Limitele procesării automate senzorio-motorii în timpul procesării textului: investigații cu experiență lingvistică repetată, consolidarea memoriei în timpul somnului și contexte bogate de învățare lingvistică Partea a 2-a

Metodă

Participanții

Mărimea eșantionului pentru experimentul actual a fost determinată în urma analizei puterii de către Günther și colab. (2018), pe baza dimensiunilor efectului efectelor de congruență acțiune observate de Lachmair et al. (2011) și Öttl și colab. (2017).

În primul rând, o memorie bună ne poate îmbunătăți eficiența muncii. Fie că este vorba despre abilități, experiență la locul de muncă sau cunoștințele pe care le-am învățat, toate trebuie să fie memorate înainte de a putea fi stăpânite și utilizate cu adevărat. Prin urmare, a avea o memorie bună ne poate ajuta să ne încheiem munca mai rapid și mai eficient și să ne îmbunătățim eficiența muncii.

În al doilea rând, o memorie bună ne poate îmbunătăți și capacitatea de învățare. În procesul de învățare, trebuie să stăpânim o cantitate mare de cunoștințe și abilități, care pot fi stăpânite doar prin memorie. Dacă memoria noastră nu este bună, va fi dificil să învățăm și să absorbim noi cunoștințe rapid și eficient. Dimpotrivă, a avea o memorie bună ne poate ajuta să învățăm mai repede și mai bine și să ne îmbunătățim performanța academică.

În plus, o memorie bună ne poate îmbunătăți și abilitățile de comunicare. În comunicare, dacă putem folosi în mod corespunzător cunoștințele și abilitățile pe care le-am stăpânit, ne vom putea exprima gândurile și opiniile cu mai multă încredere și mai fluent. A avea o memorie bună ne poate ajuta să stăpânim mai bine aceste cunoștințe și abilități și să ne îmbunătățim abilitățile de comunicare.

În sfârșit, o memorie bună promovează și creșterea personală și îmbunătățește calitatea vieții. Dacă putem juca din plin memoria noastră, nu numai că vom putea stăpâni mai bine cunoștințele și abilitățile, ci și să înțelegem mai bine sensul și valoarea vieții, să promovăm creșterea personală și să îmbunătățim calitatea vieții.

Pe scurt, există o legătură strânsă între performanța umană și memorie. A avea o memorie bună poate aduce multe efecte și beneficii, iar prin practică continuă și exerciții fizice, ne putem îmbunătăți memoria și face față mai bine provocărilor din viață și din muncă. Se poate observa că trebuie să îmbunătățim memoria, iar Cistanche deserticola poate îmbunătăți semnificativ memoria, deoarece Cistanche deserticola poate regla și echilibrul neurotransmițătorilor, cum ar fi creșterea nivelului de acetilcolină și a factorilor de creștere. Aceste substanțe sunt foarte importante pentru memorie și învățare. În plus, carnea poate, de asemenea, să îmbunătățească fluxul sanguin și să promoveze livrarea de oxigen, ceea ce poate asigura că creierul primește suficiente nutrienți și energie, îmbunătățind astfel vitalitatea și rezistența creierului.

Faceți clic pe cunoașteți modalități de îmbunătățire a funcției creierului

Puterea de testare a fost estimată ca putere Mai mare sau egală cu 0,90 pentru dimensiunile eșantionului de n Mai mare sau egală cu 42 și, respectiv, n Mai mare sau egală cu 38. Deoarece puterea testului crește monoton cu dimensiunea eșantionului, Günther și colab. (2018) au decis să testeze 45 de participanți pentru toate experimentele lor.

Am adoptat această decizie, setând dimensiunea eșantionului planificată=45 pentru toate experimentele.

În Experimentul 1, au fost colectate date de la 46 de participanți vorbitori nativi de limbă germană (unul mai mult decât este necesar din cauza problemelor de procedură), 36 de femei și 10 de bărbați, 39 de dreptaci, MAge=22.3 ani, SDAge {{9} }.47 ani.

