Повезивање унутаробјекта и екстраобјекта меморије у раном развоју, 3. део

Резултати и дискусија

Три {{0}}годишњака су искључена због кварова на рачунару, а још једно 5-годишњака је искључено јер није извршило задатак. Пошто су деца и одрасли давали одговоре на различите начине (екран осетљив на додир и тастатура, респективно), нисмо могли да анализирамо времена одговора, али смо искључили појединачна испитивања са веома брзим (тј. < 200 мс) одговорима из свих анализа јер су вероватно били ненамерни . Проценат искључених испитивања био је 1,3% код 5-годишњака, ,2% код 8-годишњака и 0% код одраслих.

Дечје реакције и памћење су уско повезани. Добра брзина реакције може помоћи детету да обради информације и боље учи, док снажно памћење може помоћи детету да боље запамти и примени оно што је научило.

Дете које може лако да процени ствари и брзо реагује биће успешније у учењу. Ова деца могу ефикасно да обрађују велике количине информација и брзо реагују када је то потребно. Деца развијају самоуверен став и боље раде када се од њих тражи да брзо реагују у свим аспектима школе и живота. Поред тога, њихове брзе реакције ће им такође омогућити бољу координацију руку и очију и више моторичких вештина како би задовољили потребе њиховог здравог раста.

С друге стране, јако памћење је такође веома важно. Количина информација које деца треба да запамте је огромна, укључујући задатке као што су лекције и домаћи задаци у школи. Ако дете нема добро памћење, вероватно ће имати проблема са школским задацима и домаћим задацима. Ако деца забораве шта треба да раде, или забораве шта је наставник учио на часу, наићи ће на слепе тачке и пропусте у учењу.

На срећу, можемо помоћи деци да побољшају своје рефлексе и памћење кроз вежбе и тренинге. На пример, можемо да укључимо децу у изазовне активности као што су игре са меморијским картицама, сликање, музика итд. да бисмо им помогли да оптимизују своје памћење и брзину реакције. Такође можемо подстаћи децу да се више баве активностима на отвореном и спортом како би побољшали своју физичку спремност.

У процесу родитељства треба да подстичемо децу да стално покушавају нове ствари и активно учествују у разним активностима у школском и породичном животу како би имала више могућности за вежбање. Морамо дати деци позитиван подстицај и подршку како би се самоуверено суочавала са разним изазовима у животу како би се њихова брзина реакције и способност памћења брзо побољшала. Види се да треба побољшати своје памћење. Цистанцхе десертицола може значајно побољшати памћење јер је цистанцхе десертицола традиционални кинески медицински материјал са многим јединственим ефектима, од којих је једно побољшање памћења. Ефикасност млевеног меса потиче од различитих активних састојака које садржи, укључујући киселину, полисахариде, флавоноиде, итд. Ови састојци могу да унапреде здравље мозга на различите начине.

Кликните на суплементе да бисте побољшали памћење

Након што смо искључили појединачна испитивања, искључили смо све податке од учесника који нису имали добре резултате у оба фазама теста учења и учења, јер би било тешко закључити о сметњи или везивању меморије код учесника који нису разумели задатак или нису плаћали пажња. Конкретно, за сваког учесника смо урадили два једнострана биномна теста. Први тест је комбиновао сва испитивања из блокова 2–4 фазе учења скупа А са јединственим огледима из блокова 2–4 фазе учења скупа Б. Искључили смо први блок ових фаза јер смо очекивали тачност близу случајности када су непредвиђени случајеви први пут представљени, а искључили смо испитивања преклапања из скупа Б јер смо закључили да би тачност могла бити нижа у тим испитивањима због проактивног ометања.

