Жадыдағы ақпаратты топтастыру процесі

Кіріспе

Когнитивтік психология процесі, жад тапсырмасы ретінде топтастыру

Когнитивтік психологияда топтастыру – ақпарат жиынтығының шағын, жеке бөліктерін біріктіріп, кейіннен жадта мағыналы бірлік құру процесі. Ақпаратты топтастыру арқылы материалды қысқа мерзімді жадта ұзақ сақтау жақсартылады, соның нәтижесінде жұмыс жадының шектеулі сыйымдылығын асып түсуге және оның тиімділігін арттыруға мүмкіндік туады. Топ – бір-бірімен тығыз байланысты негізгі бірліктердің жиынтығы, олар біріктіріліп, адамның жадында сақталады. Мұндай топтардың біртұтастығы оларды оңай есте сақтауға көмектеседі. Сенеді, топтың ішіндегі элементтердің жоғары деңгейдегі танымдық бейнелері жасалады. Элементтерді жеке-жеке емес, бір топ ретінде есте сақтау оңайырақ. Топтардың құрамы жеке адамның қабылдауы мен бұрынғы тәжірибесіне байланысты өте субъективті болуы мүмкін, бұл ақпарат жиынтығымен байланысты. Топтардың мөлшері әдетте екіден алтыға дейін, бірақ тіл мен мәдениетке қарай өзгеруі мүмкін. Джонсонның (1970) пікірінше, топтастыру процесімен байланысты төрт негізгі ұғым бар: топ, жад коды, кодтау және қайта кодтау. Бұрын айтқандай, топ – есте сақтауға тиіс ақпараттың тізбегі, ол жақын тұрған терминдерден құралуы мүмкін. Бұл элементтер немесе ақпарат жиынтығы бір жад кодында сақталады. Қайта кодтау процесі – топ үшін кодты үйрену, ал кодты шешу – кодты оның білдіретін ақпаратына аудару. Жад механизмі ретінде топтастыру құбылысын күнделікті өмірде сандарды және ақпаратты топтастыру арқылы байқауға болады. Мысалы, 12101946 санын еске түсіргенде, оны 12, 10 және 1946 деп топтастырса, бұл сан үшін ай, күн және жыл түрінде есте сақтауға көмектесетін тәсіл пайда болады. Яғни, сандар тізбегі орнына 1946 жылдың 10 желтоқсаны ретінде сақталады. Сол сияқты, Джордж Миллер ұсынған жұмыс жадының шектеулі сыйымдылығын келесі мысалдан көруге болады: 9849523450 сияқты ұялы телефон нөмірін еске түсіргенде, оны 98 495 234 50 деп бөлуге болады. Осылайша, "жеті плюс немесе минус екі" деген жад көлемінен асып түсетін 10 жеке санды есте сақтаудың орнына, біз төрт топ санды есте сақтаймыз. Топтың толық бөлігін жұмыс жадында топтың басын сақтау арқылы есте сақтауға болады, нәтижесінде ұзақ мерзімді жад топтың қалған бөлігін қалпына келтіреді. Сондықтан, "топтастыру" стратегиясы қолданылғанда, дұрыс еске түсіру көрсеткіші жоғары болады деп күтуге болады.

In cognitive psychology, chunking is a process by which small individual pieces of a set of information are bound together to create a meaningful whole later on in memory. The chunks, by which the information is grouped, are meant to improve short term retention of the material, thus bypassing the limited capacity of working memory and allowing the working memory to be more efficient. A chunk is a collection of basic units that are strongly associated with one another, and have been grouped together and stored in a person's memory. These chunks can be retrieved easily due to their coherent grouping. It is believed that individuals create higher order cognitive representations of the items within the chunk. The items are more easily remembered as a group than as the individual items themselves. These chunks can be highly subjective because they rely on an individual's perceptions and past experiences, which are linked to the information set. The size of the chunks generally ranges from two to six items but often differs based on language and culture. According to Johnson (1970), there are four main concepts associated with the memory process of chunking: chunk, memory code, decode and recode. The chunk, as mentioned prior, is a sequence of to be remembered information that can be composed of adjacent terms. These items or information sets are to be stored in the same memory code. The process of recoding is where one learns the code for a chunk, and decoding is when the code is translated into the information that it represents. The phenomenon of chunking as a memory mechanism is easily observed in the way individuals group numbers, and information, in day to day life. For example, when recalling a number such as 12101946, if numbers are grouped as 12, 10, and 1946, a mnemonic is created for this number as a month, day, and year. It would be stored as December 10, 1946, instead of a string of numbers. Similarly, another illustration of the limited capacity of working memory as suggested by George Miller can be seen from the following example: While recalling a mobile phone number such as 9849523450, we might break this into 98 495 234 50. Thus, instead of remembering 10 separate digits that are beyond the putative "seven plus or minus two" memory span, we are remembering four groups of numbers. An entire chunk can also be remembered simply by storing the beginnings of a chunk in the working memory, resulting in the long term memory recovering the remainder of the chunk. Therefore, when "chunking" is used as a strategy, one can expect a higher proportion of correct recalls.

