Summary
这里介绍的方法使用相关单词列表诱导虚假记忆, 并评估图像指令对召回和识别这些虚假记忆的影响。该协议详细介绍了 deese roediger mcdermott (drm) 范式的修改版本。
Abstract
关联的单词列表过程可以通过诱导联想处理以可预测的方式产生错误的记忆, 从而使监测记忆的准确性变得更加困难。这里介绍的方法的目的是使用语义或语音相关的单词列表来诱导错误记忆, 并评估图像指令对召回和识别这些虚假记忆的影响。为此, 我们使用了 deese roediger mcdermott (drm) 范式的修改版本。我们调整了以前 drm 研究中的单词列表以适应图像过程, 并创建了一个自动演示文稿, 以便在课堂设置中显示单词列表。然后我们招募本科课程, 并指示一些班级在列表单词呈现时创建他们的心理图像, 同时指示其他班级简单地记住单词。自动演示文稿向参与者提供了单词列表, 一次一个单词, 在语音和语义上相关的列表之间交替使用。参与者使用纸笔召回包立即召回列表项目, 完成干扰活动, 并进行随后的最终识别测试。与会者往往立即回顾并随后认出了与清单项目有关但实际上没有提出的词语;这些被称为关键诱饵, 并表明一个错误的记忆。这里详细介绍的协议描述了一个四步过程--列表演示、即时召回、干扰阶段和最终识别--它可以评估 drm 范式中的列表类型和图像指令对内存的影响。列表演示文稿的自动化性质提供了系统地改变感兴趣的变量的能力, 而数据收集的纸笔方法为在课堂环境中收集数据提供了一种易于获取的方法。该协议还提供了将过程修改为更传统的 drm 范式的选项, 无需图像和/或列表类型操作。该协议的使用可以提供与课堂学习和认知科学原则有关的结果。
Introduction
记忆是可塑性和容易犯错的, 现在人们意识到自己的记忆系统的局限性。但内存错误是如何产生的呢？哪些机制负责内存检索中的错误？我们修改了一个广泛使用和高度引用的基于实验室的程序, 称为 deese roediger mcdermott 范例 (drm)1, 2, 以研究不同变量对记忆错误的影响。在传统的 drm 过程中, 参与者被要求学习语义上相关的单词列表 (例如,桌子、沙发、书桌、灯、枕头、凳子、长凳、摇椅)。当后来被要求回忆和/或识别名单中的单词时, 参与者往往报告说, 他们看到的单词在语义上与名单有关, 但没有实际研究 (例如, 椅子)。这些单词的错误记忆, 称为关键诱饵, 在标准程序2,3 中可能会发生 55%-80% 的时间。
激活监控框架经常被认为是 drm 范式产生的内存错误的理论基础。具体而言, drm 错误记忆归因于激活的双重过程 (即目前在工作记忆中活动的信息片段倾向于 "传播" 和激活其他相关信息片段) 和监测(即, 评估被记住的东西的准确性和/或来源)5,6。研究语义相关 drm 列表的过程会导致激活从列表词传播到临界诱饵, 从而激活工作记忆中的临界诱饵。结果是错误的内存, 在以后的任务中可能无法准确监视。
drm 范式所固有的三相测试程序允许认知心理学家在编码 (列表项的研究)、保留 (在完成干扰任务的同时存储列表项的过程中操纵一些变量。中断工作内存), 或检索 (内存测试), 以更好地了解导致内存错误的特定进程。我们的过程扩展了传统 drm 过程的使用范围, 以直接比较编码过程中不同类型内容的内存错误率 (例如, 语义相关与语音相关)9, 测试过程中的测试类型检索 (例如, 召回任务与识别任务)10 , 也许最值得注意的是, 在列表研究11、12、13、14期间的图像编码过程。
