開発初期におけるオブジェクト内およびオブジェクト外のメモリ バインディング パート 4
Oct 12, 2023
結果と考察
成人参加者 1 名は、タスクの指示に従わなかったために除外されました。 2 人の 5- 歳児はコンピュータエラーのため除外され、さらに 2 人の 5- 歳児は実験を完了できなかったため除外されました。 実験 1 と同様に、応答時間が 200 ミリ秒よりも速い個々のトライアルを除外しました。 この結果、5- 歳、8- 歳、成人を対象とした試験のそれぞれ 1.5%、0.2%、0.6% が除外されました。 これらの試行を除外した後、実験 1 と同様に、各参加者の学習および学習テスト試行で確率以上の精度を確保するために、個別の片側二項検定を計算しました。
8歳は子どもの成長にとって大切な時期です。 この段階での記憶は、将来の学習や生活に重要な影響を与えます。 健康で活発な記憶により、子供たちは学習内容をよりよく把握し、学習への興味を刺激し、学習効率を向上させることができます。
前向きな学習環境と生活環境を作り出すことは、子どもの記憶力を向上させる重要な要素の 1 つです。 親は、学習コーナーを設置したり、興味深い親子アクティビティを作成したりするなど、子供たちのために興味深く、幸せで興味深い学習環境をデザインすることができ、子供の好奇心と知識への欲求を刺激し、子供の自信を育み、子供たちの成長を促進することができます。新しい知識を学ぶ意欲が高まる。
さらに、適切な運動やフィットネスも子供の記憶力を高めることができます。 水泳、ランニング、ダンス、バスケットボールなど、さまざまなスポーツにお子様を連れて行くことができます。これらのアクティビティは、お子様の体力を向上させ、調整能力や反応能力を鍛え、注意力や記憶力を高めるのに役立ちます。
子供の記憶力を向上させるには、良い仕事と休息の習慣も必要です。 子どもたちは十分な睡眠と十分な休息時間を確保する必要があり、これにより精神状態と集中力が向上し、学習内容をよりよく理解して習得できるようになり、記憶力がより早く向上します。
つまり、親として、私たちは子供たちに優れた学習環境を提供し、彼らが将来の学習と生活の強固な基盤を築く正しい学習態度と行動習慣を確立できるように支援する必要があります。 記憶力を向上させる必要があることがわかります。 カンクサにはアセチルコリンや成長因子のレベルを高めるなど、神経伝達物質のバランスも調節できるため、記憶力を大幅に向上させることができます。 これらの物質は記憶と学習にとって非常に重要です。 さらに、肉は血流を改善し、酸素の供給を促進するため、脳に十分な栄養素とエネルギーが確実に供給され、脳の活力と持久力が向上します。
これらの二項テストの両方に合格しなかった 17 人の 5 歳児、2 人の 8- 歳児、および 2 人の成人を除外しました。 最終サンプルには、24 人の 5 歳児 (魔術師=5.25、SDage=.22、言語=4.90 ～ 5.74、女性 8 人、男性 16 人)、8 歳の子ども 41 人が含まれていました。 1 歳児（魔術師=8.49、SDage=.38、言語=7.74 ～ 8.99、女性 22 名、男性 19 名）、成人 31 名（女性 18 名、男性 13 名） 。 実験 1 と同様に、5- 歳と 8- 歳の結合テスト段階で全体的な精度に基づいて検出力分析を実施したところ、この場合の統計検出力は 0.98 であることがわかりました。
実験 1 と同様に、階層ベイジアン回帰モデルを使用してタスクの各フェーズ (図 6 に示す) のパフォーマンスを分析しました。その結果は、オンラインの補足資料に詳細に示されています。 要約すると、すべての年齢層で遡及的干渉と結合テストでの干渉の強力な証拠が見つかり、5 歳児では実験の学習段階と学習テストの両方の段階で積極的な干渉の証拠が見つかりました。 参加者が学習した特定の結合構造と忘却についての洞察を得るために、各参加者のパフォーマンスを実験 1 で導入した同じ計算モデルに当てはめました。
