动力序列学习的在线,离线和混合假设的比较,使用一个包含反应抑制的定量模型进行了比较
Mohan W Gupta1, Timothy C Rickard2
1Department of Psychology , University of California, La Jolla, San Diego, CA, 92093-0109, USA.
Scientific reports
|February 26, 2024
概括
运动序列学习可以在练习期间和之后发生. 一个新的模型显示,反应性抑制显著影响性能,混合模型最能解释学习.
科学领域:
- 认知心理学 认知心理学
- 神经科学是一个神经科学.
- 发动机控制器的控制器
背景情况:
- 运动序列学习对于技能获得至关重要.
- 关于学习是否在线 (在实践中) 或离线 (在实践之间) 存在争论.
- 反应性抑制,连续试验的性能下降,使学习时间的差异化变得复杂.
研究的目的:
- 开发一个定量模型来区分运动序列学习假设.
- 将反应性抑制纳入建模框架.
- 测试学习是否在线,离线或两者兼而有之.
主要方法:
- 开发了一个新的定量建模框架.
- 将反应性抑制纳入模型.
- 在四个参与者组中测试了该模型,实践和休息时间各不相同.
主要成果:
- 反应性抑制在性能方面发挥的作用比以前认为的要重要得多.
- 一个混合模型,包括在线和离线学习,提供了最适合数据的模型.
- 忽视反应抑制的模型表现最差.
结论:
- 运动序列学习很可能通过混合的在线和离线过程发生.
- 反应性抑制是影响绩效的关键因素,必须在学习模型中考虑.
- 未来的研究应该考虑反应性抑制在调查运动学习时间表时.
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