Summary
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
Abstract
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.
Introduction
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.
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Protocol
프로토콜은 메릴랜드 대학, 컬리지 파크에서 기관 검토 위원회에 의해 승인 지침에 따라 수행 되었다.
1. 실험 설정
- 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. - 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).
- 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.
- 23' 모니터 2 m 홈 위치 앞에 위치. 6 시각적 자극 공간 바닥에 그 6 단계별 목표와 일치 합니다.
- 노트북에 설치 하는 컴퓨터 프로그램을 사용 하 여 시각적 자극의 모양 순서를 제어 합니다.
- 노트북 데이터 출력 및 수집 장치를 사용 하 여 모션 캡처 시스템을 동기화 합니다.
- 모션 캡처 카메라를 켜고 그들을 목표로 하는 각 카메라 스테핑 역 주변 볼륨을 볼 수 있습니다.
- 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.
- Using 지침 및 모션 캡처 시스템와 함께 제공 된 장비, 반사 마커18에서 3 차원 데이터의 정확한 컬렉션을 보장 하기 위해 모션 캡처 시스템 보정.
- 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.
- 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.
- 연구의 목적에 따라 설정 하는 마커를 디자인 합니다.
참고: 한 예는 그림 1b 38 마커 설정 사용 됩니다에 표시 됩니다. - 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.
2. 참가자 준비
- 적절 한 복장을 착용 하는 참가자 통보 (예., 반바지와 티셔츠) 실험실을 방문 하기 전에.
- 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. . - 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.
- 참가자의 몸에서 그 38 마커 이외의 모든 원치 않는 반사를 취소 (1.8 단계 참조).
- T-포즈에서 홈 위치에 조용히 서 서 참가자를 지시 합니다. 10 모든 마커를 잡으려고 모션 캡처 시스템 실행 s (즉., 시험 교정).
3. 발 스텝 SRT 작업 절차
- 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. - 홈 위치에 서 서 참가자의 편안 하 게 바닥에 모든 6 개의 목표에 단계 수 있도록 홈 위치의 거리를 조정 하는 참가자를 지시 합니다.
- 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.
- 참가자에 게 작업 지침을 제공 합니다.
- 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.
- 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. - 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.
- 카메라는 엉덩이 마커를 볼 수 있도록 작업을 수행할 때 그들의 측면 및 벤 트에 의해 그들의 팔꿈치를 90도 각도로 유지 하는 참가자를 지시 합니다.
- 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. - 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.- 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. - 각 학습 블록 전에 지시 참가자 자극에 응답으로 신속 하 고 정확 하 게 그들이 할 수 있는.
- 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.
- 모든 학습 블록 완료 되 면 물어 널리 이루어져 posttest를 완료 하는 참가자 사용 리콜 및 인식 테스트에 설명 된 문학13,,1422.
4. 데이터 처리 및 통계 분석
- 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.
- 각 데이터 재판을 모든 38 표식에 대 한 3 개의 좌표를 포함 하는 ASCII 파일로 내보냅니다.
- 파생 변수 (즉,., 반응 시간 (RT), 운동 시간 (MT), 응답 시간 및 COM의 궤적)에서 ASCII 파일 아래의 단계를 수행:
- 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. - 응답 시간, RT, 그리고 산 아래 설명에 따라 파생:
- 발뒤꿈치, 큰 발가락과 5번째 중반에 마커를 사용 하 여 데이터 분석 소프트웨어의 발 움직임의 궤적의 특성.
- (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.
- 각 단계 전후 각 마커의 높이의 기준선을 표시 합니다.
- 마커는 최대 높이의 10%에 도달 하면 첫 번째 샘플으로 각 마커의 운동 개시를 식별 합니다.
- 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.
- 사용된 마커 발병으로 같은 높이에 떨어질 때 시간 지점으로 스텝의 끝점을 식별 합니다.
- 100 단계가 될 때까지 지속적으로 데이터 분석 프로그램을 실행 합니다.
- 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.
- .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.
- 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.
- ASCII 데이터 파일 데이터 분석 소프트웨어에 입력. 10 Hz의 컷오프 주파수는 8 차 버터워스 필터를 사용 하 여 데이터3필터링.
