Вернуться к началу

Зрительная память и игры

Возможно, у вас уже есть дома несколько старомодных игр Memory или Concentration . но если вы этого не сделаете, совпадающих карт станут отличными играми для улучшения зрительной памяти.

Соответствующие карточные игры легко доступны во многих отделах игрушек, но для вашего удобства я поискал некоторые из них на Amazon. Это мои партнерские ссылки к этим продуктам — я получу небольшую комиссию, если вы купите что-то по моим ссылкам, что помогает поддерживать мой бесплатный веб-сайт. Однако вы не обязаны ничего покупать!

Есть также несколько загружаемых для печати , которые я использовал для упражнений на зрительную память с моими собственными детьми, а также в условиях терапии.Нажмите на изображения, чтобы просмотреть подробности!

Спасибо, что посетили мой сайт, и я надеюсь, что эти упражнения на зрительную память помогут вашему ребенку!

Почему бы не подписаться на мою бесплатную периодическую рассылку новостей, чтобы быть в курсе новых страниц и ресурсов, когда они станут доступны?

В начало

Если эта страница была полезной, поделитесь ею с друзьями!

связанные страницы

Если вам нужна дополнительная информация о визуальном восприятии и некоторые дополнительные идеи для занятий, посетите эти страницы на моем сайте:

Не нашли то, что искали? Попробуйте поискать по моему сайту!

Зрительная память: определение, типы, важность, факты, преодоление дефицита

В 1969 году Ласло Вирага судили и первоначально признали виновным в совершении вооруженного ограбления в Ливерпуле и Бристоле. Он был осужден на основании показаний нескольких свидетелей, которые выбрали его из очереди или опознали по фотографиям. Один свидетель из полиции утверждал, что «его лицо отпечаталось в моем мозгу».

Но выяснилось, что в этих преступлениях виноват другой человек, известный как Джордж Пайен — тот, кто имел мимолетное, но не разительное сходство с мистером Пайеном.Вираг. Г-н Вираг был помилован в 1974 году, поскольку он стал жертвой судебной ошибки, основанной на ошибочной идентификации.

Память — это процесс, с помощью которого знания кодируются, сохраняются и позже извлекаются. Хотя слово «память» может вызывать в воображении образ единственного процесса «все или ничего», ясно, что существует много видов памяти, каждая из которых может быть в некоторой степени независимой от других. Зрительная память включает в себя способность сохранять и восстанавливать ранее испытанные зрительные ощущения и восприятия, когда стимулы, которые их изначально вызвали, больше не присутствуют.То есть человек должен уметь создать в уме яркий визуальный образ стимула — например, слова, лица или изображения — и после того, как этот стимул будет удален, уметь визуализировать или вспомнить этот образ без посторонней помощи.

Исследователи разделили зрительную память на три основные подсистемы: зрительная сенсорная память, зрительная кратковременная память и зрительная долговременная память.

—

Зрительную сенсорную память — также называемую иконической памятью — можно легко испытать, войдя в темную комнату с вспышкой камеры и сделав снимок.Хотя лампа накаливания камеры будет обеспечивать освещение всего несколько миллисекунд, восприятие освещенной комнаты будет ослабевать в течение примерно полсекунды.

—

Кратковременная зрительная память (STM) хранит визуальную информацию в течение нескольких секунд, чтобы ее можно было использовать для решения текущих когнитивных задач. По сравнению с иконическими представлениями памяти, визуальные представления STM более долговечны, более абстрактны и более надежны.

Большое количество свидетельств указывает на то, что вербальный СТМ и визуальный СТМ представляют собой разные хранилища памяти. Например, повреждение головного мозга может привести к нарушению вербального STM без нарушения визуального STM, и наоборот, и можно занять вербальный STM одним заданием, не влияя на визуальный STM для другого задания, и наоборот.

—

Кратковременная память на визуальные материалы сильно ограничена по объему, но долговременная память на визуальные стимулы не имеет четких пределов емкости.После просмотра 600 фотографий сцен и событий испытуемые распознали 92% изображений при тестировании через день и 63% изображений при тестировании через год. Такие драматические различия в способностях ярко изображены в названиях двух широко цитируемых статей: «Изучение 10 000 картинок» (Standing, 1973) и «Магическое число 4 в краткосрочной памяти» (Cowan, 2001).

Различные исследователи заявили, что до восьмидесяти процентов всего обучения происходит через глаза, при этом зрительная память является важнейшим аспектом обучения.

—

Зрительная память — критический фактор при чтении, правописании и письме. Дети, которые не развили свои навыки зрительной памяти, не могут легко воспроизвести последовательность зрительных стимулов. Они часто испытывают трудности с запоминанием общего внешнего вида слов или буквенной последовательности слов для чтения и правописания. Они могут помнить буквы слова, но часто не могут вспомнить их порядок, или они могут знать начальную букву и конфигурацию слова, не усвоив деталей, то есть последующих букв слова.В результате эти дети не могут развить хороший словарный запас зрения и часто испытывают серьезные проблемы с орфографией.

Для человека с дефицитом зрительной памяти выполнение упражнения по письму или копированию слов может быть ужасно неприятным. У детей с нарушением зрительной памяти могут быть проблемы с копированием букв, слов и предложений с классной доски или книги. У них может быть очень медленный почерк, проблемы с формированием букв и путаница букв или слов в предложениях.Подготовка письменных работ по рабочим листам и тестам может быть трудной.

—

Сто семьдесят один ребенок со средним возрастом 10,08 года участвовал в исследовании Marjean Kulp et al. Это исследование, проведенное в Колледже оптометрии Университета штата Огайо в 2004 году, было разработано, чтобы определить, могут ли результаты тестов на зрительное восприятие предсказать детей с плохими текущими достижениями по математике.

Визуальное восприятие относится к процессу интерпретации и организации визуальной информации.Навыки зрительного восприятия часто подразделяются на такие области, как зрительное различение и зрительная память. Визуальное различение включает в себя способность обращать внимание на отличительные черты и детали фигуры, такие как форма, ориентация, цвет и размер, и определять их.

Kulp et al. пришел к выводу: «Плохая способность к зрительному восприятию в значительной степени связана с плохими достижениями по математике, даже при контроле вербальных когнитивных способностей. Следовательно, способность к зрительному восприятию и, в частности, зрительная память следует рассматривать как один из навыков, которые в значительной степени связаны с достижениями в математике.”

Исследование, проведенное Сёксом и его коллегами (2013) из Кембриджского университета, Великобритания, направлено на сравнение различных потенциальных теорий дискалькулии у более чем тысячи 9-летних детей. Дискалькулия означает серьезную трудность в обучении математике, от которой страдают примерно 6 процентов школьников. Эти дети демонстрируют нормальный интеллект, и их навыки чтения могут быть идеальными. Дискалькулию часто описывают как «как дислексию, но по математике».

Исследователи обнаружили, что у детей с дискалькулией плохая зрительно-пространственная память.Например, они плохо справлялись, когда им приходилось запоминать расположение элементов в пространственной сетке.

Луфи и Коэн (1985) сравнили визуальный СТМ 24 детей с синдромом дефицита внимания (СДВ) с контрольной группой из 17 детей с эмоциональными проблемами. Результаты показали, что контрольная группа работала значительно лучше, чем группа ADD, что подтверждает, что визуальный STM играет важную роль в внимании и концентрации.

Хотя это важная когнитивная способность для многих интеллектуальных задач, измерение визуального СТМ обычно не является частью стандартных батарей, которые измеряют интеллект, способности и достижения.

Кляйнфельд (1973) проверил зрительную память 501 городского кавказского ребенка и 125 деревенских эскимосов. Дети деревенских эскимосов продемонстрировали значительно более высокий уровень зрительной памяти. Также было обнаружено, что зрительная память значительно увеличивается с возрастом.

