ربط ذاكرة الكائن الداخلي والكائن الخارجي عبر التطوير المبكر، الجزء 3

النتائج والمناقشة

تم استبعاد ثلاثة أطفال يبلغون من العمر {{0}} عامًا بسبب أعطال في الكمبيوتر، وتم استبعاد طفل إضافي يبلغ من العمر 5- عامًا لعدم إكمال المهمة. نظرًا لأن الأطفال والبالغين قدموا استجابات بطرق مختلفة (شاشة تعمل باللمس ولوحة المفاتيح، على التوالي)، لم نتمكن من تحليل أوقات الاستجابة، لكننا استبعدنا التجارب الفردية ذات الاستجابات السريعة جدًا (أي أقل من 200 مللي ثانية) من جميع التحليلات لأنها كانت على الأرجح غير مقصودة. . كانت النسبة المئوية للتجارب المستبعدة 1.3% لدى الأطفال بعمر 5-عام، و0.2% لدى الأطفال بعمر 8-عام، و0% لدى البالغين.

ترتبط ردود أفعال الأطفال وذاكرتهم ارتباطًا وثيقًا. يمكن أن تساعد سرعة رد الفعل الجيدة الطفل على معالجة المعلومات والتعلم بشكل أفضل، في حين أن الذاكرة القوية يمكن أن تساعد الطفل على تذكر ما تعلمه وتطبيقه بشكل أفضل.

الطفل الذي يستطيع الحكم بسهولة على الأشياء ويتفاعل بسرعة سيكون أكثر نجاحًا في التعلم. يستطيع هؤلاء الأطفال معالجة كميات كبيرة من المعلومات بكفاءة والتفاعل بسرعة عند الحاجة. يكتسب الأطفال سلوكًا واثقًا ويؤدون أداءً أفضل عندما يُطلب منهم الاستجابة بسرعة في جميع جوانب المدرسة والحياة. بالإضافة إلى ذلك، فإن ردود أفعالهم السريعة ستمنحهم أيضًا تنسيقًا أفضل بين اليد والعين والمزيد من المهارات الحركية لتلبية احتياجات نموهم الصحي.

ومن ناحية أخرى، الذاكرة القوية مهمة جدًا أيضًا. إن كمية المعلومات التي يحتاج الأطفال إلى تذكرها هائلة، بما في ذلك المهام مثل الدروس والواجبات المنزلية في المدرسة. إذا لم يكن لدى الطفل ذاكرة جيدة، فمن المحتمل أن يواجه مشاكل في المهام المدرسية والواجبات المنزلية. إذا نسي الأطفال ما يجب عليهم فعله، أو نسوا ما علمه المعلم في الفصل، فسوف يواجهون نقاطًا عمياء وإغفالات في تعلمهم.

ولحسن الحظ، يمكننا مساعدة الأطفال على تحسين ردود أفعالهم وذاكرتهم من خلال التمارين والتدريب. على سبيل المثال، يمكننا إشراك الأطفال في أنشطة صعبة مثل ألعاب بطاقة الذاكرة والرسم والموسيقى وما إلى ذلك لمساعدتهم على تحسين ذاكرتهم وسرعة رد الفعل لديهم. يمكننا أيضًا تشجيع الأطفال على المشاركة في المزيد من الأنشطة والرياضة في الهواء الطلق لتحسين لياقتهم البدنية.

