学習戦略は子供と大人の記憶のつながりに異なる影響を与える(1)
May 31, 2023
概要
たとえ子供たちが自分の経験を正確に思い出せたとしても、推論を行うときなど、その記憶を柔軟な新しい方法で使用するのに苦労します。 しかし、記憶形成と推論の両方の過程で観察される発達の違い自体が、子どもの学習メカニズムに対する根本的な制限を表しているのか、それともむしろ最適ではない戦略の展開を表しているのかについては、未解決の疑問が残っています。 ここでは、7〜9-歳の子供（N=154）と若者（N=130）が最初に初期（AB）の連想について強い記憶を形成し、次に3つの学習のうちの1つに取り組みました重複する (BC) ペアを考慮した戦略。 私たちは、学習中に ABC を統合するように指示されると、推論中に間接的に関連付けられた A と C の項目を明示的に関連付ける子供の能力を大幅に向上させ、基礎となるペアの記憶を忘れないようにすることがわかりました。 しかし、この発見は、記憶と記憶のつながりに関する暗黙の証拠とは対照的でした。大人も子どもも、推論テストの知識がまったくない前に AC リンクを形成していましたが、子どもの場合、そのようなリンクは、単純に BC をエンコードするように指示されたときに最も明白でした。統合しない。 さらに、そのような暗黙的リンクへのアクセス可能性は子供と大人の間で異なり、大人は明示的な推論を行うためにそれらを使用しますが、子供は十分に確立された直接の AB ペアに対してのみ使用します。 これらの結果は、統合戦略の欠如が明示的推論における発達の違いの大部分を説明する可能性がある一方で、それでも子供と大人では、相互に関連する記憶を結び付ける状況と、後でそれらのつながりを活用して柔軟な行動を知らせる能力の両方において異なることを示唆しています。 。
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キーワード
発達、明示的記憶、暗黙的記憶、推論推論、記憶統合、プライミング、キスタンケ・デザートティコーラ
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1 はじめに
記憶は過去を振り返るためだけでなく、現在および将来の行動を導くためにも使用できます (Mack et al., 2018; Schlichting & Preston, 2015; Zeithamova et al., 2012)。 実際、私たちは予期せぬ問題を解決するために特定のエピソードの記憶を利用したり（Carpenter et al., 2021; Giovanello et al., 2009; Zalesak & Heckers, 2009）、経験したことのないシナリオを想像したり（Addis et al., 2011; Schacter）することがよくあります。ら、2012)。 複数のイベントを統合することによって新しい情報を生成するこの能力は、記憶の重要な機能です (Sheldon & Levine, 2016; Zeidman & Maguire, 2016)。しかし、それは開発の比較的遅い段階で現れる可能性があります (Bauer et al., 2015; Zeidman & Maguire, 2016)。 Coughlin et al.、2014; DeMaster et al.、2015; Ghetti & Coughlin、2018; Schlichting et al.、2017、2022; Shing et al.、2019; Varga & Bauer、2013)。 具体的には、過去の研究では、根底にある経験を覚えているにもかかわらず、子供たちは記憶を柔軟に活用することに苦労していることが示されています（Bauer & San Souci、2010; Schlichting et al.、2017、2022）。 メカニズム的には、そのような困難は記憶と記憶のつながりが形成されるタイミングにある可能性があることが示唆されています: 大人は学習中に統合することができますが (つまり、「統合的符号化」に従事する; Schlichting & Preston, 2016; Schlichting et al., 2014) 、2015; Shohamy &Wagner, 2008; Varga & Bauer, 2017a; Varga & Manns, 2021; Zeithamova & Preston, 2010; Zeithamova, Dominick & Preston, 2012)、子供と青少年は代わりにテスト時に明示的なプロンプトを待つ可能性があります (Bauer et al.、2015、2020a; Varga & Bauer、2013)。 これらの傾向は、後のテストに関連する明確な要求を伴う異なる記憶構造を生み出すでしょう。 大人はすでに新しい決定をサポートするために必要なつながりを誇っているかもしれませんが、子供たちはその代わりに、判断自体の最中にそのようなつながりを作る必要があり、若い学習者に追加の操作と負担を課すことになります。最終的にパフォーマンスを妨げます。
カンクサの実験
このテーマに関する研究は増えているにもかかわらず、なぜ子供たちが促されるまで統合しないのかについては、少なくとも 2 つの（相互に排他的ではない）考えられる説明が残っています。 第一に、統合エンコーディング、つまり複雑な複数ステップのプロセス (Bauer & Varga, 2017; Zeithamova, Schlichting, et al., 2012) では、まず学習中に関連する記憶を再活性化し、続いて連想を検出したときに統合する必要がある可能性があります。新規性（Schlichting et al., 2014; van Kesteren et al., 2020; Zeithamova & Preston, 2017; Zeithamova, Dominick, et al., 2012）は、単に神経認知的に子供にとって手の届かないものです。 これらのステップのいずれかをサポートする認知メカニズムが未熟な場合、子どもは統合に失敗します。実際、過去の研究では、10 歳未満の子どもはこれらのステップの最初のステップ（再活性化、Miller-Goldwater et al. 、2021;Schlichting et al.、2022）。 しかし、2番目の可能性は、子供ではなく大人がトップダウンの統合「戦略」を展開し、発達能力の差が拡大する可能性があるというものです。 成人を対象とした研究では、統合的エンコーディングは意識の欠如でも関与できるが（Shohamy & Wagner、2008）、意識（Varga & Bauer、2017b）と指導（Burton et al.、2017）の両方がその可能性を高めることが示唆されています。 大人は子供よりも経験間の関係を検出したり、より幅広い記憶テストを予想したりする準備が整っている可能性があるため、それに応じてより有利な学習戦略を採用する可能性があります（Shing et al.、2008、2010）。 統合戦略の欠如が発達の違いの主な原因である場合、学習中に子供たちに統合するように指導すると成績が向上するということになります。 しかし、そうではなく、子供たちがまだ統合できていない場合、そうするように奨励しても、彼らのパフォーマンスには役立たないどころか、害を及ぼす可能性さえあります。 ここではこれらの可能性を評価します。
