ما هو الوقت المناسب في الذاكرة العاملة؟

ali.ma@wecistanche.com

انقر فوق Cistanche NZ للذاكرة

الملخص

منح الناس مزيدًا من الوقت لمعالجة المعلومات أثناء العملذاكرةيحسنأدائهم في العملذاكرةمهام. غالبًا ما يُفترض أن وقت الفراغ الممنوح بعد تقديم عنصر ما يمكّن عمليات الصيانة من إبطال نسيان هذا العنصر ، مما يشير إلى أن الوقت له فائدة بأثر رجعي. تستلزم فرضيتان أخريان - التوحيد قصير الأجل والتميز الزمني - تأثيرًا محليًا للوقت على العناصر السابقة والتالية مباشرة. هنا ، نعرض بدلاً من فائدة عالمية واستباقية جديدة للوقت في العملذاكرة. في ثلاث تجارب لاستدعاء تسلسلي (Ns=21 و 25 و 26 شابًا ، على التوالي) ، قمنا بتغيير موضع ومدة وقت الفراغ ضمن قائمة مكونة من سبعة عناصر من الحروف الساكنة. أظهرت التجربة 1 أن التأثير عالمي وليس محليًا. أظهرت التجارب 2 أ و 2 ب أن زيادة الوقت الفاصل أفادت الأداء فقط للعناصر اللاحقة ، مما يعني فائدة استباقية. تستبعد هذه النتيجة عمليات الصيانة والتوحيد قصير الأجل والتميز الزمني كتفسيرات لمزايا وقت الفراغ ولكنها تتفق مع اقتراح مورد ترميز يتعافى تدريجيًا.

الكلمات المفتاحية: ذاكرة عاملة ثابتة ، وقت ، حساب مورد ترميز ، فائدة استباقية ، ذاكرة ، بيانات مفتوحة ، مواد مفتوحة

في سياق المدى القصير أو العملذاكرةعادة ما يُنظر إلى مرور الوقت على أنه فرصة للنسيان (Donkin et al.، 2015؛ Lewandowsky & Oberauer، 2009؛ Mercer & McKeown، 2014؛ Ricker et al.، 2016، 2020). هناك دور أقل درسًا للوقت وهو أنه ، في بعض الظروف ، يساعد في الحفاظ على المعلومات في العملذاكرة. عندماذاكرةيتم تقديم القائمة بشكل أبطأ - أي مع مزيد من وقت الفراغ بين العناصر - غالبًا ما يكون الاستدعاء التسلسلي الفوري أفضل (Ricker & Hardman ، 2017 ؛ Souza & Oberauer ، 2017 ؛ Tan & Ward ، 2008 ؛ للمراجعات ، راجع Oberauer et آل ، 2018 ؛ بيني ، 1975). هنا ، سألنا ما الذي يسبب هذا التأثير المفيد للوقت للذاكرة العاملة.

أحد التفسيرات المحتملة هو أن وقت الفراغ بين العناصر يُستخدم للتمرين. البروفة هي استراتيجية صيانة يتم الإبلاغ عنها بشكل شائع في مهام الذاكرة العاملة. يمكن أن تساهم ثلاثة أشكال من البروفة في تحقيق تأثير مفيد لوقت الفراغ: البروفة اللفظية (Tan

في التحديث المستند إلى الانتباه ، يتم إعادة تنشيط المعلومات من خلال الاهتمام بها عمداً أثناء الصيانة. في البروفة التفصيلية ، يتم إثراء تمثيلات المنبهات التي يجب تذكرها من خلال ربطها بمعرفة الذاكرة طويلة المدى.

يمكن أيضًا استخدام الوقت البيني المجاني للتوحيد قصير المدى (Jolicœur & Dell'Acqua ، 1998) للعنصر المشفر للتو. يتم الدمج قصير المدى بعد تشفير العنصر ؛ من المقدر أن تستغرق حوالي 0. 5 ثوان إلى 1.5 ثانية ويفترض أنها تتطلب مورد معالجة مركزي (Jolicœur & Dell'Acqua ، 1998 ؛ Nieuwenstein & Wyble ، 2014).

التفسير الثالث يأتي من فرضية التمايز الزمني. وفقًا لنظريات التمايز الزمني للذاكرة ، فإن زيادة الوقت بين العناصر يقلل من تشابه سياقاتها الزمنية ، والتي بدورها يجب أن تقلل من الارتباك الزمني وتزيد من دقة الذاكرة (Brown et al. ، 2007). الفكرة ذات الصلة هي أن الأوقات البينية الطويلة بشكل استثنائي - على سبيل المثال ، عندما يتم تجميع مجموعات فرعية من عناصر القائمة مؤقتًا (Ryan، 1969b) - تؤدي إلى تحول في السياق ، مما يزيد من التمييز السياقي بين العناصر في مجموعات مختلفة.

تؤدي هذه التفسيرات إلى تنبؤات مختلفة حول العناصر الموجودة في قائمة الذاكرة التي تستفيد من زيادة وقت الفراغ. نحن نأخذ في الاعتبار الاختلافات في التنبؤات على طول بعدين (انظر الجدول 1) ، والتي يمكن تفسيرها بشكل أفضل من خلال التركيز على فاصل بيني واحد في مكان ما في منتصف قائمة الذاكرة: (أ) يمكن أن يكون التأثير المفيد لوقت الفراغ في تلك الفترة بأثر رجعي (على سبيل المثال ، تحسين الذاكرة للعناصر المشفرة قبل الفاصل الزمني) أو الاستباقية (أي تحسين الذاكرة للعناصر المشفرة لاحقًا) ، و (ب) يمكن أن يكون التأثير المفيد محليًا (أي تحسين الذاكرة فقط للعناصر التي تسبق أو تتبع مجانًا) -الفترة الزمنية) أو العمومية (أي تحسين الذاكرة لجميع عناصر القائمة التي تسبق الفاصل الزمني أو يتبعه).

يمكن تطبيق الأشكال الثلاثة للتمرين (التمرين المفصلي ، والتدريب التفصيلي ، والتحديث المتعمد) فقط على العناصر المشفرة بالفعل في الذاكرة العاملة قبل فترة زمنية حرة ، وبالتالي ، يجب أن يكون تأثيرها بأثر رجعي في المقام الأول. عادة ما يكون التدريب المفصلي تراكميًا ، وبالتالي ، يجب أن يكون التأثير رجعيًا وشاملًا ، بحيث يستفيد من جميع العناصر المشفرة قبل فترة الفراغ المستخدمة في التدريب. يُفترض أيضًا أن الانتعاش يتنقل بين جميع العناصر الموجودة في الذاكرة العاملة ، بدلاً من التركيز على العنصر الذي تم تقديمه مؤخرًا ، مما يشير إلى تأثير رجعي عالمي (Barrouillet et al. ، 2007 ؛ Lemaire et al. ، 2018 ؛ Oberauer & Lewandowsky ، 2011 ). في المقابل ، يمكن أن يشمل التفصيل جميع العناصر المشفرة حتى الآن أو العنصر الأخير المشفر فقط ، لذلك يمكن أن يكون التأثير عالميًا أو محليًا.

