Summary
足ステップを紹介する系列反応時間 (SRT) タスク。これは SRT タスクを変更した、古典的な SRT を補完するより良い、指押し運動のみに関連するタスク シーケンスの毎日の活動を近似し離散対策の基礎となる動的プロセスを研究する研究者を可能と暗黙のシーケンス学習で明示的なプロセスを解きほぐします。
Abstract
このプロトコルでは、暗黙の運動系列学習を研究するために使用変更された系列反応時間 (SRT) タスクについて説明します。タスクとは異なり、古典的な SRT 座って指押しの動きを含む、変更された SRT タスク直立姿勢を維持しながら両足でステップの参加者が必要です。このステップのタスクには、姿勢の課題を課す全身アクションが必要となります。足ステップのタスクは、いくつかの方法で古典的な SRT タスクを補完します。SRT の足ステップ タスクは、進行中の姿勢制御を必要とし、従って実生活でシーケンスの学習を理解するのに役立つことがあります毎日の活動のより良いプロキシです。加えて、古典的な SRT タスクで学習シーケンスのインジケーターとして機能応答時間、応答時間、精神的なプロセス、または自体の動きを反映した運動時間 (MT) を表す反応時間 (RT) がモーターの主要プレイヤーであるかどうかは不明です。系列学習。SRT の足ステップ タスクできます RT とどのような運動計画を明らかにする可能性があり、運動実行シーケンス学習に関与している MT に応答時間を収拾します。最後に、姿勢制御と認知は対話的に関連して、しかし、運動系列の学習と対話するどのように姿勢制御についてはほとんどわかっていません。モーション キャプチャ システム、体全体の動き (例えば.、重心 (COM)) 記録することができます。このような措置は RT と、MT で測定された離散応答の基礎となる動的過程を明らかにすることができるし、姿勢制御とシーケンス学習に関与する明示的および暗黙的なプロセスとの関係の解明に役立つ可能性があります。実験の設定、手順、およびデータ処理の詳細を示します。代表的なデータは、私たちの以前の研究の 1 つから採用されています。結果応答時間、RT、MT と先行随伴性姿勢応答と暗黙の運動系列学習における明示的な過程との関係に関連しています。
Introduction
暗黙的な運動系列学習、知らず、シーケンスにシーケンスを学習として一般的に知られている私たちの日常活動に非常に重要です、ニッセンと Bullemerによって設計された系列反応時間 (SRT) タスクを名前付きのパラダイム タスクによってよく研究されています。1. この古典的な SRT タスクで参加者は視覚刺激に迅速かつ正確に対応するキーを押します。系列学習を確認するには、視覚刺激の外観を操作して、次のいずれか事前に構造化された、またはランダムなシーケンス、参加者に知られているであります。学習はあらかじめ構造化された系列へのより高速な応答時間によって立証される (e.g。、トレーニング シーケンス) をランダムまたは別より事前構造シーケンス1,2。、楽器演奏やスポーツ、ダンス、などの日常活動に暗黙的な系列の大半には現在全身アクションが含まれます通常、古典的な SRT タスクには、bi マニュアル指タップが必要ですが、姿勢と慣性の課題は、古典的な SRT タスク内に見つかりません。したがってより多面的なする必要があるシーケンス学習タスクを提案します。さらに、前の研究の焦点はタスクの認知コンポーネントにほとんど専らされている (e.g、決定や行動選択)、シーケンス学習に関与するモータ制御の問題を無視して (e.g。、運動。実行)。したがって、暗黙の運動系列の学習をさらに理解するそれは日々 の運動活動をより良い近似全身または総運動課題におけるシーケンス学習を勉強することが欠かせません。
私たちの最近の研究では、指で押さえてが足で踏んで系列3,4,5を学習に姿勢制御を組み込むことによって置き換えられた修正された SRT タスクの古典的な SRT タスクを拡張しました。この変更されたタスクは、古典的な SRT タスクを補完するために、独自の利点を示します。まず、総運動系列学習課題はより良い全身運動が関与している連続の毎日の活動を模倣します。古典的な SRT タスクから来る通常学習まで、運動系列の私達の理解が、古典的な SRT タスクから学ぶ運動系列の知識まま日常生活の連続運動技能の学習に該当するかどうかはよく分かっています。したがって、変更された SRT タスクは、検討する私たちをことができるかどうか体系的に報告された特性 (e.g、子供と大人の間の学習年齢に依存しない暗黙のシーケンス) 指押し SRT 課題のままに姿勢制御が。関与しています。さらに、姿勢で人口の制御と学習困難児発達性協調運動など総運動技能障害6,7,8、理解どのように姿勢制御相互作用する総運動系列学習介入戦略を向上させ、日常生活の中で連続した運動技能を学習の有効性を最適化するために重要です。