さらに、記憶と推論の明示的なテストの多くは、必ずしも記憶内容そのものによるものではなく、テスト形式に関連する要求（制御、干渉の解決、選択など）が原因で、子供たちが不利な立場に置かれると推論しました。 私たちは、発達上の変化のこれら 2 つの考えられる原因を明確にすることを目的としました。 そのため、私たちは暗黙的な、そして比較的純粋なメモリ間の接続の尺度としてプライミング タスクを採用しました (Davis et al., 2021)。 同様のアプローチを使用した過去の研究では、プライミング（つまり、関連するアイテムが先行する場合にターゲットアイテムの処理が促進されること）は、実験で定義された任意のペアリングにも敏感であることが示されています（McKoon & Ratcliff、1979）。 また、幼児や比較的安定した過剰発達にも存在します (McCauley et al., 1976; McFarland & Kellas, 1975; Hasher & Zacks, 1979; Parkin & Street, 1988 も参照)。 したがって、典型的な明示的評価と組み合わせて、開発は主に連想的な接続を形成する傾向の違い（これは暗黙的テストと明示的テストの両方で明らかです）に起因するのか、それともむしろ検索時にトップダウンの影響を受ける能力の違いに起因するのかを問う準備ができていました。 (明示的にのみ)。
カンクサの主な化学成分
子どもたちと若者に、統合（ABC）の機会となる重複する関連付け（AB、BC）を学習してもらいました。 私たちは、7歳から9-歳の子供たちにその課題を実行する能力はあるものの、それを達成する方法が大人とは異なると予想したため、テストを行いました（Schlichting et al., 2017, 2022; Shing et al., 2019;ウィルソン＆バウアー、2021）。 私たちの重要な操作は、BC ペアを表示する前に参加者が受け取った指示にありました。参加者の 3 分の 1 は、それぞれを取得する (つまり、関連する AB ペアを思い出して BC を無視する)、エンコードする (現在の BC に焦点を当てる)、または統合するように指示されました。 （Aを思い出し、それをBCと組み合わせる;成人間の統合を高めることが示された指示;Burton et al., 2017; Richter et al., 2015）。 統合は、A 項目と C 項目の間の接続としてインデックス付けされ、最初に暗黙的なプライミング、次に明示的な推論テストで定量化しました。 私たちは、大人とは対照的に、子供は両方とも (1) プロンプトの前にプライミングタスクが発生したため、プライミングタスクで AC 接続を示さない、と仮定しました。 (2) 統合エンコーディングの能力が低下するため、単純に BC をエンコードすることが推奨される場合、明示的推論で最高のパフォーマンスが得られます。 さらに、回収するように指示された子供たちはBCを無視できない可能性があり、したがって逆説的に大人よりも（無関係な）BCペアに対する記憶力が高いのではないかと予想しました。
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2 方法
私たちの仮説、サンプルサイズ、分析アプローチはそこ (https://osf.io/fmv3w/) に事前登録されていますが、差異は記載されています。
2.1 参加者
結果は成人 130 名（女性 96 名、男性 34 名、年齢範囲=25.02 ～ 35.95 歳 [y]、平均=29.17、標準偏差 [SD]=2.99）から得られました。および事前に登録された対象基準を満たした子供 154 名（女性 80 名、男性 74 名、年齢範囲=7.01 ～ 9.93 歳、平均=8.51、SD=0.85）でした（補足を参照）完全なサンプルの詳細に関する情報)。 さらに 51 人の参加者がテストされ、パフォーマンスに関連する理由で除外されました。指示されたエンコード戦略を実行できなかった（おそらく、後述する指示の理解力が不十分なためです。子供 18 人、大人 7 人）。 初期 (AB) ペアのサブスレッショルド メモリ (次のように定義)<80% correct on the last test round of the initial learning phase; 22 children; four adults). Our reason for requiring near-perfect memory for AB pairs was to ensure that the results are based on our manipulation during the overlapping (BC) exposure and not due to inadequate initial memory. Comparing participants who were ultimately included versus those who were excluded for performance-related reasons revealed no significant differences in working memory in either age group (two-sample t-tests; children: t(48.72) = 1.66, p = 0.102; adults: t(11.06) = 1.04, p = 0.319).
