Name: measuring statistical learning across modalities and domains in school-aged children via an online platform and neuroimaging techniques
Uploaded: 2020-06-30T14:00:00
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Ringraziamo Yoel Sanchez Araujo e Wendy Georgan per il loro contributo nella progettazione iniziale della piattaforma web-based. Ringraziamo An Nguyen e Violet Kozloff per il loro lavoro sul miglioramento delle attività di apprendimento statistico basate sul web, sull'implementazione dei compiti fMRI e sulla gestione dei compiti nei partecipanti adulti. Ringraziamo Violet Kozloff e Parker Robbins per il loro contributo nell'assistenza alla raccolta dei dati nei bambini. Ringraziamo Ibrahim Malik, John Christopher, Trevor Wigal e Keith Schneider del Center for Biological and Brain Imaging dell'Università del Delaware per la loro assistenza nella raccolta di dati di neuroimaging. Questo lavoro è finanziato in parte dall'Istituto Nazionale per la Sordità e altri Disturbi della Comunicazione (PI: Qi; NIH 1R21DC017576) e la Direzione della Fondazione Nazionale per le Scienze Sociali, Comportamentali ed Economiche (PI: Schneider, Co-PI: Qi & Golinkoff; NSF 1911462).

Tutti i partecipanti hanno dato il consenso scritto a partecipare e lo studio è stato condotto in conformità con l'Institutional Review Board.
1. Panoramica del paradigma di apprendimento statistico utilizzato nel protocollo basato sul web
<ol><li>Includere quattro attività nel paradigma corrente: immagine (visual-nonlinguistic), lettera (visual-linguistic), tono (uditivo-nonlinguistico) e sillaba (uditivo-linguistico).<ol>
<li>Costruisci stimoli per attività visive utilizzando 12 immagi...

I metodi presentati nell'attuale protocollo forniscono un paradigma multimodale per comprendere gli indici comportamentali e neurali dell'apprendimento statistico nel corso dello sviluppo. L'attuale progetto consente di identificare le differenze individuali nella capacità di apprendimento statistico tra le modalità e i domini, che possono essere utilizzate per l'analisi futura della relazione tra l'apprendimento statistico e lo sviluppo del linguaggio. Poiché la capacità di apprendimento statistico di un individuo ?...

