मूल भाषा का अनुभव पूर्व-सतर्क विदेशी टोन प्रसंस्करण को आकार देता है और तेजी से मेमोरी ट्रेस बिल्ड-अप का मार्गदर्शन करता है: एक ईआरपी अध्ययन भाग 4

उत्तेजनाओं को सार्थक बनाने के लिए, हमने उन्हें सार्थक चित्रों के माध्यम से सिखाया। इस उद्देश्य के लिए हमने जो तस्वीरें बनाईं उनमें 24 अलग-अलग व्यवसायों के लोगों को दिखाया गया है।

स्मृति मानव मस्तिष्क का एक जादुई कार्य है जो हमें जानकारी प्राप्त करने, संग्रहीत करने और याद रखने में मदद करती है और यह हमारे दैनिक जीवन का एक अनिवार्य हिस्सा है। अच्छी याददाश्त होने से हम अध्ययन, कार्य और जीवन में अधिक कुशल बन सकते हैं।

तो, हमारी याददाश्त कैसे सुधारें? यहां कुछ व्यावहारिक तरीके दिए गए हैं:

1. व्यायाम. शोध से पता चलता है कि उचित व्यायाम याददाश्त और मस्तिष्क की कार्यप्रणाली में सुधार कर सकता है, जिससे हम जागृत और केंद्रित रहते हैं।

2. अच्छी जीवनशैली बनाए रखें. एक नियमित कार्यक्रम, स्वस्थ आहार और अच्छी नींद की आदतें हमारी याददाश्त में सुधार कर सकती हैं।

3. अनेक धारणाएँ। एकाधिक संवेदी इनपुट हमारे लिए जानकारी को बनाए रखना आसान बनाते हैं, जैसे कि हम जो सुनते हैं, देखते हैं और स्पर्श करते हैं उसे मिलाकर कई कोणों से चीजों को देखना।

4. नई चीजें आज़माएं. नई चीजें आज़माने से हमारा दिमाग अधिक लचीला हो जाता है, जिससे हमारी याददाश्त बढ़ती है।

5. दोहराएँ और समीक्षा करें। जानकारी को याद रखने के लिए बार-बार सीखना बहुत महत्वपूर्ण है। आप अपनी याददाश्त की समीक्षा करने और उसे गहरा करने के लिए मेमोरी गेम, लेवल-ब्रेकिंग, रिक्त परीक्षण पेपर आदि का उपयोग कर सकते हैं।

अच्छी याददाश्त के साथ, हम कार्यों को अधिक तेज़ी से और सटीकता से पूरा कर सकते हैं, और अधिक कुशलता से अध्ययन और कार्य कर सकते हैं। इसलिए, हमें सक्रिय रूप से याददाश्त में सुधार के तरीकों का पता लगाना चाहिए और इसे अपने जीवन में लागू करना चाहिए। यह देखा जा सकता है कि हमें याददाश्त में सुधार करने की आवश्यकता है, और सिस्टैंच डेजर्टिकोला याददाश्त में काफी सुधार कर सकता है, क्योंकि सिस्टैंच डेजर्टिकोला न्यूरोट्रांसमीटर के संतुलन को भी नियंत्रित कर सकता है, जैसे एसिटाइलकोलाइन और विकास कारकों के स्तर को बढ़ाना। ये पदार्थ याददाश्त और सीखने के लिए बहुत महत्वपूर्ण हैं। इसके अलावा, मांस रक्त प्रवाह में भी सुधार कर सकता है और ऑक्सीजन वितरण को बढ़ावा दे सकता है, जो यह सुनिश्चित कर सकता है कि मस्तिष्क को पर्याप्त पोषक तत्व और ऊर्जा प्राप्त हो, जिससे मस्तिष्क की जीवन शक्ति और सहनशक्ति में सुधार हो।

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प्रत्येक पेशे के लिए, लिंग को दर्शाने वाले चित्रों के संस्करण (अर्थात, पुल्लिंग=पुरुष कार्यकर्ता, स्त्रीलिंग=महिला कार्यकर्ता) और संख्या (अर्थात, एकवचन =एक कार्यकर्ता, बहुवचन=दो, तीन, या चार श्रमिक) बनाए गए (cf. चित्र 3)।

