Processi sottostanti la comprensione del testo · N.16, 430-445 •De Beni, R ... TPV Test di...
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VII Giornata Scientifica Comprensione e produzione dei testi scritti
Polo Universitario di ricerca e intervento sui disturbi del linguaggio e dell’apprendimento “M.T. Bozzo”
Processi sottostanti la comprensione del testo
Francesco Benso
25/01/2013 GENOVA 1
• Gernsbacher, M. A., Varner K.R. & Faust M.E. (1990) Investigating Differences In General Comprehension Skill. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory And Cognition N.16, 430-445
• De Beni, R.,Palladino, P. Pazzaglia, F e Cornoldi, C. (1998). Increases in intrusion errors and working memory deficit of poor comprehenders. The Quarterly Journal of Experimental Psychology, n.51A 305-320
25/01/2013 GENOVA 2
• Carretti et al. (2005) Palladino et al. (2001). dimostrano che i soggetti con difficoltà di comprensione del testo incontrano maggiori difficoltà nei compiti in cui è richiesto di selezionare le informazioni rilevanti in mezzo a quelle irrilevanti.
25/01/2013 GENOVA 3
• Mac Nab et al. (2008) valutano che i gangli della base (nuclei sottocorticali con diverse funzioni motorie e cognitive) possono essere elementi essenziali per filtrare l'informazione in memoria di lavoro. Tali studi dimostrano che l'attività nella corteccia prefrontale e nei gangli della base precede la selezione delle informazioni irrilevanti.
• Awh e Vogel (2008) paragonano il filtro prodotto dai gangli della base al “buttafuori dentro il cervello”(così titolano il loro articolo).
• Lee et al. (2010) confermano che i pazienti con malattia di Parkinson sono soggetti inefficaci nel filtrare i distrattori e che i gangli della base sarebbero utili per il controllo dell'accesso nella memoria di lavoro.
• Nostri recenti studi (Benso et al., in preparazione) suggeriscono come i pazienti parkinsoniani siano portati ad utilizzare, forse per compensare come dicevamo sopra, uno stile di focalizzazione sostanzialmente ristretto.
25/01/2013 GENOVA 4
Studio
• - Partecipanti
• 68 bambini di qarta elementare
• 49 bambini di 4° primaria senza disturbo di lettura e comprensione del testo
• 3 bambini non hanno sostenuto tutte le pprove
• 16 bambini con cadute nella comprensione del testo
25/01/2013 GENOVA 5
Materiali - prove
Area letto-
scrittura Sistema esecutivo
Area memoria e
sistema
esecutivo
Area linguaggio e
sistema esecutivo
Area visuo-
percezione e
sistema
esecutivo
Area attenzione
spaziale e
sistema esecutivo
Lettura
parole
Numerazione
avanti/indietro
Memoria verbale
a breve termine
(span di cifre)
Denominazione
veloce di numeri TPV
Test di orientamento
automatico
dell’attenzione
Lettura non
parole
Memoria visiva a
breve termine
(test di Corsi)
Denominazione
veloce di colori
Test di
Cancellazione
Test di orientamento
volontario
dell’attenzione
Lettura
brano Switch di calcolo Alpha span
Fluenza verbale
(FAS)
Test di fluenza
figurale (five
point)
Test di Navon
controllo esecutivo e
focalizzazione
dell'attenzione visiva
Dettato di
brano
Flanker Test
“controllo
esecutivo” e
capacità di
“shifting di
compito”
Updating di
Oggetti
Spoonerismo Figura di Rey flanker test
Comprensio
ne del brano
