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J-GLOBAL ID：202202235155207198   整理番号：22A0574095

子供は運動学習中のタスク次元性に対する運動探索の適応に最適である【JST・京大機械翻訳】

Children are suboptimal in adapting motor exploration to task dimensionality during motor learning

著者 (3件)： Lee Mei-Hua (Department of Kinesiology, Michigan State University, East Lansing, MI, USA) ,  Patel Priya (Department of Kinesiology, Michigan State University, East Lansing, MI, USA) ,  Ranganathan Rajiv (Department of Kinesiology, Michigan State University, East Lansing, MI, USA)
資料名： Neuroscience Letters  (Neuroscience Letters)
巻： 770  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0118A  ISSN： 0304-3940  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 新しいタスクにおける運動学習は,タスクを実行するための適切な協調パターンを見つけるための探索を必要とする。以前の研究は,成人と比較して,子供は,スクリーン上の2Dカーソルを制御するために,上体運動を必要とするタスクを学習するとき,限られた探索を示すことを示した。ここでは,タスク次元を1Dに変えることにより,2つの競合する仮説,すなわち,子供が一般的戦略として限られた探索を示すかどうか,または,子供がタスク次元にそれらの探索を適応させるのに最適であるかどうかを検討した。小児の2群(9歳および12歳),および1群の成人は,上体の運動を用いてスクリーン上のカーソルを制御する学習を含む仮想タスクを学習した。参加者は,合計232の到達運動を有する単一セッションのタスクを実践した。結果は,9歳が,より高い運動時間と経路長によって示されるように,成人と比較してより悪いタスクパフォーマンスを示すことを示した。協調戦略の解析は,子供の両グループが最初の主成分に沿ってより低い分散を示し,1Dタスクに対して準最適である成人よりも,より大きな探索を有することを示唆した。これらの結果は,子供における運動学習が,限られた探索によって特性化されないが,タスク次元に対する運動探索のマッチングにおける限られた適応性によって特性化されることを示唆する。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *学習 ,  タスクパフォーマンス ,  運動 ,  電動機 ,  スクリーン ,  戦略 ,  成人 ,  適応性 ,  子供 ,  二次元 ,  一次元 ,  キャラクタリゼーション ,  カーソル
準シソーラス用語： *運動学習 ,  到達運動 ,  運動時間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： モータ探査 ,  運動学習 ,  小児 ,  協調 ,  技能 ,  年齢

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 子供 ,  運動学習 ,  タスク ,  次元 ,  運動 ,  探索 ,  適応