DOI: https://doi.org/10.5334/joc.491
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41726076
تاريخ النشر: 2026-01-01
المؤلف: Klaus Rothermund وآخرون
الموضوع الرئيسي: تحكم المحركات والتكيف
نظرة عامة
في هذه الدراسة، قام المؤلفون بالتحقيق في تعلم الاعتماد المتبادل للاستجابة (RR-CL) ضمن مهمة زمن رد الفعل التسلسلي (SRTT)، حيث قام المشاركون بالضغط على مفاتيح تتوافق مع المواقع المكانية للنقاط التي تظهر بالتتابع. من خلال التلاعب في احتمالات الانتقال بين هذه المواقع، أنشأ الباحثون اعتمادات من الدرجة الأولى جعلت بعض تسلسلات الاستجابة أكثر احتمالاً. أظهرت تجربة مسجلة مسبقًا تضم 40 مشاركًا تأثيرات RR-CL ملحوظة، كما يتضح من أوقات الاستجابة الأقصر للاستجابات المحتملة مقارنة بتلك غير المحتملة. ومن الجدير بالذكر أنه بينما تم نسب جزء من هذا التأثير إلى استرجاع حلقة الاستجابة المطابقة الأكثر حداثة، استمر تأثير RR-CL الحقيقي بشكل كبير حتى بعد أخذ هذا الاسترجاع في الاعتبار، مما يشير إلى أن التعلم تأثر بكل من المعرفة العرضية والمعرفة الاقتراحية.
كشفت النتائج أن تأثيرات RR-CL المتبقية تم تعديلها بواسطة الوعي بالاعتماد (CA)، حيث لوحظت تأثيرات أقوى لتسلسلات كان بإمكان المشاركين تحديدها بدقة كعالية أو منخفضة التكرار. ومع ذلك، كانت هناك تأثيرات RR-CL قوية أيضًا عندما كان المشاركون يفتقرون إلى الوعي بالاعتمادات، مما يشير إلى عمل عمليات التعلم التلقائية المستقلة عن المعتقدات والأهداف الواعية. يبرز هذا التمييز بين RR-CL وتعلم تسلسل الاستجابة القياسي (SR-CL) تعقيد آليات التعلم المعمول بها، مما يسلط الضوء على التأثير المزدوج للعمليات الواعية والتلقائية في تعلم تسلسل الاستجابة.
الطرق
في هذه الدراسة، تم إجراء تجربة عبر الإنترنت باستخدام jsPsych للتحقيق في قدرة المشاركين على تحديد موقع نقطة سوداء على شاشة بيضاء. قدم المشاركون معلومات ديموغرافية ووافقوا على المشاركة قبل الانخراط في مهمة تطلبت منهم الضغط على أحد المفاتيح الثلاثة (‘B’، ‘N’، أو ‘M’) التي تتوافق مع موقع النقطة (يسار، وسط، أو يمين). تألفت التجربة من 900 تجربة مقسمة إلى كتل من 300، مع تجارب تدريبية تسبق كل كتلة. تم تحديد موقع النقطة بشكل احتمالي، مع احتمال مرتفع (0.8) لاختيار موقع تابع محدد بناءً على التجربة السابقة، واحتمال منخفض (0.2) للموقع البديل. تم موازنة مجموعتين من الاعتمادات عبر المشاركين، مما يضمن الحفاظ على نفس الهيكل الاحتمالي طوال التجربة.
تلقى المشاركون ملاحظات عن الاستجابات غير الصحيحة وتم السماح لهم بأخذ استراحات بعد كل 300 تجربة. لتقييم الوعي بالاعتماد، صنف المشاركون تسلسلات مواقع النقاط على أنها إما عالية الاحتمال أو غير محتملة بعد إكمال المهمة. أشارت النتائج إلى أن المشاركين حددوا التسلسلات بشكل صحيح بمعدل 62.9%، وهو ما يتجاوز بشكل كبير الصدفة (50%)، كما يتضح من نتيجة اختبار t التي كانت t(40) = 3.92، p < .001. وهذا يشير إلى أنه بينما كان المشاركون على دراية بالهيكل الاحتمالي للمهمة، لم يكن وعيهم مثاليًا.
