Pourquoi la capacité de mémoire de travail visuelle s'améliore-t-elle avec l'âge : plus d'objets, plus de détails sur les fonctionnalités, ou les deux ? Un rapport enregistré, partie 3

Ensuite, pour les comparaisons des valeurs k entre les groupes d'âge (voir tableau 1, analyses 1, 2, 3 et 6), nous avons utilisé une analyse de conception factorielle de Bayes (BFDA ; Schönbrodt et Wagenmakers, 2018).

La mémoire humaine est une capacité très magique. Notre cerveau peut mémoriser des informations en traitant, en stockant et en récupérant des informations. Mais l'âge est un facteur inévitable, et il aura également un certain impact sur la mémoire des gens.

À mesure que les gens vieillissent, leur mémoire diminue progressivement. En effet, à mesure que nous vieillissons, le nombre de neurones dans le cerveau diminuera progressivement et les connexions entre les neurones diminueront, affectant ainsi la mémoire des personnes. En outre, un stress accru dans la vie et une mauvaise santé physique affecteront également directement les performances de la mémoire.

Même si l’âge a un impact sur la mémoire des gens, on ne peut pas nier complètement la mémoire des personnes âgées. Après avoir traversé une longue vie, les personnes âgées vivent souvent des expériences plus profondes et des expériences de vie plus riches, qui leur fournissent un soutien solide pour stocker et récupérer des informations. De nombreuses personnes âgées sont encore très actives dans la vie. Ils peuvent être parfaitement conscients des choses qui les entourent et réagir avec flexibilité à divers problèmes.

Alors, comment devrions-nous améliorer notre mémoire ? La clé est de conserver de bonnes habitudes de vie et une attitude positive. Nous pouvons rester en bonne santé grâce à une activité physique adéquate, un bon sommeil et une alimentation adéquate, ce qui contribuera à améliorer la mémoire. Dans le même temps, il est également très important d’acquérir de nouvelles connaissances et d’entretenir sa curiosité. Ceux-ci peuvent stimuler notre activité cérébrale et contribuer à améliorer la mémoire.

Dans l’ensemble, l’âge n’est pas le seul facteur qui limite la mémoire. Nous pouvons améliorer notre mémoire et garder notre cerveau jeune et énergique grâce à des méthodes scientifiques et une attitude positive ! On peut voir que nous devons améliorer la mémoire, et la Cistanche deserticola peut améliorer considérablement la mémoire, car la Cistanche deserticola est une matière médicinale traditionnelle chinoise qui a de nombreux effets uniques, dont l'un est d'améliorer la mémoire. L’efficacité de la viande hachée vient de ses différents ingrédients actifs, notamment l’acide, les polysaccharides, les flavonoïdes, etc. Ces ingrédients peuvent favoriser la santé cérébrale de diverses manières.

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Cette méthode est basée sur le concept de test d'hypothèse bayésien et de comparaison de modèles (Jeffreys, 1961 ; Kass & Raftery, 1995 ; Wagenmakers et al., 2010 ; Wrinch & Jeffreys, 1921). En utilisant les tailles d'effet sur le terrain, avec 40 participants par groupe, 97,9 % des échantillons ont montré des preuves pour H1 (BF > 6), 2,1 % n'étaient pas concluants (0,1667 < BF < 6), et 0,0 % ont montré des preuves pour H0 (BF < 0,1667).

Pour plus de détails sur nos procédures de détermination de la taille de l'échantillon, voir les documents supplémentaires, section 7. En plus des procédures que nous avons mentionnées ici, nous incluons des estimations pour des tailles d'effet plus petites, en tenant compte d'un éventuel biais de publication, et nous estimons la capacité de trouver des preuves de l'effet nul. hypothèse.

Critères neutres en termes de résultats qui doivent être remplis pour tester avec succès les hypothèses énoncées

Absence de performances proches du plancher et du plafond.—Nous avons exclu et remplacé ces participants (voir les critères d'exclusion ci-dessus pour plus de détails).