Am testat inițial 52 de participanți, dar datele de la doi participanți suplimentari au fost excluse din cauza unor probleme tehnice, iar datele de la patru participanți suplimentari au fost excluse din cauza ratelor ridicate de eroare (< 90% correct in at least one experimental condition; Lachmair et al., 2011). 

Participanții la toate experimentele raportate aici au primit fie bani (la o rată de 8 pe oră pentru părțile active ale studiului), fie credit de curs pentru participarea lor. Nicio persoană nu a participat la mai mult de unul dintre experimentele sau studiile de evaluare raportate în acest articol.

Materiale și proceduri

Participanții au efectuat faza inițială de învățare și faza de somn seara acasă, urmată de faza de repetiție, faza de testare și sarcina de judecată explicită într-o singură ședință de laborator în dimineața următoare.

Faza de învățare Participanții au învățat opt ​​pseudocuvinte germane deja folosite în Güntheret al. (2018), precum și Günther et al. (2020). Fiecare cuvânt a fost încorporat într-unul dintre cele opt texte (între 376 și 520 de cuvinte), care apar între cinci și nouă ori. Având în vedere lungimea textelor, numărul de opt itemi de învățare menține dificultatea fazei de învățare la un nivel gestionabil.

Textele descriu un cadru (puțin distopic, futurist), înainte de a introduce unul dintre cuvintele noi care se referă la un concept inedit în acest cadru.

Patru dintre texte au introdus concepte legate de sus (cum ar fi un soare artificial), iar patru au introdus concepte legate de jos (cum ar fi un oraș subteran). Exemple ale acestor texte sunt oferite în Materialul suplimentar A.

Acest material de învățare a fost validat într-un studiu de evaluare bazat pe web cu 50 de participanți vorbitori nativi de limba germană (37 de femei, 12 de bărbați, 1 nespecificat; MAge=27.74 ani, SDAge=8.40 ani).

Cuvintele noi introduse ca etichete pentru concepte noi legate de sus au fost corect apreciate ca fiind legate în sus de între 70 și 88% dintre participanți și ca legate în jos atunci când descriu concepte legate de jos de între 80 și 86 % dintre participanți (toți semnificativ diferiți de 50%, p < 0,007). În experimentul actual, patru dintre cuvintele noi au fost folosite în textele care descriu concepte noi legate în sus, iar celelalte patru pentru conceptele noi legate în jos.

Pentru 22 din cei 46 de participanți, această atribuire între cuvinte noi și text a fost inversată. În prima fază de învățare bazată pe web (între orele 20:00 și 22:00), participanții au fost instruiți să citească cu atenție textele cu 12 ore înainte de începerea sesiunii lor de laborator.

Textele au fost prezentate în ordine aleatorie, iar participanții au putut trece la următorul text la alegerea lor. Toate părțile web ale studiului au fost programate folosind jsPsych (deLeeuw, 2015).

Au fost înregistrate ora de începere și de sfârșit a fazei de învățare, precum și ora de prezentare a fiecărui text. La sfârșitul fazei de învățare, participanții au generat un cod individualizat pentru a-și confirma participarea.

Faza de somn Participanții au fost instruiți să doarmă între faza de învățare și sesiunea de laborator din dimineața următoare și să se angajeze în cât mai puține activități posibil în afară de somn, în special fără alte activități de învățare. Participanții au raportat durate de somn între 4 h 15 min și 9 h 30 min.

Faza de repetare În sesiunea de laborator care a început între orele 8:00 și 10:00, inițial a fost verificat dacă și când participanții au efectuat faza de învățare, cerându-le să furnizeze codul lor individualizat și verificând dacă au finalizat faza de învățare într-un interval de timp rezonabil. Participanții citesc apoi textele fazei de învățare a doua oară.

Faza de testare Faza de testare a fost identică cu Günther et al. (2018) și Öttl și colab. (2017). Participanții au fost așezați în fața unui monitor de computer și a unei tastaturi de computer montată vertical, cu o suprapunere specială cu patru butoane (două butoane în mijloc, unul deasupra celuilalt, un buton superior și unul inferior).