第二に、暗黙のシーケンス学習についての一般的な概念、計画、そのモーターと運動実行しない古典的な SRT タスク9のシーケンスを学習に重要な役割を果たしています。これは、指が常に応答のキーにキーを押すことにより、空間内の新しい位置に移動は伴いませんので。しかし、毎日の多くの連続動作は、大きな空間の動きを伴います。少しは運動実行運動系列学習大空間の動きが必要なときに重要な選手かどうかについて知られています。古典的な SRT タスク応答時間、反応時間 (RT) と運動時間 (MT) の総和は、系列学習の指標として機能します。学習認知処理を反映して、RT と運動を特徴づける MT に暗黙のシーケンスの応答時間を収拾する研究者により、SRT の足ステップ タスクの空間の動き10を含む他のパラダイムのような自体。
第三に、MT、に加えて足ステッピング SRT タスクとモーション キャプチャ技術の組み合わせは、豊富なデータ連続全身運動 (e.g。、重心、または COM の動き)。RT または MT11,12を用いて離散応答を根底にある認知過程のダイナミクスを明らかに利点がある動きの連続的な変化を測定します。特に、SRT タスクで学習シーケンスは通常明示的および暗黙的なプロセスの混合物として説明しています。つまり、潜在学習タスクとして SRT タスクの一般的な使用にもかかわらず参加者しばしば表示口頭で SRT タスク後学んだシーケンスをリコールする機能要素を明示的に暗黙のシーケンス学習に関与することを示唆します。明示的なコンポーネントは、SRT タスク13,14後実施したリコール テストによって評価される、これらのポストタスク テスト学習中の明示的な知識の変遷を調べる機能を欠いています。提案するシーケンスの明示的な知識を持つ個人だろう次の刺激の位置を知るし、こうして生成することを準備するフィード フォワード的先行随伴性姿勢調整15,16,17対応するターゲットに移動するステップの足。したがって、刺激の外観 (すなわち期待) する前に COM の運動を調べることと、暗黙のシーケンス学習中に明示的なメモリの進歩的な開発を勉強するウィンドウが開きます。
プロトコルは実験の設定と SRT の足ステップ タスクの手順を示します。応答時間、RT、および山の代表的な解析結果を提供します。さらに、姿勢制御と暗黙の運動系列学習の基礎となる明示的なプロセスの関係についての結果を紹介します。
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Protocol
プロトコルは、メリーランド大学カレッジパーク校で制度上の審査委員会によって承認されたガイドラインに従って行われました。
1. 実験の設定
- 図 1 aに示すように、モーション キャプチャ システムを設定します。4 m の半径の円に 8 台のカメラを配置します。
注: 数とカメラの位置変化、参加者の体に接続されているすべての反射マーカーの明確なビジョンを取得するすべてのカメラが配置されて適切に提供されています。 - ステッピング駅で円の中心を設定します。位置「ホーム ポジション」ステッピングの駅の中心部に暗い青のフェルト マットとの前面、背面、側面 (図 1 b) とホーム ポジションを取り巻く光の青いフェルト マットで覆われている六つのステップのターゲットを配置します。目標と個々 のステップ距離に応じてのホーム位置の間の距離を決定する (足ステップの SRT タスク手順の手順 3 を参照)。
- ペーシング条件タスクを制御するには、とき足を返す時間を検出するホームの位置の下に触れたときのアナログ信号を生成、2 つの電気ゴム センサーを配置します。
- ホーム ポジションの前に 23 インチ モニター 2 m の位置します。6 視覚刺激空間、床にそれらの六つのステップのターゲットと照合されます。
- ノート パソコンにインストールされているプログラムを使用して視覚的な刺激の出現順序の制御。
- ノート パソコンとデータ出力と集録デバイスを用いたモーション キャプチャ システムを同期します。
- モーション キャプチャ カメラをオンにし、各カメラがステッピング駅周辺ボリュームを表示できるように、それらを向けること。
- キャプチャ ボリュームから不要な反射オブジェクトがあるかどうかを識別する (e.g。、光、床、または任意の反射材料からの反射)。彼らは実験中に誤ってデータとして集めではないので、ファブリック素材とこれらの識別された反射オブジェクトをカバーしてください。