Други статистички тест је комбиновао сва испитивања из првог теста учења скупа А са јединственим огледима из теста учења скупа Б. Разлог за искључивање преклапајућих покушаја за скуп Б поново је била могућност проактивног сметњи. Искључили смо 12 петогодишњака, пет 8-годишњака и нула одраслих чија тачност није била изнад шансе на оба биномна теста.1 Коначни узорак укључивао је 32 петогодишњака (Маге {{9} }.08 година, СДаге=.20, језик=4.74-5.51; 13 жена, 19 мушкараца), 30 осмогодишњака (Маге=8. 54 године, СДаге=.28, језик=8.05–8.99; 15 жена, 15 мушкараца) и 30 одраслих (15 жена, 15 мушкараца).

Да бисмо испитали да ли су ове коначне величине узорка биле прикладне, спровели смо анализу снаге засновану на општој тачности у фази тестирања везивања за 5-годишњака и 8-годишњаке. Моћ да се открије разлика између петогодишњака и осмогодишњака је била 1.00 у овом експерименту, што указује да су ове величине узорка биле више него довољне да открију утицај узраста на прецизност везивања меморије.

Подаци за овај експеримент су представљени на Слици 2 и Табели 1. Да бисмо анализирали податке, спровели смо серију хијерархијских Бајесових линеарних регресија које предвиђају средњу тачност у различитим фазама задатка. Ове анализе су у потпуности представљене у одељцима Хијерархијски Бајесови регресиони модели и Резултати модела регресије у онлине додатним материјалима.

Све у свему, резултати указују на јаке ефекте интерференције специфичне за преклапање у свим групама. Конкретно, иако смо пронашли мало доказа о проактивним сметњама при учењу или тестирању на непредвиђеним ситуацијама у скупу Б, пронашли смо јаке доказе о ретроактивним сметњама у другом тесту учења за скуп А (тј. у тесту учења 2А, након учења и тестирања скупа Б ), пошто је тачност била знатно нижа за преклапање у поређењу са јединственим непредвиђеним ситуацијама. Занимљиво је да је тачност такође имала тенденцију да буде нижа у тесту учења 2А у целини. Постоји више разлога зашто је то можда био случај: сећања су се можда распала током времена, учесници су можда били уморни у овој каснијој фази експеримента или је можда било неких сметњи из других непредвиђених ситуација које нису биле специфичне за преклапање стимулуса.

Такође смо пронашли јаке доказе о сметњи која се специфично може приписати преклапању стимулуса у фази теста везивања, пошто је тачност била знатно нижа за преклапање у поређењу са јединственим непредвиђеним ситуацијама. Такође смо пронашли доказе о нижој тачности у целини за 5-годишњаке него за старије старосне групе у фази тестирања везивања. Резултати јаке интерференције и развојних разлика били су донекле изненађујући с обзиром да су карактеристике облика и боје представљене унутар објеката и очекивали смо да ће интраобјектно везивање бити релативно снажно у свим старосним групама.

Међутим, из ових резултата није јасно које су асоцијације формиране или како су се ове структуре везивања могле разликовати између старосних група: учесници су можда формирали једноставне структуре везивања између индивидуалног облика или карактеристика боје и карактера, између облика и боја заједно унутар објеката, а потенцијално и између обележја и ликова, што би се сматрало сложеном структуром везивања. Тешко је проценити до које мере су ове везивне структуре формиране стандардним статистичким моделима као што је регресија. Уместо тога, потребан нам је модел који предвиђа и тачне одговоре и различите типове одговора на грешку на основу основне репрезентације (тј. структуре везивања). Да бисмо формално проценили формирање различитих структура везивања и развојне разлике у овим процесима, креирали смо генеративни рачунарски модел.

Опис рачунарског модела—Да бисмо формално окарактерисали процесе везивања за које смо претпоставили да су у основи перформанси у овом експерименту, развили смо нови рачунарски модел (за потпуни опис модела погледајте одељак Генеративни рачунарски модел у онлине додатним материјалима). Модел претпоставља да су одговори учесника били подржани снагом асоцијација научених током експеримента.

