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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Agradecemos a Yoel Sanchez Araujo y Wendy Georgan por su contribución en el diseño inicial de la plataforma basada en la web. Agradecemos a An Nguyen y Violet Kozloff por su trabajo en la mejora de las tareas de aprendizaje estadístico basadas en la web, la implementación de las tareas fMRI y el pilotaje de las tareas en participantes adultos. Agradecemos a Violet Kozloff y Parker Robbins por su contribución en la ayuda a la recopilación de datos en niños. Agradecemos a Ibrahim Malik, John Christopher, Trevor Wigal y Keith Schneider en el Centro de Imágenes Biológicas y Cerebrales de la Universidad de Delaware por su asistencia en la recopilación de datos de neuroimagen. Este trabajo es financiado en parte por el Instituto Nacional de Sordera y otros Trastornos de la Comunicación (PI: Qi; NIH 1R21DC017576) y la Dirección de Ciencias Sociales, Conductuales y Económicas de la Fundación Nacional de Ciencias Sociales, Conductuales y Económicas (PI: Schneider, Co-PI: Qi & Golinkoff; NSF 1911462).

Todos los participantes dieron su consentimiento por escrito para participar y el estudio se llevó a cabo de conformidad con la Junta de Revisión Institucional.
1. Visión general del paradigma de aprendizaje estadístico utilizado en el protocolo basado en la web
<ol><li>Incluya cuatro tareas en el paradigma actual: imagen (visual-no linguística), letra (visual-linguística), tono (auditivo-no linguístico) y sílaba (auditivo-linguístico).<ol>
<li>Construir estímulos para tareas visua...

Los métodos presentados en el protocolo actual proporcionan un paradigma multimodal para entender los índices conductuales y neuronales del aprendizaje estadístico a lo largo del curso del desarrollo. El diseño actual permite la identificación de diferencias individuales en la capacidad de aprendizaje estadístico entre modalidades y dominios, que se pueden utilizar para la investigación futura de la relación entre el aprendizaje estadístico y el desarrollo del lenguaje. Dado que la capacidad de aprendizaje estad...

