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방법 논문

그리드 학습 과제: 건강한 성인 참가자 내 새로운 학습에 미치는 중첩 유형 연구

90 조회수

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DOI:

10.3791/71127

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2026년 7월 31일

 ,  ,  , 
1Department of Molecular, Cell, and Systems Biology, University of California, Riverside, 2Department of Psychology, University of California, Riverside

이 논문에서

요약

이 프로토콜은 그리드 학습 과제(GLT)를 제시하는데, 이는 연속된 학습 에피소드 간의 다양한 유형의 중복(즉, 객체 대 위치)이 그리드 간 학습 성과 변화에 따라 새로운 학습을 어떻게 촉진하거나 방해하는지 조사하기 위해 설계된 행동 패러다임입니다.

초록

일상생활에서 사람들은 종종 특정 날짜에 자동차가 주차된 장소와 같은 물체의 위치를 기억해야 합니다. 중요한 질문은 유사한 이전 경험(예: 전날 같은 주차장에 주차한 경험)이 새로운 사건에 대한 기억을 돕는 것인지 방해하는지 여부입니다. 이 문제를 해결하기 위해 그리드 학습 과제(GLT)가 개발되었습니다. 이 과제에서 참가자들은 격자에 배열된 물체들을 연구한 후, 빈 격자 위에 올바른 위치에 배치하도록 요청받습니다. 두 가지 중복 조건이 주로 중요한데, 위치(Location overlap) 조건과 객체(Object overlap) 조건입니다. 위치 겹침 조건에서는 이전 격자와 동일한 공간 구성으로 서로 다른 객체가 제시됩니다. 객체 겹침 조건에서는 동일한 객체들이 다른 공간 구성으로 제시됩니다. 현재 프로토콜은 원래 과제를 피험자 내 설계로 수정하여 참가자들이 모든 중복 유형을 경험하도록 합니다. 위치 중복 조건과 객체 중첩 조건 간의 학습 시도를 비교함으로써, GLT는 이전 경험과의 다양한 형태의 중복이 새로운 학습에 어떤 영향을 미치는지에 대한 통찰을 제공합니다. 이 과제의 연구 결과는 일반적으로 겹치는 객체 정체성이 후속 격자를 학습하는 데 필요한 시도 횟수를 증가시키며, 이는 메모리 간섭을 반영한다는 것을 보여줍니다. 반면, 객체 위치가 겹치면 이후 격자를 학습하는 데 필요한 시도 횟수가 줄어들어 기억 촉진을 반영합니다. 전반적으로 GLT는 이전 경험이 새로운 학습에 미치는 영향을 간섭 효과와 촉진 효과를 모두 드러내어 검토하는 틀을 제공합니다.

서론

우리의 일상 경험에는 종종 겹치는 정보가 포함되어 있습니다. 이전 지식은 때때로 새로운 학습을 지원하는 비계 역할을 할 수 있지만, 학습을 방해하여 혼란을 일으키고 수행을 방해할 수 있습니다 1,2,3,4. 예를 들어, 새로운 식료품점을 방문할 때, 사람들은 이전 식료품점 배치에서 얻은 지식을 바탕으로 장바구니나 계산대를 쉽게 찾을 수 있습니다. 하지만 특정 물건의 정확한 위치를 기억하는 것은 익숙한 매장과 위치가 다를 때 더 어려울 수 있습니다. 이는 더 넓은 질문을 보여줍니다: 이전 경험이 새로운 학습을 촉진하는 조건은 무엇이며, 언제 그것을 방해하는가?

