התנסות בשפת אם צורות עיבוד צלילים זרים קשובים מראש ומנחה בניית עקבות זיכרון מהירה: מחקר ERP חלק 5

2.5|ניתוח סטטיסטי

2.5.1|נתונים התנהגותיים

כדי לבדוק את ההשפעות האפשריות של דמיון L1-L2 בתוצאות ההתנהגותיות, ניתחנו את התגובות ההתנהגותיות לניסויים של חוסר התאמת טון תוך התמקדות בהבדלים בין מילים עם גווני קווי מתאר למילים עם גוונים ברמה.

בשנים האחרונות גילו חוקרים קשר חזק בין טון הדיבור לזיכרון. בפרט, גווני קווי מתאר (או "גווני קפיצה") נוטים להקל עלינו לזכור מילה או ביטוי. הסיבה לכך היא שגוונים בעלי קווי מתאר מאפשרים למאזין ללכוד טוב יותר מידע מפתח ותוכן רגשי, מה שמקל על אחסון בזיכרון לטווח ארוך.

כמה מחקרים הראו שאנשים נוטים יותר לזכור מילים בעלות גוונים ברורים, מה שיכול להפוך מידע לעיבוד ברור יותר במוח מאשר גוונים שטוחים. לדוגמה, כאשר אנו שומעים הברה מודגשת במילה או בביטוי, אנו מבחינים במידע הזה ומתכנתים אותו ביתר קלות לזיכרון שלנו.

בנוסף, גווני קווי מתאר יכולים להעביר מידע רגשי, שחשוב גם לזיכרון. אנו נוטים לזכור אירועים ומידע בקלות רבה יותר עם רגשות וחוויות רגשיות. לכן, גוונים בעלי קווי מתאר עוזרים לנו לאחסן את הזיכרונות הרגשיים הללו במוח שלנו.

בסך הכל, ההשפעות של גוונים עם קווי מתאר עוזרים לנו לזכור טוב יותר. בחיי היומיום ובעבודה, אנו יכולים לשים לב לטון הקול שלנו כאשר אנו מדברים עם אחרים. במיוחד בנאומים שונים, פגישות, פרסומות והזדמנויות אחרות, עלינו לשים לב יותר לשימוש בגוון מתאר כדי לשפר את אפקט הזיכרון. באמצעות הכשרה, נוכל לשפר את הרגישות שלנו לדיבור ולעזור לנו לזכור טוב יותר מידע חשוב, לשפר את יעילות העבודה ואיכות החיים. ניתן לראות שאנו צריכים לשפר את הזיכרון, ו-Cistanche deserticola יכול לשפר משמעותית את הזיכרון מכיוון ש-Cistanche deserticola הוא חומר רפואי סיני מסורתי בעל השפעות ייחודיות רבות, אחת מהן היא שיפור הזיכרון. היעילות של בשר טחון נובעת מהמרכיבים הפעילים השונים שלו, לרבות חומצה, פוליסכרידים, פלבנואידים וכו'. מרכיבים אלו יכולים לקדם את בריאות המוח בדרכים שונות.

לחץ על דע דרכים לשיפור תפקוד המוח

לשם כך, הגשנו בנפרד נתונים ממוצעים עבור משתני ההתנהגות "דיוק תגובה" ו"זמני תגובה" לשני ניתוחים מעורבים של שונות (ANOVA) עם הגורם הניסיוני "סוג טון" (גווני קווי מתאר לעומת גווני רמה), הגורם הזמני "יום " (יום 1 לעומת יום 2) והגורמים בין הנושאים "קבוצת לומדים" (L1s טונאלי מול L1s לא טונאלי) ו-"Target Tone Group" (גבוה/ירידה לעומת נמוכה/עלייה).

זמני תגובה נורמלו באמצעות טרנספורמציות יומן, ולצורך דיוק חושבו ציוני d′. מכיוון ששני משתתפים לא נכללו במחקר, תת-הקבוצות של טון היעד היו בגדלים שונים (11 או 12).

