O teste aprimora o novo aprendizado porque isola contra interferência proativa? (1)

Como o PI é teoricamente neutro, essa versão do PI deixa em aberto os mecanismos candidatos por meio dos quais o teste interpolado aprimora o novo aprendizado. A PI pode degradar o aprendizado subsequente por meio de processos que operam na recuperação ou na codificação. Neste artigo, focamos na explicação baseada em recuperação de PI para o efeito de teste direto. Szpunar et al. (2008) atribuíram o efeito do teste avançado a um aprimoramento na discriminação da lista – a ideia é que o teste aumenta a retenção dos itens testados, o que, por sua vez, permite que os participantes discriminem melhor os membros da lista dos itens estudados e evitem intrusões (ver também Chan & McDermott, 2007; Jang & Huber, 2008; Postman et al., 1968; Postman & Keppel, 1977) – consequentemente, a conceituação original da conta release-from-PI focava nos processos de recuperação, e fizemos o mesmo aqui.

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Abstrato

Fazer um teste sobre o material aprendido anteriormente pode melhorar o novo aprendizado. Uma explicação para esse efeito de teste avançado é que a recuperação inocula os alunos contra a interferência proativa (PI). Embora esse relato de liberação de IP tenha recebido apoio empírico considerável, a maioria das evidências existentes é correlacional e não causal. Testamos essa conta manipulando o nível de IP que os participantes experimentam enquanto estudam várias listas enquanto recebem testes interpolados ou não. Nos experimentos 1 e 2, descobrimos que o teste beneficiou o novo aprendizado de maneira semelhante, independentemente do nível de IP. Esses resultados contradizem os de Nunes e Weinstein (Memory, 20(2), 138–154, 2012), que não encontraram nenhum efeito de teste direto quando as condições de codificação minimizaram o PI. Nos experimentos 3 e 4, falhamos em replicar seus resultados. Juntos, nossos dados indicam que o IP reduzido pode ser um subproduto, e não um fator causal, do efeito do teste direto.

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Palavras-chave

Prática de recuperação · Novo aprendizado · Efeito de teste avançado · Interferência proativa

Introdução

Muitos alunos e professores consideram os testes como uma ferramenta de avaliação (Bonner, 2009; Karpicke et al., 2009). No entanto, um grande corpo de pesquisa estabeleceu que fazer testes melhora o aprendizado (Chan, Meissner, et al., 2018; Karpicke & Roediger, 2008; Rowland, 2014; para exceções, consulte Chan et al., 2017; Davis & Chan, 2015; Finn & Roediger, 2013). Os efeitos benéficos dos testes podem ser classificados de duas maneiras. Por um lado, o teste promove o aprendizado do material testado, o que às vezes é chamado de efeito do teste reverso. Por outro lado, o teste de material previamente estudado melhora o aprendizado subseqüente de novo material, que às vezes é chamado de efeito de teste direto. Este último efeito é o foco do presente estudo.

O efeito do teste direto é geralmente examinado usando um paradigma de teste interpolado de aprendizagem multi-lista. No início do estudo, os participantes são informados de que podem ou não fazer um teste depois de estudar cada lista. Mas, na verdade, os participantes na condição de teste sempre fazem um teste após cada lista, enquanto aqueles na condição de controle reestudom a lista ou fazem uma tarefa de preenchimento, como resolver problemas de matemática. Todos os participantes são testados na lista de destino final (a Fig. 1 mostra o projeto de nossos experimentos, mas eles também estão de acordo com o projeto canônico usado na literatura). Se os participantes testados tiverem melhor desempenho no teste-alvo do que os participantes de controle, então o teste interpolado facilitou o novo aprendizado (ou seja, um efeito de teste direto). O efeito do teste direto é robusto e foi observado com uma variedade de condições (para uma revisão, consulte Chan, Manley, et al., 2018).

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Embora haja uma rica literatura sobre o efeito do teste direto, a maioria dos estudos foi orientada empiricamente (cf. Chan et al., 2020; Chan, Manley, et al., 2018; Kliegl & Bäuml, 2021). Recentemente, os pesquisadores começaram a explorar os mecanismos subjacentes ao efeito (para uma revisão, consulte Chan, Meissner et al., 2018; Pastötter & Bäuml, 2014; Yang et al., 2018), mas o número de estudos empíricos ultrapassou em muito o dos teóricos. Assim, o objetivo do presente estudo foi ampliar a compreensão teórica do efeito de teste direto. Especificamente, fornecemos um teste crítico da liberação da explicação de interferência proativa (Szpunar et al., 2008; Yang et al., 2018), o que sugere que o teste de interpolação facilita o aprendizado subsequente porque isola os participantes contra o acúmulo de interferência proativa (PI ) da aprendizagem anterior. Abaixo, revisamos a literatura relevante e explicamos a motivação de nosso estudo.

Fig. 1 Projeto para os quatro experimentos. S=Estudo, M=Matemática, T=Teste. Subscritos indicam estruturas de lista (ML=Lista Mista, BL=Lista Bloqueada). Em uma lista mista, foram apresentadas palavras de várias categorias. Em uma lista bloqueada, foram apresentadas palavras de uma única categoria. O número nos subscritos indica o número da lista (por exemplo, L1=Lista 1, L2=Lista 2)

Interferência proativa e efeito de teste direto

A interferência proativa desempenha um papel importante na aprendizagem do aluno. Suponha que alguns alunos estejam fazendo cursos de espanhol e francês no mesmo dia. Durante a aula de espanhol, eles aprenderam que a palavra amor significa amor. Algumas horas depois, durante a aula de francês, eles aprenderam que amour (com "u") significa amor. Mais tarde, se os alunos forem solicitados a escrever amor em francês, eles podem se lembrar de amor em vez de amour. Este exemplo mostra um cenário em que o aprendizado anterior (do espanhol) interfere no novo aprendizado (do francês), ou seja, interferência proativa (PI).

