"모터" 암시적 모터 시퀀스 학습: 발 스텝 직렬 반응 시간 작업

암시적 모터 시퀀스, 시퀀스는 시퀀스를 모르고 학습으로 일반적으로 알려진 배우 일상 활동에 중요 한 이며, 닛 센 및 Bullemer ^{에 의해 설계 된 직렬 반응 시간 (SRT) 작업 라는 전형적인 작업 잘 공부 1}.이 고전적인 SRT 작업에 참가자 시각적 자극에 신속 하 고 정확 하 게 대응 하는 키를 눌러. 시퀀스 학습 검사, 시각적 자극의 외관 중 미리 구조적 또는 임의의 시퀀스, 참가자 들에 게 알을 따라 조작 됩니다. 학습 사전 구조 순서에 더 빠른 응답 시간에 의해 입증 됩니다 (예., 훈련 순서)는 임의 또는 다른 보다 미리 구성 시퀀스^1,2. 반면 클래식 SRT 작업 일반적으로 bi 매뉴얼 손가락 도청, 암시적 모터 시퀀스 춤, 같은 일상 활동에 학습의 대부분 음악 악기 또는 스포츠, 포함 몸 전체 작업을 제시 자세 및 관성 도전 클래식 SRT 작업에서 찾을 수 없습니다. 따라서, 우리는 시퀀스 학습 작업 해야 더 다각적인 제안. 또한, 이전 연구의 초점 거의 독점적으로 인지의 구성 요소에 작업 되었습니다 (예., 결정 만들기 또는 작업 선택), 시퀀스 학습에 관련 된 모터 제어 문제를 무시 하 고 (예., 운동 실행)입니다. 따라서, 이해 하 고 더욱 암시적 모터 시퀀스 학습, 더 나은 우리의 매일 모터 활동에 근접 전체-바디 또는 총 모터 작업에서 시퀀스 학습 공부 필수적 이다.

우리의 최근 연구에서 우리는 손가락 누르면 발 스텝 시퀀스^3,,45학습에 자세 제어를 통합 하 여 대체 되었다 고전적인 SRT 작업 수정된 SRT 작업을 확장. 이 수정된 작업 고전적인 SRT 작업을 보완 하기 위해 그것의 자신의 이점을 선물 한다. 첫째, 총 모터 시퀀스 학습 작업 더 나은 전신 운동 참여는 매일 순차적 활동을 모방 합니다. 고전적인 SRT 작업에서 오는 일반적으로 학습 날짜, 모터 시퀀스에 대 한 우리의 이해를 하지만 약간은 알려진 다 고전적인 SRT 작업에서 학습 하는 모터 시퀀스의 지식을 일상 활동에 순차 모터 기술을 학습에 진실 하 게 남아 있다. 따라서, 수정 된 SRT 작업 검사 수 있습니다 여부를 체계적으로 보고 특성 (예., 어린이 어른 사이 학습 나이 독립적인 암시적 시퀀스) 손가락 눌러 SRT 작업에 남아 때 자세 제어 참여. 또한, 자세와 인구에서 제어 및 학습 장애, 발달 조정 어린이 등 총 모터 기술 장애^6,7,8, 이해 어떻게 자세 제어 상호 작용 하는 총 모터 시퀀스와 학습 개입 전략을 개선 하 고 따라서 일상 생활에서 순차 모터 기술을 학습의 효과 최적화에 매우 중요 하다.

둘째, 암시적 시퀀스 학습에 대 한 일반적인 개념은 그 모터 계획, 그리고 하지 운동 실행, 고전적인 SRT 작업⁹시퀀스를 학습에 중요 한 역할. 손가락은 항상 응답 키에 키를 눌러 공간에서 새 위치로 이동 하는 포함 하지 않는 때문입니다. 그러나, 많은 매일 순차 동작 큰 공간 움직임을 포함 한다. 작은 운동 실행 인지 모터 시퀀스 큰 공간 운동 해야 하는 경우 학습의 핵심 선수로 알려져 있다. 고전적인 SRT 작업에 응답 시간, 반응 시간 (RT)와 운동 시간 (MT)의 변론 시퀀스 학습의 지표 역할을 합니다. 발 스텝 SRT 작업 공간 움직임¹⁰를 포함 하는 다른 패러다임 같은 암시적 시퀀스 인지 처리를 반영, RT 및 MT, 움직임을 특징으로 학습에 응답 시간을 코드를 연구원 수 자체입니다.

