تأثيرات التجميع الزمني في الذاكرة اللفظية والموسيقية قصيرة المدى: هل مجال تمثيل الترتيب التسلسلي عام؟ الجزء 5

نتائج

كما في التجربة السابقة، تم إجراء التحليلات باستخدام JASP (JASP Team, 2018)، باستخدام نفس القيم الافتراضية للسابقين وتطبيق نفس خطة التحليل.

التخطيط والذاكرة هما مقدرتان مهمتان للغاية في التفكير البشري. الخطة هي ترتيب لسلسلة من الخطوات المصممة لتحقيق هدف أو رغبة أو مهمة. الذاكرة هي قدرة مهمة على إدراك المعلومات والاحتفاظ بها واستعادتها، وهي وسيلة لاكتساب المعرفة والخبرة والمهارات.

يرتبط التخطيط والذاكرة ارتباطًا وثيقًا. علينا أن نتذكر خططنا وأهدافنا وخطواتنا لنكون أكثر كفاءة وتنظيما في تحقيقها. وبالمثل، نحن بحاجة إلى التخطيط لمساعدتنا على تحسين ذاكرتنا. على سبيل المثال، لتحسين ذاكرتهم، يستخدم العديد من الأشخاص بعض تقنيات التخطيط، مثل طريقة قصر الذاكرة، والتمارين المتكررة، وألعاب الذاكرة.

كما يعزز التخطيط والذاكرة بعضهما البعض. عند وضع الخطة، عليك أن تتذكر تجاربك السابقة وتنظمها، كما تحتاج إلى تسجيل الأشياء والتفاصيل المراد إكمالها. وبهذه الطريقة، يمكننا أن نتذكر محتوى الخطة وخطواتها بشكل أفضل. في عملية تنفيذ الخطة، نستمر في تعزيز وتعميق ذاكرتنا لمحتوى الخطة، مما يسمح لنا أيضًا بتنفيذ الخطة بشكل أكثر سلاسة.

بشكل عام، التخطيط والذاكرة متشابكان ويعزز كل منهما الآخر، وهما جوهر الذكاء البشري. فقط من خلال مهارات التخطيط السليم ومهارات الذاكرة عالية المستوى يمكننا أن نعيش ونعمل بشكل أكثر كفاءة وانتظامًا. يمكن أن نرى أننا بحاجة إلى تحسين الذاكرة، ويمكن أن تحسن Cistanche deserticola الذاكرة بشكل كبير، لأن Cistanche deserticola لها تأثيرات مضادة للأكسدة ومضادة للالتهابات ومضادة للشيخوخة، والتي يمكن أن تساعد في تقليل الأكسدة والتفاعلات الالتهابية في الدماغ، وبالتالي حماية البشرة. صحة الجهاز العصبي. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لـ Cistanche deserticola أيضًا تعزيز نمو وإصلاح الخلايا العصبية، وبالتالي تعزيز اتصال الشبكات العصبية ووظيفتها. يمكن أن تساعد هذه التأثيرات في تحسين الذاكرة والتعلم وسرعة التفكير، وقد تمنع أيضًا تطور الخلل المعرفي والأمراض التنكسية العصبية.

انقر فوق "معرفة" لتحسين الذاكرة قصيرة المدى

لكل نوع من التحليل (على سبيل المثال، منحنيات الموضع التسلسلي، وتدرجات التبديل، وزمن الاستجابة للاستجابة)، تم تحليل البيانات من التجارب التي تقدم أحرفًا متشابهة ومختلفة صوتيًا بشكل منفصل.

منحنيات الموقف التسلسلي. قمنا بحساب نسبة الاستدعاء الصحيح كدالة للموضع التسلسلي والتجميع الزمني عبر جميع التجارب المتباينة لكل مشارك. ثم أجرينا تحليل التباين (ANOVA) للقياسات المتكررة 2 × 6 مع الموضع التسلسلي (1–6) وحالة التجميع (المجمعة مقابل غير المجمعة) العوامل (انظر أعلى يسار الشكل 4).