L'apprendimento statistico è una competenza elementare a sostegno dell'acquisizione di combinazioni governate dalle regole negli input linguistici1. La capacità di apprendimento statistico di successo nei neonati prevede il successo dell'apprendimentolinguistico successivo 2,3. La variabilità nelle capacità di apprendimento statistico nei bambini in età scolata è stata associata anche alvocabolario 4 e allalettura 5,6. La difficoltà nell'apprendimento statistico è stata proposta come un meccanismo eziologico alla base della compromissionelinguistica 7. Nonostante l'associazione tra l'apprendimento statistico e i risultati linguistici in popolazioni neurotipiche e atipiche, i meccanismi cognitivi e neurali alla base dell'apprendimento statistico rimangono poco compresi. Inoltre, la letteratura precedente ha rivelato che, all'interno di un individuo, la capacità di apprendimento statistico non èuniforme,ma indipendente tra dominie modalità 6,8,9. La traiettoria di sviluppo delle capacità di apprendimento statistico può variare ulteriormente a seconda dei domini e delle modalità10. Questi risultati sottolineano l'importanza di valutare le differenze individuali nell'apprendimento statistico tra più attività nel corso dello sviluppo. Tuttavia, il campo richiede innanzitutto un'indagine più sistematica del rapporto tra l'apprendimento statistico e il primo sviluppo linguistico. Per rispondere a queste domande, applichiamo metodi innovativi, tra cui una piattaforma di test basata sul web11 che raggiunge un gran numero di bambini e tecniche di neuroimaging basate su laboratorio (risonanza magnetica funzionale o fMRI) che esaminano la codifica in tempo reale delle informazioni statistiche.
Le misure standard dell'apprendimento statistico iniziano con una fase di familiarizzazione e sono seguite da un'attività12,13. La fase di familiarizzazione introduce un flusso continuo di stimoli incorporato con regolarità statistiche, dove alcuni stimoli hanno maggiori probabilità di co-verificarsi rispetto ad altri. La presentazione di questi stimoli co-avvenuti segue un ordine temporale fisso. I partecipanti sono esposti passivamente al flusso durante la fase di familiarizzazione, seguiti da un'attività 2-AFC che verifica se il partecipante ha estratto correttamente i modelli. L'attività di precisione 2-AFC presenta due sequenze consecutive: una sequenza è stata presentata al partecipante durante la fase di familiarizzazione, mentre l'altra è una sequenza nuova o contiene parte della sequenza. La precisione al di sopra delle probabilità sul 2-AFC indicherebbe un apprendimento di successo a livello di gruppo. I compiti comportamentali tradizionali che valutano l'apprendimento statistico in genere si basano sull'accuratezza come misura del risultato dell'apprendimento. Tuttavia, la precisione non riesce a tenere conto dell'apprendimento naturale delle informazioni mentre si svolge nel tempo. Una misura dell'apprendimento in tempo reale è necessaria per attingere al processo di apprendimento implicito dell'apprendimento statistico durante il quale i bambini codificano ancora le regolarità dagli input14,15,16. Sono stati sviluppati vari adattamenti tra i paradigmi nel tentativo di allontanarsi dalla misura 2-AFC, verso misure di apprendimento on-line attraverso risposte comportamentali durante l'esposizione16. Gli studi che utilizzano questi adattamenti che misurano il tempo di reazione durante la fase di esposizione hanno scoperto che erano correlati all'accuratezza post-apprendimento17 con una migliore affidabilità test-testst rispetto a quella della precisione negli studenti adulti18.
Le misure neurali sono anche fondamentali per la nostra comprensione di come l'apprendimento si svolge nel tempo, poiché il processo implicito attraverso il quale si verifica l'apprendimento delle lingue probabilmente recluta risorse neurali diverse da quelle utilizzate una volta che la lingua vieneappresa 19. Le misure neurali forniscono anche informazioni sulle differenze nelle specializzazioni cognitive alla base della capacità linguistica tra le popolazionispeciali 20. Il modo in cui il contrasto delle condizioni è progettato in uno studio fMRI è fondamentale per il modo in cui interpretiamo i modelli di attivazione neurale durante l'apprendimento. Una pratica comune è quella di confrontare le risposte cerebrali durante la fase di familiarizzazione tra sequenze contenenti modelli regolari rispetto a quelli contenenti gli stessi stimoli che vengono ordinati in modo casuale. Tuttavia, ricerche precedenti che implementano tale condizione di controllo casuale non hanno trovato alcuna prova per l'apprendimento nel comportamento, nonostante le differenze neurali tra sequenze strutturate e casuali. Ciò potrebbe essere dovuto all'interferenza di sequenze casuali sull'apprendimento di sequenze strutturate, in quanto entrambe sono state costruite dagli stessistimoli 21,22. Altri studi fMRI che hanno utilizzato il discorso all'indietro o blocchi di apprendimento precedenti come la condizione di controllo confermato apprendimento ha avutoluogo comportamentale 19,23. Tuttavia, ciascuno di questi paradigmi ha introdotto il proprio fattore di confusione, come l'effetto dell'elaborazione del linguaggio per il primo caso e l'effetto dell'ordine sperimentale per il secondo caso. Il nostro paradigma utilizza la sequenza casuale come condizione di controllo, ma mitiga la loro interferenza sull'apprendimento delle sequenze strutturate da parte dei partecipanti. Il nostro paradigma fMRI implementa anche una progettazione mista di blocchi/eventi, che consente la modellazione simultanea di segnali BOLD relativi alle sperimentate transitorie eprolungati. Infine, e più in generale, le misure neurali consentono di misurazione dell'apprendimento nelle popolazioni in cui suscitare una risposta comportamentale esplicita può essere difficile (ad esempio, popolazioni dello sviluppo e speciali)25.
L'attuale protocollo adotta una misura del tempo di risposta, oltre alle misure di precisione tradizionali, ed esamina l'attivazione del cervello durante la fase di familiarizzazione. La combinazione di questi metodi mira a fornire un set di dati completo per l'analisi dei processi di apprendimento in tempo reale. La piattaforma basata sul web offre una serie di misure di apprendimento includendo sia il tempo di risposta durante la fase di esposizione che l'accuratezza dell'attività 2-AFC durante la fase di test. Il protocollo di neuroimaging consente lo studio dei meccanismi neurali sottostanti che supportano l'apprendimento statistico tra domini e modalità. Mentre è ottimale misurare l'apprendimento statistico all'interno di un individuo utilizzando sia i protocolli basati sul web che i protocolli fMRI, i compiti sono progettati in modo che possano essere diffusi in modo indipendente e quindi come due misure indipendenti dell'apprendimento statistico. Gli esperimenti fMRI inclusi nell'attuale protocollo possono aiutare a chiarire come la codifica degli stimoli, l'estrazione dei modelli e altri componenti costitutivi dell'apprendimento statistico siano rappresentati da particolari regioni e reti cerebrali.

