শব্দ প্রক্রিয়াকরণের সময় স্বয়ংক্রিয় সেন্সরিমোটর প্রক্রিয়াকরণের সীমা: বারবার ভাষাগত অভিজ্ঞতার সাথে তদন্ত, ঘুমের সময় স্মৃতি একত্রীকরণ, এবং সমৃদ্ধ ভাষাগত শিক্ষার প্রসঙ্গ পার্ট 3

পরীক্ষা 3

এই সমস্যাগুলি মোকাবেলা করার জন্য, পরীক্ষা 3 এবং 4-এ, আমরা অভিনব শব্দগুলির তদন্ত থেকে উল্লম্বভাবে যুক্ত পরিচিত শব্দগুলির দিকে চলে এসেছি যার রেফারেন্ট অংশগ্রহণকারীরা কখনও সরাসরি অভিজ্ঞতা পাননি (যেমন হেডস বা টেরোসর)৷

শব্দ এবং স্মৃতির মধ্যে সম্পর্কের সাথে পরিচিত হওয়া গুরুত্বপূর্ণ কারণ আমরা যোগাযোগ এবং শেখার জন্য প্রতিদিন ভাষা দক্ষতা এবং স্মৃতি ব্যবহার করি। যখন আমরা কিছু শব্দভান্ডারের সাথে পরিচিত হই, তখন আমরা সেগুলিকে আরও সাবলীলভাবে ব্যবহার করতে পারি, যা কেবল আমাদের ভাষার দক্ষতাই উন্নত করে না বরং আমাদের নিজেদেরকে আরও নির্ভুলভাবে এবং স্পষ্টভাবে প্রকাশ করতে দেয়।

একই সময়ে, শব্দভান্ডারের সাথে পরিচিতিও আমাদের স্মৃতিশক্তিতে অনেক সাহায্য করে। যখন আমরা নতুন শব্দভাণ্ডার শিখি, বারবার পুনরাবৃত্তি এবং ব্যবহারের মাধ্যমে আমরা এটিকে একত্রিত করতে পারলে আমরা এটি আরও সহজে মনে রাখতে পারি। এর কারণ হল আমাদের স্মৃতি ধীরে ধীরে "নিউরাল পাথওয়ে" গঠন করবে অনেক বার বার উদ্দীপনা অনুভব করার পর। এই স্নায়ুপথগুলি আমাদের স্মৃতিকে আরও ভালভাবে ধরে রাখতে সাহায্য করতে পারে।

উপরন্তু, শব্দভান্ডারের সাথে পরিচিতি আমাদের আরও সহজে নতুন জ্ঞান বুঝতে এবং মনে রাখতে সাহায্য করতে পারে। যখন আমরা কিছু নতুন ধারণা বা জ্ঞানের মুখোমুখি হই, তখন আমাদের জন্য জ্ঞানকে বোঝা এবং মনে রাখা সহজ হবে যদি আমরা এটিকে ইতিমধ্যে পরিচিত শব্দভান্ডারের সাথে সংযুক্ত করতে পারি।

সংক্ষেপে, শব্দভান্ডারের সাথে পরিচিত হওয়া এবং স্মৃতিতে মনোযোগ দেওয়া আমাদের ভাষা ক্ষমতা এবং শেখার ক্ষমতার ক্ষেত্রে খুব গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। আমাদের ক্রমাগত পুনরাবৃত্তি এবং ব্যবহারের মাধ্যমে আমাদের শব্দভাণ্ডার শিখতে এবং একত্রিত করার এবং আমাদের স্মৃতিশক্তিকে শক্তিশালী করার চেষ্টা করা উচিত। শুধুমাত্র এইভাবে আমরা নিজেদেরকে আরও সাবলীলভাবে প্রকাশ করতে পারি এবং বৃহত্তর শিক্ষার ফলাফল অর্জন করতে পারি। এটা দেখা যায় যে আমাদের স্মৃতিশক্তি উন্নত করতে হবে, এবং Cistanche deserticola উল্লেখযোগ্যভাবে স্মৃতিশক্তি উন্নত করতে পারে কারণ Cistanche deserticola একটি ঐতিহ্যবাহী চীনা ঔষধি উপাদান যার অনেকগুলি অনন্য প্রভাব রয়েছে, যার মধ্যে একটি হল স্মৃতিশক্তি উন্নত করা। কিমা করা মাংসের কার্যকারিতা অ্যাসিড, পলিস্যাকারাইড, ফ্ল্যাভোনয়েড ইত্যাদি সহ বিভিন্ন সক্রিয় উপাদান থেকে আসে৷ এই উপাদানগুলি বিভিন্ন উপায়ে মস্তিষ্কের স্বাস্থ্যকে উন্নীত করতে পারে৷

