Til o'rganishda xatolarni tuzatish mexanizmlari: shaxslarni modellashtirish 3-qism

Modelni faollashtirishga asoslangan chora-tadbirlar va ishtirokchilarning tanlovi va javob vaqtlari o'rtasidagi bog'liqlik

R-W modelining moslik sifatini keyingi baholashda biz ishtirokchilarning tanlovi va o'rnatilgan R-W modellaridan olingan faollashtirishga asoslangan o'lchov o'rtasidagi munosabatni ko'rib chiquvchi umumlashtirilgan chiziqli aralash effektli modellashtirish tahlilini o'tkazdik. , np shakli uchun faollashtirishni qo'llab-quvvatlash (batafsilroq ma'lumot uchun hisoblash modellashtirish bo'limiga qarang). Shuningdek, biz faollashtirishni qo'llab-quvvatlashning chiziqli va kvadratik shartlari bilan polinom chiziqli aralash effektlar modelini o'rnatish orqali ishtirokchilarning javob vaqtlari va faollashtirishni qo'llab-quvvatlash o'rtasidagi munosabatni tahlil qildik, chunki biz faollashtirish yordami javob vaqtlariga kvadratik ta'sir ko'rsatishini kutgan edik (3-jadval). Tasodifiy ta'sir tuzilmalariga ega modellarning batafsil ma'lumotlari onlayn qo'llab-quvvatlovchi ma'lumotlarning S8-ilovasida keltirilgan.

Tasodifiy effekt deganda odamlar o'rtasidagi tasodifiy o'zgarishlarning ta'siri tushuniladi. U sotsiologiya, psixologiya va boshqa sohalarda keng qoʻllaniladi. Xotira odamlar uchun miya faoliyatini o'lchash uchun muhim ko'rsatkich bo'lib, u odamlarning o'rganishi va hayotiga bevosita ta'sir qiladi. Ammo tasodifiy effektlar va xotira o'rtasidagi bog'liqlik qanday?

Tadqiqotlar shuni ko'rsatadiki, tasodifiy effektlar va xotira o'rtasida ma'lum bir bog'liqlik mavjud. Xotira vazifalarini bajarishda tasodifiy omillarning aralashuvi shaxsning bajarish samaradorligini va aniqligini pasaytiradi va shu bilan xotiraning ishlashiga ta'sir qiladi. Shunga mos ravishda, odamning aralashuvga qarshi qobiliyatini o'rgatish ularning tasodifiy ta'sirlarga javob berish qobiliyatini yaxshilashi va shu bilan xotirani yaxshilashi mumkin.

Bundan tashqari, odamlarning turli guruhlari tasodifiy omillarga boshqacha munosabatda bo'lishadi. Ba'zi odamlar kuchli moslashuvchanlikka ega va juda tasodifiy muhitga duch kelganda yaxshi xotira qobiliyatini namoyon qiladi; ba'zi odamlar uchun tasodifiy omillar haddan tashqari aralashuvga olib keladi va ularning xotirasini kamaytiradi. Daraja. Bu shaxsning asosiy xotira qobiliyati, psixologik sifati, hayotiy tajribasi va boshqa omillar bilan bog'liq.

Shuning uchun biz tasodifiy ta'sirlarning xotiraga ta'sirini tan olishimiz va xotira darajasini yaxshilash uchun individual shovqinlarga qarshi qobiliyat va moslashuvchanlikni yaxshilash uchun ilmiy usullardan foydalanishimiz kerak. Ishonchim komilki, biz doimo izlanish uchun ilm-fan va texnologiyaga tayansak va o'z sifatimizni doimiy ravishda oshirsak, biz ajoyib hayotga intilish va yanada ajoyib hayotlarni egallash yo'lida oldinga intilamiz! Ko'rinib turibdiki, biz xotirani yaxshilashimiz kerak va Cistanche deserticola xotirani sezilarli darajada yaxshilashi mumkin, chunki Cistanche deserticola an'anaviy xitoylik dorivor material bo'lib, u juda ko'p noyob ta'sirga ega, ulardan biri xotirani yaxshilashdir. Qiymaning samaradorligi uning tarkibidagi turli faol moddalar, jumladan kislota, polisakkaridlar, flavonoidlar va boshqalardan kelib chiqadi. Bu ingredientlar turli yo'llar bilan miya salomatligini mustahkamlashi mumkin.

Miya faoliyatini yaxshilash yo'llarini bilish tugmasini bosing

Kutilganidek, erkak boʻlmagan koʻplik shaklini faollashtirish qoʻllab-quvvatlanishi erkak boʻlmagan shaklni tanlash ehtimoli bilan sezilarli darajada ijobiy bogʻlangan edi, OR {0}}.78, p < .001, 95 % CI [3.82, 12.03]. 4-rasm (chap panel) shuningdek, bu munosabat 0 atrofida assimetrik ekanligini ko'rsatadi, bu erkak fe'l shakliga nisbatan kuchli tarafkashlikni aks ettiradi, bu hatto erkak bo'lmagan shaklni qo'llab-quvvatlovchi (faollashtirishga asoslangan) dalillar bilan ham erkaklar shaklini afzal ko'rishga olib kelishi mumkin. Shuningdek, bizning farazlarimizga muvofiq, faollashtirishni qo‘llab-quvvatlashning ikkinchi tartibli polinom atamasi javob vaqtining muhim ko‘rsatkichi bo‘lgan, chunki faollashtirishni qo‘llab-quvvatlash va javob berish vaqti o‘rtasida kvadratik bog‘liqlik mavjud bo‘lib, eng kam qo‘llab-quvvatlanadigan hodisalar uchun eng sekin javoblar qayd etilgan b {{ 12}} −0,20, p=.012, 95% CI [−0,35, −0,04]; Shuningdek, 4-rasm, o'ng panelga qarang.

