Ефекти тимчасового групування у словесній та музичній короткочасній пам’яті: чи представлення послідовного порядку є загальним? Частина 2

Підводячи підсумок, це дослідження мало на меті дослідити вплив часового групування на негайну серійну реконструкцію тональних послідовностей.

Послідовність тонів є типовою проблемою, з якою стикаються люди під час вивчення та запам’ятовування мови, але їх можна покращити та керувати ними. Оволодіння послідовністю тонів має вирішальне значення для нашої пам’яті та ефективності навчання.

Дослідження показують, що послідовності тонів можуть стимулювати різні частини мозку та стимулювати центри пам’яті. Це означає, що за допомогою правильного тону голосу ми можемо покращити пам’ять і навчання. Наприклад, вивчаючи нове словникове слово, ми можемо використовувати різні інтонації, щоб допомогти нам запам’ятати його, і навіть проспівати його самостійно, якщо потрібно. Цей метод можна використовувати при вивченні багатьох китайських та іноземних мов.

У повсякденному житті опанування висоти може покращити соціальні навички та міжособистісне спілкування. Навчання використовувати правильну інтонацію та тон голосу дозволяє нам краще спілкуватися та розуміти один одного з іншими. Особливо під час ділових переговорів чи спілкування між представниками різних культур правильний тон та інтонація ще важливіші.

Наостанок хочеться згадати про вплив висоти на настрій та емоції. Використовуючи різні тембри голосу, ми можемо регулювати свій настрій і емоційний стан. Наприклад, високий тон голосу може змусити людей почуватися збудженими та щасливими, тоді як низький тон голосу може викликати відчуття спокою та лагідності.

Підводячи підсумок, можна сказати, що оволодіння послідовністю тонів має вирішальне значення для нашої пам’яті, навчання, соціальних навичок і емоційного контролю. Давайте підберемо свою мову та використаємо відповідний тон та інтонацію, щоб покращити якість нашого життя. Можна побачити, що нам потрібно покращити пам’ять, і Cistanche deserticola може значно покращити пам’ять, оскільки Cistanche deserticola має антиоксидантну, протизапальну та антистарільну дію, що може допомогти зменшити окислення та запальні реакції в мозку, тим самим захищаючи здоров'я нервової системи. Крім того, Cistanche deserticola також може сприяти росту та відновленню нервових клітин, таким чином покращуючи зв’язок і роботу нейронних мереж. Ці ефекти можуть допомогти покращити пам’ять, навчання та швидкість мислення, а також можуть запобігти розвитку когнітивної дисфункції та нейродегенеративних захворювань.

Натисніть Знати, щоб покращити короткочасну пам'ять

Шляхом порівняння ефектів часового групування, що спостерігаються для тональних послідовностей, з тими, про які повідомляється в словесній літературі STM, наша мета полягала в тому, щоб (1) покращити наше розуміння механізмів, що лежать в основі представлення послідовного порядку в музичному STM, і (2) розглянути питання про загальність домену процесів послідовного порядку в STM.

Ми провели перший попередньо зареєстрований експеримент, порівнюючи пряму реконструкцію інформації про послідовний порядок між незгрупованими 6-послідовностями тонів і тими самими послідовностями, згрупованими у дві групи по три елементи.1

На основі результатів, отриманих у цьому першому експерименті, було проведено незареєстрований подальший онлайн-експеримент, який вимагав послідовного відкликання 6-згрупованих і незгрупованих послідовностей літер, щоб забезпечити можливість прямого порівняння з даними, отриманими в Експерименті 1.

Через наявність ефекту стелі, який обмежував порівняння ефектів часового групування в музичній (Експеримент 1) і словесній (Експеримент 2) сферах, був проведений ще один незареєстрований онлайн-експеримент для врахування ефекту стелі. Загалом, ці експерименти підтверджують близьке подібність між ефектами часового групування, які спостерігаються у словесній та музичній сферах.

Експеримент 1: пряма реконструкція музичного порядку

метод

План вибірки. В даний час у галузі психологічних наук існує тенденція, яка віддає перевагу використанню байєсівських статистичних методів для планування експериментів і створення статистичних висновків. Байєсовська статистика надає кілька переваг (огляд див. Dienes, 2016; Wagenmakers et al., 2018).