يمكن أن يكون لتحسين الذاكرة للعناصر التي تسبق فترة الفراغ تأثيرات غير مباشرة على العناصر اللاحقة أيضًا. على سبيل المثال ، إذا تم استخدام وقت الفراغ لتحسين صيانة العناصر المشفرة مسبقًا ، فعندما يتم توفير وقت كافٍ ، يمكن إكمال عمليات الصيانة مثل التدريب أو تحديث هذه العناصر خلال ذلك الوقت. قد يقلل هذا من تكلفة التمرين أو تحديث العناصر السابقة أثناء ترميز أو صيانة العناصر اللاحقة

بيان الصلة

ذاكرة العمل هي السبورة السوداء لأذهاننا ، حيث يمكننا الاحتفاظ بالمعلومات متاحة لفترة وجيزة - على سبيل المثال ، يمكننا الاحتفاظ برقم هاتف جديد في الذاكرة العاملة ثم كتابته من الذاكرة. عادة ما يرتبط مرور الوقت بنسيان المعلومات المحفوظة في الذاكرة العاملة: يعتقد العديد من الباحثين أن المعلومات الموجودة في الذاكرة العاملة تتلاشى بسرعة ما لم نتدرب عليها من خلال تكرارها لأنفسنا. على عكس هذه الفكرة ، تُظهر الأبحاث أنه إذا توقفنا بين إضافة عناصر إلى الذاكرة العاملة ، فإن ذاكرتنا تتحسن. لقد بحثنا في سبب استخدام الناس لهذه الإيقاف المؤقت. على سبيل المثال ، يمكن للمرء استخدام وقفة لمراجعة ما هو موجود بالفعل في الذاكرة العاملة (على سبيل المثال ، البروفة). بدلاً من ذلك ، وجدنا أن الإيقاف المؤقت يعمل على تحسين استدعاء المعلومات التي تمت إضافتها إلى الذاكرة العاملة بعد التوقف المؤقت دون التسبب في أي نسيان للعناصر الموجودة بالفعل في الذاكرة العاملة قبل التوقف المؤقت. تشير هذه النتيجة إلى أن فترات التوقف (أي الوقت) تساعد الذاكرة العاملة على الاستعداد للمعلومات المستقبلية وتدعو إلى طريقة جديدة للتفكير في دور الوقت في الذاكرة العاملة.

العناصر وبالتالي تحسين صيانة العناصر اللاحقة. في هذه الحالة ، يمكن أن يحدث تأثير استباقي بالإضافة إلى الأثر الرجعي.

يُفترض عمومًا أن الدمج قصير الأجل ينطبق فقط على العنصر الذي تم ترميزه مؤخرًا. علاوة على ذلك ، فهو يعتمد على مورد معالجة محدود ، لذلك يفترض معظم المنظرين أنه يتم دمج عنصر واحد فقط في أي وقت (للمراجعة ، انظر Ricker et al. ، 2018). يشير هذا التصور إلى أنه في أي فترة فراغ ، يتم فقط دمج العنصر السابق مباشرة. إذا تم دمج كل عنصر فقط حتى يتم مقاطعته عند بداية العنصر التالي ، فيجب أن يكون التأثير المفيد لوقت الفراغ بأثر رجعي ومحلي: يتيح وقت الفراغ الأطول دمج العنصر السابق لفترة أطول. اقترح Ricker and Hardman (2017) فرضية بديلة: الدمج قصير المدى هو صاروخ باليستي

العملية التي ، بمجرد بدئها ، يتم تشغيلها حتى الاكتمال. عندما لا يتم إعطاء الوقت الكافي لإكمال الدمج ، يتم تأجيل دمج العنصر التالي وبالتالي تقليصه (Ricker & Hardman ، 2017). تعمل زيادة وقت الفراغ على تجنب هذا التأجيل وبالتالي تحسين الذاكرة للعنصر التالي ، والتنبؤ بفائدة استباقية محلية لهذا العنصر فقط. في سلسلة من تجارب الذاكرة العاملة المرئية ، حصل Ricker and Hardman (2017) على أدلة على مثل هذا التأثير المحلي والاستباقي.

وفقًا لفرضية التمايز الزمني ، يجب أن يزيد وقت الفراغ البيني الأطول من التمييز الزمني للعناصر مباشرة قبل فترة الفراغ وبعدها (Brown et al. ، 2007). ومن ثم ، فإن التمييز الزمني يتنبأ بالآثار المحلية التي تكون استباقية وأثر رجعي. تم اختبار هذا التنبؤ في العديد من الدراسات. في حين لوحظت التأثيرات المتوقعة في اختبارات التعرف (Morin et al. ، 2010) وبعض إصدارات اختبارات إعادة بناء النظام ، فإنها غائبة بشكل واضح في اختبارات الاسترجاع التسلسلي الفوري (Lewandowsky et al. ، 2006 ؛ Nimmo & Lewandowsky) ، 2005 ، 2006 ؛ Parmentier et al. ، 2006 ؛ Peteranderl & Oberauer ، 2018).

وبالمثل ، فإن تحولات السياق بين المجموعات الزمنية تتنبأ بفوائد استباقية متماثلة وأثر رجعي تكون في الغالب محلية ولكنها أيضًا عالمية إلى حد ما (Burgess & Hitch ، 1999 ؛ Farrell ، 2012). يتم ملاحظة هذه التأثيرات بشكل شائع في الاسترجاع التسلسلي ، مما يؤدي إلى الأسبقية داخل المجموعة وتأثيرات الحداثة (Frankish ، 1989 ؛ Ryan ، 1969a).

لفهم وقت الفراغ المستخدم في الذاكرة العاملة ، اختبرنا (أ) ما إذا كان لوقت الفراغ تأثيرات محلية أو عالمية و (ب) ما إذا كان تأثير وقت الفراغ استباقيًا أو رجعيًا أو كليهما. ركزت التجربة 1 على الفصل بين التأثيرات العالمية والمحلية. قمنا بتغيير فترات الوقت البيني داخل القوائم. كانت الأوقات البينية إما قصيرة باستمرار عبر القائمة ، أو طويلة باستمرار ، أو متنوعة داخل القائمة بشكل مختلف لجميع المواضع ، بحيث كان متوسط ​​الوقت البيني طويلًا كما هو الحال في الحالة الطويلة باستمرار. كان الهدف من شرط الفاصل المتغير هو اختبار ما إذا كانت مدة كل فترة بينية لها تأثير في الغالب على العناصر المجاورة (أي التأثيرات المحلية) أو تنتشر عبر عناصر القائمة (أي تأثير شامل).

يكرر التلاعب الفاصل المتغير تصميم Lewandowsky et al. (2006) لاختبار فرضية التمايز الزمني. لم تجد دراسات الاستدعاء التسلسلي بهذا التصميم أي دليل على التأثيرات المحلية للوقت ، والتي تتعارض مع تنبؤات التميز الزمني. أحد الاحتمالات التي نحتاج إلى أخذها في الاعتبار ، مع ذلك ، هو أن الناس يستخدمون فترات البينية المجانية لعمليات مثل التدريب التفصيلي أو الدمج قصير المدى فقط إذا كانت مدتها متوقعة. في هذه الحالة ، قد لا يتم استخدام الفترات المتغيرة بشكل غير متوقع في دراسات التمايز الزمني في أي عملية لتحسين الذاكرة. إذا كان الأمر كذلك ، يجب أن تكون الذاكرة في حالة الفاصل المتغير أضعف مما كانت عليه في الحالة مع فترات زمنية طويلة باستمرار ، على الرغم من توفير نفس المقدار من الوقت البيني المجاني بشكل عام.