<table>
	<tbody>
		<tr>
			<td>4 Button Inline Response Device</td>
			<td>Cambridge Research Systems</td>
			<td>SKU: N1348</td>
			<td>An fMRI reponse pad used for measuring in-scanner response time</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Short/Slim Canal Tips</td>
			<td>Comply Foam</td>
			<td>SKU: 40-15028-11</td>
			<td>Short &#38; slim in-ear canal tips are recommended for children to protect hearing and allow for them to hear the stimuli while in the scanner.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>jsPsych</td>
			<td>jsPsych</td>
			<td>https://www.jspsych.org/</td>
			<td>jsPsych is a JavaScript library for running behavioral experiments in a web browser.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Speech Synthesizer</td>
			<td>Praat</td>
			<td>Version 6.1.14</td>
			<td>This program is an artificial speech synthesizer which was used to create the syllable stimuli.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Web-based statistical learning tasks</td>
			<td>Zenodo</td>
			<td>http://doi.org/10.5281/zenodo.3820620 (2020).</td>
			<td>All web-based statistical learning tasks are available for free access on Zenodo.</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

measuring statistical learning across modalities and domains in school-aged children via an online platform and neuroimaging techniques

L'apprendimento statistico, una competenza fondamentale per estrarre regolarità nell'ambiente, è spesso considerato un meccanismo di supporto fondamentale del primo sviluppo linguistico. Mentre molti studi di apprendimento statistico sono condotti all'interno di un singolo dominio o modalità, prove recenti suggeriscono che questa abilità può differire in base al contesto in cui sono presentati gli stimoli. Inoltre, pochi studi studiano l'apprendimento mentre si svolge in tempo reale, piuttosto concentrandosi sul risultato dell'apprendimento. In questo protocollo viene descritto un approccio per identificare la base cognitiva e neurale dell'apprendimento statistico, all'interno di un individuo, tra domini (linguistici e non linguistici) e modalità sensoriali (visive e udibili). I compiti sono progettati per lanciare il meno domanda cognitiva possibile sui partecipanti, rendendolo ideale per i bambini in età scolari e le popolazioni speciali. La natura basata sul web dei compiti comportamentali offre un'opportunità unica per raggiungere popolazioni più rappresentative a livello nazionale, per stimare le dimensioni degli effetti con maggiore precisione e per contribuire alla ricerca aperta e riproducibile. Le misure neurali fornite dall'attività di risonanza magnetica funzionale (fMRI) possono informare i ricercatori sui meccanismi neurali impegnati durante l'apprendimento statistico e su come questi possono differire tra gli individui in base al dominio o alla modalità. Infine, entrambe le attività consentono la misurazione dell'apprendimento in tempo reale, poiché i cambiamenti nel tempo di reazione a uno stimolo target vengono monitorati nel periodo di esposizione. La limitazione principale dell'utilizzo di questo protocollo riguarda la durata dell'esperimento della durata dell'ora. I bambini potrebbero aver bisogno di completare tutte e quattro le attività di apprendimento statistico in più sedute. Pertanto, la piattaforma basata sul Web è progettata con questa limitazione in mente in modo che le attività possono essere diffuse singolarmente. Questa metodologia consentirà agli utenti di studiare come il processo di apprendimento statistico si sviluppa in tutto e all'interno di domini e modalità in bambini provenienti da diversi contesti di sviluppo.