В отличие от ярких визуальных различий городской среды, Арктика — это мир визуального единообразия. Ровная, однообразная тундра и груды морского льда дают мало отличительных визуальных указателей, которые могут помочь в охоте, от которой частично зависело выживание. Чтобы поохотиться и найти дорогу обратно в деревню, эскимосам приходилось обращать внимание на очень маленькие визуальные подсказки и их узорчатые отношения, такие как перевернутые камни или угол Большой Медведицы в разное время дня. Кавказцы, которые путешествовали с эскимосами, часто отмечали их необычайную способность путешествовать по местности, которая казалась невыразительной, внимательно наблюдая за мельчайшими ориентирами и запоминая их местоположение в пространстве.

Это наглядно показывает, что зрительную память можно тренировать!

Edublox Online Tutor (EOT) включает в себя несколько программ мультисенсорного когнитивного обучения, которые позволяют учащимся преодолевать препятствия в обучении и полностью раскрывать свой потенциал.

EOT основан на педагогических исследованиях и более чем 30-летнем опыте, демонстрирующем, что слабые базовые когнитивные навыки являются причиной большинства трудностей в обучении. В основе когнитивных навыков лежит зрительная память.Специальные познавательные упражнения могут усилить эти недостатки, что приведет к повышению успеваемости в чтении, правописании, письме, математике и обучении.

В одном исследовании Edublox улучшил зрительную память на 1,3 года за 5 дней. Хиропрактик доктор Джайдан Мэйс сравнил эффекты тренировок Edublox и тренировок Edublox в сочетании с манипулятивной терапией шейного отдела позвоночника на зрительную память и последовательную зрительную память.

В исследовании Мэйса приняли участие 34 ученика 5, 6 и 7 классов городской школы.Для оценки зрительной памяти и последовательной зрительной памяти учащихся использовались два субтеста Теста на навыки зрительного восприятия. Затем они были разделены на две равные группы.

Члены первой группы ( Edublox Group ) использовали Edublox в течение 22,5 часов в течение пяти дней. Члены второй группы ( Edublox и Adjustment Group ) прошли ту же тренировку Edublox, что и первая группа, но эта вторая группа также получала корректирующую терапию шейки матки каждое утро в течение пяти дней.Оценка была повторена через пять дней.

Результаты: Средняя оценка POST теста на визуальную память в обеих группах была значительно выше, чем средняя оценка PRE теста на визуальную память. Средний балл в обеих группах улучшился с 6,2 до 7,5 лет. Как показано на приведенном ниже графике, Edublox Group улучшился немного больше, чем Edublox и Adjustment Group (улучшение с 6,3 до 7,8 лет по сравнению с улучшением с 6,2 до 7,1 лет):
.

.
EOT оптимизирован для детей в возрасте от 7 до 13 лет, подходит для одаренных и менее одаренных и может использоваться дома и в школе. Программа эффективна для облегчения различных симптомов, связанных с дислексией, дискалькулией и дисграфией.
..

Edublox также предлагает онлайн-уроки в режиме реального времени для студентов с дислексией, дискалькулией и другими трудностями в обучении. Наши студенты живут в США, Канаде, Австралии, Новой Зеландии и других странах.Закажите бесплатную консультацию, чтобы обсудить потребности вашего ребенка в обучении.

.

Коуэн Н., «Магическое число 4 в краткосрочной памяти: переосмысление способности умственной памяти». Поведенческие науки и науки о мозге. 2001, 24 (1): 87–114.

Cusimano A, Нарушения обучаемости: есть лекарство . Достичь публикаций. 2010.

Кляйнфельд Дж. С., «Интеллектуальные сильные стороны в культурно различных группах: иллюстрация эскимосов.» Обзор исследований в области образования . Лето 1973 г., т. 43 (3): 341-359.

Кулп М. и др., «Связаны ли навыки зрительного восприятия со способностями к математике у детей второго-шестого классов?» Сосредоточьтесь на учебных задачах по математике . 2004, 26 (4): 44-51.

Луфи Д., Коэн А., «Расстройство дефицита внимания и кратковременная зрительная память». Журнал клинической психологии . 1985, т. 41 (2): 265-267.

Mays JL, Влияние тренировки Edublox по сравнению с тренировкой Edublox в сочетании с шейно-спинномозговой манипулятивной терапией на зрительную память и зрительную последовательную память .M.Tech. защитил диссертацию в Йоханнесбургском университете. 2013.

Standing L. «Изучение 10 000 картинок». Ежеквартальный журнал экспериментальной психологии. 1973, 25 (2): 207–222.

Szűcs D et al., «Дискалькулия развития связана с зрительно-пространственной памятью и нарушением торможения». Cortex . Ноябрь 2013 г., 49 (10): 2674-2688.

зрительной памяти | Система успеха обучения

Зрительная память — один из основных компонентов обучения.Плохие навыки зрительной памяти могут иметь огромное влияние на любой тип академического обучения. Однако это может также проявляться как проблема в одной конкретной области. Все зависит от человека.

Визуальная память бывает двух форм:

Кратковременная визуальная память — Помните о том, что мы только что видели. Мы используем этот навык по-разному. Копирование с одной бумаги на другую. Визуализируем себя выполняющим задачу.Запоминание номера или имени для использования в немедленной задаче.

Кратковременная зрительная память — это также путь к долговременной памяти. Если зрительная память достаточно повторяется или несет в себе эмоциональное содержание, она запоминается и помещается в долговременную память.

Долгосрочная визуальная память — Визуальная память, вспоминаемая из прошлого.

Долговременная зрительная память также оказывает огромное влияние на академиков.Мы используем его постоянно, даже если мы об этом не подозреваем.

В чтении мы используем его, чтобы связать слово с его значением. Мы делаем это, визуально вспоминая картинку того, что представляет собой слово. Мы делаем это с помощью не абстрактных слов. Абстракции находятся в другой части мозга.

Зрительная память и письмо

В письменной форме нам нужно помнить, как выглядит буква, которую мы собираемся сформировать.Мы также используем его, наряду с ханжеством к визуальным формам, чтобы конструировать то, что мы хотим сказать.

Зрительная память и правописание

В правописании мы помним, как выглядит слово, чтобы правильно его написать.

Как и другие микронавыки, если зрительная память плохая, ученик заменит их другими микронавыками. Например, при попытке произнести слово ученик может попытаться сделать это со слуховой памятью. Слуховая память менее эффективна при воспроизведении заданий, и это обычно приводит к плохой орфографии.

С другой стороны, если слуховые навыки плохие, учащиеся часто разовьют сильные зрительные навыки. Так работают наш мозг и тело, всегда подсознательно находя способы компенсации. Хотя это может развить удивительные таланты, также очень полезно развивать все микронавыки для повышения мастерства.

Иногда можно сказать, что человек пытается вспомнить, по долговременной зрительной памяти, потому что он будет смотреть вверх и влево.Кратковременная зрительная память обычно вверху и вправо. Это не абсолютный показатель, потому что у некоторых людей он перевернут. Переворачивание — не признак недостатка.

Зрительная память связана с пространственной памятью, но когда мы говорим о зрительной памяти, мы обычно говорим о непространственной зрительной памяти. Визуализация объектов.

Зрительная память также связана с постоянством зрительной формы. Более конкретная форма зрительной памяти, которая описывает нашу способность визуализировать трехмерные объекты как движущиеся и вращающиеся в пространстве.

Просто имейте в виду, что между зрительной памятью, пространственной памятью и постоянством зрительной формы есть много общего. Говоря о зрительной памяти, я действительно имею в виду любого из трех.

Признаки плохой зрительной памяти

Учащийся с плохой зрительной памятью может показать один или несколько из этих знаков.

