초기 개발 전반에 걸친 객체 내 및 객체 외 메모리 바인딩 4부
Oct 12, 2023
결과 및 토론
성인 참가자 1명은 작업 지침을 따르지 않아 제외되었습니다. 컴퓨터 오류로 인해 5-세 어린이 2명이 제외되었으며, 실험을 완료하지 못해 추가로 5-세 어린이 2명이 제외되었습니다. 실험 1에서와 마찬가지로 응답 시간이 200ms보다 빠른 개별 시험을 제외했습니다. 이로 인해 5-세, 8-세 및 성인을 대상으로 한 시험의 각각 1.5%, .2% 및 .6%가 제외되었습니다. 이러한 시도를 제외한 후 실험 1에서와 같이 각 참가자의 학습 및 학습 테스트 시도에서 높은 정확도를 보장하기 위해 별도의 단측 이항 테스트를 계산했습니다.
여덟 살은 아이의 성장에 있어서 중요한 시기이다. 이 단계의 기억은 미래의 학습과 삶에 중요한 영향을 미칩니다. 건강하고 활동적인 기억력은 아이들이 학습 내용을 더 잘 이해하고 학습에 대한 관심을 자극하며 학습 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
긍정적인 학습 및 생활 환경을 조성하는 것은 아이들의 기억력을 향상시키는 중요한 요소 중 하나입니다. 부모는 학습 코너를 마련하거나 흥미로운 부모-자녀 활동을 만드는 등 자녀를 위한 흥미롭고 행복하며 흥미로운 학습 환경을 설계할 수 있습니다. 새로운 지식을 배우려는 의지가 더 강해졌습니다.
또한 적절한 운동과 체력 단련도 아이들의 기억력을 향상시킬 수 있습니다. 자녀를 데리고 수영, 달리기, 춤, 농구 등 다양한 스포츠에 참여할 수 있습니다. 이러한 활동은 자녀의 체력을 향상시키고 조정 및 반응 능력을 훈련하며 주의력과 기억력을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
아이들의 기억력을 향상시키기 위해서는 좋은 일과 휴식 습관도 필요합니다. 아이들은 충분한 수면과 적절한 휴식 시간을 가져야 정신 상태와 집중력이 향상되고 학습 내용을 더 잘 이해하고 숙달할 수 있어 기억력이 더 빨리 향상됩니다.
즉, 부모로서 우리는 자녀에게 훌륭한 학습 환경을 제공하고 올바른 학습 태도와 행동 습관을 갖도록 도와야 하며, 이는 자녀의 미래 학습과 삶의 견고한 기반이 될 것입니다. 기억력을 향상시켜야 함을 알 수 있습니다. Cistanche Deserticola는 아세틸콜린 및 성장 인자 수치를 높이는 등 신경 전달 물질의 균형을 조절할 수 있기 때문에 기억력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 물질은 기억과 학습에 매우 중요합니다. 또한 고기는 혈류를 개선하고 산소 전달을 촉진하여 뇌에 충분한 영양분과 에너지를 공급하여 뇌의 활력과 지구력을 향상시킬 수 있습니다.
이 두 가지 이항 테스트를 모두 통과하지 못한 5세 어린이 17명, 8-세 어린이 2명, 성인 2명을 제외했습니다. 최종 샘플에는 5세 아동 24명(Mage=5.25, SDage=.22, 언어=4.90–5.74; 여성 8명, 남성 16명), 8~8세 아동 41명이 포함되었습니다. 세(마법사=8.49, SDage=.38, 언어=7.74–8.99; 여자 22명, 남자 19명), 성인 31명(여자 18명, 남자 13명) . 실험 1과 마찬가지로 5-세와 8-세를 대상으로 바인딩 테스트 단계의 전반적인 정확도를 바탕으로 검정력 분석을 실시한 결과 이 경우의 통계적 검정력은 .98로 나타났습니다.