في عملية التربية، نحتاج إلى تشجيع الأطفال على تجربة أشياء جديدة باستمرار والمشاركة بنشاط في الأنشطة المختلفة في المدرسة والحياة الأسرية حتى يتمكنوا من الحصول على المزيد من الفرص للممارسة. نحن بحاجة إلى منح الأطفال التشجيع والدعم الإيجابي حتى يتمكنوا من مواجهة تحديات الحياة المختلفة بثقة حتى تتحسن سرعة رد فعلهم وقدرة ذاكرتهم بسرعة. يمكن ملاحظة أننا بحاجة إلى تحسين ذاكرتنا. يمكن لـ Cistanche deserticola أن يحسن الذاكرة بشكل كبير لأن Cistanche deserticola هي مادة طبية صينية تقليدية لها العديد من التأثيرات الفريدة، أحدها هو تحسين الذاكرة. تأتي فعالية اللحم المفروم من المكونات النشطة المختلفة التي يحتوي عليها، بما في ذلك الأحماض والسكريات والفلافونويد وغيرها. ويمكن لهذه المكونات تعزيز صحة الدماغ بطرق مختلفة.

انقر فوق معرفة المكملات الغذائية لتحسين الذاكرة

بعد استبعاد التجارب الفردية، استبعدنا جميع البيانات من المشاركين الذين لم يكن أداؤهم جيدًا في مرحلتي اختبار التعلم والتعلم، لأنه سيكون من الصعب التوصل إلى استنتاجات حول التداخل أو ربط الذاكرة لدى المشاركين الذين لم يفهموا المهمة أو لم يدفعوا انتباه. على وجه التحديد، قمنا بإجراء اختبارين ذوي الحدين لكل مشارك. يجمع الاختبار الأول بين جميع التجارب من المجموعات 2-4 من مرحلة التعلم للمجموعة "أ" مع التجارب الفريدة من المجموعات 2-4 من مرحلة التعلم للمجموعة "ب". لقد استبعدنا المجموعة الأولى من هذه المراحل لأننا توقعنا الدقة القريبة من الصدفة عندما تم تقديم الحالات الطارئة لأول مرة، واستبعدنا التجارب المتداخلة من المجموعة ب لأننا اعتقدنا أن الدقة قد تكون أقل في تلك التجارب بسبب التداخل الاستباقي.

جمع الاختبار الإحصائي الثاني جميع التجارب من اختبار التعلم الأول للمجموعة A مع التجارب الفريدة من اختبار التعلم للمجموعة B. وكان سبب استبعاد التجارب المتداخلة للمجموعة B هو مرة أخرى إمكانية التدخل الاستباقي. لقد استبعدنا 12 طفلًا بعمر خمس سنوات، وخمسة أطفال بعمر 8-، وصفرًا من البالغين الذين لم تكن دقتهم أعلى من الصدفة في كلا الاختبارين ذوي الحدين.1 وتضمنت العينة النهائية 32 طفلًا بعمر خمس سنوات (Mage {{9} .08 سنوات، SDage=.20، اللغة=4.74-5.51؛ 13 أنثى، 19 ذكر)، 30 ثمانية أعوام (ماجى=8. 54 عامًا، SDage=.28، اللغة=8.05–8.99؛ 15 أنثى، 15 ذكر)، و30 بالغًا (15 أنثى، 15 ذكرًا).

لفحص ما إذا كانت أحجام العينات النهائية هذه مناسبة، أجرينا تحليلًا قويًا استنادًا إلى الدقة الإجمالية في مرحلة اختبار الربط للأطفال الذين تبلغ أعمارهم 5-year-old و8-year-olds. كانت القدرة على اكتشاف الفرق بين الأطفال بعمر خمس سنوات والأطفال بعمر ثماني سنوات هي 1.00 في هذه التجربة، مما يشير إلى أن أحجام العينات هذه كانت أكثر من كافية لاكتشاف تأثير العمر في دقة ربط الذاكرة.

يتم عرض بيانات هذه التجربة في الشكل 2 والجدول 1. لتحليل البيانات، أجرينا سلسلة من الانحدارات الخطية بايزي الهرمية التي تتنبأ بالدقة المتوسطة في مراحل المهمة المختلفة. يتم عرض هذه التحليلات بالكامل في أقسام نماذج الانحدار البايزي الهرمي ونتائج نموذج الانحدار في المواد التكميلية عبر الإنترنت.