• Плохое понимание прочитанного
• Затруднения со словами (произносит их вслух)
• Саб издает звуковой сигнал при чтении
• Плохое правописание
• Плохие математические навыки
• Копирует дольше
• Проблемы с распознаванием букв или цифр
• Проблемы с использованием калькулятора
• Медленный почерк
• Перепутывание букв или слов при написании
• Может показаться ленивым в письменной работе

Как и любой другой микро-навык, зрительную память можно улучшить с помощью соответствующих упражнений.Улучшение навыков зрительной памяти поможет улучшить учебу и получить удовольствие от жизни в целом. Повышение навыков зрительной памяти снижает когнитивную нагрузку при выполнении основных задач. Сделать школьную работу проще, а жизнь родителей или учителей — намного приятнее.

Чтобы узнать, как система обучения развивает зрительную память и другие обучающие микро-навыки, щелкните здесь

Визуальная память, длинная и короткая: обзор визуальной рабочей памяти и долговременной памяти

Старое / подобное / новое суждение

Один из способов измерить дискриминационную способность VLTM — использовать парадигму, на которую часто ссылаются. как старое / подобное / новое мнение.Сначала участники просматривают и кодируют изображения объектов, как правило, при выполнении случайной задачи кодирования обложки (например, поместится ли этот объект в коробку из-под обуви?). Во время тестирования участники поочередно просматривают объекты, которые присутствовали в задаче кодирования (старые изображения), объекты, похожие, но не идентичные объектам в задаче кодирования (похожие изображения), и совершенно новые объекты, которых не было во время кодирования (новые изображения). Затем участники решают, являются ли изображения, которые они видят, старыми, похожими или новыми (см. Рис. 3).

Иллюстрация типичных методов VLTM. В общей задаче случайного кодирования участники видят поток изображений реальных объектов и делают некоторые суждения об этих объектах (например, внутри / снаружи, помещается ли это в коробку из-под обуви?). После этого они могут быть протестированы несколькими методами. Используя суждение «старое / подобное / новое», участникам показывают объекты, которые были точно такими же, как кодирование (старые), похожие, но не идентичные изображениям при кодировании (похожие) и совершенно новые изображения (новые), и их просят классифицировать их соответствующим образом.В двухальтернативных тестах с принудительным выбором им показывают два изображения, одно из которых они видели раньше, и либо совершенно новый (сравнение старого с новым), либо похожий объект (сравнение старого с похожим), и их просят решить, какое из двух изображения, которые они видели ранее. В задачах отложенной оценки участникам сначала показывают полутоновое изображение ранее увиденного объекта и просят сообщить его цвет, используя цветовое колесо. (Цветной рисунок онлайн)

Основная цель этой задачи — оценить дискриминационную способность VLTM и то, как воспоминания могут приобретать разные уровни различимости.Например, для правильной классификации подобного элемента, вероятно, потребуется, чтобы наблюдатель имел в памяти более конкретные детали (т. Е. На основе воспоминаний), чем правильная идентификация старого элемента, что может быть выполнено с использованием процесса, основанного на сущности или знакомстве (Kensinger, Garoff-Eaton, & Schacter, 2006; Kim & Yassa, 2013; Schurgin & Flombaum, 2017; Schurgin, Reagh, Yassa, & Flombaum, 2013; Stark, Yassa, Lacy, & Stark, 2013).

Потенциальное ограничение старых / похожих / новых суждений состоит в том, что неясно, что является ложной тревогой для аналогичных предметов.Напротив, при использовании более простой старой / новой процедуры исследователи могут получить объективную меру различимости памяти ( d ‘), взяв разницу между нормализованной долей совпадений (правильно классифицируя старый элемент — старый ) и нормализованный доля ложных срабатываний (неправильная классификация нового объекта как , старый ; Green & Swets, 1966). Однако что является ложной тревогой для подобного суждения? Классифицирует ли старый предмет как похожий? Или новинка похожа? Или такой же старый предмет? Без четкого понимания того, что представляет собой ложная тревога, трудно нормализовать ответы на аналогичные вопросы на предмет потенциальных предвзятостей.В то время как различные анализы пытались решить эту проблему, исследования предлагают анализировать старые / похожие / новые ответы с использованием структуры, основанной на обнаружении сигналов ( d _a ), может обеспечить точную, беспристрастную оценку производительности памяти для аналогичных элементов (см. Лойотил и Кортни, 2015).

Как эмоции влияют на зрительную память?

Одно исследование, в котором использовался этот метод, было направлено на изучение того, как отрицательный эмоциональный контекст может повлиять на вероятность запоминания конкретных визуальных деталей предмета.Сначала участники выполнили задачу случайного кодирования, где им были представлены сотни изображений реальных объектов (на 250 мс или 500 мс), и они должны были оценить, поместится ли каждый объект в коробку из-под обуви. Половина изображений была оценена как негативная и возбуждающая, а остальные объекты были оценены как нейтральные. Через два дня после случайного кодирования участникам был предложен тест-сюрприз. Участники просмотрели старые изображения (точно такие же, как кодирование), похожие изображения (похожие, но не идентичные) и совершенно новые изображения относительно кодирования.Им сказали классифицировать их соответственно (старые / похожие / новые; Kensinger et al., 2006).

При тестировании было замечено, что для старых предметов отрицательный эмоциональный контекст привел к увеличению правильной классификации. Это было верно для элементов, представленных как для 250 мс, так и для 500 мс, но было сильнее по мере увеличения времени кодирования. Однако для подобных предметов не было основного эффекта эмоционального контекста или времени кодирования. В результате основного эффекта эмоционального контекста старых изображений исследователи пришли к выводу, что контент, вызывающий негативное возбуждение, увеличивает вероятность запоминания визуальных деталей объекта (Kensinger et al., 2006). Однако, учитывая отсутствие эффекта для похожих изображений, было бы более правильным заключить, что эмоции могли улучшить определенные аспекты зрительной памяти (например, для старых изображений).

Как знакомство и запоминание способствуют ответам?

Этот метод также использовался для исследования относительного вклада, который процессы знакомства и воспоминания могут иметь в поведенческие реакции старых, похожих и новых суждений.В исследовании участники прошли двухэтапный тест распознавания. На первом этапе участники увидели 128 изображений реальных объектов на экране компьютера в течение 2 секунд каждое, и их попросили сообщить, был ли объект «внутренним» или «наружным». На втором этапе участникам был предложен неожиданный тест, в ходе которого они просматривали старые изображения (точно такие же, как кодирование), похожие изображения (похожие, но не идентичные) и совершенно новые изображения. Им сказали классифицировать изображения как старые, похожие или новые.Кроме того, после указания, к какой категории принадлежит изображение, участников затем проинструктировали указать, «помнят ли они», что видели то же изображение во время сеанса исследования, или они просто «знают», что видели то же изображение, не вспоминая сознательно о нем. оригинальная презентация (Kim & Yassa, 2013). Предполагается, что суждения «запомнить» отражают процессы, основанные на воспоминаниях, тогда как суждения «знать» отражают процессы, основанные на знакомстве, хотя существует несколько критических замечаний, что они не являются истинными показателями этих процессов, а скорее отражают субъективные состояния осведомленности или различия в уверенности. (Йонелинас, 2002).

Как и ожидалось, во время теста они обнаружили очень разную точность классификации старых (70% правильных), похожих (53% правильных) и новых (74% правильных) изображений. При анализе этих ответов в зависимости от того, сообщил ли участник, что он «помнил» (на основе воспоминаний) или «знал» (на основе знакомства), выявилось несколько интересных закономерностей. Правильно оценивая старые предметы, наблюдатели в основном давали ответы «запоминать», предполагая, что правильная классификация старых предметов в первую очередь обусловлена ​​воспоминаниями.Что касается аналогичных заданий, то наблюдалась небольшая тенденция сообщать «помню», а не «знаю», когда элемент оценивался как старый или аналогичный. Это говорит о том, что наблюдатели могут классифицировать похожие предметы с воспоминаниями или без них, и что неправильная идентификация похожих предметов (то есть неправильная классификация их как старых) не просто вызвана сигналами знакомства (Kim & Yassa, 2013).

