Domeeni teadmiste mõju segmenteerimisele ja mälule

Kontakt:joanna.jia@wecistanche.com/ WhatsApp: 008618081934791

Kimberly M. Newberry1 ja Daniel P. Feller2 ja Heather R. Bailey3

Vastu võetud: 12. november 2020 / Avaldatud Internetis: 7. jaanuar 2021

# The Psychonomic Society, Inc. 2021

künomooriummälu parandamiseks

Abstraktne

Paljud uuringud on näidanud, et ekspertidel on oma teadmiste valdkonnas parem mälu. See mälu eelis on väidetavalt tingitud mitmesugustest kodeerimismehhanismidest, nagu tükeldamine ja diferentseerimine. Teine mäluga seotud potentsiaalne kodeerimismehhanism on sündmuste segmenteerimine, mis on protsess, mille käigus inimesed analüüsivad pidevat teavet tähenduslikeks, diskreetseteks üksusteks. Varasemad uuringud on leidnud tõendeid selle kohta, et segmenteerimist mõjutab mingil määral ülalt-alla töötlemine. Praeguseks on vähesed uuringud uurinud ekspertiisi mõju segmenteerimisele ning küsimused asjatundlikkuse, segmenteerimisvõime ja nende mõju kohta mälule on jäänud. Käesoleva uuringu eesmärk oli uurida teadmiste mõju segmenteerimisele ja mäluvõimele kahes erinevas valdkonnas: korvpall ja Overwatch. Osalejad, kellel olid kõrged ja madalad teadmised korvpallist ja vähesed teadmised Overwatchi kohta, vaatasid ja segmenteerisid jämeda- ja peeneteralisi videoid ning sooritasid seejärel mälutestid. Erinevused segmenteerimisvõimes ja mälus esinesid ekspertide ja kontrolli algajate vahel, eriti korvpallivideote puhul; ekspertide segmenteerimine ennustas aga mälu ainult nende tegevuste jaoks, mille kohta teadmised puudusid. Üldiselt viitab see uuring sellele, et ekspertide parem mälu ei ole tingitud nende segmenteerimisvõimest ja aitab kaasa üha suuremale hulgale kirjandusele, mis näitab segmenteerimise kontseptuaalset mõju.

Märksõnad: Domeeni tundmine. Sündmuste segmenteerimine. Mälu. Ekspertiis

Aastakümneid kestnud töö domeeniteadmiste kallal (konkreetse valdkonna semantilised teadmised) on näidanud, et ekspertidel on paremmäluteabe saamiseks oma ekspertvaldkonnas. Seemälukasu on seletatud erinevate kodeerimismehhanismidega, sealhulgas tükeldamine (Chase & Simon, 1973), diferentseerimine ja unitiseerimine (Herzmann & Curran, 2011). Hiljuti on näidatud, et see mõjutab veel üks kodeerimismehhanismmälusündmuste kohta teabe saamiseks: sündmuste segmenteerimine (Bailey et al., 2013; Flores, Bailey, Eisenberg ja Zacks, 2017; Newberry ja

Bailey, 2019; Sargent jt, 2013; Zacks, Speer, Vettel ja Jacoby, 2006).

Sündmuste segmenteerimine on kodeerimismehhanism, milles inimesed sõeluvad sündmuste pideva teabe tähenduslikeks, diskreetseteks üksusteks (nt Zacks, Speer, Swallow, Braver ja Reynolds, 2007). See, kuidas inimesed sündmust segmenteerivad, mõjutab seda, kuidas nad sündmusi tajuvad, mõistavad ja mäletavad (ülevaadet vt Radvansky & Zacks, 2014). Seda protsessi võivad mõjutada nii taju- kui ka kontseptuaalsed tegurid, mis viitab sellele, et eelteadmised võivad mõjutada seda, kuidas keegi sündmust tajub ja segmenteerib, mis omakorda võib mõjutadamälu. Kuigi mõned uuringud näitavad, et domeeniteadmised

Selles käsikirjas esitatud andmeid esitleti varem nii Psühhonoomiaühingu 59. aastakoosolekul 2018. aasta novembris kui ka Kesk-Lääne Psühholoogide Assotsiatsiooni 91. aastakoosolekul 2019. aasta aprillis.

* Kimberly M. Newberry knewberr@su.edu

1 Shenandoahi ülikooli psühholoogiaosakond, 600 Millwood Ave., Halpin Harrison Hall 117, Winchester, VA 22601, USA

2 Georgia osariigi ülikooli õppeteaduste osakond, Atlanta, GA, USA

3 Psühholoogiateaduste osakond, Kansase osariigi ülikool, Manhattan, KS, USA

mõjutab segmenteerimist (nt eksperdid tuvastavad vähem piire: Bläsing, 2015; eksperdid on rohkem nõus jämedate piiride osas: Levine, Hirsh-Pasek, Pace, & Michnick Golinkoff, 2017; Zacks & Tversky, 2003), jääb mitu küsimust: mil määral inimesed nõustuvad, kuidas tegevusi segmenteeritakse nende teadmiste valdkonna sees ja väljaspool? Kas kõrge domeeni teadmistega inimesed korraldavad kodeerimisega seotud üritusi erinevalt kui madala domeeniga inimesed? Kui jah, kas see selgitab vaadeldavatmälukasu?

Seega uuris käesolev uuring valdkonnapõhiste teadmiste mõju segmenteerimisele jamälukorvpalli ja Overwatchi mängudest. Need tegevused valiti nii nende populaarsuse kui ka üldistusvõime testimiseks

teadmiste mõju erinevate tegevuste segmenteerimisele. Alustuseks käsitletakse sündmuste tunnetuse teooriaid, sündmuste segmenteerimise teooriat ja sündmuste horisondi mudelit, millele järgneb segmenteerimise ja teadmiste seos. Seejärel kirjeldatakse ekspertiisi käsitlevat kirjandust ja integreeritakse see sündmuste segmenteerimisega ning esitatakse üldised prognoosid käesoleva uuringu kohta.

Sündmuste segmenteerimise teooria

Sündmuste segmenteerimise teooria kohaselt (EST; Kurby & Zacks, 2008; Zacks et al., 2007) kogetakse sündmusi pidevalt, kuid nende sündmuste tajumist mitte. Pigem kasutavad inimesed taju (nt liikumine, kehaasend; Newtson, Enquist ja Bois, 1977; Zacks, 2004) ja kontseptuaalset (nt teadmised, eesmärgid; Levine et al., 2017; Radvansky & Zacks, 2014; Zacks, 2004) teave käimasoleva tegevuse vaimse esituse loomiseks nii, et jooksva sündmuse esitus oleks töökorrasmälukuni muutuse tajumiseni, mil konstrueeritakse uus esitus, mis peegeldab uut sündmust (nt Zacks et al., 2007). Arvatakse, et see ajakohastamisprotsess leiab aset siis, kui ootuste ja tegelikkuse vahel esineb ebakõla (Rescorla & Wagner, 1972), mis on tingitud prognoosimise ebaõnnestumisest (Zacks et al., 2007), sidususe puudumisest (Gernsbacher, 1991) või muutustest. kontekstis (Clewett & Davachi, 2017).

EST oletab, et inimesed loovad ennustusi tulevaste oksjoniteks ja nende ennustuste täpsust jälgitakse. Näiteks pärast seda, kui korvpallur sooritab löögi, on tõenäoline, et vastasmeeskonna mängija lööb palli sisse ja triblab selle väljaku teise otsa. Kui aga palliga mängija jõuab väljaku vastasossa, muutub sündmus vähem etteaimatavaks. Kas mängija söödab palli või sooritab löögi? Ajapunkte, mil ennustused ebaõnnestuvad või kui inimesed tajuvad muutust ja värskendavad oma sündmuste esitust, nimetatakse sündmuste piirideks. Uuringud näitavad, et sündmuse sees on prognoositavus kõrge, kuid sündmuste piire ületav prognoositavus madal (nt Reynolds, Zacks ja Braver, 2007; Zacks, Kurby, Eisenberg ja Haroutunian, 2011). Huvitav on see, et inimesed sõeluvad sündmusi usaldusväärselt järjepidevatel piiridel (nt Bower, Black ja Turner, 1979; Hard, Tversky ja Lang, 2006b; Newtson, 1973; Speer, Swallow ja Zacks, 2003; Zacks, Tversky ja Iyer, 2001a), isegi kuni 1 aasta hiljem (test-retest; Speer et al., 2003).