연구자들은 오랫동안 사전 지식이 학습에 미치는 영향을 조사해 왔지만, 그 촉진 및 간동 효과에 대한 증거는 종종 서로 다른 실험 패러다임 1,2,3,4에서 나타났다. 따라서 사전 지식이 새로운 정보 획득에 어떤 영향을 미치는지에 대한 일관된 설명을 개발하는 것은 여전히 도전적입니다. 간섭 효과는 일반적으로 단어 쌍 학습 과제1, 2, 5, 6, 7을 사용하여 조사됩니다. 이 과제들에서 참가자들은 먼저 단어 쌍 집합(예: A-B)을 배우고, 두 번째 목록을 학습한 후 몇몇 쌍이 첫 번째 목록과 항목을 공유하는 문항(예: A-C)과 겹치지 않는 대조 쌍(예: D-E)을 배웁니다. 공유 항목(A)이 회수 신호로 사용될 때, 두 번째 목록 쌍(C)의 회상이 종종 저하되는데, 이를 능동적 간섭 6(proactive interference6)이라고 합니다. 이 효과는 일반적으로 이전에 학습된 연관(A-B)과 새로 배운 연관(A-C) 간의 경쟁에 기인하며, 후자의5개를 회상할 가능성을 줄인다.

반면, 촉진 효과는 객체 위치 학습 과제에서 관찰되었습니다 3,8. 이 과제에서 참가자들은 격자 위의 여러 객체의 위치를 배우며, 새로운 객체 집합이 새로운 공간 배치 대신 이전에 배운 공간 배치 안에 제시될 때 학습이 더욱 향상됩니다. 이러한 공간 구조 겹침의 유익한 효과는 인간과 설치류 모두에서 입증되었으며, 3,8 선행 지식이 새로운 학습을 지원할 수 있음을 강조합니다. 중요한 점은, 사전 공간 지식은 행동에 영향을 미칠 수 있는 도식적 지식의 한 형태에 불과하다는 것이다.9. 도식에는 의미 지식(예: 식료품점이 음식을 판매하지만 가정용품도 취급할 수 있음)이 포함될 수 있으며, 이는 새로운 정보 습득을 돕고 행동을 더넓게 안내할 수 있습니다. 예를 들어, 누군가가 사과를 구매하고자 할 때, 그 사과가 철물점보다 식료품점에서 더 쉽게 구할 수 있다는 기존 스키마에 의존할 수 있습니다.

그리드 학습 과제(GLT)10 은 단일 과제 내에 촉진과 간섭을 모두 포함하여 이전 지식이 새로운 학습에 미치는 영향을 검토하는 통합된 틀을 제공하기 위해 개발되었습니다. GLT에서는 참가자들이 여러 객체-위치 격자를 학습하며 모든 객체 위치를 기억할 때까지 학습 과정을 반복합니다. 중요한 점은, 연속된 격자 간의 겹침 유형이 조작된다는 점입니다. 위치 겹침 조건에서는 동일한 공간 배치 내에 서로 다른 객체가 제시됩니다. 객체 겹침 조건에서는 동일한 객체들이 서로 다른 위치에 표시됩니다. 이전 연구 결과는 공간 배치가 겹칠 때 학습이 촉진되지만, 객체 동일성이 겹칠 때는 저해된다는 것을 보여주었다. 그러나 GLT의 초기 적용에서는10명의 참가자 간 중첩 조건을 비교하여, 이러한 상반된 효과가 겹침 유형 자체보다는 개인차를 반영했을 가능성이 제기되었습니다.

본 프로토콜은 각 참가자가 모든 중복 상태를 경험하는 수정된 피험자 내 GLT 버전을 설명합니다. 이 방법론적 수정은 피험자 간 변동성을 줄이고 동일 개인 내에서 촉진과 간섭을 측정할 수 있게 합니다. 그 결과, 설계는 서로 다른 형태의 사전 지식이 새로운 학습에 뚜렷한 영향을 미치는지 보다 직접적으로 테스트합니다. 이 결과들은 이전 지식의 유형이 이후 학습을 촉진할지 방해하는지를 결정할 수 있음을 시사합니다.

