Učinci vremenskog grupiranja u verbalnom i glazbenom kratkoročnom pamćenju: Je li reprezentacija serijskim redoslijedom opća domena? 2. dio

Ukratko, ova je studija imala za cilj istražiti učinke vremenskog grupiranja na neposrednu serijsku rekonstrukciju tonskih sekvenci.

Sekvence tonova čest su problem s kojim ljudi uče i pamte jezik, no mogu se poboljšati i upravljati njima. Ovladavanje tonskim sekvencama ključno je za naše pamćenje i učinkovitost učenja.

Istraživanja pokazuju da nizovi tonova mogu stimulirati različite dijelove mozga i stimulirati centre za pamćenje. To znači da s pravim tonom glasa možemo poboljšati pamćenje i učenje. Na primjer, kada učimo novu riječ iz rječnika, možemo koristiti različite intonacije koje nam pomažu da je zapamtimo, pa čak i sami otpjevamo ako je potrebno. Ova se metoda može koristiti u učenju mnogih kineskih i stranih jezika.

U svakodnevnom životu, svladavanje visine tona može poboljšati društvene vještine i međuljudsku komunikaciju. Naučiti koristiti odgovarajuću intonaciju i ton glasa omogućuje nam bolju komunikaciju i razumijevanje jedni s drugima. Posebice u poslovnim pregovorima ili komunikaciji između različitih kultura ispravan ton i intonacija još su važniji.

Na kraju bismo spomenuli utjecaj visine tona na raspoloženje i emocije. Korištenjem različitih tonova glasa možemo prilagoditi svoje raspoloženje i emocionalno stanje. Na primjer, visok ton glasa može ljude učiniti uzbuđenima i sretnima, dok nizak ton glasa može izazvati osjećaj smirenosti i nježnosti.

Ukratko, svladavanje tonskih sekvenci ključno je za naše pamćenje, učenje, društvene vještine i emocionalnu kontrolu. Naučimo jezik i koristimo odgovarajući ton i intonaciju kako bismo poboljšali kvalitetu svojih života. Vidi se da moramo poboljšati pamćenje, a Cistanche deserticola može značajno poboljšati pamćenje, jer Cistanche deserticola ima antioksidativno, protuupalno i anti-age djelovanje, što može pomoći u smanjenju oksidacije i upalnih reakcija u mozgu, čime štiti zdravlje živčanog sustava. Osim toga, Cistanche deserticola također može potaknuti rast i popravak živčanih stanica, čime se poboljšava povezanost i funkcija neuronskih mreža. Ovi učinci mogu poboljšati pamćenje, učenje i brzinu razmišljanja, a također mogu spriječiti razvoj kognitivne disfunkcije i neurodegenerativnih bolesti.

Pritisnite Know za poboljšanje kratkoročnog pamćenja

Kroz usporedbu učinaka vremenskog grupiranja uočenih za tonske sekvence s onima prijavljenima u verbalnoj STM literaturi, naš je cilj bio (1) poboljšati naše razumijevanje mehanizama koji leže u pozadini reprezentacije serijskog reda u glazbenom STM-u i (2) pozabaviti se pitanjem domenska općenitost procesa serijskog poretka u STM-u.

Proveli smo prvi unaprijed registrirani eksperiment uspoređujući unaprijed rekonstrukciju informacija o serijskom poretku između negrupiranih 6-tonskih sekvenci i istih sekvenci grupiranih u dvije grupe od tri stavke.1

Na temelju rezultata dobivenih u tom prvom eksperimentu, proveden je neregistrirani naknadni online eksperiment koji zahtijeva serijsko prisjećanje 6-slovnih grupiranih i negrupiranih nizova kako bi se omogućila izravna usporedba s podacima dobivenim u Eksperimentu 1.

Zbog prisutnosti efekta stropa koji je ograničavao usporedbu učinaka vremenskog grupiranja u glazbenoj (Eksperiment 1) i verbalnoj (Eksperiment 2) domeni, još jedan nepredregistrirani online eksperiment je proveden kako bi se objasnio efekt stropa. Sveukupno, ovi eksperimenti podupiru blisku sličnost između učinaka vremenskog grupiranja uočenih u verbalnoj i glazbenoj domeni.

