提案手法はここで関連する単語のリストを使用して偽の記憶を誘発し、も画像についてはリコールの影響とそれらの偽りの記憶の認識を評価しました。このプロトコルは、Deese Roediger ・ マクダーモット (DRM) パラダイムの変更されたバージョンをについて説明します。
関連付けられている単語リストの手順は、予測可能な方法で連想できるようになり、記憶の正確さを監視する困難を誘導することによって偽りの記憶を引き出すことができます。ここで紹介した方法の目的はどちらか意味や音韻に関連する単語のリストを使用して偽の記憶を誘引し、画像についてはリコールの影響とそれらの偽りの記憶の認識を評価します。これを行うには、Deese Roediger ・ マクダーモット (DRM) パラダイムの変更されたバージョンを使いました。我々 は画像の手順に合わせて以前の DRM 研究から単語リストを適応し、教室の設定で単語リストに自動プレゼンテーションを作成しました。学部生のクラスを採用し、彼らが提示されていた、単に単語を覚えて他のクラスを教える一方、リストの言葉の精神的なイメージを作成するクラスの一部を指示します。参加者は、一度に 1 つの単語に自動プレゼンテーションを提示単語リスト交互に音韻的・意味的関連リスト。参加者は、紙鉛筆リコール パケットを使用してすぐにリスト アイテムを思い出して、ディス トラクター アクティビティを完了および後続の最終的な認識テストを取る。多くの場合、参加者はすぐにリコールし、後認識単語リストのアイテムに関連していたが、実際には提示されなかった。これらは重要なルアーとして知られている、偽の記憶を示します。ここで詳細なプロトコルでは、4 つのステップ プロシージャ – リスト表示、即時のリコール、ディス トラクター フェーズ、およびメモリに DRM パラダイム内であるリストの種類と画像指導の効果を評価することが最終的な認識 – について説明します。一覧のプレゼンテーションの自動自然興味の変数と紙を体系的に変化させる能力、鉛筆によるデータ収集 affords 教室の設定でデータを収集するため容易にアクセス可能なメソッドがあります。プロトコルには、画像やリスト型操作なしより伝統的な DRM パラダイムにプロシージャを変更するオプションも提供しています。このプロトコルの使用は、両方の教室学習と認知科学の原則に関連する結果を提供できます。
メモリは可鍛性および当てにならないとこのごろ人々 自分のメモリ システムの限界を感じる。しかし、メモリ不足エラーがどのように発生するか。どのようなメカニズムが記憶想起における誤りに対して責任ですか。異なる変数のメモリ不足エラーに及ぼす影響を調査する Deese Roediger ・ マクダーモットのパラダイム (DRM)1,2と呼ばれる広く、被引用研究室ベース手順を変更しました。DRM の伝統的な手順で参加者は、意味的に関連の単語のリストを学ぶする求められます (例えばテーブル、ソファ、デスク、ランプ、枕、スツール、ベンチ、ロッカー)。参加者はしばしばリストに意味的に関連がない実際に学んだ言葉を見て報告後リコールおよび/またはリストから単語を認識するように求め、(例えば議長)。重要なルアーと呼ばれるこれらの単語偽りの記憶は、標準的な手順2,3時間の 55%-80% を発生します。
活性化監視フレームワークは、DRM パラダイムから発生するメモリエラーの理論的根拠としてしばしば引用されます。具体的には、DRM の偽りの記憶活性化(すなわち、 「拡散」し、また情報の他、関連作品を有効に作業メモリで現在アクティブな情報のための傾向) とのデュアル プロセスに起因しています。監視5,6(すなわち精度や記憶されている何かのソースを評価する)。意味的勉強の過程は、DRM を示し重要なルアーにリストの言葉から広がる原因活性化ワーキング メモリにおける重要なルアーが起動関連。結果は、後のタスク中に正確に監視されない場合があります誤ったメモリです。
DRM パラダイムに固有の三相試験手順により、(リスト アイテムの研究)、エンコーディングのプロセス中にいくつかの変数を操作するための認知心理学者保持 (ディス トラクター タスクを完了している間リスト アイテムの保存ワーキング メモリを混乱させる) またはメモリ エラーに貢献する特定のプロセスを理解する (メモリのテスト) を検索します。私たちの手順を拡張直接エンコード時にコンテンツの種類のメモリ エラー率を比較する従来の DRM プロシージャを使用 (例えば、意味的関連と音韻的関連)9、中に型をテスト検索 (例えばリコール作業対認識タスク)10おそらく最も特に、画像リストの中にエンコード プロセス研究11,12,13,14。
