Границите на автоматичната сензорно-моторна обработка по време на текстообработка: Изследвания с повтарящ се езиков опит, консолидиране на паметта по време на сън и богати езикови учебни контексти, част 2

Метод

Участници

Размерът на извадката за настоящия експеримент беше определен след анализа на мощността от Günther et al. (2018), въз основа на размера на ефекта на ефектите на конгруентност, наблюдавани от Lachmair et al. (2011) и Öttl et al. (2017).

Първо, добрата памет може да подобри ефективността на нашата работа. Независимо дали става дума за умения, опит в работата или знанията, които сме научили, всички те трябва да бъдат запомнени, преди да могат наистина да бъдат усвоени и използвани. Следователно наличието на добра памет може да ни помогне да свършим работата си по-бързо и по-ефективно и да подобрим ефективността на работата си.

Второ, добрата памет може също да подобри способността ни за учене. В процеса на обучение трябва да овладеем голям обем знания и умения, които могат да бъдат усвоени само чрез паметта. Ако паметта ни не е добра, ще бъде трудно да учим и да усвояваме нови знания бързо и ефективно. Напротив, добрата памет може да ни помогне да учим по-бързо и по-добре и да подобрим академичните си резултати.

Освен това добрата памет може да подобри и комуникационните ни умения. В общуването, ако можем да използваме по подходящ начин знанията и уменията, които сме усвоили, ще можем да изразяваме мислите и мненията си по-уверено и гладко. Наличието на добра памет може да ни помогне да овладеем по-добре тези знания и умения и да подобрим комуникативните си умения.

И накрая, добрата памет също насърчава личностното израстване и подобрява качеството на живот. Ако можем да дадем пълна игра на паметта си, ние не само ще можем да овладеем по-добре знания и умения, но и ще разберем по-добре смисъла и стойността на живота, ще насърчим личностното израстване и ще подобрим качеството на живот.

Накратко, съществува тясна връзка между човешкото представяне и паметта. Добрата памет може да донесе много ефекти и ползи, а чрез непрекъсната практика и упражнения можем също да подобрим паметта си и да се справяме по-добре с предизвикателствата в живота и работата. Вижда се, че трябва да подобрим паметта и Cistanche deserticola може значително да подобри паметта, тъй като Cistanche deserticola може също да регулира баланса на невротрансмитерите, като например повишаване на нивата на ацетилхолин и растежни фактори. Тези вещества са много важни за паметта и ученето. В допълнение, месото може също да подобри притока на кръв и да насърчи доставката на кислород, което може да гарантира, че мозъкът получава достатъчно хранителни вещества и енергия, като по този начин подобрява мозъчната жизненост и издръжливост.

Щракнете върху познайте начините за подобряване на мозъчната функция

Тестовата мощност беше оценена като мощност, по-голяма или равна на 0.90 за размери на извадката съответно от n по-голямо или равно на 42 и n по-голямо или равно на 38. Тъй като тестовата мощност монотонно нараства с размера на извадката, Günther et al. (2018) решиха да тестват 45 участници за всички свои експерименти.

Ние приехме това решение, като зададохме планирания размер на извадката в тон=45 за всички експерименти.

В експеримент 1 бяха събрани данни от 46 участници с роден немски език (един повече от необходимото поради процедурни проблеми), 36 жени и 10 мъже, 39 десничари, магистърска възраст=22.3 години, SDAage {{9} }.47 години.

Първоначално тествахме 52 участници, но данните от двама допълнителни участници бяха изключени поради технически проблеми, а данните от четири допълнителни участници бяха изключени поради високия процент грешки (< 90% correct in at least one experimental condition; Lachmair et al., 2011). 

Участниците във всички експерименти, докладвани тук, получиха или пари (при ставка от 8 на час за активните части на изследването), или кредит за курса за участието си. Никое лице не е участвало в повече от един от експериментите или рейтинговите проучвания, описани в тази статия.

Материали и процедури

Участниците проведоха първоначалната фаза на обучение и фазата на съня вечер у дома, последвани от фазата на повторение, фазата на теста и задачата за изрична преценка в една лабораторна сесия на следващата сутрин.

Фаза на обучение Участниците научиха осем немски псевдодуми, които вече се използват в Güntheret al. (2018), както и Günther et al. (2020 г.). Всяка дума беше вградена в един от осем текста (между 376 и 520 думи), срещащи се между пет и девет пъти. Като се има предвид дължината на текстовете, броят от осем учебни елемента поддържа трудността на фазата на обучение на управляемо ниво.