У моделу, матрице МФФ, МФЦ и МФФЦ чувају асоцијације између карактеристика облика и боје (тј. повезивања карактеристика-карактера или ФФ), између сваког посебног обележја објекта (облика или боје) и карактера (тј. повезивања, или ФЦ), и између споја обе карактеристике заједно унутар објекта и карактера (тј. повезивања карактеристика-феатуре-цхарацтер, или ФФЦ), респективно. Ове матрице се ажурирају на пробном нивоу како би симулирале процесе везивања и испитане помоћу меморијских знакова да би се симулирало проналажење.

Свака структура везивања је двосмерна: на пример, како је облик повезан са знаком, лик је такође повезан са обликом (погледајте слику 3). Асоцијације између различитих елемената се повећавају у три матрице на пробном нивоу, скалиране према параметрима брзине учења специфичним за сваки тип везивања: ФФ, ФЦ и ФФЦ. Различите структуре везивања утичу на перформансе модела на различите начине. ФФ асоцијације не утичу на перформансе у фазама теста учења или учења, али у тесту везивања доприносе тачним одговорима за јединствене непредвиђене ситуације и опцијама тачног и преклапајућег одговора за непредвиђене ситуације које се преклапају.

У Експерименту 1, интраобјектно ФФ везивање је подстакнуто представљањем облика и боја унутар истог објекта, док су у Експерименту 2 карактеристике биле просторно раздвојене да би се подстакло везивање ван објеката (Слика 3, горњи панел). ФЦ асоцијације доприносе тачним одговорима у фазама теста учења и учења, али такође могу допринети нетачном одговору за непредвиђене ситуације које се преклапају након увођења скупа Б; ове асоцијације се такође могу користити у тесту везивања да би се повећала вероватноћа избора опција одговора које су повезане са датим карактером. Коначно, сложене ФФЦ асоцијације доприносе само исправном одговору и за преклапајуће и за јединствене непредвиђене ситуације у свим фазама задатка.

Поред јачања ових врста асоцијација, модел може „заборавити“ слабљењем претходно формираних асоцијација које су у сукобу са тренутним учењем. На пример, када се учи о преклапајућим непредвиђеним ситуацијама у фази учења за скуп Б, свака карактеристика објекта је претходно била повезана са другим карактером преко ФЦ везивања, а модел може да ослаби те конкурентске асоцијације како би омогућио већу прецизност, а самим тим и смањио проактивне сметње, док истовремено повећавајући ретроактивну интерференцију касније када се скуп А поново погледа у тесту учења А2.

Ефекат заборављања је, дакле, сличан процесу инхибиције о чему се говори у Уводу, иако нисмо укључили механизам којим се заборављање може преокренути осим новог учења, док се инхибиција често сматра привременим феноменом (Геиселман & Багхери, 1985). Као резултат тога, механизам заборављања у моделу би се могао сматрати процесом одучавања. Степен овог процеса заборављања који утиче на све структуре везивања контролисан је једним додатним параметром, .

Ови процеси учења и заборављања су математички дефинисани у моделу. Иако су пуне једначине модела дате у онлине додатним материјалима, сада пружамо поједностављене једначине за сумирање компоненти модела. Свака матрица се ажурира при сваком испитивању:

где је М једна од три асоцијативне матрице и одговарајућа стопа учења (подсетимо се да су различите стопе учења процењене за ФЦ, ФФ и ФФЦ везивање: ФЦ, ФФ ФФЦ). Векторске репрезентације два елемента (нпр. облика и боје) су означене као ф1 и ф2. Ови елементи су повезани помоћу спољашњег производа, означеног симболом ⊗. Заборављање у моделу контролише параметар , који је исти за све врсте везивања (ФЦ, ФФ и ФФЦ). Заборављање се дешава смањењем тежине повезаности између сваког елемента и других елемената који су претходно били повезани са њим, али нису представљени у тренутном испитивању, означеном као фк.