Uuring, milles kasutati ühtlustamist, mille käigus inimesed tähistavad piire sündmuste arenemist jälgides, viitavad sellele, et sündmused on hierarhiliselt struktureeritud (nt Newtson, 1973; Sargent et al., 2013; Zacks, Tversky jt, 2001a), nii et suuremad, jämedateralised sündmused koosnevad väiksematest peeneteralistest sündmustest (Tversky, Zacks, & Martin, 2008; Zacks & Swallow, 2007; Zacks, Tversky et al., 2001a). Näiteks võib kolledži korvpallimäng koosneda esimesest poolajast ja teisest

pool. Kuid esimese poolaja võiks veelgi jagada väiksemateks osadeks, näiteks iga meeskonna poolt sooritatud mängudeks. Varasemad tööd on leidnud individuaalseid erinevusi selles, mil määral inimesed tajuvad peen- ja jämedateraliste sündmuste ühtlustumist (nt Hard, Lozano ja Tversky, 2006a; Kurby ja Zacks, 2011; Sargent et al., 2013; Zacks et al. , 2001b) ja tõendid viitavad sellele, et hierarhiline kodeerimine võib olla olulinemälu(Kurby ja Zacks, 2011).

Oluline on see, et sündmuste horisondi mudel (Radvansky, 2012), mis hõlmab sündmuste segmenteerimise teooriat (nt Radvansky & Zacks, 2014, 2017), selgitab, et sündmuste piirid vähendavad tagasiulatuvaid häireid, eraldades teabe eraldi sündmuste mudeliteks, mis toob kaasa parema üldise.mälutegevuse jaoks. Tõepoolest, tõendid viitavad sellele, et see, mil määral inimesed demonstreerivad normatiivset segmenteerimist (st mil määral nad lepivad kokku sündmuste piiride asukohas ja on parema hierarhilise joondusega), ennustab, kui hästi nad hiljem tegevust mäletavad (Bailey et al., 2013). Flores jt, 2017; Kurby ja Zacks, 2011; McGatlin, Newberry ja Bailey, 2018; Newberry ja Bailey, 2019; Sargent jt, 2013; Zacks et al., 2006).

cistanche kaotatud impeeriumi ravimtaimed

Mis mõjutab segmenteerimiskäitumist?

Eeldatavasti mõjutavad segmenteerimist kahte tüüpi tegurid: taju ja kontseptuaalne (nt Zacks, 2004; Zacks et al., 2007). Suur osa segmenteerimist käsitlevatest uuringutest on keskendunud tajutavate näpunäidete mõjule. Näiteks tajutavad sündmuste piirid kalduvad joonduma kehaasendi (Newtson et al., 1977), ruumilise asukoha (Magliano, Miller ja Zwaan, 2001), objekti liikumise (Zacks et al., 2001b) ja tajumuutustega. (Hard et al., 2006b). Näiteks korvpalli tajumuutused võivad hõlmata palli ümber toimuvaid muutusi (nt söötude, löögide, Huff et al., 2017). Lisaks näitavad emotsioone töötlevad ajupiirkonnad (nt ekstrastriaalne liikumiskompleks) sündmuste piiridel suurenenud aktiivsust (Speer et al., 2003; Zacks jt 2001b), mis viitab sellele, et liikumine on sündmuste piiride tajumise tugev ennustaja.

Seevastu kontseptuaalsete tegurite mõju segmenteerimisele uurivad uuringud on erinevad: mõned uuringud näitavad, et kontseptuaalsed tegurid ei mõjuta segmenteerimist (nt Hard et al., 2006b; Huff jt, 2017; Zacks, Kumar, Abrams, & Metha, 2009), samas kui teised väidavad, et nad seda teevad (kontekst: Loschky, Larson, Magliano ja Smith, 2015; Newberry ja Bailey, 2019; tuttav: McGatlin et al., 2018; Smith, Newberry ja Bailey, 2020; Zacks & Bailey Tversky, 2003; perspektiiv: Newberry ja Bailey, 2019; skeem ja skriptid: Bartlett, 1932; McGatlin jt, 2018; Schank ja Abelson, 1977; eesmärgid: Baldwin, Baird, Saylor ja Clark; 2001; Wilder, 19778b. Zacks, 2004). Näiteks Wilder (1978a, 1978b) näitas, et osalejad segmenteerisid sagedamini, kui näitleja eesmärgid olid ebaselged, võrreldes sellega, kui tegevus oli suunatud ja etteaimatav, mis näitab, et eesmärgid mõjutavad seda, kuidas inimesed tegevust tajuvad. Samamoodi leidis Zacks (2004), et liikumine ennustas segmenteerumist vähem, kui sündmused olid suunatud eesmärgile, mitte juhuslikele. Kuigi kokkuvõttes näitavad need tulemused, et kui eesmärgiga seotud teadmised on olemas, toetuvad inimesed sündmuse tajumisel vähem tajuvihjetele, on mõju olnud mõõdukas kuni väike.

Tugevam manipuleerimine: asjatundlikkus Hiljutised teadmisi ja segmenteerimist käsitlevad uuringud on liikunud varasemate teadmiste tugevama manipuleerimise poole: asjatundlikkus (nt Bläsing, 2015; Levine et al., 2017). Ekspertteadmiste kasutamine teadmiste mõju hindamiseks segmenteerimisel sobib hästi EST-i ja sündmuste horisondi mudeliga, sest rohkelt tõendeid viitab sellele, et tegevuse kohta eelnevad teadmised parandavad sarnaste tegevuste vaatamisel prognoosimist (nt Ambrosini et al., 2013; Kanakogi & Itakura, 2011; Möller, Zimmer ja Aschersleben, 2015; Sommerville, Woodward ja Needham, 2005) ning kordusotsingud on näidanud, et ka varasemate teadmiste või tegevuskogemusega inimestel on paremmäluselle tegevuse jaoks (nt korvpall: Allard, Graham ja Parsalu, 1980; tants: Allard & Starkes, 1991; male: Chase & Simon, 1973; pesapall: Chiesi, Spilich ja Voss, 1979; bridž: Engle ja Bukstel, 1978; kaardid: Gilhooly, Wood, Kinnear ja Green, 1988; muusika: Meinz & Salthouse, 1998). Arvestades, et ennustamine on mehhanism, mille alusel segmenteerimine toimib (nt Zacks, Braver jt, 2001b; Zacks, Kurby et al., 2011), on sündmuste piiride tuvastamine olulinemälu(nt Radvansky & Zacks, 2014), viitab see sellele, et segmenteerimiskäitumine jamäluvõib erineda, kui inimesel on varasemad teadmised või kogemused tegevusega võrreldes teadmiste või kogemuste puudumisega.

Sellist eeldust on toetanud ekspertiiskirjandus, mis keskendub teistele tajuõppega seotud mehhanismidele (Goldstone, 1998): diferentseerimine (oskus eraldada algselt sulandatud kategooriaid) ja unitiseerimine (võime integreerida üksikuid osi funktsionaalseteks tervikuteks). Tõendid näitavad, et eksperdid hindavad paremini, millal igas protsessis osaleda (Herzmann & Curran, 2011). Dünaamilise tegevuse kodeerimisel võivad eksperdid paremini tuvastada kontseptuaalseid teabeühikuid ja eristada oma valdkonna sündmuste peeneid detaile (nt Piras, Lobietti ja Squatrito, 2010). Näiteks võib korvpalliekspert olla võimeline tuvastama pick and roll'i (st parema eristamise) etapid, samas kui algaja võib tajuda neid samme ühe toiminguna või üldse mitte, või korvpalliekspert võib tajuda sama valikut ja veeretamine osana suuremast näidendist, samas kui algaja võib seda tajuda kui oma sündmust (st paremat ühendamist). Kui eksperdid tuvastavad tähenduslikud sündmuste piirid jagatud teadmistebaasi põhjal, mis parandab nende prognoosimise täpsust, võib eeldada, et eksperdid näitavad rohkem normatiivset segmenteerimist

suutlikkust, pidades silmas suuremat kokkulepet sündmuste piiride asukohtade ja/või jämedate ja peente piiride parema joondamise osas.1 Kahes uuringus on uuritud teadmiste mõju segmenteerimiskäitumisele. Tantsuvaldkonnas uuris Bläsing (2015) asjatundlikkuse ja liikumisspetsiifilise tundmise mõju tantsufraasi segmenteerimisele. Tantsijad ja mittetantsijad vaatasid ja lõigasid videoid tantsijast, kes lõpetas koreograafilise fraasi. Bläsing (2015) leidis, et tantsijad segmenteerusid harvemini kui mittetantsijad, mis viitab sellele, et asjatundlikkus vähendab nende valdkonna sündmuste tajutavate piiride arvu. Teises katses hindas Bläsing teadmiste põhjuslikku rolli segmenteerimisel, lastes vahepealsetel tantsijatel tantsufraasi segmentida, seejärel motoorseid liigutusi õppida ja harjutada ning fraasi uuesti segmentida. Nagu esimene katse, põhjustas tantsufraasi tundmise ja motoorsete kogemuste suurenemine tantsijatel harvemini segmenteerimist. Samamoodi on Levine et al. (2017) leidsid, et iluuisutamise eksperdid tuvastasid olümpiamängude iluuisutamisrutiini jagades rohkem sarnaseid jämedateralisi sündmusi kui algajad. Need uuringud on andnud esialgseid tõendeid selle kohta, et teadmised mõjutavad segmenteerimiskäitumist; mõned piirangud jäävad siiski alles. Üks piirang on see, et need uuringud hindasid segmenteerimist ainult ühe tera suurusega. Nad kas ei andnud konkreetseid tera suuruse juhiseid (Bläsing, 2015) või andsid osalejatele ainult korralduse segmenteerida jämedateralisel tasemel (Levine et al., 2017). Kaasates ühte uuringusse nii jämeda- kui ka peeneteralise segmenteerimise, saame hinnata väikeste sündmuste hierarhilist joondamist suuremateks sündmusteks ja seda, kas domeeniteadmised suurendavad seda joondamist. Kriitiline on see, et kumbki uuring ei uurinud ekspertide segmenteerimisvõimet väljaspool nende teadmisi. Lisaks ei mõõdetud kumbki uuringmälu, seega domeeniteadmiste ja segmenteerimise mõjumälupole veel hinnatud.