GLT의 목적은 이전 경험이 인간 참여자의 새로운 학습에 어떤 영향을 미치는지, 과목 내 그리드 학습 패러다임 내에서 학습 시도를 측정하여 중복 유형을 체계적으로 조작함으로써 학습 수행에 대한 촉진 및 간섭 효과를 평가하는 것입니다. 단일 패러다임 내에서 촉진과 간섭을 모두 측정할 수 있게 함으로써, GLT는 이전 경험이 새로운 학습에 어떻게 영향을 미치는지 연구할 수 있는 통합된 틀을 제공합니다. 기존 패러다임이 일반적으로 촉진 또는 간섭을 고립적으로 연구하는 것과 달리, GLT는 일관된 작업 구조를 유지하면서 중복을 체계적으로 조작합니다. 이 접근법은 다양한 형태의 이전 정보가 개인 내 학습에 어떤 영향을 미치는지 직접 비교할 수 있게 합니다. 한 가지 잠재적 한계는 중복 조건이 제시되는 순서에 따라 촉진 및 간섭 효과가 달라져 과소평가되거나 과대평가될 수 있다는 점입니다. 그럼에도 불구하고 GLT는 기억, 학습, 일반화, 간섭의 기전과 학습 맥락 간 사전 지식 효과에 대한 개인적 차이를 조사하는 데 여전히 다재다능한 도구로 남아 있습니다.

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프로토콜

인간 참가자가 포함된 모든 절차는 캘리포니아 대학교 리버사이드 기관심의위원회(프로토콜 #30014)의 승인을 받았습니다. 참여 전에 모든 참가자로부터 서면 동의서를 받았습니다. 모든 방법은 관련 기관 지침과 규정에 따라 수행되었습니다.

1. 동의 및 지침

  1. 참가자들에게 참여자의 권리를 설명하고 연구에 대한 전반적인 개요를 제공하는 동의서를 제공하세요. 참여 전에 모든 참가자로부터 서면 동의서를 받으세요.
  2. 참가자들이 동의서에 서명한 후, 이 과제가 테스트 단계에서 네 개의 서로 다른 격자에 걸쳐 물체 위치를 암기하고 올바른 타일에 물체를 배치하는 것임을 구두로 설명하며, 격자 사이에 수학 산만함 과제가 제시된다고 설명합니다.
  3. 연습과 학습된 격자 단계를 포함한 전체 작업 구조를 간략히 설명하세요. 참가자들에게 작업 지침을 연구원에게 반복해서 말하고 필요 시 명확히 해달라고 요청하세요.

