学龄儿童的空间偏好发展轨迹



1.参考文献 ¶

Hoyos, P. M., Kim, N. Y., Cheng, D., Finkelston, A., & Kastner, S. (2020). Development of spatial biases in school-aged children. Developmental Science, 24(3), Article e13053. https://doi.org/10.1111/desc.13053 

论文原文

2.研究背景 ¶

视觉空间注意力是指有选择地加工来自视觉空间中特定位置的信息并从附近位置过滤掉不需要的干扰信息的能力。视觉空间注意力的早期研究主要是视觉空间偏侧忽略症(Bisiach & Vallar, 1988; Heilman et al., 1987; Rafal, 1994)。空间忽略症的患者只能吃盘子里的一半东西,或者只在一半的脸上涂抹化妆品。这种空间偏好可以使用直线平分任务来测量。患者会看到水平直线,并要求将这些直线平分。视空间偏侧忽略症患者往往会低估左侧线的长度,其感知中点位于实际中点的右侧(Karnath,1988)。

研究表明,空间偏好也可以在健康个体中观察到(Szczepanski & Kastner,2013)。并且直线平分任务测量的空间偏好直接与控制视觉空间注意力的神经基质有关。在成人中,视觉空间注意力由额叶和顶叶皮层的多个区域组成的大规模网络控制(Kastner & Ungerleider, 2000; Corbetta & Shulman, 2002; Buschman & Kastner, 2015)。在额顶注意力网络中,每个半球产生对侧视觉半球的注意权重 (Szczepanski, Konen, & Kastner, 2010)。两个半球产生的注意力权重通过相互抑制达到平衡,使得视觉空间注意可以分布在整个视野中(半球间竞争理论;Kinsbourne,1977)。额顶注意力网络内的不平衡会导致空间注意的偏好。

尽管有大量关于成人视觉空间注意力的文献,但仍不清楚这种注意力如何在儿童时期发展,并且何时获得成人水平的视觉空间注意力(Kim & Kastner,2019)。例如,与控制组和接受药物治疗的ADHD儿童相比,未接受药物治疗的注意力障碍 (ADHD) 儿童具有显着的右侧视觉空间偏好(Sheppard, Bradshaw, Mattingley, & Lee, 1999)。与年龄匹配的控制组相比,阅读障碍儿童的左侧偏好更少(Sireteanu、Goertz、Bachert、&Wandert,2005)。然而,之前的儿童研究要么缺乏控制组,要么样本量小,不足以说明视觉空间注意偏好的典型发展。因此,尚不清楚ADHD或阅读障碍人群中的这种视觉空间注意偏好是典型发育的一部分,还是与该障碍相关。额顶叶网络何时以及如何在发育过程中实现左右半球空间注意力控制的平衡,也在很大程度上是未知的。

此项研究使用类似于Szczepanski和 Kastner (2013)提出的任务,即直线平分任务的感知、计算机版本,通常被称为landmark任务,已被证明可以提供空间注意力偏好的稳健度量(Milner,1992;Bjoertomt,2002;Bisiach,1998)。被试会看到预先平分的水平线,并通过按下对应于左侧或右侧的按钮来判断哪一侧较短或较长。此版本任务的优点是,与手动直线平分任务不同,它不需要手眼协调。这避免了由于手动操作造成的混淆,

在实验1中,使用直线平分任务作为评估空间偏好的行为测量方法,以探讨 1-8年级(6-14岁)学龄儿童空间注意能力的发展。没有按年龄划分组别,而是根据年级定义组别,以反映教育背景。在实验2中,假设在低年级儿童中显着的左侧偏好可能与阅读技能的习得有关。由于阅读是在小学早期阶段开始的,向左的空间偏好可能反映了注意力网络和新兴阅读网络之间的相互作用。进行了直线平分任务和快速自动命名测试(RAN),命名测试的表现是当前和未来阅读能力的预测指标(Siddaiah & Padakannaya,2015)。

3.研究方法 ¶

实验一有397名被试(336名1-8年级儿童和61名大学新生)从两个地点招募:夏令营(n = 208)和学校(n = 128)。成人(n=61)是普林斯顿大学的本科新生。实验二有123名1-3年级的儿童。孩子们在5个场所接受了测试。所有被试都以英语为母语。获得了每个被试的惯用手、性别和年龄信息。