Bu natijalar shuni ko'rsatadiki, o'rnatilgan modellar ishtirokchilarning shakl tanlashlarini bashorat qilishda yaxshi natijalarga erishdi va assotsiatsiya og'irliklarida kodlangan ma'lumotlar - R-W modelining asosiy valyutasi - ma'lum bir fe'l shakli va tezligini tanlash ehtimolini yaxshi ko'rsatuvchi vositadir. u bilan javob beriladi. Ishtirokchilarning ma'lum bir fe'l shaklini tanlash bo'yicha kelishuv darajasi, shuning uchun yuqori darajadagi kelishish kutilgan va yuqori ijobiy yoki past salbiy faollashtirishni qo'llab-quvvatlash qiymatlari uchun tasdiqlangan va kutilayotgan kelishmovchiliklarning yuqori darajasi bilan ushbu aniq shaklning faollashtirish qo'llab-quvvatlashiga qarab farqlanadi. va nol atrofida faollashtirishni qo'llab-quvvatlash uchun tasdiqlangan.

Model ob'ektivi orqali ishtirokchilar o'rtasidagi kelishuv darajasi

Biz ikkita qo'shimcha savolni o'rganish orqali ishtirokchilarning xatti-harakatlarini tahlil qildik. Birinchidan, ma'lum bir hodisa turi (masalan, bir xil grammatik jinsga mansub ishoralardan tashkil topgan hodisalar va turli grammatik jinslar belgilarini aralashtirib yuboruvchi hodisalar) berilganda til o'rganuvchilar o'rtasida qanday darajadagi kelishuv mavjud edi? Ikkinchidan, eng muhimi, kelishuv darajalaridagi farqlarni R-W modelidan foydalangan holda etarli darajada tushuntirish mumkinmi?

Ushbu savollarga javob berish uchun biz har bir voqea toifasi mavjudligining ikkita fe'l shakllaridan birini tanlagan ishtirokchilar nisbatiga ta'sirini tahlil qildik (topshiriqda foydalanilgan voqea toifalarining to'liq ro'yxati uchun Qo'llab-quvvatlovchi onlayn ma'lumotlarning S3 ilovasiga qarang). Proportionlarning namunaviy baholarini olish uchun biz oldingi tahlilda (3-jadval, chapda) o'rnatgan umumlashtirilgan chiziqli aralash effektlar modelidan faollashtirishni qo'llab-quvvatlash va erkak bo'lmagan ko'plik shaklini tanlash o'rtasidagi munosabatni modellash uchun foydalandik. Xususan, har bir voqea toifasi uchun biz modelning erkak boʻlmagan shakllarning prognoz qilingan nisbatlarini uning ishtirokchilar boʻyicha faollashtirishni qoʻllab-quvvatlash qiymatlari asosida oʻrtacha hisobladik (har bir voqea toifasiga har bir ishtirokchi bir marta duch kelganligini hisobga olib). Natijalar 5-rasmda jamlangan. Raqamlar eksperimentda kuzatilgan tanlov nisbatlari bo'yicha o'sish tartibida tartiblangan, shuning uchun eng chap va eng o'ng tomonlar ishtirokchilar o'rtasidagi yuqori darajadagi kelishuv mintaqalarini ifodalaydi, o'rta qismda joylashgan voqealar esa ishtirokchilar o'rtasida yuqori darajadagi kelishmovchilikni keltirib chiqardi.

Tadbirda erkaklarga xos shaxsiy ishora (uMP) bo‘lsa yoki voqea faqat jonli erkak belgilarini (ya’ni, “uMA1 + uMA2”) o‘z ichiga olgan bo‘lsa, ishtirokchilar erkaklarning ko‘plik shaklini afzal ko‘rishgan. Xuddi shunday, ishtirokchilar erkaklarga xos bo'lmagan ko'plik shaklini afzal ko'rdilar, agar voqealar shaxsiy yoki jonli bo'lsin (masalan, "uFA +uFP") faqat ayol belgilarini o'z ichiga olgan. Yuqori darajadagi kelishmovchiliklar, asosan, tormozlovchi bloklangan ishora va ayol belgisi yoki erkak jonli va ayollik shaxsiy ishorasini (.44 va .51 oralig'ida o'zgarib turadigan) aralashtiruvchi hodisalar uchun kuzatildi.

