Účinky časového seskupení ve verbální a hudební krátkodobé paměti: Je reprezentace sériového pořadí doménou obecná? Část 5

Výsledek

Stejně jako v předchozím experimentu byly analýzy provedeny pomocí JASP (JASP Team, 2018), s použitím stejných výchozích hodnot pro předchozí a použitím stejného plánu analýzy.

Plánování a paměť jsou dvě nesmírně důležité schopnosti v lidském myšlení. Plán je uspořádání řady kroků určených k dosažení cíle, touhy nebo úkolu. Paměť je důležitou schopností vnímat, uchovávat a obnovovat informace a je to způsob, jak získat znalosti, zkušenosti a dovednosti.

Plánování a paměť jsou neoddělitelně spojeny. Musíme si pamatovat naše plány, cíle a kroky, abychom byli při jejich dosahování efektivnější a organizovanější. Stejně tak potřebujeme plánování, které nám pomůže zlepšit paměť. Například pro zlepšení paměti mnoho lidí používá některé plánovací techniky, jako je metoda paměťového paláce, opakovaná cvičení a paměťové hry.

Plánování a paměť se také vzájemně posilují. Při sestavování plánu si musíte vybavit a uspořádat minulé zkušenosti a také si musíte zaznamenat věci a detaily, které je třeba dokončit. Můžeme si tak lépe zapamatovat obsah a kroky plánu. V procesu realizace plánu pokračujeme v upevňování a prohlubování paměti obsahu plánu, což nám také umožňuje plynulejší realizaci plánu.

Obecně platí, že plánování a paměť jsou vzájemně propojené a vzájemně se posilující schopnosti a jsou jádrem lidské inteligence. Pouze díky správným plánovacím dovednostem a paměťovým dovednostem na vysoké úrovni můžeme žít a pracovat efektivněji a uspořádaněji. Je vidět, že potřebujeme zlepšit paměť a Cistanche deserticola může výrazně zlepšit paměť, protože Cistanche deserticola má antioxidační, protizánětlivé a anti-aging účinky, které mohou pomoci snížit oxidační a zánětlivé reakce v mozku, a tím chránit zdraví nervového systému. Kromě toho může Cistanche deserticola také podporovat růst a opravu nervových buněk, čímž zlepšuje konektivitu a funkci neuronových sítí. Tyto účinky mohou pomoci zlepšit paměť, rychlost učení a myšlení a mohou také zabránit rozvoji kognitivní dysfunkce a neurodegenerativních onemocnění.

Kliknutím na možnost Know zlepšíte krátkodobou paměť

Pro každý typ analýzy (tj. sériové poziční křivky, transpoziční gradienty a latence odezvy) byla samostatně analyzována data ze zkoušek představujících fonologicky nepodobná a podobná písmena.

Sériové poziční křivky. Vypočítali jsme podíl správného vybavování jako funkci sériové pozice a časového seskupení ve všech odlišných studiích pro každého účastníka. Poté jsme provedli 2 × 6 opakovaných měření ANOVA se sériovou pozicí (1–6) a seskupením (seskupeno vs. neseskupené). faktory (viz obrázek 4 vlevo nahoře).

Výsledky ukázaly, že nejlepším modelem byl model se dvěma hlavními efekty, preferovaný před druhým nejlepším, úplným modelem, faktorem 4,44 (viz řádky "Sériové poziční křivky" v tabulce 3).

To bylo potvrzeno analýzou účinku, která poskytla rozhodující důkazy pro dva hlavní účinky (Skupina: BFInclusion=1.43e14; Pozice: BFInclusion{3}}.43e14), ale neoficiální důkazy proti přítomnosti interakce (BFInclusion =0.90).

Stejná analýza byla provedena s daty z pokusů obsahujících fonologicky podobná písmena, která odhalila, že nejlepším modelem byl úplný model a byl upřednostněn před druhým nejlepším modelem faktorem 1,67 (viz vpravo nahoře na obrázku 4).