باستخدام التجربتين 2 أ و 2 ب ، اختبرنا إلى أي مدى كانت ميزة وقت الفراغ استباقية أو رجعية. لقد زدنا وقتًا بينيًا واحدًا فقط ، بينما تم إصلاح الباقي. تم تغيير موضع الوقت البيني الأطول في جميع أنحاء القائمة. يمكن أن يكون الفاصل البيني الأطول 2500 مللي ثانية أو 500 مللي ثانية ، بينما كانت الفواصل البينية العادية 50 مللي ثانية لكل منهما. سألنا ما إذا كان للفاصل الزمني الطويل تأثير على العناصر السابقة (بأثر رجعي) ، أو العناصر التالية (استباقي) ، أو كليهما. بالإضافة إلى ذلك ، توقعنا أن نرى تأثيرات التجميع الزمني بسبب الفاصل الزمني المنحرف لكل من 500- مللي ثانية و 2 ، 500- مللي ثانية. نظرًا لأن Ryan (1969b) لاحظ عدم وجود اختلاف في تأثيرات التجميع بين الفترات القصيرة والطويلة بين المجموعات ، فقد توقعنا أن تكون تأثيرات التجميع هذه مكافئة لكل من الأطوال المنحرفة. كان الهدف هو ملاحظة ما إذا كان وقت الفراغ الإضافي (2 ، 000 مللي ثانية) المعطى في مواضع مختلفة في قائمة الذاكرة سيفيد أداء العناصر التي تمت ملاحظتها قبل أو بعد الفاصل الزمني الذي تم التلاعب به ، بالإضافة إلى تأثيرات التجميع الزمني.

طريقة

مشاركون

شارك 21 و 25 و 26 شابًا في التجارب 1 و 2 أ و 2 ب على التوالي. تم اختيار أحجام العينات على أساس التجارب السابقة التي أظهرت تأثيرات مفيدة لفترات أطول بين الفواصل. توقف جمع البيانات عندما وصلنا إلى حجم العينة المستهدف المحدد مسبقًا (N زائد 1 ، إن أمكن ، في حال احتجنا إلى استبعاد أي بيانات أثناء التحليل). كان للتجربة 1 حجم عينة مستهدف يبلغ 20 ، وكان حجم العينة المستهدف للتجربتين 2 أ و 2 ب 25. واستمرت التجارب حتى 60 دقيقة. تم تعويض المشاركين عن وقتهم من خلال رصيد الدورة أو 15 فرنك سويسري لكل ساعة.

إجراء

بدأت كل تجربة بنقطة تثبيت مركزية مقدمة لمدة 500 مللي ثانية ، متبوعة بتقديم قائمة الدراسة. تتألف القوائم من سبعة أحرف ثابتة مقدمة واحدة تلو الأخرى (انظر الشكل 1). في التجربة 1 ، تم تقديم كل عنصر من عناصر القائمة على الشاشة لمدة 250 مللي ثانية ، متبوعًا بشاشة فارغة لبقية الفترة الزمنية البينية (ISI) ، والتي تم تعريفها هنا على أنها إجمالي الفاصل الزمني من إزاحة حرف ساكن إلى بداية العنصر التالي . في التجارب

الشكل 1. الجدول الزمني لمرحلة الترميز في كل حالة من التجارب 1 و 2. في كل حالة ، تم تقديم سبعة أحرف ساكنة ، مأخوذة عشوائيًا من 21 حرفًا ساكنًا ، واحدة تلو الأخرى. تبع ذلك اختبار استدعاء تسلسلي. الفواصل بين الحوافز (ISIs) ، التي تُعرَّف على أنها الفاصل الزمني الإجمالي من إزاحة ساكن واحد إلى بداية المرحلة التالية ، تختلف باختلاف الظروف. تشير الأرقام الموجودة أعلى القوائم إلى ISI للأحرف الساكنة الموجودة أسفلها. في التجربة 1 ، تم تقديم الحرف الساكن الأخير دائمًا لمدة 250 مللي ثانية وتبعه فاصل الاستبقاء. تم تحديد الفاصل الزمني للاحتفاظ ، وهو الوقت بين إزاحة الحرف الساكن الأخير والاختبار ، لجميع الشروط (1،250 مللي ثانية). في حالة المتغير الطويل ، تم تعيين ستة ISIs مختلفة بشكل عشوائي لكل موضع ISI ضمن قائمة (50 ، 250 ، 550 ، 950 ، 1450 ، و 1950 مللي ثانية). في الحالة الثابتة لفترة طويلة ، تم إصلاح ISIs (870 مللي ثانية) ؛ كان مجموع ISIs هو نفسه تقريبًا كما في حالة المتغير الطويل. في الحالة القصيرة الثابتة ، تم إصلاح ISIs (50 مللي ثانية) ، وكان مجموعها أقصر من الحالات الأخرى. في التجربة 2 ، يمكن أن يكون أحد ISIs أطول من ISIs المتبقية ، مما يؤدي إلى إحداث فجوة في مرحلة التشفير وتوفير وقت الفراغ بين عناصر الدراسة. كانت هذه الفجوة 500 مللي ثانية في حالة الفجوة القصيرة و 2500 مللي ثانية في حالة الفجوة الطويلة. في أمثلة شروط الفجوة القصيرة والطويلة الموضحة هنا ، تظهر الفجوة بعد العنصر الأول في قائمة الدراسة. في التجربة الفعلية ، يمكن أن تكون الفجوة في أي موضع في القائمة. كانت جميع ISIs الأخرى في التجربة 2 (بما في ذلك تلك الموجودة في حالة عدم وجود فجوة [خط الأساس]) 50 مللي ثانية. فقط التجربة 2 ب لديها شرط عدم وجود فجوة.

2 أ و 2 ب ، تم تقديم كل عنصر من عناصر القائمة لمدة 300 مللي ثانية متبوعة بشاشة فارغة لبقية ISI. كان ISI القياسي في التجربتين 2 أ و 2 ب 50 مللي ثانية. في جميع التجارب ، أعقب عرض القائمة تأخير (1،250 مللي ثانية للتجربة 1 ؛ 1 ، 000 مللي ثانية للتجربة 2 أ و 2 ب) ، ثم بدأ المشاركون اختبار الاسترجاع التسلسلي الفوري. تم توجيه المشاركين لكتابة الحروف بترتيب العرض التقديمي. كان عليهم إدخال سبعة عناصر قبل أن يتمكنوا من المتابعة إلى المحاكمة التالية.

التجربة 1. تتكون التجربة من ست مجموعات من 18 تجربة لكل منها ، مما أدى إلى 108 تجربة. لاختبار ما إذا كان تأثير وقت الفراغ عالميًا أم محليًا ، تلاعبنا بمدة ISIs. ISI هو الفاصل الزمني الإجمالي من إزاحة عنصر واحد إلى بداية العنصر التالي. كانت هناك ثلاثة شروط: حالة قصيرة ثابتة تتكون من ISIs قصيرة (50 مللي ثانية) عبر القائمة ، وحالة طويلة الأمد تتكون من ISIs أطول (870 مللي ثانية) عبر القائمة ، وحالة متغيرة طويلة تتكون من ISIs متغيرة. تلقى كل مشارك عددًا متساويًا من التجارب في كل حالة من هذه الظروف ، بترتيب عشوائي.

كان التلاعب الرئيسي هو الحالة المتغيرة الطويلة ، والتي أعقبت تصميم Lewandowsky et al. (2006). كان هناك ستة ISIs مختلفة في هذه الحالة: 50 مللي ثانية ، 250 مللي ثانية ، 550 مللي ثانية ، 950 مللي ثانية ، 1450 مللي ثانية ، و 1950 مللي ثانية. في كل تجربة لشرط طويل المتغير ، تم تخصيص كل من ISIs لموضع interitem واحد في القائمة. كان هناك 720 طلبًا محتملاً من ست فترات ؛ تم تعيين هذه الطلبات إلى 20 مشاركًا من خلال خوارزمية قللت من التباين في ترددات استخدام كل ترتيب. وبهذه الطريقة ، فإن ISI التي تسبق أو تتبع كل عنصر لم تكن مرتبطة بالموضع التسلسلي للعنصر. كان مجموع ISIs في الحالة طويلة المتغير (5200 مللي ثانية) مساويًا تقريبًا لمجموع ISIs في الحالة الثابتة لفترة طويلة (5220 مللي ثانية). تم إصلاح الوقت بعد العنصر الأخير في القوائم لجميع الشروط (1،250 مللي ثانية).