النتائج
في تحليل الانحدار الخطي الهرمي الذي يفحص أوقات الاستجابة (RT) للتجارب الفردية المتداخلة ضمن المشاركين، تم تحديد عدة متنبئات، بما في ذلك اعتماد تسلسلات الاستجابة الحالية (CL) والسابقة (PCL)، واسترجاع الأحداث (ER)، والوعي بالاعتماد (CA). أظهر التحليل تأثيرًا رئيسيًا كبيرًا لـ CL، حيث استجاب المشاركون في المتوسط 65 مللي ثانية أسرع في تسلسلات الاعتماد العالي مقارنة بتسلسلات الاعتماد المنخفض (t(30,630) = -58.41، p < .001). بالإضافة إلى ذلك، كانت الاستجابات أسرع بمقدار 17 مللي ثانية عندما كانت التسلسل السابق هو اعتماد عالي (t(30,630) = -16.37، p < .001)، وأشار تفاعل كبير بين CL و PCL إلى أن الاستجابات في تسلسلات الانعكاس كانت أبطأ (t(30,630) = -11.16، p < .001). عندما تم تضمين ER كمتنبئ، أظهر تأثيرًا قويًا، حيث كانت الاستجابات أسرع بمقدار 56 مللي ثانية للتجارب التي تتطلب نفس الاستجابة كما في الحدوث الأخير (t(30,631) = -51.79، p < .001). على الرغم من أن إدخال ER قلل من قوة تأثير CL، إلا أنه ظل كبيرًا (تأثير RR-CL المتبقي: M = -32 مللي ثانية، t(39,631) = -25.51، p < .001). كان التفاعل بين CL و CA أيضًا كبيرًا (M = -24 مللي ثانية، t(30,645) = -8.96، p < .001)، مما يشير إلى أن تأثير CL المتبقي تأثر بوعي المشاركين بالاعتماد. ومن الجدير بالذكر أن قوة تأثير ER كانت مستقلة عن CA، كما يتضح من عدم أهمية تفاعل ER × CA (t(30,634) = 1.81، p = .07). أظهر تحليل إضافي أنه بالنسبة للتسلسلات التي تم تحديدها بشكل صحيح للتكرار (CA+)، كان تأثير RR-CL المتبقي 40 مللي ثانية، بينما بالنسبة للتسلسلات التي تفتقر إلى الوعي بالاعتماد (CA-)، كان 19 مللي ثانية، مما يبرز فرقًا كبيرًا في تأثيرات الوعي على أوقات الاستجابة.
المناقشة
في هذه الدراسة، استكشف المؤلفون تعلم الاعتماد المتبادل للاستجابة (RR-CL) باستخدام مهمة زمن رد الفعل التسلسلي (SRTT) مع التحكم في تأثيرات استرجاع الأحداث. أشارت النتائج إلى تأثير RR-CL كبير، والذي تم تقليله إلى النصف بعد أخذ تأثير تسلسل الاستجابة الأكثر حداثة في الاعتبار. وهذا يشير إلى أنه، على غرار النتائج في تعلم الاعتماد المتبادل للاستجابة التحفيزية (SR-CL)، فإن جزءًا كبيرًا من تأثير RR-CL يمكن أن يُعزى إلى الاسترجاع القائم على الحداثة. ومع ذلك، كشفت الدراسة أيضًا أن تأثيرات RR-CL المتبقية كانت أكثر وضوحًا عندما كان بإمكان المشاركين تحديد الاعتمادات بدقة، مما يشير إلى أن المعرفة الاقتراحية تلعب دورًا في هذه العملية التعليمية.