El aprendizaje estadístico es una habilidad elemental que apoya la adquisición de combinaciones gobernadas por reglas en las entradas de idioma1. La capacidad de aprendizaje estadístico exitosa en bebés predice el éxito posterior del aprendizaje de idiomas2,,3. La variabilidad en las habilidades de aprendizaje estadístico en niños en edad escolar también se ha asociado con el vocabulario4 y la lectura5,6. La dificultad en el aprendizaje estadístico se ha propuesto como un mecanismo etiológico subyacente al deterioro del lenguaje7. A pesar de la asociación entre el aprendizaje estadístico y los resultados del lenguaje en poblaciones neurotípicas y atípicas, los mecanismos cognitivos y neuronales subyacentes al aprendizaje estadístico siguen siendo poco comprendidos. Además, la literatura anterior ha revelado que, dentro de un individuo, la capacidad de aprendizaje estadístico no es uniforme sino independiente en todos los dominios y modalidades6,,8,,9. La trayectoria de desarrollo de las capacidades de aprendizaje estadístico puede variar aún más entre dominios y modalidades10. Estos hallazgos enfatizan la importancia de evaluar las diferencias individuales en el aprendizaje estadístico en múltiples tareas a lo largo del desarrollo. Sin embargo, el campo requiere primero una investigación más sistemática de la relación entre el aprendizaje estadístico y el desarrollo del primer lenguaje. Para abordar estas preguntas, aplicamos métodos innovadores, incluida una plataforma de pruebas basada en la web11 que llega a un gran número de niños, y técnicas de neuroimagen basadas en laboratorio (imágenes de resonancia magnética funcional o fMRI) que examinan la codificación en tiempo real de la información estadística.
Las medidas estándar del aprendizaje estadístico comienzan con una fase de familiarización y son seguidas por una tarea de opción forzada de dos alternativas (2-AFC)12,,13. La fase de familiarización introduce un flujo continuo de estímulos incrustados con regularidades estadísticas, donde algunos estímulos son más propensos a coexistir que otros. La presentación de estos estímulos co-ocurrentes sigue un orden temporal fijo. Los participantes se exponen pasivamente a la secuencia durante la fase de familiarización, seguida de una tarea 2-AFC que comprueba si el participante extrajo correctamente los patrones. La tarea de precisión 2-AFC presenta dos secuencias consecutivas: una secuencia se ha presentado al participante durante la fase de familiarización, mientras que la otra es una secuencia novedosa o contiene parte de la secuencia. La precisión por encima de la probabilidad en el 2-AFC indicaría un aprendizaje exitoso a nivel de grupo. Las tareas de comportamiento tradicionales que evalúan el aprendizaje estadístico generalmente se basan en la precisión como la medida final del aprendizaje. Sin embargo, la precisión no tiene en cuenta el aprendizaje natural de la información a medida que se desarrolla en el tiempo. Una medida de aprendizaje en tiempo real es necesaria para aprovechar el proceso de aprendizaje implícito del aprendizaje estadístico durante el cual los niños todavía están codificando las regularidades de las entradas14,15,16. Se han desarrollado varias adaptaciones a través de paradigmas en un esfuerzo por alejarse de la medida 2-AFC, hacia medidas de aprendizaje en línea a través de respuestas conductuales durante la exposición16. Los estudios que utilizan estas adaptaciones que miden el tiempo de reacción durante la fase de exposición encontraron que estaban relacionados con la precisión posterior al aprendizaje17 con una mejor fiabilidad de la prueba-reprueba en comparación con la precisión en los estudiantes adultos18.
Las medidas neuronales también son fundamentales para nuestra comprensión de cómo se desarrolla el aprendizaje con el tiempo, ya que el proceso implícito por el cual se produce el aprendizaje de idiomas probablemente recluta diferentes recursos neuronales de los utilizados una vez que se aprende el lenguaje19. Las medidas neuronales también proporcionan información sobre las diferencias en las especializaciones cognitivas subyacentes a la capacidad del lenguaje entre poblaciones especiales20. La forma en que se diseña el contraste de la condición en un estudio de fMRI es crucial para cómo interpretamos los patrones de activación neuronal durante el aprendizaje. Una práctica común es comparar las respuestas cerebrales durante la fase de familiarización entre secuencias que contienen patrones regulares frente a aquellos que contienen los mismos estímulos que se ordenan aleatoriamente. Sin embargo, investigaciones anteriores que implementan una condición de control aleatorio no encontraron evidencia para el aprendizaje en el comportamiento, a pesar de las diferencias neuronales entre secuencias estructuradas y aleatorias. Esto podría deberse a la interferencia de secuencias aleatorias en el aprendizaje de secuencias estructuradas, ya que ambas fueron construidas a partir de los mismos estímulos21,22. Otros estudios fMRI que utilizaron el habla atrasada o bloques de aprendizaje anteriores como la condición de control confirmó que el aprendizaje tuvo lugar conductualmente19,,23. Sin embargo, cada uno de estos paradigmas introdujo su propio factor de confusión, como el efecto del procesamiento del lenguaje para el primer caso y el efecto del orden experimental para este último caso. Nuestro paradigma utiliza la secuencia aleatoria como condición de control, pero mitiga su interferencia en el aprendizaje de los participantes de las secuencias estructuradas. Nuestro paradigma fMRI también implementa un diseño mixto relacionado con bloques/eventos, que permite el modelado simultáneo de señales BOLD relacionadas con pruebas transitorias y sostenidas24. Por último, y más ampliamente, las medidas neuronales permiten la medición del aprendizaje en poblaciones donde la provocación de una respuesta conductual explícita puede ser difícil (por ejemplo, poblaciones especiales y de desarrollo)25.
El protocolo actual adopta una medida de tiempo de respuesta, además de las medidas de precisión tradicionales, y examina la activación cerebral durante la fase de familiarización. La combinación de estos métodos tiene como objetivo proporcionar un conjunto de datos enriquecido para la investigación de procesos de aprendizaje en tiempo real. La plataforma basada en la web ofrece un conjunto de medidas de aprendizaje al incluir tanto el tiempo de respuesta durante la fase de exposición como la precisión de la tarea 2-AFC durante la fase de prueba. El protocolo de neuroimagen permite la investigación de los mecanismos neuronales subyacentes que apoyan el aprendizaje estadístico en todos los dominios y modalidades. Si bien es óptimo medir el aprendizaje estadístico dentro de un individuo utilizando los protocolos basados en la web y fMRI, las tareas están diseñadas para que puedan ser difundidas de forma independiente, y por lo tanto, como dos medidas independientes de aprendizaje estadístico. Los experimentos fMRI incluidos en el protocolo actual pueden ayudar a aclarar cómo la codificación de estímulo, la extracción de patrones y otros componentes constitutivos del aprendizaje estadístico están representados por determinadas regiones y redes cerebrales.