हमने ऐसी स्थिति से बचने के लिए विभक्तिपूर्ण श्रेणियों का उपयोग किया, जिन्हें आसानी से चित्रों के माध्यम से व्यक्त किया जा सकता था, जहां प्रतिभागी नए शब्दों को स्पष्ट करने के लिए अपनी मूल भाषा या सामान्य तीसरी भाषा पर निर्भर थे (जिससे अवांछित स्थानांतरण प्रभाव हो सकते थे)।

जर्मन और स्वीडिश दोनों प्रतिभागी व्यवसायों को निर्दिष्ट करने वाले संज्ञाओं पर लिंग और संख्या विभक्तियों से परिचित हैं: उदाहरण के लिए, जर्मन लेहरर-इन-एन, शिक्षक-महिला-पीएल, "महिलाशिक्षक" या स्वीडिश लारार-इन-या, शिक्षक-महिला-पीएल, "महिला" शिक्षकों की।"

जबकि पारंपरिक लिंग प्रत्ययों का उपयोग स्वीडिश में कम हो गया है, वैकल्पिक लिंग-निर्दिष्ट प्रत्यय जैसे -क्वीन्ना, "-वुमन", ने लोकप्रियता हासिल की है (उदाहरण के लिए, टेल्स-क्वीनना, "स्पोक्स-वुमन" के बजाय टेल्स-मैन, "प्रवक्ता-मैन") "; सीएफ. हॉर्नशीड्ट, 2003)। इस प्रकार, जर्मन और स्वीडिश दोनों प्रतिभागी उन विभक्तियों से परिचित हैं जो नौकरी के शीर्षकों में लिंग और संख्या को व्यक्त करते हैं।

समूहों के बीच आवश्यक अंतर यह है कि स्वीडिश में, विभक्तियाँ पूर्ववर्ती शब्दमूल पर स्वर परिवर्तन को प्रेरित कर सकती हैं। इस प्रकार, टोन को उदाहरण के लिए, एकवचन/बहुवचन प्रत्ययों (सीएफ., 1smed, smith. sg, 2smed-er, smith-pl) के बाएं विस्तार के रूप में देखा जा सकता है।

संख्या के विपरीत, स्वीडिश में लिंग को टोनल अंतर द्वारा समर्थित नहीं किया जाता है, लेकिन हमने परिकल्पना की है कि स्वीडिश में टोन और विभक्तियों के बीच ठोस जुड़ाव की मात्र उपस्थिति इसके वक्ताओं को दूसरी भाषा में इस तरह के किसी भी विरोधाभास के प्रति संवेदनशील बना देगी।

जर्मन में, टोन एक शाब्दिक या व्याकरणिक विशेषता नहीं है और यह विभक्ति प्रणाली से जुड़ा नहीं है, और इस प्रकार, जर्मन प्रतिभागी विभक्ति श्रेणियों पर जोर देने या अभिव्यक्ति के लिए टोन के उपयोग से अपरिचित थे।

अध्ययन में चित्रों को शामिल करने से पहले, यह सुनिश्चित करने के लिए कि इच्छित व्याकरणिक अर्थ को आसानी से समझा जा सके, कई जर्मन और स्वीडिश देशी वक्ताओं पर उनका गीला परीक्षण किया गया। मुख्य अध्ययन के लिए, हमने स्पष्ट रूप से प्रदर्शित किया कि जानवरों की तस्वीरों (शेर-एस्स-ईएस) के साथ स्पष्ट निर्देशों और सरल स्पेनिश शब्दों (आर्किटेक्टो/एएस, आर्किटेक्ट. मास/फेम-पीएल) के साथ एक संक्षिप्त प्रशिक्षण प्रतिमान शामिल करके संख्या और लिंग को कैसे व्यक्त किया जाएगा।

अध्ययन के बाद प्रतिभागियों के साथ बातचीत में पुष्टि हुई कि उन्होंने मुख्य अध्ययन में चित्रों के इच्छित अर्थों की सही पहचान की है।

अर्थ-निर्दिष्ट पेशे के चित्रों के अलावा, गैर-अर्थपूर्ण चित्रों (स्लेट ग्रे ऊर्ध्वाधर और क्षैतिज पैच के साथ, काले / सफेद पिक्सेल संतुलन में सार्थक छवियों से मेल खाते हुए) को उनके मूल दृश्य गुणों के लिए शर्तों को संतुलित करने के लिए गैर-सिखाए गए नियंत्रण शब्दों के साथ उपयोग के लिए जोड़ा गया था। .

