Granice automatske senzomotorne obrade tokom obrade teksta: istraživanja s ponovljenim jezičkim iskustvom, konsolidacija pamćenja tokom spavanja i bogati lingvistički konteksti učenja, 2. dio

Metoda

Učesnici

Veličina uzorka za trenutni eksperiment određena je nakon analize snage koju su izvršili Günther et al. (2018), na osnovu veličina efekata efekata podudarnosti akcije koje su uočili Lachmair et al. (2011) i Öttl et al. (2017).

Prvo, dobro pamćenje može poboljšati našu radnu efikasnost. Bilo da se radi o vještinama, iskustvu na poslu ili znanju koje smo naučili, sve ih treba zapamtiti prije nego što se istinski ovladaju i koriste. Stoga nam dobro pamćenje može pomoći da brže i efikasnije završimo posao i poboljšamo radnu efikasnost.

Drugo, dobro pamćenje takođe može poboljšati našu sposobnost učenja. U procesu učenja potrebno je ovladati velikom količinom znanja i vještina, koja se mogu savladati samo pamćenjem. Ako naše pamćenje nije dobro, biće teško naučiti i brzo i efikasno usvajati nova znanja. Naprotiv, dobro pamćenje može nam pomoći da učimo brže i bolje i poboljšamo naše akademske rezultate.

Osim toga, dobro pamćenje može poboljšati i naše komunikacijske vještine. U komunikaciji, ako možemo na odgovarajući način iskoristiti znanja i vještine kojima smo ovladali, moći ćemo sigurnije i tečnije izraziti svoje misli i mišljenja. Dobro pamćenje može nam pomoći da bolje savladamo ova znanja i vještine i poboljšamo svoje komunikacijske vještine.

Konačno, dobro pamćenje također potiče lični rast i poboljšava kvalitetu života. Ako uspijemo dati punu igru ​​svom pamćenju, ne samo da ćemo moći bolje ovladati znanjem i vještinama, već i bolje razumjeti smisao i vrijednost života, promovirati lični rast i poboljšati kvalitetu života.

Ukratko, postoji bliska veza između ljudske performanse i pamćenja. Dobro pamćenje može donijeti mnoge efekte i koristi, a kontinuiranom vježbom i vježbanjem možemo poboljšati pamćenje i bolje se nositi s izazovima u životu i poslu. Vidi se da moramo poboljšati pamćenje, a Cistanche deserticola može značajno poboljšati pamćenje, jer i Cistanche deserticola može regulisati ravnotežu neurotransmitera, kao što je povećanje nivoa acetilholina i faktora rasta. Ove supstance su veoma važne za pamćenje i učenje. Osim toga, meso također može poboljšati protok krvi i promovirati isporuku kisika, što može osigurati da mozak dobije dovoljno hranjivih tvari i energije, čime se poboljšava vitalnost i izdržljivost mozga.

Kliknite saznajte načine za poboljšanje funkcije mozga

Testna snaga je procijenjena kao snaga veća ili jednaka 0.90 za uzorke veličine n veće od ili jednako 42 i n veće od ili jednako 38, respektivno. Budući da se testna snaga monotono povećava s veličinom uzorka, Günther et al. (2018) je odlučio da testira 45 učesnika za sve svoje eksperimente.

Usvojili smo ovu odluku, postavljajući našu planiranu veličinu uzorka tonu=45 za sve eksperimente.

U Eksperimentu 1, podaci su prikupljeni od 46 učesnika koji govore njemački maternji jezik (jedan više nego što je potrebno zbog proceduralnih problema), 36 žena i 10 muškaraca, 39 dešnjaka, magistarske dobi=22.3 godine, SDA {{9} }.47 godina.

Prvobitno smo testirali 52 učesnika, ali su podaci od dva dodatna učesnika isključeni zbog tehničkih problema, a podaci od četiri dodatna učesnika su isključeni zbog visoke stope grešaka (< 90% correct in at least one experimental condition; Lachmair et al., 2011). 

