다양한 전문 지식 수준에서의 축구 전술적 의사 결정에서 작업 기억 용량의 역할 3부
Nov 29, 2023
결과
WMC가 전술적 의사 결정에 미치는 영향과 축구 전문 지식 수준에 대한 의존성을 테스트하기 위해 다중 범주 중재자를 사용한 중재 분석을 활용했습니다. 프로 축구 선수의 뛰어난 전술적 의사 결정에 대한 가설을 고려하여 우리는 전문 지식 수준에 대해 Helmert 코딩을 사용했습니다(Hayes & Montoya, 2017).
전술적 의사결정은 다양한 상황에서 활용해야 하는 필수 능력이다. 이는 복잡한 상황에서 올바른 선택을 하는 데 도움이 되며 성공 가능성이 더 커집니다.
기억은 필요할 때 주요 정보를 기억하는 데 도움이 되는 매우 중요한 요소입니다. 전술적 의사결정은 우리의 기억에 의존합니다. 왜냐하면 우리는 최선의 선택을 하는 데 도움이 될 수 있는 중요한 정보를 기억해야 하기 때문입니다.
기억력이 좋을수록 더 나은 전술적 결정을 내릴 수 있습니다. 우리는 더 많은 정보를 기억하고 더 빨리 기억할 수 있기 때문에 이는 올바른 선택을 위한 더 나은 기반을 제공합니다.
게다가, 좋은 전술적 결정은 우리의 기억력을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 우리가 지속적으로 현명한 선택을 하면 뇌에 더 많은 신경 연결이 형성되어 기억력이 강화되고 미래에 정보를 더 잘 기억하는 데 도움이 됩니다.
요약하자면, 전술적 의사결정과 기억 사이에는 밀접한 관계가 있습니다. 더 나은 결정을 내리려면 좋은 기억력을 유지하고 지속적으로 강화해야 합니다. 이러한 능력을 자신있게 적용하여 더 많은 성공을 거두도록 합시다! 우리는 기억력을 향상시켜야 하는데, 시스탄체 데저티콜라는 기억력 향상이라는 독특한 효능이 많은 중국 전통 약재이기 때문에 기억력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 다진 고기의 효능은 산, 다당류, 플라보노이드 등 포함된 다양한 활성 성분에서 비롯됩니다. 이러한 성분은 다양한 방식으로 뇌 건강을 증진할 수 있습니다.
이 방법의 회귀계수(bs)는 프로축구선수의 평균과 아마추어 및 취미축구선수의 비가중평균의 차이(D1), 아마추어와 취미축구선수의 평균 차이(D2)를 추정한다. WMC의 계수(X)는 축구 선수 세 그룹의 전술적 의사 결정에 대한 WMC의 비가중 평균 조건부 효과입니다.
두 가지 상호작용 효과는 두 하위 수준(D1×WMC) 축구선수의 전술적 의사결정과 비교하여 프로축구선수의 전술적 의사결정에 대한 WMC 효과의 추정된 차이와 전술적 의사결정에 대한 WMC 효과의 추정된 차이이다. 아마추어 축구선수(D2×WMC)와의 비교.
이 모델은 세 그룹의 축구 선수에 대한 WMC의 조건부 효과를 가정합니다. 보충 자료(추가 파일 1: 표 S1)에서 우리는 세 가지 수준의 축구 전문 지식에 걸쳐 WMC와 전술적 의사 결정 간의 상관 관계를 보여주는 상관 매트릭스도 제공했습니다.
우리는 중요하지 않은 결과가 이론에 대한 귀무가설을 뒷받침하는지 또는 데이터가 단지 둔감한지 여부를 확인하기 위해 Bayes 요인을 계산하여 전문성의 (비)존재×WMC 상호 작용을 추가로 조사했습니다(Dienes, 2014; Dienes & McLatchie, 2018). Bayes 요인 R의 Bayes 요인 패키지를 사용하여 계산되었습니다(Morey & Rouder, 2019).
