DOI: https://doi.org/10.1007/s10803-026-07286-4
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41806246
تاريخ النشر: 2026-03-10
المؤلف: Heeju Hwang وآخرون
الموضوع الرئيسي: تطوير اللغة والاضطرابات
نظرة عامة
تدرس الدراسة الآليات الأساسية للصعوبات اللغوية لدى الأطفال المصابين بالتوحد من خلال تقييم ثلاثة فرضيات متنافسة: (1) التحديات اللغوية تنبع من مشاكل في التفاعل الاجتماعي، مما يحد من الفوائد من المدخلات الاجتماعية وغير الاجتماعية؛ (2) توجد عجز في آليات تعلم اللغة الأساسية بغض النظر عن نوع المدخلات؛ و (3) توجد آليات تعلم سليمة، لكن المدخلات الاجتماعية تعيق التعلم بينما تعزز المدخلات غير الاجتماعية.
لتقييم هذه الفرضيات، قام الباحثون بتحليل التعلم النحوي الفوري والتراكمي بين الأطفال المصابين بالتوحد والأطفال ذوي التطور الطبيعي (TD)، المتطابقين من حيث القدرة اللغوية وذكاء غير اللفظي. تم تعريض المشاركين للهياكل النحوية من خلال وسائل مختلفة (متحدث مباشر، كمبيوتر، أو مزيج) عبر جلستين. أظهرت النتائج أن كلا المجموعتين أظهرتا تعلمًا فوريًا مشابهًا عبر جميع الظروف. ومع ذلك، ظهرت اختلافات كبيرة في التعلم التراكمي: أظهر الأطفال المصابون بالتوحد تعلمًا تراكميًا حصريًا في حالة الكمبيوتر، بينما فعل الأطفال ذوو التطور الطبيعي ذلك في جميع الظروف باستثناء الكمبيوتر.
تدعم هذه النتائج الفرضية الثالثة، مما يشير إلى أنه بينما يمكن للأطفال المصابين بالتوحد تحقيق كل من التعلم النحوي الفوري والتراكمي، فإن تعلمهم التراكمي يتأثر سلبًا بالتعرض الاجتماعي ويتأثر إيجابيًا بالتعرض غير الاجتماعي. وهذا يقترح أن الأطفال المصابين بالتوحد لديهم آليات تعلم سليمة، لكن فعاليتها تتأثر بالعوامل السياقية التي تختلف عن تلك التي تؤثر على الأطفال ذوي التطور الطبيعي.
الطرق
في هذه الدراسة، تم استخدام مجموعتين من الصور (المجموعة A والمجموعة B) عبر جلستين لتقييم قدرات المشاركين في بناء الجمل. تم تقسيم المشاركين إلى مجموعتين، حيث شاهدت مجموعة واحدة المجموعة A في الجلسة 1 والمجموعة B في الجلسة 2، بينما عانت المجموعة الأخرى من المجموعات بترتيب عكسي. كل مجموعة تتكون من 16 جملة نشطة وسلبية، حيث تم هيكلة الجمل النشطة على أنها “فاعل-فعل-مفعول به” والجمل السلبية على أنها “مفعول به-علامة سلبية-فاعل-فعل.” تم تصنيف الاستجابات إلى جمل صحيحة، غير مكتملة، وجمل خاطئة، مع الأخطاء التي تشمل الأدوار المعكوسة بين الفاعل والمفعول به واستخدام الكلمات غير الصحيح.
تم ترميز الاستجابات من قبل اثنين من المرمزين المستقلين، محققين توافقًا عاليًا بين المرمزين (Kohen’s K = 0.85). تم حل التباينات من خلال المناقشة، حيث عمل المؤلف الأول كحكم. ومن الجدير بالذكر أن معدلات الأخطاء بين المشاركين المصابين بالتوحد كانت أعلى في حالة الكمبيوتر؛ ومع ذلك، نشأت نسبة كبيرة من هذه الأخطاء (38 من 53) من مشاركين فقط. عندما تم استبعاد هذين الشخصين من التحليل، لم يختلف توزيع الأخطاء بين المشاركين المتبقين المصابين بالتوحد بشكل كبير عن تلك الخاصة بالمجموعات الأخرى (χ² = 1.10، p = 0.58).