셋째, 뿐만 아니라 MT, 발 스텝 SRT 작업 및 모션 캡처 기술 조합 제공 합니다 풍부한 데이터 연속 전신 운동 (예., 질량 중심, 또는 COM의 움직임). 운동의 지속적인 변화를 측정 공개 RT 또는 산^11,12측정 개별 응답 기본 인지 과정의 역학의 이점이 있다. 특히, SRT 작업에 학습 시퀀스는 일반적으로 명시적 및 암시적 프로세스의 혼합물으로 설명 했다. 즉, 암시적 학습 작업으로 SRT 작업의 일반적인 사용에 불구 하 고 참가자 자주 보여 구두로 SRT 작업 후 배운된 시퀀스를 기억 하는 기능 암시적 시퀀스 학습에 관련 된 명시적 구성 제안. 명시적 구성 요소 리콜 테스트 SRT 작업^13,14후 실시 하 여 평가 될 수 있다, 비록 이러한 사후 작업 테스트 학습 동안 명시적 지식의 시간적 진화를 검사 하는 능력 부족. 우리 명시적 시퀀스 지식, 개인 것 다음 자극의 위치를 알고과 따라서 생산 예상 자세 조정^15,16,17 준비 피드 포워드 방식 제안 해당 대상으로 이동 하려면 스테핑 발에 대 한. 따라서, 자극 모양 (즉, 기대) 전에 COM의 움직임 검사 암시적 시퀀스 학습 하는 동안 명시적인 메모리의 진보적인 개발을 공부 하 고 창을 엽니다.

프로토콜에는 실험 설정 발 스텝 SRT 작업의 절차에서는 보여 줍니다. 응답 시간, RT, 및 산의 대표적인 결과 제공 또한, 우리는 자세 제어와 암시적 모터 시퀀스 학습 기본 명시적 프로세스 사이의 관계에 대 한 결과 제시.

프로토콜은 메릴랜드 대학, 컬리지 파크에서 기관 검토 위원회에 의해 승인 지침에 따라 수행 되었다.