Učesnici u svim eksperimentima prijavljenim ovdje su dobili ili novac (po stopi od 8 po satu za aktivne dijelove studije) ili kredit za kurs za svoje učešće. Nijedan pojedinac nije učestvovao u više od jednog od eksperimenata ili studija ocjenjivanja navedenih u ovom članku.

Materijali i procedure

Učesnici su provodili početnu fazu učenja i fazu sna uveče kod kuće, nakon čega je slijedila faza ponavljanja, faza testiranja i zadatak eksplicitnog prosuđivanja u jednoj laboratorijskoj sesiji sljedećeg jutra.

Faza učenja Učesnici su naučili osam njemačkih pseudoriječi koje su već korištene u Güntheret al. (2018) kao i Günther et al. (2020). Svaka riječ bila je ugrađena u jedan od osam tekstova (između 376 i 520 riječi), koji se pojavljuju između pet i devet puta. S obzirom na dužinu tekstova, broj od osam predmeta za učenje održava težinu faze učenja na nivou kojim se može upravljati.

Tekstovi su opisivali (pomalo distopijsko, futurističko) okruženje, prije nego što su uveli jednu od novih riječi koja se odnosi na novi koncept unutar ovog okruženja.

Četiri teksta uvela su koncepte koji se odnose na gore (kao što je umjetno sunce), a četiri su uvela koncepte koji se odnose na dolje (kao što je podzemni grad). Primjeri ovih tekstova dati su u Dodatnom materijalu A.

Ovaj materijal za učenje je potvrđen u web studiji ocjenjivanja sa 50 učesnika koji govore njemački maternji jezik (37 žena, 12 muškaraca, 1 nije naveden; magistratura=27, 74 godine, SDA=8, 40 godina).

Nove riječi koje su uvedene kao oznake za nove koncepte koji se odnose na gore ispravno su ocijenjene kao da su povezane naviše između 70 i 88% učesnika, a kao da su povezane naniže kada se opisuju koncepti vezani naniže za između 80 i 86 % učesnika (svi značajno različiti od 50%, p < 0,007). U stvarnom eksperimentu, četiri nove riječi korištene su u tekstovima koji opisuju koncepte romana koji se odnose na gore, a ostale četiri za koncepte romana koji se odnose na dolje.

Za 22 od 46 učesnika, ovaj raspored između novih riječi i teksta je obrnut. U prvoj fazi učenja putem interneta (između 20 i 22 sata), učesnici su dobili instrukcije da pažljivo pročitaju tekstove 12 sati prije početka laboratorijske sesije.

Tekstovi su predstavljeni slučajnim redoslijedom, a učesnici su mogli preći na sljedeći tekst po svom izboru. Svi web-bazirani dijelovi studije programirani su pomoću jsPsych-a (deLeeuw, 2015).

Zabilježeno je vrijeme početka i završetka faze učenja, kao i vrijeme prezentacije svakog teksta. Na kraju faze učenja, učesnici su generirali individualizirani kod kako bi potvrdili svoje učešće.

Faza spavanja Učesnicima je naloženo da spavaju između faze učenja i laboratorijske sesije sljedećeg jutra i da se uključe u što je moguće manje aktivnosti osim spavanja, posebno bez drugih aktivnosti učenja. Učesnici su prijavili trajanje sna između 4 h 15 min i 9 h 30 min.

Faza ponavljanja U laboratorijskoj sesiji koja je počela između 8 i 10 sati, prvo se provjeravalo da li su i kada sudionici izvršili fazu učenja, tražeći od njih da dostave svoj individualizirani kod i provjeravanjem da li su završili fazu učenja u razumnom roku. Učesnici zatim čitaju svoje tekstove faze učenja drugi put.

Testna faza Faza ispitivanja bila je identična Günther et al. (2018) i Öttl et al. (2017). Učesnici su sedeli ispred kompjuterskog monitora i vertikalno postavljene kompjuterske tastature sa posebnim preklopom sa četiri dugmeta (dva dugmeta u sredini, jedno iznad drugog, jedno gornje i jedno donje dugme).