실험 1에서와 같이 계층적 베이지안 회귀 모델을 사용하여 작업의 각 단계(그림 6에 표시)의 성능을 분석했으며 그 결과는 온라인 보충 자료에 자세히 나와 있습니다. 요약하자면, 우리는 모든 연령대에서 소급 간섭과 바인딩 테스트 간섭에 대한 강력한 증거를 발견했을 뿐만 아니라 실험의 학습 및 학습 테스트 단계 모두에서 5세 아동의 사전 간섭에 대한 증거를 발견했습니다. 참가자가 학습한 특정 바인딩 구조와 망각에 대한 통찰력을 얻기 위해 실험 1에서 소개된 동일한 계산 모델에 각 참가자의 성능을 맞췄습니다.
계산 모델 결과 - 첫 번째 실험에서와 같이 계층적 베이지안 기법을 사용하여 모델을 적합시켰으며, 모델은 전체 데이터에 대해 질적으로 좋은 적합성을 제공했습니다(그림 6 참조). 그림 4B는 모델의 자유 매개변수의 사후 분포를 나타냅니다. 실험 1과 유사하게 FC 매개변수(etas > .47)에 연령 차이가 있다는 증거가 거의 없었으며, 이는 연령 그룹 전반에 걸쳐 특징-문자 결합이 유사함을 시사합니다. 로 추정한 바에 따르면 5-세 어린이는 8-세 및 성인에 비해 망각이 덜하다는 증거가 있었습니다(eta=.143 및 eta=.125). , 각각), 이러한 차이는 그다지 강력하지 않았습니다.
또한 실험 1과 유사하게, FF에 의해 추정된 외부 물체 모양-색상 결합이 5-세 어린이와 8-세 어린이(eta =)에서 더 약하다는 강력한 증거가 있었습니다. .002) 및 성인(eta=.038). 그리고 (또한 실험 1과 유사) FFC에 의해 추정된 5-세 어린이가 8-세 어린이보다 약한 복합체 결합에 대한 강력한 증거가 있었습니다(eta=.006). 성인(eta=.024)과 마찬가지로 8-세 어린이(eta=.827)와 비교하여 성인에서 더 큰 복잡한 결합에 대한 증거는 없었습니다.
실험 1과 성능 및 모델 매개변수의 비교 - 모양과 색상 특징 사이에 개체 내 바인딩만 필요한 실험 1과 개체 외부 바인딩이 필요한 실험 2 간의 메모리 바인딩 차이를 해결하기 위해 회귀 분석의 사후 분포를 직접 비교했습니다. 그리고 새로운 계산 모델. 온라인 보충 자료에 제시된 회귀 결과를 요약하면 실험 2의 결합 테스트에서 전반적으로 성능이 저하되었다는 증거가 있었지만 사전 간섭 효과와 소급 간섭 효과의 차이에 대한 약한 증거만 발견했습니다. 어린 어린이에 대한 간섭(Darby & Sloutsky, 2015; Yim et al., 2013), 나이가 많은 어린이와 성인도 두 실험 모두에서 상당한 간섭 효과의 증거를 보여주었습니다.
계산 모델을 사용하여 추정한 대로 자극 조작이 결합 구조와 망각에 어떤 영향을 미쳤습니까? 이를 조사하기 위해 두 실험 간의 모델 매개변수를 직접 비교했습니다. 망각( ) 또는 특징-문자 결합(FC)에 대한 실험의 강력한 효과는 없었습니다. 대조적으로, 실험 2에서는 연령 그룹(eta=.024, eta=.092 및 eta= .002)에 걸쳐 감소된 모양-색상 결합(FF)에 대한 일관된 증거가 있었습니다. , 각각 5-세, 8-세 및 성인). 흥미롭게도 두 가지 특징과 성격 사이의 복잡한 결합이 감소했다는 증거도 있었습니다. eta=.059, eta=.089 및 eta=.028, 5-세, 8-세 및 성인의 경우, 각기.