النتائج
توضح النتائج المقدمة في الشكل 2 نسبة الاستجابات السلبية عبر ظروف مختلفة، باستخدام مخططات الصندوق لتصوير الوسيط، ونطاق الربع، ونقاط البيانات الفردية، مع الماس المملوءة تمثل المتوسطات. تشير التحليلات إلى وجود اختلافات كبيرة في الاستجابات السلبية عبر الظروف، مما يكشف أن الاستجابات كانت أقل قليلاً في حالة الإنسان (Kohen’s d = -0.23) وأعلى بشكل ملحوظ في حالة الكمبيوتر (Kohen’s d = 0.25).
علاوة على ذلك، كانت تفاعل التعرض × الجلسة مهمًا (Kohen’s d = -0.28)، مما يشير إلى انخفاض في تأثير التعلم الفوري من الجلسة 1 (22.4%) إلى الجلسة 2 (19.1%). ومن الجدير بالذكر أن التفاعلات بين المجموعة والظروف أظهرت أن المشاركين المصابين بالتوحد أنتجوا استجابات سلبية أقل في حالة الإنسان مقارنة بالمشاركين ذوي التطور الطبيعي (TD) (Kohen’s d = 0.64)، بينما أظهروا المزيد من الاستجابات السلبية في حالة الكمبيوتر. وهذا يقترح أن تأثير التمهيد الفوري كان متسقًا عبر كلا المجموعتين. تؤكد تحليلات الظروف الفردية هذه النتائج، مما يظهر تأثيرًا كبيرًا للتعرض في كل حالة دون أي تفاعلات مهمة بين التعرض والمجموعة.
المناقشة
تدرس الدراسة تأثير التفاعل الاجتماعي على تعلم اللغة لدى الأطفال المصابين بالتوحد الناطقين بالكانتونية (ASD) والأطفال ذوي التطور الطبيعي (TD)، مع التركيز على قدرتهم على تكييف الهياكل النحوية بناءً على التعرض للجمل النشطة والسلبية. أظهرت كلا المجموعتين تأثيرات تعلم فورية، حيث أنتجوا المزيد من الاستجابات السلبية بعد سماع الجمل السلبية، بغض النظر عما إذا كان التعرض من إنسان أو كمبيوتر. ومع ذلك، ظهرت اختلافات كبيرة في التعلم التراكمي: أظهر الأطفال المصابون بالتوحد تحسينًا في التعلم التراكمي في السياقات غير الاجتماعية (تعرض الكمبيوتر)، بينما استفاد الأطفال ذوو التطور الطبيعي أكثر من التفاعلات الاجتماعية (تعرض الإنسان). وهذا يقترح أنه بينما تمتلك كلا المجموعتين آليات تعلم لغوية سليمة، تختلف الظروف التي تسهل التعلم التراكمي، حيث يزدهر الأطفال المصابون بالتوحد في البيئات غير الاجتماعية.
تتحدى النتائج النظريات الحالية التي تفترض وجود عجز في آليات تعلم اللغة للأطفال المصابين بالتوحد أو تؤكد أن التفاعل الاجتماعي ضروري لاكتساب اللغة. بدلاً من ذلك، تشير إلى أن الأطفال المصابين بالتوحد يمكنهم تعلم اللغة بشكل فعال عند توفير تعرض غير اجتماعي، مما يبرز الإمكانية لاستراتيجيات تقييم وتدخل بديلة. سريريًا، يشير هذا إلى أن التقييمات اللغوية للأطفال المصابين بالتوحد قد تكون أكثر دقة عند إجرائها في سياقات غير اجتماعية، ويمكن تخصيص التدخلات للاستفادة من نقاط قوتهم في بيئات التعلم غير الاجتماعية. يجب أن تستكشف الأبحاث المستقبلية هذه الديناميات بشكل أعمق، خاصة في مجموعات سكانية متنوعة وعبر مجالات تعلم لغوية مختلفة.
DOI: https://doi.org/10.1007/s10803-026-07286-4
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41806246
Publication Date: 2026-03-10
Author(s): Heeju Hwang et al.