Eksperiment 1: napredna rekonstrukcija glazbenog reda

metoda

Plan uzorkovanja. Trenutačno postoji trend u području psiholoških znanosti koji favorizira korištenje Bayesovih statističkih tehnika za osmišljavanje eksperimenata i stvaranje statističkih zaključaka. Bayesova statistika pruža nekoliko prednosti (za pregled, vidi Dienes, 2016; Wagenmakers et al., 2018).

Na primjer, Bayesove statističke analize dopuštaju praćenje statističkih dokaza tijekom prikupljanja podataka, na njih ne utječe namjera s kojom se podaci prikupljaju i nisu osjetljive na izborna pravila zaustavljanja (Berger & Berry, 1988; Rouder, 2014). Imajući ova razmatranja na umu, upotrijebili smo sljedeći plan uzorkovanja za Eksperiment 1 (za slično obrazloženje u određivanju plana uzorkovanja, pogledajte Wagenmakers et al., 2015.).

Prvo smo regrutirali 2 0 sudionika i proveli planirane analize. Ako smo za ove analize (za više detalja pogledajte odjeljak "Plan analize") dobili jaku razinu statističkih dokaza za alternativnu (H1) ili nultu (H0) hipotezu s Bayesovim faktorom (BF) od 10 ili više, prikupljanje podataka bi se zaustavilo. Ako taj kriterij nije zadovoljen za barem jednu od naših planiranih analiza, regrutirali bismo više sudionika dok bismo pratili vrijednosti BF-a.

Drugim riječima, proveli smo iste analize nakon svake serije od pet sudionika i nastavili dok nismo došli do čvrstih statističkih dokaza za sve planirane analize (H0 ili H1). Međutim, zbog ograničenja resursa, planirali smo zaustaviti prikupljanje podataka nakon zapošljavanja 50 sudionika, iako nismo zadovoljili kriterij statističkih dokaza za sve planirane analize. Sudionici.

Eksperiment je odobrio Etički odbor Fakulteta psihologije i znanosti o obrazovanju Sveučilišta u Ženevi. Pedeset i osam studenata prve godine psihologije sa Sveučilišta u Ženevi sudjelovalo je u Eksperimentu 1 u zamjenu za djelomične bodove.

Konačni uzorak sastavljen je od 50 sudionika (45 žena; dob n godina: M=21.78, SD=1.95; razina obrazovanja u godinama: M=13.00 , SD=1.12; učenje glazbene teorije u godinama: M=0.35, SD=0.85; glazbena praksa u godinama: M=0.69, SD{ {16}}.04) nakon isključenja osam sudionika koji nisu zadovoljili kriterije uključivanja (pogledajte datoteku demografskih podataka na OSF repozitoriju povezanom s ovim rukopisom za više detalja). Kriteriji uključivanja i isključivanja.

Budući da smo bili zainteresirani za glazbeni STM za serijsku obradu narudžbi kod sudionika bez glazbene stručnosti, sudionici nisu trebali imati više od 3 godine iskustva u proučavanju glazbene teorije ili vježbanju glazbenog instrumenta (uključujući pjevanje) u vrijeme eksperimenta. Iz uzorka smo isključili sudionike s neurološkim ili govornim poremećajima (npr. disleksijom).

Konačno, iz analize smo isključili podatke svih sudionika s učinkom jednakim ili nižim od razine šanse od .17 u barem jednom od eksperimentalnih uvjeta. Kako bi se pridržavali plana uzorkovanja, isključeni sudionici zamijenjeni su regrutiranjem drugih sudionika.
Podražaji. Podražaji su se sastojali od 60 6-tonskih nizova. Kako bismo smanjili mogućnost da korištenje ograničenog skupa od šest tonova može povećati proaktivnu interferenciju, upotrijebili smo skup od 14 različitih tonova koji se sastoji od svih dijatonskih stupnjeva C-dur ljestvice (u rasponu od C4 do B5). Tonovi su bili puresine valovi generirani pomoću Audacity (Audacity Team, 2017.) i spremljeni kao .wav datoteke, od kojih svaka traje 500 ms s periodom porasta i pada od 10 ms.

