Роль объема рабочей памяти в принятии тактических решений в футболе на разных уровнях знаний. Часть 3

Полученные результаты

Чтобы проверить влияние WMC на принятие тактических решений и его зависимость от уровня футбольных знаний, мы использовали анализ модерации с помощью многокатегорийного модератора. Учитывая гипотезу о превосходном принятии тактических решений профессиональными футболистами, мы использовали кодирование Хелмерта для определения уровней квалификации (Hayes & Montoya, 2017).

Принятие тактических решений — важная способность, которую необходимо применять в различных ситуациях. Это помогает нам сделать правильный выбор в сложных ситуациях и имеет больше шансов на успех.

Память — очень важный фактор, который помогает нам вспомнить ключевую информацию, когда это необходимо. Принятие тактических решений зависит от нашей памяти, поскольку нам необходимо запомнить важную информацию, которая может помочь нам сделать лучший выбор.

Чем лучше наша память, тем лучшие тактические решения мы можем принять. Поскольку мы запоминаем больше информации и можем вспомнить ее быстрее, это дает нам лучшую основу для принятия правильного выбора.

Кроме того, хорошие тактические решения могут еще больше улучшить нашу память. Когда мы постоянно делаем разумный выбор, мы формируем больше нейронных связей в нашем мозгу, которые укрепляют нашу память и помогают нам лучше запоминать информацию в будущем.

Таким образом, существует тесная связь между принятием тактических решений и памятью. Если мы хотим принимать более правильные решения, мы должны сохранять хорошую память и постоянно ее укреплять. Давайте с уверенностью применять эти способности и добиваться большего успеха! Нам необходимо улучшить память, и цистанхе пустынный может значительно улучшить память, потому что цистанхе пустынный — это традиционное китайское лекарственное средство, обладающее множеством уникальных эффектов, одним из которых является улучшение памяти. Эффективность мясного фарша обусловлена ​​различными содержащимися в нем активными ингредиентами, в том числе кислотами, полисахаридами, флавоноидами и т. д. Эти ингредиенты могут способствовать здоровью мозга различными способами.

Нажмите «Знайте 10 способов улучшить память»

Коэффициенты регрессии (bs) этого метода оценивают разницу между средним значением профессиональных футболистов и невзвешенным средним значением футболистов-любителей и футболистов-любителей (D1), а также разницу между средним значением игроков-любителей и футболистов-любителей (D2). Коэффициент WMC (X) представляет собой невзвешенное усредненное условное влияние WMC на принятие тактических решений в трех группах футболистов.

Двумя эффектами взаимодействия являются расчетная разница влияния WMC на принятие тактических решений профессиональными футболистами по сравнению с тактическим принятием решений футболистами двух более низких уровней (D1×WMC) и расчетная разница влияния WMC на тактические решения. сравнение любителей с футболистами-любителями (D2×WMC).

Модель предполагает условное воздействие WMC на три группы футболистов. В дополнительных материалах (дополнительный файл 1: таблица S1) мы также предоставили корреляционную матрицу, показывающую корреляцию между WMC и принятием тактических решений на трех уровнях футбольной экспертизы.

Далее мы исследовали (отсутствие) взаимодействия опыта × WMC, вычислив факторы Байеса, чтобы установить, поддерживает ли незначительный результат нулевую гипотезу по сравнению с теорией или данные просто нечувствительны (Dienes, 2014; Dienes & McLatchie, 2018). Факторы Байеса были рассчитаны с использованием пакета байесовских факторов в R (Morey & Rouder, 2019).

Мы провели логистический регрессионный анализ, чтобы проверить вклад WMC и опыта, а также взаимодействия WMC xexpertise в частоту обнаружения собственных имен.

Мы проверили данные по Ospan, SymSpan и базовому фактору WMC на наличие значений, превышающих 3,5 стандартных отклонения от выборочных средних (выбросы), и не обнаружили значений, превышающих абсолютное значение z=π3,1π (значение для OSpan).

Как и ожидалось, две сложные задачи диапазона коррелировали умеренно, r=0.49. В качестве общего балла WMC мы указали уникальный скрытый фактор, лежащий в основе двух сложных задач, путем расчета оценок факторов. Мы не обнаружили различий между футболистами-любителями, футболистами-любителями и профессиональными футболистами в отношении Оспана, F(2,124)=2.62, p=0.077, SymSpan,F(2,124)=1.43, p. =0.244 и базовый коэффициент WMC F(2,124)=2.23, p=0.112.

