Чанкинг как когнитивный процесс памяти.

Введение

В когнитивной психологии, группировка (чанкинг) – это процесс, при котором небольшие отдельные элементы набора информации объединяются для создания значимого целого, которое впоследствии сохраняется в памяти. Группы (чанки), по которым информация структурируется, предназначены для улучшения кратковременного запоминания материала, обходя тем самым ограниченную емкость оперативной памяти и повышая ее эффективность. Чанк – это совокупность базовых единиц, тесно связанных между собой, объединенных и сохраненных в памяти человека. Благодаря своей связности, эти чанки легко извлекаются из памяти. Предполагается, что люди формируют когнитивные представления более высокого порядка для элементов внутри чанка. Элементы легче запоминаются как группа, чем по отдельности. Эти чанки могут быть весьма субъективными, поскольку зависят от восприятия и предыдущего опыта человека, связанных с данным набором информации. Размер чанков обычно колеблется от двух до шести элементов, но часто варьируется в зависимости от языка и культуры. Согласно Джонсону (1970), существует четыре основных понятия, связанных с процессом группировки в памяти: чанк, код памяти, декодирование и рекодирование. Чанк, как упоминалось ранее, – это последовательность информации, которую необходимо запомнить, и которая может состоять из смежных элементов. Эти элементы или наборы информации должны храниться в одном и том же коде памяти. Процесс рекодирования заключается в освоении кода для чанка, а декодирование – в переводе этого кода в представляемую им информацию. Феномен группировки как механизм памяти легко наблюдается в том, как люди объединяют числа и информацию в повседневной жизни. Например, при запоминании числа 12101946, если его разбить на группы 12, 10 и 1946, то для этого числа создается мнемоническое правило в виде месяца, дня и года. Оно будет сохранено как 10 декабря 1946 года, а не как последовательность цифр. Аналогичным образом, еще одним примером ограниченной емкости оперативной памяти, предложенным Джорджем Миллером, может служить следующий пример: при запоминании номера мобильного телефона, например 9849523450, мы можем разбить его на 98 495 234 50. Таким образом, вместо запоминания 10 отдельных цифр, превышающих предполагаемый объем памяти "семь плюс-минус два", мы запоминаем четыре группы чисел. Весь чанк также может быть запомнен путем сохранения начала чанка в оперативной памяти, после чего долгосрочная память восстанавливает остальную часть чанка. Следовательно, при использовании "группировки" в качестве стратегии можно ожидать более высокой доли правильных воспроизведений.

Cognitive psychology process
chunking as a memory task

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.

Системы обучения памяти, мнемонические

Различные системы тренировки памяти и мнемоники включают обучение и упражнения в специально разработанных схемах рекодирования или группировки. Такие системы существовали и до работы Миллера, но не было удобного термина для описания общей стратегии и не проводилось существенных и надежных исследований. Термин "группировка" (chunking) сейчас часто используется по отношению к этим системам. Например, пациенты с болезнью Альцгеймера обычно испытывают дефицит рабочей памяти; группировка является эффективным методом улучшения показателей вербальной рабочей памяти у пациентов. Пациенты с шизофренией также страдают от дефицита рабочей памяти, который влияет на исполнительские функции; процедуры тренировки памяти положительно влияют на когнитивные и реабилитационные результаты. Было доказано, что группировка снижает нагрузку на рабочую память различными способами. Помимо того, что группированную информацию легче запоминать, человек также может легче вспоминать и другие, не сгруппированные воспоминания благодаря положительному влиянию группировки на рабочую память. Группировка оказывает влияние и на лингвистику, например, на восприятие границ.

Эффективные размеры кусков

Согласно исследованию, проведенному Dirlam (1972), был проведен математический анализ для определения оптимального размера чанка (блока). Мы знакомы с диапазоном размеров, в котором применяется чанкинг, но Dirlam (1972) стремился выяснить наиболее эффективный размер чанка. Математические результаты показали, что наиболее оптимальным является наличие четырех или трех элементов в каждом чанке.