بشكل عام، تشير النتائج إلى تأثيرات تداخل قوية خاصة بالتداخل في جميع المجموعات. على وجه التحديد، على الرغم من أننا وجدنا أدلة قليلة على التداخل الاستباقي عند التعلم أو الاختبار في حالات طوارئ المجموعة ب، فقد وجدنا دليلًا قويًا على التداخل بأثر رجعي في اختبار التعلم الثاني للمجموعة أ (أي، في اختبار التعلم 2أ، بعد تعلم واختبار المجموعة ب )، حيث كانت الدقة أقل بشكل كبير بالنسبة للتداخل مقارنةً بحالات الطوارئ الفريدة. ومن المثير للاهتمام أن الدقة كانت أيضًا أقل في اختبار التعلم 2A بشكل عام. هناك أسباب متعددة وراء حدوث ذلك: ربما تكون الذكريات قد تلاشت بمرور الوقت، أو ربما كان المشاركون مرهقين في هذه المرحلة اللاحقة من التجربة، أو ربما كان هناك بعض التداخل من حالات طوارئ أخرى لم تكن خاصة بتداخل التحفيز.

لقد وجدنا أيضًا دليلاً قويًا على التداخل الذي يُعزى على وجه التحديد إلى تداخل التحفيز في مرحلة اختبار الربط، حيث كانت الدقة أقل بكثير بالنسبة للتداخل مقارنةً بحالات الطوارئ الفريدة. لقد وجدنا أيضًا دليلاً على انخفاض الدقة بشكل عام بالنسبة للأطفال الذين يبلغون من العمر 5-عامًا مقارنةً بالفئات العمرية الأكبر سناً في مرحلة اختبار الربط. كانت نتائج التداخل القوي والاختلافات التنموية مفاجئة إلى حد ما نظرًا لأن ميزات الشكل واللون تم عرضها داخل الكائنات وتوقعنا أن يكون الارتباط داخل الجسم قويًا نسبيًا في جميع الفئات العمرية.

ومع ذلك، ليس من الواضح من هذه النتائج ما هي الارتباطات التي تشكلت أو كيف اختلفت هياكل الارتباط هذه بين الفئات العمرية: ربما يكون المشاركون قد شكلوا هياكل ربط بسيطة بين الشكل الفردي أو ميزات اللون والشخصية، بين الأشكال والألوان معًا داخل الكائنات، وربما بين كل من الميزات والشخصيات، والتي سيتم النظر فيها من خلال بنية ربط معقدة. ومن الصعب تقدير مدى تشكل هذه الهياكل الملزمة باستخدام النماذج الإحصائية القياسية مثل الانحدار. وبدلاً من ذلك، نحتاج إلى نموذج يتنبأ بكل من الاستجابات الصحيحة وأنواع مختلفة من استجابات الأخطاء بناءً على التمثيل الأساسي (أي بنية الربط). ولتقدير تشكيل الهياكل الملزمة المختلفة والاختلافات التنموية في هذه العمليات بشكل رسمي، أنشأنا نموذجًا حسابيًا توليديًا.

وصف النموذج الحسابي - لتوصيف عمليات الربط التي افترضنا أنها تشكل أساس الأداء في هذه التجربة رسميًا، قمنا بتطوير نموذج حسابي جديد (للحصول على وصف كامل للنموذج، راجع قسم النموذج الحسابي التوليدي في المواد التكميلية عبر الإنترنت). يفترض النموذج أن استجابات المشاركين كانت مدعومة بقوة الارتباطات التي تم تعلمها أثناء التجربة.

في النموذج، تقوم المصفوفات MFF وMFC وMFFC بتخزين الارتباطات بين ميزات الشكل واللون (على سبيل المثال، روابط الميزة-الميزة، أو FF)، بين كل ميزة كائن منفصلة (الشكل أو اللون) والحرف (على سبيل المثال، ميزة-حرف الارتباطات، أو FC)، وبين اقتران كلتا الميزتين معًا داخل الكائن والحرف (على سبيل المثال، ربط حرف الميزة، أو FFC)، على التوالي. يتم تحديث هذه المصفوفات على مستوى تجريبي لمحاكاة عمليات الربط ويتم فحصها بواسطة إشارات الذاكرة لمحاكاة الاسترجاع.