25/01/2013 GENOVA 6
r
Correlazioni con la
Comprensione del testo
.59 Spoonerismo
.57 Figura di Rey
.53 Alpha span
.50 Updating oggetti
.47 Span cifre avanti
.46 Span cifre indietro
.45 TPV Posizione spazio
.43 Fluenza fonemica FAS
-.41 Enumer. indietro-avanti 25/01/2013 GENOVA 7
Equazione di regressione
Comprensione Spoonerismo ,37 < ,001 ,568
Figura di Rey ,31 ,001
Updating oggetti ,20 ,037
Fluenza fonemica FAS ,23 ,008
Criterio Predittori
beta P Adj R2
25/01/2013 GENOVA 8
spoonerismo
25/01/2013 GENOVA 9
Correlazioni con SPOONERISMO Cifre Avanti Span
,464
Updating ogg ,454
Cifre Indietro Span
,384
TPV Pt. Compl. Figura
,352
FDF3grandeDentrocentrocomp
-,350
FDF2piccFuoricomp
-,346
posner volont improvv t comp
-,342
TPV Pt. Posiz. Spazio
,331
Den. Colori Tempo
-,311
Corsi Span Indietro
,307
TOT punti five point
,307
TPV Pt. Copia ,306
posner volont valide tcomp
-,301
25/01/2013 GENOVA 10
Specificità e Sensibilità spoonerismo
CALCOLO d'
Group probabilità
PATOL SANO Si No
Anomaly SIGNIF 12 7 19 a+b Sotto soglia 0,750 0,368
NON SIGNIF 4 42 46 c+d Sopra Soglia 0,143 0,913
16 49 65 Efficienza 0,831
a+c b+d Specificity 0,857
Sensitivity 0,750
Confronto proporzioni indipendenti
Group P 0,292
PATOL SANO Q 0,708
Anomaly SIGNIF 12 7 19 s(p1-p2) 0,131
NON SIGNIF 4 42 46 z -4,636
16 49 65 chisq 21,493
p1 0,750 p 0,000
p2 0,143
p 0,292 Yates corrected z 4,320
p 0,000
INTERVALLI DI CONFIDENZA
DA A
SPECIFICITY 0,759163 0,955122
SENSITIVITY 0,537824 0,962176
25/01/2013 GENOVA 12
13
Test della Figura Complessa di Rey (1941)
Valuta l'organizzazione percettiva e le funzioni visuo-costruttive.
25/01/2013 GENOVA
Correlazioni Rey
TPV Pt. Compl. Figura ,550
TPV Pt. Copia ,491
TPV Pt. Posiz. Spazio ,478
TPV Pt. Rapp spaz ,472
navon tcomp congrue locale -,423
TPV Pt. Figura-Sfondo ,415
TOT punti five point ,373
flanker incongrue tcomp -,362
Cifre Avanti Span ,329
TLvissearch15comp -,325
TLpopout5comp -,320
TLvissearch5comp -,316
flanker neutre t comp -,315
Tind-Tava -,309
Updating ogg ,305
tot giuste FAS ,302
Cifre Indietro Span ,299
Ricerca Visiva 2 (f10-f8) -,299
25/01/2013 GENOVA 14
Retta di regressione Y= comprensione testo; X= Figura di Rey
• rey grafico.ddl
25/01/2013 GENOVA 15
Specificità e Sensibilità Figura di Rey
CALCOLO d'
Group probabilità
PATOL SANO Si No
Anomaly SIGNIF 9 10 19 a+b Sotto soglia 0,563 0,526
NON SIGNIF 7 39 46 c+d Sopra Soglia 0,204 0,848
16 49 65 Efficienza 0,738
a+c b+d Specificity 0,796
Sensitivity 0,563
Confronto proporzioni indipendenti
Group P 0,292
PATOL SANO Q 0,708
Anomaly SIGNIF 9 10 19 s(p1-p2) 0,131
NON SIGNIF 7 39 46 z -2,737
16 49 65 chisq 7,490
p1 0,563 p 0,024
p2 0,204
p 0,292 Yates corrected z 2,420
p 0,008
INTERVALLI DI CONFIDENZA
DA A
SPECIFICITY 0,68307 0,908766
SENSITIVITY 0,319422 0,805578
25/01/2013 GENOVA 16
PROVA DI UPDATING
(adattato da Passolunghi, De Beni)
oggetti più piccoli
• Somministrazione e consegna:
• “Ora ti leggerò alcune parole.
• Tu dovrai memorizzarle per poi ripeterle; inizialmente le ripeterai come le hai sentite, poi mi dirai il nome de due oggetti più piccoli che hai sentito. Fai attenzione però, perché nella lista, oltre a nomi di oggetti, ci sono anche termini astratti che tu non dovrai prendere in considerazione .
