Задания для тренировки памяти: Упражнения для развития и улучшения памяти

Содержание

Упражнения для развития и улучшения памяти

Память — странная художница: она подновляет краски жизни
и стирает серые оттенки, сохраняя лишь самые яркие цвета;
и самые выразительные силуэты.

Марк Леви

Содержание

  1. Зачем развивать память
  2. Как развивать память, внимание и мышление
  3. Какие упражнения развивают память
  4. Как ещё улучшить память

Так сложилось, что люди сегодня почти не пользуются своей памятью: контакты записаны в телефоне, знания — на страницах вебсайтов, встречи — в онлайн-планерах, задачи — в заметках. Но не слишком ли мы полагаемся на внешних помощников? И не слишком ли мало доверяем себе?

Зачем развивать память

Хорошая память — залог успешного будущего, важный ресурс, благодаря которому мы накапливаем знания и опыт, служащие основой для принятия решений. За память отвечают нейроны — нервные клетки мозга.

Чтобы память хорошо работала, нервным клеткам нужно много энергии, которую мозг не всегда хочет давать. Мозг экономит энергию и избавляется от всего, что ему кажется ненужным, поэтому мы довольно быстро забываем много вещей. Это можно исправить: мозг будет тратить меньше энергии на запоминание, если начать тренировать память.

Как развивать память, внимание и мышление

Регулярные тренировки — залог успеха в развитии памяти и внимания, потому что мозг — такая же мышца, которую можно и нужно «качать». Только здесь обычным спортзалом здесь не обойтись.

Стать внимательнее поможет комплекс упражнений. С одной стороны, это специальные игры и задания, которые можно выполнять на школьных уроках. С другой стороны, это банальное наблюдение за всем, что нас окружает.

Объём и точность запоминания помогают тренировать специальные задания, адаптированные по уровню сложности, как, например, на курсе «Развитие памяти и внимания», и регулярная когнитивная нагрузка.

Кроме того, память, внимание и мышление неразрывно связаны, поэтому, чтобы прокачать мозг по полной, нужно развивать каждый из этих навыков отдельно и в комплексе.

Какие упражнения развивают память

Делимся подборкой упражнений, которые сделают вас внимательнее, улучшат память и мышление, а также помогут настроиться на продуктивную работу.

Линия

Возьмите лист бумаги, ручку и засеките 3 минуты. В это время неспешно ведите горизонтальную линию и ни о чём другом не думайте. Как только в голове появляется посторонняя мысль, превратите линию в острый пик, а затем продолжайте вести прямую до тех пор, пока не закончится время либо до новой посторонней мысли.

Если в конце ваша линия напоминает кардиограмму, тренируйтесь чаще. Если, наоборот, задача оказалась слишком простой, засеките 5 минут.

Счетовод

Подготовьте короткие примеры на сложение, вычитание, деление и умножение. Можно воспользоваться любым приложением для устного счёта на смартфоне. Решение примеров в течение хотя бы 3 минут заставит мозг работать быстрее и научит концентрироваться на задаче по вашему желанию.

Амбидекстер

Какой рукой вы пишете? Переложите ручку в другую и напишите несколько слов. Можно попробовать нарисовать простой рисунок нерабочей рукой или двумя руками сразу. Это очень полезно для мозга. Во-первых, мелкая моторика, которая задействуется при письме от руки, благотворно влияет на память, во вторых, это способ активизировать мозг непривычной активностью.

Первопроходец

Придумайте новый маршрут до работы, дома или супермаркета. Пока идёте, постарайтесь запомнить названия улиц, заведений и иные отличительные черты. Перед сном восстановите в памяти созданный маршрут с максимальной точностью. Старайтесь тренироваться ежедневно.

Зоркий глаз

Окиньте взглядом свою комнату или рабочий кабинет. Изучайте пространство в течение минуты. Затем закройте глаза и перечислите все объекты, которые вы запомнили: от самых крупных (дверь, стол, шкаф) до самых мелких (ручки, статуэтки, пятна или царапины).

Портретист

Посмотрите на коллегу или любого человека, который встретился вам, в течение 30–40 секунд. Отвернитесь и как можно подробнее вспомните особенности внешности: одежду, цвет глаз, причёску, веснушки, родинки и т. д.

Все упражнения тренируют внимание и работают с памятью: с каждой новой тренировкой вы будете запоминать всё больше нюансов.

Следующая группа упражнений потребует подготовки. Вам понадобится лист бумаги, ручка и помощник.

Пирамида

Попросите помощника написать на листе бумаги цифры в столбик. Пусть на первой строчке их будет всего три или четыре. На второй — пять, на третьей — шесть. Так столбик цифр будет напоминать пирамидку. Сначала закройте её рукой, а затем на несколько секунд откройте одну из строчек. Повторите последовательность цифр в строке по памяти и сверьте с правильным ответом. Старайтесь сокращать количество ошибок и время просмотра на каждой тренировке.

Цепочка

На листе бумаги помощник пишет для вас десять слов, не связанных друг с другом:

  • ключ,
  • швейная машинка,
  • вертолёт,
  • заяц,
  • костёр,
  • провод,
  • комар,
  • ведро,
  • нос,
  • шина.

Прочитайте эти слова и попробуйте не глядя назвать их по памяти в правильной последовательности. Можно составить из них историю. Например: огромным ключом заводим швейную машинку, она сшивает целый вертолёт, на полозьях которого висит бесстрашный заяц… Справились с одной цепочкой? Попросите подготовить для вас новые: подлиннее и потруднее.

Парочки

Здесь требуется подготовить не связанные между собой по смыслу пары слов.

дом

крокодил

овца

спагетти

гном

костыли

нож

планета

кеды

театр

Чтобы их запомнить, надо представить их в виде ярких образов. Например: огромный крокодил поедает дом, овца ходит в шубе из спагетти, гном передвигается на костылях. Закрыв рукой один столбик, вспомните пары к словам из открытого столбика. Старайтесь запоминать как можно быстрее, затрачивая не более 30–40 секунд на десять пар. Точность и скорость выполнения станут залогом «прокачанной памяти». 

Эти и другие похожие упражнения сложно полноценно выполнять самостоятельно, поэтому эффективность снижается. Здесь обязательно нужен помощник. Кроме того, упражнения нужно делать регулярно. Можно облегчить себе задачу и записаться на курс по развитию памяти и внимания — там вы будете тренировать когнитивные навыки на разнообразных заданиях, вас поддерживают кураторы, есть учёт времени.

Дневник памяти

Перед сном прокрутите «в обратной перемотке» весь прошедший день. Постарайтесь вспомнить мельчайшие подробности: где были, с кем общались, что встретилось по пути, какие чувства испытывали. Далее придётся выделять на это задание больше времени, так как вы будете всё подробнее вспоминать свои активности.

Под копирку

Изучите какое-либо изображение, например 100-рублёвую банкноту, в течение минуты. Затем возьмите лист бумаги и зарисуйте изображение на купюре по памяти. Сверьте свой рисунок с оригиналом. Если вы упустили несколько деталей, запомните, что было пропущено, и сделайте новую зарисовку, чтобы исправить ошибки. Постепенно находите всё более трудные картинки, чтобы был эффект.

Фокусник 

Возьмите обычную колоду карт, перемешайте её и постарайтесь запомнить последовательность первых пяти карт из колоды. Пять карт запомнились легко? Как насчёт 10, 15 или всей колоды? Выполняйте упражнение регулярно и вы заметите, как увеличится объём вашей памяти.

Разумеется, чем более трудные и объёмные материалы вы запоминаете, тем лучше работает память.

Полиглот

Начните изучать иностранный язык. Тогда вам потребуется запоминать множество слов и правил, говорить и понимать речь на слух. Эта непростая задача задействует весь мозг и отлично развивает способность запоминать и удерживать информацию. Быструю технологию запоминания слов вы сможете усвоить, посмотрев короткое видео.

Литератор

Возьмите за правило регулярно запоминать стихи или прозу. Это тоже отлично тренирует память, а разнообразие текстов позволит постепенно увеличивать когнитивную нагрузку.

Ходячая энциклопедия

Сделайте подборку статей по интересной теме. Тренируйтесь быстро прочитывать, анализировать и пересказывать статьи — это укрепит память. Ещё один плюс упражнения в том, что приобретёнными знаниями можно воспользоваться в любой момент.

Важно!

При работе с упражнениями на развитие памяти, внимания и мышления необходимо соблюдать несколько принципов:

  1. Поставьте цель — понимание своей цели мотивирует на успех.
  2. Двигайтесь от простого к сложному — слишком трудные задачи демотивируют.
  3. Сосредоточьтесь на качестве, а уже потом — на количестве. Иными словами, сперва делайте правильно и немного и только потом увеличивайте нагрузку.
  4. Следите за скоростью — чем выше скорость, тем больше пользы.
  5. Работайте в удовольствие — если занятие нравится, то хочется больше тренировок. Больше тренировок — выше результат.

Как ещё улучшить память

Кроме перечисленных упражнений, есть факторы, которые благотворно скажутся на работе мозга в целом, а, значит, на внимательности, памяти и ясности мысли.

Режим сна и бодрствования

Для активности мозга важно спать 7–8 часов. За это время он успевает укрепить нужные связи между нейронами и разрушить те, которые уже не понадобятся. Постройте режим таким образом, чтобы мозг получил достаточно времени для «наведения порядка».

Прогулки

Старайтесь ежедневно гулять, чтобы обеспечить мозг кислородом. Это очень важно для его работы. С другой стороны, на прогулках вы сможете тренировать внимание, наблюдая за окружающими и прокладывая новые маршруты.

Физические упражнения

Ненавидели физкультуру в школе? Зря! Физическая активность усиливает кровообращение: мозг быстрее получает питание и насыщается кислородом, а, значит, может работать дольше и продуктивнее.

Правильное питание

Правильное питание влияет не только на здоровье в целом, но и на мозг в частности. Жиры и витамины, которые содержатся, например, в орехах, овощах и красной рыбе, помогают мозгу справляться с нагрузками.

Когнитивная нагрузка

Развитию мышления и памяти способствует также разгадывание кроссвордов и головоломок. Попробуйте заняться этим в транспорте или во время обеденного перерыва.

Регулярные тренировки

Вы уже не раз слышали о том, что любые упражнения необходимо выполнять регулярно. Заставляя свою память работать каждый день, вы помогаете мозгу перестроиться и привыкнуть к нагрузке. Без этого изменения не наступят.

Уделяйте внимание своему здоровью, работайте над развитием памяти и мышления и регулярно увеличивайте нагрузку. Если вы уже привыкли к когнитивным тренировкам, то обязательно изучите специальные инструменты развития памяти. Об одном из них вы узнаете из этого видео.

Возраст: от 8 лет
Число игроков: от 1 до 6
Похожа на мемори по принципу: там тоже нужно запоминать карточки, только по нескольким определённым критериям. И всё это в антураже допроса робота: правда ли вы человек? А у кого память лучше, у вас или машины? В неё со взрослыми с огромным удовольствием поиграют дети (для улучшения памяти и семейных отношений).

Квёркл

Возраст: от 6 лет
Число игроков: от 2 до 4
Похож на любимую многими игру типа «три в ряд» на планшетах и смартфонах. Но взрослые нечасто в неё играют (думают, это всё игрушки, а не упражнения на внимание), зато есть настольный вариант, который можно подарить и пенсионерам. Тут нужно ставить фишки с разными фигурами так, чтобы получились линии по 6 одинаковых подряд. Конечно же, противники пытаются вам помешать, так что надо сосредоточиться на поле и победной тактике.

Покер

Возраст: от 16 лет
Число игроков: от 2 до 10
Без классики покера никуда. Знали, что это не только про блеф? Конечно же, покер и для внимания, и для памяти: говорят, лучшие игроки умудряются запоминать, какие карты уже были выложены, вычесть из них свои и предположить, какие остались на руках у соперников.

Игры на внимание и реакцию для остальных взрослых

Медвед

Возраст: от 6 лет
Число игроков: от 3 до 8
Это хит, и запомнить там главное правила. Зато в процессе игры внимание работает на высокой мощности: нужно по очереди выкладывать карты из своей руки (цель — сбросить все) перед собой, но замечать, если вдруг будет совпадение с кем-то (надо первому схватить бревно) или выпадет спецкарта с хитрым заданием. Карты специально очень похожи, чтобы вас путать, а бревно настоящее, берёзовое.

7 на 9

Возраст: от 8 лет
Число игроков: от 2 до 4
Такая же угарная игра. Только там не картинки, а цифры. Нужно также избавляться от карт (штраф заставляет взять их обратно, если ошиблись), но для этого нужно ещё немного складывать и вычитать.

Ратуки

Возраст: от 7 лет
Число игроков: от 2 до 5
Ещё одна игра, развивающая память и внимание у взрослых, но там вообще всё сразу: и цифры (считать не надо), и разные другие изображения чисел. Сколько пальцев? А точек на игральном кубике? Ух, шума и угара тут будет на всю семью!

Головоноги

Возраст: от 4 лет
Число игроков: от 2 до 6
Это такие маленькие чудики разного цвета и со всякими особыми приметами, которые вы выкладываете в стопочку. Выложили первого, дайте ему имя. И так надо давать имя каждому. А если встретился ещё раз такой же, надо вспомнить его имя и назвать. Забыли? Начинаем с начала! Игра хороша для взрослых и обожаема детьми. Развивает память, внимание и реакцию.

Большая стирка

Возраст: от 4 лет
Число игроков: от 2 до 6
Похожа на мемори, в ней тоже надо запоминать, а потом искать пары. Только она ещё и про носки для представителей разных культур. Осторожно, после игры может захотеться проверить, все ли ваши носки имеют пару.

Бум

Возраст: от 14 лет
Число игроков: от 4 до 16
Хитовая игра на объяснение известных личностей. Но оно там не обычное, а в три круга с одними и теми же карточками. Сначала все по очереди объясняют слова с помощью ассоциаций. Что-то угадывают, что-то нет. Потом при помощи пантомимы. Бывает, удаётся угадать и те карточки, которые не удавались на словах. Самый сложный этап — последний, потому что надо угадать с одного слова. Почему игра находится в подборке на развитие памяти и внимания? Ага, надо держать в голове всех, кого объясняют остальные, потому что эта же личность может достаться вам в следующем круге!

Мафия

Возраст: от 14 лет
Число игроков: от 5 до 20
Классика психологических игр для взрослых, в которой, безусловно, тренируется и память, и внимание. Нужно ведь за каждым следить и запоминать, что он говорит. Кто что прячет, кто кого боится, кто здесь убийца, а кто невинный доктор…

Если ещё не выбрали игры, которые хотите подарить себе, младшим и старшим родственникам, или к концу списка забыли, что там было — звоните нашим операторам. Они помнят, ведь всё время тренируют память на этих играх.

Все игры для тренировки памяти и внимания есть в категории «На память».

10 сайтов для тренировки мозга — Work.ua

Упражнения, программы и игры онлайн, которые помогут держать мозг в тонусе.

Красивый и подтянутый ум можно развить. В этом убежден Work.ua. Держите под рукой следующие полезные 10 ресурсов для развития логики, концентрации и ума, когда хочется отдохнуть от работы, но не тратить при этом время впустую.

Этот сайт встречает нас фразой: «Нет людей с плохой памятью. Есть люди, которые не умеют ею пользоваться». Выполняя несложные упражнения, можно развить память, получить навыки в запоминании чисел, слов и текстов, развить внимание и образное мышление. Также на сайте есть небольшие статьи с полезными советами.

На сайте можно проверить память и пройти онлайн-тренировку внимания, концентрации, реакции и других функций мозга с помощью программ и игр. Есть подробная теоретическая часть, рассказывающая о том, что такое мозг и как поддержать его в хорошем состоянии.

Здесь собраны известные логические игры, которые легко запустить в режиме онлайн, чтобы размять мозги.