중요한 것은 모델링 결과가 객체 내 특징과 비교하여 외부 객체 사이의 결합이 더 약하다는 것을 암시하며 이는 주로 성인을 대상으로 작업 기억 패러다임을 사용하는 이전 연구와 일치합니다(Asch et al., 1960; Ecker et al., 2007, 2013; van Geldorp et al. ., 2015; Walker & Cuthbert, 1998). 또한, 공간에서 특징을 분리하면 이러한 특징의 결합과 연관된 만화 캐릭터 사이의 복잡한 바인딩 추정도 감소합니다. 놀랍게도, 우리의 가설과는 달리, 우리는 추가 객체 바인딩이 다른 연령 그룹보다 5세 어린이의 기억 성능에 더 큰 영향을 미친다는 것을 발견하지 못했고 실험 2에서는 더 큰 간섭 효과에 대한 강력한 증거를 찾지 못했습니다.
일반 토론
이 작업은 세 가지 연령 그룹(5-세, 8-세 및 성인)에 걸쳐 객체 내, 외부 객체 및 복잡한 메모리 바인딩의 발달을 조사했습니다. 참가자들은 기억 간섭 패러다임의 변형으로 만화 캐릭터를 여러 단계에 걸쳐 모양과 색상의 다양한 조합과 연관시키는 방법을 배웠습니다(Darby & Sloutsky, 2015). (a) 동일한 개체 내의 모양과 색상을 제시하여 개체 내 메모리 바인딩(실험 1) 또는 (b) 기능을 공간적으로 분리하여 개체 외 바인딩(실험 2)을 촉진하기 위해 실험 전반에 걸쳐 자극을 조작했습니다.
우리는 세 가지 유형의 결합 구조, 즉 모양과 색상 특징 사이, 개별 특징(모양 또는 색상)과 문자 사이, 두 가지 결합 사이의 보다 복잡한 구조에 대한 시행별 학습을 특성화하기 위해 새로운 계산 모델을 적용했습니다. 특징과 성격. 이 모델에는 현재 학습과 충돌하는 기존 연관성을 축소할 수 있는 망각 메커니즘도 포함되어 있습니다. 이러한 메커니즘 중 하나를 제거하면 모델 복잡성을 설명하는 경우에도 전체 데이터에 더 나쁜 적합성이 발생하여 모델에서 인스턴스화된 바인딩 및 망각 프로세스가 각각 필요하고 공동으로 충분하여 관찰된 데이터에 적절한 적합성을 제공할 수 있음을 나타냅니다. 데이터(자세한 내용은 온라인 보충 자료 참조)
모델의 결과는 실험 2에서 특징이 공간적으로 분리되었을 때와 비교하여 실험 1에서 개체 내 특징의 더 강한 결합뿐만 아니라 연관된 문자와 함께 두 특징의 더 강한 복잡한 결합의 증거를 제공했습니다. 우리는 또한 강한, 실험 1에서는 5세에서 8세 사이의 개체 내 기능 바인딩이 개선되었다는 새로운 증거가 있는 반면, 8세까지는 이러한 유형의 바인딩이 성인의 바인딩과 비슷했습니다. 실험 2에서는 모양과 색상 특징 사이의 추가 개체 바인딩과 두 실험 모두에서 복잡한 바인딩에 대해 유사한 발달 패턴이 나타났습니다. 다음에서는 이러한 결과 패턴과 그것이 메모리 결합, 간섭 및 발달에 미치는 영향에 대해 논의합니다.
메모리 바인딩 개발에 대한 시사점
이 연구의 중요한 발견 중 하나는 5세 이후에는 객체 내 기능 바인딩이 크게 개선되었지만 8세 이후에는 개선되지 않았다는 것입니다. 이 발견은 성인과의 이전 연구에서 물체 내 바인딩이 물체 외부 바인딩보다 더 쉽고 주의력이 덜 요구된다는 것을 암시했기 때문에 다소 놀랍습니다. 우리는 모든 연령층에서 물체 내 결합의 강력한 증거를 볼 수 있을 것으로 기대했으며, 물체 외 결합의 발달 차이도 더 커졌습니다. 그러나 흥미롭게도 실험 1과 2의 FF 매개변수 추정치는 5세 어린이보다 8세 어린이에서 더 높았으며, 이는 5세에서 8세 사이에 개체 내 및 개체 외 기능 바인딩이 모두 개선되었음을 시사합니다.
