Bu içeriği görüntülemek için JoVE aboneliğiniz gereklidir. Giriş yapın veya ücretsiz denemenizi bugün başlatın.

Yöntem makalesi

Grid Öğrenme Görevi: Sağlıklı Yetişkin Katılımcılarda Örtüşme Tipinin Yeni Öğrenme Üzerindeki Etkilerini İnceleme

90 görüntülenme

⸱

DOI:

10.3791/71127

⸱

31 Temmuz 2026

 ,  ,  , 
1Department of Molecular, Cell, and Systems Biology, University of California, Riverside, 2Department of Psychology, University of California, Riverside

Bu makalede

Özet

Bu protokol, ardışık öğrenme adayları arasındaki farklı örtüşme türlerinin (örneğin, nesne ile konum) yeni öğrenmeyi nasıl kolaylaştırdığını veya etkilediğini incelemek için tasarlanmış davranışsal bir paradigma olan Grid Öğrenme Görevi'ni (GLT) sunar; bu, ızgaralar arasında öğrenme performansındaki değişikliklerle endekslenir.

Özet

Günlük hayatta, insanlar genellikle bir arabanın belirli bir günde nerede park edildiği gibi nesnelerin yerlerini hatırlamaları gerekir. Önemli bir soru, benzer bir önceki deneyimin (örneğin, önceki gün aynı otoparkta park etme) yeni bir etkinlik için hafızayı kolaylaştırıp kolaylaştırmadığıdır ya da engel olur. Grid Öğrenme Görevi (GLT) bu sorunu ele almak için geliştirilmiştir. Bu görevde, katılımcılar ızgara üzerinde dizilmiş bir dizi nesneyi inceler ve ardından onları boş bir ızgara versiyonunda doğru konumlarına yerleştirmeleri istenir. İki örtüşme koşulu birincil ilgi çekicidir: Konum örtüşme koşulu ve Nesne örtüşme koşulu. Konum örtüşme koşulunda, farklı nesneler önceki ızgara ile aynı uzamsal konfigürasyonda sunulur. Nesne örtüşme koşulunda, aynı nesneler farklı bir uzaysal konfigürasyonda sunulur. Mevcut protokol, orijinal görevi, katılımcıların tüm örtüşme türlerini deneyimlediği denek içi bir tasarıma dönüştürür. Konum örtüşmesi ve nesne örtüşme koşulları arasındaki öğrenme çabalarını karşılaştırarak, GLT önceki deneyimlerle farklı örtüşme biçimlerinin yeni öğrenmeyi nasıl etkilediğine dair içgörü sağlar. Bu görevden elde edilen bulgular genellikle örtüşen nesne kimliklerinin sonraki ızgarayı öğrenmek için gereken deneme sayısını artırdığını ve bunun da bellek parazitini yansıttığını gösterir. Buna karşılık, örtüşen nesne konumları sonraki ızgarayı öğrenmek için gereken deneme sayısını azaltır ve bu da hafıza kolaylaştırmasını yansıtır. Genel olarak, GLT önceki deneyimlerin hem müdahale edici hem de kolaylaştırıcı etkileri ortaya koyarak yeni öğrenmeyi nasıl etkilediğini inceleyen bir çerçeve sunar.

Giriş

Günlük deneyimlerimiz genellikle örtüşen bilgiler içerir. Önceki bilgi bazen yeni öğrenmeyi destekleyerek bir iskele sağlayabilir, ancak aynı zamanda öğrenmeyi engelleyerek kafa karışıklığına yol açabilirve performansı engelleyebilir 1,2,3,4. Örneğin, yeni bir markete gittiğinizde, önceki market düzenlerinden edindikleri bilgilere dayanarak insanlar arabaları veya kasa tezgahlarını kolayca bulabilirler. Ancak, belirli bir ürünün tam yerini hatırlamak, tanıdık bir mağazadan farklı konumda bulunduğunda daha zor olabilir. Bu, daha geniş bir soruyu ortaya koyuyor: Önceki deneyim hangi koşullarda yeni öğrenmeyi kolaylaştırıyor ve ne zaman engel oluyor?