Primary Topic: Language Development and Disorders
Overview
The study investigates the underlying mechanisms of language difficulties in autistic children by evaluating three competing hypotheses: (1) language challenges stem from social engagement issues, limiting benefits from both social and non-social input; (2) deficits exist in core language learning mechanisms regardless of input type; and (3) intact learning mechanisms are present, but social input impedes learning while non-social input enhances it.
To assess these hypotheses, the researchers analyzed immediate and cumulative syntactic learning among autistic and typically developing (TD) children, matched for language ability and non-verbal IQ. Participants were exposed to syntactic structures through various modalities (live speaker, computer, or a combination) across two sessions. The results indicated that both groups exhibited similar immediate learning across all conditions. However, significant differences emerged in cumulative learning: autistic children demonstrated cumulative learning exclusively in the computer condition, whereas TD children did so in all conditions except the computer.
These findings support the third hypothesis, indicating that while autistic children can achieve both immediate and cumulative syntactic learning, their cumulative learning is negatively impacted by social exposure and positively influenced by non-social exposure. This suggests that autistic children have intact learning mechanisms, but their effectiveness is influenced by contextual factors that differ from those affecting TD children.
Methods
In this study, two sets of pictures (Set A and Set B) were utilized across two sessions to assess participants’ sentence construction abilities. Participants were divided into two groups, with one group viewing Set A in Session 1 and Set B in Session 2, while the other group experienced the sets in reverse order. Each set comprised 16 active and passive sentences, with active sentences structured as “agent-verb-patient” and passive sentences as “patient-passive marker-agent-verb.” Responses were categorized into correct, incomplete, and error sentences, with errors including reversed agent-patient roles and incorrect word usage.
The coding of responses was conducted by two independent coders, achieving a high inter-coder agreement (Cohen’s K = 0.85). Discrepancies were resolved through discussion, with the first author acting as an arbiter. Notably, error rates among autistic participants were higher in the computer condition; however, a significant portion of these errors (38 out of 53) originated from only two participants. When these two were excluded from the analysis, the error distribution among the remaining autistic participants did not significantly differ from that of other groups (χ² = 1.10, p = 0.58).
Results
The results presented in Figure 2 illustrate the percentage of passive responses across various conditions, utilizing boxplots to depict the median, interquartile range, and individual data points, with filled diamonds representing means. The analysis indicates significant differences in passive responses across conditions, revealing that responses were marginally lower in the human condition (Cohen’s d = -0.23) and significantly higher in the computer condition (Cohen’s d = 0.25).
Furthermore, the Exposure × Session interaction was significant (Cohen’s d = -0.28), indicating a reduction in the immediate learning effect from Session 1 (22.4%) to Session 2 (19.1%). Notably, interactions between Group and condition contrasts showed that autistic participants produced fewer passive responses in the human condition compared to typically developing (TD) participants (Cohen’s d = 0.64), while exhibiting more passives in the computer condition. This suggests that the immediate priming effect was consistent across both groups. Individual condition analyses corroborate these findings, demonstrating a significant effect of exposure in each condition without any significant Exposure × Group interactions.
Discussion
The study investigates the impact of social interaction on language learning in Cantonese-speaking autistic (ASD) and typically developing (TD) children, focusing on their ability to adapt syntactic structures based on exposure to active and passive sentences. Both groups demonstrated immediate learning effects, producing more passive responses after hearing passive sentences, regardless of whether the exposure was from a human or a computer. However, significant differences emerged in cumulative learning: autistic children showed enhanced cumulative learning in non-social contexts (computer exposure), while TD children benefited more from social interactions (human exposure). This suggests that while both groups possess intact language learning mechanisms, the conditions that facilitate cumulative learning differ, with autistic children thriving in non-social environments.
The findings challenge existing theories that posit deficits in language learning mechanisms for autistic children or assert that social interaction is essential for language acquisition. Instead, they indicate that autistic children can effectively learn language when provided with non-social exposure, highlighting the potential for alternative assessment and intervention strategies. Clinically, this suggests that language evaluations for autistic children may be more accurate when conducted in non-social contexts, and interventions could be tailored to leverage their strengths in non-social learning environments. Future research should explore these dynamics further, particularly in diverse populations and across different language learning domains.