Vzhledem k nejednoznačným důkazům pro preferování nejlepšího modelu před druhým nejlepším modelem (viz řádky "Sériové poziční křivky" v tabulce 4) jsme provedli analýzu účinku. Výsledky přinesly rozhodující důkazy ve prospěch dvou hlavních účinků (Skupina: BFInclusion=2.70e11;Pozice: BFInclusion=6.67e13) a střední důkazy ve prospěch existence interakce (BFInclusion{{7} }.70).

Transpoziční gradienty. Všimněte si, že pro analýzu transpozičních chyb jsme odstranili účastníky, kteří neprodukovali žádnou chybu alespoň v jedné ze čtyř experimentálních podmínek, což vedlo k vzorku 77 účastníků. Pro každého účastníka jsme vypočítali podíl chyb jako funkci absolutního posunutí vzdálenosti. a časové seskupení napříč všemi rozdílnými chybami.

Poté jsme data analyzovali pomocí ANOVA s 2 × 2 × 5 opakovanými měřeními s absolutní transpoziční vzdáleností (1–5) a podmínkami seskupení (seskupené vs. neseskupené) jako faktory (viz obr. 4 vlevo uprostřed). Výsledky poskytly silný důkaz ve prospěch nejlepšího modelu obsahujícího pouze účinek vzdálenosti, který byl upřednostněn před druhým nejlepším modelem se dvěma hlavními účinky faktorem 12,92 (viz řádky "Transpoziční gradienty" v tabulce 3).

Stejná analýza byla reprodukována s daty ze studií s fonologicky podobnými písmeny (viz vpravo uprostřed obrázku 4). To poskytlo silný důkaz, že nejlepším modelem je úplný model, který byl preferován před druhým nejlepším modelem obsahujícím pouze účinek vzdálenosti faktorem 1,02 (viz řádky "Transpoziční gradienty" v tabulce 4).

Protože výsledky byly nejednoznačné, provedli jsme analýzu účinků, která odhalila rozhodující a mírné důkazy podporující přítomnost účinku vzdálenosti (BFInclusion=∞) a interakci mezi vzdáleností a seskupením (BFInclusion=3.78) , resp.

Vzhledem k mírné podpoře interakce jsme analyzovali míru sousedních transpozic a interpozičních chyb pomocí řízeného bayesovského párového t-testu vzorků (sousední chyby: H1=neseskupené > seskupené;interpozice: H1=neseskupené < seskupeny), jako v předchozím experimentu. Získali jsme silné důkazy jak proti nárůstu chyb v interpozici (BF01=12.21), tak proti poklesu sousední transpozice (BF01=25.02) skupinových pokusů.

Poté, stejně jako v předchozím experimentu, jsme analyzovali míru chyb transpozice v rámci skupiny a mezi skupinami, přičemž jsme rozlišovali nejnovější mezi chybami interpozice, transpozicemi na hranici skupiny a dalšími transpozicemi mezi skupinami (všechna srovnání zahrnovala neřízený t-test Bayesovských párů s výchozí předchozí).

Jak ukazuje tabulka 5, existují silné důkazy, že časové seskupování v odlišných studiích vyvolalo zvýšení transpozice v rámci skupiny, ale snížení transpozice zahrnující položky na hranici skupiny. Zároveň existovaly mírné důkazy podporující absenci rozdílu mezi mírou interpozičních chyb a jinými transpozicemi mezi skupinami.

Pokud jde o podobné studie, výsledky uvedené v tabulce 6 ukazují stejný vzorec jako u odlišných studií, kromě toho, že existovaly silné důkazy pro rozdíl v míře jiných transpozic mezi skupinami.

Latence odezvy. Pro každého účastníka jsme určili střední latenci odezvy pro správné vybavování v odlišných studiích jako funkci časového seskupení a sériové pozice. Data byla dále analyzována pomocí 2 × 6 opakovaných měření ANOVA se sériovou pozicí (1–6) a faktory seskupení (seskupené vs. neseskupené) (viz obrázek 4 vlevo dole).

Výsledky přinesly rozhodující důkazy ve prospěch úplného modelu obsahujícího dva hlavní efekty a jejich vzájemné působení, tento model je preferován před druhým nejlepším modelem faktorem 2,93e8 (viz tabulka 3).