На пример, ако су у скупу А представљени плави круг и жута звезда, када је плава звезда представљена у фази учења за скуп Б, асоцијација плаве звезде би била ојачана новим учењем, док би асоцијација плавог круга била ослабљена заборављајући. Имајте на уму да се у пуном моделу учење одвија двосмерно (нпр. како је плава повезана са звездом, звезда је повезана са плавом; погледајте онлине додатне материјале за пуне једначине модела).

Коначно, р је једна скаларна вредност која представља сигнал новости на нивоу пробе који се мења од покушаја до покушаја, пратећи колико су елементи ф1 и ф2 већ били повезани у прошлости: р=е −ф1·(М ·ф2)+ф2·(М·ф1)).

У овој једначини, ф2 се користи као знак за преузимање низа претходно повезаних елемената из М преко тачкастог производа, а затим други тачкасти производ „чита“ колико је јако ф1 посебно преузет. Ова скаларна вредност јачине се затим додаје одговарајућој вредности јачине за асоцијацију у супротном смеру (тј. колико је јако ф2 повучено помоћу ф1). Експоненцијална функција се примењује на ову вредност укупне снаге. Ако за ове асоцијације раније није дошло до учења, снаге ће бити нула, што ће резултирати р=1 и пуним учењем.

Међутим, како асоцијације постају јаче, вредности снаге постају веће, а р се приближава нули. Резултат овог механизма је да је учење смањено за асоцијације које су већ добро научене, што је потребно како би се спречило да снага асоцијације расте без граница, пошто се учење одвија током вишеструких покушаја.

Да би симулирао доношење одлука, модел израчунава снагу повезаности између датих меморијских знакова и могућих циљева у сваком испитивању. Снаге се одређују испитивањем асоцијативних матрица са знаковима: с=(М · фцуе ) · циљ. Ова једначина преузима низ елемената који су повезани са сигналом (цуе) и очитава једну вредност(е) јачине за одређени циљ (циљ). Ове процене снаге обезбеђују основу за израчунавање вероватноће сваког могућег одговора, истовремено дозвољавајући конкуренцију других могућих одговора који би могли да доведу до сметњи.

Ово правило конкурентног преузимања је имплементирано као софтмак функција: Пцℎоице=е с цℎоице ∑е с. Ако су снаге које подржавају све могуће изборе исте, модел ће предвидети перформансе на нивоу шансе, али у мери у којој је одређени избор подржан већим вредностима снаге од других избора, већа је вероватноћа да ће модел направити одговарајући избор.

Модел смо прилагодили посматраним подацима са четири слободна параметра: ФЦ, ФФ, ФФЦ и . Важно је да модел није био погодан за сумирање статистике, као што је пропорција тачних одговора у одређеној фази, али је узео у обзир избор учесника за свако испитивање у свакој фази експеримента. Применили смо хијерархијске Бајесове технике да бисмо се уклопили у модел, омогућавајући нам да проценимо старосне разлике са постериорним дистрибуцијама параметара. Погледајте допунске материјале на мрежи за додатне детаље о моделу и како је био прилагођен подацима.

Резултати рачунарског модела — Да бисмо проценили уклапање модела, генерисали смо перформансе задатка на нивоу пробе дајући процене параметара које најбоље одговарају сваком учеснику (погледајте Слику 2 да упоредите уочене перформансе и перформансе предвиђене моделом). Упркос прецењивању проактивне интерференције у првом блоку учења скупа Б у свим старосним групама, модел се добро уклапа у већину образаца перформанси у свим експерименталним фазама, што сугерише да је био у стању да ухвати бар неке од процеса који су у основи извођења задатака и по чему се они разликују између старосних група.

