Влияние занятости во время пауз между заданиями на микро-достижения в обучении моторике

Исследование влияния занятости во время пауз между попытками на микро-достижения вне практики

Консолидация явного моторного обучения последовательностям (ESL) проявляется в улучшении навыков во время периодов отдыха, длящихся минуты или дольше. Однако недавние данные свидетельствуют о том, что улучшения ESL также происходят во время пауз между попытками, длящихся секунды (микро-достижения вне практики; MOGS). Хотя косвенные данные подтверждают, что MOGS являются явлением, связанным с кратковременными периодами бодрствования, эта гипотеза никогда не проверялась напрямую. Предыдущие исследования предполагают, что MOGS и обучение последовательностям в целом зависят от ассоциативных процессов памяти, связывающих элементы последовательности во времени и пространстве. Однако свидетельств, подтверждающих эту гипотезу у здоровых людей, недостаточно. Мы предположили, что если бодрствование во время межпопыточных периодов ESL необходимо для MOGS, то замена этих периодов увлекательным заданием должна ухудшить MOGS. Кроме того, мы исследовали, поддерживаются ли MOGS ассоциативными процессами, предполагая, что кодирование ассоциативной памяти во время межпопыточных периодов еще больше ухудшит MOGS. Для этого мы сравнили результаты трех групп, которые отличались только тем, включали ли межпопыточные периоды отсутствие задания (REST), задание на кодирование ассоциаций (ENC) или задание на семантическое суждение (SEM). Мы не выявили значимых групповых различий в ESL или MOGS, что было подтверждено байесовским анализом. Эти результаты согласуются с предположением, что MOGS отражают изменения в производительности между попытками, а не быструю форму консолидации, требующую отдыха или зависящую от ассоциативных процессов памяти.

Введение

Индивидам с повреждениями сенсомоторной сети часто приходится заново осваивать повседневные двигательные навыки. Для облегчения такого повторного обучения специалисты по реабилитации должны понимать условия, которые оптимально поддерживают приобретение двигательных навыков и стабилизацию моторной памяти. Интенсивной областью исследований моторного обучения является стабилизация моторной памяти, или консолидация, во время периодов, свободных от практики. Во время этих «внепрактических» периодов (которые обычно длятся минуты, часы или дни) нейропластичность моторной сети поддерживает консолидацию моторной памяти^1,2. Такая консолидация улучшает производительность двигательных навыков и делает вновь приобретенные моторные воспоминания более устойчивыми к помехам со стороны других воспоминаний и опыта^3,4,5,6,7.

Широко используемым методом измерения консолидации моторной памяти является задача явного обучения последовательностям (ESL)⁸, которая требует от обучающегося выполнять последовательность нажатий клавиш (подобно игре мелодии на пианино) как можно точнее и быстрее. В этой задаче обучение проявляется в улучшении координации эффектора (т.е. пальцев), что приводит к более эффективному производству последовательности. Производительность ESL обычно измеряется как количество правильно выполненных последовательностей за фиксированный период времени, а консолидация — как разница в производительности между концом периода приобретения и началом периода удержания, который происходит после периода отдыха. Производительность ESL обычно увеличивается с практикой, и эти связанные с практикой улучшения часто называют «онлайн-приростами». Однако производительность ESL также увеличивается во время отсутствия практики из-за консолидации, и эти улучшения называются «внепрактическими приростами»^2,3,6,9.

Хотя считается, что консолидация двигательных навыков требует минут или часов бодрствования и/или более длительных периодов сна^7,10, недавние результаты предполагают, что консолидация может также происходить во время коротких межпопыточных периодов отдыха, длящихся всего 10 секунд^11,12. Поскольку эти «микро-внепрактические» приросты (MOGS) в производительности навыков также связаны с нейронными биомаркерами^11,13,14, несколько недавних исследований предположили, что MOGS отражают быструю форму консолидации, имеющую решающее значение для обучения моторным навыкам.

Интересно, что нейронные биомаркеры, связанные с MOGS, включают элементы сети, поддерживающей ассоциативные воспоминания^13,15,16, включая гиппокамп и прекунеус^17,18, и свидетельства, связывающие функцию гиппокампа с недекларативной памятью, значительно возросли за последние десятилетия^19,20. Точная роль гиппокампа в моторном и процедурном обучении все еще неясна, но недавние работы предполагают, что он связывает во времени асинхронные, но связанные наблюдения в энграммы памяти^21,22,23, что соответствует теории о том, что гиппокамп связывает стимулы и их особенности в пространстве и времени²³. Несмотря на эту возможность, свидетельств, связывающих процессы ассоциативной памяти с моторным обучением у здоровых людей, по-прежнему недостаточно.

Хотя несколько предыдущих исследований^11,13, включая крупномасштабное исследование, проведенное путем краудсорсинга¹², воспроизвели результаты первоначального отчета¹³, остаются многочисленные пробелы в знаниях, связанные с границами и условиями MOGS. Во-первых, не проводилось экспериментальное манипулирование, изучающее, необходим ли отдых сам по себе для MOGS. В целом, можно было бы ожидать, что если отдых необходим для MOGS, выполнение любого задания, более утомительного, чем простое бодрствование, во время межпопыточных периодов должно уменьшить MOGS. Кроме того, хотя нейронные корреляты MOGS становятся все более ясными^13,15,16, когнитивные и моторные процессы, поддерживающие MOGS, по-прежнему плохо изучены. В частности, роль ассоциативных процессов в MOGS и ESL в целом никогда не оценивалась.

Первоначальный отчет, выявивший доказательства MOGS, показал, что короткие периоды отдыха между попытками ESL связаны с сильными улучшениями производительности, в то время как улучшения, происходящие во время самой попытки (микро-онлайн приросты; MOnGS), значительно слабее¹¹. Здесь мы стремились воспроизвести эти результаты в группе здоровых взрослых участников, которые не выполняли никаких заданий во время межпопыточных периодов (группа REST) и, таким образом, испытывали те же экспериментальные условия, что и в первоначальном исследовании. Мы также включили две дополнительные группы, которые были идентичны этой группе REST, за исключением того, что им было предложено либо кодировать ассоциативные воспоминания (группа ENC), либо судить о семантическом сходстве двух слов (группа SEM) во время межпопыточных периодов. Последняя группа была включена для контроля неспецифических эффектов, связанных с выполнением задания во время межпопыточных периодов, и для выделения роли процессов ассоциативной памяти. Мы предположили, что если MOGS отражают консолидацию и, следовательно, требуют отдыха, то группы ENC и SEM покажут значительно меньшие MOGS по сравнению с группой REST. Мы также предположили, что если MOGS зависят от процессов ассоциативной памяти, то группа ENC покажет значительно меньшие MOGS по сравнению с двумя другими группами.

Экспериментальная процедура

Участники

До сбора данных наше исследование было предварительно зарегистрировано на Aspredicted.org (#141506). Сорок пять праворуких нейротипичных взрослых (возраст: 18–36 лет, 16 мужчин, 29 женщин) приняли участие в эксперименте, включающем выполнение задачи ESL во время записей электроэнцефалографии (ЭЭГ). Этот эксперимент был частью более крупного исследования, включавшего неинвазивную стимуляцию мозга и функциональную магнитно-резонансную томографию (фМРТ), хотя участники не получали стимуляции и не проходили процедуры фМРТ до или во время описываемого в этом отчете эксперимента. Поэтому в текущем эксперименте участники были исключены из исследования, если у них были противопоказания к нейровизуализации или неинвазивной стимуляции мозга. Мы также исключили участников с некорригируемыми нарушениями зрения или дальтонизмом. Ни один участник не прошел скрининг из-за противопоказаний к нейровизуализации или нейростимуляции и не сообщил о каких-либо некорригируемых нарушениях зрения.