参加者は命令条件 (取得、エンコード、または統合) にランダムに割り当てられ、条件は年齢によって異なりませんでした (子供: F(2,151)=0.729、p=0.484;大人: F(2,127)=0.162, p=0.850) または作業記憶 (補足方法; 子供: F(2,142)=2.696, p=0 .071; 大人: F(2,125)=0.326、p=0.723)。
2.2 刺激
刺激は、7- 歳の子供にとって馴染みのあるものとして選択された 90 個の一般的な物体の写真でした (獲得年齢基準に基づく; Kuperman et al., 2012)。 オブジェクトは 30 の ABC の「トライアド」に編成されました。 各トライアドは、WordNet::Similarity を使用して決定された意味的類似性の低い A、B、および C オブジェクトの固定セットで構成されていました。 30 個のトライアドのうち、6 個は「キャッチ」で、24 個は「実験的」トライアドでした。 キャッチ トライアドは純粋に参加者が指示に従っていることを確認するために含まれており、すべての分析から除外されました。 トライアド内の A、B、および C 位置への刺激の割り当ては、各オブジェクトが各位置で同じ頻度で発生するように、参加者間でバランスがとれました。
2.3 手順
参加者はインフォームドコンセント（大人）または口頭同意（子供）を提供しました。 親/保護者も子供に対して許可を与えました。 手順は当院の倫理委員会によって承認され、参加者には時間当たり 10 ドルの報酬が支払われました。
セッションはビデオ会議 (Zoom) を介してリモートで実行され、タスクは Inquisit (Inquisit 5 でプログラム; https://www.millisecond.com) を使用して参加者のパーソナル コンピューター上で提示されました。 各セッションは平均して 1.5 ～ 2 時間続きました。 参加者は、ABC トライアドを、初期 (AB) 学習、重複 (BC) 曝露、優先 (プライミング) タスク、および最終 (AC 推論) の 4 つの段階からなる連想推論タスク (Preston et al., 2004) で重複する AB と BC のペアとして見ました。および直接) テスト (図 1)。 私たちはタスクの指示を操作し、それ以外の場合は参加者間で経験が同一だったため、実験者は仮説盲検状態となり、データ収集後にのみ盲検解除されました。 以下に説明するように、各フェーズの直前にタスクの指示と実践トライアルが参加者に与えられました。 追加の手順の詳細については、「補足方法」を参照してください。
2.3.1 初期 (AB) 学習
このフェーズでは、参加者は 3 回の学習とテストのサイクルにわたって、30 個の AB ペアすべてについてほぼ完璧な記憶を確立しました。 AB 学習を開始する前に、参加者には、画面上に 2 つのオブジェクトが表示され、そのペアを思い出すのに役立つストーリーを作成する必要があることが伝えられました。 また、AB ペアの記憶力をテストする方法についても説明を受け、記憶を助けるために学習中に作った物語を思い返すように勧められました。 参加者は、実際の AB 学習と同じ演習を完了しましたが、メインの実験で使用されたものとは別のペアと刺激が少なくなりました。
図 1 4 つの実験フェーズ (色付きのボックス、上と下) とその順序 (タイムライン、中央) を示すタスクの概略図。 AB 学習 (左上、黄色) 中に、参加者は 3 回の学習とテストのサイクルにわたって AB の関連性 (例: ベッドとスイカ) を研究しました。 次に、BC 曝露中 (右上、ネイビー)、参加者は、3 つのタスク (ティール、パープル、ピンク) の 1 つ (検索、エンコード、または統合) を実行する、重複する関連性 (例: スイカとカメ) の単一のプレゼンテーションを確認しました。そして記憶力テストを受けました。 次に、参加者は、メモリ内の A 項目と C 項目の間に接続が存在するかどうかを測定するように設計されたプライミング タスクを完了しました (左下、緑色)。 予測は、無傷 (左) と再配置 (右) のペアについて図式化されています。オブジェクトがメモリ内で関連付けられている場合 (無傷、緑色の接続線とチェックマーク）、そうでない場合は遅くなります（卵とおしゃぶりは再配置されたペアです。赤色の線とx）。 最後に、参加者は、推論関連 (左) と直接関連 (右) の両方を含む最終テスト (右下、赤) を受けました。