Arvestades, et normatiivne segmenteerimine on seotud paremagamälusündmuste puhul (Bailey et al., 2013; Flores et al., 2017; Zacks jt, 2006), on võimalik, et ekspertide parem mälu võib olla tingitud tegevuse normatiivsemast segmenteerimisest nende teadmiste valdkonna piires. Kui segmenteerimine on protsess, mida täiustab eelnevate teadmiste ja kogemuste kogumine, võib eeldada, etmälukasu olla kohal ainult teadlikuma tegevuse jaoks. Eelnev töö on aga näidanud, et inimesed kasutavad eelteadmisi otsingul tekkinud lünkade täitmiseks (nt Hasher & Griffin, 1978). Seega võivad teadmised alistada segmenteerimise mõju mälule ja mõned tõendid viitavad sellele, et segmenteerimine ja teadmised mõjutavadmäluiseseisvalt (Sargent et al., 2013). Kui see on tõsi, võib eeldada, et segmenteerimine ennustab mälu ainult algaja tegevuse jaoks, kuna algajatel poleks teadmisi. 1 Segmenteerimise sagedus ja kokkulepe on erinevad. Keegi võib harvemini segmenteerida, kuid siiski tuvastab mitu grupi poolt tuvastatud piiri ja on seega suurel kokkuleppel.

millele otsingul tugineda, välja arvatud sündmuste esitused, mille nad koostasid tegevuse esmakordsel kodeerimisel.

Seega laienes käesolev uuring Bläsingile (2015) ja Levine'ile jt. (2017), uurides segmenteerimiskäitumist ja selle seostmälujõudlus kõrgete ja madalate teadmistega inimeste puhul (lihtsuse huvides nimetasime neid seni vastavalt "ekspertideks" ja "kontrolli algajatele") kahes erinevas valdkonnas: korvpall (sport) ja Overwatch (videomäng). Korvpall on piiratud kontaktiga meeskonnasport, mis hõlmab mängijate koostööd ühise eesmärgi saavutamiseks (st punktide teenimiseks palli läbi rõnga laskmine). Overwatch, ehkki ka meeskonnapõhine, on mitme mängijaga esimese isiku tulistamisvideomäng, mille on välja töötanud Blizzard Entertainment, Inc.©. Korvpall ja Overwatch valiti selle uuringu tegevusteks kahel põhjusel. Esiteks muudab kahe tegevuse kaasamine praeguse uuringu ainulaadseks, kuna eksperte testiti nii nende valdkonna sees kui ka väljaspool seda. Teiseks erinevad korvpall ja Overwatch tantsust ja iluuisutamisest (nt Ericsson & Smith, 1991), mis võimaldab uurimisküsimusi laiendada üksikosatäitjatelt meeskonnapõhistele tegevustele.

Hüpoteesid

Kui ekspertteadmised mõjutavad segmenteerimiskäitumist, peaksid eksperdid segmenteerima harvemini jämedateralises osas (segmenteerimise sagedus; Bläsing 2015) ja rohkem kokku leppima piirikohtades (segmenteerimisleping; Levine et al., 2017) oma ekspertvaldkonna tegevuste jaoks. Teise võimalusena võivad eksperdid segmenteerida sagedamini, eriti peeneteralise tera puhul, kui nad osalevad tajuprotsessides, nagu diferentseerimine, et paremini eristada peenemaid alamosasid (Piras et al., 2010). Samuti oletasime, et eksperdid näitavad jämedate ja peente piiride suuremat joondamist oma eksperdivaldkonna tegevuste jaoks (hierarhiline joondus). Kui aga tajutavad vihjed mõjutavad segmenteerimist tugevamini kui kontseptuaalsed tegurid (Hard et al., 2006b; Huff jt, 2017; Zacks, Speer ja Reynolds, 2009), võivad eksperdid ja kontrolli algajad näidata sarnast segmenteerimiskäitumist. sest tajutavad näpunäited (liikumine) on mõlemale rühmale kergesti kättesaadavad. Lisaks oletasime, et eksperdid näitavad pareminimälutegevuste tulemuslikkus oma ekspertvaldkonnas, põhinedes märkimisväärsel hulgal ekspertiisiuuringutel (ülevaadet vt Ericsson & Smith, 1991; Furley & Wood, 2016).

Eelnev töö viitab sellele, et normatiivne segmenteerimine on seotud paremagamälusündmuste jaoks (nt Bailey et al., 2013). Seega oletasime, et segmenteerimisvõime ennustabmälujõudlus, olenemata tegevusest või domeeniteadmistest, nii et neil, kellel on parem segmenteerimiskokkulepe ja/või hierarhiline joondus, oleks parem mälu. Siiski ennustasime ka, et seos segmenteerimise jamäluoleks valdkonnateadmiste paranemisel eksperttegevuses tugevammälusegmenteerimist tõhustades. Teise võimalusena viitavad mõned tööd sellele, et üldised teadmised võivad mõjutada mälu sõltumata segmenteerimisest (Sargent et al., 2013), nii et inimesed võivad tugineda teadmistele (nt skeemidele, skriptidele, ootustele), kui need on kättesaadavad, et aidata neil meeles pidada tegevust, erinevalt sellest, kuidas nad selle tegevuse konkreetset eksemplari kodeerivad (segmenteerivad). Sel juhul võivad teadmised alistada seose segmenteerimise jamälu, nii et eksperdid, kes segmenteerivad hästi ja need, kes segmenteerivad halvasti, mäletavad sarnaseid teabekoguseid.

Praegune uuring

Selle katse eesmärk oli uurida seost domeeni teadmiste, segmenteerimisvõime jamäluürituste jaoks oma teadmiste valdkonnas ja väljaspool seda. Varasemates töödes on täheldatud ekspertiisi mõju tantsufraaside segmenteerimisele (Bläsing, 2015) ja iluuisutamisharjumusele (Levine et al., 2017); nendes uuringutes hinnati aga ainult ekspertide segmenteerimiskäitumist nende valdkonna sündmuste puhul. Lisaks erinevate segmenteerimisterade hierarhiline joondamine ja nende mõjumälutuleb selles kontekstis veel hinnata. Praeguses katses vaatasid korvpalli ja Overwatchi eksperdid ja kontrolli algajad korvpalli ja Overwatchi videoid ning segmenteerisid neid. Värbamisprobleemide tõttu osales uuringus väga väike valim Overwatchi eksperte (vt jaotist Meetod). Praegune katse keskendus lõppkokkuvõttes korvpalliekspertide segmenteerimise ja ainetevahelisele võrdluselemälukorvpalli (ekspertiisivaldkond) ja Overwatchi (väljaspool ekspertiisivaldkonda) videote jaoks, samuti segmenteerimise ja teemadevahelise võrdluse jaoks.mälukorvpalliasjatundjate ja kontrolli algajate vahel korvpallitegevuseks.

meetod

Osalejad Kansase osariigi ülikoolist (KSU) värvati kokku 165 osalejat (vt tabel 1). Osalejaid värvati psühholoogiakursustelt ja mujalt

organisatsioonid üle ülikoolilinnaku. Overwatchi ekspertide värbamise suurendamiseks reklaamiti uuringut KSU eSpordiklubi kaudu, mis edendab Overwatchi videomängumängijate ja -fännide professionaalset konkurentsi ja pealtvaatamist. Värbamisel oli 35 korvpallieksperti (Overwatchi algajad), 12 Overwatchi eksperti (neist kolm olid korvpalli algajad, kellest üheksal olid korvpallis "keskmised" või eksperthinnangud), 61 kontrolli algajat (mõlemal tegevusel algajad), kaks kategoriseerimata ja 55 " keskmised" isikud, kes saavutasid mõlemas valdkonnas kõrgemad tulemused, kuid alla eksperdikünnise (vt allpool Teadmiste küsitlusi).