Участники были равномерно распределены в одну из трех групп на основе порядка набора. Чтобы гарантировать, что наше исследование обладало достаточной мощностью для наблюдения MOGS в группе REST, мы определили размер выборки для всех групп, используя эффект, полученный из первоначального отчета Bönstrup et al., которые впервые сообщили о MOGS во время приобретения навыков¹¹ у 33 здоровых молодых взрослых (среднее изменение на 2,69 ± 0,63 нажатия клавиш в секунду, t(32) = 4,19, p < 0,001, d = 4,26). Предполагая размер эффекта 4,26 из этого исследования, α = 0,05 и мощность (1-β) = 0,95, наше исследование имело бы 99,9% шанс наблюдать значимые MOGS всего у четырех участников в каждой группе. Однако для повышения надежности и обобщаемости наших результатов мы увеличили целевой размер выборки до 15 участников в каждой группе. Все участники предоставили свое письменное информированное согласие до участия, и исследование проводилось в соответствии со всеми соответствующими руководящими принципами и нормативными актами. Экспериментальные процедуры были одобрены и проводились в соответствии с Институциональным наблюдательным советом (IRB) Техасского университета в Остине. Участники получали компенсацию в размере 15 долларов США в час, и экспериментальные процедуры обычно длились 2 часа.

Общие процедуры

После процедур получения согласия и скрининга участники были подготовлены для записи ЭЭГ. Сигналы ЭЭГ записывались в течение пяти минут, пока участники спокойно отдыхали с открытыми глазами, а также непрерывно во время оставшихся процедур. Результаты ЭЭГ здесь не сообщаются.

Во время приобретения навыков участники проходили 24 попытки, каждая длительностью 20 секунд (всего 8 минут). Фаза приобретения задачи ESL состояла из 24 10-секундных попыток выполнения ESL, каждая из которых разделялась 10-секундным межпопыточным периодом (рис. 1А; всего 23). После приобретения все участники отдыхали в течение 30 минут перед завершением финальных девяти попыток удержания. Эти девять попыток были идентичны попыткам приобретения, и все участники отдыхали в течение восьми межпопыточных периодов. После тестирования удержания группы, кодирующие ассоциативные воспоминания (ENC) и выполняющие семантические суждения (SEM), завершили пробный тест памяти (см. ниже).

В контексте нашего эксперимента, «онлайн» периоды относятся к попыткам, когда участник активно выполняет задачу ESL, а «внепрактические» периоды — это межпопыточные периоды, свободные от задачи ESL. В задаче ESL улучшения производительности обычно измеряются как увеличение количества правильно выполненных последовательностей в попытках приобретения^11,24,25,26. Таким образом, в отличие от задач имплицитного обучения последовательностям, где участники обычно приобретают подсознательные знания последовательности за несколько попыток^27,28, участникам сообщают последовательность на первой попытке, и обучение проявляется в улучшении координации эффектора (т.е. пальцев), измеряемой как повышение эффективности производства последовательности⁸.

Задача явного обучения последовательностям (ESL)

Во время попыток ESL участники набирали одну фиксированную последовательность как можно быстрее и точнее. Последовательность непрерывно отображалась в центре экрана компьютера, а ответы регистрировались с помощью блока ответов Chronos (Psychology Software Tools; рис. 1B). Поскольку этот блок ответов включает пять клавиш, а числовая последовательность, используемая в этом исследовании, содержала только четыре различных числа, самая правая клавиша была закрыта, и участникам было предложено игнорировать ее. Участникам также было сказано, что последовательность, которую они увидели на первой попытке, не изменится на протяжении всего эксперимента. Последовательность 41324 (где 4 соответствует указательному пальцу, 3 — среднему, 2 — безымянному, а 1 — мизинцу [рис. 1C]) была фиксированной и не менялась между попытками или участниками. Мы использовали эту конкретную последовательность для воспроизведения подхода первоначального отчета о MOGS¹¹. Участникам было предложено точно выполнить как можно больше последовательностей в течение 10-секундных периодов попыток, начать как можно скорее после появления последовательности на экране и продолжать до конца попытки. Каждый ответ, независимо от точности, генерировал желтую звездочку на экране, которая появлялась чуть ниже отображаемой последовательности (рис. 1B). Эта обратная связь по ответам была идентична той, что использовалась Bönstrup et al.¹¹, и предназначалась для обеспечения того, чтобы все ответы регистрировались программным обеспечением Eprime²⁹, чтобы пальцы участника правильно располагались над каждой клавишей, и чтобы участники нажимали клавиши с достаточным усилием.

Группы участников и межпопыточные задания

Эксперимент включал три группы участников, которые отличались только своим опытом и инструкциями во время межпопыточных периодов: REST, ENC и SEM. Эти названия соответствуют требованиям задания для каждой группы: отдых для группы REST; кодирование для группы ENC; и семантические суждения для группы SEM. Группе REST было предложено спокойно отдыхать в межпопыточные периоды. Для межпопыточных периодов группы REST последовательность чисел, отображаемая на экране, заменялась серией X (рис. 1B, вверху). Обратите внимание, что процедуры этой группы были идентичны тем, что использовались Bönstrup et al.¹¹.

Для межпопыточных периодов группы ENC последовательность чисел также заменялась серией X, но пара слов отображалась непосредственно под X (рис. 1B, посередине). Эта пара слов оставалась на экране в течение первых пяти секунд перерыва. Участникам группы ENC было предложено запомнить пары слов, чтобы они могли вспомнить их позже.

Для межпопыточного периода группы SEM последовательность чисел также заменялась серией X с парой слов, отображаемых непосредственно под ними. Однако участникам этой группы было предложено беззвучно определить сходство представленных на экране слов (рис. 1B, внизу). Мы не предоставляли дальнейших инструкций группе SEM, позволяя им делать столько семантических сравнений, сколько они пожелают. Однако мы манипулировали семантической связанностью пар слов так, чтобы половина пар слов относилась к одной из трех категорий (например, инструменты, животные, продукты питания), а остальные — нет (см. ниже). Следовательно, хотя мы не можем подтвердить точные сравнения, сделанные группой SEM, наш экспериментальный дизайн побуждал участников делать категориальные сравнения.

