Omejitve avtomatske senzomotorične obdelave med obdelavo besedila: preiskave s ponavljajočimi se jezikovnimi izkušnjami, utrjevanje spomina med spanjem in bogati jezikovni učni konteksti 2. del

Metoda

Udeleženci

Velikost vzorca za trenutni poskus je bila določena po analizi moči Güntherja et al. (2018), ki temelji na velikostih učinkov učinkov skladnosti dejanja, ki so jih opazili Lachmair et al. (2011) in Öttl et al. (2017).

Prvič, dober spomin lahko izboljša našo delovno učinkovitost. Ne glede na to, ali gre za spretnosti, izkušnje pri delu ali znanje, ki smo se ga naučili, si jih moramo vse zapomniti, preden jih lahko zares obvladamo in uporabimo. Zato nam lahko dober spomin pomaga hitreje in učinkoviteje opravljati delo ter izboljšati svojo delovno učinkovitost.

Drugič, dober spomin lahko izboljša tudi naše sposobnosti učenja. V učnem procesu moramo obvladati veliko količino znanj in veščin, ki jih lahko osvojimo le s spominom. Če naš spomin ni dober, se bomo težko učili ter hitro in učinkovito absorbirali novo znanje. Ravno nasprotno, dober spomin nam lahko pomaga, da se hitreje in bolje učimo ter izboljšamo našo akademsko uspešnost.

Poleg tega lahko dober spomin izboljša tudi naše komunikacijske sposobnosti. Če bomo v komunikaciji znali ustrezno uporabiti osvojena znanja in veščine, bomo svoje misli in mnenja izražali bolj samozavestno in tekoče. Dober spomin nam lahko pomaga bolje obvladati ta znanja in veščine ter izboljšati komunikacijske sposobnosti.

Končno dober spomin spodbuja tudi osebno rast in izboljšuje kakovost življenja. Če bomo svojemu spominu omogočili polno pot, ne bomo le bolje obvladali znanja in spretnosti, ampak tudi bolje razumeli pomen in vrednost življenja, spodbujali osebnostno rast in izboljšali kakovost življenja.

Skratka, obstaja tesna povezava med človeško zmogljivostjo in spominom. Dober spomin lahko prinese številne učinke in koristi, z nenehno vadbo in vadbo pa lahko izboljšamo spomin in se bolje spopadamo z izzivi v življenju in delu. Vidi se, da moramo izboljšati spomin, in Cistanche deserticola lahko bistveno izboljša spomin, saj lahko Cistanche deserticola uravnava tudi ravnovesje nevrotransmiterjev, kot je povečanje ravni acetilholina in rastnih faktorjev. Te snovi so zelo pomembne za spomin in učenje. Poleg tega lahko meso izboljša pretok krvi in ​​spodbuja dostavo kisika, kar lahko zagotovi, da možgani prejmejo dovolj hranilnih snovi in ​​energije, s čimer se izboljša vitalnost in vzdržljivost možganov.

Kliknite Spoznajte načine za izboljšanje delovanja možganov

Preskusna moč je bila ocenjena kot moč, večja ali enaka 0,90 za velikosti vzorca n večje ali enako 42 oziroma n večje ali enako 38. Ker moč testa monotono narašča z velikostjo vzorca, Günther et al. (2018) so se odločili testirati 45 udeležencev za vse svoje poskuse.

Sprejeli smo to odločitev in nastavili načrtovano velikost vzorca na tone=45 za vse poskuse.

V poskusu 1 so bili podatki zbrani od 46 domačih nemško govorečih udeležencev (eden več, kot je zahtevano zaradi postopkovnih težav), 36 žensk in 10 moških, 39 desničarjev, MAge=22.3 leta, SDAge {{9} }.47 let.

Prvotno smo testirali 52 udeležencev, vendar so bili podatki dveh dodatnih udeležencev izključeni zaradi tehničnih težav, podatki štirih dodatnih udeležencev pa so bili izključeni zaradi visokih stopenj napak (< 90% correct in at least one experimental condition; Lachmair et al., 2011). 