2.3|प्रक्रिया

प्रत्येक कृत्रिम L2 शिक्षार्थी ने भाग लिया और लगातार दो दिनों में 24 शब्द सीखे। अपने आगमन पर, प्रतिभागियों ने अध्ययन में भाग लेने के बारे में लिखित सहमति दी। पहले दिन ईईजी आवेदन के दौरान, उन्होंने कई पृष्ठभूमि प्रश्नावली भरीं। बाद में उन्हें कंप्यूटर स्क्रीन से एक निश्चित दूरी पर बैठाया गया, जिस पर दृश्य उत्तेजनाएं, फिक्सेशन क्रॉस, प्रश्न और फीडबैक प्रस्तुत किए गए थे।

इन्हें ईप्राइम 2 स्टिमुलेशन सॉफ्टवेयर (साइकोलॉजी सॉफ्टवेयर टूल्सइंक., शार्प्सबर्ग, पीए) द्वारा बनाया और नियंत्रित किया गया था। सभी विषयों से कहा गया कि वे पूछे जाने पर प्रश्नों का उत्तर देने के लिए अपनी तर्जनी को सामने मेज पर एक प्रतिक्रिया बॉक्स पर रखें।

प्रयोग में श्रवण उत्तेजनाओं को जीएसआई 16 ऑडियोमीटर (ग्रासन एंड स्टैडलर इंक, ईडन प्रेयरी, एमएन) के माध्यम से भेजा गया और 70 डीबी एसपीएल पर सर्कमौरल इयरफ़ोन (कैलिफ़ोर्निया हेडफोन कंपनी, डेनविल, सीए) की एक जोड़ी के माध्यम से प्रस्तुत किया गया।

प्रस्तुति स्तर को ध्वनि स्तर मीटर (ब्रूलैंड केजोर 2231, 4153 आर्टिफिशियलईयर में 4134 माइक्रोफोन के साथ) का उपयोग करके सत्यापित किया गया था। पहले शिक्षण सत्र की शुरुआत में, प्रतिभागियों को सीखने के प्रतिमान के बारे में स्पष्ट निर्देश प्राप्त हुए और एक परीक्षण चरण आयोजित किया गया जिसमें लिंग और संख्या प्रत्यय (यानी, मैकेनिकल/ए(एस), मैकेनिक) के साथ स्पेनिश शब्दों की मदद से सीखने की प्रक्रिया को दर्शाया गया। /fem(pl), "मैकेनिक(ओं)" और आर्किटेक्टो/a(s), आर्किटेक्ट। mas/fem(pl), "आर्किटेक्ट(ओं)")।

प्रतिभागियों ने सीखने की प्रक्रिया से पहले एक बार सभी श्रवण उत्तेजनाओं को सुना। यह शुद्ध श्रवण पुनरावृत्ति केवल बुनियादी परिचित उद्देश्यों के लिए थी और इसे सांख्यिकीय विश्लेषण में शामिल नहीं किया गया था।

इसके बाद, सीखने की प्रक्रिया एक श्रवण उत्तेजना के साथ शुरू हुई जिसके बाद एक अर्थ देने वाली तस्वीर (सीएफ. चित्र 4) आई। उत्तेजना शुरुआत अतुल्यकालिकता 4.15 सेकंड थी। अर्थ असाइनमेंट को दृढ़ता से विनियमित किया गया था ताकि प्रारंभिक व्यंजन को हमेशा लेक्सिकोसेमेंटिक जानकारी (यानी, पेशा) सौंपी जाए, जबकि स्वर और स्वर व्याकरणिक श्रेणियों लिंग और संख्या से जुड़े थे।