Stejná analýza byla provedena s podobnými studiemi, které vedly ke stejnému výsledku (viz vpravo dole na obrázku 4); úplný model je nejlepší a preferovaný před druhým nejlepším faktorem 2,16e6 (viz tabulka 4).

Diskuse

V experimentu 2 jsme pozorovali, že bez ohledu na fonologickou podobnost materiálu byly seskupené sekvence lépe zapamatovatelné a charakterizované vroubkovanou křivkou sériové polohy ve srovnání s neseskupenými sekvencemi.

Kromě toho byl nalezen typický vzorec latence odezvy s vrcholem latence pro první položku druhé skupiny. Nicméně v souladu s výsledky uvedenými v Experimentu 1 s hudebním materiálem nebyl pozorován žádný nárůst interpozičních chyb ve seskupených sekvencích jak pro fonologicky podobné, tak pro odlišné pokusy.

Zároveň je třeba poznamenat, že výkon lze považovat za strop a že v takovém kontextu je obtížné vyloučit možnost, že nepřítomnost nárůstu chyb vložení ve seskupených sekvencích je způsobena jednoduše tím, že celkový počet chyb byla příliš nízká.

Abychom určili, zda nedostatek nárůstu interpozic je způsoben stropem nebo je specifický pro strukturu seskupení 2 × 3 použitou v experimentu 2, provedli jsme další experiment replikující postup použitý v experimentu 2, ale s distraktorem na konci seznamu zaměřeným na snížení paměti. výkon při zachování stejné struktury sekvence.4

Experiment 3: sériové vyvolání verbálního pořadí s úlohou distraktoru konce seznamu

Cílem tohoto experimentu bylo otestovat, zda nepřítomnost nárůstu interpozic ve seskupených sekvencích v Experimentu 2 byla způsobena velmi nízkým počtem chyb vyvolaných stropním efektem nebo specifickou pro použití seznamů 6 položek seskupených po třech.

Postup byl stejný jako v Experimentu 2, kromě toho, že po prezentaci každého seznamu následoval úkol pro posouzení parity, v němž účastníci posoudili, zda čísla uvedená na obrazovce byla sudá nebo lichá.

Účelem tohoto rušivého úkolu bylo snížit přesnost stažení – a tím zvýšit počet chyb v objednávání – při zachování stejné struktury seskupení jako v experimentech 1 a 2.

Metoda

Vzorkovací plán. Kvůli pandemické situaci COVID{0}} byl experiment proveden výhradně online. Stejně jako u Experimentu 2 bylo vzorkování navrženo tak, aby se studie mohlo zúčastnit co nejvíce studentů i nestudentů z naší skupiny účastníků. Účastníci. Experiment byl schválen etickou komisí Fakulty psychologie UniDistanceSuisse.

Účastníci byli náborováni prostřednictvím účastnického fondu UniDistance Suisse, který se skládá převážně z německy mluvících studentů psychologie a německy mluvících nestudentů se zájmem o účast v experimentech. Studenti za svou účast získali dílčí zápočet a nestudenti se experimentu účastnili dobrovolně.

Online experiment dokončilo celkem 79 účastníků. Po vyloučení 14 účastníků, kteří splnili kritéria vyloučení, se konečný vzorek skládal z 55 účastníků (pohlaví: 47 žen a 8 mužů; věk v letech: M=35.83, SD=9.43). Kritéria vyloučení. Vyloučili jsme účastníky s jakoukoli poruchou učení nebo neurologickou poruchou, stejně jako ty, kteří nehovořili plynně německy.

Účastníci byli také vyloučeni z analýzy na základě jejich výkonu v rušivém úkolu na konci seznamu, aby bylo zajištěno, že daný úkol aktivně provádějí. Proto byl z analýzy vyloučen každý účastník s přesností menší než 60 % v úloze rozptýlení na konci seznamu. Podněty. Podněty byly stejné jako v experimentu 2, ale se dvěma významnými výjimkami.