Разбивка в моторном обучении

Чанкинг – это метод обучения, который применим в различных контекстах и не ограничивается изучением словесного материала. Карл Лэшли в своей классической работе о последовательном порядке утверждал, что последовательные реакции, кажущиеся организованными линейно и плоско, скрывают лежащую в основе иерархическую структуру. Это было продемонстрировано в моторном контроле Розенбаумом и др. в 1983 году. Таким образом, последовательности могут состоять из подпоследовательностей, которые, в свою очередь, могут состоять из под-подпоследовательностей. Иерархические представления последовательностей имеют преимущество перед линейными: они сочетают эффективные локальные действия на нижних иерархических уровнях, сохраняя при этом руководство общей структурой. Хотя представление линейной последовательности просто с точки зрения хранения, при извлечении могут возникнуть потенциальные проблемы. Например, разрыв в цепочке последовательности сделает последующие элементы недоступными. С другой стороны, иерархическое представление имеет несколько уровней представления. Разрыв связи между узлами нижнего уровня не сделает недоступной какую-либо часть последовательности, поскольку контрольные узлы (узлы чанков) на более высоком уровне все равно смогут облегчить доступ к узлам нижнего уровня. Чанки в моторном обучении идентифицируются по паузам между последовательными действиями (Terrace, 2001). Также предполагается, что во время этапа выполнения последовательности (после обучения) участники извлекают элементы списка в виде чанков во время пауз. Он также выступал за операциональное определение чанков, предлагая различие между понятиями входных и выходных чанков и идеями кратковременной и долговременной памяти. Входные чанки отражают ограничения рабочей памяти при кодировании новой информации (как новая информация сохраняется в долговременной памяти) и при ее извлечении во время последующего воспроизведения. Выходные чанки отражают организацию заученных моторных программ, генерируемых в режиме реального времени в рабочей памяти. Сакай и др. (2003) показали, что участники спонтанно организуют последовательность на несколько чанков в нескольких сериях, и что эти чанки различались у участников, тестируемых на одной и той же последовательности. Они также продемонстрировали, что производительность при перемешанной последовательности была хуже, когда структура чанков нарушалась, чем когда она сохранялась. Структура чанков также, по-видимому, зависит от используемых эффекторов. Перлман в своей серии экспериментов обнаружил, что задачи большего размера, разбитые на более мелкие разделы, выполнялись респондентами быстрее, чем задача в целом. Исследование показывает, что разбиение более крупной задачи на более мелкие и управляемые части может привести к лучшему результату. Исследование также показало, что выполнение задачи в последовательном порядке, а не переключение между задачами, также может привести к лучшему результату.

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.

Разбивка на куски у младенцев

Чанкинг используется у взрослых различными способами, которые могут включать в себя низкоуровневые перцептивные признаки, принадлежность к категории, семантическую связанность и статистические совпадения между элементами. Однако, благодаря недавним исследованиям, мы начинаем осознавать, что чанкинг используют и младенцы. Они также применяют различные типы знаний, помогающие им в этом процессе, такие как концептуальные знания, знания о пространственно-временных подсказках и знания об их социальном окружении. Проводились исследования с использованием различных моделей чанкинга, например PARSER и байесовской модели. PARSER – это модель чанкинга, разработанная для объяснения человеческого поведения путем реализации психологически правдоподобных процессов внимания, памяти и ассоциативного обучения. В недавнем исследовании было установлено, что модели чанкинга, такие как PARSER, проявляются у младенцев чаще, чем байесовские модели. Это связано с тем, что PARSER обычно обладает способностью одновременно обрабатывать до трех чанков.