Стимулы для ассоциативной памяти

Группам ENC и SEM в течение 23 межпопыточных периодов во время приобретения навыков демонстрировались пары слов в течение пяти секунд. Представленные слова были либо животными (черепаха, слон, орел, овца, змея, бабочка, дельфин, муравей, жираф, лев, кошка, собака, ворона, муха, панда, коала), инструментами (гаечный ключ, ножницы, дрель, плоскогубцы, молоток, отвертка, пила, топор, долото, шило, секира, стремянка, лопата, садовые инструменты, газонокосилка, совок), либо продуктами питания (салат, торт, пудинг, йогурт, хлеб, яйца, пицца, гамбургер, паста, кетчуп, мед, виноград, вафли, чипсы, буррито, суши). Для каждой категории было по 16 слов, и каждое слово демонстрировалось один раз во время приобретения навыков. Слова были подобраны так, чтобы участники наблюдали 12 внутрикатегориальных пар (например, животное-животное [4 пары], инструмент-инструмент [4 пары], еда-еда [4 пары]) и 12 межкатегориальных пар (например, животное-еда [4 пары], животное-инструмент [4 пары] и инструмент-еда [4 пары]) во время приобретения. Этот подход использовался для обеспечения вариативности семантической связанности пар для группы SEM (см. ниже). Пары отображались в случайном порядке между попытками для каждого участника, и всем участникам демонстрировались одни и те же 24 пары слов.

Для выравнивания требований к заданию между группами во время приобретения мы не требовали ответов во время межпопыточных периодов. Задания межпопыточных периодов различались по своей ассоциативной нагрузке: группе ENC было явно сказано запоминать пары слов, в то время как группе SEM — нет. Это позволило нам выделить эффекты кодирования ассоциативной памяти, отделив их от неспецифических эффектов выполнения задания. Обратите внимание, что хотя группа ENC, вероятно, занималась преднамеренными процессами кодирования памяти, группа SEM также, вероятно, случайно запоминала пары слов.

Тест памяти

После 24 попыток приобретения навыков участникам было предложено отдохнуть в течение 30 минут. После этого 30-минутного периода отдыха все группы выполнили девять попыток удержания, которые были идентичны процедурам, пережитым группой REST во время приобретения навыков. Наконец, после задачи ESL, участники групп ENC и SEM выполнили тест на распознавание. Каждой группе было показано одно слово из каждой пары, и участникам было предложено выбрать его пару из четырех вариантов. Три варианта были «фойлз» (ложные стимулы) той же категории, что и правильное слово. Например, из пары «жираф-долото» было представлено слово «жираф» вместе с четырьмя вариантами инструментов: «долото», «шило», «секира» и «стремянка». Участники указывали свой ответ, нажимая 1, 2, 3 или 4 на стандартной клавиатуре. Временного ограничения не было.

Анализ данных

Хотя участникам, выполняющим задачу ESL, предписывается максимизировать количество правильных последовательностей, выполненных в каждой попытке, Bönstrup et al.¹¹ обнаружили, что улучшения в скорости набора текста происходят между попытками (т.е. MOGS), а не во время попыток (т.е. MOnGS). Поэтому, как и в других исследованиях ESL^3,8,11,26, мы предсказали, что (1) количество правильных последовательностей, выполненных в попытках приобретения, увеличится, (2) MOGS будут в целом положительными, и (3) MOnGS будут либо близки к нулю, либо отрицательными. Эти предсказания специфичны для ранних этапов приобретения ESL, проанализированных Bönstrup et al. В то время как количество правильных последовательностей отражает общие улучшения в ESL, здесь мы специально сосредоточились на MOGS как на нашей метрике интереса, поскольку факторы, определяющие ее, менее понятны.

Расчет микро-внепрактических (MOGS) и микро-онлайн (MOnGS) приростов

Следуя методологии Bönstrup et al.¹¹, мы рассчитали MOGS между 23 межпопыточными периодами и микро-онлайн приросты (MOnGS) в течение 24 межпопыточных периодов во время приобретения навыков. MOGS и MOnGS рассчитывались путем измерения изменений в скорости набора (нажатий клавиш в секунду [KPS])¹¹ между успешно завершенными последовательностями. KPS рассчитывались как количество правильно выполненных элементов последовательности, разделенное на время компьютерных часов между первым и последним элементом этой последовательности. Например, полная и точно выполненная последовательность со временем компьютерных часов 2,3 секунды между первым и последним нажатием клавиши имела бы KPS 2,17 (5 нажатий клавиш за 2,3 секунды). MOGS определялись как разница в KPS между последней правильно выполненной последовательностью одной попытки и первой правильно выполненной последовательностью следующей попытки, где положительные числа указывают на улучшение производительности, а отрицательные — на снижение производительности. MOnGS определялись как разница в KPS между первой и последней правильно выполненными последовательностями в пределах попытки, где положительные числа снова указывают на улучшение производительности, а отрицательные — на снижение производительности. В соответствии с Bönstrup et al., если последняя последовательность была выполнена правильно, но была оборвана концом попытки, она учитывалась как последняя правильная последовательность, и KPS для этой последовательности записывался. Например, если первые три элемента последовательности были выполнены правильно к концу попытки, KPS рассчитывался путем деления 3 на время компьютерных часов между первым и третьим ответом.

Приобретение и удержание моторных навыков

Помимо MOGS и MOnGS, мы также измеряли приобретение и удержание моторных навыков. Одна последовательность считалась правильной, если все элементы последовательности были точно выполнены подряд в пределах 10-секундного лимита попытки. В соответствии с расчетами MOGS и MOnGS (см. выше), участникам также начислялись частичные баллы, если они правильно выполнили последнюю последовательность, но она была неполной из-за окончания попытки. Например, если участник выполнил последовательность «4132», «413» или «41» до конца попытки, к количеству правильно выполненных последовательностей добавлялось 0,8, 0,6 или 0,4 соответственно³⁰.

Трехпараметрические асимптотические экспоненциальные кривые были индивидуально подогнаны к данным ESL всех участников с использованием функции fmincon MATLAB. Модель включала асимптоту приобретения (предполагаемый потолок производительности), величину приобретения (разница между асимптотой и производительностью первой попытки) и скорость приобретения (номер попытки, при котором достигается асимптотическая производительность). Для параметра асимптоты приобретения значения могли варьироваться от 0 до максимального количества правильных последовательностей, выполненных в любой попытке приобретения. Для параметров величины и скорости приобретения значения могли варьироваться от 0 до 10. Начальные параметры для асимптоты приобретения, величины приобретения и скорости приобретения были установлены как максимальное количество правильных последовательностей каждого участника в любой попытке приобретения, разница между максимальным и минимальным количеством правильных последовательностей в любой попытке приобретения и 1 соответственно. Допуск по функции, допуск по шагу, максимальное количество итераций и максимальное количество функциональных оценок модели были установлены на уровне 1,0 × 10^-30, 1,0 × 10^-8, 2,0 × 10⁵ и 4,0 × 10⁵ соответственно. Все три параметра для каждого участника были переданы для группового анализа (см. Статистический анализ). Показатели удержания рассчитывались для каждого участника путем вычитания среднего количества правильно выполненных последовательностей во время последних шести попыток приобретения из среднего количества правильно выполненных последовательностей во время всех девяти попыток удержания.

Производительность ассоциативной памяти

Группы ENC и SEM обе испытали одинаковые пары слов во время межпопыточных периодов приобретения. Для этих групп точность распознавания рассчитывалась как количество правильных ответов во время пробного теста памяти, где 6/24 правильных ответа (25%) отражали случайный уровень производительности.