На этом сайте всего один тренажер для мозга — задачка N-назад. Это упражнение, которое улучшает оперативную («рабочую») память, совершенствует подвижный интеллект, оптимизирует скорость мышления. Суть игры: пользователь видит квадратики в ячейках матрицы и слышит буквы. При этом необходимо определить и указать, встречался ли предъявляемый образ на n-позиций (1, 2, 3…) назад.

Игры, выложенные на этом сайте, призваны тренировать память, скорость, гибкость мышления, вычислительные навыки. Прежде чем начать тренировки, нужно будет определить те возможности ума, которые хочется развить в первую очередь. Это определит выбор упражнений для тренировок.

Это сайт о возможностях человеческого мозга и развитии интеллекта. Здесь рассказывают о том, как устроена наша голова, как там все работает, и дают советы, как ускорить эту работу. Например, есть статья «Как улучшить кратковременную память», задачки на логику и многое другое.

В разделе «Форма ума» сайт предлагает разные веселые упражнения и головоломки для тренировки памяти, внимания, воображения, скорости и гибкости ума. Можно и просто повеселиться — например, есть смешная головоломка «Семечко», где логику происходящего теряешь где-то на пятом-шестом шаге.

Онлайн-игры на развитие памяти, тренировку наблюдательности, на зрительную память.

На Brainexer есть самые разные упражнения: задачи на концентрацию, сортировку, переключение, группы и списки слов, арифметические операции, пропущенные числа, подсчет символов, нахождение пути и другие. 

Если английский вам почти как родной, обратите внимание на эту платформу. Здесь есть тесты на моторные навыки, вербальные, на переключение контекста, на краткосрочную память, на время реакции, визуальное восприятие и многие другие. При этом пользователи могут не только тренировать свой мозг, но и участвовать в разных исследованиях.


По материалам: adme.ru



Чтобы оставить комментарий, нужно войти.

Задачи и головоломки для развития интеллекта и памяти (А. Наварро)

​— Как поживает ваш мозг?

— Так же, как и в двадцать лет! Не замечаю никакой разницы ни в смысле подверженности заблуждениям, ни в плане его вместимости. Завтра, например, я лечу на медицинский конгресс.

— Однако должен же быть какой-нибудь предел возможностей мозга, заложенный генетически?

— Нет. Моему мозгу скоро исполнится сто лет, но ему не знакома дряхлость. Мое тело сморщивается — этого нельзя избежать. Но мозг — нет!

— Как это у вас получается?

— Человеческий мозг обладает огромной нейропластичностью. Хотя некоторые нейроны и умирают, другие реорганизуются и выполняют их функции. Но для этого их необходимо стимулировать.

— Но как?!

— Поддерживайте свой мозг в увлеченном и активном состоянии, заставьте его функционировать, и он никогда не деградирует.

Фрагмент из интервью с Ритой Леви-Монтальчини — итальянским нейробиологом, лауреатом Нобелевской премии в области медицины, за несколько месяцев до того, как ей исполнилось 100 лет.


Как пользоваться книгой

Анхельс Наварро

Наш читатель должен осознать огромное значение тренировки памяти и когнитивных способностей. Эта книга представляет собой руководство для тех, кто желает узнать слабые стороны своей памяти и научиться стратегиям и техникам повышения ее производительности.

Автор не старалась написать научную работу о памяти и не предлагает особую программу упражнений. Техники для запоминания преподносятся в игровой форме, поскольку, по мнению автора, это самый эффективный и естественный способ тренировки памяти. Игра, вызов, соревнование — вот что мотивирует нас в любом возрасте. Важно понимать: человек усваивает лишь то, что кажется ему важным, интересным и мотивирующим, а все остальное забывает.

Уровни сложности

Упражнения разделены по уровням: легкий, средний, сложный и очень сложный. Хотя создать классификацию — задача непростая, читатель должен иметь в виду, что она представляет собой лишь частное мнение.

К тому же не стоит забывать, что интеллект характеризуется с разных сторон и есть разные виды интеллекта. Иными словами, то, что может быть легким для одного, для другого окажется очень сложным.

Порядок работы

Уровень сложности, указанный в каждом упражнении, позволит читателю создать собственный план тренировки памяти. Можно выполнять упражнения в предложенном порядке или переходить от более простых к сложным. Любая последовательность будет правильной. Главное — не бросать занятия. Прогресс и улучшение наступают для каждого в свое время, так как они зависят от внутреннего ритма человека.

Cоветы

Большинство упражнений содержат совет, отсылающий к техникам или методам запоминания, облегчающим читателю решение задачи. Помимо того, они позволят лучше усвоить стратегии запоминания из теоретической части книги, поскольку их можно применять в повседневной жизни.

Записная книжка памяти

Лучше ничего не писать и не делать пометок в книге. Рекомендуется завести блокнот, который, если желаете, назовите «записной книжкой памяти». В ней вы можете записывать результаты упражнений и контролировать свои успехи или же вести записи о мнемонических методах, используемых в каждом упражнении, и делать отметки о том, какой, по-вашему, тип памяти включался при его выполнении. Оценивайте работу исходя из следующих вопросов:

— Вы потратили на упражнение больше или меньше рекомендованного времени?

— Сколько объектов запомнили и сколько из них запомнили правильно?

— Какие сложности возникли при выполнении упражнения?

— Сколько повторений потребовалось для запоминания?

— Учитывайте также любые другие критерии, которые посчитаете нужными.

Ответы к упражнениям

Ответы на большинство упражнений вы найдете в конце книги. Однако некоторые нужно проверить сразу же после решения, заново перечитав задание или обратившись к рисунку. Не рекомендуется смотреть в ответы при первом же сомнении.

Не сдавайтесь! Настойчивость, упорство, терпение и сила воли — вот четыре самых главных качества, стимулирующих наш мозг. Решение задачи приносит огромное удовлетворение. Во время выполнения на первый взгляд непонятной игры или упражнения на развитие интеллекта вы обнаружите, что в задании в сжатом виде содержится огромное количество информации, которая откроется вам сразу после решения. В этот самый момент вы почувствуете себя свободными от ограничений, ощутите душевный подъем и в одно мгновение перейдете от осознания собственной неуклюжести к виртуозному мастерству владения ментальными приемами. Это чувство, помимо того что оно очень приятное, чрезвычайно стимулирует мозг.

Рекомендации для получения нужного эффекта от выполнения упражнений

  • Внимательно читайте задание, тщательно концентрируясь на всех деталях.
  • Не торопитесь приступать к заданию. Убедитесь в том, что поняли, что требуется сделать.
  • Если вы поняли задание, попытайтесь найти среди прошлых событий своей жизни подобный опыт, который поможет вам решить задачу.
  • Каждое упражнение — это вызов, поэтому ваш психологический настрой очень важен.
  • Если сначала у вас ничего не получается, не теряйте присутствия духа. Не бросайте упражнение. Настойчивость, упорство и терпение — очень полезные качества для решения любой задачи. Совершенное усилие откроет ваши сильные стороны и заставит поверить в свои способности, в том числе в способность работать долго и продуктивно.
  • Воспринимайте сложность как отличную возможность чему-нибудь научиться. Помните: гораздо важнее проделанный для достижения результата огромный путь, чем сам результат.
  • В конце книги вы найдете ответы к упражнениям. Сверяйтесь с ними после того, как выполните задание.

Вперед! Отбросьте сомнения и заставьте свою память работать!



Упражнения



Развитие памяти детей 9 10 лет

Развитие памяти детей 9 10 лет — сайт-игра Разумейкин

1 уровень сложности

  • 3

    Приёмы запоминания Ч. ..

  • 6

    Приёмы запоминания Ч. ..

  • 7

    Приёмы запоминания Ч…

  • 9

    Приёмы запоминания Ч. ..

  • 10

    Приёмы запоминания Ч…

2 уровень сложности

  • 3

    Приёмы запоминания Ч. ..

  • 5

    Приёмы запоминания Ч…

3 уровень сложности

Память младшего школьника развивается по пути все большей произвольности и осмысленности.

Во-первых, ученик начинает осознавать, а потом и дифференцировать мнемические задачи: что-то нужно запомнить буквально (например, написание иностранных слов), что-то пересказать своими словами и т.п. Во-вторых, в младшем школьном возрасте ребенок овладевает приемами запоминания.

Обычно младшие школьники лучше запоминают наглядный материал и значительно хуже — словесный. В словесном материале они лучше запоминают названия предметов и труднее — абстрактные понятия. Легче всего ребенку запомнить то, что включено в его активную деятельность, то, с чем он непосредственно действовал, а также то, с чем непосредственно связаны его интересы и потребности.

Выполнение заданий раздела Память для детей 9—10 лет поможет освоить некоторые приёмы запоминания, а также будет способствовать развитию и тренировке различных видов памяти: зрительной, слуховой, логической, образной.

Более подробно о развитии памяти у детей 9—10 лет можно узнать на странице «Публикации». 

Сайт не работает по причине того, что в Вашем браузере отключен JavaScript.

Улучшение рабочей памяти: уловки для тренировки мозга

Потерять ключи, оставить кошелек в холодильнике, забыть день рождения мужа, попросить продавца повторить указания к отделу подарочной упаковки. Вы можете подумать, что все это примеры невнимательности.

Покопавшись в исследованиях рабочей памяти, я понял, что, хотя это примеры невнимательности, в основном это признаки плохой рабочей памяти. Дефицит рабочей памяти является симптомом синдрома дефицита внимания (СДВГ или СДВ), аутизма и неспособности к обучению.

Что такое рабочая память?

Возможно, вы знакомы с термином «кратковременная память», который используется как синонимы термина «рабочая память». Оба относятся к мыслям или информации, которые вы временно храните в своей памяти, чтобы они были доступны, когда они вам понадобятся для выполнения задачи. Думайте о рабочей памяти как о полке в вашем мозгу. Представьте, что вы идете в магазин. Вам нужно молоко, яйца и хлеб. Находясь в магазине, вы внезапно вспоминаете, что вам нужны хлопья. Вы направляетесь к проходу с хлопьями, но когда вы сосредотачиваетесь на Special K, яйца падают с вашей мысленной полки.Вы приходите домой с хлопьями, молоком и хлебом, но забыли яйца.

Количество предметов, которые вы храните в своей рабочей памяти, может быть не таким большим, как количество, которое ваш лучший друг может разместить на своей мысленной полке. Исследования показывают, что маленькие дети имеют ограниченные навыки рабочей памяти, они могут удерживать в памяти только один или два предмета. WM продолжает развиваться примерно до 15 лет, но не все развиваются одинаковыми темпами или имеют одинаковый объем рабочей памяти. Некоторые люди могут хранить больше информации, чем другие.

Исследователи расходятся во мнениях относительно количества информационных «байтов», которые может удерживать мозг. Одни говорят, что их всего семь, другие — четыре. Вы можете увеличить объем рабочей памяти, сгруппировав элементы вместе. Телефонный номер обычно состоит из 10 цифр, но мы часто разбиваем номер на три группы (555-555-5555), что позволяет нам использовать только три слота рабочей памяти для запоминания 10 цифр.

[Самопроверка: у вас дефицит рабочей памяти?]

Когда мы используем рабочую память?

Вы используете рабочую память каждый день во многих ситуациях: чтобы читать, писать, планировать, организовывать, следить за беседой, выполнять в уме математические вычисления или следовать многоступенчатым инструкциям.Это помогает вам сосредоточиться на задаче и заниматься ею.

В школе рабочая память важна. Одно исследование, проведенное в Соединенном Королевстве, с участием 3000 учеников начальных и средних классов и обнаружило, что слабая рабочая память больше указывает на трудности в школе, чем низкий IQ. По словам исследователей, почти все дети со слабой рабочей памятью показали низкие результаты по тестам на понимание прочитанного и по математике.

Ниже приведены примеры того, как плохая рабочая память влияет на вашу повседневную жизнь:

  • Вы хотите присоединиться к разговору, но к тому времени, когда собеседник прекращает говорить, вы забываете, что хотели сказать.
  • Вы постоянно теряете ключи, мобильный телефон или бумажник.
  • Вы легко заблудитесь, даже если вам просто указали дорогу.
  • Вам трудно следить за разговором, потому что вы забываете, что только что сказал собеседник.
  • У вас много незавершенных проектов, потому что вы отвлекаетесь и забываете о первом проекте.
  • Вы планируете поработать дома, но забыли взять с собой необходимые вещи.
  • Вам нужно перечитать абзац несколько раз, чтобы сохранить информацию.
  • Вы пропускаете сроки на работе из-за вашей неорганизованности и неспособности выполнять проекты.

Чем бы вы ни занимались, вам нужна рабочая память, которая поможет вам в этом.

[Вспомнить все: отличные гаджеты для пробуждения памяти]

Существует ряд продуктов и услуг, таких как CogMed и Play Attention, которые можно использовать для тренировки мозга и улучшения рабочей памяти. Некоторые исследования показали, что они могут улучшить вашу рабочую память, но преимущества могут не длиться дольше тренировки.Другое исследование показало, что тренировка мозга значительно улучшает рабочую память, если вы твердо придерживаетесь ее.

Первый шаг к улучшению рабочей памяти — это понять, как работает память, и принять свои ограничения. Это не означает, что нужно извиняться: «О, я забыл». Это означает разработку и использование стратегий, позволяющих компенсировать забывчивость. Многие люди с СДВГ используют системы напоминаний, чтобы поддерживать порядок. Они могут использовать приложение-блокнот на своем телефоне или планшете, чтобы вести текущий список дел или список товаров, которые им нужны в магазине.Они могут использовать таймер или календарь, чтобы напоминать им о встречах.

Как улучшить рабочую память

Разбивайте большие куски информации на маленькие кусочки

Сосредоточьтесь на одном или двух из них, прежде чем переходить к следующей инструкции. Предположим, вы собираетесь устроить вечеринку у себя дома. Вы перегружены всем, что нужно сделать: покупки, готовка, уборка и подготовка к вечеринке. Сосредоточьтесь на одной области, например на покупках.Игнорируйте остальные задачи, пока не закончите делать покупки.

Использовать контрольные списки для задач с несколькими шагами

Вы можете составить контрольный список на первый час работы. Сюда могут входить: прослушивание сообщений, ответные звонки, проверка и ответ на электронные письма, просмотр вчерашнего прогресса, проверка с руководителем важных задач, которые необходимо выполнить немедленно.

Разработка подпрограмм

Создайте распорядок дня, когда вернетесь домой с работы. Каждый раз кладите мобильный телефон и ключи в одно и то же место, как только входите в дверь.

Практика рабочей памяти

Используйте упомянутые выше программы тренировки мозга или создайте свои собственные. Запишите шесть не связанных между собой слов. Начните с попытки запомнить первые два слова, не глядя на бумагу, и добавляйте еще одно слово, если у вас это получится.

Экспериментируйте с различными способами запоминания информации

Вам будет легче запомнить список, если вы сочините песню или сочините рифму. Другие считают, что визуализация помогает им запоминать несколько предметов.Когда вы собираетесь домой с работы, представьте, что вы зашли в магазин за молоком, сыром, хлебом и йогуртом. Представьте, что вы заходите в каждый отдел магазина и смотрите, как он выглядит. Поскольку изображения сильнее слов, вы склонны запоминать все, что вам нужно в магазине, следя за своей визуализацией.

Уменьшить многозадачность

Согласно исследованию, проведенному в Университете Сассекса, многозадачность может фактически сжимать определенные области вашего мозга и связана с сокращением продолжительности концентрации внимания.Выполните одно задание, а затем переходите к следующему.

Используйте внимательность, чтобы свести к минимуму отвлекающие факторы и улучшить рабочую память

Исследование, проведенное в Массачусетской больнице общего профиля, Гарвардской медицинской школе и Массачусетском технологическом институте, показало, что ежедневные упражнения на осознанность увеличивают запоминание и позволяют участникам не отвлекаться, регулируя сенсорную информацию.

Добавьте упражнения в свой распорядок дня

Некоторые исследования показали, что рабочая память увеличивается при ежедневных упражнениях.Хотя причины этого до конца не изучены, ученые считают, что физическая активность улучшает здоровье клеток мозга. Он также может косвенно влиять на память, улучшая настроение, помогая вам лучше спать и уменьшая стресс — области, которые могут повлиять на когнитивные способности.

