Name: 모터 암시적 모터 시퀀스 학습: 발 스텝 직렬 반응 시간 작업 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2018-05-03T12:30:00.000+00:00
Duration: 10 min 39 s
Description: 학습하세요 발 스텝 직렬 반응 시간 작업을 통해 암시적 모터 시퀀스 학습의 인지 과정을 탐구하는 방법을. 이 기법은 일상 활동을 모방하여 운동 학습 및 발달 조정 장애 연구에 활용됩니다.

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이 연구에 대 한 지원은 Yue 뒤에 메릴랜드 Kinesiology 대학원 연구 이니셔티브 기금의 대학에 의해 제공 되었다.

프로토콜은 메릴랜드 대학, 컬리지 파크에서 기관 검토 위원회에 의해 승인 지침에 따라 수행 되었다.
1. 실험 설정
<ol><li>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.</li>
	<li>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).</li>
	<li>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.</li>
	<li>23' 모니터 2 m 홈 위치 앞에 위치. 6 시각적 자극 공간 바닥에 그 6 단계별 목표와 일치 합니다.</li>
	<li>노트북에 설치 하는 컴퓨터 프로그램을 사용 하 여 시각적 자극의 모양 순서를 제어 합니다.</li>
	<li>노트북 데이터 출력 및 수집 장치를 사용 하 여 모션 캡처 시스템을 동기화 합니다.</li>
	<li>모션 캡처 카메라를 켜고 그들을 목표로 하는 각 카메라 스테핑 역 주변 볼륨을 볼 수 있습니다.</li>
	<li>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.</li>
	<li>Using 지침 및 모션 캡처 시스템와 함께 제공 된 장비, 반사 마커18에서 3 차원 데이터의 정확한 컬렉션을 보장 하기 위해 모션 캡처 시스템 보정.</li>
	<li>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.</li>
	<li>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.</li>
	<li>연구의 목적에 따라 설정 하는 마커를 디자인 합니다. 참고: 한 예는 그림 1b 38 마커 설정 사용 됩니다에 표시 됩니다.</li>
	<li>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.</li>
</ol>2. 참가자 준비
<ol><li>적절 한 복장을 착용 하는 참가자 통보 (예., 반바지와 티셔츠) 실험실을 방문 하기 전에.</li>
	<li>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 어린이21 운동 평가 건전지에 국한 되지 않습니다. .</li>
	<li>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.</li>
	<li>참가자의 몸에서 그 38 마커 이외의 모든 원치 않는 반사를 취소 (1.8 단계 참조).</li>
	<li>T-포즈에서 홈 위치에 조용히 서 서 참가자를 지시 합니다. 10 모든 마커를 잡으려고 모션 캡처 시스템 실행 s (즉., 시험 교정).</li>
</ol>3. 발 스텝 SRT 작업 절차
<ol><li>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.</li>
	<li>홈 위치에 서 서 참가자의 편안 하 게 바닥에 모든 6 개의 목표에 단계 수 있도록 홈 위치의 거리를 조정 하는 참가자를 지시 합니다.</li>
	<li>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.</li>
	<li>참가자에 게 작업 지침을 제공 합니다.<ol>
<li>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.</li>
		<li>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.</li>
		<li>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.</li>
		<li>카메라는 엉덩이 마커를 볼 수 있도록 작업을 수행할 때 그들의 측면 및 벤 트에 의해 그들의 팔꿈치를 90도 각도로 유지 하는 참가자를 지시 합니다.</li>
	</ol>
</li>
	<li>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.</li>
	<li>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.<ol>
<li>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.</li>
		<li>각 학습 블록 전에 지시 참가자 자극에 응답으로 신속 하 고 정확 하 게 그들이 할 수 있는.</li>
	</ol>
</li>
	<li>모든 학습 블록 완료 되 면 물어 널리 이루어져 posttest를 완료 하는 참가자 사용 리콜 및 인식 테스트에 설명 된 문학13,,1422.</li>
</ol>4. 데이터 처리 및 통계 분석
<ol><li>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.</li>
	<li>각 데이터 재판을 모든 38 표식에 대 한 3 개의 좌표를 포함 하는 ASCII 파일로 내보냅니다.</li>
	<li>파생 변수 (즉,., 반응 시간 (RT), 운동 시간 (MT), 응답 시간 및 COM의 궤적)에서 ASCII 파일 아래의 단계를 수행:<ol>
<li>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.</li>
		<li>응답 시간, RT, 그리고 산 아래 설명에 따라 파생:<ol>
<li>발뒤꿈치, 큰 발가락과 5번째 중반에 마커를 사용 하 여 데이터 분석 소프트웨어의 발 움직임의 궤적의 특성.</li>
			<li>(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.</li>
			<li>각 단계 전후 각 마커의 높이의 기준선을 표시 합니다.</li>
			<li>마커는 최대 높이의 10%에 도달 하면 첫 번째 샘플으로 각 마커의 운동 개시를 식별 합니다.</li>
			<li>이후 각 과목 (를 사용 하 여 발가락 또는 5번째 metatarsal) 대상 터치 다른 전략을 사용할 수 있습니다, 운동 발병 초기 절정에 도달 하는 마커를 사용 하 여 정의 합니다.</li>
			<li>사용된 마커 발병으로 같은 높이에 떨어질 때 시간 지점으로 스텝의 끝점을 식별 합니다.</li>
			<li>100 단계가 될 때까지 지속적으로 데이터 분석 프로그램을 실행 합니다.</li>
			<li>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.</li>
			<li>.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.</li>
			<li>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.</li>
		</ol>
</li>
	</ol>
</li>
</ol>