التجربة 2 أ. تكونت التجربة من ثماني مجموعات من 36 تجربة لكل منها ، مما أدى إلى 288 تجربة. في كل تجربة ، كان هناك ISI منحرف في موضع بيني واحد ، إما قصير (500 مللي ثانية) أو طويل (2500 مللي ثانية). كلاهما خلق فجوة زمنية على النقيض من خلفية ISIs القياسية المتبقية ، والتي كانت كلها 50 مللي ثانية. من المعروف أن هذه الفجوة تؤدي إلى ظهور التجمع الزمني (Ryan، 1969b) ، ولكن نظرًا لأن Ryan (1969a) أظهر تأثيرات تجميع مكافئة للفجوات القصيرة والطويلة ، لم نتوقع أي فرق في تأثيرات التجميع بين الفجوة القصيرة والفجوة الطويلة. ظروف الفجوة. لقد بحثنا فيما إذا كان وقت الفراغ الإضافي الممنوح في حالة الفجوة الطويلة يحسن الذاكرة للعناصر التي تسبق وقت الفراغ أو العناصر اللاحقة لوقت الفراغ ، بالإضافة إلى ميزة التجميع الشائعة. كانت هناك ستة مواضع في قائمة الدراسة حيث يمكن إدراج الفجوة: بعد أي عنصر من الأول إلى السادس. في المجموع ، كان هناك 12 شرطًا: ستة مواضع فجوة بفترتين. تتكون كل مجموعة من ثلاث تجارب لكل حالة ، مما أدى إلى 24 تجربة لكل حالة.

التجربة 2 ب. كانت التجربة 2 مماثلة للتجربة 1 ، باستثناء اختلاف واحد. أضفنا شرطًا أساسيًا لم تكن فيه فجوات ، من أجل فحص الآثار العامة للفجوة ، مثل التجميع الزمني. في حالة خط الأساس ، لم يكن هناك أي إس آي منحرف ؛ كانت جميع ISIs 50 مللي ثانية. هذا جعل إجمالي 13 شرطًا. تتكون كل مجموعة من ثلاث تجارب لكل حالة ، مما أدى إلى 312 تجربة بشكل عام.

المواد

لكل قائمة ، تم رسم سبعة أحرف ساكنة بشكل عشوائي بدون استبدال من 21 ثابتًا من الأبجدية الألمانية.

تحليل البيانات

قدّرنا نماذج التأثيرات المختلطة الخطية البايزية باستخدام وظيفة lmBF من حزمة BayesFactor (الإصدار 0. 9. 12-4. 2؛ Morey & Rouder، 2 0 18) المطبقة في R بيئة البرمجة (الإصدار 4.0.1 ؛ R Core Team ، 2020). اتبع تحليلنا نهج اختيار النموذج الذي يركز فقط على مجموعة "النماذج المعقولة" التي يتضمنها مبدأ الهامشية (Rouder et al. ، 2016). وبشكل أكثر تحديدًا ، بالنسبة لكل تجربة ، قمنا بتقدير المجموعة الكاملة من النماذج المعقولة ثم قمنا بمقارنة جميع النماذج بالنموذج الفارغ ، والذي يحتوي فقط على اعتراض وتأثير عشوائي للموضوعات ، باستخدام عوامل Bayes (BFs). تم استخدام النموذج الذي يحتوي على أكبر فرنك بلجيكي لتحديد أي من التأثيرات (أي التأثيرات الرئيسية والتفاعل) قدمت البيانات أدلة مؤيدة أو ضد. نظرًا لأن بياناتنا احتوت على مقاييس متكررة (لجميع العوامل في جميع التجارب) ، فقد أجرينا هذه الخطوة مرتين - مرة واحدة للنموذج الأدنى الذي احتوت فيه بنية التأثيرات العشوائية على اعتراضات عشوائية فقط ومرة ​​أخرى لبنية التأثيرات العشوائية القصوى التي يبررها التصميم (بار وآخرون ، 2013). أدناه ، نقوم بالإبلاغ عن النتائج بناءً على النموذج الأقصى. ما لم يُذكر خلاف ذلك ، كان نمط BFs (أي تقديم دليل مع أو ضد تأثير معين) هو نفسه لمجموعة النماذج التي تستخدم الحد الأدنى من بنية التأثيرات العشوائية. يتم توفير النتائج الكاملة أيضًا في المواد التكميلية المتاحة عبر الإنترنت. تم إجراء جميع التحليلات على البيانات التي تم تجميعها بواسطة المشارك وخلية التصميم. لذلك ، لم تستلزم بنية التأثيرات العشوائية القصوى التي يبررها التصميم منحدرات عشوائية للحصول على أعلى تأثير من الدرجة (على سبيل المثال ، أعلى مستوى للتفاعل ؛ Singmann & Kellen ، 2020).

الشكل 2. نسبة الاستجابات الدقيقة على مهمة الاستدعاء التسلسلي الفوري في الشروط الثلاثة للتجربة 1. توضح الرسوم البيانية (أ) متوسط ​​الأداء لكل حالة عبر المواضع التسلسلية ، (ب) الأداء لكل حالة متوسطها عبر المواضع التسلسلية كدالة لوقت ما قبل العنصر ، و (ج) الأداء لكل حالة متوسطها عبر المواضع التسلسلية كدالة لوقت ما بعد العنصر. تم تحديد دقة الاستدعاء التسلسلي عن طريق تعيين استجابة صحيحة لكل عنصر قائمة فقط إذا تم استدعاء هذا العنصر في موضع الإخراج الصحيح. تشير أشرطة الخطأ إلى 95 بالمائة من فترات الثقة داخل الموضوعات.

غالبًا ما يتم تقديم النتائج الواردة أدناه في شكل BF1 0 ، مما يشير إلى قوة الدليل لنموذج بؤري معين ، النموذج 1 ، مقابل نموذج مقارنة ، نموذج 0. تشير قيمة BF1 0 إلى مدى احتمالية تجاوز النموذج 1 للنموذج 0. إذا كانت قيمة BF1 0 أكبر من 1 ، فهذا يشير إلى دليل للنموذج البديل (على سبيل المثال ، النموذج 1 على النموذج 0). إذا كانت قيمة BF10 أقل من 1 ، فهذا يشير إلى دليل على النموذج الأبسط (أي النموذج 0 على النموذج 1). في الحالة الأخيرة ، أبلغنا عن BF01 بدلاً من ذلك ، والذي تم توفيره بواسطة BF 01=1 / BF10 بحيث تشير قيم BF01 الأكبر من 1 إلى دليل على النموذج الأبسط. لا يمكن تفسير BFs على أنها قيم p ولا توفر حدًا للدلالة. يشير BF الأكبر إلى دليل أقوى على النموذج الفائز. كدليل توضيحي ، تعتبر BFs الأصغر من 3 دليلًا ضعيفًا ، وتعتبر BFs بين 3 و 10 دليلاً جوهريًا ، وتعتبر BFs الأكبر من 10 أو أصغر من 0.1 دليلًا قويًا (Kass & Raftery ، 1995).