Participanții au început fiecare probă apăsând pe cele două butoane din mijloc ale tastaturii.

Jumătate dintre participanți au fost instruiți să apese butonul din mijloc sus cu mâna lor dominantă și jumătate pe butonul din mijloc inferior. Când ambele butoane au fost apăsate în același timp, a apărut un ecran gol timp de 1000 ms, urmat de o cruce neagră de fixare în centrul ecranului timp de 750 ms. Apoi, unul dintre cele opt cuvinte noi a fost prezentat în centrul ecranului într-una dintre culorile de patru fonturi (albastru, roșu, portocaliu sau verde).

Participanții au fost instruiți să reacționeze cu o mișcare în sus (eliberați butonul din mijloc superior și apăsați butonul superior cu aceeași mână) pentru două dintre culori și o mișcare în jos pentru celelalte două (Lachmair et al., 2011, vezi și Dudschig și colab. , 2014a, b).

Atribuirea direcțiilor de răspuns la culori a fost contrabalansată între participanți. Timpul de răspuns este măsurat ca timpul până la eliberarea unuia dintre butoanele din mijloc (Lachmair et al., 2011).1 Cuvântul a dispărut când unul dintre butoanele din mijloc a fost eliberat sau după o durată fixă ​​de 1500 ms. Participanții au primit feedback dacă răspunsurile lor au fost incorecte sau prea lente.

Fiecare dintre cele opt blocuri experimentale a constat din 32 de încercări (8 cuvinte noi, toate prezentate în fiecare dintre cele 4 culori). Înainte de faza de testare propriu-zisă, participanții au finalizat un bloc de practică de 16 încercări, în care două șiruri de litere diferite (XXXX și YYYY) au fost prezentate participanților de două ori în fiecare culoare de font. Faza de testare a fost implementată înPsychtoolbox pentru Matlab (Brainard, 1997).

Sarcina de judecată explicită În sarcina de judecată explicită imediat următoare fazei de testare, participanții au indicat pentru fiecare cuvânt nou dacă l-au asociat cu o locație în sus sau în jos (ca în Günther et al., 2018).

Rezultate

Toate datele și scripturile de analiză (precum și materialul experimental) pentru acest experiment și pentru toate experimentele sunt disponibile lahttps://osf.io/vxrhn.

Faza de testare

Încercările cu erori (2,9 %) și încercările excesiv de rapide (RT < 100 ms, 2 încercări) au fost excluse din analiză (Lachmair et al., 2011). Timpii medii de răspuns în funcție de contextul de învățare și direcția de răspuns sunt afișați în Fig. 1.

Am folosit modele liniare cu efecte mixte pentru a analiza timpii de reacție transformați în log (Baayen și Milin, 2010), folosind pachetele R lme4 (Bates și colab., 2015) și lmerTest (Kuznetsova și colab., 2017).

Am estimat mai întâi un model de bază care include efecte fixe pentru contextul de învățare și direcția răspunsului, interceptări aleatorii atât pentru participanți, cât și pentru itemi și pante aleatorii pentru contextul de învățare și direcția răspunsului atât pentru participanți, cât și pentru itemi. la efectul acțiune-congruență ipotetizat) nu a îmbunătățit modelul, așa cum este indicat într-o comparație de model prin testul raportului de probabilitate (휒2(1)=1.78, p=0.183).

Folosind aproximarea BIC BF{{0}} exp(BIC(H1) − BIC(H0)∕2) (Wagenmakers, 2007), am obținut un factor Bayes de BF=0.0227 pentru această comparație , indicând faptul că datele sunt de aproximativ 44 de ori mai probabile sub modelul de referință (dovezi puternice în favoarea modelului de referință/nul; Kass & Raftery, 1995).

Același model a apărut atunci când a restricționat analiza la itemii pentru care participanții au dat răspunsul corect în sarcina de judecată explicită. Parametrii modelului pentru model, inclusiv termenul de interacțiune, sunt raportați în Tabelul 1.