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</ol>

저자는 공개 없다.

이 프로토콜에서는 실험 설정 및 수정 된 SRT 작업에 대 한 절차를 설명합니다. 하지만 모션 캡처 기술의 사용을 요구 하는 수정 된 SRT 작업 수정된 SRT 작업 고전적인 SRT 작업 매력적인 단순 공유. 고전적인 SRT 작업 처럼 많은 매개 변수 발 스텝 SRT 작업에 포함 하 되이 국한 되지 않음 특정 연구 질문에 대 한 조작 수: 간격 자극 간격 또는 응답 자극 간격27의 길이, 순서의 유형 구조28, 그리고 시퀀스 기술29의 인식.
고전적인 SRT 작업에 비해, 발 스텝 작업 세 가지 장점을 제공 합니다. 첫째, 발 스텝 SRT 작업 단순히 고전적인 SRT 작업에 필요한 앉아있는 동안 4 개의 손가락을 누르면 보다는 몸 전체의 서 자세를 유지 하면서 다리를 이동 해야 합니다. 따라서, 발 스텝 작업 SRT 작업 손가락 누르면, 보다 큰 모터 ...

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 시퀀스1,2. 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 시퀀스3,,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 장애6,7,8, 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 산11,12측정 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 작업13,14후 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 조정15,16,17 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.

<table><tbody><tr><td>Vicon 모션 캡처 시스템</td><td>Vicon</td><td>Vicon T-40, T-160, 캘리브레이션 완드</td><td>대체 시스템을 사용할 수 있습니다</td></tr><tr><td>50mm 반사 마커</td><td>Vicon</td><td>N / A</td><td>마커의 수는 다양 할 수 있습니다</td></tr><tr><td>Labview 소프트웨어</td><td>National Instruments</td><td>N / A</td><td>시각적 자극을 제어합니다. DAQ 보드와 함께 사용하십시오. 대체 소프트웨어를 사용할 수 있습니다</td></tr><tr><td>: DAQ 보드</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>대체 소프트웨어:</td></tr><tr><td>양면 저자극성 접착 테이프</td><td></td><td>N/A</td><td></td></tr><tr><td>사전 포장 테이프</td><td></td><td>N/A</td><td></td> 사용</tr></tbody></table> 가능