Суждения о локализации источника

Один из подходов к оценке силы памяти и дальнейшего различения потенциальных ошибок состоит в использовании парадигмы, сочетающей старые / новые суждения с локализацией источника.При кодировании участники просматривают изображения объектов, обычно представленных в одном из четырех квадрантов на дисплее. Затем во время теста участникам показывают старое, похожее и новое изображения в центре экрана, которые они должны классифицировать как старые (ранее просмотренные изображения) или новые (похожие или новые изображения), и указывают, в каком из четырех квадрантов изначально находился объект. появился в (Cansino, Maquet, Dolan, & Rugg, 2002; Reagh & Yassa, 2014; см. рис. 4).

Иллюстрация типичных методов локализации VLTM.В общей задаче случайного кодирования участники видят поток изображений реальных объектов и делают некоторые суждения об этих объектах (например, помещается ли это в коробку из-под обуви?). Важно то, что каждое изображение представлено в одном из четырех (или более) возможных квадрантов. После этого они могут быть протестированы несколькими методами. Используя старые / новые задачи и задачи локализации, участникам показывают объекты, которые были точно такими же, как кодирование (старые) и похожие на вид или совершенно новые изображения (новые), и их просят классифицировать их соответствующим образом.Если они классифицируют объект как старый, их затем просят указать, в каком из четырех квадрантов изначально появилось изображение. В задачах классификации участникам показываются либо повторения (старое изображение, то же место), либо объекты-приманки (похожие изображения, одно и то же местоположение). ), пространственные приманки (старое изображение, другое местоположение) или новые изображения. Их просят классифицировать изображения соответственно

Основное предположение манипуляций с локализацией источника состоит в том, что больше эпизодической информации извлекается при испытаниях, когда оценка источника была успешной, чем при испытаниях, когда этого не было.Это похоже на логику процедуры запоминания / знания, описанной ранее. Когда наблюдатель делает правильную классификацию и суждение об источнике, предполагается, что это указывает на воспоминание, подобное воспоминанию, тогда как, если наблюдатель делает правильную классификацию изображения, но неверное суждение об источнике, это может указывать на память, основанную на знакомстве. Однако, в отличие от процедуры запомнить / узнать, суждения о локализации источника не полагаются на собственное самоанализ наблюдателя для классификации качества памяти.Таким образом, цель парадигмы состоит в том, чтобы оценить, какой процент ответов с использованием старых / новых суждений может основываться на воспоминаниях, содержащих больше или меньше информации, и какие области мозга могут быть вовлечены в эти процессы.

Какие области мозга и поведения участвуют в оценке источника?

Cansino et al. (2002) были заинтересованы в использовании этого метода для исследования того, какие области мозга могут быть задействованы в различных процессах памяти, помимо простых задач распознавания предметов.Для этого участники сначала просматривали изображения реальных объектов, и их просили оценить, были ли эти объекты естественными или искусственными. Важно отметить, что каждое изображение было представлено в одном из четырех квадрантов дисплея. После выполнения задания участникам был проведен неожиданный тест, в котором ранее показанные изображения (старые изображения) были смешаны с совершенно новыми изображениями. Эти изображения были показаны в центре экрана. Участники должны были судить, было ли каждое изображение старым или новым. Им было дано указание нажать одну клавишу, если изображение было новым, и если изображение было старым, участники указывали, в какой позиции изображение было представлено во время кодирования, используя одну из четырех клавиш.Если участник не знал, из какого квадранта произошло старое изображение, ему предлагалось угадать.

При тестировании было обнаружено, что при классификации ранее увиденных (старых) предметов наблюдатели правильно идентифицировали 87% представленных предметов. Однако 60,7% этих ответов содержали правильные ответы источника, а 26,3% ответов содержали неправильные ответы источника. Это говорит о том, что даже при классификации старых и новых объектов в типичной поисковой задаче воспоминания об этих элементах, вероятно, содержат дополнительную информацию, выходящую за рамки просто категориальных или основанных на знакомстве знаний.Кроме того, с помощью собранных данных фМРТ они наблюдали, что при распознавании старого объекта с правильным или неправильным мнением об источнике наблюдалась большая активность в правом гиппокампе и левой префронтальной коре (Cansino et al., 2002). Это говорит о том, что воспоминания, содержащие больше информации, могут вызывать более сильные сигналы памяти и координацию принятия решений.

Потенциальные нейронные корреляты памяти «что» и «где»

Суждения о локализации источника также использовались для исследования возможных диссоциаций между объектными (что) и пространственными (где) воспоминаниями и их потенциальными нейронными коррелятами.В эксперименте участники сначала выполнили задачу кодирования, в которой изображения реальных объектов были представлены в одном из 31 возможных мест на экране в течение 3 секунд каждое. Им было поручено сначала определить, был ли объект внутренним или наружным, а затем появился ли объект слева или справа относительно центра экрана. После этого участникам был предложен тест-сюрприз с четырьмя возможными типами испытаний: повторяющиеся изображения (старые изображения в том же месте), изображения приманки (похожие изображения в исходном местоположении объекта), пространственные изображения приманки (старые изображения в немного другом месте), или новые изображения (не отображаются во время кодирования).Участникам было предложено указать, не было ли на изображении изменений, изменения объекта, изменения местоположения или нового (Reagh & Yassa, 2014).

В поведении не было никакой разницы в различении приманки, будь то испытание объекта (то есть похожее изображение) или пространственное испытание (то есть старое изображение в немного другом месте). Этот эффект был постоянным для стимулов как с высоким, так и с низким уровнем сходства. Данные нейровизуализации также были собраны с помощью фМРТ и продемонстрировали уникальные различия в зависимости от типа приманки.Было замечено, что латеральная энторинальная кора (LEC) была более задействована во время распознавания объекта-приманки, чем во время пространственного распознавания приманки, тогда как противоположный паттерн наблюдался в медиальной энторинальной коре (MEC). Кроме того, периринальная кора (PRC) была более активна во время правильного отклонения объекта, чем пространственная приманка, тогда как парагиппокампальная кора (PHC) была более активной во время правильного отклонения пространственной приманки, чем объектной приманки. Независимо от типа приманки, зубчатая извилина (DG) и субрегион CA3 продемонстрировали большую активность во время распознавания приманки.В целом это предполагает наличие двух параллельных, но взаимодействующих сетей в гиппокампе и связанных регионах для управления идентичностью объектов и пространственной интерференцией (Reagh & Yassa, 2014).

Двухальтернативный тест с принудительным выбором (2AFC)

Парадигма, известная как двухальтернативный тест с принудительным выбором (2AFC), в основном использовалась для изучения емкости зрительной эпизодической долговременной памяти. В типичном тесте наблюдатели видят на экране два объекта во время теста: один, который они видели раньше, и другой объект, с которым они ранее не сталкивались.Другой может быть совершенно новым (сравнение старого и нового) или похожей приманкой (сравнение старого и аналогичного; Брэди, Конкл, Альварес, & Олива, 2008; Брэди, Конкл, Олива, & Альварес, 2009; Конкл, Брэди, Альварес. , & Oliva, 2010b). Логика этого теста заключается в том, что он может задействовать даже «слабые» воспоминания, которые другие методы могут не выявить. Имеет смысл, что оценка 2AFC проще, чем другие виды ответов, потому что это двоичный ответ.