PI é amplamente considerado uma importante fonte de esquecimento (para revisões, consulte Crowder, 1976; Kliegl & Bäuml, 2021). Em uma das primeiras demonstrações do efeito de teste direto, Tulving e Watkins (1974) consideraram o isolamento do PI como um fator causal para o efeito. Em seu estudo, os participantes estudaram duas listas (a primeira contendo associações AB e a segunda contendo associações AC) e, em seguida, tentaram recordar palavras de ambas as listas em um teste de recordação livre modificada modificada (MMFR). A manipulação chave foi se os participantes foram testados na primeira lista AB antes de aprenderem a segunda lista AC (ou seja, a presença ou ausência de teste interpolado), e seus resultados mostraram que o teste imediato da Lista 1 aumentou muito a recordação da Lista 2 Tulving e Watkins interpretaram essa descoberta como mostrando que "a interpolação de uma atividade que requer recuperação explícita de informações armazenadas parece isolar a lista AB da lista AC de uma forma que remove a primeira como um componente interferente no aprendizado da última". (pág. 192).

A competição de resposta é um mecanismo através do qual o PI prejudica a aprendizagem subsequente. Especificamente, em comparação com uma situação em que os participantes aprendem apenas uma lista de alvos, o aprendizado prévio aumenta o número de candidatos à recuperação de uma determinada pista, e esses itens competem entre si e interferem na recordação do(s) item(ns) alvo. Uma maneira amplamente aceita de medir o nível de competição de resposta e PI é por meio de intrusões de itens da(s) lista(s) não-alvo durante o teste de recordação (Bäuml & Kliegl, 2013; Chan, Meissner, et al., 2018; Crowder, 1976; Darley & Murdock, 1971; Pierce et al., 2017; Postman & Hasher, 1972; Underwood, 1975; Yang et al., 2018; Zaromb & Roediger, 2010).

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Como evidência de que o teste interpolado promove uma nova aprendizagem inoculando os alunos contra a influência do PI, vários estudos mostraram que o teste interpolado pode reduzir as intrusões do aprendizado anterior. Por exemplo, Darley e Murdock (1971) descobriram que os alunos são muito menos propensos a cometer invasões de itens testados anteriormente do que os não testados anteriormente. Em seu estudo, os participantes estudaram dez listas de palavras enquanto esperavam um teste cumulativo. Depois de estudar cada lista, os participantes fizeram um teste de recordação imediata para metade das listas e contaram de três em três para as outras listas. Ao examinar a frequência de invasões da lista anterior durante os testes de recordação imediata, Darley e Murdock descobriram que a maioria das intrusões (ou seja, 81 por cento) pertencia às listas não testadas, o que mostra que os itens testados podem ser menos suscetíveis à competição de resposta do que itens não testados. Esse financiamento pode ser interpretado como evidência de uma vantagem de seleção precoce (ou seja, é menos provável que os itens testados venham à mente quando os participantes estão tentando recuperar os itens recém-estudados e não testados) ou uma vantagem de correção tardia (ou seja, os participantes podem prontamente reter um item recuperado se lembrarem que o item foi recolhido). De qualquer forma, ambas as possibilidades sugerem que o benefício do teste pode resultar de uma redução no PI.

Liberação da conta PI

Em um estudo que reavivou o interesse pelo fenômeno do efeito de teste direto, Szpunar et al. (2008) mostraram que depois de estudar cinco listas de palavras inter-relacionadas, os participantes que foram testados nas Listas 1-4 cometeram menos intrusões durante a recordação da Lista 5 do que os participantes que não foram testados nas Listas 1-4. Além disso, os participantes testados recordaram mais itens da Lista 5 do que os participantes do controle. Com base nesses resultados, Szpunar e seus colegas propuseram a conta release-fromPI - de modo que o teste inoculasse os participantes contra o acúmulo de PI, e isso, por sua vez, era responsável pelos benefícios de aprendizado da Lista 5 entre os participantes testados. Outros estudos também relataram descobertas semelhantes de que testes intermitentes reduziram as intrusões e impulsionaram o novo aprendizado (Chan, Manley et al., 2018; Weinstein et al., 2011, 2014; Yang et al., 2018).

Como o PI é teoricamente neutro, essa versão do PI deixa em aberto os mecanismos candidatos por meio dos quais o teste interpolado aprimora o novo aprendizado. A PI pode degradar o aprendizado subsequente por meio de processos que operam na recuperação ou na codificação. Neste artigo, focamos na explicação baseada em recuperação de PI para o efeito de teste direto. Szpunar et al. (2008) atribuíram o efeito do teste avançado a um aprimoramento na discriminação da lista – a ideia é que o teste aumenta a retenção dos itens testados, o que, por sua vez, permite que os participantes discriminem melhor os membros da lista dos itens estudados e evitem intrusões (ver também Chan & McDermott, 2007; Jang & Huber, 2008; Postman et al., 1968; Postman & Keppel, 1977) – consequentemente, a conceituação original da conta release-from-PI focava nos processos de recuperação, e fizemos o mesmo aqui.

Se o teste interpolado melhora o novo aprendizado porque reduz o PI, então um benefício do teste avançado para a recordação correta deve ser acompanhado por uma redução de intrusões. Consistente com essa ideia, em uma meta-análise recente (Chan, Meissner, et al., 2018), de 38 estudos em que um efeito de teste direto foi observado e intrusões foram relatadas, 36 descobriram que o teste interpolado reduziu as intrusões, dando assim peso para a conta de liberação do PI. No entanto, esse raciocínio é baseado em uma correlação (de fato, entre os estudos, há uma correlação robusta entre a magnitude do efeito do teste direto na recordação correta e intrusões nos dados de Chan et al., r=-.60 , p < 0,001), e poucos estudos forneceram um teste direto da conta release-fromPI. Especificamente, se o teste interpolado potencializa o novo aprendizado reduzindo a influência do IP, então a magnitude do efeito do teste direto deve depender do nível de IP experimentado pelos alunos – ou seja, os benefícios do teste devem ser mais pronunciados quando se espera que os alunos experimentar maior IP.