Kuzatilgan va bashorat qilingan nisbatlarni taqqoslab, model hayratlanarli darajada turli toifadagi hodisalar bo'yicha ishtirokchilar o'rtasidagi kelishuv darajalaridagi farqni aniqlay oldi. Kuzatilgan va bashorat qilingan nisbatlar o'rtasidagi eng katta tafovutlar bloklangan va tormozlovchi bloklangan belgilar bilan bog'liq bo'lgan hodisalar ro'y berganga o'xshaydi, bu esa model uchun ularning ishtirokchilar tanloviga ta'sirini aniqlash qiyinroq ekanligini ko'rsatadi.

Modelga mos sifat va individual farq o'lchovlari o'rtasidagi bog'liqlik. Model muvofiqligi natijalari R-W modeli ishtirokchilarimizning katta qismining xatti-harakatlarini, shu jumladan ularning javob vaqtlarini muvaffaqiyatli hisobga olishini ko'rsatdi. Biroq, moslik sifati ishtirokchilar orasida har xil bo'lib, bir nechta ishtirokchilarning ma'lumotlari model tomonidan juda yomon moslashtirilgan. Tajriba davomida to'plangan boshqa ko'rsatkichlar (demografik xususiyatlar, WM oralig'i va yashirin o'rganish) modelga moslashish sifatidagi kuzatilgan individual farqlarni tushuntira oladimi yoki yo'qligini baholashga urinish uchun biz ishtirokchilar va model moslik stavkalarini bashorat qilish uchun ko'p chiziqli regressiyani o'tkazdik (logit). -o'zgartirilgan) to'plangan turli xil individual farq o'lchovlari asosida. Xususan, bashorat qiluvchilarga WM oralig'i (z-o'zgartirilgan), jins va yosh kiradi; Yashirin o'rganish topshirig'idan har bir ishtirokchi uchun ajratilgan vaqt qiyaligi muhim hissa qo'shmadi va ular haqida Onlayn qo'llab-quvvatlovchi ma'lumotlarning S5-ilovasida xabar berilgan.

Barcha to'rtta individual o'lchov o'zgaruvchilari, shuningdek, jins va WM oralig'i o'rtasidagi o'zaro ta'sirni o'z ichiga olgan to'liq chiziqli regressiya modelidan biz ehtimollik nisbati testiga asoslangan orqaga o'zgaruvchan tanlovdan foydalangan holda faqat muhim o'zgaruvchilarni o'z ichiga olgan yakuniy modelni oldik. Ikki ishtirokchining ma'lumotlari ushbu tahlildan olib tashlandi, chunki ulardan biri jinsi haqida xabar bermadi, ikkinchisi esa WM vazifasi bo'limida tushuntirilganidek, haddan tashqari ko'rsatkich sifatida aniqlandi. Hammasi bo'lib, 61 ishtirokchining ma'lumotlari chiziqli regressiya modeliga o'tkazildi. O'zgaruvchan tanlovdan keyin eng yaxshi model WM oralig'i va jinsni o'z ichiga oladi, lekin ularning o'zaro ta'siri emas (4-jadval).

Modelning mosligi aniqligi WM oralig‘ining oshishi bilan sezilarli darajada oshdi,b {0}}.17, p=.008, 95% CI [{{24] }}.05, 0.30], 6-rasmda (chap panelda) koʻrsatilgan va ayol ishtirokchilar uchun (M=.69, SD=.17) solishtirganda ancha yuqori boʻlgan. erkak ishtirokchilar bilan (M=.63, SD=.16), b=-0.28, p =.033, 95% CI [-0.54, -0.02 ], 6-rasmda ko'rsatilganidek (o'ng panel). Ta'sirli qoldiqlarni olib tashlash bizning topilmalarimizga ta'sir qilmasligini tekshirish uchun biz Baayen va Milin (2010) da tasvirlanganidek, model tanqidini qo'lladik; Bizning modelimizdagi az ball 2,5 dan yuqori bo'lgan yagona ekstremal qoldiqni hisobga olmaganda, yanada kuchliroq ta'sir ko'rsatdi (WM oralig'i uchun p=.004 va jins uchun p=.007). Bundan tashqari, WM oralig'i jins bilan sezilarli darajada bog'liq emas (p=.058), bu ularning munosabatlari jins va WM oralig'ining model mosligining aniqligiga ta'siriga ta'sir qilmaganligini ko'rsatadi (Qo'llab-quvvatlovchi ma'lumotlarning S9-ilovasiga qarang). batafsil ma'lumot uchun onlayn). Bizning topilmalarimiz shuni ko'rsatadiki, kattaroq WM qobiliyatiga ega bo'lish yoki ayol bo'lish ishtirokchining til o'rganish vazifamizda R-W modeli bo'yicha fe'l shakllarini tanlash ehtimolini oshiradi.

Munozara

Xulosa xulosasi

Bizning topilmalarimiz shuni ko'rsatadiki, R-W mexanizmi ishtirokchilar morfologik jihatdan murakkab tilda mavzu-fe'l kelishuvini qanday o'rganishini va kengaytmasi bilan tilni shunchaki ta'sir qilish orqali qanday o'rganishlarini yaxshi aks ettiradi. Oddiy faollashtirishga asoslangan qaror strategiyasiga asoslangan o'rtacha moslik aniqligi 68% bo'lgan model ishtirokchilarning katta qismi tomonidan qilingan fe'l shaklini tanlashni ancha yaxshi tushuntirdi.7 Qizig'i shundaki, eng mos modellardan olingan faollashtirishga asoslangan o'lchov o'zaro bog'liq edi. ma'lum bir fe'l shaklini tanlash ehtimoli va bu tanlovni amalga oshirish uchun zarur bo'lgan vaqt bilan kuchli.