<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

El aprendizaje estadístico, una habilidad fundamental para extraer regularidades en el medio ambiente, a menudo se considera un mecanismo de apoyo básico del primer desarrollo del lenguaje. Si bien muchos estudios de aprendizaje estadístico se llevan a cabo dentro de un único dominio o modalidad, la evidencia reciente sugiere que esta habilidad puede diferir en función del contexto en el que se presentan los estímulos. Además, pocos estudios investigan el aprendizaje a medida que se desarrolla en tiempo real, más bien centrándose en el resultado del aprendizaje. En este protocolo, describimos un enfoque para identificar la base cognitiva y neuronal del aprendizaje estadístico, dentro de un individuo, entre dominios (linguístico frente a no linguístico) y modalidades sensoriales (visuales y auditivas). Las tareas están diseñadas para lanzar la menor demanda cognitiva posible a los participantes, por lo que es ideal para niños jóvenes en edad escolar y poblaciones especiales. La naturaleza basada en la web de las tareas conductuales ofrece una oportunidad única para llegar a poblaciones más representativas a nivel nacional, estimar tamaños de efectos con mayor precisión y contribuir a la investigación abierta y reproducible. Las medidas neuronales proporcionadas por la tarea de resonancia magnética funcional (fMRI) pueden informar a los investigadores sobre los mecanismos neuronales involucrados durante el aprendizaje estadístico, y cómo estos pueden diferir entre individuos sobre la base de dominio o modalidad. Por último, ambas tareas permiten la medición del aprendizaje en tiempo real, ya que se realiza un seguimiento de los cambios en el tiempo de reacción a un estímulo objetivo a lo largo del período de exposición. La principal limitación del uso de este protocolo se relaciona con la duración de una hora del experimento. Es posible que los niños necesiten completar las cuatro tareas de aprendizaje estadístico en varias sesiones. Por lo tanto, la plataforma basada en la web está diseñada teniendo en cuenta esta limitación para que las tareas puedan difundirse individualmente. Esta metodología permitirá a los usuarios investigar cómo se desarrolla el proceso de aprendizaje estadístico a través y dentro de los dominios y modalidades en niños de diferentes orígenes del desarrollo.

Resultados de comportamiento basados en la Web Dado que el protocolo actual está diseñado para una fácil difusión con las poblaciones del desarrollo, hemos incluido resultados preliminares basados en la web basados en datos de 22 niños en edad escolar en desarrollo (edad media (M) de edad a 9,3 años, desviación estándar (SD) edad - 2,04 años, rango de 6,2-12,6 años, 13 niñas). En la tarea de aprendizaje estadístico basada en la web, los niños tuvieron un desempeño significativamente mejo...