Suppression sélective de la deuxième caractéristique. Les participants peuvent se concentrer stratégiquement uniquement sur une caractéristique dans des blocs dans lesquels il leur est également demandé de mémoriser la couleur et l'orientation. Si tel est le cas, ils peuvent essentiellement effectuer à nouveau la tâche relative à une seule caractéristique. Il sera difficile de savoir si cela est dû à une décision d’ignorer une caractéristique secondaire ou à une incapacité à s’en souvenir. Par excès de prudence, nous rapportons le nombre de participants dont les performances de mémoire des couleurs sont inférieures à 0,55. Nous réexécutons les analyses principales sans ces participants (voir Matériel supplémentaire ; Tableau S1, Analyse 2), pour voir si cela influence le résultat principal.

Prise en compte des manques d'attention (qui peuvent être plus importants chez les enfants). — Nous avons examiné le nombre d'essais avec des temps de réaction supérieurs à 5 secondes, qui sont probablement dus à des manques d'attention. S'ils dépassent 5 % du total des essais expérimentaux globaux, nous effectuerions une analyse de contrôle distincte sans de tels essais (voir Matériel supplémentaire ; Tableau S1, Analyse 3).

Calendrier d'achèvement de l'étude et date de resoumission proposée si l'examen de l'étape 1 est réussi

La date d'achèvement dépend des recommandations officielles et de la politique universitaire en matière de distanciation sociale en raison de la pandémie mondiale actuelle (COVID-19). Actuellement, l'université est fermée mais, une fois que nous pourrons revenir aux opérations normales, nous estimons que la collecte des données sera terminée dans six mois et que l'analyse et la rédaction seront terminées dans trois mois supplémentaires.

Collecte de données en ligne

Ce rapport enregistré ayant reçu une acceptation de principe au début de la pandémie de COVID-19, nous avons été autorisés à collecter les données virtuellement plutôt qu'en personne. Cela a conduit à certains changements de procédure, que nous avons soulignés ci-dessus. Le protocole préenregistré avec acceptation de principe a été téléchargé sur l'OSF avant la collecte des données (https://osf.io/59ekp/).

Échantillon final de participants

Un enfant participant a eu huit ans avant de terminer sa deuxième session et a été exclu de toutes les analyses. Suivant des règles prédéfinies, cinq participants ont été exclus des analyses principales et remplacés (performance en localisation uniquement < 0,55 : un enfant et un adolescent, performance en localisation uniquement > 0,97 : un adolescent et deux adultes). Cependant, ces cinq participants ont réalisé des performances dans la plage spécifiée dans la condition de n'importe quelle fonctionnalité et ont été inclus dans ces analyses. Dans l'ensemble, l'étude comprenait des données provenant de 49 enfants (M=6,6, SD= 0,5 ans, 65,3 % de femmes, 36,7 % d'hommes), 50 adolescents (M {{16 }},9, SD=0,9 ans, 46,0% de femmes, 44,{{30}} % d'hommes) et 50 adultes (M=19,7, SD=1,8 ans, 72,0 % de femmes, 26,0 % d'hommes, 2,0 % de non binaires). Tous les participants résidaient aux États-Unis, à l'exception de deux participants qui résidaient au Royaume-Uni.

Résultats

Pour comparer les hypothèses d’augmentation de capacité et d’enrichissement des fonctionnalités de WMdevelopment, nous avons inclus diverses mesures de la mémoire des objets et des fonctionnalités. Nous discuterons de nos résultats dans l'ordre suivant : Tout d'abord, nous nous concentrerons sur nos différentes estimations de la capacité WM, y compris les estimations standards basées sur les performances des sondes de localisation mémoire, ainsi que les estimations du nombre d'objets pour lesquels au moins une fonctionnalité était connue. Ensuite, nous discutons de la mémoire des fonctionnalités – en particulier du nombre de fonctionnalités connues au sein des objets pour lesquels au moins une fonctionnalité était connue. Enfin, nous discutons de la manière dont le fait de demander aux participants de se souvenir de fonctionnalités supplémentaires a eu un impact respectivement sur l'emplacement et la mémoire des couleurs.

