Pemisahan Berganda Antara Simpanan Dan Ingatan Jangka Panjang dalam Pembelajaran Motor Bahagian 4

Ringkasnya, kami dapati dalam Eksperimen 4, bahawa peningkatan penyesuaian sementara-berterusan dikaitkan dengan ingatan jangka panjang yang lebih kuat, manakala peningkatan penyesuaian sementara tidak menentu tidak.

Penyesuaian kegigihan dan ingatan berkait rapat. Apabila menghadapi cabaran baharu, badan dan otak manusia perlu menyesuaikan diri dengan persekitaran dan situasi baharu. Setiap penyesuaian menyebabkan beberapa perubahan dalam badan dan otak, yang dipanggil penyesuaian berterusan.

Penyesuaian berterusan sangat biasa dalam dunia biologi. Apabila haiwan seperti kambing mendaki bukit yang curam, otot mereka menjadi lebih kuat. Apabila seorang pemuzik memainkan alat muzik bertali, jari-jarinya menjadi lebih fleksibel. Ini adalah contoh penyesuaian yang berterusan. Otak tidak terkecuali. Apabila kita belajar dan berlatih beberapa kali, otak membentuk sambungan saraf baharu, yang meningkatkan daya ingatan kita dengan ketara.

Di antara neuron yang berbeza, struktur kecil baru yang dipanggil sinaps terbentuk. Maklumat dihantar dari neuron ke neuron melalui sinaps. Apabila kita melalui pengalaman baharu atau mengulangi tugasan beberapa kali, sinaps dalam otak disusun semula dan berkembang, menjadikannya lebih mudah untuk kita mengingati maklumat yang berkaitan. Setiap kali kita mengingati, sinaps menyala semula, yang memperdalam ingatan kita dan menjadikannya bertahan lebih lama. Inilah sebabnya mengapa latihan berulang dan ingatan yang kerap adalah penting untuk pembelajaran dan ingatan.

Penyesuaian yang tahan lama bukan sahaja mengubah badan dan otak kita, tetapi ia juga mengubah cara kita berfikir, meningkatkan stamina dan keyakinan diri kita. Mempunyai badan dan otak yang kuat adalah keperluan setiap daripada kita. Melalui latihan yang baik, kita boleh mengukuhkan kebolehsesuaian badan dan otak kita dan meningkatkan kualiti kita, yang akan menjadikan kita lebih sihat dan lebih berjaya.

Secara ringkasnya, penyesuaian berterusan dan ingatan berkait rapat. Setiap penyesuaian mengubah sambungan saraf kita dan meningkatkan keupayaan kita untuk mengingat. Melalui latihan dan ingatan yang kerap, kita boleh mendalami ingatan dan kebolehsuaian ini, dan meningkatkan kualiti badan dan otak kita. Mempunyai minda dan badan yang kuat adalah prasyarat untuk kejayaan dan kebahagiaan. Ia dapat dilihat bahawa kita perlu meningkatkan daya ingatan, dan Cistanche deserticola boleh meningkatkan daya ingatan dengan ketara kerana Cistanche deserticola adalah bahan perubatan tradisional Cina yang mempunyai banyak kesan unik, salah satunya adalah untuk meningkatkan daya ingatan. Keberkesanan daging cincang berasal dari pelbagai bahan aktif yang terkandung di dalamnya, termasuk asid, polisakarida, flavonoid, dll. Bahan-bahan ini boleh menggalakkan kesihatan otak dalam pelbagai cara.

Klik Tahu Memori Jangka Pendek cara menambah baik

Ini sangat berbeza dengan Eksperimen 1 dan 2 di mana kami mendapati bahawa penyesuaian sementara yang tidak menentu dikaitkan dengan penjimatan manakala penyesuaian sementara yang berterusan tidak. Secara keseluruhannya, keputusan ini menunjukkan penceraian berganda yang ketara antara sumbangan pembelajaran yang berterusan secara sementara dan tidak menentu secara sementara kepada ingatan dan simpanan jangka panjang.

Untuk membandingkan secara langsung 2 sumbangan kepada pemisahan berganda ini, telah dibalikkan kepada data penjimatan daripada Eksperimen 1 dan 2 dan melakukan analisis bivariat perbezaan antara individu dalam simpanan keseluruhan berdasarkan tahap pembelajaran yang tidak menentu dan berterusan secara sementara semasa latihan semula ( lihat Bahan dan kaedah untuk butiran).