Szpunar et al. (2008) forneceram um teste direto da conta de liberação do PI no Experimento 2. Especificamente, eles manipularam o PI variando o número de listas não testadas que os participantes tiveram que estudar antes da lista de destino (consulte a Fig. S1 do Online Supplemental Material (OSM) em https://osf.io/wghbc/ para seu design), e o PI foi projetado para ser construído em listas. Os participantes na condição de testar todas as listas devem ser menos suscetíveis aos efeitos negativos do IP. Em contraste, aqueles nas condições de controle foram testados em apenas uma lista entre as Listas 2 a 5 (por exemplo, um grupo foi testado apenas na Lista 2, um grupo na Lista 3 e assim por diante), e esperava-se que o nível de PI aumentasse. ser proporcional ao número de listas não testadas antes do teste. Consistente com a suposição de que o teste prévio reduz o acúmulo de PI ao comparar o número de intrusões produzidas pelos participantes nas condições de controle aos participantes na condição de testar cada lista, Szpunar et al. descobriram que as invasões aumentaram à medida que o número de listas não testadas aumentava, e esse aumento nas invasões foi acompanhado por um aumento no efeito do teste avançado para a recordação correta.

Embora os resultados de Szpunar et al. (2008) sustentem uma versão do IP, manipular o nível de PI pelo número de listas de estudos levanta um problema de interpretação porque essa manipulação de PI é confundida com a frequência do teste. Ao comparar os participantes na condição de testar todas as listas com os participantes na condição de controle, os benefícios do teste interpolado foram maiores quando os participantes na condição de controle estudaram mais listas não testadas. Uma interpretação desse achado é que o teste interpolado reduz a influência da competição de resposta durante a recordação, o que leva a um efeito de teste direto. No entanto, outras explicações são igualmente viáveis. Por exemplo, o agrupamento semântico na recordação, que serve como uma indicação da organização da memória, aumenta com a frequência do teste (Chan et al., 2020; Zaromb & Roediger, 2010), e esse financiamento geralmente é atribuído à otimização da estratégia. Além disso, aumentar o número de testes interpolados pode promover codificação atenta devido à ocorrência frequente de sinais de teste aos participantes de que eles provavelmente serão testados novamente em breve – de modo que os participantes experimentam um aumento na expectativa de teste. Criticamente, nenhuma dessas contas requer liberação de PI como um mecanismo explicativo. Em nossa revisão da literatura, todos os estudos (exceto Nunes & Weinstein, 2012, estudo descrito abaixo) que forneceram suporte para a versão de liberação de PI sofrem de problemas semelhantes; portanto, os dados existentes não fornecem suporte inequívoco para a liberação -da-conta PI.

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Manipulação de PI com método de alteração de conteúdo

No presente estudo, buscamos isolar nossa manipulação de IP da frequência do teste. Para tanto, variamos o PI usando o método de mudança de conteúdo no paradigma tradicional de Brown-Peterson (Brown, 1958; Peterson & Peterson, 1959). Resumidamente, o PI é acumulado quando os participantes estudam uma série de itens semelhantes (por exemplo, palavras da mesma categoria, como frutas), mas quando o conteúdo do item de estudo muda (por exemplo, para palavras de uma categoria diferente, como animais). , os aprendizes experimentam uma liberação da interferência proativa porque podem usar a mudança na categoria semântica para restringir sua busca de memória durante a recuperação (por exemplo, tentando recuperar apenas animais, Wickens et al., 1963, 1981).

O paradigma de mudança de conteúdo é ideal para investigar a conta release-from-PI por dois motivos. Em primeiro lugar, esse método nos permitiu manipular o nível de PI que os participantes experimentaram sem alterar a quantidade de informações que tinham para estudar. Mais importante ainda, o método de alteração de conteúdo fornece uma maneira de variar PI em listas categorizadas sem alterar as palavras que os participantes estudam nas condições. Ou seja, todos os participantes estudaram as mesmas palavras, mas o PI foi manipulado via ordem de apresentação. Em segundo lugar, porque nosso objetivo teórico é investigar se o release-fromPI, como um fenômeno baseado na recuperação, é responsável pela ocorrência do efeito de teste direto, é particularmente promissor que a mudança de conteúdo tenha sido identificada como um procedimento que afeta especificamente a recuperação componente dos efeitos PI (Engle, 1975; Gardiner et al., 1972; Kliegl & Bäuml, 2021; Wixted & Rohrer, 1993).

Usando o método de mudança de conteúdo, Nunes e Weinstein (2012) relataram, até onde sabemos, a única evidência causal para o relato do release-from-PI. Em seus experimentos, os participantes estudaram cinco conjuntos de palavras Deese-Roediger-McDermott (DRM, Roediger & McDermott, 1995). No Experimento 1, as palavras pertencentes a cada tema DRM foram distribuídas em cinco listas de estudo, com cada lista contendo três associadas de seis temas DRM. Os participantes testados fizeram um teste após cada lista, enquanto os participantes do controle resolveram problemas matemáticos após as Listas 1–4 e fizeram um teste somente após a Lista 5. Sem surpresa, um efeito de teste avançado foi observado (correto=0.77, intrusão=1.29).

