文献

J-GLOBAL ID：201802247968860466   整理番号：18A1289059

EEG脳活動に対するタスク後の効果は様々な微分学習と文脈干渉プロトコルのために異なる【JST・京大機械翻訳】

Post-task Effects on EEG Brain Activity Differ for Various Differential Learning and Contextual Interference Protocols

著者 (4件)： Henz Diana (Institute of Sport Science, University of Mainz) ,  John Alexander (Institute of Sport Science, University of Mainz) ,  Merz Christian (Institute of Sport Science, University of Mainz) ,  Schollhorn Wolfgang I. (Institute of Sport Science, University of Mainz)
資料名： Frontiers in Human Neuroscience (Web)  (Frontiers in Human Neuroscience (Web))
巻： 12  ページ： 19  発行年： 2018年 
JST資料番号： U7072A  ISSN： 1662-5161  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大規模な研究は,反復実践と比較して,可変実行において優れた学習率を示した。より具体的には,これは文脈干渉(CI)と可変実行の両方の代表である微分学習(DL)アプローチにおいて実証されている。行動研究はCIとDLにおける異なる学習過程を示している。本研究の目的は,運動強化の初期段階における基礎となる神経過程を明らかにするCI及びDLプロトコル後の脳波(EEG)脳活性化パターンに及ぼす即時ポストタスクの影響を調べることであった。さらに,2つのDLプロトコル(段階的DL,カオスDL)をテストし,DLアプローチ内の確率的ゆらぎの異なる程度の影響を調べた。これは,徐々にDLにおける変動の程度が低く,カオス的DLにおけるゆらぎが高いことによるものである。22名の被験者は,3つの可変実践プロトコル(CI,段階的DL,カオスDL),および被験者内設計における反復学習プロトコルに従って機能する。自発EEG活性は19電極からの各20分の実行セッションの前と直後に測定された。結果は,CI,DL,および反復学習後の識別可能な神経過程を示した。EEGθおよびアルファパワーの増加は,CIおよび反復学習と比較して,両方のDL条件において体性感覚領域(電極P3,P7,Pz,P4,P8)で得られた。運動野(電極C3,Cz,C4)におけるθおよびアルファ活性の増加は,徐々にDLおよびCIと比較してカオスDL後に見出された。前部領域(電極F3,F7,Fz,F4,F8)は,CI後のβおよびγバンドにおいて増加した活性を示した。反復学習後,α活性は後頭領域(電極O1,O2)で増加した。ポストタスクEEG脳活性化パターンは,DLが体性感覚および運動系を刺激し,DL実践中の運動および体性感覚系のより強い刺激により,反復学習よりも皮質のより多くの領域を含むことを示唆する。CIは,前脳領域において特別に実行的に制御された処理を活性化するようである。運動学習の初期段階におけるCI,DLおよび反復学習における異なる基礎となる神経過程に対する証拠として,訓練後EEGトレースの得られたパターンを検討した。Copyright 2018 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 運動野 ,  *干渉 ,  カオス ,  *プロトコル ,  脳波 ,  *学習 ,  *微分 ,  ゆらぎ ,  体性感覚
準シソーラス用語： 運動学習 ,  反復学習 ,  被験者 ,  脳賦活 ,  神経 ,  *脳活動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 脳波 ,  運動学習 ,  微分学習 ,  文脈的干渉 ,  反復学習

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  中枢神経系  (EJ12030F) ,  人間機械系  (IB03000G) ,  生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (8件)： EEG ,  脳活動 ,  タスク ,  微分 ,  学習 ,  文脈 ,  干渉 ,  プロトコル