[Решение проблем с рабочей памятью]


ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ПОДДЕРЖКА
Спасибо, что прочитали ADDitude. Чтобы поддержать нашу миссию по обучению и поддержке СДВГ, рассмотрите возможность подписки.Ваши читатели и поддержка помогают сделать наш контент и охват возможными. Спасибо.

Сохранить

Обновлено 5 февраля 2021 г.

Предыдущая статья Следующая статья

Тренируйте свой мозг сегодня и постарайтесь предотвратить потерю памяти

Когда вы готовите, вы не только смотрите на плиту; вы также можете развлекать гостей и запоминать рецепты, наблюдать за детьми и думать о завтрашней встрече на работе. Если разобраться, это кажется большим, но наш мозг запрограммирован так, чтобы справляться с подобными задачами с легкостью и часто без особого труда.Однако вам нужно использовать несколько различных когнитивных навыков, например, планирование. В приведенном выше случае вам нужно будет спланировать прием пищи, выбрать ингредиенты, приготовить правильные порции и подумать о том, как долго все это нужно готовить. К счастью, тренировка памяти может помочь нам улучшить наши навыки планирования и другие навыки, которые помогут нам с большей легкостью выполнять повседневные задачи.

Еще один важный когнитивный навык, необходимый для вашего званого обеда, — это Кратковременная память. Вам нужно вспомнить, какой гость только что сказал вам, что у него аллергия на красное вино, а какой не хочет тертый сыр на пасте.Без тренировки памяти вы можете забыть об этих маленьких просьбах и в конечном итоге придется делать новую тарелку для одного или нескольких ваших гостей.

Ваша зрительно-моторная координация не позволяет вам разлить вещи, порезаться или обжечься у плиты. Вам потребуется разделенное внимание, чтобы вы могли наблюдать за двумя горшками одновременно, пока вы развлекаете своих друзей историями о том, как вы подожгли горшок в последний раз, когда готовили блюдо. При правильной тренировке памяти вы сможете без проблем рассказывать свою историю, готовить, следить за горшками.

Focus позволяет вам переходить от кухни к столу, чтобы перекусить и вернуться к задачам, которые вы выполняли ранее.

Это всего лишь пример количества когнитивных навыков, которые можно использовать для выполнения любого одного действия. Вот почему CogniFit предлагает программу тренировки памяти, которая помогает укрепить когнитивные навыки, необходимые для выполнения повседневных задач. Каждая из игр и задач разработана как инструмент, помогающий тренировать познавательные способности, наиболее необходимые для каждого отдельного человека.Наши интеллектуальные игры и задачи были проанализированы группой ученых, психологов и неврологов, которые стремятся к высокой производительности и общему здоровью пользователя. Было доказано, что наши игры и упражнения для тренировки памяти помогают улучшить когнитивные навыки, что может помочь улучшить общее состояние здоровья пользователя.

Как улучшить рабочую память у детей | Разобрался

Вашему ребенку трудно удерживать в уме одну часть информации, пока он занимается чем-то другим? Например, вы вместе готовите спагетти, а за соус отвечает ваш ребенок.Но ваш ребенок уходит, чтобы ответить на сообщение, и забывает вернуться и пошевелить. Рабочая память проблемы могут вызвать проблемы с такими задачами.

Под рабочей памятью понимается то, как мы храним информацию, которая хранится в краткосрочной памяти, и работаем с ней. (В прошлом термин рабочая память использовался взаимозаменяемо с кратковременной памятью ). Это часть группы навыков, называемых исполнительная функция .

Дети постоянно используют рабочую память для обучения.Он нужен для таких вещей, как выполнение многоступенчатых инструкций или решение математической задачи в уме. Вы можете помочь своему ребенку улучшить рабочую память, внедряя простые стратегии в повседневную жизнь.

1. Работа над навыками визуализации.

Поощряйте детей создавать в уме картину того, что они только что прочитали или услышали. Например, вы попросили ребенка накрыть на стол пять человек. Попросите ребенка представить, как должен выглядеть стол, а затем нарисуйте его.По мере того, как дети учатся визуализировать, они могут описывать изображение вместо того, чтобы рисовать его.

2. Пусть ваш ребенок научит вас.

Чтобы объяснить, как что-то делать, необходимо осмыслить информацию и мысленно ее зафиксировать. Возможно, ваш ребенок осваивает какой-то навык, например, как вести баскетбольный мяч. Попросите ребенка научить вас этому навыку. Учителя делают то же самое, объединяя учеников в класс. Это позволяет им сразу же начать работу с информацией, не дожидаясь вызова.

3. Попробуйте игры, в которых используется зрительная память.

Есть много игр на совпадение, которые могут помочь детям работать над зрительной памятью, например, классическая игра. Концентрация (или память) . Вы также можете сделать такие вещи, как дать детям страницу журнала и попросить их обвести все вхождения слова , или буквы , . Номерные знаки тоже могут быть очень интересными. По очереди произносите буквы и цифры на номерном знаке, а затем тоже произносите их задом наперед.

Простые карточные игры, такие как Crazy Eights, Uno, Go Fish и War, могут улучшить рабочую память двумя способами. Дети должны помнить о правилах игры. Они также должны помнить, какие карты у них есть и какие играли другие люди.

5. Поощряйте активное чтение.

Есть причина, по которой маркеры и стикеры так популярны: запись заметок, подчеркивание или выделение текста помогает детям запоминать информацию достаточно долго, чтобы отвечать на вопросы о ней.Говорить вслух и задавать вопросы о материалах для чтения также может помочь с рабочей памятью. Подобные стратегии активного чтения также могут помочь в формировании долговременных воспоминаний.

6. Разделите информацию на более мелкие части.

Вы когда-нибудь задумывались, почему в телефонных номерах и номерах социального страхования есть дефис? Потому что легче запомнить несколько небольших групп чисел, чем одну длинную цепочку чисел. Помните об этом, когда вам нужно дать ребенку пошаговые инструкции.Запишите их или давайте по одному. Вы также можете использовать графические органайзеры чтобы помочь разбить письменное задание на более мелкие части.

Использование нескольких органов чувств для обработки информации может помочь с рабочей памятью и долговременной памятью. Запишите задания, чтобы ваш ребенок мог их рассмотреть. Произнесите их вслух, чтобы ваш ребенок мог их услышать. Пройдитесь по дому, обсуждая семейные обязанности, которые необходимо выполнить вашему ребенку. С использованием мультисенсорные стратегии может помочь детям запоминать информацию достаточно долго, чтобы ее можно было использовать.

8. Помогите установить связи.

Помогите ребенку сформировать ассоциации, которые соединяют различные детали и делают их более запоминающимися. Один из способов — заинтересовать ребенка забавной мнемоникой. (Например, вымышленное имя «Рой Г. Бив» может помочь детям запомнить порядок цветов радуги — красный, оранжевый, желтый и т. Д.). Поиск способов связать информацию помогает формировать и извлекать длинные -срочная память. Это также помогает с рабочей памятью, которую мы используем для хранения и сравнения новых и старых воспоминаний.

Тренировка рабочей памяти — обзор

3.4 У нас есть знания об объектах, которые мы хотим запомнить: Обучение и знания в области визуальной рабочей памяти

Тренировка рабочей памяти стала важной темой, в частности, возможность того, что обучение задачам рабочей памяти будет переносится не только на различные стимулы, но и увеличивает другие способности, например подвижный интеллект (Jaeggi, Buschkuehl, Jonides, & Perrig, 2008). Возможность переноса тренировки рабочей памяти на другие способности является спорной (Chooi & Thompson, 2012; Shipstead, Redick, & Engle, 2012; Thompson et al., 2013). Однако большинство исследований показывают, что постоянное обучение определенной задаче с рабочей памятью улучшает ее выполнение (например, Thompson et al., 2013). В области зрительной рабочей памяти исследования изучали эффекты стимулов, в частности, влияние повторного воздействия одних и тех же проявлений памяти на емкость зрительной рабочей памяти (Olson & Jiang, 2004; Olson, Jiang, & Moore, 2005). Однако они не предоставили четких доказательств того, что знакомство со стимулами может повысить способность.Например, одно исследование обнаружило доказательства того, что обучение не увеличивает количество запоминаемой информации, но улучшает характеристики памяти, перенаправляя внимание на элементы, которые впоследствии подвергались тестированию (Olson et al., 2005).

Тем не менее, мы показали, что производительность визуальной рабочей памяти надежно улучшается, когда участников учат новым ассоциациям между бессмысленными элементами (например, цветными кругами). Например, Брэди, Конкл и Альварес (2009) обнаружили, что повторное воздействие пар стимулов (например,g., красный рядом с желтым) побудили участников запомнить больше цветов по мере того, как они узнали эту ассоциацию. Эта улучшенная способность была очевидна даже после рассмотрения возможности того, что такие ассоциации могут допускать перцептивные стратегии «угадывания». Например, Брэди, Конкл и Альварес (2009) продемонстрировали, что, когда предмет не входит в его обычную пару (красный оказывается рядом с синим, а не желтым), участники не ошибочно угадывают «желтый» для следующего предмета. к красному. Эти улучшения емкости произошли, несмотря на то, что ни один из элементов не был связан с более широким концептуальным значением, и, таким образом, предоставляют некоторые доказательства того, что одно только воздействие или знакомство может улучшить емкость рабочей памяти (в контексте парных стимулов).Таким образом, по крайней мере, с простыми стимулами, такими как буквы и цвета, в то время как воздействие одних только независимых стимулов не увеличивает производительность рабочей памяти (Chen, Yee Eng, & Jiang, 2006; Eng, Chen, & Jiang, 2005; Olson & Jiang, 2004 ), объединение элементов в более крупные ассоциативные единицы может улучшить рабочую память.

А как насчет памяти для реалистичных объектов? В реальном мире мы почти всегда помним объекты, которые не только состоят из связанных пар визуальных характеристик (как у Brady, Konkle, & Alvarez, 2009), но и сами эти объекты значимы и связаны с существующими семантическими знаниями.Как такие знания влияют на визуальную рабочую память?

В экспериментах с использованием простых стимулов система активной рабочей памяти часто оценивается как имеющая фиксированную емкость независимо от того, сколько времени участникам дается на кодирование этих элементов (Luck & Vogel, 1997), емкость, которую иногда считают зависящей от пределов процессы внимания в соответствии с его активным характером (Cowan, 2001). Однако, в отличие от фиксированной емкости, которая наблюдается с простыми стимулами, аналогичные задачи с объектами реального мира показали, что участники запоминают больше предметов с большим временем, без очевидного ограничения емкости (Brady, Konkle, Oliva, & Alvarez, 2009; Мельчер, 2001, 2006).Кроме того, парадигмы с объектами реального мира, где помехи минимизированы, также показывают, что участники могут запоминать очень большое количество объектов, не достигая фиксированного предела емкости (Endress & Potter, 2014).

Эти различия в оценках емкости для простых стимулов и объектов реального мира могут быть просто связаны с тем фактом, что рабочая память одинаково хорошо работает с обоими типами стимулов, но объекты реального мира могут получить дополнительную выгоду от эпизодических длительных периодов большой емкости. система памяти или форма более доступной долговременной памяти (Cowan, 1988).Например, многие теории предполагают, что при наличии опыта и знаний неактивные формы памяти могут быстро стать доступными и, таким образом, могут использоваться для выполнения задач (например, Ericsson & Kintsch, 1995). Это говорит о том, что производительность может быть повышена за счет опыта и знаний с помощью системы рабочей памяти, которая может быть неактивной и не зависит от постоянного срабатывания нейронов. В качестве альтернативы, возможно, что, по крайней мере до некоторой степени, система активной рабочей памяти имеет иную (и более высокую) способность к реальным стимулам, чем к простым стимулам.

Недавняя работа в наших лабораториях использовала нейронный коррелят зрительной рабочей памяти, наблюдаемый на ЭЭГ, называемый контралатеральной задерживающей активностью (CDA), чтобы проверить, зависит ли поддержание реальных объектов от тех же активных система рабочей памяти как простые раздражители. Поведенческие данные неизменно показывают, что при длительном кодировании участники могут запоминать больше реальных объектов, чем простые цвета, несмотря на то, что реальные объекты более сложные (Brady, Konkle, Oliva, et al., 2009; Брэди, Стёрмер и Альварес, 2016 г .; Мельчер, 2006). Является ли эта дополнительная информация результатом хранения в системах визуальной рабочей памяти или является результатом повышения производительности за счет использования неактивных систем памяти, таких как эпизодическая долговременная память? Чтобы проверить это, мы напрямую сравнили CDA, когда люди запоминали цвета и объекты реального мира (Brady et al., 2016). Мы обнаружили, что CDA был достоверно выше для запоминания пяти объектов, чем для запоминания пяти цветов (но не отличался, когда запоминаемое количество было одинаковым для каждого набора стимулов, например.г., по три каждого из них). Поскольку CDA, в частности, индексирует хранилище рабочей памяти, это говорит о том, что поведенческий вывод о том, что дополнительные объекты реального мира запоминаются сверх предела цветовой памяти, по крайней мере частично является результатом активного хранения в системах визуальной рабочей памяти, а не исключительно из-за к использованию системы эпизодической долговременной памяти (Brady et al., 2016) или других форм неактивного хранения (Ericsson & Kintsch, 1995). Тем не менее, остается открытым вопрос, до какой степени объекты реального мира имеют фиксированный предел емкости, который просто выше, чем у цветов vs.в какой степени концепция «сколько вещей вы можете вспомнить» не является достоверным описанием визуальной рабочей памяти (например, если емкость активной памяти в значительной степени ограничена интерференцией между элементами, то фиксированного ограничения нет).

Есть много важных различий между запоминанием простых стимулов, таких как цветные квадраты, и запоминанием реальных объектов. Во-первых, объекты реального мира связаны с концептуальным знанием; во-вторых, объекты реального мира знакомы; и, в-третьих, они перцептивно более сложны, чем стандартные простые стимулы, такие как цветные круги или ориентированные линии.В долговременной памяти обычно предполагалось, что концептуальное знание (то есть осмысленность), связанное с объектами реального мира, является критическим атрибутом, который приводит к усилению памяти (Bower, Karlin, & Dueck, 1975; Konkle et al., 2010; МакВини, Янг, Хэй и Эллис, 1987). Некоторые существующие данные согласуются с гипотезой о том, что для визуальной рабочей памяти также важна концептуальная информация, а не сама сложность. Например, со сложными, но бессмысленными объектами, такими как трехмерные кубы, участники плохо справляются с задачами с памятью даже с одним или двумя объектами, даже при длительном кодировании (Alvarez & Cavanagh, 2004; Olsson & Poom, 2005), если только процессы ансамблевого кодирования не выполняются. используется для объединения информации по объектам (Brady & Alvarez, 2015a, 2015b).Таким образом, сложность восприятия без концептуального значения приводит к более низкой производительности, чем простые стимулы с тем же количеством объектов, тогда как для значимых объектов производительность лучше, чем у простых стимулов. Однако различия в возможностях реальных объектов по сравнению со сложными, но бессмысленными объектами также могут быть связаны с физическими различиями в стимулах.

Таким образом, в недавней работе мы расширили эту линию доказательств значимости, показав, что даже для стимулов, которые перцептивно идентичны, есть большое преимущество для визуальной рабочей памяти, если участники понимают эти стимулы и могут распознавать их как значимые объекты.В частности, используя изображения Муни (черно-белые двухцветные изображения), мы показали как долговременную память (Brady, Alvarez, & Stormer, 2019), так и визуальную рабочую память (Asp, Störmer, & Brady, 2018, 2019 ), что участники лучше запоминают образы Муни, на которых они воспринимают лицо. То есть даже для идентичных изображений возможность распознать что-либо как значимую «единицу» (лицо) вместо того, чтобы рассматривать это как набор бессмысленных функций среднего уровня, приводит к повышению производительности памяти.В визуальной рабочей памяти это приводит к улучшенной «емкости», а также к большему CDA, что снова предполагает изменение емкости активной системы хранения, а не использование неактивных форм памяти.