Постериорне дистрибуције хиперпараметара за сваку старосну групу приказане су на слици 4А. Ми процењујемо старосне разлике за сваки параметар израчунавањем η, мере дистрибутивног преклапања описане горе у одељку Анализе. Није било значајних доказа о разликама у годинама у везивању ФЦ, процењеним параметром ФЦ, или заборављању, процењеним са (ηс > .17). Насупрот томе, пронашли смо веома јаке доказе слабијег везивања ФФ, процењеног параметром ФФ, код 5--годишњака у поређењу са 8-годишњацима (η=.005) и одраслима (η=.001). Било је мало доказа о разлици између две старије старосне групе (η= .642). Ови нови налази указују на снажне развојне промене у везивању унутар објекта између 5 и 8 година, иако ова способност може бити слична одраслима до 8. године.

Такође су постојали јаки докази нижих вредности параметра комплексног везивања, ФФЦ, код 5--годишњака у поређењу са 8-годишњацима (η=.010) и одраслима (η=.002). Иако су процењене вредности параметара имале тенденцију да буду веће код одраслих у поређењу са осмогодишњацима, ова разлика није била веома јака (η=.429). Овај последњи налаз био је донекле изненађујући јер је претходни рад на задатку подсећања сугерисао продужени развој комплексног везивања након 7 година (Иим ет ал., 2013). Можда је нова способност формирања сложених веза лакше уочљива у задацима препознавања него у тежим задацима опозива; враћамо се на ово питање у Општој дискусији.

Да бисмо испитали да ли су сви механизми модела неопходни да би се уклопили у податке, извршили смо студију поређења модела у којој је сваки параметар елиминисан из модела (тј. постављен на нулу) док смо остале уклапали у податке, и открили смо да пун модел који укључује сва четири параметра најбоље одговара подацима чак и када се узме у обзир сложеност модела (погледајте одељак Студија поређења модела у онлине додатним материјалима и погледајте Слику С5 у истом одељку како ови различити модели предвиђају различите обрасце перформанси).

Све у свему, у овом експерименту смо пронашли јаке доказе о ефектима интерференције памћења у свим старосним групама на основу хијерархијских модела регресије, заједно са развојним разликама у перформансама у Тесту везивања. Можда је још важније, са новим рачунарским моделом, пронашли смо доказе о значајним развојним разликама у везивању унутар објекта и комплексном везивању након 5 година, али не и након 8 година. Међутим, из ових резултата није јасно како је на повезивање меморије и сметње утицало представљање карактеристика унутар истог објекта. Претходни рад код одраслих сугерише да је везивање екстраобјеката захтева више пажње и повезано је са мање прецизним перформансама асоцијативног памћења у поређењу са везивањем унутар објекта (Асцх ет ал., 1960; Ецкер ет ал., 2007, 2013; ван Гелдорп ет ал., 2015) . Претпоставили смо, дакле, да би просторно одвојене карактеристике објеката пореметиле везивање, посебно за малу децу, што би могло повећати ефекте сметњи. Истражили смо ове могућности у експерименту 2.

Експеримент 2: Развој методе везивања ван објеката

Учесници—четрдесетпетогодишњаци од 5- (Маге=5.16 година, СДаге=.23, језик=4.80 −5.74; 17 жена, 28 мушкараца) , 43 осмогодишњака (Маге=8.49 година, СДаге=.38, језик=7.74 – 8.99; 23 жене, 20 мушкараца) и 34 одрасле особе (19 жене, 15 мушкараца) учествовало је у експерименту 2. Погледајте одељак Резултати и дискусија у наставку за анализу снаге. Додељивање овом експерименту или експерименту 1 је насумично распоређено.

Подражаји и поступак—У овом експерименту, карактеристике облика и боје нису представљене заједно у оквиру истог објекта, већ су биле просторно одвојене (види слику 5). На сваком испитивању, провидни облик и мрља боје су постављени у вертикално поравнање, а релативна просторна позиција (горе или дно) ових карактеристика је била противтежа за свако упаривање облика боје унутар сваког блока сваке фазе. Процедура је била идентична оној у Експерименту 1, осим што су стимуланси називани "парови облика и боја" уместо објеката током инструкција и повратних информација о перформансама.

For more information:1950477648nn@gmail.com