Praeguse katse ennustused põhinesid "eksperdi" ja "kontrolli algaja" võrdlusel. Põhianalüüsidesse kaasati ainult need isikud, kes vastasid eksperdi või kontrolli algaja kriteeriumile. Osalejad, kes saavutasid kummagi tegevuse "keskmise" vahemiku, kaasati ainult uurimuslikesse analüüsidesse, kus teadmisi käsitleti pideva muutujana (vt täiendavaid materjale). Kahjuks osutus Overwatchi ekspertide värbamine keeruliseks isegi pärast seda, kui oli mitu kuud eSportsi Overwatchi mängijaid sihtinud. Seetõttu välistavad väikese valimi suuruse tõttu ka praeguse katse põhianalüüsid selle rühma (kuigi need sisalduvad lisamaterjalide uurimuslikes analüüsides). Lisaks läksid tehniliste probleemide tõttu kaduma kaheksa osaleja andmed (kaks korvpallieksperti, kaks kontrolli algajat, kaks vahepealset ja kaks kategoriseerimata). Osalejad said kompensatsiooni kursuse krediiti või osalesid kinkekaardi loosimises, olenevalt sellest, kuhu nad värvati.

Kuna osalejaid ei jagatud juhuslikult rühmadesse, võtsid kõik osalejad läbi rea kognitiivseid meetmeid (töötluskiirus, sõnavara, semantilised teadmised ja töö).mälu; vt täielikku kirjeldust lisamaterjalidest), et hinnata individuaalseid erinevusi, mida oleks muidu võimalik seletada võimaliku segmenteerimisega jamälumõjusid. Bayesi tegureid kasutati nullhüpoteesi tõendite kontrollimiseks (st erinevuste puudumine rühmade vahel; vt tabel 2). Bayesi tegurid alla 1 viitasid olulistele tõenditele nulli kohta (nt Wetzels & Wagenmakers, 2012), mis viitab sellele, et nende kognitiivsete võimete osas ei ole rühmade vahel erinevusi.

Materjalid

Teadmiste uuring Teadmiste küsitlusi kasutati korvpalli ja Overwatchi ekspertide ja algajate väljaselgitamiseks. Küsitluse korvpalliosa oli Felleri, Schwani, Wiemeri ja Magliano (2018; kohandatud French & Thomas, 1987) muudetud versioon, nii et seda vähendati 23 küsimuseni, et vastata Overwatchi uuringule. , mis töötati välja käesolevas uuringus kasutamiseks. Nii korvpalli- kui ka Overwatchi uuringud sisaldasid 23 küsimust iga tegevuse üldteabe kohta, samuti seitset enesearuannete tundmise ja asjatundlikkuse küsimust. Kõigil küsimustel oli viis vastusevarianti, kusjuures viies variant (e) oli alati kirjas "Ma ei tea". Eksperdid tuvastati skooridega vahemikus 17 kuni 23, algajad aga 0 kuni 7 punktidega (põhinedes varasemate teadmiste uuringutega tehtud töö protsentuaalsetel piiridel; Rawson & van Overschelde, 2008). Mõlemad uuringud on lisatud lisas.

Videod Selles katses kasutati viit videot (üks praktika; neli katselist). Harjutusvideo kujutas meest, kes kasutab laeva ehitamiseks Legosid (155 s). Kaks katsevideot olid kolledži korvpallimängud; täpsemalt Memphis vs. UCLA (153 s; kolm lõiget) ja Montana vs. Weber State (130 s; üheksa lõiget; Feller et al., 2018). Ülejäänud kaks eksperimentaalset videot olid Overwatchi turniiri matšid; täpsemalt Houston vs Boston (144 s; 11 lõiget) ja London vs Florida (135 s; seitse lõiget). Kõik eksperimentaalsed videod olid lühemad klipid pidevast mängust (säilitades tegevuse järjepidevuse), mis võeti pikematest videotest, et minimeerida kärbete mõju tajule, kuigi uuringud näitavad, et enamik kärpeid jäävad äratundmata ja ei mõjuta segmenteerimist (Magliano & Zacks, 2011; TJ Smith ja Henderson, 2008). Lisaks näitavad sündmuste tunnetuse kirjanduse tõendid, et vaatenurga muutused ei mõjuta ka tajutavaid sündmusi (Swallow, Kemp ja Simsek, 2018). Overwatchi videod valiti, kuna need olid professionaalselt salvestatud mängud, mida mängisid Overwatchi eksperdid. Osalejad vaatasid kõiki katsevideoid kaks korda (üks kord segmenteerimistera kohta).

Märge. Sulgudes oleva keskmise standardviga. Tähevõrdlus ja mustrite võrdlus olid mõlemad töötlemise kiiruse mõõdikud. Nii objektide nimetamine kui ka sõnavara olid semantiliste teadmiste mõõdikud. R-SPAN oli töötamise mõõdupuumälumahutavus. BF=Bayesi tegur, tõend nulli kohta.

Unitization ülesanne Unitization ülesannet (Newtson, 1973) kasutati osalejate arusaama

Tabel 3 Teadmiste hinded ekspertiisirühmade lõikes

Korvpallieksperdid, juhtelemendid (algajad)

sündmuste piirid videos. Videote vaatamise ajal paluti osalejatel vajutada tühikuklahvi iga kord, kui "üks tähenduslik tegevusüksus lõpeb ja teine ​​algab". Osalejatel paluti tuvastada suuremad

(jämedad) või väiksemad (peened) tähendusliku tegevuse ühikud, vajutades tühikuklahvi (nt Sargent et al., 2013). Osalejad kujundati selle ülesande jaoks harjutusvideo abil (vt Zacks et al., 2009). Kujundusprotseduur eeldas, et osalejad tuvastasid eksperimentaalsete uuringute juurde liikumiseks vähemalt 3 suuremat (jämedamat) ühikut või 6 väiksemat (peenemat) ühikut. Kui seda läve ei täidetud, said osalejad tagasisidet, et teised inimesed tuvastavad tavaliselt rohkem üksusi; neile aga ei toodud selgeid näiteid selle kohta, kuidas videos olevaid tegevusi saaks segmentida. Pärast selle sõnumi saamist kordasid osalejad vormimisprotseduuri, kuni nad ületasid läve.

Sündmuste mälu meetmed

Tunnustaminemäluhinnati kahe alternatiivse sunnitud valiku testiga. Ühe video kohta tehti 20 katset, millest igaüks sisaldas ühte sihtmärki ja ühte häirivat pilti, mis esitati samaaegselt kõrvuti. Sihtpildid tulid alati videotest, mida osalejad vaatasid, ja häirivad pildid tulid alati sama video osadest, mida osalejad ei näinud. Pildipaaride esitlusjärjekord oli igal osalejal sama. Osalejad said 1 punkti iga õigesti tuvastatud pildi eest (kokku kuni 20 punkti). Osalejate hinded märgiti proportsioonide õigeks.

Tellimälu2 Tellimuste mälu hinnati kahe alternatiivse sunnitud valiku testiga, mis põhines Dubrow ja Davachi (2014) kasutatud mõõdikul. Iga video jaoks esitati osalejatele arvutis kaheksa pildipaari. Kõik pildid pärinevad videos vaadatud osalejatelt. Ekraanile ilmus teade "hiljem?" ja osalejatel paluti valida pilt, mis kujutab värskemat toimingut.

Disain ja protseduur

Ekspertiis oli subjektidevaheline muutuja. Osalejad (NBasketballExperts=33, NControlNovices=59) rühmitati korvpalli ja Overwatchi teadmiste uuringu skooride alusel (algaja Väiksem või võrdne 7; ekspert suurem või võrdne 17; vt tabel 3 ; vaadake täiendavaid materjale selle analüüsi jaoks

hõlmama pideva muutujana asjatundlikkust, sealhulgas keskmiste teadmistega osalejaid). Et olla selge, kõik korvpalli ekspertrühma kuulujad olid ka Overwatchis algajad, eraldi kontrollrühma kuuluvatest, kes tunnistati mõlemas tegevuses kontrolli algajateks. Tegevust (korvpall ja Overwatch) käsitleti ainesisena, nii et kõik osalejad vaatasid ja segmenteerisid mõlema tegevuse videoid. Osalejad segmenteerisid iga video kaks korda: üks kord tera kohta (jäme või peen). Video- ja segamisülesanded olid osalejate vahel tasakaalustatud. Segmenteerimise tera oli tasakaalustatud, nii et osalejad segmenteerisid kõik videod ühe tera järgi, seejärel segmenteerisid nad pärast viimase video viimase ülesannete ploki täitmist kõik videod uuesti (samas esitusjärjekorras) teise tera järgi.