Статистический анализ

Мы предположили, что если отдых необходим для MOGS, то выполнение задания во время межпопыточных периодов значительно снизит MOGS по сравнению с выполнением отсутствия задания в эти периоды. Таким образом, мы ожидали, что MOGS будут значительно меньше в группах ENC и SEM по сравнению с группой REST. Мы также исследовали, поддерживают ли процессы ассоциативной памяти MOGS, предполагая, что выполнение задания по кодированию ассоциативной памяти во время межпопыточных периодов приобретения значительно снизит MOGS по сравнению с выполнением аналогичного задания, не требующего кодирования ассоциативной памяти, или отдыха во время этих же периодов. Таким образом, мы ожидали, что MOGS будут значительно меньше в группе ENC по сравнению с группами REST и SEM.

Из статистического анализа был исключен один участник группы SEM, поскольку он не зарегистрировал ни одной правильной последовательности в половине попыток приобретения. Все статистические анализы проводились в MATLAB 2025a³¹ или JASP³². Для всех сравнений альфа был установлен на уровне 0,05.

Воспроизведение результатов Bönstrup et al.¹¹

Bönstrup et al.¹¹ рассчитали MOGS и MOnGS в период раннего обучения, определяемый как первые 11 попыток во время приобретения. В этом периоде они нашли убедительные доказательства того, что MOGS положительны, MOnGS отрицательны, и что MOGS значительно больше MOnGS. Чтобы убедиться, что мы можем воспроизвести эти результаты и подтвердить наш анализ мощности, мы выполнили те же анализы, которые описаны Bönstrup et al. для группы REST. Для каждого участника мы рассчитали средние MOGS по первым 10 межпопыточным периодам и средние MOnGS по первым 11 попыткам. Односторонние независимые t-тесты использовались для оценки того, были ли MOGS значительно больше нуля и были ли MOnGS значительно меньше нуля. Мы также использовали односторонний парный t-тест для оценки того, были ли MOGS значительно больше MOnGS. Чтобы подтвердить, что наши результаты для группы REST имели достаточную мощность, мы провели пост-хок анализ мощности, сравнивая средние MOGS в первые 10 межпопыточных периодов с нулем, используя функцию sampsize MATLAB. Для этого анализа mu0 было установлено равным нулю, sigma0 — стандартному отклонению средних MOGS участников за первые 10 межпопыточных периодов, а mu1 — среднему значению средних MOGS участников за первые 10 межпопыточных периодов.

Исследование групповых различий в MOGS и определение точки перелома

Для определения того, различаются ли MOGS между тремя группами, средние MOGS из периода раннего обучения (определяемого как первые 11 попыток) для каждого участника и группы были представлены в анализ линейной смешанной модели с использованием МЕЖПОПЫТОЧНОГО ПЕРИОДА (1–10), ГРУППЫ (REST против ENC против SEM) и их взаимодействий как фиксированных эффектов, а субъект — как случайного пересечения. Мы выбрали первые 11 попыток для определения раннего обучения на основе анализа Bönstrup et al.¹¹. В их исследовании раннее обучение определялось путем усреднения кривых обучения участников по количеству правильных последовательностей, выполненных за попытку. Попытка, где было преодолено 95% общего обучения, была выбрана как точка перелома, различающая раннее и позднее обучение¹¹.

Хотя подход определения раннего обучения с использованием 95% метода был достаточен для определения MOGS в первоначальном отчете¹¹, возможно, что групповые различия в MOGS в текущем исследовании могут зависеть от выбранной точки перелома. Поэтому мы формально оценили, повлиял ли выбор точки перелома на наши результаты. Мы представили средние MOGS, рассчитанные с использованием попыток, предшествующих каждой возможной точке перелома (1–24), в линейную смешанную модель с ГРУППОЙ (REST, ENC, SEM) как фиксированным эффектом, ТОЧКОЙ ПЕРЕЛОМА (1–23) как ковариатой, и СУБЪЕКТОМ как случайным пересечением. Мы предположили, что если групповые различия в MOGS зависят от точки перелома, то мы должны наблюдать значимый эффект группы при статистическом контроле за количеством и порядком попыток, использованных для расчета MOGS.

Исследование групповых различий в MOnGS

Для определения того, различаются ли MOnGS между тремя группами, средние MOnGS из периода раннего обучения для каждого участника и группы были представлены в анализ линейной смешанной модели с использованием ПОПЫТКИ (1–11), ГРУППЫ (REST против ENC против SEM) и их взаимодействия как фиксированных эффектов, а субъект — как случайного пересечения.

Анализ приобретения и удержания моторных навыков

Производительность навыка ESL обычно представляется как количество правильных последовательностей, выполненных в каждой попытке^3,8. Поэтому мы задались вопросом, приведет ли введение задания во время межпопыточных периодов к значительному снижению (1) асимптоты приобретения, величины приобретения и скорости приобретения во время приобретения навыков, и (2) значений удержания, рассчитанных как разница в производительности между периодами приобретения и удержания. Асимптота приобретения, величина приобретения, скорость приобретения и значения удержания для каждой группы были, следовательно, представлены в четырех отдельных однофакторных ANOVA. Мы отмечаем, что поскольку мы исследуем влияние группы на несколько мер (т.е. MOGS, асимптота, величина, скорость, удержание), лучшей практикой было бы исправление множественных сравнений, как это делали Bönstrup et al. Однако множественное сравнение необходимо для избежания ошибки I типа (ошибочного вывода о наличии эффекта, когда его нет), тогда как наши результаты, напротив, указывают на отсутствие эффекта группы по любым нашим метрикам моторного обучения. Следовательно, поскольку наши результаты не подтвердили альтернативную гипотезу, исправление множественных сравнений не изменило бы наши результаты.

Байесовский анализ

Чтобы определить, предоставляют ли наши результаты доказательства в поддержку нулевой гипотезы (т.е. что выполнение задания во время межпопыточных периодов приобретения не влияет на MOGS), мы использовали 5 однофакторных байесовских ANOVA. Эти байесовские ANOVA сравнивали групповую производительность, определяемую асимптотой приобретения, величиной приобретения, скоростью приобретения, удержанием и MOGS. Мы сообщаем результаты в терминах байесовского фактора (BF01), указывающего вероятность того, что результаты в пользу нулевой гипотезы. Здесь BF01 между 0 и 0,33, 0,333 или 3–10 указывает на доказательства в пользу альтернативной гипотезы, неубедительные доказательства и доказательства в пользу нулевой гипотезы соответственно.

Пост-хок анализ мощности для межгрупповых сравнений

Наши результаты не выявили значимых межгрупповых различий в MOGS, что свидетельствует о том, что наш эксперимент мог быть недостаточно мощным для наблюдения таких различий. Чтобы определить, так ли это, мы оценили, следует ли нам добавить дополнительных испытуемых и повторно протестировать наши гипотезы, или же это будет необоснованным, учитывая наблюдаемый размер эффекта. Для проведения этого анализа мы сначала рассчитали размер эффекта группы, разделив оценку коэффициента для эффекта группы на объединенное стандартное отклонение MOGS. Затем мы рассчитали необходимый размер выборки для достижения β = 0,85, используя этот размер эффекта и установив α = 0,05.

Взаимодействия между ассоциативной памятью и ESL

Наши результаты показали, что группа ENC испытывала большую вариативность MOGS, чем другие группы. Поэтому мы задались вопросом, повлияли ли наши результаты на взаимодействия между ассоциативной памятью и ESL. Для этого мы регрессировали количество успешно распознанных пар слов на асимптоту приобретения, величину приобретения, скорость приобретения, удержание и MOGS, используя двусторонние корреляции Пирсона. Эти анализы проводились отдельно для групп ENC и SEM. Z-тесты использовались для статистического сравнения корреляций между группами ENC и SEM.