Analisis regresi bivariat ini adalah serupa dengan yang dilakukan pada {{0}}data pengekalan jam di atas dan digambarkan dalam Rajah 6C dan 6D, dalam format selari dengan Rajah 6A dan 6B. Menambah pembelajaran temporal tidak menentu sebagai regressor kedua selepas pembelajaran berterusan sementara menghasilkan peningkatan ketara dalam keupayaan untuk menjelaskan penjimatan (R2 meningkat daripada 0.0% kepada 13.8% sepadan dengan R2 separa sebanyak 13.8%, F(37, 1)=5.9, p=0.0198).

Kami perhatikan di sini bahawa nilai-p ini sepadan dengan pengurangan varians yang dikaitkan dengan penambahan pembelajaran meruap sementara kepada regresi dan bersamaan dengan ujian dua hujung untuk kecerunan regresinya bukan sifar. Oleh itu, jika ujian satu hujung mempunyai sebaliknya telah digunakan, selaras dengan idea untuk menguji hubungan positif yang ketara antara simpanan dan pembelajaran awal yang tidak menentu sementara, nilainya akan<0.01. 

Sebaliknya, menambah pembelajaran berterusan sementara sebagai regressor kedua selepas pembelajaran tidak menentu sementara tidak menghasilkan peningkatan yang ketara dalam keupayaan untuk menjelaskan penjimatan (R2 meningkat daripada 13.7% kepada 13.8%, sepadan dengan separa R2 sebanyak 0.2%, F(37,1)=0.1, p=0.81).

Dapatan daripada analisis regresi ini menunjukkan bahawa perbezaan antara individu dalam ketidaktentuan sementara tetapi bukan komponen pembelajaran awal yang berterusan secara tempo dikaitkan dengan perbezaan individu dalam jumlah simpanan semasa pembelajaran semula. Ini menambah kepada bukti yang diilustrasikan dalam Rajah 3, diringkaskan dalam Rajah 6E, bahawa pembelajaran yang tidak menentu secara sementara memaparkan penjimatan manakala pembelajaran yang berterusan secara sementara tidak.

Perbincangan

Di sini, kami membandingkan mekanisme yang bertanggungjawab untuk simpanan dan ingatan jangka panjang dalam pembelajaran motor manusia, mendapati bahawa penyesuaian sementara yang tidak menentu membawa kepada penjimatan dan penyesuaian yang berterusan secara sementara membawa kepada ingatan jangka panjang.

Apabila kami membedah tindak balas adaptif ke dalam komponen kekal sementara dan meruap temporal menggunakan kelewatan 60-s (Rajah 1), kami mendapati bahawa ingatan berterusan sementara hilang 4 hingga 20× lebih perlahan daripada ingatan tidak menentu sementara (Rajah 2), meninggalkan sisa berterusan sementara yang agak besar walaupun selepas 100 percubaan washout (lihat Rajah 2), apabila penyesuaian keseluruhan telah lama hilang kepada sifar.

Ini menunjukkan bahawa tempoh pembersihan pendek 11 hingga 100 percubaan setiap arah pergerakan terlatih menggunakan beberapa kajian terdahulu untuk menghapuskan penyesuaian keseluruhan [13,15,16,18,24, 64] berkemungkinan gagal untuk menghapuskan penyesuaian sementara yang berterusan ini.

Oleh itu, kami mengawal kesan penyesuaian kekal sementara yang tinggal, sama ada secara eksperimen dengan 800-tempoh pembasmian percubaan lanjutan yang boleh menghapuskannya, atau secara analitikal dengan penolakan dan penormalan garis dasar yang sesuai, membolehkan kami menilai penjimatan dengan tepat.

Dengan kawalan ini, kami secara konsisten mendapati penjimatan yang jauh lebih besar untuk ketidaktentuan sementara daripada penyesuaian berterusan sementara (Rajah 3 dan 6). Manakala penyesuaian sementara-tidak menentu menunjukkan penjimatan dengan memaparkan pembelajaran semula yang secara konsisten lebih cepat daripada pembelajaran awal, penyesuaian sementara berterusan menunjukkan pembelajaran semula anti-simpanan yang ketara lebih perlahan daripada pembelajaran awal dalam data keseluruhan dan khususnya dalam percubaan 800- keadaan pencucian di mana pembasuhan lengkap kedua-dua pembelajaran berterusan dan tidak menentu berlaku, membolehkan penjimatan diukur dengan paling bersih. Pembelajaran berterusan sementara juga secara nominalnya lebih perlahan, walaupun tidak begitu ketara, dalam 40-data pembersihan percubaan.

