Üleöö magamise eelised skeemiga seotud mälule võivad kesta vaid päeva 2. osa

Uuringu protokoll

Osalejad jaotati juhuslikult kas une- või aktiivse ärkveloleku rühmadesse. Osalejad lõpetasid skeemi õppimiseks 1. etapi, seejärel 10-minutilise pausi järel 2. faasi õppeplokid, et õppida tundma skeemi ja uudset hierarhiat.

Niisiis, mis on aktiivne ärkamine? Aktiivne ärkamine viitab inimeste võimele tajuda muutusi ümbritsevas keskkonnas, algatusvõimet ning võimet asjadest aru saada ja neile reageerida. Kui inimene on kõrgelt ärkvelolekus, on tema näojooned teravamad, mõtlemine väledam ning võime asju tajuda ja mõista on tugevam.

Ja see kõrge erutusaste võib samuti aidata meil paremini mälu parandada. Kõrge erutuse seisundis saab inimene rohkem keskenduda õpitud teadmistele ja õpitud sisu paremini ajus hoida. Samas võib kõrge erutusseisund stimuleerida ka inimeste mõtlemise elujõudu ning parandada mälu sügavust ja mõju.

Seetõttu peame mitmete meetodite abil parandama oma teadlikkust ja mälu. Esiteks peame pöörama tähelepanu piisava uneaja säilitamisele, et mitte mõjutada liigsest väsimusest tingitud taju ja arusaamist. Teiseks peame ka regulaarselt aktiveerima oma aju ja edendama oma mõtlemise elujõudu lugemise, mõtlemise jne kaudu. Lõpuks peame ka oma elus rohkem tähelepanu pöörama ümbritseva keskkonna muutustele ning õppima ja tutvuma võimalikult paljude uutega. asju kui võimalik, et parandada meie ärkamis- ja mäluvõimet.

Lühidalt, aktiivse erutuse ja mälu suhe on lähedane ja hädavajalik. Peame jätkuvalt olema positiivsed, säilitama häid eluharjumusi ning pidevalt treenima ja proovile panema end, et parandada oma erutus- ja mäluvõimet, et paremini reageerida elu väljakutsetele ja võimalustele. On näha, et peame parandama mälu ja Cistanche deserticola võib oluliselt parandada mälu, sest Cistanche deserticola suudab reguleerida ka neurotransmitterite tasakaalu, näiteks tõsta atsetüülkoliini ja kasvufaktorite taset. Need ained on mälu ja õppimise jaoks väga olulised. Lisaks võib liha parandada ka verevoolu ja soodustada hapniku kohaletoimetamist, mis tagab aju piisava toitainete ja energia kättesaamise, parandades seeläbi aju elujõudu ja vastupidavust.

Mälu parandamiseks klõpsake teadmise lisandeid

Neid testiti pärast 12-tunnist (une-ärkveloleku) intervalli, millele järgnes teine ​​test 24 tundi pärast esialgset kodeerimisseanssi. Und jälgiti nii polüsomnograafia (PSG) kui ka aktigraafia abil (joonis 1).

Skeemiõppe paradigma

Vaatamata aastakümneid kestnud uurimistööle ja neuroteaduste kogukonna hiljutisele taastunud huvile organiseeritud teabe raamistike uurimise vastu, näib, et puudub konsensus selles, mis skeemile kvalifitseerub. See on kaasa aidanud kirjanduse heterogeensusele.

On tehtud ettepanek, et skeemide töödefinitsioon hõlmaks "kattuvaid, organiseeritud teadmiste esitusi", millel on järgmised kolm tunnust: mälu jõudluse suurendamine; millel on dünaamiline ja kohanemisvõimeline olemus, kui neile esitavad väljakutsed ebakõlalised uudsed esemed, ning see hõlbustab uudseid järeldusi, mis üldistavad otseselt õpitu [28].