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Representative Results
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. 응답 시간 여기 발 스텝 SRT 작업에 보여 동일한 패턴 및 이전 클래식 손가락 눌러 SRT 작업2,,2526 에서 관찰 된 응답 시간 비교 크기 . 특히, 블록 5 블록 4에에서 배운된 순서와 비교 소설 시퀀스에 응답 시간이 훨씬 느립니다 (차이 = 83.4 ms ± 13.19, 평균 ± 표준 오차. p < 0.001), 나타내는 시퀀스1,2의 학습. 비록 손가락 누르고 발 스텝 작업 시퀀스 학습은 직접 비교 되는, 비슷한 크기와 응답 시간에서 패턴 제안에서 암시적 모터 시퀀스 학습 자세 제어의 존재 인해 달라질 수 있습니다. 일반적으로 개발된 성인에 요구 사항입니다.
그림 2b 는 응답 시간의 두 가지 구성 요소를 보여 줍니다: RT와 산 의미 RT 응답 시간으로 같은 패턴을 전시. 특히, RT 블록 5에에서는 블록 4 보다 느린 (차이 = 93.19 ms ± 12.69; p < 0.001). 응답 시간 및 RT, 몬태나는 달리 블록 4와 5 사이 비교 (차이 =-7.73 ms ± 3.88; p = 0.072). 같은 RT와 MT 결과 우리의 다른 연구3,5에 보고 되었습니다. 이 결과 함께 학습 순서는 MT, 운동 자체를 특징 보다는 RT, 인지 처리, 프록시에 의해 반영 될 가능성이 가장 높은 것이 좋습니다.
그림 3 과 그림 4 는 COM 자극 표시 되기 전에 100 밀리초를 이동 하는 방향으로의 예를 묘사. 각 자극에 대 한 COM의 방향을 매우 시작 부분에 일치 하지 않습니다 (즉., 블록 1), 이러한 겉보기에 임의의 운동 방향 블록 한 참가자 (그림 3)에 걸쳐 변경 되지 않습니다. 그러나 다른 참가자 (그림 4),, 이러한 임의 운동 방향 블록에 걸쳐 진행 학습으로 더 일관 될. 그림 5a 블록에 걸쳐 운동 방향 변화에 중요 한 변화를 보여준다 (F(5,55) = 3.07, p < 0.05). 특히, 가변성 블록 4 ~ 5에서에서 증가 (p < 0.05), COM 운동 방향 모터 시퀀스 SRT 작업에 학습의 분명 로그인 것을 나타내는.
더 중요 한 것은, 예상 질량 중심 운동 암시적 모터 시퀀스 학습에서 명시적 과정 반영 가능성이 높습니다. 블록 4-5에서에서 증가 된 가변성 참가자에만 시연 했다 (n = 6, p < 0.05) 누가 지식을 축적 하 고, 적어도 부분적으로 명시적 시퀀스, 하지만 참가자 (n = 6, p = 0.98) 누가 명시적 표시 되지 않았다 지식; 그림 5b 는이 시퀀스 지식을 강조 한다. 또한, 블록 4 ~ 5에서에서 다양성에 변화 크게 명시적 지식 참가자 (그림 5c) 인수 금액에 상관 된다.