كشفت النتائج أن أفضل نموذج هو النموذج ذو التأثيرين الرئيسيين، والذي تم تفضيله على ثاني أفضل نموذج، وهو النموذج الكامل، بمعامل 4.44 (انظر صفوف "منحنيات الموضع التسلسلي" في الجدول 3).

تم تأكيد ذلك من خلال تحليل التأثير الذي قدم دليلًا حاسمًا على التأثيرين الرئيسيين (التجميع: BFInclusion=1.43e14; الموضع: BFInclusion=1.43e14)، ولكن هناك أدلة غير مؤكدة ضد وجود التفاعل (BFInclusion) =0.90).

تم إجراء نفس التحليل باستخدام بيانات من التجارب التي قدمت رسائل متشابهة صوتيًا، مما يكشف أن أفضل نموذج هو النموذج الكامل وكان مفضلاً على ثاني أفضل نموذج بمعامل 1.67 (انظر الجزء العلوي الأيمن من الشكل 4).

ونظرًا للأدلة الغامضة لتفضيل النموذج الأفضل على ثاني أفضل نموذج (انظر صفوف "منحنيات الموضع التسلسلي" في الجدول 4)، فقد أجرينا تحليلًا للتأثير. أسفرت النتائج عن أدلة حاسمة لصالح التأثيرين الرئيسيين (التجميع: BFInclusion=2.70e11;Position: BFInclusion=6.67e13) وأدلة معتدلة لصالح وجود تفاعل (BFInclusion{{7}) }.70).

تدرجات النقل. لاحظ أنه من أجل تحليل أخطاء النقل، قمنا بإزالة المشاركين الذين لم ينتجوا أي خطأ في واحد على الأقل من الظروف التجريبية الأربعة، مما أدى إلى عينة مكونة من 77 مشاركًا. لكل مشارك، قمنا بحساب نسبة الأخطاء كدالة لإزاحة المسافة المطلقة والتجميع الزمني عبر كافة الأخطاء المتباينة.

بعد ذلك، قمنا بتحليل البيانات باستخدام تحليل التباين (ANOVA) 2 × 2 × 5 مع مسافة تبديل مطلقة (1-5) وحالة التجميع (مجمعة مقابل غير مجمعة) كعوامل (انظر منتصف يسار الشكل 4). قدمت النتائج أدلة قوية لصالح النموذج الأفضل الذي يحتوي فقط على تأثير المسافة، حيث تم تفضيله على ثاني أفضل نموذج مع التأثيرين الرئيسيين بمعامل 12.92 (انظر صفوف "تدرجات النقل" في الجدول 3).

تم استنساخ نفس التحليل باستخدام بيانات من التجارب التي تحتوي على أحرف متشابهة صوتيًا (انظر منتصف يمين الشكل 4). قدم هذا دليلاً قوياً على أن النموذج الأفضل هو النموذج الكامل الذي تم تفضيله على ثاني أفضل نموذج يحتوي فقط على تأثير المسافة بعامل 1.02 (انظر صفوف "تدرجات النقل" في الجدول 4).

نظرًا لأن النتائج كانت غامضة، فقد أجرينا تحليلًا للتأثيرات التي كشفت عن أدلة حاسمة ومعتدلة تدعم وجود تأثير المسافة (BFInclusion=∞) والتفاعل بين المسافة والتجميع (BFInclusion=3.78) ،على التوالى.

نظرًا للدعم المعتدل للتفاعل، قمنا بتحليل معدل عمليات النقل المجاورة وأخطاء التداخل باستخدام عينات بايزية مقترنة موجهة t-test (الأخطاء المجاورة: H1=غير مجمعة > مجمعة؛ المداخلات: H1=غير مجمعة < مجمعة) كما في التجربة السابقة. لقد حصلنا على أدلة قوية ضد كل من الزيادة في أخطاء المداخلة (BF01=12.21) وانخفاض في التبديل المجاور (BF01=25.02) في التجارب المجمعة.

بعد ذلك، كما في التجربة السابقة، قمنا بتحليل معدل أخطاء النقل داخل المجموعة وبين المجموعة، مع التمييز بين الأحدث بين أخطاء النقل، وتحويلات حدود المجموعة، وعمليات النقل الأخرى بين المجموعة (جميع المقارنات تضمنت عينات بايزي غير موجهة مع اختبار t مع الافتراضي السابق).