Estimations de capacité WM (k)

Premièrement, nous avons exploré les changements développementaux dans la mémoire objet (capacité WM). Les estimations de capacité WM (k) pour la mémoire de localisation variaient selon le groupe d'âge dans la condition de localisation uniquement (« il y avait quelque chose là ») (BF10=6.1 × 1020, enfants : M=1.7, SD=0.5, jeunes adolescents : M =3.2, SD=0.9, adultes : M=3.7, SD=1.0. Enfants contre adultes, d=−2,67). De même, les estimations de localisation variaient également selon le groupe d'âge lorsque les participants devaient également se souvenir de la couleur et/ou de l'orientation (effet de groupe d'âge BF10=3,7 × 1070) avec des preuves non concluantes contre un effet de charge (BF01=2. 9), et des preuves contre une interaction groupe d'âge × charge (BF01=32.0). Ces valeurs sont présentées dans la figure 3. Pour plus de détails sur la façon dont nous avons obtenu ces estimations hiérarchiques, voir le supplément, section 9. Dans l'ensemble, Ces analyses de capacité de MW suggèrent que les participants plus âgés avaient tendance à se souvenir de plus d'objets que les participants plus jeunes.

Le nombre estimé d'objets pour lesquels au moins une caractéristique était connue

Dans cette mesure alternative de la capacité de mémoire des objets, un objet était considéré comme mémorisé si au moins une de ses trois caractéristiques – emplacement, couleur ou orientation – était connue. Une fois de plus, les participants plus âgés avaient tendance à se souvenir de plus d'objets que les participants plus jeunes. Dans le bloc dans lequel chaque participant a travaillé sur son élément de taille d'ensemble de durée estimée + 1, le nombre estimé d'objets pour lesquels au moins une fonctionnalité était connue était plus élevé chez les participants plus âgés (BF10=1,9 × 103, enfants : M=4.2, SD=1.1, Adolescents : M=5.1, SD= 1.3, Adultes : M=5.6, SD=1.2, Enfants contre adultes, d=−1.15). Lorsque la taille de l'ensemble a été fixée à trois éléments pour tous les participants, des différences d'âge ont de nouveau été observées (BF10=1,3 × 104, Enfants : M=2,93, SD=0,06, Adolescents : : M=2,98, SD=0,04, Adultes : M =2,98, SD=0,04. Enfants contre adultes, d=−1.12). Ce résultat fiable a été obtenu malgré des performances proches du plafond sur cette dernière mesure.

Le nombre de fonctionnalités connues dans les objets pour lesquels au moins une fonctionnalité est connue

Enfin, le nombre de fonctionnalités connues dans les objets pour lesquels au moins une fonctionnalité est connue semblait différer entre les groupes d'âge lorsqu'il était demandé aux participants de se souvenir de la taille d'ensemble qui leur avait été attribuée + un élément (BF10=10.4, Enfants : M {{3 }}.0, SD=0.17, Adolescents : M= 2.2, SD=0.23, Adultes : M=2.2, SD=0.24. Enfants contre adultes, d=−0.76). Un schéma similaire a été observé lorsque tous les participants devaient se souvenir de trois objets (BF10=2,1 × 1010, Enfants : M=2,1, SD=0,18, Adolescents : M {{25 }}.4, SD=0.25, Adultes : M=2.5, SD=0.23, Enfants contre adultes, d=−1,92). Cela suggère que, parmi les objets connus, les participants plus âgés se souviennent de plus de caractéristiques des objets que les participants plus jeunes.