Araştırmacular uzun süredir önceki bilginin öğrenmeyi nasıl etkilediğini araştırıyor, ancak kolaylaştırıcı ve engelleyici etkilerine dair kanıtlar sıklıkla farklı deneyselparadigmalardan 1,2,3,4 ortaya çıkmıştır. Sonuç olarak, önceki bilginin yeni bilgi edinimini nasıl etkilediğine dair tutarlı bir açıklama geliştirmek hâlâ zordur. Girişim etkileri genellikle kelime çifti öğrenme görevleri 1,2,5,6,7 kullanılarak incelenir. Bu görevlerde, katılımcılar önce bir kelime çiftleri setini (örneğin A-B) öğrenir, ardından bazı çiftlerin birinci listeyle bir öğeyi paylaştığı ikinci bir liste (örneğin, A-C) ve örtüşmeyen kontrol çiftlerini (örneğin, D-E) öğrenirler. Paylaşılan öğe (A) bir geri alma işareti olarak kullanıldığında, ikinci liste çiftinin (C) geri çağırılması genellikle bozulur; bu olgu proaktif girişim6 olarak bilinir. Bu etki genellikle daha önce öğrenilen ilişki (A-B) ile yeni ilişki (A-C) arasındaki rekabete atfedilir ve son5'in geri alınma olasılığını azaltır.

Buna karşılık, kolaylaştırıcı etkiler nesne-konum öğrenmegörevlerinde gözlemlenmiştir 3,8. Bu görevlerde, katılımcılar ızgaradaki birden fazla nesnenin konumlarını öğrenir ve yeni bir nesne seti daha önce öğrenilmiş bir mekânsal düzen yerine sunulduğunda öğrenme daha da artırılır. Örtüşen mekansal yapının bu faydalı etkisi hem insanlarda hem de kemirgenlerdegösterilmiştir 3,8 ve önceki bilginin yeni öğrenmeyi nasıl destekleyebileceğini ortaya koymaktadır. Önemli olarak, önceki mekansal bilgi, davranışı etkileyebilecek sadece bir şematik bilgi biçiminitemsil eder 9. Şemalar ayrıca anlamsal bilgi içerebilir (örneğin, marketler yiyecek satır ancak ev eşyaları da taşıyabilir), bu da yeni bilgilerin edinilmesini kolaylaştırabilir ve davranışı daha geniş şekildeyönlendirebilir. 9. Örneğin, biri bir elma satın almak isterse, mevcut bir şemaya güvenebilir; bu şema bir elma mağazasında bulunma olasılığının bir donanım mağazasından daha yüksek olduğunu düşünebilir.

Grid Öğrenme Görevi (GLT)10 , önceki bilginin yeni öğrenmeyi nasıl etkilediğini incelemek için birleşik bir çerçeve sağlamak amacıyla hem kolaylaştırma hem de müdahaleyi tek bir görev içinde dahil etmek amacıyla geliştirilmiştir. GLT'de katılımcılar, birden fazla nesne-konum ızgarasını öğrenir ve tüm nesne konumları hatırlanana kadar öğrenme süreci tekrarlanır. En önemlisi, ardışık ızgaralar arasındaki örtüşme türü manipüle edilir. Konum örtüşme koşulunda, farklı nesneler aynı mekânsal düzen içinde sunulur. Nesne örtüşme koşulunda, aynı nesneler farklı yerlerde sunulur. Önceki bulgular, mekânsal düzenler örtüştüğe geçtiğinde öğrenmenin kolaylaştırıldığını, ancak nesne kimlikleri10 ile örtüştüğünde bozulduğunu göstermiştir. Ancak, GLT'nin ilk uygulamaları,katılımcılar 10 arasında örtüşme koşullarını karşılaştırdı ve bu da bu karşıt etkilerin örtüşme tipinden çok bireysel farklılıkları yansıtma olasılığını ortaya koydu.

Mevcut protokol, her katılımcının tüm örtüşme koşullarını yaşadığı değiştirilmiş bir GLT içi versiyonunu tanımlar. Bu metodolojik değişiklik, konular arası değişkenliği azaltır ve kolaylaştırma ile girişimin aynı birey içinde ölçülmesine olanak tanır. Sonuç olarak, tasarım farklı önceki bilgi biçimlerinin yeni öğrenme üzerinde farklı etkiler yaratıp etkilemediğini daha doğrudan test eder. Bu bulgular toplu olarak, önceki bilgi türünün önceki deneyimin sonraki öğrenmeyi kolaylaştırıp kolaylaştırmayacağını veya engelleyip engellemediğini belirleyebileceğini göstermektedir.