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

Aquí se presenta un protocolo que introduce un conjunto de tareas de aprendizaje estadístico amigables con los niños orientadas a examinar el aprendizaje de los niños de patrones estadísticos temporales en todos los dominios y modalidades sensoriales. Las tareas desarrolladas recopilan datos de comportamiento utilizando la plataforma basada en la web y datos de imágenes de resonancia magnética funcional (fMRI) basadas en tareas para examinar la interacción neuronal durante el aprendizaje estadístico.

Medición del aprendizaje estadístico a través de modalidades y dominios en niños en edad escolar a través de una plataforma en línea y técnicas de neuroimagen

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

La capacidad de extraer patrones de entradas es fundamental para el lenguaje y el desarrollo cognitivo. La técnica puede abordar si la notable heterogeneidad del aprendizaje estadístico en niños se explica por mecanismos generales de dominio o específicos del dominio. Nuestro protocolo permite la medición del aprendizaje estadístico en todos los dominios y modalidades dentro de los individuos, es amigable con los niños y combina el comportamiento basado en la web con técnicas de neuroimagen basadas en laboratorio.Este método proporcionará información sobre los marcos de aprendizaje del desarrollo de lenguajes. Si se aplica en poblaciones especiales, nuestro protocolo también puede avanzar en nuestra comprensión de las dificultades de aprendizaje de idiomas. Estamos en el proceso de hacer que nuestras tareas sean accesibles para la comunidad de investigación en Zenodo y GitHub.Animamos a otros investigadores a reproducir nuestras tareas una vez que estén disponibles. Para realizar un protocolo basado en web, vaya primero al paradigma de aprendizaje estadístico basado en web. Para la tarea de sílaba, introduce al participante a un alienígena y su palabra favorita en su idioma alienígena. Doe.Informar al participante que escucharán el idioma del alienígena y recordar que presionen la barra espaciadora cada vez que escuchen la palabra favorita. Pida al participante que complete un ensayo de práctica antes de la fase de familiarización, en el que debe presionar la barra espaciadora tan pronto como se escuche la palabra favorita del alienígena. Durante la fase de prueba, indique al participante que seleccione una de las dos secuencias que suenen más familiares.La secuencia de destino se presentará en la fase de familiarización. Klaptoo la secuencia de láminas no habrá sido presentada previamente. Klaptoo En la tarea de tono, informe al participante que tendrá que realizar un seguimiento de la nota favorita alienígena en su canción popular.La fase de prueba seguirá el mismo diseño que la tarea de sílaba. En la tarea de imagen, informó al participante que tendrá que realizar un seguimiento de un extranjero especial como un grupo de extraterrestres en fila para entrar en una nave espacial. Durante la fase de prueba presentar ambos objetivos en la fase de familiarización y trillizos de lámina no vistos antes al participante en parejas.En la tarea de la carta informó al participante que tendrá que realizar un seguimiento de la señal favorita de los extraterrestres. Mientras el alienígena sostiene señales para un desfile. Para ayudar a los participantes, especialmente a los niños, a sentirse cómodos en la práctica del escáner, la sesión de exploración por RMN con un escáner simulado.Presente al participante al escáner simulado o a la cámara cerebral y a su compañero de exploración. Explique que el propósito del compañero de exploración es hacerles compañía y ayudarlos si necesitan algo. El compañero de escaneo también le recordará suavemente al participante que se mantenga quieto si la cámara detecta demasiado movimiento.Introducir al participante al paradigma de aprendizaje estadístico y hacer que complete una breve parte de la tarea en un ordenador. Después de completar la tarea, ayuda al participante al escáner simulado y reproduce videos aptos para niños para ayudarlos a aclimatarse al sonido y al video. Cuando el participante esté listo, reproduzca algunos escáneres o clips de sonido pregrabados para prepararlos para los ruidos producidos por la resonancia magnética real.Durante