우리는 WMC와 전문성, WMC xexpertise 상호 작용이 자신의 이름 탐지 빈도에 미치는 기여도를 테스트하기 위해 로지스틱 회귀 분석을 수행했습니다.
Ospan, SymSpan 및 기본 WMC 요소에 대한 데이터를 표본 평균(이상치)에서 3.5 표준 편차보다 높은 값으로 선별한 결과 z=Li3.1Li(OSSpan 값)의 절대값보다 높은 값을 발견하지 못했습니다.
예상한 대로 두 개의 복잡한 범위 작업은 r=0.49로 중간 수준의 상관관계를 보였습니다. 총 WMC 점수로 요인 점수를 계산하여 두 개의 복잡한 범위 작업의 기본이 되는 고유 잠재 요인을 지정했습니다. Ospan, F(2,124)=2.62, p=0.077, SymSpan,F(2,124)=1.43, p에 관해 레크리에이션, 아마추어, 프로 축구 선수 간에 차이가 없음을 발견했습니다. =0.244 및 기본 WMCfactor F(2,124)=2.23, p=0.112.
또한, 전술적 의사결정 작업과 주의가 산만한 상황에서의 전술적 의사결정 작업에서 응답시간과 정확도 사이의 상관관계는 r=0.02, p=0.853이므로 반응 시간-정확도 거래는 발견되지 않았습니다. 그리고 각각 r=0.01, p=0.894입니다. 복잡한 범위 작업 점수와 전술적 의사 결정 작업의 응답 시간 및 정확도에 대한 설명 통계는 표 1에 표시됩니다.
전술적 의사결정RT 분석
중재분석 결과, 전술적 의사결정 속도 변화 F(5, 121)=4.45, p에서 모델이 15.5%를 차지하는 것으로 나타났다.<0.001. Professional soccer players made faster tactical decisions (M=595 ms, SD=277.06) in comparison to amateur and recreational soccer players (M=705 ms, SD=230.08),3 t(125)=2.89, p=0.005. In contrast, amateur soccer players (M=658 ms, SD=212.01) made faster tactical decisions in comparison to recreational soccer players (M=757 ms, SD=240.53), t(125)=2.42, p=0.017.
더 높은 수준의 WMC는 더 빠른 전술적 결정과 관련이 있었습니다, t(121)= − 3.40, p<0.001.
Te expertise×WMC interactions were not significant, as shown by the comparison between professional soccer players and players with lower levels of expertise (D1×WMC), t(121)= − 0.76, p>{{0}}.250, 아마추어 축구선수와 취미축구선수의 비교(D2×WMC)로, t(121)= − 0.09, p=0.250(표) 2). 회귀 기울기는 그림 2A에 묘사되어 있습니다.
이론적 타당성으로 인해 Bayesfactor를 계산하여 전문 지식×WMC 상호 작용을 추가로 조사했습니다. 우리는 전체 모델에 전문지식×WMC상호작용을 적용하고 이를 상호작용이 없는 모델(전문성과 WMC포함의 주 효과 포함)과 비교했습니다. 결과는 관찰된 데이터를 고려할 때 상호 작용이 없는 모델이 상호 작용이 있는 모델의 가능성이 11.75임을 보여주었습니다. 이는 전문지식×WMC 상호작용에 대한 강력한 증거입니다.
정확도
중재분석 결과, 전술적 의사결정 정확도 차이 F(5, 121)=2.68, p=0.025에서 모델이 10.0%를 차지하는 것으로 나타났습니다. .Te 중재 분석에서는 아마추어 및 취미 축구 선수(M=0.846,SD=0)와 비교하여 전문(M=0.893, SD=0.067)의 정확도가 더 높은 것으로 나타났습니다. .088), t(125)= − 3.15, p=0.002. 취미 축구 선수(M=0.829,SD=0)에 비해 아마추어(M=0.862, SD=0.083)의 정확도가 약간 더 높습니다. 090)은 유의성의 경계, t(125)=− 1.88, p=0.063에 있었습니다.