Mémoire pour les détails des fonctionnalités sous charge de mémoire : emplacement

Ensuite, nous avons testé si la charge mémoire (c'est-à-dire le nombre de fonctionnalités dont les participants devaient se souvenir et sur lesquelles ils étaient ensuite testés) affectait les performances de localisation WM. L'emplacement était la fonctionnalité testée avec une charge d'une, deux ou trois fonctionnalités. En utilisant la régression logistique bayésienne hiérarchique, nous avons trouvé des preuves crédibles que les performances globales de la mémoire diminuaient à mesure que la charge augmentait (η {{0}} −0.23 ; SE=0.08, Intervalle de crédibilité bayésien à 95 % ; BCI [−0.39,−0.08]). Il existait également des preuves crédibles selon lesquelles les enfants étaient surclassés par les adolescents (η {{10}},82 ; SE=0,17, 95 % BCI [0,49, 1,16 ]), et les adultes (η=1.18 ; SE=0.17,95 % BCI [0.86, 1,51]). Il n'y avait aucune preuve crédible que l'effet de charge différait entre les enfants et les adolescents (η=0,14 ; SE=0,10, 95 % BCI [−0,06, 0,34]). Cependant, l'effet de charge semblait différer entre les enfants et les adultes (η=0,22 ; SE=0,10, 95 % BCI [0,03,0,42]), voir Figure 4. Pourtant, le BF en faveur du modèle n'incluant pas l'interaction charge par groupe d'âge était de 220,4 par rapport à un modèle incluant cette interaction.

Analyse exploratoire : enfants contre adultes. - Étant donné que ce BF reflète une comparaison avec le modèle complet (incluant également les contrastes entre enfants et adolescents), nous avons effectué une analyse exploratoire incluant uniquement les enfants et les adultes. Le BF en faveur du modèle n'incluant pas cette interaction était de 3,9 par rapport à un modèle l'incluant. Ainsi, les preuves ne sont pas concluantes quant à savoir si l’augmentation de la charge de fonctionnalités affecte davantage les performances de mémoire des enfants que celles des adultes. Il est intéressant de noter que les estimations k moyennes des enfants semblaient assez cohérentes entre les charges (voir Figure 3) par rapport à la diminution observée pour la précision de la mémoire de localisation (voir Figure 4). Ces différences peuvent indiquer des changements dans la proportion de réponses positives et de fausses alarmes selon les conditions de charge, ce qui influence les estimations k différemment des scores de précision.

Diminution ou augmentation de la charge de fonctionnalités.—La moitié des participants ont connu une charge de fonctionnalités croissante, et les autres une charge de fonctionnalités décroissante. Une analyse de contrôle planifiée a suggéré que l'ordre de chargement des fonctionnalités n'affectait pas les performances de la mémoire (charge de fonctionnalités décroissante : M=0,78, SD=0,12, charge de fonctionnalités croissante : M=0,77 , SD=.12, preuve contre l'inclusion du facteur d'ordre de bloc, BF10=34.9). Voir Supplément, Section 10 pour la sortie du modèle complet.

La suppression sélective de la mémoire des couleurs.—Ensuite, dans notre deuxième analyse de contrôle planifiée, nous avons exclu les participants qui ont réalisé moins de<.55 in the color condition, which might indicate 'selective dropping' of that feature, which would be likely if participants decided to focus only on location memory because it was probed first. This excluded sixteen children, five adolescents, and two adults. We reran the analyses and the patterns were similar to those in the primary analysis (see Supplement, Section 11 for details).

Mémoire pour les détails des fonctionnalités sous charge de mémoire : Couleur

Ensuite, nous avons testé si une mémoire d'orientation supplémentaire altère la charge de la mémoire des couleurs. Nous avons effectué une analyse de régression bayésienne similaire pour la mémoire des couleurs (en comparant la mémoire des couleurs dans la condition Emplacement + Couleur avec la mémoire des couleurs avec Emplacement + Orientation) par groupe d'âge. Conformément à la règle d'exclusion prédéfinie, 23 participants (16 enfants, cinq adolescents et deux adultes) ont été exclus en raison de performances inférieures.<.55 in the color memory condition. We found credible evidence that memory performance decreased as load increased (η = −0.62; SE = 0.23, 95% Bayesian Credible Interval; BCI [−1.06, −0.19]). While there were credible performance differences between children and adolescents (η = .62; SE = 0.28, 95% BCI [0.07, 1.18]) and children and adults (η=0.99; SE=0.27, 95% BCI [0.45, 1.51]) in the model without the interaction, this was not the case in the model including the interaction (children vs. adolescents: η=0.01; SE=0.48, 95% BCI [−0.92, 0.97] and children vs. adults: η=0.30; SE=0.47, 95% BCI [−0.60, 1.26]), likely reflecting how the exclusion of 16 of the poorest performing children reduced age differences. However, the load effect seemed equal in both younger children and adolescents (η=0.42; SE=0.28, 95% BCI [−0.12, 0.98]), and younger children and adults (η=0.48; SE=0.27, 95% BCI [−0.03, 1.00]). The BF in favor of the model not including this interaction was 85.9 over a model including it.