1. 실험 설정

1. 그림 1a와 같이 모션 캡처 시스템을 설정 합니다. 4 m의 반경 가진 원형에 있는 8 개의 카메라를 배치 합니다.
   참고: 번호와 카메라의 위치 수 있습니다 다양 한, 모든 카메라는 적절 하 게 참가자의 신체에 부착 된 모든 반사 마커의 명확한 비전을 얻기 위해 위치 제공.
2. 원의 중심에서 스테핑 스테이션을 설정 합니다. 위치를 "홈 위치" 스테핑 역의 중심에 다크 블루 느낌된 매트 고 앞, 뒤 및 측면 (그림 1b) 홈 위치를 둘러싼 빛 블루 펠트 매트 적용의 스테핑 대상 6 개를 배치 합니다. 목표와 개인의 스테핑 거리에 따라 홈 위치 사이의 거리를 결정 (발 스텝 SRT 작업 과정의 3 단계 참조).
3. 상태를 왔다 갔다 하는 작업을 제어 하려면 때 발 반환 시간을 감지 하는 홈 위치에서 2 개의 전기 고무 센서, 터치 할 때 아날로그 신호를 생성 하는 장소.
4. 23' 모니터 2 m 홈 위치 앞에 위치. 6 시각적 자극 공간 바닥에 그 6 단계별 목표와 일치 합니다.
5. 노트북에 설치 하는 컴퓨터 프로그램을 사용 하 여 시각적 자극의 모양 순서를 제어 합니다.
6. 노트북 데이터 출력 및 수집 장치를 사용 하 여 모션 캡처 시스템을 동기화 합니다.
7. 모션 캡처 카메라를 켜고 그들을 목표로 하는 각 카메라 스테핑 역 주변 볼륨을 볼 수 있습니다.
8. 캡처 볼륨에서 원치 않는 반사 개체 인지 확인 (예., 빛, 바닥, 또는 어떤 반사 재료에서 반사). 그렇게 그들은 실수로 데이터 수집 실험 실험 직물 소재, 이러한 확인 된 반사 개체를 커버.
9. Using 지침 및 모션 캡처 시스템와 함께 제공 된 장비, 반사 마커¹⁸에서 3 차원 데이터의 정확한 컬렉션을 보장 하기 위해 모션 캡처 시스템 보정.
10. 동적 교정에 대 한 모든 반사 마커 SRT 작업을 수행 하는 참가자를 움직일 만한 공간을 통해 모션 캡처 시스템와 함께 제공 된 보정 지팡이 물결 친다. 동적 교정에 대 한 데이터를 이미징의 2000 프레임을 수집 합니다.
11. 정적 교정에 대 한 교정 지팡이 위치 및 모션 캡처 시스템의 조정 시스템의 원점으로 사용 될 수 있는 방향으로 바닥에 놓습니다. 원점을 설정 하려면 모션 캡처 시스템을 실행 합니다.
12. 연구의 목적에 따라 설정 하는 마커를 디자인 합니다.
    참고: 한 예는 그림 1b 38 마커 설정 사용 됩니다에 표시 됩니다.
13. 재건 나중 데이터 수집에서 자동 라벨 및¹⁸를 처리에 대 한 사용할 수 있는 라벨 뼈대 템플릿을 만들려면 공급 업체에서 제공한 지침을 따릅니다. 특히, 참가자와 연결 된 모든 마커 스테핑 역의 홈 위치에 서 서 부탁 드립니다. 여전히 가능한 서 참가자를 지시 하 고 있는지 확인 하십시오 모든 마커 모션 캡처 시스템을 통해 볼 수 있습니다. 재판을 캡처 (약 10 지속 s). 모션에서 시스템, 각 표식 이름을 할당 캡처하고 마커를 함께 연결 하 여 세그먼트를 생성 합니다. 마무리 ( 그림 1c참조) 기본 서식 파일의 모든 세그먼트를 연결 합니다.

2. 참가자 준비

1. 적절 한 복장을 착용 하는 참가자 통보 (예., 반바지와 티셔츠) 실험실을 방문 하기 전에.
2. 도착 후, 참가자를 주의 깊게 읽고 동의 양식에 서명 부탁 드립니다. 연구 자격에 대 한 화면입니다.
   참고: 심사 설문 수 다른 각 개별 연구의 목적에 따라. 이러한 설문 조사 포함 될 수 있습니다, 하지만 손을 지배 설문 조사¹⁹, 글로벌 신체 활동 수준 설문²⁰, 신경 건강 설문 조사, 그리고 어린이^{21 운동 평가 건전지에 국한 되지 않습니다.} .
3. 그들의 단 화 및 양말 벗고 참가자 들에 게 다음 미리 결정된 중요 한 뼈 있는 더블 양면, 극성 접착제 테이프를 사용 하 여 하 고 미리 테이프에서 피부에 38 구형 반사 표식, 직경, 각 50mm를 첨부 합니다. 이 마커 설치는 그림 1b에 표시 된 사용자 지정 된 뼈대 템플릿으로 동일 합니다.
4. 참가자의 몸에서 그 38 마커 이외의 모든 원치 않는 반사를 취소 (1.8 단계 참조).
5. T-포즈에서 홈 위치에 조용히 서 서 참가자를 지시 합니다. 10 모든 마커를 잡으려고 모션 캡처 시스템 실행 s (즉., 시험 교정).