Kõik osalejad sisenesid laborisse väikestes kolme- või neljaliikmelistes rühmades ja istusid arvuti taha. Esmalt allkirjastasid nad teadliku nõusoleku vormi ja täitsid seejärel teadmiste uuringu. Pärast seda anti neile demograafilise teabe vorm ja kästi seda mitte täita enne, kui arvutis olev eksperimentaalprogramm käskis neil seda teha. Seejärel esitati igale osalejale praktikavideo, mis kujundas iga osaleja segmenteerimiskäitumise vastavalt igale osalejale määratud segmenteerimisjärjekorrale (st jämedateralise puhul vähemalt kolm nupuvajutust; peeneteralise puhul vähemalt kuus). Pärast vormimisprotseduuri lõpetamist algasid eksperimentaalsed katsed. Eksperimentaalsed katsed koosnesid neljast plokist. Igas plokis esitleti eksperimentaalset videot ja osalejatele anti käsk "vajutada tühikuklahvi iga kord, kui nad tundsid, et tähenduslik tegevusüksus lõppes ja uus algas". Pärast iga videot täitsid osalejad häiriva ülesande (st ühe ülalloetletud individuaalsete erinevuste meetmetest) ning liikusid seejärel tuvastamise ja järjestuse juurde.mäluülesandeid. Mäluülesannete järjekord ei olnud tasakaalustatud, kuna sihtkujutisi vaadati järjekorrasmäluülesanne oleks võinud osalejaid tunnustamisülesande täitmisel aidata. Pärast tellimustmäluViimase ploki viimase video ülesanne, osalejatele näidati uuesti harjutusvideot ja koolitati alternatiivse teravilja segmenteerimisülesannet. Seejärel jagasid osalejad iga video selle uue tera järgi ümber samas järjekorras, milles videod algselt esitati. Katse lõpus lõpetasid osalejad töömäluülesanne. Lõpuks teavitati neid, tänati ja kompenseeriti nende ajakulu.

Tulemused

Andmete ettevalmistamine

Värbamisprobleemid keskendusid praeguse katse analüüsides korvpalliekspertidele (N=33) ja kontrolli algajatele (N=59; vt ülaltoodud jaotist Osalejad). Keskmiste teadmiste hindega isikud ja Overwatchi eksperdid kaasati täiendavatesse uurimuslikesse analüüsidesse, milles käsitleti teadmisi pideva muutujana (vt täiendavaid materjale). Muidu kõrvalekaldeid ei tuvastatud.

Lähenemine

Peamised analüüsid viidi läbi üldistatud mitmetasandilise modelleerimise tehnikate abil. Need meetodid võtsid arvesse sõltuvate mõõtude ebanormaalset veajaotust (nt Poisson loendusandmete jaoks, logistika binoomväärtuste jaoks) ja juhuslike mõjudega seotud veavarianti. Lisaks ei olnud eksperimentaalne versioon (tegevuse järjekorra ja terade järjekorra alusel) oluline ennustaja (kõik ps

>.09). Esmalt hindasime kodeerimisprotsesse (segmenteerimise sagedus, kokkulepe ja hierarhiline joondamine) ja seejärel otsimisprotsesse (tuvastus). Seejärel hindasime, mil määral ennustas kodeerimine otsimist. Pange tähele, et analüüsisime ka täielikku andmekogumit (N=157) teadmistega, mida käsitleti pideva ennustajana, ja kordasime tulemuste üldist mustrit (vt täiendavaid materjale).

Kas domeeniteadmised mõjutavad sündmuste kodeerimist?

Unitization Kasutati kahte ühendamise mõõdikut, et hinnata, kui hästi inimesed piiride asukohad tuvastasid ja nendes kokku leppisid.

Segmenteerimissagedus hinnati nupuvajutuste koguarvuna (st tajutavate sündmuste piiride koguarvuna) video kohta. Bläsing (2015) leidis, et eksperdid tuvastasid algajatega võrreldes vähem sündmuste piire; Seetõttu ennustasime subjektidevahelist erinevust, nii et korvpallieksperdid segmenteerisid korvpallivideote ajal harvemini, olenemata teraviljast, võrreldes Overwatchi videotega. Samuti eeldasime, et leiame subjektidevahelise erinevuse, nii et korvpallieksperdid jagavad korvpallivideote puhul harvemini segmente kui kontroll-algajad. Lõpuks eeldasime, et osalejad segmenteerisid jämedateralise ja peeneteralise tera osas harvemini, olenemata ekspertteadmistest ja tegevusest.

Nende hüpoteeside uurimiseks kasutati üldistatud Poissoni mitmetasandilist mudelit, et ennustada segmenteerimissagedust grupi, aktiivsuse ja segmentatsioonitera fikseeritud mõjude ning osaleja ja video juhuslike mõjude täieliku faktoriaali põhjal (vt joonis 1). Ilmnes teravilja oluline põhiefekt (z=−49,63, p < 0,001),="" nii="" et="" osalejad="" tuvastasid="" vähem="" jämedaid="" piire="" (m="19.51," se="1.80," 95).="" protsenti="" ci="" [15,94,="" 23,10])="" kui="" peened="" piirid="" (m="39,59," se="2,76," 95="" protsenti="" ci="" [34,11,="" 45,07]),="" olenemata="" teadmistest="" või="" tegevusest.="" peamised="" mõjud="" rühma="">

aktiivsus ei olnud märkimisväärne, mis näitab, et tajutud sündmuste arvus rühmade või tegevuste vahel ei olnud algtaseme erinevusi; need fikseeritud efektid aga suhtlesid teraviljaga. Rühma ja vilja vahel esines märkimisväärne kahesuunaline koostoime (z=−11.11, p< .001)="" such="" that="" control="" novices="" identified="" fewer="" fine="" boundaries="" (m="34.95," se="3.22," 95%="" ci="" [28.50,41.39]),="" compared="" with="" basketball="" experts="" (m="47.60," se="4.82," 95%="" ci="" [37.78,="" 57.42]),="" regardless="" of="" activity,="" but="" no="" group="" differences="" were="" present="" at="" the="" coarse="">

Need tulemused määrati olulise kolmepoolse interaktsiooni alusel rühma, tegevuse ja segmentatsioonitera vahel (z =−3,17, p=.002), nii et osalejad tuvastasid korvpallivideote puhul võrreldes Overwatchiga oluliselt rohkem peeneid piire kui jämedaid piire ja see erinevus oli suurem korvpalliekspertide jaoks (korvpalli jäme: M=19.95, SE=2.42, 95 protsenti CI [ 15.03, 24.88]; korvpalli trahv: M=53.20, SE=5.55, 95 protsenti CI [41.89, 64.51]; Overwatch jäme: M =17.61, SE {{ 27}},23, 95 protsenti CI [13,07, 22,14]; Overwatch trahvi: M =42.00, SE=5,73, 95 protsenti CI [30,34, 53,66]), võrreldes kontroll-algajatega (korvpall jäme: M=23.09, SE=3.56, 95 protsenti CI [15.95, 30.23]; korvpalli trahv: M=37.43, SE {{ 54}},07, 95 protsenti CI [31,28, 43,58]; Overwatch jäme: M=17,55, SE=2,50, 95 protsenti CI [12,55, 22,56]; Overwatch trahvi: M { {70}},17, SE=4,00, 95 protsenti CI [24,15, 40,20]). Muid mõjusid ei esinenud (kõik ps > 0,05).

Need tulemused ei toetanud hüpoteesi, et eksperdid segmentiksid harvemini kui kontrolli algajad, eriti nende valdkonna tegevuste osas. Selle asemel näitavad tulemused, et eksperdid ja kontrolli algajad tuvastasid sarnase arvu jämedaid piire, olenemata tegevusest, ja et eksperdid tuvastasid oma valdkonna tegevustele täpsemaid piire. See tulemus sobib varasema tööga, mis näitab, et eksperdid suudavad paremini eristada oma valdkonna sündmuste peeneid detaile (nt Piras et al., 2010).

Segmenteerimisleping viitab sellele, kui hästi inimesed teistega kokku lepivad tajutavate sündmuste piiride asukohtade osas. Kõrgem segmenteerimiskokkulepe vastab normatiivsemale segmenteerimisele. Kokkuleppe arvutamiseks siluti iga osaleja segmenteerimisandmeid, sobitades iga video jaoks iga sündmuse piiri ümber Gaussi tuuma tiheduse funktsiooni (nupuvajutus). Iga video iga kaader sai väärtuse vahemikus 0 kuni 1, mis näitab tõenäosust või tõenäosust, et kaader oli sündmuse piir. Ribalaiust 25 (st 25 kaadrit sekundis) kasutati, et vastata 1-sekunditele ajaribadele, nii et kaadrid oleksid osaleja asukohale lähemal

iga kaader oli korrelatsioonis normatiivsete piiridega.3 Levine et al. (2017) prognoosisime olulist subjektidevahelist efekti, nii et korvpalliekspertide segmenteerimiskokkulepe on korvpallivideote puhul kõrgem kui kontrollalgajate seas, olenemata teraviljast. Siiski eeldasime, et täheldame ka subjektisisese efekti, nii et korvpalliekspertide segmenteerimisleping on korvpallivideote puhul Overwatchi videotega võrreldes kõrgem, olenemata teraviljast.