Жадыны оқыту жүйелері, мнемоника

Есте сақтауды оқыту жүйелері мен мнемониканың әртүрлі түрлері арнайы жасалған қайта кодтау немесе бөлшектеу схемаларында оқыту және жаттығуларды қамтиды. Мұндай жүйелер Миллердің мақаласына дейін де болған, бірақ жалпы стратегияны сипаттауға ыңғайлы термин болған жоқ, сондай-ақ нақты және сенімді зерттеулер де жеткіліксіз болды. "Chunking" термині қазір осы жүйелерге сілтеме жасағанда жиі қолданылады. Мысалы, Альцгеймер ауруымен ауыратын науқастар көбінесе жұмыс жадының жетіспеушілігін сезінеді; бөлшектеу науқастардың сөздік жұмыс жадының жұмысын жақсартудың тиімді тәсілі болып табылады. Шизофрениямен ауыратын науқастарда да атқару функцияларына әсер ететін жұмыс жадының жетіспеушілігі байқалады; жадты жаттықтыру процедуралары когнитивтік және қалпына келтіру нәтижелеріне жағымды әсер етеді. Бөлшектеу жұмыс жадының жүктемесін көптеген тәсілдермен азайтатыны дәлелденді. Бөлшектелген ақпаратты оңай есте сақтаудың қатар, адам жұмыс жадында бөлшектеудің артықшылықтарының нәтижесінде басқа бөлшектелмеген естеліктерді де оңайрақ еске түсіре алады. Бөлшектеу лингвистикада, мысалы, шекараны қабылдауда да әсер ететіні көрсетілді.

Тиімді бөлшектер өлшемі

Дирламның (1972) жүргізген зерттеуіне сәйкес, тиімді бөлік мөлшерін анықтау үшін математикалық талдау жасалды. Біз бөліктеудің мөлшерінің диапазонымен таныспыз, бірақ Дирлам (1972) ең тиімді бөлік мөлшерін табуды көздеді. Математикалық нәтижелер әрбір бөлікте үш немесе төрт элементтің ең оңтайлы екенін көрсетті.