• Ad esempio se dico – CHIODO BOTTIGLIA STANCHEZZA PALAZZO – ripeto prima – CHIODO BOTTIGLIA STANCHEZZA PALAZZO – e poi - CHIODO e BOTTIGLIA - tenendo conto che il palazzo è più grande e la stanchezza non è un oggetto”
• Facciamo una prova: se io dico OCCHIALI, BARCA, PROBLEMA CHIAVE tu rispondi….
• Terminata questa fase si dovrà dire: “Adesso comincia la prova vera e propria. Le parole diverranno gradualmente sempre più numerose, ma io ti avvertirò quando aumenteranno”
• Vengono presentate 3 sequenze per ogni span. La prova viene interrotta quando il soggetto sbaglia tutte le sequenze dello span corrispondente.
25/01/2013 GENOVA 17
PROVA DI UPDATING
(adattato da Passolunghi, De Beni)
oggetti più piccoli
3.1. mela asciugamano scala
1. carota lago camicia
1. azione limone ombrello
4.1 amore foglio calza torre
1. scarpa luce sedia tazza 1. libro porta voce luna
5.1. goccia mela forza differenza tavolo
2. naso gioia conoscenza patata libro
2. panino stanchezza bottiglia temperino barca
6.1. chiave voglia fagiolo fantasia mare gonna
2. dovere albero casa tappo tristezza caramella 2. scrivania pennello forno valore penna interesse
7.1. fazzoletto freddo salto divano collana tovaglia furgone
2. prezzo camicia dolce biscotto nave tappo vicino 2. chitarra dito prova piatto braccialetto simpatia coperta
8.1. treno bocca, calza, sete banco vento vuota frigorifero
2. grissino magia divano collare giallo saluto braccio cappotto
2. dente libro campanile fortuna conchiglia sparo albero maglione
9.1. speranza problema sciarpa baule pila tramonto cucchiaio pomodoro torta
2. cattedra musica portone orecchio colore tortura guanto mongolfiera minuto
2. prova piede bottiglia canto anello cravatta mito moneta sogno
10.1. parrucca parola paura labbro bottiglia graffetta morale soffio sedia asciugamano
2. cravatta tetto spavento montagna dolcezza maniglia orecchino chitarra albero pastiglia
2.volontà saluto pollice piatto quercia invidia lampadario amore voglia zaino
11.1. materasso calore piastrella forchetta moglie sonno dattero forno piede pallone abbandono
2. postino fontana tetto gabbiano velocità quaderno astuzia oliva papa collera serpente
2. matita giraffa manica fiume estraneo treno malato mandarino scoglio dottore freddo
Span parole: Span oggetti più piccoli:
25/01/2013 GENOVA 18
Retta di regressione y= comprensione del testo; x = updating
• Comprensione testo = 10,83 + 1,7 updating oggetti
• updating_grafico.ddl
25/01/2013 GENOVA 19
Sensibilità e Specificità updating
CALCOLO d'
Group probabilità
PATOL SANO Si No
Anomaly SIGNIF 4 2 6 a+b Sotto soglia 0,250 0,333
NON SIGNIF 12 47 59 c+d Sopra Soglia 0,041 0,797
16 49 65 Efficienza 0,785
a+c b+d Specificity 0,959
Sensitivity 0,250
Confronto proporzioni indipendenti
Group P 0,092
PATOL SANO Q 0,908
Anomaly SIGNIF 4 2 6 s(p1-p2) 0,083
NON SIGNIF 12 47 59 z -2,510
16 49 65 chisq 6,299
p1 0,250 p 0,043
p2 0,041
p 0,092 Yates corrected z 2,012
p 0,022
INTERVALLI DI CONFIDENZA
DA A
SPECIFICITY 0,903782 1,014586
SENSITIVITY 0,037824 0,462176
25/01/2013 GENOVA 20
ALPHA SPAN
Ordine di presentazione Ordine alfabetico
2.1 noce lista lista noce 2.2 pugno metallo metallo pugno 2.3 trono satellite satellite trono 3.1. latte caminett
o
scaffale caminetto latte scaffale
3.2. gatto cinghiale cartella cartella cinghiale gatto 3.3. carnevale nebbia acciaio acciaio carnevale nebbia
4.1 angolo pianeta gente cera angolo cera gente pianeta 4.2. ginestra baco pillola drago baco drago ginestra pillola 4.3. palato alluvione luce flotta alluvione flotta luce palato