Nizovi tonova generirani su korištenjem pseudoslučajnih permutacija slijedeći tri pravila prilagođena iz prethodnih studija o verbalnom STM-u za serijski poredak (vidi, na primjer, Hartley et al., 2016.):

1. Ne više od dva uzastopna tona koji su također uzastopni u skupu tonova (npr. C4–E4–G4 ili B4–D5–F5 nije bio legalan);

2. Ne više od dva uzastopna intervala u istom smjeru (npr. C4 [ ]  E4 [ ]  D5 [ ]  G4 je bilo dopušteno, ali ne i C4 [ ]  E4 [ ]  D5 [ ]  F5);

3. Nema tona na istoj serijskoj poziciji u uzastopnim pokušajima.

Budući da korišteni tonovi pokrivaju dvije oktave, ograničili smo veličinu intervala na najviše sedam polutonova kako bismo izbjegli prisutnost nepoznatih velikih intervala. Također smo osigurali da su sekvence visoko povezane s durskom ljestvicom. Drugim riječima, svaka sekvenca ima maksimalnu ključnu korelaciju od najmanje 0,70 s profilom distribucije tonova barem jedne od glavnih ljestvica. Maksimalna ključna korelacija određena je korištenjem Krumhansl & Schmuckler algoritma za pronalaženje ključa (Krumhansl, 1990.).

Kako bismo uskladili podražaje između dva uvjeta grupiranja, ponovno smo upotrijebili 30 sekvenci iz negrupiranih pokusa, ali smo ih pustili obrnutim serijskim redoslijedom i predstavili ih od posljednjeg prema prvom u grupiranim pokusima.

Kako bi se spriječili neželjeni učinci koji proizlaze iz upotrebe fiksnog skupa tonskih sekvenci, novi skup pseudo-nasumično stvorenih tonskih sekvenci generiran je unaprijed za svakog sudionika. Kako bi se osiguralo da je svaka stvorena sekvenca korištena iu negrupiranom iu grupnom ispitivanju, sudionici s parnim brojem imali su negrupirane i grupirane sekvence koje odgovaraju grupiranim i negrupiranim sekvencama prethodnog neparnog sudionika u eksperimentu.

Eksperimentalni dizajn. Eksperiment se temeljio na 2-faktorskom dizajnu unutar sudionika. Dvije vrste sekvenci predstavljene su u dva različita bloka s negrupiranim sekvencama uvijek prvima.

To je učinjeno kako bi se izbjeglo da prvo predstavljanje grupiranih sekvenci može dovesti do upotrebe subjektivnih strategija grupiranja za negrupirana ispitivanja (za sličan postupak, vidi Farrell & Lewandowsky, 2004; Hartley et al., 2016). Za negrupirana ispitivanja, tonovi su bili prezentirani pravilnim tempom. Postupak.

Postupak se sastojao od auditorne prezentacije ukupno 60 pokusa. Podražaji su reproducirani na ugodnoj slušnoj razini putem slušalica spojenih na prijenosnu radnu stanicu. Svako je ispitivanje započinjalo odbrojavanjem od 3 do 1 prikazanim u sredini zaslona računala u ritmu od 500 ms. Niz tonova reproduciran je uzastopno na praznom zaslonu prikazanom 500 ms.

U negrupiranim ispitivanjima, tonovi su prikazani s pravilnim interstimulusnim intervalom (ISI) od 150 ms. U grupiranim ispitivanjima, ISI je iznosio 75 ms za stavke unutar skupine (pozicije 1-2, 2-3, 4-5 i 5-6) i 450 ms za stavke između stavki koje tvore granice grupe (pozicije 3-4). Odmah nakon prezentacije niza, virtualna tipkovnica je prikazana na ekranu i sudionici su koristili zaslon osjetljiv na dodir da rekonstruiraju niz.