我们开发这一协议的主要目的是更好地了解图像对召回和识别可能产生的影响, 特别是在编码过程中创建列表词的心理图像的效果 (例如, 想象这些图像) 是否会根据声音 (即语音) 或意义 (即语义上) 的不同, 列表词是否与关键诱饵有关。例如, 对于语音列表日志、猪、码头、沼泽、雾、娃娃、青蛙、慢跑和点, 关键诱饵是狗。对于语义列表杯, 茶托, 茶, 过山车,盖子, 咖啡, 稻草, 和汤, 关键的诱饵是杯子。我们感兴趣的是, 对列表词的成像是否会对这些列表的关联处理产生不同的影响。虽然传统的 drm 单词列表包含12-15 语义上相关的列表单词2, 但我们的过程采用了8项单词列表。这些列表是从以前开发的16个项目列表中修改的, 目的是研究语音和语义词关联对虚假记忆的收敛效应9。为了调整典型的 drm 过程以包括图像指令, 我们缩短了单词列表, 从每个列表中选择了最容易创建心理图像的8个单词。这就可以消除那些难以想象的不那么具体的词 (例如双关语、最坏的词)。此外, 我们还修改了以前研究15中使用的基于计算机的单词列表演示文稿, 以规范材料的表示, 并开发了纸/铅笔召回和识别措施, 以更适合课堂环境。
我们的研究结果并不表明列表关联类型和图像过程之间的交互, 但它们确实显示了图像和列表类型 14的重大主要影响。我们之所以继续进行这一调查, 是因为关于想象力膨胀效应的有力文献表明, 在过去的童年事件中, 人们的信念和记忆感得到了增强, 而这些事件被反复想象为16、17、18.然而, 最近的研究人员认为, 也许并不是所有的图像都是平等创造的, 图像指令的性质调解了对虚假记忆率的影响19。评估想象力膨胀效应的工作的一个可能限制是程序本身所固有的。也就是说, 参与者被要求提供他们对经历儿童时期某些事件的信心或信念的利克特比例评级, 并在对这些事件进行想象后, 第二次提供评级来评估这些事件的变化 (特别是增加)。这些收视率。此过程的一个可能问题是对参与者必须在图像阶段之前和之后使用置信度识别的经验的真实性缺乏控制。在一些研究中, 研究人员咨询家庭成员以获取佐证20;然而, 大多数研究想象力膨胀完全依赖于参与者的话。
drm 程序比其他记忆范式提供了方法上的优势, 包括想象膨胀程序, 因为研究人员通过列表的设计保持对工作记忆中激活的内容的控制。具体而言, 研究人员根据列表项与关键诱饵的关联强度选择列表项, 并可以很容易地测量参与者何时出现目标记忆错误 (例如, 椅子不在研究列表中, 但在测试时被召回)。此内容控制提供了对驱动联想记忆错误的过程的洞察, 使研究人员有机会探索导致错误记忆错误的其他潜在的重要因素, 如列表期间的视觉图像构建编码21 , 甚至详细说明列表项, 以生成复杂的事件叙述11。
该协议采用了材料的演示管理和数据收集的纸张和铅笔格式, 使研究人员能够在大群 (如教室) 中收集参与者数据, 同时系统地改变变量。该协议提供的可访问性和实验控制提供了一个机会, 通过课堂演示向学生传授有关内存进程的信息, 同时可靠地收集数据。与基于实验室的 drm 程序相比, 这种环境使结果更适用于课堂学习, 从而为认知科学和教育心理学提供信息。此外, 此协议还提供可用于删除使用影像指令或不同列表类型的可选修改, 从而提供一种构造套件类型方法, 允许更个性化地使用。
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Protocol
这里所述的所有方法都得到了佐治亚州立大学机构审查委员会的批准。
1. 材料制备
- 使用补充材料中附加的单词列表, 创建四个单独的演示文稿: 图像 a、图像 b、非图像 a 和非图像 b. 确保所有四个演示文稿都没有模板或设计, 具有白色背景和黑色字体。两个列表订单, a 和 b, 用于平衡列表顺序或疲劳的任何影响。这两个影像版本用于评估影像指令对内存的影响。
- 以标题为 "说明" 的内容幻灯片开始每个演示文稿。在说明幻灯片正文中, 根据演示文稿是被指定为 "图像" 还是 "非影像", 以 24 + 点字体包括下面列出的相关说明。