GLT'nin amacı, önceki deneyimin insan katılımcılarda yeni öğrenmeyi nasıl etkilediğini, konu içi ızgara-öğrenme paradigması içinde öğrenme çabalarını ölçerek ölçerek, örtüşme türlerini sistematik olarak manipüle ederek kolaylaştırma ve müdahale etkilerini ölçmektir. Hem kolaylaştırma hem de müdahalenin tek bir paradigma içinde ölçülmesini mümkün kılarak, GLT önceki deneyimin yeni öğrenmeyi nasıl şekillendirdiğini incelemek için birleşik bir çerçeve sağlar. Mevcut paradigmaların aksine, genellikle kolaylaştırma veya müdahaleyi izoleolarak inceleyen 1,2,3,5,6,7,8, GLT sistematik olarak örtüşmeyi manipüle eder ve tutarlı bir görev yapısını korur. Bu yaklaşım, farklı önceki bilgi biçimlerinin bireyler içindeki öğrenmeyi nasıl etkilediğinin doğrudan karşılaştırılmasına olanak tanır. Olası bir sınırlama, kolaylaştırma ve girişim etkilerinin örtüşme koşullarının sunulma sırasına göre değişebileceği, bu da eksik veya aşırı tahmine yol açabileceğidir. Buna rağmen, GLT hafıza, öğrenme, genelleme ve girişimin altında yatan mekanizmaların yanı sıra öğrenme bağlamları arasında önceden bilgi etkilerine karşı bireysel farkları araştırmak için çok yönlü bir araç olmaya devam ediyor.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Protokol

İnsan katılımcıları içeren tüm prosedürler Kaliforniya Üniversitesi Riverside Kurumsal İnceleme Kurulu tarafından onaylandı (Protokol #30014). Katılımdan önce tüm katılımcılardan yazılı bilgilendirilmiş onay alındı. Tüm yöntemler ilgili kurumsal yönergeler ve yönetmeliklere uygun olarak gerçekleştirildi.

1. Rıza ve talimatlar

  1. Katılımcılara, katılımcı haklarını açıklayan ve çalışmanın genel bir genel görünümünü sunan bir onay formu verin. Katılımdan önce tüm katılımcılardan yazılı bilgilendirilmiş onay alın.
  2. Katılımcılar onay formunu imzaladıktan sonra, görevin nesne konumlarını ezberlemek ve test aşamasında nesneleri doğru karolara yerleştirmek olduğunu, ızgaralar arasında matematiksel dikkat dağıtıcı bir görev sunulduğunu sözlü olarak açıklarlar.
  3. Uygulama ve incelenen ızgara aşamaları dahil olmak üzere genel görev yapısını kısaca anlatın. Katılımcılardan görev talimatlarını araştırmacıya tekrar tekrar vermelerini ve gerektiğinde açıklama sağlamalarını iste.