Praeguses uuringus [26], mis hõlmas neid olulisi omadusi, kasutati transitiivsetel järeldustel põhinevat skeemipõhist õppimise paradigmat. Seda paradigmat on kasutatud varasemates töödes [29–31].

Peamine paradigma koosnes kahest põhifaasist, nagu on näidatud joonisel 2 ja mida on üksikasjalikult kirjeldatud allpool. Lisasime aktiivse tagasiside kui selgesõnalise tugevdamise kõigis õppeplokkides, kuna mõned uuringud on näidanud, et selgesõnaline tugevdamine õppimise ajal on transitiivse järelduse unest sõltuva eelise oluline tegur [15]. Põhiparadigma koosnes kolmest põhifaasist, nagu on näidatud joonisel 2 ja mida on üksikasjalikult kirjeldatud allpool.

Protokolli ülevaade

Esialgne skeemi moodustamine koosnes kahest osast 10-minutipausi intervalliga: (1. faas), et moodustada esialgne skeem, millele järgnes (2. faas): skeemiga seotud mälu integreerimine ja siis-skeemi tingimuse õppimine. Pärast 2. faasi lõpetamist läbisid osalejad kohese ja hilinenud testiseansid pärast 12-tunnist une-aktiivset ärkvelolekut ja viimase testi 24 tundi pärast esialgset kodeerimist (joonis 1).

1. etapp: skeemi õppimine kriteeriumi järgi

Osalejad pidid õppima üksuste õiget järjekorda galaktikate vanuselise hierarhiaga seotud 7-üksuste komplektis. Õppeprotsess hõlmas katse-eksituse meetodit koos aktiivse tagasisidega, vaheldumisi õppimis- ja testimisplokkide vahel, kuni osalejad saavutasid üle 85% täpsuse.

Õppimisplokkide ajal näidati osalejatele 3 sekundi jooksul kahte kõrvuti asetsevat hierarhias asuvat galaktikat (B–C, F–E, A–B, D–C jne) ja neilt küsiti: "Milline galaktika on vanem?". Osalejaid julgustati aktiivselt õppimisega tegelema ja vastuseid andma.

Õige vastus tõsteti roheliselt esile, olenemata sellest, kas nad vastasid või mitte. Mittekülgnevaid paare (B–D, C–E, B–E jne) õppimise käigus ei esitatud.

Igale õppeplokile järgnes vastav testplokk, kus osalejatele näidati galaktikapaari ja näidati, milline objekt oli vanem. Neile näidati nii õpitud külgnevaid paare kui ka mittekülgnevaid objekte (järelduspaare), mida õppimise ajal polnud kohatud (joonis 2A–B).

Tagasisidet ei antud. Nendele küsimustele õigesti vastamiseks tegid osalejad transitiivseid järeldusi (st kui A > B ja B > C, siis A > C).

See faas lõpetati siis, kui saavutati 85% täpsus. Pilootkatsete ja eelneva töö põhjal nägime ette maksimaalselt 20 õppe- ja testimisplokki, et saavutada 85% täpsus. Keskmiselt oli kriteeriumi saavutamiseks vaja umbes 10 õppeplokki (M=9.6, SD=3.9).

2. etapp: skeemiga seotud mälu integreerimine ja skeemita tingimuse õppimine

See etapp hõlmas galaktikate uudse hierarhia õppimist, mis kas kasutas omandatud skeemi (skeemi tingimus) või sisaldas üksusi, mida varem polnud kohatud (skeemita tingimus). Skeemi tingimustes pidid osalejad õppima uut hierarhiat, mis oli interkaleeritud galaktikatega alates 1. faasist, säilitades samal ajal sama järjestuse. Skeemita olekus esitati osalejatele täiesti uudne hierarhia. Nii skeemide kui ka skeemideta komplektide testid koosnesid 1. faasiga sarnastest külgnevatest ja järelduspaaridest. Kriitiliselt koosnesid järelduskatsete katsed mõlema hierarhia jaoks ainult uutest galaktikatest.

