若年層の運動学習、記憶、運動イメージ能力に対する覚醒の影響

正確な手作業の学習および運動イメージ能力に対する覚醒レベルの影響を決定および定量化するという研究目的を達成するために、この研究が実施されます。 研究の開発は、アルカラ大学、マドリッドのコンプルテンセ大学、またはマドリッドのヨーロッパ大学に属するエアコン付きの部屋で行われます。 研究は、それぞれのセンターの同意と許可を条件として、他のスペインおよび国際的な大学センターで実施することもできます。 この研究は、すべての国内法および国際法、規制、および勧告に従って実施されます。

研究デザインは、現在のレジストリで指定されているように、縦断的、実験的、無作為化、および二重盲検になります。

研究集団は、研究が実施される大学センターの学部生および大学院生である参加者で構成され、そこから参加者が募集されます。 研究に含まれるすべての参加者は、研究選択基準を満たし、情報シートを読んでインフォームドコンセントフォームに署名した後、自発的に参加する必要があります。

この研究は、低、中、高の覚醒がそれぞれ誘発される 3 つの介入グループで構成されます。 各グループは、望ましい効果を研究できるように、最低 30 人の被験者で構成されます。

各参加者が研究への参加を自由に選択した後、各参加者が研究に参加するための基準を満たしていることを確認するために、最初のアンケートが実施されます。 この時点で、参加者はコード化され、番号が割り当てられます。これは、研究全体で識別として機能します。 参加者は、ストレスの多い刺激の量を考慮するため、不安の自己申告評価に最も広く使用されている手段の 1 つであり、ストレスの尺度に相当する状態特性不安インベントリー (STAI) を使用します。 したがって、不安の 2 つの要素が評価されます: 状態不安と特性不安。 状態不安または特性不安を示すスコアを持つ参加者は研究から除外され、特性不安も状態不安も示さないスコアを持つ参加者は含まれます。 含まれる参加者は、性別によって階層化された封印された封筒を通して、低覚醒、中覚醒、高覚醒の 3 つの実験グループのいずれかに無作為に割り付けられます。 参加者はまた、ムーブメント イメージ アンケート-3 (MIQ-3) を使用して内部視覚、外部視覚、運動感覚イメージ能力を測定し、エジンバラ利き手インベントリー (EHI) を使用して参加者の側性を判断します。 参加者が割り当てられているグループに応じて、参加者はさまざまな覚醒状態を誘発する一連の国際感情画像システム (IAPS) 画像を視覚化します。 IAPS は、実験的研究で最も広く使用されている標準化された感情を誘発する刺激セットの 1 つであり、この研究の研究対象集団の 3 つの感情反応システム (主観的言語的、行動的および生理学的) のすべてに信頼性が高く測定可能な変化をもたらすことが示されています。 画像を視覚化した後、参加者は非利き手で正確な手動タスクを学習します。 このタスクは、グラフィック タブレットで円周 127 mm を 1 周あたり 2 秒の速度で移動することで構成されます。これは、ワイヤレス ペンを使用してメトロノームによって設定されます。インクの痕跡は残りませんが、データは MATLAB に保存されます。グラフィックタブレットを介してプログラムします。 したがって、タスクの学習プロセスと短期記憶からのデータが記録されます。 その後、20 分間の休憩があり、その間に参加者は再び MIQ-3 を実行します。 最後に、手動タスクの長期記憶を記録するために、タスク データが収集されます。

さらに、すべての実験中に、Empatica E4 生理学的変数測定リストバンドを使用して、皮膚電気活動と心拍変動が記録されます。 この生理学的変数の測定は、重要な感情的効果が生成されたことを確認し、覚醒と運動イメージの両方が自律神経系の活性化を引き起こすため、運動イメージプロセスをテストするのに役立ちます。

MATLAB バージョン R2020b、および Empatica E4 リストバンドからのデータの分析と処理は、SPSS 25.0 統計ソフトウェアと Kubios HRV ソフトウェア (HRV 分析用) を使用して実行されます。

まず、適切な統計分析を実行して、データが Shapiro-Wilk テストを通じて標準曲線に従って分布しているかどうかを確認し、性別と年齢の影響を評価します。

その後、性別と年齢の質的変数の相対頻度と絶対頻度の記述分析が実行され、それらの均一性がカイ 2 乗検定を使用してテストされます。 時間、誤差、速度、精度、皮膚電気活動、心拍変動、運動感覚、内部視覚、および外部視覚イメージの量的変数の記述的分析も実行されます。 変数が標準に適合する場合、平均、範囲、および標準偏差が計算されます。 変数が正規性に適合しない場合、ノンパラメトリック検定が実行されます。

混合 ANOVA を使用して比較分析を実行し、モーター制御 (時間、誤差、速度、および精度) ごとの平均値の違い、および同じタスクの最初のラップと最後のラップの違い、および連続するラップの違いを確認します。短期と長期の両方で実行されるタスクの 4 つのパラメーター。 実験中の2つのそれぞれのポイントで得られた結果を比較して、イメージ能力についてさらにANOVA分析が行われます。

ラップ間の学習の効果は、反復測定 ANOVA によって分析され、ラッピング係数に関して各モーター制御測定パラメーターを比較します。 イメージ能力の測定中の皮膚電気活動、心拍数の変動、感情状態の誘導、手作業の学習、およびその短期的および長期的な維持も、反復測定ANOVAによって研究されます。

仮説検定の場合、有意水準 0.05 が設定されます。