השתמשנו בזקיפה ממוצעת בכל מקום שבו קבוצות יעד בגודל זהה היו נחוצות לניתוח הסטטיסטי. כל הניתוחים ההתנהגותיים בוצעו ב-SPSS 26 (International Business Machines [IBM]Corp., Armonk, NY, United States).

2.5.2|ERPs

עבור נתוני ה-ERP, בחרנו חלונות דו-פעמיים (50-70 msand 400-600 ms) שבהם ציפינו לראות השפעות של דמיון L1-L2 על תכונות טונאליות או טון בעיבוד תמלילים, בהתבסס על ספרות קודמת (Gosselke Berthelsenet al., 2018, 2020).

באמצעות חלונות זמן מוגדרים מראש אלו, ערכנו מבחני פרמוטציה מבוססי אשכולות עבור הגורם "סוג הטון". הגשנו אמפליטודות ERP ממוצעות של בלוק 1 (ביום 1) משתי קבוצות המשתתפים, ביחד ולחוד, עבור חלונות הזמן והתנאים שנבחרו (כלומר, מילים עם גווני קווי מתאר בהשוואה למילים עם צלילי רמה) לניתוח פרמוטציה תוך שימוש במקבץ לא פרמטרי. גישת פרמוטציה מיושמת בארגז הכלים של Fieldtrip עבור Matlab (Maris & Oostenveld, 2007).

הרצנו 1000 תמורות אקראיות של הנתונים עם שיטת מונטה-קרלו כדי לקחת בחשבון מערכי נתונים גדולים ומקבצים נחשבים של שלוש או יותר אלקטרודות עם ערך p<.05 significant. We additionally tested for interactions with "Learning" (target word vs control word) in the permutation analysis to see whether target words differed from control words. 

האינטראקציה הייתה חשובה במיוחד עבור אפקט זיהוי המילים ב-50 אלפיות השנייה, שם ראו קודם לכן שלומדי טונאל מפרקים אוטומטית מילות יעד ממילות בקרה (Gosselke Berthelsen et al., 2020). אם הופיעו אשכולות משמעותיים בניתוח כלשהו, ​​ביצענו מעורבות ANOVAs לבדיקת אינטראקציות אפשריות עם גורמים זמניים ובין נושאים.

לפיכך, חישבנו משרעת ERP ממוצעת אחת על פני חלונות הזמן המנותחים וכל אלקטרודות האשכולות. זה נעשה עבור כל משתתף בכל בלוק ויום. האמפליטודות הממוצעות שהתקבלו כך הוגשו לאחר מכן ל-ANOVA מעורב עם הגורמים הניסיוניים בתוך הנושא "סוג הטון" ו"למידה", הגורמים הזמניים "יום" ו"חסימה", כמו גם הגורמים בין הנושא "קבוצת לומד"( אם רלוונטי) ו"קבוצת יעד טון".

ה-ANOVA בוצעו ב-SPSS 26 (IBM). נעשה שימוש בתיקון חממה-גייסר במידת הצורך. עבור השוואות מרובות בזוגות, יושמו תיקוני שיעור גילוי כוזב (FDR) (Benjamini & Hochberg, 1995).

2.5.3|מתאמים

כדי לבדוק אם השפעות ה-ERP הושפעו מהתנהגות למידה אינדיבידואלית, ביצענו שני קורלציות Pearson דו-זנבות עם המשתנים "שינוי משרעת לאפקט מיליוני" ו"שינוי משרעת עבור שליליות קדמית", מצד אחד, ו"שינוי זמן תגובה" ו"דיוק תגובה. שנה", מצד שני.

השינוי שנחקר כאן הוגדר כהבדל בתגובות ההתנהגותיות או ה-ERP בין המחצית הראשונה למחצית השנייה של יום 1, שבו התרחשה עיקר הלמידה (השווה Gosselke Berthelsen et al., 2020). ניתוח מתאם בוצע ב-SPSS (IBM). תיקוני FDR הוחלו על ערכי ה-p של המתאמים.