使用MATLAB软件 (MathWorks) 和 Psychophysics Toolbox function (Brainard, 1997) 。被试坐在距离笔记本电脑屏幕30 -40厘米的地方。在每次试验中,平分线出现在显示屏的中心(图1)。刺激是被短垂直线(长度约为 2°)一分为二的水平线。水平线以随机顺序呈现,包括四种不同的长度(20、21、22、23°)。被试根据刺激做出判断,即直线的一侧是更短或更长。被试根据刺激回答以下两个问题之一:“哪一边更长,右边还是左边?”或“哪一边更短,右边还是左边?”。通过按下键盘上的两个按钮之一来做出反应。用左手食指按“A”键表明“左”,用右手食指按“L”键表明“右”。在“A”和“L”按钮上贴了彩色贴纸,并使用颜色来指代按钮(蓝色按钮代表“左”,黄色按钮代表“右”),以便孩子们可以轻松找到按钮。在测试开始时进行练习试验。为了避免混淆,特别是对于儿童,问题的类型在整个session中保持不变。问题类型在被试间进行了平衡。

图1

每个试验都从1.5分钟的注视屏幕中间的笑脸开始。然后呈现200毫秒的平分线刺激,然后呈现2秒的视觉mask。选择200ms的刺激持续时间,是为了最小化眼动的影响。但40名儿童的刺激持续时间延长至225-700毫秒,因为他们无法在短时间内完成任务。通过评估我们排除了这些儿童的空间偏好受到延长刺激持续时间系统性影响的可能性。共4个任务模块。每个模块有20次试验,每个被试总共进行80次试验。包括练习试验,共持续了大约10分钟。

垂直平分线的位置根据staircase程序进行操作。垂直平分线距水平线的实际中点向左或向右1°。每条水平线在距实际中点一定距离处呈现两次。如果被试对特定偏移量刺激的两次呈现都做出正确反应,则将新的偏移量设置为前一个偏移量的 80%,垂直线会更接近实际中点。如果被试反应不正确,垂直线就会更加偏离中点。

根据从左到右连续呈现的视觉刺激的速度(字母或数字)作为阅读能力的衡量标准,涉及的能力包括扫视眼动、视觉信息从左到右的连续加工以及视觉刺激到语言输出的快速转换(Manis, Seidenberg & Doi,1999;Wimmer,1998)。RAN测试由Wolf和Denckla (2005) 设计的RAN Letters和RAN Numbers子测验组成。每个子测验有一张刺激卡,卡片上共5行,每行10个刺激。在每个子测验中,实验者首先以随机顺序练习刺激中的每个项目,以确保被试熟悉他们在测试阶段将接触到的刺激。在测试阶段,被试被要求尽快按顺序命名卡片上的刺激(5行,每行10个刺激)。根据完成命名刺激所花费的秒数,给予被试原始分数。然后使用Wolf和Denckla (2005) 给出的评分程序根据年龄调整这些原始分数并标准化。然后取子测验的标准分数的平均值,得出综合RAN分数。整个实验,包括直线平分任务,每个被试持续大约20分钟。

4.数据分析 ¶

图2

通过拟合心理测量函数并找到主观平分点来估计每个被试的空间注意力偏好。垂直平分线的位置绘制在x轴上(以视角的度数表示),被试“右边较短”反应的比例绘制在y轴上。主观平分点是指心理测量曲线的中点,其中y值等于 0.5(由蓝色实线表示)。被试的偏好是根据主观平分点的x值偏离实际中点(在x轴上为零)的方向确定的。空间注意力偏好的程度由主观平分点与实际中点的偏差大小决定,其中向左的空间注意力偏好为负值(图2A),向右的空间注意力偏好为正值(图2B)。

异常值被定义为落在平均值之外三个标准差的数据。对于实验1,有4名被试被确定为儿童被试的异常值,1名被试被确定为成人被试的异常值。从后续分析中删除了异常值。对于实验2,两名被试因未能满足标准,而被排除在分析之外。