كما هو مبين في الجدول 5، هناك دليل قوي على أن التجميع الزمني في التجارب المتباينة أدى إلى زيادة في التبديل داخل المجموعة ولكن أدى إلى انخفاض في التبديلات التي تتضمن عناصر في حدود المجموعة. وفي الوقت نفسه، كانت هناك أدلة معتدلة تدعم عدم وجود اختلاف بين معدلات أخطاء التوسط والتحويلات الأخرى بين المجموعة.

فيما يتعلق بالتجارب المماثلة، تظهر النتائج المذكورة في الجدول 6 نفس النمط كما هو الحال في التجارب غير المتشابهة، فيما عدا أنه كان هناك دليل قوي على وجود اختلاف في معدل التبديلات الأخرى بين المجموعة.

زمن الاستجابة الاستجابة. بالنسبة لكل مشارك، قمنا بتحديد متوسط ​​زمن الاستجابة للاستدعاء الصحيح في التجارب المتباينة كدالة للتجميع الزمني والموضع التسلسلي. تم تحليل البيانات بعد ذلك عبر قياسات متكررة 2 × 6 ANOVA مع الموضع التسلسلي (1-6) وعوامل حالة التجميع (مجمعة مقابل غير مجمعة) (انظر أسفل يسار الشكل 4).

وقد أعطت النتائج أدلة حاسمة لصالح النموذج الكامل الذي يحتوي على التأثيرين الرئيسيين والتفاعل بينهما، ويفضل هذا النموذج على ثاني أفضل نموذج بمعامل 2.93e8 (انظر الجدول 3).

تم إجراء نفس التحليل مع تجارب مماثلة، مما أدى إلى نفس النتيجة (انظر أسفل يمين الشكل 4)؛ النموذج الكامل هو الأفضل والمفضل على ثاني أفضل بعامل 2.16e6 (انظر الجدول 4).

مناقشة

في التجربة 2، لاحظنا أنه بغض النظر عن التشابه الصوتي للمادة، فإن التسلسلات المجمعة تم تذكرها بشكل أفضل وتتميز بمنحنى موضع تسلسلي صدفي مقارنة بالتسلسلات غير المجمعة.

بالإضافة إلى ذلك، تم العثور على النمط النموذجي لزمن استجابة الاستجابة مع ذروة الكمون للعنصر الأول من المجموعة الثانية. ومع ذلك، وتماشيًا مع النتائج المذكورة في التجربة 1 مع المواد الموسيقية، لم تتم ملاحظة أي زيادة في أخطاء المداخلة في التسلسلات المجمعة لكل من التجارب المتشابهة والمختلفة صوتيًا.

وفي الوقت نفسه، تجدر الإشارة إلى أنه يمكن النظر إلى الأداء باعتباره سقفًا وأنه، في مثل هذا السياق، من الصعب استبعاد احتمال أن يكون عدم وجود زيادة في أخطاء التدخل في التسلسلات المجمعة هو ببساطة بسبب العدد الإجمالي للأخطاء كان منخفضا جدا.

لتحديد ما إذا كان عدم الزيادة في المداخلات يرجع إلى السقف أم أنه خاص ببنية التجميع 2 × 3 المستخدمة في التجربة 2، أجرينا تجربة إضافية لتكرار الإجراء المستخدم في التجربة 2 ولكن باستخدام أداة تشتيت نهاية القائمة تهدف إلى تقليل الاستدعاء الأداء مع الحفاظ على نفس هيكل التسلسل.4

التجربة 3: الاستدعاء التسلسلي للأمر اللفظي مع مهمة تشتيت نهاية القائمة

كان الهدف من هذه التجربة هو اختبار ما إذا كان غياب الزيادة في المداخلات في التسلسلات المجمعة في التجربة 2 يرجع إلى العدد المنخفض جدًا من الأخطاء الناجمة عن تأثير السقف أو خاص باستخدام قوائم من 6 عناصر مجمعة في ثلاثة.