그러나 또 다른 가능성은 어린 아이들이 바인딩 능력 자체에 결함이 있는 것이 아니라 단순히 이 실험에서 바인딩이 발생할 만큼 대상에 충분히 주의를 기울이지 않았다는 것입니다. 실제로 성인을 대상으로 한 연구에서는 동일한 대상에서도 특징을 함께 묶는 데 어느 정도 주의가 필요할 수 있음을 시사했습니다(Hanna & Remington, 1996; Treisman & Gelade, 1980; Wheeler & Treisman, 2002). 아마도 어린 아이들은 모양과 색상 특징 사이의 연관성이 과제의 중심이 아니며 선택적으로 다른 측면에 주의를 기울이는 것으로 나타났습니다.
예를 들어, 어린 아이들은 개별 개체 특징과 캐릭터 사이의 연결(예: "사각형이 미키에게 간다")에 더 집중했을 수 있으며, 이는 올바른 캐릭터를 선택하려는 목표와 더 즉각적으로 관련이 있는 것으로 간주될 수 있습니다. 이 설명에 따르면 아이들은 단순히 FF 연관성에 주의를 기울이지 않았기 때문에 FF 연관성을 배우지 못했습니다. 주의력의 차이가 중요한 역할을 했을 수도 있지만, 이전 연구에 따르면 미취학 아동은 종종 성인보다 선택적 주의력이 덜하고, 학습 목표와 관련이 있는지 여부에 관계없이 자극의 여러 측면에 더 분산된 주의력 패턴을 보이는 경우가 많습니다. 작업 여부(Darby et al., 2021; Deng & Sloutsky, 2015, 2016; Plebanek & Sloutsky, 2017).
이는 어린 아이들이 자극의 다른 측면에 초점을 맞추기 위해 모양-색상 관계를 무시함으로써 나이든 어린이와 성인보다 더 선택적 주의를 보일 가능성이 낮다는 것을 시사합니다. 결과적으로, 향후 연구는 기억과 주의 과정이 바인딩의 발달 변화에 어떻게 기여하는지 더 잘 이해하는 것을 목표로 해야 하지만, 주의력의 차이는 현재 작업에서 내부 추가 개체 기능 바인딩의 발달 개선을 설명할 가능성이 적습니다.
5-세와 8-세 사이에서는 강력한 개선 패턴이 발견되었지만 8-세와 성인 사이에서는 그렇지 않았으며 모양과 색상 특징 사이의 복잡한 결합에 대해서도 발견되었습니다. 관련 만화 캐릭터로. 이는 7-세 어린이와 성인 사이의 복잡한 결합의 차이를 발견한 회상 패러다임을 사용한 이전 연구를 고려할 때 다소 놀라운 일이었습니다(Yim et al., 2013). 복잡한 바인딩의 장기간 발달에 대한 증거가 회상 작업을 사용하는 이전 연구에서 발생했지만 인식 작업을 사용하는 현재 연구에서는 발생하지 않은 이유 중 하나는 작업 난이도일 수 있습니다. 만약 그렇다면, 8세 어린이에게 나타나는 복잡한 결합 능력은 더 복잡한(즉, 회상) 과제보다 단순한(즉, 인식) 과제에서 더 분명해질 것입니다. 메모리 바인딩 프로세스가 작업 특성에 어떻게 의존할 수 있는지 더 잘 이해하려면 향후 작업이 필요합니다.
그룹 수준 사후 분포를 조사하면 잠재 프로세스의 발달 변화에 대해 추론할 수 있었지만 모델의 다양한 프로세스의 상대적인 기여가 성능의 발달 차이에 어떤 영향을 미칠 수 있는지는 확실하지 않습니다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 모델을 사용하여 다양한 연령대에 대한 데이터를 생성하고 5세 어린이 사이에 매개변수를 일정하게 유지하여 발달 차이에 대한 다양한 매개변수의 영향을 평가하는 시뮬레이션 연구(온라인 보충 자료에 제시됨)를 수행했습니다. 나이가 많은 그룹은 한 번에 하나의 매개변수를 사용합니다. 시뮬레이션된 연령 차이는 FF 매개변수의 5-세 연령 값을 더 높은 연령 그룹의 값으로 대체함으로써 가장 큰 영향을 받는 것으로 나타났습니다. 이는 이러한 실험(적어도 바인딩 테스트 단계에서)에서 발달 변화의 가장 큰 동인은 이 바인딩이 개체 내 또는 개체 외 기능에 대해 발생했는지 여부에 관계없이 모양과 색상 기능 간의 바인딩이었을 수 있음을 시사합니다. 시뮬레이션에서 우리는 복잡한 바인딩(매개변수 FFC로 제어됨)이 발달 변화에도 영향을 미칠 가능성이 있는 반면 FC와 망각 매개변수는 거의 영향을 미치지 않는다는 증거도 발견했습니다.
