Trải nghiệm ngôn ngữ bản địa định hình việc xử lý và hướng dẫn giai điệu nước ngoài được chú ý trước Xây dựng dấu vết trí nhớ nhanh chóng: Nghiên cứu ERP Phần 5

2,5|Phân tích thống kê

2.5.1|Dữ liệu hành vi

Để kiểm tra những tác động có thể có của sự tương tự L1–L2 trong kết quả hành vi, chúng tôi đã phân tích các phản ứng hành vi đối với các thử nghiệm không khớp âm, tập trung vào sự khác biệt giữa các từ có âm viền và các từ có âm ngang.

Trong những năm gần đây, các nhà nghiên cứu đã phát hiện ra mối quan hệ chặt chẽ giữa giọng nói và trí nhớ. Đặc biệt, âm đường viền (hay "âm nhảy") có xu hướng giúp chúng ta dễ nhớ một từ hoặc cụm từ hơn. Điều này là do các âm sắc có đường viền cho phép người nghe nắm bắt tốt hơn thông tin quan trọng và nội dung cảm xúc, giúp lưu trữ vào trí nhớ dài hạn dễ dàng hơn.

Một số nghiên cứu đã chỉ ra rằng mọi người có nhiều khả năng ghi nhớ những từ có âm điệu rõ ràng hơn, điều này có thể khiến thông tin được xử lý trong não rõ ràng hơn so với âm điệu phẳng. Ví dụ: khi chúng ta nghe thấy một âm tiết được nhấn mạnh trong một từ hoặc cụm từ, chúng ta sẽ nhận thấy thông tin này và dễ dàng ghi nhớ nó hơn.

Ngoài ra, tông màu đường viền có thể truyền tải thông tin cảm xúc, điều này cũng quan trọng đối với trí nhớ. Chúng ta có xu hướng ghi nhớ các sự kiện và thông tin dễ dàng hơn bằng cảm xúc và trải nghiệm cảm xúc. Do đó, các tông màu có đường viền giúp chúng ta lưu giữ những ký ức cảm xúc này trong não.

Nhìn chung, tác động của các tông màu có đường viền giúp chúng ta ghi nhớ tốt hơn. Trong cuộc sống và công việc hàng ngày, chúng ta có thể chú ý đến giọng điệu của mình khi nói chuyện với người khác. Đặc biệt trong các bài phát biểu, cuộc họp, quảng cáo và các dịp khác, chúng ta nên chú ý hơn đến việc sử dụng tông màu để cải thiện hiệu ứng ghi nhớ. Thông qua đào tạo, chúng ta có thể cải thiện độ nhạy cảm với lời nói và giúp chúng ta ghi nhớ tốt hơn những thông tin quan trọng, nâng cao hiệu quả công việc và chất lượng cuộc sống. Có thể thấy, chúng ta cần cải thiện trí nhớ, và Cistanche Deserticola có thể cải thiện trí nhớ đáng kể vì Cistanche Deserticola là một dược liệu cổ truyền của Trung Quốc có nhiều tác dụng độc đáo, một trong số đó là cải thiện trí nhớ. Công dụng của thịt băm đến từ nhiều hoạt chất khác nhau, bao gồm axit, polysaccharides, flavonoid, v.v. Những thành phần này có thể tăng cường sức khỏe não bộ theo nhiều cách khác nhau.

Bấm vào biết cách cải thiện chức năng não

Để đạt được hiệu quả này, chúng tôi đã gửi riêng dữ liệu trung bình cho các biến hành vi "Độ chính xác phản hồi" và "Thời gian phản hồi" cho hai phân tích phương sai hỗn hợp (ANOVA) với hệ số thử nghiệm "Loại giai điệu" (âm sắc đường viền so với tông màu cấp độ), yếu tố thời gian "Ngày " (ngày 1 so với ngày 2) và các yếu tố giữa các chủ đề "Nhóm người học" (L1 âm so với L1 không âm) và "Nhóm âm mục tiêu" (cao/giảm so với thấp/tăng).

Thời gian phản hồi được chuẩn hóa thông qua các phép biến đổi nhật ký và để tính chính xác, điểm d′ đã được tính toán. Vì hai người tham gia đã bị loại khỏi nghiên cứu nên các nhóm nhỏ Giai điệu mục tiêu có quy mô khác nhau (11 hoặc 12).