- 包括图像 a 和图像 b 演示文稿的这些说明: "我将在投影仪上显示列表中的单词, 一次一个。当每个词都被呈现时, 请在你的脑海里创造一个这个词的心理形象。在显示列表时, 请不要在数据包上打标记。当每个列表完成后, 投影仪将显示 "recall", 您将在提供的数据包中记下列表中的单词。尝试使用您创建的图像来帮助您回忆单词。在你写下所有你能记住的单词后, 请总体上说明你为该列表创建心理图像是多么容易。您将有45秒的时间来回忆列表并对创建图像的易用性进行评分, 然后我们将进入下一个列表。当我们这样做的时候, 请翻到数据包中的下一页。重要的是, 一旦我们继续前进, 你不要重新审视任何旧的清单。总共有11个名单, 第一个是练习清单。在显示了所有列表后, 系统将要求您完成单词搜索任务。
- 对于非图像 a 和非图像 b 演示文稿包括这些说明: "我将在投影仪上显示列表中的单词, 一次一个。注意投影仪上的单词。请不要在你的包裹上做标记, 因为这些话正在出现。当每个列表完成后, 投影仪将显示 "recall", 您将在提供的数据包中记下列表中的单词。你将有45秒的时间从列表中尽可能多地回忆单词, 然后我们将进入下一个列表。当我们这样做的时候, 请翻到数据包中的下一页。重要的是, 一旦我们继续前进, 你不要重新审视任何旧的清单。总共有11个名单, 第一个是练习清单。在显示了所有列表后, 系统将要求您完成单词搜索任务。
- 在说明幻灯片之后, 创建定时幻灯片以显示列表并提示撤回。所有文本都是中心对齐的。列表单词是72点字体, 所有的教学提示都是44磅字体。
- 创建幻灯片 2, 并在幻灯片上以44点字体垂直和水平居中的文本 "准备练习列表"。
- 在幻灯片3-10 上, 按顺序显示练习列表单词, 每张幻灯片有一个单词, 水平和垂直居中, 以小写字体显示。通过在菜单中的 "过渡" 下选择在00:00:00 后前进幻灯片, 将幻灯片持续时间指定为5秒。
- 在第11张中, 指示练习列表的末尾和召回的开始。在黑色字体中包括 "练习结束列表", 其下方以红色字体显示 "recall" 双间距。将幻灯片持续时间指定为45秒。
- 练习列表召回幻灯片后, 创建幻灯片以相同的方式显示测试列表。
注: 每个列表的过程有10张幻灯片。第一张幻灯片指示 "准备列表 x"。下面的8张幻灯片按顺序包括列表词, 每张幻灯片上都有5秒的持续时间。在列表单词幻灯片之后, 指定持续时间为45秒的召回幻灯片以黑色字体表示 "列表 x 结束", 其下方以红色字体显示 "recall"。调整 "列表 x 的结尾" 文本中的 "x", 以指示该特定演示文稿中列表的顺序, 而不是附录中列出的列表的顺序。例如, 演示文稿中出现的第三个列表将改为 "列表3结束"。 - 确保幻灯片中列表的顺序因特定演示文稿而异。根据补充材料所附单词列表中的编号名称, 图像 a 和非图像 a 演示文稿按升序排列列表: 练习, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10。图像 b 和非图像 b 演示文稿按降序列出名单: 练习、10、9、8、7、6、5、4、3、2、1。
- 在最后一个列表的召回幻灯片之后, 确保幻灯片112包含以下文本 "单词列表的结尾。转到数据包中的下一页, 请在接下来的7分钟内完成附加的单词搜索工作。将幻灯片持续时间指定为7分钟。
- 创建幻灯片113以包括 "单词搜索结束"。最后一项活动 "。此幻灯片没有指定的持续时间。创建最后一张幻灯片, 114, 其中包括一个感谢。
- 以标题为 "说明" 的内容幻灯片开始每个演示文稿。在说明幻灯片正文中, 根据演示文稿是被指定为 "图像" 还是 "非影像", 以 24 + 点字体包括下面列出的相关说明。
- 在文字处理机中创建两个不同版本的召回数据包 (图像和非图像)。这两个版本的第1页提示参与者写下他们的姓名、性别、年龄、主要或任何其他感兴趣的人口变量。两个版本的第13页包括一个尺寸为 20 x 20个字母或更大的单词搜索。确保单词搜索中没有出现列表或练习词。
- 确保召回数据包中的第2-12 页包含重复的召回活动页, 这些页面因版本而异。