2. 격자 학습 과제

  1. PsychoPy11을 사용하여 그리드 학습 과제 프로그램(보조 파일 1 및 보조 그림 1)을 엽니다. "실행" 버튼을 클릭하여 프로그램이 파일럿 테스트 모드에 있지 않은지 확인하세요.
  2. 참가자 식별 번호 요청 안내문이 뜰 것입니다. 참가자 식별 번호는 참가자의 익명성을 유지하기 위해 사용됩니다. 참가자들에게 미리 할당된 참가자 식별 번호를 입력하고 "확인" 버튼을 클릭하여 계속 진행하도록 지시하세요.
  3. 프로그램 시작하세요. 화면은 참가자들에게 스페이스바를 눌러 지시를 진행하라고 안내합니다.
  4. 참가자들에게 Command(Mac) 또는 Control(Windows) 키와 "+" 또는 "-" 키를 동시에 눌러 격자의 네 모서리가 모두 화면에 보일 때까지 화면 크기를 조절하도록 지시하세요.
    참고: 작업을 시작하기 전에 격자의 네 모서리가 모두 보이도록 하세요. 부적절한 화면 스케일링은 자극 제시와 참가자 수행에 영향을 미칠 수 있습니다.
  5. 연습 단계
    1. 연습 단계를 시작하세요. 그림 1 은 "연구 – 고정 – 시험 – 피드백" 주기를 보여줍니다. 첫 번째 연습 단계에서는 한 개의 물체가 포함된 작은 3× 3 그리드를 제시하세요.
    2. 스터디 화면을 4초간 표시하세요. 즉시 3초의 고정 간격을 제시하며, 이 기간 동안 격자가 사라지고 고정 십자가가 표시된 후 테스트 화면이 나타납니다.
    3. 물체가 그리드 아래에 위치한 빈 격자를 표시하세요. 참가자들에게 물체를 원래 위치로 드래그 앤 드롭하라고 안내합니다.
      1. 표준화 자극은행(BOSS)12,13에서 흰색 배경의 컬러 일상 사물 이미지를 사용하세요. 네 개의 연구 그리드에 걸쳐 세 개의 객체 세트와 세 개의 위치 세트를 사용하여 아홉 개의 고유한 8× 8 그리드를 만든다.
      2. 12개 범주에 걸쳐 고정된 24개 물건 풀에서 무작위로 각 물건 세트를 선택하세요(예: 야외 활동 및 스포츠, 문구류, 주방용품, 장식품, 악기, 게임, 가정 도구, 가구, 의류) (보충 그림 2).
    4. 참가자들이 스페이스바를 눌러 응답을 제출하면, 배치가 정확했는지 보여주는 피드백 화면이 표시됩니다. 참가자들이 "y"를 눌러 재판을 반복하거나, "n"을 눌러 진행할 수 있도록 허용합니다. 참가자들은 이 첫 번째 연습 단계를 최대 10번까지 반복할 수 있습니다.
      참고: 이 연습 단계를 통해 참가자들이 물체를 그리드에 드래그 앤 드롭하는 것에 익숙해지도록 하세요.
    5. 두 번째 연습 단계를 시작하세요. 두 개의 물체를 포함하는 실물 크기의 8 × 8 격자를 제시합니다.
      1. 첫 번째 연습 단계와 동일한 "공부 – 고정 – 테스트 – 피드백" 사이클과 타이밍을 사용하지만, 스터디 화면이 8초 동안 표시됩니다.
      2. 참가자들이 답변을 제출한 후, 모든 물체 위치가 올바르게 배치되었는지 보여주는 피드백 화면을 표시합니다. 적어도 한 개의 물건이 틀렸다면, 특정 물건을 식별하지 않고 하나 이상의 배치가 틀렸음을 참가자들에게 알리세요.
      3. 답변이 틀리면 참가자들에게 스페이스바를 눌러 다시 시도하도록 유도합니다. 모든 배치가 맞으면, 참가자들에게 다음 단계로 넘어가도록 안내합니다.
      4. 참가자들에게 연습 단계를 반복하려면 "y"를 누르거나, 계속하려면 "n"을 누르도록 안내합니다. 참가자들은 이 두 번째 연습 그리드를 최대 10번까지 반복할 수 있습니다.
        참고: 이 연습 단계를 통해 참가자들이 실제 크기의 8 × 8 그리드에 익숙해질 수 있습니다. 연습 중에 사용된 물체와 위치는 학습 격자 단계에는 나타나지 않습니다.
  6. 그리드 위상 연구됨
    1. 학습 그리드 단계의 시작을 나타내는 지시 화면을 표시하세요. 참가자들은 스페이스바를 누르고 화면에 표시된 지시를 따라 학습 그리드 단계를 시작하게 합니다.
    2. 두 번째 연습 단계와 동일한 "연구 – 고정 – 테스트 – 피드백" 주기와 타이밍을 사용하여 화면을 제시합니다. 연습 단계와 달리, 참가자들은 각각 8개의 물체로 구성된 네 개의 서로 다른 격자를 배웁니다.
      참고: 참가자들이 진행 전에 각 격자를 기준에 맞게 배워야 한다는 점을 반드시 이해하도록 하세요. 한 그리드를 학습하지 못하면 이후 그리드의 성능에 영향을 줄 수 있습니다.
    3. 8× 8 격자에 배열된 8개의 서로 다른 객체가 포함된 스터디 스크린을 제시합니다. 스터디 화면을 8초간 표시한 후, 참가자들에게 물체의 위치를 암기하도록 지시합니다.
      1. 하얀 배경에 일상적인 물건을 사용하세요.
      2. 사전에 정의된 객체 위치 집합 중 하나에 따라 객체를 배열합니다.