মেমরি বাড়ানোর ১০টি উপায় জেনে নিন ক্লিক করুন

এইভাবে, আমরা এমন শব্দ ব্যবহার করেছি যেগুলি লেক্সিকন এন্ট্রিগুলি প্রতিষ্ঠিত এবং সম্প্রতি একটি কৃত্রিম ল্যাব সেটিংয়ে শেখা হয়নি৷ তাই আমরা অনুমান করতে পারি যে অংশগ্রহণকারীরা প্রাকৃতিক যোগাযোগের সেটিংসে এই শব্দগুলির বারবার মুখোমুখি হয়েছেন এবং ব্যবহার করেছেন, এবং বর্ণিত সত্তাগুলির একটি স্পষ্ট অর্থ উপস্থাপন করতে (তাদের সহ উল্লম্ব অবস্থান)।

পদ্ধতি

অংশগ্রহণকারীরা

পাওয়ার বিশ্লেষণের ফলাফল অনুসরণ করে, আমরা 45 জন অংশগ্রহণকারীকে পরীক্ষা করেছি (সবাই ডানহাতি; 36 জন মহিলা, 9 জন পুরুষ; MAge=23.5 বছর, SDAage=6.30 বছর।)। উচ্চ ত্রুটি হারের কারণে একজন অতিরিক্ত অংশগ্রহণকারীর ডেটা বাদ দেওয়া হয়েছিল।

উপকরণ এবং পদ্ধতি

আইটেম উপাদান তৈরি করতে, আমরা 25 জন অংশগ্রহণকারীর কাছ থেকে রেটিং ডেটা সংগ্রহ করেছি যারা প্রকৃত গবেষণায় অংশগ্রহণ করেনি। 62টি শব্দের একটি সেটের জন্য, অংশগ্রহণকারীরা 5-পয়েন্টস্কেল (ক) শব্দের রেফারেন্টের সাথে সম্পর্কিত সাধারণ উল্লম্ব অবস্থানগুলি নির্দেশ করে (থেকে খুব কম থেকে খুব বেশি), এবং (খ) তারা তাদের জীবদ্দশায় শব্দের রেফারেন্টের সাথে কতটা প্রত্যক্ষ অভিজ্ঞতা অর্জন করেছে (কোন অভিজ্ঞতা থেকে খুব বেশি অভিজ্ঞতা পর্যন্ত)।

62টি আইটেম নির্বাচন করা হয়েছিল কারণ আমরা আশা করেছিলাম যে তারা কিছু ফিলার আইটেম সহ সমস্ত সংগৃহীত ভেরিয়েবলের জন্য সম্পূর্ণ পরিসর কভার করবে; সম্পূর্ণ আইটেম তালিকা https://osf.io/vxrhn এ পাওয়া যাবে। অংশগ্রহণকারীদের স্পষ্টভাবে নির্দেশ দেওয়া হয়েছিল যে রেফারেন্টদের চিত্রণ, উদাহরণস্বরূপ ছবি এবং চলচ্চিত্রগুলিতে, প্রত্যক্ষ অভিজ্ঞতা হিসাবে গণনা করা যেতে পারে।

আমরা আটটি শব্দ নির্বাচন করেছি যা একটি উল্লম্ব অবস্থানের সাথে যুক্ত ছিল, কিন্তু যার সাথে অংশগ্রহণকারীরা খুব কম বা সরাসরি সেন্সরিমোটর অভিজ্ঞতা নির্দেশ করে না (টেবিল 2 দেখুন)। শব্দ উপাদান ছাড়াও, পরীক্ষা 3-এর পদ্ধতিটি পরীক্ষা 1 এবং 2-এর পরীক্ষার পর্যায়ের অনুরূপ ছিল।

ফলাফল

পরীক্ষা 1-এর টেস্ট ফেজ বিশ্লেষণের জন্য বর্ণিত পদ্ধতি ব্যবহার করে ডেটা বিশ্লেষণ করা হয়েছিল। ত্রুটি ট্রায়াল (3.3%) এবং একটি অতি দ্রুত ট্রায়াল বিশ্লেষণ থেকে বাদ দেওয়া হয়েছিল। যেহেতু আমরা বাস্তব শব্দ ব্যবহার করেছি, ফ্যাক্টর শেখার প্রসঙ্গটি অন্তর্নিহিত অবস্থানের সাথে প্রতিস্থাপিত হয়েছিল। উহ্য অবস্থান এবং প্রতিক্রিয়া দিক দ্বারা গড় প্রতিক্রিয়া সময় চিত্র 3 (বাম প্যানেল) এ প্রদর্শিত হয়।