كل بنية ربط تكون ثنائية الاتجاه: على سبيل المثال، عندما يرتبط الشكل بحرف ما، فإن الحرف يرتبط أيضًا بالشكل (انظر الشكل 3). يتم زيادة الارتباطات بين العناصر المختلفة في المصفوفات الثلاث على مستوى تجريبي، ويتم قياسها بواسطة معلمات معدل التعلم الخاصة بكل نوع من أنواع الربط: FF، وFC، وFFC. تؤثر هياكل الربط المختلفة على أداء النموذج بطرق مختلفة. لا تؤثر اقترانات FF على الأداء في مراحل اختبار التعلم أو التعلم، ولكن في اختبار الربط تساهم في الاستجابات الصحيحة لحالات الطوارئ الفريدة وفي كل من خيارات الاستجابة الصحيحة والمتداخلة لحالات الطوارئ المتداخلة.

في التجربة 1، تم تشجيع ربط FF داخل الكائن من خلال تقديم الأشكال والألوان داخل نفس الكائن، بينما في التجربة 2 تم فصل الميزات مكانيًا لتشجيع ربط الكائنات الخارجية (الشكل 3، اللوحة العلوية). تساهم جمعيات FC في استجابات دقيقة في مراحل اختبار التعلم والتعلم، ولكنها يمكن أن تساهم أيضًا في الاستجابة غير الدقيقة لحالات الطوارئ المتداخلة بعد تقديم المجموعة ب؛ يمكن أيضًا استخدام هذه الارتباطات في اختبار الربط لزيادة احتمالية اختيار خيارات الاستجابة المرتبطة بالحرف المحدد. وأخيرًا، تساهم اقترانات FFC المعقدة فقط في الاستجابة الصحيحة لكل من حالات الطوارئ المتداخلة والفريدة في جميع مراحل المهمة.

بالإضافة إلى تعزيز هذه الأنواع من الارتباطات، يمكن للنموذج "النسيان" عن طريق إضعاف الارتباطات التي تم تكوينها مسبقًا والتي تتعارض مع التعلم الحالي. على سبيل المثال، عند تعلم حالات الطوارئ المتداخلة في مرحلة التعلم للمجموعة ب، تم ربط كل ميزة كائن مسبقًا بالشخصية الأخرى من خلال ربط FC، ويمكن للنموذج إضعاف تلك الارتباطات المتنافسة لتسهيل قدر أكبر من الدقة، وبالتالي تقليل التداخل الاستباقي، بينما وفي الوقت نفسه، يتم زيادة التداخل بأثر رجعي لاحقًا عند إعادة النظر في المجموعة "أ" في اختبار التعلم A2.

إن تأثير النسيان، إذن، يشبه عملية التثبيط كما تمت مناقشتها في المقدمة، على الرغم من أننا لم ندرج آلية يمكن من خلالها عكس النسيان بخلاف التعلم الجديد، في حين أن التثبيط غالبًا ما يعتبر ظاهرة مؤقتة (جيسلمان وباغيري، 1985). ونتيجة لذلك، يمكن اعتبار آلية النسيان في النموذج بمثابة عملية محو للتعلم. تم التحكم في مدى عملية النسيان التي تؤثر على جميع بنيات الربط بواسطة معلمة إضافية واحدة، .