Hebatnya, kami mendapati bahawa penjimatan dalam penyesuaian sementara yang tidak menentu adalah cukup besar untuk mengatasi anti-penjimatan dalam penyesuaian berterusan, dan masih memberikan penjimatan yang teguh pada penyesuaian keseluruhan. Selain itu, kami mendapati bahawa penjimatan yang tidak menentu sementara yang kami perhatikan adalah disebabkan oleh pembelajaran tersirat dan bukannya eksplisit (Rajah 4).

Oleh itu, data kami mencadangkan bahawa penjimatan dalam penyesuaian keseluruhan diperoleh daripada penyesuaian tersirat, berubah-ubah secara temporal, mewakili kecenderungan yang meningkat untuk membentuk memori yang tidak menentu secara temporal dengan lebih cepat, dan bukannya kemunculan semula memori yang berterusan secara temporal.

Apabila kami membedah penyesuaian kepada komponen yang tidak menentu dan berterusan untuk memeriksa mekanisme tema untuk ingatan jangka panjang, kami mendapati hubungan positif yang kukuh antara 24-pengekalan jam dan penyesuaian sementara yang berterusan tetapi tidak menentu secara sementara (Rajah 5 dan 6). Bersama-sama, penemuan kami untuk penjimatan dan 24-pengekalan jam menggambarkan pemisahan berganda yang kuat di mana pembelajaran berterusan sementara membawa kepada ingatan jangka panjang tetapi bukan penjimatan, dan pembelajaran tidak menentu sementara membawa kepada penjimatan tetapi bukan ingatan jangka panjang.

Apabila kami membedah penyesuaian kepada komponen yang tidak menentu dan berterusan untuk memeriksa mekanisme tema untuk ingatan jangka panjang, kami mendapati hubungan positif yang kuat antara 24-pengekalan jam dan penyesuaian sementara yang berterusan tetapi tidak menentu secara sementara (Rajah 5 dan 6).

Bersama-sama, penemuan kami untuk penjimatan dan 24-pengekalan jam menggambarkan pemisahan berganda yang kuat di mana pembelajaran berterusan sementara membawa kepada ingatan jangka panjang tetapi bukan penjimatan, dan pembelajaran sementara tidak menentu membawa kepada penjimatan tetapi bukan ingatan jangka panjang.

Penjajaran antara simpanan dalam penyesuaian sementara yang tidak menentu dan berterusan secara sementara menerangkan perbezaan dalam simpanan merentas kajian terdahulu

Penemuan kami memberikan penyelesaian kepada percanggahan yang jelas antara kajian terdahulu yang mengasingkan penjimatan tersirat dalam penyesuaian, namun mendapati sama ada anti-simpanan [45] atau simpanan [20].

Paradigma yang digunakan dalam kajian terdahulu berkemungkinan menggalakkan penyesuaian tersirat yang berterusan secara sementara, yang di sini kami dapati memaparkan anti-penjimatan kerana berbanding dengan penemuan semasa yang hanya menggunakan 1 arah pergerakan, kepelbagaian arah pergerakan yang digunakan akan secara dramatik meningkatkan jarak temporal antara pergerakan arah yang sama. , mengehadkan penyesuaian sementara yang tidak menentu-walaupun sejauh mana kesan ini malangnya sukar untuk dinilai secara muktamad kerana selang masa antara percubaan tidak dilaporkan secara eksplisit dalam kajian.

Sebaliknya, paradigma pantas yang digunakan dalam kajian terakhir ini akan membenarkan pengumpulan yang lebih besar bagi penyesuaian sementara yang tidak menentu, yang di sini kami dapati untuk memaparkan penjimatan yang mencukupi untuk mengatasi anti-simpanan dalam penyesuaian yang berterusan sementara. Faktor-faktor lain juga mungkin telah mempengaruhi keseimbangan antara komponen yang tidak menentu secara sementara dan komponen yang berterusan secara sementara untuk memacu penjimatan berbanding anti-simpanan yang diperhatikan dalam 2 kajian ini.