그림 1: 실험 설정. (a) 8 카메라는 적절 하 게 배치 그래서 모든 마커에서 명확한 데이터를 수집할 수 있습니다. 바닥에 6 개의 스테핑 대상 모니터에 표시 된 6 시각적 자극에 해당 합니다. (b) 각 0.5 cm 직경의 38 구형 반사 마커 중요 한 뼈 랜드마크에서 피부에 붙어 있다. 이러한 뼈 있는 꼭지점, 7번째 자 궁 경부 척추, sternal 노치, acromions, 팔꿈치 (옆, 중간), 상 완, 손목 (요 골과 ulnar), 3rd 주먹, 전방 우량한 장 골 등뼈 (ASIS), 후부 우수한 장 골 포함 등뼈 (PSIS), 2 개의 PSISs, 무릎 (옆, 중간), tibias, 발목 (옆, 중간), calcaneus, 큰 발가락과 5번째 중반 사이 센터. 보라색 마커: 마커 전면 보기;에서 볼 수 레드 마커: 마커 뒷면; 화이트 마커: 마커 정적 재판 후 제거. (c) 38 표시의 설정에 따라 골격 템플릿. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
그림 2: RT와 산 응답 시간의 분해 (a)는 평균 응답 번 블록에 걸쳐. 회색 영역 블록을 자극의 모양을 비 발한 순서에 따라 어디 5 나타냅니다. 시퀀스 학습 밝혀 블록 4 보다 블록 5에에서는 느린 응답 시간 발생 합니다. (b) 실시간으로 응답 시간의 구성 요소 응답 시간으로 같은 패턴을 전시, MT에서 변경 되지 않습니다 동안 차단 블록 5 4. 오차 막대: 의미의 표준 오차. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
그림 3: 명시적 시퀀스 지식 없이 한 참가자는 COM 운동 방향. 각 자극에 대 한 COM 이동 방향 표시 됩니다 (자극 1-6, 참조 그림 1a) 블록에 걸쳐. COM 점선된 원에 어떤 위치를 원점에서 이동 수 이동 수 나타내는 모든 방향 COM. 빈 원 관찰된 방향을 나타냅니다. 단단한 화살표 의미 방향을 나타냅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
그림 4: 명시적 시퀀스 지식 가진 한 참가자는 COM 운동 방향. COM 운동 방향 각 자극 (자극 1-6, 그림 1a참조)에 대 한 블록에 걸쳐 표시 됩니다. COM은 COM을 따라 움직일 수 있는 모든 방향으로 나타내는 점선된 원에 어떤 위치를 원점에서 이동 수 있습니다. 빈 원 관찰된 방향을 나타냅니다. 단단한 화살표 의미 방향을 나타냅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
그림 5: COM 운동 방향 및 명시적 및 암시적 시퀀스 학습에 관련 된 프로세스와의 관계에서 가변성. 운동 방향 각 빈 원과 뜻 화살표를 그림 3 에 가리키는 지점 사이 아크의 길이 의해 계량 및 그림 4. 이 기원과 각 빈 동그라미를 연결 하는 선 하 평균 운동 방향에서 각도 (도)에 해당 합니다. 가변성은 각도 걸쳐 표준 편차로 계산 됩니다. (a) 블록에 걸쳐 의미 변화: 회색 지역 블록 5, 자극의 모양을 비 발한 순서에 따라 어디를 나타냅니다. 가변성 블록 4 ~ 5에서에서 증가 했다. (b) COM 운동 방향 변화에 그런 변화에에서 표시 됩니다만 획득, 적어도 부분적으로, 누가 참가자 명시적 지식 시퀀스, 하지만 참가자 시퀀스의 명시적 지식을 표시 되지 않습니다. (c) 블록 4 ~ 5에서에서 다양성에 변화 크게 명시적 지식 참가자에 의해 인수 금액에 상관 된다. 오차 막대: 의미의 표준 오차. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
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Discussion
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 제어의 복잡성을 포함 하 고 따라서 더 나은 매일 시퀀스 활동에 암시적 모터 시퀀스 학습에 근접의 변종 이다. 또한, 자세 제어와 인지 과정30,31,,3233는 대화형 관계를 고려 하면이 발 스텝 SRT 작업 또한 허용 이해 하 어떻게 자세 제어 학습, 어린이 발달 조정 장애6,7,8, 자세 통합에 어려움 등 인구에서 특히 심한 모터 시퀀스와 상호 작용 제어 및 인지 작업입니다. 연구의이 라인을 어린이 총 모터 기술 학습 장애를 가진 성인을 위한 최적의 개입의 개발 기반으로 제공 합니다.