3. 발 스텝 SRT 작업 절차

1. 각 참가자는 매개 변수를 설정 하는 작업을 시작 하기 전에 포함 하 되이 국한 되지 않음: 학습 참가자 ID, 그룹 ID, 수 차단, 자극 프레 젠 테이 션, 그리고 자극 (ISI) 또는 응답 자극 간격 (시간 간격의 시간 길이 RSI)를 제어 하는 움직임의 완료 다음 자극의 시작 간의 시간 간격 (이 경우에, 전기 고무 센서 홈 위치에서 필요, 자세한 프로토콜 섹션 1을 참조).
   참고: ISI에 변화 될 수 있다 (예., 1300 ms 또는 1000 ms) 연구의 목적에 따라.
2. 홈 위치에 서 서 참가자의 편안 하 게 바닥에 모든 6 개의 목표에 단계 수 있도록 홈 위치의 거리를 조정 하는 참가자를 지시 합니다.
3. 참가자 각 대상에 신속 하 게 여러 번 단계를 지시 하 고 각 참가자에 대 한 가장 편안한 스테핑 길이 홈 위치에서 각 대상의 거리를 표시 합니다.
4. 참가자에 게 작업 지침을 제공 합니다.
   1. 일단 자극은 모니터에 표시 된 6 개의 위치 중 하나에 나타납니다, 그들은 바닥에 해당 대상에 신속 하 고 정확 하 게 최대한으로 단계 및 홈 위치를 다음 반환 필요 참가자에 지시 합니다.
   2. 세 개의 대상 (즉, 대상 1, 2, 6; 오른쪽에 있는 오른쪽 발 단계로 참가자 들에 게 그림 1a)와 다른 3 개의 대상에 왼쪽 발 (즉,., 3, 4, 5; 대상 그림 1a)입니다.
      참고: 수 표시 되지 않습니다 참가자 전체 작업 중.
   3. 각 실행 후 3 분 휴식은 참가자 정보 (즉., 블록 학습) 작업의. 실험 요구 사항에 따라 휴식의 길이 수정 합니다. 틈의 끝의 참가자를 상기 시간 알람 설정.
   4. 카메라는 엉덩이 마커를 볼 수 있도록 작업을 수행할 때 그들의 측면 및 벤 트에 의해 그들의 팔꿈치를 90도 각도로 유지 하는 참가자를 지시 합니다.
5. 36 단계 구성 된 연습 블록을 실행 (즉., 자극 1300 ms의 ISI와 36 번 표시; 자세한 내용은 발 스텝 SRT 작업 절차를 참조) 참가자가 작업을 잘 알고. 자극은 지속적으로 6 개의 위치 중 하나에 나타납니다 그리고 그들은 수 있는 빨리 그리고 정확 하 게 자극에 응답 하는 데 필요한 참가자를 지시 합니다. 이 블록에 자극 임의의 순서로 나타납니다.
   참고: ISI는 RSI에 의해 대체 될 수 있었다 (자세한 내용은 발 스텝 SRT 작업 절차 참조). 않을 매우 짧은 ISI를 사용 하는 경우 참가자가 몇 가지 자극에 응답 하지 수 있습니다. 다음이 단계는 오류가 간주 됩니다.
6. 연습 블록 후 실험 블록을 시작 합니다. 이 프로토콜에서 6 블록 하 고 각 실험 블록 100 단계/자극의 구성 됩니다. 각 블록 후 참가자 필수 3 분 휴식을 제공 합니다.
   참고: 1300 ms ISI 조건 하에서 각 블록 일반적으로 걸립니다 약 2.5 분. RSI는을 사용 하는 경우 각 블록의 길이 참가자 자극에 응답 하는 속도 따라 달라질 수 있습니다.
   1. 6 실험 블록을 완료 하는 참가자를 지시 합니다. 실험 목적에 따라 시각적 자극의 특정 순서를 설정 합니다. 자극에 따라 지정 또는 임의 시퀀스 중 하나. 자극 순서의 프레 젠 테이 션 참가자 들에 게 알려져 있습니다.
      주: 실험 블록 수가 다 수 있습니다. 여기, 6 블록 디자인 도입 지정된 시퀀스 A 블록 1-4 및 6에 주어진 고 소설 시퀀스 B 5 블록에 표시 됩니다. 또한 특정 하 고 임의의 시퀀스를 다양 한 수 있습니다. 이 프로토콜에서 시퀀스 A 따른다 1423564215의 순서 (즉., 2-1-오른쪽 바로 앞, 3-왼쪽 앞, 4-왼쪽, 5-왼쪽, 및 6-다시 오른쪽) 시퀀스 B 3615425214의 순서를 따릅니다.
   2. 각 학습 블록 전에 지시 참가자 자극에 응답으로 신속 하 고 정확 하 게 그들이 할 수 있는.
7. 모든 학습 블록 완료 되 면 물어 널리 이루어져 posttest를 완료 하는 참가자 사용 리콜 및 인식 테스트에 설명 된 문학^13,,1422.

