Name: 隐式电机序列学习中的 马达: 步进串行反应时间任务 (视频) | JoVE Journal
Uploaded: 2018-05-03T12:30:00.000+00:00
Duration: 10 min 39 s
Description: 学习足部步进串行反应时间任务，探索隐式运动序列学习中的认知过程及其显式意识发展。该方法通过模拟日常活动，帮助研究者深入理解儿童运动技能学习与发育协调障碍的干预策略。

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本研究得到了马里兰大学人体运动学研究生研究启动基金对Yue Du的资助。

该方案遵循马里兰大学帕克分校机构审查委员会批准的指南进行。
1. 实验设置
<ol>
	<li>如图所示设置动作捕捉系统 图1a将八台摄像机以4米为半径呈圆形放置。 
	注意：相机的数量和位置可以调整，但需确保所有相机均被适当放置，以清晰捕捉受试者身体上所有反光标记点。</li>
	<li>在圆圈中心设置一个踏步站。放置一个 &#34;初始位置&#34; 在步进站中心位置铺设深蓝色毛毡垫，并在起始位置周围放置六个浅蓝色毛毡垫覆盖的步进目标，分别位于前方、后方和两侧图1b）。根据个体的迈步距离，确定目标位置与起始位置之间的距离（参见脚踏SRT任务步骤3）。</li>
	<li>为控制任务节奏条件，将两个在受触时可产生模拟信号的橡胶电子传感器置于起始位置下方，以检测足部返回的时间。</li>
	<li>将一台23英寸显示器置于起始位置正前方2米处。六个视觉刺激在空间上与地面上的六个踏步目标位置相对应。</li>
	<li>使用安装在笔记本电脑中的计算机程序控制视觉刺激的呈现顺序。</li>
	<li>使用数据输出与采集设备同步笔记本电脑和动作捕捉系统。</li>
	<li>打开动作捕捉相机，并调整其朝向，使每台相机均能观测到踏步站周围的区域。</li>
	<li>确定捕获区域内是否存在不需要的反光物体（例如，来自光线、地面或任何反光材料的反射）。用织物材料覆盖这些已识别的反光物体，以避免在实验过程中被误采集为数据。</li>
	<li>使用动作捕捉系统附带的说明和设备，校准该系统以确保准确采集反光标记的三维数据18.</li>
	<li>进行动态校准时，将动作捕捉系统附带的校准棒在参与者执行SRT任务时所有反光标记点可能移动的空间范围内挥动。采集2,000帧图像数据用于动态校准。</li>
	<li>静态校准过程中，将校准棒放置于地面，其位置和方向应可作为运动捕捉系统坐标系的原点。运行运动捕捉系统以设定原点。</li>
	<li>根据研究目的设计标记物组合。 
	注意：此处展示一个示例。 图1b 使用38个标记物的设置。</li>
	<li>根据供应商提供的说明，创建一个可用于后续数据采集和处理中重建与自动标记的标注骨架模板18具体操作为：让受试者双脚站在步态站的起始位置，身上佩戴所有标记物。指导受试者尽可能保持静止，并确保所有标记物在动作捕捉系统中均清晰可见。采集一次约10秒的试验数据。在动作捕捉系统中为每个标记物命名，并通过连接标记物创建各个身体节段。将所有节段连接起来，完成骨骼模板的构建（如图所示） 图1c).</li>
</ol>
2. 受试者准备
<ol>
	<li>告知参与者在前往实验室前应穿着合适的服装（例如，短裤和T恤）。</li>
	<li>到达后，请参与者仔细阅读并签署知情同意书，并进行研究资格筛查。 
	注意：筛查问卷可能因每项具体研究的目的而异。这些问卷可能包括但不限于手部优势问卷19、总体体力活动水平问卷20、神经系统健康问卷以及儿童运动评估量表21。</li>