- 确保影像版本的召回活动页面在页面顶部包含以下说明: "说明: 在您的脑海中创建每个项目的图像。使用您创建的图像来帮助您回忆单词。在下面, 活动页面包括 "回忆:", 下面的页面至少有一个留空。在页面底部, 包括以下提示: "总体而言, 这些图像是多么容易想到这个列表？圈一 "。在易用性图像提示下, 包括以下选项供参与者环绕: "0-不容易, 1-有些容易, 2-很容易"。
- 确保非影像版本的召回活动页面在页面顶部包含以下说明: "说明: 请回忆并记下当前列表中的所有单词。下面的页面指示 "回忆:", 没有其他提示。
- 从补充材料中获得最终的识别测试, 并且不要将其附加到召回数据包中。这是一个单独分发的单独页面。最终的识别测试共包括80个项目。
- 在这80个项目中, 使用研究开始时演示幻灯片上显示的列表中的30个项目。为识别记忆测试选择的30个显示项目是所呈现的10个列表中的每个列表中的第1、第3和第7个单词 (15个语义项目和15个语音项)。
- 在测试中包括与10个列表 (5个语义和5个语音) 相关的10个关键诱饵中的每一个。
- 对于另外40个项目, 请使用未呈现给参与者的 drm 列表, 包括10个未呈现的列表 (15个语义项和15个语音项) 中的每个项目中的第1、第3和第7项, 以及相关的关键诱饵 (5个语义项和5个语义项目和5个语义项目)音系学), 每个未提交的列表。未提出的清单与补充材料中提出的清单一起列出。
- 排列识别记忆测试中的项目, 以便在任何关键诱饵之前, 每个列表中的一个项目和10个未显示的列表中的每个项目。列表项在内存测试中不会按主题阻止。
- 确保关于承认测试的指示促使参与者书面表明 "是" 或 "否", 说明每个项目是否出现在所提供的任何清单中。
2. 招聘
- 招聘至少四个面对面的部分相同或非常相似的本科课程。如果可能的话, 请参加那些没有了解虚假记忆范式的非心理学课程或入门课程。
- 包括所有在招聘班级注册并具有正常或纠正视力的学生参加。
- 将每个类部分分配给4种演示文稿类型中的1种, 尽可能均匀地分布分配给每个演示文稿类型的类的数量, 并确定跨影像和非图像演示文稿类型的均匀分布的优先级。
3. 对《议定书》的任择修改
- 如果图像指令的效果不令人感兴趣, 请按如下方式修改协议, 以便只包括一组指令、一种类型的召回数据包和较短的幻灯片持续时间。
- 使用补充材料中附加的单词列表, 创建2个单独的演示文稿, a 和 b 版本, 按照 a 版本中的练习列表 (练习, 1, 2, 3, 4...) 按升序呈现10个研究清单, 并将清单显示在按 b 版本演示文稿中的练习列表进行降序 (练习, 10、9、8、7...)。
- 在两个演示文稿版本的第一张幻灯片上包括协议项1.1.1.2 中的非影像指令。
- 将1.1.2.2 中描述的定时列表演示文稿幻灯片修改为 2秒, 而不是5秒。换句话说, 设计演示文稿, 以便每个单词都呈现给参与者2秒。不要修改任何其他类型的定时幻灯片, 如召回幻灯片 (45秒) 或单词搜索端 (7分钟)。
- 创建1个版本的召回数据包 (即非影像版本), 其中包括协议项1.2.3 中的传统非影像指令。
- 尽可能均匀地将已招募的类分配给2个演示文稿类型。
- 如果列表类型 (语义与音系学) 的效果不重要, 请按如下方式修改协议, 使其只包括较长的传统语义 drm 列表:
- 除练习清单外, 不要使用补充材料中包含的单词列表。相反, 选择20未修改的 drm 列表中包含在原始的 roediger & amp; 麦克德莫特研究2中。这些单词列表是15个项目长, 所有语义上相关。为选定的列表编号1-20。在演示文稿中使用列表1-10 作为研究列表, 并将11-20 列为识别测试的填充列表。