Таким образом, вместе есть существенные доказательства того, что визуальная рабочая память существенно различается в зависимости от содержимого памяти. В частности, стимулы, которые образуют значимые единицы, или даже стимулы, которые усвоили ассоциации (например, цветовые пары), по-видимому, способствуют большей производительности визуальной рабочей памяти.

Потенциальная задача тренировки пространственной рабочей памяти для улучшения эпизодической памяти и подвижного интеллекта

Одной из текущих задач когнитивного обучения является создание режима обучения, который будет полезен во многих когнитивных областях, включая эпизодическую память, без необходимости полагаться на большой набор задач, которые могут потребовать много времени и трудностей для обучения. Внимательно изучив нейронные корреляты, лежащие в основе эпизодической и рабочей памяти, мы разработали компьютеризированную задачу тренировки рабочей памяти, в которой неврологически здоровые участники должны были отслеживать и обнаруживать повторения в двух потоках пространственной информации (пространственное положение и идентичность сцены), представленных одновременно ( я.е. двойная парадигма n-back). Способности участников к эпизодической памяти оценивались до и после тренировки с использованием двух задач на распознавание объектов и сцен, включающих суждения о достоверности памяти. Кроме того, чтобы определить обобщаемость эффектов тренировки, мы также оценили подвижный интеллект, используя матричную задачу рассуждений. Изучая разницу между показателями до и после тренировки (то есть набирать баллы), мы обнаружили, что тренеры по сравнению с не-тренерами показали значительное улучшение гибкого интеллекта через 20 дней.Интересно, что производительность гибкого интеллекта перед тренировкой, но не улучшение тренировочных задач, было значимым предиктором улучшения плавного интеллекта после тренировки, при этом более низкий уровень подвижного интеллекта до тренировки был связан с большим приростом после тренировки. Важно отметить, что тренеры, которые лучше всего справились с учебной задачей, также показали улучшение памяти распознавания, что зафиксировано оценками d-prime и оценками воспоминаний и воспоминаний. Улучшение тренировочных заданий было значительным предиктором улучшения показателей узнаваемости и привычной памяти, при этом большее улучшение тренировок приводило к более заметным улучшениям.Напротив, более низкие показатели памяти воспоминаний перед тренировкой, а не улучшение тренировочной задачи, привели к более высокой производительности воспоминаний после тренировки. Наши результаты показывают, что практика выполнения одной задачи на рабочую память может потенциально улучшить аспекты как эпизодической памяти, так и гибкого интеллекта, и что обширный режим тренировки с несколькими задачами может не понадобиться.

Улучшение задач на рабочую память, вызванное тренировками, является результатом перехода на эффективные стратегии

РЕЗЮМЕ

Обсуждается, может ли тренировка с помощью задачи на рабочую память (WM), в частности n-back, улучшить общие навыки мышления и рассуждения.Большинство обучающих исследований выявили существенное улучшение обучаемой задачи с минимальным переходом к необученным задачам. Мы предположили, что обучение не увеличивает возможности управления персоналом, а вместо этого предоставляет возможности для разработки эффективной стратегии решения конкретных задач. Мы разработали стратегию для задачи, оптимизирующую ресурсы WM, и обучили ей участников. В двух сессиях 14 участников, которым была обучена эта стратегия, выполняли упражнения, а также 14 участников, которые тренировались в течение сорока занятий без инструкций по стратегии.Чтобы понять механизмы, лежащие в основе улучшения группы без инструкций, участники ответили на анкеты во время периода обучения. Их ответы показывают, что успешные ученики открыли ту же стратегию, и с этим открытием были связаны улучшения. Мы пришли к выводу, что n-back обучение позволяет открывать стратегии, которые обеспечивают лучшую производительность с теми же ресурсами WM.

ВВЕДЕНИЕ

Рабочая память (WM) определяется как способность одновременно сохранять и обрабатывать информацию в течение коротких периодов времени (Baddeley, 1992b, 2003).Количество элементов, к которым можно явно получить доступ и которыми можно манипулировать, т. Е. Возможности WM, чрезвычайно ограничены и представляют собой узкое место для человеческого познания (Cowan, 2001). Действительно, возможности ВМ сильно коррелируют с подвижным интеллектом (Engle, Laughlin, Tuholski, & Conway, 1999; Süß, Oberauer, Wittmann, Wilhelm, & Schulze, 2002) и с академическими достижениями (Baddeley, 1992a; Bayliss, Jarrold, Baddeley, & Gunn, 2005; Hitch, Towse, & Hutton, 2001; Swanson, 2004). Одна из наиболее изученных задач WM — задача n-back (например,грамм. Jaeggi, Buschkuehl, Jonides, & Perrig, 2008), в котором участникам предъявляют последовательность последовательно предъявляемых стимулов и просят отреагировать, когда стимул повторяется с интервалом ровно n стимулов. Эта задача требует удержания последних n элементов плюс новый элемент в WM. Когда каждый стимул представлен, участники должны сравнить его со своим предсказанным стимулом (элемент, представленный на n интервалов ранее), ответить, если есть совпадение (цель), а затем обновить свое WM-представление, чтобы сформировать прогноз для следующего целевого стимула.Поскольку производительность в этой задаче сильно коррелирует с общими показателями интеллекта, даже по сравнению с другими задачами WM (Jaeggi, Buschkuehl, Perrig, & Meier, 2010), это стало общей задачей для обучения, направленной на общее улучшение WM и подвижного интеллекта (например Au et al., 2015; Redick, 2019; Schwaighofer, Fischer, & Bühner, 2015).

Обучение WM однозначно приводит к улучшению обучаемой задачи, но обобщение этого преимущества активно обсуждается (например, Redick, 2019).Например, в случае n-back, несмотря на сообщения о переносе (Jaeggi, Studer-Luethi, et al., 2010), большинство метаанализов и систематических обзоров не находят перехода к нетренированным задачам или, в лучшем случае, — минимальный переход к очень похожие задачи (Au et al., 2015; Melby-lervåg, 2014; Melby-Lervåg & Hulme, 2013; Melby-Lervåg, Redick, & Hulme, 2016; Redick, 2019; Soveri, Antfolk, Karlsson, Salo, & Laine). , 2017). Напрашивающийся вывод, резюмированный в недавнем обзоре (Redick, 2019), заключается в том, что надежная передача обучения WM происходит только тогда, когда новая задача очень похожа («близка») к обученной задаче.Кажется, что «дальний» перенос можно обнаружить только в методологически некорректных исследованиях (Melby-Lervåg et al., 2016; Redick, 2019; Sala & Gobet, 2017).

Методологические недостатки проявляются в основном в двух компонентах исследований (Jacoby & Ahissar, 2013, 2015; Simons et al., 2016). Первый — это протокол обучения контрольной группы — дальний переход был обнаружен, когда бесконтактная контрольная группа была включена либо в качестве единственной контрольной группы (например, Jaeggi et al., 2008), либо в качестве дополнительной контрольной группы, включение которой имеет решающее значение для достижения значительного эффекта переноса (например,грамм. Anguera et al., 2013). Бесконтактной группе не дается денежное (или эквивалентное) вознаграждение или стимулирование личного внимания, что положительно влияет на производительность. Следовательно, различия в передаче могут быть связаны с существованием протокола обучения, а не с конкретным протоколом обучения экспериментальной группы (Foroughi, Monfort, Paczynski, McKnight, & Greenwood, 2016; Melby-Lervåg & Hulme, 2013; Shipstead, Redick , & Engle, 2012). Действительно, исследования, в которых использовались активные контрольные группы (обученные с такой же сложной задачей и аналогичным протоколом вознаграждения), как правило, обнаруживали либо небольшой перенос, близкий к одному (Linares, Borella, Teresa, Id, & Carretti, 2019), либо его отсутствие (Jakoby , Raviv, Jaffe-dax, Lieder, & Ahissar, 2019).

Второй методологический недостаток — отсутствие статистической поправки на множественные сравнения. Как правило, несколько задач оцениваются до и после тренировки, и результативность большинства проверенных нетренированных задач не улучшается после тренировки (Barnett & Ceci, 2002; Shipstead et al., 2012). Учитывая, что тестирование нескольких задач увеличивает вероятность ложноположительных результатов, целевой критерий значимости должен быть повышен (обзор в Jacoby & Ahissar, 2013, 2015). Однако величина эффекта перехода к нетренированным задачам, если таковые имеются, невелика: ∼0.3 SD в методологически более слабых исследованиях, ~ 0,01 в методологически обоснованных исследованиях (Redick et al., 2019; Melby-Lervåg, Redick, & Hulme, 2016). Поскольку типичный размер обучаемых групп также невелик (~ 15 на группу, Chooi & Thompson, 2012; De Simoni & von Bastian, 2018; Gibson et al., 2012; Redick et al., 2013; Thompson et al., 2013). ), повышение целевого уровня значимости сделало бы зарегистрированный перенос несущественным (например, Anguera et al., 2013).

Сочетание огромных усилий, требуемых для проведения интенсивных тренировочных исследований, и небольшого (если есть) обобщения на нетренированные условия подчеркивает важность понимания когнитивных механизмов, лежащих в основе улучшения поведения, вызванного тренировкой.Примечательно, что эти механизмы почти не рассматривались. Расшифровка этих процессов была целью настоящего исследования с особым вниманием к обучению n-back, поскольку это наиболее распространенная тренировочная задача. Мы спросили — что изучают участники, что позволяет им существенно улучшить сложную задачу обновления, которая требует онлайн-манипуляций с ограниченными возможностями? Несколько недавних исследований, посвященных этому вопросу, предполагают, что использование стратегии, ориентированной на конкретную задачу, может способствовать улучшению, вызванному тренировкой (Fellman et al., 2020; Лейн, Феллман, Варис и Найман, 2018; Линарес и др., 2019; Redick et al., 2013). Действительно, необходимость в стратегии, снижающей требования к WM, постепенно признается (Redick, 2019). Но что это за стратегия и может ли она объяснить весь процесс обучения?

Мы начали это исследование с практики выполнения задачи n-back и обсуждения нашего накопленного самоанализа того, что способствовало нашему повышению производительности. Эти обсуждения прояснили нам стратегию, которую каждый из нас открыл независимо.Мы измерили, могут ли участники, которых явно обучили этой стратегии, быстро достичь уровня производительности, достигнутого теми, кто проходит интенсивное обучение без инструкций по стратегии. Затем мы расшифровали, основываясь на самоотчетах участников, которые массово тренировались без каких-либо инструкций, было ли их улучшение связано с открытием эффективной (возможно, такой же) стратегии.

МЕТОДЫ

Наивная стратегия n-обновлений по сравнению с эффективной стратегией 1-update

Наивные участники обычно могут хорошо работать с n = 1 и n = 2, но находят n≥3 чрезвычайно сложной задачей.Причина, по которой задача становится сложной с n≥3, заключается в том, что участникам необходимо обновлять содержимое n позиций (слотов) в WM после представления каждого элемента. Рисунки 1 и 2 иллюстрируют эту наивную стратегию n-обновлений (представленную в центральном столбце) для двух типов задач n-back — букв (Рисунок 1) и пространственных позиций (Рисунок 2). При использовании этой стратегии последние n элементов всегда сохраняются в WM в порядке их представления. Когда предъявляется новый стимул, он сравнивается с самым старым элементом (ранее предъявленным n стимулов).Участников просят нажать кнопку, если они распознают совпадение — повторение стимула с интервалом n (обозначено желтым на рисунках 1 и 2). После каждого сравнения участникам необходимо обновить все слоты WM — все n (+1) элементов «сдвигаются» на одну позицию назад (слева на рисунке 1), так что самая «последняя» позиция содержит недавно представленный элемент, а «самый старый» ”Позиция содержит цель следующего предъявления стимула. Например, когда элементы представляют собой буквы, n = 3, представление в WM — DSR, а следующая буква — B (рис. 1, в центре, строка 3) — этот B будет сравниваться с элементом в слоте, который содержит самый старый элемент в WM — D (центр, заключенная буква), а затем добавлен в WM в самом последнем слоте — после R.Затем содержимое занятых слотов в WM будет обновлено — сдвинуто назад, так что D будет выпадать, сохраняя смещенное трехбуквенное представление — SR B. Таким образом, наивная стратегия требует обновления содержимого всех слотов WM — сдвиг в ячейках всех n элементов памяти при каждом предъявлении стимула.

Рисунок 1: Иллюстрация двух стратегий: простое n-обновление (в центре) и эффективное 1-обновление (справа) для n-back с буквами, n = 3.

Последовательность букв отображается в левом столбце.Каждая горизонтальная тройка букв представляет информацию, сохраненную в WM во время этого испытания до того, как будет представлена ​​буква слева (после того, как была представлена ​​буква выше). Самая последняя буква в каждом испытании обозначается красным. Слот, в котором хранится контент, сравниваемый с входящим письмом, выделен жирной рамкой. Желтым цветом выделены целевые стимулы, повторяющиеся с интервалом 3 раза. Наивная стратегия хранит буквы в WM в порядке их представления, и каждая новая буква сравнивается с буквой, которая хранится в самом раннем слоте памяти.После каждого сравнения все три буквы, хранящиеся в WM, сдвигаются на один слот назад (самая ранняя буква отбрасывается), а новая буква вставляется в последний слот WM. Следовательно, каждый шаг требует обновления содержимого трех слотов, как и в случае с базовым стеком. Напротив, в эффективной стратегии 1-обновления обновляется только обслуживаемый слот после каждого нового стимула, независимо от n. Обслуживаемая позиция смещается на каждом шаге, но содержание необслуживаемых позиций не меняется.

Рисунок 2: Иллюстрация двух стратегий: простое n-обновление (в центре) и эффективное 1-обновление (справа) для пространственного n-back, n = 3.

Последовательность стимулов представлена ​​в левом столбце. Каждая тройка кружков представляет информацию, хранящуюся в WM во время испытания, когда появляется новый кружок. Блеклые красные кружки представляют собой расположение самого старого стимула в WM, который скоро будет удален. Стрелками показаны обновления локаций в WM. Повторения с n = 3 (цели) выделены желтым цветом.В наивной стратегии местоположения хранятся в WM в порядке их представления. «Самый старый» (представленный на n интервалов ранее) элемент сравнивается с вновь представленным элементом, и все три слота в WM обновляются, каждый с содержимым более нового слота — как с базовым стеком. В эффективной стратегии 1-обновления сравнивается и обновляется только один слот WM. Что изменилось, так это обслуживаемый (и обновляемый) слот в WM. Увеличение n (рисунок 5) увеличивает отслеживаемый цикл с количеством сохраненных позиций, но не с количеством обновлений на предъявление стимула.

Напротив, полученная нами эффективная стратегия 1-обновления (рисунки 1 и 2, правые столбцы) не включает сдвигов в представлении WM. Вместо того, чтобы перемещать элементы в слотах WM, он сдвигает слот, которому уделяется внимание в данном представлении WM. Сдвиг в обслуживаемом слоте в WM не нагружает WM (Myers, Chekroud, Stokes, & Nobre, 2018). Важно отметить, что в каждом испытании обновляется только предмет в обслуживаемом слоте (если он отличается от ожидаемой цели). Таким образом, стратегия требует, самое большее, обновления содержимого одного слота WM (по сравнению с n слотами в наивной стратегии), отслеживания того, какая позиция сейчас актуальна, и переключения внимания, которое не требует дополнительных ресурсов WM.Например, для букв и n = 3 (рисунок 1, справа), когда представление в WM — DSR, B — это новая буква, а обслуживаемая позиция — первая (строка 3), обновляется только эта позиция, так что новым представлением в WM будет BS R. Когда представлен следующий стимул (строка 4), внимание смещается на вторую позицию, и новый стимул сравнивается с S, который будет обновлен, если совпадения нет. Таким образом, если новый элемент равен N, обновленная последовательность WM будет B N R. Затем будет обработана третья позиция, а затем вернется к первой (при n = 4 этот цикл имеет четыре позиции, как показано на рисунке 5).