- 指示とモーション キャプチャ システムに付属している機器を使って、反射マーカー18から 3次元データを正確に収集できるように、モーション キャプチャ ・ システムを調整します。
- 動的校正用反射のすべてのマーカーが参加者は、SRT のタスクを実行するときを移動と空間をモーション キャプチャ システムに付属しているキャリブレーションの杖を振る。動的校正用データをイメージングの 2,000 フレームを収集します。
- 静的な調整位置とモーション キャプチャ システムの調整システムの原点として使用することができます方向階校正杖を配置します。原点を設定するモーション キャプチャ システムを実行します。
- 研究の目的に応じて設定マーカーをデザインします。
メモ: 1 つの例は 38 マーカー設定が使用されている図 1 bに示されています。 - 復興と後のデータ集録の自動ラベリングと18を処理に使用することができますラベル付けスケルトン テンプレートを作成するベンダーの指示に従います。具体的には、添付されているすべてのマーカーとステッピングの駅のホームの位置に立って参加者を求めます。立ってまだ可能な限り、すべてのマーカー、モーション キャプチャ システムを通じて参照できるかどうかを確認するように参加者に指示します。試みをキャプチャ (不変の約 10 秒)。モーション キャプチャ システム、各マーカーに名前を割り当てるおよびマーカーを一緒に接続することでセグメントを作成します。(図 1 cに示すように) スケルトン テンプレートを完了するすべてのセグメントをリンクします。
2. 参加者の準備
- 適切な服装を着用する参加者に通知 (e.g。、ショート パンツや t シャツ)、研究室を訪問する前に。
- 到着時に、注意深く読むし、同意書に署名する参加者に依頼します。研究対象の画面。
注: スクリーニング アンケート異なる場合がありますそれぞれの試験の目的に基づきます。これらのアンケートなどが手優位性アンケート19・世界的な身体活動レベルのアンケート20、神経系の健康アンケート ・子供用21 運動評価バッテリーに限定されません。. - 自分の靴と靴下を脱いで、参加者に依頼から、あらかじめ決められた重要な骨ランドマーク ダブル両面、低アレルギー性粘着テープを使用して、あらかじめテープをラップで肌に各 50 mm の直径、38 球面反射マーカーを取り付けます。このマーカーのセットアップは図 1 bに示すように、カスタマイズされたスケルトン テンプレートと同じです。
- 参加者の体からそれらの 38 のマーカー以外のすべての不要な反射をクリア (1.8 の手順を参照してください)。
- T ポーズでホーム ポジションに静かに立って参加者に指示します。10 のすべてのマーカーをキャプチャするモーション キャプチャ システムを実行 s (すなわち。、校正試験)。
3. 足ステッピング SRT 作業手順
- 各参加者は、パラメーターの設定、タスクを開始する前に含むに限定されない: 学習の参加者のグループ ID 番号をブロック、刺激提示の時間間隔 (ISI) の刺激や刺激応答間隔 (時間の長さRsi は) 動きの完了と次の刺激の開始間の時間間隔を制御する (この場合、電気ゴム センサーが必要ですホームの位置の下; 詳細についてはプロトコル セクション 1 を参照してください)。
注: ISI は様々 なことができる (e.g。 1,300 ms や 1,000 ms) 研究の目的によると。 - ホーム ポジションの上に立つし、参加者は、快適、床にすべての六つのターゲットにステップ インできるようにホーム ポジションまでの距離を調整する参加者に指示します。
- すぐに数回、各ターゲットにステップする参加者に指示し、各参加者のホーム ポジションから各ターゲットまでの距離で最も快適なステップ長さをマークします。
- タスクの指示を参加者に提供します。
- 刺激が、モニターに表示される六つの場所のいずれかで表示されたら、彼らは床に対応するターゲットを迅速かつ可能な限り正確にステップし、ホーム ポジションに戻る必要がありますを参加者に指示します。
- (すなわちターゲット 1、2、および 6 の右側にある 3 つのターゲットに右足でステップする参加者します。図 1 a)、左足は他の 3 つのターゲットを (すなわち、ターゲット 3、4、および 5;。図 1 a)。
注: 数字は全体のタスク中に参加者に表示されません。 - 各実行後 3 分休憩があることを参加者に通知 (すなわち。、ブロックを学習) タスクの。実験のニーズに基づいて、休憩の長さを変更します。休憩の終わりの参加者を思い出させる時間アラームを設定します。
- カメラは腰に配置されたマーカーを見ることができるので、タスクを実行するときに 90 度の角度で側と曲げ、肘を保つために参加者に指示します。