আমরা পূর্ববর্তী বিশ্লেষণে বর্ণিত একই মডেল তুলনা করেছি, কারণ "শিখার দিকনির্দেশ" এখন "উহ্য দিক" দ্বারা প্রতিস্থাপিত হয়েছে। প্রতিক্রিয়া দিক এবং অন্তর্নিহিত অবস্থানের মধ্যে দ্বি-মুখী ইন্টারঅ্যাকশনের জন্য স্থির প্রভাব সহ মডেলটি এর চেয়ে ভাল পারফরম্যান্স করেনি। এই মিথস্ক্রিয়া ছাড়া মডেল, একটি সম্ভাবনা-অনুপাত পরীক্ষা দ্বারা নির্দেশিত (휒2(1)=1.80, p=0.180)।

আমরা BF=0.0233-এর একটি BIC-আনুমানিক বেইস ফ্যাক্টর পেয়েছি, যা নির্দেশ করে যে বেসলাইন মডেলের অধীনে ডেটা প্রায় 43 গুণ বেশি হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে (বেসলাইন মডেলের পক্ষে শক্তিশালী প্রমাণ)। মিথস্ক্রিয়া সহ মডেলের জন্য মডেল প্যারামিটার সারণি 3 এ রিপোর্ট করা হয়।

আলোচনা

যদিও আমরা আসল শব্দগুলিকে আইটেম উপাদান হিসাবে নিযুক্ত করেছি, weagain কোনো কর্ম-সঙ্গত প্রভাব লক্ষ্য করেনি। সুতরাং, পরীক্ষা 1-এ অভিনব শব্দগুলির জন্য সম্ভাব্যভাবে এই প্রভাবের অনুপস্থিতি এবং 2-এই অভিনব শব্দগুলির সাথে সীমিত শেখার অভিজ্ঞতার কারণ হিসাবে আলোচনা করা কারণগুলি, এই সত্য যে অংশগ্রহণকারীরা সেন্সরিমোটর অভিজ্ঞতা পুনরুদ্ধার করার জন্য কখনই এগুলিকে একটি সংকেত হিসাবে ব্যবহার করেনি, বা তারা প্রাকৃতিক প্রেক্ষাপটে এগুলি কখনই ব্যবহার বা সম্মুখীন হয়নি-এই অনুপস্থিতির জন্য পর্যাপ্ত ব্যাখ্যা দেবেন না।

মজার বিষয় হল, এমনকি শব্দের রেফারেন্টগুলির সাথে কিছু সীমিত অভিজ্ঞতাও ক্রিয়াকলাপের প্রভাবগুলি বের করার জন্য অপর্যাপ্ত বলে মনে হয়, কারণ রেটিংয়ে অংশগ্রহণকারীরা স্পষ্টতই ইঙ্গিত করে যে তাদের রেফারেন্টদের সাথে কোন অভিজ্ঞতা নেই- রেটিংগুলি ন্যূনতম মূল্য থেকে কিছুটা আলাদা। এটি Öttl et al দ্বারা পরিলক্ষিত অ্যাকশন-অসংগতি প্রভাবের সম্ভাবনা বাড়ায়। (2017) অংশগ্রহণকারীদের রেফারেন্ট শব্দের সাথে প্রকাশ করার পরে আংশিকভাবে সেন্সরিমোটরের অভিজ্ঞতার উচ্চ সার্থকতা এবং নতুনত্বের কারণে হয়েছিল।

পরীক্ষা 4

এই মুহুর্তে, পরীক্ষা 3-এ ফলাফলের জন্য একটি মোটামুটি সহজ বিকল্প ব্যাখ্যা রয়েছে: কিছু শব্দ বিশেষভাবে ঘন ঘন ছিল না (উদাহরণস্বরূপ হেডস বা সুপারনোভা), এবং (কিছু) অংশগ্রহণকারীরা কেবল শব্দগুলি জানতে পারত না৷ এই ক্ষেত্রে, একটি যৌক্তিকভাবে কোনো সামঞ্জস্যপূর্ণ প্রভাব আশা করতে পারে না।

আমরা এইভাবে পরীক্ষা 3 প্রতিলিপি করেছি, যখন নিশ্চিত করে যে অংশগ্রহণকারীরা তাদের কাছে উপস্থাপিত শব্দগুলি সত্যিই জানেন।