Nende hüpoteeside hindamiseks kasutati üldistatud lineaarset mitmetasandilist mudelit, et ennustada segmenteerimiskokkulepet grupi, aktiivsuse ja segmentatsioonitera fikseeritud mõjude ning osaleja ja video juhuslike mõjude täieliku faktoriaali põhjal (vt joonis 2). Märkimisväärne teravilja põhiefekt oli olemas (t=−4,05, p < ,001),="" nii="" et="" peenpiiride="" kokkulangevus="" (m=",32," se=",15," 95="" protsenti="" ci="" [.28,="" .34])="" oli="" suurem="" kui="" jämedate="" piiride="" kokkulangevus="" (m=".26," se=".01," 95="" protsenti="" ci="" [.24,="" .28]).="" selle="" efekti="" määras="" aga="" märkimisväärne="" kolmepoolne="" interaktsioon="" rühma,="" tegevuse="" ja="" teravilja="" vahel="" (t="2.29," p=".02)." kõik="" osalejad="" nõustusid="" rohkem="" korvpallivideotega="" (m=".35," se=".01," 95="" protsenti="" ci="" [.32,="" .38])="" võrreldes="" overwatchi="" videotega="" (m="" {{33}="" }="" .22,="" se=".01," 95="" protsenti="" ci="" [.20,="" .24]),="" kuid="" eksperdid="" (m=".36," se=".02," 95="" protsenti="" ci="" [.="">

.41]) näitasid oluliselt suuremat ühtlust võrreldes kontroll-algajatega (M=.29, SE=.02, 95 protsenti CI [.25, .32]), ainult jämedateralisel . Katsealustesisene efekt (d=0,96) oli suurem kui katsealustevaheline efekt (d=0,42). Muud mõjud ei olnud märkimisväärsed (kõik ps > 0,05).

Need tulemused toetavad osaliselt meie hüpoteesi selles osas, et eksperdid näitasid oma eksperdivaldkonna tegevuste puhul paremat segmenteerimiskokkulepet, võrreldes kontrolli algajatega, kuid ainult jämedateralise tera puhul. Siiski tuleb meeles pidada, et eksperdid ei tuvastanud oluliselt jämedamaid piire kui kontrolli algajad (vt joonis 1). Kokkuvõttes viitab see sellele, et ekspertide parem jämeda segmenteerimise kokkulepe ei olnud tingitud jämedamate piiride tuvastamisest, vaid pigem sarnaste jämedate piiride tuvastamisest, mis on tõenäoliselt tingitud nende jagatud teadmistest korvpalli kohta.

Hierarhiline joondus on see, mil määral iga tuvastatud jämepiir ajaliselt vastab tuvastatud peenele piirile (Kurby & Zacks, 2011; Sargent et al., 2013; Zacks et al., 2001a). See mõõdab segmenteerimiskorraldust või seda, mil määral iga osaleja jämedad sündmused hõlmavad omavahel seotud peente sündmuste rühmi (Sargent et al., 2013). Üks hierarhilise joonduse mõõtmise viise on ümbrise arvutamine, mis näitab, mil määral on seotud peensündmuste rühmad jämedates sündmustes sisalduvad (Hard, Recchia ja Tversky, 2011;

tuvastatud sündmuse piir sai suurema väärtuse võrreldes kaugemate kaadritega. Järgmisena arvutati osalejate vahel iga kaadri või nupuvajutusega seotud tõenäosus, et luua normatiivsed sündmuste piirid. Lõpuks iga osaleja segmenteerimise tõenäosus at

Sargent et al., 2013). Jämedad piirid hinnati iga video puhul selle põhjal, kas need järgisid või eelnesid lähimale trahvipiirile. Iga osaleja skoor oli siis jämedate piiride osakaal, mis järgnesid (mitte eelnesid) lähimale trahvipiirile, võttes arvesse juhuse tõttu eeldatavat suletust. Kõrgemad väärtused näitavad paremat joondust. Prognoosisime katsealuste vahelist efekti, nii et korvpallieksperdid suudavad võrreldes Overwatchiga korvpallivideote jämedaid ja peeneid piire paremini joondada võrreldes kontrolli algajatega. Samuti ennustasime a

subjektide sees, nii et korvpallieksperdid suudaksid Overwatchiga võrreldes paremini joondada korvpallivideote jämedaid ja peeneid piire, kuna nad ise olid Overwatchis algajad.

Üldistatud lineaarset mitmetasandilist mudelit kasutati ümbrise ennustamiseks rühma, tegevuse ja nende interaktsiooni fikseeritud mõjude ning osaleja ja video juhuslike mõjude põhjal. Grupi oluline põhimõju (t=2.07, p=.04) ja marginaalselt oluline tegevuse põhimõju (t=3.27, p {{7} } .07) olid kohal; need mõjud olid aga kvalifitseeritud märkimisväärsega

interaktsioon rühma ja tegevuse vahel (t=2.03, p=.04). Korvpallieksperdid näitasid korvpalli jaoks paremat kaitset (M= 0,57, SE=0,03, 95 protsenti CI [.50, 0,63]), võrreldes Overwatchiga (M=0,47) , SE=.03, 95 protsenti CI [.41, .52]), samas kui kontrolli algajad (korvpall: M=.46, SE=.02, 95 protsenti CI [ .42, .51]; Overwatch: M= .43, SE=0,02, 95 protsenti CI [.38, .47]), ei erinenud nende kahe tegevuse piires (vt joonis 3). See tulemus toetab meie hüpoteesi selles osas, et eksperdid näitasid oma ekspertvaldkonna tegevuste paremat kodeerimiskorraldust.

Kas teadmised mõjutavad dünaamiliste tegevuste mälu?

Enamik ekspertidega tehtud tööst on näidanud, et ekspertidel on parem mälu oma valdkonna teabe jaoks (ülevaate saamiseks vt Ericsson & Smith, 1991; Vicente & Wang, 1998). Selle põhjal püstitasime hüpoteesi, et leiame subjektisisese efekti, mis võimaldab korvpallieksperdid paremini ära tundamälukorvpallivideote jaoks võrreldes Overwatchi videotega. Samuti püstitasime hüpoteesi, et leiame rühma × tegevuse interaktsiooni nii, et eksperdid jääksid korvpallivideote jaoks meelde rohkem kui algajad, kuid nad ei erineks oma äratundmise poolestmäluOverwatchi videote jõudlust.

Äratundmine Üldistatud logistilist mitmetasandilist mudelit kasutati äratundmise tulemuslikkuse ennustamiseks rühma, tegevuse ja nende interaktsiooni fikseeritud mõjude ning osaleja ja video juhuslike mõjude põhjal. Rühma ja tegevuse vahel esines märkimisväärne interaktsioon (z=5.05, p < .001),="" nii="" et="" korvpallieksperdid="" näitasid="" oluliselt="" paremat="" korvpalli="" äratundmist="" (m=".68," se="" {{5}="" }="" ,02,="" 95="" protsenti="" ci="" [.63,="" .72]),="" võrreldes="" overwatchiga="" (m=".59," se=".02," 95="" protsenti="" ci="" [.55,="" .63]),="" arvestades,="" et="" kontrolli="" algajad="" (korvpall:="" m=".56," se=".01," 95="" protsenti="" ci="" [.53,.58];="" overwatch:="" m=".59," se="" {{26="" }}="" 0,01,="" 95="" protsenti="" ci="" [.56,="" .62]),="" ei="" erinenud="" nende="" tuvastamise="" jõudluses="" tegevuste="" lõikes="" (vt="" joonis="" 4).="" muid="" mõjusid="" ei="" esinenud="" (kõik="" ps=""> 0,05). See tulemus toetab meie ekspertiisi hüpoteesi ja kordab asjatundlikkuse kasulikku mõju oma eksperdivaldkonna teabe mälule.

Kas ekspertide parem segmenteerimisvõime selgitab mälu eeliseid?

Segmenteerimisleping on seotudmälusündmuste jaoks (nt Bailey et al., 2013; Flores jt, 2017; Sargent jt, 2013); seega oletasime, et kõrge segmenteerimisvõimega osalejatel on ka parem mälu, olenemata tegevusest. Lisaks ennustasime, et segmenteerimiskokkulepe suhtleb rühmaga nii, et korvpallieksperdid näitavad veelgi tugevamat seost kokkuleppe ja mälu vahel, võrreldes korvpallivideote kontrolli algajatega. See ennustus põhineb ideel, et teadmised parandaksid segmenteerimiskokkulepet, mis omakorda parandaks mälu.

Segmenteerimiskokkulepe Üldistatud Poissoni mitmetasandilist mudelit kasutati tuvastamise tulemuslikkuse ennustamiseks segmenteerimiskokkuleppe fikseeritud mõjude,4 rühma ja tegevuse ning osaleja ja video juhuslike mõjude täieliku faktoriaali põhjal. Segmenteerimislepingu oluline põhimõju (z=1.96, p =

0,05) näitasid, et tunnustamine oli tõepoolest parem inimestele, kellel on suurem segmenteerimiskokkulepe, korrates varasemat tööd (Bailey et al., 2013; Flores jt, 2017; Sargent jt, 2013; Zacks jt, 2006). Segmenteerimiskokkulepe × 4. rühm Me kasutasime siin jämedat segmenteerimiskokkulepet, kuid peensegmenteerimiskokkulepe andis sama tulemuse.

interaktsioon ei olnud märkimisväärne, mis näitab, et segmenteerimise mõju onmäluei olnud ekspertide jaoks tugevam.