Učesnici su započinjali svako ispitivanje pritiskom na dva srednja dugmeta na tastaturi.

Polovina učesnika dobila je instrukcije da dominantnom rukom pritisne gornje srednje dugme, a pola donje srednje dugme. Kada su oba dugmeta pritisnuta istovremeno, pojavio se prazan ekran u trajanju od 1000 ms, praćen crnim fiksirajućim krstom u sredini ekrana tokom 750 ms. Zatim je jedna od osam novih riječi predstavljena u sredini ekrana u jednoj od četiri boje fonta (plava, crvena, narandžasta ili zelena).

Učesnicima je naloženo da reaguju pokretom prema gore (otpusti gornje srednje dugme i istom rukom pritisnu gornje dugme) za dve boje i pokretom prema dole za druge dve (Lachmair et al., 2011, vidi i Dudschig et al. , 2014a, b).

Dodjela smjera odgovora bojama bila je protuteža među učesnicima. Vrijeme odziva se mjeri kao vrijeme do otpuštanja jednog od srednjih gumba (Lachmair et al., 2011).1 Riječ je nestala kada je jedno od središnjih tipki otpušteno, ili nakon fiksnog trajanja od 1500 ms. Učesnici su dobili povratnu informaciju ako su njihovi odgovori bili netačni ili suviše spori.

Svaki od osam eksperimentalnih blokova sastojao se od 32 pokušaja (8 novih riječi, sve predstavljene u svakoj od 4 boje). Prije stvarne faze testiranja, učesnici su završili blok vježbanja od 16 pokušaja, u kojima su dva različita niza slova (XXXX i YYYY) su predstavljeni učesnicima dva puta u svakoj boji fonta. Testna faza je implementirana u Psychtoolbox za Matlab (Brainard, 1997).

Zadatak eksplicitnog prosuđivanja U zadatku eksplicitnog prosuđivanja neposredno nakon faze testiranja, sudionici su za svaku novu riječ naveli da li je povezuju sa lokacijom naviše ili naniže (kao u Günther et al., 2018).

Rezultati

Svi podaci i skripte za analizu (kao i eksperimentalni materijal) za ovo i sve eksperimente dostupni su nahttps://osf.io/vxrhn.

Testna faza

Probe greške (2,9 %) i prebrza ispitivanja (RT < 100 ms, 2 pokušaja) isključeni su iz analize (Lachmair et al., 2011). Srednja vremena odziva prema kontekstu učenja i smjeru odgovora prikazani su na slici 1.

Koristili smo linearne modele mješovitog efekta da analiziramo log-transformirana vremena reakcije (Baayen i Milin, 2010), koristeći R pakete lme4 (Bates et al., 2015) i lmerTest (Kuznetsova et al., 2017).

Prvo smo procijenili osnovni model koji uključuje fiksne efekte za kontekst učenja i smjer odgovora, nasumične presretanja i za učesnike i za stavke i nasumične nagibe za kontekst učenja i smjer odgovora za sudionike i stavke.2 Dodatno uključuje interakciju fiksnog efekta između konteksta učenja i smjera odgovora (odgovarajući na hipotetski efekat podudarnosti akcije) nije poboljšao model, kao što je naznačeno u poređenju modela putem testa omjera vjerovatnoće (휒2(1)=1.78, p=0.183).

Koristeći BIC aproksimaciju BF{{0}} exp(BIC(H1) − BIC(H0)∕2) (Wagenmakers, 2007.), dobili smo Bayesov faktor BF=0.0227 za ovo poređenje , što ukazuje da su podaci oko 44 puta vjerovatniji ispod osnovnog modela (snažni dokazi u korist osnovnog/nultog modela; Kass & Raftery, 1995.).

Isti obrazac se pojavio kada se analiza ograničila na stavke za koje su učesnici dali tačan odgovor u zadatku eksplicitnog prosuđivanja. Parametri modela za model uključujući termin interakcije prikazani su u tabeli 1.