計算モデルの結果 - 最初の実験と同様に、階層ベイジアン手法を使用してモデルを適合させたところ、モデルはデータ全体に対して定性的に良好な適合を示しました (図 6 を参照)。 図 4B は、モデルの自由パラメータの事後分布を示しています。 実験 1 と同様に、FC パラメーターに年齢差の証拠はほとんどなく (ηs > 0.47)、年齢グループ全体で同等の特徴と性格の結合が示唆されました。 8-歳や成人と比較して、5-歳では物忘れが少ないと推定される証拠がいくつかありました（η=.143およびη=.125） 、それぞれ）、ただし、これらの違いはそれほど堅牢ではありませんでした。
また、実験 1 と同様に、FF によって推定されたように、5- 歳児では両方の 8- 歳児と比較して、物体外の形状と色の結合が弱いという強い証拠がありました (η=.002）と大人（η=.038）。 そして（これも実験 1 と同様）FFC によって推定されたように、8- 歳よりも 5- 歳の方が複合体結合が弱いという強い証拠がありました (η=.006)。一方、成人では 8- 歳 (η=.827) と比較して、より複雑な結合があるという証拠はありませんでした。
パフォーマンスおよびモデル パラメーターと実験 1 の比較 - 形状と色の特徴の間のオブジェクト内バインディングのみを必要とした実験 1 と、オブジェクト外バインディングを必要とした実験 2 の間のメモリ バインディングの違いに対処するために、回帰分析の事後分布を直接比較しました。そして新しい計算モデル。 オンライン補足資料に示されている回帰結果を要約すると、実験 2 の結合テストでは全体的にパフォーマンスが低いという証拠はあったものの、事前の干渉効果と遡及的な干渉効果の違いについては弱い証拠しか見つかりませんでした。幼児における干渉（Darby & Sloutsky、2015; Yim et al.、2013）、年長の子供および成人も両方の実験で実質的な干渉効果の証拠を示しました。
計算モデルで推定したように、刺激操作は結合構造と忘却にどのような影響を及ぼしたのでしょうか? これを調査するために、2 つの実験間のモデル パラメーターを直接比較しました。 忘却 ( ) や特徴と文字の結合 (FC) に対する実験の強い影響はありませんでした。 対照的に、実験 2 では、年齢グループ全体で形状と色の結合 (FF) が減少しているという一貫した証拠がありました (η=.024、η=.092、および η= .002 、それぞれ5-歳、8-歳、成人）。 興味深いことに、2 つの特徴と性格の間の複雑な結合が減少するという証拠もありました。 η=.059、η=.089、η=.028（5- 歳、8- 歳、成人）それぞれ。
重要なことに、モデリングの結果は、物体内部の特徴と比較して物体外間の結合が弱いことを示唆しており、これは主に成人を対象とした作業記憶パラダイムを使用した以前の研究と一致しています (Asch et al., 1960; Ecker et al., 2007, 2013; van Geldorp et al. .、2015;ウォーカーとカスバート、1998）。 さらに、空間内で特徴を分離すると、これらの特徴の結合と関連する漫画のキャラクターの間の複雑な結合の推定値も減少します。 驚くべきことに、私たちの仮説に反して、余分なオブジェクトの結合が他の年齢層よりも5歳児の記憶能力に大きな影響を与えることはわかりませんでした。また、実験2では、より大きな干渉効果を示す強力な証拠は見つかりませんでした。
一般的なディスカッション
この研究では、5- 歳、8- 歳、成人の 3 つの年齢グループにわたる物体内、物体外、および複雑な記憶結合の発達を調査しました。 参加者は、記憶干渉パラダイムの変形において、漫画のキャラクターをさまざまな形状と色の組み合わせに関連付けることをフェーズ全体で学習しました (Darby & Sloutsky、2015)。 実験全体にわたって刺激を操作して、(a) 同じオブジェクト内の形状と色を提示することによるオブジェクト内記憶結合 (実験 1)、または (b) 特徴を空間的に分離することによるオブジェクト外記憶結合 (実験 2) のいずれかを促進しました。