प्रतिभागियों के बीच, हमने व्यवसायों के वितरण के साथ-साथ स्वर या टोन लिंग या संख्या के साथ जुड़ा था या नहीं, इसका प्रतिसंतुलन किया। दो स्वर (प्रति स्वर 12 उत्तेजनाएँ) और दो स्वर (प्रति स्वर 12 उत्तेजनाएँ) सीखने के प्रतिमान (लक्ष्य शब्द) का हिस्सा थे, जबकि अन्य दो स्वर और दो स्वर (प्रत्येक 12 उत्तेजनाएँ) का उपयोग नियंत्रण शब्दों में किया गया था जो गैर-अर्थपूर्ण चित्रों के साथ प्रस्तुत किए गए थे।

एक प्रतिभागी के लिए श्रवण उत्तेजनाओं और उनके अर्थ के पूर्ण सेट का एक उदाहरण तालिका 1 में पाया जा सकता है। सीखने और परिचित होने के बीच अंतर करने के लिए तुलनात्मक उत्तेजनाओं के रूप में उपयोग किए जाने वाले नियंत्रण शब्द। स्वरों के लिए, a/ε या i/u को एक साथ जोड़ा गया था।

प्रत्येक जोड़ी को समान रूप से अक्सर लक्ष्य या नियंत्रण शब्दों के हिस्से के रूप में शामिल किया गया था। टोन को उसी तरह से विभाजित किया गया था, यह सुनिश्चित करते हुए कि प्रत्येक प्रतिभागी के लिए लक्ष्य शब्दों के लिए शब्द शुरुआत का पिच स्तर समान था।

इसके परिणामस्वरूप उच्च/गिरावट वाला समूह और निम्न/वृद्धि वाला समूह बना। उच्च/गिरावट समूह में, लक्षित शब्दों की पिच ऊंची या गिरती हुई थी, जबकि नियंत्रण में धीमी और बढ़ती हुई टोन थी। निम्न/वृद्धि समूह के लिए, पैटर्न का निवेश किया गया था।

अंत में, सीखने की प्रगति के व्यवहारिक मूल्यांकन की अनुमति देने के लिए, सभी परीक्षणों के लगभग 6 प्रतिशत में उत्तेजना और उसके बाद की तस्वीर बेमेल थी। 6 प्रतिशत सर्वांगसम परीक्षणों के साथ, ये कैच-प्रश्न परीक्षणों के रूप में कार्य करते थे।
एक प्रश्न परीक्षण में, प्रतिभागियों को पिछली शब्द-चित्र जोड़ी की शुद्धता का मूल्यांकन करने के लिए कहा गया था। जब प्रतिभागियों ने बटन बॉक्स की मदद से उत्तर दिया, तो उन्हें स्पष्ट प्रतिक्रिया प्रदान की गई। प्रतिक्रिया समय के आधार पर, प्रश्न परीक्षण गैर-प्रश्न परीक्षणों की तुलना में लगभग 5 सेकंड अधिक लंबे थे। प्रत्येक दिन, प्रत्येक उत्तेजना (24 लक्ष्य और 24 नियंत्रण) को गैर-प्रश्न परीक्षणों में 30 बार और एक प्रश्न परीक्षण में कम से कम एक बार (कुल 30) दोहराया गया।

इस प्रकार, ईआरपी प्रभावों के लिए प्रति प्रतिभागी 2880 परीक्षणों का विश्लेषण किया गया (48 परीक्षण×30 दोहराव×2 दिन)। इनमें 1440 लक्ष्य परीक्षण (720 कंटूर टोन, 720 लेवल टोन) और 1440 नियंत्रण परीक्षण (720 कंटूर टोन, 720 लेवल टोन) शामिल थे।
लक्ष्य परीक्षणों में से लगभग 180 प्रश्न परीक्षण थे। अतिरिक्त 180 बेमेल परीक्षणों के साथ, इसने व्यवहार डेटा का आधार बनाया। विश्लेषण के लिए, उत्तेजनाओं को पांच पुनरावृत्तियों के ब्लॉक में समूहीकृत किया गया था। प्रतिभागियों को प्रत्येक दस पुनरावृत्ति (~40 मिनट) के बाद एक लंबे ब्रेक की पेशकश की गई।