Kesan ini di mana penjimatan yang tidak menentu sementara akan dikurangkan apabila bilangan arah sasaran yang lebih besar terdapat dalam reka bentuk eksperimen kerana selang masa antara percubaan arah yang sama akan meningkat dan memaksa penyesuaian yang tidak menentu sementara untuk mereput ke tahap yang lebih besar juga akan meramalkan penjimatan yang berkurangan walaupun. dalam kajian yang tidak mengasingkan penyesuaian tersirat.

Ramalan ini sememangnya dibuktikan dalam kerja terdahulu, dengan kajian menggunakan 4- untuk 8-paradigma menyasarkan sama ada penjimatan yang kurang ketara [13,19] atau tiada penjimatan langsung [24], manakala kajian menggunakan {{5 }}sasaran atau 2-paradigma sasaran [15,17,18] menunjukkan penjimatan yang besar.

Memandangkan kira-kira 20 s pemalar masa yang diperhatikan untuk pereputan penyesuaian sementara yang meruap semasa pembelajaran VMR [56–58], selang antara percubaan 3- yang agak pantas dalam kajian kami akan membenarkan hampir lengkap (86 %) pemindahan penyesuaian sementara yang tidak menentu dari satu percubaan ke percubaan seterusnya, manakala 8-peningkatan kali ganda dalam selang antara percubaan yang dijangka untuk 8-kajian sasaran dengan rentak percubaan yang serupa akan membenarkan hanya 30% pemindahan.

Ini secara mendadak akan mengurangkan kesan penjimatan yang tidak menentu sementara.

Pembasuhan yang tidak lengkap boleh mencemarkan penilaian penjimatan

Eksperimen kami mendedahkan bahawa penyesuaian yang berterusan secara sementara memerlukan tempoh yang sangat lama untuk membasuh lebih daripada 100 percubaan dan lebih lama daripada penyesuaian keseluruhan yang menggabungkan komponen yang tidak menentu dan berterusan dan dibasuh dengan berkesan dalam hanya 20 hingga 40 percubaan (Rajah 2). Ini berlaku kerana penyesuaian sementara yang tidak menentu yang negatif bertindak untuk menutupi komponen yang kekal secara sementara selepas 20 hingga 40 percubaan pembersihan.

Oleh itu, jika penghapusan penyesuaian berterusan sementara tidak diukur secara khusus, mudah untuk mendapatkan tanggapan palsu bahawa blok pendek 20 hingga 40 percubaan adalah mencukupi untuk menghapuskan semua penyesuaian supaya penjimatan sebenar-yang merujuk kepada pembelajaran semula selepas pembersihan lengkap semua penyesuaian-boleh diukur dengan bersih. Kebanyakan kajian penjimatan yang kami periksa menggunakan tempoh pembersihan jauh di bawah apa yang diperlukan untuk pembersihan lengkap penyesuaian berterusan sementara [13,15,16,18,24,64]-pengecualian yang ketara ialah kajian [45] baru-baru ini yang menggunakan longwashout tempoh dengan beberapa jeda yang menyiasat sisa penyesuaian yang berterusan secara sementara.

Pembasmian penyesuaian berterusan sementara yang tidak lengkap akan membawa kepada penjimatan yang ketara disebabkan oleh pembongkaran memori berterusan ini semasa pembelajaran semula seperti yang diramalkan oleh model multi-ratelepembelajaran [10], mencemarkan penilaian simpanan sebenar.

Malah Zarahn dan rakan sekerja [15], di mana dakwaan utama adalah bahawa penjimatan hadir selepas pembersihan lengkap semua komponen penyesuaian supaya penjimatan yang mereka temui tidak dapat dijelaskan oleh penjimatan yang jelas disebabkan oleh proses pembelajaran yang perlahan mereput, digunakan hanya 40 percubaan, bermakna bahawa penjimatan yang mereka perhatikan hampir pasti termasuk penjimatan ketara daripada pembersihan yang tidak lengkap bagi penyesuaian berterusan sementara.

Pemeriksaan data Zarahn dan rakan sekerja mendedahkan bahawa penjimatan pada percubaan 10 (titik masa di mana kami dapati penjimatan maksimum) adalah kira-kira 20% daripada saiz gangguan. Walau bagaimanapun, kami mendapati bahawa 40-pembasuhan percubaan pendek yang mereka gunakan menghasilkan tahap baki untuk penyesuaian berterusan sementara iaitu kira-kira 15% daripada saiz gangguan, menunjukkan bahawa kebanyakan penjimatan yang mereka perhatikan adalah penjimatan yang ketara.