Teadmiste ja tegevuse vahel ilmnes märkimisväärne kahepoolne interaktsioon (z=−2,97, p=0,003), nii et korvpallieksperdid tunnustasid korvpallivideoid paremini kui Overwatch, kuid kontrolli algajad tunnustus ei erinenud tegevuste lõikes. Märkimisväärne kahesuunaline interaktsioon jämeda segmenteerimise kokkuleppe ja aktiivsuse vahel (z=−2,23, p=0,03) näitas, et segmenteerimisleping ennustas Overwatchi äratundmist tugevamini kui korvpalli puhul. Need kahesuunalised interaktsioonid kvalifitseeriti aga kolmepoolse interaktsiooni järgi segmenteerimiskokkuleppe, rühma ja tegevuse vahel olid marginaalselt olulised (z=1.90, p=.06). Segmenteerimisleping ennustas ainult Overwatchi videote ekspertide tuvastamise toimivust (r =

.38; vaata joonist 5). Muid mõjusid ei esinenud (kõik ps > 0,05).

Need tulemused toetasid osaliselt meie hüpoteesi, et segmenteerimiskokkulepe oli seotud paremagamälu; see seos ei olnud ekspertide jaoks aga üldiselt tugevam. Ekspertide segmenteerimiskokkulepe ei selgitanud nende paremat mälu jõudlust nende ekspertvaldkonnas. Pigem ennustas ekspertide segmenteerimiskokkulepe ainult nendemälujõudlus harjumatu tegevuse jaoks, mis viitab sellele, et segmenteerimine võib mälule rohkem kasu tuua, kui inimesed peavad tegevuse meelespidamiseks tuginema kodeerimise tõhususele, mitte semantilistele teadmistele.

Arutelu

Käesolev uuring kordas ja laiendas kirjandust domeeni teadmiste ja sündmuste tunnetuse kohta, hinnates, kas

valdkonnateadmised mõjutavad segmenteerimist jamäluüritusteks oma teadmiste valdkonnas ja väljaspool seda. Üldiselt erines korvpalliekspertide segmenteerimis- ja mäluvõime nende valdkonna tegevuste jaoks kontrolli algajate omast (rühmadevaheline võrdlus) ning samuti nende endi segmenteerimisest ja omast.mälusuutlikkus tegevuseks väljaspool oma valdkonda (ainetesisene võrdlus). Oluline on aga see, et ekspertide parem mälu ei olnud nende normatiivsema segmenteerimisvõime tulemus, mis viitab sellele, et teadmiste ja segmenteerimise mõjud võivad mõjutada.mäluiseseisvalt. Nende leidude selgitused on toodud allpool.

Kodeerimise erinevused

Piiride tuvastamine Varasemas töös, milles hinnati asjatundlikkuse ja teadmiste mõju segmenteerimisele, on leitud, et vähem alasündmusi tuvastatakse, kuna inimesed saavad teatud tegevuse kohta teadmisi või tunnevad seda (nt Bläsing, 2015; Hard et al., 2006b; Levine et al., 2017). Praegune uuring neid leide ei kordanud. Jämetasandil ei erinenud korvpallieksperdid kontrolli algajatest tajutavate sündmuste piiride arvu poolest. Kuid peenel tasemel tuvastasid eksperdid rohkem sündmuste piire, eriti nende tegevuste jaoks, mille kohta neil oli rohkem teadmisi. Ei Bläsing (2015) ega Levine jt. (2017) eristasid jämedat ja peent piirituvastust.

Üks võimalus on see, et eksperdid suudavad oma ekspertvaldkonnas teavet paremini eristada (Herzmann & Curran, 2011). Ekspertide parema diferentseerumise hindamine

võimed on piiratud objektide kategoriseerimise ja funktsioonide töötlemisega, erinevalt dünaamiliste sündmuste tajumisest. Käesolevas uuringus sisalduvate tõendite põhjal võivad eksperdid oma valdkonna dünaamiliste tegevuste peente alamosade tuvastamisel tegeleda diferentseerimisega. Tulevased uuringud peaksid täiendavalt hindama teadmiste mõju jämedale ja peenele segmenteerimisele, et paremini mõista, kuidas eksperdid tajuvad sündmuste struktuuri oma valdkonnas.

Piirileping Levine et al. (2017) leidsid, et iluuisutamise eksperdid leppisid kokku iluuisutamisrutiini peamistes osades. Praegune uuring kordas seda mõju jämedateralisel tasemel. Huvitaval kombel ei olnud see jämedateraliste ekspertide suurem kokkulepe tingitud sellest, et nad tuvastasid rohkem jämedateralisi piire, sest nad tuvastasid sarnase arvu jämedateralisi piire kui kontrolli algajad. Osalejate tuvastatud jämedatest piiridest tuvastasid eksperdid korvpalli jaoks sarnasemaid piire, samas kui kontrolli algajad näitasid omapärasemat jämedat piiride identifitseerimist (madalam kokkulepe). Eksperdid võivad oma segmentimiseks kasutada sarnast teadmistebaasi. Kuigi selles uuringus seda otseselt ei testitud, võivad eksperdid näidata oma valdkonnas suuremat üksmeelt, kuna nad suudavad paremini jälgida sündmuste sidusust või kogeda vähem ennustusvigu, kuna nad saavad ette näha laiemat valikut tulemusi. Samuti on võimalik, et eksperdid võivad piiride tuvastamisel ajastada täpsemini, võrreldes algajatega, kes võivad olulisi muutusi märgata aeglasemalt. Motoorse tajumise uuringud näitavad, et motoorsed teadmised moduleerivad tegevuse ennetamist (korvpall: Aglioti, Cesari, Romani ja Urgesi, 2008; muusika: Wöllner & Cañal-Bruland, 2010), nii et vaatlejad suudavad teiste tegevusi paremini ette näha, kui neil endal on kogemusi. samu toiminguid sooritades.

müritsetiin

Huvitaval kombel ei erinenud ekspertide ja kontrolli algajate peene segmenteerimise kokkulepe, hoolimata sellest, et eksperdid tuvastasid korvpalli jaoks täpsemaid piire. Võimalik, et täpsete piiride tuvastamise põhjuseks võivad olla muutused tajutavates näpunäidetes (nt liikumine: kui üks korvpallur söötis palli teisele). Kui eksperdid ja algajad toetuvad peente sündmuste segmenteerimisel liikumisele, oleksid nad võinud tuvastada sarnased piirid.

Piirikorraldus Varasemad uuringud ei ole leidnud, et teadmised mõjutaksid hierarhilisi joonduserinevusi (Sargent et al., 2013). Praeguses uuringus leiti aga, et eksperdid näitasid korvpalli jämedate ja peente piiride paremat sulgemist. Samamoodi on Feller et al. (2018) leidsid, et korvpallieksperdid tajusid korvpallimängude struktuuri paremini kui algajad, korrates kontseptuaalselt praeguses uuringus korvpalliekspertidega leitud kodeerimiskorraldusefekte. Need uuringud näitavad, et teadmised mõjutavad piiride korraldust; tulevased uuringud peaksid siiski jätkama sündmuste struktuuri mõjude uurimist segmenteerimisele.

Kokkuvõttes erinesid eksperdid ja juhtimisalgajad enamiku sõltuvate kodeerimismeetmete osas, mis viitab sellele, et eksperdid kodeerivad oma teadmisteväljas olevat dünaamilist teavet erinevalt oma valdkonna välisest. Need leiud toetavad EST-i selles valdkonnas, mis mõjutas segmenteerimisvõimet. Oluline on see, et praegused leiud ei pruugi olla olemas, kui tera suurust (jäme ja peen) poleks kaasatud. See manipuleerimine võimaldas meil uurida kodeerimise või veebisündmuste töötlemise tasemeid, mida teadmised võivad mõjutada, mis on oluline EST-i läbivaatamiseks või nende mõjude rakendamiseks rakendatud stsenaariumidesse (nt haridus).

Otsimise erinevused Käesolev uuring kordas aastakümneid kestnud uuringuid, mis näitasid ekspertide üleolekutmäluteabe saamiseks oma teadmiste valdkonnas. Korvpallieksperdid näitasid kontrolli algajatega võrreldes täpsemat äratundmist, eriti korvpallivideote puhul, mis viitab sellele, et teadmised hõlbustasidmälu.