研究試行中、参加者は AB のペア (A が左側、B が右側) を見て、その 2 つのオブジェクトに関連するストーリーを作成するように求められました。 ほとんどの試験 (実験; 5 秒の刺激と 1 秒の刺激間間隔 [ISI]) では、参加者はあからさまな反応を示さず、心の中で自分のストーリーをリハーサルしました。 ただし、一部の試験（キャッチ、最初の繰り返しのみ、1 秒の ISI で 14 秒の刺激）では、参加者は画面に表示される「あなたのストーリーを教えてください」というテキストを合図して、自分のストーリーを声に出して言いました。 捕獲試験のストーリーは実験者によって転写され、その後、準拠性を確保するために第一著者（ZA）によって採点されました（補足方法）。
各研究の後、参加者は、30 の AB ペアすべてについて、自分のペースで行う 3 択強制選択 (3AFC) テストを完了しました。 参加者は A を手がかりに、関連する B を選択するように求められました。不正解の選択肢 (フォイル) は、他のトライアドからのよく知られた B 刺激でした。 さらに、実験的なトライアドがキャッチ トライアドで失敗したり、その逆が行われることは決してありませんでした。そのため、参加者は、エンコード時の反応の性質（つまり、ストーリーが声に出して制作されたのか、内部でリハーサルされたのか）を記憶して選択に影響を与えることができませんでした。 参加者は 3 つの学習テスト ブロックを完了すると、5- 分の休憩を取り、その間に関連のないパズルに取り組みました。
2.3.2 オーバーラップ（BC）露光
最初の AB ペアについて強力な記憶を形成した後、参加者は各 BC ペアを 1 回繰り返して見せられました (つまり、単発学習)。 このフェーズを開始する前に、すべての参加者には、新しいペアが表示されるが、オブジェクトの 1 つは前の学習フェーズで見たペアに表示されているため古いものになることが通知されました。 参加者には、以前と同じ方法で記憶力のテストを受けることも告げられた。
各試行では、参加者に BC ペア (左側の B、実験試行は 5 秒の刺激、1 秒の ISI) が提示され、記憶を助けるストーリーを作成するように依頼されました。 参加者には、作成すべきストーリーの種類について異なる指示が与えられ、それによって条件の取得、エンコード、統合が行われました (Richter et al., 2015; 私たちの研究では、これは参加者間の操作でした)。 検索条件の参加者は、現在の BC ペアを無視し、関連する AB ペアのストーリーを思い返すように指示されました。 エンコード条件で、2 つの新しい BC オブジェクトに関連するストーリーを作成します。 そして、統合された状態で、関連するオブジェクト A を呼び出し、3 つのオブジェクト (A、B、C) すべてに関連するストーリーを作成します。 コード化戦略と統合戦略は、後の組換え (子供の自然主義的傾向として我々が仮定したものにやや似ています) と ABC 統合 (大人の傾向) のために、それぞれ AB と BC の別々のコード化を模倣することを目的としていました。 さらに、子供が無視すべき刺激間の関連性を形成するかどうかを評価するために検索条件が組み込まれ、子供がBC記憶において大人を上回る可能性が得られた。 私たちは、参加者が自分のストーリーを声に出して話すキャッチトライアルを含めることで、これらの指示への参加者の遵守状況を評価しました（AB学習のように、14秒の刺激、1秒のISI）。 参加者には、実際の BC 学習フェーズを開始する前に、別々のペアで学習タスクを練習する機会があり、練習ストーリーに間違った項目を組み込んだ場合は修正フィードバックが提供されました。
BC 曝露後、参加者は AB テストと同様の形式のセルフペース 3AFC テストを使用して、すべての BC ペアの記憶力をテストされました。 B オブジェクトはプロンプトとして機能し、同じタイプ (実験またはキャッチ) の他のトライアドのフォイルの間に正しい C オブジェクトが表示されました。
2.3.3 優先（プライミング）タスク
次に、参加者は連想記憶の間接的な尺度として設計された好みのタスクを完了しました。 参加者には、これは新しいゲームであり、彼らがどのようなものを好きか嫌いかを知ることに興味があると言われました。 このタスクと他のタスクフェーズとの関係については言及されていません。 実験者らは、人それぞれ意見が異なるため、正解も不正解もないことを参加者に安心させた。 参加者は、ゲーム全体を通して答える前に各オブジェクトについて最善を尽くして考え、好きと嫌いの両方の選択肢を使用するよう求められました。 実際のタスクを開始する前に、参加者は別の刺激を使用した短い練習タスクを完了しました。