      3. 객체가 격자 가장자리를 따라 배치되지 않고 인접한 셀을 차지하지 않도록 의사무작위 객체 위치를 할당하여 세 개의 위치 집합을 만든다. 모서리 타일을 공유하는 것도 허용됩니다.
    4. 3초 동안 고정 십자가를 보여주는 유지 간격 화면을 제시합니다.
    5. 참가자들에게 각 물건을 기억하는 위치에 놓으라고 하는 테스트 화면을 제시합니다. 빈 8 × 8 그리드를 표시하고, 그 아래에 객체 이미지가 무작위로 배열되어 있습니다.
    6. 참가자들은 각 물체를 격자에 드래그 앤 드롭하여 기억하는 위치를 표시하게 합니다. 선택한 격자 타일 내에서 각 객체를 자동으로 중앙에 배치하세요. 참가자들이 응답을 제출하기 전에 무제한으로 물체를 재배치할 수 있도록 허용하세요.
    7. 참가자들이 배치에 만족하면, 스페이스바를 눌러 답변을 제출하도록 지시하세요. 시험 단계는 자율 주도하며 시간 제한이 없습니다.
    8. 올바르게 배치된 물체의 수를 보여주는 피드백 화면을 표시하세요. 어떤 물건이 올바르게 배치되었는지 식별하지 마세요.
    9. "연구 – 고정 – 테스트 – 피드백" 사이클을 8개 모두 올바르게 배치하거나 10번의 스터디-테스트 사이클이 완료될 때까지 반복합니다. 그 후 프로그램은 자동으로 수학 산만함 과제로 진행됩니다.
  7. 수학 산만기 과제
    1. 수학 산만함 과제를 시작하세요. 참가자들에게 화면에 표시된 지시를 읽고 간단한 산수 문제를 풀도록 지시한 후 다음 그리드로 넘어가세요.
    2. 덧셈이나 뺄셈이 관련된 간단한 산술 문제를 화면에 하나씩 제시합니다. 참가자들에게 각 방정식이 맞는지 틀렸는지 '참'이면 'T', 거짓이면 'F'를 눌러 표시하도록 지시하세요.
      1. 예를 들어, 방정식 2 + 4 = 6이 제시되면 참가자들에게 "T"를 누르라고 지시합니다. 2 + 5 = 10 방정식이 제시되면 참가자들에게 "F"를 누르 라고 지시합니다.
    3. 각 답변 후에 피드백 화면을 표시하세요.
      1. 답변이 맞았는지 틀렸는지 표시하세요. 4초 내에 응답이 없으면 자동으로 피드백 화면으로 이동하여 참가자들에게 더 빠른 답변을 요청하는 메시지를 표시합니다.
      2. 피드백 화면이 2초 동안 보이도록 두세요. 2초 후, 프로그램은 자동으로 다음 시험으로 진행됩니다.
    4. 참가자들이 다음 그리드로 넘어가기 전에 20개의 산수 문제를 풀도록 요구합니다. 산만한 작업 완료에는 보통 약 1분이 소요됩니다.
      참고: 이 과제를 활용해 이전 그리드의 활발한 리허설을 방지하고 참가자들의 참여를 유지하세요. 전체 정확도는 실험 중 피드백으로 제공되지 않지만, 정확도가 75% 미만일 경우 분석에서 제외합니다10.
  8. 오버랩 조작
    1. 수학 방해 과제가 완료되면, 다음 그리드가 시작될 것임을 알리는 화면에 지시가 표시됩니다. 참가자들에게 다음 시험을 시작하기 위해 스페이스바를 누르라고 지시하세요. 다음 격자에서 "연구 – 고정 – 테스트 – 피드백" 사이클을 반복하세요. 과제 전반에 걸쳐 참가자들은 수학 방해 과제로 구분된 네 가지 다른 격자를 배웁니다.
    2. 네 개의 격자를 구성하여 두 개의 연속된 격자는 동일한 물체 이미지를 공유하지만 위치가 다르고, 또 다른 연속된 격자 쌍은 동일한 공간 배치를 공유하지만 다른 물체 이미지를 가지도록 합니다(그림 2).
      1. 2.5.3.1–2.5.3.2 및 2.6.3.3 단계에서 설명된 사전에 정의된 객체 및 위치 집합에서 네 개의 연구 격자를 구성합니다. 격자는 무작위로 선택되어 한 전이가 객체 겹침 조건을, 한 전이가 위치 중복 조건을, 또 다른 전이가 무중첩 조건을 나타냅니다.
      2. 객체 겹침 조건의 경우, 동일한 객체 집합을 두 개의 연속된 격자에 걸쳐 사용하면서 서로 다른 위치 집합을 할당합니다. 위치 중첩 조건의 경우, 동일한 위치 세트를 두 개의 연속된 그리드에 걸쳐 사용하면서 서로 다른 객체 집합을 할당합니다. 중복 없음 조건에서는 연속된 그리드에 걸쳐 서로 다른 객체 집합과 위치 집합을 사용하세요.
    3. 참가자 간에 무작위로 중복 조건 순서를 할당하고 완전히 균형 맞추어 여섯 가지 가능한 중복 순서를 만듭니다.
      참고: 참가자 간 중복 조건 순서를 완전히 균형 맞추어 순서 효과를 최소화하고 촉진 및 간섭의 유효한 추정치를 보장합니다.
    4. 각 방해 단계마다 20개의 다른 산수 문제 세트를 제시하여 실험 전체에 걸쳐 세 가지 고유한 문제 세트를 만듭니다.
  9. 네 번째 그리드를 완료하면 작업 종료 화면을 표시합니다. 참가자들에게 프로그램을 종료하기 위해 스페이스바를 누르도록 지시하세요.