Model, shuningdek, band mavzusining tabiatiga qarab, ishtirokchilar fe'l shaklini tanlashda nima uchun yuqori yoki past kelishuv darajalarini ko'rsatishi mumkinligi haqida tushunchalar berdi. Modelga ko'ra, bu ishtirokchilar ega bo'lgan assotsiatsiyaning kuchli tomonlari bilan bog'liq bo'lib, ular har bir mumkin bo'lgan fe'l shakllari uchun faollashtirish yordamini hisoblash uchun ishlatiladi. Ushbu assotsiatsiyaning kuchli tomonlariga asosan (a) o'quvchining ishoralar bo'yicha o'rganish tezligi (o'rganish darajasi har bir sinovdagi taxminiy xatoga asoslanib, og'irliklarni to'g'rilash hajmini aniqlaydi) va (b) ularda duch kelgan o'quv hodisalarining taqsimlanishi ta'sir qiladi. o'rganish bosqichi (bu har bir o'quv hodisasining chastotasini va boshqa narsalarni o'z ichiga oladi). Shunday qilib, bizning tadqiqotimiz bashorati shundan iboratki, mashg'ulot davomida o'quv hodisalarining tartibini yoki nisbiy chastotalarini o'zgartirish biz bu erda kuzatganimizdan farqli tanlov naqshlariga olib kelishi mumkin.

Shuningdek, biz jins va WM sig'imi va ishtirokchi-modelga mos kelish stavkalari o'rtasida sezilarli bog'liqlikni topdik, bu model mosligi sifatidagi kuzatilgan farqlarga nima sabab bo'lganiga oydinlik kiritadi. Bizning tajribamizda erkaklarga qaraganda ayollarning katta qismi R-W mexanizmi bilan harakat qilgani, ikkala inson uchun jins va klassik konditsionerlik o'rtasidagi bog'liqlikni ta'kidlagan bir qancha oldingi tadqiqotlar natijalariga mos keladi (Lonsdorf va boshq., 2015; Merz va boshqalar. boshq., 2018) va hayvonlar (masalan, Velasco va boshq., 2019). Bu erkaklar va ayollar o'rtasida o'rganishda sezilarli farq borligini ko'rsatadi, ayollar R-W xatolarni tuzatish qoidalari bilan yaxshiroq modellangan. Ayollar odatda erkaklarga nisbatan kichik til ustunligiga ega (qarang: Kimura, 1999, keng ko'lamli baholash uchun), xususan, leksik izlanish sohalarida (Balling & Baayen, 2008, 2012). Buning sababi ayollarning yuqori deklarativ xotiraga ega bo'lishi bilan bog'liq bo'lishi mumkin, ular saqlangan qo'shni shakllarni umumlashtirish uchun foydalanishlari mumkin (Hartshorne va Ullman, 2006).

Til o'rganuvchining R-W mexanizmi bo'yicha o'zini tutishi ehtimolligi WM qobiliyati bilan ortib borishi haqidagi topilma WM klassik konditsionerlik mexanizmini, masalan, R-W qoidasini qabul qilishga ta'sir qilish orqali klassik konditsionerlik rolini o'ynashi mumkinligini tasdiqlaydi. Sasaki (2009) va Baetu va boshqalar. (2018) ilgari WM ikki vazifali paradigmalar yordamida yuklanganda klassik konditsionerlik unumdorligi buzilganligi to‘g‘risida dalillar keltirgan. Ushbu topilma, hukmron bo‘lgan e’tiqodga qarshi WM past darajadagi kognitiv jarayonlarga, masalan, instrumental o‘rganishga taalluqli bo‘lishi mumkinligi to‘g‘risida ortib borayotgan dalillarni qo‘shmoqda. , odatda nevrologiya va mashinani o'rganish jamoalarida (Collins & Frank, 2012; Ez-zizi, 2016) va yashirin o'rganishning ba'zi shakllarida (Medimorec va boshq., 2021) mustahkamlovchi o'rganish deb ataladi.