Как правило, 2AFC концептуализируется с использованием основы теории обнаружения сигналов (Green & Swets, 1966; Loiotile & Courtney, 2015).Логика состоит в том, что у наблюдателей есть представление в памяти, которое создает нормально распределенный сигнал в пространстве «силы памяти». Во время теста, когда наблюдателям показывают старый элемент, этот элемент выдает нормально распределенный сигнал соответствия памяти, который из-за шума и других факторов будет различаться по силе. Если наблюдателю просто показали старый объект, в зависимости от критериев принятия решения это может привести к неправильной идентификации старого объекта как , нового . Однако, давая наблюдателям фольгу в задаче 2AFC, независимо от того, является ли эта фольга совершенно новым или похожим на вид объектом, это дает наблюдателям второй нормально распределенный сигнал, помогающий в процессе сравнения.Этот второй сигнал должен быть сосредоточен вокруг более низкого сигнала совпадения памяти (т. Е. Нуля), чем старое изображение. В результате наблюдатели могут просто выбрать максимальное значение между двумя элементами, чтобы правильно идентифицировать старое изображение (Macmillan & Creelman, 2004; см. Рис. 5). Эта структура демонстрирует с точки зрения моделирования, почему задачи 2AFC должны быть проще и могут обеспечить лучшую производительность для элементов, которые в противном случае могли бы не запомнить или правильно классифицировать в других типах задач памяти — всегда легче выбрать максимум из двух вещей. . ^{Footnote 2} Более того, эта производительность выше на фиксированную величину, предполагая, что 2AFC задействует тот же базовый сигнал памяти, что и старые / новые процедуры тестирования (Macmillan & Creelman, 2004).

Визуализация логики 2AFC. Во время теста наблюдателям показывают как старое, так и новое изображение, которые вызывают свои собственные нормально распределенные сигналы соответствия памяти. Хотя сигнал старого элемента может отличаться по силе сигнала памяти, он с большей вероятностью будет выше, чем сигнал нового элемента.Просто выбрав предмет с максимальным сигналом, наблюдатели, скорее всего, выберут старый предмет. Таким образом, при той же мощности базовой памяти процедуры тестирования 2AFC обеспечивают лучшую производительность памяти по сравнению с процедурами тестирования, где наблюдателям показывают только старое изображение

В дополнение к традиционным задачам 2AFC, которые включают старый элемент в паре с новым или похожим на вид Исследователи также расширили количество возможных вариантов, создав задачи типа 3AFC и 4AFC. Как правило, эти задачи включают добавление нескольких приманок, похожих на внешний вид, для дальнейшей оценки способности различать разные виды приманок.Потенциальным ограничением задач 3AFC или 4AFC является то, что добавление приманок может создавать помехи и увеличивать сложность задачи, например, за счет увеличения шума принятия решений (Holdstock et al., 2002). Кроме того, при изменении типов приманок, доступных во время тестирования (например, предоставление двух одинаковых приманок или аналогичной приманки и совершенно нового изображения), это создает условия, при которых информация, доступная наблюдателю, не эквивалентна (Герин, Роббинс, Гилмор, И Schacter, 2012). Это означает, что производительность в различных условиях тестирования нельзя напрямую сравнивать друг с другом.

Емкость ВЛТМ

Brady et al. (2008) стремились исследовать емкость VLTM с использованием метода 2AFC. Участникам были представлены 2500 изображений реальных объектов по 3 секунды каждому, и их попросили запомнить все детали каждого изображения. После завершения этой части исследования участникам было дано задание 2AFC, где они увидели два изображения на экране. Одно было ранее встреченным изображением из предыдущего сеанса, тогда как другое было либо новым изображением, образцом объекта, с которым они ранее сталкивались, либо изображением объекта, с которым они ранее сталкивались в новом состоянии (т.е., сменила ориентацию). Участникам было предложено указать, с каким из двух изображений они встречались ранее. В целом производительность была довольно высокой, со значительно большей точностью для новых сравнений (92% правильных), репликация предыдущей работы Standing (1973), показывающая невероятно высокую производительность для новых сравнений тестов даже при кодировании 10 000 элементов в VLTM (см. Также Shepard 1967 ). Однако совершенно неожиданно они наблюдали чрезвычайно точные результаты при сравнении состояний и образцов (87–88% правильных; Brady et al., 2008). Эти результаты демонстрируют, что даже при очень короткой экспозиции изображений люди могут запоминать тысячи объектов (казалось бы, без ограничений) с чрезвычайно высокой точностью. Кроме того, они предполагают, что VLTM-репрезентации человека содержат визуальную информацию, необходимую для помощи в проведении сложных сравнений состояний и образцов, помимо просто категориального или семантического знания предыдущих встреч.

Подобные результаты были получены не только для объектов, но и для визуальной памяти сцен.Konkle et al. (2010a) продемонстрировали, что после изучения тысяч изображений сцен участники смогли распознать 96% ранее увиденных изображений в новом сравнительном тесте. Опять же, они также отметили, что производительность для тестовых сравнений с аналогичной фольгой была довольно высокой: 84% участников были правильными, даже когда они изучали четыре одного и того же образца (потенциальный источник помех) во время кодирования. Это говорит о том, что невероятно большая емкость и высокоточная репрезентация, наблюдаемая в долговременной зрительной памяти, не привязаны к определенному классу стимулов (т.е., объекты или сцены), а скорее кажутся общими свойствами системы.

Учитывая логику 2AFC, обсуждавшуюся ранее, можно было бы предположить, что если бы участникам было дано одно изображение объекта во время тестирования и было сказано различать, старый он или новый, производительность была бы хуже (несмотря на то же самое основное количество памяти). Таким образом, описанные выше результаты лучше всего описать как потенциальную верхнюю границу производительности VLTM. При разных процедурах тестирования производительность, скорее всего, будет отличаться.Тем не менее, эти результаты по-прежнему демонстрируют, что в потенциально идеальных условиях тестирования долговременная визуальная память не только обладает огромной емкостью, но также содержит представления с богатой наглядной и подробной информацией.

Отложенная оценка (непрерывный отчет)

Для оценки точности VLTM (т.е. количества информации в памяти) в экспериментах использовалась парадигма отложенной оценки. При кодировании участники наблюдают за объектами, залитыми уникальными цветами.Затем, при последующем тесте, наблюдатели видят полутоновые версии объектов, которые они наблюдали ранее, и используют цветовое колесо, чтобы указать его исходный цвет. Взяв ошибку в градусах между ответом и истинным значением, исследователи могут создать распределение ответов долговременной цветовой памяти и измерить стандартное отклонение распределения, чтобы понять точность этого представления (Брэди, Конкл, Гилл, Олива, И Альварес, 2013).

Точность информации в представлениях VLTM

Brady et al.(2013) использовали этот метод, чтобы понять точность представления цветовой памяти в VWM и VLTM. В ходе исследования исследователи дали участникам две отдельные задачи. В условиях VWM участники видели три реальных объекта одновременно в течение 3 секунд, расположенных по кругу вокруг фиксации. Участникам было предложено запомнить цвет всех предметов. После 1-секундной задержки один из объектов снова появился в оттенках серого, и участники могли изменить цвет изображения с помощью мыши, и им было сказано щелкнуть мышью, когда он совпадет с исходным цветом.В условиях VLTM участники сначала прошли блок исследования, просматривая изображения последовательно в течение 1 секунды каждое с 1-секундным интервалом между изображениями. Подобно условию VWM, участникам было предложено запомнить цвет объекта.