이 연구는 5세에서 8세 사이의 개체 내 기억 결합에 상당한 발달 변화가 있을 가능성을 제시합니다. 향후 연구에서는 개체 내 바인딩의 개발을 지원하는 신경 변화를 조사해야 합니다. 과거 연구에서는 후각주위 피질이 개체 내 결합에 중요한 기여자라고 제안했습니다(Staresina & Davachi, 2008; Zimmer & Ecker, 2010). 이 영역의 발달을 다룬 연구는 거의 없지만 최근 일부 연구에서는 후각주위 피질 활동에서 4~10세 어린이와 성인 사이의 잠재적인 기억 관련 해리를 시사합니다(Benear et al., 2020). 여러 연구에서 해마의 발달 변화가 입증되었습니다(Callow et al., 2020; Daugherty et al., 2016, Daugherty et al., 2017; DeMaster et al., 2014; Tang et al., 2020). 관계형 또는 객체외 바인딩을 통해(Davachi, 2006; Giovanello et al., 2004; Hannula & Ranganath, 2008; Lee et al., 2020; Staresina & Davachi, 2008), 개발 환경에서 어떻게 변화하는지 더 잘 이해하는 것이 유용할 것입니다. 해마와 후각주위 피질은 물체 내 및 물체 외 결합과 관련이 있습니다.
중요한 발달 결과 외에도 두 실험 간의 FF 매개변수 추정치를 비교하여 개체 내 메모리 바인딩과 개체 외 메모리 바인딩 간의 실질적인 차이에 대한 증거를 발견했습니다. 모양과 색상 특징 사이의 결합은 실험 1에서 객체 내에서 특징이 제시되었을 때 모든 연령 그룹에서 더 강했습니다. 이는 청년 및 노년층의 객체 내 바인딩이 객체 외부 바인딩보다 더 정확하고 주의를 덜 요구한다는 것을 암시하는 이전 연구와 일치합니다. (Asch et al., 1960; Ecker et al., 2007, 2013; van Geldorp et al., 2015; Walker & Cuthbert, 1998) 이는 개발 초기에도 사실일 가능성이 높다고 제안합니다. 계산 모델링 결과는 또한 특징이 동일한 객체 내에 제시되었을 때 매개변수 FFC에 의해 추정된 관련 만화 캐릭터와 함께 모양 및 색상 특징의 더 강력하고 복잡한 결합에 대한 새로운 발견을 제시합니다.
실험 간의 이러한 차이에 대한 한 가지 이유는 동일한 개체 내에서 모양과 색상을 제시하면 계산 모델에서 구현된 대로 캐릭터와 연관될 수 있는 이러한 특징 간의 결합을 더 쉽게 형성할 수 있기 때문일 수 있습니다. 중요한 것은, 동일한 개체에 모양과 색상이 표시될 때 더 강한 FF 바인딩과 복잡한 바인딩에 대한 증거가 연령 그룹 전반에 걸쳐 일관되었으며, 이는 개발 전반에 걸쳐 개체 외 기능과 비교하여 개체 내 바인딩 강도의 차이를 강력하게 시사합니다.
두 실험 사이에 우리는 개체 내 또는 개체 외 바인딩을 장려하기 위해 자극을 조작했습니다. 그러나 다른 연구에서는 단위화 전략이 메모리 바인딩에도 영향을 미칠 수 있다고 제안했습니다. 예를 들어, Robey와 Riggins(2018)는 선 그림으로 표시되는 개체가 색상 프레임으로 표시되는 특정 색상을 갖는 이유를 설명하는 이야기를 고안하도록 어린이를 훈련했습니다. 그 연구에서는 현행 작품의 실험 2처럼 형태와 색상을 공간적으로 분리했지만, 아이들은 이를 동일한 사물의 특징으로 취급하도록 훈련받았다.