WMC는 전술적 의사결정 정확도, t(121)=0.71, p > 0.250에 영향을 미치지 않았습니다. 또한, 프로축구선수와 낮은 전문지식수준(D1×WMC)을 비교한 결과, t(121)= − 0.39, p >에서 볼 수 있듯이 전문지식×WMC 상호작용은 유의미하지 않았다. 0.250이고, 아마추어 축구선수와 레크리에이션 축구선수 간 비교(D2×WMC)에서는 t(121)= − 0.19, p > 0.250(표 2, 그림 2B) .
RT 분석에서와 마찬가지로 데이터가 상호 작용이 없는 모델, 상호 작용이 있는 모델을 지원하는지, 아니면 그냥 둔감한지 확인하기 위해 Bayes 요인을 계산했습니다. 결과는 관찰된 데이터를 바탕으로 상호작용이 없는 모델이 상호작용이 있는 모델보다 확률이 9.64 높다는 것을 보여주었습니다. 이는 전문 지식×WMC 상호 작용에 대한 실질적인 증거를 제시함으로써 RT 분석을 확증합니다.
역효율성 점수(IES)
우리는 또한 IES라고 알려진 결합된 속도-정확도 측정을 분석했습니다. 이는 평균 정답 RT를 참가자 및 조건별 정답 비율로 나누어 계산됩니다. IES는 커밋된 오류 비율에 대해 수정된 RT 측정으로 해석될 수 있습니다. IES 분석 결과 모델은 분산 F(5, 121)=5.92,p < 0.001의 19.6%를 설명하는 것으로 나타났습니다. RT 분석에서와 마찬가지로 프로 축구 선수는 아마추어 축구 선수(M=845 ms, SD=316.85)보다 더 빨랐습니다(M=661 ms, SD=287.97).85 ), t(125)=3.73, p < 0.001인 반면 아마추어 축구 선수(M=769ms, SD=263.10)는 레크리에이션보다 더 빠른 결정을 내렸습니다. 축구 선수(M =929 ms,SD=351.31), t(125)=3.00, p=0.003.
WMC 수준이 높을수록 더 빠른 전술적 결정과 관련이 있었습니다(t(121)= − 3.34, p=0.001). 프로축구 선수와 낮은 전문성(D1×WMC)을 비교한 결과, t(121)= − 0.82, p > {에서 볼 수 있듯이 Teexpertise×WMC 상호작용은 유의하지 않았습니다. {18}}.250, 아마추어 축구선수와 취미 축구선수를 비교하면(D2×WMC), t(121)= − 0.02, p > 0.250입니다. 회귀 기울기는 그림 2C에 묘사되어 있습니다. IES에 대한 베이즈 요인은 관찰된 데이터를 고려할 때 상호 작용이 없는 모델이 상호 작용이 있는 모델의 가능성이 10.65배라는 것을 보여주었습니다. 이는 전문지식×WMC 상호작용에 대한 추가 증거를 제공합니다.
주의가 산만해지는 상황에서 전술적 의사 결정
우리는 산만함 없이 전술적 의사결정 업무 분석에서와 동일한 절차를 따랐습니다. 우리는 동일한 데이터 제외 기준을 사용하고 WMC, 전문 지식 및 예측 변수로서의 상호 작용을 통해 RT 및 정확도에 대해 동일한 모델을 적용했습니다. 우리는 또한 전문 지식 수준에 대해 동일한 Helmert 대비를 사용했습니다.
또한 WMC와 전문 지식 간의 이론적으로 관련된 상호 작용의 유무를 결정하기 위해 Bayes 요인을 계산했습니다.