Наприклад, байєсівський статистичний аналіз дозволяє здійснювати моніторинг статистичних доказів під час збору даних, на нього не впливає намір, з яким дані збираються, і не чутливий до необов’язкових правил зупинки (Berger & Berry, 1988; Rouder, 2014). Враховуючи ці міркування, ми використали наступний план вибірки для Експерименту 1 (щодо аналогічного обґрунтування визначення плану вибірки див. Wagenmakers et al., 2015).

Спочатку ми залучили 20 учасників і провели заплановані аналізи. Якщо для цих аналізів (додаткову інформацію див. у розділі «План аналізу») ми отримали високий рівень статистичних доказів для альтернативної (H1) або нульової (H0) гіпотези з коефіцієнтом Байєса (BF) 10 або більше, збір даних було б зупинено. Якби цей критерій не був виконаний принаймні для одного з наших запланованих аналізів, ми залучили б більше учасників під час моніторингу значень BF.

Іншими словами, ми проводили ті самі аналізи після кожної групи з п’яти учасників і продовжували, доки не досягли переконливих статистичних доказів для всіх запланованих аналізів (H0 або H1). Однак через обмеження ресурсів ми планували припинити збір даних після набору 50 учасників, хоча ми не відповідали критерію статистичних доказів для всіх запланованих аналізів. Учасники.

Експеримент був схвалений комітетом з етики факультету психології та освіти Женевського університету. П'ятдесят вісім студентів першого курсу психології з Женевського університету взяли участь в Експерименті 1 в обмін на частковий кредит за курс.

Остаточна вибірка складалася з 50 учасників (45 жінок; вік n років: M=21.78, SD=1.95; рівень освіти в роках: M=13.00 , SD=1.12; вивчення музичної теорії в роках: M=0.35, SD=0.85; музична практика в роках:M=0.69, SD{ {16}}.04) після виключення восьми учасників, які не відповідали критеріям включення (додаткову інформацію див. у файлі демографічних даних у сховищі OSF, пов’язаному з цим рукописом). Критерії включення та виключення.

Оскільки нас цікавив музичний STM для обробки серійного замовлення в учасників без музичних знань, учасники повинні були мати не більше 3 років досвіду вивчення теорії музики або практики на музичному інструменті (включаючи спів) на момент експерименту. Ми виключили з вибірки учасників з неврологічними або мовними розладами (наприклад, дислексією).

Нарешті, ми виключили з аналізу дані будь-яких учасників, продуктивність яких дорівнювала або була нижчою за рівень шансу 0,17 принаймні в одному з експериментальних умов. Для дотримання плану вибірки виключених учасників було замінено шляхом залучення інших учасників.
стимули. Стимули складалися з 60 6-послідовностей тонів. Щоб зменшити ймовірність того, що використання обмеженого набору з шести тонів може збільшити проактивну інтерференцію, ми використали набір із 14 різних тонів, що складаються з усіх діатонічних ступенів мажорної гами (від C4 до B5). Тони були чистими хвилями, згенерованими за допомогою Audacity (Audacity Team, 2017) і збереженими у вигляді файлів .wav, кожен з яких тривав 500 мс із періодом наростання та спаду 10 мс.

Послідовності тонів були створені за допомогою псевдовипадкових перестановок за трьома правилами, адаптованими з попередніх досліджень вербального STM для послідовного порядку (див., наприклад, Hartley et al., 2016):

1. Не більше двох послідовних тонів, які також є послідовними в наборі тонів (наприклад, C4–E4–G4 або B4–D5–F5 не є допустимим);

2. Не більше двох послідовних інтервалів в одному напрямку (наприклад, C4 [ ]  E4 [ ]  D5 [ ]  G4 було дозволено, але не C4 [ ]  E4 [ ]  D5 [ ]  F5);

3. Немає звуку в тій же позиції послідовності в послідовних спробах.

Оскільки використані тони охоплюють дві октави, ми обмежили розміри інтервалів до семи півтонів, щоб уникнути присутності незнайомих великих інтервалів. Ми також переконалися, що послідовності були дуже пов’язані з мажорною гамою. Іншими словами, кожна послідовність має максимальну ключову кореляцію щонайменше 0,70 з профілем розподілу тонів принаймні однієї з основних гам. Максимальна ключова кореляція була визначена за допомогою алгоритму пошуку ключів Krumhansl & Schmuckler (Krumhansl, 1990).

Щоб зіставити стимули між двома умовами групування, ми повторно використали 30 послідовностей із незгрупованих випробувань, але відтворили їх у зворотному послідовному порядку та представили їх від останнього до першого в згрупованих випробуваннях.

Щоб запобігти небажаним ефектам у результаті використання фіксованого набору тональних послідовностей, новий набір псевдовипадково створених тональних послідовностей був створений заздалегідь для кожного учасника. Щоб забезпечити використання кожної створеної послідовності як у негрупованому, так і в груповому дослідженні, учасники з парними номерами мали незгруповану та згруповану послідовності, що відповідають згрупованим та незгрупованим послідовностям, відповідно, попереднього непарного учасника експерименту.

Експериментальний дизайн. Експеримент базувався на 2-факторі всередині учасників. Два типи послідовностей були представлені у двох різних блоках, причому незгруповані послідовності завжди представлялися першими.

Це було зроблено, щоб уникнути представлення згрупованих послідовностей першими, що могло б призвести до використання суб’єктивних стратегій групування для незгрупованих випробувань (про подібну процедуру див. Farrell & Lewandowsky, 2004; Hartley et al., 2016). Для незгрупованих випробувань тони подавалися в регулярному темпі. Процедура.

Процедура складалася з аудіальної презентації загалом 60 проб. Стимули відтворювалися на комфортному рівні слуху через навушники, підключені до портативної робочої станції. Кожне випробування починалося зі зворотного відліку від 3 до 1, який відображався в центрі екрана комп’ютера зі швидкістю 500 мс. Послідовність тонів відтворювалася послідовно на порожньому екрані протягом 500 мс.

У негрупованих дослідженнях тони подавали з регулярним міжстимульним інтервалом (ISI) 150 мс. У згрупованих випробуваннях ISI становив 75 мс для елементів усередині групи (позиції 1–2, 2–3, 4–5 та 5–6) і 450 мс для елементів, що утворюють межі групи (позиції 3–4). Відразу після презентації послідовності на екрані відображалася віртуальна клавіатура, і учасники використовували сенсорний екран, щоб відтворити послідовність.

Учасники були змушені реконструювати послідовності в прямому послідовному порядку. Для цього їм потрібно було знайти та перевірити тон, що відповідає першій позиції, потім перейти до другої позиції і так далі, поки не буде реконструйовано всю послідовність. Віртуальна клавіатура знову була використана для реконструкції послідовності тонів (рис. 2). Рівень з шести білих клавіш, що представляють шість тонів, які чуються в послідовності, що підлягає реконструкції, відображався горизонтально на екрані. Тетони були організовані в порядку зростання, від найнижчого ліворуч до найвищого праворуч.

Щоразу, коли натискалася клавіша на сенсорному екрані, у навушниках лунав відповідний сигнал. Торкання клавіші активувало пов’язаний звук шляхом зміни кольору клавіші на зелений (див. панелі 1, 5, 7 або 10 на малюнку 2). Після того, як учасник отримав сигнал для поточної позиції та активував клавішу, він мав натиснути кнопку «підтвердити», щоб перейти до наступної позиції (див. панелі 4, 6, 8 або 12 на малюнку 2).

Після того, як тон було призначено позиції, відповідна клавіша змінилася на сіру, щоб вказати, що тон більше не можна використовувати, а звуковий зворотний зв’язок для цієї клавіші було вимкнено. Можна було змінити «активний» тон перед підтвердженням позиції (див. панелі 10–12 на малюнку 2), але не після підтвердження позиції.

Якщо для будь-якої позиції учасник не пам'ятав відповідний тон або не хотів вгадувати, можна було відповісти "не знаю", вибравши "?" перед перевіркою позиції (див. панель 11 на малюнку 2). Нарешті, у будь-який час під час процесу реконструкції учасники мали можливість почути реконструйовану послідовність до того часу (див. панель 9 на малюнку 2).

Гіпотези

Експеримент мав такі цілі: (1) краще зрозуміти природу механізмів упорядкування в музичних STM шляхом вивчення ефектів часового групування в немузикантів, що, у свою чергу, дозволило б (2) оцінити гіпотезу загальності домену послідовного порядку в STM .

Щоб досягти цього, ми порівняли продуктивність запам’ятовування для незгрупованих і згрупованих 6-послідовностей тонів, зосередившись на точності запам’ятовування послідовності, формі кривих послідовної позиції, затримці відповіді та частоті помилок інтерпозиції. Відповідно до гіпотези загальності домену послідовного порядку STM, було передбачено спостерігати вищу точність повторного обчислення для згрупованих, ніж для незгрупованих послідовностей.

Ми також передбачили наявність багатовигнутої послідовної позиційної кривої для згрупованих послідовностей. Нарешті, ми очікували спостерігати більше помилок інтерпозиції в згрупованих, ніж у незгрупованих послідовностях.

План аналізу

Ми використовували програму з відкритим вихідним кодом JASP (версія 0.14, JASP Team, 2018) із налаштуваннями за замовчуванням для всіх запланованих (описаних тут нижче) і дослідницьких аналізів. Для байєсівських t-тестів , пріоритет був представлений як розподіл Коші з r-шкалою 0,707.

Для байєсівського дисперсійного аналізу (ANOVA) попередній також складався з розподілу Коші зі шкалою r 0,5 і 1 для фіксованих і випадкових ефектів відповідно. Згадайте точність і послідовну криву позиції. Ми проаналізували криві серійного положення шляхом усереднення точності відкликання як функції послідовного положення та умов групування для кожного учасника.

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), Позиції 2 і 3 (H1: 2<3), Positions 4 and 5 (H1: 4>5) і позиції 5 і 6 (H1: 5<6) via Bayesian paired samples t-tests.

Транспозиційні градієнти. Ми проаналізували градієнти транспозиції, обчисливши частку помилок транспозиції як функцію зміщення окремо для кожної умови та кожного учасника. Щоб досягти цього, ми виконали 2 × 5 повторюваних вимірювань ANOVA з 2-фактором послідовності типу рівня (незгрупований або згрупований) і 10-фактором відстані зміщення рівня (від –5 до 5, за винятком { {7}}).

If the full model turned out to be the best (i.e., BF>10 у порівнянні з другою найкращою моделлю), ми проаналізували взаємодію, зосередившись на частоті суміжних зміщень і помилок інтерпозиції (дивіться наступний аналіз для отримання додаткової інформації).

Помилки інтерпозиції та суміжні швидкості зміщення. Швидкість помилок інтерпозиції та зсувів до суміжних серійних позицій визначали шляхом обчислення частки помилок, пов’язаних із зміщенням елементів між групами, які зберігають свою початкову позицію всередині групи (тобто абсолютна відстань у три позиції) та частки транспозицій серійного порядку, що характеризується абсолютною відстанню зміщення однієї послідовної позиції серед усіх помилок послідовного порядку та окремо для кожного типу послідовності (незгрупованапроти згрупованих).

Потім дві умови групування порівнювали на основі спостережуваної частоти помилок інтерпозиції

(H1: interpositions in grouped sequences>інтерпозиціїв незгрупованих послідовностях) і суміжне зміщення (суміжне зміщення в згрупованих послідовностях

Результати

Планові аналізи. 2 × 6 повторюваних вимірювань BANOVA, виконане на точності запам’ятовування як функції послідовної позиції (1–6) і умови групування (згруповані чи не згруповані), виявило, що найкращою моделлю є модель із двома основними ефектами (див. Малюнок 3a).

Ця модель має перевагу над другою найкращою повною моделлю з коефіцієнтом 1,80 (див. рядки «Криві послідовного положення» в таблиці 1). Оскільки перевагу характеризували лише неофіційні дані, ми проаналізували ефект. Це було зроблено за допомогою JASP за допомогою методу усереднення доказів за всіма моделями, що містять цікавий ефект. Дані надали переконливі докази на користь наявності ефекту рядового положення (BFInclusion=∞), дуже вагомі докази на користь ефекту групування (BFInclusion=31.28), а також анекдотичні докази на користь наявність взаємодії (BFВключення=2.15).

Як спочатку планувалося, ми не аналізували ефекти міні-первинності та міні-новості в згрупованих послідовностях, оскільки наявність взаємодії не підтверджувалася даними. 2 × 10 повторних вимірювань ANOVA, виконане на частці помилок транспозиції як функція відстані транспозиції (від −5 до 5, за винятком 0) і умова групування (згруповане чи не згруповане), виявили, що найкращою моделлю для пояснення даних є повна модель (див. рис. 3b).

Цій моделі віддається перевага над другою найкращою, яка містить лише ефект відстані з коефіцієнтом 173,36, що представляє вирішальну підтримку найкращої моделі (див. рядки «Транспозиційні градієнти» в таблиці 1).

Враховуючи чітку підтримку взаємодії між умовою групування та відстанню транспозиції, ми порівняли швидкість суміжних транспозицій та інтерпозицій між двома умовами групування, як і планувалося спочатку.

For more information:1950477648nn@gmail.com