이 단위화 훈련은 단위화를 장려하지 않은 훈련에 비해 어린이의 연상 기억을 향상시켰습니다. 향후 작업을 위한 흥미로운 방법은 공간적으로 분리된 특징을 사용한 단위화 훈련이 실험 1에서 지각적으로 단위화된 개체에서 발견한 것과 유사한 메모리 바인딩을 초래하는지 여부를 조사하는 것입니다.
간섭과 망각에 대한 의미
우리의 기대와는 달리, 객체 내 바인딩이 필요한 실험 1과 객체 외부 바인딩이 필요한 실험 2 사이의 간섭 차이에 대한 강력한 증거를 찾지 못했습니다. 이에 대한 한 가지 기여 요인은 실험 1에서 강력한 간섭 효과, 특히 역행 간섭이 존재하여 더 큰 전력 없이 실험 2에서 더 큰 간섭을 감지할 가능성이 감소했기 때문일 수 있습니다. 이와 관련하여 우리는 두 실험 모두에서 어린이와 성인 사이에 실질적인 차이 없이 세 연령층 모두에서 소급 간섭에 대한 강력한 증거를 발견했습니다. 이전 연구(Darby & Sloutsky, 2015)에서는 5-세 어린이에게는 강한 간섭이 있었지만 성인에서는 간섭이 상대적으로 적다는 증거를 발견했습니다.
성인의 경우에도 현재 실험에서 간섭이 너무 강한 이유 중 하나는 자극이 단순한 모양과 색상으로 구성된 매우 희박한 반면, 과거 작업(Darby & Sloutsky, 2015)에서는 더 흥미롭고 의미론적으로 자극을 활용했기 때문일 수 있습니다. 다양한 종류의 동물, 의복, 차량 등 의미 있는 자극을 제공합니다. 이전 연구에서는 더 추상적이거나 익숙하지 않은 자극에 비해 더 의미 있는 기억이 향상된 것으로 나타났으며(Asp et al., 2021; Shing et al., 2008), 이는 현재 연구에서 사용된 더 추상적인 자극이 더 강한 간섭에 기여했을 가능성을 시사합니다. 그러나 이 가능성을 더 자세히 조사하려면 향후 작업이 필요합니다.
우리는 간섭 조절제로서 기억 결합에 초점을 맞춰왔지만 억제 또는 망각 메커니즘도 역할을 할 수 있습니다(Anderson, 2003; Hulbert & Anderson, 2020). 이 계정에 따르면, 새로운 정보를 학습할 때 이전에 학습된 정보는 금지되어 사전 간섭을 피하기 위해 초기 정보를 나중에 다시 검색해야 할 때 소급 간섭을 일으킬 수 있습니다. 이와 관련하여 경쟁 정보에 영향을 미치는 학습 과정은 적극적인 간섭을 완화할 수 있지만 영구적인 망각을 유발할 수 있습니다. 현재 작업에서 우리의 계산 모델에는 이전에 학습한 정보를 이러한 계정과 유사한 방식으로, 특히 학습을 취소하는 방식으로 잊을 수 있는 망각 구성 요소가 포함되어 있습니다. 전반적으로 우리는 이 메커니즘이 모델의 적합성을 향상시켰다는 증거를 발견했습니다(온라인 보충 자료의 모델 비교 연구 참조). 이는 억제 또는 학습 취소가 이 실험에서 중요한 역할을 했을 수 있음을 시사하지만 발달의 강력한 증거는 찾지 못했습니다. 이 과정의 차이점.