- 修改演示文稿以容纳15个项目列表, 而不是8个项目列表。在指令幻灯片和练习列表之后, 每个测试列表的过程为17张幻灯片。对于每个列表, 第一张幻灯片表示 "准备列表 x", 以下15张幻灯片一次显示一个列表单词, 列表的最后一张幻灯片表示列表的结尾和撤回的开始。
- 修改1.3 中描述的识别测试设计, 包括10个研究列表和10个填充物列表中的第1、第8和第10字及其关键诱饵。
4. 程序
- 在定期安排的课程开始时, 请指导员离开房间, 拉起分配给该班级的演示文稿。
- 介绍自己作为研究人员, 并分发知情同意表给学生。允许学生自己阅读知情同意文件。提示他们填写知情同意书, 并就文件或参与提出任何问题。
- 将适当的召回数据包分发给参与者。如果使用影像条件, 请确保分配给两个影像演示文稿之一的类接收影像召回数据包。尚未分发识别测试。
- 指示参与者使用人口统计信息填写召回包的初始页面。然后朗读演示文稿中的说明, 并显示幻灯片。
- 指示参与者翻转到练习列表数据包中的下一页, 移动到演示文稿幻灯片 3 (即"准备练习列表"), 然后朗读提示。阅读提示后, 移动到幻灯片 4, 并允许演示文稿在定时练习列表幻灯片中进行。
- 当练习列表召回幻灯片过期并自动移动到下一个列表提示幻灯片 (即"准备列表 1") 时, 提示参与者询问他们对该过程的任何问题。回答任何问题, 并指示参与者转到列表1的数据包中的下一页 (第3页)。
- 一旦所有参与者都翻到了他们小册子中的下一页, 请朗读清单1提示幻灯片 (即"准备列表 1"), 并进入定时列表1单词列表并回忆幻灯片。
- 继续对其余9个列表执行此过程, 提示参与者在每次召回幻灯片过期后翻转到其小册子中的下一页, 朗读 "准备列表 x" 幻灯片, 然后提示定时列表幻灯片。
- 在召回列表10后, 当演示文稿提示参与者转到其数据包中的下一页并进行7分钟的单词搜索时, 则进行监督。
- 当演示文稿自动进入最后一张幻灯片 (即"最后一节活动") 时, 收集参与者的召回数据包并分发最终的识别测试。
- 指示参与者按照自己的节奏完成最终的识别测试, 并尽最大努力不将任何项目留空。一旦所有参与者都完成了测试, 收集识别测试和口头陈述参与者 (见补充材料的汇报声明)。
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Representative Results
drm 程序对虚假记忆的影响: 无图像的标准 drm 指令
为了说明标准 drm 程序诱导错误记忆的能力, 我们分析了在回忆和识别过程中误记非列表单词的比率。表1报告了在召回和识别过程中发生的不同类型的假记忆的比例。在立即召回期间, 参与者回忆了20% 的名单上没有出现的单词, 这表明协议导致了对未出现的单词的激活, 然后立即被记住, 每5个名单中就有1个被看到。在这些虚假召回中, 13% 是对关键诱饵的召回, 8% 是对其他非清单词的召回, 我们称之为非关键诱饵。对召回关键诱饵的名单比例和召回非关键诱饵的名单比例进行的反复措施分析表明, 参与者召回关键诱饵的比率大大高于非临界诱饵, f(1, 48) = 9.24, p =. 004。虽然这一发现表明, drm 协议成功地收敛并激活了比其他词更重要的诱饵, 但它并没有达到更长的 drm 列表通常所做的程度。例如, 协议修改3.2 中描述的较长的15项列表可以在55% 的时间内导致对关键诱饵的召回 2。
为了衡量 drm 程序对最后识别测试中关键诱饵识别的影响, 我们将记住的临界诱饵的比例 ("是" 识别数) 与非临界诱饵的比例进行了比较记住, 其中包括填充列表词用作干扰物和他们的关键诱饵 (数量的 "是" 识别)。对这些比例的重复测量表明, 关键诱饵的识别率明显高于非临界诱饵, f (1, 48) = 149.52, p & lt;. 01。临界诱饵在45% 的时间被识别, 而干扰词只被识别的时间为 6%, 这说明协议导致了高率的错误临界诱饵识别。