الأهم من ذلك، وجدت الدراسة تأثيرات RR-CL قوية حتى في غياب الوعي بالاعتماد، مما يميزها عن SR-CL، الذي يبدو أنه يعتمد تمامًا على مثل هذا الوعي. وهذا يعني أن RR-CL قد يعمل من خلال آليات لا تتطلب إدراكًا واعيًا للاعتمادات، مما قد ينطوي على نماذج ذاكرة تراكمية أو أطر تعلم ارتباطية. تؤكد النتائج على أهمية النظر في عمليات استرجاع الأحداث في أبحاث التعلم التسلسلي الضمني، حيث قد تؤثر على تفسيرات التعلم الحقيقي. بشكل عام، تسهم الدراسة في فهم كيفية تعلم تسلسلات الاستجابة تلقائيًا، مستقلًا عن الوعي، وتبرز الحاجة إلى مزيد من البحث للسيطرة على هذه التأثيرات لاسترجاع الأحداث لتقييم التعلم الضمني بدقة.
القيود
في هذا القسم، يعترف المؤلفون بعدة قيود لدراستهم حول تعلم تسلسل الاستجابة (RR-CL). يبرزون أن تحقيقهم، على الرغم من كونه رائدًا في التحكم في استرجاع الأحداث القائم على الحداثة، قد يتأثر بالتلاعبات والتقييمات المحددة المستخدمة. ومن الجدير بالذكر أن الدراسة استخدمت اعتمادًا بسيطًا من الدرجة الأولى لتسلسلات الاستجابة مع اعتمادات قوية، مما قد لا يعمم على السيناريوهات التي تتضمن اعتمادات أضعف أو أكثر تعقيدًا (مثل، الاعتمادات من الدرجة الثانية). يقترح المؤلفون أن مثل هذه التعقيدات قد تؤدي إلى تقليل الوعي بالاعتماد، مما قد يؤثر على اكتشاف تأثيرات RR-CL.
بالإضافة إلى ذلك، على الرغم من ملاحظة تأثيرات RR-CL قوية حتى مع الوعي المنخفض بالاعتماد، يعبر المؤلفون عن مخاوف بشأن موثوقية قياسهم للوعي بالاعتماد. يشيرون إلى أن طريقة التقييم اختلفت عن الظروف التجريبية، حيث لم يُطلب من المشاركين الانخراط في ضغط المفاتيح خلال تقييم الوعي، مما قد يكون قد سهل استرجاعهم لمعرفتهم بالتسلسل. تثير هذه الفجوة تساؤلات حول دقة تقييمات المشاركين لاحتمالية التسلسل، مما يشير إلى أن النتائج قد لا تلتقط تمامًا تفاصيل تعلم تسلسل الاستجابة.
DOI: https://doi.org/10.5334/joc.491
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41726076
Publication Date: 2026-01-01
Author(s): Klaus Rothermund et al.
Primary Topic: Motor Control and Adaptation
Overview
In this study, the authors investigated response-response contingency learning (RR-CL) within a serial reaction time task (SRTT), where participants pressed keys corresponding to the spatial positions of successively appearing dots. By manipulating the transition probabilities between these positions, the researchers established first-order contingencies that made certain response sequences more probable. A pre-registered experiment involving 40 participants demonstrated significant RR-CL effects, evidenced by shorter response times for likely preceding responses compared to unlikely ones. Notably, while part of this effect was attributed to episodic retrieval of the most recent matching response sequence, a substantial genuine RR-CL effect persisted even after accounting for this retrieval, indicating that learning was influenced by both episodic and propositional knowledge.
The findings revealed that the residual RR-CL effects were modulated by contingency awareness (CA), with stronger effects observed for sequences that participants could accurately identify as high or low frequency. However, robust RR-CL effects were also present when participants lacked awareness of the contingencies, suggesting the operation of automatic learning processes independent of conscious beliefs and goals. This distinction between RR-CL and standard response sequence learning (SR-CL) underscores the complexity of learning mechanisms at play, highlighting the dual influence of conscious and automatic processes in response sequence learning.
Methods
In this study, an online experiment was conducted using jsPsych to investigate participants’ ability to identify the position of a black dot on a white screen. Participants provided demographic information and consented to participate before engaging in a task that required them to press one of three keys (‘B’, ‘N’, or ‘M’) corresponding to the dot’s position (left, middle, or right). The experiment consisted of 900 trials divided into blocks of 300, with practice trials preceding each block. The dot’s position was determined probabilistically, with a high probability (0.8) of selecting a specific successor position based on the previous trial, and a low probability (0.2) for the alternative position. Two sets of contingencies were counterbalanced across participants, ensuring that the same probabilistic structure was maintained throughout the experiment.