"모터" 암시적 모터 시퀀스 학습: 발 스텝 직렬 반응 시간 작업

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

이 프로토콜 암시적 모터 시퀀스 학습을 공부 하는 데 사용 하는 수정 된 직렬 반응 시간 (SRT) 작업을 설명 합니다. 앉아있는 동안 손가락 눌러 움직임을 포함 하는 고전적인 SRT 작업, 달리 수정 된 SRT 작업 서 자세를 유지 하면서 두 발을 참가자를 요구 한다. 이 스테핑 작업 자세 과제를 부과 하는 몸 전체 작업을 필요로 합니다. 발 스텝 작업 여러 가지 방법으로 고전적인 SRT 작업을 보완합니다. 발 스텝 SRT 작업은 지속적인 자세 제어를 요구 하 고 따라서 실제 상황에서 시퀀스 학습을 더 잘 이해 하는 데 도움이 있습니다 일상 활동에 대 한 더 나은 프록시입니다. 또한, 응답 시간 클래식 SRT 작업에서 시퀀스의 표시기로 제공 하지만, 응답 시간, 반응 시간 (RT) 대표 하는 정신 과정, 또는 운동 자체를 반영 하는 운동 시간 (MT) 모터의 핵심 선수 인지 분명 하지 않다 시퀀스 학습입니다. 발 스텝 SRT 작업 연구자를 RT와 MT는 어떻게 모터 계획을 명확히 수 있습니다 및 운동 실행 시퀀스 학습에 관련 된 응답 시간을 코드를 수 있습니다. 마지막으로, 자세 제어 및 인식 대화형으로 관련 된, 하지만 작은 모터 시퀀스 학습 상호 작용 하는 방법을 자세 제어에 대 한 알려져 있다. 모션 캡처 시스템, 전신의 움직임 (예., 질량 중심 (COM)) 기록 될 수 있습니다. 이러한 조치 개별 응답 RT와 MT, 측정 기본 동적 프로세스를 공개 하 고 자세 제어와 명시적 및 암시적 시퀀스 학습에 관련 된 프로세스 사이의 관계를 elucidating에 도움이 있습니다. 실험 설정, 절차, 및 데이터 처리의 세부 사항은 설명 합니다. 대표적인 데이터는 우리의 이전 연구 중 하나에서 채택 된다. 결과 응답 시간, RT, MT, 뿐만 아니라 예상 postural 응답 및 암시적 모터 시퀀스 학습에 관련 된 명시적 프로세스 사이의 관계를 관련이 있습니다.

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. ...

발 스텝 소개 직렬 반응 시간 (SRT) 작업. 이 SRT 작업을 수정, 고전적인 SRT를 보완 포함 손가락 눌러 운동만, 더 나은 작업 매일 시퀀스 활동에 근접 그리고 개별 응답 측정 기본 동적 프로세스를 연구 하는 연구자 및 암시적 시퀀스 학습에서 명시적 프로세스 풀

This protocol describes a modified serial reaction time (SRT) task used to study implicit motor sequence learning. Unlike the classic SRT task that ...