使用了线性回归模型。因变量是空间偏好,自变量是年级。自变量被对数转换以模拟空间注意力偏好逐渐趋向于零的渐近线。因为之前的研究结果表明成年人的空间注意力偏好在零附近正态分布(Szczepanski & Kastner,2013;Bio、Webb & Graziano,2018)。此外,还进行了另一项线性回归分析,除了相同的因变量和自变量之外,还包括数据获取位置、刺激持续时间、惯用手和性别的控制变量。这样做是为了控制由变量引起的变异性。

还检查了使用年龄作为自变量的发展轨迹。6 -13岁的被试被纳入年龄的分析,而5岁(1个孩子)和14岁(5个孩子)的被试由于样本量小而被排除在外。排除标准同上。

最后,根据直线平分判断的准确度确定了额外的异常值,确保不准确的判断不会影响结果。为了衡量直线平分判断的准确度,估计了每个被试的心理测量曲线的宽度,该宽度是通过与y=0.25-0.5的值对应的垂直线偏移量的差异来衡量的(图S1)。排除曲线宽度超过平均值三个标准差的异常值。

5.结果 ¶

与零比较的单样本t检验表明,儿童的空间注意力偏好偏向实际中点的左侧(M = -0.13°,SD = 0.29°;t(331) = -8.28,p < 0.0001)。成人也表现出向左的注意力偏好,但更小(M = -0.087°, SD = 0.19°; t(59) = -3.48, p < 0.001). 成人的平均向左偏好比儿童更接近于零,但儿童和成人之间没有显着差异 [F(1, 390) = 1.29, p = 0.26]。

图3

为了研究对空间注意力偏好的测量方法是否受到惯用手的影响,分别检查了右利手和左利手被试的空间偏好分布(图3A和3B)。在儿童中,右利手被试的空间偏好(n = 299,M = -0.13°,SD = 0.3°)与左利手被试(n = 32,M = -0.15°,SD = 0.18°)没有差异[F(2, 329) = 0.11, p = 0.9]。同样,右利手的成年被试(n = 45,M = -0.092°,SD = 0.19°)与左利手被试(n = 15,M = -0.072°,SD = 0.21°)空间偏好分布没有差异 [F(1, 58) = 0.084, p = 0.77]。

还按性别检查了空间偏好的分布(图3C和3D)。在儿童中,男性被试的空间偏好(n = 165, M = -0.11°, SD = 0.35°) 与女性被试没有差异 (n = 167, M = -0.15°, SD = 0.22°) [F( 1, 330) = 1.13, p = 0.28]。同样,成年男性被试(n = 19,M = -0.098°,SD = 0.19°)与女性被试(n = 41,-0.082°,SD = 0.2°)的空间偏好分布没有差异[F( 1, 58) = 0.084, p = 0.77]。 一系列分析证实,空间偏好在儿童和成人之间没有显著差异(p = 0.15),且与儿童的惯用手(p = 0.50),成人的惯用手 (p = 0.76)、儿童的性别 (p = 0.33) 和成人的性别无关(p = 0.80)。

比较低年级儿童(1-3年级;n = 122)、高年级儿童(6-8年级;n = 147)和成人的空间偏好(大学新生;n = 60)。发现左侧偏好在低年级儿童中表现得最多 (M = -0.2°),而高年级儿童的左侧空间偏好表现得较少 (M = -0.098°) 并且与成人没有区别 (M = -0.087°)。方差分析证实了年级的主效应(1-3年级、6-8年级、成人),F(2, 326) = 5.6,p = 0.004。 Tukey’s HSD 检验显示,1-3年级和6-8年级之间(p = 0.007)、1-3 年级和成人之间(p = 0.026)的平均空间偏好不同,但6-8年级和成人的空间偏好没有差异(p = 0.97)。因此,年龄较小的儿童(1-3年级)比年龄较大的儿童(6- 8年级)和成人表现出更大的向左偏好,而年龄较大的儿童的空间偏好与成人相似。基于年龄的分析产生了类似的结果(图S2A)。