Результаты

Воспроизведение результатов Bönstrup et al.¹¹

Сначала мы определили, смогли ли мы воспроизвести доказательства MOGS во время раннего обучения (первые 11 попыток) в нашей группе REST. MOGS рассчитываются путем вычитания KPS последней правильной последовательности одной попытки из KPS первой правильной последовательности следующей попытки и предполагается, что они отражают быструю форму внепрактической консолидации¹¹. Мы также проверили наличие MOnGS, которые рассчитываются путем вычитания KPS первой правильной последовательности одной попытки из KPS последней правильной последовательности той же попытки. Мы обнаружили, что MOGS во время раннего обучения были значительно больше нуля (0,47 ± 0,08 ΔKPS; t(14) = 3,26, p = 0,003), MOnGS были значительно меньше нуля (0,31 ± 0,07 ΔKPS; t(14) = 1,88, p = 0,04), и MOGS были значительно больше MOnGS (t(14) = 2,60, p = 0,01). Таким образом, мы воспроизвели результаты Bönstrup et al.¹¹. Чтобы убедиться, что мы обладали достаточной мощностью для демонстрации доказательств MOGS при 15 участниках в группе REST, мы провели пост-хок анализ мощности, сравнивая MOGS для раннего обучения с нулем. Используя наблюдаемый размер эффекта d = 0,842, α = 0,05 и размер выборки 15, этот анализ показал, что мы достигли мощности, равной 0,858, что указывает на достаточную мощность для выявления MOGS.

Исследование групповых различий в MOGS

Три группы различались тем, отдыхали ли они (REST), намеренно кодировали ассоциативные воспоминания (ENC) или выполняли семантические суждения (SEM) во время межпопыточных периодов приобретения. Мы предположили, что отдых необходим для MOGS, и что группы ENC и SEM покажут значительно сниженные MOGS по сравнению с группой REST. Мы также исследовали, будет ли явное вовлечение процессов кодирования ассоциативной памяти значительно снижать MOGS. Поэтому мы предположили, что MOGS будут значительно меньше в группе ENC по сравнению с группой SEM. Однако мы не выявили значимого эффекта ГРУППЫ на MOGS (t(433) = 0,21, p = 0,832; рис. 2А). Основной эффект МЕЖПОПЫТОЧНОГО периода (t(433) = 1,26, p = 0,208) и взаимодействие (t(433) = 1,85, p = 0,066) также не были значимыми. Прямой t-тест между группами REST (0,30 ± 0,07 ΔKPS) и ENC (1,39 ± 0,11 ΔKPS) не выявил значимых различий в MOGS (t(14.36) = 1,18, p = 0,26). Прямой t-тест между группами ENC (1,39 ± 0,11 ΔKPS) и SEM (0,90 ± 0,11 ΔKPS) также не был значимым (t(19.07) = 0,65, p = 0,53). Эти результаты не подтверждают гипотезу о том, что отдых или процессы ассоциативной памяти необходимы для MOGS.

Оценка влияния точки перелома на MOGS

Чтобы определить, повлиял ли точка перелома, определяющая раннее и позднее обучение во время приобретения, на наличие групповых различий в MOGS, мы провели анализ линейной смешанной модели, включающий количество попыток, использованных для расчета MOGS, в качестве ковариаты. В частности, зависимой переменной были средние MOGS, рассчитанные по разному количеству попыток (т.е. точки перелома) на субъект, ГРУППА была фиксированным эффектом, количество попыток было ковариатой, а СУБЪЕКТ — случайным пересечением. Мы предположили, что если выбор точки перелома значительно повлиял на групповые различия в MOGS, то мы должны наблюдать значимый эффект ГРУППЫ при статистическом контроле за количеством попыток, использованных для расчета MOGS. Однако эффект ГРУППЫ не достиг значимости (p = 0,39).

Исследование групповых различий в MOnGS

Мы рассчитали MOnGS, используя первые 11 попыток приобретения. Мы не выявили значимого эффекта ГРУППЫ (t(477) = 0,3, p = 0,76; рис. 2B) или ПОПЫТКИ (t(477) = 0,72, p = 0,47) на MOnGS. Мы обнаружили значимое взаимодействие между ГРУППОЙ и ПОПЫТКОЙ, а пост-хок тесты показали, что MOnGS снижались на протяжении раннего периода обучения для групп ENC и SEM, но не для группы REST. Прямой t-тест между группами REST (0,23 ± 0,05 ΔKPS) и ENC (1,29 ± 0,14 ΔKPS) также не выявил значимых различий в MOnGS (t(14.38) = 1,18, p = 0,26). Прямой t-тест между группами ENC (1,29 ± 0,14 ΔKPS) и SEM (0,79 ± 0,13 ΔKPS) также не был значимым (t(19.63) = 0,67, p = 0,51). MOnGS также обратно коррелировали с MOGS (r(9) = 0,87, p = 0,0005).

Значимое взаимодействие предполагает, что MOnGS прогрессивно снижались на протяжении ранних попыток обучения для групп ENC и SEM. Чтобы определить, так ли это, мы разделили анализ по группам и исследовали эффект ПОПЫТКИ, используя три линейные смешанные модели с субъектом как случайным пересечением. Мы обнаружили значимый эффект ПОПЫТКИ для групп ENC (t(162) = 2,35, p = 0,02) и SEM (t(151) = 2,21, p = 0,029), но не для группы REST (t(162) = 0,13, p = 0,90). Эти результаты указывают на то, что выполнение задания во время межпопыточных периодов значительно снизило MOnGS в период раннего обучения.

Приобретение и удержание моторных навыков

Мы измеряли приобретение ESL путем подгонки 3-параметрических экспоненциальных кривых к данным на уровне участников, где асимптота приобретения индексирует предполагаемое максимальное количество правильных последовательностей, величина приобретения индексирует разницу между начальной и асимптотической производительностью, а скорость приобретения индексирует количество попыток, необходимых для достижения асимптоты приобретения. Кроме того, мы измеряли показатели удержания как разницу между средним количеством правильно выполненных последовательностей во время девяти попыток удержания (после 30-минутного периода отдыха) и последними шестью попытками приобретения. Описательные статистики для асимптоты приобретения, величины и скорости, а также удержания показаны в Таблице 1. Необработанные данные показаны на Рис. 2С. Три отдельных однофакторных ANOVA, сравнивающих параметры приобретения между группами, не выявили значимых различий (асимптота приобретения F(2, 41) = 0,17, p = 0,84; величина приобретения: F(2, 41) = 1,29, p = 0,29; скорость приобретения: F(2, 41) = 0,83, p = 0,43). Значимых различий в удержании навыков (т.е. консолидации) между группами не было (F(2,41) = 0,01, p = 0,99; рис. 2D). Эти результаты не подтверждают гипотезу о том, что отдых во время межпопыточных периодов необходим для приобретения ESL.