এই প্রেক্ষাপটে, আমরা পরীক্ষা 4-এর জন্য সর্বাধিক পর্যাপ্ত আইটেম সেট পেতে রেটিং অধ্যয়নকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রসারিত করেছি এবং প্রত্যক্ষ এবং "পরোক্ষ" অভিজ্ঞতার (উদাহরণস্বরূপ, ছবি এবং চলচ্চিত্রে) মধ্যে স্পষ্টভাবে পার্থক্য করেছি।

পদ্ধতি

অংশগ্রহণকারীরা

এই পরীক্ষায়, আমরা 44 জন স্থানীয় জার্মান-ভাষী অংশগ্রহণকারীদের পরীক্ষা করেছি (প্রযুক্তিগত সমস্যার কারণে প্রয়োজনের চেয়ে কম, 41 ডানহাতি; 35 জন মহিলা, 9 জন পুরুষ; MAge=23.6 বছর, SDAage=4.24 বছর ) উচ্চ ত্রুটি হারের কারণে পাঁচজন অতিরিক্ত অংশগ্রহণকারীদের ডেটা বাদ দেওয়া হয়েছিল (আগের পরীক্ষাগুলি দেখুন)

উপকরণ এবং পদ্ধতি

jsPsych সফ্টওয়্যার (de Leeuw, 2015) ব্যবহার করে এক্সপেরিমেন্ট 4-এর জন্য উপাদানটি একটি ওয়েব-ভিত্তিক রেটিং স্টাডিতে প্রাপ্ত হয়েছিল।

আমরা 348টি আইটেমের একটি তালিকা একত্রিত করেছি এবং অংশগ্রহণকারীদের (যারা প্রকৃত পরীক্ষায় অংশগ্রহণ করেননি) নির্দেশ দিয়েছি, একটি 5-পয়েন্ট স্কেলে, বর্ণিত বস্তুর উল্লম্ব অবস্থান, বর্ণিত বস্তুর সাথে সরাসরি সেন্সরিমোটরের অভিজ্ঞতার পরিমাণ , এবং "পরোক্ষ" সেন্সরিমোটরের অভিজ্ঞতার পরিমাণ (উদাহরণস্বরূপ ছবি বা চলচ্চিত্রে)। তাদেরকে আরও নির্দেশ করার অনুমতি দেওয়া হয়েছিল যে তারা একটি শব্দও জানেন না।

আইটেম উপাদানটি উল্লম্ব অবস্থান এবং অভিজ্ঞতার পরিমাণের মূল্য সংমিশ্রণের সম্পূর্ণ পরিসরকে কভার করার জন্য নির্বাচন করা হয়েছিল, এবং রেটিং ফলাফলগুলি নির্দেশ করে যে এই ম্যানিপুলেশনটি সফল হয়েছে৷ সম্পূর্ণ আইটেম তালিকা এ পাওয়া যাবেhttps://osf.io/vxrhn।

প্রশ্নাবলীটি 203 জন অংশগ্রহণকারীকে দেওয়া হয়েছিল৷ প্রতিটি অংশগ্রহণকারীকে 30টি এলোমেলোভাবে নির্বাচিত আইটেম দিয়ে উপস্থাপন করা হয়েছিল, যার ফলে প্রতি শব্দে 10 থেকে 34 রেটিং দেওয়া হয়েছিল৷ আমাদের পরীক্ষামূলক উপাদানের জন্য আপ-শব্দ (ডাউন-শব্দ) হিসাবে, আমরা চারটি শব্দ নির্বাচন করেছি যেগুলি, গড়ে, (ক) খুব উচ্চ/খুব কম অবস্থানের রেটিং পেয়েছে, (খ) খুব কম প্রত্যক্ষ অভিজ্ঞতার রেটিং পেয়েছে, (গ) কম পরোক্ষ অভিজ্ঞতা পেয়েছে রেটিং, এবং (d) বেশিরভাগ অংশগ্রহণকারীদের কাছে পরিচিত ছিল।

এইভাবে, শব্দগুলি এবং তাদের রেফারেন্টগুলি অংশগ্রহণকারীদের কাছে খুব পরিচিত ছিল (প্রচলিত - একটি শব্দ জানা বক্তার সংখ্যা - পরিচিতি এবং শব্দ ফ্রিকোয়েন্সির সাথে দৃঢ়ভাবে সম্পর্কযুক্ত; Brysbaert et al., 2019), কিন্তু অংশগ্রহণকারীদের রেফারেন্ট শব্দের সাথে কোন সেন্সরিমোটর অভিজ্ঞতা ছিল না . নির্বাচিত আইটেমগুলি সারণি 2-এ প্রদর্শিত হয়েছে। শব্দ উপাদান ছাড়াও, পরীক্ষা 4 পরীক্ষা পর্বের বিষয়বস্তু এবং পদ্ধতি পরীক্ষা 3-এর মতই ছিল।