Рисунок 3: Иллюстрация пяти последовательных шагов в блоке пространственной задачи n-back, n = 3. Рисунок 4: Производительность как функция номера сеанса в обеих группах.

Среднее n (~ 2,5) и планки ошибок (ДИ 95%) были одинаковыми для обеих групп во время первого сеанса. Планки погрешностей двух групп аналогичны в сеансе 1. Задача является адаптивной, что означает, что среднее значение n увеличивается по мере улучшения результатов участников. Хотя обе группы улучшились, скорость улучшения была намного выше в группе стратегии и инструкции.Среднее значение n на третьем сеансе группы стратегических инструкций было аналогично тому, которое было получено в группе без инструкций после 25-40 сеансов. Группа без обучения стратегии показала большую вариативность между предметами по мере продвижения обучения, что выявило повышенную вариативность в скорости обучения. Подробный анализ индивидуальной вариативности обучения представлен на рисунке 4.

Рисунок 5: Иллюстрация стратегии 1-обновления для n = 4, основанная на отчетах участников.

Стрелки обозначают обновленное местоположение; блеклые красные кружки представляют собой посещаемую (самую старую) должность в WM, о которой скоро забудут; проба с матчем (мишенью) отмечена желтым цветом.

Разницу между количеством обновлений, требуемых каждой стратегией, можно легко увидеть, изучив сходство между последовательными представлениями WM, показанными последовательными линиями на рисунке 1. Сходство звука можно также ощутить, зондировав до и после последовательности обновления (содержание последовательных шагов): DSR гораздо больше похож на BSR (эффективная стратегия 1-обновления), чем на SRB (наивная стратегия), поскольку в первом модифицируется содержимое только одного слота, в отличие от трех слотов в первом. последний.

Хотя приведенное выше описание сосредоточено на письмах, аналогичная стратегия может быть применена к n-back с другими стимулами (хотя эта аналогия может быть непрозрачной для участников). Когда задача является пространственной (рис. 2), пространственное расположение стимулов необходимо сохранять в WM. Таким образом, та же стратегия n-обновлений и 1-update применяется к пространственной задаче. В наивной стратегии участники последовательно сравнивают элемент в первом (самом старом) слоте, а затем обновляют весь набор слотов, перемещая их назад и выгружая «самый старый» слот из памяти (как показано на рисунке 2 слева).В эффективной стратегии обновляется только один слот. Этот слот — обслуживаемый и обновляемый — изменяется с представлением каждого стимула в цикле длиной n (для n элементов). Здесь также эффективность достигается за счет решения задачи с использованием стратегии 1-обновления (только один слот WM обновляется на каждом шаге, показанном на рисунке 2, справа) и отслеживания того, какой элемент должен быть обработан следующим. Как и в случае с буквами, переключение стратегии с обновления всех слотов на обновление только обслуживаемого слота с циклическим циклом индекса по количеству элементов — первый-второй-третий-первый — сокращает ресурсы WM, необходимые для достижения того же уровня успеха.

В этом исследовании мы решили использовать пространственную задачу n-back; в прошлом мы обучили группу участников этой задаче без четких инструкций по стратегии в течение сорока занятий (Jakoby et al., 2019). Большинство участников значительно улучшили выполнение этой задачи, но не продемонстрировали перехода к другим задачам WM. Теперь мы спросили, что эти участники на самом деле узнали во время этого обучения, и можно ли было бы достичь аналогичной степени улучшения за меньшее время, если бы участников явным образом обучили эффективной стратегии 1-обновления.

План эксперимента и участники

В этой статье мы сравнили данные двух групп:

  1. Группа обучения стратегии (N = 14), которая прошла три учебных занятия — наивную сессию без инструкций по стратегии и две. последующие сеансы. В начале каждой из этих двух сессий они смотрели подробный восьмиминутный видеоклип с инструкциями по стратегии на иврите (английскую версию этого видеоклипа можно найти здесь [https: // youtu.быть / -21tuZQNMMQ]). Экспериментатор задал несколько вопросов, чтобы убедиться, что участники понимают стратегию. Затем участников попросили выполнить задание в соответствии со стратегией, представленной в видеоролике. Интервал между последовательными сеансами составлял 1-8 дней. Участникам сказали, что цель исследования — оценить, как использование этой конкретной стратегии влияет на их выполнение задачи. Данные для этой группы были собраны специально для этого исследования.

  2. Группа без инструкций, которая тренировалась в течение сорока занятий без четких инструкций по стратегии (пять раз в неделю в течение двух месяцев).Данные этой группы были ранее опубликованы в исследовании, направленном на оценку переноса на другие задачи WM, в котором не было обнаружено переноса (Jakoby et al., 2019). Участникам сказали, что цель исследования — оценить, как подготовка к задаче улучшает их производительность в обученной задаче и в других задачах, требующих сложной памяти. Обе группы ответили на анкеты, подробно описанные ниже, в которых они изложили стратегию, которую они использовали для выполнения задания.

Выбор из 14 участников в группе стратегии и обучения был направлен на то, чтобы соответствовать количеству участников, которые ранее сформировали группу без обучения.В контексте этого исследования релевантная величина эффекта — это величина улучшения в обученной задаче. Поскольку улучшение было больше, чем 3 SD (Jakoby et al., 2019), 14 участников в группе было достаточно как в ранее изученной группе (без инструкций), так и в новой (группа стратегии и инструкции).

Таблица 1:

Демографические данные обеих групп, среднее ± стандартное отклонение; данные группы без инструкций были опубликованы ранее (Jakoby et al., 2019).

Все участники получили денежную компенсацию или зачет курса за свое участие (подробное описание денежной компенсации группы без обучения см. В Jakoby et al., 2019)). Данные одного участника из группы без инструкций были исключены из анализа, потому что их производительность по задаче была резко отклоняющейся (z-оценка более 2,5 в каждом сеансе). Включены данные четырнадцати участников (из первоначальных пятнадцати).

Пространственная задача n-back

Обе группы применяли один и тот же пространственный протокол n-back (Jakoby et al., 2019). В этом протоколе красные кружки представлены последовательно, один кружок каждые две секунды (длительность стимула 500 мс; интервал между стимулами 1500 мс), в одной из восьми позиций на виртуальном прямоугольнике на экране компьютера.Участники отвечают, нажимая пробел указательным пальцем всякий раз, когда положение вновь представленного круга совпадает с положением круга, представленного на n шагов назад (цель). Для нецелевых целей ответ не требуется. Участники уведомляются о соответствующем n в начале каждого блока. Каждый блок состоит из n + 20 шагов (стимулов) и включает шесть целей. Особенно запутанными стимулами являются приманки: повторения с интервалом, немного отличающимся от n — кружок появляется в предыдущей позиции (повторение), но с интервалом (n-1) или (n + 1), как показано на рисунке 3.Отличить приманки от целей сложно — участники, как правило, нажимают кнопку при обнаружении повторения, даже с разными интервалами (Duncan, 2003). В наш эксперимент мы включили три возможных уровня сложности приманок: самый простой — без приманок, средний — четыре приманки на блок (по две каждого типа) и самый сложный — восемь приманок на блок (по четыре каждого типа). Мы включили приманки, потому что ранее было показано, что приманки увеличивают нагрузку на WM и требования когнитивного контроля (например,грамм. Редик и Линдси, 2013; Szmalec, Verbruggen, & Kemps, 2011). Уровень сложности каждого блока определялся следующим образом: если результат участника был правильным на 85% или выше (рассчитывается как процент попаданий минус ложная тревога), уровень сложности для следующего блока увеличивался за счет добавления еще четырех приманок. После достижения уровня восьми приманок в блоке достижение критерия точности 85% увеличило n на единицу. Когда производительность составляла 65% или меньше, количество приманок было уменьшено с восьми до четырех до нуля, и в конечном итоге n было уменьшено на единицу (и следующий блок с меньшим n будет включать восемь приманок).В остальном уровень сложности не изменялся. Каждый сеанс длился ∼30 мин и состоял из 25 блоков с небольшими перерывами между ними. Первые две сессии начинались с n = 2 и четырех приманок на блок для всех участников. Последующие занятия начинались для каждого участника на уровне сложности, которого они достигли во время последнего блока предыдущего занятия. Обе группы применяли по одному и тому же протоколу.

Анкеты

Обе группы ответили на анкеты относительно стратегий, которые они использовали для выполнения задания.В группе обучения стратегии участники заполняли анкеты только в конце третьей сессии. Сначала их попросили описать свою стратегию своими словами, то есть объяснить, что они сделали, и оценить эффективность своей стратегии. Затем им были представлены иллюстрации двух стратегий — наивной стратегии n-обновлений и эффективной стратегии 1-обновления — и их попросили указать, какая из них ближе к их собственной стратегии (если таковая имеется). Эта анкета преследовала две цели: (1) убедиться, что участники группы обучения стратегии действительно использовали четко изложенную стратегию; (2) Проверить, были ли разработаны и использованы участниками другие методы.

В группе без инструктажа каждый участник отвечал на вопросы анкеты в конце каждой недели обучения (пять занятий). Каждую неделю заполнялась одна и та же анкета. Анкета содержала два открытых вопроса об использовании стратегии («В целом, не могли бы вы описать свою стратегию выполнения учебного задания?» И «Это стратегия, отличная от той, которую вы использовали на прошлой неделе обучения?»). Вопросы были открытыми и неконкретными, поэтому не предполагалось никакой конкретной стратегии и непреднамеренно не было предоставлено никаких указаний.Ответы на все анкеты были прочитаны и проанализированы только после окончания эксперимента, так что ожидания экспериментаторов не повлияли на участников. Чтобы решить, какая стратегия была использована и была ли она изменена с помощью обучения, мы попросили четырех независимых рецензентов, которые были знакомы с задачей, но не обращали внимания на производительность участников, оценить на основе еженедельных ответов каждого участника, действительно ли он / она использовал эффективную стратегию 1-обновления, и если да.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Улучшение было значительно быстрее в группе стратегия-инструкция

Начальная производительность без инструкций (производительность во время первого сеанса, измеренная как среднее значение n за сеанс) не различалась между группами (группа стратегии-инструкции: среднее n = 2 .65, SD = 0,37, 95% доверительный интервал (ДИ) от 2,46 до 2,84; группа без инструкций: среднее n = 2,43, стандартное отклонение = 0,44, 95% доверительный интервал от 2,2 до 2,66; p = 0,38 в двустороннем Т-тесте с двумя выборками с неравной дисперсией, коэффициент Коэна d = 0,4). Второй сеанс начался с обучающего видеоклипа для группы стратегии-инструкций и без каких-либо конкретных инструкций в группа без инструкций. После этого обе группы выполнили одну и ту же задачу с одним и тем же адаптивным протоколом (см. Раздел «Методы»).

Средняя результативность во втором сеансе значительно различалась между двумя группами, при этом n для группы стратегия-инструкция (среднее n = 3.25, SD = 0,43, 95% CI от 3,02 до 3,48), что значительно выше, чем в группе без инструкций (среднее n = 2,56, SD = 0,58, 95% CI от 2,36 до 2,82; p = 0,002, d Коэна). = 1,29), как показано на рис. 3.

На третьем сеансе эффективность сильно различалась между группами (стратегия-инструкция: среднее n = 4,3, SD = 0,66, 95% ДИ от 3,95 до 4,65; без инструкций: среднее n = 2,8, стандартное отклонение = 0,6, 95% доверительный интервал от 2,49 до 3,11; p <0,00001, d Коэна = 2,36). Фактически, в течение трех занятий эффективность группы стратегии-обучения достигла уровня, достигнутого группой без инструкций только после 25-40 занятий, и существенно не отличалась от окончательной производительности группы без инструкций во время сороковой сессии (стратегия- группа инструкций третья сессия: среднее n = 4.3, SD = 0,66, 95% ДИ от 3,95 до 4,65; сороковая сессия группы без инструкций: среднее n = 3,96, SD = 1,13, 95% ДИ 3,37–4,55; p = 0,46, d Коэна = 0,35).

Двусторонний дисперсионный анализ ANOVA с повторными измерениями для трех первых сеансов (2 группы X 3 сеанса) показал значительный основной эффект сеанса (F (2) = 62,99, p <0,0001, частичное ηp2 = 0,83), что указывает на общее улучшение по мере того, как участники завершили больше занятий; значительный основной эффект группы (F (1) = 17,47, p <0,0001, частичное ηp2 = 0,4), указывающий на разные уровни производительности в двух группах, при этом группа стратегии-инструкции показывает значительно лучшие показатели в целом; и, что особенно важно, значимое взаимодействие между сеансом и группой (F (2) = 26.7, p <0,0001, частичное ηp2 = 0,68), что указывает на более быстрое улучшение в группе «стратегия-инструкция».

На Рисунке 3 графики зависимости средней производительности (среднее n за сеанс) от номера сеанса в двух группах. Начальная и конечная точки схожи, но группа «стратегия-инструкция» улучшилась намного быстрее. Вариативность между участниками одинакова для обеих групп в первом сеансе (SD стратегии и инструкции = 0,37, SD без инструкций = 0,44 в группе без инструкций), и она увеличивается для обеих групп во время тренировки, при этом наблюдается больший рост. в группе без инструкций (инструкция-стратегия SD =.66, без инструкции SD = 1.13). Эта закономерность является результатом существенно различающихся темпов улучшения между участниками, особенно когда не дается никаких четких инструкций. Большая вариативность между участниками также наблюдалась в предыдущих исследованиях (без инструктажа) по обучению (например, Jaeggi, Buschkuehl, Jonides, & Shah, 2011). Ранее эта изменчивость объяснялась увеличением общей пропускной способности WM. Однако рисунки 4 и 5 показывают, что эта изменчивость между участниками является результатом разной степени успеха в обнаружении эффективной стратегии 1-обновления для конкретной задачи.

Улучшение группы без инструкций связано с открытием эффективной стратегии.

Участники группы стратегии и инструкции указали в анкетах, что все они поняли и использовали указанную стратегию во время двух сессий после инструктажа.

Анализ самоотчетов участников в группе без инструкций был сложным, потому что устные отчеты восьми (из четырнадцати) участников были слишком расплывчатыми, чтобы определить или исключить какую-либо конкретную стратегию.Однако шесть (из четырнадцати) участников явно указали, что они использовали эффективную стратегию 1-обновления, начиная с определенной учебной недели (см. Рисунок 6). Например: «Когда точки появляются на экране, я мысленно их нумерую. Я считаю до четырех [n = 4], что означает, что пятой появившейся точке присваивается номер один. Если точка появляется в том же месте, что и исходный номер один, я нажимаю пробел, в противном случае я запоминаю новое местоположение «номер один». Я делаю то же самое с другими появляющимися точками, постоянно запоминаю новые места и одновременно веду счет ».На рисунке 5 показано, как эта учетная запись напрямую отображается на реализацию эффективной стратегии 1-обновления с n = 4.

Рисунок 6: Индивидуальные тенденции обучения

(a) Индивидуальные кривые обучения участников обучения в зависимости от учебных недель. Неделя 0 — это неделя, на которой они явно сообщили об использовании эффективной стратегии 1-обновления в своих анкетах. Серые линии представляют участников, чьи самоотчеты не указывают на открытие эффективной стратегии, а черные линии представляют участников, которые однозначно сообщили об использовании стратегии в какой-то момент.Средний уровень n, достигнутый каждым участником, представлен для каждого сеанса. Явные отчеты о стратегии связаны с резким подъемом кривой производительности. (b) Индивидуальные достижения в среднем сеансе n во время тренировки (разница между последним и первым сеансом) для участников обеих групп. Контрольные линии представляют средние значения группы и 95% доверительный интервал. Участники группы без инструкций делятся на две подгруппы — тех, кто однозначно открыл и использовал эффективную стратегию, и тех, кто не сообщил о стратегии.При совместном рассмотрении, вариативность результатов обучения между участниками группы без инструкций выше, чем в группе обучения стратегии, в которой все участники улучшились.