Sarcina de judecată explicită

Răspunsurile participanților în funcție de contextul de învățare sunt prezentate în Fig. 1. A fost estimat un model cu efect mixt liniar generalizat pentru proporția de răspunsuri „în sus”, care conține doar o interceptare și interceptări aleatoare, precum și pante aleatorii pentru contextul de învățare atât pentru participanți, cât și pentru itemi.

Un model care conținea în plus un efect fix pentru contextul de învățare a prezis răspunsurile participanților mult mai bine decât acest model de bază (휒2(1)=16.71,p <0.001, 훽 {{6} } −3,49, z=−6,33). După cum se poate vedea în Fig. 1, ambele condiții au deviat semnificativ de la probabilitatea de ghicire în direcția așteptată.

Discuţie

În conformitate cu rezultatele lui Günther et al. (2018), nu am observat niciun efect de congruență acțiune pentru cuvintele învățate pur din limbă, chiar dacă participanții au putut să indice locațiile implicite ale cuvintelor atunci când li sa cerut în mod explicit să facă acest lucru. Acest rezultat este surprinzător în ipoteza că somnul dintre faza de învățare și faza de testare ar trebui să conducă la consolidarea memoriei.

Cu toate acestea, participanții la acest studiu, în principiu, ar putea ignora în mare măsură materialul de învățare care le-a fost prezentat seara și să le citească doar în timpul fazei de repetiție pentru a produce rezultatele observate în sarcina de judecată explicită. Acest lucru lasă deschisă posibilitatea ca în timpul somnului să nu aibă loc nicio consolidare. Am abordat această problemă în Experimentul 2.

Experimentul 2

Experimentul 2 a fost o versiune modificată a Experimentului 1: pe de o parte, fazele de învățare au inclus acum întrebări de control despre conceptele învățate la care participanții trebuiau să răspundă corect pentru a finaliza faza de învățare. Pe de altă parte, am inclus acum o a doua fază de învățare. cu zile înainte de faza de testare, astfel încât participanții să aibă mai multă experiență cu conceptele și mai multe oportunități de consolidare a memoriei

Metodă

Participanții

Datele au fost colectate de la 45 de participanți vorbitori nativi de limbă germană, 38 de femei și 7 bărbați, toți dreptaci, MAge=22,2 ani, SDAge=3,58 ani. Datele de la un participant suplimentar au fost excluse din cauza erorilor tehnice, iar datele de la șase participanți suplimentari din cauza ratelor ridicate de eroare.

Materiale și proceduri

Materialul, faza de somn, faza de repetiție, faza de testare și sarcina de judecată explicită au fost identice cu Experimentul 1. Cu toate acestea, în Experimentul 2, am folosit o fază extinsă de învățare. În primul rând, participanții au efectuat acum faza de învățare cu o zi înainte de sesiunea de laborator și, de asemenea, cu o zi înainte de aceasta, rezultând două faze de învățare identice. În al doilea rând, acum am inclus întrebări de control în faza de învățare.

După ce au citit toate cele opt texte în ordine aleatorie (care au fost identice cu Experimentul 1), participanților li s-au prezentat întrebări de control, cum ar fi „Soarele artificial care este fixat pe o cupolă deasupra unui oraș se numește [ ]”, unde au trebuit să completeze cuvântul inedit. etichete învățate înainte. Cele opt întrebări diferite au fost prezentate în ordine aleatorie. Participanții au primit feedback pentru răspunsurile lor.

Dacă nu toate răspunsurile lor au fost corecte, participanților li s-au prezentat din nou toate textele de învățare, urmate de toate întrebările de control. Acest lucru a fost repetat până când toate răspunsurile au fost corecte.3 Am verificat că participanții nu au părăsit fazele de învățare înainte de a le testa în sesiunile de laborator.

Rezultate

Faza de testare

Încercările cu erori (2,3%) au fost excluse din analiză. Nu au existat încercări cu timpi de răspuns mai mici de 100 ms. Timpii medii de răspuns în funcție de contextul de învățare și direcția de răspuns sunt afișați în Fig. 2.