Текстовете описват (леко дистопична, футуристична) обстановка, преди да въведат една от новите думи, отнасящи се до нова концепция в тази обстановка.

Четири от текстовете въвеждат понятия, свързани нагоре (като изкуствено слънце), а четири въвеждат понятия, свързани надолу (като подземен град). Примери за тези текстове са предоставени в Допълнителен материал А.

Този учебен материал е валидиран в уеб-базирано рейтингово проучване с 50 участници с роден немски (37 жени, 12 мъже, 1 не е посочен; MAge=27.74 години, SDAge=8.40 години).

Новите думи, въведени като етикети за нови концепции, свързани нагоре, бяха правилно оценени като свързани нагоре от между 70 и 88% от участниците и като свързани с низходяща посока, когато описват свързани с низходяща концепция, от между 80 и 86 % от участниците (всички значително различни от 50%, p <0,007). В действителния експеримент четири от новите думи бяха използвани в текстове, описващи нови концепции, свързани нагоре, а останалите четири за свързаните надолу нови концепции.

За 22 от 46-те участници това разпределение между нови думи и текст беше обърнато. В първата, уеб базирана фаза на обучение (между 20:00 и 22:00 часа), участниците бяха инструктирани да прочетат внимателно текстовете 12 часа преди началото на лабораторната им сесия.

Текстовете бяха представени в произволен ред и участниците можеха да преминат към следващия текст по свой избор. Всички уеб базирани части на изследването са програмирани с помощта на jsPsych (deLeeuw, 2015).

Началният и крайният час на фазата на обучение, както и времето за представяне на всеки текст, бяха регистрирани. В края на фазата на обучение участниците генерираха индивидуализиран код, за да потвърдят участието си.

Фаза на съня Участниците бяха инструктирани да спят между фазата на обучение и лабораторната си сесия на следващата сутрин и да участват във възможно най-малко дейности освен съня, особено никакви други учебни дейности. Участниците съобщават за продължителност на съня между 4 часа и 15 минути и 9 часа и 30 минути.

Фаза на повторение В лабораторната сесия, започваща между 8 сутринта и 10 сутринта, първоначално беше проверено дали и кога участниците са извършили фазата на обучение, като ги помолиха да предоставят своя индивидуализиран код и като провериха дали са завършили фазата на обучение в рамките на разумен период от време. След това участниците прочитат текстовете от фазата на обучение за втори път.

Тестова фаза Тестовата фаза беше идентична с Günther et al. (2018) и Öttl et al. (2017). Участниците бяха настанени пред компютърен монитор и вертикално монтирана компютърна клавиатура със специално покритие с четири бутона (два бутона в средата, един над друг, един горен бутон и един долен бутон).

Участниците стартираха всеки опит с натискане на двата средни бутона на клавиатурата.

Половината от участниците бяха инструктирани да натиснат горния среден бутон с доминиращата си ръка и половината долния среден бутон. Когато двата бутона бяха натиснати едновременно, се появи празен екран за 1000 ms, последван от черен фиксиращ кръст в центъра на екрана за 750 ms. След това една от осемте нови думи беше представена в центъра на екрана в един от четирите цвята на шрифта (син, червен, оранжев или зелен).

Участниците бяха инструктирани да реагират с движение нагоре (освободете горния среден бутон и натиснете горния бутон със същата ръка) за два от цветовете и движение надолу за другите два (Lachmair et al., 2011, вижте също Dudschig et al. , 2014a, b).

Присвояването на посоките на отговор към цветовете беше балансирано между участниците. Времето за реакция се измерва като времето, докато един от средните бутони бъде освободен (Lachmair et al., 2011).1 Думата изчезна, когато един от средните бутони беше освободен или след фиксирана продължителност от 1500 ms. Участниците получиха обратна връзка, ако отговорите им бяха неправилни или твърде бавни.

Всеки от осемте експериментални блока се състоеше от 32 опита (8 нови думи, всички представени във всеки от 4-те цвята). Преди същинската тестова фаза участниците завършиха практически блок от 16 опита, в които два различни низа от букви (XXXX и YYYY) бяха представени на участниците два пъти във всеки цвят на шрифта. Тестовата фаза беше внедрена в Psychtoolbox за Matlab (Brainard, 1997).

Задача за изрична преценка В задачата за изрична преценка, непосредствено след тестовата фаза, участниците посочиха за всяка нова дума дали я свързват с местоположение нагоре или надолу (както в Günther et al., 2018).