Sudionici su bili prisiljeni rekonstruirati sekvence u naprijed serijskom redoslijedu. Da bi to učinili, morali su pronaći i potvrditi ton koji odgovara prvoj poziciji, zatim nastaviti do druge pozicije, i tako dalje do rekonstrukcije cijele sekvence. Virtualna tipkovnica ponovno je korištena za rekonstrukciju sekvenci tonova (Slika 2). Sloj od šest bijelih tipki koje predstavljaju šest tonova koji se čuju u sekvenci koja će se rekonstruirati prikazan je vodoravno na ekranu. Tetoni su bili organizirani uzlaznim redoslijedom, od najnižeg lijevo do najvišeg desno.

Svaki put kad se pritisne tipka na ekranu osjetljivom na dodir, odgovarajući ton se reproducira kroz slušalice. Dodirivanje tipke aktiviralo je pridruženi ton promjenom boje tipke u zelenu (pogledajte ploče 1, 5, 7 ili 10 na slici 2). Nakon što je sudionik dohvatio ton za trenutnu poziciju i aktivirao tipku, morao je pritisnuti gumb "potvrdi" da bi prešao na sljedeću poziciju (pogledajte ploče 4, 6, 8 ili 12 na slici 2).

Nakon što je ton dodijeljen poziciji, odgovarajuća tipka promijenila se u sivu kako bi označila da se ton više ne može koristiti, a slušna povratna informacija za tu tipku je isključena. Bilo je moguće promijeniti "aktivni" ton prije potvrđivanja pozicije (pogledajte ploče 10–12 na slici 2), ali ne nakon što je pozicija potvrđena.

Ako se za bilo koju poziciju sudionik nije sjetio odgovarajućeg tona ili nije želio pogoditi, bilo je moguće odgovoriti "Ne znam" odabirom "?" prije provjere položaja (pogledajte ploču 11 na slici 2). Konačno, u bilo kojem trenutku tijekom procesa rekonstrukcije, sudionici su imali priliku čuti rekonstruiranu sekvencu do tada (vidi ploču 9 na slici 2).

Hipoteze

Eksperiment je imao sljedeće ciljeve: (1) bolje razumjeti prirodu mehanizama poretka u glazbenom STM-u kroz proučavanje učinaka vremenskog grupiranja kod neglazbenika, što bi zauzvrat omogućilo (2) procjenu hipoteze općenitosti domene serijskog poretka u STM-u .

Da bismo to postigli, usporedili smo izvedbu prisjećanja za negrupirane i grupirane 6-tonske sekvence, fokusirajući se na serijsku točnost prisjećanja, oblik serijskih krivulja položaja, latencije odgovora i stope pogrešaka međupozicija. Prema hipotezi općenitosti domene serijskog poretka STM, predviđeno je da će se uočiti veća točnost ponovnog izračuna za grupirane nego za negrupirane sekvence.

Također smo predvidjeli prisutnost višestruko zakrivljene serijske krivulje položaja za grupirane sekvence. Konačno, očekivali smo da ćemo uočiti više pogrešaka u interpoziciji u grupiranim nego u negrupiranim sekvencama.

Plan analize

Koristili smo program otvorenog koda JASP (verzija 0.14, JASP Team, 2018) sa zadanim postavkama za sve planirane (opisane ovdje u nastavku) i istraživačke analize u izvješćima. Za Bayesove t-testove , prethodni je predstavljen kao Cauchyjeva distribucija s r-skalom od 0,707.

Za Bayesovu analizu varijance (ANOVA), prethodni se također sastojao od Cauchyjeve distribucije, s r ljestvicom od 0,5 odnosno 1 za fiksne i slučajne učinke. Prisjetite se točnosti i serijske krivulje položaja. Analizirali smo krivulje serijskog položaja usrednjavanjem točnosti prisjećanja kao funkcije serijskog položaja i uvjeta grupiranja za svakog sudionika.