5.1. vescovo gita pagina fieno autunno autunno fieno gita pagina vescovo
5.2. elmo ciuffo orma parrucca mulo ciuffo elmo mulo orma parrucca
5.3. tana famiglia marmotta vapore scudo famiglia marmotta scudo tana vapore
6.1. brodo mulino coro usignolo folla argento argento brodo coro folla mulino usignolo
6.2. gara ufficio guerra asino nipote pacco asino gara guerra nipote pacco ufficio 6.3. voce notte diluvio tuta sentiero polpo diluvio notte polpo sentiero tuta voce
7.1. femmina panno spigolo cofano orma bocca riva bocca cofano femmina orma panno riva spigolo
7.2. veleno febbre moglie alloro tela principe mago alloro febbre mago moglie principe tela veleno
7.3. tosse colore manzo sera catrame fata giudice catrame cipria fata giudice manzo sera tosse
Pre test:
zattera – giorno foca – bestia labirinto – canzone
25/01/2013 GENOVA 21
Retta di regressione Y= comprensione del testo; X = alpha span
• Comprensione testo = 6.46 + 3,57 alpha span
• alfa span grafico.ddl
25/01/2013 GENOVA 22
Specificità e Sensibilità alpha span
CALCOLO d'
Group probabilità
PATOL SANO Si No
Anomaly SIGNIF 9 2 11 a+b Sotto soglia 0,563 0,182
NON SIGNIF 7 47 54 c+d Sopra Soglia 0,041 0,870
16 49 65 Efficienza 0,862
a+c b+d Specificity 0,959
Sensitivity 0,563
Confronto proporzioni indipendenti
Group P 0,169
PATOL SANO Q 0,831
Anomaly SIGNIF 9 2 11 s(p1-p2) 0,108
NON SIGNIF 7 47 54 z -4,832
16 49 65 chisq 23,348
p1 0,563 p 0,000
p2 0,041
p 0,169 Yates corrected z 4,448
p 0,000
INTERVALLI DI CONFIDENZA
DA A
SPECIFICITY 0,903782 1,014586
SENSITIVITY 0,319422 0,805578
25/01/2013 GENOVA 23
Specificità e Sensibilità FAS
CALCOLO d'
Group probabilità
PATOL SANO Si No
Anomaly SIGNIF 3 3 6 a+b Sotto soglia 0,188 0,500
NON SIGNIF 13 46 59 c+d Sopra Soglia 0,061 0,780
16 49 65 Efficienza 0,754
a+c b+d Specificity 0,939
Sensitivity 0,188
Confronto proporzioni indipendenti
Group P 0,092
PATOL SANO Q 0,908
Anomaly SIGNIF 3 3 6 s(p1-p2) 0,083
NON SIGNIF 13 46 59 z -1,515
16 49 65 chisq 2,295
p1 0,188 p 0,317
p2 0,061
p 0,092 Yates corrected z 1,018
p 0,154
INTERVALLI DI CONFIDENZA
DA A
SPECIFICITY 0,871648 1,005903
SENSITIVITY -0,00375 0,378753
25/01/2013 GENOVA 24
Specificità e Sensibilità spoonerismo + Fig. Rey
CALCOLO d'
Group probabilità
PATOL SANO Si No
Anomaly SIGNIF 14 14 28 a+b Sotto soglia 0,875 0,500
NON SIGNIF 2 35 37 c+d Sopra Soglia 0,286 0,946
16 49 65 Efficienza 0,754
a+c b+d Specificity 0,714
Sensitivity 0,875
z(hit) 1,150 d' 1,716 PPV 0,500
z(FA) -0,566 c 0,292 NPV 0,946
Group P 0,431
PATOL SANO Q 0,569
Anomaly SIGNIF 14 14 28 s(p1-p2) 0,143
NON SIGNIF 2 35 37 z -4,133
16 49 65 chisq 17,081
p1 0,875 p 0,000
p2 0,286
p 0,431 Yates corrected z 3,842
p 0,000
INTERVALLI DI CONFIDENZA
DA A
SPECIFICITY 0,587795 0,840777
SENSITIVITY 0,712948 1,037052
25/01/2013 GENOVA 25
Retta di regressione Y= comprensione del testo; X = FAS
• FAS.ddl • Comprensione= 10,8 + 0,28 FAS
25/01/2013 GENOVA 26
Default Mode Network e Concentrazione di risorse
I moduli cambiano caratteristiche in base al coinvolgimento del sistema attentivo esecutivo. I tipi diversi di compito, pertanto, possono graduare la modularità (più automatizzata fig. di sinistra e più controllata figura di destra) . La scoperta dei neuroni mirror indebolisce ulteriormente l’aspetto della modularità «stretta» fodoriana già rigettata dalla neuropsicologia (a partire da Shallice 1988). Ciò deve far pensare seriamente ai diversi lavori che non valutando tale aspetto interpretano come modularmente simili due compiti assolutamente diversi (per come trasformano ed