После блока исследования цвет предметов тестировался по одному в случайно выбранной последовательности, и участники сообщали цвет изображения, используя тот же механизм ответа, который использовался в условиях краткосрочной памяти.Точность представлений участников в памяти определялась путем вычисления распределения степени ошибки каждого ответа в цветовом пространстве (при этом более крупные ошибки представлены ошибкой большей степени). В условиях VWM при размере набора 3 (и выше) точность участников составила 17,8 градуса, что незначительно отличалось от точности, наблюдаемой в условиях VLTM, 19,3 градуса (Brady et al., 2013). Таким образом, похоже, что точность цветовых представлений в VWM и VLTM имеет эквивалентные ограничения, что позволяет предположить, что они могут разделять или ограничиваться аналогичными процессами.

Взаимодействие между VLTM и восприятием

Отсроченная оценка также использовалась для исследования потенциальной роли, которую могут играть долгосрочные воспоминания при искажении новой информации восприятия. В серии экспериментов, проведенных Fan, Hutchinson и Turk-Browne (2016), участники завершили серию пробных экспериментов по экспонированию, в ходе которых они столкнулись с уникальными формами, заключенными в определенные цвета. Каждая форма была показана в течение полсекунды, а после небольшой задержки (1.5 секунд) снова появилась ахроматическая версия формы, и участники сообщили о цвете изображения с помощью мыши. Во время сеанса первоначального воздействия участники трижды встречали одну и ту же форму в разных испытаниях (случайным образом), всегда одного цвета. В результате каждая уникальная форма была связана с определенным цветом в долговременной памяти.

После завершения первых испытаний воздействия участникам были предложены заключительные испытания. Эти последние тестовые испытания были похожими, за исключением того, что теперь каждая форма была показана в несвязанном цвете, и участники должны были судить о появлении новых цветов.Исследователи обнаружили, что ответы участников финальных тестовых испытаний лучше всего характеризовались как смесь исходного и текущего цветов, что позволяет предположить, что участники закрепили свои ответы на свои представления в долговременной памяти. Более того, этот эффект привязки усиливался, когда воспринимаемый ввод становился более деградированным (например, из-за сокращения представления стимула во время заключительных пробных испытаний). Эти результаты демонстрируют, что, хотя перцептивные суждения действительно отражают текущее состояние окружающей среды, на них может влиять предыдущий опыт и долговременная память (Fan et al., 2016).

Основные концепции VWM

Как обсуждалось ранее, VWM обычно рассматривается как интерфейс нескольких процессов, включая восприятие, кратковременную память и внимание (Baddeley & Hitch, 1974; Cowan, 2008). В связи с этой концепцией исследователи обычно описывают функцию VWM как поддержку сложного когнитивного поведения, которое требует временного хранения и манипулирования информацией для выполнения действий (Baddeley, 2003; Ma et al., 2014). В частности, большое количество исследований за последнее десятилетие было сосредоточено на ограничениях мощности VWM. В результате многие модели, предложенные для объяснения VWM, сосредоточены на этом ограничении.

Модель с фиксированным слотом

При попытке понять ограничения емкости, присущие VWM, особенно влиятельной моделью была модель с фиксированным слотом. Это предполагает, что VWM может хранить только дискретное количество интегрированных представлений объекта (см. Рис. 6). Эта модель была предложена в очень влиятельном исследовании, проведенном Luck and Vogel (1997), которые использовали задачу обнаружения изменений для количественной оценки возможностей VWM.В этом задании участникам было предложено запомнить массив, состоящий из элементов одного или совокупности характеристик (цвет, ориентация и т. Д.). После небольшой задержки (900 мс) был представлен тестовый массив, который был либо идентичен предыдущему массиву, либо отличался одним признаком. Участников проинструктировали указать, произошло ли изменение. Точность оценивалась как функция количества элементов в массиве стимулов, чтобы определить, сколько элементов можно точно поддерживать в VWM.

Иллюстрация моделей VWM. Согласно модели с фиксированным слотом, VWM может хранить только дискретное количество интегрированных объектов. Модель непрерывных ресурсов предполагает, что VWM имеет конечный ресурс, который становится более тонко распределенным по мере увеличения количества элементов на дисплее. А гибкая модель слотов представляет собой интеграцию последних двух, утверждая, что VWM имеет дискретное количество слотов, но что конечный ресурс может гибко выделяться каждому слоту

В серии экспериментов Лак и Фогель (1997) дали участникам задачи обнаружения изменений, которые варьировали количество цветных квадратов, представленных в массиве (от одного до 12).Они заметили, что производительность была максимальной для массивов от одного до трех элементов, а затем систематически снижалась по мере увеличения размера набора с четырех до 12 элементов. В целом, среднее значение K (оценка емкости VWM) среди участников составляло около трех или четырех пунктов. Это открытие привело к созданию модели слотов, согласно которой люди могут хранить в VWM только от трех до четырех объектов.

В дополнение к экспериментам, состоящим из массивов отдельных признаков, Лак и Фогель (1997) также представили участникам массивы, состоящие из совокупности признаков (т.е., различающиеся по ориентации и цвету линии). Участники выполнили задачу по обнаружению изменений, но исследователи различались, должны ли участники запоминать одну функцию или совокупность функций. Например, участники увидят массив, состоящий из линий разной ориентации и цвета. В условиях цвета могло произойти только изменение цвета, и участники были проинструктированы искать изменение цвета. В условиях ориентации могло произойти только изменение ориентации, и участники были проинструктированы искать изменение ориентации.А в условии соединения могло произойти изменение цвета или ориентации, и участникам было предложено запомнить обе особенности каждого элемента. Таким образом, в условии соединения участники должны были запомнить восемь признаков, но только четыре интегрированных объекта. Если емкость хранилища VWM ограничена отдельными функциями (например, цветом, ориентацией), то производительность должна снижаться при меньших размерах набора в сочетании по сравнению с условиями для одной функции. Однако, если емкость хранилища VWM ограничена интегрированными объектами (например,g., одна красная горизонтальная линия), то во всех трех условиях должна наблюдаться одна и та же картина результатов.

В соответствии с последним случаем, они отметили, что возможности VWM были одинаковыми для отдельных элементов и элементов соединения. В целом это послужило основой для модели фиксированных слотов, согласно которой емкость VWM была ограничена слотами из ~ 3–4 интегрированных объектов. Хотя дальнейшие исследования расширили эти первоначальные результаты, важно также отметить, что несколько экспериментов не смогли воспроизвести эксперименты с критическим соединением.Эти последующие исследования показали, что емкость VWM фактически уменьшается с увеличением нагрузки функций, независимо от количества объектов (Fougnie, Asplund, & Marois, 2010; Olson & Jiang, 2002; Wheeler & Treisman, 2002). Чтобы объяснить производительность для условий соединения, исследователи должны учитывать как нагрузку на функции (то есть количество функций, которые нужно запомнить), так и нагрузку на объекты (то есть количество объектов на дисплее; Hardman & Cowan, 2015). Взятые вместе, текущий консенсус в этой области состоит в том, что поддержание интегрированных функций в VWM связано с расходами.

Ключевым компонентом этой модели является то, что эти слоты VWM считаются «все или ничего» — наблюдатель либо запоминает каждый объект с одинаковой точностью (т. Е. Количество информации) в пределах лимита емкости, либо не может запомнить объект полностью. Этот компонент «все или ничего» потенциально проблематичен, поскольку предполагает, что наблюдатель имеет одинаковый объем информации для каждого элемента независимо от того, просматривал ли он один или несколько элементов. Что, если наблюдатель видит два дисплея кодирования в типичной задаче обнаружения изменений: один с одним изображением яблока, а другой с четырьмя изображениями очень похожих на вид яблок? В каждом тестовом массиве либо нет изменений, либо один из объектов заменяется другим очень похожим на вид изображением яблока.Согласно модели фиксированного слота, точность информации, доступной наблюдателю, одинакова в обоих условиях. Он не учитывает потенциальные помехи, которые могут иметь четыре очень похожих объекта с точки зрения их представлений в VWM, или то, как они могут повлиять на процесс принятия решений, когда наблюдатель решает, произошло ли изменение.