各試験では、参加者は A、B、または C のいずれかの刺激を視聴しました。 刺激期間は 1.5 秒で、その間、参加者は刺激を見て (0.5 秒)、好みの判断を行いました (つまり、オブジェクトが好きか嫌いかを示します。追加の 1 秒の応答ウィンドウ)。 試行の 40%、40%、および 20% で刺激の開始が 3 秒、4.5 秒、および 6 秒 (または 1.5 秒、3 秒、および 4.5 秒の ISI) の試行間間隔 [ITI] で発生するように試行にジッターが発生しました。 、それぞれ (Turk-Browne et al., 2012 に基づいてモデル化されたタイミング)。
私たちの重要な質問は、参加者の応答時間 (RT) が特定のオブジェクトのシーケンスによってどのような影響を受けるかということでした。 具体的には、オブジェクトの前に、同じまたは異なるトライアドの他のオブジェクトが配置されていました (トライアドは、それぞれ「無傷」および「再配置」条件の半分に割り当てられました)。 参加者がペアの記憶を持っていれば、後者の場合に比べて前者の方が処理が容易になる（したがって、より高速な RT が得られる）と予測しました。 私たちは、間接的な AC (シーケンスの最初の 1/3) だけでなく、直接的な AB および BC (シーケンスの 2 番目の 2/3、混合) ペアをシーケンスに埋め込み、最終的に各ペア タイプに対して個別のプライミング メジャーを導出できるようにしました。 (AC、AB、BC)。 タスクは 3 つのブロックに分かれており、参加者は希望に応じてブロック間で短い休憩をとる機会がありました。
2.3.4 最終 (推論および直接) テスト
次に、参加者は AB と BC のペアの重複する性質について知らされ、同じオブジェクト B に関連付けられているオブジェクト A とオブジェクト C の間の関係を推測するように指示されました。 つまり、参加者全員が統合するように指示されました。 実験者は、指示による刺激を使用して参加者に例を説明しましたが、別個の練習課題はありませんでした。 これらの指示に従って、参加者は、最初の AC 推論 (A がプロンプトとして機能)、次に直接 AB および BC (混合、最初のテストと同じ方法でテスト) の関連付けに関する最終 3AFC テストを完了しました。
2.4 指示の理解
参加者は、AB および BC 学習中のキャッチ トライアルで自分のストーリーを声に出して述べました。これにより、タスクの指示の理解と遵守を判断することができました。 具体的には、セッション後に参加者のストーリーが正しい（つまり、指示に沿っている）か不正解かをスコア化し、各フェーズで少なくとも 3/6 のストーリーが正解しなかった参加者を除外しました。 参加者で述べたように、この基準は最終的に 18 人の子供 (5 人の取得、13 人の統合) と 7 人の大人 (2 人の取得、2 人のエンコード、3 人の統合) の除外につながりました。 二項連結関数を備えた一般線形モデルを使用して、これらの除外が年齢グループ、状態、またはそれらの相互作用によって大きく異なるかどうかを評価しました。 子どもが除外される可能性が高く、相互作用の傾向レベルの証拠が見つかりました (年齢層 × 条件: χ2(2)=5.673、p=0.059)。積分条件では成人よりも高かった（z=1.960、p=0.050）が、他の 2 つの条件ではそうではなかった（両方とも |z| < 0.936、両方とも p > 0.349）。 この結果は、統合条件が子供にとって特に困難であったことを示唆しています。 ただし、これらの除外の後、最終的に分析に含まれたすべての参加者がタスクの指示を理解し、遵守したことを強調します。
2.5 統計分析
私たちの統計分析アプローチは補足方法で説明されています。 簡単に言うと、混合効果モデル (Bates et al., 2015) を使用して R (Team, 2018) のデータを分析しました。 明示的記憶および推論テストの精度と RT については、主効果と、指導条件と年齢層の相互作用の両方を評価しました。 初期の AB 学習の予測因子は、指導操作がまだ導入されていないため、反復×年齢グループの交互作用と主効果でした。 暗黙的な記憶の測定については、各指導条件内のプライミング タスクの RT を、年齢グループ (子供 vs 大人) とシーケンス タイプ (無傷 vs 再配置) の相互作用の関数として個別にモデル化しました。
3 結果
3.1 あらゆる指導条件における堅牢な AB 学習