este tiempo, haga que el participante practique quedarse quieto y trabajar con el compañero de escaneo. Cuando el participante se siente cómodo con el escáner simulado confirmó que el protocolo de recopilación de datos FMRI está configurado adecuadamente en el ordenador de adquisición de RMN. Haga que el participante se acueste cómodamente en la cama del escáner de RMN con auriculares que protejan sus oídos del ruido del escáner y de una almohadilla de respuesta en la mano.Coloque un relleno adicional alrededor de la cabeza del participante para garantizar un movimiento limitado de la cabeza durante la recopilación de datos y dé al participante la opción de un compañero de escaneo. Dé al participante una bola de presión para notificar si está angustiado o necesita detenerse y colocar la bobina de la cabeza sobre la cabeza del participante. Después de alinear al participante en la cama de escaneo, registre a un nuevo participante en el ordenador de adquisición y elija el protocolo de escaneo correcto.Inserte la cama de escaneo y el participante en el orificio de la rmN y muestre una película al participante mientras adquiere una resonancia magnética estructural. Para que el participante realice una tarea auditiva utilice un sistema de interfonía conectado a sus auriculares para informar al participante. Ahora vamos a jugar un juego de pulsación de botón.Escucharás a los extraterrestres, dirás palabras y reproducirás música recuerda presionar el botón del panel de respuesta cada vez que escuches el sonido que estás escuchando. Después de dar las instrucciones, inicie el paradigma en el ordenador de presentación para permitir la adquisición de los datos de aprendizaje estadístico auditivo. Para una tarea visual, informe al participante.Ahora, vas a ver las fotos de los extraterrestres y las letras. Cada vez que veas las imágenes que estás buscando, presiona el botón de los pads de respuesta. Después de dar las instrucciones, inicie el paradigma en el equipo de presentación para adquirir los datos de aprendizaje estadístico visual.Una vez que el participante ha completado el paradigma detener la RMN, retirar con seguridad al participante del interior del escáner y quitar la bobina de la cabeza. En la tarea de aprendizaje estadístico basada en la web. Los niños tuvieron un desempeño significativamente mejor que un nivel de 0,5 probabilidades en todas las condiciones que indican un aprendizaje estadístico exitoso a nivel de grupo.La pendiente media del tiempo de reacción fue negativa y significativamente por debajo de cero en la condición de sílaba y marginalmente significativa en la condición de la letra, lo que sugiere una aceleración más rápida de la detección de destino durante la fase de familiarización en las tareas linguísticas. La pendiente media del tiempo de reacción no fue significativamente diferente de cero en la imagen o la condición del tono a pesar de la evidencia de aprendizaje en las medidas de precisión fuera de línea. Aquí se muestran los resultados preliminares de FMRI basados en datos de nueve niños en edad escolar en desarrollo que completaron las tareas de aprendizaje estadístico visual y auditivo.Al comparar bloques estructurados con bloques aleatorios se observaron grupos significativos en una variedad de regiones cerebrales, dependiendo del tipo de estímulo. Estos resultados sugieren que el diseño actual de la tarea es sensible a detectar cambios hemodinámicos inducidos por el aprendizaje en el cerebro de los niños. Los hallazgos representativos en adultos indican que las secuencias estructuradas se aprenden apoyadas por un tiempo de respuesta significativamente más rápido en la condición estructurada, en comparación con la condición aleatoria en todas las tareas del escáner, con la excepción de la tarea de tono.Animamos a los investigadores a incluir otras medidas de diferencia individuales para comprender mejor cómo la variabilidad y el aprendizaje estadístico en todos los dominios y modalidades se relaciona con procesos de nivel superior. Este protocolo es un primer paso hacia la delineación de cómo las diferencias individuales en el aprendizaje estadístico pueden explicar la variación en los resultados del lenguaje en el desarrollo típico y atípico.

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