figure-protocol-1
그림 1: 그리드 학습 과제에서 스크린의 순서와 타이밍. 각 학습 시험은 반복되는 "학습 – 고정 – 시험 – 피드백" 사이클로 구성됩니다. 연구 단계에서 참가자들은 8× 8 격자에 배열된 8개의 물체를 보고 그 위치를 암기합니다. 8초 학습 단계 후에는 3초 고정 화면과 자기 주도 테스트 단계가 이어지며, 참가자들은 빈 격자에 물체를 드래그 앤 드롭하여 기억된 위치를 표시합니다. 참가자들이 답변을 제출하면 피드백 화면에 올바르게 배치된 물건 수가 표시됩니다. 이 사이클은 모든 객체가 올바르게 배치되거나 최대 10번의 학습 시도가 완료될 때까지 반복됩니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.

figure-protocol-2
그림 2: 그리드 학습 과제에서의 중첩 조건. 참가자들은 네 가지 다른 격자를 배웁니다. (A) 첫 번째 그리드는 연속된 그리드 간 학습 난이도 점수를 계산하는 기준선 역할을 합니다. 두 번째 그리드부터 참가자들은 (B) 객체 겹침 조건, (C) 위치 겹침 조건, 또는 (D) 연속된 격자 간 무중첩 상태 중 하나를 경험합니다. 제시된 예시는 중복 순서, 객체 중복 → 위치 중복 → 중복 없음을 보여줍니다. 중복 조건 순서는 참가자 간에 균형을 이룹니다. 이 이미지들은 표준화 자극은행(BOSS) 세트12,13에서 수정되지 않은 자극으로, 크리에이티브 커먼즈 저작자 표시 라이선스(http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/) 하에 사용됩니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.

3. 선택적 형태

  1. 피드백 양식을 관리하세요. 참가자들에게 실험이 무엇을 조사했다고 생각하는지, 그리고 과제 중에 어떤 전략을 사용했는지 물어보세요. 추가적인 피드백과 개선 제안을 환영합니다.
  2. 인구통계 양식을 관리하세요. 연령과 민족 등 인구 통계 정보를 수집하세요. 모든 정보는 익명성을 유지하기 위해 집계된 형태로 보고될 것임을 참가자들에게 알립니다.
  3. 참가자들에게 브리핑 양식의 종이 사본을 제공하세요. 보고식은 연구의 목적과 과제의 근거를 설명합니다.

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결과

참가자들은 다음 기준에 따라 제외되었습니다: (a) 10번 시도 내에 어떤 그리드도 학습하지 못하거나 (b) 수학 산만함 과제에서 정확도가 75% 미만. 이 기준들은 그리드 학습 과제(GLT)10을 사용한 이전 연구에서 채택되었습니다. GLT를 완료한 46명 중 1명은 첫 번째 기준에서 제외되었고, 두 번째 기준에서는 제외된 사람은 없었다. 모든 통계 검정은 0.05의 양측 α 수준으로 평가되었습니다.

네 개의 격자 전체에서 참가자들은 약 4번의 시도(M = 3.81, SD = 0.93)에 걸쳐 각 그리드를 학습했습니다. 학습 시도 횟수는 그리드 1(M = 4.69, SD = 1.53)에서 그리드 2(M = 3.62, SD = 1.59), 그리드 3(M = 3.51, SD = 1.50), 그리드 4(M = 3.40, SD = 1.21)로 수치적으로 감소했습니다(표...