Моторлық оқытуды бөлшектеу

Чанкинг – бұл көптеген жағдайларда қолданылуы мүмкін, бірақ тек ауызша материалды оқытумен ғана шектелмейтін оқыту әдісі. Карл Лэшли өзінің сериялық рет туралы классикалық мақаласында, сызықтық және тегіс түрде ұйымдастырылған сияқты көрінетін реттік жауаптардың ішінде жасырылған иерархиялық құрылым бар екенін дәлелдеді. Бұл 1983 жылы Розенбаум және авторлар тобы моторлық бақылау арқылы көрсетілді. Осылайша, тізбектер кіші тізбектерден тұруы мүмкін, ал олар өз кезегінде тағы да кіші тізбектерден құралуы мүмкін. Тізбектердің иерархиялық бейнеленуі сызықтық бейнеленуге қарағанда артықшылықтарға ие: олар төменгі деңгейдегі тиімді жергілікті әрекеттерді жалпы құрылымның басшылығымен үйлестіреді. Сызықтық тізбекті сақтау тұрғысынан қарапайым болғанымен, оны алу кезінде қиындықтар туындауы мүмкін. Мысалы, тізбекте үзіліс болса, келесі элементтерге қол жеткізу мүмкін болмайды. Ал иерархиялық бейнеленуде бірнеше деңгей болады. Төменгі деңгейдегі түйіндер арасындағы байланыс үзілсе де, тізбектің ешбір бөлігі қолжетімсіз болмайды, өйткені жоғары деңгейдегі басқару түйіндері (чанк түйіндері) төменгі деңгейдегі түйіндерге қол жеткізуді жеңілдете алады. Моторлық оқытудағы чанктар Terrace (2001) еңбегінде тізбектелген әрекеттер арасындағы үзілістер арқылы анықталады. Сондай-ақ, реттілікті орындау кезеңінде (оқудан кейін) қатысушылар тізім элементтерін үзіліс кезінде чанктар түрінде «жүктейді» делінеді. Ол сонымен қатар, чанктардың операциялық анықтамасын ұсынды, соның ішінде қысқа мерзімді және ұзақ мерзімді жад идеяларынан шартты түрде кіріс және шығыс чанктарын ажыратуды ұсынды. Кіріс чанктары жаңа ақпаратты кодтау кезінде жұмыс жадының шектеуін көрсетеді (жаңа ақпарат ұзақ мерзімді жадқа қалай сақталады) және оны кейіннен еске алу кезінде қалай қайтаруға болады. Шығыс чанктары жұмыс жадында онлайн құрылған, жақсы оқытылған моторлық бағдарламалардың ұйымдастырылуын көрсетеді. Сакай және авторлар тобы (2003) қатысушылардың бірнеше топқа бөлініп, реттілікті өздігінен чанктарға ұйымдастыратынын және бұл чанктардың бір реттілікті орындаған қатысушылар арасында ерекше екенін көрсетті. Олар сондай-ақ, шатастырылған реттіліктің өнімділігі чанк үлгісі бұзылғанда, сақталғандағыдан нашар екенін көрсетті. Чанк үлгілері қолданылатын эффекттерге де байланысты болады. Перлманның тәжірибелер сериясында, үлкен көлемдегі және кішігірім бөліктерге бөлінген тапсырмалар үлкен тапсырмаға қарағанда жылдамырақ орындалғаны анықталды. Зерттеу нәтижесінде үлкен тапсырманы кішірек, басқаруға оңай тапсырмаларға бөлу жақсы нәтиже беретіні көрсетілді. Сондай-ақ, зерттеу бір тапсырмадан екіншісіне ауысудың орнына, тапсырманы жүйелі түрде орындаудың да жақсы нәтиже беретінін көрсетті.

Chunking is a method of learning that can be applied in a number of contexts and is not limited to learning verbal material. Karl Lashley, in his classic paper on serial order, argued that the sequential responses that appear to be organized in a linear and flat fashion concealed an underlying hierarchical structure. This was then demonstrated in motor control by Rosenbaum et al. in 1983. Thus sequences can consist of sub sequences and these can, in turn, consist of sub sub sequences. Hierarchical representations of sequences have an advantage over linear representations: They combine efficient local action at low hierarchical levels while maintaining the guidance of an overall structure. While the representation of a linear sequence is simple from a storage point of view, there can be potential problems during retrieval. For instance, if there is a break in the sequence chain, subsequent elements will become inaccessible. On the other hand, a hierarchical representation would have multiple levels of representation. A break in the link between lower level nodes does not render any part of the sequence inaccessible, since the control nodes (chunk nodes) at the higher level would still be able to facilitate access to the lower level nodes. Chunks in motor learning are identified by pauses between successive actions in Terrace (2001). It is also suggested that during the sequence performance stage (after learning), participants download list items as chunks during pauses. He also argued for an operational definition of chunks suggesting a distinction between the notions of input and output chunks from the ideas of short term and long term memory. Input chunks reflect the limitation of working memory during the encoding of new information (how new information is stored in long term memory), and how it is retrieved during subsequent recall. Output chunks reflect the organization of over learned motor programs that are generated on line in working memory. Sakai et al. (2003) showed that participants spontaneously organize a sequence into a number of chunks across a few sets and that these chunks were distinct among participants tested on the same sequence. They also demonstrated that the performance of a shuffled sequence was poorer when the chunk patterns were disrupted than when the chunk patterns were preserved. Chunking patterns also seem to depend on the effectors used. Perlman found in his series of experiments that tasks that are larger in size and broken down into smaller sections had faster respondents than the task as a large whole. The study suggests that chunking a larger task into a smaller more manageable task can produce a better outcome. The research also found that completing the task in a coherent order rather than swapping from one task to another can also produce a better outcome.