Protseduurid olid identsed eelmise faasiga ja osalejad läbisid kuus vahelduvat õppimis- ja testiplokki nii skeemide kui ka skeemideta komplektide jaoks, mis on esitatud interleavederderis. Kõik üksused, parem/vasak esitlus ekraanil, vaheleheide ja paaride esitamise järjekord randomiseeriti ja tasakaalustati kõigis faasides (joonis 2A–B).

Hierarhia tagasikutsumise test kui meede vabakutsumise testimiseks

Lõpuks anti osalejatele kaks ümbrikut, millest igaüks sisaldas skeemi/skeemita komplekti galaktikate kujutisi, mis on segatud juhuslikus paigutuses, ja neile tehti ülesandeks rekonstrueerida igas hierarhias galaktikate täpne järjekord noorimast vanimani, vasakult paremale.

Sarnaselt arvutitestide hierarhia tagasikutsumise testile oli ka vastukaaluks nummerdatud ümbrikud ja juhised, mille alusel kõigepealt avada.

Osalejate jõudlust hinnati galaktikate ümberkorraldamisel tehtud vigade koguarvu põhjal, kasutades meetodit, mis karistab eseme vale paigutuse ja selle õigest asukohast kõrvalekaldumise suhtes [32].

Tarkvara ja pildiallikas

Galaktika pildid saadi HubbleSite'i galeriidest, millele pääseb juurde aadressil (https://hubblesite.org/images). Stiimulid loodi tarkvara E-Prime 2.{2}} abil (Psychology SoftwareTools, Inc., Sharpsburg, PA).

PSG andmete kogumine ja analüüsid

Elektroentsefalograafia (EEG) viidi läbi, kasutades SOMNOtouch salvestit (SOMNOmedics GmbH, Randersacker, Saksamaa) kahel keskkanalil C3 ja C4, mis puudutasid kontralateraalseid mastoide (A1, A2) ning Cz ja Fpz kui ühiseid võrdlus- ja maanduselektroode pärast rahvusvahelist 10– 20 süsteem.

Uneseisundi jaoks registreeriti ka lõua lihaste elektrookulograafia (EOG) ja elektromüograafia (EMG). Enne salvestamise alustamist hoiti takistust alla 5 kΩ.

PSG andmeid kontrolliti esmalt visuaalselt ja seejärel hinnati automaatselt Z3Score'i algoritmi (https://z3score.com) abil, mis on varem valideeritud ja tõestatud, et see on võrreldav ekspertide skooritegijatega. Lisaks kasutati FASST EEG tööriistakasti (http://www.montefiore.ulg.ac.be/~phillips/FASST.html) [33].

Unefaasid (N1, N2, N3, REM ja WASO) hinnati 30-teise ajastu põhjal, kasutades Ameerika unemeditsiiniakadeemia käsiraamatus (AASM) [34] kirjeldatud kriteeriume. Kaks kirjet, mis sisaldavad üle 10% artefakte jäeti lõplikest analüüsidest välja.

Väljajätmise põhjuste hulka kuulus kas seadme salvestuste enneaegne lõpetamine või ebapiisav andmekvaliteet une staadiumiks, näiteks öö jooksul maha kukkunud elektroodide tõttu. Aeglase laine aktiivsus (SWA) ja aeglase laine energia kui integreeritud võimsus deltaribas (0,5–4 Hz) arvutati varem avaldatud meetoditega [35, 36].

Spindli tuvastamine

Wonambi Pythoni paketti v5.24 (https://wonambi-python.github.io) kasutati spindli automaatseks tuvastamiseks, kasutades valideeritud algoritmi [35]. Spindlid liigitati aeglasteks (9–12 Hz) või kiireteks (12–15 Hz) [35] ja neid tuvastati nii N2 kui ka N3 unefaasis. Peamiste spindli mõõdikutena kasutati spindli arvu ja spindli tihedust (loendeid minutis) [37]. Kontrollisime käsitsi 10 osaleja proovi, et kontrollida automaatse tuvastamise täpsust (lisateavet leiate lisamaterjalidest).