Risultati comportamentali basati sul Web Dato che l'attuale protocollo è progettato per una facile diffusione con le popolazioni dello sviluppo, abbiamo incluso risultati preliminari basati sul web sulla base dei dati di 22 bambini in età scolare in via di sviluppo (Media (M) età 9,3 anni, deviazione standard (SD) età 2,04 anni, intervallo di 6,2-12,6 anni, 13 ragazze). Nell'attività di apprendimento statistico basato sul web, i bambini hanno ottenuto risultati significativamente migliori rispett...

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Measuring Statistical Learning Across Modalities and Domains in School-Aged Children Via an Online Platform and Neuroimaging Techniques

Qui è presentato un protocollo che introduce una serie di compiti di apprendimento statistico a misura di bambino orientati all'esame dell'apprendimento dei modelli statistici temporali da parte dei bambini attraverso i domini e le modalità sensoriali. Le attività sviluppate raccolgono dati comportamentali utilizzando la piattaforma basata sul web e i dati fMRI (Functional Magnetic Resonance imaging) basati su attività per esaminare il coinvolgimento neurale durante l'apprendimento statistico.

Misurazione dell'apprendimento statistico tra modalità e domini nei bambini in età scolare tramite una piattaforma online e tecniche di neuroimaging

Statistical learning, a fundamental skill to extract regularities in the environment, is often considered a core supporting mechanism of the first ...