Сәбилерде бөлшектеп бөлу

Чанкинг ересектерде әртүрлі жолдармен қолданылады, оған төмен деңгейдегі қабылдау ерекшеліктері, санатқа жататындық, семантикалық байланыс және элементтер арасындағы статистикалық бірлестіктер кіруі мүмкін. Дегенмен, соңғы зерттеулер нәтижесінде нәрестелердің де чанкинг қолданатынын біле бастадық. Олар чанкингке көмектесу үшін түсінік білімі, кеңістік-уақыт белгілері білімі және әлеуметтік сала туралы білім сияқты әртүрлі білім түрлерін де пайдаланады. PARSER және Байес моделі сияқты әртүрлі чанкинг модельдерін қолданатын зерттеулер жүргізілді. PARSER – адамның мінез-құлқын түсіндіруге арналған, психологиялық тұрғыдан сенімді назар, есте сақтау және ассоциативтік оқыту процестерін іске асыру арқылы жасалған чанкинг моделі. Жақында өткізілген зерттеуде, PARSER сияқты чанкинг модельдері, Байес модельдеріне қарағанда нәрестелерде жиірек кездесетіні анықталды. PARSER жиірек байқалады, өйткені ол әдетте бір уақытта үш чанкты өңдеу мүмкіндігімен жабдықталған.