このプロトコルの開発に私たちの主な関心は画像の再生と再認への影響を理解するためだった (例えば、それらを想像して) エンコーディング時にリストの言葉の精神的なイメージを作成する効果があるかどうか特にリストの言葉が音によると重要なルアーに関連していたかどうかによって異なります (すなわち、音韻的) または意味 (すなわち、意味)。例えば、音韻のリストのログ、豚、ドック、湿原、霧、人形、カエル、ジョグ、 ドット、重要なルアーは犬です。意味一覧のマグカップ、小皿、紅茶、コースター、ふた、コーヒー、わら、 スープ、重要なルアーはカップです。かどうか、これらのリスト連想処理を異なる影響を受けるリストの言葉をイメージングに興味を持っていた。伝統的な DRM の単語リストを含む 12-15 意味的に関連のリストの単語2、私たちの手順は 8 項目単語リストを採用しました。これらのリストは、偽りの記憶9音韻・意味的連想の収束効果以前に開発した 16 項目リストから変更されました。画像指示を含める一般的な DRM プロシージャを適応するための精神的な画像を作成する最も簡単な各リストから 8 ワードを選択して単語リストを短縮しました。これは想像しにくい具体的な単語 (例えばしゃれ、最悪) 以下の除去の許可。さらに、材料とも教室により適切に合わせて開発した紙/鉛筆再生と再認対策のプレゼンテーションを標準化する前の研究15で利用コンピューター ベースの単語リスト プレゼンテーションを変更しました環境。
我々 の結果はリスト協会の種類と画像プロシージャ間の相互作用を示唆しなかったが、14型の画像とリストの重要な主な効果を発揮しました。堅牢な文学イベントを繰り返し想像16,17,18過去子供の信念とメモリの強化された感情を示唆している想像力インフレ効果のため照会のこのラインを追求して.しかし、最近の研究者示唆しているおそらくすべてではない画像が平等であると画像命令の性質が誤ったメモリ料金19の効果を仲介します。作業評価想像力インフレに対する可能な制限の 1 つはプロシージャ自体に固有のものです。つまり、参加者は、彼らの自信のリッカート尺度評価を入力する求められますまたは小児期に特定のイベントが発生して、これらのイベントの評価の想像力での信念の変化 (特に増加) を評価する 2 番目の時間を提供これらの評価。この手順で 1 つの可能な問題は、参加者を識別する必要があります自信を持って評価する前と後の画像相の両方の経験の信憑性を制御の欠如です。いくつかの研究で研究者は確証20; の家族のメンバーを参照してください。ただし、想像力インフレを調べる研究の大半は、参加者の言葉にのみ依存します。
DRM プロシージャは、他のメモリの範例は、研究者のリストのデザインを作業メモリ内にアクティブ コンテンツに対するコントロールを維持するために想像力インフレ プロシージャを含む方法論的利点を提供します。具体的には、研究者重要なルアーに自分の連想強さに応じてリスト項目を選択し、参加者をコミットする対象となるメモリ エラー測定を簡単にできる (例えば、椅子研究のリストにはなかったがテストで思い出した)。このコンテンツ コントロール研究者その他可能性のある重要な要因のリストの中に視覚的なイメージの構築など、誤ったメモリ エラーを探索する機会を得たそのドライブ連想メモリのエラー プロセスへの洞察力を提供します21をエンコードまたは複雑なイベントの物語11を生成するリスト項目も起草。
このプロトコルでは、材料のプレゼンテーションの管理と研究しながら体系的にさまざまな変数 (例えば教室)、大規模なグループに参加者のデータを収集することができるデータ収集の紙と鉛筆形式を採用しています。アクセシビリティと実験的制御: このプロトコルによって提供されるデータを確実に収集しながらクラスのデモンストレーションとメモリ プロセスを学習する機会を提供します。このコンテキストは結果をこうして知らせる認知科学と教育心理学教室での学習に適して作る研究室による DRM のプロシージャと比較して。さらに、このプロトコルは、イメージ指示やさまざまなリストの種類よりパーソナライズされた使用することができます建設キット型のアプローチが提供されますの使用を削除する利用可能なオプションの変更を提供します。
本研究で採用されているプロトコルは、広く使用されている単語リストのプロシージャ、教室ベースのプロシージャの偽りの記憶についてはイメージと連想処理の影響を評価するために、Deese Roediger ・ マクダーモット (DRM) パラダイムを変更しました。リスト アソシエーション型の変数を含む、テストの種類、およびここで実装イメージ命令のこれらの複雑な要因に及ぼす影響について学習?…
The authors have nothing to disclose.
本稿で我々 の方法を知らせる研究プロジェクトの共同作業のための特別な感謝博士メアリー アン Foley および博士カレン Zabrucky を送信します。