كان الإجراء هو نفسه المتبع في التجربة الثانية، فيما عدا أن عرض كل قائمة أعقبه مهمة حكم تكافؤ تطلب من المشاركين الحكم على ما إذا كانت الأرقام المعروضة على الشاشة زوجية أم فردية.

كان الغرض من مهمة التشتيت هذه هو تقليل دقة الاستدعاء - وبالتالي زيادة عدد أخطاء الطلب - مع الحفاظ على نفس بنية التجميع كما في التجربتين 1 و 2.

طريقة

خطة أخذ العينات. نظرًا لحالة جائحة فيروس كورونا-19، تم إجراء التجربة بالكامل عبر الإنترنت. كما هو الحال في التجربة 2، كان تصميم أخذ العينات هو السماح لأكبر عدد ممكن من الطلاب وغير الطلاب من مجموعة المشاركين لدينا بالمشاركة في الدراسة قدر الإمكان. تمت الموافقة على التجربة من قبل لجنة الأخلاقيات بكلية علم النفس في UniDistanceSuisse.

تم تجنيد المشاركين من خلال مجموعة المشاركين في UniDistance Suisse، والتي تتكون أساسًا من طلاب علم النفس الناطقين باللغة الألمانية والطلاب غير الناطقين بالألمانية المهتمين بالمشاركة في التجارب. حصل الطلاب على رصيد جزئي للدورة لمشاركتهم وشارك غير الطلاب في التجربة طوعًا.

أكمل ما مجموعه 79 مشاركا التجربة عبر الإنترنت. بعد استبعاد 14 مشاركًا استوفوا معايير الاستبعاد، تألفت العينة النهائية من 55 مشاركًا (الجنس: 47 أنثى و8 ذكور؛ العمر بالسنوات: M=35.83، SD=9.43).معايير الاستبعاد. لقد استبعدنا المشاركين الذين يعانون من أي اضطراب في التعلم أو اضطراب عصبي وكذلك أولئك الذين لا يجيدون اللغة الألمانية.

تم أيضًا استبعاد المشاركين من التحليل بناءً على أدائهم في مهمة تشتيت الانتباه في نهاية القائمة، للتأكد من أنهم يؤدون المهمة بنشاط. ولذلك، تم استبعاد أي مشارك بدقة أقل من 60% في مهمة تشتيت انتباه نهاية القائمة من التحليل. وكانت المحفزات هي نفسها كما في التجربة 2 ولكن مع استثناءين ملحوظين.

أولاً، بسبب إضافة مهمة تشتيت الانتباه في نهاية القائمة، تمت زيادة مدة التجربة مقارنة بالتجربة 2. لذلك، للحفاظ على المهمة لمدة مماثلة كما في التجربة 2، يجب أن يكون إجمالي عدد القوائم المقدمة إلى كان عدد المشاركين 102 (25% متشابهون صوتيًا وغير مجمعين، و25% متشابهين صوتيًا ومجمعين، و25% مختلفين صوتيًا وغير مجمعين، و25% مختلفين صوتيًا ومجمعين). ثانيًا، نظرًا لأن المشاركين كانوا متحدثين باللغة الألمانية، فإن الحروف المتباينة صوتيًا تتكون من V وY وX وZ وJ وQ، وتتكون الحروف المتشابهة صوتيًا من B وC وD وG وP وT.

إجراء. كان الإجراء هو نفسه المتبع في التجربة 2، باستثناء إضافة مُشتت انتباه نهاية القائمة. بعد تقديم العنصر الأخير، تم عرض شاشة فارغة لمدة 1,000 مللي ثانية، متبوعة بثمانية أرقام معروضة في وسط الشاشة (700 مللي ثانية تشغيل و200 مللي ثانية إيقاف).

طُلب من المشاركين الضغط على مفتاح S بأسرع ما يمكن عندما يكون الرقم المعروض زوجيًا، والضغط على L عندما يكون الرقم المعروض على الشاشة فرديًا. وتم إخبارهم أنه يمكنهم الضغط على المفاتيح أثناء عرض الأرقام وكذلك أثناء الشاشة الفارغة. بعد تقديم كل رقم. تم اختيار الأرقام بشكل عشوائي مع البدائل.