Жеті айлық нәрестелерді бөлшектеп өлшеу

Бұрынғы зерттеулер 7 айлық нәрестелерде де түйіршіктеп бөлу механизмінің бар екенін көрсетеді. Бұл, жұмыс жадының толық дамымауына дейін де түйіршіктеп бөлу мүмкін екенін білдіреді. Жұмыс жадының сыйымдылығы өте шектеулі екенін ескере отырып, түйіршіктеп бөлуді пайдалану тиімді болуы мүмкін. Жұмыс жады толық дамымаған нәрестелер үшін есте сақтауды түйіршіктеп бөлу одан да көбірек көмектеседі. Бұл зерттеулер күтуді бұзу әдісі арқылы жүргізілді, нәрестелердің алдындағы заттарға қанша уақыт қарағаны тіркелді. Эксперимент нәрестелердің түйіршіктеп бөле алатынын көрсеткенімен, зерттеушілер баланың түйіршіктеп бөлу қабілеті келесі жыл бойы да дами беретінін атап өтті. Бұл жаңа ақпарат пен білім алуға мүмкіндік берді. Зерттеу 14 айлық нәрестелердің ересектер сияқты, нысандар санаттары туралы білімдерін пайдалана отырып, түйіршіктеп бөле алатынын көрсетті: олар екі түрлі типтегі екі нысаннан тұратын жиынтықта төрт нысанды еске сақтады (мысалы, екі мысық және екі машина), бірақ төрт бір типті нысаннан тұратын жиынтықта еске сақтамады (мысалы, төрт түрлі мысық). Жаңа туған нәрестелердің жұмыс жады сыйымдылығы шектеулі болғанына қарамастан, олар жеке нысандардың бейнелерін түйіршіктерге біріктіру үшін көптеген ақпарат түрлерін қолдана алады, бұл жадтың тиімділігін арттырады. Ұзақ мерзімді жадыдағы түйіршіктеп бөлудің маңыздылығы, түйіршіктеп бөлудің тек ұзақ мерзімді жадыда ғана болатындығы және қысқа мерзімді жадыдағы ақпаратты еске алуға қатысы бар қайта интеграциялауға көмектесетіні туралы идеямен расталады. Ақпарат ұзақ мерзімді жадыда түйіршіктеп бөлінген болса, қысқа мерзімді жадыда оны еске түсіру оңайырақ болуы мүмкін. Норрис пен Кальм (2021) «қайта интеграциялауды есте сақтауды Байес тұжырымдамасының процесі ретінде қарастыру арқылы жүзеге асыруға болады, онда ұзақ мерзімді жадыдағы (LTM) түйіршіктердің бейнелері қысқа мерзімді жадыдағы (STM) бұзылған бейнелерді түсіндіру үшін қолданылатын бастапқы сенімдерді (priors) ұсынады» деді. Байес тұжырымдамасында priors – оқиғаның басқа мүмкін оқиғаларға қарағанда жиірек болуына қатысты бастапқы сенімдерді білдіреді. Алғашқы сенімдерге ие болған адам қосымша ақпарат алғанда, болатын әр мүмкін оқиғаның ықтималдығын анықтап, осылайша нақты оқиғаны болжайды. Ұзақ мерзімді жадыдағы түйіршіктер бастапқы сенімдерді қалыптастыруға қатысады және қысқа мерзімді жадыдағы ақпаратты еске алудың ықтималдығын және болжамын анықтауға көмектеседі. Мысалы, егер акроним және оның толық мағынасы ұзақ мерзімді жадыда сақталған болса, сол акронимге қатысты ақпаратты қысқа мерзімді жадыда еске түсіру оңай болады. Шахмат тақтасындағы фигураларды қысқа уақытқа көрсеткеннен кейін, тәжірибелі шахматшылар жаңадан бастаған шахматшыларға қарағанда әлдеқайда үлкен түйіршіктерді кодтай алады және еске түсіре алады. Алайда, бұл әсер шахмат ережелерін жақсы білу арқасында жүзеге асады; фигуралар кездейсоқ түрде орналастырылғанда (нақты ойындарда жиі кездеспейтін немесе рұқсат етілмейтін сценарийлерді қоса алғанда), тәжірибелі және жаңадан бастаған шахматшылар арасындағы түйіршік мөлшерінің айырмашылығы айтарлықтай азайды. Осы идеяны пайдаланып, оқыту мен тәжірибе алудың бірнеше табысты есептеу модельдері әзірленді, мысалы EPAM (Элементарлық қабылдаушы және есте сақтаушы) және CHREST (Түйіршік иерархиясы және қайтару құрылымдары). Түйіршіктеп бөлуді есте сақтау дағдысын игеруде көрсетуге болады, оны орташа есте сақтау қабілеті мен интеллектісі бар студент С. Ф. көрсетті, ол 20 ай ішінде немесе кем дегенде 230 сағаттан кейін өзінің цифрлық аралығын жетіден 80-ге дейін арттырды. С. Ф. сандық арақашықтығын жартылай жадтық байланыстар арқылы жақсарта алды, бұл түйіршіктеп бөлудің бір түрі. С. Ф. өзіне таныс емес сандарды, оған таныс уақыт, жас және датамен байланыстырды. Эрикссон және басқалар (1980) бастапқыда С. Ф. сандарының арақашықтығының ұлғаюы оның қысқа мерзімді есте сақтау қабілетінің артуына байланысты болды деп болжады. Алайда, олар оның қысқа мерзімді жады сыйымдылығы әрқашан бірдей болғанын, ол бірден үш-төрт цифрды ғана «түйіршіктеп» алатынын ескергенде, бұл гипотезаны қабылдамады. Сонымен қатар, ол бірден алты цифрдан артық репетиция жасамады, сондай-ақ супертопта төрт топтан артық репетиция жасамады. Соңында, егер оның қысқа мерзімді есте сақтау қабілеті артса, онда ол алфавит үшін үлкен қабілет көрсетер еді; ол көрсетпеді. Тілдегі түйіршіктеп бөлу оқытуда тиімді екені дәлелденген. Негізгі сөздерді түсіну, содан кейін түсінуді дамыту үшін олармен байланысты әртүрлі топтағы сөздерді беру балаларға оқу мен тілді үйретудің тиімді тәсілі болып табылады. Зерттеулер ересектер мен нәрестелердің кездейсоқ ретпен орналастырылған сөздердің үзіліссіз дыбыстық тізбегіне ұшырағанда, жасалған тілдің сөздерін талдай алатынын көрсетті. Мұның бір түсіндірмесі, олар жасалған тілге сәйкес келетін шағын түйіршіктерді пайдаланып сөздерді талдауы мүмкін. Келесі зерттеулер оқу статистиклық ықтималдықтарды (мысалы, тілдегі ауысу ықтималдықтарын) қамтитын болса, түйіршіктеп бөлу модельдері арқылы жақсы түсіндірілуі мүмкін екенін растады. Франко және Дестребец (2012) тілдік дамудағы түйіршіктеп бөлуді одан әрі зерттеді және уақыттық белгінің болуы оқуға қатысты түйіршіктеп бөлу моделінің сенімді болжамын көрсеткенін, ал белгінің болмауы ауысу ықтималдықтарының күшіне сезімталдықтың артуымен байланысты екенін анықтады. Түйіршіктеп бөлу – қысқа мерзімді жадыда көбірек ақпарат сақтауға мүмкіндік беретін деректерді қысқартудың бір түрі болуы мүмкін. Миллер (1956) сақталған заттардың санымен өлшенген ауызша қысқа мерзімді жад емес, ауызша қысқа мерзімді жад түйіршіктер түрінде сақталады деп ұсынды. Жады орыны шектеулі болғанда түйіршіктеп бөлу деректерді қысудың бір түрі ме екенін анықтау үшін кейінірек зерттеулер жүргізілді. Түйіршіктеп бөлу қайталанатын ақпаратқа қатысты деректерді қысу ретінде жұмыс істейді және қысқа мерзімді жадыда көбірек ақпарат сақтауға мүмкіндік береді. Алайда, жад сыйымдылығы өзгеруі мүмкін. Түйіршіктеп бөлу жұмыс жадын жақсарта алады деп ұзақ уақыттан бері ойластырылып келеді. Түйіршіктеп бөлудің символдар тізбектері мен қақпа механизмдеріне қатысты жұмыс жадын қалай жақсартатынын анықтау үшін зерттеу жүргізілді. Бұл үшін 25 қатысушыға 16 тізбекті сынақ-қате арқылы үйренуге тапсырылды. Мақсатты нысан дистрактормен бірге ұсынылды және қатысушылар компьютерлік тінтуіштегі оң немесе сол түймелерді пайдаланып мақсатты нысанды анықтау керек болды. Соңғы талдау тек 19 қатысушыға қатысты. Нәтижелер түйіршіктеп бөлудің символдар тізбегінің өнімділігін арттыратынын, когнитивтік жүктемені және нақты уақыт стратегиясын төмендететінін көрсетті. Түйіршіктеп бөлу жұмыс жадына нысандарды қосу жүктемесін азайтуда тиімді екені дәлелденді. Түйіршіктеп бөлу жұмыс жадына көбірек нысандарды кодтауға мүмкіндік береді, сондай-ақ ұзақ мерзімді жадыға ауысуға көбірек мүмкіндік береді.