RT 분석
RT에 대한 중재 분석 결과, 모델은 산만 분산 F(5,121)=7.52, p 하에서 전술적 의사결정 속도의 23.7%를 차지하는 것으로 나타났습니다.<0.001. There was significant expertise showing faster tactical decision-making of professionals (M=570 ms, SD=245.97) compared to lower levels of expertise (M=718 ms, SD=239.51), t(125)=4.09, p<0.001, and faster tactical decision-making of amateur (M=678 ms, SD=214.97) compared to recreational football players (M=761 ms, SD=259.42), t(125)=2.35, p=0.020.
WMC가 높은 플레이어의 전술적 결정이 더 빨라지는 WMC의 유의미한 효과도 있었습니다(t(121)=-− 4.68, p).<0.001. There were no significant expertise×WMC interactions across both comparisons: professional vs. amateur and recreational levels of expertise (D1×WMC), t(121)= − 0.43, p>0.250, and amateur vs. recreational levels (D2×WMC), t(121)= − 0.07, p>0.250(표 3). 회귀 기울기는 그림 3A에 묘사되어 있습니다.
주의가 산만하지 않은 작업에서와 마찬가지로 상호 작용의 부족이 상호 작용 없는 모델을 지원하는지 또는 전문 지식이 전문가의 보다 정확한 전술적 의사 결정을 보여주는지 여부를 확립하는 것이 이론적으로 중요합니다(M=0.805, SD=0 .093) 낮은 수준의 축구 전문성(M=0.743, SD=0.108),t(125)= − 3.47, p=0.001, 아마추어 축구선수(M=0.759, SD=0.103)는 레크리에이션 축구선수(M{20}}.725,SD=0)에 비해 더 정확한 전술적 의사결정을 내립니다. 112), t(125)=—2.01, p=0.047.
In addition, higher levels of WMC were associated with more accurate tactical decisions under distraction, t(121)=2.73, p=0.007. There were no significant expertise×WMC interaction across both comparisons: professional vs. lower levels of soccer expertise (D1×WMC), t(121)=1.16, p=0.247, and amateur vs. recreational levels (D2×WMC), t(125)= − 0.70, p>0.250(표 3, 그림 3B). RT 분석을 확증하면서 정확도에 대한 Bayes 요인도 관찰된 데이터에서 상호 작용이 없는 모델이 상호 작용이 있는 모델보다 7.03 높다는 것을 보여주었습니다.
IES 분석
IES 분석에 따르면 모델은 분산 F(5, 121)=13.71, p의 36.2%를 설명하는 것으로 나타났습니다.<0.001. As in the RT analysis, professional soccer players were faster (M=708 ms, SD=284.69) than amateur and recreational soccer players (M=987 ms, SD=372.70), t(125)=5.59, p<0.001, whereas amateur soccer players (M=917 ms, SD=360.94) made faster decisions than recreational soccer players (M=1,064 ms, SD=374.53), t(125)=3.18, p=0.002.
Higher levels of WMC were associated with faster tactical decisions, t(121)= − 5.99, p=0.001. Te expertise×WMC interactions were not significant as shown by the comparison between professional soccer players and players with lower levels of expertise (D1×WMC), t(121)= − 1.49, p=0.139, and by the comparison between amateur and recreational soccer players (D2×WMC), t(121)= − 0.53, p>0.250. 회귀 기울기는 그림 3C에 묘사되어 있습니다.
IES에 대한 베이즈 요인은 관찰된 데이터를 고려할 때 상호작용이 없는 모델이 상호작용이 있는 모델과 확률이 7.76임을 보여줍니다. 이는 전문지식×WMC 상호작용에 대한 추가 증거를 제공합니다.