Udeleženci v vseh poskusih, o katerih so poročali tukaj, so za sodelovanje prejeli bodisi denar (po stopnji 8 na uro za aktivne dele študije) bodisi kredit za tečaj. Noben posameznik ni sodeloval v več kot enem od poskusov ali ocenjevalnih študij, navedenih v tem članku.

Materiali in postopki

Udeleženci so zvečer doma izvedli fazo začetnega učenja in fazo spanja, ki ji je naslednje jutro sledila faza ponavljanja, testna faza in naloga eksplicitne presoje v eni sami laboratorijski seji.

Faza učenja Udeleženci so se naučili osem nemških psevdobesed, ki se že uporabljajo v Güntheret al. (2018) kot tudi Günther et al. (2020). Vsaka beseda je bila vdelana v eno od osmih besedil (med 376 in 520 besedami), ki so se pojavila od pet do devetkrat. Glede na dolžino besedil število osmih učnih postavk ohranja težavnost učne faze na obvladljivi ravni.

Besedila so opisovala (rahlo distopično, futuristično) okolje, preden so uvedla eno od novih besed, ki se nanašajo na nov koncept znotraj tega okolja.

Štiri besedila so predstavila koncepte, povezane navzgor (kot je umetno sonce), štiri pa koncepte, povezane navzdol (kot je podzemno mesto). Primeri teh besedil so navedeni v dodatnem gradivu A.

To učno gradivo je bilo potrjeno v spletni ocenjevalni študiji s 50 domačimi nemško govorečimi udeleženci (37 žensk, 12 moških, 1 ni določen; MAge=27.74 let, SDAge=8.40 let).

Nove besede, uvedene kot oznake za nove koncepte, povezane navzgor, je med 70 in 88 % udeležencev pravilno ocenilo, da so povezane navzgor, med 80 in 86 pa kot povezane navzdol pri opisovanju konceptov, povezanih navzdol. % udeležencev (vsi značilno različni od 50 %, p < 0,007). V dejanskem eksperimentu so bile štiri nove besede uporabljene v besedilih, ki opisujejo nove koncepte, povezane navzgor, druge štiri pa za nove koncepte, povezane navzdol.

Za 22 od 46 udeležencev je bila ta dodelitev med novimi besedami in besedilom obrnjena. V prvi fazi spletnega učenja (med 20. in 22. uro) so udeleženci prejeli navodila, naj 12 ur pred začetkom laboratorijske vaje natančno preberejo besedila.

Besedila so bila predstavljena v naključnem vrstnem redu in udeleženci so lahko nadaljevali z naslednjim besedilom po lastni izbiri. Vsi spletni deli študije so bili programirani z uporabo jsPsych (deLeeuw, 2015).

Začetni in končni čas učne faze ter čas predstavitve vsakega besedila so bili zabeleženi. Na koncu učne faze so udeleženci ustvarili individualizirano kodo za potrditev svoje udeležbe.

Faza spanja Udeležencem je bilo naročeno, naj spijo med fazo učenja in laboratorijsko sejo naslednje jutro ter naj poleg spanja opravljajo čim manj dejavnosti, zlasti nobenih drugih učnih dejavnosti. Udeleženci so poročali o trajanju spanja med 4 h 15 min in 9 h 30 min.

Faza ponavljanja V laboratorijski vadbi, ki se je začela med 8.00 in 10.00, je bilo na začetku preverjeno, ali in kdaj so udeleženci izvedli fazo učenja, tako da so jih prosili, naj predložijo svojo individualizirano kodo, in tako, da so preverili, ali so fazo učenja zaključili v razumnem časovnem okviru. Udeleženci nato drugič preberejo svoja besedila učne faze.

Testna faza Testna faza je bila identična Güntherju et al. (2018) in Öttlu et al. (2017). Udeleženci so sedeli pred računalniškim monitorjem in navpično nameščeno računalniško tipkovnico s posebnim prekrivanjem s štirimi gumbi (dva gumba na sredini, eden nad drugim, en zgornji gumb in en spodnji gumb).