Embora os resultados do Experimento 1 de Nunes e Weinstein (2012) estendessem o efeito do teste direto de listas categorizadas por gatos para listas DRM associativas (Weinstein et al., 2010), as descobertas críticas vieram do Experimento 2. Aqui, as palavras de cada DRM tema ocupou uma única lista de estudo entre as Listas 1 e 4. A quinta lista foi semelhante ao Experimento 1, de modo que incluiu três palavras de cada um dos quatro temas de DRM estudados. A principal descoberta é que os participantes nas condições testadas e de controle recordaram proporções virtualmente idênticas das palavras da lista de destino - não houve efeito de teste direto. Além disso, os participantes em ambas as condições produziram muito poucas invasões. De acordo com Nunes e Weinstein, quando cada lista continha um único tema DRM, a mudança no conteúdo semântico entre as listas liberava os participantes da influência negativa do IP. Se o teste interpolado potencializa o novo aprendizado porque libera os alunos do IP, e se a troca de conteúdo minimiza o acúmulo de PI na condição de controle, os benefícios do teste interpolado tornam-se irrelevantes e o efeito do teste direto deve ser eliminado. Isso foi o que aconteceu no Experimento 2 de Nunes e Weinstein, fornecendo assim um forte suporte para a versão do PI.

Até onde sabemos, Nunes e Weinstein (2012) é o único estudo que examinou a liberação da conta PI usando um método de alteração de conteúdo. No entanto, várias características de seus experimentos tornaram difícil tirar conclusões fortes. Primeiro, porque Nunes e Weinstein não manipularam a ordem de apresentação no mesmo experimento, uma comparação experimental cruzada entre os Experimentos 1 e 2 é necessária para determinar se uma redução no PI enfraqueceu o efeito do teste direto. Em segundo lugar, a principal conclusão do estudo de Nunes e Weinstein depende de um efeito nulo (ou seja, nenhum efeito de teste direto) no Experimento 2, mas esse experimento teve apenas 35 participantes e a comparação crítica foi entre os sujeitos.1 Por último, os materiais diferiram em seus Experimentos 1 e 2 (por exemplo, cada lista continha 18 palavras no Experimento 1, mas apenas 12 palavras no Experimento 2), e Nunes e Weinstein não contrabalançaram totalmente suas palavras nas listas de estudo, de modo que as palavras que apareceram na lista de destino nunca apareceu em outras listas. A falta de contrapeso limitou a generalização dos resultados – é possível que, em vez da manipulação do Low-PI eliminar o efeito do teste direto no Experimento 2, tenham sido as palavras específicas que apareceram na Lista 5 que, por algum motivo, não foram passíveis para demonstrar um efeito de teste avançado. Embora essa possibilidade possa parecer remota, ela merece atenção porque a lista de alvos de Nunes e Weinstein apresentava palavras completamente diferentes em seus Experimentos 1 e 2, o que aumentava a dificuldade de tirar conclusões com base nessa comparação experimental cruzada.

O estudo atual

Em nossos Experimentos 1 e 2, manipulamos o PI e as tarefas intervenientes em um planejamento fatorial entre sujeitos (ver Fig. 1). Especificamente, o PI foi manipulado apresentando palavras da mesma categoria em listas (High-PI) ou dentro de listas (LowPI), e a tarefa interveniente foi manipulada dando aos participantes um teste interpolado ou uma fase de reestudo interpolada após cada lista não-alvo. Todos os participantes fizeram um teste na lista final de alvos. Na condição de alto IP, os participantes estudaram listas mistas compreendendo palavras de várias categorias, com palavras diferentes dessas mesmas categorias aparecendo em todas as listas, proporcionando assim uma oportunidade para o acúmulo de IP. Na condição de baixo IP, os participantes estudaram listas bloqueadas contendo palavras de uma categoria única para as listas 1 a 4, e a mudança na categoria entre as listas foi projetada para liberar o acúmulo de PI. Se o efeito do teste direto surgir porque o teste isola o acúmulo de interferência proativa, devemos observar um efeito menor do teste direto na condição de PI baixo do que na condição de PI alto. Com base nos dados do Experimento 2 de Nunes e Weinstein (2012), pode-se esperar que o efeito do teste direto seja eliminado na condição de baixo IP porque a manipulação da mudança de conteúdo deve negar a vantagem de redução do PI do teste interpolado. Para prever, ao contrário dessa previsão, encontramos um efeito de teste avançado robusto nas condições de PI alto e PI baixo e a magnitude do efeito não foi afetada pela manipulação de PI. Assim, pretendemos replicar diretamente o Experimento 2 de Nunes e Weinstein em nossos Experimentos 3 e 4.

Experimento 1

Método

Projeto e participantes

Os participantes foram 119 estudantes de graduação da Iowa State University que completaram o experimento para créditos do curso. Havia 29 participantes no IP alto, condição de teste, 30 no IP alto, condição de reestudo, 32 no IP baixo, condição de teste e 30 no IP baixo, condição de reestudo. Os dados de 14 participantes não foram analisados ​​porque três (ou seja, um no IP alto, condição de teste; dois no IP baixo, condição de reestudo) não seguiram as instruções e um erro de programação inutilizou os dados de 11 participantes (ou seja, , seis no IP baixo, condição de teste; cinco no IP baixo, condição de reestudo). A amostra final incluiu dados de 107 participantes, com 28 no IP alto, condição de teste, 30 no IP alto, condição de reestudo, 26 no IP baixo, condição de teste e 23 no IP baixo, condição de reestudo . Conduzimos uma análise de poder de sensibilidade usando G*Power (Faul et al., 2007) para calcular o tamanho do efeito que pode ser detectado com base no tamanho da amostra coletada. Usamos a condição de baixo PI (n combinado=49) para esta análise porque essa condição tinha menos participantes do que a condição de alto PI. O tamanho mínimo do efeito que pode ser detectado com poder de 0,80 foi d=0,82, que foi comparável ao tamanho do efeito meta-analítico (d=0,75, Chan, Meissner, et al., 2018). Como ficará evidente, o poder estatístico inadequado nunca foi um problema em nossos experimentos, pois nossos tamanhos de efeito observados sempre excediam esse tamanho mínimo de efeito detectável (com poder de 0,80), independentemente de os participantes estarem na condição de IP alto ou baixo.