주의를 산만하게 하는 청각 자극에서 자신의 이름 감지
로지스틱 회귀 분석 결과는 WMC의 청각 방해 자극에서 자신의 이름 탐지 빈도의 독립성과 전문성 및 전문성×WMC 상호 작용으로부터의 독립성을 나타냅니다(전체 모델, χ2(3)=5.08, p{ {4}}.166). 즉, 축구 선수는 WMC 및 전문 지식 수준에 관계없이 전술적 의사 결정 작업을 해결하는 동안 주의를 산만하게 하는 청각 자극에서 자신의 이름을 인지(61.5%)하고 인지하지 못함(38.5%)했습니다.
논의
우리는 WMC와 축구 선수의 성과 예측에 대한 전문 지식 수준 간의 관계를 조사하기 위해 두 가지 새로운 전술적 의사 결정 작업을 개발했습니다. 두 작업 모두 아마추어 및 레크리에이션 선수에 비해 프로 축구 선수의 의사 결정이 더 빠르고 정확하다는 것을 발견했습니다. 이는 예상된 것이며 의도적인 연습을 통해 얻은 기술과 지식의 "힘"을 재확인합니다. 우리는 또한 WMC가 두 작업 모두에서 의사 결정 속도와 정확성을 예측한다는 사실을 발견했습니다.
중요한 점은 한계 우회 가설 예측과는 반대로 전문 지식과 WMC 사이에 상호 작용이 없다는 점입니다. 이 발견은 WMC가 모든 수준의 축구 전문 지식에서 전술적 성과를 예측하는 독특하고 똑같이 중요한 예측 변수임을 시사합니다. 이는 지속적으로 변화하는 입력을 포함하는 생태학적으로 유효한 동적 작업에서 테스트할 때 높은 수준의 전문 지식에서 WMC의 효과가 감소하지 않는다는 독립적 영향 가설 및 가정과 일치합니다(Hambrick et al., 2012).
우리의 결과는 중앙 집행, 집행 제어 또는 통제된 주의와 같은 중앙 제어 메커니즘을 가정하는 모델에 대한 추가 경험적 지원을 제공합니다(Baddeley & Logie, 1999; Cowan, 1999; Engle et al., 1999). 중앙 제어는 복합인지 서비스에서 작업 기억 시스템을 제어하고 규제하는 일반적(영역이 없는) 제한된 용량 메커니즘을 의미합니다.
LT-WM 관점(Ericsson & Kintsch, 1995)에서 볼 때 이러한 일반적인 메커니즘은 기본적인 인지 처리 한계를 우회할 수 있게 해주는 광범위한 지식과 기술 기반 검색 단서로 인해 전문가 성과를 결정하지 않습니다. 또한 중앙 제어 메커니즘을 가정하는 모델은 영역별 지식과 전문 지식의 기여를 부정하지 않는다는 점에 유의해야 합니다. 그러나 그러한 모델은 중앙 제어 메커니즘이 들어오는 자극에 적합한 검색 구조를 인코딩하는 데 책임이 있으며(이론적 논의는 Miyake & Shah, 1999 참조) 높은 수준의 전문 지식에서도 성능에 기여할 수 있다고 가정합니다.
WMC×전문 지식 상호 작용의 부족은 이러한 가정을 뒷받침하며 전문가 성과 예측에 대한 WMC의 기여는 영역별 지식을 뛰어넘고 의도적인 연습이 WMC 한계를 극복하는 데 항상 충분하지는 않음을 시사합니다(Hambrick & Engle, 2002; Hambrick & Oswald , 2005; Meinz & Hambrick, 2010; Meinz 외, 2012).
전문가 수준에서 WMC 효과의 감소를 찾지 못한 연구를 비판하면서 Ericsson(2014)은 전문가 수준에서 WMC 효과의 감소를 찾지 못한 연구에서 의도적 연습의 조작화가 종종 불분명하고 너무 광범위하다고 지적했습니다. 모든 훈련 시간이 반드시 의도적인 연습인 것은 아니라고 주장했습니다.