Байесовский анализ

Мы провели пять однофакторных байесовских ANOVA, сравнивая асимптоту приобретения, величину приобретения, скорость приобретения, удержание и средние MOGS (рассчитанные по первым 10 межпопыточным периодам) между группами. Наши результаты показали умеренные доказательства (3 < BF01 < 10) в пользу нулевой гипотезы над альтернативной гипотезой для асимптоты приобретения (BF01 = 5,32 ± 0,03%), скорости приобретения (BF01 = 3,37 ± 0,04%) и удержания (BF01 = 5,94 ± 0,03%), но не для величины приобретения (BF01 = 2,47 ± 0,02%). То есть модель, соответствующая нулевой гипотезе, несколько лучше объясняет форму кривых приобретения и показатели удержания, чем модель, включающая ГРУППУ в качестве фактора. Далее, байесовский ANOVA для MOGS показал умеренные доказательства в пользу нулевой гипотезы (BF01 = 3,26 ± 0,02%). В целом, эти результаты не подтверждают гипотезу о том, что отдых необходим для ESL или MOGS.

Пост-хок анализ мощности

Чтобы оценить, были ли мы недостаточно мощными для выявления различий между группами REST, ENC и SEM в данном исследовании, мы провели пост-хок анализ мощности, используя данные, полученные в этом исследовании. Используя размер эффекта, рассчитанный из нашего анализа MOGS (d = 0,036) и предполагая α = 0,05 и мощность (1-β) = 0,85, мы бы имели 85,2% шанс выявить значимые групповые различия при общем количестве участников 42 526 (~ 14 175 на группу). Таким образом, предполагая наличие групповых различий, нам пришлось бы увеличить размер выборки на тысячи участников, чтобы увидеть эти различия. Обратите внимание также, что поскольку MOGS были выше в группах ENC и SEM, эта разница поддержала бы гипотезу о том, что выполнение задания улучшает, а не ухудшает MOGS. Этот пост-хок анализ предполагает, что наши результаты не были вызваны недостаточным размером выборки.

Исследование взаимодействий между ассоциативной памятью и моторным обучением

Производительность памяти оценивалась с помощью пробного теста памяти после задачи ESL. Во время этого пробного теста участникам групп ENC и SEM было предложено правильно определить слово, которое было сопоставлено с подсказкой во время приобретения. Участники групп ENC и SEM успешно закодировали ассоциативные воспоминания (ENC пропорция правильных ответов = 0,59 ± 0,05, t(14) = 12,66, p = 2,33 × 10⁻⁹; SEM пропорция правильных ответов = 0,57 ± 0,05, t(13) = 9,18, p = 2,40 × 10⁻⁷). Производительность не отличалась между двумя группами: t(27) = 0,21, p = 0,83.

Наши результаты показали, что группа ENC испытывала более высокую вариативность MOGS по сравнению с группой REST. Наш пост-хок анализ выявил, что коэффициент вариации был в два раза выше для группы ENC (2,47%) по сравнению с группой REST (1,18%). В ответ мы исследовали, была ли эта вариабельность объяснена успехом кодирования эпизодической памяти, проведя пост-хок анализ связи между количеством успешно закодированных ассоциативных воспоминаний и (1) приобретением моторных навыков, (2) удержанием моторных навыков и (3) MOGS.

Производительность ассоциативной памяти и приобретение моторных навыков

Для группы ENC мы выявили значимую положительную корреляцию между производительностью ассоциативной памяти и асимптотой приобретения (r(13) = 0,78, p = 0,0005; рис. 3А) и величиной приобретения (r(13) = 0,59, p = 0,02; рис. 3B), но не скоростью приобретения (r(13) = 0,10, p = 0,73; рис. 3C). Для группы SEM мы не выявили значимых связей между производительностью ассоциативной памяти и асимптотой приобретения (r(12) = 0,36, p = 0,20; рис. 3А), величиной приобретения (r(12) = 0,39, p = 0,165; рис. 3B) или скоростью приобретения (r(12) = 0,05, p = 0,86; рис. 3C). Корреляция для группы ENC была значительно более положительной, чем для группы SEM, для асимптоты приобретения (Z = 3,45, p = 0,0003; рис. 3А) и величины приобретения (Z = 2,61, p = 0,0046; рис. 3B), но не для скорости приобретения (Z = 0,36, p = 0,64; рис. 3C). Эти результаты указывают на то, что участники группы ENC, которые смогли успешно закодировать ассоциативные воспоминания во время межпопыточных периодов, также показали хорошие результаты в задаче ESL.

Производительность ассоциативной памяти и удержание моторных навыков

Мы не выявили значимой корреляции между производительностью ассоциативной памяти и удержанием моторных навыков для групп ENC (r(13) = 0,44, p = 0,10; рис. 3D) или SEM (r(12) = 0,36, p = 0,20; рис. 3D). Однако корреляция для группы ENC была значительно выше, чем корреляция для группы SEM (Z = 2,04, p = 0,021; рис. 3D).

Производительность ассоциативной памяти и MOGS

Производительность ассоциативной памяти положительно коррелировала с MOGS для группы ENC (r(13) = 0,70, p = 0,004; рис. 3E), но не для группы SEM (r(13) = 0,22, p = 0,44; рис. 3E), и корреляция для группы ENC была незначительно сильнее, чем корреляция для группы SEM (Z = 1,54, p = 0,062; рис. 3E). Эти результаты предоставляют предварительную поддержку предположению о том, что участники с лучшей производительностью ассоциативного кодирования также показывают более высокие MOGS.

Обсуждение

Сорок пять участников были разделены поровну на три группы. Все участники выполнили задачу ESL в течение 24 10-секундных попыток, с 10-секундными межпопыточными периодами между каждой попыткой. После 30-минутного перерыва все участники выполнили девять блоков удержания. Три группы различались только тем, отдыхали ли они (REST), намеренно кодировали ассоциативные воспоминания (ENC) или выполняли семантические суждения (SEM) во время межпопыточных периодов. Мы предположили, что если MOGS поддерживаются бодрствованием во время межпопыточных периодов, то любое задание, требующее концентрации, должно уменьшить MOGS. Поэтому мы предположили, что группы ENC и SEM покажут значительно меньшие MOGS, чем группа REST. Кроме того, мы исследовали, зависит ли MOGS от процессов ассоциативной памяти, ожидая, что группа ENC покажет значительно меньшие MOGS, чем группа SEM. Однако наши результаты не подтвердили ни одного из этих предсказаний. Сравнивая количество правильно выполненных последовательностей в попытках приобретения, мы также не выявили групповых различий в асимптоте приобретения, величине приобретения или скорости приобретения, а также никаких групповых различий в удержании. Наконец, наш байесовский анализ предпочел нулевую гипотезу о том, что асимптота приобретения, скорость приобретения, удержание и MOGS не различаются между группами. В целом, наши результаты не подтверждают гипотезу о том, что MOGS требуют бодрствования.