3|תוצאות

3.1|תוצאות התנהגותיות

לגבי דיוק התגובה, לא הייתה השפעה עיקרית משמעותית של סוג הטון ולא הייתה אינטראקציה משמעותית עם הגורמים של סוג הטון, קבוצת הלומדים או קבוצת היעד של הטון.

השפעה עיקרית של הגורם הטמפורלי Day, F(1,44)= 44.18, p < .001, 휂2p=0.501, הראתה עדות ללמידה ללא קשר לאילו קבוצות של צלילים הלומדים acquisitor אילו סוגי טון נבדקו. לפיכך, דיוק התגובה גדל באופן משמעותי מהיום הראשון (M=60.5%, SD=25.4, טווח=5.6 – 97.1) ועד ליום 2 (M=68). 8%, SD=29.6, טווח =2.9 - 100).

עבור הסטטיסטיקה התיאורית, אנו משתמשים באחוזים למען הפשטות וההשוואה בין התוצאות ועם מחקרים אחרים, בעוד שהניתוח הסטטיסטי בוצע על נתוני d′. לקבלת גרף הממחיש את תוצאות הדיוק ואת השינוי לאורך זמן, אנא עיין באיור 5.

עבור זמני תגובה, אינטראקציה משמעותית של ToneType ו-Tone Target Group, F(1,44)=4.63, p=.037,휂2p=0.10, התפרקה ל- אפקט עיקרי של Tone Type בקבוצה הנמוכה/עלייה, F(1,22)=6.69, p=.015, 휂2p=0.23.

אי התאמה לרפרנט הציורי המבוסס על צלילים נמוכים (M=1515 ms, SD=986, טווח=219 – 4279) זוהו מהר יותר באופן משמעותי מאשר שגיאות המבוססות על צלילים עולים (M{{4} } ms, SD=1093, טווח=303 – 4241). הייתה השפעה נומינלית של סוג הטון ולא הייתה אינטראקציות משמעותיות הכוללות את הגורמים של סוג הטון, קבוצת הלומד או קבוצת יעד הטון.

ההשפעה העיקרית של הגורם הזמניDay, F(1,44)=35.53, p < .001, 휂2p=0.45, הראתה עדות ללמידה ללא קשר לאיזה סוגי טון לימדו או נבדקו הלומדים עַל. לשם כך, חל שיפור משמעותי בזמני התגובה מהיום 1 (M =2056 ms, SD=329, טווח=488 – 4279) ועד ליום 2 (M=1427 ms, SD=153, טווח=199 – 4241). הניתוח בוצע על נתונים שעברו טרנספורמציה ביומן; זמני התגובה הגולמיים בפועל מדווחים גם לתיאור הנתונים.

3.2|תוצאות ERP

3.2.1|50-70 אלפיות השנייה

עבור חלון הזמן המוקדם, אינטראקציה בין ToneType ו-Learning, כלומר, השוואת רמת וקונטור טונוס במילות מטרה ומילות בקרה, יצרה אשכול מרכזי אלקטרודה משמעותי (FC2, FC4, C1, Cz, C2, C4, CP1, Cpz, CP2), p=.026, ד=0.87, בקבוצת L1 הטונאלית.

ראה ERPs וטופוגרפיות עבור האינטראקציה באיור 6. לא זוהה אשכול דומה בקבוצת L1 הלא-טונלית או עבור כל המשתתפים, ביחד.

ניתוח התמורות לא יצר אשכולות משמעותיים להבדלים בין גווני רמה וקו מתאר ללא אינטראקציה עם למידה (לא עבור כל המשתתפים ביחד ולא עבור קבוצות המשתתפים בנפרד). להצגה של התפלגות משרעת החיסור בתוך ובין קבוצות, ראה איור 7.

חקירה נוספת של המקבץ המשמעותי של קבוצת ה-L1 הטונלית ב-ANOVA מעורבת, אינטראקציה מסוג טון * למידה* קבוצת טון מטרה העלתה שהאפקט שנצפה עבור גווני קווי מתאר (כלומר, בקרות היו יותר שליליות מיעדים) הייתה משמעותית בקבוצת גבוה/נפילה בלבד.