Кроме того, мы не обнаружили разницы между временем реакции и точностью, поскольку корреляция между временем реакции и точностью в задачах принятия тактических решений и задачах принятия тактических решений в условиях отвлечения составляла r=0.02, p=0.853, и r=0.01, p=0.894 соответственно. Описательная статистика для комплексных задач, а также времени отклика и точности задач принятия тактических решений представлена ​​в таблице 1.

Принятие тактических решенийRTs-анализ

Результаты модерационного анализа показали, что на модель приходится 15,5% дисперсии скорости принятия тактических решений, F(5, 121)=4.45, p<0.001. Professional soccer players made faster tactical decisions (M=595 ms, SD=277.06) in comparison to amateur and recreational soccer players (M=705  ms, SD=230.08),3 t(125)=2.89, p=0.005. In contrast, amateur soccer players (M=658  ms, SD=212.01) made faster tactical decisions in comparison to recreational soccer players (M=757  ms, SD=240.53), t(125)=2.42, p=0.017. 

Более высокие уровни WMC были связаны с более быстрыми тактическими решениями, t(121)= − 3,40, p<0.001.

Te expertise×WMC interactions were not significant, as shown by the comparison between professional soccer players and players with lower levels of expertise (D1×WMC), t(121)= − 0.76, p>{{0}}.250, а при сравнении футболистов-любителей и футболистов-любителей (D2×WMC) t(121)= - 0,09, p=0.250 (таблица 2). Наклоны регрессии изображены на рис. 2А.

Из-за его теоретической значимости мы дополнительно изучили взаимодействие экспертизы и WMC путем расчета коэффициентов Байеса. Мы адаптировали полную модель с учетом опыта×WMCвзаимодействия и сравнили ее с моделью без взаимодействия (с основным эффектом от опыта и WMC). Результаты показали, что модель без взаимодействия имеет вероятность в 11,75 раз выше, чем модель с взаимодействием, учитывая наблюдаемые данные. Это убедительное свидетельство против взаимодействия экспертизы и WMC.

Показатели точности

Результаты модерационного анализа показали, что на эту модель приходится 10,0% дисперсии точности принятия тактических решений, F(5, 121)=2,68, p=0,025. Анализ модерации .Te выявил более высокую точность профессиональных игроков (M=0.893, SD=0.067) по сравнению с футболистами-любителями и футболистами-любителями (M=0.846,SD=0 .088), t(125)= − 3,15, p=0.002. Несколько более высокая точность у любителей (M=0.862, SD=0.083) по сравнению с футболистами-любителями (M=0.829,SD=0. 090) находился на границе значимости t(125)=− 1,88, p=0.063.

WMC не влиял на точность принятия тактических решений, t(121)=0.71, p > 0.250. Кроме того, не было никаких существенных взаимодействий «экспертиза × WMC», как показано при сравнении между профессиональными футболистами и игроками с более низким уровнем опыта (D1 × WMC), t(121)= − 0.39, p > 0.250, а при сравнении футболистов-любителей и футболистов-любителей (D2×WMC) t(121)= − 0,19, p > 0,250 (табл. 2, рис. 2Б). .

Как и в RT-анализе, мы рассчитали факторы Байеса, чтобы проверить, поддерживают ли данные модель без взаимодействия, модель с взаимодействием или они просто нечувствительны. Результаты показали, что модель без взаимодействия имеет вероятность в 9,64 раза выше, чем модель с взаимодействием, учитывая наблюдаемые данные. Это подтверждает анализ RT, предлагая существенные доказательства против взаимодействия опыта и WMC.

Обратные показатели эффективности (IES)

Мы также проанализировали комбинированный показатель скорости и точности, известный как IES. Он рассчитывается путем деления среднего правильного RT на долю правильных ответов на участника и условие. IES можно интерпретировать как показатель RT, скорректированный с учетом доли допущенных ошибок. Анализ IES показал, что на модель приходится 19,6% дисперсии, F(5, 121)=5.92,p < 0.001. Как и в анализе RT, профессиональные футболисты были быстрее (M=661 мс, SD=287,97), чем футболисты-любители и футболисты-любители (M=845 мс, SD=316,85). ), t(125)=3.73, p < 0.001, тогда как футболисты-любители (M=769 мс, SD=263.10) принимали решения быстрее, чем игроки-любители футболисты (M =929 ms,SD=351.31), t(125)=3.00, p=0.003.