পরীক্ষার পরে, অংশগ্রহণকারীদের একটি প্রশ্নপত্র হস্তান্তর করা হয়েছিল এবং আইটেম উপাদানের প্রতিটি আটটি শব্দের জন্য নির্দেশ দেওয়া হয়েছিল যে তারা বা না শব্দটি জানে কিনা এবং যদি তারা করে থাকে, বর্ণিত বস্তুর সাথে যুক্ত উল্লম্ব অবস্থান (উপর বনাম নিচে)।

ফলাফল

পরীক্ষা 3-এ বর্ণিত ডেটা বিশ্লেষণ করা হয়েছিল। আবার, ত্রুটি পরীক্ষা (3.3%) এবং একটি অতি দ্রুত ট্রায়াল বিশ্লেষণ থেকে বাদ দেওয়া হয়েছিল। অন্তর্নিহিত অবস্থান এবং প্রতিক্রিয়া দিক দ্বারা গড় প্রতিক্রিয়া সময় চিত্র 3 (ডান প্যানেল) এ প্রদর্শিত হয়েছে। আবার, প্রতিক্রিয়া দিক এবং অন্তর্নিহিত অবস্থানের মধ্যে একটি দ্বি-মুখী মিথস্ক্রিয়া স্থির প্রভাব সহ মডেলটি এই মিথস্ক্রিয়া ছাড়া মডেলটিকে ছাড়িয়ে যায় না (휒2(1)=0.14, p=0.711)।

আমরা BF=0.0103 এর একটি BIC-অনুমানিক বেইজ ফ্যাক্টর পেয়েছি, যা নির্দেশ করে যে বেসলাইন মডেলের অধীনে ডেটা ক্ষেত্রফল প্রায় 97 গুণ বেশি (বেসলাইন মডেলের পক্ষে শক্তিশালী প্রমাণ)। মিথস্ক্রিয়া সহ মডেলের মডেলের পরামিতিগুলি সারণি 3 এ রিপোর্ট করা হয়েছে।

ফলাফলের প্যাটার্ন অপরিবর্তিত থাকে যদি আমরা এমন শব্দগুলি সহ বিশ্লেষণ ট্রায়াল থেকে বাদ দিই যার জন্য অংশগ্রহণকারীরা কোন উত্তর দেয়নি বা ভুল অবস্থানের রায় দেয়নি, অথবা পরীক্ষা-পরবর্তী প্রশ্নাবলীতে (তথ্যের 7.2%) শব্দটি তারা জানে না বলে নির্দেশ করে।

আলোচনা

এক্সপেরিমেন্ট 3-এর ফলাফলগুলি এক্সপেরিমেন্ট 4-এ প্রতিলিপি করা হয়েছিল, এটি প্রমাণ করে যে (ক) আমরা আবার আইটেমগুলির জন্য অ্যান্যাকশন-একসঙ্গ প্রভাবের কোনও প্রমাণ খুঁজে পাইনি যেগুলির সাথে অংশগ্রহণকারীদের কোনও সরাসরি সেন্সরিমোটর অভিজ্ঞতা নেই এবং (খ) এই প্রভাবের অনুপস্থিতি অংশগ্রহণকারীদের না জানার কারণে নয় তাদের কাছে উপস্থাপিত শব্দ। মজার বিষয় হল, Experiment4-এর ফলাফলগুলিও নির্দেশ করে যে বর্ণিত অবজেক্টের সাথে পরোক্ষ সেন্সরিমোটরের অভিজ্ঞতার নিম্ন থেকে মাঝারি মাত্রা একটি অ্যাকশন-সমন্বয় প্রভাব বের করার জন্য যথেষ্ট নয়।

এটিকে সম্ভাব্যভাবে দায়ী করা যেতে পারে যে "চিত্রিত" বস্তুগুলি সাধারণত একই উল্লম্ব অবস্থানে তাদের "বাস্তব" সমকক্ষ হিসাবে অভিজ্ঞতা লাভ করে না (চলচ্চিত্র এবং ছবিগুলি সাধারণত পর্যবেক্ষকের সামনে সরাসরি দেখা হয়, বা একটি প্রদর্শনে যা তারা তাদের হাতে ধরে থাকে)।