当直接比较整个回忆和识别过程中的假记忆率时, 反复的测量分析表明, 在识别测试中, 关键诱饵的记忆比例 (45%) 明显高于立即召回期间 (13%),f (1, 48) = 145, p & lt;. 001。这一发现是典型的, 它展示了每个任务对内存的不同要求, 也说明了此协议的能力, 该协议利用这两种类型的内存任务来捕获在一个任务中存在但不存在的错误内存实例另一个。最终的识别任务测量了自由召回过程中缺失的错误记忆实例。
为了比较使用与语音相关的drm 列表与语义相关的 drm 列表对虚假记忆的影响, 我们计算了每个列表类型 (召回的数量或数量) 的关键诱饵召回和临界诱饵识别的不同比例。确认 5)。有关列表类型中错误记忆的比例, 请参见表 1 。2 (测试类型: 召回与识别) x 2 (列表类型: 语义与语音) 混合方差分析表明, 语音列表的临界诱饵被召回的比率高于语义列表的临界诱饵 (14% 和6的比率)%, 分别);而语义列表的临界诱饵后来被识别为高于语音列表的临界诱饵 (分别为48% 和 28%)。列表类型和错误记忆的测试类型之间的显著交互证明了这一点, f(1, 100) = 55. 36, p & lt;. 001。这一发现表明, 列表词之间的关联类型会影响研究期间引起的处理类型和/或水平 (即回忆性能的差异) 和以后的记忆 (即认知的差异)性能)。语义列表会导致对列表关联和临界诱饵进行更深入的处理, 这使得在识别过程中对关键诱饵的重新激活特别难以监控;而语音列表会导致浅层联想处理, 这种处理在召回过程中令人困惑, 难以监控, 但在最终的识别测试中, 这种处理在很大程度上是衰变的。
drm 过程中图像说明的效果
为了演示修改后的 drm 过程的效果, 这些程序指示参与者创建列表词的心理图像, 我们比较了图像中参与者的命中率 (例如, 正确回忆列表词) 和错误记忆率。非图像条件。我们计算了不同的召回和识别命中率比例, 将正确召回的名单词总数除以 10, 将识别测试中的列表词的 "是" 答复总数除以30。混合方差分析显示, 2 (图像与非图像) x2 (召回命中的比例与识别命中的比例) 对图像指令有显著的主要影响。在召回 (64%对60%) 和识别 (93% 对 88%)、F(1、100) = 5.90、p =. 02 的过程中, 图像条件下的参与者记住的列表词多于非影像条件中的参与者。类似的 2 (图像与非图像) x2 (召回的临界诱饵与识别的临界诱饵的比例) 混合方差分析对虚假记忆率的影响表明, 图像指令的另一个主要影响是 f ( 1, 100) = 3.82,p =. 05。想象列表词的参与者在召回 (7%对13%) 和识别 (39% 对 45%) 期间, 比接受标准 drm 程序的参与者记住的关键诱饵更少。
作为额外的重复测量因子添加列表类型的较大混合模型并不表明列表类型与图像之间有任何重大的相互作用;影像同样影响了这两种列表类型的内存。然而, 必须指出, 当将清单类型添加到混合模型时, 图像对虚假识别的影响仅略有显著, f(1 100) = 3.46, p =. 066。以前的工作还表明, 在错误记忆识别10期间, 图像的无效效果, 这表明简单的图像指令 (即在你的头脑中创建一个心理图像) 在监测关键诱饵时没有足够的帮助在识别过程中重新激活。错误召回的相对减少和这里报告的列表单词召回和识别的增加与以前在 drm 程序10、23 中使用图像指令的工作是一致的。此外, 如果实施协议修改 3.2, 利用较长的语义相关清单10,图像的效果可能会更加明显。
表 1: 按照标准说明错误记住的不同类型单词的比例.此表说明了非图像组错误记住的各种类型的单词的比例。关键诱饵和非临界诱饵的假记忆率在测试类型和列表类型之间进行了说明。
图 1: 影像与非影像的比较.这一图说明了在图像和非图像条件下的召回和识别过程中准确记住的列表词的比例以及错误记住的关键诱饵的比例。错误条表示标准错误。请点击这里查看此图的较大版本.
