
			<td>67.7</td>
		</tr>
<tr>
<td>M+E</td>
			<td>64.5</td>
		</tr>
<tr>
<td>M_T+S</td>
			<td>51.6</td>
		</tr>
<tr>
<td>E+S</td>
			<td>51.6</td>
		</tr>
<tr>
<td>M+T</td>
			<td>48.4</td>
		</tr>
<tr>
<td>E</td>
			<td>48.4</td>
		</tr>
<tr>
<td>T+S</td>
			<td>35.5</td>
		</tr>
<tr>
<td>T</td>
			<td>32.3</td>
		</tr>
<tr>
<td>M+S</td>
			<td>19.3</td>
		</tr>
<tr>
<td>M</td>
			<td>16.1</td>
		</tr>
<tr>
<td>S</td>
			<td>3.2</td>
		</tr>
</tbody></table>表 5:从图 2 派生的跨多个和奇异控制源的转移的个性化层次结构。M = mand,E = 回声,T = 机智,S = 续集。
表5的结果规定了一个个性化的提示层次结构,以加强对每个口头操作的奇异控制(见表6)。通过聚合组合系统地规划目标操作的多个安排,口头"b_ehavior"可以处于单个属性或刺激属性的特殊组合控制之下,同时从控制所有其他属性"28。
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody>
<tr>
<td>马</td>
			<td>回声</td>
			<td>机智</td>
			<td>序列</td>
		</tr>
<tr>
<td>
M=E_T_S</td>
			<td>M=E+T+S</td>
			<td>M_E=T+S</td>
			<td>M_E_T_S
</td>
		</tr>
<tr>
<td>
M=E+T</td>
			<td>M=E+T</td>
			<td>M_E_T
</td>
			<td>E_T_S
</td>
		</tr>
<tr>
<td>
M=E+S</td>
			<td>
E+T+S</td>
			<td>E=T+S</td>
			<td>M_E+S
</td>
		</tr>
<tr>
<td>
M+E</td>
			<td>
E+T</td>
			<td>E+T
</td>
			<td>M_T+S
</td>
		</tr>
<tr>
<td>
M=T+S</td>
			<td>M+E+S</td>
			<td>M=T+S</td>
			<td>E+S
</td>
		</tr>
<tr>
<td>
M+T</td>
			<td>M=E
</td>
			<td>M=T
</td>
			<td>T=S
</td>
		</tr>
<tr>
<td>
M+S</td>
			<td>
E+S</td>
			<td>
T+S</td>
			<td>M=S
</td>
		</tr>
<tr>
<td>M</td>
			<td>E</td>
			<td>T</td>
			<td>S</td>
		</tr>
</tbody></table>表6:每个口头操作者提取功能独立性的系统进展。M = mand,E = 回声,T = 机智,S = 续集。
经过13周的参考教学后,使用上述相同程序,与Aron一起进行了后测试美国之音。与预检相比,图5显示了四种操作剂中每个值的比例:曼(27.1%)、回声(34.1%)、机智(23.5%)和后遗症(15.3%)。通过将这些结果与零假设进行比较,Aron 的 SCoRE 被计算为 0.80。对 Aron 与 SCoRE 的口头表演的赛前/事后分析显示,在干预过程中,他的语言增加了 0.27。
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58793/58793fig5.jpg"> 图5:在基于参照的言语行为指导13周后,被诊断出患有自闭症谱系障碍的演讲者的言语表现。该模型的数据来自一个后测试美国之音,说明了四个口头操作者比例的增加。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58793/58793fig5large.jpg" target="_blank">请点击此处查看此图的较大版本。</a>

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Modeling Verbal Behavior Deficits with the Stimulus Control Ratio Equation, SCoRE

本文介绍了进行口头操作分析 (VOA)、 计算刺激控制比方程 (SCoRE) 以及制定个性化言语行为处理计划的过程,特别是针对解决缺陷的问题孤独症的特征。

使用刺激控制比率方程对言语行为缺陷建模,SCoRE

Verbal operant analyses are the extension of functional analysis technology to the field of verbal behavior, of particular relevance to autism spectrum ...