4. 데이터 처리 및 통계 분석

1. 각 참가자에 대 한 모션 캡처 시스템 소프트웨어에서 수집 된 데이터 재판을 엽니다. 검토 각 재판과¹⁸공급 업체에서 제공한 지침 따라 시험 데이터에 어떤 간격 든 지.
2. 각 데이터 재판을 모든 38 표식에 대 한 3 개의 좌표를 포함 하는 ASCII 파일로 내보냅니다.
3. 파생 변수 (즉,., 반응 시간 (RT), 운동 시간 (MT), 응답 시간 및 COM의 궤적)에서 ASCII 파일 아래의 단계를 수행:
   1. ASCII 데이터 파일 데이터 분석 소프트웨어에 입력. 10 Hz의 컷오프 주파수는 8 차 버터워스 필터를 사용 하 여 데이터³필터링.
      참고: COM 운동 궤적을 파생 하는 방법은 마커 설정에 따라 달라 집니다. 그림 1b에서 38-마커 설정 방법 및 인체 매개 변수 드 리 바²³ 설명 채택 될지도 모른다. 하나는 또한 다섯 번째 요 추 척추²⁴의 수준에서 설정 하는 마커 측정 대략 COM의 움직임을 추적할 수 있습니다.
   2. 응답 시간, RT, 그리고 산 아래 설명에 따라 파생:
      1. 발뒤꿈치, 큰 발가락과 5^번째 중반에 마커를 사용 하 여 데이터 분석 소프트웨어의 발 움직임의 궤적의 특성.
      2. (바닥에 수직) 수직 방향 따라 이러한 세 가지 마커의 궤적 플롯. 각 단계는 오른쪽 대상에 올바르게 수행 여부를 식별 하기 위해 발가락 마커 (바닥에 평행한) 수평 평면 내에서 궤적을 플롯 합니다. 단계를 잘못 된 대상 나중 통계 분석에 대 한 제외 됩니다.
      3. 각 단계 전후 각 마커의 높이의 기준선을 표시 합니다.
      4. 마커는 최대 높이의 10%에 도달 하면 첫 번째 샘플으로 각 마커의 운동 개시를 식별 합니다.
      5. 이후 각 과목 (를 사용 하 여 발가락 또는 5^번째 metatarsal) 대상 터치 다른 전략을 사용할 수 있습니다, 운동 발병 초기 절정에 도달 하는 마커를 사용 하 여 정의 합니다.
      6. 사용된 마커 발병으로 같은 높이에 떨어질 때 시간 지점으로 스텝의 끝점을 식별 합니다.
      7. 100 단계가 될 때까지 지속적으로 데이터 분석 프로그램을 실행 합니다.
      8. 모든 단계에 대 한 계산 및 자극 증상 및 운동, 운동 발병 간의 일시적인 차이 자극 및 운동 낭비할, 산 간의 일시적인 차이 RT의 끝 사이의 시간 차이 응답 시간을 출력 그리고 그것의 끝 지점입니다. .Xls 형식으로 출력 파일을 저장 합니다.
      9. .Xls 파일을 사용 하 여, 각 블록에 대 한 및 참가자, 이후 통계 분석을 위해 사용 될 것입니다 데이터를 통해 이러한 변수의 의미를 계산 합니다.
      10. 있기 때문에 일반적으로 주제 내에서 요소 (즉., 블록 학습) 실험 설계를 사용 하 여 혼합 효과 ANOVAs 분석 데이터 (반복된 측정 ANOVA 구형 가정에 대 한 주의 함께 사용 될 수). 아카이 케의 정보 기준 (AIC)에 의해 혼합 효과 ANOVA에 사용 되는 공동 분산 매트릭스를 결정 합니다. 분해 특정 ANOVA 포스트 hoc 사용 하 여 테스트에서 한 결과 (실험 설계)에 따라 여러 비교 교정 절차. P 에서 통계 의미 수준 설정 = 0.05.