2. Şebeke öğrenme görevi

  1. PsychoPy11 kullanarak Grid Öğrenme Görevi programını (Ek Dosya 1 ve Ek Şekil 1) açın. "Çalıştır" butonuna tıklayın, böylece programın pilot test modunda olmadığından emin olun.
  2. Katılımcı kimlik numarası talep eden bir prompt açılır. Katılımcı kimlik numarası, katılımcının anonimliğini korumak için kullanılır. Katılımcılara önceden atanan katılımcı kimlik numaralarını girmelerini ve "OK" butonuna tıklayarak devam etmelerini söyleyin.
  3. Programı başlat. Ekran, katılımcılardan talimatları ilerletmek için boşluk tuşunu kullanmalarını önerir.
  4. Katılımcılara, ekranın dört köşesi görünene kadar Command (Mac) veya Control (Windows) tuşlarını ve "+" veya "-" tuşlarını eşzamanlı olarak basarak ekran boyutunu ayarlamalarını talimatlayın.
    NOT: Göreve başlamadan önce ızgaranın dört köşesinin tamamının görünür olduğundan emin olun. Yanlış ekran ölçeklendirmesi, uyarıcı sunumunu ve katılımcı performansını etkileyebilir.
  5. Antrenman Aşaması
    1. Pratik aşamasına başlayın. Şekil 1 , "Çalışma – Fiksasyon – Test – Geri Bildirim" döngüsünü göstermektedir. İlk uygulama aşamasında, bir nesne içeren küçük bir 3 × 3 ızgara sunun.
    2. Çalışma ekranını 4 saniye boyunca göster. Hemen ardından 3 saniyelik bir tutma aralığı sunulur; bu süre zarfında ızgara kaybolur ve test ekranı görünmeden önce bir fiksasyon çaprazı gösterilir.
    3. Nesne ızgaranın altına yerleştirilmiş boş bir ızgara gösterin. Katılımcılardan nesneyi orijinal konumuna sürükleyip bırakmalarını söyle.
      1. Standart Uyaranlar Bankası (BOSS)12,13'ten beyaz arka planlı renkli günlük nesne görüntüleri kullanın. İncelenen dört ızgara boyunca, üç nesne seti ve üç konum seti kullanarak dokuz benzersiz 8 × 8 ızgara oluşturulur.
      2. Her nesne setini, 12 kategoriyi kapsayan sabit bir havuzdan (örneğin, açık hava etkinlikleri ve sporlar, kırtasiye, mutfak eşyaları, süslemeler, müzik aletleri, oyunlar, ev aletleri, mobilya ve giysiler) rastgele seçin (Ek Şekil 2).
    4. Katılımcılar yanıtlarını boşluk çubuğuna basarak gönderdikten sonra, yerleştirmenin doğru olup olmadığını gösteren bir geri bildirim ekranı görüntülenir. Katılımcıların denemeyi tekrarlamak için "y" veya devam etmek için "n" tuşuna basmalarına izin verin. Katılımcılar bu ilk uygulama aşamasını en fazla 10 kez tekrarlayabilirler.
      NOT: Bu uygulama aşamasını katılımcılara nesneleri ızgaraya sürükleyip bırakmayı öğrenmek için kullanın.
    5. İkinci pratik aşamasına başlayın. İki nesne içeren tam boyutlu 8 × 8 bir ızgara sunun.
      1. İlk uygulama aşamasındaki gibi "Çalışma – Takıntı – Test – Geri Bildirim" döngüsünü ve zamanlamasını kullanın, ancak çalışma ekranı 8 saniye gösteriliyor.
      2. Katılımcılar yanıtlarını gönderdikten sonra, tüm nesne konumlarının doğru yerleştirilip yerleştirilmediğini gösteren bir geri bildirim ekranı görüntülenir. En az bir nesne yanlışsa, katılımcılara belirli nesneleri tanımlamadan bir veya daha fazla yerleştirmenin yanlış olduğunu bildirin.
      3. Yanıt yanlışsa, katılımcılardan tekrar denemek için boşluk tuşuna basmalarını önerin. Tüm yerleştirmeler doğruysa, katılımcıları görevin bir sonraki aşamasına geçmeye yönlendirin.