言语行为刺激控制比率方程（SCoRE）测量参与者目前的功能语言水平，并具体分析刺激而不是选择性。SCoRE 用单个数值量化功能性口头剧目，并规定了个性化的干预计划。患有自闭症谱系障碍的儿童容易受到对语言行为的不成比例的刺激控制。SCoRE 分析这种不成比例的程度，并可用于评估其他刺激控制差异，例如等价形成和侦听器响应。演示该程序将是玛丽安娜·德洛斯桑托斯，一个董事会认证的辅助行为分析师从我们的实验室。首先安排机智、规范、回声和后遗症的实验条件，建立特定环境变量与说话者行为之间的功能关系。然后，护送参与者进入实验室，并把他们展示到机智的条件区域。要评估机智的关系，让参与者接触幼儿中常见的玩具。以 30 秒的间隔，指向子项当前从事的项目，并要求他们命名对象。将参与者标记的项目总数进行计数，并标注与通用强化的项数。然后，删除对该特定项目的访问权限，并鼓励参与者参与其他刺激。重复此过程共 10 次，以唤起学员多达 10 个不同的标签。接下来，要评估曼德关系，请选择在机智条件中标识的 10 个目标项中的任一，并要求参与者选择一个。允许参与者使用所选项目播放 30 秒，然后将其置于视线之外，然后将其删除，并提示进行管理。得分是否参与者说出刺激项目的名称，并访问首选项目。接下来，要评估回声关系，请以 30 秒的间隔提供回波刺激，例如在先前条件中确定的目标之一的项目的通用名称。得分参与者是否响应目标响应，并符合泛化强化。要评估后遗症关系，请以 30 秒的间隔为先前确定的响应目标之一提供填空刺激。注意：空白框应特定于孩子在机智条件下如何玩该项目。然后，对参与者是否回答目标响应进行评分，并用泛化强化进行回答。最后，重复所有四个条件两次以上，每次安排10个新的响应目标，以评估总共30个新的响应在四个条件中，在口头操作分析结束时。首先计算多个控件的所有双子数和三位一词源的强度，通过求和每个操作器的百分比。从所有四个口头操作的总和开始，将刺激控制级别从最大到从最小的顺序排列。操作强度在单数和多个控制源中按顺序排序后，提取与每个口头操作相关的淡入淡出步骤，同时保留响应强度层次结构。接下来，通过融合曼德、机智、回声和后遗症来使用基于引用的指令来条件关系灵活性，并小心不要忽略任何提示褪色的步骤。为此，首先向参与者展示球，但不要将球展示给他们。告诉参与者：你滚球，你滚吗？参与者说：球。加强正确的反应与获得球和口头赞扬。干得好！当响应稳定时，进一步淡出提示级别。例如，当与球接触时，请限制对球的访问，同时向参与者显示球。提供目标响应：说球。说球。球。球，很好，哦。参与者说球后，通过获得球和口头表扬来加强正确的反应。接下来，隐藏球，告诉参与者：你滚球，你滚吗？当反应稳定时，隐藏球并告诉参与者：说球。球. 耶！接下来，限制对球的访问，同时向他展示，说：你滚？加强回应与获得球和口头赞扬。通过限制对球的访问并向参与者显示球而不说什么来淡出提示。提供增援器， 以及赞美， 当他曼德访问它。一旦反应稳定，隐藏球，然后说：你滚。等待参与者要求球。最后，与球接触，然后隐藏球。通过访问球加强正确的响应。这些结果表明，回声被发现具有最大的强度，并在所有试验的一半发出。Tacts 显示了下一个最大的优势， 所有试验的 1/3 的反应。在所有试验中，有1/6的曼德被发出，而只记录了一次后遗症。此外，在13周的参考指导后，将预测试与测试后美国之音进行比较。四个操作者中每个操作都有更大的相称性。尝试这些过程时，要记住的最重要的事情是隔离跨曼德、回声、机智和后遗症的控制关系。这些程序也适合那些语言行为基于选择的个人，并可能导致发展更复杂的补充和替代性沟通形式。对于具有更高级语言规则的儿童，衍生刺激控制比率方程（SCoRE-D）可用于评估反身、对称和过渡关系之间的相称性。有缺陷的剧目的参与者经常从事具有挑战性的行为。在整个 SCoRE 评估过程中，应注意将此类行为放在范围上。

Research

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