Bloklash va inhibitiv blokirovkaga o'xshash ta'sirlar R-Wmodeldan barcha ishtirokchilar uchun paydo bo'lmadi. Ko'rsatilganidek, bu, asosan, mashg'ulot bosqichining qisqa davom etishi bilan bog'liq edi. Trening sinovlari sonini ko'paytirish nafaqat barcha ishtirokchilarning eng mos keladigan parametrlari uchun blokirovka effektlarining qayta paydo bo'lishiga olib keldi, balki assotsiatsiya og'irliklaridagi o'zgaruvchanlikni ham olib tashladi, shuning uchun barcha ishtirokchilar uzoq muddatda xuddi shunday yo'l tutishlari kerakligini bashorat qilishdi( Qo'llab-quvvatlovchi ma'lumotlarning S7 ilovasiga qarang). Danks (2003) ishida bu ajablanarli emas, bu ko'p hollarda R-W tizimi ishlatiladigan parametrlardan qat'iy nazar bir xil muvozanatga yaqinlashishini ko'rsatadi. Boshqacha qilib aytadigan bo'lsak, o'quvchilarning maqsadi ko'pincha bir xil bo'ladi (bu ham ma'qul, chunki biz ko'pincha barcha o'quvchilar bir xil bog'lanishlarni o'rganishni xohlaymiz), lekin bu yo'nalishlarga boradigan yo'llar o'quv muammosining xususiyatiga qarab sezilarli darajada farq qilishi mumkin (masalan, mavjud ma'lumotlar, hodisalarning nisbiy chastotalari, signallar soni va natijalar). Bu keyingi bo'limda muhokama qilinganidek, R-W modelidan foydalangan holda til o'rganish bo'yicha tadqiqotlar uchun juda ko'p ta'sir ko'rsatadi.

Rescorla-Vagner modelidan foydalanadigan tillarni o'rganish bo'yicha ta'sirlar

Bir nechta til tadqiqot guruhlari R-W modelini soddaligi, kognitiv asosliligi va til oʻrganish hodisalarining keng doirasini tushuntirishdagi muvaffaqiyatlari tufayli til oʻrganish hodisalarini modellashtirishda qimmatli yondashuv sifatida qabul qilgan. Ushbu tadqiqot ushbu modeldan foydalangan holda til o'rganishni simulyatsiya qilish yoki modellashtirish uchun qo'shimcha yordam beradi, lekin ayni paytda R-W modeli va eksperimental ma'lumotlardan foydalangan holda hisoblash modellashtirishni birlashtirgan tadqiqotlarda e'tibordan chetda qolgan individual farqlarning muhim muammosiga e'tibor qaratadi.

Ma'lumotlarimizda kuzatilgan individual farqlar miqdorini hisobga olgan holda, R-W modeli standart parametr qiymatlari bilan bir marta ishga tushiriladigan va barcha ishtirokchilarning ma'lumotlarini tushuntirish uchun ishlatiladigan hozirgi ustunlikdagi yondashuvdan uzoqlashish oqilona bo'lar edi. O'rganish tezligi parametrining model mosligining aniqligiga ta'siri tanlangan vazifa uchun muhim bo'lmasa-da, amalda R-W ishlashi, muayyan modellashtirish muammosidan qat'i nazar, har doim o'rganish tezligini tanlashga ta'sir qiladi (Milin, Divjak, & Baayen, 2017, 1739-1741-betlar).

Qayta ko'rib chiqilishi kerak bo'lgan yana bir keng tarqalgan amaliyot - bu modelni bitta katta ma'lumotlar to'plami yoki uning kichik bir qismiga o'rgatish. Shunday qilib, modelni sof statistik tasniflash modellaridan ajratib turadigan xususiyatlar, ya'ni, individual o'rganish tezligini aniqlaydigan parametrlarni tanlash imkoniyati va kirish tartibi effektlarini hisobga olish qobiliyati foydalanilmaydi. Shu sababli, bir nechta tadqiqotlar R-W modeli va logistik regressiya, xotiraga asoslangan o'rganish va qarorlar daraxtlari kabi boshqa statistik yoki o'rganish modellari o'rtasida faqat kichik yoki umuman farqlar yo'qligini bildirganligi ajablanarli emas (Baayen, 2011; Baayen va boshq. , 2013). Bunday yondashuv bilan R-W modelining sof statistik usullardan asosiy afzalligi uning ma'lumotlar mavjud bo'lganda bosqichma-bosqich o'rganish qobiliyatidir. Shu bilan birga, xuddi shu afzallik yashirin qatlamsiz har qanday neyron tarmoq modelidan olinishi mumkin, chunki bunday model boshqa va, ehtimol, kamroq mantiqiy o'rganish qoidasiga ega bo'lsa-da, ishoralar va natijalar o'rtasida og'irliklarni keltirib chiqarishi mumkin (bu erda biz asosan orqaga tarqalishni o'rganish qoidasini nazarda tutamiz, Bu neyron tarmog'i modellarini o'rgatishda hozirda ustunlik qiladigan yondashuv). Bunday model bilan biz bu erda qo'llagan bir xil modelni moslashtirish yondashuvi hali ham qo'llanilishi mumkin, ammo sozlash uchun boshqa parametrlar to'plami bilan, masalan, faollashtirish funktsiyasi turi, neyronlar soni va o'rganish tezligi.