Materiais e procedimento

Para os Experimentos 1 e 2, optou-se por empregar materiais semelhantes à maioria dos estudos que demonstraram efeito de forward testing. Para tanto, selecionamos palavras de quatro categorias (ou seja, frutas, animais, partes do corpo e esportes) que cada uma tinha pelo menos 20 exemplares nas normas de Van Overschelde, Rawson e Dunlosky (2004). As classificações médias de tipicidade não diferiram entre as categorias (Mfruits=0,18, Manimals=0,18, Mbodyparts=0,18, Msports=0,18), F(3 , 76)=0.01, p=.999, B01=14.45.

Os participantes estudaram cinco 16-listas de palavras. Na condição de alto IP, cada lista continha quatro exemplares de cada uma das quatro categorias. As classificações médias de tipicidade não diferiram entre as listas (intervalo=0,17 – 0,18), F(4, 75)=00,01, p=0,999, B{{11 }}.44. Todas as palavras de uma lista foram apresentadas em ordem pseudo-aleatória, com itens da mesma categoria nunca apresentados consecutivamente. Na condição de baixo IP, cada uma das primeiras quatro listas continha palavras de uma única categoria apresentadas em ordem aleatória (por exemplo, a lista 1 pode conter apenas frutas, a lista 2 pode conter apenas animais). Mais importante ainda, a Lista 5 era idêntica para os participantes nas condições de baixo IP e alto IP, e continha quatro novas palavras de cada uma das quatro categorias estudadas. Portanto, PI foi manipulado pela estrutura das Listas 1–4. Consulte o início do Apêndice A para obter o conjunto completo de materiais.

Participantes em grupos de até oito completaram o experimento em computadores separados por divisórias. Os participantes foram informados de que estudariam várias listas de 16 palavras, com cada palavra apresentada duas vezes. Eles também foram informados de que, depois de estudar cada lista, eles resolveriam alguns problemas de matemática e, em seguida, seriam solicitados a relembrar a lista apresentada ou a reestudar a lista. Criticamente, os participantes foram informados de que o computador determinava aleatoriamente se um teste seria aplicado após cada lista, para que pudessem ser "pedidos para recordar palavras após cada lista, após apenas uma ou duas listas ou nunca". Na verdade, os participantes receberam um teste para cada lista (condição de teste) ou foram testados apenas na Lista 5 (condição de reestudo). Para garantir que os participantes estudariam cada lista intencionalmente, eles também foram informados de que havia um teste de recordação cumulativo para todas as listas, independentemente de quantos testes receberam.

No início de cada lista, um prompt 2- s informava aos participantes o número da lista (por exemplo, "Esta é a lista de palavras 1"), que era seguido por uma cruz de fixação 1- s. Em seguida, as palavras foram apresentadas em 4 s cada com um intervalo interestímulo de 500-ms. Cada lista foi apresentada duas vezes sem interrupção e a segunda ordem de apresentação foi diferente da primeira. A atribuição de palavras às listas foi contrabalançada entre os participantes. Depois de estudar cada lista, os participantes completaram dez problemas de álgebra em 6 s cada para limpar a memória de curto prazo e, em seguida, receberam a solicitação de recuperação ou reestudo. Os participantes da condição de teste tiveram 60 segundos para recordar as palavras da lista mais recente, enquanto os da condição de reestudo viram as mesmas palavras novamente, mas em uma nova ordem aleatória. Todos os participantes receberam 60 s para recordar as palavras da Lista 5. Um efeito de teste direto é encontrado se os participantes na condição de teste recordam mais palavras da Lista 5 do que os participantes na condição de reestudo. Os participantes então completaram uma tarefa Reading Span (Conway et al., 2005) como uma atividade de preenchimento por 20 minutos e então fizeram o teste cumulativo de recordação nas Listas 1-5. O RSPAN e as tarefas de recordação cumulativa foram incluídos para garantir que o experimento durasse aproximadamente 40 minutos para fins de concessão de crédito do curso e não fosse pontuado. Finalmente, os participantes completaram uma breve pesquisa sobre dados demográficos e foram interrogados.

Tabela 1 Desempenho de teste não-alvo e interpolado nos Experimentos 1–4

Observação. Desvios-padrão estão entre parênteses

Resultados

Para completar, as proporções de recordação correta para as listas não-alvo são relatadas na Tabela 1. Mas o foco de nosso objetivo de pesquisa era a recordação da lista-alvo. Para todos os experimentos, primeiro relatamos a frequência de invasões durante a recuperação da lista de alvos, o que fornece uma medida de PI. Definimos invasões como a recordação de palavras de quaisquer listas não-alvo. As intrusões extralistas não foram consideradas porque não representam interferência proativa do aprendizado anterior da lista. Se a manipulação de PI foi bem-sucedida, deve haver menos invasões na condição de baixo PI do que na condição de alto PI.

Em todos os experimentos, os participantes cujas intrusões foram maiores que 2 DP da média foram considerados discrepantes. Dado que dissemos explicitamente aos participantes para recordar apenas as palavras da lista mais recente, aqueles que cometeram um número muito alto de invasões podem não ter seguido as instruções. Por exemplo, se um participante lembrou oito palavras de furnature logo após estudar a lista de animais, pensamos que é provável que esse participante não tenha seguido as instruções. Para ser abrangente, conduzimos todas as nossas análises com e sem outliers. Relatamos os resultados sem outliers como padrão, mas também destacamos quando a inclusão dos outliers levou a conclusões diferentes (para visualizar, apenas uma análise no Experimento 3 produziu um resultado diferente). Além disso, o conjunto completo de dados está no Open Science Framework em https://osf.io/wghbc/ e nas Figs. S2 e S3 do OSM apresentam resultados incluindo outliers. Nenhum dos experimentos foi pré-cadastrado.