এই ফলাফলগুলি দেখায় যে শুধুমাত্র সংশ্লিষ্ট উল্লম্ব অবস্থানের জন্য নিয়ন্ত্রণ করা (দেখুন গুডহিউ এবং কিড, 2016) যখন একত্রিত প্রভাবের উপর অধ্যয়নের জন্য আইটেম উপাদান নির্বাচন করা অপর্যাপ্ত: এই ধরনের গবেষণায়, সামঞ্জস্য প্রভাবের অনুপস্থিতিও সরাসরি অভিজ্ঞতার অভাবের ফলে হতে পারে, এবং অগত্যা তাদের নিজ নিজ পরীক্ষামূলক দৃষ্টান্তে সেন্সরিমোটর অ্যাক্টিভেশনের অনুপস্থিতি।

সাধারণ আলোচনা

চারটি পরীক্ষায়, আমরা পরীক্ষা করেছি যে স্পীকাররা স্বয়ংক্রিয়ভাবে ওয়ার্ড প্রসেসিংয়ে সেন্সরিমোটর অভিজ্ঞতা সক্রিয় করে যখন তাদের ওয়ার্ডের রেফারেন্টের সাথে সরাসরি অভিজ্ঞতা নেই। এই লক্ষ্যে, আমরা একটি উল্লম্ব অবস্থানের সাথে যুক্ত শব্দগুলি নিযুক্ত করেছি এবং একটি পরীক্ষামূলক দৃষ্টান্ত নিযুক্ত করেছি যেখানে পূর্ববর্তী গবেষণাগুলি শব্দ প্রক্রিয়াকরণের সময় স্বয়ংক্রিয় মোটর একত্রিত প্রভাব পর্যবেক্ষণ করেছে (লাচমাইর এট আল।, 2011; ওটল এট আল।, 2017; থর্নটন এট আল।, 2013) .

পরীক্ষা 1 এবং 2-এ, অংশগ্রহণকারীরা রাতের ঘুমের মধ্য দিয়ে একটি হস্তক্ষেপকারী মেমরি একত্রীকরণ সহ বেশ কয়েকটি পৃথক শিক্ষার ধাপে অভিনব শব্দ এবং তাদের সম্পর্কিত উল্লম্ব অবস্থানগুলি শিখেছে।

পরীক্ষা 3 এবং 4-এ, আমরা পরিচিত, উল্লম্ব-সম্পর্কিত শব্দ ব্যবহার করেছি যার রেফারেন্ট অংশগ্রহণকারীরা সরাসরি অভিজ্ঞতা পাননি। Günther এট আল দ্বারা পূর্ববর্তী ফলাফলের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ। (2018), আমরা কোনো পরীক্ষায় একা ভাষা থেকে শেখা শব্দের জন্য স্বয়ংক্রিয় ক্রিয়া-সমর্থক প্রভাব লক্ষ্য করিনি, যদিও বর্তমান গবেষণায় অংশগ্রহণকারীদের সমৃদ্ধ ভাষাগত শিক্ষার প্রসঙ্গে শব্দগুলির সাথে অনেক বেশি অভিজ্ঞতা ছিল, এবং যদিও তাদের সুযোগ ছিল ঘুমের সময় স্মৃতি একত্রীকরণ।

বিকল্প ব্যাখ্যা আলোচনা

ফলাফলের এই প্যাটার্নটি শুধুমাত্র সীমিত সংখ্যক আটটি আইটেম ব্যবহার করার ফলাফল নয়: একটি পাইলট পরীক্ষায়, গুন্থার এট আল। (2018) আটটি বাস্তব শব্দের একটি সেটের জন্য একটি ক্রিয়া-সঙ্গতিপূর্ণ প্রভাব পর্যবেক্ষণ করেছে যার জন্য সরাসরি অভিজ্ঞতা পাওয়া যায় (মেঘ বা বেসমেন্ট), বর্তমান পরীক্ষায় আইটেমগুলির সমান সংখ্যা। এটি একইভাবে অভিনব শব্দ ব্যবহার করার পরিণতিও নয়: Öttl et al. (2017) তাদের আটটি অভিনব শব্দের সেটের প্রভাব পর্যবেক্ষণ করেছে যার জন্য রেফারেন্টদের সাথে সরাসরি অভিজ্ঞতা পাওয়া যায়।