Отсутствие различий в MOGS между группами, наблюдаемое здесь, удивительно, учитывая, что наиболее яркой особенностью MOGS является то, что она развивается в течение периода межпопыточного бодрствования. Эти результаты дают две возможные гипотезы. Первая возможность заключается в том, что MOGS зависят от времени, отсутствующего в задаче ESL, а не от отдыха как такового. Вторая возможность заключается в том, что MOGS отражают изменения в моторной производительности между попытками ESL, а не обучение навыкам. Примечательно, что определяющим принципом моторного обучения является то, что изменения в моторной производительности не всегда являются показателем обучения³³. Если MOGS отражают моторную производительность, а не моторное обучение, можно было бы предположить, что непрерывное выполнение задачи ESL без каких-либо межпопыточных периодов отдыха приведет к такому же объему моторного обучения, как и у участников, получающих межпопыточные периоды отдыха. В отличие от этого, если MOGS действительно представляют моторное обучение, устранение межпопыточных периодов отдыха должно значительно ухудшить общее моторное обучение. Интересно, что недавнее предварительно опубликованное исследование не выявило доказательств того, что устранение межпопыточных периодов отдыха во время задачи ESL ухудшает моторное обучение³⁴. Хотя этот подход может предложить «более чистый» тест необходимости отдыха в MOGS и моторном обучении, мы не включали группу «без межпопыточных периодов» в текущее исследование, поскольку это исключило бы возможность измерения MOGS и также привело бы к групповым различиям в утомляемости. Более того, мы утверждаем, что, хотя полное устранение межпопыточных периодов было бы самым сильным возможным манипулированием для проверки роли отдыха в MOGS, наши данные свидетельствуют о том, что манипуляции, использованные в нашем исследовании, были достаточно сильными, чтобы значительно снизить отдых. В частности, производительность памяти в группах ENC и SEM составила 60% и 57% соответственно, что значительно выше случайного уровня (25%), но далеко от максимума (100%). Кроме того, участники, которые показали низкую производительность в тесте памяти, показали более низкие уровни MOGS, что противоречит идее о том, что отвлечение от межпопыточной задачи способствует MOGS. В совокупности эти результаты убедительно свидетельствуют о том, что участники групп ENC и SEM активно занимались межпопыточными периодами, и более тесно соответствуют нулевой гипотезе (т.е. что MOGS не требуют отдыха), чем альтернативной гипотезе (т.е. что выполнение задания во время межпопыточных периодов уменьшает MOGS).

Мы также измеряли MOnGS и проверяли, отличаются ли они между группами, но не нашли эффекта ГРУППЫ. Однако мы наблюдали значимое взаимодействие между ГРУППОЙ и ПОПЫТКОЙ, а пост-хок тесты показали, что MOnGS снижались в течение раннего периода обучения для групп ENC и SEM, но не для группы REST. Этот результат предполагает, что выполнение задания во время межпопыточных периодов нарушает MOnGS. Однако важно отметить, что мы не видели никаких существенных различий в форме кривой приобретения или удержании между группами. Таким образом, падение MOnGS в раннем обучении, вероятно, отражает эффекты, связанные с производительностью, а не с обучением. Это не является особенно удивительным результатом, учитывая, что участники групп ENC и SEM должны были переключаться между когнитивными и моторными задачами.

Основываясь на предыдущих работах, связанных с активностью медиальной височной доли в MOGS и ассоциативной памяти, мы исследовали роль процессов ассоциативной памяти в приобретении навыков^15,22. Однако мы не наблюдали статистически значимых различий в ESL или MOGS между группами ENC и SEM, что предполагает, что процессы ассоциативной памяти не способствуют ESL или MOGS. Однако этот результат следует интерпретировать с осторожностью по нескольким причинам. Во-первых, хотя только группе ENC было явно сказано запоминать пары слов во время межпопыточных периодов, пробный тест памяти после ESL выявил почти равнозначную производительность памяти между группами ENC и SEM. Этот результат указывает на то, что обе группы участвовали в процессах ассоциативной памяти, так что любые групповые различия не могут быть интерпретированы как вызванные исключительно процессами ассоциативной памяти. Вместо этого любые групповые различия будут либо из-за намеренности кодирования ассоциативной памяти, где группе ENC было явно сказано кодировать представленные пары слов, а группе SEM — нет, либо из-за специфических аспектов семантического задания и когнитивных процессов, которые оно задействовало, но которые отсутствовали в задании кодирования памяти. Во-вторых, хотя участникам групп ENC и SEM были даны явные инструкции кодировать пары слов и судить об их семантическом сходстве соответственно, мы не можем исключить возможность того, что участники группы SEM активно занимались процессами ассоциативной памяти, или что группа ENC не участвовала в этих процессах. Как упоминалось в Методах, мы не собирали вербальные ответы от участников во время межпопыточных периодов. Это было сделано для выравнивания неспецифических требований к заданию между группами. Однако это также ограничило наше понимание ментальных процессов участников в эти периоды. Следовательно, хотя наши результаты могут указывать на то, что явное кодирование ассоциативных воспоминаний не влияет на ESL или MOGS, это можно считать только предварительным выводом. Независимо от его роли, медиальные височные доли, включая гиппокамп, по-прежнему косвенно связаны с MOGS^13,15,16. Чтобы напрямую связать активность гиппокампа с MOGS, исследователи могли бы использовать каузальные методы у здоровых людей, такие как неинвазивная стимуляция мозга. Например, применение транскраниальной магнитной стимуляции (rTMS) к нижней теменной доле воспроизводимо увеличивает функциональную связность гиппокампальной сети^35,36,37 и приводит к соответствующему увеличению ассоциативной памяти^36,37,38. Если гиппокамп и ассоциативная память действительно необходимы как для MOGS, так и для моторного обучения, можно было бы ожидать, что манипулирование функциональной связностью гиппокампальной сети приведет к соответствующим изменениям в MOGS.

Удивительно, но мы обнаружили, что группа ENC показала широкие межсубъектные вариации в MOGS, и что вариативность была положительно коррелирована с производительностью ассоциативной памяти. Кроме того, производительность ассоциативной памяти также была положительно коррелирована с асимптотой приобретения и величиной приобретения. Хотя эти результаты предполагают, что процессы ассоциативной памяти могут улучшать ESL и MOGS и даже противоречить гипотезе о том, что процессы ассоциативной памяти препятствуют MOGS, их следует интерпретировать в более широком контексте наших выводов. Во-первых, мы не наблюдали никаких значимых различий в ESL или MOGS между группами REST и ENC. Во-вторых, хотя группа SEM, вероятно, также занималась процессами ассоциативной памяти, положительные корреляции, наблюдаемые для группы ENC, были значительно сильнее, чем те же корреляции для группы SEM. Наконец, корреляции, включающие небольшие группы участников, всегда должны интерпретироваться с осторожностью³⁹. Таким образом, мы утверждаем, что вместо отражения доказательств того, что кодирование ассоциативной памяти улучшает ESL и MOGS, значимые корреляции для группы ENC просто отражают межсубъектные различия в общей производительности задачи. Другими словами, участники, которые хорошо кодировали ассоциативные воспоминания, также хорошо показали себя в задаче ESL. Таким образом, мы не можем сделать строгих выводов относительно роли процессов ассоциативной памяти в MOGS и моторном обучении.