Более высокие уровни WMC были связаны с более быстрым принятием тактических решений, t(121)= − 3,34, p=0.001. Взаимодействие Teexpertise×WMC не было значимым, как показало сравнение между профессиональными футболистами и игроками с более низким уровнем квалификации (D1×WMC), t(121)= − 0.82, p > { {18}}.250, а при сравнении футболистов-любителей и футболистов-любителей (D2×WMC) t(121)= - 0,02, p > 0,250. Наклоны регрессии изображены на рис. 2В. Фактор Байеса в IES показал, что модель без взаимодействия в 10,65 раз более вероятна, чем модель с взаимодействием, учитывая наблюдаемые данные. Это дает дополнительные доказательства против взаимодействия экспертизы и WMC.

Принятие тактических решений в условиях отвлечения внимания

Мы следовали тем же процедурам, что и при анализе задач принятия тактических решений, не отвлекаясь. Мы использовали одни и те же критерии исключения данных и подгоняли ту же модель для RT и показателей точности с WMC, опытом и их взаимодействием в качестве предикторов. Мы также использовали те же контрасты Гельмерта для определения уровней знаний.

Кроме того, мы рассчитали факторы Байеса, чтобы принять решение о существовании или отсутствии теоретически значимого взаимодействия между WMC и экспертными знаниями.

РТС-анализ

Результаты модерационного анализа RT показали, что на модель приходится 23,7% скорости принятия тактических решений при дисперсии отвлечения, F(5,121)=7.52, p<0.001. There was significant expertise showing faster tactical decision-making of professionals (M=570  ms, SD=245.97) compared to lower levels of expertise (M=718  ms, SD=239.51), t(125)=4.09, p<0.001, and faster tactical decision-making of amateur (M=678  ms, SD=214.97) compared to recreational football players (M=761  ms, SD=259.42), t(125)=2.35, p=0.020. 

Также наблюдался значительный эффект от WMC, показывающий более быстрые тактические решения игроков с более высоким WMC, t(121)=-− 4,68, p<0.001. There were no significant expertise×WMC interactions across both comparisons: professional vs. amateur and recreational levels of expertise (D1×WMC), t(121)= − 0.43, p>0.250, and amateur vs. recreational levels (D2×WMC), t(121)= − 0.07, p>0.250 (таблица 3). Наклоны регрессии изображены на рис. 3А.

Как и в задаче без отвлечения, теоретически важно установить, поддерживает ли отсутствие взаимодействия модель без взаимодействия или экспертиза показывает более точное принятие тактических решений профессионалами (М=0.805, СД=0 .093) по сравнению с более низкими уровнями футбольного опыта (M=0.743, SD=0.108), t(125)= − 3,47, p=0.001, и более точное принятие тактических решений любителями (M=0.759, SD=0.103) по сравнению с футболистами-любителями (M=0.725,SD=0). 112), t(125)=—2,01, p=0.047.

In addition, higher levels of WMC were associated with more accurate tactical decisions under distraction, t(121)=2.73, p=0.007. There were no significant expertise×WMC interaction across both comparisons: professional vs. lower levels of soccer expertise (D1×WMC), t(121)=1.16, p=0.247, and amateur vs. recreational levels (D2×WMC), t(125)= − 0.70, p>0.250 (таблица 3, рис. 3Б). Подтверждая результаты RT-анализа, байесовские факторы, влияющие на точность, также показали, что вероятность модели без взаимодействия на 7,03 выше, чем у модели с взаимодействием, учитывая наблюдаемые данные.

IES-анализ

Анализ IES показал, что на модель приходится 36,2% дисперсии, F(5, 121)=13.71, p<0.001. As in the RT analysis, professional soccer players were faster (M=708 ms, SD=284.69) than amateur and recreational soccer players (M=987  ms, SD=372.70), t(125)=5.59, p<0.001, whereas amateur soccer players (M=917  ms, SD=360.94) made faster decisions than recreational soccer players (M=1,064  ms, SD=374.53), t(125)=3.18, p=0.002.

Higher levels of WMC were associated with faster tactical decisions, t(121)= − 5.99, p=0.001. Te expertise×WMC interactions were not significant as shown by the comparison between professional soccer players and players with lower levels of expertise (D1×WMC), t(121)= − 1.49, p=0.139, and by the comparison between amateur and recreational soccer players (D2×WMC), t(121)= − 0.53, p>0.250. Наклоны регрессии изображены на рис. 3В.

