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

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 idiomas^2,,3. La variabilidad en las habilidades de aprendizaje estadístico en niños en edad escolar también se ha asociado con el vocabulario⁴ y la lectura^5,6. 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 modalidades^6,,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 entradas^14,15,16. 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 especiales^20. 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 estímulos^21,22. Otros estudios fMRI que utilizaron el habla atrasada o bloques de aprendizaje anteriores como la condición de control confirmó que el aprendizaje tuvo lugar conductualmente^19,,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.