Statistilised analüüsid

Mälu jõudlust hinnati nii arvutitesti abil üksuse kaupa (% õige) kui ka hierarhia tagasikutsumise testis tehtud meeldetuletusvigade arvu. Mõlemas rühmas hindasime mälu jõudlust segatud ANOVA abil, et uurida mälestuste konsolideerimist skeemiõppega (skeem, skeemita) ja testseansse (vahetu, hiline: 12 tundi/24 tundi) kui osalejate siseseid tegureid. konsolideerimisseisund (uni, ärkvelolek) kui osalejatevaheline tegur.

Mälu muutusi pärast 12-tunnist (une-ärkveloleku) intervalli uuriti, kasutades segatud ANOVA-d skeemi (skeem, ilma skeemita) ja paaritüübi (külgnev, järeldus) osalejate teguritega. osalejate vaheline konsolideerumistegur (uni-ärkvelolek).

Vahetu ja hilinenud 12-tunni/24-tunni testi tulemusi võrreldi post hoc sõltumatute proovide ja paaris t-testidega. Spearmani korrelatsioonianalüüside abil uurisime unefaaside ja spindli mõõtmiste seoseid mälu jõudlusega, skeemist juhitud mälu kasu suurust (Schema-No-schema) ja öistele seanssidele järgnenud testide meeldetuletusvigade muutumist.

P-väärtusi alla 0.05 peeti statistiliselt oluliseks. Andmete eeltöötlus ja statistilised analüüsid viidi läbi, kasutades MATLAB versiooni R2017b (The MathWorks, Inc., Natick, MA) ja SPSS 25.0 (IBM Corp., Armonk, New York).

Tulemused

Esialgne skeemi õppimine 1. faasis ja jõudlus 2. faasis une- ja ärkvelolekurühmade jaoks

Skeemi esmane õppimine 1. faasis oli võrreldav une- ja ärkvelolekurühmade vahel. Sõltumatud valimi t-testid ei näidanud olulisi erinevusi ärkveloleku rühmaga (M { {7}}.9, SD=3.1), t(51)=1.42, p=0.158. ]

1. faasis ei esinenud olulist erinevust mittejärelduste ja järelduspaaride jõudluses (t Väiksem või võrdne 1,59, p suurem või võrdne 0,12). Testiplokkide toimivuse jaoks 2. faasis mõõdab korduv ANOVA skeemi õppimist (skeem, skeemita) ja plokki (kuus taset) kui osalejate siseseid tegureid ning konsolideerimistingimusi (uni, ärkvelolek) kui osalejatevahelist tegurit. skeemi olulised põhiefektid, F(1,51)=50.66, p < 0.001, η p2=0.49 ja plokk, F( 5 255)=14,03, p < 0,001, η p2=0,21, kuid konsolideerimistingimustel puudub oluline mõju, F(1,51)=0.27, p {{30} }.60; näitab paremat jõudlust skeemi seisundis ja täiustusi õppeplokkides nii une kui ka ärkveloleku rühmades.

Kriitiline on see, et skeemi esialgne õppimine ja skeemita seadistus 2. faas olid võrreldavad une- ja ärkvelolekurühmade vahel ning mõlema skeemikomplekti jõudlus oli võrreldav 2. faasi plokkide vahel, F(1,51)=0.27, p=0.6{{10}}, samuti viimane plokk,t(51) Väiksem või võrdne 0,67, p Suurem või võrdne 0,51.

Sarnaselt toimisid mõlemad rühmad võrreldavalt järgneval vahetul testil, t(51)=1.207, p=0.233. Lisateavet õpitrajektoori kohta 2. faasi ajal ja mõlema rühma plokitasemel toimimise kohta vaadake lisajoonist 4.

For more information:1950477648nn@gmail.com