bioRxiv · Neuroscience· Wang, T., Li 等 8 人
精选AI 评分62
新技能学习中适当感觉运动重校准的发展
Development of appropriate sensorimotor recalibration for a de novo skill
预印本 · 尚未经过同行评审
AI 导读
内隐适应通常自动维持已熟练动作的校准,但学习全新技能时它是否仍不灵活一直有争议。研究让被试在镜像反转和大角度旋转等多种新映射任务上训练长达一个月,发现内隐重校准在长期训练后能按各映射灵活重构,强调前馈规划而非反馈控制的训练即可诱发,学习涉及感觉预测与误差校正策略的重构,被试还能在映射间切换而干扰很小。该预印本尚未经同行评审。
推荐理由
让被试在镜像反转和大角度旋转等新映射任务上训练长达一个月,发现内隐重校准可随任务灵活重构,且强调前馈规划的训练足以诱发这一变化。
摘要 · AI 翻译
内隐适应会自动运作,以确保习得良好的动作保持精确校准。一个长期存在的谜题是,当学习一项新技能时,这一过程是如何被应用的:先前的研究强调,内隐重校准是僵化的,即使其运作在给定新技能所需的感觉运动映射时会导致适应不良行为。在此,我们重新审视了这一问题,让参与者在一系列具有新映射(包括镜像反转和大幅度旋转)的任务上训练长达一个月。与先前发现相反,内隐重校准在长时间训练后以适合每种新映射的方式被灵活地重新配置。强调前馈规划而非反馈控制的训练足以诱导这种重新配置。学习涉及对新映射的感觉预测和误差校正策略的重新配置,并且参与者能够在映射之间切换而干扰极小。这些结果表明,内隐重校准在技能习得过程中被重新配置,从而实现灵活的、情境特异性的适应。
中文由 AI 翻译,仅供参考,以原文为准。
来源:bioRxiv · Neuroscience · biorxiv.org