위의 패러다임 뒤와 동료 연구3,,45의 일련에 의해 구현 됩니다. 우리 발 스텝 SRT 작업의 사용을 나타내는 데 이러한 연구4 중에서 채택 하는 데이터의 일부를 사용 합니다. 이 연구에서는 6 학습 블록 하 고 700 ms의 RSI 사용 됩니다. 시각적 자극 순서 A를 따 랐 다 (즉,., 1423564215; 그림 1a) 블록 1-4와 6, 그리고 다음 시퀀스 B (즉., 3615425214) 블록 5. 700 양 2a 그림 6 학습 블록에 걸쳐 12 젊은 성인 평균 응답 시간을 보여줍니다 응답 자극 간격 설정 됩니다. 응답 시간 여기 발 스텝 SRT 작업에 보여 동일한 패턴 및 이전 클래식 손가락 눌러 SRT 작업2,,2526 에서 관찰 된 응답 시간 비교 크기 . 특히, 블록 5 블록 4에에서 배운된 순서와 비교 소설 시퀀스에 응답 시간이 훨씬 느립니다 (차이 = 83.4 ms ± 13.19, 평균 ± 표준 오차. p < 0.001), 나타내는 시퀀스1,2의 학습. 비록 손가락 누르고 발 스텝 작업 시퀀스 학습은 직접 비교 되는, 비슷한 크기와 응답 시간에서 패턴 제안에서 암시적 모터 시퀀스 학습 자세 제어의 존재 인해 달라질 수 있습니다. 일반적으로 개발된 성인에 요구 사항입니다.

그림 2b 는 응답 시간의 두 가지 구성 요소를 보여 줍니다: RT와 산 의미 RT 응답 시간으로 같은 패턴을 전시. 특히, RT 블록 5에에서는 블록 4 보다 느린 (차이 = 93.19 ms ± 12.69; p < 0.001). 응답 시간 및 RT, 몬태나는 달리 블록 4와 5 사이 비교 (차이 =-7.73 ms ± 3.88; p = 0.072). 같은 RT와 MT 결과 우리의 다른 연구3,5에 보고 되었습니다. 이 결과 함께 학습 순서는 MT, 운동 자체를 특징 보다는 RT, 인지 처리, 프록시에 의해 반영 될 가능성이 가장 높은 것이 좋습니다.

그림 3 과 그림 4 는 COM 자극 표시 되기 전에 100 밀리초를 이동 하는 방향으로의 예를 묘사. 각 자극에 대 한 COM의 방향을 매우 시작 부분에 일치 하지 않습니다 (즉., 블록 1), 이러한 겉보기에 임의의 운동 방향 블록 한 참가자 (그림 3)에 걸쳐 변경 되지 않습니다. 그러나 다른 참가자 (그림 4),, 이러한 임의 운동 방향 블록에 걸쳐 진행 학습으로 더 일관 될. 그림 5a 블록에 걸쳐 운동 방향 변화에 중요 한 변화를 보여준다 (F(5,55) = 3.07, p < 0.05). 특히, 가변성 블록 4 ~ 5에서에서 증가 (p < 0.05), COM 운동 방향 모터 시퀀스 SRT 작업에 학습의 분명 로그인 것을 나타내는.

더 중요 한 것은, 예상 질량 중심 운동 암시적 모터 시퀀스 학습에서 명시적 과정 반영 가능성이 높습니다. 블록 4-5에서에서 증가 된 가변성 참가자에만 시연 했다 (n = 6, p < 0.05) 누가 지식을 축적 하 고, 적어도 부분적으로 명시적 시퀀스, 하지만 참가자 (n = 6, p = 0.98) 누가 명시적 표시 되지 않았다 지식; 그림 5b 는이 시퀀스 지식을 강조 한다. 또한, 블록 4 ~ 5에서에서 다양성에 변화 크게 명시적 지식 참가자 (그림 5c) 인수 금액에 상관 된다.