La capacità di estrarre modelli dagli input è fondamentale per lo sviluppo del linguaggio e cognitivo. La tecnica può affrontare se la notevole eterogeneità dell'apprendimento statistico nei bambini è spiegata da meccanismi generali di dominio o specifici del dominio. Il nostro protocollo consente la misurazione dell'apprendimento statistico tra domini e modalità all'interno degli individui, è adatto ai bambini e combina tecniche comportamentali basate sul web con tecniche di neuroimaging basate sul laboratorio.Questo metodo fornirà informazioni sui quadri di apprendimento dello sviluppo linguistico. Se applicato in popolazioni speciali, il nostro protocollo può anche far progredire la nostra comprensione delle difficoltà di apprendimento delle lingue. Stiamo rendendo i nostri compiti accessibili alla comunità di ricerca su Zenodo e GitHub.Incoraggiamo altri ricercatori a riprodurre i nostri compiti una volta che saranno disponibili. Per eseguire un protocollo basato sul Web, passare prima al paradigma di apprendimento statistico basato sul Web. Per il compito sillabico, introduci il partecipante a un alieno e alla sua parola preferita nella sua lingua aliena. Doe.Informa il partecipante che ascolterà la lingua dell'alieno e ricorda di premere la barra spazia spaziale ogni volta che sente la parola preferita. Chiedere al partecipante di completare una prova di pratica prima della fase di familiarizzazione, in cui deve premere la barra spazia spaziale non appena viene ascoltata la parola preferita dell'alieno. Durante la fase di test, istruisci il partecipante a selezionare una delle due sequenze che suonano più familiari.La sequenza di destinazione verrà presentata nella fase di familiarizzazione. Klaptoo la sequenza di fogli non sarà stata presentata in precedenza. Klaptoo Nel compito tono, informa il partecipante che dovrà tenere traccia della nota preferita aliena nella sua canzone popolare.La fase di test seguirà lo stesso disegno dell'attività sillabica. Nel compito dell'immagine, informa il partecipante che dovrà tenere traccia di uno speciale alieno come gruppo di alieni in formazione per entrare in una nave spaziale. Durante la fase di test presentare entrambi gli obiettivi nella fase di familiarizzazione e le terzine foil non viste prima al partecipante in coppia.Nell'attività della lettera ha informato il partecipante che dovrà tenere traccia del segno preferito degli alieni. Mentre l'alieno tiene cartelli per una parata. Per aiutare i partecipanti, in particolare i bambini, a confortevole nello scanner, praticare la sessione di scansione della risonanza prima della risonanza con uno scanner fittizio.Presenta il partecipante al finto scanner o fotocamera cerebrale e al suo compagno di scansione. Spiega che lo scopo del compagno di scansione è mantenerli compagnia e aiutarli se hanno bisogno di qualcosa. Il compagno di scansione ricorderà anche delicatamente al partecipante di rimanere fermo se la fotocamera rileva troppo movimento.Introdurre il partecipante al paradigma di apprendimento statistico e farli completare una breve parte dell'attività su un computer. Dopo aver completato l'attività, aiuta il partecipante a entrare nel finto scanner e riproduci video adatti ai bambini per aiutarli ad abituarsi al suono e al video. Quando il partecipante è pronto, riprodurre alcuni scanner preregistrati o clip audio per prepararli ai rumori prodotti dalla risonanza assoluta reale.Durante questo periodo, fai in modo che il partecipante si allei rimanendo fermo e lavorando con il compagno di scansione. Quando il partecipante si trova a proprio agio con il finto scanner, ha confermato che il protocollo di raccolta dati FMRI è configurato in modo appropriato sul computer di acquisizione mri. Fare in modo che il partecipante si sdrai comodamente sul letto dello scanner MRI con cuffie che proteggono le orecchie dal rumore dello scanner e un response pad in mano.Posiziona un'imbottitura aggiuntiva intorno alla testa del partecipante per garantire un movimento limitato della testa durante la raccolta dei dati e dare al partecipante la possibilità di un compagno di scansione. Dare al partecipante una palla di compressione da utilizzare per avvisare se è in difficoltà o ha bisogno di fermarsi e posizionare la bobina della testa sopra la testa del partecipante. Dopo aver allineato il partecipante al letto di scansione, registrare un nuovo partecipante al computer di acquisizione e scegliere il protocollo di scansione corretto.Inserire il letto di scansione e il partecipante nel foro della risonanza magnetica e mostrare un filmato al partecipante durante l'acquisizione di una risonanza magnetica strutturale. Per fare in modo che il partecipante esegua un'attività uditivo, utilizzare un sistema Intercom collegato alle cuffie per informare il partecipante. Ora giocheremo un gioco di pressione dei pulsanti.Sentirete gli alieni, dite parole e riprodurrete musica ricordate di premere il pulsante sul response pad ogni volta che sentite il suono che state ascoltando. Dopo aver dato le istruzioni, avviare il paradigma sul computer di presentazione per consentire l'acquisizione dei dati di apprendimento statistico uditivo. Per un'attività visiva informare il partecipante.Ora, vedrete le foto degli alieni e le lettere. Ogni volta che vedi le immagini che stai cercando, premi il pulsante sui tuoi response pad. Dopo aver dato le istruzioni avviare il paradigma sul computer di presentazione per acquisire i dati di apprendimento statistico visivo.Una volta completato il paradigma, arrestare la risonanza magnetica, rimuovere in modo sicuro il partecipante dall'interno dello scanner e rimuovere la bobina della testa. Nel compito di apprendimento statistico basato sul Web. I bambini hanno ottenuto risultati significativamente migliori rispetto a un livello di probabilità di 0,5 in tutte le condizioni che indicano un apprendimento statistico di successo a livello di gruppo.La pendenza media del tempo di reazione era negativa e significativamente inferiore a zero nella condizione sillabica ed marginalmente significativa nella condizione della lettera suggerendo un'accelerazione più rapida del rilevamento del bersaglio durante la fase di familiarizzazione nei compiti linguistici. La pendenza media del tempo di reazione non era significativamente diversa da zero nell'immagine o nella condizione del tono nonostante le prove di apprendimento nelle misure offline di accuratezza. Qui vengono mostrati i risultati preliminari dell'FMRI basati sui dati di nove bambini in età scolare in via di sviluppo che hanno completato attività di apprendimento statistico uditivo e visivo.Quando si confrontano blocchi strutturati con blocchi casuali, sono stati osservati cluster significativi in una varietà di regioni cerebrali, a seconda del tipo di stimolo. Questi risultati suggeriscono che l'attuale progettazione del compito è sensibile al rilevamento dei cambiamenti emodinamici indotti dall'apprendimento nel cervello dei bambini. I risultati rappresentativi negli adulti indicano che le sequenze strutturate sono apprendibili supportate da un tempo di risposta significativamente più rapido nella condizione strutturata, rispetto alla condizione casuale in tutte le attività dello scanner, ad eccezione del compito di tono.Incoraggiamo i ricercatori a includere altre misure di differenza individuale per comprendere meglio come la variabilità e l'apprendimento statistico tra domini e modalità si relazionano con processi di livello superiore. Questo protocollo è un primo passo verso la definizione di come le differenze individuali nell'apprendimento statistico possano tenere conto della variazione dei risultati linguistici nello sviluppo tipico e atipico.

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