私たちは、新しい計算モデルを適用して、3 種類の結合構造 (形状と色の特徴間、個々の特徴 (形状または色) と文字の間、および両方の結合間のより複雑な構造) のトライアルごとの学習を特徴付けました。特徴も性格も。 このモデルには、現在の学習と矛盾する既存の関連付けを軽視できる忘却メカニズムも含まれていました。 これらのメカニズムのいずれかを削除すると、モデルの複雑さを考慮した場合でも、データ全体の適合性が低下しました。これは、モデル内でインスタンス化された結合プロセスと忘却プロセスがそれぞれ必要であり、観察されたデータに適切に適合するためには、それらを合わせて十分であることを示唆しています。データ (詳細については、オンライン補足資料を参照してください)。
モデルの結果は、実験 2 で特徴が空間的に分離されていた場合と比較して、実験 1 における被験者内の特徴のより強い結合、および関連する特徴とともに 2 つの特徴のより強い複雑な結合の証拠を提供しました。実験 1 では、5 歳から 8 歳までの間の対象内特徴結合の改善に関する新たな証拠が示されましたが、8 歳までにこのタイプの結合は成人の結合と同等になりました。 同様の発達パターンが、実験 2 の形状と色の特徴の間の追加のオブジェクトの結合、および両方の実験の複雑な結合でも見られました。 以下では、この結果のパターンと、それが記憶の結合、干渉、発達に及ぼす影響について説明します。
メモリバインディング開発への影響
この研究の重要な発見の 1 つは、5 歳以降はオブジェクト内特徴結合が大幅に改善されましたが、8 歳以降は改善されなかったことです。 大人を対象としたこれまでの研究では、オブジェクト内バインディングの方がオブジェクト外バインディングよりも簡単で、注意力がそれほど要求されない可能性があることが示唆されていたため、この発見はいくぶん驚くべきものでした。 私たちは、すべての年齢層で物体内結合の強力な証拠が見られると予想していましたが、物体外結合には発達の違いがより大きくありました。 しかし、興味深いことに、実験 1 と 2 の FF パラメータ推定値は 5 歳児よりも 8 歳児の方が高く、5 歳と 8 歳の間で物体内および物体外の両方の特徴結合が改善されたことを示唆しています。
しかし、別の可能性としては、幼児は結合能力自体に欠陥があるのではなく、この実験で結合が起こるほど十分に物体に注意を向けていなかっただけであるということです。 実際、成人を対象とした研究では、たとえ同じ物体であっても、特徴を結合するにはある程度の注意が必要である可能性があることが示唆されている(Hanna & Remington, 1996; Treisman & Gelade, 1980; Wheeler & Treisman, 2002)。 おそらく、幼い子供たちは、形と色の特徴の間の関連性が課題の中心ではなく、他の側面に選択的に注意を向けていることに気づきました。
たとえば、幼い子供たちは、個々のオブジェクトの特徴とキャラクターの間のつながり（たとえば、「四角はミッキーに行く」）にもっと焦点を当てていた可能性があり、それは正しいキャラクターを選択するという目標により直接関連していると考えられる可能性があります。 この説明によると、子供たちは単にFF協会に出席しなかったため、FF協会を学習しなかったということです。 注意力の違いが何らかの役割を果たしている可能性があるが、これまでの研究では、就学前の子供は成人よりも選択的注意が低いことが多く、目標に関連するかどうかにかかわらず、刺激の多くの側面に対してより分散した注意パターンを示すことが多いことが実証されている。タスクか否か（Darby et al., 2021; Deng & Sloutsky, 2015, 2016; Plebanek & Sloutsky, 2017）。
これは、幼児が形と色の関係を無視して刺激の他の側面に焦点を当てることによって、年長の子供や大人よりも選択的な注意を示した可能性が低いことを示唆しています。 その結果、現在の研究では、注意力の違いが内部の追加オブジェクト特徴の結合における発達の改善を説明する可能性は低くなりますが、将来の研究は、記憶と注意のプロセスが結合の発達変化にどのように寄与するかをよりよく理解することを目指す必要があります。