- 36 ステップから成る練習ブロックを実行 (すなわち。、刺激 1,300 ms の ISI で 36 回を表示されます; 足ステッピング SRT タスク手順の詳細を参照してください)、参加者がタスクに精通しています。参加者に指示する刺激が継続的に六つの場所のいずれかで表示されます、彼らは、彼らはできるだけ早くかつ正確に刺激に応答する必要があります。このブロックでの刺激は、ランダムな順序で表示されます。
注: ISI は、RSI によって置き換えることができます (詳細については足ステッピング SRT 作業手順を参照)。非常に短い ISI を使用すると、参加者はいくつかの刺激に応答することができるかもしれません。これらの手順は、エラーと見なされます。 - 練習ブロックの後に、実験的ブロックを開始します。このプロトコルでは六つのブロックがあるし、各実験的ブロックで構成されています 100 の手順/刺激。各ブロックの後に参加者必須 3 分休憩を与えます。
注: 1,300 ms ISI の条件の下で各ブロック通常約 2.5 分かかります。RSI を使用している場合、各ブロックの長さはどのくらいの速参加者は刺激に応答によって異なります。- 参加者 6 実験的ブロックを完了するように指示します。実験目的に応じて視覚刺激の特定の順序を設定します。刺激は、指定された、またはランダムなシーケンスのいずれかに従ってください。刺激順序のプレゼンテーションは参加者に知られています。
メモ: 実験的ブロック数が異なる可能性があります。ここでは、ブロック 1-4 と 6 で指定されたシーケンス A を与え、新規シーケンス B はブロック 5 で提示、6 ブロック デザインが登場です。特定とランダムなシーケンスも変えられるかもしれません。このプロトコルのシーケンスは 1423564215 の順序に従います (すなわち。 6 - 右バック、2 - 1 - 右側右フロント、3 - 左正面、4 - 5、左側 - 左背面、) とシーケンス B 3615425214 の順序に従います。 - 各学習ブロックの前に指示する参加者刺激への応答を迅速かつ正確にできます。
- 参加者 6 実験的ブロックを完了するように指示します。実験目的に応じて視覚刺激の特定の順序を設定します。刺激は、指定された、またはランダムなシーケンスのいずれかに従ってください。刺激順序のプレゼンテーションは参加者に知られています。
- 学習のすべてのブロックの完了時に尋ねる参加者広く成ってポストテストを完了する使用リコールと説明される認識テストで文学13,14,22。
4. データ処理と統計分析
- 各参加者のモーション キャプチャ システム ソフトウェアで収集したデータの試験を開きます。各試行を確認し、ベンダーの手順18によると試験データの任意のギャップを埋めます。
- 各データ試験を 38 のすべてのマーカーのための 3 つの座標を含む ASCII ファイルとしてエクスポートします。
- 変数を派生させる (すなわち。、反応時間 (RT)、移動時間 (MT)、応答時間、および COM の軌道) ascii ファイルを次の手順。
- データ分析ソフトウェアには、ASCII データ ファイルを入力します。10 Hz のカットオフ周波数を持つ 8 次バターワース フィルターを使用して、フィルター データ3。
注: COM の移動軌跡を取得する方法は、マーカーの設定によって異なります。38 マーカーのセットアップは図 1 bに示すように、メソッドとダミーヘッド ・ デ ・ レバ23で記述を用いることができます。1 つはまた第 5 腰椎24のレベルで設定マーカーによって測定されるおおよその COM の動きを追跡できます。 - 応答時間、RT、および MT 以下を派生します。
- 5番目の中足骨、大きなつま先、かかとにつけたマーカーを使用すると、データ解析ソフトウェアでの足の動きの軌跡を特徴付けます。
- (床に垂直) 縦方向にこれらの 3 つのマーカーの軌跡をプロットします。各ステップは、適切なターゲットに正しく実行されるかどうかを識別するために水平面 (床と平行) 内のつま先マーカーの軌跡をプロットします。間違ったターゲットの手順は、後で統計解析除外されます。
- 各ステップの前後には、各マーカーの高さの基準をマークします。
- マーカー高さの最大値の 10% に達すると、最初のサンプルとして各マーカーの動き発症を識別します。
- 各教科 (つま先または 5番目の中足骨使用) ターゲットに触れないように別の戦略を使用する、ために、早くそのピークに達するマーカーを用いた運動発症を定義します。
- 発症と同じ高さまで使用されるマーカーが下がったときにポイントとしてステップのエンドポイントを識別します。