Analyse exploratoire : enfants contre adultes.—En comparant les enfants et les adultes uniquement, le BF en faveur du modèle n'incluant pas cette interaction était de 3,5 par rapport à un modèle l'incluant. Semblable à l'analyse ci-dessus, les preuves selon lesquelles l'augmentation de la charge de fonctionnalités affectait davantage les performances de mémoire des enfants que les performances de mémoire des adultes ne semblent pas concluantes.

Temps de réaction

Le nombre d'essais avec des temps de réaction supérieurs à 5 secondes n'a pas dépassé 5 % du total des essais expérimentaux globaux pour l'une ou l'autre caractéristique (emplacement, 4,1 %, couleur : 3,6 %, orientation : 3,3 %). Ainsi, aucune analyse de contrôle planifiée excluant les essais de RT plus élevés n'a été nécessaire.

Discussion

Nous avons cherché à déterminer si les améliorations développementales de la capacité visuelle de MW s'expriment par la mémoire de localisation (qu'il y ait un objet dans un emplacement sondé, considéré comme reflétant la présence d'un fichier objet comme dans le concept de Kahneman & Treisman, 1984), par l'exhaustivité des caractéristiques. des représentations d'objets, ou par les deux qualités. Dans l'ensemble, nos résultats suggèrent que les participants plus âgés conservent plus d'objets et plus de détails sur les fonctionnalités de ces objets, soutenant à la fois les hypothèses d'augmentation de capacité et d'enrichissement des fonctionnalités. Ainsi, à mesure que les enfants se développent, le nombre d'objets et le nombre de caractéristiques mémorisées dans ces objets semblent augmenter et contribuer à l'amélioration de la capacité de MW. Cela concorde avec des recherches antérieures utilisant différentes méthodes et matériaux (par exemple, Clark et al., 2018 ; Sarigiannidis et al., 2016). Nous discutons ensuite plus en détail des différences d’âge observées pour ces deux paramètres.

Les enfants se souviennent-ils de moins d’objets ?

Nous avons observé des preuves solides selon lesquelles les participants plus jeunes se souvenaient de moins d'objets que les adolescents et les adultes. La capacité moyenne de MW des enfants (k) dans notre condition « était-ce là » était d'un peu moins de deux éléments, tandis que la capacité des adolescents était d'un peu plus de trois et celle des adultes était plus proche de 4 éléments. Ainsi, la capacité de MW a doublé entre les premières années scolaires (6 à 7 ans) et l’âge adulte. Ceci suggère que l'amélioration de la MW pendant l'enfance est partiellement due à une augmentation discrète du nombre maximum d'emplacements d'objets que les enfants peuvent détenir dans la MW visuelle (par exemple, Cowan, 2016) et fournit la preuve de l'hypothèse d'une augmentation de la capacité de développement de la MW.

L'augmentation de la complexité de la tâche de mémoire (c'est-à-dire demander aux participants de mémoriser davantage de caractéristiques par objet) influence-t-elle les performances de manière égale tout au long du développement ?

La réponse à cette question était moins simple. Nous avons observé certaines preuves selon lesquelles la charge supplémentaire requise était plus préjudiciable pour les enfants que pour les adultes en termes de mémoire de localisation. Cependant, cet effet était étayé par des intervalles crédibles, mais s'est révélé « non concluant » lors de l'utilisation d'une approche de comparaison de modèles à facteurs Bayes. L'analyse de la mémoire des couleurs a fourni des preuves similaires, faibles, contre les effets différentiels d'une charge supplémentaire dans les différents groupes d'âge.