5- 歳と 8- 歳の間では強力な改善のパターンが見られましたが、8- 歳と成人の間ではそうではなく、形状と色の特徴の間の複雑な結合でも見られました。関連する漫画のキャラクターとして。 これは、7-歳と成人の間の複雑な結合の違いを発見した想起パラダイムを使用した以前の研究を考えると、いくぶん驚くべきことでした(Yim et al., 2013)。 複合結合の長期にわたる発達の証拠が、想起課題を使用した以前の研究では発生したが、認識課題を使用した現在の研究では発生しなかった理由の 1 つは、課題の難しさである可能性があります。 これが事実であれば、8 歳児の複雑な結合能力の出現は、より複雑な (つまり、想起) 課題よりも、より単純な (つまり、認識) 課題の方がより明らかになるでしょう。 メモリバインディングプロセスがタスクの特性にどのように依存するかをよりよく理解するには、今後の研究が必要です。
グループレベルの事後分布を調べることで、潜在的なプロセスの発達的変化について推論することができましたが、モデルのさまざまなプロセスの相対的な寄与がパフォーマンスの発達の違いにどのような影響を与えるかは不明です。 これに対処するために、モデルを使用してさまざまな年齢グループのデータを生成し、5 歳児間でパラメーターを一定に保つことで、発達の違いに対するさまざまなパラメーターの影響を評価するシミュレーション研究 (オンライン補足資料で提示) を実行しました。そしてそれ以上の年齢層では、一度に 1 つのパラメーターを使用します。 シミュレーションされた年齢差は、FF パラメータの 5- 歳の値をより古い年齢グループの値に置き換えることによって最も影響を受けることがわかりました。 これは、これらの実験 (少なくともバインディング テスト段階) における発達変化の最大の要因は、このバインディングがオブジェクト内フィーチャに対して発生したか、オブジェクト外フィーチャに対して発生したかに関係なく、形状フィーチャとカラーフィーチャの間のバインディングであった可能性があることを示唆しています。 シミュレーションでは、複雑な結合（パラメータFFCで制御）も発達の変化に影響を与えている可能性が高いが、FCと忘却パラメータはほとんど影響を及ぼさなかったという証拠も見つかりました。
この研究は、5歳から8歳の間で物体内の記憶結合に大きな発達上の変化がある可能性を示唆しています。 今後の研究では、オブジェクト内結合の発達をサポートする神経変化を調査する必要があります。 過去の研究では、鼻周囲皮質が物体内の結合に重要な役割を果たしていることが示唆されている(Staresina & Davachi, 2008; Zimmer & Ecker, 2010)。 この領域の発達に取り組んだ研究はほとんどありませんが、最近の研究では、鼻周囲皮質の活動において4〜10歳の子供と成人の間で記憶に関連した解離が存在する可能性があることが示唆されています（Benear et al., 2020）。 いくつかの研究は、海馬の発達上の変化を実証している（Callow et al., 2020; Daugherty et al., 2016; Daugherty et al., 2017; DeMaster et al., 2014; Tang et al., 2020）。リレーショナルまたはオブジェクト外バインディングを使用して (Davachi, 2006; Giovanello et al., 2004; Hannula & Ranganath, 2008; Lee et al., 2020; Staresina & Davachi, 2008)、海馬と鼻周囲皮質は、物体内と物体外の結合に関係します。