	<li>请参与者脱掉鞋袜，然后使用双面低致敏胶带和预包扎胶带，将38个直径为50 mm的球形反光标记点精确贴附于预先确定的重要骨性标志点的皮肤上。该标记点布置方式与图1b所示的自定义骨骼模板一致。</li>
	<li>清除参与者身体上除这38个标记点以外的所有非必要反光物（参见步骤1.8）。</li>
	<li>指导参与者以T字姿势安静站立于起始位置。启动运动捕捉系统，持续采集所有标记点数据10秒（即，校准试验）。</li>
</ol>
3. 足步行走 SRT 任务流程
<ol>
	<li>在每位参与者开始任务之前，设置参数，包括但不限于：参与者编号、组别编号、学习区块数量、刺激呈现时长，以及刺激间间隔（ISI）或反应-刺激间隔（RSI），后者用于控制动作完成与下一个刺激开始之间的时间间隔（此情况下需在起始位置下方使用橡胶电极传感器；详见方案第1节）。 
	注意：ISI 可以有所变化（例如，1,300 毫秒或 1,000 毫秒）根据研究目的而定。</li>
	<li>指导受试者站在起始位置，并调整起始位置的距离，使受试者能够舒适地迈步至地面上全部六个目标点。</li>
	<li>指导参与者快速多次踏上每个目标位置，并标记出每位参与者最舒适步幅下从起始位置到各目标位置的距离。</li>
	<li>向参与者提供任务说明。
	<ol>
		<li>指导参与者，当显示器上的六个位置之一出现刺激时，他们需要尽快且准确地迈步至地面上相应的目标位置，然后返回起始位置。</li>
		<li>要求参与者用右脚向右侧的三个目标点迈步（即，靶向1、2和6； 图1a），左脚则指向另外三个目标（即3、4 和 5 图1a). 
		注意：在整个任务过程中，数字对参与者是不可见的。</li>
		<li>告知参与者每次运行后有3分钟休息时间即任务的学习区块）的持续时间，可根据实验需求调整休息时长。设置时间提醒，以告知参与者休息即将结束。</li>
		<li>指导参与者在执行任务时将肘部保持在身体两侧并弯曲成90度角，以便摄像头能够看到放置在髋部的标记点。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>运行一个包含36个步骤的练习模块（即，刺激以1,300的ISI重复呈现36次&#160;毫秒；详见脚踏式SRT任务流程）以使参与者熟悉任务。指导参与者，刺激将连续出现在六个位置之一，他们需要尽可能快速且准确地对刺激做出反应。此阶段的刺激以随机顺序呈现。 
	注意：ISI 可替换为 RSI（详见脚踏步 SRT 任务流程）。若使用极短的 ISI，参与者可能无法对某些刺激作出反应，此类步骤被视为错误。</li>
	<li>练习阶段结束后，开始实验阶段。本方案包含六个实验阶段，每个实验阶段由100个步骤/刺激组成。每完成一个阶段后，要求参与者强制休息3分钟。 
	注意：在1,300毫秒ISI条件下，每个区组通常持续约2.5分钟。若使用RSI，每个区组的时长可能因参与者对刺激的反应速度不同而有所变化。
	<ol>
		<li>指导参与者完成六个实验区块。根据实验目的设定视觉刺激的具体顺序。刺激序列可按照指定顺序或随机顺序呈现。刺激呈现的顺序对参与者保持未知。 
		注意：实验区组的数量可以有所不同。此处介绍一种6区组设计，其中指定序列A在第1–4区组和第6区组中呈现，新序列B在第5区组中呈现。特定序列与随机序列的安排也可调整。在本方案中，序列A的顺序为1423564215即．，1 - 右侧，2 - 右前，3 - 左前，4 - 左侧，5 - 左后，6 - 右后）且序列B遵循3615425214的顺序。</li>