Am efectuat aceeași analiză de model mixt ca cea descrisă în Experimentul 1. Modelul care include o interacțiune între contextul de învățare și direcția răspunsului nu a avut rezultate semnificativ mai bune în explicarea datelor decât modelul fără ele (휒2(1)=3.34 , p=0.067). Am obținut un factor Bayes BIC-aproximat de BF=0.0503, ceea ce indică faptul că datele sunt de aproximativ 20 de ori mai probabile conform modelului de bază (dovezi pozitive în favoarea modelului de bază). Parametrii modelului pentru acest model sunt raportați în Tabelul 1.

Deoarece valoarea p a acestei analize a fost destul de apropiată de 0.05, am efectuat o analiză suplimentară de rezervă înainte de a trece la concluzii despre absența unui efect de congruență.

În acest scop, am efectuat în plus o analiză alternativă unifactorială în care cei doi factori experimentali au fost îmbinați într-un singur factor „congruență” (condiția sus și în jos fiind condițiile congruente, ceilalți doi fiind cei incongruenți). În analiza modelului mixt (cu modelul incluzând intercepte aleatoare și pante aleatorii pentru congruență atât pentru participanți, cât și pentru elemente), inclusiv un efect fix pentru congruență nu a îmbunătățit semnificativ modelul (휒2(1)=1.49, p { {8}}.222).

Din nou, pentru ambele tipuri de analiză prezentate aici, același model a apărut atunci când a restricționat analiza la itemi pentru care participanții au dat răspunsul corect în sarcina de judecată explicită.

Sarcina de judecată explicită

Răspunsurile participanților în funcție de contextul de învățare sunt prezentate în Fig. 2. Am folosit aceeași bază GLMEM ca și în studiul anterior, care conține doar o interceptare și interceptări aleatoare, precum și pante aleatorii pentru contextul de învățare atât pentru participanți, cât și pentru itemi, pentru a prezice proporția răspunsurilor „în sus”.

Un model care conținea în plus un efect fix pentru contextul de învățare a prezis răspunsurile participanților semnificativ mai bine decât acest model de referință (휒2(1)=32.63,p <0.001, 훽 {{6} } −9,93, z=−3,97). Din nou, ambele condiții au deviat semnificativ de la probabilitatea de ghicire în direcția așteptată (vezi Fig. 2).

Discuţie

În aceste primele două experimente, nu am observat efecte de congruență a acțiunii automate pentru cuvintele învățate pur din limbaj, chiar dacă participanții au fost capabili să indice locațiile implicite ale cuvintelor atunci când li sa cerut în mod explicit să facă acest lucru (în conformitate cu Günther et al., 2018).

În mod remarcabil, acesta a fost cazul, deși participanții aveau mult mai multă experiență cu cuvintele noi în comparație cu aceste studii anterioare - am folosit faze de învățare substanțial extinse, în care cuvintele noi descriau concepte centrale pentru textele sensibile și coerente pe care participanții le citesc de două ori - și chiar dacă asocierea dintre experiența urmele ar putea fi consolidate în memorie în timpul somnului (Walker & Stickgold, 2006).

Desigur, se poate argumenta că participanții aveau încă relativ puțină experiență cu aceste cuvinte și, prin urmare, nu au accesat automat sensul lor în timpul lecturii.

De asemenea, participanții nu au întâlnit cuvinte noi în afara contextelor lor de învățare, care descriu în mod clar locații verticale specifice. Prin urmare, ei nu au fost niciodată nevoiți să folosească cuvintele ca indicii de regăsire pentru orice informație senzoriomotorie, rezultând legături asociative slabe. În plus, participanții nu au folosit niciodată în mod activ aceste cuvinte noi în comunicare și nu le-au întâlnit niciodată în afara unui laborator artificial.

Ei ar putea astfel să le perceapă ca un material experimental în mod evident artificial, fără relevanță pentru lumea reală, și să nu le considere intrări de lexicon real.

For more information:1950477648nn@gmail.com