يتم تعريف عمليات التعلم والنسيان هذه رياضياً في النموذج. على الرغم من أن معادلات النموذج الكاملة متوفرة في المواد التكميلية عبر الإنترنت، إلا أننا نقدم الآن معادلات مبسطة لتلخيص مكونات النموذج. يتم تحديث كل مصفوفة في كل تجربة:

حيث M هي واحدة من المصفوفات الترابطية الثلاث وهي معدل التعلم المقابل (تذكر أنه يتم تقدير معدلات التعلم المختلفة لربط FC وFF وFFC: FC وFF FFC). يُشار إلى التمثيلات المتجهة لعنصرين (على سبيل المثال، الشكل واللون) بالرمز f1 وf2. ترتبط هذه العناصر بمنتج خارجي، يُشار إليه بالرمز ⊗. يتم التحكم في النسيان في النموذج من خلال المعلمة، وهي نفسها بالنسبة لجميع أنواع الارتباط (FC، FF، وFFC). ويحدث النسيان عن طريق تقليل أهمية الارتباط بين كل عنصر والعناصر الأخرى التي ارتبطت به سابقًا ولكن لم يتم تقديمها في التجربة الحالية، والتي يشار إليها باسم fx.

على سبيل المثال، إذا تم تقديم دائرة زرقاء ونجمة صفراء في المجموعة "أ"، وعندما يتم تقديم نجمة زرقاء في مرحلة التعلم للمجموعة "ب"، فسيتم تعزيز ارتباط النجمة الزرقاء من خلال التعلم الجديد، في حين سيتم إضعاف ارتباط الدائرة الزرقاء من خلال نسيان. لاحظ أنه في النموذج الكامل، يحدث التعلم ثنائي الاتجاه (على سبيل المثال، عندما يرتبط اللون الأزرق بنجم، يرتبط النجم باللون الأزرق؛ راجع المواد التكميلية عبر الإنترنت للحصول على معادلات النموذج الكاملة).

أخيرًا، r هي قيمة عددية واحدة تمثل إشارة جديدة على مستوى التجربة والتي تتغير من تجربة إلى أخرى، وتتبع مدى قوة ارتباط العنصرين f1 وf2 بالفعل في الماضي: r=e −f1·(M ·f2)+f2·(M·f1)).

في هذه المعادلة، يتم استخدام f2 كإشارة لاسترداد مجموعة من العناصر المرتبطة مسبقًا من M عبر حاصل الضرب النقطي، ثم "يقرأ" المنتج النقطي الثاني مدى قوة استرجاع f1 على وجه الخصوص. يتم بعد ذلك إضافة قيمة القوة العددية هذه إلى قيمة القوة المقابلة للارتباط في الاتجاه المعاكس (أي مدى قوة استرجاع f2 بواسطة f1). يتم تطبيق الدالة الأسية على قيمة القوة الإجمالية هذه. إذا لم يحدث أي تعلم لهذه الارتباطات سابقًا، فستكون نقاط القوة صفرًا، مما يؤدي إلى r=1، والتعلم الكامل.

ومع ذلك، عندما تصبح الارتباطات أقوى، تصبح قيم القوة أكبر، وتقترب r من الصفر. ونتيجة هذه الآلية هي أن التعلم ينخفض ​​بالنسبة للارتباطات التي تم تعلمها جيدًا بالفعل، وهو أمر ضروري للحفاظ على قوة الارتباط من النمو بلا حدود، حيث يتم التعلم عبر تجارب متعددة.

لمحاكاة عملية صنع القرار، يحسب النموذج قوة الارتباط بين إشارات الذاكرة المتوفرة والأهداف المحتملة في كل تجربة. يتم تحديد نقاط القوة عن طريق فحص المصفوفات الترابطية باستخدام الإشارات: s=(M · fcue ) · الهدف. تسترد هذه المعادلة مجموعة من العناصر المرتبطة بالإشارة (الإشارة) وتقرأ قيمة (قيم) قوة واحدة لهدف محدد (هدف). توفر تقديرات القوة هذه الأساس لحساب احتمالية كل استجابة محتملة مع السماح بالمنافسة من الاستجابات المحتملة الأخرى التي قد تؤدي إلى التداخل.