重要な発達上の発見に加えて、我々は 2 つの実験間の FF パラメーター推定値を比較することによって、物体内と物体外の記憶結合の間に大きな違いがあるという証拠を発見しました。 実験 1 で物体内に特徴が提示された場合、形状と色の特徴の間の結合は、すべての年齢層でより強かった。これは、若者と高齢者では、物体内の結合が物体外の結合よりも正確で、注意をあまり必要としないことを示唆する以前の研究と一致している。 (Asch et al., 1960; Ecker et al., 2007, 2013; van Geldorp et al., 2015; Walker & Cuthbert, 1998)、これは開発初期にも当てはまる可能性が高いことを示唆しています。 計算モデリングの結果は、形状と色の特徴が、同じオブジェクト内で提示された場合、パラメーター FFC によって推定される、関連する漫画のキャラクターとともに、より強力に複雑に結合するという新しい発見も示唆しています。
実験間のこの違いの理由の 1 つは、同じオブジェクト内で形状と色を表現することで、計算モデルで実装されたように、これらの特徴間の結合を形成しやすくなり、キャラクターに関連付けることができるためである可能性があります。 重要なのは、形状と色が同じ物体に提示された場合のより強力な FF 結合と複雑な結合の証拠は、年齢層を超えて一貫しており、発達全体にわたる物体外の特徴と比較した物体内の結合強度の違いを強く示唆しています。
2 つの実験の間に、物体内または物体外の結合を促進するために刺激を操作しました。 ただし、他の研究では、ユニット化戦略もメモリ バインディングに影響を与える可能性があることが示唆されています。 たとえば、Robey と Riggins (2018) は、線画として表示されたオブジェクトが色付きのフレームとして表示される特定の色を持つ理由を説明するストーリーを考案するように子供たちを訓練しました。 この研究では、現在の研究の実験 2 と同様に、形と色は空間的に分離されていましたが、子供たちはそれらを同じオブジェクトの特徴として扱うように訓練されました。
この単位化トレーニングは、単位化を促進しなかったトレーニングと比較して、子供の連想記憶を改善しました。 今後の研究の興味深い手段は、空間的に分離された特徴を使用したユニット化トレーニングが、実験 1 で知覚的にユニット化されたオブジェクトで発見したのと同様の記憶結合をもたらすかどうかを調べることです。
干渉と忘却の影響
私たちの予想に反して、オブジェクト内バインディングを必要とした実験 1 とオブジェクト外バインディングを必要とした実験 2 の間の干渉の違いを示す強力な証拠は見つかりませんでした。 これに寄与する要因の 1 つは、実験 1 での強い干渉効果、特に遡及的干渉の存在であり、実験 2 でより大きな電力を必要とせずにより大きな干渉を検出できる可能性が減少したことである可能性があります。 これに関連して、両方の実験において、子供と大人の間に大きな違いはなく、3つの年齢グループすべてで遡及的干渉の強力な証拠が見つかりました。 以前の研究（Darby & Sloutsky、2015）では、5- 歳では強い干渉があったものの、成人では比較的干渉が少なかったという証拠が見つかりました。
今回の実験で、成人であっても干渉が非常に強かった理由の 1 つは、過去の研究 (Darby & Sloutsky、2015) では、おそらくより興味深く、意味的に刺激が利用されていたのに対し、単純な形と色で構成された刺激が非常にまばらだったことである可能性があります。さまざまな種類の動物、衣服、乗り物などの意味のある刺激。 これまでの研究では、より抽象的またはなじみのない刺激に対して、より意味のある刺激に対して記憶力が向上することが実証されており（Asp et al., 2021; Shing et al., 2008）、今回の研究で使用されたより抽象的な刺激がより強い干渉に寄与した可能性を示唆しているただし、この可能性をより詳しく調べるには今後の研究が必要です。