Chúng tôi đã sử dụng cách tính trung bình ở những nơi cần thiết cho các nhóm mục tiêu có cùng quy mô để phân tích thống kê. Tất cả các phân tích hành vi được thực hiện trong SPSS 26 (International Business Machines [IBM]Corp., Armonk, NY, United States).

2.5.2|ERP

Đối với dữ liệu ERP, chúng tôi đã chọn các khoảng thời gian hai lần (50–70 ms và 400–600 ms) trong đó chúng tôi dự kiến ​​sẽ quan sát ảnh hưởng của độ tương tự L1–L2 đối với các đặc điểm âm hoặc thanh trong xử lý văn bản, dựa trên tài liệu trước đó (Gosselke Berthelsenet al., 2018, 2020).

Bằng cách sử dụng các khoảng thời gian được xác định trước này, chúng tôi đã tiến hành kiểm tra hoán vị dựa trên cụm cho yếu tố "Loại giai điệu". Chúng tôi đã gửi biên độ ERP trung bình của khối 1 (vào ngày 1) từ cả hai nhóm người tham gia, cùng nhau và riêng biệt, cho các khoảng thời gian và điều kiện đã chọn (nghĩa là các từ có âm đường viền so với các từ có âm mức) cho phân tích hoán vị bằng cách sử dụng cụm không tham số dựa trên phương pháp hoán vị được triển khai trong hộp công cụ Fieldtrip cho Matlab (Maris & Oostenveld, 2007).

Chúng tôi đã chạy 1000 hoán vị ngẫu nhiên của dữ liệu bằng phương pháp Monte–Carlo để tính toán các tập dữ liệu lớn và xem xét các cụm gồm ba điện cực trở lên có giá trị p là<.05 significant. We additionally tested for interactions with "Learning" (target word vs control word) in the permutation analysis to see whether target words differed from control words. 

Sự tương tác này đặc biệt quan trọng đối với hiệu ứng nhận dạng từ ở tốc độ 50 mili giây, trong đó người học phát âm trước đó đã tự động phân tách các từ mục tiêu khỏi các từ kiểm soát (Gosselke Berthelsen và cộng sự, 2020). Nếu các cụm quan trọng xuất hiện trong bất kỳ phân tích nào, chúng tôi sẽ tiến hành kết hợp ANOVA để kiểm tra các tương tác có thể có với các yếu tố thời gian và giữa các chủ đề.

Do đó, chúng tôi đã tính toán một biên độ ERP trung bình trên các cửa sổ thời gian được phân tích và tất cả các điện cực cụm. Việc này được thực hiện cho từng người tham gia ở từng khối và từng ngày. Do đó, biên độ trung bình thu được sau đó được gửi tới ANOVA hỗn hợp với các yếu tố bên trong chủ đề thử nghiệm "Loại giai điệu" và "Học tập", các yếu tố thời gian "Ngày" và "Khối", cũng như các yếu tố giữa các chủ đề "Nhóm người học"( nếu có) và "Nhóm mục tiêu giai điệu."

ANOVA được thực hiện trong SPSS 26 (IBM). Hiệu chỉnh nhà kính-Geisser được sử dụng khi cần thiết. Đối với nhiều so sánh theo cặp, việc hiệu chỉnh Tỷ lệ phát hiện sai (FDR) (Benjamini & Hochberg, 1995) đã được áp dụng.

2.5.3|Tương quan

Để kiểm tra xem hiệu ứng ERP có bị ảnh hưởng bởi hành vi học tập của từng cá nhân hay không, chúng tôi đã thực hiện hai mối tương quan Pearson hai đuôi với các biến "Thay đổi biên độ cho Hiệu ứng từ vựng" và "Thay đổi biên độ cho Độ âm trước" và một mặt là "Thay đổi thời gian phản hồi" và "Độ chính xác của phản hồi". Thay đổi," mặt khác.

Sự thay đổi được điều tra ở đây được xác định là sự khác biệt trong phản ứng hành vi hoặc ERP giữa nửa đầu và nửa sau của ngày 1, nơi diễn ra phần lớn hoạt động học tập (xem Gosselke Berthelsen và cộng sự, 2020). Phân tích tương quan được thực hiện trong SPSS (IBM). Hiệu chỉnh FDR được áp dụng cho giá trị p của các mối tương quan.