      4. Katılımcılardan "y" tuşuna basarak pratik aşamasını tekrarlamalarını veya devam etmek için "n" tuşuna basmalarını önerin. Katılımcılar bu ikinci antrenman gridini en fazla 10 kez tekrarlayabilirler.
        NOT: Bu uygulama aşamasını katılımcıları tam boyutlu 8 × 8 ızgarasına alıştırmak için kullanın. Uygulama sırasında kullanılan nesneler ve yerler, incelenen ızgara aşamasında görünmez.
  6. İncelenen ızgara aşaması
    1. İncelenen ızgara fazının başlangıcını gösteren talimat ekranını gösterin. Katılımcılar, incelenen ızgara aşamasına boşluk tuşu tuşuna basarak ve ekrandaki talimatları takip ederek başlatmalarını sağlayın.
    2. İkinci uygulama aşamasındaki aynı "Çalışma – Takıntı – Test – Geri Bildirim" döngüsünü ve zamanlamasını kullanarak ekranları sunun. Pratik aşamasının aksine, katılımcılar her biri sekiz nesneden oluşan dört farklı ızgara öğrenir.
      NOT: Katılımcıların, ilerlemeden önce her ızgaranın kriterlere göre öğrenilmesi gerektiğini anlamalarını sağla. Bir ızgaranın öğrenilmemesi, sonraki ızgaralarda performansı etkileyebilir.
    3. 8 × 8 ızgarada düzenlenmiş sekiz farklı nesneyi içeren bir çalışma ekranı sunun. Çalışma ekranını 8 saniye boyunca gösterin, ardından katılımcılara nesnelerin konumlarını ezberlemelerini söyleyin.
      1. Beyaz zeminde sergilenen günlük nesneleri kullanın.
      2. Nesneleri önceden tanımlanmış nesne-konum kümelerinden birine göre düzenleyin.
      3. Nesnelerin ızgara kenarları boyunca yerleştirilmemesi ve bitişik hücreleri işgal etmemesi için nesne yerlerini sözde rastgele atayarak üç konum seti oluşturun. Köşe paylaşımlı karolar izinlidir.
    4. 3 saniyelik bir fiksasyon çaprazını gösteren bir tutma aralığı ekranı sunun.
    5. Katılımcılardan her nesneyi hatırladıkları konuma yerleştirmelerini isteyen bir test ekranı sunun. Tabanın altında rastgele düzenlenmiş nesneler × 8 ızgarasını gösterin.
    6. Katılımcılar, her nesneyi hatırlanan konumunu göstermek için ızgaraya sürükletip bıraksınlar. Her nesneyi seçilen ızgara kartı içinde otomatik olarak ortala. Katılımcıların yanıt göndermeden önce nesneleri sınırsız sayıda kez yeniden konumlandırmalarına izin verin.
    7. Katılımcılar yerleştirmelerinden memnun olduklarında, yanıtlarını göndermek için boşluk çubuğuna basmalarını söyle. Test aşaması kendi kendine ayarlanır ve zaman sınırı yoktur.
    8. Doğru yerleştirilmiş nesne sayısını gösteren bir geri bildirim ekranı gösterin. Hangi nesnelerin doğru yerleştirildiğini belirtmeyin.
    9. "Çalışma – Takıntı – Test – Geri Bildirim" döngüsünü sekiz nesneyin tamamı doğru yerleştirilene veya 10 çalışma sınavı döngüsü tamamlanana kadar tekrarlayın, hangisi önce gerçekleşirse. Program otomatik olarak matematiksel dikkat dağıtıcı göreve geçer.
  7. Matematik dikkat dağıtıcı görev
    1. Matematiksel dikkat dağıtıcı göreve başlayın. Katılımcılara ekrandaki talimatları okumalarını ve basit aritmetik problemleri tamamlamalarını talimatlayın, ardından bir sonraki ızgaraya geçin.