Pour ces contrastes, nous avons manipulé la demande de charge via les instructions, tandis que les stimuli étaient cohérents (c'est-à-dire que chaque chat avait un emplacement, une couleur et une orientation) à travers les essais, gardant la charge perceptuelle cohérente. Notre procédure diffère des recherches précédentes à plusieurs égards. Par exemple, nous nous sommes concentrés sur la mémoire de localisation et avons utilisé une procédure de titrage afin que les participants effectuent la tâche à différentes tailles, en fonction de leur capacité de mémoire. Certaines recherches antérieures ont suggéré qu'une charge de fonctionnalités supplémentaire était préjudiciable aux performances de mémoire des jeunes adultes (Cowan & Hardman, 2015; Oberauer & Eichenberger, 2013). Cependant, d'autres ont constaté que l'augmentation de la charge de fonctionnalités n'avait pas d'impact sur les performances de mémoire des adultes ou des enfants (Riggs et al., 2011). Nos analyses ne fournissent pas de preuves claires pour ou contre les différences d'âge dans cet effet de charge d'enseignement. Ensuite, nous discutons de nos contrastes finaux, qui ont été conçus pour comparer directement les augmentations de capacité. hypothèses d’enrichissement des fonctionnalités d’une manière qui ne dépend pas de l’instruction de chargement.

Augmentation de la capacité par rapport à l'enrichissement des fonctionnalités

Le nombre d'objets pour lesquels au moins une caractéristique était connue.—Nous avons estimé le nombre d'objets pour lesquels au moins une caractéristique était connue sur la base d'une condition expérimentale dans laquelle l'emplacement, la couleur ou l'orientation pouvait être sondé. Nous avons observé des différences d'âge dans ce domaine. mesure, soutenant davantage l’hypothèse d’augmentation de la capacité. Notamment, ces estimations étaient supérieures aux estimations k traditionnelles : les enfants se souvenaient d'au moins une caractéristique pour un peu plus de quatre objets, les adolescents pour un peu plus de cinq et les adultes pour 5,6 éléments (voir Figure 3). Ces résultats fournissent une explication potentielle du « paradoxe du nourrisson », c'est-à-dire la preuve que les nourrissons semblent capables de tenir plus d'objets en MW (jusqu'à trois objets, Ross-Sheehy, Oakes et Luck, 2003 ; Zosh et Feigenson, 2015) que ceux à l'école. enfants âgés (moins de deux éléments ; par exemple, 1,7 objets dans cette étude). Comme indiqué ci-dessus, la mémoire du nourrisson est mesurée à l'aide de paradigmes plus simples qui permettent de remarquer un changement dans l'une des nombreuses caractéristiques (par exemple, un objet peut être une poupée, l'autre une balle, Kibbe et Leslie, 2019). Notre mesure du nombre d'objets pour lesquels au moins une caractéristique était connue peut fournir une comparaison plus juste avec les mesures infantiles, car elle crédite une connaissance plus large des caractéristiques.

Cette mesure plus indulgente de la capacité peut également expliquer les écarts entre le nombre de carrés colorés que les participants pensent pouvoir garder à l'esprit et leur capacité réelle de MW, estimée à l'aide de sondes de couleur (Blume, 2018 ; Forsberg et al., 2021b). En effet, les évaluations subjectives de la mémoire peuvent capturer le sentiment de connaître quelque chose sur l'objet plutôt que de se souvenir spécifiquement de la caractéristique sondée. Enfin, ces valeurs apparaissent supérieures aux estimations k traditionnelles de 3 à 4 objets chez les jeunes adultes (cf. 5.6 objets pour lesquels au moins une caractéristique a été observée dans cette étude). Cela suggère que les estimations de capacité standard obtenues en sondant la mémoire pour une caractéristique (par exemple, la couleur) pourraient sous-estimer le nombre d'objets pour lesquels quelque chose est connu – qu'il s'agisse de l'emplacement, de la couleur ou de l'orientation. Cependant, on peut soutenir que l'emplacement peut jouer un rôle particulier dans le traitement visuel (voir Tsal & Lavie, 1988 ; Yousif et al., 2021), et notre test de localisation peuvent permettre un regroupement de perceptions spatiales, ce qui pourrait potentiellement « gonfler » ces estimations de capacité (voir Brady & Alvarez, 2015 ; Morey, 2019).