بالنسبة للتجربة 1 ، تضمن التحليل الأول عاملين ، الموضع المتسلسل والحالة ، بينما تضمن التحليل الثاني عاملًا واحدًا فقط ، ISI ، والذي تطلب مقارنة نموذج 1 واحد فقط على النموذج 0. بالنسبة للتجربتين 2 أ و 2 ب ، اشتمل التحليل على ثلاثة عوامل ، مما أدى إلى العديد من النماذج المعقولة التي يمكن أن تفسر البيانات. بالنسبة للتحليلات التي تضمنت أكثر من عامل واحد ، قمنا أولاً بفحص BF10 لكل نموذج مقارنة بالنموذج الفارغ ووجدنا النموذج الذي يصف البيانات بأقوى دليل موضّح بقيمة BF10. ثم تمت مقارنة النموذج الذي يحتوي على أعلى BF10 مع نماذج إضافية لاختبار فرضيات محددة حول وجود أو عدم وجود تأثيرات فردية. يمكن القيام بذلك ببساطة عن طريق قسمة BF10 للنموذج بما في ذلك التأثير مع BF10 للنموذج باستثناء التأثير ، والذي يوفر BF لصالح التأثير. يجب أن تكون النماذج الخالية من قيم BF10 هذه هي نفسها حتى يكون BF الجديد ذا معنى. في بعض الحالات ، استخدمت تحليلات المتابعة أيضًا اختبارات Bayesian t. في جميع التجارب ، يشير الأداء إلى دقة الاسترجاع التسلسلي ، والتي تعين استجابة صحيحة لكل عنصر قائمة فقط إذا تم استدعاء هذا العنصر في موضع الإخراج الصحيح.

نتائج

التجربة 1

كان هدفنا في التجربة 1 هو فحص التأثيرات المحلية والعالمية لوقت الفراغ في الذاكرة العاملة. أظهرت مقارنة النموذج دليلاً قوياً على النموذج الكامل. كان هناك تفاعل بين الشرط (قصير ثابت ، ثابت طويل ، متغير طويل) والموضع التسلسلي (BF10> 10 ، 000 مقارنة بكل من النموذج الفارغ وثاني أفضل نموذج ، والذي يتكون من كلا التأثيرين الرئيسيين) . كما يتضح من الشكل 2 أ ، كان الأداء في الظروف طويلة الأمد والمتغيرة أفضل من الأداء في حالة الثبات قصير المدى (كلا BF10s> 10 ، 000 من اختبارات Bayesian t التي تقارن الأداء بين الظروف مجمعة عبر الموضع التسلسلي). علاوة على ذلك ، لم يختلف الأداء في ظروف الثبات الطويل والمتغير الطويل (BF 01=7. 7 ، مما يدل على وجود دليل على النموذج الفارغ لعدم وجود فرق بين الشرطين).

ثانيًا ، قمنا بتحليل الحالة ذات المتغير الطويل ، وننظر بالتفصيل في كيفية تأثير وقت ما قبل العنصر وبعده - ISIs التي تسبق أو تتبع عنصرًا - على ذاكرة كل عنصر. بالنسبة لهذا التحليل ، تم استبعاد الموضعين التسلسليين 1 و 7 ، لأن الموضع التسلسلي 1 لم يكن به وقت ما قبل العنصر ، ولم يكن للموضع التسلسلي 7 وقت ما بعد العنصر. كانت التأثيرات الثابتة للتحليل الثاني هي (أ) مدة وقت ما قبل العنصر و (ب) مدة وقت ما بعد العنصر. تباين كل من وقت ما قبل العنصر ووقت ما بعد العنصر بين 0. 3 ثوانٍ و 2.2 ثانية ، وكانت هناك ست فترات. إذا كان للوقت البيني المجاني تأثير محلي ، فيجب أن يتحسن الأداء بوقت أطول قبل العنصر أو وقت أطول بعد العنصر أو كليهما. إذا كان للوقت البيني المجاني تأثير عالمي ، فلن يتم توقع مثل هذا التأثير لأن إجمالي الوقت البيني المجاني كان ثابتًا لجميع تجارب الحالة طويلة المتغير.

لم نعثر على أي تأثير للمدة الزمنية لكل عنصر أو ما بعد العنصر على الأداء (انظر الشكلين 2 ب و 2 ج). كان هناك دليل قوي ضد كل من وقت ما قبل العنصر (BF01> 10 ، 000) ووقت ما بعد العنصر (BF01> 10 ، 000) ، واستبعاد أي تأثير محلي للوقت.

التجارب 2 أ و 2 ب

كان هدفنا في التجربتين 2 أ و 2 ب هو اختبار ما إذا كانت ميزة وقت الفراغ استباقية أو بأثر رجعي أو كليهما. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن تكون ميزة وقت الفراغ محلية أو عالمية. لاختبار هذه الاحتمالات ، ركزنا على تأثير وقت الفراغ كدالة للتأخر بين الفجوة والعناصر المعروضة. من خلال القيام بذلك ، يمكننا تحليل تأثير وقت الفراغ على العناصر السابقة واللاحقة بشكل منفصل. تم حساب التأخر على أنه المسافة الموقعة لعنصر من موضع الفجوة في القائمة. على سبيل المثال ، إذا كانت الفجوة بين العنصرين الثالث والرابع ، فسيكون العنصر الثالث في Lag - 1 والعنصر الرابع سيكون في Lag زائد 1. وفقًا لذلك ، كان هناك 10 تأخيرات: −5 ، 4 ، −3 ، −2، - 1، plus 1، plus 2، plus 3، plus 4، plus 5. تضمنت التأخيرات السلبية العناصر التي تسبق الفجوة واستخدمت لاختبار التأثيرات بأثر رجعي. تضمنت التأخيرات الإيجابية عناصر لاحقة للفجوة واستخدمت لاختبار التأثيرات الاستباقية. على سبيل المثال ، قد يتضمن التأخر زائد 2 (أ) عنصرًا في الموضع التسلسلي 4 إذا كانت الفجوة بين البندين 2 و 3 ، (ب) عنصر في الموضع التسلسلي 5 إذا كانت الفجوة بين البندين 3 و 4 ، و ( ج) عنصر في الموضع التسلسلي 6 إذا كانت الفجوة بين العنصرين 4 و 5. ثم يتم حساب أداء الذاكرة للتأخر زائد 2 عن طريق حساب متوسط ​​أداء الاستدعاء التسلسلي لهذه العناصر في ظروف موضع الفجوة المناسبة.

لفحص التأثيرات الاستباقية والرجعية لوقت الفراغ على أداء الذاكرة ، اختبرنا تفاعلات وقت الفراغ الإضافي في الفجوة (450 مللي ثانية مقابل 2450 مللي ثانية) مع علامة التأخر وقيمته المطلقة. تشير علامة التأخر إلى ما إذا كان العنصر قد سبق (تأخر سلبي) أو متبوعًا (تأخر إيجابي) الفترة التي تم التلاعب بها ، وبالتالي ، فإن تفاعل مدة الوقت الحر مع علامة التأخر يخبرنا ما إذا كان تأثير وقت الفراغ أكثر رجعية أم أكثر استباقي. إن تفاعل مدة الفراغ مع القيمة المطلقة للتأخر - على وجه الخصوص ، التباين بين Lags ± 1 والتأخر المطلق الأكبر - يخبرنا ما إذا كان التأثير محليًا أم عالميًا.

يعرض الشكل 3 الأداء عبر الظروف في التجربتين 2 أ و 2 ب. كان هناك تأثير استباقي ملحوظ على الذاكرة. كان الأداء أفضل للعناصر التي تتبع فجوة طويلة مقارنة بالعناصر التي تتبع فجوة قصيرة. لم يكن هناك فرق بين تأثير وقت الفراغ الطويل والقصير على الأداء للعناصر السابقة. وبعبارة أخرى ، لم يكن هناك أثر رجعي لمدة الفجوة.

