隐式电机序列学习中的 "马达": 步进串行反应时间任务
Summary
我们介绍了步进串行反应时间 (工作) 任务。这一修改后的任务, 补充了经典的工作, 只涉及手指紧迫的运动, 更好地接近每天的排序活动, 并允许研究人员研究的动态过程中的离散反应措施和解开隐式序列学习中操作的显式过程。
Abstract
本协议描述了一种用于研究隐式电机序列学习的改进的串行反应时间 () 任务。与经典的工作, 在坐的时候, 涉及手指按压动作, 修改后的任务要求参与者采取双脚, 同时保持站立姿势。这个步进任务需要全身的行动, 强加姿势挑战。脚踩任务以几种方式补充了经典的工作任务。步进式的任务是更好的代理日常活动, 需要持续的体位控制, 从而可以帮助我们更好地理解序列学习在现实生活中的情况。此外, 响应时间在经典的工作任务中是序列学习的指示器, 但不清楚反应时间、反应时间 (RT) 代表心理过程还是运动时间 (MT) 是否反映运动本身, 是电机中的关键角色。序列学习。步进式的任务使研究人员能够将响应时间分解为 RT 和 MT, 这可能说明如何在序列学习中参与马达规划和运动执行。最后, 体位控制与认知是交互作用的, 但对于体位控制与学习运动序列的交互作用知之甚少。利用运动捕捉系统, 可以记录整个身体的运动 (如 g), 即质量中心 (COM))。这些措施使我们能够揭示由 RT 和 MT 测量的离散反应所依据的动态过程, 并有助于阐明体位控制与序列学习中所涉及的显性和隐性过程之间的关系。介绍了实验设置、过程和数据处理的详细情况。有代表性的数据是通过我们以前的研究之一。结果与反应时间, RT, MT, 以及前瞻性体位反应的关系和显着的过程所涉及的隐性运动序列学习。
Introduction
隐式电机序列学习, 通常称为学习序列不知道序列, 是至关重要的日常活动, 并已进行了良好的研究由一个聚合的任务, 称为串行反应时间 (尼森) 任务设计的 Bullemer1. 在这个经典的任务中, 参与者按下按键, 快速准确地响应视觉刺激。为了检查序列学习 , 视觉刺激的外观纵 , 遵循一个预先结构或随机序列 , 这是未知的参与者。对预先结构化序列 (e. g) 的响应时间比随机或另一种预先结构化序列1、2更快, 这就证明了学习的速度。虽然经典的工作任务通常需要双手动手指攻丝, 绝大多数的隐性运动序列学习日常活动, 如跳舞, 演奏乐器, 或运动, 涉及全身行动, 目前在经典的任务中找不到姿势和惯性挑战。因此, 我们建议序列学习任务需要更加多方面。此外, 前一项研究的重点几乎完全集中在任务的认知部分 (g、决策或行动选择), 忽略序列学习中涉及的马达控制问题 (e. g, 运动执行)。因此, 为了进一步了解隐式电机序列学习, 必须研究序列学习在整个身体或总马达任务, 更好地接近我们的日常运动活动。
在我们最近的研究中, 我们将经典的工作任务扩展到了一个修改后的任务, 即用脚踩来代替手指按压, 将体位控制纳入序列学习3,4,5。此修改后的任务提供了它自己的优势, 以补充经典的工作任务。首先, 总的电机序列学习任务更好地模仿每天的顺序活动, 其中涉及全身运动。到目前为止, 我们对电机序列学习的理解通常来自于经典的任务, 但是很少人知道在日常活动中学习时序运动技能时, 从经典的工作中学习的马达序列的知识是否仍然是真实的。因此, 修改后的工作任务允许我们检查系统报告的特征 (e. g), 在手指按压的工作中, 在指压的过程中是否存在与年龄无关的隐性序列学习. 体位控制是涉及。此外, 在有体位控制和总运动技能学习困难的人群中, 如发育协调障碍患儿6,7,8, 了解体位控制如何与总马达序列学习互动是帮助改进干预策略的关键, 从而优化学习顺序运动技能在日常生活中的有效性。
第二, 关于隐式序列学习的一个常见的概念是, 运动规划, 而不是运动执行, 在学习经典任务9中的序列过程中起着重要的作用。这是因为按键不涉及移动到空间中的新位置, 因为手指总是在响应键上。然而, 许多日常的顺序行为都涉及较大的空间运动。在需要大空间运动的情况下, 运动执行是否是电机序列学习中的关键角色, 知之甚少。在经典的任务中, 响应时间、反应时间 (RT) 和运动时间的总和 (MT) 是序列学习的指标。像其他涉及空间运动的范式10一样, 步进式的任务, 使得研究人员能够将隐式序列学习中的响应时间分解为 RT, 这反映了认知处理, 而 MT 则是运动的特点。本身。
第三, 除了 MT 之外, 脚踏式和运动捕捉技术的结合提供了关于连续全身运动 (e. g) 的丰富数据, 即质心或 COM 的运动。测量运动的持续变化具有揭示由 RT 或 MT11、12测量的离散响应所依据的认知过程的动力学的优点。特别是, 在 “已完成” 任务中的学习序列通常被解释为显式和隐式过程的混合。也就是说, 尽管将工作任务作为一种隐性学习任务共同使用, 但参与者往往显示出在完成任务后口头召回学习序列的能力, 这表明了隐含序列学习中涉及的一个显式组件。虽然显式组件可以通过在完成任务13、14之后进行的召回测试来评估, 但这些任务后测试缺乏在学习期间检查显式知识的时间演变的能力。我们建议, 有明确的序列知识, 个人会知道下一个刺激的位置, 从而产生预期体位调整15,16,17以前馈方式准备使踏脚移动到相应的目标。因此, 在刺激外观 (即、预期) 之前检查 COM 的移动将打开一个窗口来研究隐式序列学习过程中显式内存的逐步发展。
该协议说明了步进式任务的实验设置和程序。我们提供响应时间、RT 和 MT 的代表性结果。此外, 我们还研究了姿态控制与隐式运动序列学习隐含过程的关系。
Protocol
Representative Results
Discussion
本协议描述了修改后的任务的实验设置和过程。修改后的任务与经典的工作任务共享其吸引力的简单性, 尽管修改后的任务要求使用一种运动捕获技术。与经典的工作任务一样, 许多参数可以在脚踩式工作任务中的特定研究问题上操作, 包括但不限于: 区间-刺激区间的长度或响应-刺激区间27, 序列的类型结构28和序列知识29的意识。
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The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
这项研究的支持是由马里兰大学运动学研究生研究倡议基金提供给悦杜。
Materials
| Vicon motion capture system | Vicon | Vicon T-40, T-160, calibration wand | Alternative systems may be used |
| 50 mm reflective markers | Vicon | N/A | Numbers of markers may be varied |
| Labview software | National Instruments | N/A | Control visual stimuli. Use together with DAQ board. Alternative software may be used |
| DAQ board | National Instruments | BNC-2111; DAQCard-6024E | |
| MATLAB | MathWorks | N/A | Alternative software may be used |
| double sided hypo-allergenic adhesive tape | N/A | ||
| pre-wrapping tape | N/A |
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