Разбивка на куски у семимесячных младенцев

Предыдущие исследования показывают, что механизм группировки (чанкинга) доступен семимесячным младенцам. Это означает, что группировка может происходить даже до полного развития рабочей памяти. Учитывая, что объем рабочей памяти весьма ограничен, использование группировки может быть полезным. Для младенцев, у которых рабочая память еще не полностью развита, группировка воспоминаний может быть особенно эффективной. Эти исследования проводились с использованием метода нарушения ожиданий и регистрировали время, в течение которого младенцы смотрели на предметы перед собой. Хотя эксперимент показал, что младенцы способны к группировке, исследователи также заключили, что способность младенцев к группировке воспоминаний будет продолжать развиваться в течение следующего года жизни. Это открывало возможности для новой информации и знаний. Данное исследование показало, что 14-месячные младенцы, как и взрослые, могут группировать информацию, используя свои знания о категориях объектов: они запоминали четыре объекта, когда в массиве было два экземпляра двух разных типов (например, две кошки и две машины), но не когда массив содержал четыре экземпляра одного и того же типа (например, четыре разные кошки). Несмотря на ограниченный объем рабочей памяти новорожденных, они могут использовать различные формы информации для объединения представлений отдельных объектов в группы, повышая эффективность памяти. Поддержкой акцента группировки на долговременной памяти является идея о том, что группировка существует только в долговременной памяти, но она помогает в реинтеграции, которая участвует в воспроизведении информации из кратковременной памяти. Воспроизвести информацию из кратковременной памяти может быть легче, если она была представлена в виде групп в долговременной памяти. Норрис и Кальм (2021) утверждали, что "реинтеграция может быть достигнута путем рассмотрения воспроизведения информации из памяти как процесса байесовского вывода, в котором представления групп в долговременной памяти (LTM) предоставляют априорные вероятности, которые можно использовать для интерпретации искаженного представления в кратковременной памяти (STM)". В байесовском выводе априорные вероятности относятся к изначальным убеждениям относительно относительной частоты наступления события по сравнению с другими вероятными событиями. Когда человек, обладающий изначальными убеждениями, получает больше информации, он определяет вероятность каждого из возможных событий и, таким образом, предсказывает конкретное событие, которое произойдет. Группы в долговременной памяти участвуют в формировании априорных вероятностей и помогают определить вероятность и предсказать воспроизведение информации из кратковременной памяти. Например, если акроним и его полное значение уже существуют в долговременной памяти, воспроизведение информации об этом акрониме будет легче в кратковременной памяти. После кратковременного знакомства с фигурами на шахматной доске опытные шахматисты могли кодировать и воспроизводить значительно большие группы фигур, чем начинающие шахматисты. Однако этот эффект обусловлен специфическими знаниями правил шахмат; когда фигуры располагались случайным образом (включая сценарии, нетипичные или запрещенные в реальных играх), разница в размере групп между опытными и начинающими шахматистами значительно уменьшалась. На основе этой идеи было разработано несколько успешных вычислительных моделей обучения и экспертности, таких как EPAM (Elementary Perceiver and Memorizer) и CHREST (Chunk Hierarchy and Retrieval Structures). Группировка может проявляться в освоении навыка запоминания, что продемонстрировал С. Ф., студент бакалавриата со средней памятью и интеллектом, который увеличил свой объем запоминания цифр с семи до почти 80 в течение 20 месяцев или после как минимум 230 часов тренировок. С. Ф. смог улучшить свой объем запоминания цифр частично благодаря мнемоническим ассоциациям, которые являются формой группировки. С. Ф. связывал незнакомые ему цифры с известными ему временами, возрастами и датами. Эриксон и др. (1980) первоначально предположили, что увеличение объема запоминания цифр у С. Ф. было связано с увеличением объема его кратковременной памяти. Однако они отвергли эту гипотезу, обнаружив, что его объем кратковременной памяти оставался неизменным, учитывая, что он группировал всего три-четыре цифры одновременно. Кроме того, он никогда не повторял более шести цифр одновременно и не повторял более четырех групп в супергруппе. Наконец, если бы его объем кратковременной памяти увеличился, он бы продемонстрировал большую способность к запоминанию букв, чего не произошло. Использование группировки при изучении языка оказалось полезным. Обучение группе базовых слов, а затем предоставление различных категорий связанных слов для расширения понимания, оказалось эффективным способом обучения чтению и языку детей. Исследования показали, что взрослые и младенцы могли выделять слова из вымышленного языка, когда они подвергались воздействию непрерывной последовательности слов, расположенных в случайном порядке. Одним из объяснений было то, что они могли выделять слова, используя небольшие группы, соответствующие вымышленному языку. Последующие исследования подтвердили, что когда обучение включает статистические вероятности (например, вероятности перехода в языке), это лучше объясняется моделями группировки. Франко и Дестребец (2012) дополнительно изучили группировку при изучении языка и обнаружили, что представление временной подсказки было связано с надежным предсказанием модели группировки в отношении обучения, а отсутствие подсказки было связано с повышенной чувствительностью к силе вероятностей перехода. Группировка может быть формой подавления данных, позволяющей хранить больше информации в кратковременной памяти. Вместо того, чтобы измерять кратковременную вербальную память количеством хранимых элементов, Миллер (1956) предположил, что кратковременная вербальная память хранится в виде групп. Более поздние исследования были направлены на определение того, является ли группировка формой сжатия данных при ограниченном объеме памяти. Группировка работает как сжатие данных, когда речь идет об избыточной информации, и позволяет хранить больше информации в кратковременной памяти. Однако объем памяти может варьироваться. Долгое время считалось, что группировка может улучшить рабочую память. Было проведено исследование, чтобы выяснить, как группировка может улучшить рабочую память при работе с символическими последовательностями и механизмами управления. Для этого 25 участникам пришлось изучить 16 последовательностей методом проб и ошибок. Цель представлялась вместе с отвлекающим фактором, и участники должны были идентифицировать цель, используя левую или правую кнопку компьютерной мыши. Окончательный анализ был проведен только по 19 участникам. Результаты показали, что группировка улучшает производительность в символических последовательностях за счет снижения когнитивной нагрузки и стратегии в реальном времени. Группировка оказалась эффективной в снижении нагрузки на добавление элементов в рабочую память. Группировка позволяет кодировать больше элементов в рабочую память и обеспечивает большую возможность переноса их в долговременную память.

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.

Чанкинг и теория двух факторов

Чекаф, Кован и Мэти (2016) исследовали взаимосвязь между непосредственной памятью и формированием чанков (групп информации). В рамках изучения непосредственной памяти они предложили двухфакторную теорию формирования чанков. Этими факторами являются сжимаемость и порядок представления информации. Сжимаемость подразумевает преобразование информации в более компактный и конденсированный вид. Материал упрощается, переходя из сложного состояния в более простое. Таким образом, сжимаемость связана с чанкингом благодаря фактору предсказуемости. Что касается второго фактора, то последовательность информации может влиять на то, какие закономерности в ней обнаруживаются. Следовательно, порядок, в сочетании с процессом сжатия материала, может повысить вероятность формирования чанков. Эти два фактора взаимодействуют друг с другом и играют важную роль в концепции чанкинга. Чекаф, Кован и Мэти (2016) привели пример, когда материал "1,2,3,4" можно сжать до "чисел от одного до четырех". Однако, если материал представлен как "1,3,2,4", его нельзя сжать, поскольку порядок представления отличается. Таким образом, сжимаемость и порядок играют важную роль в процессе чанкинга.