- 100 のステップが処理されるまで、継続的にデータ解析プログラムを実行します。
- すべてのステップを計算し、刺激発症と運動、運動発症の時間差として刺激と運動の初動と MT の時空間違いとして RT の最後の時間の違いとして応答時間を出力その終点。.Xls 形式の出力ファイルを保存します。
- これらの .xls ファイルを使用すると、参加者は、統計分析に使用されるその後データの各ブロックのこれらの変数の手段を計算します。
- 通常、被験者内要因はあるので (すなわち。、ブロックを学習) の実験デザイン データ (反復測定 ANOVA は球形仮定について慎重にされる可能性があります) を分析する混合効果性を使用。によって赤池の情報量規準 AIC) 混合効果 ANOVA で使用される共分散行列を決定します。特定のテストを使用して事後分散分析から重要な結果 (実験計画) によって多重比較補正手順を分解します。Pで統計的有意水準を設定 = 0.05。
- データ分析ソフトウェアには、ASCII データ ファイルを入力します。10 Hz のカットオフ周波数を持つ 8 次バターワース フィルターを使用して、フィルター データ3。
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Representative Results
上記のパラダイムは、Du および研究3,4,5一連の同僚によって実装されます。SRT の足ステップ タスクの使用方法を表すこれらの研究4の 1 つから採用したデータの一部を使用します。本研究では学習は 6 ブロックがある、700 ms の RSI が使用されます。視覚刺激後シーケンス A (すなわち、1423564215;。図 1 a)ブロック 1 に 4、6、および続いてシーケンス B (すなわち。、3615425214) 第 5 ブロックで。応答刺激間隔は、図 2 a 700 さん 6 学習ブロック間で 12 の若年成人の平均応答時間を示すように設定されます。ここでの応答時間足ステッピング SRT タスクを明らかにする古典的な指押し SRT タスク2,25,26で以前観察された応答時間に匹敵する大きさと同じパターン.特に、新規シーケンスへの応答時間はブロック 5 ブロック 4 で学んだシーケンスと比較して遅いことが (差 = 83.4 ms ± 13.19、平均 ± 標準誤差;p < 0.001)、シーケンス1,2の学習を示す。[指押しと足ステップ タスク シーケンス学習が直接比較されていない, と同様の大きさと応答時間のパターンは暗黙の運動系列学習は、姿勢制御の有無による影響は不明、お勧め発達した大人の要件。
図 2 bは応答時間の 2 つのコンポーネントを示しています: RT と山を意味する RT 展示応答時間と同じパターン。特に、第 5 ブロックで RT は第 4 ブロックのより遅い (差 = 93.19 ms ± 12.69;p < 0.001)。時間と RT、MT はブロック 4 と 5 の間に匹敵する応答とは異なり (差 =-7.730 ms ± 3.88;p = 0.072)。同じ RT と MT の結果は、当社他研究3,の5で報告されています。これらの結果では、シーケンス学習が動き自体を特徴づける MT ではなく、RT、認知処理にプロキシによって反映される最も可能性の高い一緒に示唆されました。
図 3と図 4は、刺激が表示される前に、COM が 100 ms を移動に沿って方向の例を表しています。各刺激の COM の方向は非常に冒頭に一貫性のある (すなわち。、ブロック 1)、1 人の参加者 (図 3) にブロック間でこれらの一見ランダムな運動方向を変更しません。他の参加者 (図 4)、しかし、これらのランダムな運動方向なってブロック間で進行した学習とより一貫性のあります。図 5 aブロック間で移動方向変動の大幅な変更を示しています (F(5,55) 3.07、 p = < 0.05)。具体的には、4 に 5 ブロックから増加した変動 (p < 0.05)、COM の移動方向が SRT タスクで学習運動系列の明白な印になることを示します。
もっと重要なことは、先行の重心移動は暗黙の運動系列学習で明示的なプロセスを反映する可能性が高いです。4 に 5 ブロックから高められた可変性は参加者でしか認められなかった (n = 6、 p < 0.05) 人取得、少なくとも部分的には参加者ではなく、シーケンスの明示的な知識 (n = 6 p = 0.98) 人は明示的な表示されませんでした知識;図 5 bは、このシーケンスの知識を強調表示します。また、4 に 5 ブロックから変動の変化は有意な参加者 (図 5 c) によって得られる明示的な知識の量に相関.
