Имплицитное запоминание последовательности временных интервалов

В статье рассмотрены исследования, выполненные в парадигме «выучивание последовательностей» (Sequence Learning). Частным случаем этого экспериментального подхода является метод запоминания временных последовательностей, элементами которых являются не стимулы или их пространственная локализация, а интервалы времени. Проведено и описано исследование, предметом которого являлось имплицитное усвоение последовательности временных интервалов. Цель эксперимента — проверить возможность неосознанного выучивания собственно хронометрических последовательностей, не связанных с последовательностями другого типа организации. Для обработки полученных результатов использовались смешанные линейные модели. Было установлено, что запоминание последовательностей временных интервалов может происходить независимо от наличия закономерности в порядке реагирования (моторный тип последовательности), правил организации стимулов (структурная последовательность) или их локализации (пространственная последовательность).

1. Агафонов А.Ю., Бурмистров С.Н., Козлов Д.Д., Крюкова А.П. Имплицитное выучивание комбинированных последовательностей // Интеграция образования. 2018. Том 22. № 2. С. 340—353. DOI: 10.15507/1991-9468.091.022.201802.340-353
2. Агафонов А.Ю., Деева Т.М., Шилов Ю.Е. Имплицитное усвоение категориальных последовательностей [Электронный ресурс] // Когнитивные исследования на современном этапе: материалы Всероссийской конференции с международным участием по когнитивной науке (19— 22 ноября 2018 г.). Электронные текстовые данные. Архангельск: САФУ, 2018. С. 9—11. URL: https://narfu.ru/upload/medialibrary/ec1/Sbornik-KISE_2018-_isbn_-.pdf#page=10 (дата обращения: 04.03.2019).
3. Бурмистров С.Н., Крюкова А.П., Агафонова С.В. Эксплицитные и имплицитные процессы: эффекты интерференции при решении задач разного типа // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. Социальные, гуманитарные, медико-биологические науки. 2017. Том 19. № 2. С. 33—37.
4. Крюкова А.П., Агафонов А.Ю., Бурмистров С.Н., Козлов Д.Д., Шилов Ю.Е. Эффект переноса имплицитного знания на сенсомоторную деятельность // Экспериментальная психология. 2018. Том 11. № 3. С. 63—77. DOI:10.17759/exppsy.2018110305
5. Морошкина Н.В. Влияние конфликта имплицитных и эксплицитных знаний субъекта на результаты научения в задаче классификации // Экспериментальная психология. 2013. Том 6. № 3. С. 62—73.
6. Морошкина Н.В., Иванчей И.И. Имплицитное научение: исследование соотношения осознаваемых и неосознаваемых процессов в когнитивной психологии // Методология и история психологии. 2012. Том 6. № 4. С. 109—131.
7. Четвериков А.А. Линейные модели со смешанными эффектами в когнитивных исследованиях // Российский журнал когнитивной науки. 2015. Том 2. № 1. С. 41—51.
8. Bates D., Maechler M., Bolker B., Walker S. Fitting Linear Mixed-Effects Models Using lme4 // Journal of Statistical Software. 2015. Vol. 67(1). P. 1—48. DOI:10.18637 / jss.v067.i01
9. Cleeremans A., Destrebecqz A., Boyer M. Implicit learning: news from the front // Trends in Cognitive Sciences. 1998. Vol. 2. № 10. P. 406—416. DOI: https://doi.org/10.1016/S1364-6613(98)01232-7
10. Cohen. A., Ivry R.I., Keele S.W. Attention and structure in sequence learning // Journal of Experimental psychology: Learning, Memory, and Cognition. 1990. Vol. 16. № 1. P. 17—30. DOI: https://doi. org/10.1037/0278-7393.16.1.17
11. Deroost N., Soetens E. Perceptual or motor learning in SRT tasks with complex sequence structures // Psychological Research. 2006. Vol. 70. № 2. P. 88-102. DOI: 10.1007/s00426-004-0196-3 · Source: PubMed
12. Destrebecqz A., Cleeremans A. Temporal effects in sequence learning // Advances in Consciousness Research. 2003. Vol. 48. P. 181—214. DOI: 10.1075/aicr.48.11des
13. Gheysen F., Gevers W., Schutter E.D., Wealvelde H.V., Fias W. Disentangling perceptual from motor implicit sequence learning with a serial color-matching task // Experimental Brain Research. 2009. Vol. 197. P. 163—174. DOI: 10.1007/s00221-009-1902-6
14. Heuer H., Schmidtke V., Kleinsorge T. Implicit learning of sequences of tasks // Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition. 2011. Vol. 27 (4). P. 967—983. DOI: 10.1037//0278- 7393.27.4.967
15. Huang H.X., Zhang J.X., Liu D.Z., Li Y.L., Wang P. Implicit Sequence Learning of Background and Goal Information Under Double Dimensions // Procedia-Social and Behavioral Sciences. 2014. Vol. 116. P. 2989—2993. DOI: 10.1016/j.sbspro.2014.01.694
16. Kuznetsova A., Brockhoff P., Christensen R. lmerTest Package: Tests in Linear Mixed Effects Models // Journal of Statistical Software. 2017. Vol. 82(13). P. 1—26. DOI: 10.18637/jss.v082.i13
17. Mayr U. Spatial Attention and Implicit Sequence Learning: Evidence for Independent Learning of Spatial and Nonspatial Sequences // Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition. 1996. Vol. 22, № 2. P. 350—364. DOI: https://doi.org/10.1037/0278-7393.22.2.350.
18. Nissen M.J., Bullemer P. Attentional requirements of learning: Evidence from performance measure // Cognitive Psychology. 1987. Vol. 19. № 1. P. 1—32. DOI: 10.1016/0010-0285(87)90002-8
19. Olson I.R., Chun M.M. Temporal Contextual Cuing of Visual Attention // Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition. 2001. Vol. 27. № 5. P. 1299-1313. DOI: 10.1037//0278- 7393.27.5.1299
20. R Core Team. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria, 2019. URL: https://www.R-project.org
21. Remillard G. Pure perceptual-based sequence learning // Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition. 2003. Vol 29. № 4. P. 581—597. DOI: https://doi.org/10.1037/0278-7393.29.4.581
22. RStudio Team. RStudio: Integrated Development for R. RStudio, Inc., Boston, MA, 2016. URL: http:// www.rstudio.com/
23. Seger C. A. Implicit learning // Psychological Bulletin. 1994. Vol. 115. № 2. P. 163—196. DOI: https:// doi.org/10.1037/0033-2909.115.2.163
24. Shin J., Ivry R. Concurrent learning of temporal and spatial sequences // Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition. 2003. Vol. 28. № 3. P. 445—457. DOI: 10.1037//0278- 7393.28.3.445
25. Stadler M.A. On learning complex procedural knowledge // Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition. 1989. Vol. 15. № 6. P. 1061—1069. DOI: https://doi.org/10.1037/0278- 7393.15.6.1061
26. Willingham D.B., Nissen M.J., Bullemer P. On the development of procedural knowledge // Journal of Experimental psychology: Learning, Memory, and Cognition. 1989. Vol. 15. № 6. P. 1047—1060. DOI: https://doi.org/10.1037/0278-7393.15.6.1047

PlumX

Метрики публикации