Depois de relatar os dados de intrusão, relatamos a recuperação correta da lista de alvos. Examinamos se o nível de IP afetou a magnitude do efeito do teste avançado. Se o IP reduzido desempenhar um papel causal, devemos observar um efeito de teste direto menor na condição de IP baixo do que na condição de IP alto. Também examinamos a correlação entre invasões e recordação correta na lista de alvos. Esperamos que as duas variáveis ​​sejam negativamente relacionadas, de modo que os participantes com menos invasões devam mostrar maior recordação correta — observe, no entanto, que essa correlação não implica causalidade.

Para inferências estatísticas, usamos testes bicaudais com ⍺=0,05. Também relatamos fatores de Bayes. Quando um resultado é significativo, relatamos B10, o que indica suporte para a hipótese alternativa; quando um resultado não é significativo, relatamos B01, o que indica suporte para a hipótese nula. Adotamos essa abordagem para que um fator de Bayes maior sempre indique mais suporte para o efeito (nulo ou não) em consideração. Todas as análises bayesianas foram realizadas usando as prioris padrão (equipe JASP, 2020).

Intrusões durante a chamada da Lista 5

Em toda a amostra, a frequência média de invasões foi de 1,03 e o desvio padrão foi de 1,84. Da mesma forma, os dados de cinco participantes que cometeram mais de 4,71 invasões (ou seja, 1,03 mais 2*1.84=4,71) foram considerados outliers e excluídos das análises. O painel esquerdo da Fig. 2 mostra os dados de intrusão. Conduzimos uma ANOVA 2 (tarefa de intervenção: teste vs. reestudo) × 2 (nível de PI: alto vs. baixo) com a frequência de intrusões durante a recordação da Lista 5 como variável dependente. Houve um efeito principal significativo da tarefa interveniente, F(1,98)=34.84, p < .001, d=1.14, B10=108753.94, de modo que o participantes reestudados (M=1.31) cometeram mais invasões do que os participantes testados (M=0.19). Não é de surpreender que a recuperação interpolada reduza as invasões, pois o efeito foi amplamente demonstrado (Chan, Manley et al., 2018; Szpunar et al., 2008; Weinstein et al., 2011). Mais importante para os presentes propósitos, o efeito principal do nível PI foi significativo, F(1,98)=12.27, p=.002, d=0.59, B{ {40}},36, com os participantes na condição de IP alto (M=1,02) cometendo quase o triplo das invasões em relação aos participantes na condição de IP baixo (M=0,38), o que mostra que nossa manipulação de PI foi bem-sucedida.

Fig. 2 Frequência de intrusões durante a recordação da Lista 5 (esquerda) e proporção da recordação correta da Lista 5 (direita) como uma função da tarefa interveniente e do nível PI no Experimento 1. As barras de erro exibem intervalos descritivos de 0,95 de conferência. Cada ponto representa dados de um participante individual. Jitter foi introduzido para dispersar pontos de dados horizontalmente para aumentar a visibilidade

A interação entre a tarefa intermediária e o nível de PI também foi significativa, F(1,98)=5.61, p=.020, ηp 2=.04, B{{8} }.73. Especificamente, os participantes testados produziram invasões mínimas independentemente do nível de PI (MHigh-PI=0.29 vs. MLow-PI=0.08), t(52)=1.50, p=0,139, d=00,41, B01=10,45, mas os participantes reestudados produziram significativamente menos invasões se estivessem na condição de baixo PI do que na condição de alto PI (Malto -PI=1.81 vs. MLow-PI=0.73), t(46)=3.02, p=.004, d=0 .87, B01=9.70.

Liste 5 recordações corretas

O painel direito da Fig. 2 mostra os dados de rechamada correta da Lista 5. A mesma ANOVA 2 × 2 mostrou um efeito principal para a tarefa interveniente, F(1,98)=15.95, p < .001, d=0.81, B{{ 11}}.75, que mostra um efeito de teste avançado geral (Mtest=.51 vs. Mrestudy=.34). A manipulação de PI não afetou a recuperação correta (MHigh-PI=0,43 vs. MLow-PI=0,44), F(1,98)=00,05, p {{27 }} .826, d=0.05, B01=4.64. De maior interesse, um efeito de interação também não foi significativo, F(1,98)=0.78, p=.379, ηp 2=.01, B01=2 .95. Ao contrário da expectativa de que a redução do PI também reduziria a magnitude do efeito do teste avançado, o grupo de teste superou amplamente o grupo de reestudo na condição de baixo PI (Mtest=0,50 vs. Mrestudy=0,36), t(46)=20,78, p=0,008, d=00,81, B10=50,88 e a condição HighPI (Mtest { {57}} 0,52 vs. Mestudy=0,32), t(52)=3,00, p < 0,001, d=00,82, B10=9 .76. A magnitude do efeito do teste direto (ou seja, o tamanho do efeito) foi quase idêntica, independentemente da condição de PI. O efeito do teste avançado robusto na condição de baixo IP estava claramente em contradição com os dados do Experimento 2 de Nunes e Weinstein. Embora a manipulação de PI não tenha afetado o efeito do teste direto, conforme previsto pela conta release-from-PI, observamos uma correlação negativa substancial entre intrusões e rechamada correta, r(100)=-.45, p < .001, B10=8154.72, de modo que os indivíduos que lembraram mais itens corretos também produziram menos intrusões (ver Fig. 3). Exames mais detalhados revelaram que essa correlação foi amplamente impulsionada pelos participantes na condição de reestudo, r(46)=-.45, p < .001, B10=25.82, já que os participantes na condição de teste tiveram um nível próximo ao piso de intrusões, restringindo assim o intervalo de pontuações nessa variável e minimizando a probabilidade de encontrar quaisquer correlações, r(52)=-.15, p=.284, B{{92 }}.37.