impegnano uno stesso modulo). Nella figura di sinistra è coinvolto ‘modularmente’ il linguaggio, in quella di destra oltre al linguaggio vi è un forte impegno attentivo, del sistema di controllo esecutivo, dell’updating anche visuospaziale (vedere correlazioni presentate prima). Ciò fa pensare come diverse conclusioni di diversi lavori siano fuorvianti. Ad esempio una caduta nello spoonerismo ha molto poco da condividere con il linguaggio nei soggetti alfabetizzati. Ne risentono anche tutte le metaanalisi che senza volerlo ingigantiscono tale bias .
Default Mode Network e Concentrazione di risorse
25/01/2013 GENOVA 28
Studio 4 – Curva Ex-Gaussiana Uno dei modelli statistici che facilita l’analisi della distribuzione dei RT è la curva Ex-gaussiana che è il risultato della somma tra una componente distribuita normalmente e una in maniera esponenziale. I suoi parametri di riferimento sono: • Mu ( μ ) = media della componente normale. • Sigma ( σ ) = deviazione standard della componente distribuita
normalmente. • Tau ( τ ) = media della componente esponenziale (rappresenta i
punteggi estremi).
25/01/2013 GENOVA 29
Studio 4 – Variabilità intra-individuale
• Bambini con ADHD differiscono dai controlli di pari età specificamente nel parametro tau (τ) della ex-gaussiana che cattura la coda della distribuzione RT (Leth-Steensen, King Elbaz, e Douglas, 2000)
• Tale indice sembra assumere valori più elevati nei bambini con ADHD rispetto ai bambini normali, a seguito della marcata variabilità intra-individuale che caratterizza i RT dei bambini con ADHD (Castellanos et al., 2005, 2007; Gilden e Hancock, 2007). 25/01/2013 GENOVA 30
Studio 4 – Default Network nell’ADHD
• Fassbender et al. (2004) hanno dimostrato che una maggiore variabilità nei tempi di reazione è associata con un fallimento nella disattivazione della corteccia prefrontale mediale in compiti di difficoltà crescente e che perciò una maggiore variabilità di risposta risulta associata ad una maggiore attività cerebrale in questa regione.
25/01/2013 GENOVA 31
Effetto Flanker
• Ci sono ormai diversi lavori che con questa prova che valutano il sistema di controllo nei disturbi di attenzione gli scompensi del neurotrasmettitore dopamina nei soggetti Bordeline psichiatrici (Posner, Rothbart, Vizueta, Levy, Evans, Thomas e Clarkin, 2002). Per i bimbi più piccoli l’effetto flanker viene ottenuto con prove come quella di figura
25/01/2013 GENOVA 32
25/01/2013 GENOVA 33
Notare la distribuzione della moda della mediana e della media
25/01/2013 GENOVA 34
Flanker disturbi comprensione/ controlli
25/01/2013 GENOVA 35
• Pairwise Comparisons • Measure:MEASURE_1
• (I) factor1 (J) factor1 Mean Difference (I-J) Std. Error Sig.a 95% Confidence Interval for Differencea
• Lower Bound Upper Bound
• 4 1 -74,708* 19,342 ,002 -132,122 -17,295
• 2 -95,933* 18,958 ,000 -152,208 -39,658
• 3 -207,924* 16,662 ,000 -257,383 -158,465
• 5 -7,671* 1,433 ,000 -11,924 -3,419
• 6 -104,936* 1,580 ,000 -109,627 -100,246
• 5 1 -67,037* 19,451 ,010 -124,775 -9,299
• 2 -88,262* 19,155 ,000 -145,122 -31,402
• 3 -200,253* 16,819 ,000 -250,179 -150,327
• 4 7,671* 1,433 ,000 3,419 11,924
• 6 -97,265* 1,983 ,000 -103,150 -91,380
• 6 1 30,228 19,605 1,000 -27,967 88,424
• 2 9,003 19,151 1,000 -47,843 65,849
• 3 -102,988* 16,843 ,000 -152,984 -52,991
• 4 104,936* 1,580 ,000 100,246 109,627
• 5 97,265* 1,983 ,000 91,380 103,150
• Based on estimated marginal means • a. Adjustment for multiple comparisons: Bonferroni. • *. The mean difference is significant at the ,05 level.