Факторы Байеса на IESs показали, что модель без взаимодействия имеет вероятность 7,76, как и модель с взаимодействием, учитывая наблюдаемые данные. Это дает дополнительные доказательства против взаимодействия экспертизы и WMC.

Обнаружение собственного имени в отвлекающих слуховых стимулах

Результаты логистической регрессии показали независимость частоты обнаружения собственного имени в слуховых отвлекающих стимулах от WMC, а также независимость от опыта и опыта × взаимодействия WMC (Общая модель, χ2(3)=5.08, p{ {4}}.166). Иными словами, футболисты одинаково часто замечали (61,5%) и не замечали (38,5%) свое имя в отвлекающих слуховых стимулах при решении тактической задачи, независимо от их ВМК и уровня подготовки.

Обсуждение

Мы разработали две новые задачи по принятию тактических решений, чтобы изучить взаимосвязь между WMC и уровнем знаний в прогнозировании результатов футболистов. В обеих задачах мы обнаружили более быстрое и точное принятие решений профессиональными футболистами по сравнению с игроками-любителями и игроками-любителями. Это ожидаемо и подтверждает «силу» навыков и знаний, полученных посредством целенаправленной практики. Мы также обнаружили, что WMC предсказывает скорость и точность принятия решений в обеих задачах.

Важно отметить, что вопреки предсказаниям гипотезы обхода ограничений, мы не обнаружили взаимодействия между опытом и WMC. Это открытие предполагает, что WMC является уникальным и одинаково важным средством прогнозирования тактических результатов на всех уровнях футбольных знаний. Это согласуется с гипотезой независимого влияния и предположением о том, что эффект WMC не снижается при высоком уровне знаний при тестировании в экологически обоснованных динамических задачах, включающих постоянно меняющиеся входные данные (Hambrick et al., 2012).

Наши результаты обеспечивают дополнительную эмпирическую поддержку моделей, которые предполагают центральные механизмы контроля, такие как центральный исполнительный механизм, исполнительный контроль или контролируемое внимание (Baddeley & Logie, 1999; Cowan, 1999; Engle et al., 1999). Центральный контроль подразумевает общий (бездоменный) механизм ограниченной мощности, который контролирует и регулирует систему рабочей памяти на службе сложного познания.

С точки зрения LT-WM (Ericsson & Kintsch, 1995), такой общий механизм не определяет эффективность работы экспертов из-за обширных знаний и поисковых сигналов, основанных на навыках, которые позволяют им обойти основные ограничения когнитивной обработки. Следует также отметить, что модели, предполагающие наличие централизованного механизма контроля, не отрицают вклад знаний и опыта, специфичных для предметной области. Однако такие модели предполагают, что центральный механизм контроля отвечает за кодирование структур поиска, соответствующих поступающим стимулам (теоретическое обсуждение см. в Miyake & Shah, 1999) и может способствовать повышению производительности даже при высоком уровне квалификации.

Отсутствие взаимодействия WMC×экспертиза подтверждает это предположение и предполагает, что вклад WMC в прогнозирование эффективности экспертов выходит за рамки знаний, специфичных для предметной области, и что целенаправленная практика не всегда достаточна для преодоления ограничений WMC (Hambrick & Engle, 2002; Hambrick & Oswald). ,2005; Meinz & Hambrick, 2010; Meinz et al., 2012).

Критикуя исследования, в которых не удалось обнаружить снижение эффекта WMC на экспертном уровне, Эрикссон (2014) отметил, что операционализация сознательной практики часто неясна и слишком широка в исследованиях, в которых не удалось обнаружить снижение эффекта WMC на экспертном уровне. утверждал, что не каждый час тренировок обязательно является осознанной практикой.

Однако мы приложили все усилия, чтобы устранить это возражение, строго следуя концепции осознанной практики, предложенной Эрикссоном и др. (1993). Основываясь на их футбольной практике и соревнованиях, мы отнесли профессиональных футболистов к экспертам, если они участвовали в структурированных футбольных тренировках в клубах или академиях в течение десяти или более лет и играли на профессиональном уровне не менее двух сезонов.

Наконец, как Мейнц и др. (2012) выделили в своем исследовании выборку игроков в покер, мы также хотели бы подчеркнуть, что мы не включили в нашу выборку выдающихся футболистов (например, большинство спортсменов не были футболистами Лиги чемпионов). Таким образом, существует небольшая вероятность того, что WMC будет играть менее важную роль в принятии тактических решений в такой крайней группе участников, как элитные футболисты.