둘째, 일반적으로 모터 작업 수행 목표 선택, 모터 계획, 그리고 운동의 실행을 포함 하 여 여러 단계를 포함 한다. 이후 고전 SRT 작업만 키를 누르면 공간에서 새 위치로 이동 하는 손가락은 항상 응답 키에 포함 되지 않습니다이 필요 합니다, 작업 강조 운동 실행9, 보다는 오히려 목표 선택, 그리고 응답 시간을 사용 측정 순서 학습 목표 선택 및 운동 실행의 혼합물 이다. 발 스텝 SRT 작업 목표 선택 및 운동 실행 모터 시퀀스 학습에 크게 기여 하는 여부를 확인할 수 있는 기회를 제공 합니다. 예를 들어 한 운동 실행의 특성, 운동 시간 (MT), 발 스텝 SRT 작업에 시험 될 수 있는. 우리의 대표적인 결과 암시적 시퀀스 학습 MT의 아무 기여를 보여, 비록 한 여기 강조할 사실은 고전적인 SRT 작업 및 수정된 발 스텝 작업의 대표적인 프로토콜 응답에 정확한 목표를 필요 하지 않습니다. 대상입니다. 예를 들어 발 강화 작업에 참가자는 격려 하 고, 엄격 하 게, 정확 하 게 목표물을 공격 하는 데 필요한 (하지만 오른쪽 방향으로 강화 하는 것이 필요)로 그들은 그들의 귀환 위치를 약간 변경 될 수도 있습니다. 반면, 손가락 눌러 작업에 참가자는 항상 해당 키에 그들의 손가락을 배치 그래서 그 정확한 목표 필요 하지 않습니다. 그러나, 정확한 목표로 하는 것이 필요한 경우 운동 실행 역할을 할 수 중요 한 학습10, 모터 성능의 여러 단계를 해 부의 중요성을 제안 하는 순서 대로 (즉,., 목표 선택, 모터 계획, 그리고 운동 실행) 추가 모터 시퀀스 학습의 근본적인 메커니즘을 이해 하. 또한, 고전적인 SRT 작업 시퀀스 학습에서 인지 과정의 시간적 진화를 elucidating에 그것의 능력 부족. 반면, 발 스텝 SRT 작업, 같은 다른 SRT 작업 관련 된 공간 움직임 (예. 도달 팔, 눈 운동)10,12, 지속적인 운동 궤적 검사를 수 있습니다. 운동의 일시적인 역동성에 측정 학습 연구11미래 순서로 숨겨진된 인지 과정을 사용할 수 있습니다. 예를 들어 자극 외관 전에 COM 움직임을 사용 하 여, 우리 자극을 보고 하기 전에 뿐만 아니라 일관 된 잡히기 자리, 손가락 눌러 SRT 작업에 적합 되지 않습니다 때 참가자를 목표로 하는 대상을 확인할 수 있습니다.
SRT 작업의 또 다른 저명한 사용 암시적 시퀀스 학습 하는 동안 명시적 시퀀스 지식의 진보적인 발전을 추구 하는 것입니다. SRT 작업1,34암시적 학습으로 일반적으로 불린다. 그러나, 시퀀스 SRT 작업에 자주 학습 기억 및 SRT 작업22다음 시퀀스를 인식 하는 능력에 의해 공개 명시적 과정을 포함 한다. 이 리콜 및 인식 테스트는 일반적으로 SRT 작업 후 수행 하 고, 이후 전체 SRT 작업에 걸쳐 인수 명시적 지식의 총 금액만을 측정 합니다. 시퀀스의 명시적 메모리 나온다 언제 그리고 어떻게 점진적으로 학습을 통해 개발이 어렵다. 우리의 대표적인 결과 보여 발 스텝 SRT 작업 명시적 시퀀스 지식의 시간적 진화 학습 블록에 걸쳐 검사에 그것의 독특한 능력을 선물 한다. 예를 들어 그림 5a 보여줍니다 참가자의 절반 블록 1과 2에서에서 명시적 시퀀스 지식을 시작 하 고 3, 4 블록에 순서의 더 인식 되었다.
요약 하자면,이 프로토콜 발 스텝 움직임을 포함 하는 수정 된 SRT 작업을 소개 합니다. 고전적인 SRT 작업의 수정 된 변종이 일상 생활에서 순차적 기술을 학습에 불가결 하지 않은 모터와 postural 요구를 추가 합니다. 또한, 발 스텝 SRT 작업 목표 선택 및 운동 실행, 차동 암시적 모터 시퀀스 학습에 기여할 수 있는 두 가지 구성 요소 분리가 있습니다. 발 스텝 SRT 작업은 또한 모터 시퀀스 학습에 관련 된 명시적 및 암시적 프로세스의 병렬 운전을 공부 하는 새로운 방법을 제공 합니다.
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Disclosures
저자는 공개 없다.
Acknowledgments
이 연구에 대 한 지원은 Yue 뒤에 메릴랜드 Kinesiology 대학원 연구 이니셔티브 기금의 대학에 의해 제공 되었다.
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
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