AB 記憶は学習を通じて改善され (反復の主効果; z {{0}.22、p < 0.001)、3 回目と最後の反復ではほぼ完璧になりました。両方の年齢層（子供: 平均=97 パーセント、SEM=0.004; 大人: 平均=99 パーセント、SEM=0.002; 図 S1）。 子供の成績は全体的に大人よりも低く（z=7.04、p < 0.001）、学習勾配が急になる統計的傾向（限界条件 × 反復交互作用; χ2(1)=3.242、 p=0.072)。 重要なのは、年齢内での AB 学習終了時のパフォーマンスを考慮すると、指導条件の関数として差がないことが明らかになり (両方とも χ2(2) < 1.79、p > 0.408)、操作を導入する前に私たちのグループが全体的な記憶能力において一致していたことが強調されました。 その後の分析では、特に記載がない限り、最初に学習された、つまり最後の学習繰り返しで修正された AB ペアに関連する新しい学習と統合のみを考慮します。
3.2 明示的な記憶と推論のパフォーマンスは子供の柔軟性を強調する
次に、BC 曝露中に検索 (AB)、エンコード (BC)、または統合 (ABC) を指示されたことが、シングルショット BC ペアおよび/またはその後の AC 推論の記憶に異なる影響を与えるかどうかを年齢グループ間で評価しました。
BC 学習 (つまり、BC 曝露直後の記憶テストの成績、図 2A) に関して、精度に対する指導条件の影響 (図 2B) は、子供と大人の間で大きく異なりました (指導条件 × 年齢グループの交互作用: χ2(2) )=12.5{{10}}3、p=0.002)。 成人は、エンコードおよび統合（両方とも z > 2.569、p < 0.011）命令の下で子供よりも有意に優れた成績を収めました。 取得条件では、参加者に、ここで関心のある BC ペアを無視するように求めました。 このシナリオでは、大人のパフォーマンスは子供と同じでした (z=1.575、p=0.115)。 さらに、BC パフォーマンスは、両方の年齢グループでエンコードの指示に従って数値的に最高でした。成人は、取得 (z=9.278、p < 0.0001) と積分 (z=4) の両方に対してエンコードの有意な利点を示しました。 500、p < 0.0001; 積分も取得よりも大幅に優れていました: z=5.222、p < 0.0001)。 子供の場合、エンコードの利点は取得のみに比べて顕著でした (z=5.762、p < 0.0001; 積分、z=1.263、p=0.207) では違いはありません。 。 RT では相補的なパターンも観察され、子供と大人の両方が、命令を統合するよりもエンコード後の正確な BC 決定を行う方が大幅に速くなりました (大人: z=3.669、p=0.0002、子供: z=2.468、p=0.014; 補足結果および図 2C)。 全体として、これらの結果は、現在の BC 経験をエンコードすることだけに集中するよう奨励されることが、子供と大人の両方にとって最善であったことを示唆しています。そのため、差し出された A オブジェクトを組み込む (積分など) という追加のタスクが BC 記憶を妨げました (ただし、子供にとっては重要ですが)。 RT 内の子供たちですが、正確ではありません）。
次に、BC 曝露中の指示が参加者の新しい AC 推論を引き出す能力にどのような影響を与えたかを尋ねました (図 3A)。 重要なのは、対応する AB と BC のペアが直接ペアの記憶の違いを制御するために最初に学習されたトライアドに限定したことです。 成人は、すべての条件において子供よりも正確でした（図 3B; すべての z > 2.405、p < 0.017）。 また、指導条件と年齢層の間には有意な相互作用があり (χ2(2)=18.119、p=0.0001)、子供と大人では著しく異なるパターンが明らかになりました。
具体的には、子供たちは、エンコードまたは取得のいずれかよりも、統合する命令に従う方が正確でした (統合とエンコード: z {{0}}.443、p < 0。0{{20) }}01; 統合と取得: z=4.858、p < 0.0001)、一方、エンコードと取得には違いはありませんでした (z=0.537、p=0。 591）。 したがって、強力な BC 記憶を形成したにもかかわらず (図 2B)、エンコードされた命令に従っている子供たちは、明示的な AC 推論中にそれらの記憶全体に新しい接続を作成するのに苦労しました (図 3B)。 実際、BC をエンコードするように指示された子供たちは低い推論パフォーマンスを示し、確率は 33.3 パーセント (CI95 パーセント=[0.37, 0.52]) を大幅に上回っていましたが、それでも BC を完全に無視するように指示された子供たちよりも優れていませんでした。