    2. Ekranda toplama veya çıkarma içeren basit aritmetik problemler sunun. Katılımcılara, her denklemin doğru mu yanlış mı olduğunu "T" tuşuna basarak doğru veya yanlış için "F" tuşuna basmalarını talimatlayın.
      1. Örneğin, denklem 2 + 4 = 6 sunulduğunda, katılımcılara "T" tuşuna basmaları talimatı verilmelidir. 2 + 5 = 10 denklemi sunulduğunda, katılımcılara "F" tuşuna basmaları talimatı verilmiştir.
    3. Her yanıttan sonra bir geri bildirim ekranı gösterin.
      1. Yanıtın doğru mu yanlış mı olduğunu belirtin. Eğer 4 saniye içinde yanıt verilmezse, otomatik olarak geri bildirim ekranına geçin ve katılımcılardan daha hızlı yanıt vermelerini isteyen bir mesaj gösterilsin.
      2. Geri besleme ekranının 2 saniye görünür kalmasına izin verin. 2 saniye sonra program otomatik olarak bir sonraki denemeye geçer.
    4. Katılımcıların bir sonraki ızgaraya geçmeden önce 20 aritmetik soruyu tamamlamaları gerek. Dikkat dağıtıcı görevin tamamlanması genellikle yaklaşık 1 dakika sürer.
      NOT: Bu görevi, önceki ızgaranın aktif provasını önlemek ve katılımcı katılımını sürdürmek için kullanın. Deney sırasında genel doğruluk geri bildirim olarak sağlanmasa da, doğruluk %75'in altındaysa katılımcıları analizden dışlayın10.
  8. Örtüşme manipülasyonu
    1. Matematik dikkat dağıtıcı görev tamamlandıktan sonra, ekranda bir sonraki ızgaranın başlayacağını gösteren talimatlar gösterilir. Katılımcılara bir sonraki denemeyi başlatmak için boşluk tuşuna basmalarını söyleyin. Sonraki ızgara için "Çalışma – Sabitleme – Test – Geri Bildirim" döngüsünü tekrarlayın. Görev boyunca, katılımcılar matematiksel dikkat dağıtıcı görevlerle ayrılmış dört farklı ızgara öğrenirler.
    2. Dört ızgarayı, ardışık iki ızgara aynı nesne görüntülerini ancak farklı konumlarda paylaşırken, başka bir ardışık ızgara çifti aynı mekansal düzeni paylaşır ancak farklı nesne görüntülerini paylaşır (Şekil 2).
      1. İncelenen dört ızgarayı, Adımlar 2.5.3.1–2.5.3.2 ve 2.6.3.3'te tanımlanan önceden tanımlanmış nesne ve konum kümelerinden oluşturun. Gridler, bir geçiş Nesne örtüşme koşulunu temsil edecek şekilde, bir geçiş Konum örtüşme koşulunu ve bir geçiş Örtüşme Yok koşunu, rastgele seçilecektir.
      2. Nesne örtüşme koşulu için, aynı nesne kümesini ardışık iki ızgara üzerinde farklı konum setleri atayarak kullanın. Konum örtüşme koşulu için, aynı konum setini ardışık iki ızgarada farklı nesne setleri atayarak kullanın. Örtüşme Yok koşulu için, ardışık ızgaralar boyunca farklı nesne kümeleri ve farklı konum setleri kullanın.
    3. Katılımcılar arasında rastgele atanıp tamamen dengeli bir örtüşme sırası oluşturulur, böylece altı olası örtüşme emresi elde edilir.
      NOT: Katılımcılar arasında örtüşme koşulu sırasını tamamen dengeleyerek sırayı en aza indirmek ve kolaylaştırma ile müdahalenin geçerli tahminlerini sağlamak sağlanır.
    4. Her dikkat dağıtıcı aşamada 20 farklı aritmetik soru seti sunun, böylece deney boyunca üç benzersiz soru seti ortaya çıkar.
  9. Dördüncü grid tamamlandıktan sonra, görev sonu ekranı görüntülenir. Katılımcılara programdan çıkmak için boşluk tuşuna basmalarını söyleyin.