Discussão

O objetivo do Experimento 1 foi examinar se a magnitude do efeito do teste direto é suscetível a diferenças na inferência proativa. Como esperado, os participantes na condição de IP alto produziram mais invasões do que os participantes de IP baixo. Além disso, os efeitos do PI foram atenuados por testes interpolados. Em suma, os dados de intrusão validaram nossa manipulação de PI. Apesar desses resultados, nem a proporção de recordação correta nem a magnitude do efeito do teste direto foram influenciadas pela manipulação do PI, o que sugere que a liberação da interferência proativa pode ser um corolário, e não a causa, do efeito do teste direto. Um resultado intrigante adicional foi a forte correlação negativa entre a recordação correta e as intrusões, embora apenas a última tenha sido afetada pelo PI. Pelo valor de face, essa correlação é consistente com a versão de liberação do PI porque os participantes que experimentaram menos PI mostraram maior recordação correta, portanto, o teste pode melhorar o novo aprendizado porque reduz o acúmulo de PI. Consideramos as implicações dessa correlação mais detalhadamente na discussão geral, mas basta dizer que nossos dados indicam que a associação negativa entre recordação correta e intrusão não implica causalidade. Em vez disso, o acoplamento dessas variáveis ​​pode ser conduzido por uma terceira variável, como atenção aumentada ou organização de memória aprimorada devido a testes (Chan et al., 2020).

Fig. 3 Um gráfico de dispersão exibindo a relação entre a frequência de intrusões durante a chamada da Lista 5 e a proporção da chamada correta da Lista 5 no Experimento 1. Individualmente, as frequências de intrusões são sempre números inteiros, portanto, houve uma sobreposição substancial nos dados pontos. Para melhorar a visibilidade da densidade de dados, introduzimos o jitter para dispersar os pontos de dados horizontalmente

Embora os dados do Experimento 1 mostrem que a redução no PI pode não desempenhar um papel causal no efeito do teste direto, ainda é possível que tenhamos observado um efeito do teste direto na condição de baixo PI porque nossa manipulação do PI era muito fraca. Especificamente, os participantes na condição de baixo IP, reestudo podem ainda ter experimentado um IP consideravelmente maior do que suas contrapartes testadas, porque a Lista 5 continha palavras das categorias que apareceram nas Listas 1–4. Essa possibilidade pode ser examinada comparando os dados de intrusão entre os participantes testados e reestudados nas condições de LowPI. Mesmo quando o IP deveria ser baixo, os participantes testados (M=0.08) cometeram muito menos invasões do que os participantes reestudados (M=0.73), t(46)=3 .10, p=.003, d=0.90, B10=11.58. Essa descoberta mostra que nossa manipulação não tornou irrelevante o poder de redução de IP do teste, o que pode explicar por que encontramos um efeito de teste direto na condição de baixo IP.

No Experimento 2, buscamos reduzir ainda mais o IP para participantes na condição de baixo IP. Para tanto, todas as listas, incluindo a lista de destino, incluíram apenas palavras de uma única categoria. A lógica é minimizar a influência do PI no aprendizado e recordação da lista de alvos, eliminando a possibilidade de que as palavras na lista de alvos lembrem os participantes das listas previamente estudadas.

Experimento 2

Método

Projeto e participantes

O nível de PI (alto vs. baixo) e a tarefa de intervenção (teste vs. reestudo) foram manipulados entre os sujeitos. Os participantes foram 120 alunos de graduação da Iowa State University que participaram dos créditos do curso. Os dados de cinco participantes não foram analisados ​​porque três não seguiram as instruções e dois envolveram um erro de computador. A amostra final, portanto, incluiu dados de 115 participantes, sendo 31 na condição de IP alto, Reestudo, 28 na condição de IP alto, condição de teste, 28 na condição de IP baixo, condição de teste e 28 na condição de IP baixo, reestudo. doença. Para a análise de poder de sensibilidade, usamos o tamanho da amostra da condição de baixo IP, que teve menos participantes. A análise mostrou que pudemos detectar um tamanho de efeito de d=0,76 com potência de 0,80.

Materiais e procedimento

O procedimento do Experimento 2 foi idêntico ao Experimento 1 com as seguintes exceções. Primeiro, na condição de alto IP, três palavras de cada categoria foram distribuídas em quatro listas, de modo que cada lista continha palavras das mesmas quatro categorias. Na condição de baixo IP, todas as listas, incluindo a lista de destino, continham palavras de uma única categoria. Observe que todos os participantes estudaram as mesmas palavras das quatro categorias, com a única diferença entre as condições sendo a ordem de apresentação das palavras nas listas. O conjunto completo de materiais é apresentado no Apêndice A. Em segundo lugar, palavras das categorias de frutas, animais, partes do corpo e móveis foram usadas e tiveram as mesmas classificações médias de tipicidade (Mfrutas=0,18, Manimais { {6}} .18, Mbodyparts=.18, Mfurniture=.18), F(3, 60)=0.00, p=1 .00, B01=11.71. Por fim, os participantes estudaram quatro listas de 16 palavras cada, em vez de cinco listas. O Experimento 1 foi conduzido após o ciclo cronológico do Experimento 2. Mas os estudos foram apresentados na ordem atual para fins de exposição. A lógica era apresentar primeiro o estudo com a manipulação de PI mais fraca (ou seja, Experimento 1) e, em seguida, apresentar o estudo com a manipulação de PI mais forte (ou seja, Experimento 2). O número de listas de estudo e materiais diferiu entre os dois experimentos porque precisávamos de mais palavras no Experimento 1 para criar a Lista 5 que incluía as palavras de categoria das Listas 1–4, mantendo o comprimento da lista em 16 palavras, e Móveis não tem exemplares suficientes para este fim.

Resultados

Intrusões durante a chamada da Lista 4

O valor de corte atípico para este experimento foi de 4,79 intrusões (M=0,85, SD=1,97) e os dados de sete participantes foram excluídos. O painel esquerdo da Fig. 4 mostra a frequência de invasões durante a chamada da Lista 4. Como os participantes na condição de teste de IP baixo não cometeram nenhuma intrusão, não foi possível conduzir uma ANOVA 2 (teste vs. reestudo) × 2 (PI alto vs. IP baixo). Assim, realizamos um teste t entre as condições de alto e baixo PI para examinar a influência da manipulação do PI nas taxas gerais de intrusão. Como esperado, os participantes na condição de IP alto (M=0.71) produziram mais invasões do que aqueles na condição de PI baixo (M=0.11), t(106) {{24} }.46, p < .001, d=0.67, B10=36.67. De fato, a frequência de intrusões na condição de baixo PI não diferiu de zero, t(52)=1.43, p=.159, d=0.20, B{ {39}}.57. O fato de que as invasões foram quase totalmente removidas na condição de baixo IP (M=0,24 para participantes na condição de reestudo, com 23 de 25 participantes não produzindo intrusões e os dois restantes produzindo três intrusões cada; ver Fig. 4) mostrou que nossa manipulação de PI no Experimento 2 teve o efeito pretendido. Por último, no geral, os participantes reestudados (M=0.80) cometeram mais invasões do que os participantes testados (M=0.09), t(106)=4.24, p < . 001, d=0.82, B10=425.83.

Fig. 4 Frequência de intrusões durante a recordação da Lista 4 (esquerda) e proporção da recordação correta da Lista 4 (direita) em função da tarefa interveniente e do nível PI na Experiência 2. As barras de erro exibem intervalos de confiança descritivos de 0,95. Jitter foi introduzido para dispersar pontos de dados horizontalmente para aumentar a visibilidade

Lista 4 recordação correta

O painel direito da Fig. 4 mostra a proporção da evocação correta da Lista 4. Dado o sucesso de nossa manipulação de PI, deve-se esperar que o efeito do teste direto seja substancialmente mais fraco (e talvez totalmente ausente) na condição de baixo IP do que na condição de alto IP. No entanto, semelhante ao Experimento 1, a interação entre o nível de PI e a atividade intermediária novamente não foi significativa, F(1.104)=0,82, p=,367, ηp 2=,01, B01=2.82. Replicando os resultados do Experimento 1, a redução do PI não diminuiu o efeito do teste direto. Especificamente, os participantes testados superaram os participantes reestudados em ambas as condições de baixo PI (Mtest=0,68, Mrestudy=0,45), t(51)=30,98, p < 0,001, d=1,09, B10=111,69, e a condição de alto PI (Mtest=0,61, Mestudy=0,30), t(53 )=4.68, p < .001, d=1.20, B10=894.56. O poderoso efeito de teste avançado na condição de baixo IP é especialmente notável, dado que os participantes nessa condição quase não produziram intrusões. Apesar de nossa manipulação de PI ter pouca influência no efeito do teste direto, houve mais uma vez uma forte correlação negativa entre a rechamada correta e as intrusões (consulte a Fig. 5), r(106)=-0,44, p < 0,001, B10=8395.88, e esse efeito foi novamente conduzido pelos participantes na condição de reestudo, r(48)=-.41, p=.003, B10=12. 06, em vez daqueles na condição de teste, r(56)=-.14, p=.296, B01=3.58.

Discussão

Neste experimento, tentamos reduzir ainda mais o IP para participantes na condição de baixo IP. Para esse fim, tivemos o grupo de baixo IP estudando palavras de uma única categoria para todas as listas, o que reduziu as invasões a níveis próximos do mínimo para os participantes na condição de baixo IP. Apesar desse resultado, o efeito do teste direto permaneceu robusto e sua magnitude não foi afetada pela manipulação do PI.

Tomados em conjunto, os achados de nossos experimentos diferiram daqueles relatados por Nunes e Weinstein (2012). Conforme declarado na Introdução, a combinação dos Experimentos 1 e 2 é comparável às nossas condições de HighPI e Low-PI. Especificamente, os participantes do Experimento 1 estudaram vários temas de DRM em cada lista, o que é semelhante à nossa condição de IP alto, e no Experimento 2, os participantes estudaram temas de DRM individuais em cada lista, o que corresponde à nossa condição de IP baixo. Um efeito de teste direto foi encontrado no Experimento 1, mas o efeito estava ausente no Experimento 2.

Fig. 5 Um gráfico de dispersão exibindo a relação entre a frequência de intrusões durante a recuperação da Lista 4 e a proporção da recuperação correta da Lista 4 no Experimento 2. Para melhorar a visibilidade da densidade de dados, introduzimos jitter para dispersar os pontos de dados horizontalmente

Por que o estudo atual e Nunes e Weinstein (2012) mostram resultados contrastantes? Embora o projeto de nossos experimentos tenha sido modelado a partir de Nunes e Weinstein, várias diferenças metodológicas permaneceram. Talvez o mais óbvio tenha sido os materiais. Ou seja, usamos listas categorizadas, enquanto Nunes e Weinstein usaram listas DRM, com a primeira construída com base em normas de categoria e a segunda construída com base em normas associativas. Outra diferença metodológica entre os estudos foi a tarefa de comparação. Em ambos os estudos, todos os participantes completaram 1 minuto de problemas de matemática depois de estudar cada lista de palavras. Em seguida, os participantes da condição de controle reestudaram as palavras em nossos experimentos, enquanto resolveram problemas matemáticos adicionais nos experimentos de Nunes e Weinstein.

Apesar dessas diferenças metodológicas, não conseguimos conceber uma explicação convincente que explicasse os resultados muito diferentes. Em particular, é difícil imaginar que essas diferenças metodológicas tenham efeitos diferentes na magnitude do efeito do teste direto, dependendo se se espera que os participantes experimentem IP mais alto ou mais baixo. Até onde sabemos, nenhuma explicação teórica existente (Chan, Meissner, et al., 2018) levaria alguém a prever que a manipulação de PI afetaria o efeito do teste direto com palavras DRM associativas, mas não com palavras categorizadas (ou com o uso de problemas matemáticos como a tarefa de controle, mas não com reestudo como tarefa de controle). Consequentemente, pretendemos replicar diretamente o Experimento 2 de Nunes e Weinstein.