Zadatak eksplicitnog prosuđivanja

Odgovori učesnika prema kontekstu učenja prikazani su na sl. 1. Generalizirani linearni mješoviti model efekta procijenjen je za udio odgovora "nagore", koji sadrži samo presretanje i nasumične presretanja, kao i nasumične nagibe za kontekst učenja za učesnike i predmete.

Model koji je dodatno sadržavao fiksni efekat za kontekst učenja predvidio je odgovore učesnika znatno bolje od ovog osnovnog modela (휒2(1)=16.71,p < 0.001, 훽 {{6} } −3.49, z=−6.33). Kao što se može videti na slici 1, oba uslova su značajno odstupila od verovatnoće nagađanja u očekivanom pravcu.

Diskusija

U skladu sa rezultatima Günther et al. (2018), primijetili smo da nema efekta podudarnosti radnje za riječi naučene isključivo iz jezika iako su sudionici mogli naznačiti implicirane lokacije riječi kada su to eksplicitno zamoljeni. Ovaj rezultat je iznenađujući pod pretpostavkom da bi spavanje između faze učenja i faze testiranja trebalo dovesti do konsolidacije pamćenja.

Međutim, učesnici u ovoj studiji su u principu mogli u velikoj mjeri zanemariti materijal za učenje koji im je predstavljen uveče i samo čitati tokom faze ponavljanja kako bi proizveli rezultate uočene u zadatku eksplicitnog prosuđivanja. Ovo ostavlja otvorenu mogućnost da nije došlo do konsolidacije tokom spavanja. Ovaj problem smo pozabavili u eksperimentu 2.

Eksperiment 2

Eksperiment 2 bio je modificirana verzija Eksperimenta 1: s jedne strane, faze učenja sada su uključivale kontrolna pitanja o naučenim konceptima na koja su učesnici morali tačno odgovoriti da bi završili fazu učenja. S druge strane, sada smo uključili drugu fazu učenja dva dana prije faze testiranja, tako da su učesnici imali više iskustva sa konceptima i više mogućnosti za konsolidaciju pamćenja

Metoda

Učesnici

Podaci su prikupljeni od 45 učesnika koji govore njemački maternji jezik, 38 žena i 7 muškaraca, svi dešnjaci, MA uzrasta=22,2 godine, SDA=3,58 godina. Podaci od jednog dodatnog učesnika isključeni su zbog tehničkih grešaka, a podaci od šest dodatnih učesnika zbog visoke stope grešaka.

Materijali i procedure

Materijal, faza spavanja, faza ponavljanja, faza testiranja i zadatak eksplicitnog prosuđivanja bili su identični eksperimentu 1. Međutim, u eksperimentu 2 koristili smo proširenu fazu učenja. Prvo, učesnici su sada izvodili fazu učenja dan prije laboratorijske sesije i dan prije toga, što je rezultiralo dvije identične faze učenja. Drugo, sada smo uključili kontrolna pitanja u fazi učenja.

Nakon što su pročitali svih osam tekstova nasumičnim redoslijedom (koji su bili identični Eksperimentu 1), sudionicima su prezentovana kontrolna pitanja-zatvore poput "Vještačko sunce koje je fiksirano na kupoli iznad grada zove se [ ]", gde su morali da popune novu reč etikete naučene ranije. Osam različitih pitanja predstavljeno je slučajnim redoslijedom. Učesnici su dobili povratne informacije za svoje odgovore.

Ukoliko svi njihovi odgovori nisu bili tačni, učesnicima su ponovo predstavljeni svi tekstovi za učenje, nakon čega su slijedila sva kontrolna pitanja. Ovo se ponavljalo dok svi odgovori nisu bili tačni.3 Provjerili smo da učesnici nisu napustili faze učenja prije nego što su ih testirali u laboratorijskim sesijama.

Rezultati

Testna faza

Ispitivanja greške (2,3 %) su isključena iz analize. Nije bilo pokušaja sa vremenom odziva ispod 100 ms. Srednja vremena odziva prema kontekstu učenja i smjeru odgovora prikazani su na slici 2.