2.4|इलेक्ट्रोफिजियोलॉजी
अधिग्रहण प्रतिमान के दौरान, (गैर-उल्लंघनित) श्रवण उत्तेजनाओं के प्रति प्रतिभागियों की मस्तिष्क गतिविधि को एनेइलेक्ट्रोड कैप (EASYCAP GmbH, हेर्सचिंग, जर्मनी), एक SynAmps2 EEG एम्पलीफायर (कम्प्यूमेडिक्स न्यूरोस्कैन, विक्टोरिया) में लगे 64 Ag-AgCl EEG इलेक्ट्रोड की मदद से दर्ज किया गया था। ऑस्ट्रेलिया), और करी न्यूरोइमेजिंग सूट 7 सॉफ्टवेयर (कम्प्यूमेडिक्स न्यूरोस्कैन)। हमने क्षैतिज और ऊर्ध्वाधर द्विध्रुवी इलेक्ट्रोकुलोग्राम इलेक्ट्रोड (ईओजी) के साथ आंखों की गतिविधियों की निगरानी की।

स्कैल्प चैनलों पर प्रतिबाधा को नेत्र चैनलों के लिए 3 kΩ और 10 kΩ से नीचे रखा गया था। ऑनलाइन संदर्भ को मास्टॉयड (M1) छोड़ दिया गया था, और फ्रंटोसेंट्रलइलेक्ट्रोड AFz को ग्राउंड के रूप में कार्य किया गया था।

हमने डीसी मोड और 200 हर्ट्ज पर एक ऑनलाइन एंटीएलियासिंग लो-पास फिल्टर का उपयोग करके ए5{3}}0 हर्ट्ज नमूना दर के साथ ईईजी रिकॉर्ड किया। बाद में हमने डेटा को 0.01 हर्ट्ज हाई-पास और 30 हर्ट्ज लो-पास फिल्टर के साथ फ़िल्टर किया। लगभग 1200-ms लंबे ईआरपी युग (एक 200-ms बेसलाइन सहित) निकाले गए, और टाइम-लॉक किया गया विचलन बिंदु.

स्वर शुरुआत को ईआरपी टाइम-लॉकिंग बिंदु के रूप में चुना गया था क्योंकि यह सबसे प्रारंभिक बिंदु है जिस पर उत्तेजनाएं शारीरिक रूप से अलग हो गईं; हालाँकि जिस बिंदु पर व्यक्तिगत प्रतिभागी उत्तेजनाओं की पहचान करेंगे, वह स्वर/स्वर की शुरुआत से थोड़ा भिन्न हो सकता है, समय-लॉकिंग बिंदु की हमारी पसंद पिछले ईआरपी अध्ययनों के थोक को ध्यान में रखते हुए थी, जो मस्तिष्क की प्रतिक्रियाओं को संरेखित करने के लिए एक उद्देश्य मानदंड के रूप में भौतिक विचलन का उपयोग करते थे।

एक स्वतंत्र घटक विश्लेषण (आईसीए; जंग एट अल., 2000) आयोजित किया गया था, और आंखों की कलाकृतियों और खराब चैनलों से संबंधित घटकों को हटा दिया गया था। ± 100 μV से अधिक वाले युगों को हटा दिया गया।

प्रतिमान में परीक्षणों की उच्च संख्या के कारण आईसीए घटकों को अच्छी तरह से परिभाषित किया गया था जिन्हें हम आईसीए विश्लेषण (प्रति प्रतिभागी 3156 श्रवण उत्तेजनाएं {{1%) परिचित परीक्षण [सीखने से पहले], 2880 सीखने के परीक्षण [लक्ष्य और नियंत्रण], 180 बेमेल परीक्षण [ जो श्रवण उत्तेजना के दौरान सर्वांगसम थे])।

परिणामस्वरूप, 66 आईसीए घटकों में से औसतन 5 की अस्वीकृति, डेटा को इस हद तक सही करने के लिए पर्याप्त थी कि केवल कुछ परीक्षण (प्रति प्रतिभागी एम=35) 100 μV सीमा से अधिक हो गए। जबकि आईसीए के दौरान परिचितीकरण और बेमेल परीक्षणों को शामिल किया गया था, सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए केवल सीखने के परीक्षण प्रस्तुत किए गए थे।

For more information:1950477648nn@gmail.com