তদুপরি, Günther et al.(2020) বাস্তব শব্দের (পরীক্ষা 1) পাশাপাশি অভিনব শব্দ (পরীক্ষা 2) উভয়ের জন্য আটশব্দের একটি সেট ব্যবহার করে একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ প্রভাব পর্যবেক্ষণ করেছে।

একটি পূর্ববর্তী শক্তি বিশ্লেষণের ফলাফলগুলি অনুসরণ করে (দেখুন গুন্থার এট আল।, 2018), এটিও অসম্ভাব্য যে অপর্যাপ্ত পরিসংখ্যানগত শক্তির ফলে চারটি ভিন্ন পরীক্ষায় প্রভাবের অনুপস্থিতি (এমনকি যদি {{4 এর শক্তি অনুমান) }}.90 ছিল একটি চরম অত্যধিক অনুমান এবং আমাদের প্রতিটি পরীক্ষা-নিরীক্ষার প্রকৃত শক্তি ছিল শুধুমাত্র 0.50, বিদ্যমান প্রভাব খুঁজে না পাওয়ার সম্ভাবনা শুধুমাত্র (1 − 0.50)4=0.0625 চারটি অধ্যয়ন জুড়ে)।

পরিশেষে, কোনো প্রভাবের অনুপস্থিতির জন্যও অংশগ্রহণকারীরা শব্দগুলো বুঝতে পারছেন না বা সেগুলোকে উল্লম্ব মাত্রার সাথে যুক্ত না করার জন্য দায়ী করা যাবে না, যেমনটি পরীক্ষা 1 এবং 2-এর সুস্পষ্ট বিচার কার্য এবং পরীক্ষা 3 এবং 4-এ রেটিং ফলাফল দ্বারা নির্দেশিত হয়েছে।

নীতিগতভাবে, এমনও সম্ভাবনা রয়েছে যে আমরা আইটেম উপাদানের নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্য এবং প্রয়োজনীয় প্রতিক্রিয়ার ফলে একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ প্রভাব খুঁজে পাইনি: সমস্ত পরীক্ষায়, অংশগ্রহণকারীদের ঊর্ধ্বমুখী বা নিম্নমুখী নড়াচড়ার সাথে প্রতিক্রিয়া দেখাতে হয়েছিল, যখন উল্লেখকারীদের সাথে মিথস্ক্রিয়া ছিল উপস্থাপিত শব্দগুলি অগত্যা এই ধরনের উল্লম্ব হাতের নড়াচড়াকে জড়িত করবে না (উদাহরণস্বরূপ, পরীক্ষা 1 এবং 2-এ একটি ভূগর্ভস্থ শহর বা কৃত্রিম সূর্য, বা পরীক্ষা 3 এবং 4-এ পৃথিবীর মূল বা বৃহস্পতি)।

যাইহোক, পূর্ববর্তী গবেষণায় দেখা গেছে যে একদিকে মালভূমি, গ্রহ, আকাশ, মেঘ, বা আকাশচুম্বী এবং অন্যদিকে জলাভূমি, সাবমেরিন, বেসমেন্ট বা ভূগর্ভস্থ জিনিসগুলির জন্যও এই শব্দ-স্তরের সামঞ্জস্যপূর্ণ প্রভাবটি ধারাবাহিকভাবে পাওয়া যায় (লাচমাইরেট আল ., 2011)-সমস্ত সত্তা যেগুলির সাথে আমরা যুক্তিযুক্তভাবে ধারণার অনুসন্ধানের চেয়ে উল্লম্ব হাতের নড়াচড়া ব্যবহার করে বেশি ইন্টারঅ্যাক্ট করি না।

এইভাবে আমরা এটিকে বিশেষভাবে বিবেচনা করি না যে, বর্তমান গবেষণায় ব্যবহৃত আইটেম উপাদানের এই সম্পত্তি প্রভাবের অনুপস্থিতির কারণ। যাইহোক, এটি এখনও হতে পারে যে অ-অভিজ্ঞ ধারণাগুলির জন্য স্বয়ংক্রিয় একতাবদ্ধতার প্রভাবগুলি বেশি হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে যা সহজাতভাবে এমন উল্লম্ব আন্দোলনগুলি বহন করবে, যা ভবিষ্যতের অধ্যয়নে তদন্ত করা যেতে পারে।