Наше исследование имело ряд сильных сторон, включая строгое воспроизведение экспериментального дизайна и анализа первоначального исследования, выявившего MOGS¹¹ в группе REST. Мы также смогли подтвердить, что участники группы ENC успешно закодировали ассоциативные воспоминания, используя пробный тест памяти после ESL. Наконец, мы провели байесовский анализ, чтобы определить, предоставляют ли наши результаты поддержку нулевой гипотезе о том, что отдых не является необходимым для MOGS. Тем не менее, наше исследование также имело ряд ограничений. Во-первых, мы использовали меньшее количество участников (N = 15 на группу), чем в первоначальном отчете о MOGS (N = 33¹¹). Наше решение основывалось на априорном анализе мощности, показывающем, что 15 участников было достаточно для наблюдения убедительных доказательств MOGS в группе REST, и это было подтверждено нашим пост-хок анализом достигнутой мощности. Кроме того, для исследования того, были ли результаты отсутствия различий в MOGS между группами вызваны нашим размером выборки, мы провели пост-хок анализ размера выборки, используя размер эффекта, взятый из нашего группового анализа. Этот анализ показал, что нам потребуются десятки тысяч участников для выявления потенциальных групповых различий. Далее, поскольку производительность была немного выше в группах ENC и SEM по сравнению с группой REST, любые потенциальные групповые различия были бы в пользу того, что межпопыточное выполнение задания улучшает MOGS, что не поддерживает гипотезу о том, что бодрствование необходимо для MOGS. Более того, байесовский анализ показал, что нулевая модель объясняет наши результаты значительно лучше, чем модель, включающая группу в качестве фактора. Поэтому мы уверены, что наше исследование обладало достаточной мощностью для проверки наших гипотез, несмотря на использование всего 15 участников на группу. Во-вторых, мы не подвергали проверке ментальные процессы участников, происходившие во время межпопыточных периодов, что означает, что мы не можем знать, какие процессы были задействованы в эти периоды. Однако, учитывая, что обе группы, ENC и SEM, показали результаты выше случайного уровня во время пробного теста памяти после ESL, мы можем заключить, что обе группы участвовали в процессах ассоциативной памяти во время межпопыточных периодов. Более того, тот факт, что производительность в пробном тесте памяти составила всего около 60% для обеих групп (случайный уровень = 25%), предполагает, что требования межпопыточного задания ENC были достаточно высоки, чтобы предотвратить достижение максимального уровня производительности. Таким образом, хотя мы не можем знать точные ментальные процессы, в которых участвовали участники в межпопыточные периоды, маловероятно, что требования к заданию были недостаточными для проверки наших гипотез. Наконец, наша способность обнаружить влияние занятости во время межпопыточных периодов отдыха на моторное обучение и MOGS могла быть затруднена использованием межсубъектного, а не внутрисубъектного дизайна. Наша мотивация использовать межсубъектный дизайн заключалась в поддержании близкого воспроизведения Bönstrup et al.¹¹. Однако внутрисубъектный дизайн мог бы обеспечить большую статистическую мощность за счет снижения шума, связанного с индивидуальными различиями. Будущие исследования, изучающие роль отдыха в MOGS, могут выиграть от такого экспериментального дизайна.

Повторное обучение моторным навыкам имеет первостепенное значение для восстановления двигательных функций у лиц с повреждениями сенсомоторной сети. MOGS представляют собой потенциальную область интереса для лечения этих лиц. Однако в нашем исследовании мы не выявили убедительных доказательств того, что бодрствование необходимо ни для приобретения моторных навыков, ни для MOGS. В частности, мы не обнаружили значимых различий в производительности ESL или MOGS при сравнении трех групп, которым было предписано либо отдыхать, либо кодировать ассоциативные воспоминания, либо выполнять семантические суждения во время межпопыточных периодов. В целом, наши результаты выдвигают гипотезу о том, что MOGS отражают межпопыточные различия в моторной производительности, а не обучение или консолидацию.

Данные доступны

Необработанные данные в табличном формате, код MATLAB и выходные данные JASP свободно доступны на GitHub с инструкциями: https://github.com/mfreedberg84/Rest_and_MOGS.

Ссылки

[Ссылки не представлены в исходном тексте, поэтому не могут быть переведены.]

Благодарности

Авторы хотели бы поблагодарить Лукаса Хуссейна Фридберга за его существенные замечания в процессе написания.

Информация об авторах

• Авторы и учреждения:
• Кафедра кинезиологии и образования в области здравоохранения, Техасский университет в Остине, Остин, Техас, США
• Нафиз Иштияк Ахмед, Таран Суреш, Сара Дж. Хуссейн и Майкл Фридберг
• Кафедра здоровья, спорта и человеческой физиологии, Университет Айовы, Айова-Сити, Айова, США
• Сара Дж. Хуссейн

• Авторы:
• Нафиз Иштияк Ахмед [ссылки на публикации PubMed, Google Scholar]
• Таран Суреш [ссылки на публикации PubMed, Google Scholar]
• Сара Дж. Хуссейн [ссылки на публикации PubMed, Google Scholar]
• Майкл Фридберг [ссылки на публикации PubMed, Google Scholar]

• Вклад:
• MF: Концептуализация, Методология, Программное обеспечение, Валидация, Формальный анализ, Ресурсы, Курирование данных, Написание (первоначальный вариант), Написание (обзор и редактирование), Визуализация, Надзор, Управление проектом.
• NA: Программное обеспечение, Формальный анализ, Исследование, Курирование данных, Написание (обзор и редактирование), Визуализация, Управление проектом.
• SJH: Концептуализация, Методология, Ресурсы, Написание (обзор и редактирование).
• TS: Исследование, Написание (обзор и редактирование).

Связанный автор:

Корреспонденция с Майклом Фридбергом.

Этические декларации

• Конкурирующие интересы:
• Авторы заявляют об отсутствии конкурирующих интересов.

Дополнительная информация

Примечание издателя: Springer Nature остается нейтральной в отношении юрисдикционных претензий в опубликованных картах и институциональных принадлежностях.

Права и разрешения

Открытый доступ: Эта статья лицензирована по международной лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0, которая разрешает любое некоммерческое использование, распространение и воспроизведение в любых средствах массовой информации и форматах, при условии, что вы соответствующим образом указываете авторство и источник, предоставляете ссылку на лицензию Creative Commons и указываете, если вы внесли изменения в материалы. По этой лицензии вы не имеете права распространять материалы, производные от этой статьи или ее частей. Изображения или другие материалы третьих лиц, включенные в эту статью, включены в лицензию Creative Commons данной статьи, если иное не указано в строке авторства материала. Если материал не включен в лицензию Creative Commons данной статьи, и предполагаемое использование не разрешено законодательством или превышает разрешенное использование, вам потребуется получить разрешение непосредственно у владельца авторских прав. Чтобы просмотреть копию этой лицензии, посетите http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/.

Перепечатки и разрешения

О статье

Ahmed, N.I., Suresh, T., Hussain, S.J. et al. Investigating the effect of task engagement during intertrial rest periods on micro offline gains. Sci Rep 15, 37396 (2025). https://doi.org/10.1038/s41598025213515

Загрузить цитирование

Получено: 24 апреля 2025 г.

Принято: 19 сентября 2025 г.

Опубликовано: 27 октября 2025 г.

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598025213515

Поделиться статьей

Любой, с кем вы поделитесь по следующей ссылке, сможет прочитать этот контент:

Получить ссылку для общего доступа

К сожалению, ссылка для общего доступа в настоящее время недоступна для этой статьи.

Скопировать ссылку для общего доступа в буфер обмена

Предоставлено инициативой Springer Nature SharedIt по обмену контентом.

Ключевые слова

• Моторное обучение
• Микро-достижения вне практики
• Отдых
• Ассоциативные процессы