بالنسبة للتجربة 2 أ ، تضمن أفضل نموذج التأثيرات الرئيسية لوقت الفراغ ، وعلامة التأخير ، والتأخير المطلق ، بالإضافة إلى تفاعل وقت الفراغ تلو الآخر ، ولكن لا توجد تفاعلات تتضمن وقت فراغ وتأخر مطلق (BF {{5 }} مقارنة بالنموذج الكامل ، الذي تضمن جميع التفاعلات ثنائية الاتجاه والتفاعل ثلاثي الاتجاهات ، و BF=3. 7 مقارنة بالنموذج الثاني الأفضل ، والذي تضمن جميع التفاعلات ثنائية الاتجاه ولكن ليس الثلاثة -way التفاعل). بالنسبة للتجربة 2 ب ، كان أفضل نموذج هو النموذج الكامل (BF=495 مقارنة مع ثاني أفضل نموذج بدون تفاعل ثلاثي الاتجاهات).

لتشريح تفاعل مدة الوقت الحر مع علامة التأخر ، قمنا بفحص المقارنات الزوجية بين وقت الفراغ الطويل والقصير بشكل منفصل للعناصر اللاحقة (التأخيرات الإيجابية) والعناصر السابقة (التأخيرات السلبية) مع اختبارات Bayesian t. في كلا التجربتين 2 أ و 2 ب ، أدى وقت الفراغ الإضافي في حالة وقت الفراغ الطويل إلى تحسين الأداء للعناصر اللاحقة مقارنة بحالة وقت الفراغ القصير ، مما يوفر دليلًا قويًا على فائدة استباقية (التجربة 2 أ: BF 10=1 ، 137 ؛ التجربة 2 ب: BF 10=885). في المقابل ، كانت الأدلة على الفوائد بأثر رجعي ضعيفة نوعًا ما. في التجربة 2 أ ، أدى وقت الفراغ الإضافي إلى تحسين أداء العناصر السابقة بمقدار ضئيل فقط (دليل غامض لفائدة بأثر رجعي ؛ BF 10=1. 15). في التجربة 2 ب ، لم يكن هناك دليل على فائدة بأثر رجعي لوقت فراغ إضافي ، وبدلاً من ذلك ، كان هناك دليل ضعيف ضد هذه الميزة (BF 01=2. 6).

ركز تحليلنا التالي على ما إذا كان تأثير وقت الفراغ يتغير مع التأخر المطلق. سيتم الإشارة إلى أي تأثير محلي من خلال تفاعل وقت الفراغ مع تأخر مطلق. لقد قمنا بتكبير هذا التفاعل بشكل منفصل للعناصر السابقة واللاحقة.

لم تشر نتائج التجربة 2 أ إلى أي تفاعل بين وقت الفراغ والتأخر المطلق لكليهما

الشكل 3. نسبة الردود الدقيقة على مهمة الاستدعاء التسلسلي الفوري للعناصر السابقة واللاحقة كدالة للتأخر (5 إلى 5) ومقدار وقت الفراغ (طويل ، قصير) في التجربتين 2 أ (أ) و 2 ب (ب). تم تحديد دقة الاستدعاء التسلسلي عن طريق تعيين استجابة صحيحة لكل عنصر قائمة فقط إذا تم استدعاء هذا العنصر في موضع الإخراج الصحيح. تشير أشرطة الخطأ إلى 95 بالمائة من فترات الثقة داخل الموضوعات.

العناصر السابقة واللاحقة. بالنسبة للعناصر اللاحقة ، تضمن أفضل نموذج التأثيرين الرئيسيين فقط (BF مقارنة بالنموذج الكامل=6). بالنسبة للعناصر السابقة ، اشتمل أفضل نموذج فقط على تأثير رئيسي للتأخر المطلق ؛ ومع ذلك ، فإن الدليل الذي يفضل هذا النموذج على ثاني أفضل نموذج ، والذي تضمن التأثيرين الرئيسيين ، كان غامضًا (BF 10=1. 17).

قدمت نتائج التجربة 2 ب دليلاً على وجود تفاعل بين التأخر المطلق ووقت الفراغ فقط للعناصر السابقة وليس للعناصر اللاحقة. بالنسبة للعناصر اللاحقة ، تضمن أفضل نموذج التأثيرين الرئيسيين فقط (BF مقارنة بالنموذج الكامل=9. 53). بالنسبة للعناصر السابقة ، كان هناك دليل على وجود تفاعل بين التأخر المطلق ووقت الفراغ (BF10 مقارنة مع ثاني أفضل نموذج> 1 ، 000). يبدو أن التفاعل مدفوعًا بالتأخر المطلق 5 للعناصر السابقة ، وهو التأخر −5 في الشكل 3 ب. كما يتضح من الشكل 3 ب ، في Lag −5 ، كان الأداء أقل لوقت الفراغ الطويل مقارنة بوقت الفراغ القصير. هذا التأثير هو عكس ميزة وقت الفراغ وبالتالي لا يدعم افتراض فائدة بأثر رجعي للوقت.

آثار التجمع الزمني

تم تصميم التجربتين 2 أ و 2 ب لفحص فائدة وقت الفراغ من خلال منح وقت فراغ إضافي في واحدة من ISIs. من المعروف أن الفجوة الزمنية في أحد ISI تقدم التجميع الزمني ، وبالتالي ، نحتاج إلى التمييز بين تأثير وقت الفراغ وتأثير التجميع. افترضنا أن كلاً من الفجوة القصيرة والفجوة الطويلة المستحثة في التجميع بنفس الدرجة بحيث يعكس أي تأثير إضافي لفجوة طويلة مقابل فجوة قصيرة تأثير وقت الفراغ. هنا ، نقدم دليلًا على هذا التخمين.

تتميز تأثيرات التجميع الزمني عادةً بزيادة حادة في أوقات الاستجابة البينية لاستدعاء العنصر بعد الفجوة وزيادة في أداء الاستدعاء التسلسلي قبل الفجوة وبعدها (Farrell et al. ، 2011). للتحقق مما إذا كان قد تم إحداث تجميع زمني مكافئ لكل من ظروف الفجوة القصيرة والطويلة ، قمنا بفحص البيانات من التجربة 2 ب لتأثيرات التجميع الزمني التي يتم ملاحظتها بشكل شائع على الاستدعاء التسلسلي. لقد اخترنا التجربة 2 ب لأنه تم تضمين شرط أساسي في هذه التجربة ، والذي يمكن أن يكون بمثابة قائمة تحكم.

حسبنا الفرق بين أوقات الاستجابة عند الاستدعاء ودقة الاستدعاء التسلسلي بين الشروط الثلاثة في خطوتين. أولاً ، طرحنا الأداء (أي أوقات الاستجابة البينية والدقة) لحالة عدم وجود فجوة من حالة الفجوة القصيرة. يجب أن يعكس هذا الاختلاف بشكل أساسي تأثيرات التجميع الزمني. ثانيًا ، طرحنا الأداء في حالة الفجوة القصيرة من الأداء في حالة الفجوة الطويلة. يجب أن يعكس هذا الاختلاف تأثير الوقت بالإضافة إلى تأثير التجميع. تم رسم هذه الاختلافات كدالة للتأخر في الشكل 4. يوضح الشكل 4 أن تأثير الوقت كان مختلفًا نوعياً

الشكل 4. تأثيرات التجميع الزمني والوقت على (أ) أوقات الاستجابة و (ب) الاستدعاء التسلسلي في التجربة 2 ب. تم تحديد تأثير التجميع الزمني عن طريق حساب الفرق في الأداء بين ظروف الفجوة القصيرة وعدم وجود فجوة ، وتم تحديد التأثير الزمني عن طريق حساب الفرق في الأداء بين ظروف الفجوة الطويلة والقصيرة. يشير الخط الأحمر عند 0 إلى عدم وجود فرق بين الشروط. تم تحديد دقة الاستدعاء التسلسلي من خلال تعيين استجابة صحيحة لكل عنصر قائمة فقط إذا تم استدعاء هذا العنصر في موضع الإخراج الصحيح ؛ تم استخدام نسبة هذه الردود الصحيحة كمؤشر للدقة. الاختلافات في كل من وقت الاستجابة

وأداء الاستدعاء التسلسلي كدالة للتأخر. تشير أشرطة الخطأ إلى 95 بالمائة من فترات الثقة داخل الموضوعات.