Les caractéristiques estimées connues par objet. — Parmi les objets connus, les participants plus âgés semblaient se souvenir de plus de caractéristiques. Plus précisément, les adultes et les adolescents se sont souvenus de 2,2 caractéristiques sur 3 par objet connu, contre 2,0 caractéristiques chez les enfants. Cela conforte l'hypothèse d'enrichissement des caractéristiques du développement visuel de la MW. Notamment, le développement de la connaissance des caractéristiques est apparu plus prononcé aux premiers stades de développement (c'est-à-dire que la différence entre l'enfance et l'adolescence est apparue plus importante que la différence entre l'adolescence et l'âge adulte).

Quel est le lien entre ces découvertes et les théories fondamentales du développement cognitif ?

Différentes théories du développement cognitif proposent différents mécanismes pour l’augmentation développementale de la capacité de MW (pour une revue, voir Cowan, 2022). Dans un cadre empiriste, les changements de MW sont probablement attribués à l'histoire d'apprentissage d'un enfant, tandis qu'un cadre nativiste mettrait l'accent sur le rôle de la croissance biologique du cerveau. Une perspective cognitiviste se concentrerait sur l'identification de sous-processus qui changent avec l'âge, sur la base à la fois de l'apprentissage et de la maturation biologique (Cowan, 2016). Les cognitivistes soulignent également l'interaction entre le développement de processus obligatoires et volontaires qui contribuent à la performance aux tests de capacité de MW. Par exemple, l’augmentation de la capacité de développement peut être due à une utilisation accrue de stratégies de regroupement, à un rafraîchissement attentionnel de l’information et à une répétition verbale. L’augmentation de ces processus peut toutes être motivée par la croissance développementale dans un processus plus général, tel que l’utilisation autodirigée de l’attention (voir Cowan, 2022). Cette idée semble alignée sur la théorie des systèmes dynamiques (Spencer, 2020), qui suggère que le développement de différents processus peut être capturé avec plus de parcimonie en considérant les développements plus généraux dans la manière dont le cerveau met en œuvre une activation soutenue. Dans ces théories des systèmes dynamiques, des changements fondamentaux dans le fonctionnement neuronal, peut-être combinés à des apports environnementaux (voir Witherington et Margett, 2011), sont censés produire une croissance des capacités de développement (par exemple, Perone et al., 2021). Dans le contexte de nos découvertes, la même capacité améliorée d’activation soutenue – expliquée par la même maturation biologique du cerveau – peut améliorer la capacité à conserver à l’esprit la mémoire des objets et des caractéristiques, sans nécessairement considérer ces processus comme distincts. Sur la base de nos données, nous ne pouvons pas déterminer si les augmentations de développement observées dans la mémoire des objets et des fonctionnalités sont motivées par des améliorations du même processus de développement sous-jacent ou par des processus distincts. Cependant, nos découvertes d'augmentations développementales dans les deux paramètres suggèrent qu'un processus partagé est théoriquement plausible et peut constituer une explication parcimonieuse.

Augmentations du développement de la mémoire d'objet et de fonctionnalité : implications théoriques et pratiques