25/01/2013 GENOVA 36
Valutazione della gestione del conflitto cognitivo e dell’orientamento dell’attenzione
Fla_Beneifici Controllo_Fla Costi_fla comp
Volont_E_ValiditàCOMP
Volont_BeneficiCOMP Volont_CostiCOMP
Volont_AllertaCOMP
Mann-Whitney U 18,000 89,000 145,000 116,500 65,500 139,000 135,000
Wilcoxon W 189,000 260,000 316,000 287,500 236,500 310,000 306,000
Z -4,653 -2,492 -,790 -1,657 -3,213 -,973 -1,094
Asymp. Sig. (2-tailed) ,000 ,013 ,429 ,098 ,001 ,331 ,274
Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] ,000a ,012
a ,443
a ,098
a ,001
a ,343
a ,284
a
25/01/2013 GENOVA 37
25/01/2013 GENOVA 38
Levels of Selective Attention Revealed Through Analyses of Response Time Distributions
Daniel H. Spieler Stanford University and Washington University
David A. Balota Washington University
Mark E. Faust University of South Alabama
• Mean ex-Gaussian parameter estimates from the Stroop task 25/01/2013 GENOVA 39
• . Mean ex-Gaussian parameter estimates from the flanker task
25/01/2013 GENOVA 40
197,522
179,07
203,659
114,771
183,6847
206,675
0102030405060708090
100110120130140150160170180190200210220230240250
flanker congrue
Valori di Tau nel test Flanker studio 4
caduta comp testo
controllo
flanker neutre flanker incong
25/01/2013 GENOVA 41
In base a quanto trovato si conferma nei soggetti con disturbo della comprensione del testo
• Il problema del controllo esecutivo (vedi flanker)
• La debolezza nell’updating
• Una difficoltà di concentrazione con l’emergenza del «rumore di fondo» anche quando il compito non richiede reclutamento di ragguardevoli risorse.
• Tutto ciò porta alla teoria dei trattamenti per ottenere una abilitazione
25/01/2013 GENOVA 42
• I programmi metacognitivi e psicopedagogici sono indispensabili. Sarebbe come preparare un atleta che fa salto in alto con i pesi senza mai insegnare le tecniche di scavalcamento.
• Tuttavia è necessario anche il rafforzamento del sistema esecutivo nei suoi aspetti di:
• Controllo • Updating • Shifting • Attenzione sostenuta nel tempo (0.1Hz …0.02H; per le
frequenze cerebrali si veda Adamo 2012 e Gazzellini Benso et al 2011)
25/01/2013 GENOVA 43
• Pertanto i soggetti vanno stimolati nelle debolezze dei sistemi carenti • Mantenuti più tempo possibile (dipende dalle risorse del soggetto) in
particolari set «attentivi» per contrastare l’attivazione delle «default mode network» durante i compiti
• Il filmato che seguirà dimostra come un ragazzo normodotato di 16 anni con difficoltà di concentrazione sia arrivato a migliorarsi con il training. Il livello raggiunto con il training rispecchia l’incremento del successo scolastico.
• Le tecniche di visualizzazione dell’immagine visiva e della rielaborazione in memoria di lavoro sono utilizzate, da decenni da atleti affermati e da centinaia di anni, nelle scuole più raffinate di spada giapponese che si ispirano alla cultura Zen.
• filmato matrici\Matrici da visualizzare 2.mov • filmato matrici\._Matrici.mov
25/01/2013 GENOVA 44