図 1: 実験的設定します。(a) 8 台のカメラが適切に配置されてすべてのマーカーから明確なデータを集めることができるので。床に六つのステップのターゲットは、モニターに表示される六つの視覚刺激に対応します。(b)各 0.5 cm 径 38 球面反射マーカーは重要な骨ランドマークで肌に添付されます。これらの骨のランドマークは、頂点、7番目の頚椎、胸骨切痕、acromions、肘 (外側と内側)、上腕、手首 (橈骨および尺骨)、3rdナックル上前腸骨棘 (ASIS)、腸骨後部スーペリアー棘 (PSI)、2 つの PSISs、膝 (外側と内側)、脛骨、足首 (外側と内側)、踵骨、大きなつま先、5番目の中足骨間の中央します。紫のマーカー: フロント ビューから表示されているマーカー赤のマーカー: 裏面にマーカー白のマーカー: 静的試験後にマーカーが削除されます。(c) 38 マーカーの設定に基づいてスケルトン テンプレート。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
図 2: 応答時間の RT と山への分解(a)ブロック間で平均応答時間。灰色の領域は、刺激感が新規シーケンスを次の 5 ブロックを表します。第 4 ブロックより 5 ブロックの遅い応答時間によって明らかにされた、系列学習が発生します。(b)応答時間のコンポーネントとして、RT 展示応答時間と同じパターン、MT はから変更されませんブロック 4 ブロック 5 へ。エラー バー: 平均値の標準誤差。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
図 3: 明示的なシーケンスの知識なしで 1 つの参加者から COM の動き方向。各刺激の COM の移動方向を示す (刺激 1-6、図 1 aを参照) ブロック間で。COM 原点から任意の位置に、破線の円に移行でき移動すべての COM の方向を表します。空の円は、観測の方向を表しています。実線の矢印は、平均の方向を表します。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
図 4: シーケンスの明示的な知識を持つ 1 つの参加者から COM の動き方向。COM の移動方向がブロック間で各刺激 (刺激 1-6、図 1 aを参照してください) に表示されます。COM は COM が進むことができるすべての方向を表す破線の円内に任意の位置に原点から移動でした。空の円は、観測の方向を表しています。実線の矢印は、平均の方向を表します。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
図 5: COM 運動方向とシーケンス学習に関与する明示的および暗黙的なプロセスとの関係で変動します。移動方向がそれぞれの白丸と図 3の平均の矢印が指すポイントの間の弧の長さによって定量化されますと図 4。これは起源とそれぞれの空の円を結ぶ線の平均の運動方向から角度 (単位は度) と同じです。変動は、角度の標準偏差として計算されます。ブロック間で(a)の平均の変動: 灰色の領域は、ブロック 5、刺激の外観が新規シーケンスを以下を表します。変動は、4 に 5 ブロックから増加しました。(b) COM の動きの方向の変化でこのような変更のシーケンスのシーケンスの明示的な知識を示さない参加者ではなく、明示的な知識取得、少なくとも部分的には参加者にのみ表示されます。(c) 4 に 5 ブロックから変動の変化は参加者によって得られる明示的な知識の量に相関します。エラー バー: 平均値の標準誤差。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
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Discussion
このプロトコルでは、実験の設定と変更された SRT タスクの手順について説明します。変更された SRT タスクは、モーション キャプチャ技術の使用を要求する変更された SRT タスクが古典的な SRT タスクとその魅力的なシンプルさを共有します。古典的な SRT タスクのような足ステッピングに限らず SRT タスクの特定研究の質問のための多くのパラメーターを操ることができる: 間隔刺激間隔または応答刺激間隔27の長さ、シーケンスのタイプ構造28, とシーケンス知識29の意識。
古典的な SRT タスクに比べると、足ステップ タスクは、3 つの利点を示します。最初に、古典的な SRT タスクで必要に応じて座りながら 4 本の指を押すだけするのではなく、体全体の姿勢を維持しながら、足を移動足ステッピング SRT タスクが必要です。したがって、足ステップ タスクは指を押すより複雑なモーター制御を含み、従ってよりよい近似シーケンスされた日常生活で暗黙の運動系列学習 SRT のタスクのバリアントです。また、姿勢制御と認知過程30,31,32,33のインタラクティブな関係, を考慮してこの足ステッピング SRT タスクできます私たちを理解する方法姿勢コントロール、学習姿勢を統合することの難しさを持つ発達協調運動障害6,7、8、児などの人口の特に総運動系列とのやり取りコントロールおよび認知タスク。研究のこのライン総運動技能学習障害のある子供と大人のための最適な介入の開発の基礎として役立つで 。
第二に、通常モーター アクションを実行する複数段階、目標選定、運動計画や運動実行などが含まれます。古典的な SRT タスク必要なだけキーを押す指は応答のキーに常に、空間内の新しい位置に移動を必要としないため、タスクを強調運動実行9よりもむしろ目標選択と応答時間を使用するには測定シーケンス学習目標の選択と移動の実行の混合物であります。SRT の足ステップ タスクは、目的の選択および/または運動実行運動系列学習に大きく貢献するかどうかを検討する機会を提供します。たとえば、1 つ動き実行の特性、動作時間 (MT) を足ステッピング SRT タスクで調べこと。当社の代表的な結果は MT 暗黙のシーケンス学習への貢献度を示さない、ここを強調する価値がある 1 つの事実は古典的な SRT タスクと変更された足ステップ タスクの代表的なプロトコルの両方に対応する精密な目標が必要ありません。ターゲット。たとえば、足ステップ タスクの参加者を奨励が、必須ではありませんが、ターゲットに正確にヒットする (が正しい方向へと進んで必要)、彼らのホーミングの位置が少しずれることがあります彼らに。一方、指押し課題で参加者は常に対応するキーに指を配置は、その正確な目的は必要ではありません。ただし、正確な照準が必要なとき運動実行可能性があります重要な役割で再生シーケンス学習10、運動パフォーマンスの複数の段階を解剖の重要性を示唆している (すなわち、目的の選択、モーター計画、および動き。運動系列学習の基になるメカニズムを理解するための実行)。さらに、古典的な SRT タスク シーケンス学習の認知過程の時間発展の解明で、その能力に欠けています。対照的に、足ステッピング SRT のタスクは、他の SRT タスクを含む空間の動きのような (e.g。 腕の到達と視線の動き、)10,12、連続運動軌跡を確認することができます。学習情報研究 』11未来のシーケンスに隠しの認知プロセスを明らかにする運動のダイナミクスの測定をされる可能性があります。たとえば、刺激の出現する前に COM の動きを使用して、一貫性のある期待感は指押し SRT タスクでは実現されていない、場所を取ると、刺激を見る前に参加者を目指すターゲットを確認可能性があります我々。