3|KẾT QUẢ

3.1|Kết quả hành vi

Đối với Độ chính xác của phản hồi, Loại giai điệu không có tác dụng chính đáng kể và không có tương tác đáng kể nào với các yếu tố của Loại giai điệu, Nhóm người học hoặc Nhóm mục tiêu giai điệu.

Tác động chính của yếu tố thời gian Ngày, F(1,44)= 44.18, p < .001, 휂2p=0.501, cho thấy bằng chứng về việc học tập bất kể người học sử dụng tông giọng nào người mua loại giai điệu nào đã được thử nghiệm. Do đó, Độ chính xác của phản hồi tăng đáng kể từ ngày 1 (M=60.5%, SD=25.4,phạm vi=5.6 – 97.1) đến ngày 2 (M=68. 8%, SD=29.6, phạm vi =2.9 – 100).

Đối với thống kê mô tả, chúng tôi sử dụng tỷ lệ phần trăm vì mục đích đơn giản và có thể so sánh giữa các kết quả và với các nghiên cứu khác, trong khi phân tích thống kê được thực hiện trên dữ liệu d′. Để có biểu đồ minh họa kết quả chính xác và sự thay đổi theo thời gian, vui lòng tham khảo Hình 5.

Đối với Thời gian phản hồi, sự tương tác đáng kể giữa ToneType và Nhóm mục tiêu Tone, F(1,44)=4.63, p=.037,휂2p=0.10, được chia thành một hiệu ứng chính của Tone Typetrong nhóm thấp/tăng, F(1,22)=6.69, p=.015, 휂2p=0.23.

Sự không khớp với tham chiếu hình ảnh dựa trên âm thấp (M=1515 ms, SD=986, phạm vi=219 – 4279) được phát hiện nhanh hơn đáng kể so với các lỗi dựa trên âm tăng (M{{4} } ms, SD=1093, phạm vi=303 – 4241). Loại Giai điệu không có tác dụng chính và không có sự tương tác đáng kể nào liên quan đến các yếu tố của Loại Giai điệu, Nhóm Người học hoặc Nhóm Mục tiêu Giai điệu.

Tác động chính của yếu tố thời gianNgày, F(1,44)=35.53, p < .001, 휂2p=0.45, cho thấy bằng chứng về việc học tập bất kể người học được dạy hay kiểm tra loại giọng điệu nào TRÊN. Vì mục đích này, đã có sự cải thiện đáng kể về Thời gian phản hồi từ ngày 1 (M =2056 mili giây, SD=329, phạm vi=488 – 4279) đến ngày 2 (M=1427 ms, SD=153, phạm vi=199 – 4241). Việc phân tích được thực hiện trên dữ liệu chuyển đổi log; Thời gian phản hồi thô thực tế cũng được báo cáo cho mô tả dữ liệu.

3.2|kết quả ERP

3.2.1|50–70 mili giây

Đối với cửa sổ thời gian đầu, sự tương tác giữa ToneType và Learning, tức là so sánh mức độ và tông màu trong các từ mục tiêu và điều khiển, đã tạo ra một cụm điện cực trung tâm quan trọng (FC2, FC4, C1, Cz, C2, C4, CP1, Cpz, CP2), p=.026, d=0.87, trong nhóm âm L1.

Xem ERP và địa hình để biết sự tương tác trong Hình 6. Không có cụm so sánh nào được xác định trong nhóm L1 không âm hoặc cho tất cả những người tham gia nói chung.

Phân tích hoán vị không tạo ra bất kỳ cụm đáng kể nào về sự khác biệt giữa cấp độ và tông màu đường viền mà không có sự tương tác với Học tập (không phải đối với tất cả những người tham gia nói chung cũng như đối với các nhóm người tham gia riêng biệt). Để hiển thị phân bố biên độ trừ trong và giữa các nhóm, vui lòng xem Hình 7.

Nghiên cứu sâu hơn về cụm đáng kể của nhóm âm L1 trong ANOVA hỗn hợp, tương tác Loại giai điệu * Học tập * Nhóm giai điệu mục tiêu cho thấy rằng hiệu ứng quan sát được đối với tông màu đường viền (tức là các điều khiển âm hơn mục tiêu) chỉ có ý nghĩa ở nhóm cao/giảm.