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토론

그리드 학습 과제(GLT)10 은 이전 지식과 새로운 정보 간의 중복이 학습에 어떤 영향을 미치는지 분석하기 위한 유연한 행동 프로토콜을 제공합니다. 이 과제에서 참가자들은 격자에서 객체-위치 연관성을 반복적으로 연구하여 모든 객체 위치를 학습하고, 학습 난이도 점수(Learning Difficulty Score)를 사용하여 학습 효과를 정량화합니다. 이 점수는 두 개의 연속된 그리드를 배우는 데 필요한 시도 횟수의 차이를 측정합니다. 이 프로토콜의 중요한 특징 중 하나는 연속된 격자 간 겹침 유형을 조작하여 객체 식별이나 공간 배치가 겹칠 수 있게 한다는 점입니다. GLT는 원래 참가자들이 단일 중첩 조건10만 경험하는 피험자 간 설계로 개발되었으나, 현재 프로토콜은 각 참가자가 여러 격자에서 모든 중복 유형을 경험하는 피험자 내 설계에 맞게 과제를 조정합니다. 이 수정은 피험자 간...

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공개 사항

저자들은 상충하는 이해관계가 없다고 선언한다.

재료

이 논문에 사용된 재료 목록
이름회사카탈로그 번호댓글
Bank of Standardized Stimuli (BOSS) setBank of Standardized Stimuli (BOSS)N/A(Stimuli) Standardized set of object images used for stimulus presentation. See References 12–13.
Computer (desktop or laptop)Any manufacturerN/A(Equipment) Standard desktop or laptop computer used to run PsychoPy. No specialized hardware required.
Consent formAuthor-generatedN/A(Participant materials) IRB-approved consent document used to obtain written informed consent prior to participation.
Debriefing formAuthor-generatedN/A(Participant materials) Post-experiment debriefing document explaining study purpose and procedures.
Demographic formAuthor-generatedN/A(Participant materials) Questionnaire used to collect age and demographic information. Data were reported in aggregate to maintain anonymity.
Feedback formAuthor-generatedN/A(Participant materials) Post-task questionnaire assessing participant strategies and subjective experience during the task.
Grid Learning Task program (PsychoPy script)Author-generatedN/A(Software) Custom PsychoPy-based task implementing the Grid Learning Task. Version used in this study corresponds to Supplementary File S1. Executed using PsychoPy v2024.2.4. Available at https://www.psychopy.org.
Monitor / displayAny manufacturerN/A(Equipment) Standard computer monitor used to present the 8 × 8 grid stimuli. Screen size adjusted to ensure full grid visibility.
Mouse / trackpadAny manufacturerN/A(Equipment) Standard input device used for drag-and-drop placement of objects within the grid.
PsychoPyOpen Science Tools Ltd.Version 2024.2.4(Software) Open-source experiment control software used to run task. Available at https://www.psychopy.org.

참고문헌

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  2. Kliegl O, Bäuml KHT. Buildup and release from proactive interference-Cognitive and neural mechanisms. Neurosci Biobehav Rev. 2021;120:264-278.
  3. Tse D, et al. Schemas and memory consolidation. Science. 2007;316(5821):76-82.
  4. Bein O, et al. Predictions transform memories: How expected versus. unexpected events are integrated or separated in memory. Neurosci Biobehav Rev. 2023;153:105368.
  5. Postman L, Underwood BJ. Critical issues in interference theory. Mem Cognit. 1973;1(1):19-40.
  6. Underwood BJ. Interference and forgetting. Psychol Rev. 1957;64(1):4-60.
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  8. van Buuren M, et al. Initial investigation of the effects of an experimentally learned schema on spatial associative memory in humans. J Neurosci. 2014;34(50):16662-16670.
  9. Farzanfar D, Spiers HJ, Moscovitch M, Rosenbaum RS. From cognitive maps to spatial schemas. Nat Rev Neurosci. 2023;24(2):63-79.
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