На рис. 6а представлена ​​зависимость производительности от тренировочной недели для каждого из четырнадцати участников группы без инструкций. Неделя 0 — это неделя, в конце которой анкета самоотчета указала на использование эффективной стратегии 1-обновления. Как описано выше, графики шести участников либо начинались на неделе 0, либо пересекали ее.Четверо из них открыли эту стратегию в течение своей первой тренировочной недели, то есть в течение первых пяти сессий, а двое других открыли ее позже, один на третьей неделе, а другой на четвертой. После этого открытия их склоны резко повышаются.

Рисунок 6b показывает индивидуальный выигрыш в n между первым и последним сеансами в группе стратегии-инструкции и в двух подгруппах группы без инструкций — шесть участников, которые явно расшифровали эффективную стратегию, и восемь, которые сделали. нет.Все участники улучшились в группе обучения стратегии, хотя и не в одинаковой степени. В группе без инструкций улучшение было почти двусторонним между теми, кто явно расшифровал эффективную стратегию, и теми, кто этого не сделал. А именно, высокая вариабельность между участниками в группе без инструкций (рис. 4) в значительной степени объясняется разницей в улучшении между теми, кто открыл эффективную стратегию, и теми, кто этого не сделал.

ОБСУЖДЕНИЕ И ВЫВОДЫ

Наши результаты показывают, что улучшение задачи n-back, вызванное обучением, связано с открытием стратегии для конкретной задачи, а не с общим увеличением возможностей WM.Этот вывод объясняет предыдущие выводы об отсутствии переноса или о очень близком переносе к другим типам задачи n-back (Jakoby et al., 2019; Linares et al., 2019). Ожидается, что производительность при выполнении необученных задач улучшится только тогда, когда применима эта стратегия, и ее актуальность прозрачна для участников. Таким образом, производительность в задачах с той же структурой может быть улучшена (Redick, 2019), как сообщалось ранее (Linares et al., 2019). Однако производительность в большинстве других задач WM и даже в задачах n-back, для которых сложно реализовать стратегию (Jakoby et al., 2019), не ожидается, что открытие этой стратегии принесет пользу.

Хотя, насколько мы понимаем, одна и та же эффективная стратегия повторялась среди участников, мы не утверждаем, что это единственно возможная стратегия. Тем не менее, теоретически мы ожидаем, что все эффективные стратегии для задач WM будут иметь что-то общее. Количество манипуляций, возможно, также количество элементов, доступных в WM за испытание, должно быть меньше, чем у наивной стратегии. В нашей эффективной стратегии, которую мы обнаружили, это сокращение является существенным.Интересно, что нет необходимости уменьшать общее количество операций за пробу, а только операции, которые нагружают WM. Например, сканирование элементов без изменения их слота в WM не увеличивает загрузку (Myers et al., 2018). Отсюда следует, что выяснение эффективных стратегий, которые принимают успешные учащиеся, будет информативно относительно того, какие операции в WM увеличивают нагрузку, а какие нет.

Это учебное исследование специально поддерживает и конкретизирует теорию стратегического посредничества для улучшения WM, представленную Peng & Fuchs (2017).Они проводят различие между теорией потенциала, которая утверждает, что WM представляет собой «ментальное пространство», которое можно расширять мускулистым способом (Engle & Kane, 2003), и теорией стратегического посредничества, которая рассматривает WM как конечную и относительно фиксированную способность. , и поэтому утверждает, что производительность WM определяется эффективностью использования этой емкости (Bailey, Dunlosky, & Kane, 2008; McNamara & Scott, 2001). Согласно этой теории, эффективное использование стратегий может сделать больше ресурсов доступными для когнитивных процессов более высокого уровня, что, в свою очередь, может улучшить производительность при выполнении задач WM (McNamara & Scott, 2001; Peng & Fuchs, 2017).Однако в литературе по теории стратегического посредничества не уточняется природа этих предполагаемых стратегий. Расплывчатое описание репетиции или разбиения на фрагменты (McNamara & Scott, 2001; Peng & Fuchs, 2017; Turley-Ames & Whitfield, 2003) не отражает уникальной структуры задач WM, которые предназначены для выполнения онлайн-манипуляций, которые не могут быть организованы в фиксированные чанки. Новизна нашего исследования, с этой точки зрения, заключается в возможности определить конкретную стратегию для хорошо изученной задачи n-back и протестировать ее.

Идея о том, что стратегия играет стимулирующую роль, была недавно изучена. Например, Felleman et al. (2020) научили участников специальной стратегии для задачи n-back и обнаружили, что использование этой стратегии облегчает обучение. Но преимущество явных инструкций было ограничено, возможно, из-за используемой интернет-платформы, которая не позволяла им проверять, поняли ли участники стратегию. В нашем исследовании мы приложили много усилий для разъяснения стратегии сначала для себя, а затем для наших участников (см. Видеоролик с инструкциями [https: // youtu.быть / -21tuZQNMMQ]). Это может объяснить разницу в результатах. Мы обнаружили, что инструктаж по стратегии полностью объясняет улучшение, вызванное тренировкой. Кроме того, мы показали, что большие индивидуальные различия в улучшении, вызванном тренировкой, в группе без стратегии определяют участников, которые спонтанно открыли эффективную стратегию, и тех, кто этого не сделал.

Один из самых интересных вопросов, который подняли наши результаты, заключается в том, что отличает людей, которые разрабатывают эффективную стратегию во время обучения, даже без четких инструкций, от тех, кто этого не делает.Систематическое изучение этого вопроса требует проверки того, склонны ли те, кто разработал эффективную стратегию для одной задачи, разрабатывать эффективные стратегии для других сложных задач, что выходит за рамки данного исследования. Существуют некоторые свидетельства того, что люди с более крупной предтренировкой WM получают больше пользы от обучения (Foster et al., 2017; Redick, 2019; Wiemers, Redick, & Morrison, 2019). Может существовать связь между начальным потенциалом WM и способностью быстро и эффективно адаптировать стратегию к задаче, или может быть другая когнитивная черта, лежащая в основе обоих.Мы не находим доказательств этого в нашей группе участников; успеваемость во время первой сессии не является хорошим предиктором скорости обучения, хотя, возможно, средняя успеваемость во время первой сессии уже включает некоторое обучение. Другое предположение в литературе заключается в том, что игроки в видеоигры с большей вероятностью найдут эффективные стратегии, поскольку их способность к обучению улучшается (Bejjanki et al., 2014, Green & Bavelier, 2014), возможно, из-за повышенного внимания и пространственного познания ( Bediou et al., 2018). Это утверждение было оспорено, и выводы, касающиеся преимуществ стратегических видеоигр, подверглись сомнению (например, Roque & Boot, 2018; Sala, Tatlidil, & Gobet, 2018). Следует отметить, что даже если игроки в экшн-видеоигры демонстрируют лучшие стратегии, все еще не ясно, является ли игра в экшн-игры причиной или результатом этой расширенной стратегической способности (или того и другого).

Наконец, возможно, наиболее важным выводом этого исследования является то, что пришло время изменить метафоры, которые мы используем для описания исследований WM-тренировок, таких как тренировка мышц (Jaeggi et al., 2011) или открытие узкого места. Здесь мы представили пример, в котором суть обучения WM не в быстром выполнении одних и тех же операций, а в изменении набора операций, используемых для решения задачи. Этот тип изменения, вероятно, будет лежать в основе приобретения всего опыта. Когда одни и те же операции повторно применяются к одним и тем же последовательностям стимулов, как при чтении слов, мы заменяем операции WM разделением на части и схемами. Но когда суть задачи заключается в использовании операций с необученными последовательностями стимулов (например, при чтении не слов), разбиение на части не может заменить онлайн-вычисления.Следовательно, улучшение на основе обучения, вероятно, является результатом использования набора более эффективных операций для конкретных задач. Лучшее понимание этих стратегий, ориентированных на конкретные задачи, может не только научить нас структуре WM, но и облегчить выполнение задач, которые сильно нагружают наши ограниченные ресурсы WM.

Эта работа была поддержана Канадскими институтами исследований в области здравоохранения, Международным исследовательским центром развития, Израильским научным фондом и Фондом Азриэли (грант No.2425/15), а также за счет личного гранта Израильского научного фонда (грант № 1650/17).

Границы | Обучение N-Back Task помогает улучшить производительность после ошибки

Введение

Благодаря временному хранению и манипулированию информацией рабочая память (WM) имеет решающее значение для многих аспектов познания (Baddeley, 1986). Ожидается, что повышение производительности WM посредством обучения будет перенесено на другие выступления; однако перенос обучения WM на разные, но связанные задачи часто либо отсутствует, либо незначителен, несмотря на то, что успехи в обучении задач WM неизменно велики (Au et al., 2014; Мелби-Лервог и др., 2016; Sala et al., 2018). Так как обучение WM не приносит большой пользы повседневным когнитивным функциям, зависящим от WM, считается, что обучение не способно увеличить фундаментальные возможности WM (Мартин и Фернбергер, 1929; Чейз и Эрикссон, 1981; Gathercole et al., 2019). Примечательно, что процессы, задействованные в задачах передачи, принятые в предыдущих исследованиях, сильно отличаются, что может иметь решающее значение для определения эффекта передачи. Дополнительные исследования показали, что обучение WM улучшает процессы WM, такие как обновление и запрещение, и что, когда обученные и нетренированные задачи разделяют эти процессы, может происходить перенос между двумя задачами (Dahlin et al., 2008; Minear et al., 2016; Совери и др., 2017). Более того, Чейн и Моррисон (2010) обнаружили, что комплексные преимущества обучения WM можно обобщить на выполнение задачи Струпа, общей задачи когнитивного контроля (Stroop, 1935), которая улучшает как репетицию в задаче WM, так и выбор цвета чернил. в Stroop за счет увеличения общего проактивного (исполнительного) процесса. Фактически, модель идентичных элементов (IE) может предоставить более конкретные прогнозы относительно условий передачи, которая утверждает, что когда элементы тестовой задачи точно совпадают с элементами практической задачи, прогнозируется полная передача; в противном случае нет никакого прогноза передачи (Thorndike, 1922; Rickard and Bourne, 1996).Обычно обучение проходит три стадии: когнитивную, ассоциативную и автономную (Фиттс и Познер, 1967). Недавно Gathercole et al. (2019) предположили, что успешное выполнение задачи зависит от координации нескольких процессов, которые изолированы, когда люди не знакомы с задачей. Достаточное обучение может привести к автономной координации этих процессов, и после того, как она будет установлена, производительность аналогичных задач может улучшиться, что указывает на эффект переноса.

Широко используемая парадигма в обучении WM — задача n-back, когда участники должны вспомнить последовательность элементов и определить, совпадает ли текущий элемент с элементом, представленным на n позиций ранее (Gevins and Cutillo, 1993).Задача n-back включает в себя как минимум две отдельные задачи: обработку информации из текущего испытания с одновременным запоминанием и манипулирование информацией из предыдущих испытаний. Важно отметить, что центральные ресурсы ограничены, когда участники выполняют задачу. Чтобы оптимально выполнить задачу n-back, участники могут разделить свои центральные ресурсы на две части: одна часть для поддержки и управления предыдущими испытаниями, а остальные обрабатывают текущее испытание. На начальных этапах обучения навык разделения может быть недостаточно развит, что приведет к ухудшению результатов; с обучением этот навык может постепенно стать автоматизированным, и производительность может быть улучшена.По данным Gathercole et al. (2019), когда участники, проходящие обучение n-back задачам, выполняют альтернативные задачи (то есть, где можно применить навык разделения), происходит переход от обучения WM к новой задаче.

Люди часто замедляют свою реакцию после совершения ошибки по сравнению с после точного выполнения, которое включает в себя ряд корректировок и жизненно важно для нашего выживания и адаптации (Rabbitt, 1966). В последнее время это замедление после ошибки (PES) все чаще изучается (Purcell and Kiani, 2016; Ullsperger and Danielmeier, 2016; Buzzell et al., 2017). В предыдущих исследованиях обычно наблюдалось, что PES различались у разных участников (Steinborn et al., 2012). Было обнаружено, что ПЭС модулируется бдительностью участников и вмешательством транскраниальной стимуляции прямым током на правую дорсолатеральную префронтальную кору (Mansouri et al., 2016; Wang et al., 2016). Таким образом, с помощью экспериментальных манипуляций можно улучшить характеристики после ошибки; однако вопрос о том, может ли обучение WM улучшить производительность после ошибок, остается неясным. Когда происходит PES, участники обычно выполняют задачу, аналогичную задаче n-back: они должны использовать одну часть своих центральных ресурсов для управления обработкой, вызванной ошибками из предыдущего испытания, а остальную часть использовать для завершения текущего испытания.Следовательно, на основе модели IE и точки зрения Gathercole et al. (2019), мы предсказали, что улучшения в обучении в задаче n-back могут перейти на производительность после ошибки.

Настоящее исследование представляет собой исследовательский эксперимент, направленный на изучение того, переносятся ли выгоды от обучения WM на выполнение задачи после ошибки и лежащие в основе поведенческие механизмы. Участников случайным образом распределили на обучающие или контрольные группы. Учебная группа прошла 15-дневный сеанс обучения с двойной задачей n-back, в то время как контрольная группа завершила обучение простой задаче визуального поиска, в которой использовалась только обработка восприятия низкого уровня, а не навык разделения (Jaeggi et al., 2008; Андерсон и др., 2011). Чтобы измерить производительность после ошибки, мы приняли фланкерную задачу с четырьмя вариантами ответа, модифицированную Майером и др. (2008), что было сложнее, чем типичные фланкерные задачи (Eriksen and Eriksen, 1974), что обеспечивало адекватность анализа после ошибок. Показатели производительности после ошибки, включая время реакции после ошибки (RT) и производительность после ошибки, были измерены до и после обучения, что позволило нам количественно оценить переход от обучения задач n-back к производительности после ошибки (Danielmeier и Ullsperger, 2011).Эффект фланкера также сравнивался до и после тренировки, чтобы определить любой переход к задаче фланкера. Поскольку задача фланкера используется для измерения тормозящего контроля, если во время тренировки были усилены определенные процессы, эффект фланкера уменьшился бы. Согласно модели IE и навыку расщепления Gathercole et al. (2019), после обучения в обучающей группе должно наблюдаться улучшение показателей после ошибки по сравнению с контрольной группой, но не должно быть никакой разницы в эффекте фланкера между двумя группами.

Материалы и методы

Участников

В настоящем исследовании приняли участие 42 студента Юго-Западного университета Китая. Все участники были правши, имели нормальное или исправленное до нормального зрение и не имели в анамнезе неврологических расстройств. Их случайным образом распределили либо в обучающую группу ( N, = 22, 4 мужчины, 18 женщин, средний возраст = 20,09 лет, SD, = 1,11 года), либо в контрольную группу ( N = 20, 10 мужчин, 10 женщины, средний возраст = 20 лет.50 лет, SD = 1,15 года). Кроме того, обе группы не различались по возрасту [ t (40) = -1,18, p = 0,247], но достоверно различались по полу [ t (40) = 2,24, p = 0,032] . Перед экспериментом каждый участник предоставил письменное информированное согласие. Исследование было одобрено Комитетом по этике человека Юго-Западного университета.

Процедура

Участники были размещены в удобных креслах в тихой комнате для тестирования.Эксперимент проводился с использованием программного обеспечения E-Prime (Psychology Software Tools, Inc., Питтсбург, Пенсильвания, США) на 17-дюймовом мониторе Dell (с частотой обновления 85 Гц и разрешением 1024 × 768). Участники сидели на расстоянии примерно 60 см от экрана, а стимулы предъявлялись в центре экрана. Перед тренировкой все участники прошли предварительную тренировку по фланкерному заданию с четырьмя вариантами ответов, после чего обе группы прошли 15-дневную тренировку.Во время занятий обучающая группа выполняла двойную задачу n-back, а контрольная группа выполняла простую задачу визуального поиска. Через пятнадцать дней после первого теста обе группы участвовали в сеансе посттеста по фланкерному заданию с четырьмя вариантами (рис. 1А). Для поддержания мотивации обе группы получали аналогичные инструкции перед каждым сеансом, в которых указывалось, что участники должны помнить правила реакции и реагировать как можно быстрее и точнее (Benedetti et al., 2003; Long et al., 2019).