망각이 이러한 실험에서 중요한 역할을 했을 수도 있지만, 우리는 모델에 사용된 메커니즘이 매우 간단하다는 점에 주의합니다. 단 하나의 자유 매개변수만이 모든 형태의 바인딩의 망각을 제어하므로 이 프로세스는 새로운 학습에 비해 확실히 불리합니다. 발달 및 실험별 차이점을 설명하는 용어입니다. 또한, 우리의 망각 메커니즘은 망각이 우리 모델에서 영구적이어서 이 과정이 억제보다 학습 해제와 더 유사하다는 점에서 억제와 달랐습니다. 억제는 종종 학습이나 검색에 필요할 때 억제가 사용되는 일시적인 과정으로 생각됩니다. , 그리고 나서 출시되었습니다(Geiselman & Bagheri, 1985). 전반적으로, 우리는 현재 작업이 메모리 바인딩 프로세스를 조사하도록 설계되었음을 강조하며, 이 작업이 간섭 또는 발달 변화에 대한 억제 기반 또는 학습 해제 기반 설명에 대한 강력한 테스트를 제공한다고 주장하지 않습니다. 우리는 향후 작업에서 이러한 문제를 보다 철저하게 조사할 것을 권장합니다.
기타 모델 프레임워크
다른 연구에서는 메모리 바인딩과 그 개발을 조사하기 위해 컴퓨터 모델링을 적용했습니다. 임 외. (2013)은 항목-실험, 항목-항목, 항목-컨텍스트 및 복잡한 항목-항목-컨텍스트 바인딩을 포함하여 단서 회상 성능에 대한 다양한 종류의 메모리 바인딩의 기여도를 추정하기 위한 MPT 모델을 제시했습니다. 서로 다른 종류의 바인딩 구조를 다룬다는 점에서 유사하지만 현재 제시된 모델은 주요 측면에서 MPT 모델과 다릅니다. 첫째, MPT 모델은 기억력 테스트의 성능만을 다루었고 학습을 설명하려고 시도하지 않았습니다. 대조적으로, 여기에 제시된 모델은 테스트뿐만 아니라 작업의 모든 단계에서 시험 수준 학습 및 성과를 설명할 수 있습니다. 또한 MPT 모델은 성능에 대한 다양한 바인딩 구조의 기여만 추정했으며 현재 모델처럼 학습 및 테스트에 대한 망각의 잠재적 영향을 고려하지 않았습니다. 마지막으로 Yim과 동료의 작업은 객체 외부 바인딩 형태만 다루었지만 여기서는 객체 내 바인딩과 객체 외부 바인딩을 모두 설명하기 위해 모델을 사용했습니다.
여기서 제시한 모델은 매우 간단하고 추상적입니다. 뇌의 기억 결합 과정을 설명하기 위해 더 많은 복잡한 모델이 제시되었습니다(검토를 위해 Feldman, 2013 참조). 예를 들어, 동적 장 이론 모델은 시각적 객체와 공간적 위치를 결합하는 데 사용되었습니다(Bhat et al., 2021; Schneegans et al., 2016). 이러한 모델에서 뉴런의 모집단 또는 "필드"는 물체의 위치나 색상과 같은 다양한 기능을 코딩하고, 뉴런의 다양한 필드를 결합하여 기능 간의 연관성을 코딩할 수 있습니다. 이 아이디어는 최근 WOLVES(Visual Exploration in Space) 모델을 통한 단어-객체 학습에서 상황 간 단어 학습을 지원하는 학습 및 주의 역학과 개발 전반에 걸쳐 어떻게 변화하는지 설명하기 위해 확장되었습니다(Bhat et al., 2021). 이 강력한 모델은 단어-객체 연관 기억, 작업 기억 및 시각적 주의에 대한 동적 현장 설명을 통합합니다. 현재 모델에서 우리는 바인딩을 뇌 또는 시각적 주의에 직접 연결하려고 시도하지 않고 대신 다양한 결정을 지원하는 연관 기억 강도가 시간과 실험 시험에 따라 어떻게 증가하는지 추정했습니다. WOLVES와 여기에 제시된 모델 사이에는 많은 차이점이 있지만, 한 가지 흥미로운 차이점은 WOLVES가 시간의 함수에 따라 소멸되는 연관성으로 인해 망각이 발생한다고 가정한다는 것입니다. 대조적으로, 현재 모델에서는 현재 학습과 충돌하는 연관성이 시간에 관계없이 무시됩니다. 향후 연구에 대한 흥미로운 전망은 현재 모델에서 구현한 것과 같은 간섭 기반 망각 메커니즘을 시간 기반 메모리 감쇠 메커니즘과 비교하는 것입니다.
제한사항
이 작업에는 제한이 없습니다. 한 가지 제한 사항은 작업에서 참가자의 전략을 구체적으로 조작하거나 설명하려고 시도하지 않았다는 것입니다. 나이가 많은 어린이와 성인은 가장 어린 연령층이 공유하지 않는 전략을 의도적으로 구현했을 가능성이 있습니다. 예를 들어, 나이가 많은 참가자는 항목을 통합하는 데 언어를 사용할 가능성이 더 높았을 수 있지만(예: "파란색 원은 미키의 것입니다") 5-세 어린이는 자극에 대한 시각적 인식에 더 의존했을 수 있습니다. . 향후 연구에서는 참가자들이 특정 전략을 사용하도록 교육함으로써 이러한 가능성을 다룰 수 있습니다(예: Robey & Riggins, 2018).
또한 8세 어린이와 성인 사이의 성능 또는 잠재적 결합 메커니즘의 차이에 대한 증거를 찾지 못했지만 표본 크기가 이러한 연령 그룹 간의 차이를 감지할 만큼 충분히 크지 않았을 가능성이 있습니다. 다른 연구에서는 8세를 훨씬 넘어서는 기억 결합 작업의 장기적인 개선이 발견되었으므로(Lee et al., 2016), 현재 작업에서 8세 어린이와 성인 간의 차이가 없다는 점은 주의 깊게 해석되어야 합니다. 또한 두 어린이 연령 그룹과 성인이 서로 다른 방식(각각 터치 스크린과 키보드를 통해)으로 반응했기 때문에 이 연구에서는 응답 시간을 분석하지 않았습니다. 8세 어린이와 성인 간의 차이를 응답 자체와 비교하여 민감한 지수로 나타낸 것입니다.
마지막으로 우리는 하나의 계산 모델의 결과를 제시했지만 일부 다른 모델은 이러한 데이터에 현재 모델과 같거나 더 잘 적합할 수 있습니다. 향후 작업의 흥미로운 방법은 응답 시간, 안구 운동 또는 신경과 같이 현재 연구에서 고려하지 않은 다른 종류의 데이터를 설명하는 모델뿐만 아니라 다양한 인코딩 및 검색 메커니즘을 갖춘 다른 모델을 구현하는 것입니다. 응답.
결론
이 연구에서는 간섭 설계와 새로운 계산 모델을 사용하여 5-세, 8-세 및 성인의 서로 다른 복잡성을 갖는 개체 내 및 개체 외 메모리 바인딩 구조의 개발을 조사했습니다. 우리는 세 연령 그룹 모두에서 공간적으로 분리되었을 때보다 동일한 개체 내의 특징에 대한 더 강한 결합의 증거를 발견하여 성인의 이전 작업을 확장했습니다(Asch et al., 1960; Ecker et al., 2007, 2013; van Geldorp et al., 2015; 워커 & 커스버트, 1998). 우리는 또한 5세 어린이의 개체 내 결합이 노년층에 비해 실질적으로 약하다는 새로운 증거를 발견했는데, 이는 겉보기에 단순한 형태의 기억 결합이 개체 외 기억 바인딩과 유사하게 어린 시절에 많이 발달한다는 것을 시사합니다(Lee et al. , 2016; Raj & Bell, 2010; Sluzenski 외, 2006). 중요한 점은 이 연구에서 얻은 많은 통찰력이 표준 통계 분석으로는 가능하지 않았으며 발달 과학에서 전산 모델링의 유용성을 입증했다는 것입니다. 전반적으로 이 작업은 메모리 바인딩 및 개발에 대한 이해를 향상시킵니다.
보충자료
보충 자료는 PubMed Central의 웹 버전을 참조하세요.
감사의 말
edgments 이 작업은 국립 보건원 R01HD078545 및 P01HD080679에서 Vladimir M. Sloutsky에게 지원되었습니다. 저자는 공개할 이해상충이 없습니다.
참고자료
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