من تأثير التجميع الزمني. بينما أدى التجميع الانتقائي إلى زيادة أوقات الاستجابة الداخلية لعنصر التأخير الإضافي 1 (أي العنصر الذي يلي الفجوة) ، فإن التأثير الزمني لم يحدث. علاوة على ذلك ، كان تأثير التجميع الزمني على دقة الاستدعاء التسلسلي متماثلًا - تحسن كلا جانبي الفجوة بسبب التجميع الزمني - في حين كان التأثير الزمني غير متماثل ، واستفاد فقط من العناصر التالية للفجوة (للحصول على الدعم الإحصائي لهذه الملاحظات ، انظر الملحق التكميلي) مواد). في الختام ، تختلف تأثيرات التجميع ووقت الفراغ الممتد نوعياً ، مما يدل على أن تأثير الوقت ليس مجرد تأثير مضخم للتجميع.

ملخص

تشير هذه النتائج مجتمعة إلى أن (أ) وقت الفراغ يحسن الذاكرة للعناصر اللاحقة وليس للعناصر السابقة ، مما يشير إلى فائدة استباقية بحتة ، و (ب) لا تتفاعل ميزة وقت الفراغ الاستباقي مع التأخر المطلق ، مما يشير إلى وجود عالمي تأثير. النتيجة الأخيرة مهمة لأن افتراض التوحيد الباليستي قصير المدى (Ricker & Hardman ، 2017) يتنبأ بمثل هذا التأثير الاستباقي فقط لـ Lag plus 1 وليس للتأخرات الأخرى. في التجارب الحالية ، لم يكن التأثير الاستباقي خاصًا بـ Lag 1 ، وبالتالي لا يمكن تفسيره من خلال الدمج قصير الأجل.

مناقشة

لقد أظهرنا أن وقت الفراغ له تأثير عالمي واستباقي على أداء الاستدعاء التسلسلي الفوري. أظهرت نتائج التجربة الأولى أن تأثير وقت الفراغ ليس محليًا ولكنه عالمي ، كما يتضح من فائدة وقت الفراغ المنتشر عبر عناصر القائمة. قدمت التجربة الثانية وتكرارها دليلاً على فائدة استباقية بحتة. تتوافق الطبيعة الاستباقية البحتة لفائدة الوقت في الذاكرة العاملة مع النتيجة التي تفيد بأن الوقت الإضافي مفيد فقط بين عرض العناصر ولكن ليس بعد تقديم القائمة بأكملها (Oberauer & Lewandowsky ، 2016).

لا يمكن تفسير هذه النتائج عن طريق التدريب أو الدمج قصير المدى ، والذي يفترض أنه يمكن استخدام وقت الفراغ لتقوية تمثيل العناصر السابقة. تشير النتائج التي توصلنا إليها إما إلى أنه لم يتم استخدام وقت فراغ إضافي (أعلى من 250 إلى 300 مللي ثانية من وقت العرض) لهذه العمليات أو أن هذه العمليات لم تكن مفيدة.

لا يمكن تفسير النتائج التي توصلنا إليها من خلال التمييز الزمني أو تغيير السياق. يتنبأ التمييز الزمني بالمزايا المحلية التي تكون استباقية ورجعية بشكل متماثل ، على عكس ما وجدناه. في التجربة 2 ، يمكن القول إن الفجوة الزمنية المنحرفة أدت إلى تحول إلى سياق مجموعة جديد (Burgess & Hitch ، 1999 ؛ Farrell ، 2012). ربما الفجوة الأطول تسبب في تجميع أقوى؟ في مقابل ذلك ، وجدنا أن التوقيع التجريبي للتجميع كان مختلفًا نوعياً عن ذلك الخاص بفائدة وقت الفراغ (انظر الشكل 4).

ربما يمكن لنموذج Farrell (2012) تقديم تفسير قائم على التجميع لسبب استفادة الفجوة الطويلة فقط من بنود ما بعد الفجوة. في هذا النموذج ، تتمتع المجموعة الأخيرة بإمكانية وصول عالية بشكل خاص لأن سياقها لا يزال نشطًا في نهاية القائمة. ومع ذلك ، نظرًا لأن مهمتنا كانت عبارة عن استدعاء تسلسلي ، كان على المشاركين البدء في استدعاء المجموعة الأولى أولاً ، الأمر الذي يتطلب إعادة سياق المجموعة الأولى ، وعند هذه النقطة تفقد المجموعة الأخيرة مصلحتها. لذلك ، لا يمكن لنموذج Farrell للتجميع أن يفسر النتائج الحالية.

نظرًا لأن نتائجنا لا تتفق مع أي اقتراح نظري راسخ ، فقد سألنا كيف يمكننا شرحها. أحد التفسيرات المحتملة هو أن وقت الفراغ يتيح التقسيم المخصص للعناصر السابقة أو الاستعانة بمصادر خارجية في ذاكرة طويلة المدى (أو كليهما) ، وبالتالي تقليل الحمل على الذاكرة العاملة ، مما يسهل صيانة العناصر اللاحقة. قد يثير هذا التفسير التساؤل عن سبب ترك هذه العمليات لذاكرة العناصر السابقة دون تغيير. عادة ما يكون التقسيم مصحوبًا بذاكرة محسنة بشكل كبير للمعلومات المقسمة (Chen & Cowan، 2005؛ Miller، 1956؛ Thalmann et al.، 2019). يمكن أن يُتوقع أن يؤدي إسناد المعلومات إلى الذاكرة طويلة المدى إلى تقليل الدقة لأن المعلومات الموجودة في الذاكرة طويلة المدى عرضة للتداخل الاستباقي المتراكم عبر التجارب. سيكون من غير المحتمل وقوع حادث إذا تركت هذه التحولات لتمثيل عناصر القائمة المبكرة إمكانية الوصول إليها دون تغيير.

بدلاً من ذلك ، اقترحت نظرية حديثة من قبل Popov and Reder (2020) أن هناك موردًا محدودًا لتشفير المعلومات في الذاكرة العرضية التي تستنفد مع كل عنصر مشفر ، ويتعافى هذا المورد تدريجياً بمرور الوقت. إذا نقلنا هذه الفكرة إلى مجال الذاكرة العاملة ، فيمكن أن تشرح نتائج دراستنا: (أ) تبدأ كل تجربة بمصدر تشفير محدود ، (ب) يأخذ كل حدث ترميز نسبة ثابتة من الموارد المتاحة ، و ( ج) خلال كل فترة بينية ، يتعافى المورد تدريجيًا. ويترتب على ذلك أن المورد يتعافى أكثر مع ISIs الأطول. تحدث هذه الميزة فقط للعناصر التي تتبع مؤشر ISI ، مما يؤدي إلى فائدة استباقية بحتة. الفائدة عالمية لأن كل عنصر يأخذ نسبة ثابتة من المورد المتاح. بعد تجديد المورد خلال فترة زمنية طويلة ، تكون هذه النسبة مقدارًا أكبر لجميع العناصر اللاحقة

يعد حساب مورد التشفير فكرة جديدة وبالتالي لم يتم تطبيقه على الاستدعاء الفوري بعد. لقد أنشأنا نموذجًا بسيطًا يتضمن فكرة مورد التشفير لمعرفة ما إذا كان يمكن التنبؤ بأنماط البيانات المرصودة في تجاربنا. يتنبأ النموذج بأداء مكافئ للظروف الطويلة والثابتة والمتغيرة للتجربة 1 ، بما يتماشى مع النتائج التي توصلنا إليها ، وكذلك تفاعل الشرط مع الموضع التسلسلي. ومع ذلك ، يتنبأ النموذج أيضًا بأداء أقل قليلاً لأوقات أقصر قبل العنصر ، وهو ما لم نلاحظه. أعاد النموذج بدقة إنتاج الفائدة الزمنية الشاملة والاستباقية في التجربة 2.