Participants received feedback for incorrect responses and were allowed breaks after every 300 trials. To assess contingency awareness, participants classified sequences of dot positions as either highly probable or improbable after completing the task. The results indicated that participants correctly identified the sequences at a rate of 62.9%, significantly above chance (50%), as evidenced by a t-test result of t(40) = 3.92, p < .001. This suggests that while participants were aware of the probabilistic structure of the task, their awareness was not perfect.
Results
In a hierarchical linear regression analysis examining response times (RT) for individual trials nested within participants, several predictors were identified, including the contingency of the current (CL) and preceding response sequences (PCL), episodic retrieval (ER), and contingency awareness (CA). The analysis revealed a significant main effect of CL, with participants responding on average 65 ms faster in high contingency sequences compared to low contingency sequences (t(30,630) = -58.41, p < .001). Additionally, responses were 17 ms faster when the previous sequence was high contingency (t(30,630) = -16.37, p < .001), and a significant interaction between CL and PCL indicated that responses in reversal sequences were slower (t(30,630) = -11.16, p < .001). When ER was included as a predictor, it demonstrated a robust effect, with responses being 56 ms faster for trials requiring the same response as the last occurrence (t(30,631) = -51.79, p < .001). Although the introduction of ER reduced the strength of the CL effect, it remained significant (residual RR-CL effect: M = -32 ms, t(39,631) = -25.51, p < .001). The interaction between CL and CA was also significant (M = -24 ms, t(30,645) = -8.96, p < .001), indicating that the residual CL effect was influenced by participants' awareness of the contingency. Notably, the strength of the ER effect was independent of CA, as evidenced by the non-significant ER × CA interaction (t(30,634) = 1.81, p = .07). Further analysis showed that for sequences correctly identified for frequency (CA+), the residual RR-CL effect was 40 ms, while for sequences without contingency awareness (CA-), it was 19 ms, highlighting a substantial difference in the effects of awareness on response times.
Discussion
In this study, the authors explored response-response contingency learning (RR-CL) using a serial reaction time task (SRTT) while controlling for episodic retrieval effects. The results indicated a significant RR-CL effect, which was halved after accounting for the influence of the most recent response sequence. This suggests that, similar to findings in stimulus-response contingency learning (SR-CL), a substantial portion of the RR-CL effect is attributable to recency-based retrieval. However, the study also revealed that residual RR-CL effects were more pronounced when participants could accurately identify the contingencies, indicating that propositional knowledge plays a role in this learning process.
Crucially, the study found robust RR-CL effects even in the absence of contingency awareness, distinguishing it from SR-CL, which appears entirely dependent on such awareness. This implies that RR-CL may operate through mechanisms that do not require conscious insight into the contingencies, potentially involving cumulative memory models or associative learning frameworks. The findings underscore the importance of considering episodic retrieval processes in implicit sequence learning research, as they may confound interpretations of genuine learning. Overall, the study contributes to the understanding of how response sequences can be learned automatically, independent of awareness, and highlights the need for future research to control for these episodic retrieval effects to accurately assess implicit learning.
Limitations
In this section, the authors acknowledge several limitations of their study on response sequence learning (RR-CL). They highlight that their investigation, while pioneering in controlling for recency-based episodic retrieval, may be influenced by the specific manipulations and assessments employed. Notably, the study utilized a simple first-order contingency of response sequences with strong contingencies, which may not generalize to scenarios involving weaker or more complex (e.g., second-order) contingencies. The authors suggest that such complexities could lead to reduced contingency awareness, potentially affecting the detection of RR-CL effects.
Additionally, despite observing robust RR-CL effects even with low contingency awareness, the authors express concerns regarding the reliability of their measure of contingency awareness. They note that the assessment method differed from the experimental conditions, as participants were not required to engage in key presses during the awareness assessment, which could have facilitated their retrieval of sequence knowledge. This discrepancy raises questions about the accuracy of participants’ evaluations of sequence likelihood, suggesting that the findings may not fully capture the nuances of response sequence learning.