"모터" 암시적 모터 시퀀스 학습: 발 스텝 직렬 반응 시간 작업

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.

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.