		<li>在每个学习阶段开始前，指导参与者尽快且准确地对刺激做出反应。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>所有学习模块结束后，请要求参与者完成一项后测，该后测包含文献中广泛使用的回忆测试和再认测试13,14,22.</li>
</ol>
4. 数据处理与统计分析
<ol>
	<li>对每位受试者，在动作捕捉系统软件中打开采集的数据试验。逐项查看每次试验，并根据供应商提供的说明补全试验数据中的任何缺失部分18.</li>
	<li>将每次数据试验导出为一个ASCII文件，文件中包含全部38个标记点的三个坐标。</li>
	<li>衍生变量（即，从 ASCII 文件中提取以下参数：反应时间（RT）、运动时间（MT）、反应时、重心（COM）轨迹：
	<ol>
		<li>将ASCII数据文件输入数据分析软件。使用截止频率为10 Hz的八阶巴特沃斯滤波器对数据进行滤波。3. 
		注意：获取质心（COM）运动轨迹的方法取决于标记点的设置。在所示的38个标记点设置中 图1b，De Leva 所描述的方法和人体测量参数23 可采用该方法。也可通过在第五腰椎水平放置标记点来追踪所测得的近似身体重心的移动。24.</li>
		<li>根据以下说明计算反应时间 RT 和 MT：
		<ol>
			<li>使用附着在脚跟、大脚趾以及第五跖骨基底处的标记点th 跖骨，用于在数据分析软件中表征足部运动的轨迹。</li>
			<li>绘制这三个标记点在垂直方向（垂直于地面）上的运动轨迹。在水平面（平行于地面）内绘制足趾标记点的运动轨迹，以判断每一步是否准确踏向目标位置。将踏向错误目标的步数排除，不纳入后续的统计分析。</li>
			<li>在每一步操作前后标记每个标记物高度的基线。</li>
			<li>将每个标记物的运动起始点确定为标记物首次达到其最大高度10%时的采样点。</li>
			<li>由于每位受试者可能采用不同的策略去触碰目标（使用脚趾或第5th 跖骨），使用最先达到峰值的标记来定义运动起始点。</li>
			<li>将所用标记物下降至与起始高度相同的时间点确定为迈步的终点。</li>
			<li>持续运行数据分析程序，直至完成 100 步处理。</li>
			<li>在所有步骤中，计算并输出反应时间，即刺激开始与运动结束之间的时间差，反应时（RT）为刺激开始与运动开始之间的时间差，运动时间（MT）为运动开始与运动结束之间的时间差。将输出文件保存为 .xls 格式。</li>
			<li>使用这些 .xls 文件，计算每个区组内及参与者间的这些变量的均值，这些数据随后将用于统计分析。</li>
			<li>由于通常存在一个被试内因素（即在实验设计中，若存在学习区组（learning block）等重复测量因素，应采用混合效应方差分析（mixed-effect ANOVA）对数据进行分析（若使用重复测量方差分析（repeated measures ANOVA），需谨慎考虑球形假设问题）。通过赤池信息准则（Akaike's Information Criterion, AIC）确定混合效应方差分析中所采用的协方差矩阵结构。对方差分析中具有显著性的结果进行分解分析。 使用事后检验 采用特定的多重比较校正方法（根据实验设计而定）进行检验。将统计学显著性水平设定为 p = 0.05.</li>
		</ol>
		</li>
	</ol>
	</li>
</ol>