图4

为了测试空间偏好与年级的关系,线性回归模型(图5)表明,对数变换的自变量年级与因变量空间偏好有显着关系(F = 17.88,p < 0.0001,多重R2= 0.05,调整后的R2 = 0.05)。也就是说,与高年级的孩子相比,1-3年级的孩子有明显的向左偏好,随着儿童年龄的增长,空间偏好的值接近于零。以对数转换的年龄作为自变量(不是年级)的线性回归进一步揭示了空间偏好的发展轨迹,与基于年级的分析一致(F = 14.7,p < 0.001,多重 R2 = 0.04 ,调整后的R2 = 0.04;图 S2B)。

有人可能会问,是不是低年级孩子之间的差异导致了回归模型的显着性(向左偏好)。为了解决这个问题,我们探讨了残差(实际数据点与估计值之间的差异)是否对于表现出向左偏好的低年级儿童特别大。发现除了五个异常值外,低年级的回归模型的残差并没有特别大。跨年级空间偏好的发展轨迹保持不变。

对于实验1,数据收集在两个不同地点进行:夏令营和学校。检查了实验场地是否影响了数据分布(图S5)。发现数据的分布并不因在营地还是在学校获得而有所不同(Mann-Whitney-Wilcoxon Test;W = 2063,p = 0.23)。

此外,对1年级(n=9)、2年级(n=18)、3年级(n=5)、4年级 (n=3)、5年级 (n=2) 和6年级 (n=3),共40名儿童,将刺激呈现时间调整为更长(225-700毫秒)。发现刺激呈现时间和所有被试的空间偏好之间没有显着相关性(Pearson’s r = -0.09,p = 0.1)。

为了验证惯用手、性别、数据获取位置和刺激持续时间没有显着预测空间偏好,将这些因素添加到线性模型中,将年级作为对数转换的自变量,空间偏好作为因变量(F = 3.2 , p < 0.001,倍数R2 = 0.06,调整后的R2 = 0.04)。只有年级显着预测了空间偏好(p < 0.001)。惯用手、性别、数据采集位置和刺激持续时间并不能显着预测空间偏好。

最后,检查了线性回归模型,以确保不同年级判断准确度的差异不会影响结果。我们根据曲线宽度估计值 (> 3 SDs) 从儿童组中确定了另外2个异常值,没有从成人组中识别出额外的异常值。在排除这些额外的异常值之后,以年级作为对数转换的自变量和空间偏好作为因变量的线性回归模型的结果仍然保持一致(F = 24.6,p < 0.0001,R2 = 0.07,调整后的R2 = 0.07)。

空间偏好与年级之间的显着相关性是否可归因于在小学早期学习的认知任务:阅读。向左的空间偏好可能反映了学习从左到右阅读的语言经验(英语)。如果低年级学生的左侧空间偏好与阅读技能的习得有关,则假设向左偏好的程度可能与个人阅读能力相关。在实验2中,在独立的1-3年级小学生样本中测试了直线平分任务,并测量了他们在快速自动命名 (RAN) 测试中的表现。假设低年级儿童向左空间偏好的程度可能会预测RAN的表现。

图5

首先,检查了在直线平分任务中空间偏好的分布。我们发现1-3年级儿童的空间注意力偏好总体向左分布 (n = 121) 如图6A [M = -0.182°, SD =0.311°; t(120) = -6.45, p < 0.0001],从而重复了实验1的发现(Mann-Whitney-Wilcoxon 检验;p = 0.73)。其次,检查了这组儿童的RAN分数分布。图6B显示了儿童的综合RAN 数,样本的平均RAN分数接近全国平均水平。为了研究空间偏好与RAN测试表现之间的关系,使用空间偏好进行回归分析来预测综合RAN分数,同时控制年级、惯用手、测试位置和性别。我们发现空间偏好显着预测了综合RAN分数 [F(9, 111) = 1.971, p = 0.0087, 倍数 R2 = 0.138,调整后的 R2 = 0.068](图 6C)。因此,正如假设的那样,小学早期向左空间偏好的程度可以预测儿童在阅读测试中的表现。

6.讨论 ¶

研究探讨了1- 8年级儿童和大学新生空间注意偏好的发展。发现小学低年级的孩子有向左的空间偏好,随着年级的提高而减少,与运动能力、性别和惯用手无关。还说明了小学早期的左侧空间偏见和阅读能力之间的关系,这表明左侧偏好可能是由学习从左到右扫描文本的语言系统中的阅读所驱动的。