Модель непрерывных ресурсов

Другая модель, используемая для объяснения очевидных ограничений в VWM, называется моделью непрерывных ресурсов.В отличие от модели фиксированных слотов, которая определяет емкость как ограниченную слотами интегрированных объектов по принципу «все или ничего», модель непрерывных ресурсов концептуализирует емкость VWM как основанную на информации и ограниченную конечным ресурсом (см. Рис. 6). Кроме того, этот ограниченный ресурс может неравномерно варьироваться для разных элементов дисплея. Это неравное разделение ресурсов по представлениям может отличаться из-за множества факторов, таких как нисходящие цели (например, внимание) или общая информационная нагрузка дисплея (т.е., установить размер; Бэйс и Хусейн, 2008; Wilken & Ma, 2004).

Поддержка модели непрерывных ресурсов была предложена Вилкеном и Ма (2004), которые разработали метод непрерывной отчетности как способ измерения точности или количества информации, содержащейся в представлениях VWM. В парадигме непрерывного отчета участникам предлагается запомнить массив, состоящий из элементов одной функции (цвет, ориентация и т. Д.). После короткой задержки (1,5 секунды) квадратная подсказка появилась в центре одного из ранее представленных предметов.В то же время тестовый зонд отображается в центре экрана, что позволяет непрерывно сообщать о проверенной функции. Например, в цветовом условии цветовое колесо, содержащее все возможные значения цвета, появляется в центре экрана, и участники указывают цвет исследуемого элемента, щелкая цвет на колесе с помощью мыши. Ответы затем представляются в виде ошибки степени от истинного значения цвета, и распределение может быть произведено на основе ответов участника.Стандартное отклонение ( SD ) этого распределения затем можно использовать для оценки точности информации о цвете участника в VWM.

В серии экспериментов Вилкен и Ма (2004) варьировали установленный размер дисплеев, а также тип объекта, исследуемого в памяти. Независимо от типа исследуемой функции, они отметили, что по мере увеличения размера набора точность представлений VWM снижалась. Однако даже при больших размерах наборов распределение ответов по-прежнему было сосредоточено вокруг истинной ценности элемента и точности (т.е., SD ) было большим, но все же значительно превышающим шанс. Это привело исследователей к выводу, что люди могут хранить непрерывный объем информации в VWM, но точность, с которой был представлен отдельный элемент, варьировалась в зависимости от общей информационной нагрузки дисплея (т. Е. Установленного размера). Когда размер набора превышает четыре элемента, наблюдатели могут хранить в памяти более четырех элементов. Однако для каждого элемента доступно меньше ресурсов. Учитывая ограничения типичной задачи обнаружения изменений, элемент все еще может быть представлен в VWM, но без необходимого количества информации для успешного сравнения.Это говорит о том, что ограничение в ~ 3-4 объекта, предложенное моделью фиксированных слотов, может быть просто поведенческим артефактом задач, используемых для оценки таких ограничений.

Потенциальным ограничением исследований, используемых для поддержки модели непрерывных ресурсов, является то, что переменная точность не была показана для целостных представлений объектов. Исследования в поддержку этой модели обычно исследуют память по одному параметру (например, цвету), даже если наблюдатели просматривают изображения реальных объектов.По-прежнему возможно, что представления объектов в VWM полагаются на различные виды информации, некоторые из которых могут быть переменными, а другие — нет. Например, когда наблюдатель видит одно изображение реального объекта, его представление об этом объекте может содержать категориальные знания (например, плюшевый мишка) в дополнение к другим знаниям, таким как цвет (например, коричневый). Информация о цвете, доступная наблюдателю, может быть переменной в зависимости от установленного размера, но вполне вероятно, что категориальное знание не так — наблюдатели либо знают категориальную идентичность объекта, либо нет.

Работа Шургина и Фломбаума (2015, 2018) свидетельствует о том, что это может быть так. В своей задаче участники увидели на дисплее два изображения реальных объектов, которые затем были ненадолго замаскированы, и участники затем должны были сделать оценку 2AFC, содержащую ранее увиденный объект и совершенно новый объект (с указанием, какой из двух был старый объект). Что особенно важно, они добавили шум изображения к стимулам при тестировании путем случайного шифрования до 75% пикселей в каждом изображении. Они заметили, что на производительность VWM не повлиял шум во время испытаний, при этом 0% шума и 75% шума продемонстрировали тот же уровень производительности.Модель непрерывных ресурсов предсказывает, что шум при тестировании должен затруднять сравнение в памяти, поскольку наблюдатели будут сравнивать зашумленное внутреннее представление с зашумленным внешним представлением (т. Е. Тестовыми стимулами). Таким образом, когда при тестировании добавляется шум, производительность должна снижаться. Напротив, модель с фиксированным слотом не предсказывает снижения производительности. У наблюдателей не будет шума во внутреннем представлении, что позволит им управлять шумом во время теста при проведении сравнения. В целом, эта работа предполагает, что, хотя разрешение для памяти может варьироваться в зависимости от непрерывного ресурса для одной функции, такой как цвет, то же самое может быть не во всех измерениях, таких как целостные представления объектов.

Модель гибкого слота

Существуют противоположные свидетельства того, что может поддерживаться либо модель фиксированного слота, либо модель непрерывного ресурса. Гибкая модель слотов обеспечивает золотую середину между ними, предлагая ограничить VWM максимум ~ 3–4 представлениями, но эта емкость также может быть ограничена объемом информации, загружаемой на дисплей. Короче говоря, VWM ограничен слотами, но в системе существует гибкость для распределения ограниченных ресурсов по этим слотам.

Одно исследование, которое некоторые интерпретируют как поддержку модели гибких слотов, было проведено Альваресом и Каванахом (2004). Они использовали типичную задачу обнаружения изменений, но варьировали информационную нагрузку дисплеев, изменяя тип предъявляемых стимулов. В каждом испытании от одного до 15 объектов предъявляли на 500 мс, после чего следовала короткая задержка (900 мс), а затем — тестовый массив. В половине испытаний один из объектов изменил идентичность, а в другой половине дисплеи были идентичны. Участникам было предложено указать, изменился ли один из объектов.Важно отметить, что испытания могут содержать стимулы, относящиеся к одному классу стимулов, каждый из которых отличается своей визуальной сложностью: рисунки линий, заштрихованные кубики, случайные многоугольники, китайские иероглифы и цветные квадраты.

Если VWM ограничен фиксированным числом представлений (т. После преобразования ответов на K оценок мощности VWM Альварес и Кавана (2004) обнаружили, что оценки мощности для разных классов стимулов варьируются от 1.От 6 для закрашенных кубиков до 4,4 для цветных квадратов. Это подтвердило, что VWM ограничен по количеству представлений (~ 4 объекта), но также ограничен объемом информации (то есть сложностью стимула) того, что запоминается. Однако, хотя некоторые могут интерпретировать эти результаты как поддержку гибкой модели слотов, ограниченное количество представлений в VWM не обязательно совпадает с объектами, хранящимися в виде слотов.