figure-protocol-1
Şekil 1: Grid Öğrenme Görevi'ndeki ekranların sırası ve zamanlaması. Her öğrenme denemesi, tekrarlayan "Çalışma – Takıntı – Test – Geri Bildirim" döngüsünden oluşur. Çalışma aşamasında, katılımcılar 8 × 8 ızgarasında dizilmiş sekiz nesneye bakar ve konumlarını ezberler. 8s Çalışma aşaması, 3s fiksasyon ekranı ve katılımcıların hatırlanan konumları belirtmek için nesneleri boş bir ızgaraya sürükleyip bıraktığı kendi hızında bir Test aşaması takip eder. Katılımcılar yanıtlarını gönderdikten sonra, bir Geri Bildirim ekranı doğru yerleştirilmiş nesne sayısını gösterir. Bu döngü, tüm nesneler doğru yerleştirilene kadar veya en fazla 10 öğrenme denemesi tamamlanana kadar tekrarlanır; hangisi önce olursa. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

figure-protocol-2
Şekil 2: Grid Öğrenme Görevi'nde örtüşen koşullar. Katılımcılar dört farklı grid öğrenir. (A) İlk ızgara, ardışık ızgaralar arasında Öğrenme Zorluk Puanının hesaplanması için bir temel olarak kullanılır. İkinci ızgaradan başlayarak, katılımcılar ya (B) Nesne örtüşme koşulunu, (C) Konum örtüşme koşunu, ya da (D) ardışık ızgaralar arasında Örtüşme Yok koşulu yaşar. Gösterilen örnek, Nesne örtüşme → Konum örtüşmesi → Örtüşme Yok sırasını göstermektedir. Örtüşme koşulları sırası katılımcılar arasında dengelenir. Gösterilen görüntüler, Standartlaştırılmış Uyarılar Bankası (BOSS)12,13 setinden alınan değiştirilmemiş uyarıcılardır ve Creative Commons Atıf Lisansı (http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/) kapsamında kullanılmaktadır. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

3. Isteğe bağlı formlar

  1. Geri bildirim formunu yönetin. Katılımcılara, deneyin neleri araştırdığını ve görev sırasında hangi stratejileri kullandıklarını sorun. Ek geri bildirim ve iyileştirme önerileri davet edin.
  2. Demografik formu yönetin. Yaş ve etnik köken dahil olmak üzere demografik bilgiler toplayın. Katılımcılara tüm bilgilerin anonimlik için toplu olarak bildirileceğini bildirin.
  3. Katılımcılara debrifing formunun kağıt kopyasını verin. Değerlendirme formu, çalışmanın amacını ve görevin gerekçesini açıklar.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Sonuçlar

Katılımcılar aşağıdaki kriterlere göre dışlandı: (a) 10 deneme içinde herhangi bir ızgara öğrenme başarısı veya (b) matematiksel dikkat dağıtıcı görevde %75'in altında doğruluk. Bu kriterler, Grid Learning Task (GLT)10 kullanılarak yapılan önceki bir çalışmadan alınmıştır. GLT'yi tamamlayan 46 katılımcıdan 1'i birinci kriter kapsamında hariç tutuldu, ikinci kriter kapsamında ise hiçbiri dışlanmadı. Tüm istatistiksel testler iki kuyruklu α seviyesi .05 kullanılarak...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Tartışma

Grid Öğrenme Görevi (GLT)10 , önceki bilgi ile yeni bilgi arasındaki örtüşmenin öğrenmeyi nasıl şekillendirdiğini inceleyen esnek bir davranışsal protokol sunar. Bu görevde, katılımcılar bir ızgarada nesne-konum çağrışımlarını tekrar tekrar inceler; tüm nesne konumları öğrenilir ve öğrenme etkileri, ardışık iki ızgara öğrenmek için gereken deneme sayısındaki farkı ölçen Öğrenme Zorluk Puanı kullanılarak nicelendirilir. Protokolün kritik bir özelliği, ardışık ızgar...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Açıklamalar

Yazarlar rekabet eden çıkarlar belirtmemektedir.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
Bank of Standardized Stimuli (BOSS) setBank of Standardized Stimuli (BOSS)N/A(Stimuli) Standardized set of object images used for stimulus presentation. See References 12–13.
Computer (desktop or laptop)Any manufacturerN/A(Equipment) Standard desktop or laptop computer used to run PsychoPy. No specialized hardware required.
Consent formAuthor-generatedN/A(Participant materials) IRB-approved consent document used to obtain written informed consent prior to participation.
Debriefing formAuthor-generatedN/A(Participant materials) Post-experiment debriefing document explaining study purpose and procedures.
Demographic formAuthor-generatedN/A(Participant materials) Questionnaire used to collect age and demographic information. Data were reported in aggregate to maintain anonymity.
Feedback formAuthor-generatedN/A(Participant materials) Post-task questionnaire assessing participant strategies and subjective experience during the task.
Grid Learning Task program (PsychoPy script)Author-generatedN/A(Software) Custom PsychoPy-based task implementing the Grid Learning Task. Version used in this study corresponds to Supplementary File S1. Executed using PsychoPy v2024.2.4. Available at https://www.psychopy.org.
Monitor / displayAny manufacturerN/A(Equipment) Standard computer monitor used to present the 8 × 8 grid stimuli. Screen size adjusted to ensure full grid visibility.
Mouse / trackpadAny manufacturerN/A(Equipment) Standard input device used for drag-and-drop placement of objects within the grid.
PsychoPyOpen Science Tools Ltd.Version 2024.2.4(Software) Open-source experiment control software used to run task. Available at https://www.psychopy.org.