Izvršili smo istu analizu mješovitog modela kao što je opisano u Eksperimentu 1. Model koji uključuje interakciju između konteksta učenja i smjera odgovora nije pokazao značajno bolji učinak u objašnjavanju podataka od modela bez njega (휒2(1)=3.34 , p=0.067). Dobili smo BIC-aproksimirani Bayesov faktor BF=0.0503, što ukazuje da su podaci oko 20 puta vjerovatniji prema osnovnom modelu (pozitivni dokazi u korist osnovnog modela). Parametri modela za ovaj model prikazani su u tabeli 1.

Pošto je p-vrijednost ove analize bila prilično blizu 0.05, izvršili smo dodatnu rezervnu analizu prije nego što smo preskočili do zaključaka o odsustvu efekta kongruencije.

U tu svrhu dodatno smo sproveli alternativnu jednofaktorsku analizu u kojoj su dva eksperimentalna faktora spojena u jedan faktor "kongruentnost" (uvjet gore i dolje su kongruentni uvjeti, a druga dva su nekongruentni). U mješovitoj modelskoj analizi (sa modelom koji uključuje slučajne presjeke i nasumične nagibe za podudarnost za oba učesnika i stavke), uključujući fiksni efekat za kongruentnost nije značajno poboljšao model (휒2(1)=1.49, p { {8}}.222).

Opet, za obje vrste analize koje su ovdje predstavljene, isti obrazac se pojavio kada se analiza ograničila na stavke za koje su učesnici dali tačan odgovor u zadatku eksplicitnog prosuđivanja.

Zadatak eksplicitnog prosuđivanja

Odgovori učesnika prema kontekstu učenja prikazani su na sl. 2. Koristili smo isti osnovni GLMEM kao u prethodnoj studiji, koji je sadržavao samo presretanje i nasumične presretanja, kao i nasumične nagibe za kontekst učenja za učesnike i predmete, da predvidimo udio odgovora "naviše".

Model koji je dodatno sadržavao fiksni efekat za kontekst učenja predvidio je odgovore učesnika znatno bolje od ovog osnovnog modela (휒2(1)=32.63,p < 0.001, 훽 {{6} } −9.93, z=−3.97). Opet, oba uslova značajno odstupaju od vjerovatnoće pogađanja u očekivanom smjeru (vidi sliku 2).

Diskusija

U ova prva dva eksperimenta nismo uočili efekte automatske podudarnosti radnji za riječi naučene isključivo iz jezika iako su sudionici mogli naznačiti implicirane lokacije riječi kada su to eksplicitno zamoljeni (u skladu s Günther et al., 2018).

Ovo je bio slučaj iako su učesnici imali daleko više iskustva sa novim rečima u poređenju sa ovim prethodnim studijama – koristili smo znatno proširene faze učenja, gde su nove reči opisivale koncepte koji su centralni za razumne, koherentne tekstove koje su učesnici čitali dvaput – i iako je povezanost između iskustvenih tragovi bi se mogli konsolidovati u pamćenju tokom spavanja (Walker & Stickgold, 2006).

Naravno, može se tvrditi da su učesnici još uvijek imali relativno malo iskustva s ovim riječima i stoga nisu automatski pristupili njihovom značenju tokom čitanja.

Učesnici također nikada nisu naišli na nove riječi izvan konteksta njihovog učenja, koji su jasno opisivali specifične vertikalne lokacije. Stoga nikada nisu morali koristiti riječi kao tragove za pronalaženje bilo kakve senzomotorne informacije, što je rezultiralo slabim asocijativnim vezama. Osim toga, sudionici nikada nisu aktivno koristili ove nove riječi u komunikaciji i nikada ih nisu sreli izvan vještačkog laboratorijskog okruženja.

Oni bi ih stoga mogli percipirati kao očigledno vještački eksperimentalni materijal bez značaja za stvarni svijet, a ne smatrati ih stvarnim leksikonskim zapisima.

For more information:1950477648nn@gmail.com