اكتشفنا ما إذا كان النموذج يمكنه أيضًا استيعاب الفائدة الاستباقية المحلية لوقت الفراغ التي لاحظها Ricker and Hardman (2017) للمحفزات البصرية. وجدنا أنه مع استنفاد الموارد بشكل أسرع وتجديد أسرع ، كان هذا هو الحال (انظر الشكل S2 في المواد التكميلية). لذلك ، فإن افتراض مورد التشفير ينطوي على تأثير استباقي ، والذي - اعتمادًا على معلمات النموذج - يمكن أن يكون أكثر شمولية أو محليًا بشكل أكبر.

باختصار ، في ثلاث تجارب ، قمنا بتوثيق تأثير مفيد جديد لوقت الفراغ على الذاكرة العاملة وهو تأثير استباقي وعالمي. تتنبأ عمليات الصيانة التي يمكن أن تحدث أثناء وقت الفراغ بفائدة بأثر رجعي ، في حين أن حساب التوحيد قصير الأجل ، بالإضافة إلى فرضية التمايز الزمني ، يتنبأ بفائدة محلية. إن تحول السياق ، كما هو متصور في بعض نماذج التجميع الزمني ، يتنبأ بفوائد استباقية وأثر رجعي متماثل. لذلك ، لا يمكن تفسير النتائج الحالية من خلال حسابات الصيانة أو التوحيد أو التمييز الزمني أو تغيير السياق في شكلها الحالي (للتنبؤات الخاصة بهذه الحسابات ، انظر الجدول 1). في الوقت الحالي ، لا يقدم سوى حساب مورد ترميز جديد تفسيرًا واعدًا للنتائج الحالية. تدعم النتائج التجريبية الجديدة هنا إمكانية تعرض الذاكرة العاملة لقيود على مورد ترميز ينضب مع ترميز كل عنصر واستعادته بمرور الوقت.

الشفافية

محرر العمل: دانييلا شيلر

المحرر: باتريشيا ج.باور

الكاتب الاشتراكات

قام كلا المؤلفين بتصميم وبرمجة التجارب وجمع البيانات. حلل E. Mizrak البيانات وصاغ المخطوطة الأولية ، وقدم K. Oberauer ملاحظات نقدية ومراجعات. وافق كلا المؤلفين على المخطوطة النهائية لتقديمها.

إعلان تضارب المصالح

أعلن المؤلف (المؤلفون) أنه لا يوجد تضارب في المصالح فيما يتعلق بتأليف أو نشر هذه المقالة.

الشكل 5. بيانات محاكية للتجربة 1 (أ ، ب ، ج) والتجربة 2 (د) جنبًا إلى جنب مع المعادلات النموذجية (هـ). توضح الرسوم البيانية (أ) متوسط ​​الأداء لكل شرط عبر المواضع التسلسلية ، (ب) الأداء لكل حالة متوسطها عبر المواضع التسلسلية كدالة لوقت ما قبل العنصر ، (ج) الأداء لكل حالة تم حساب متوسطها عبر المواضع التسلسلية كدالة لـ وقت ما بعد العنصر ، و (د) الأداء في مهمة الاستدعاء التسلسلي الفوري للعناصر السابقة واللاحقة كدالة للتأخير ومقدار وقت الفراغ. في جميع الرسوم البيانية ، تم تحديد دقة الاستدعاء التسلسلي عن طريق تعيين استجابة صحيحة لكل عنصر قائمة فقط إذا تم استدعاء هذا العنصر في موضع الإخراج الصحيح ؛ تم استخدام نسبة هذه الردود الصحيحة كمؤشر للدقة. تم إنشاء البيانات باستخدام نموذج يحاكي كيفية تطور مورد ترميز محدود أثناء ترميز القائمة. تبدأ كل تجربة بحد أقصى من الموارد ، Rmax ، وكل عنصر ، i ، يستهلك نسبة ثابتة p من المورد المتاح Ri ليتم تشفيره. تحدد الذاكرة المخصصة للعنصر مقدار المورد قوة ذاكرته (المعادلة 1). خلال الوقت البيني ti التالي للبند i ، يتم تجديد المورد بمعدل ثابت r ، حتى الحد الأقصى Rmax (المعادلة 2). تم حساب احتمال الاسترجاع بوظيفة لوجستية لقوة الذاكرة بناءً على المعادلة 1 ، مع τ ومعلمات الكسب. وبالتالي ، يحتوي النموذج على أربع معاملات: أولاً ، p ، نسبة الموارد التي يستهلكها كل عنصر من مجموعة الموارد المتاحة ، بين 0 و 1 ؛ ثانيًا ، r ، معدل تجديد الموارد في الثانية - وهذا يحدد الزيادة في الموارد مع وقت الفراغ ؛ ثالثًا ، كسب ؛ والرابع ، ، يحددان بشكل مشترك تحويل قوة الذاكرة إلى احتمال الاسترجاع. قيم المعلمات المستخدمة في هذه المحاكاة هي p=.23 و r=.11 وكسب=13 و τ=0. 11.

التمويل

تم دعم هذا البحث بمنحة من المؤسسة السويسرية الوطنية للعلوم (مشروع 100014_179002) إلى K. Oberauer.

الممارسات المفتوحة

تم إتاحة جميع البيانات للجمهور عبر OSF ويمكن الوصول إليها على https://osf.io/egz64. لم يتم تسجيل خطط التصميم والتحليل للتجارب مسبقًا.

تلقت هذه المقالة شارات للبيانات المفتوحة والمواد المفتوحة. مزيد من المعلومات حول Open Prac-

يمكن العثور على شارات tices على الموقع http://www.psychologi calscience.org/publications/badges.

أوركيد معرف

كلاوس أوبيروير https://orcid.org/0000-0003-3902-7318

المواد التكميلية

يمكن العثور على معلومات إضافية داعمة على الموقع http: // journalals.sagepub.com/doi/suppl/10.1177/0956797621996659

ملحوظات

1. نظرًا لأن العنصر الأول في قائمة الدراسة لا يمكن أن يكون بندًا لاحقًا ، وأن العنصر الأخير في قائمة الدراسة لا يمكن أن يكون بندًا سابقًا ، فقد استبعدنا هذه العناصر من التحليل. لذلك ، استبعدنا Absolute Lag 6 ، التي تضمنت العنصر الأول أو العنصر الأخير فقط.

2. لا تستبعد النتائج التي توصلنا إليها مساهمة الدمج قصير المدى على نطاقات زمنية أقصر: أظهر Ricker and Hardman (2017) فائدة استباقية محلية لفترات البينية المجانية التي تصل إلى حوالي 500 مللي ثانية. مثل هذا الدمج السريع لن يساهم كثيرًا في الاستفادة من وقت الفراغ في نطاق 300 مللي ثانية إلى عدة ثوانٍ بحثناها هنا.

3. في النموذج الأصلي من قبل Popov and Reder (2020) ، يكون المورد المأخوذ من كل حدث ترميز مبلغًا ثابتًا ، ولا يتغير مع الموارد المتاحة. هنا ، قمنا بتغييرها إلى نسبة ثابتة من الموارد المتاحة.

4. البرنامج النصي R للنموذج الموصوف هنا ومحاكاة البيانات متاح على https://osf.io/egz64.