私たちは干渉の調節因子としての記憶結合に焦点を当ててきましたが、抑制または忘却メカニズムも役割を果たす可能性があります (Anderson, 2003; Hulbert & Anderson, 2020)。 この説明によると、新しい情報を学習するときは、以前に学習した情報は抑制され、事前の干渉を回避します。これにより、後で最初の情報を再度取得する必要があるときに遡及的な干渉が発生する可能性があります。 これに関連して、競合する情報に影響を与えるアンラーニングプロセスは、積極的な干渉を軽減する可能性がありますが、永久的な忘却を引き起こす可能性があります。 現在の研究では、私たちの計算モデルには、以前に学習した情報をこれらのアカウントと同様の方法で、特に学習を忘れることを可能にする忘却コンポーネントが含まれていました。 全体として、このメカニズムがモデルの適合性を向上させたという証拠を発見しました（オンライン補足資料のモデル比較研究を参照）。これは、阻害または非学習がこの実験で役割を果たした可能性を示唆していますが、発達に関する強力な証拠は見つかりませんでした。このプロセスの違い。
これらの実験では忘却が役割を果たした可能性がありますが、私たちのモデルで使用されたメカニズムは非常に単純で、すべての形式の束縛の忘却を制御する自由なパラメーターが 1 つだけであったため、このプロセスは確実に新しい学習と比較して不利な立場にあることに注意してください。発達上の違いと実験特有の違いを説明する用語。 さらに、私たちのモデルでは忘却が永続的であるという点で、私たちの忘却メカニズムは抑制とは異なり、このプロセスは抑制よりも非学習に似ています。抑制は学習や回復に必要なときに抑制が使用される一時的なプロセスであると考えられています。 、その後リリースされました（Geiselman & Bagheri、1985）。 全体として、我々は、現在の研究が記憶結合プロセスを調査するように設計されていることを強調し、この研究が干渉や発達変化の阻害ベースまたは非学習ベースの説明の強力なテストを提供すると主張するものではありません。 私たちは、これらの問題をより徹底的に調査するための今後の作業を奨励します。
他のモデルフレームワーク
他の研究では、計算モデリングを適用して、記憶の結合とその発達を調査しています。 イムら。 (2013) は、項目間実験、項目間、項目コンテキスト、および複雑な項目−項目−コンテキスト結合を含む、さまざまな種類の記憶結合の手がかり想起パフォーマンスへの寄与を推定するための MPT モデルを提示しました。 両方とも異なる種類の結合構造を扱うという点では似ていますが、現在提示されているモデルは重要な点で MPT モデルとは異なります。 まず、MPT モデルは記憶テストのパフォーマンスのみを対象としており、学習を考慮していませんでした。 対照的に、ここで示したモデルは、テストだけでなくタスクのすべてのフェーズにおけるトライアルレベルの学習とパフォーマンスを考慮できます。 さらに、MPT モデルは、さまざまな結合構造のパフォーマンスへの寄与を推定するだけであり、現在のモデルのように、学習やテストに対する忘却の潜在的な影響は考慮されていません。 最後に、Yim らの研究ではオブジェクト外形式のバインディングのみを扱っていましたが、ここではモデルを使用してオブジェクト内バインディングとオブジェクト外バインディングの両方を説明しました。
ここで紹介したモデルは非常に単純かつ抽象的なものです。 脳内の記憶結合プロセスを説明するために、より複雑なモデルが多数提案されています (レビューについては、Feldman、2013 を参照)。 たとえば、動的フィールド理論モデルは、視覚オブジェクトと空間的位置を結び付けるために使用されています (Bhat et al., 2021; Schneegans et al., 2016)。 これらのモデルでは、ニューロンの集団または「フィールド」が、物体の位置や色などのさまざまな特徴をコード化し、ニューロンのさまざまなフィールドを組み合わせて、特徴間の関連性をコード化できます。 この考え方は最近、空間における視覚的探索による単語オブジェクト学習 (WOLVES) モデルに拡張され、状況を超えた単語学習をサポートする学習と注意のダイナミクス、およびそれらが開発全体でどのように変化するかを説明しています (Bhat et al., 2021)。 この強力なモデルは、単語とオブジェクトの連想記憶、作業記憶、および視覚的注意の動的なフィールドの説明を統合します。 現在のモデルでは、結合を脳や視覚的注意に直接結び付けることは試みず、代わりに、さまざまな意思決定をサポートする連想記憶の強さが時間と実験試行を通じてどのように成長するかを推定しました。 WOLVES とここで示したモデルには多くの違いがありますが、興味深い違いの 1 つは、WOLVES では時間の関数として減衰する関連付けによって忘却が起こると想定していることです。 対照的に、現在のモデルでは、時間に関係なく、現在の学習と矛盾する関連性が軽視されます。 今後の研究の興味深い見通しは、現在のモデルで実装したような、より干渉ベースの忘却メカニズムと、時間ベースの記憶減衰メカニズムを比較することです。