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</ol>

作者无任何利益冲突需要披露。

本方案描述了一种改良版序列反应时任务（SRT）的实验设置与操作步骤。改良版SRT任务继承了经典SRT任务所具有的简洁性优势，但需要采用动作捕捉技术。与经典SRT任务类似，在足部踏步SRT任务中，可根据具体研究问题操控多种参数，包括但不限于：刺激间间隔或反应-刺激间隔的时长27、序列结构的类型28，以及被试对序列知识的意识程度29。
与经典的序列反应时（SRT）任务相比，踏步任务具有三个优势。首先，踏步SRT任务要求在保持全身直立姿势的同时移动下肢，而经典的SRT任务仅要求坐着时用四个手指进行按键操作。因此，踏步任务是SRT任务的一种变式，其涉及的运动控制复杂性高于手指按键，因而更能模拟日常序列活动中内隐的运动序列学习过程。此外，考虑到姿势控制与认知过程之间的交互关系30,31,<sup class="x...

内隐运动序列学习，通常指在不知道序列内容的情况下学习一个序列，对我们的日常活动至关重要，并已通过尼森（Nissen）和布勒默（Bullemer）设计的序列反应时间任务（serial reaction time, SRT）这一典型范式得到了广泛研究1。在这一经典SRT任务中，参与者需快速而准确地按键以响应视觉刺激。为了考察序列学习，视觉刺激的呈现会按照预先设定的或随机的序列进行操控，而参与者并不知晓这些序列。当参与者对预设序列（例如，训练序列）的反应时间快于对随机序列或其他预设序列的反应时间时，即表明发生了学习1,2。尽管经典SRT任务通常要求双手手指敲击，但日常活动中大多数内隐运动序列学习（如跳舞、演奏乐器或参与体育运动）涉及的是全身性动作，这些动作带来了经典SRT任务中所没有的姿势控制和惯性挑战。因此，我们认为序列学习任务需要更具多维性。此外，以往研究几乎完全聚焦于任务的认知成分（例如，决策或动作选择），而忽视了序列学习中涉及的运动控制问题（例如，动作执行）。因此，为了更深入地理解内隐运动序列学习，有必要在更接近日常运动活动的全身性或大肌肉群运动任务中开展序列学习研究。
在我们近期的研究中，我们将经典的序列反应时（SRT）任务扩展为一种改良的SRT任务，其中用脚踏动作替代了手指按压，从而将姿势控制纳入序列学习过程中3,4,5。这种改良任务具有自身的优势，可补充经典的SRT任务。首先，粗大运动序列学习任务更贴近涉及全身运动的日常顺序性活动。迄今为止，我们对运动序列学习的理解主要来源于经典的SRT任务，但尚不清楚从经典SRT任务中获得的知识是否仍适用于日常活动中顺序性运动技能的学习。因此，这种改良的SRT任务使我们能够检验在手指按压SRT任务中系统报道的特征（例如，儿童与成人之间年龄无关的内隐序列学习）在涉及姿势控制时是否依然存在。此外，对于存在姿势控制和粗大运动技能学习困难的人群（如患有发育性协调障碍的儿童）6,7,8，了解姿势控制如何与粗大运动序列学习相互作用，对于改进干预策略、从而优化日常生活中的顺序性运动技能学习效果至关重要。
其次，关于内隐序列学习的一个普遍观点是，在经典的序列反应时（SRT）任务中，起重要作用的是运动规划，而非运动执行9。这是因为按键操作不涉及在空间中移动到新的位置，手指始终位于反应键上。然而，许多日常的序列行为涉及大范围的空间运动。当需要大范围空间运动时，运动执行是否在运动序列学习中起关键作用，目前尚不清楚。在经典的 SRT 任务中，反应时间（即反应时（RT）与运动时间（MT）之和）被用作序列学习的指标。而踏步 SRT 任务与其他涉及空间运动的范式10一样，使研究者能够将内隐序列学习中的反应时间分解为反映认知加工的 RT 和表征运动本身的 MT。
第三，除了反应时间（MT）之外，脚步移动的序列反应时间（SRT）任务与动作捕捉技术的结合，能够提供关于连续全身运动（例如，身体质量中心或COM的运动）的丰富数据。测量连续运动变化的优势在于，可以揭示出由反应时间（RT）或MT所测得的离散反应背后认知过程的动力学特征11,12。特别是，SRT任务中的序列学习通常被解释为外显与内隐过程的混合。也就是说，尽管SRT任务常被用作内隐学习任务，但参与者在完成SRT任务后往往能够口头回忆所学序列，表明内隐序列学习中存在外显成分。虽然外显成分可通过SRT任务后的回忆测试进行评估13,14，但这些任务后的测试无法考察外显知识在学习过程中随时间演变的动态特性。我们提出，当个体具备序列的外显知识时，其将预知下一个刺激的位置，从而以前馈方式产生预期性姿势调整15,16,17，为脚步向相应目标移动做好准备。因此，考察刺激出现前身体质量中心（COM）的运动（即，预期）为研究内隐序列学习过程中外显记忆的渐进发展提供了一个窗口。
本方案展示了足部踏步序列反应时间任务（SRT任务）的实验设置与操作流程。我们提供了反应时间（RT）和运动时间（MT）的代表性结果。此外，我们还展示了姿势控制与隐性运动序列学习背后显性过程之间关系的研究结果。