Резултати

Всички данни и скриптове за анализ (както и експерименталният материал) за този и всички експерименти са достъпни наhttps://osf.io/vxrhn.

Тестова фаза

Пробите с грешки (2,9 %) и прекалено бързите изпитания (RT < 100 ms, 2 изпитания) бяха изключени от анализа (Lachmair et al., 2011). Средните времена за отговор според контекста на обучение и посоката на отговора са показани на Фиг. 1.

Използвахме линейни модели със смесен ефект, за да анализираме реакционни времена, трансформирани в log (Baayen и Milin, 2010), използвайки R пакетите lme4 (Bates et al., 2015) и lmerTest (Kuznetsova et al., 2017).

Първо оценихме базов модел, включващ фиксирани ефекти за контекста на учене и посоката на отговора, произволни прехващания както за участниците, така и за елементите, и произволни наклони за контекста на учене и посоката на отговора както за участниците, така и за елементите.2 Допълнително включващо взаимодействие с фиксиран ефект между контекста на обучение и посоката на отговор (съответстващо към хипотетичния ефект на конгруентност на действие) не подобри модела, както е посочено в сравнение на модела чрез тест за съотношение на вероятност (휒2(1)=1.78, p=0.183).

Използвайки BIC приближението BF{{0}} exp(BIC(H1) − BIC(H0)∕2) (Wagenmakers, 2007), ние получихме фактор на Бейс от BF=0.0227 за това сравнение , което показва, че данните са около 44 пъти по-вероятни при базовия модел (силни доказателства в полза на базовия/нулев модел; Kass & Raftery, 1995).

Същият модел се появи при ограничаване на анализа до елементи, за които участниците дадоха правилния отговор в задачата за изрична преценка. Параметрите на модела за модела, включително термина на взаимодействие, са докладвани в таблица 1.

Задача за изрична преценка

Отговорите на участниците според учебния контекст са изобразени на фиг. 1. Обобщен линеен модел със смесен ефект беше оценен за съотношението на "възходящите" отговори, съдържащи само прихващане и произволни прихващания, както и произволни наклони за учебния контекст за участниците и елементите.

Модел, който допълнително съдържаше фиксиран ефект за учебен контекст, предсказа отговорите на участниците значително по-добре от този базов модел (휒2(1)=16.71,p < 0.001, 훽 {{6} } −3,49, z=−6,33). Както може да се види на фиг. 1, и двете условия значително се отклониха от предполагаемата вероятност в очакваната посока.

Дискусия

В съответствие с резултатите от Günther et al. (2018), не наблюдавахме ефект на действие-конгруентност за думи, научени само от езика, въпреки че участниците успяха да посочат подразбиращите се местоположения на думите, когато бяха изрично помолени да го направят. Този резултат е изненадващ при предположението, че сънят между фазата на обучение и фазата на теста трябва да доведе до консолидиране на паметта.

Въпреки това участниците в това проучване по принцип биха могли до голяма степен да игнорират учебния материал, представен им вечерта, и да го прочетат само по време на фазата на повторение, за да постигнат резултатите, наблюдавани в задачата за изрична преценка. Това оставя отворена възможността да не е настъпила консолидация по време на сън. Разгледахме този проблем в Експеримент 2.

Експеримент 2

Експеримент 2 беше модифицирана версия на Експеримент 1: От една страна, фазите на обучение сега включваха контролни въпроси относно научените концепции, на които участниците трябваше да отговорят правилно, за да завършат фазата на обучение. От друга страна, сега включихме втора фаза на обучение дни преди тестовата фаза, така че участниците да имат повече опит с концепциите и повече възможности за консолидиране на паметта

Метод

Участници

Бяха събрани данни от 45 участници с роден немски език, 38 жени и 7 мъже, всички десничари, MAage=22.2 години, SDAage=3.58 години. Данните от един допълнителен участник бяха изключени поради технически грешки, а данните от шест допълнителни участници поради висок процент грешки.

Материали и процедури

Материалът, фазата на сън, фазата на повторение, фазата на теста и задачата за изрична преценка бяха идентични с Експеримент 1. Въпреки това, в Експеримент 2 използвахме разширена фаза на обучение. Първо, участниците изпълниха фазата на обучение в деня преди лабораторната сесия, а също и в деня преди това, което доведе до две идентични фази на обучение. Второ, ние вече включихме контролни въпроси във фазата на обучение.