制限事項
この作業には制限がないわけではありません。 1 つの制限は、タスクにおける参加者の戦略を具体的に操作したり説明したりしようとしていないことです。 年長の子供と大人は、最年少の年齢層が共有していない戦略を意図的に実行した可能性があります。 たとえば、年長の参加者は、項目を統一するために言語を使用する可能性が高いかもしれません（たとえば、「青い丸はミッキーのものです」など）。一方、5- 歳の参加者は、刺激の視覚的な認識にもっと依存している可能性があります。 。 将来の研究では、参加者が特定の戦略を使用できるように訓練することで、この可能性に対処できる可能性があります（例: Robey & Riggins、2018 年）。
さらに、8 歳児と成人の間の能力や潜在的な結合メカニズムの違いの証拠は見つかりませんでしたが、サンプル サイズがこれらの年齢グループ間の違いを検出するには十分に大きくなかった可能性があります。 他の研究では、8 歳をはるかに超えて記憶結合課題の長期にわたる改善が見出されているため (Lee et al., 2016)、現在の研究では 8 歳児と成人の間に差がないことは注意して解釈される必要があります。 また、2 つの子供の年齢層と大人が異なる方法で反応したため (それぞれタッチ スクリーンとキーボード経由)、この研究では反応時間を分析しませんでしたが、より比較可能な方法があれば、反応時間はより多くの結果を提供した可能性があることにも注意してください。回答自体と比較した、8 歳児と成人の間の差異の感度指数。
最後に、1 つの計算モデルの結果を提示しましたが、おそらく他のモデルも現在のモデルと同等かそれ以上にこれらのデータに適合する可能性があります。 将来の研究における興味深い手段は、異なるエンコードと検索メカニズムを備えた他のモデルや、応答時間、目の動き、神経など、現在の研究では考慮されていない他の種類のデータを考慮したモデルを実装することです。反応。
結論
この研究では、干渉設計と新しい計算モデルを使用して、5- 歳児、8- 歳児、成人における異なる複雑さの物体内および物体外の記憶結合構造の発達を調べました。 我々は、3 つの年齢グループすべてにおいて、空間的に離れている場合よりも、同じオブジェクト内の特徴に対する強い結合の証拠を発見し、これまでの研究を成人に拡張した (Asch et al., 1960; Ecker et al., 2007, 2013; van Geldorp et al., 2015; ウォーカーとカスバート、1998）。 また、5歳児では、それより上の年齢層に比べて物体内結合が実質的に弱いという新たな証拠も発見した。これは、この一見単純な形の記憶結合が、物体外記憶結合と同様に、幼児期に大きく発達することを示唆している(Lee et al. 、2016; Raj & Bell、2010; Sluzenski et al.、2006）。 重要なのは、この研究で得られた洞察の多くは標準的な統計分析では不可能であり、発生科学における計算モデリングの有用性を実証していることです。 全体として、この作業により、メモリのバインドと開発についての理解が深まりました。
補足資料
補足資料については、PubMed Central の Web バージョンを参照してください。
謝辞
この研究は、国立衛生研究所から Vladimir M. Sloutsky への助成金 R01HD078545 および P01HD080679 によって支援されました。 著者には開示すべき利益相反はありません。
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