<table><tbody><tr><td>Vicon 动作捕捉系统</td><td>Vicon</td><td>Vicon T-40、T-160、校准棒</td><td>可使用其他系统</td></tr><tr><td>50 mm 反射标记点</td><td>Vicon</td><td>N/A</td><td>标记点数量可根据需要调整</td></tr><tr><td>Labview 软件</td><td>National Instruments</td><td>N/A</td><td>用于控制视觉刺激，需与 DAQ 板配合使用，也可使用其他软件</td></tr><tr><td>DAQ 板</td><td>National Instruments</td><td>BNC-2111；DAQCard-6024E</td><td></td></tr><tr><td>MATLAB</td><td>MathWorks</td><td>N/A</td><td>可使用其他软件</td></tr><tr><td>双面低致敏性胶带</td><td></td><td>N/A</td><td></td></tr><tr><td>预包扎胶带</td><td></td><td>N/A</td><td></td></tr></tbody></table>

内隐运动序列学习中的“运动”成分：一种脚步移动的序列反应时任务

The "Motor" in Implicit Motor Sequence Learning: A Foot-stepping Serial Reaction Time Task

本方案描述了一种改良的序列反应时间（SRT）任务，用于研究内隐运动序列学习。与经典的SRT任务（要求受试者坐姿下进行手指按压动作）不同，改良的SRT任务要求受试者在保持站立姿势的同时用双脚进行踏步动作。这种踏步任务需要全身参与，并带来姿势控制方面的挑战。该踏步任务在多个方面对经典的SRT任务形成了补充。首先，踏步SRT任务更接近需要持续姿势控制的日常活动，因此有助于我们更好地理解现实情境中的序列学习过程。其次，在经典的SRT任务中，反应总时间被用作序列学习的指标，但目前尚不清楚在运动序列学习中起关键作用的是反应总时间、代表心理加工过程的反应时（RT），还是反映实际运动本身的运动时（MT）。踏步SRT任务使研究人员能够将反应总时间分解为RT和MT，从而有助于阐明运动规划与运动执行在序列学习中的作用。最后，姿势控制与认知之间存在交互关系，但目前对姿势控制如何与运动序列学习相互作用仍知之甚少。通过使用动作捕捉系统，可以记录全身的运动（e.g.，身体质心（COM）的位移）。这些测量指标使我们能够揭示由RT和MT所反映的离散反应背后的动态过程，并有助于阐明姿势控制与内隐运动序列学习中显性及隐性过程之间的关系。本文详细描述了实验装置、实验流程及数据处理方法。代表性数据来自我们之前的一项研究，结果涉及反应总时间、RT和MT，以及预期性姿势反应与内隐运动序列学习中显性过程之间的关系。

Du 及其同事在一系列研究中实施了上述范式3,4,5。我们采用其中一项研究4中的部分数据，以展示脚踏式序列反应时间（SRT）任务的使用方法。该研究包含6个学习阶段，刺激-反应间隔（RSI）设置为700 ms。在第1至第4阶段及第6阶段中，视觉刺激遵循序列A（即，1423564215；图1a），而在第5阶段中则遵循序列B（即，3615425214）。反应-刺激间隔设定为700 ms。图2a展示了12名年轻成年人在六个学习阶段中的平均反应时间。本研究中脚踏式SRT任务的反应时间呈现出与经典的手指按压式SRT任务中先前观察到的反应时间相似的模式和相当的幅度2...

我们介绍了足部踏步序列反应时间（SRT）任务。这种改进的SRT任务不仅涉及传统的仅需手指按压的动作，更贴近日常序列活动，使研究人员能够研究离散反应测量背后的动力学过程，并解析隐性序列学习中显性过程的作用机制。

本方案描述了一种改良的序列反应时间（SRT）任务，用于研究内隐运动序列学习。与经典的SRT任务不同，后者……

本实验的总体目标是研究人们如何学习模拟日常活动的一系列动作，并阐明其中的认知过程，特别是隐性运动序列学习中起作用的外显过程。该任务为考察外显性在隐性运动序列学习过程中发展的进展情况提供了一种新颖的方法。使用该任务有助于回答运动学习和发育领域中的关键问题，例如隐性运动序列学习及其与年龄相关的发展规律。该技术的关键优势在于，与经典的SRT任务相比，脚步移动任务涉及更复杂的运动控制，使我们能够更好地理解日常生活中序列技能的学习，例如跳舞、演奏乐器或进行体育运动。该技术的意义在于帮助我们理解运动困难的儿童，特别是患有发育性协调障碍（DCD）的儿童在运动序列学习方面的情况。我们最初产生这一方法的想法，源于观察我们正在研究的一名患有DCD的儿童练习Wii游戏《舞蹈革命》（Dance Dance Revolution）的过程。尽管他在运动控制和姿势控制方面存在困难，但他仍能够学会其中的动作序列。演示操作流程的将是来自神经生物力学实验室的研究生 Elizabeth Bell 和 Mia Caminita。首先，确保动作捕捉系统的功能正常，以准确采集反光标记点的三维数据。进行动态校准时，将动作捕捉系统配备的校准棒在受试者执行 SRT 任务时所有反光标记点可能移动的空间范围内挥动。进行静态校准时，将校准棒放置在地面上，使其处于可作为运动捕捉系统坐标系原点的位置和方向。运行运动捕捉系统以设定原点。在运动捕捉系统中，为每个标记点分配名称，并通过连接标记点创建相应的节段。连接所有片段以完成骨架模板。参与者到达后，请仔细阅读并签署知情同意书。你好，Mia，感谢你自愿参与完成本研究。这份知情同意书将为您详细介绍我们今天将要进行的具体内容。如果您同意参与，请在每一页的页边处签注姓名首字母，并在最后一页签名。完成这些之后，我们还将填写几份问卷。使用利手问卷、总体体力活动水平问卷和神经系统健康问卷等工具筛选符合研究条件的受试者。要求受试者脱掉鞋和袜子。好的，很好，现在我们准备进行运动捕捉。请先脱掉鞋子和袜子，我们就可以开始了。好的。接下来，使用双面低致敏性胶带和预包扎胶带，将38个直径为50毫米的球形反光标记物固定在皮肤上预先确定的重要骨性标志处。该标记物布设方案与此处所示的自定义骨骼模板相同。清除参与者身体上除这38个标记点之外的所有无关反光点。通过指示参与者以T字姿势静立于起始位置，运行一次校准试验，并启动动作捕捉系统采集所有标记点数据，持续两到十秒。在每位参与者开始任务之前，设置相关参数，包括但不限于参与者编号、组别编号、学习区块数量、刺激呈现时长，以及刺激间间隔或反应-刺激间隔，以控制动作完成与下一个刺激开始之间的时间间隔。请受试者站在起始位置。好的，您可以站到深蓝色矩形内，这将是您的起始位置。调整起始位置的距离，使受试者能够舒适地踩到地面上全部六个目标点。让受试者快速反复踏上每个目标

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Research

科研

JoVE Journal

Behavior

行为

隐式电机序列学习中的 "马达": 步进串行反应时间任务

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学习足部步进串行反应时间任务，探索隐式运动序列学习中的认知过程及其显式意识发展。该方法通过模拟日常活动，帮助研究者深入理解儿童运动技能学习与发育协调障碍的干预策略。

内隐运动序列学习中的“运动”成分：一种脚步移动的序列反应时任务

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