Досвід рідної мови формує попередню уважну обробку іноземного тону та сприяє швидкому накопиченню слідів пам’яті: дослідження ERP, частина 5

2,5|Статистичний аналіз

2.5.1|Дані про поведінку

Щоб перевірити можливі наслідки подібності L1–L2 у поведінкових результатах, ми проаналізували поведінкові реакції на випробування невідповідності тонів, зосереджуючись на відмінностях між словами з контурними тонами та словами з рівними тонами.

В останні роки дослідники виявили тісний зв'язок між тоном голосу та пам'яттю. Зокрема, контурні тони (або «тони стрибків»), як правило, полегшують нам запам’ятовування слова чи фрази. Це пояснюється тим, що контурні тони дозволяють слухачеві краще вловлювати ключову інформацію та емоційний вміст, полегшуючи його збереження в довготривалій пам’яті.

Деякі дослідження показали, що люди частіше запам’ятовують слова з чітко окресленими тонами, які можуть зробити інформацію більш чіткою, обробленою в мозку, ніж плоскі тони. Наприклад, коли ми чуємо наголошений склад у слові чи фразі, ми помічаємо цю інформацію й легше програмуємо її в пам’ять.

Крім того, контурні тони можуть передавати емоційну інформацію, що також важливо для пам'яті. Ми схильні запам'ятовувати події та інформацію легше завдяки емоціям і емоційним переживанням. Тому контурні тони допомагають нам зберігати ці емоційні спогади в нашому мозку.

Загалом ефект контурних тонів справді допомагає нам краще запам’ятовувати. У повсякденному житті та на роботі ми можемо звертати увагу на тон свого голосу, коли розмовляємо з іншими. Особливо в різних промовах, зустрічах, рекламі та інших випадках нам слід приділяти більше уваги використанню контурного тону для покращення ефекту пам’яті. Завдяки навчанню ми можемо покращити нашу чутливість до мовлення та допомогти нам краще запам’ятовувати важливу інформацію, підвищуючи ефективність роботи та якість життя. Можна побачити, що нам потрібно покращити пам’ять, і Cistanche deserticola може значно покращити пам’ять, оскільки Cistanche deserticola є традиційним китайським лікарським матеріалом, який має багато унікальних ефектів, одним із яких є покращення пам’яті. Ефективність м’ясного фаршу полягає в його різноманітних активних інгредієнтах, включаючи кислоту, полісахариди, флавоноїди тощо. Ці інгредієнти можуть сприяти здоров’ю мозку різними способами.

Клацніть «Знай, як покращити роботу мозку».

З цією метою ми окремо подали середні дані для поведінкових змінних «Точність відповіді» та «Час відгуку» до двох змішаних дисперсійних аналізів (ANOVA) з експериментальним фактором «Тип тону» (контурні тони проти рівневих тонів), часовим фактором «День». " (день 1 проти дня 2) і міжпредметні фактори "Група учнів" (тональні L1 проти нетональних L1) і "Цільова група тонів" (високий/нижчий проти низького/підйому).

Час відповіді нормалізували за допомогою логарифмічних перетворень, а для точності обчислювали показники d′. Оскільки два учасники були виключені з дослідження, підгрупи «Цільовий тон» були різного розміру (11 або 12).

Ми використовували середнє імпутування скрізь, де цільові групи однакового розміру були необхідні для статистичного аналізу. Усі аналізи поведінки проводилися в SPSS 26 (International Business Machines [IBM]Corp., Армонк, Нью-Йорк, США).

2.5.2|ERP

Для даних ERP ми вибрали двочасові вікна (50–70 мс та 400–600 мс), у яких ми очікували спостерігати вплив подібності L1–L2 на особливості тону або тону при обробці тексту на основі попередньої літератури (Gosselke Berthelsenet al., 2018, 2020).

Використовуючи ці попередньо визначені часові вікна, ми провели тести перестановки на основі кластерів для фактора «Тип тону». Ми подали середні амплітуди ERP блоку 1 (у день 1) від обох груп учасників, разом і окремо, для вибраних часових вікон і умов (тобто, слова з контурними тонами порівняно зі словами з рівними тонами) для аналізу перестановки з використанням непараметричного кластерного аналізу. підхід перестановки, реалізований у наборі інструментів Fieldtrip для Matlab (Maris & Oostenveld, 2007).

Ми провели 1000 випадкових перестановок даних методом Монте-Карло, щоб врахувати великі набори даних, і розглянули кластери з трьох або більше електродів із значенням p<.05 significant. We additionally tested for interactions with "Learning" (target word vs control word) in the permutation analysis to see whether target words differed from control words. 

Взаємодія була особливо важливою для ефекту розпізнавання слів через 50 мс, коли раніше було помічено, що інтонаційні учні автоматично відокремлюють цільові слова від контрольних слів (Gosselke Berthelsen та ін., 2020). Якщо в будь-якому аналізі з’являлися значні кластери, ми проводили змішаний Дисперсійний аналіз для перевірки можливої ​​взаємодії з часовими та міжсуб’єктними факторами.

Таким чином, ми обчислили одну середню амплітуду ERP для проаналізованих часових вікон і всіх електродів кластера. Це робилося для кожного учасника кожного блоку та дня. Отримані таким чином середні амплітуди потім були піддані змішаному дисперсійному аналізу з експериментальними внутрішньосуб’єктними факторами «Тип тону» та «Навчання», часовими факторами «День» і «Блок», а також міжсуб’єктними факторами «Група учнів» ( якщо застосовно) і «Tone Target Group».

ANOVA проводили в SPSS 26 (IBM). Де було необхідно, застосовувалася поправка парника-Гейссера. Для множинних парних порівнянь застосовувалися поправки частоти помилкових відкриттів (FDR) (Benjamini & Hochberg, 1995).

2.5.3|Кореляції

Щоб перевірити, чи впливає індивідуальна навчальна поведінка на ефекти ERP, ми провели дві двобічні кореляції Пірсона зі змінними «Зміна амплітуди для ефекту лексичності» та «Зміна амплітуди для переднього негативу», з одного боку, і «Зміна часу відповіді» та «Точність відповіді» Зміна», з іншого.

Досліджена тут зміна була визначена як різниця в поведінкових або ERP-реакціях між першою та другою половиною дня 1, де відбувалася основна частина навчання (пор. Gosselke Berthelsen та ін., 2020). Кореляційний аналіз проводився в SPSS (IBM). Поправки FDR були застосовані до p-значень кореляції.

3|РЕЗУЛЬТАТИ

3.1|Поведінкові результати

Що стосується точності відповіді, не було значного основного впливу типу тону та суттєвої взаємодії з факторами типу тону, групи учнів або цільової групи тону.

Основний ефект часового фактора Day, F(1,44)= 44.18, p <.001, 휂2p=0.501, продемонстрував докази навчання незалежно від того, які набори тонів навчаються отримати або які типи тонів були протестовані. Таким чином, точність відповіді значно зросла з дня 1 (M=60.5%, SD=25.4, діапазон=5.6 – 97,1) до дня 2 (M=68). 8%, SD=29.6, діапазон =2.9 – 100).

Для описової статистики ми використовуємо відсотки задля простоти та порівнянності результатів та з іншими дослідженнями, тоді як статистичний аналіз проводився на даних d′. Для графіка, що ілюструє результати точності та зміни з часом, дивіться малюнок 5.

Для Response Times значна взаємодія ToneType і Tone Target Group, F(1,44)=4.63, p=.037,휂2p=0.10, розбивається на основний ефект типу тону в групі з низьким/підйомом, F(1,22)=6.69, p=.015, 휂2p=0.23.

Розбіжності з графічним референтом на основі низьких тонів (M=1515 мс, SD=986, діапазон=219 – 4279) були виявлені значно швидше, ніж помилки на основі висхідних тонів (M{{4} } мс, SD=1093, діапазон=303 – 4241). Не було основного впливу типу тону та жодних значущих взаємодій, пов’язаних із факторами типу тону, групи учнів або цільової групи тону.

Основний ефект часового фактора Day, F(1,44)=35.53, p < 0.001, 휂2p=0.45, продемонстрував докази навчання незалежно від того, яким типам тонів навчали або тестували учнів на. З цією метою відбулося значне покращення часу відповіді з дня 1 (M =2056 мс, SD=329, діапазон=488 – 4279) до дня 2 (M=1427 мс, SD=153, діапазон=199 – 4241). Аналіз проводився на логарифмічних даних; фактичні необроблені ResponseTimes також повідомляються для опису даних.

3.2|Результати ERP

3.2.1|50–70 мс

Для раннього часового вікна взаємодія між ToneType і Learning, тобто порівняння тонів рівня та контуру в цільовому та контрольному словах, створила значний кластер центральних електродів (FC2, FC4, C1, Cz, C2, C4, CP1, Cpz, CP2), p=.026, d=0.87, у тональній групі L1.

Див. ERP та топографію для взаємодії на малюнку 6. Не було виявлено порівнянного кластера в нетональній групі L1 або для всіх учасників разом.

Аналіз перестановок не створив жодних значущих кластерів для відмінностей між рівневими та контурними тонами без взаємодії з навчанням (ані для всіх учасників разом, ані для груп учасників окремо). Для демонстрації розподілу амплітуди віднімання всередині та між групами дивіться малюнок 7.

Подальше дослідження значного кластера тетональної групи L1 у змішаному дисперсійному аналізі, взаємодія типу тону * вивчення* цільової групи тону припустила, що спостережуваний ефект для контурних тонів (тобто контрольні були більш негативними, ніж цілі) був значущим лише у групі високого/спаду.

По-друге, взаємодія з часом показала, що лише амплітуди контрольних слів змінюються з часом, стаючи менш негативними. Детальні результати дивіться в таблиці 2.

3.2.2|400–600 мс

Для другого часового вікна аналіз перестановок створив два значущі кластери для порівняння слів із контурними тонами та слів із рівними тонами протягом перших 20 хвилин першого сеансу в усіх учасників.

Був значний фронтоцентральний кластер (AF3, AF4, AF8, F5, F3, F1, Fz, F2, F4, FC5, FC3, FC1, FC2, FC4, FC6, C3, C1, C2, C4), p < 0,001, d=0.38, а також значний задній кластер (FT7, FT8, TP7, CP6, TP8, P7, P5, P8, PO7,POz, PO8, Oz), p < .001, d {{ 32}}.33. Дивіться малюнок 8.

Змішаний дисперсійний аналіз середніх амплітуд ERP фронтоцентрального кластера для всіх учасників у 20-хвилинних блоках дав кілька основних ефектів і взаємодій для типу тону, навчання та часових факторів, блоку та дня, див. таблицю 3 для деталей.

Що стосується типу тону, рівні тони були більш негативними, ніж контурні.
Ця різниця була сильнішою в тональній групі L1, ніж у онтональній групі L1.

Для навчання ми виявили, що цільові слова викликали більше негативу, ніж контрольні слова (див. Малюнок 8). Різниця знову була більшою в групі tonalL1 і також була сильнішою на 2 день, ніж на 1 день. Нарешті, з часом спостерігалося загальне зменшення негативу.

Для заднього кластера ефекти практично не відрізнялися від ефектів фронтоцентрального кластера, але мали протилежну полярність: усі основні ефекти були майже ідентичні тим, що наведені вище, як і ключові кластери взаємодії.

Лише дві унікальні взаємодії виникли в задньому кластері. Тому ми вирішили розглядати позитивність як дипольний ефект і, для стислості, представити спостережувані значні ефекти та взаємодії для задніх позитивних кластерів Додаткова інформація S1 замість основного тексту.

3.2.3|Результати кореляції

Для раннього ефекту не було виявлено значущих кореляцій між змінами поведінкових та нейрофізіологічних даних (p > 0,8). Подальший аналіз також не виявив значущих кореляцій для підгрупи H/F учня, який вивчає тональність, для цього ефекту (p > 0,2).

Спостерігалася значна кореляція між зміною амплітуди передньої негативності та зміною точності відповіді, r=−0,353, p=0,040, таким чином, що більшим було покращення точності в день 1, то меншою була амплітуда різниці для переднього негативу став. Не було суттєвої кореляції зі зміною часу відповіді (p > 0,7).

4|ДИСКУСІЯ

4.1|Компонент розпізнавання слів: ефекти перенесення

Був явний ефект досвіду та знайомства рідної мови в компоненті стробування лексики до уважності приблизно за 50 мс. Ефект полегшення при цій затримці був виявлений лише при найвищому ступені подібності L1–L2. Наші особи, які вивчають інтонацію, не показали ознак полегшеного засвоєння слів для всіх тональних цільових слів або всіх цільових слів із контурними тонами, а лише для цільових слів із спадаючим тоном.

Це стало очевидним у зменшеному негативі, який, як ми припускаємо, відображає успішне, швидке формування слідів слів для цільових слів із спадаючими тонами, так що вони стали оброблені як справжні слова вже протягом перших 20 хвилин після отримання. Тенденція до подібного зменшення амплітуди раніше була помічена для справжніх слів у носіїв мандаринської мови (Yue et al., 2014).

Після чотирьох хвилин повторення слів і легальних псевдослів нейроактивність до справжніх слів, здавалося, зменшилася. Однак зауважте, що Yue et al. не використовували аналіз, який міг би скасовувати частотні ефекти, викликані порівнянням частих стандартних і рідкісних девіантних стимулів (пор. Shtyrov & Lenzen, 2017), і, отже, не виявили зміни амплітуди для справжніх девіантних слів у своєму статистичному аналізі.

Крім того, їх часове вікно було довшим, ніж наше. Ми згадуємо цю тенденцію тут, тому що Yue et al. (2014) є єдиним дослідженням, яке розглядає цей ранній компонент у контексті тональних слів. Примітно, що для слів без тонів про такий самий ефект раніше повідомляли Kimppa et al. (2015).

Згідно з цими попередніми дослідженнями, ми інтерпретуємо зменшення розміру ефекту для вузько L1-спрощених цільових слів як доказ того, що слова були отримані та оброблені як справжні слова виключно швидко.

З іншого боку, псевдослова, навіть ті, що мають однакову висоту, і цільові слова без сприяння, не могли бути засвоєні однаково швидко, і тому викликали посилений негатив.

Цей негатив, ймовірно, сигналізує про триваючий незавершений процес формування слідів пам’яті для слів, які не вивчали та не вивчали. Згідно з ідеєю про постійний процес формування слідів слів, негатив як для цільових слів, так і для контрольних слів дещо зменшився протягом сеансів навчання (цільові слова: MB{{{{ 6}}}} −1.02 мкВ ±SD=0.8 мкВ, MB6=−0.99 ± 0.8 мкВ; контрольні слова: MB{{10}} −1,31 ± 1,0 мкВ, MB6=−0,90 ± 0,8 мкВ).

Це зниження було значущим лише для контрольних слів, де амплітуда була найвищою спочатку. Цікаво, що зменшення амплітуди відбувалося поетапно для обох типів слів, так що амплітуда знову зросла після перерв між блоками 2 і 3 і блоками 4 і 5 (пор., наприклад, цільові слова: MB1=-1. 02 мкВ ± SD=0,8 мкВ, МБ{{10}}−0,99 ± 0,9 мкВ, МБ{{ 15}} −1,12±{23}}.9 мкВ, МБ{{20}} −0.88 ± 0.9мкВ, МБ5=− 0.94± 0,8 мкВ, MB6=−0,99 ± 0,8 мкВ).

Разом із тим фактом, що ми не виявили впливу сеансу навчання на амплітуду відповіді за такої затримки, це свідчить про те, що сліди слів були сформовані лише тимчасово для слів із нерідною фонологією (тобто тонами).

Таким чином, лише слова з рідною фонологією (і знайомою функцією) мали постійно знижену амплітуду (M=0.78 мкВ), що свідчить про те, що швидкий процес утворення слідів слів залежить від рідної нейронної фонологічної мережі та що сліди слів для L{ {2}}подібні нові слова утворилися майже миттєво й назавжди.

For more information:1950477648nn@gmail.com