يتم تطبيق قاعدة الاسترجاع التنافسية هذه كدالة softmax: Pcℎoice=e s cℎoice ∑e s. إذا كانت نقاط القوة التي تدعم جميع الاختيارات الممكنة هي نفسها، فسوف يتنبأ النموذج بالأداء على مستوى الصدفة، ولكن إلى الحد الذي يكون فيه اختيار معين مدعومًا بقيم قوة أكبر من الاختيارات الأخرى، سيكون من المرجح أن يقوم النموذج بالاختيار المقابل.

نحن نلائم النموذج مع البيانات المرصودة باستخدام أربع معلمات مجانية: FC وFF وFFC و. والأهم من ذلك، أن النموذج لم يكن مناسبًا لتلخيص الإحصائيات، مثل نسبة الاستجابات الصحيحة في مرحلة معينة، ولكنه أخذ في الاعتبار اختيار المشاركين لكل تجربة في كل مرحلة من مراحل التجربة. قمنا بتطبيق تقنيات بايزي الهرمية لتناسب النموذج، مما يسمح لنا بتقييم الفروق العمرية مع توزيعات المعلمات الخلفية. راجع المواد التكميلية عبر الإنترنت للحصول على تفاصيل إضافية حول النموذج ومدى ملاءمته للبيانات.

نتائج النموذج الحسابي - لتقييم مدى ملاءمة النموذج، قمنا بإنشاء أداء مهمة على مستوى التجربة بالنظر إلى تقديرات المعلمة الأكثر ملائمة لكل مشارك (انظر الشكل 2 لمقارنة الأداء الملحوظ والمتوقع بالنموذج). على الرغم من المبالغة في تقدير التدخل الاستباقي في المجموعة الأولى من تعلم المجموعة ب في جميع الفئات العمرية، فإن النموذج يناسب معظم أنماط الأداء جيدًا عبر جميع المراحل التجريبية، مما يشير إلى أنه كان قادرًا على التقاط بعض العمليات الأساسية على الأقل لأداء المهمة وكيفية اختلافها بين الفئات العمرية.

تظهر التوزيعات الخلفية للمعلمات المفرطة لكل فئة عمرية في الشكل 4A. نقوم بتقييم الفروق العمرية لكل معلمة عن طريق حساب η، وهو مقياس للتداخل التوزيعي الموصوف أعلاه في قسم التحليلات. لم يكن هناك دليل ملموس على أي فروق عمرية في ربط FC، المقدرة بالمعلمة FC، أو النسيان، المقدرة بـ (ηs > .17). على النقيض من ذلك، وجدنا دليلًا قويًا جدًا على ضعف ارتباط FF، المقدرة بالمعلمة FF، لدى الأطفال بعمر 5- سنة مقارنة بكل من الأطفال بعمر 8- سنة (η=.005) والبالغين (η=.001). كان هناك القليل من الأدلة على وجود اختلاف بين الفئتين العمريتين الأكبر سناً (η= .642). تشير هذه النتائج الجديدة إلى تغيرات تنموية قوية في الارتباط داخل الجسم بين 5 و8 سنوات من العمر، على الرغم من أن هذه القدرة قد تكون شبيهة بالبالغين بعمر 8 سنوات.

كان هناك أيضًا دليل قوي على انخفاض قيم معلمة الارتباط المعقدة، FFC، لدى الأطفال بعمر 5- سنة مقارنة بكل من الأطفال بعمر 8- سنة (η=.010) والبالغين (η=.002). على الرغم من أن قيم المعلمات المقدرة تميل إلى أن تكون أعلى عند البالغين مقارنة بالأطفال في سن الثامنة، إلا أن هذا الاختلاف لم يكن قويًا جدًا (η=.429). كان هذا الاكتشاف الأخير مفاجئًا إلى حد ما لأن العمل السابق باستخدام مهمة الاستدعاء قد اقترح تطورًا مطولًا للربط المعقد بعد 7 سنوات من العمر (Yim et al.، 2013). ربما تكون القدرة الناشئة على تكوين روابط معقدة أكثر قابلية للاكتشاف في مهام التعرف مقارنة بمهام الاستدعاء الأكثر صعوبة؛ نعود إلى هذه المسألة في المناقشة العامة.