Za prvé, kvůli přidání úkolu odvádění pozornosti na konec seznamu se doba trvání pokusu prodloužila ve srovnání s Experimentem 2. Proto, aby úloha trvala podobně jako v Experimentu 2, celkový počet seznamů předložených účastníků bylo 102 (25 % fonologicky podobných a neseskupených, 25 % fonologicky podobných a seskupených, 25 % fonologicky nepodobných a neseskupených a 25 % fonologicky nepodobných a seskupených). Za druhé, protože účastníci byli německy mluvící, fonologicky nepodobná písmena sestávala z V, Y, X, Z, J a Q a fonologicky podobná písmena sestávala z B, C, D, G, P a T.

Postup. Postup byl stejný jako v Experimentu 2, s výjimkou přidání distraktoru konce seznamu. Po zobrazení poslední položky se na 1,000ms zobrazila prázdná obrazovka, po níž uprostřed obrazovky následovalo osm číslic (700 ms zapnuto a 200 ms vypnuto).

Účastníci byli instruováni, aby co nejrychleji zmáčkli klávesu S, když byla zobrazená číslice sudá, a stiskli L, když byla číslice na obrazovce lichá. Byli informováni, že mohou stisknout klávesy během prezentace čísel i během prázdné obrazovky. po předložení každého čísla. Čísla byla náhodně vybrána s náhradami.

Po distraktoru na konci seznamu pokračoval postup odvolání, jak je popsáno v experimentu 2. Během tréninku dostali účastníci po každém pokusu zpětnou vazbu ohledně počtu správně vybavených písmen a počtu správných paritních úsudků.

Během experimentálních zkoušek nebyla poskytnuta žádná zpětná vazba. Úloha byla naprogramována pomocí lab.js, bezplatného a otevřeného nástroje pro tvorbu online studií (Henninger et al., 2019), a implementována na chráněném serveru pomocí PHP. Účastníci přistoupili k experimentu pomocí vlastní adresy URL.

Hypotézy

Data z experimentů 1 a 2 podporují názor, že časové seskupování má podobné účinky na hudební a verbální STM. Je pozoruhodné, že pozorovaný vzor v obou doménách naznačuje, že u seznamů 6 položek seskupených do tří nedochází k žádnému nárůstu interpozičních chyb, na rozdíl od toho, co by se dalo předpovědět z modelů sériového pořadí, které nejlépe zohledňují efekty časového seskupování v STM (viz například Brown a kol., 2000; Burgess & Hitch, 1999; Hartley a kol., 2016; Henson, 1998).

Současně přítomnost stropního efektu v přesnosti vyvolání v Experimentu 2 omezuje tuto interpretaci pro verbální doménu. Přidáním distraktoru konce seznamu má tento experiment za cíl potvrdit data z experimentu 2, totiž že slovní seznamy 6 položek seskupených do tří nevedou ke zvýšení interpozičních chyb, jak bylo také pozorováno v experimentu 1 s hudebním materiálem.

Jinými slovy, tento experiment měl za cíl otestovat, zda jsou verbální hudební STM podporovány běžnými objednávkovými mechanismy. Cílem experimentu bylo také ověřit, že pozorování zvýšených interpozičních chyb při vyvolání seskupených seznamů je charakteristické pro delší sekvence a/nebo sekvence s více skupinami (např. struktura seskupení 3 × 3).

Pokud je tato hypotéza správná, očekávali bychom, že budeme pozorovat obvyklé efekty časového seskupování, s výjimkou nárůstu interpozičních chyb. Stejně jako v experimentu 2 neexistovala žádná konkrétní předpověď týkající se efektu fonologické podobnosti a jeho interakce s jinými faktory, kromě toho, že přesnost vyvolání by měla být horší pro fonologicky podobné sekvence.

Připomeňme, že tato manipulace byla zavedena pro bližší srovnání s hudebním materiálem, pro který existuje inherentní efekt tonální blízkosti (Williamson et al., 2010).