Foydalanishga asoslangan ramkalar bo'yicha so'nggi ishlar birinchi tilda so'zlashuvchi populyatsiyalarda til bilimlarini tavsiflovchi katta individual farqlarni ta'kidladi. Grammatikadagi individual farqlar hajmi bo'yicha leksik bilimlardagi bilan solishtirish mumkin bo'lib, ular kirish sifati va o'quvchining kognitiv qobiliyatlari (D ˛) bilan bog'liq. abrowska, 2018). Bizning topilmalarimiz shuni ko'rsatadiki, R-W modelini yoki boshqa hisoblash modellarini ishtirokchilar ma'lumotlari bilan taqqoslashda individual model moslashuvi standart variant bo'lishi kerak. Xususan, model parametrlari va maʼlumotlar kiritilishi har bir ishtirokchi uchun alohida sozlanishi kerak, bu har bir ishtirokchi uchun individual javoblarni yaxshiroq hisobga olish va, masalan, qoida, tilshunos yoki shaxsning umumiy ongida joylashganligi haqida aniqroq tasavvurga ega boʻlish imkonini beradi. foydalanuvchilarning ongi (Divjak, 2018) va u aholi orasida qanday taqsimlanadi. Bizning ma'lumotlarimiz, shuningdek, bizning lingvistik bilimimiz shaxsiy va kognitiv xususiyatlarimiz bilan shakllanganligi haqidagi foydalanishga asoslangan pozitsiyani qo'llab-quvvatlaydi, bu WMand jinsining modelga moslik sifatidagi muhim roli bilan tasdiqlanadi; tilni modellashtirishda bunday omillar sukut bo'yicha hisobga olinishi kerak.

Cheklovlar va kelajak yo'nalishlari

Bizning tadqiqotimiz R-W modelini til o'rganishning haqiqiy vazifasida individual o'quvchilarning xatti-harakatlariga moslashtirgan birinchi tadqiqotdir. Biz R-W modelini hozirda mavjud bo'lgan shaklda ishlatdik, ammo bizning topilmalarimiz juda istiqbolli bo'lishiga qaramay, modelni WM sig'imini cheklash uchun kengaytirish qiziqarli bo'lishi mumkinligini ko'rsatdi. Bunday yo'nalishdagi keyingi tadqiqotlar kuchaytiruvchi ta'lim sohasida olib borilgan ishlardan ilhomlantirilishi mumkin - klassik konditsionerlik bilan chambarchas bog'liq bo'lgan soha - bu erda o'rganish ko'pincha dorsal va ventral striatum kabi past darajadagi kognitiv funktsiyalar bilan bog'liq bo'lgan sohalarda ham sodir bo'ladi deb taxmin qilinadi. (Balleine & O'Doherty, 2010), lekin hozirda WM orqali yuqori darajadagi kognitiv nazoratni ham o'z ichiga olishi tan olingan. Bu WM oldingi sinovlardan olingan ma'lumotlarni saqlab qolish orqali o'rganishni qo'llab-quvvatlovchi asosiy komponent sifatida aniq modellashtirilgan yangi ta'lim tizimlarining rivojlanishiga olib keldi (masalan, Collins & Frank, 2012; Ezzizi va boshq., 2015). Bu R-W va boshqa klassik konditsioner modellari uchun qabul qilinadigan yondashuv bo'lishi mumkin, ayniqsa katta simulyatsiyaga asoslangan til tadqiqotlarida o'rganish voqealari odatda juda ko'p belgilarni (masalan, barcha trigraflar yoki bitta jumladagi so'zlarni) o'z ichiga oladi. ma'lum WM imkoniyatlari cheklovlari tufayli R-W modelining yangilanishlarida talab qilinganidek, bir vaqtning o'zida inson o'quvchi tomonidan qayta ishlanishi mumkin (bu yo'nalishdagi dastlabki urinishlar uchun qarang: Glautier, 2013 va Baayen va boshq., 2016).

Kelajakda ishimizni kengaytirishning yana bir yo'nalishi - ishtirokchilarning javoblarini vaqt o'tishi bilan yig'ish, ular o'rganishdan keyingi alohida test bosqichini o'tkazishdan ko'ra, ular ishora-natija assotsiatsiyasi bo'yicha o'qitiladi. Bu modelni yanada yaxshilash va ishtirokchilarning topshiriqni o'rganish paytida xatti-harakatlari haqida kengroq tasavvurni taqdim etish imkoniyatiga ega bo'ladi. Bundan tashqari, bu biz bilvosita o'rganish vazifasi uchun qilganimiz kabi, tilni o'rganish topshirig'i uchun vaqt qiyaligiga asoslangan o'rganish o'lchovini olish imkonini beradi va shu bilan yashirin o'rganish va R-ning moslik sifati o'rtasidagi bog'liqlikni topish ehtimolini oshiradi. W modeli (shuningdek, onlayn qo'llab-quvvatlovchi ma'lumotlarning S5-ilovadagi muhokamamizga qarang). Ikki o'lchov o'rtasidagi bog'liqlik, shuningdek, Notaro va boshqalar tomonidan amalga oshirilganidek, R-W modelini yashirin o'rganish topshirig'ida to'plangan javob vaqtlariga moslashtirish orqali ham tekshirilishi mumkin. (2018), faqat vaqt qiyaliklarini yoki ikkalasining aralashmasini ishlatishdan ko'ra.