Previous research shows that the mechanism of chunking is available in seven month old infants. This means that chunking can occur even before the working memory capacity has completely developed. Knowing that the working memory has a very limited capacity, it can be beneficial to utilize chunking. In infants, whose working memory capacity is not completely developed, it can be even more helpful to chunk memories. These studies were done using the violation of expectation method and recording the amount of time the infants watched the objects in front of them. Although the experiment showed that infants can use chunking, researchers also concluded that an infant's ability to chunk memories will continue to develop over the next year of their lives. allowed for new information and knowledge. This research showed that 14 month old infants, like adults, can chunk using their knowledge of object categories: they remembered four total objects when an array contained two tokens of two different types (e. g., two cats and two cars), but not when the array contained four tokens of the same type (e. g., four different cats). Despite the fact that newborns' working memory capacity is restricted, they may employ numerous forms of information to tie representations of individual things into chunks, enhancing memory efficiency. The emphasis of chunking on long term memory is supported by the idea that chunking only exists in long term memory, but it assists with redintegration, which is involved in the recall of information in short term memory. It may be easier to recall information in short term memory if the information has been represented through chunking in long term memory. Norris and Kalm (2021) argued that "redintegration can be achieved by treating recall from memory as a process of Bayesian inference whereby representations of chunks in LTM (long term memory) provide the priors that can be used to interpret a degraded representation in STM (short term memory)". In Bayesian inference, priors refer to the initial beliefs regarding the relative frequency of an event occurring instead of other plausible events occurring. When one who holds the initial beliefs receives more information, one will determine the likelihood of each of the plausible events that could happen and thus predict the specific event that will occur. Chunks in long term memory are involved in forming the priors, and they assist with determining the likelihood and prediction of the recall of information in short term memory. For example, if an acronym and its full meaning already exist in long term memory, the recall of information regarding that acronym will be easier in short term memory. Following a brief exposure to pieces on a chessboard, skilled chess players were able to encode and recall much larger chunks than novice chess players. However, this effect is mediated by specific knowledge of the rules of chess; when pieces were distributed randomly (including scenarios that were not common or allowed in real games), the difference in chunk size between skilled and novice chess players was significantly reduced. Several successful computational models of learning and expertise have been developed using this idea, such as EPAM (Elementary Perceiver and Memorizer) and CHREST (Chunk Hierarchy and Retrieval Structures). Chunking may be demonstrated in the acquisition of a memory skill, which was demonstrated by S. F., an undergraduate student with average memory and intelligence, who increased his digit span from seven to almost 80 within 20 months or after at least 230 hours. S. F. was able to improve his digit span partly through mnemonic associations, which is a form of chunking. S. F. associated digits, which were unfamiliar information to him, with running times, ages, and dates, which were familiar information to him. Ericsson et al. (1980) initially hypothesized that S. F. increased digit span was due to an increase in his short term memory capacity. However, they rejected this hypothesis when they found that his short memory capacity was always the same, considering that he "chunked" only three to four digits at once. Furthermore, he never rehearsed more than six digits at once nor rehearsed more than four groups in a supergroup. Lastly, if his short term memory capacity increased, then he would have shown a greater capacity for the alphabets; he did not. The use of chunk based learning in language has been shown to be helpful. Understanding a group of basic words and then giving different categories of associated words to build on comprehension has shown to be an effective way to teach reading and language to children. Research studies have found that adults and infants were able to parse the words of a made up language when they were exposed to a continuous auditory sequence of words arranged in random order. One of the explanations was that they may parse the words using small chunks that correspond to the made up language. Subsequent studies have supported that when learning involves statistical probabilities (e. g., transitional probabilities in language), it may be better explained via chunking models. Franco and Destrebecqz (2012) further studied chunking in language acquisition and found that the presentation of a temporal cue was associated with a reliable prediction of the chunking model regarding learning, but the absence of the cue was associated with increased sensitivity to the strength of transitional probabilities. Chunking can be form of data suppression that allows for more information to be stored in short term memory. Rather than verbal short memory measured by the number of items stored, Miller (1956) suggested that verbal short term memory are stored as chunks. Later studies were done to determine if chunking was a form data compression when there is limited space for memory. Chunking works as data compression when it comes to redundant information and it allows for more information to be stored in short term memory. However, memory capacity may vary. It has been long thought that chunking can improve working memory. A study was done to see how chunking can improve working memory when it came to symbolic sequences and gating mechanisms. This was done by having 25 participants learn 16 sequences through trial and error. The target was presented alongside a distractor and participants were to identify the target by using right or left buttons on a computer mouse. The final analysis was done on only 19 participants. The results showed that chunking does improve symbolic sequence performance through decreasing cognitive load and real time strategy. Chunking has proved to be effective in reducing the load on adding items into working memory. Chunking allows more items to be encoded into working memory with more available to transfer into long term memory.