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Discussion
本研究中使用的协议修改了一个广泛使用的单词列表过程, deese roediger mcdermott (drm) 范式, 以评估关联处理与图像指令的影响, 以及在课堂上的程序中错误记忆的关联处理。此处实现的包括列表关联类型、测试类型和图像指令等变量的扩展使其能够分析这些复杂因素中的每一个因素如何独立地影响学习环境, 以及它们是如何相互作用的,提供对内存处理策略的洞察。该协议还提供了可选的修改, 如果需要更传统的 drm 过程, 其中使用图像指令或不同的列表类型, 可以使用这些修改。这些修改只能通过使用缩短演示时间的非图像条件和/或替换较长的与语义相关的单词列表来实现。
本协议中描述的 drm 材料的自动呈现提供了对演示持续时间的绝对控制, 考虑到表示持续时间的长度会影响整个音系学和语音的召回, 这是一个基本的控制要素。语义列表不同22。这里采用了相对较长的5秒演示持续时间, 以便参与者有时间参与图像程序。但是, 可以很容易地修改演示文稿 (请参阅协议 3.1), 以便在不使用图像时使用较短的演示文稿持续时间。较短的持续时间与语音和语义列表22的错误记忆速率的增加有关。这种自动格式还允许对列表顺序表示进行系统控制, 这对于平衡这两种列表类型的表示是必要的。这里报告的语音和语义列表的错误记忆率表明, 协议交替呈现列表类型成功地诱导了每个列表类型所固有的关联处理, 以及它们之间的显著交互这里报告的列表类型和测试类型表明, 语音和语义关联处理对内存施加了不同的约束。
这里使用的简单图像指令足以显著增加列表词的记忆, 减少错误记忆的回忆, 但不足以减少干扰活动后的错误识别。在此上下文中使用影像指令不仅可以深入了解在课堂学习过程中负责关联处理和源监控的机制, 还可以展示创建视觉记忆的有用性给学生的提示。
本协议中包含的单词列表从以前的归一化单词列表9 修改为只包括参与者可以用视觉图像在心理上表示的具体单词。从16个项目列表中删除了不太具体的单词 (例如, 最差、挖掘、双关语、事故等), 从而缩短了8个项目的列表。虽然我们较短的名单经常在回忆过程中给参与者制造虚假记忆, 但它们并没有集中到一个特定的关键诱饵上, 以至于较长的名单通常会如此;他们激活了其他相关的单词, 除了关键的诱饵外, 还被误认为。这说明了列表长度对关联处理收敛到一个临界诱饵上的作用。因此, 在使用较短的列表时, 如果没有考虑到其他相关的非列表词, 错误记忆可能会被低估。如果语音处理不感兴趣, 3.2 协议修改可用于使用较长的语义相关列表来增加假内存率。
该协议利用即时召回和最终识别测试。当这两个评估同时使用并以延迟 (即7分钟的单词搜索) 分隔时, 另一个任务可能无法捕获的错误内存实例可以捕获。例如, 我们的即时召回任务捕捉到了因最终识别而腐烂的语音错误记忆, 我们的最终识别任务捕捉到了在即时过程中被成功监控或可能没有激活的语义错误记忆记得。这两个任务的结合使用使人们更全面地审查了造成错误记忆的机制, 即激活和监测。根据所感兴趣的变量, 该协议可以很容易地调整到此处提供的特定修改之外, 通过单一变量的不同表示版本, 并比较不同版本的召回和识别性能。我们希望这里提供的这种适应性和构造套件方法对研究和课堂使用特别有用。
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Disclosures
作者没有什么可透露的。
Acknowledgments
我们特别感谢 mary ann foley 博士和 karen zabrucky 博士在研究项目上的合作工作, 为我们的方法提供了本文的内容。
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| No Materials Applicable |
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