対照的に、成人は積分 (z {{0}.433、p < 0.0001) と符号化 (z=5) の両方でより正確でした。 .844、p < 0.0001) 取得条件との相対。 integrate と encode は互いに違いはありませんでした (z=0.498、p=0.618)。 言い換えれば、エンコード (83 パーセント) または統合 (82 パーセント) 命令の下で形成された BC メモリに基づく AC 推論で同様の精度を達成しました。 しかし、成人は、速度の点でこれら 2 つの条件間の違いについて統計的な傾向を示しました。つまり、学習全体でエンコードするよりも、積分するように指示されたときに正しい推論を行う方がわずかに速くなりました (t(225)=1.741, p=0.083; 補足結果および図 3C)。 直接 BC RT の違いを考慮すると、エンコード命令に比べて統合の推論が大幅に高速化されました (命令条件 × ペア タイプの相互作用、低精度の取得条件を省略: χ2(1)=37.775、p < 0.0001;このパターンは、BC メモリが大幅に遅い (z=-3.596、p=0.0003) 一方で、推論が大幅に高速である (z=2.314、p=0) というものでした。 021、統合とエンコードの場合; 子にはそのような相互作用はありませんでした: χ2(1)=1.755、p=0.185)。
要約すると、BC 記憶と AC 推論を考慮すると、BC の指示に最もよく一致するテストで最も優れた成績を収めたという点で、子どもの硬直性が明らかになりました。エンコードするように指示された子どもは最高の BC 精度を達成しましたが、統合された状態にある子どもは AC 推論で優れていました。 。 さらに、エンコード条件にある子供たちはBCをよく学習したにもかかわらず、その記憶を新しい「指示なし」（つまり、曝露指示に従わない）テストに柔軟に適用するのに苦労しました。 (この解離は、私たちの操作の有効性も強調しています。BC 学習と AC 推論パフォーマンスの両方の点で同じ指導条件は 2 つとなく、これは、子供たちが独自の検索、エンコード、統合プロファイルを生み出すために教材への取り組みを調整していることを示唆しています。)対照的に、成人は、エンコードおよび統合命令の下で形成された BC 記憶を使用して同様の推論精度を達成することができたという点で、より柔軟でした。ただし、前者の方がわずかに長い時間がかかりました。
私たちの子供の年齢範囲は数年（7～9歳）にまたがっていたため、この発達期間中に記憶の硬直性からの移行があったかどうかを尋ねることができ、それによって子供たちがいつ柔軟な方法で記憶を使用できるようになるかについての洞察が得られました。 年齢の関数として成績を調査したところ（補足結果）、年齢×試験タイプ（BC対AC）×指導条件の有意な交互作用（χ2(2)=7.828、p=0.{{ 11}}20）は、指示なしテストに特有の精度との重要な関係によって裏付けられています。 つまり、エンコード条件にある子供は、年齢に関連した AC 推論の向上を示しました (AC: z=3.30、p < 0.001; BC には関係なし: z=0.63、p {{15 }}.529)、統合グループのグループは BC 記憶のみで改善を示しました (BC: z=2.95、p=0.003; AC の傾向: z=1)。 69、p=0.091; 取得にはそのような関係はありません、両方とも |z| < 1.10、両方とも p > 0.277; 図 4A)。 さらに、コーディンググループに特有の RT コストの増加が観察され (図 4B)、9- 歳の RT は成人で観察されたものを反映していました (図 3C)。 全体として、この発見は、幼児期のこの時期に記憶の柔軟性が出現したことと一致しており、おそらく少なくとも部分的には、テスト段階の記憶再構築能力の成熟によって支えられています。
図 2 BC 曝露タスクのパフォーマンス。 (a) タスクのタイムライン (上) を図 1 に示します。参加者は BC ペア (左) を表示し、3 つのタスク (思考バブル) の 1 つを実行しました。 次に、彼らは 3AFC BC テスト (右) を受けました。精度と RT はパネル B と C に示されています。(b) 指導条件別の BC 精度。最後の学習繰り返し中に対応する AB が正しかったペアに限定されます。 (c) 正しい BC テストトライアルに関する RT。 b と c の両方で、点は参加者の平均を表します。 黒丸と信頼区間は、混合効果モデルからの推定周辺平均と 95% 信頼区間を表します。 破線は偶然のパフォーマンスを表します。 黒の有意性マーカーは、年齢グループ内の指導条件間のペアごとの比較を示します。 色分けされたマーカーは、指導条件内での年齢グループ間の比較を示します。 * p < 0.05
3.3 明示的推論前の子供と大人における暗黙的な AC 接続