Udeleženci so vsak poskus začeli s pritiskom dveh srednjih gumbov na tipkovnici.

Polovici udeležencev je bilo naročeno, naj s svojo dominantno roko pritisne zgornji srednji gumb, polovici pa spodnji srednji gumb. Ko sta bila oba gumba pritisnjena hkrati, se je prikazal prazen zaslon za 1000 ms, ki mu je sledil črn fiksacijski križ na sredini zaslona za 750 ms. Nato je bila ena od osmih novih besed predstavljena na sredini zaslona v eni od štirih barv pisave (modra, rdeča, oranžna ali zelena).

Udeležencem je bilo naročeno, naj reagirajo s premikom navzgor (spustijo zgornji srednji gumb in pritisnejo zgornji gumb z isto roko) za dve barvi in ​​s premikom navzdol za drugi dve (Lachmair et al., 2011, glej tudi Dudschig et al. , 2014a, b).

Dodeljevanje smeri odziva barvam je bilo med udeleženci uravnoteženo. Odzivni čas se meri kot čas do sprostitve enega od srednjih gumbov (Lachmair et al., 2011).1 Beseda je izginila, ko je bil eden od srednjih gumbov izpuščen ali po določenem času 1500 ms. Udeleženci so prejeli povratne informacije, če so bili njihovi odgovori nepravilni ali prepočasni.

Vsak od osmih eksperimentalnih blokov je bil sestavljen iz 32 poskusov (8 novih besed, vse predstavljene v vsaki od 4 barv). Pred dejansko testno fazo so udeleženci opravili vadbeni blok 16 poskusov, v katerih sta bila dva različna niza črk (XXXX in YYYY). so bile udeležencem predstavljene dvakrat v vsaki barvi pisave. Testna faza je bila implementirana v Psychtoolbox for Matlab (Brainard, 1997).

Naloga eksplicitne presoje V nalogi eksplicitne presoje, ki je sledila neposredno testni fazi, so udeleženci za vsako novo besedo navedli, ali jo povezujejo z lokacijo navzgor ali navzdol (kot v Günther et al., 2018).

Rezultati

Vsi podatki in skripte za analizo (kot tudi eksperimentalni material) za ta in vse poskuse so na voljo nahttps://osf.io/vxrhn.

Testna faza

Poskusi z napakami (2,9 %) in prehitri poskusi (RT < 100 ms, 2 poskusa) so bili izključeni iz analize (Lachmair et al., 2011). Povprečni odzivni časi glede na kontekst učenja in smer odziva so prikazani na sliki 1.

Uporabili smo linearne modele mešanega učinka za analizo reakcijskih časov, transformiranih v log (Baayen in Milin, 2010), z uporabo paketov R lme4 (Bates et al., 2015) in lmerTest (Kuznetsova et al., 2017).

Najprej smo ocenili osnovni model, ki vključuje fiksne učinke za učni kontekst in smer odziva, naključne prestrege za udeležence in elemente ter naključne naklone za učni kontekst in smer odziva za udeležence in elemente.2 Dodatno vključuje interakcijo s fiksnim učinkom med učnim kontekstom in smerjo odziva (ustreza na hipotetični učinek skladnosti dejanja) ni izboljšalo modela, kot je prikazano v primerjavi modela prek testa razmerja verjetnosti (휒2(1)=1.78, p=0.183).

Z uporabo približka BIC BF{{0}} exp(BIC(H1) − BIC(H0)∕2) (Wagenmakers, 2007) smo za to primerjavo dobili Bayesov faktor BF=0.0227 , kar kaže, da so podatki približno 44-krat bolj verjetni pod osnovnim modelom (močni dokazi v prid osnovnega/ničelnega modela; Kass & Raftery, 1995).

Isti vzorec se je pojavil pri omejevanju analize na postavke, za katere so udeleženci dali pravilen odgovor v nalogi eksplicitne presoje. Parametri modela za model, vključno z izrazom interakcije, so navedeni v tabeli 1.