그림 1: 실험 설정. (a) 8 카메라는 적절 하 게 배치 그래서 모든 마커에서 명확한 데이터를 수집할 수 있습니다. 바닥에 6 개의 스테핑 대상 모니터에 표시 된 6 시각적 자극에 해당 합니다. (b) 각 0.5 cm 직경의 38 구형 반사 마커 중요 한 뼈 랜드마크에서 피부에 붙어 있다. 이러한 뼈 있는 꼭지점, 7번째 자 궁 경부 척추, sternal 노치, acromions, 팔꿈치 (옆, 중간), 상 완, 손목 (요 골과 ulnar), 3rd 주먹, 전방 우량한 장 골 등뼈 (ASIS), 후부 우수한 장 골 포함 등뼈 (PSIS), 2 개의 PSISs, 무릎 (옆, 중간), tibias, 발목 (옆, 중간), calcaneus, 큰 발가락과 5번째 중반 사이 센터. 보라색 마커: 마커 전면 보기;에서 볼 수 레드 마커: 마커 뒷면; 화이트 마커: 마커 정적 재판 후 제거. (c) 38 표시의 설정에 따라 골격 템플릿. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

그림 2: RT와 산 응답 시간의 분해 (a)는 평균 응답 번 블록에 걸쳐. 회색 영역 블록을 자극의 모양을 비 발한 순서에 따라 어디 5 나타냅니다. 시퀀스 학습 밝혀 블록 4 보다 블록 5에에서는 느린 응답 시간 발생 합니다. (b) 실시간으로 응답 시간의 구성 요소 응답 시간으로 같은 패턴을 전시, MT에서 변경 되지 않습니다 동안 차단 블록 5 4. 오차 막대: 의미의 표준 오차. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

그림 3: 명시적 시퀀스 지식 없이 한 참가자는 COM 운동 방향. 각 자극에 대 한 COM 이동 방향 표시 됩니다 (자극 1-6, 참조 그림 1a) 블록에 걸쳐. COM 점선된 원에 어떤 위치를 원점에서 이동 수 이동 수 나타내는 모든 방향 COM. 빈 원 관찰된 방향을 나타냅니다. 단단한 화살표 의미 방향을 나타냅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

그림 4: 명시적 시퀀스 지식 가진 한 참가자는 COM 운동 방향. COM 운동 방향 각 자극 (자극 1-6, 그림 1a참조)에 대 한 블록에 걸쳐 표시 됩니다. COM은 COM을 따라 움직일 수 있는 모든 방향으로 나타내는 점선된 원에 어떤 위치를 원점에서 이동 수 있습니다. 빈 원 관찰된 방향을 나타냅니다. 단단한 화살표 의미 방향을 나타냅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

그림 5: COM 운동 방향 및 명시적 및 암시적 시퀀스 학습에 관련 된 프로세스와의 관계에서 가변성. 운동 방향 각 빈 원과 뜻 화살표를 그림 3 에 가리키는 지점 사이 아크의 길이 의해 계량 및 그림 4. 이 기원과 각 빈 동그라미를 연결 하는 선 하 평균 운동 방향에서 각도 (도)에 해당 합니다. 가변성은 각도 걸쳐 표준 편차로 계산 됩니다. (a) 블록에 걸쳐 의미 변화: 회색 지역 블록 5, 자극의 모양을 비 발한 순서에 따라 어디를 나타냅니다. 가변성 블록 4 ~ 5에서에서 증가 했다. (b) COM 운동 방향 변화에 그런 변화에에서 표시 됩니다만 획득, 적어도 부분적으로, 누가 참가자 명시적 지식 시퀀스, 하지만 참가자 시퀀스의 명시적 지식을 표시 되지 않습니다. (c) 블록 4 ~ 5에서에서 다양성에 변화 크게 명시적 지식 참가자에 의해 인수 금액에 상관 된다. 오차 막대: 의미의 표준 오차. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

저자는 공개 없다.