私たちは、明示的推論における偶然を超えるパフォーマンスは、次のいずれかによってサポートされる可能性があると推論しました。(a) 推論自体中の再結合に加えて、個々の前提ペア (AB、BC) の個別のメモリ。 または (b) 学習中に形成される A-C 接続。 したがって、私たちは次に、記憶におけるそのようなつながりの存在が発達段階（子供、大人）および/または指導条件（検索、符号化、統合）によって異なるかどうかを尋ねることを可能にする間接的な評価に目を向けました。 注目すべきことに、この評価は、AB と BC のペアの関係について参加者に知らされる前、および明示的な AC 推論の前に行われました。 したがって、実験のこの時点で A-C 接続の証拠があれば、明白な需要がない場合に A-C 接続が形成されたことを示すことになります。
私たちのアプローチは、間接的に関連付けられた A オブジェクト (「そのままの」ペアリング) によって先行または「準備」された C オブジェクトについて、無関係な A (「再配置」) と比較して、参加者が迅速に意思決定を行うかどうかを評価することでした。 （主に成人で記憶障害の証拠が見られたため、最初に行われたプライミングタスクのAC部分に焦点を当てます。これは、タスクの後半でテストされた直接の関連性について観察されたプライミングの欠如を説明する可能性があります。好みタスクの影響を参照）私たちのロジックは、A と C がメモリ内で接続されている場合に限り、A の処理により、たとえ無関係な優先判断であっても、関連する C の処理が容易になるというものでした。 したがって、我々は、BC曝露中に検索、暗号化、および統合指示を受けた子供と成人の間にそのような促進の証拠が存在するかどうかを調査するために、無傷のターゲットと再配置されたターゲットの間でプライミングタスクRTを比較しました。 注目すべきことに、ここでは、これら 2 つのタスク間の対応に発達上の違いが見つかったため、その後の AC 推論の成功に関係なくトライアルを含めることで、事前登録からわずかに逸脱しました (以下を参照)。 私たちの最初の仮説は、子供ではなく大人は記憶の中でAC項目を自発的に結びつけるものであり、発達の違いは統合においてのみ重要であるというものでした。 さらに、大人は指示に敏感であり、AC接続は統合において最も顕著であると予測しました。
図 3 推論パフォーマンス (明示的な測定)。 (a) BC 曝露 (上部タイムラインの青、命令操作あり、左) とプライミング タスク (タイムラインの緑) の後、参加者は明示的推論テスト (タイムラインの赤、右) を完了しました。 (b) 学習中に関連する AB と BC が両方とも正しかった AC 試行のみを考慮した、AC 推論決定の精度 (AB ペアの最終反復)。 (c) 正しいトライアルの RT も、パネル b のように正しいダイレクト ペア メモリに制限されます。 データを図 2 に示します。 * p < 0.05; 〜 p < 0.10
図 4 子供の年齢 (x 軸) の関数としての BC ペア (実線) と AC 推論 (破線) のパフォーマンス (y 軸)。 (a) 精度と (b) RT。 データは図 2 および 3 と同じですが、年齢別に再プロットされています。 すべてのプロットにおいて、色付きの点は、BC 記憶 (黒丸) と AC 推論 (白丸) の個々の参加者の平均を表します。 線と 95% 信頼帯は混合効果モデルから導出されます。 完全な統計は補足結果に記載されています。 * p < 0.05; 〜 p < 0.10
結果は部分的にこれらの予測と一致しました (図 5)。 具体的には、平均して、成人は積分条件 (z=2.262、p=0.024; の 2 つではなく、両方とも |z| < {) のみであることがわかりました。 {7}}.989、両方の p > 0.322) は顕著なプライミングを示しました。 しかし、私たちの仮説に反して、この効果は成人に特有のものではありませんでした。エンコードでは子供 (z=2.375、p=0.018; ですが、統合では z=1 ではありませんでした)。 320、p=0.187; または取得、z=0.939、p=0.348) 条件も AC 接続をメモリに保存します。 さらに、どの指導条件でも、有意な年齢グループ×配列タイプ（無傷対再配列）の相互作用は観察されませんでした（すべてのχ2(1) < 1.140、p > 0.285）。プライミングの程度。 まとめると、これらの結果は、子供も大人も同様に、新しい学習体験中に間接的に関連する記憶を結び付けるが、異なる学習戦略の下ではそうする傾向が最も高い可能性があることを示唆しています。
図 5 A–C プライミング タスク (暗黙の測定)。 年齢層別（子供、左と大人、各ペアの右バイオリン）および指導条件（色）ごとの、A ～ C ペアの全体的なプライミング効果。 色付きの点は個々の参加者の平均値です。 黒点は、混合効果モデルからの推定周辺平均と 95% 信頼区間を表します。 * p < 0.05 対ゼロ
