February 20th, 2014
색으로 읽는 것은 전형적으로 기소 색 synesthetes에서 발견되는 훈련 편지 컬러 협회의 새로운 방법입니다. 교육은 독서의 부산물이며 모든 텍스트가 착색 될 수 있기 때문에 장기 연관의 교육 방법에 대한 잠재력을 가지고 교육의 암시 적 형태를 포함한다.
다음 실험의 전반적인 목표는 색으로 읽기를 통해 글자 색상 연관성을 훈련하고 뇌에서 훈련 효과를 측정하는 것입니다. 이는 참가자가 교육을 시작하기 전에 행동 실험실과 MRI 스캐너에서 먼저 테스트를 통해 달성됩니다. 다음 단계는 참가자들이 실험실 밖에서 몇 주 동안 특별히 준비된 색깔 있는 책을 읽게 하는 것입니다.
마지막으로, 참가자들은 색깔로 읽기의 훈련 효과를 측정하기 위해 행동 실험실과 MRI 스캐너에서 동일한 실험을 반복합니다. 결과는 글자를 사용하여 반응 시간과 뇌 기능에 대한 색상 읽기의 전반적인 효과를 보여줍니다. 색상 스트룹 작업을 요청합니다.
이 방법에 대한 아이디어는 제가 강연이나 프레젠테이션을 할 때 사람들이 종종 저에게 다가와서 공감각을 배울 수 있다고 묻기 때문에 생겨났습니다. 그리고 이 모든 실험은 그 문제를 해결하기 위한 것입니다. 컴퓨터 기반 교육 프로그램과 비교하여 컬러 읽기의 주요 장점은 모든 텍스트에 색상을 지정할 수 있다는 것입니다.
참가자들은 그들이 읽고 싶은 책은 무엇이든 선택할 수 있고, 그들은 또한 그들이 원하는 만큼 읽을 수 있다. 이 방법은 마취의 어느 정도까지 배울 수 있는지 이해하는 데 도움이 되며, 이는 시각적 학습 및 시각적 기억의 신경 기초와 같은 분야에서 핵심적인 질문에 답하는 데 중요합니다. 연구 참가자의 공변량 형질을 선별한 후 참가자는 참여 동기를 평가하고, 연구를 위해 실험실 밖에서 읽을 의향이 있어야 하지만 테스트하기로 선택한 재료가 무엇이든 상관없이 읽을 수 있음을 알립니다.
공감각이 있는 경우 일관성 테스트를 사용하십시오. 설문지 또는 컴퓨터 기반 테스트 재테스트를 제공합니다. 패러다임이 검증되었습니다.
온라인 테스트 서비스는 또 다른 옵션입니다. 프로토콜에 MRI가 포함된 경우 참가자도 스크리닝해야 합니다. MRI 관련 건강 위험의 경우, 이상적으로는 참가자들이 가능한 한 오랫동안 매일 책을 읽을 의향이 있어야 합니다.
참가자의 읽기 언어에 대해 비교적 빈번한 4개의 문자를 선택하십시오. 이상적으로는 매우 빈번한 두 글자와 덜 빈번하지만 드문 것은 아닌 두 글자를 선택하십시오. 네 글자 각각에 명확하게 구별할 수 있는 색상을 할당합니다.
읽기 자료를 뭉툭한 글꼴, 공중 검정색 10 포인트 글꼴로 인쇄하십시오. 이 경우 소문자만 색상이 지정됩니다. 인쇄물의 색상을 모니터의 색상과 정확하게 일치시킵니다.
테스트 세션에 사용되며 여러 사람이 이러한 설정을 확인하도록 합니다. 시험장은 조명 조건을 통제해야 하므로 창문이 없어야 합니다. 5점 리커트 척도를 사용하여 참가자들에게 4가지 문자와 4가지 색상의 16가지 조합에 대한 선호도를 평가하도록 요청하며, 선호하는 문자 색상 쌍은 3-5의 등급으로 정의됩니다.
선호되지 않는 문자 색상 쌍은 1에서 3까지의 등급으로 정의됩니다. 3 등급은 두 그룹 모두에 포함됩니다. 문자 빈도와 문자 색상 간의 상호 작용을 테스트하기 위해 연구를 수행합니다.
풀의 절반에 대한 페어링 선호. 더 자주 사용하는 두 글자는 선호하는 색상에 할당하고 덜 빈번한 두 글자는 선호되지 않는 색상에 할당합니다. 참가자의 나머지 절반은 문자 색상 할당에 따라 역순으로 할당됩니다.
Visual Basic 매크로를 사용하여 Microsoft Office Word의 책을 준비합니다. 특정 문자의 각 인스턴스를 할당된 글꼴 색상으로 바꿉니다. 참가자들에게 얼마나 많은 페이지를 읽었는지, 얼마나 오래 읽었는지 기록하도록 지시합니다.
연구에 데이터를 포함하기 위해. 테스트를 시작하기 전에 읽기량에 대한 최소 기준을 결정하십시오. 시험이 모두 완료되면 참가자에게 색상 읽기에 대한 주관적인 설문지를 제공하여 색상 키 교육을 제공합니다.
네 가지 색의 사각형을 한 번에 하나씩 임의의 순서로 표시합니다. 색상당 48회. 참가자들에게 가능한 한 빨리 올바른 키를 입력하도록 지시합니다.