Существуют разногласия относительно того, отражают ли эти различия ограничения хранилища, поэтому они поддерживают гибкую модель слотов, или, скорее, отражают ошибки сравнения, сделанные в процессе принятия решения.Может случиться так, что элементы с более высокой визуальной сложностью также будут иметь большее сходство друг с другом, и это приведет к большему количеству ошибок при тестировании, даже если общий объем памяти для элементов будет одинаковым. Awh et al. (2007) исследовали эту возможность, используя метод и стимулы Альвареса и Каванга (2004), но с одной критической модификацией: категориальное изменение. Когда изменение произошло во время тестирования, оно могло быть либо внутрикатегорийным (как в Alvarez & Cavanagh; т.е., китайский иероглиф заменен штриховым рисунком). Они отметили, что для изменений внутри категорий эффективность варьировалась в зависимости от категории стимулов, в соответствии с Альваресом и Кавана. И наоборот, для изменений между категориями они не наблюдали разницы в производительности по сравнению с категорией стимула. Это было сделано для того, чтобы предположить, что переменная эффективность для разных видов стимулов может быть связана с различиями в сходстве, а не с информационной нагрузкой (в соответствии с моделью фиксированных слотов). Однако недавние исследования показали, что эти межкатегорийные изменения в основном вызваны использованием глобального ансамбля или текстурных представлений.Когда объекты сгруппированы на дисплее по типу, люди могут различать их на основе изменения кластеризации (т. Е. С использованием представления ансамбля или текстуры), а не на основе памяти отдельных элементов (Brady & Alvarez, 2015). Эти результаты указывают на необходимость в более гибких моделях VWM, которые интегрируют роль пространственных ансамблевых представлений.

Соображения, влияющие на VWM за пределами емкости

Важным аспектом нашего теоретического понимания рабочей памяти является то, что существуют большие индивидуальные различия в производительности, особенно в отношении емкости.Предыдущие исследования показали, что оценки способности VWM существенно различаются у разных людей, от 1,5 до 5,0 объектов (Vogel et al., 2001; Brady et al., 2011), и что эти индивидуальные различия в способности сильно коррелируют с широкими показателями когнитивной функции. , такие как академическая успеваемость (Alloway & Alloway, 2010) и подвижный интеллект (Fukuda, Vogel, Mayr, & Awh, 2010). Эти индивидуальные различия в способности и отношениях с другими когнитивными функциями вероятны потому, что VWM представляет собой комбинацию нескольких процессов, включая краткосрочную память и механизмы исполнительного контроля, многие из которых различаются по производительности у разных людей (Baddeley, 2003; Conway, Kane, & Энгл, 2003 г.).

В контексте рассмотренных выше моделей каждую из них можно легко изменить с учетом индивидуальных различий. Независимо от того, ограничивается ли емкость VWM фиксированным или постоянным ресурсом, каждый из них предположительно может варьироваться в зависимости от человека. Однако понимание и объяснение этих индивидуальных различий остается ключевым моментом в теоретических обсуждениях рабочей памяти, поскольку они могут быть результатом потенциально разных источников. Например, может случиться так, что индивидуальные различия в мощности являются результатом индивидуальных различий по ресурсу (постоянному или непрерывному).В качестве альтернативы, эти ограничения емкости могут возникать из-за других компонентов, влияющих на производительность рабочей памяти, таких как исполнительная функция или внимание (Baddeley, 2003; Conway et al., 2003). Действительно, исследования показали, что потенциальные ограничения или предубеждения в VWM могут возникать из-за комбинации различных источников информации, таких как память об элементе в сочетании с категориальной информацией (Huttenlocher, Hedges, & Duncan, 1991), неравномерность внимания (Schurgin & Flombaum, 2014) или ансамблевую информацию (Brady & Alvarez, 2011).В результате понимание источника индивидуальных различий в объеме рабочей памяти остается критически важным для нашего общего понимания того, как возникают ограничения емкости.

Пытаясь объяснить ограничения возможностей VWM, все модели, обсужденные выше, также делают неявное предположение, что точность представлений VWM напрямую зависит от количества запоминаемых объектов. Однако недавние исследования показали, что даже при фиксированном количестве элементов на дисплее существует различие в испытаниях точности VWM (Bae, Olkkonen, Allred, Wilson, & Flombaum, 2014; Fougnie, Suchow, & Alvarez, 2012; Ван ден Берг, Шин, Чоу, Джордж и Ма, 2012 г.).Это говорит о том, что существуют не только различия в пределах визуальной рабочей памяти у разных людей, но и то, что качество представлений рабочей памяти варьируется на в пределах человека. Более того, эту изменчивость нельзя объяснить колебаниями внимания или ресурсов потенциала (т.е. временных интервалов, непрерывного ресурса и т. Д .; Fougnie et al., 2012).

Чтобы лучше объяснить эти результаты, исследователи предложили различные типы моделей с переменной точностью. Эти модели учитывают случайные колебания точности кодирования, которые, как правило, происходят от испытания к испытанию и, как было показано, подходят для данных лучше, чем традиционные модели с фиксированным интервалом или непрерывными ресурсами (Fougnie et al., 2012; Van den Berg et al., 2012). Однако важно отметить, что переменная точность не обязательно благоприятствует ни слоту, ни непрерывному учету ресурсов рабочей памяти (Van den Berg & Ma, 2017). В результате роль изменчивости, влияющая на верность VWM, следует рассматривать отдельно от источника ограничений мощности, описанных вышеупомянутыми моделями.

Кратковременная зрительная память — Scholarpedia

Кратковременная зрительная память (VSTM) — это система памяти, которая хранит визуальную информацию в течение нескольких секунд, чтобы ее можно было использовать для решения текущих когнитивных задач.По сравнению с образными представлениями памяти, представления VSTM более долговечны, более абстрактны и более надежны. Представления VSTM могут выдерживать движения глаз, моргания и другие визуальные прерывания, и они могут играть важную роль в поддержании непрерывности во время этих прерываний. VSTM также заметно отличается от долговременной памяти (LTM). В частности, в то время как LTM имеет практически бесконечную емкость хранения и создает детализированные представления в течение относительно длительного периода времени, VSTM имеет очень ограниченную емкость хранения и очень быстро создает схематические представления.VSTM обычно считается компонентом визуального хранения более широкой системы оперативной памяти.

Измерение кратковременной зрительной памяти

Для изучения VSTM чаще всего использовались четыре общих класса задач. В одном классе задач испытуемых просят создать мысленный образ.Например, в задании «Матрица Брука» (Brooks, 1967) испытуемым сообщается набор чисел и их относительное пространственное расположение в матрице (например, «поместите 4 в верхнем левом углу; поместите 3 под этим положением»). ). Предполагается, что мысленный образ хранится в VSTM. Эти задачи обычно изучаются в контексте экспериментов по взаимодействию с двумя задачами, цель которых состоит в том, чтобы определить, может ли задача VSTM выполняться одновременно с другой задачей.

Второй класс задач VSTM использует процедуру отзыва.Например, субъекту можно представить цветной квадрат в течение 500 мс, а затем, после задержки в 1000 мс, попросить указать на запомненный цвет этого элемента на цветовом круге (см., Например, Wilken & Ma, 2004 ).

Третий класс задач VSTM использует процедуру последовательного сравнения. Например, субъекту может быть представлен цветной квадрат на 500 мс, а затем, после задержки в 1000 мс, ему может быть показан другой цветной квадрат и его спросят, имеет ли он тот же цвет, что и запомненный цвет.Эта процедура похожа на технику частичного отчета, которая обычно используется для изучения графической памяти, но большая задержка между фазой отображения и фазой распознавания превышает пределы графической памяти, что означает, что задача зависит от более продолжительного VSTM.

Распространенной версией процедуры последовательного сравнения является задача обнаружения изменений. В одноразовой версии задачи обнаружения изменений (впервые разработанной Филлипсом, 1974) наблюдатели просматривают краткий массив образцов , который состоит из одного или нескольких объектов, которые наблюдатели пытаются запомнить (см. Рисунок 1). .После короткого интервала удерживания представляется тестовый массив , и наблюдатели сравнивают тестовый массив с массивом образцов, чтобы определить, есть ли какие-либо различия. Количество объектов в массиве (размер набора ) часто меняется, и точность обнаружения обычно снижается по мере увеличения количества объектов. Анимированная демонстрация этой задачи показана на рисунке 2, а типичные результаты показаны на рисунке 3.