بعد تشتيت انتباه القائمة النهائية، استمر إجراء الاستدعاء كما هو موضح في التجربة 2. خلال الجلسة التدريبية، تلقى المشاركون تعليقات بعد كل تجربة فيما يتعلق بعدد الحروف التي تم تذكرها بشكل صحيح وعدد أحكام التكافؤ الصحيحة.

لم يتم تقديم أي تعليقات أثناء التجارب التجريبية. تمت برمجة المهمة باستخدام lab.js، وهو منشئ دراسات مجاني ومفتوح المصدر عبر الإنترنت (Henninger et al., 2019)، وتم تنفيذه على خادم محمي باستخدام PHP. وصل المشاركون إلى التجربة باستخدام عنوان URL مخصص.

فرضيات

تدعم البيانات المستمدة من التجربتين 1 و2 وجهة النظر القائلة بأن التجميع الزمني له تأثيرات مماثلة على STM الموسيقية واللفظية. من الجدير بالذكر أن النمط المرصود في كلا المجالين يشير إلى أنه بالنسبة للقوائم المكونة من 6 عناصر مجمعة في ثلاثات، لا توجد زيادة في أخطاء المداخلة، على عكس ما يمكن التنبؤ به من نماذج الترتيب التسلسلي التي تراعي بشكل أفضل تأثيرات التجميع الزمني في STM (انظر، على سبيل المثال ، براون وآخرون، 2000؛ بورغيس وهيتش، 1999؛ هارتلي وآخرون، 2016؛ هنسون، 1998).

وفي الوقت نفسه، فإن وجود تأثير السقف في دقة الاستدعاء في التجربة الثانية يحد من هذا التفسير للمجال اللفظي. من خلال إضافة مُشتت نهاية القائمة، تهدف هذه التجربة إلى تأكيد البيانات من التجربة 2، وهي أن القوائم اللفظية المكونة من 6 عناصر مجمعة في ثلاثات لا تؤدي إلى زيادة في أخطاء التوسط، كما لوحظ أيضًا في التجربة 1 مع المواد الموسيقية.

بمعنى آخر، تهدف هذه التجربة إلى اختبار ما إذا كان STM اللفظي والموسيقي مدعومًا بآليات ترتيب مشتركة. تهدف التجربة أيضًا إلى التحقق من أن ملاحظة زيادة أخطاء المداخلة في استدعاء القوائم المجمعة هي سمة من سمات التسلسلات الأطول و/أو التسلسلات التي تحتوي على مجموعات أكثر (على سبيل المثال، بنية التجميع 3 × 3).

إذا كانت هذه الفرضية صحيحة، فإننا نتوقع ملاحظة تأثيرات التجميع الزمني المعتادة، باستثناء الزيادة في أخطاء المداخلة. كما هو الحال في التجربة 2، لم يكن هناك تنبؤ محدد فيما يتعلق بتأثير التشابه الصوتي وتفاعله مع العوامل الأخرى، باستثناء أن دقة الاستدعاء يجب أن تكون أسوأ بالنسبة للتسلسلات المتشابهة صوتيًا.

للتذكير، تم تقديم هذا التلاعب لإجراء مقارنة أقرب مع المواد الموسيقية التي يوجد بها تأثير تقارب نغمي متأصل (وليامسون وآخرون، 2010).

نتائج

كما في التجربة السابقة، تم تحليل البيانات باستخدام JASP (الإصدار 0.14، JASP Team، 2018) بنفس القيم الافتراضية للسابقين وتطبيق نفس خطة التحليل. لكل تحليل (على سبيل المثال، منحنيات الموضع التسلسلي، وتدرجات النقل، وزمن الاستجابة للاستجابة)، تم تحليل البيانات من التجارب التي تقدم رسائل متشابهة ومختلفة صوتيًا بشكل منفصل.

منحنيات الموقف التسلسلي. لقد حسبنا لكل مشارك نسبة الاستدعاءات الصحيحة كدالة للموضع التسلسلي والتجميع الزمني أولاً للتجارب المتباينة صوتيًا. تم بعد ذلك إرسال البيانات إلى ANOVA مقاس 2 × 6 مع موضع تسلسلي (1-6) وعوامل حالة التجميع (مجمعة مقابل غير مجمعة) (انظر أعلى يسار الشكل 5).