Исследование Ферли и Меммерта (2012), которое, насколько нам известно, является единственным исследованием, которое адаптировало парадигму избирательного внимания (Conway et l., 2001) для изучения процесса принятия решений в спорте, показало, что баскетболисты с высоким уровнем WMC с меньшей вероятностью обнаруживают свои лучше, чем игроки с низким уровнем WMC, отвлекают слуховые стимулы.

Это согласуется с моделями рабочей памяти, которые включают функции контроля внимания как существенную часть системы рабочей памяти (Baddeley & Logie, 1999; Cowan, 1999; Engleet al., 1999), и, в частности, с теорией контролируемого внимания WMC ( Энгл и др., 1999), которые связывают ограничения рабочей памяти с тормозными процессами. Напротив, мы обнаружили независимость WMC и частоту обнаружения его имени. Чтобы объяснить расхождения в результатах двух исследований, следует отметить, что внимание представляет собой многокомпонентную конструкцию, включающую автоматическую ориентацию снизу вверх и добровольный контроль сверху вниз (обзор см. в Fougnie, 2008). Таким образом, появление собственного имени в нашей динамической задаче, вероятно, связано с ориентацией внимания снизу вверх, не связанной с WMC, как показали некоторые исследования (например, Redick & Engle, 2006).

В частности, появление собственного имени в Фёрли и Меммертстаске с быстрой сменой фотографий тактических ситуаций в большей степени задействовало произвольный контроль внимания, что приводило к более низкой частоте распознавания имени у спортсменов с высоким уровнем WMC. С другой стороны, видеопоследовательность тактических ситуаций в нашем задании, возможно, позволила спортсменам сформировать более сложные представления о тактических ситуациях, оставив больше ресурсов внимания для восходящих ориентировочных стимулов, таких как их имя в отвлекающих стимулах.

Заключение

Неудивительно наблюдать превосходство профессиональных футболистов в принятии тактических решений. Важным фактором, способствующим этому превосходству, является количество времени, которое эксперты тратят на оттачивание соответствующих навыков. Результаты подтверждают мнение о том, что WMC играет уникальную роль в производительности на всех уровнях знаний. Это согласуется с «новым взглядом» на экспертизу (Hambrick et al., 2016), предполагающим, что WMC является упущенной из виду частью головоломки экспертизы.

Рекомендации

1. Бэддели А.Д. и Логи Р.Х. (1999). Рабочая память: Многокомпонентная модель. В А. Мияке и П. Шах (ред.), Модели рабочей памяти: механизмы активного поддержания и исполнительного контроля (стр. 28–61). Издательство Кембриджского университета.

2. Бэддели, А.Д. (2003). Рабочая память: оглядываясь назад и глядя вперед. Обзоры природы: Neuroscience, 4, 829–839.

3. Кейз, В.Г., и Саймон, Х.А. (1973а). Восприятие в шахматах. Когнитивная психология, 4 (1), 55–81.

4. Кейз, В.Г., и Саймон, Х.А. (1973b). Мысленный взгляд в шахматах. В WG Chase (ред.), Обработка визуальной информации (стр. 215–281). Академическая пресса.

5. Черри, Э.К. (1953). Некоторые эксперименты по распознаванию речи одним и двумя ушами. Журнал Акустического общества Америки, 25 (5), 975–979.

6. Конвей, АРА, Коуэн, Н., и Бантинг, М.Ф. (2001). Еще раз о феномене коктейльной вечеринки: важность рабочей памяти. Psychonomic Bulletin & Review, 8 (2), 331–335.

7. Конвей, А.РА., Кейн, М.Дж., Бантинг, М.Ф., Хэмбрик, Д.З., Вильгельм, О., и Энгл, Р.В. (2005). Задачи на объем рабочей памяти: Методический обзор и руководство пользователя. Психономический бюллетень и обзор, 12 (5), 769–786.

8. Корси, ПМ (1973). Память человека и медиальная височная область мозга. Dissertation Abstracts International, 34(2-B), 891.

9. Коуэн Н. (1999). Модель встроенных процессов рабочей памяти. В книге А. Мияке и П. Шаха (ред.), Модели рабочей памяти: механизмы активного обслуживания и исполнительного контроля (стр. 62–101). Издательство Кембриджского университета.

For more information:1950477648nn@gmail.com