Naloga eksplicitne presoje

Odzivi udeležencev glede na učni kontekst so prikazani na sl. 1. Splošni linearni model mešanega učinka je bil ocenjen za delež odgovorov "navzgor", ki je vseboval samo prestrezanje in naključne prestrege ter naključne naklone za učni kontekst za udeležence in postavke.

Model, ki je dodatno vseboval fiksni učinek za učni kontekst, je napovedal odgovore udeležencev bistveno bolje kot ta osnovni model (휒2(1)=16.71,p < 0.001, 훽 {{6} } −3,49, z=−6,33). Kot je razvidno iz slike 1, sta oba pogoja bistveno odstopala od verjetnosti ugibanja v pričakovano smer.

Diskusija

V skladu z rezultati Güntherja et al. (2018) nismo opazili nobenega učinka skladnosti dejanja za besede, ki so se jih naučili zgolj iz jezika, čeprav so udeleženci lahko navedli implicitne lokacije besed, ko so bili izrecno pozvani, naj to storijo. Ta rezultat je presenetljiv ob predpostavki, da bi moralo spanje med fazo učenja in testno fazo voditi do utrjevanja spomina.

Vendar bi lahko udeleženci v tej študiji načeloma večinoma prezrli učno gradivo, ki jim je bilo predstavljeno zvečer, in ga brali le med fazo ponavljanja, da bi dosegli rezultate, opažene v nalogi izrecnega presojanja. To pušča odprto možnost, da med spanjem ni prišlo do konsolidacije. To težavo smo obravnavali v 2. poskusu.

Poskus 2

Eksperiment 2 je bil spremenjena različica eksperimenta 1: Po eni strani so učne faze zdaj vključevale kontrolna vprašanja o naučenih konceptih, na katera so morali udeleženci pravilno odgovoriti, da so zaključili učno fazo. Po drugi strani pa smo zdaj vključili drugo učno fazo dni pred testno fazo, tako da so udeleženci imeli več izkušenj s koncepti in več priložnosti za utrjevanje spomina

Metoda

Udeleženci

Podatki so bili zbrani od 45 domačih nemško govorečih udeležencev, 38 žensk in 7 moških, vsi desničarji, MAge=22.2years, SDAge=3.58 let. Podatki enega dodatnega udeleženca so bili izločeni zaradi tehničnih napak, podatki šestih dodatnih udeležencev pa zaradi visokih stopenj napak.

Materiali in postopki

Gradivo, faza spanja, faza ponavljanja, testna faza in naloga eksplicitne presoje so bile enake kot v poskusu 1. Vendar smo v poskusu 2 uporabili podaljšano fazo učenja. Prvič, udeleženci so zdaj izvedli učno fazo dan pred laboratorijsko sejo in tudi dan pred tem, kar je povzročilo dve enaki učni fazi. Drugič, zdaj smo vključili kontrolna vprašanja v fazo učenja.

Po branju vseh osmih besedil v naključnem vrstnem redu (ki so bila enaka poskusu 1) so udeleženci dobili kontrolna vprašanja-zaključke, kot je "Umetno sonce, ki je pritrjeno na kupoli nad mestom, se imenuje [ ]", kjer so morali izpolniti novo besedo nalepke, naučene prej. Osem različnih vprašanj je bilo predstavljenih v naključnem vrstnem redu. Udeleženci so za svoje odgovore prejeli povratne informacije.

Če vsi njihovi odgovori niso bili pravilni, so udeležencem ponovno predstavili vsa učna besedila, ki so jim sledila vsa kontrolna vprašanja. To se je ponavljalo, dokler niso bili vsi odgovori pravilni.3 Preverili smo, da udeleženci niso zapustili faz učenja, preden smo jih preizkusili v laboratorijskih urah.

Rezultati

Testna faza

Poskusi z napakami (2,3 %) so bili izključeni iz analize. Ni bilo poskusov z odzivnimi časi pod 100 ms. Povprečni odzivni časi glede na kontekst učenja in smer odziva so prikazani na sliki 2.