أظهرت النتائج أن النموذج الأفضل هو الذي له التأثيرين الرئيسيين فقط، ويفضل على ثاني أفضل نموذج (النموذج الكامل) بمعامل 32.76. تمثل هذه النتيجة دليلاً قوياً لصالح تأثير التجميع على دقة الاستدعاء والموضع التسلسلي، ولكن لا يوجد تفاعل بين العاملين (انظر صفوف "منحنيات موضع التسلسل" في الجدول 7).

تم إجراء نفس التحليل مع بيانات من التجارب ذات الحروف المتشابهة صوتيًا، مما أدى إلى نفس نمط البيانات كما هو الحال بالنسبة للحروف المتباينة صوتيًا، وكان النموذج الأفضل هو النموذج ذو التأثيرين الرئيسيين، والذي تم تفضيله على النموذج الكامل بمعامل 68.68. (انظر أعلى يمين الشكل 5 و"منحنيات الموضع التسلسلي" في الجدول 8).

تدرجات النقل. قبل التحليل الإحصائي لأخطاء النقل، تمت إزالة المشاركين الذين لم ينتجوا أي أخطاء في الترتيب في واحدة على الأقل من الشروط التجريبية الأربعة. بعد إزالة هؤلاء المشاركين، تم أخيرًا إجراء تحليل خطأ النقل على عينة مكونة من 51 مشاركًا.

قمنا بحساب نسبة الأخطاء لكل مشارك، كدالة للتحول المطلق للمسافة والتجميع الزمني، من بين جميع أخطاء الترتيب في الحالة المشابهة صوتيًا. قمنا بعد ذلك بتحليل البيانات باستخدام ANOVA مقاس 2 × 5 مع مسافة تبديل مطلقة (1-5) وحالة التجميع (مجمعة مقابل غير مجمعة) كعوامل (انظر منتصف يسار الشكل 5).

قدمت النتائج أدلة قوية لصالح النموذج الذي يحتوي فقط على تأثير المسافة كأفضل نموذج، والذي تم تفضيله على ثاني أفضل نموذج مع كلا التأثيرين الرئيسيين بعامل 10.56 (انظر صفوف "تدرجات النقل" في الجدول 7). نفس التحليل تم تكراره بناءً على بيانات من تجارب بأحرف متشابهة صوتيًا، مما أدى إلى نتائج مماثلة لتلك التي تم الحصول عليها بأحرف متباينة صوتيًا (يبدو في منتصف يمين الشكل 5).

قدمت النتائج دليلاً قوياً على أن أفضل نموذج هو النموذج الذي له تأثير رئيسي فقط للمسافة، ويفضل على ثاني أفضل نموذج له كلا التأثيرين الرئيسيين بعامل 10.56 (انظر صفوف "تدرجات النقل" في الجدول 8).

كما هو الحال في التجارب السابقة، قمنا أيضًا بتحليل معدل أخطاء النقل داخل المجموعة مقابل أخطاء النقل بين المجموعة. بالنسبة للأخيرة، ميزنا بين أخطاء النقل، والتحويلات عند حدود المجموعة، وعمليات النقل الأخرى بين المجموعة (تتضمن جميع المقارنات عينات بايزي مقترنة غير موجهة مع اختبار t مع الافتراضي السابق كما هو منصوص عليه في JASP).

كما هو مبين في الجدول 9، أظهرت القوائم المتباينة صوتيًا دليلًا معتدلًا بشكل عام على عدم وجود اختلاف بين شروط المجموعتين فيما يتعلق بأنواع مختلفة من أخطاء النقل. فيما يتعلق بالقوائم المتشابهة صوتيًا (انظر الجدول 10)، حصلنا على دليل حاسم على النقص في عمليات النقل عند حدود المجموعة وأدلة معتدلة على عدم وجود زيادة في أخطاء المداخلة في التسلسلات المجمعة.

For more information:1950477648nn@gmail.com