Thứ hai, sự tương tác với thời gian cho thấy chỉ có biên độ của các từ điều khiển thay đổi theo thời gian, trở nên ít tiêu cực hơn. Để biết kết quả chi tiết, xem Bảng 2.

3.2.2|400–600 mili giây

Đối với cửa sổ lần thứ hai, phân tích hoán vị tạo ra hai cụm quan trọng để so sánh các từ có âm điệu và các từ có âm ngang trong 20 phút đầu tiên của phiên đầu tiên ở tất cả những người tham gia.

Có một cụm trung tâm phía trước đáng kể (AF3, AF4, AF8, F5,F3, F1, Fz, F2, F4, FC5, FC3, FC1, FC2, FC4, FC6, C3, C1,C2, C4), p < 0,001, d=0.38, cũng như cụm sau đáng kể (FT7, FT8, TP7, CP6, TP8, P7, P5, P8, PO7,POz, PO8, Oz), p < .001, d {{ 32}}.33. Xem Hình 8.

ANOVA hỗn hợp về biên độ ERP trung bình của cụm trung tâm phía trước cho tất cả những người tham gia trong các khối phút 20- mang lại một số tác động và tương tác chính cho Loại giai điệu, Học tập và các yếu tố thời gian Khối và Ngày, xem Bảng 3 để biết chi tiết.

Liên quan đến Loại tông màu, tông màu có mức độ âm hơn so với tông màu đường viền.
Sự khác biệt này mạnh hơn ở nhóm L1 âm so với nhóm L1 không âm.

Đối với Học tập, chúng tôi nhận thấy rằng các từ mục tiêu gợi ra những tiêu cực lớn hơn các từ kiểm soát (xem Hình 8). Sự khác biệt một lần nữa lớn hơn ở nhóm âmL1 và cũng mạnh hơn vào ngày thứ 2 so với ngày 1. Cuối cùng, sự tiêu cực nói chung đã được quan sát thấy theo thời gian.

Đối với cụm sau, các hiệu ứng hầu như không thể phân biệt được với các hiệu ứng của cụm trung tâm phía trước nhưng bị đảo ngược về cực: tất cả các hiệu ứng chính gần giống với các hiệu ứng ở trên, cũng như các cụm tương tác quan trọng.

Chỉ có hai tương tác duy nhất xuất hiện ở cụm sau. Do đó, chúng tôi đã chọn coi tính tích cực như một hiệu ứng lưỡng cực và để cho ngắn gọn, trình bày các tác động và tương tác quan trọng được quan sát thấy đối với các cụm tích cực phía sau như Thông tin hỗ trợ S1 thay vì trong văn bản chính.

3.2.3|Kết quả tương quan

Đối với hiệu ứng ban đầu, không tìm thấy mối tương quan đáng kể nào giữa những thay đổi về dữ liệu hành vi và sinh lý thần kinh (p > 0,8). Phân tích sâu hơn cho thấy không có mối tương quan đáng kể nào đối với nhóm phụ H/F của người học âm đối với hiệu ứng này (p > 0,2).

Một mối tương quan đáng kể đã được quan sát giữa Thay đổi Biên độ đối với Âm tính Trước và Thay đổi Độ chính xác của Phản hồi, r=−.353, p=.040, sao cho mức cải thiện về độ chính xác càng lớn vào ngày 1 thì biên độ chênh lệch càng nhỏ cho sự tiêu cực trước đã trở thành. Không có mối tương quan đáng kể với Thay đổi thời gian phản hồi (p > 0,7).

4|CUỘC THẢO LUẬN

4.1|Thành phần nhận dạng từ: Hiệu ứng chuyển giao

Có một tác động rõ ràng về trải nghiệm ngôn ngữ bản địa và sự quen thuộc trong thành phần kiểm soát từ vựng được chú ý trước ở mức ~50 mili giây. Hiệu ứng hỗ trợ ở độ trễ này chỉ được tìm thấy ở mức độ tương tự L1–L2 cao nhất. Người học âm điệu của chúng ta không cho thấy dấu hiệu tiếp thu từ dễ dàng đối với tất cả các từ mục tiêu hoặc tất cả các từ mục tiêu có âm viền mà thay vào đó chỉ đối với các từ mục tiêu có âm trầm.