이 실험의 전반적인 목표는 사람들이 일상 활동을 모방하는 일련의 행동을 학습하는 방법을 연구하고, 인지 과정, 특히 암묵적 운동 시퀀스 학습을 작동하는 명시적 프로세스를 설명하는 것입니다. 이 작업은 암시적 운동 시퀀스 학습 중 명시적 웰빙의 발달 진행 상황을 검토하는 새로운 방법을 제공합니다. 이 작업을 사용하면 암시적 운동 시퀀스 학습 및 노화 관련 발달과 같은 운동 학습 및 발달 분야의 주요 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있습니다.이 기술의 주요 장점은 고전적인 SRT 작업에 비해 발을 딛는 작업이 더 큰 운동 제어 복잡성을 포함하고 춤, 악기 연주 또는 스포츠와 같은 일상 생활에서 순차적 기술 학습을 더 잘 이해할 수 있다는 것입니다. 이 기술의 의미는 움직임에 어려움이 있는 아동, 특히 발달 조정 장애 또는 DCD라고 하는 아동의 운동 순서 학습을 이해하는 데 도움이 되는 것으로 확장됩니다. 우리는 우리가 공부하고 있던 우리 아이들 중 한 명이 Wii 게임인 Dance Dance Revolution을 연습하는 것을 보았을 때 이 방법에 대한 아이디어를 처음 얻었습니다.절차적 시연은 신경역학 연구실의 대학원생인 엘리자베스 벨(Elizabeth Bell)과 미아 카미니타(Mia Caminita)가 맡을 예정입니다. 먼저 모션 캡처 시스템의 적절한 기능을 보장하여 반사 마커에서 3D 데이터를 정확하게 수집할 수 있도록 합니다. 동적 보정의 경우 참가자가 SRT 작업을 수행할 때 모든 반사 마커가 이동하는 공간을 통해 모션 캡처 시스템과 함께 제공된 보정 막대를 흔듭니다.정적 보정을 위해 모션 캡처 시스템의 조정 시스템의 원점으로 사용할 수 있는 위치와 방향이 있는 바닥에 보정 막대를 놓습니다. 모션 캡처 시스템을 실행하여 원점을 설정합니다. 모션 캡처 시스템에서 각 마커에 이름을 할당하고 마커를 함께 연결하여 세그먼트를 만듭니다.모든 세그먼트를 연결하여 스켈레톤 템플릿을 완성합니다. 도착하면 참가자에게 동의서를 주의 깊게 읽고 서명하도록 요청하십시오. 안녕하세요 Mia, 이 연구를 완료하기 위해 자원해 주셔서 감사합니다.이 동의서는 오늘 우리가 할 일에 대해 더 잘 알 수 있게 해줄 것입니다. 참여에 동의하신다면 각 페이지의 이니셜을 쓰고 마지막 페이지에 서명할 수 있습니까? 그 후, 우리가 거칠 몇 가지 설문지가 있습니다.손 지배 설문지(Hand Dominance Questionnaire), 전반적인 신체 활동 수준 설문지(Global Physical Activity Level Questionnaire) 및 신경학적 건강 설문지(neurological health questionnaire)와 같은 설문지를 사용하여 연구 적격성을 선별합니다. 참가자에게 신발과 양말을 벗으라고 합니다. 자, 이제 모션 캡처를 할 준비가 되었습니다.신발과 양말을 벗게 해 주면 좋겠어요. 그래. 그런 다음 양면, 저자극성, 접착 테이프 및 사전 포장 테이프를 사용하여 각각 직경 50mm의 구형 반사 마커 38개를 미리 결정된 중요한 뼈 랜드마크의 피부에 부착합니다. 이 마커 설정은 여기에 표시된 사용자 지정 스켈레톤 템플릿과 동일합니다.참가자의 신체에서 38개의 마커를 제외한 모든 원치 않는 반사를 제거합니다. 참가자에게 T-포즈로 홈 위치에 조용히 서 있도록 지시하고 모션 캡처 시스템을 실행하여 2초에서 10초 동안 모든 마커를 캡처하도록 지시하여 보정 시험을 실행합니다. 각 참가자가 작업을 시작하기 전에 참가자 ID, 그룹 ID, 학습 블록 수, 자극 제시 시간, 자극 간격 또는 반응 자극 간격을 포함하되 이에 국한되지 않는 매개변수를 설정하여 움직임 완료와 다음 자극 시작 사이의 시간 간격을 제어합니다.참가자에게 홈 위치에 서도록 요청합니다. 좋아요, 진한 파란색 사각형으로 들어갈 수 있다면 이것이 홈 위치가 될 것입니다. 그리고 참가자가 바닥에 있는 6개의 표적 모두에 편안하게 발을 디딜 수 있도록 홈 위치의 거리를 조정합니다.참가자가 각 대상을 여러 번 빠르게 밟도록 합니다. 그리고 왼발 뒤로 돌아가면 좋습니다. 그리고 각 참가자에게 가장 편안한 스테핑 길이로 홈 위치에서 각 목표물까지의 거리를 표시합니다.참가자에게 모니터에 표시된 6개 위치 중 하나에 자극이 나타나면 바닥의 해당 목표까지 가능한 한 빠르고 정확하게 이동한 다음 홈 위치로 돌아가야 한다고 말합니다. 