שנית, אינטראקציה עם הזמן הצביעה על כך שרק אמפליטודות של מילות בקרה השתנו עם הזמן, והופכות לפחות שליליות. לתוצאות מפורטות, ראה טבלה 2.

3.2.2|400-600 אלפיות השנייה

בחלון הזמן השני, ניתוח פרמוטציות הפיק שני אשכולות משמעותיים להשוואה של מילים עם גווני קווי מתאר ומילים עם גוונים ברמה במשך 20 הדקות הראשונות של הפגישה הראשונה בכל המשתתפים.

היה מקבץ קדמי מרכזי משמעותי (AF3, AF4, AF8, F5,F3, F1, Fz, F2, F4, FC5, FC3, FC1, FC2, FC4, FC6, C3, C1,C2, C4), p < .001, d=0.38, כמו גם אשכול אחורי משמעותי (FT7, FT8, TP7, CP6, TP8, P7, P5, P8, PO7,POz, PO8, Oz), p < .001, d {{ 32}}.33. ראה איור 8.

ANOVA מעורב של אמפליטודות ה-ERP הממוצעות של האשכול הקדמי-מרכזי עבור כל המשתתפים ב20-בלוקים דקות הניב כמה השפעות ואינטראקציות עיקריות עבור סוג הטון, הלמידה והגורמים הזמניים חסום ויום, ראה טבלה 3 לפרטים.

בהתייחס לסוג הטון, צלילי הרמה היו שליליים יותר מגוני המתאר.
הבדל זה היה חזק יותר בקבוצת L1 הטונאלית מאשר בקבוצת L1 הלא-טונלית.

לצורך למידה, מצאנו שמילות יעד העלו שליליות גדולות יותר ממילות בקרה (ראה איור 8). ההבדל היה שוב גדול יותר בקבוצת tonalL1 והיה גם חזק יותר ביום 2 מאשר ביום 1. לבסוף, נצפתה ירידה כללית של השליליות לאורך זמן.

עבור האשכול האחורי, ההשפעות היו כמעט בלתי ניתנות להבחנה מאלו של האשכול הקדמי-מרכזי, אך הפוכות בקוטביות: כל ההשפעות העיקריות היו כמעט זהות לאלו שלמעלה, כמו גם אשכולות האינטראקציה המכריעים.

רק שתי אינטראקציות ייחודיות הופיעו בצביר האחורי. לפיכך, בחרנו להתייחס לחיוביות כאל אפקט דיפול ולמען הקיצור, להציג את ההשפעות והאינטראקציות המשמעותיות שנצפו עבור האשכולות החיוביים האחוריים התומכים במידע S1 במקום בטקסט הראשי.

3.2.3|תוצאות מתאם

עבור ההשפעה המוקדמת, לא נמצאו מתאמים מובהקים בין שינויים בנתונים התנהגותיים ונוירופיזיולוגיים (p> .8). ניתוח נוסף לא גילה מתאמים מובהקים עבור תת-קבוצת ה-H/F של הלומד הטונאלי גם לאפקט זה (p > .2).

נצפה מתאם מובהק בין שינוי אמפליטודה עבור שליליות קדמית ושינוי דיוק התגובה, r=−.353, p=.040, כך שככל שהשיפור ברמת הדיוק ביום 1 היה גדול יותר, כך אמפליטודת ההפרש קטן יותר שכן השליליות הקדמית הפכה. לא היה מתאם מובהק עם ResponseTime Change (p > .7).

4|דִיוּן

4.1|רכיב זיהוי מילים: אפקטי העברה

הייתה השפעה ברורה של חוויית שפת האם וההיכרות ברכיב ה-pre-atentive porting lexicality ב-~50 ms. השפעת ההקלה בזמן חביון זה נמצאה רק בדרגה הגבוהה ביותר של דמיון L1-L2. הלומדים שלנו לא הראו אינדיקציות של רכישת מילים קלה עבור כל מילות המטרה הטונאליות או כל מילות המטרה עם גווני המתאר, אלא רק עבור מילות מטרה עם טון נופל.