Бөлшектеп бөлу және екі факторлы теория

Chekaf, Cowan және Mathy (2016) дереу есте сақтаудың бөлшектердің қалыптасуымен қалай байланысты екенін зерттеді. Олар дереу жадта бөлшектердің қалыптасуының екі факторлы теориясын ұсынды. Бұл факторлар – қысымдалатындық және ақпараттың реті. Қысымдалатындық дегеніміз – ақпаратты ықшамдап, жинақылау. Материал күрделі түрінен қарапайым түріне өзгереді. Осылайша, қысымдалатындық болжамдылық факторы арқылы бөлшектеумен байланысты. Ал екінші фактор ретінде, ақпараттың тізбегі ашылатын нәрсеге әсер ете алады. Демек, материалды қысу процесімен бірге, рет бөлшектеудің пайда болу ықтималдығын арттырады. Бұл екі фактор бір-бірімен өзара әрекеттеседі және бөлшектеу тұжырымдамасында маңызды. Chekaf, Cowan және Mathy (2016) мысал ретінде "1,2,3,4" материалы "бірден төртке дейінгі сандар" деп қысылса, оны көрсетті. Бірақ, егер материал "1,3,2,4" ретінде ұсынылса, оны қысу мүмкін емес, себебі ұсынылған реті өзгеше. Сондықтан, қысымдалатындық және рет бөлшектеуде маңызды рөл атқарады.