Рисунок 1. (A) Порядок действий. Задачи и ход всей экспериментальной процедуры. (В) Задача визуального поиска. Последовательность событий и временной ход для одного испытания в задаче. (C) Отображение стимула-ответа в задаче с четырьмя вариантами фланкера. Каждый из четырех ответных пальцев соответствовал двум целевым буквам. В показанном примере, если ответ был дан указательным пальцем правой руки, он будет классифицирован как правильный ответ.Если ответ был дан оставшимися пальцами, он будет классифицирован как ответ с ошибкой. (D) Фланкерное задание с четырьмя вариантами выбора. Последовательность одного типового испытания в задаче.

Задачи

Задача Dual n-Back

Для обучения WM мы использовали тот же материал, что описан Jaeggi et al. (2008), но параметры задачи и пороговые значения были взяты из режима по умолчанию, разработанного Brain Workshop. Каждое испытание начиналось с белой точки фиксации в центре экрана компьютера, и восемь мест вокруг белой точки фиксации случайным образом и непрерывно представляли визуальный стимул (синий квадрат) со скоростью 3 с.Стимул подавался в течение 500 мс с интервалом между стимулами 2500 мс. Одновременно с предъявлением зрительного стимула через наушники предъявлялся слуховой стимул одной из восьми согласных (c, g, h, k, p, q, t и w), произносимых женским голосом, и выбирался на основе своей отличительной черты. Участников проинструктировали определить, соответствует ли текущий стимул целевому стимулу, представленному в n попытках ранее. Было два режима предъявления стимулов; в одном случае слуховые и зрительные цели появлялись только в одной модальности, а во втором — две цели одновременно появлялись в обоих режимах.Их позиции определялись случайным образом. Участники должны были одновременно обращать внимание на оба метода, и ответы требовались независимо для каждого. От них требовалось нажимать букву «А» на стандартной клавиатуре левым указательным пальцем для визуальной цели и букву «L» правым указательным пальцем для слуховой цели. Для нецелевых участников от участников не требовалось отвечать.

Уровень сложности задания увеличился с n , а значение n зависело от результатов участников в предыдущем блоке.После каждого блока анализировались выступления участников. Если точность трех последовательных блоков была больше 80%, уровень n для следующего блока увеличивался на единицу. Оно уменьшалось на единицу, если точность была ниже 50%; в противном случае n оставалось постоянным. Участники начинали тренировку с двух заданий, каждый блок которых состоял из 20 + n попыток. Тренировка состояла из 20 блоков, которые длились примерно 25 минут каждый день.

Задача визуального поиска

Каждое испытание начиналось с представления точки фиксации для произвольно изменяющегося интервала 400, 500 или 600 мс, за которым следовало появление зрительного стимула на 1500 мс (рис. 1B).Участникам было предложено как можно быстрее и точнее найти уникальный ромб и идентифицировать цель, нажав «F» указательным пальцем левой руки и «J» указательным пальцем правой руки для горизонтально и вертикально ориентированной цели внутри ромба. , соответственно. После пустого экрана продолжительностью 1000 мс, была дана обратная связь, основанная на фактическом ответе, и следующее испытание началось после интервала между ответом и стимулом в 1000 мс. Эксперимент состоял из шести блоков по 36 испытаний (всего 216 испытаний), которые длились примерно 20 минут каждый день.

Задача фланкера с четырьмя вариантами выбора

Стимул состоял из восьми букв (B, K, P, R, M, V, W и X) и шести нейтральных символов (§, $,%, &, # и?). Всего было построено 48 инконгруэнтных стимулов и 48 нейтральных стимулов с использованием всех букв и нейтральных символов. Участникам было предложено ответить на центральную целевую букву и игнорировать фланкеры с каждой стороны и нажать «1» средним пальцем левой руки, «2» — указательным пальцем левой руки, «9» — указательным пальцем правой руки и « 0 ”средним пальцем правой руки (рис. 1C).Каждое испытание начиналось с появления точки фиксации в течение 200 мс, после чего следовало предъявление стимула в течение 150 мс (рис. 1D). Участники должны были ответить на целевое письмо как можно быстрее и точнее в течение 1500 мс. Когда был дан ответ, следующее испытание начиналось после случайного изменения интервала между ответом и стимулом, равным 800, 900 или 1000 мс. Эксперимент состоял из восьми блоков по 96 испытаний в каждом (всего 768 испытаний).

Статистический анализ

Статистический анализ был выполнен с использованием программного обеспечения SPSS (версия 21.0; IBM, Армонк, Нью-Йорк, США). Для всех статистических тестов альфа-уровень был установлен на 0,05, а величина эффекта относилась к частичным значениям эта-квадрата. Выбросы, определяемые как более трех стандартных отклонений ( SD ) от индивидуального среднего значения, были исключены в настоящем исследовании.

Изменения в эффективности обучения

Для тренировочной группы мы оценили эффективность тренировок каждого участника и каждой тренировочной сессии и рассчитали средний уровень n-back за тренировочный день.Мы использовали парные образцы t -тесты для оценки индивидуальных различий в показателях между первой и последней тренировкой. Для контрольной группы рассчитывалась средняя точность всех участников за тренировочный день.

Производительность после ошибки в задаче фланкера с четырьмя вариантами выбора

Замедление после ошибки было разницей между RT правильных испытаний после ответов на ошибку (EC) и RT правильных испытаний после правильных ответов (CC; RT EC — RT CC ).Точность после ошибки рассчитывалась как точность после ошибок минус точность после правильного ответа (Rabbitt, 1966; Wang et al., 2015a, b). Чтобы проанализировать влияние обучения на производительность после ошибки, мы использовали дисперсионный анализ с повторными измерениями (ANOVA) с предыдущей точностью (правильно, ошибка) и временем (предварительный тест, посттест) в качестве внутрипредметных факторов и группой (обучающая группа, контрольная группа) как межсубъектный фактор.

Эффект фланкера

Чтобы проанализировать общую производительность по фланкерной задаче с четырьмя вариантами ответов, мы использовали ANOVA с временем (предварительное тестирование, посттест) в качестве внутрипредметного фактора и группы (обучение, контроль) в качестве межсубъектного фактора.Кроме того, чтобы проанализировать влияние тренировки на эффект фланкера, мы использовали ANOVA с конгруэнтностью (неконгруэнтный, нейтральный) и временем (предварительный тест, посттест) в качестве факторов внутри субъекта и группой (обучение, контроль) в качестве промежуточных факторов. фактор.

Корреляционный анализ

Чтобы исследовать взаимосвязь между производительностью после ошибки и WM, после контроля пола и возраста, мы провели частичный корреляционный анализ с относительными изменениями до и после тренировки в обучающей группе.Был проведен пошаговый регрессионный анализ с изменениями показателей после ошибки в качестве зависимой переменной и изменениями WM, пола и возраста в качестве прогностических факторов.

Классификация машин опорных векторов

В соответствии с различными поведенческими изменениями между двумя группами мы классифицировали группы (обучающие, контрольные) на основе показателей после ошибки. Изменения в характеристиках после ошибки использовались в качестве признаков для различения двух групп, и для проверки надежности классификаций был рассчитан 1000-кратный тест перестановки.

Результаты

Участников

Два участника контрольной группы не завершили исследование, потому что у них не было достаточно времени, и поэтому они были исключены. Тренировочная ( N = 22, 4 мужчины, 18 женщин, средний возраст = 20,09 лет, SD = 1,11 года) и контрольная ( N = 18, 9 мужчин, 9 женщин, средний возраст = 20,50 лет, лет). SD = 1,10 года) группы не различались по возрасту [ t (38) = -1,17, p = 0,251], но достоверно различались по полу [ t (38) = 2.16, p = 0,039).

Изменения в эффективности обучения

Тренировочные кривые для двух групп показаны на Рисунке 2. Для тренировочной группы их производительность улучшилась со временем тренировки. Производительность WM значительно увеличилась с первого до последнего тренировочного дня [ t (21) = -12,42, p <0,001] (рис. 2A). Обучение WM привело к общему среднему увеличению на 1,48 ( SD, = 0,56) (Таблица 1). Для контрольной группы средняя точность участников за тренировочный день была более 93% в задаче визуального поиска (рис. 2В).

Рис. 2. Эффективность обучения по двойной задаче n-back (A) и задаче визуального поиска (B) в течение учебных дней. Для тренировочной группы средний уровень n-back сообщается для каждой тренировки. Для контрольной группы график отображает точность выполнения задачи визуального поиска за день. Планки погрешностей обозначают стандартную ошибку.

Таблица 1. Описательная статистика.

Влияние обучения WM на производительность после ошибки

Предыдущая точность × время × групповой дисперсионный анализ RT показал основные эффекты предыдущей точности [ F (1,38) = 33.33, p <0,001, η p 2 = 0,47] и Время [ F (1,38) = 22,48, p <0,001, η p 2 = 0,37], что указывает на что RT при испытаниях EC была значительно медленнее, чем при испытаниях CC, и что RT была значительно быстрее при посттесте, чем при предварительном. Взаимодействие между предыдущей точностью × время было незначительно значимым [ F (1,38) = 3,57, p = 0,067, η p 2 = 0,09]. Апостериорные тесты показали, что RT при испытаниях EC и CC были значительно быстрее при посттесте, чем при предварительном ( p <0,001). Более того, предыдущая точность × время × взаимодействие между группами было значимым [ F (1,38) = 6,22, p = 0,017, η p 2 = 0,14]. Апостериорные тесты показали, что для обучающей группы RT при испытаниях EC был значительно медленнее, чем при испытаниях CC при предварительном испытании [ F (1,38) = 25,32, p <0.001, η p 2 = 0,40]; тем не менее, RT не отличался между испытаниями EC и испытаниями CC при посттесте [ F (1,38) = 0,38, p = 0,541], что указывает на исчезновение PES после тренировки WM. Для контрольной группы RT в испытаниях EC был значительно медленнее, чем в испытаниях CC при предварительном тесте [ F (1,38) = 13,91, p = 0,001, η p 2 = 0,27) и в посттесте. [ F (1,38) = 13,90, p = 0,001, η p 2 = 0.27). Не было никакого другого значимого основного эффекта ( p = 0,664) или взаимодействий ( ps > 0,227) (рис. 3A).

Рисунок 3. Время реакции (RT) (A) и точность (B) при испытаниях после правильных ответов и ошибок для обеих групп как до, так и после тестирования. Планки погрешностей обозначают стандартную ошибку.

Предыдущая точность × время × групповой дисперсионный анализ точности показал основные эффекты предыдущей точности [ F (1,38) = 11.10, p = 0,002, η p 2 = 0,23] и Время [ F (1,38) = 5,06, p = 0,030, η p 2 = 0,12), что указывает на что точность испытаний, следующих за ошибками, была значительно ниже, чем при испытаниях, следующих за правильными ответами, и что точность была значительно выше при посттесте, чем при предварительном. Не было никакого другого значимого основного эффекта ( p = 0,191) или взаимодействий ( ps > 0,116), что указывает на отсутствие различий в точности испытаний, следующих за ошибками, и правильные ответы от предварительного теста до посттеста между двумя группами (Рисунок 3B ).

Влияние обучения WM на эффект фланкера

Время × группа ANOVA RT в задаче фланкера с четырьмя вариантами выбора показал главный эффект времени [ F (1,38) = 20,99, p <0,001, η p 2 = 0,36] , что позволяет предположить, что средняя RT в обеих группах была меньше на посттесте, чем на предтесте. Основной эффект группы ( p = 0,825) и взаимодействие ( p = 0,838) не были значимыми. Тем не менее, средняя точность не различалась между предварительным и последующим тестами ( пс, > 0.099).

Конгруэнтность × Время × Групповой дисперсионный анализ RT показал основные эффекты конгруэнтности [ F (1,38) = 23,00, p <0,001, η p 2 = 0,38] и времени [ F (1,38) = 20,50, p <0,001, η p 2 = 0,35], что указывает на то, что RT в неконгруэнтных испытаниях была значительно медленнее, чем в нейтральных испытаниях, и что RT была значительно быстрее при посттесте. чем на претесте. Другой значимый основной эффект отсутствовал ( p = 0.836) или взаимодействия ( пс, > 0,493). Таким образом, между двумя группами не было различий во фланкерном эффекте от предварительного теста к последнему (рис. 4A).

Рис. 4. RT (A) и точность (B) в инконгруэнтных и нейтральных испытаниях для обеих групп при предварительном и последующем тестировании. Планки погрешностей обозначают стандартную ошибку. (C) Частичная корреляция между изменениями до и после тестирования в замедлении после ошибки (PES) и изменениями в рабочей памяти (WM).Корреляция между ними отрицательная, потому что PES сообщает о снижении RT от предварительного до посттестового при правильных испытаниях после ошибок по сравнению с последующими правильными ответами, в то время как WM обозначает увеличение уровня n-back от предварительного к посттесту.

Конгруэнтность × Время × Групповой дисперсионный анализ точности показал основные эффекты конгруэнтности [ F (1,38) = 11,09, p = 0,002, η p 2 = 0,23] и времени [ F (1,38) = 4,31, p = 0.045, η p 2 = 0,10], что указывает на то, что точность неконгруэнтных испытаний была значительно выше, чем при нейтральных испытаниях, и что точность была значительно выше при посттестах, чем при предварительных испытаниях. Не было никаких значимых других основных эффектов ( p = 0,299) или взаимодействий ( ps > 0,388), что указывает на отсутствие разницы в точности для инконгруэнтных и нейтральных испытаний от предварительного до посттестового между двумя группами (рис. 4B).

Результаты корреляционного анализа

После проверки пола и возраста мы обнаружили значительную отрицательную корреляцию между изменениями PES и WM до и после тестирования ( r = -0.553, p = 0,011) (Рисунок 4C). Аналогичным образом, результаты пошагового регрессионного анализа показали, что изменения в WM были единственной переменной, которая могла войти в регрессионную модель, которая объясняла 25,5% дисперсию изменений в PES [ F (1,21) = 8,17, p = 0,01].

Результаты классификации

Прогностическая переменная представляла собой изменение PES от предварительного до посттестового, а конечная переменная представляла собой дихотомическую переменную (т. Е. Обучающая и контрольная группы).Обученная модель привела к 70% точности классификации двух групп (тест перестановки: p <0,01).

Обсуждение

С активной контрольной группой в качестве строгого контраста, настоящее исследование исследовало, переносятся ли улучшения, вызванные обучением WM, на производительность после ошибки. Учебная группа, которая прошла 15 дней обучения заданию n-back, продемонстрировала значительно более высокую производительность в том же задании n-back, что свидетельствует о значительном преимуществе обучения WM.В задании фланкера PES обучающей группы было значимым при предварительном тесте, но не при посттесте, в то время как PES контрольной группы было значительным при предварительном и последующем тестировании. Таким образом, PES был исключен в тренировочной группе, но не изменился в контрольной группе. В качестве альтернативы, точность после ошибки не была значимой при предварительном или последующем тестировании для обеих групп. Следовательно, обучение WM вызвало сопоставимое RT после ошибки и после исправления при посттесте; это улучшение не повлияло на снижение точности испытаний после ошибок при посттестах.Мы наблюдали значительный эффект переноса от обучения WM к характеристикам после ошибки, индексированный улучшенной корректировкой после ошибки. Кроме того, выигрыш от обучения WM в значительной степени коррелировал со снижением PES от предварительного к посттесту, что могло объяснить 25,5% дисперсии изменений PES. Более того, модель дискриминации, построенная с помощью машинного обучения, имела приемлемый прогнозирующий эффект на обучающую и контрольную группы, что привело к точности 70%; однако эффект фланкера не модулировался тренировкой WM.На основании работы Грина и др. (2014), мы могли бы предложить интерпретацию результатов. То есть результаты соответствовали теоретическим предсказаниям, которые поддерживали модель IE и навык разделения, сделанный Gathercole et al. (2019).