SRT タスクの別の顕著な使用は、暗黙のシーケンス学習中に明示的なシーケンス知識の進歩的な開発を追求することです。SRT は、タスク1,34潜在学習としての呼ばれます。ただし、SRT タスクでは多くの場合学習シーケンスは、リコールおよび/または次の SRT タスク22シーケンスを認識する能力によって明らかにされた明示的なプロセスを伴います。これらのリコールおよび/または認識テストが SRT タスクの後行われる、ので、SRT タスク全体を通じて習得した明示的な知識の合計金額のみを測定します。シーケンスの明示的なメモリが出てくるし、学習を通じて徐々 に開発する方法を知ることは困難です。当社の代表的な結果表示足ステッピング SRT タスクが学習ブロック間で明示的なシーケンス知識の時間変化を調べることでそのユニークな能力を示すこと。たとえば、図 5 aは、参加者の半分がブロック 1 と 2 からシーケンスの明示的な知識を得るようになったし、3、4 のブロックのシーケンスの認識が高まってきましたを示しています。
要約すると、このプロトコルは足ステッピング運動を含む変更された SRT タスクを紹介します。この改造した古典的な SRT タスクは、日常生活の中で連続スキルの学習に不可欠な運動と姿勢の要求を追加します。さらに、足ステッピング SRT タスクで目標の選択と移動実行、特異的暗黙の運動系列学習に貢献するかもしれない 2 つのコンポーネントを分離できます。SRT の足ステップ タスクはまた運動系列学習に関する明示的および暗黙的なプロセスの並列操作を勉強する斬新な方法を提供します。
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Disclosures
著者が明らかに何もありません。
Acknowledgments
この研究のためのサポートは、越 Du にメリーランド州運動学大学院研究イニシアティブ基金の大学によって提供されました。
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Vicon motion capture system | Vicon | Vicon T-40, T-160, calibration wand | Alternative systems may be used |
| 50 mm reflective markers | Vicon | N/A | Numbers of markers may be varied |
| Labview software | National Instruments | N/A | Control visual stimuli. Use together with DAQ board. Alternative software may be used |
| DAQ board | National Instruments | BNC-2111; DAQCard-6024E | |
| MATLAB | MathWorks | N/A | Alternative software may be used |
| double sided hypo-allergenic adhesive tape | N/A | ||
| pre-wrapping tape | N/A |
References
- Nissen, M. J., Bullemer, P. Attentional requirements of learning: Evidence from performance measures. Cognit Psychol. 19 (1), 1-32 (1987).
- Willingham, D. B., Nissen, M. J., Bullemer, P. On the development of procedural knowledge. J Exp Psychol Learn Mem Cogn. 15 (6), 1047-1060 (1989).
- Du, Y., Valentini, N. C., Kim, M. J., Whitall, J., Clark, J. E. Children and adults both learn motor sequences quickly, but do so differently. Front Psychol. 8 (158), (2017).
- Du, Y. Learning processes underlying implicit motor sequence acquisition in children and adults. , University of Maryland. PhD thesis (2016).
- Du, Y., Clark, J. E. New insights into statistical learning and chunk learning in implicit sequence acquisition. Psychon Bull Rev. , 1-9 (2016).
- Gheysen, F., Van Waelvelde, H., Fias, W. Impaired visuo-motor sequence learning in Developmental Coordination Disorder. Res Dev Disabil. 32 (2), 749-756 (2011).
- Wilson, P. H., Maruff, P., Lum, J. Procedural learning in children with developmental coordination disorder. Hum Movement Sci. 22 (4-5), 515 (2003).
- Cermak, S. A., Larkin, D. Developmental coordination disorder. , Cengage Learning. (2002).
- Taylor, J. A., Ivry, R. B. Implicit and explicit processes in motor learning. Action science. , 63-87 (2013).
- Moisello, C., et al. The serial reaction time task revisited: a study on motor sequence learning with an arm-reaching task. Exp Brain Res. 194 (1), 143-155 (2009).
- Song, J. H., Nakayama, K. Hidden cognitive states revealed in choice reaching tasks. Trends Cogn Sci. 13 (8), 360-366 (2009).
- Marcus, D. J., Karatekin, C., Markiewicz, S. Oculomotor evidence of sequence learning on the serial reaction time task. Mem Cognition. 34 (2), 420-432 (2006).
- Shanks, D. R., Johnstone, T. Evaluating the relationship between explicit and implicit knowledge in a sequential reaction time task. J Exp Psychol Learn Mem Cogn. 25 (6), 1435-1451 (1999).
- Destrebecqz, A., Peigneux, P. Methods for studying unconscious learning. Prog Brain Res. 150, 69-80 (2005).
- Massion, J. Movement, posture and equilibrium: interaction and coordination. Prog Neurobiol. 38 (1), 35-56 (1992).
- MacKinnon, C. D., et al. Preparation of anticipatory postural adjustments prior to stepping. J Neurophysiol. 97 (6), 4368-4379 (2007).
- Cordo, P. J., Nashner, L. M. Properties of postural adjustments associated with rapid arm movements. J Neurophysiol. 47 (2), 287-382 (1982).
- Oxford Metrics. Vicon Motion System Nexus Documentation. , Available from: https://docs.vicon.com/display/Nexus25/Nexus+Documentation (2017).
- Oldfield, R. C. The assessment and analysis of handness: The edinburgh inventory. Neuropsychologia. 9, 97-113 (1971).
- Armstrong, T., Bull, F. Development of the world health organization global physical activity questionnaire (GPAQ). J Public Health. 14 (2), 66-70 (2006).
- Henderson, S. E., Sugden, D. A., Barnett, A. Movement Assessment Battery for Children - Second edition (Movement ABC-2). , Pearson Education, Inc. (2007).
- Destrebecqz, A., Cleeremans, A. Can sequence learning be implicit? New evidence with the process dissociation procedure. Psychon Bull Rev. 8 (2), 343-350 (2001).
- De Leva, P. Adjustments to Zatsiorsky-Seluyanov's segment inertia parameters. J Biomech. 29 (9), 1223-1230 (1996).
- Bair, W. -N., Kiemel, T., Jeka, J. J., Clark, J. E. Development of multisensory reweighting for posture control in children. Exp Brain Res. 183 (4), 435-446 (2007).
- Curran, T., Keele, S. W. Attentional and nonattentional forms of sequence learning. J Exp Psychol Learn Mem Cogn. 19 (1), 189-202 (1993).
- Du, Y., Prashad, S., Schoenbrun, I., Clark, J. E. Probabilistic motor sequence yields greater offline and less online learning than fixed sequence. Front Hum Neurosci. 10, (2016).
- Destrebecqz, A., Cleeremans, A. Attention and implicit learning. Jiménez, L. , John Benjamins Publishing Company. 181-213 (2003).
- Jimenez, L., Vazquez, G. A. Sequence learning under dual-task conditions: alternatives to a resource-based account. Psychol Res. 69 (5-6), 352-368 (2005).
- Curran, T. Effects of aging on implicit sequence learning: Accounting for sequence structure and explicit knowledge. Psychol Res. 60 (1-2), 24-41 (1997).
- Ramenzoni, V. C., Riley, M. A., Shockley, K., Chiu, C. Y. P. Postural responses to specific types of working memory tasks. Gait Posture. 25 (3), 368-373 (2007).
- Riley, M. A., Baker, A. A., Schmit, J. M., Weaver, E. Effects of visual and auditory short-term memory tasks on the spatiotemporal dynamics and variability of postural sway. J Mot Behav. 37 (4), 311-324 (2005).
- Stins, J. F., Michielsen, M. E., Roerdink, M., Beek, P. J. Sway regularity reflects attentional involvement in postural control: Effects of expertise, vision and cognition. Gait Posture. 30 (1), 106-109 (2009).
- Nougier, V., Vuillerme, N., Teasdale, N. Effects of a reaction time task on postural control in humans. Neurosci. Lett. 291 (2), 77-80 (2000).
- Robertson, E. M. The serial reaction time task: Implicit motor skill learning? J Neurosci. 27 (38), 10073-10075 (2007).