Kas kodeerimine ennustab otsimist? See sõltub

Käesoleva uuringu peamine eesmärk oli hinnata ekspertide segmenteerimisvõime prognoosimise ulatustmäluoma teadmiste valdkonnas. Leidsime, et ekspertidel oli rohkem teadmisi korvpalli kohta ja need teadmised olid seotud parema segmenteerimisvõimega korvpallimängu osade kodeerimisel. Teadmiste mõju katsealuste vahel jämedale segmenteerimisele oli mõõdukas (d=0,42) ja uuritavatesisene mõju suur (d=0,96), mis näitab varasemate töödega võrreldavat mõju. teadmiste mõõdukad mõjud (nt d=0,33; Newberry & Bailey, 2019) ja ekspertiisi suured mõjud (nt ƞ2=0,26; Levine et al., 2017). Lisaks ennustas segmenteerimisvõime äratundmist praeguses uuringus, mis kordas varasemat tööd, mis näitas paremat segmenteerimiskokkulepet, mis oli seotud parema mäluga (nt Bailey jt, 2013; Flores et al., 2017; Sargent jt, 2013) ja üldiselt toetab sündmuste horisondi mudeli neljandat põhimõtet. See seos ilmnes aga ainult siis, kui ekspertidel puudusid tegevuseks teadmised, mis viitab sellele, et ekspertide parem mälu nende teadmiste valdkonnas ei olnud tingitud paremast segmenteerimisest.

Üks selgitus on see, et segmenteerimine aitab kodeerimise ajal sissetulevat teavet organiseerida ja integreerida, kuid semantilised teadmusstruktuurid (kui need on saadaval) võivad otsingut rohkem mõjutada kui segmenteerimise käigus loodud episoodilised mäluesitlused. Kui aga teadmised tegevuse jaoks puuduvad või on vaesed, pole inimestel muud võimalust kui loota neile episoodilistelemäluesitusi otsimise suunamiseks. Praegused tulemused ei ole esimesed, mis sellist mõju näitavad. Smith et al. (2020) manipuleeris osalejate tundmisega erinevate igapäevaste tegevustega ja leidis, et segmenteerimisvõime ennustab ainultmälutäpsus harjumatutes tegevustes nii noortele kui vanematele täiskasvanutele. See võib viidata sellele, et nii segmenteerimine kui ka teadmised mõjutavadmälu, kuid nad teevad seda üksteisest sõltumatult. Tahame aga selliste väidete esitamisel olla ettevaatlikud, sest leidsime selle efekti ainult oma ekspertrühmas (Overwatchi videotes ennustatud mälu segmentimine), mitte aga algajate rühmas, kellel puudusid teadmised mõlema tegevuse kohta. Lisaks ei ole segmenteerimine ainus kodeerimismehhanism, mis võib mälule kasu tuua. Käesolevas uuringus osalenud korvpallieksperdid oleksid võinud kasutada muid kodeerimismehhanisme (nt semantiline tükeldamine või väljatöötamine), et juhtida nende kodeerimist ja korvpallisündmuste otsimist. Tulevased uuringud peaksid püüdma lahutada ekspertide ja algajate sõltuvust skeemist ja sündmuste struktuurist, kui nad mäletavad teavet oma teadmiste valdkonna sees ja väljaspool toimuvatest sündmustest.

Teine oluline märkus on see, et mõõtmälupraeguses uuringus oli tunnustamine. Varasemates töödes, milles uuriti segmenteerimise ja mälu seoseid, on kasutatud meeldetuletusmeetmeid (nt Flores et al., 2017; Sargent et al., 2013). Võimalik, et teadmiste mõju segmenteerimisele jamäluvõib olla meeldetuletamise kaudu silmapaistvam. Äratundmine on lihtsam kui meenutamine, kuna see annab asjakohaseid vihjeid ja võimaldab inimestel tugineda otsimisele ja tuttavlikkusele (nt Graesser & Nakamura, 1982; Schwartz, 2018). Seevastu meeldetuletamine ei kasuta (või kasutab piiratud) vihjeid ja nõuab, et isik otsiks teavet, mitte ei tuvasta teavet. Siin ei pruukinud mäluefektid olla piisavalt suured, et näha segmenteerimise ennustamise teadmistest kasumäluvihjete olemasolu tõttu. Me ei kasutanud käesolevas uuringus tagasikutsumist, sest kontrolli algajad võivad sattuda ebasoodsasse olukorda, kuna nad ei tea vaadatu kirjeldamiseks kasutatavat terminoloogiat.

cistanche pharma eriline

Piirangud

Praegusel uuringul olid mõned piirangud. Esiteks oli Overwatchi ekspertide värbamine keeruline, isegi pärast Overwatchi mängijate sihtimist. Osa sellest raskusest võis olla tingitud kahetsusväärsest ajastusest uue populaarsema videomängu Fortnite väljaandmisel (Ranker, 2018). Tulevane töö võib olla edukam, värbades veebis videomängude eksperte selliste saitide kaudu nagu Amazon Mechanical Turk. Lisaks peaks tulevases töös keskenduma nende ekspertiisimõjude kordamisele täiendavates ekspertiisivaldkondades. Varasemad uuringud keskendusid tantsule ja iluuisutamisele, millel on mitmeid ühiseid tunnuseid, näiteks koreograafiliste liigutuste õppimine ja mis sageli tuginevad inimese oskustele. Käesoleva uuringu jaoks valisime tegevused, mis hõlmasid teistsugust oskuste kogumit; aga mõlemad tegevused olid meeskonnapõhised ja hõlmasid mitut mängijat. Seega, arvestades seni testitud domeenide piiratud arvu, peaks edaspidine töö keskenduma laiemale domeenide hulgale.

Sellest hoolimata tuleb märkida, et praeguse töö eelised on endiselt märkimisväärsed. Viidi läbi nii subjektidevahelised kui ka subjektidesisesed võrdlused, mis eristab seda tööd varasematest töödest (nt Bläsing, 2015; Levine et al., 2017) ja mis on oluline, kontroll-algajad ei näidanud samasugust segmenteerimise eelist kui korvpalli eksperdid, mis viitavad sellele, et näidatud mõjud olid tingitud teadmiste erinevusest, mitte stiimulitest.

Teiseks sündmusmäluhinnati ainult ühe mäluülesande abil. Kahjuks tellimusmälutulemused ei olnud tõlgendatavad ülimadala usaldusväärsuse tõttu (alpha=.22). Lisaks ei hinnatud tagasikutsumist võimalike sõnavaraerinevuste tõttu, mis võisid korvpalli ja Overwatchi sündmuste kirjeldamisel kontrolli algajad ebasoodsasse olukorda seada. Arvestades aga, et meeldetuletamine võib olla tundlikum teadmiste mõjude suhtes (nt Anderson & Pichert, 1978; Bransford & Johnson, 1972), tuleks tulevastes uuringutes kaaluda meeldetuletusmeetme lisamist, hoolimata sõnavara piiratusest.

Järeldused

Lõppkokkuvõttes leiti toetus Event Horizon Modelile ja EST-ile, mis viitab sellele, et teadmised aitavadmäluja et teadmised mõjutavad segmenteerimisvõimet. Praeguses uuringus leiti, et asjatundlikkus mõjutas sündmuste segmenteerimise võimet, kuid ekspertide paremusmälunende valdkonna sündmuste puhul ei olnud põhjuseks parem segmenteerimisvõime. Tõendid olid olemas nii kodeerimise kui ka otsingu erinevuste kohta ekspertide ja kontrolli algajate vahel; esialgsed tõendid viitavad siiski sellele, et segmenteerimine ja teadmised näivad mõjutavatmäluüksteisest sõltumatult.

Täiendav teave Veebiversioon sisaldab täiendavat materjali, mis on saadaval aadressil https://doi.org/10.3758/s13421-020-01118-1

Tänuavaldused Siiras tänu kõigile, kes on selle projektiga seotud: dr Heather Bailey, dr Lester Loschky ja dr Joseph Magliano nende tohutute juhiste ja konstruktiivse tagasiside eest kogu selle projekti vältel; Daniel Feller ja Jordann Brandner abi eest stiimulite väljatöötamisel; Maverick Smithi abi eest statistiliste analüüside tegemisel; Destiny Bell ja dr Barbara Pitts üldise tagasiside ja toetuse eest; Jennica Rogers ja meie bakalaureuseõppe kaastöötajate meeskond, sealhulgas Jaydan Bruna, Allison Griffin, Marissa Muto, Sydnee Pachek, Nicholas Parker ja Rebecca Ryan, abi eest andmete kogumisel, andmete hindamisel, andmete sisestamisel ja üldise tagasiside andmisel.

Avatud tavade avaldus

Käesolevas uuringus kasutatud küsitlused on toodud lisas. Andmed on praegu saadaval autorite meili teel, kuid need võidakse teha kättesaadavaks pärast avaldamist Open Science Frameworki kaudu (ainult https://osf.io/a{0}}hz/?view{1}} =1411cb0d128146c697f912de198162e5). See katse ei olnud eelregistreeritud.

Autori panus K. Newberry ja H. Bailey panustasid uuringu kontseptsiooni ja uuringu kavandamisse. D. Feller aitas kaasa küsitluse materjalidele ja viidetele. K. Newberry asus juhtrolli programmide arendamisel, andmete kogumisel ja andmete hindamisel. K. Newberry koostas ka käsikirja, samas kui D. Feller ja H. Bailey tegid redaktsioone. Kõik autorid kiitsid käsikirja lõpliku versiooni heaks.