Если обучение WM расширяет фундаментальные возможности WM, произойдет значительный переход к задачам, которые также зависят от WM; однако даже от задачи n-back к сложной задаче с охватом величина передачи была очень маленькой (Soveri et al., 2017).В настоящем исследовании среднее RT нейтрального состояния в задаче фланкера уменьшилось от предварительного теста к посттесту, а уменьшение величины в задаче n-back было меньше, чем в задаче визуального поиска. Требования к вниманию обычно невысоки в нейтральном состоянии, когда работа участников может в первую очередь зависеть от их фундаментальной когнитивной функции. Таким образом, если тренировка WM улучшила фундаментальные когнитивные функции, улучшений в тренировочной группе должно быть меньше, чем в контрольной.В настоящем исследовании переход к выполнению задачи после ошибки во фланкерной задаче нельзя объяснить улучшенными фундаментальными когнитивными функциями.

Во влиятельной модели Баддели и Хитча (1994) манипуляция (например, исполнительный контроль) и обслуживание считаются двумя общими процессами в WM. Chen et al. (2008) предположили, что задача n-back может включать в себя еще три подпроцесса: сопоставление, замену и сдвиг. Следовательно, WM и когнитивный контроль разделяют несколько процессов, что приводит к ожиданиям, что обучение WM должно способствовать выполнению задач когнитивного контроля (Engle, 2010).Чейн и Моррисон (2010) обнаружили, что преимущества обучения при выполнении сложной задачи диапазона WM можно обобщить на выполнение задачи по помехам Струпа; тем не менее, наши результаты показали, что тренировочный выигрыш при выполнении задания n-back не повлиял на эффект фланкера. Разные результаты могут отражать расхождение между парадигмами n-back и комплексного диапазона WM (Blacker et al., 2017). В качестве альтернативы мы предположили, что эти базовые процессы, связанные с задачами WM, могли быть достаточно развиты для здоровых взрослых, поскольку они часто используются в повседневных процессах (Gathercole et al., 2019). Таким образом, сложно улучшить базовые процессы WM исключительно с помощью простой когнитивной тренировки, тем самым предлагая понимание того, почему тренировка n-back не улучшила эффект фланкера.

Согласно моделям производственной системы, которые представляют квалифицированное поведение в виде наборов производственных правил, включающих определенные знания, сложные новые виды деятельности будут выполняться путем объединения этих правил (Anderson, 1982). Таким образом, что касается улучшения фундаментальных способностей или основных процессов, более вероятно, что новые стратегии или навыки будут сформированы во время когнитивной тренировки.Хотя стратегии, используемые в обучении WM, часто различаются для разных участников и не приводят к передаче, исследователи в последнее время сосредоточили внимание на новых навыках, приобретенных при обучении WM (Minear et al., 2016). Gathercole et al. (2019) предположили, что обучение задачам WM приведет к новым навыкам в координации отдельных процессов; более того, они постепенно станут автономными с обучением. Некоторые вновь сформированные навыки управляют потоком информации и не зависят от содержания задачи; однако, когда они согласуются с теми, кто контролирует поток информации в нетренированной задаче, может произойти переход от обучения WM (Chein and Morrison, 2010; Taatgen, 2013).

В задаче n-back есть два потока информации: один из предыдущих испытаний, который необходимо поддерживать и обрабатывать в WM; и один из текущих испытаний, который является текущим вводом и должен быть обработан немедленно. Таким образом, навык, который разделяет центральные ресурсы на две части для обработки потока информации, должен использоваться в задаче n-back. По мере обучения навык постепенно становился автоматизированным. Важно отметить, что в задаче фланкера после ошибки участники сталкиваются с аналогичным информационным потоком: сигнал ошибки из предыдущего испытания и входная информация из текущего испытания.Более того, общие и конкретные процессы в задаче n-back связаны с информацией из предыдущих испытаний, а не из текущих испытаний; таким образом, центральные ресурсы, назначенные для предыдущей информации, должны быть больше, чем ресурсы текущей информации (Chen et al., 2008). Это похоже на задачу фланкера после ошибки, где обработка ошибок из предыдущего испытания занимает больше центральных ресурсов, в то время как текущая задача фланкера проста и потребляет меньше центральных ресурсов (Jentzsch and Dudschig, 2009; Buzzell et al., 2017; Li et al., Неопубликовано). Таким образом, навык разделения центральных ресурсов для эффективного использования различного информационного потока, полученного в задаче n-back, применим в задаче фланкера после ошибки и облегчает выполнение после ошибки.

Хотя текущие результаты подчеркивают преимущества обучения WM по PES, необходимо учитывать два ограничения. Во-первых, мы использовали только активную контрольную группу, но у нас не было реальной контрольной группы, где фланкерное задание выполнялось до и после 15-дневной фазы отсутствия обучения.Поэтому в будущих исследованиях следует добавить пустую контрольную группу, чтобы помочь лучше интерпретировать результаты. Во-вторых, размер выборки ограничен, что может повлиять на статистическую мощность настоящего исследования. Следовательно, необходим больший размер выборки для обеспечения адекватной статистической мощности в дальнейших исследованиях. В-третьих, индивидуальные различия в возможностях WM являются важной проблемой, которую необходимо учитывать, но в данном исследовании отсутствовали предварительные измерения между группами. Соответственно, в будущем исследовании необходимо собрать данные о производительности WM в контрольной группе перед тренировкой, чтобы дополнительно подтвердить отсутствие различий в возможностях WM между группами до тренировки.

Недавно приобретенная возможность управления потоком информации во время обучения n-back может помочь интерпретировать переход к производительности после ошибки (Gathercole et al., 2019). Поток информации является общей задачей (Taatgen, 2013). Хотя задачи n-back и фланкеры после ошибок различаются по функциям и процессам задач, обработка WM и обработка ошибок в обеих задачах требует, чтобы участники разделили центральные ресурсы на две части и назначили дополнительные центральные ресурсы для обработки информации из предыдущих испытаний. и менее центральные ресурсы для обработки имеющейся в настоящее время информации.Таким образом, навыки управления потоком информации, выработанные при обучении n-back задачам, могут быть применены к связанной с ошибками обработке во фланкерной задаче. Понимание управления информационным потоком может помочь в понимании того, почему может происходить перенос из WM-обучения. Кроме того, настоящие результаты также предполагают, что стадия центрального узкого места, вызванная мониторингом ошибок в PES, может быть уменьшена путем эффективного разделения центральных ресурсов (Jentzsch and Dudschig, 2009). Этот вывод также предполагает, что PES возникает не только из-за перегрузки центральных ресурсов, но и из-за взаимодействия между двумя компонентами центральных ресурсов для обработки, связанной с ошибками, и текущей задачи фланкера.Когда участники могли использовать отдельные центральные ресурсы для обработки двух задач, как показано в настоящем исследовании, замедление, вызванное ошибкой, может быть устранено, что предлагает более глубокое понимание генерации PES; тем не менее, эмпирических данных для этого навыка недостаточно, и они требуют дальнейшего изучения для изучения этого явления.

Заявление о доступности данных

Наборы данных, созданные для этого исследования, доступны по запросу соответствующему автору.

Заявление об этике

Исследования с участием людей были рассмотрены и одобрены Комитетом по этике человека Юго-Западного университета.Пациенты / участники предоставили письменное информированное согласие на участие в этом исследовании.

Авторские взносы

QLi разработал задачи. QLi, QLo и NH собрали данные. QLi и YT проанализировали данные. Рукопись написали QLi и AC. Все авторы одобрили окончательный вариант рукописи для подачи.

Финансирование

Эта работа была поддержана грантами Национального фонда естественных наук Китая (61431013 и 31771254) и фондов фундаментальных исследований для центральных университетов (SWU1609106, SWU1709107 и SWU1809361).

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Сноски

Список литературы

Андерсон, Б.А., Лоран, П.А., и Янтис, С. (2011). Захват внимания, ориентированный на ценность. Proc. Natl. Акад. Sci. США 108, 10367–10371.

Google Scholar

Au, J., Шихан, Э., Цай, Н., Дункан, Г., Бушкуль, М., и Джегги, С. (2014). Улучшение подвижного интеллекта с помощью тренировки рабочей памяти: метаанализ. Психон. Бык. Ред. 22, 366–377. DOI: 10.3758 / s13423-014-0699-x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Баддели, А. Д. (1986). Рабочая память . Оксфорд: Издательство Оксфордского университета.

Google Scholar

Баддели, А. Д., и Хитч, Г. Дж. (1994). Развитие концепции рабочей памяти. Нейропсихология 8, 485–493. DOI: 10.1037 / 0894-4105.8.4.485

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бенедетти, Ф., Полло, А., Лопиано, Л., Ланотте, М., Вигетти, С., и Райнеро, И. (2003). Сознательное ожидание и бессознательная обусловленность болеутоляющих, моторных и гормональных реакций плацебо / ноцебо. J. Neurosci. 23, 4315–4323. DOI: 10.1523 / JNEUROSCI.23-10-04315.2003

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Баззелл, Г.А., Битти, П. Дж., Пакетт, Н. А., Робертс, Д. М., и Макдональд, К. Г. (2017). Слепота, вызванная ошибками: обнаружение ошибок приводит к нарушению сенсорной обработки и снижению точности при коротких интервалах между ответом и стимулом. J. Neurosci. 37, 2895–2903. DOI: 10.1523 / jneurosci.1202-16.2017

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чейз, В. Г., Эрикссон, К. А. (1981). «Умелая память», в Cognitive Skills and their Acquisition , ed. Дж.Р. Андерсон, (Лондон: Psychology Press), 141–189.

Google Scholar

Чейн, Дж. М., и Моррисон, А. Б. (2010). Расширение рабочего пространства ума: тренировка и передача эффектов с помощью сложной задачи на объем рабочей памяти. Психон. Бык. Ред. 17, 193–199. DOI: 10.3758 / PBR.17.2.193

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чен, Ю. Н., Митра, С., и Шлагекен, Ф. (2008). Подпроцессы рабочей памяти в задаче n-back: исследование с помощью erps. Clin. Neurophysiol. 119, 1546–1559. DOI: 10.1016 / j.clinph.2008.03.003

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Далин, Э., Нили, А.С., Ларссон, А., Бакман, Л., и Ниберг, Л. (2008). Передача обучения после обновления обучения опосредована полосатым телом. Наука 320, 1510–1512. DOI: 10.1126 / science.1155466

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Энгл, Р. У. (2010). Роль объема рабочей памяти в когнитивном контроле. Curr. Антрополь. 51, S17 – S26. DOI: 10.1086 / 650572

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Эриксен, Б.А., и Эриксен, К.В. (1974). Влияние шумовых букв на идентификацию целевой буквы в непоисковой задаче. Percept. Психоп. 16, 143–149. DOI: 10.3758 / BF03203267

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фиттс П. М. и Познер М. И. (1967). Возможности человека. Белмонт, Калифорния: Brooks / Cole Publishing Co.

Google Scholar

Гатеркол, С. Э., Даннинг, Д. Л., Холмс, Дж., И Норрис, Д. (2019). Тренировка рабочей памяти предполагает обучение новым навыкам. J. Mem. Lang. 105, 19–42. DOI: 10.1016 / j.jml.2018.10.003

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гевинс, А., Кутилло, Б. (1993). Пространственно-временная динамика компонентных процессов в рабочей памяти человека. Электроенс. Clin. Neurophysiol. 87, 128–143. DOI: 10.1016 / 0013-4694 (93)

-g

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Грин, К.С., Стробах Т., Шуберт Т. (2014). О методических стандартах обучения и трансфера экспериментов. Psychol. Res.-Psychol. Форш. 78, 756–772. DOI: 10.1007 / s00426-013-0535-3

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Джегги, С. М., Бушкуль, М., Йонидес, Дж., И Перриг, В. Дж. (2008). Улучшение подвижного интеллекта с помощью тренировки рабочей памяти. Proc. Natl. Акад. Sci. США 105, 6829–6833. DOI: 10.1073 / pnas.0801268105

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Jentzsch, I., и Дудшиг, К. (2009). Почему мы тормозим после ошибки? механизмы, лежащие в основе эффектов замедления постеррор. Q. J. Exp. Psychol. 62, 209–218. DOI: 10.1080 / 17470210802240655

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лонг, К., Ху, Н., Ли, Х., Чжан, Ю., Юань, Дж., И Чен, А. (2019). Предложение об улучшении когнитивных способностей улучшает регуляцию эмоций. Emot. Adv. DOI: 10.1037 / emo0000629

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Майер, М., Штайнхаузер М. и Хюбнер Р. (2008). Связана ли связанная с ошибкой амплитуда отрицательности с обнаруживаемостью ошибок? Доказательства воздействия различных типов ошибок. J. Cogn. Neurosci. 20, 2263–2273. DOI: 10.1162 / jocn.2008.20159

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мансури, Ф. А., Феринг, Д. Дж., Фейцпур, А., Гайяр, А., Роза, М. Г., Раджан, Р., и др. (2016). Стимуляция префронтальной коры постоянным током модулирует поведенческие адаптации, вызванные ошибками. Eur. J. Neurosci. 44, 1856–1869. DOI: 10.1111 / ejn.13281

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мелби-Лервог, М., Редик, Т. С., и Халм, К. (2016). Тренировка рабочей памяти не улучшает показатели интеллекта или других показателей «дальнего переноса»: данные метааналитического обзора. Перспектива. Psychol. Sci. 11, 512–534. DOI: 10.1177 / 1745691616635612

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Минера, м., Брашер, Ф., Герреро, К. Б., Брашер, М., Мур, А., и Сукина, Дж. (2016). Одновременное исследование двух форм тренировки рабочей памяти: свидетельство только о близком переносе. Mem. Cogn. 44, 1014–1037. DOI: 10.3758 / s13421-016-0616-9

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Рэббит, П. М. (1966). Ошибки и исправление ошибок в задачах выбор-ответ. J. Exp. Psychol. 71, 264–272. DOI: 10.1037 / h0022853

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Рикард, Т.К. и Борн Л. Е. (1996). Некоторые тесты идентичных элементов модели основных арифметических навыков. J. Exp. Psychol. Учить. Mem. Cogn. 22, 1281–1295. DOI: 10.1037 / 0278-7393.22.5.1281

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сала, Г., Татлидил, К. С., Гобет, Ф. (2018). Обучение видеоиграм не улучшает когнитивные способности: комплексное метааналитическое исследование. Psychol. Бык. 144, 111–139. DOI: 10.1037 / bul0000139

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Совери, А., Антфолк, Дж., Карлссон, Л., Сало, Б., и Лайне, М. (2017). Еще раз о тренировке рабочей памяти: многоуровневый мета-анализ исследований n-back. Психон. Бык. Ред. 24, 1077–1096. DOI: 10.3758 / s13423-016-1217-0

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Штейнборн, М. Б., Флеммиг, Х. К., Братцке, Д., и Шрётер, Х. (2012). Реагирование на ошибки в самостоятельной работе: высокоточные люди демонстрируют наибольшее замедление после ошибки. Q.J. Exp. Psychol. 65, 624–631. DOI: 10.1080 / 17470218.2012.660962

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Струп, Дж. Р. (1935). Исследования вмешательства в серийных словесных реакций. J. Exp. Psychol.Gen. 121, 15–23. DOI: 10.1037 / 0096-3445.121.1.15

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Торндайк, Э. Л. (1922). Психология арифметики. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Макмиллан.

Google Scholar

Ван, Л.Дж., Лю, К. П., Ху, Х. П., и Чен, А. Т. (2016). Уровень бдительности влияет на корректировки после ошибки. Подбородок. Sci. Бык. 61, 3708–3717. DOI: 10.1360 / N972015-01459

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ван, Л. Дж., Тан, Дж. Ф., Чен, Дж. Т., и Чен, А. Т. (2015a). Влияние пола наблюдателя на требующее внимания выступление зависит от пола исполнителя. Фронт. Psychol. 6: 1217. DOI: 10.3389 / fpsyg.2015.01217

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ван, Л.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *