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Poster

Wie kann man räumliches Arbeitsgedächtnis exakt vermessen?

MPG-Autoren
http://pubman.mpdl.mpg.de/cone/persons/resource/persons84185

Saur,  R
Department Human Perception, Cognition and Action, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society;

http://pubman.mpdl.mpg.de/cone/persons/resource/persons84778

Scharnowski,  F
Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society;

http://pubman.mpdl.mpg.de/cone/persons/resource/persons84000

Kammer,  T
Department Human Perception, Cognition and Action, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society;
Former Department Comparative Neurobiology, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society;

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Zitation

Saur, R., Scharnowski, F., & Kammer, T. (2002). Wie kann man räumliches Arbeitsgedächtnis exakt vermessen?. Poster presented at 44. Tagung Experimentell Arbeitender Psychologen (TeaP 2002), Chemnitz, Germany.


Zitierlink: http://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-E016-8
Zusammenfassung
Es wird eine Working-Memory-Aufgabe vorgestellt, die beim funktionalem Mapping (fMRI, TMS) und in der klinisch-neuropsychologischen Praxis eingesetzt werden soll. Auf einem Bildschirm wurden mehrere Punkte sequentiell dargeboten, die sich die Versuchsperson fünf Sekunden lang merken musste. Nach der Retentionsphase sollten dann die Positionen der Punkte in vorgegebener Reihenfolge mit einem Joystick markiert werden. Die Anzahl der Punkte wurde zwischen 1 und 6 variiert (Load), um den Einfluss des Loads auf Sequenzwiedergabe und Positionspräzision zu überprüfen. Die Analyse von Sequenzfehlern erfolgte über die Levenshtein-Metrik, einem Verfahren, dass erlaubt, Auslassungen, Einfügungen und Vertauschen zu erkennen. Erwartungsgemäß steigt mit dem Load die Anzahl von Sequenzfehlern und die mittlere Abweichung zwischen gezeigten und wiedergegebenen Positionen der Punkte. Interessanterweise betrifft die Verschlechterung der räumlichen Wiedergabeleistung alle Items einer Sequenz in ähnlicher Weise. Der Algorithmus für die Sequenzanalyse erweitert die Auflösung zwischen falsch und richtig bei der Bewertung von Sequenzwiedergaben und ermöglicht die Analyse spezifischer Fehler.