Keputusan semasa daripada 800-data penghapusan percubaan di mana penyesuaian berterusan sementara telah dihapuskan, bagaimanapun, menunjukkan bukti yang jelas untuk penjimatan sebenar yang dihipotesiskan oleh Zarahn dan rakan sekerja.

Malangnya adalah mustahil untuk mengetahui dengan tepat berapa banyak penjimatan yang dilaporkan oleh kajian disebabkan oleh pembersihan yang tidak lengkap kerana perbezaan paradigmatik, khususnya penggunaan 45-darjah dan bukannya 30-gangguan VMR darjah, yang mungkin telah menambah atau mengurangkan tahap pembersihan mereka tidak lengkap atau jumlah simpanan sebenar yang ada.

Penjimatan tersirat tidak terhasil daripada penarikan balik ingatan motor yang disatukan

Penemuan kami yang mengasingkan simpanan daripada ingatan jangka panjang, dan menunjukkan penjimatan yang didorong oleh ingatan sementara, tidak menentu dan bukannya sementara yang berterusan, meningkatkan pandangan meluas bahawa pembelajaran semula yang lebih pantas yang mencirikan simpanan terhasil daripada penarikan semula ingatan motor yang stabil dan disatukan sebelum ini [8 ,9,14,16,17,19,43,84,85].

Walaupun penjimatan telah diambil sebagai ujian litmus untuk penyatuan memori motor 1, 2, atau bahkan 7 hari selepas latihan [13,24], di sini kita dapati bahawa penjimatan terutamanya didorong oleh komponen penyesuaian sementara yang tidak menentu, yang mereput lebih 1 min atau kurang.

Penjimatan sementara yang tidak menentu ini tidak boleh timbul daripada ingatan yang disatukan bagi penyesuaian sebelumnya, kerana mana-mana memori yang cukup kukuh untuk bertahan selama sejam, 800-tempoh pembasmian percubaan dalam eksperimen kami, pastinya akan stabil terhadap peredaran masa selama minit- kelewatan yang lama dalam eksperimen kami digunakan untuk menentukan labiliti temporal.

Penemuan kami dengan itu menunjukkan bahawa penjimatan tidak didorong oleh ingatan yang disatukan bagi output motor yang disesuaikan, selaras dengan pemisahan berganda antara simpanan dan ingatan jangka panjang yang kami tunjukkan.

Sebaliknya, penjimatan yang kami perhatikan didorong oleh peningkatan kadar pembelajaran untuk perubahan adaptif tetapi berubah-ubah secara sementara dalam output motor daripada satu percubaan ke percubaan seterusnya apabila mengalami gangguan yang sama sekali lagi selepas pembersihan.

Walaupun keupayaan untuk mewujudkan peningkatan kadar pembelajaran ini boleh dianggap sebagai jenis ingatan yang disatukan kerana ia tahan lama dan mesti bergantung pada perubahan aplastik yang didorong oleh pengalaman, keupayaan ini sangat berbeza daripada konsep biasa ingatan motor yang disatukan di mana tindakan terlatih diri mereka diingati.

Oleh itu, penemuan kami adalah konsisten dengan model di mana penjimatan tersirat adalah berdasarkan keupayaan untuk meningkatkan penyesuaian tindakan, bukannya ingatan tindakan itu sendiri. Adalah penting untuk menunjukkan, bagaimanapun, bahawa penemuan kami tidak menunjukkan bahawa ingatan yang disatukan tidak terbentuk atau menghapuskan kemungkinan bahawa mereka membuat sedikit sumbangan kepada simpanan.

Sebagai contoh, penjimatan eksplisit mungkin didorong oleh ingatan eksplisit yang disatukan. Walaupun dalam data penyesuaian tersirat kami yang pembelajaran semula berterusan sementara memaparkan anti-penjimatan, kami tidak boleh menolak kemungkinan bahawa subkomponen ingatan berterusan sementara yang disatukan wujud dan menyumbang kepada penjimatan tetapi kesan itu ditenggelami oleh kesan anti-penjimatan yang lebih besar daripada subkomponen yang berbeza.

Sebaliknya, penemuan kami menunjukkan bahawa kenangan yang disatukan tidak diperlukan untuk simpanan.

For more information:1950477648nn@gmail.com