각 시도가 끝난 후 정확성과 짧은 휴식을 위해 피드백을 제공합니다. 교육의 절반쯤 진행되면 참가자는 95% 이상의 정확도로 끝내고 손가락을 않고 결과를 빠르게 입력해야 합니다. 이 목표를 달성할 때까지 훈련 세션을 반복합니다.
적절하게 훈련을 받았으면 스트룹 작업을 관리합니다. 48개의 일치하는 색상 문자 조건과 48개의 일치하지 않는 문자 조건을 비교합니다. 테스트 세션당 문자 조건에 색상을 지정합니다.
참가자들에게 가능한 한 빠르고 정확하게 제시된 글자의 색깔을 표시하도록 요청하십시오. 각 시도는 200밀리초 동안 검은색으로 표시된 네 글자 중 하나를 표시한 다음 응답이 이루어지거나 2초가 지날 때까지 동일한 문자를 네 가지 색상 중 하나로 표시하는 것으로 구성됩니다. 글자는 항상 흰색 배경의 중앙에 표시되며, 시행 사이에는 1초에서 2초 사이의 무작위 시간 동안 고정 십자가가 표시됩니다.
정확도, 반응, 시간 및 놓친 시도에 모두 점수가 매겨지지만 참가자는 작업 중에 피드백을 받지 않아야 합니다. 그러나 하나 이상의 중단점을 제공합니다. MRI에서 스트룹 테스트를 시행하는 것은 실험실에서 테스트를 하는 것과 유사합니다.
이는 여전히 이벤트 관련 패러다임이며 차단된 디자인이 아닙니다. 동일한 수의 총 시행을 사용하여 동일한 수의 합동 및 부적합 자극을 무작위로 누릅니다. 실험실에서와 달리 색깔이 있는 문자는 시험당 2초 동안 화면에 남아 있으며 화면에서 제거되지 않습니다.
버튼을 눌러 참가자가 이 차이점을 알고 있는지 확인하십시오. 또한 실험실 고정과 달리 교차 기간도 각 시도에 무작위로 할당됩니다. 그러나 MRI 실험에는 다른 지속 시간 세트가 사용됩니다.
테스트하는 동안 참가자의 응답이 올바르게 기록되고 있는지 독립적으로 확인합니다. 또한 스캐너의 피로와 관련된 성능 저하를 방지하기 위해 Stroop 작업을 두 개의 개별 실행으로 나누고, 색상과 글자 간의 학습된 연관성은 컬러 책을 읽기 전과 후의 스트룹 효과로 측정되었습니다. 테스트 세션과 일치 조건 사이의 중요한 상호 작용은 색상 읽기로 인해 문자 색상 연관성이 변경되었음을 나타냅니다.
글자 색상 선호도 그룹과 스트룹 효과 사이에 중요한 상호 작용이 발견되면 색상 글자에 대한 기존 선호도가 여기에서 볼 수 있듯이 글자 표현의 빈도와 상호 작용한 것입니다. 학습된 글자 색상 연관성을 가진 참가자의 뇌 영상 분석은 읽기 후 뇌 영상 세션에서 뇌 활성화를 보여주었습니다. 한 테스트 세션에서 한 참가자의 이 데이터는 한 상태가 다른 상태에 비해 표시되는 동안 훨씬 더 많은 활성화가 있었던 위치를 보여줍니다.
읽기 및 색상 훈련 방법은 문자 색상 연관성이 읽기 과정의 자연스러운 부산물로 형성되고 명시적으로 리허설할 필요가 없기 때문에 다른 방법에 비해 독특합니다. 공감각적 STR 효과를 찾는다고 해서 반드시 훈련생이 진정한 공감각을 가지고 있다는 의미는 아닙니다. 그것은 그들이 연상을 배웠다는 것을 보여주고, 이것들은 강한 연상이지만, 스트립 효과를 찾는다고해서 반드시 연상이 지각 수준에 있다는 것을 의미하지는 않습니다.
예를 들어 기억력 테스트 또는 읽기 속도 테스트와 같은 다른 테스트를 현재 프로토콜과 쉽게 결합하여 색상으로 읽는 것이 문자나 숫자에 대한 기억력을 향상시키는지와 같은 추가적인 흥미로운 질문에 답할 수 있습니다. 그리고 컬러로 읽는 것이 읽는 속도를 증가시킵니까?
이 연구는 일반적으로 그래픽-컬러 공감각자에서 볼 수 있는 문자-색상 연관성을 훈련시키기 위한 컬러 읽기 방법을 탐구합니다. 이 실험은 이러한 훈련이 뇌 기능과 반응 시간에 미치는 영향을 측정하는 것을 목표로 합니다.
This method enables implicit learning of sensory associations through natural reading behavior, offering a low-burden approach to probe neural plasticity in visual learning pathways. It supports target validation in neuroscience by providing a quantifiable behavioral readout (Stroop interference) linked to training-induced changes in brain function. The approach is relevant for de-risking hypotheses about perceptual learning mechanisms and assessing individual variability in associative learning capacity.
The method fits within early discovery workflows where implicit learning models are used to probe neural mechanisms of associative learning before advancing to more complex cognitive or disease models.