모니터에 표시된 6개 위치 중 하나에 자극이 나타나면 바닥의 해당 목표물로 가능한 한 빠르고 정확하게 이동한 다음 홈 위치로 돌아갑니다. 그런 다음 참가자에게 오른쪽에 있는 세 개의 표적을 오른발로 밟고 왼발로 다른 세 표적을 향해 발을 밟으라고 말합니다.화면 오른쪽에 있는 세 개의 대상을 향해 오른발로, 왼쪽에 있는 세 개의 대상을 향해 왼발로 밟습니다. 참가자들에게 작업을 수행할 때 팔꿈치를 옆구리에 두고 90도 각도로 구부려 카메라가 엉덩이에 놓인 마커를 볼 수 있도록 지시합니다. 손은 옆구리에 두고 팔꿈치는 90도 각도로 구부리십시오.참가자가 작업에 익숙해질 수 있도록 36단계로 구성된 연습 블록을 실행합니다. 이 블록의 자극은 무작위 순서로 나타납니다. 연습 블록이 끝나면 실험 블록을 시작합니다.이 프로토콜에는 6개의 블록이 있으며 각 실험 블록은 자극당 100개의 단계로 구성됩니다. 실험 목적에 따라 시각적 자극의 특정 순서를 설정합니다. 자극은 지정된 순서 또는 무작위 순서를 따릅니다.경기 부양 명령의 제시는 참가자에게 알려지지 않았습니다. 참가자에게 각 블록이 끝날 때마다 3분의 의무적인 휴식을 제공합니다. 각 실험 블록 전에 참가자들에게 가능한 한 빠르고 정확하게 자극에 반응하도록 상기시킵니다.그래서 우리는 같은 작업을 반복할 것입니다. 자극에 가능한 한 빠르고 정확하게 반응하는 것이 중요합니다. 가능한 속도 정확도 절충안이 주어지면 각 학습 블록이 중요하기 전에 동시에 피험자에게 가능한 한 빠르고 정확하도록 지시합니다.모든 학습 블록을 완료하면 참가자에게 문헌에 설명된 널리 사용되는 회상 및 인식 테스트로 구성된 사후 테스트를 완료하도록 요청합니다. 이 그림은 6개의 학습 블록에 걸쳐 12명의 청년 평균 응답 시간을 보여줍니다. 새로운 시퀀스에 대한 응답 시간은 블록 4의 학습된 시퀀스에 비해 블록 5에서 현저히 낮으며, 이는 시퀀스의 학습을 나타냅니다.평균 반응 시간은 응답 시간과 동일한 패턴을 나타냅니다. 특히, 블록 5의 반응 시간은 블록 4의 반응 시간보다 느립니다. 반응 시간 및 반응 시간과 달리 이동 시간은 블록 4와 5 사이에서 비슷합니다.고전적인 SRT 작업에 초점을 맞춘 시간 측정 외에도 전신 움직임, 특히 질량 중심 움직임도 풋 스테핑 SRT 작업에서 측정할 수 있습니다. 이 그림은 자극이 나타나기 100밀리초 전에 발생하는 질량 중심의 이동 궤적에 대한 한 참가자의 데이터를 보여줍니다. 이 그림은 질량 이동의 예상 중심의 방향을 보여줍니다.각 자극에 대한 예측 이동 방향은 처음에는 매우 일관되지 않으며 학습이 블록을 가로질러 진행됨에 따라 더 일관성이 높아졌습니다. 이 그림은 그룹 수준에서 블록 간 이동 방향 변동성의 유의미한 변화를 보여줍니다. 구체적으로, 변동성은 블록 4에서 5로 증가했는데, 이는 질량 이동 방향의 중심이 SRT 작업에서 운동 시퀀스 학습의 명백한 징후가 될 것임을 나타냅니다.더 중요한 것은 질량 이동의 예상 중심이 암묵적 운동 시퀀스 학습에서 작동하는 명시적 프로세스를 반영할 가능성이 높다는 것입니다. 블록 4에서 5로 증가된 변동성은 염기서열에 대한 명시적인 지식을 필요로 하는 참가자들에게서만 입증되었으며, 명시적인 지식을 보여주지 않은 참가자들에게서는 나타나지 않았다. 더욱이, 블록 4에서 블록 5로의 변동성의 변화는 참가자가 습득한 명시적 지식의 양과 유의한 상관관계가 있습니다.이 비디오를 시청한 후에는 고전적인 키 누르기 SRT 작업을 보완하는 이 발자국 밟기 작업의 장점을 잘 이해해야 합니다. 첫째, 일상적인 순차적 활동에서 충동 시퀀스 학습을 더 잘 모방합니다. 둘째, 이 수정된 SRT 작업은 암시적 운동 시퀀스 학습에서 작동하는 명시적 인식의 시간적 진화를 조사할 수 있는 고유한 기능을 제공합니다.마지막으로, 이 작업을 사용하여 연속적인 이동 궤적과 같은 다른 정보를 기록하고 검사할 수 있습니다. 움직임의 시간적 역학 측정은 향후 시퀀스 학습 연구에서 숨겨진 인지 과정을 검토하는 데 사용될 수 있습니다.

the-motor-implicit-motor-sequence-learning-foot-stepping-serial

Research

연구

JoVE Journal

Behavior

행동

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