لفحص ما إذا كانت جميع آليات النموذج ضرورية لملاءمة البيانات، أجرينا دراسة مقارنة للنموذج حيث تم حذف كل معلمة من النموذج (أي تعيينها على الصفر) مع ملاءمة المعلمات الأخرى للبيانات، ووجدنا أن النموذج الكامل الذي يتضمن جميع المعلمات الأربعة يناسب البيانات بشكل أفضل حتى عند حساب تعقيد النموذج (راجع قسم دراسة مقارنة النماذج في المواد التكميلية عبر الإنترنت وانظر الشكل S5 في نفس القسم لمعرفة كيفية تنبؤ هذه النماذج المختلفة بأنماط مختلفة من الأداء).

بشكل عام، وجدنا في هذه التجربة دليلًا قويًا على تأثيرات تداخل الذاكرة في جميع الفئات العمرية استنادًا إلى نماذج الانحدار الهرمي، إلى جانب الاختلافات التنموية في الأداء في الاختبار الملزم. ولعل الأهم من ذلك، أنه باستخدام نموذج حسابي جديد، وجدنا دليلاً على وجود اختلافات تنموية كبيرة في الارتباط داخل الجسم والربط المعقد بعد 5 سنوات من العمر، ولكن ليس بعد 8 سنوات من العمر. ومع ذلك، ليس من الواضح من هذه النتائج كيف تأثر ربط الذاكرة والتداخل من خلال تقديم الميزات داخل نفس الكائن. يشير العمل السابق على البالغين إلى أن ربط الكائنات الخارجية يتطلب المزيد من الاهتمام ويرتبط بأداء أقل دقة للذاكرة الترابطية مقارنةً بالربط داخل الكائنات (Asch et al.، 1960؛ Ecker et al.، 2007، 2013؛ van Geldorp et al.، 2015). . لقد افترضنا إذن أن ميزات الكائن المنفصلة مكانيًا من شأنها أن تعطل الارتباط، خاصة بالنسبة للأطفال الصغار، مما قد يزيد من تأثيرات التداخل. لقد بحثنا في هذه الاحتمالات في التجربة الثانية.

التجربة الثانية: تطوير طريقة ربط الكائنات الخارجية

المشاركون - خمسة وأربعون 5- عامًا (ماجي=5. 16 عامًا، SDage=.23، اللغة=4.80 −5.74؛ 17 أنثى، 28 ذكرًا) ، 43 طفلًا بعمر ثماني سنوات (Mage=8.49 عامًا، SDage=.38، اللغة=7.74 - 8.99؛ 23 أنثى و20 ذكرًا)، و34 شخصًا بالغًا (19 (إناث، 15 ذكرًا) شاركن في التجربة 2. راجع قسم النتائج والمناقشة أدناه للحصول على تحليل القوة. تم التعيين العشوائي لهذه التجربة أو التجربة 1.

المحفزات والإجراءات - في هذه التجربة، لم يتم عرض ميزات الشكل واللون معًا داخل نفس الكائن ولكن تم فصلها مكانيًا (انظر الشكل 5). في كل تجربة، تم وضع شكل شفاف ونقطة من اللون في محاذاة رأسية، وتمت موازنة الموضع المكاني النسبي (أعلى أو أسفل) لهذه الميزات لكل اقتران بين شكل اللون داخل كل كتلة من كل مرحلة. كان الإجراء مطابقًا لإجراء التجربة 1 فيما عدا أنه تمت الإشارة إلى المحفزات على أنها "أزواج من الأشكال والألوان" بدلاً من الكائنات أثناء التعليمات وتعليقات الأداء.

For more information:1950477648nn@gmail.com