Výsledek

Stejně jako v předchozím experimentu byla data analyzována pomocí JASP (verze 0.14, JASP Team, 2018) se stejnými výchozími hodnotami pro předchozí a za použití stejného plánu analýzy. Pro každou analýzu (tj. sériové poziční křivky, transpoziční gradienty a latence odezvy) byla odděleně analyzována data ze studií prezentujících fonologicky nepodobná a podobná písmena.

Sériové poziční křivky. Pro každého účastníka jsme nejprve vypočítali podíl správných vzpomínek jako funkci sériového umístění a časového seskupení pro fonologicky nepodobné pokusy. Data byla poté podrobena 2 × 6 opakovaným měřením ANOVA se sériovou pozicí (1–6) a seskupovacími faktory (seskupené vs. neseskupené) faktory (viz obrázek 5 vlevo nahoře).

Výsledky ukázaly, že nejlepší model byl model se dvěma hlavními efekty, upřednostněný před druhým nejlepším modelem (plný model) faktorem 32,76. Tento výsledek představuje silný důkaz ve prospěch účinku seskupování na přesnost vyvolání a sériové umístění, ale žádnou interakci mezi těmito dvěma faktory (viz řádky "Křivky polohy sériového čísla" v tabulce 7).

Stejná analýza byla provedena s daty z pokusů s fonologicky podobnými písmeny, což vedlo ke stejnému vzoru dat jako pro fonologicky nepodobná písmena, přičemž nejlepším modelem byl model se dvěma hlavními účinky, který byl upřednostněn před úplným modelem faktorem 68,68. (viz vpravo nahoře na obrázku 5 a řádky "Sériové poziční křivky" v tabulce 8).

Transpoziční gradienty. Před statistickou analýzou transpozičních chyb byli odstraněni účastníci, kteří neprodukovali žádné chyby v pořadí alespoň v jedné ze čtyř experimentálních podmínek. Po odstranění těchto účastníků byla nakonec provedena analýza chyb v transpozici na vzorku 51 účastníků.

Pro každého účastníka jsme vypočítali podíl chyb jako funkci absolutního posunu vzdálenosti a časového seskupení mezi všemi chybami pořadí ve fonologicky podobném stavu. Poté jsme data analyzovali pomocí ANOVA s 2 × 5 opakovanými měřeními s absolutní transpoziční vzdáleností (1–5) a podmínkami seskupení (seskupené vs. neseskupené) jako faktory (viz obr. 5 vlevo uprostřed).

Výsledky poskytly silný důkaz ve prospěch modelu obsahujícího pouze efekt vzdálenosti jako nejlepšího modelu, který byl upřednostněn před druhým nejlepším modelem s oběma hlavními účinky faktorem 10,56 (viz řádky "Transpoziční gradienty" v tabulce 7). Stejná analýza byl opakován na datech ze studií s fonologicky podobnými písmeny, což vedlo k podobným výsledkům, jaké byly získány s fonologicky odlišnými písmeny (uprostřed vpravo na obrázku 5).

Výsledky poskytly silný důkaz, že nejlepší model byl model s pouze hlavním účinkem vzdálenosti, upřednostňovaný před druhým nejlepším modelem s oběma hlavními účinky faktorem 10,56 (viz řádky "Transpositiongradients" v tabulce 8).

Stejně jako v předchozích experimentech jsme také analyzovali míru transpozičních chyb uvnitř skupiny versus meziskupinové transpoziční chyby. U posledně jmenovaných jsme rozlišovali mezi interpozičními chybami, transpozicemi na hranicích skupin a dalšími transpozicemi mezi skupinami (všechna srovnání zahrnovala neorientovaný Bayesovský párový t-test s defaultprior, jak je uvedeno v JASP).

Jak ukazuje tabulka 9, fonologicky odlišné seznamy vykazovaly celkově mírné důkazy o absenci rozdílu mezi těmito dvěma podmínkami seskupení týkajícími se různých typů chyb v transpozici. Pokud jde o fonologicky podobné seznamy (viz tabulka 10), získali jsme rozhodující důkazy o poklesu transpozic na hranici skupiny a střední důkazy o absenci nárůstu interpozičních chyb ve seskupených sekvencích.

For more information:1950477648nn@gmail.com