Izvedli smo isto analizo mešanega modela, kot je opisano v poskusu 1. Model, ki vključuje interakcijo med učnim kontekstom in smerjo odziva, ni bil bistveno boljši pri razlagi podatkov kot model brez njega (휒2(1)=3).34 , str=0.067). Dobili smo BIC-približen Bayesov faktor BF=0.0503, kar kaže, da so podatki približno 20-krat bolj verjetni v osnovnem modelu (pozitivni dokazi v prid osnovnemu modelu). Parametri modela za ta model so navedeni v tabeli 1.

Ker je bila p-vrednost te analize precej blizu 0.05, smo izvedli dodatno rezervno analizo, preden smo prehitro sklepali o odsotnosti učinka skladnosti.

V ta namen smo dodatno izvedli alternativno enofaktorsko analizo, v kateri sta bila dva eksperimentalna faktorja združena v en sam faktor "skladnost" (pogoj gor-gor in dol-dol sta kongruentna pogoja, druga dva pa neskladna). V analizi mešanega modela (z modelom, ki je vključeval naključne preseke in naključne naklone za skladnost za oba udeleženca in postavke), vključno s fiksnim učinkom za skladnost, model ni bistveno izboljšal (휒2(1)=1.49, p { {8}}.222).

Za obe vrsti analize, ki sta predstavljeni tukaj, se je isti vzorec pojavil pri omejevanju analize na postavke, za katere so udeleženci dali pravilen odgovor v nalogi eksplicitne presoje.

Naloga eksplicitne presoje

Odzivi udeležencev glede na učni kontekst so prikazani na sl. 2. Za napovedovanje deleža odgovorov "navzgor" smo uporabili isto osnovno linijo GLMEM kot v prejšnji študiji, ki vsebuje samo prestrezanje in naključne prestrege ter naključne naklone za učni kontekst za udeležence in predmete.

Model, ki je dodatno vseboval fiksni učinek za učni kontekst, je napovedal odgovore udeležencev bistveno bolje kot ta osnovni model (휒2(1)=32.63,p < 0.001, 훽 {{6} } −9,93, z=−3,97). Ponovno sta oba pogoja znatno odstopala od verjetnosti ugibanja v pričakovani smeri (glej sliko 2).

Diskusija

V teh prvih dveh poskusih nismo opazili učinkov samodejne skladnosti dejanj za besede, naučene izključno iz jezika, čeprav so udeleženci lahko navedli implicitne lokacije besed, ko so bili izrecno pozvani, da to storijo (v skladu z Günther et al., 2018).

Predvsem je bilo tako, čeprav so imeli udeleženci veliko več izkušenj z novimi besedami v primerjavi s temi prejšnjimi študijami – uporabili smo znatno podaljšane faze učenja, kjer so nove besede opisovale koncepte, ki so osrednji za razumna, koherentna besedila, ki so jih udeleženci prebrali dvakrat – in čeprav je povezava med izkustvenimi sledi bi se lahko med spanjem utrdile v spominu (Walker & Stickgold, 2006).

Seveda je mogoče trditi, da so imeli udeleženci še relativno malo izkušenj s temi besedami in zato med branjem niso samodejno dostopali do njihovega pomena.

Udeleženci tudi nikoli niso naleteli na nove besede zunaj svojih učnih kontekstov, ki so jasno opisovale specifične vertikalne lokacije. Zato jim nikoli ni bilo treba uporabljati besed kot namigov za iskanje kakršnih koli senzomotoričnih informacij, kar je povzročilo šibke asociativne povezave. Poleg tega udeleženci nikoli niso aktivno uporabljali teh novih besed v komunikaciji in jih nikoli niso srečali zunaj umetnega laboratorija.

Tako jih lahko dojemajo kot očitno umetno eksperimentalno gradivo brez resničnega pomena in jih ne bi imeli za dejanske leksikonske vnose.

For more information:1950477648nn@gmail.com