Điều này trở nên rõ ràng ở mức độ tiêu cực giảm đi mà chúng tôi cho rằng phản ánh sự hình thành dấu vết từ nhanh chóng, thành công cho các từ mục tiêu có âm điệu giảm dần để chúng được xử lý giống như từ thực trong vòng 20 phút đầu tiên tiếp thu. Xu hướng giảm biên độ tương tự trước đây đã được thấy đối với các từ thực của người nói tiếng Quan Thoại (Yue và cộng sự, 2014).

Sau bốn phút lặp lại từ và từ giả hợp pháp, hoạt động thần kinh đối với từ thực dường như giảm đi. Tuy nhiên, lưu ý rằng Yue et al. đã không sử dụng phân tích có thể loại bỏ các hiệu ứng tần số gây ra bởi việc so sánh các kích thích lệch chuẩn và không thường xuyên xảy ra (xem Shtyrov & Lenzen, 2017) và do đó, không phát hiện ra sự thay đổi biên độ đối với các sai lệch từ thực trong phân tích thống kê của họ.

Ngoài ra, khoảng thời gian của họ dài hơn của chúng tôi. Chúng tôi đề cập đến xu hướng ở đây vì Yue et al. (2014) là nghiên cứu duy nhất xem xét thành phần ban đầu này trong bối cảnh của các từ có thanh điệu. Đáng chú ý, đối với những từ không có thanh điệu, hiệu ứng tương tự đã được báo cáo trước đây bởi Kimppa et al. (2015).

Theo những nghiên cứu trước đây, chúng tôi giải thích mức độ hiệu ứng giảm đối với các từ mục tiêu được hỗ trợ ở phạm vi L{0}}là bằng chứng cho thấy các từ được thu thập và xử lý giống như từ thực một cách cực kỳ nhanh chóng.

Mặt khác, các từ giả, ngay cả những từ có cùng kiểu cao độ và các từ mục tiêu không được hỗ trợ, không thể được tiếp thu nhanh chóng như nhau và do đó gây ra sự tiêu cực ngày càng tăng.

Sự tiêu cực này có thể báo hiệu một quá trình hình thành dấu vết bộ nhớ đang diễn ra, không đầy đủ đối với những từ không được dạy và không được tạo điều kiện. Phù hợp với ý tưởng về quá trình hình thành dấu vết từ đang diễn ra, sự tiêu cực đối với cả từ mục tiêu và từ kiểm soát giảm nhẹ trong suốt các buổi học (từ mục tiêu: MB{{{{ 6}}}} −1.02 μV ±SD=0.8 μV, MB6=−0.99 ± 0.8 μV; từ điều khiển: MB{{10}} −1,31 ± 1,0 μV, MB6=−0,90 ± 0,8 μV).

Mức giảm này chỉ có ý nghĩa đối với các từ điều khiển có biên độ ban đầu cao nhất. Điều thú vị là, biên độ giảm dần diễn ra theo mô hình từng bước cho cả hai loại từ sao cho biên độ tăng trở lại sau thời gian nghỉ giữa khối 2 và 3 cũng như khối 4 và 5 (ví dụ: các từ mục tiêu: MB1=−1. 02 μV ± SD=0.8 μV, MB{{10}}−0.99 ± 0.9 μV, MB{{ 15}} −1,12±0.9 μV, MB{{20}} −0.88 ± 0.9μV, MB5=− 0,94± 0,8 μV, MB6=−0,99 ± 0,8 μV).

Cùng với thực tế là chúng tôi không tìm thấy ảnh hưởng nào của buổi học đối với biên độ phản hồi ở độ trễ này, điều này cho thấy dấu vết từ chỉ được hình thành tạm thời đối với những từ có âm vị học không phải bản xứ (tức là âm điệu).

Do đó, chỉ những từ có âm vị học bản địa (và chức năng quen thuộc) mới có biên độ giảm liên tục (M=0,78 μV), điều này cho thấy rằng quá trình hình thành dấu vết từ nhanh chóng phụ thuộc vào mạng âm vị thần kinh tự nhiên và dấu vết từ đó cho L{ {2}}như những từ mới lạ được hình thành gần như ngay lập tức và lâu dài.

For more information:1950477648nn@gmail.com