Then, we performed a 2 × 6 repeated-measures ANOVA, with a 2-level type of sequence factor (ungrouped vs. grouped) and a 6-level serial position factor (from 1 to 6). In case of an interaction between the two factors (i.e., the full model is the best model and is supported by a BF of at least 10, relative to the second-best model), we assessed the presence of mini-primacy and mini-recency effects in grouped sequences by comparing recall accuracy between Positions 1 and 2 (H1: 1>2), pozicije 2 i 3 (H1: 2<3), Positions 4 and 5 (H1: 4>5) i pozicije 5 i 6 (H1: 5<6) via Bayesian paired samples t-tests.

Transpozicijski gradijenti. Analizirali smo gradijente transpozicije izračunavanjem udjela pogrešaka transpozicije kao funkcije pomaka zasebno za svaki uvjet i svakog sudionika. Da bismo to postigli, proveli smo 2 × 5 ponovljenih mjerenja ANOVA s faktorom 2-nivo vrste sekvence (negrupirani u odnosu na grupirani) i 10-faktorom udaljenosti pomaka razine (od –5 do 5, isključujući { {7}}).

If the full model turned out to be the best (i.e., BF>10 u usporedbi s drugim najboljim modelom), analizirali smo interakciju fokusirajući se na stopu susjednih pomaka i međupozicijskih pogrešaka (pogledajte sljedeću analizu za više detalja).

Interpozicijske pogreške i susjedne stope pomaka. Stopa međupozicijskih pogrešaka i pomaka na susjedne serijske položaje određena je izračunavanjem udjela pogrešaka koje uključuju pomicanje stavki između grupa zadržavajući svoj početni položaj unutar grupe (tj. apsolutna udaljenost od tri položaja) i udjela serijskih transpozicija redoslijeda karakteriziranih apsolutnim pomakom udaljenosti jednog serijskog položaja među svim greškama serijskog poretka i zasebno za svaku vrstu niza (negrupiraninaspram grupirani).

Zatim su dva uvjeta grupiranja uspoređena na temelju opažene stope pogrešaka u interpoziciji

(H1: interpositions in grouped sequences>međupozicijeu negrupiranim sekvencama) i susjedni pomak (susjedni pomak u grupiranim sekvencama

Rezultati

Planirane analize. BANOVA s ponovljenim mjerenjem od 2 × 6 provedena na točnosti prisjećanja kao funkciji serijskog položaja (1-6) i uvjeta grupiranja (grupirani u odnosu na negrupirane), otkrila je da je najbolji model model s dva glavna učinka (vidi sliku 3a).

Ovaj model ima prednost u odnosu na drugi najbolji, puni model s faktorom 1,80 (pogledajte retke "Krivulje serijskog položaja" u tablici 1). Budući da je preferencija karakterizirana samo anegdotskim dokazima, analizirali smo učinak. To je učinjeno s JASP-om metodom kojom se u prosjeku dokazuju svi modeli koji sadrže učinak od interesa. Podaci su pružili odlučujuće dokaze u prilog prisutnosti učinka serijskog položaja (BFInkluzija=∞), vrlo čvrste dokaze u korist učinka grupiranja (BFInkluzija=31.28) i anegdotske dokaze u korist prisutnost interakcije (BFInkluzija=2.15).

Kao što je prvobitno planirano, nismo analizirali učinke mini-primarnosti i mini-recentnosti u grupiranim sekvencama jer prisutnost interakcije nije bila podržana podacima. 2 × 10 ANOVA ponovljenih mjerenja izvedena je na udjelu transpozicijskih pogrešaka kao funkcija transpozicijske udaljenosti (–5 do 5, isključujući 0) i uvjeta grupiranja (grupirani u odnosu na negrupirane), otkrili su da je najbolji model za objašnjenje podataka puni model (vidi sliku 3b).

Ovaj model ima prednost u odnosu na drugi najbolji koji sadrži samo učinak udaljenosti s faktorom 173,36, što predstavlja odlučujuću podršku za najbolji model (pogledajte retke "Transpozicijski gradijenti" u tablici 1).

S obzirom na jasnu potporu za interakciju između uvjeta grupiranja i udaljenosti transpozicije, usporedili smo stopu susjednih transpozicija i interpozicija između dva uvjeta grupiranja kao što je prvobitno planirano.

For more information:1950477648nn@gmail.com