След като прочетоха всичките осем текста в произволен ред (които бяха идентични с Експеримент 1), на участниците бяха представени контролни въпроси-затворени като „Изкуственото слънце, което е фиксирано върху купол над град, се нарича []“, където те трябваше да попълнят новата дума етикети, научени преди. Осемте различни въпроса бяха представени в произволен ред. Участниците получиха обратна връзка за своите отговори.

Ако не всичките им отговори бяха правилни, на участниците отново бяха представени всички учебни текстове, последвани от всички контролни въпроси. Това се повтаря, докато всички отговори станат верни.3 Проверихме дали участниците не са напуснали фазите на обучение, преди да ги тестваме в лабораторните сесии.

Резултати

Тестова фаза

Опитите с грешки (2,3 %) бяха изключени от анализа. Няма опити с времена за реакция под 100 ms. Средните времена за реакция по контекст на обучение и посока на реакция са показани на Фиг. 2.

Извършихме същия анализ на смесен модел, както е описано в Експеримент 1. Моделът, включващ взаимодействие между учебния контекст и посоката на отговора, не се представи значително по-добре при обяснението на данните от модела без него (휒2(1)=3).34 , p=0.067). Получихме BIC-апроксимиран фактор на Байс на BF=0.0503, което показва, че данните са около 20 пъти по-вероятни при базовия модел (положително доказателство в полза на базовия модел). Параметрите на модела за този модел са докладвани в таблица 1.

Тъй като p-стойността на този анализ беше доста близка до 0.05, проведохме допълнителен резервен анализ, преди да направим прибързани заключения за липсата на ефект на конгруентност.

За тази цел ние допълнително проведохме алтернативен еднофакторен анализ, в който двата експериментални фактора бяха обединени в един фактор „конгруентност“ (условието нагоре нагоре и надолу-надолу са конгруентните условия, а другите две са неконгруентните). В анализа на смесен модел (с модела, включващ произволни отсечки и произволни наклони за конгруентност както за участниците, така и за елементите), включването на фиксиран ефект за конгруентност не подобри значително модела (휒2(1)=1.49, p { {8}}.222).

Отново, и за двата типа анализ, представени тук, се появи един и същ модел при ограничаване на анализа до елементи, за които участниците дадоха правилния отговор в задачата за изрична преценка.

Задача за изрична преценка

Отговорите на участниците според учебния контекст са изобразени на фиг. 2. Използвахме същата базова линия GLMEM, както в предишното проучване, съдържаща само прихващане и произволни прихващания, както и произволни наклони за учебния контекст както за участниците, така и за елементите, за да предскажем дела на "възходящите" отговори.

Модел, който допълнително съдържаше фиксиран ефект за контекста на обучението, прогнозира отговорите на участниците значително по-добре от този базов модел (휒2(1)=32.63,p < 0.001, 훽 {{6} } −9,93, z=−3,97). Отново и двете условия значително се отклониха от вероятността за предположение в очакваната посока (виж Фиг. 2).

Дискусия

В тези първи два експеримента не наблюдавахме ефекти на автоматично действие-конгруентност за думи, научени чисто от езика, въпреки че участниците успяха да посочат подразбиращите се местоположения на думите, когато изрично бяха помолени да го направят (в съответствие с Günther et al., 2018).

Трябва да се отбележи, че това беше случаят, въпреки че участниците имаха много повече опит с новите думи в сравнение с тези предишни проучвания - ние използвахме значително разширени фази на обучение, където новите думи описваха концепции, които са от основно значение за разумни, съгласувани текстове, които участниците прочетоха два пъти - и въпреки че връзката между опитните следите могат да бъдат консолидирани в паметта по време на сън (Walker & Stickgold, 2006).

Разбира се, може да се твърди, че участниците все още са имали относително малък опит с тези думи и следователно не са получили автоматичен достъп до тяхното значение по време на четене.

Участниците също така никога не са срещали нови думи извън техния учебен контекст, които ясно описват конкретни вертикални местоположения. Следователно, те никога не е трябвало да използват думите като знаци за извличане на някаква сензомоторна информация, което води до слаби асоциативни връзки. В допълнение, участниците никога не са използвали активно тези нови думи в комуникацията и никога не са ги срещали извън изкуствена лабораторна среда.

По този начин те биха могли да ги възприемат като очевидно изкуствен експериментален материал без значение в реалния свят и да не ги разглеждат като действителни лексиконни записи.

For more information:1950477648nn@gmail.com