Nihoyat, bizning til o'rganish vazifamizning o'ziga xos tuzilishi tenormativ (erkaklarga xos) strategiyani ma'qulladi, ammo biz til kiritish strukturasini o'zgartirganda, biz R-W modelidan turli strategiyalarning paydo bo'lishini bashorat qilish uchun foydalana olamizmi yoki yo'qmi, deb javob berilmagan qiziqarli savol. va til o'rganuvchilar o'rtasidagi individual farqlarni nazorat qilish. Til foydalanuvchilari o'rtasidagi kelishuv darajasini tushuntirish yoki bashorat qilish uchun R-W modelidan foydalanish yondashuvi polyakcha o'tmishdagi ko'plikdagi mavzu-fe'l kelishuvidan tashqari, tildan foydalanishda konsensus yo'qligi kuzatilgan tilning boshqa qirralarini qamrab olishi mumkin (masalan, qarang: Geeraert va boshqalar, 2020; Milin, Divjak, & Baayen, 2017).

Xulosa

R-W modeli juda oddiy o'rganish modelidir, lekin u til o'rganish tajribalarida ishtirokchilarning xatti-harakatlarini tushuntirish uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan bir nechta o'zgaruvchan manbalarga ega. Bularga modelning o'rganish tezligi, o'rganish misollarini taqdim etish tartibi va ko'rsatma-natijalarning nisbiy chastotalari kiradi. Ushbu tadqiqotda biz modelni ishtirokchilarning ma'lumotlariga moslashtirishda ushbu o'zgaruvchanlik manbalarini muntazam ravishda kiritdik, bu esa modelga polyak tilidagi mavzu-fe'l kelishuvi bo'yicha til o'rganish topshirig'idagi aksariyat ishtirokchilarning tanlovi va javob kechikishlarini muvaffaqiyatli qo'lga kiritish imkonini berdi. Bundan tashqari, WM va gender kabi kognitiv va demografik xususiyatlar tilni o'rganish R-W-o'xshash o'rganish tamoyillari asosida qanday darajada ekanligini aniqladi.

Tadqiqot nishonlarini ochish

Ushbu maqola raqamli almashish mumkin bo'lgan ma'lumotlarni va hisobot tartibi va natijalarini takrorlash uchun zarur bo'lgan tadqiqot usullarining tarkibiy qismlarini ommaga taqdim etish uchun Ochiq ma'lumotlar va ochiq materiallar nishonlarini oldi. Mualliflar foydalangan va baham ko'rish huquqiga ega bo'lgan barcha ma'lumotlar va materiallar https://github.com/ooominds/Error-correction-mechanismsin-language-learning va https://doi.org/10.25500/edata.bham saytlarida mavjud. 00000911. Qo'lyozmada barcha mulkiy materiallar aniq belgilangan.

Eslatmalar

1 Tilni o'zlashtirish bo'yicha Batesand MacWhinney (1987) ning raqobat modelining o'zagida ritm raqobati g'oyasi ham kiradi. Biroq, ularning modeli asosan so'z tartibi yoki so'zlarning morfologik xususiyatlari kabi ramziy/lingvistik belgilardan foydalanadi va R-W modeliga qaraganda ancha murakkab arxitekturani talab qiladigan aloqador yondashuvga asoslangan.

2 Har qanday korpusning mazmuni, eng yaxshi holatda, foydalanuvchilar tilda qabul qiladigan kirishning juda qo'pol taxminidir. Aksincha, sun'iy tillar tabiiy tillarni tushunish uchun illyustrativ va ma'lumotlidir, ammo har qanday tabiiy tilda mavjud bo'lgan murakkablikni real tarzda aks ettirmaydi.

3 R-W qoidasining sodda diskriminatsiyani o'rganish modeli sifatida erta tatbiq etilishi Danks (2003) tomonidan taqdim etilgan algoritmning noniterativ versiyasiga tayangan, bu esa har qanday tartib effektlari paydo bo'lish ehtimolini yo'q qiladi.

4 Shuni ta'kidlash kerakki, bu erda biz odatda klassik konditsionerning xulq-atvori tajribalarida bo'lgani kabi blokirovka effektlarini sinab ko'rishdan manfaatdor emas edik. Bu tajribalarda faqat blokirovkaga tegishli hodisalar kiritilgan (blokirovka boshqa effektlardan alohida talab qilinadi) va blokirovka bizning holatimizda bo'lgani kabi uchinchi belgidan ko'ra ikkinchi kerterda sinovdan o'tkaziladi (masalan, Kamin, 1969). Bundan tashqari, o'quvchi, odatda, "to'sib qo'yish" belgisi qiziqish natijasini yaxshi bashorat qilish uchun etarlicha uzoq vaqt davomida o'qitiladi. Bunday toza eksperimental o'rnatish tabiiy tillarda keng tarqalgan "tartibsizlik" ni to'g'ri anglatmaydi. Bizning tadqiqotimiz til o'rganish bilan bog'liq ekan, biz imkon qadar real o'rganish vaziyatiga taqlid qilishni tanladik.