זה התברר בשליליות מופחתת, אשר אנו מניחים שמשקפת היווצרות רצף מוצלחת ומהירה עבור מילות מטרה עם צלילים נופלים, כך שהן הפכו להיות מעובדות דמויות מילים אמיתיות כבר ב-20 הדקות הראשונות של הרכישה. מגמה של ירידה במשרעת דומה נראתה בעבר עבור מילים אמיתיות אצל דוברי מנדרינית (Yue et al., 2014).

לאחר ארבע דקות של חזרה על מילים ופסבדואלים משפטיים, נראה היה שהפעילות העצבית למילים אמיתיות הצטמצמה. שים לב, עם זאת, כי Yue et al. לא השתמשו באנליזה שיכולה לבטל השפעות תדר שנגרמו מהשוואה בין גירויים סטיים תכופים ונדירים (cf. Shtyrov & Lenzen, 2017) ולכן, לא זיהה את שינוי המשרעת עבור סטיות מילים אמיתיות בניתוח הסטטיסטי שלהם.

כמו כן, חלון הזמן שלהם היה ארוך משלנו. אנו מזכירים את המגמה כאן כי Yue et al. (2014) הוא המחקר היחיד שבחן את המרכיב המוקדם הזה בהקשר של מילים טונאליות. יש לציין כי עבור מילים ללא צלילים, אותה השפעה דווחה בעבר על ידי Kimppa et al. (2015).

לפי מחקרים קודמים אלה, אנו מפרשים את גודל ההשפעה המופחת עבור מילות יעד מצומצמות 1-כאותיות לכך שהמילים נרכשו ועובדו כמו מילים אמיתיות במהירות יוצאת דופן.

מצד שני, לא ניתן היה לרכוש מילים פסבדו, אפילו אלה עם אותו דפוס גובה הצליל, ומילות מטרה שאינן מוקלות באותה מהירות ולכן עוררו שליליות מוגברת.

השליליות הזו מאותתת ככל הנראה על תהליך יצירת עקבות זיכרון מתמשך ולא שלם עבור מילים לא נלמדות ולא קלות. בהתאם לרעיון של תהליך יצירת עקבות מילים מתמשך, השליליות הן עבור מילות היעד והן עבור מילות הבקרה ירדה מעט במהלך מפגשי הלמידה (מילות יעד: MB{{{{ 6}}}} −1.02 μV ±SD=0.8 μV, MB6=−0.99 ± 0.8 μV; מילות בקרה: MB{{10}} −1.31 ± 1.0 μV, MB6=−0.90 ± 0.8 μV).

ירידה זו הייתה משמעותית רק עבור מילות הבקרה שבהן המשרעת הייתה הגבוהה ביותר בתחילה. באופן מעניין, הירידה באמפליטודה התנהלה בתבנית שלבים עבור שני סוגי המילים, כך שהמשרעת גדלה שוב לאחר ההפסקות בין בלוקים 2 ו-3 לבלוקים 4 ו-5 (לדוגמה, מילות יעד: MB1=−1. 02 μV ± SD=0.8 μV, MB{{10}}-0.99 ± 0.9 μV, MB{{ 15}} −1.12±0.9 μV, MB{{20}} −0.88 ± 0.9μV, MB5=− 0.94± 0.8 μV, MB6=−0.99 ± 0.8 μV).

יחד עם העובדה שלא מצאנו שום השפעה של מפגש הלמידה על משרעת התגובה בזמן חביון זה, הדבר מצביע על כך שעקבות מילים נוצרו באופן זמני רק עבור מילים עם פונולוגיה לא מקורית (כלומר, צלילים).

לפיכך, רק למילים עם פונולוגיה מקורית (ופונקציה מוכרת) הייתה משרעת מופחתת באופן עקבי (M=0.78 μV), מה שמרמז שתהליך היווצרות עקבות מילים המהיר תלוי ברשת הפונולוגיה העצבית המקורית ובעקבות המילה הזו עבור L{ {2}}כמו מילים חדשות נוצרו כמעט באופן מיידי ולתמיד.

For more information:1950477648nn@gmail.com