그러나 우리는 Ericsson et al.(1993)이 제시한 의도적 실천의 개념을 엄격히 따름으로써 이러한 반론을 없애기 위해 모든 노력을 기울였습니다. 우리는 축구 연습과 시합을 기준으로 10년 이상 클럽이나 학원에서 체계화된 축구 훈련을 하고 2시즌 이상 프로 수준에서 활약한 프로 축구 선수를 전문가로 분류했습니다.
마지막으로 AsMeinz et l. (2012)는 연구에서 포커 플레이어 샘플을 강조했지만, 우리 샘플에는 뛰어난 축구 선수가 포함되지 않았다는 점도 강조하고 싶습니다(예: 대부분의 운동 선수는 챔피언스 리그 축구 선수가 아니었습니다). 따라서 엘리트 축구선수와 같은 극단적인 참가자 그룹에서는 WMC가 전술적 의사결정에서 덜 중요한 역할을 할 가능성이 적습니다.
Furley와 Memmert(2012)의 연구는 스포츠의 의사 결정을 조사하기 위해 선택적 주의 패러다임(Conway et l., 2001)을 적용한 유일한 연구로, 높은 WMC 농구 선수들이 자신의 행동을 감지할 가능성이 적다는 것을 발견했습니다. WMC가 낮은 플레이어보다 주의를 산만하게 하는 청각 자극이 있습니다.
이는 주의 제어 기능을 작업 기억 시스템의 필수적인 부분으로 통합하는 작업 기억 모델(Baddeley & Logie, 1999; Cowan, 1999; Engleet al., 1999), 특히 WMC의 주의 제어 이론(Baddeley & Logie, 1999; Cowan, 1999; Engleet al., 1999)과 일치합니다. Engle et al., 1999) 작업 기억 제한이 억제 과정에 있다고 주장합니다. 대조적으로, 우리는 WMC의 독립성과 WMC의 이름 탐지 빈도를 발견했습니다. 두 연구 간의 불일치 결과를 설명하기 위해 주의는 자동 상향식 방향 지정 및 자발적인 하향식 제어를 포함하는 다중 구성 요소 구성이라는 점에 유의해야 합니다(검토 내용은 Fougnie2008 참조). 따라서 우리의 역동적인 작업에서 자신의 이름이 나타나는 것은 일부 연구에서 보여주듯이(예: Redick & Engle, 2006) WMC와 관련이 없는 상향식 주의 방향을 활용했을 것입니다.
보다 구체적으로 전술적 상황의 사진 스틸이 급속히 연속되는 Furley와 Memmert의 작업에서 자신의 이름이 나타나는 것은 더 큰 정도로 주의를 자발적으로 제어하여 WMC가 높은 운동선수의 이름 감지 비율이 낮아지는 결과를 가져왔습니다. 반면에, 우리 작업에서 전술적 상황의 비디오 시퀀스를 통해 운동선수는 산만 자극에 있는 이름과 같은 상향식 지향 자극에 사용할 수 있는 더 많은 주의 리소스를 사용하여 전술적 상황의 보다 복잡한 표현을 형성할 수 있었습니다.
결론
전술적 의사결정에 있어 프로축구 선수들의 우월성을 관찰하는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 이러한 우월성에 기여하는 중요한 요소는 전문가가 관련 기술을 연마하는 데 소비하는 시간이며, Hambrick 및 Burgoyne(2019, p. 1)은 최근 다음과 같이 말했습니다. "신뢰할 수 있는 과학자는 전문가 성과가 육성에 의존하지 않고 설명될 수 있다고 믿지 않습니다." 결과는 WMC가 모든 수준의 전문 지식에 걸쳐 성과에 있어서 고유한 역할을 갖고 있다는 관점을 뒷받침합니다. 이는 전문 지식에 대한 "새로운 모습" 관점(Hambrick et al., 2016)과 일치하며, 이는 WMC가 전문 지식 퍼즐에서 간과된 부분임을 시사합니다.
참고자료
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