Kaynaklar

  1. Anderson MC, Neely JH. Interference and inhibition in memory retrieval. In: Bjork EL, Bjork RA, editors. Memory. 2nd ed. San Diego (CA): Academic Press; 1996. p. 237-313.
  2. Kliegl O, Bäuml KHT. Buildup and release from proactive interference-Cognitive and neural mechanisms. Neurosci Biobehav Rev. 2021;120:264-278.
  3. Tse D, et al. Schemas and memory consolidation. Science. 2007;316(5821):76-82.
  4. Bein O, et al. Predictions transform memories: How expected versus. unexpected events are integrated or separated in memory. Neurosci Biobehav Rev. 2023;153:105368.
  5. Postman L, Underwood BJ. Critical issues in interference theory. Mem Cognit. 1973;1(1):19-40.
  6. Underwood BJ. Interference and forgetting. Psychol Rev. 1957;64(1):4-60.
  7. McGeoch JA. The psychology of human learning. London: Longmans, Green and Co.; 1942.
  8. van Buuren M, et al. Initial investigation of the effects of an experimentally learned schema on spatial associative memory in humans. J Neurosci. 2014;34(50):16662-16670.
  9. Farzanfar D, Spiers HJ, Moscovitch M, Rosenbaum RS. From cognitive maps to spatial schemas. Nat Rev Neurosci. 2023;24(2):63-79.
  10. Chaloupka B, Zeithamova D. Differential effects of location and object overlap on new learning. Front Cognit. 2024;2:1325246.
  11. Peirce J, et al. PsychoPy2: Experiments in behavior made easy. Behav Res Methods. 2019;51(1):195-203.
  12. Brodeur MB, et al. The Bank of Standardized Stimuli (BOSS), a new set of 480 normative photos of objects to be used as visual stimuli in cognitive research. PLoS One. 2010;5(5):e10773.
  13. Brodeur MB, Guérard K, Bouras M. Bank of Standardized Stimuli (BOSS) phase II: 930 new normative photos. PLoS One. 2014;9(9):e106953.
  14. Chanales AJ, et al. Interference between overlapping memories is predicted by neural states during learning. Nat Commun. 2019;10:5363.
  15. Ritvo VJ, Turk-Browne NB, Norman KA. Nonmonotonic plasticity: How memory retrieval drives learning. Trends Cogn Sci. 2019;23(9):726-742.
  16. Zeithamova D, Bowman CR. Generalization and the hippocampus: More than one story? Neurobiol Learn Mem. 2020;175:107317.
  17. Gilboa A, Marlatte H. Neurobiology of schemas and schema-mediated memory. Trends Cogn Sci. 2017;21(8):618-631.
  18. Mitchell TM, Keller RM, Kedar-Cabelli ST. Explanation-based generalization: A unifying view. Mach Learn. 1986;1(1):47-80.
  19. Liao Z, Losonczy A. Learning, fast and slow: Single- and many-shot learning in the hippocampus. Annu Rev Neurosci. 2024;47(1):187-209.
  20. Tompary A, Zhou W, Davachi L. Schematic memories develop quickly, but are not expressed unless necessary. Sci Rep. 2020;10(1):16968.
  21. Umanath S, Marsh EJ. Understanding how prior knowledge influences memory in older adults. Perspect Psychol Sci. 2014;9(4):408-426.
  22. Yassa MA, Stark CE. Pattern separation in the hippocampus. Trends Neurosci. 2011;34(10):515-525.
  23. Hunsaker MR, Kesner RP. The operation of pattern separation and pattern completion processes associated with different attributes or domains of memory. Neurosci Biobehav Rev. 2013;37(1):36-58.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Yeniden basım ve izinler

Etiketler

DavranışSayı 233Sayı 233BellekÖn BilgiKolaylaştırmaGirişim

Bu makale yayımlandı

Video yakında

Bize Ulaşın
Kütüphaneye Öner

Gizlilik

Kullanım Koşulları

Politikalar

Telif Hakkı © 2026 MyJoVE Corporation. Tüm hakları saklıdır.