Comprendre les mécanismes des contraintes développementales de la MDT a des implications pour la résolution réussie de problèmes en classe, ainsi que pour l'apprentissage à long terme (voir Forsberget al. 2021a ; 2021b ; 2021c). Nos résultats apportent une contribution théorique importante car ils fournissent des preuves d’une augmentation développementale de la mémoire des objets et des caractéristiques – plutôt que l’un ou l’autre. Ceci suggère qu'à mesure que les enfants grandissent, ils peuvent contenir avec succès : 1) un nombre accru de fragments d'information, et 2) des fragments d'information de plus en plus complexes, dans la MW. Nos résultats fournissent également une explication probable du « paradoxe du nourrisson » (c'est-à-dire une mémoire d'objet apparemment meilleure chez les nourrissons que chez les enfants d'âge scolaire), en démontrant comment la capacité de mémoire d'objet des enfants (et des adultes) peut être supérieure aux estimations classiques si une connaissance plus large des caractéristiques est inclus dans l’estimation de la mémoire. Enfin, nos résultats s'alignent sur les conceptualisations de la MW comme étant limitées à la fois par le nombre d'emplacements d'objets (Adam et al., 2017) et par la « précision » (ou les détails caractéristiques) des représentations de la mémoire (Ma et al., 2014).

En conclusion, à mesure que les enfants se développent, le nombre d'objets et le nombre de caractéristiques mémorisées dans ces objets semblent augmenter et contribuer à l'amélioration de la capacité de gestion de la mémoire – soutenant à la fois l'augmentation de la capacité et les hypothèses d'enrichissement des caractéristiques du développement de la MW. Bien que les mécanismes à l’origine de ces améliorations restent encore à déterminer, une explication parcimonie serait une croissance développementale dans un processus plus général, tel que l’utilisation autodirigée de l’attention (voir Cowan, 2022), peut-être étayée par des développements dans la manière dont le cerveau met en œuvre une activation soutenue (par exemple ,Spencer, 2020). Nos résultats ont des implications importantes pour la compréhension théorique de l'augmentation de la capacité visuelle de MW au cours de l'enfance, car ils suggèrent que les améliorations développementales ne peuvent pas être expliquées exclusivement par l'augmentation du nombre d'espaces d'information ou par la capacité à mémoriser des représentations plus riches. Au lieu de cela, la croissance de la capacité développementale de MW se caractérise par des améliorations de ces deux paramètres cognitifs.

Matériel complémentaire

Reportez-vous à la version Web sur PubMed Central pour obtenir du matériel supplémentaire.

Remerciements

Cette recherche est soutenue par NIH Grant R01 HD-21338 à Cowan. Nous remercions Bret Glass, Nathaniel Greene, Stephen Rhodes, Yu Li et les autres membres du Working Memory Laboratory de l'Université du Missouri pour leurs commentaires et conseils utiles. Les données originales, le code d'analyse et le script expérimental sont disponibles en ligne.

Les références

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2.Allen RJ, Baddeley AD et Hitch GJ (2006). La liaison des caractéristiques visuelles dans la mémoire de travail est-elle exigeante en ressources ? Journal of Experimental Psychology : Général, 135(2), 298 – 313. [PubMed :16719655]

3. Bayliss DM, Jarrold C, Gunn DM et Baddeley AD (2003). Les complexités de complexspan : expliquer les différences individuelles dans la mémoire de travail chez les enfants et les adultes. Journal de psychologie expérimentale : Général, 132(1), 71 – 92. [PubMed : 12656298]

4. Blume CL (2018). Sensibilisation des enfants d'âge scolaire au contenu de leur mémoire de travail. Thèse de doctorat, Université du Missouri, Columbia, MO.

5. Brady TF et Alvarez GA (2015). Aucune preuve d'une limite fixe d'objets dans la mémoire de travail : les représentations d'ensemble spatial gonflent les estimations de la capacité de la mémoire de travail pour les objets complexes. Journal of Experimental Psychology : Learning, Memory, and Cognition, 41(3), 921. [PubMed :25419824]

6.Brockmole JR et Logie RH (2013). Changement lié à l'âge dans la mémoire de travail visuelle : une étude portant sur 55 753 participants âgés de 8 à 75 ans. Frontières en psychologie, 4, 12. [PubMed : 23372556]

7. Burnett Heyes S, Zokaei N, van der Staaij I, Bays PM et Husain M (2012). Développement de la précision de la mémoire de travail visuelle dans l'enfance. Science du développement, 15(4), 528-539. [PubMed :22709402]

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