5 Qo'shimcha ishtirokchi sinov bosqichining o'rtasida uskunaning nosozligini boshdan kechirdi va testni qayta topshirishga majbur bo'ldi. Test bosqichining ikkinchi bosqichida hech qanday qo‘shimcha mashg‘ulotdan o‘tmagani uchun biz ushbu ishtirokchining ma’lumotlarini saqlab qoldik va shu tariqa birinchi bosqichda bo‘lgani kabi yangi yugurishni boshladik (esda tutingki, natija haqida fikr-mulohazalar faqat mashg‘ulot bosqichida taqdim etiladi). Tanishuv effektlari bu erda rol o'ynamasligi kerak, chunki barcha ishtirokchilar haqiqiy tajribani boshlashdan oldin barcha bosqichlarda bir nechta amaliyot sinovlaridan o'tgan. Shuningdek, biz ushbu ishtirokchi ma'lumotlarisiz barcha tahlillarni qayta ko'rib chiqdik va ularni o'chirish maqolada keltirilgan natijalarni o'zgartirmaganligini tasdiqladik.

6 Modelning ko'rinmas ma'lumotlarga mosligi sifati bir-biridan chiqib ketish-validatsiya yordamida baholandi. Xususan, har bir ishtirokchi uchun biz ular sinov bosqichida duch kelgan voqealardan bittasini o‘tkazdik va qolgan hodisalarga R-W modelini o‘rnatdik. Keyin model faqat ajratilgan voqea bo‘yicha baholandi va ishtirokchining javobi ushbu holatga mos keladimi yoki yo‘qmi? uning eng mos R-W modeli. Buni barcha test hodisalari uchun takrorladik va keyin oʻrtacha (bir-biridan chetda) moslik, yaʼni har bir saqlangan hodisa boʻyicha maʼlum bir ishtirokchining javoblari va ishtirokchining eng mos keladigan R-dan bogʻliq bashoratlari oʻrtasidagi moslik nisbati hisoblab chiqildi. W modeli.

7 Darhaqiqat, bu aniqlik darajasini juda zo'r deb hisoblash mumkin, chunki biz juda oddiy, ehtimol bo'lmagan harakatni tanlash jarayonini qabul qildik, bunda fe'l shakli eng yuqori faollashuvga ega bo'lsa, tanlanadi. Bu tadqiqot, e'tiborni yo'qotish yoki miya shovqinidan kelib chiqadigan o'zgaruvchanlikni hisobga olmaydi.

Ma'lumotnomalar

1.Adani, S. va Cepanec, M. (2019). Erta muloqotni rivojlantirishda jinsiy farqlar: O'g'il bolalarda ko'proq zaif aloqa tizimining rivojlanishining xulq-atvori va neyrobiologik ko'rsatkichlari. Xorvatiya tibbiyot jurnali, 60(2),141–149.https://doi.org/10.3325/cmj.2019.60.141

2.Ambridge, B., & Lieven, EVM (2011). Bola tilini o'zlashtirish: qarama-qarshi nazariy yondashuvlar. Kembrij universiteti matbuoti.

3.Baayen, RH (2011). Korpus tilshunosligi va sodda diskriminativ o'rganish. RevistaBrasileira de Linguística Applicada, 11(2), 295–328.https://doi.org/10.1590/S1984-63982011000200003

4.Baayen, RH, Endresen, A., Janda, LA, Makarova, A. va Nesset, T. (2013). Rus tilida tanlov qilish: Raqib shakllari uchun statistik usullarning ijobiy va salbiy tomonlari. Rus tilshunosligi, 37(3), 253–291.https://doi.org/10.1007/s11185-013-9118-6

5.Baayen, RH, & Milin, P. (2010). Reaktsiya vaqtlarini tahlil qilish. Psixologik tadqiqotlar xalqaro jurnali, 3(2), 12–28.https://doi.org/10.21500/20112084.807 

6. Baayen, RH, Milin, P., Filipovic Ður ´ đevic, D., Hendrix, P., & Marelli, M. (2011). Oddiy diskriminativ o'rganishga asoslangan vizual tushunishda morfologik ishlov berish uchun "amorf model". Psixologik sharh, 118(3), 438–481.https://doi.org/10.1037/a0023851
7.Baayen, RH, Shaoul, C., Willits, J., & Ramscar, M. (2016). Segmentatsiyasiz tushunish: sodda diskriminativ o'rganish bilan kontseptsiyaning isboti. Til, bilish va nevrologiya, 31(1), 106–128.https://doi.org/10.1080/23273798.2015.1065336

8. Baetu, I., Berns, N., & Child, B. (2018). Ishlaydigan xotira sig'imidagi individual farqlar assotsiativ o'quv topshirig'i bajarilishini bashorat qiladi [Qog'oz taqdimoti]. Avstraliyalik psixolog, Sidney, Avstraliya.https://doi.org/10.1111/ap.12372

9. Balleine, BW, & O'Doherty, JP (2010). Harakatlarni nazorat qilishda inson va kemiruvchilar homologiyasi: maqsadga yo'naltirilgan va odatiy harakatning kortikostriatal determinantlari. Neyropsikofarmakologiya, 35 (1), 48-69.https://doi.org/10.1038/npp.2009.131

10.Balling, LW, & Baayen, RH (2008). Eshitish orqali so'zlarni aniqlashda morfologik ta'sirlar: Daniya tilidan olingan dalillar. Til va kognitiv jarayonlar, 23 (7-8), 1159-1190.https://doi.org/10.1080/01690960802201010

For more information:1950477648nn@gmail.com