এই যুক্তির পরিপ্রেক্ষিতে, এটাও গুরুত্বপূর্ণ যে এখানে অনুসন্ধান করা সমমর্যাদার প্রভাব ক্লাসিক্যাল অ্যাকশন-সেন্টেন্স কনগ্রুয়েন্সি ইফেক্ট নয় (ACE; Glenberg & Kaschak, 2002) নির্দিষ্ট ক্রিয়া এবং নির্দিষ্ট গতিবিধি বর্ণনাকারী বাক্যগুলির জন্য পাওয়া যায়; পরিবর্তে, এটি একটি বিশুদ্ধ শব্দ-স্তরের প্রভাব। এটি বিশেষভাবে প্রাসঙ্গিক কারণ ক্লাসিক্যাল ACE-এর নির্ভরযোগ্যতা নিয়ে সম্প্রতি প্রশ্ন তোলা হয়েছে (Papesh, 2015), বিশেষ করে যেহেতু একটি বড় মাল্টি-ল্যাব সহযোগিতা এটির প্রতিলিপি করতে ব্যর্থ হয়েছে (মোরে এট আল।, প্রেসে)।

যাইহোক, ACE-তে এই বিতর্কটি এখনও শব্দ-স্তরের প্রভাব বিবেচনা করেনি, যা নির্ভরযোগ্যভাবে বিভিন্ন গবেষণায় পর্যবেক্ষণ করা হয়েছে (Dudschig et al., 2012, 2014a, b; Dudschig &Kaup, 2017; Lachmair et al., 2011; Öttl et al. al., 2017; Thornton et al., 2013; Vogt et al., 2019; এছাড়াও Günther et al., 2018-এ পাইলট স্টাডি দেখুন)। অধ্যয়নগুলিতে যেখানে এই শব্দ-স্তরের প্রভাব পরিলক্ষিত হয়নি, এটি হয় উদ্দীপক এবং প্রতিক্রিয়া সেট (ডুডশিগ এবং কাউপ, 2017) উভয়ের উল্লম্ব মাত্রার অনুপস্থিত স্যালেন্সির জন্য দায়ী করা যেতে পারে বা, এখানে উপস্থাপিত গবেষণার মতো, নির্দিষ্ট শব্দের প্রতি উপাদান (অভিজ্ঞ রেফারেন্টদের জন্য অভিনব ওয়ার্ডলেবেল; Günther et al.,2018 তুলনা করুন)।

এই শব্দ-স্তরের প্রভাবের আপাত দৃঢ়তার পরিপ্রেক্ষিতে, 4 আমরা এটিকে সম্ভবত বিবেচনা করি না যে বর্তমান অধ্যয়নের শূন্য ফলাফলগুলি একটি সাধারণ অ-প্রতিলিপিযোগ্যতার ফলাফল৷5

তাত্ত্বিক প্রভাব

আমাদের ফলাফলগুলি অ্যাকাউন্টগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ যে অনুমান করে যে ভাষা প্রক্রিয়াকরণ সর্বদা সেন্সরিমোটর অভিজ্ঞতার স্বয়ংক্রিয় সক্রিয়করণকে অন্তর্ভুক্ত করে না (দেখুন লেবোইস এট আল।, 2015)। এটি প্রায়শই টাস্ক চাহিদার পরিপ্রেক্ষিতে ব্যাখ্যা করা হয়, এতে আমরা শুধুমাত্র সংবেদনশীল এবং মোটর প্রক্রিয়াকরণে নিযুক্ত হন। যখন টাস্ক দ্বারা প্রয়োজন হয় (Günther et al., 2020; Ostarek & Huettig, 2019)। যাইহোক, আমাদের এই ব্যাখ্যার উপর প্রসারিত করতে হবে: পূর্ববর্তী গবেষণার দ্বারা প্রমানিত, এই ধরনের স্বয়ংক্রিয় ক্রিয়া একত্রিত প্রভাবগুলিও আবির্ভূত হয় যখন ওয়ার্ড রেফারেন্টের সাথে সরাসরি অভিজ্ঞতা পাওয়া যায়, নির্বিশেষে সেগুলি সুপরিচিত পরিচিত শব্দ (Lachmair et al., 2011) নাকি নতুন শেখা নতুন শব্দ (Öttl et al., 2017)।

অন্যদিকে, যখন সেই প্রত্যক্ষ অভিজ্ঞতা অনুপস্থিত থাকে, তখন আমরা এই ধরনের কোনো প্রভাব দেখি না, না উপন্যাসের জন্য (পরীক্ষা 1 এবং 2) বা পরিচিত শব্দগুলির জন্য (পরীক্ষা 3 এবং 4)। এইভাবে, সেন্সরিমোটর অভিজ্ঞতা স্বয়ংক্রিয়ভাবে সক্রিয় করা যেতে পারে এমনকি যখন টাস্কের প্রয়োজন হয় না, তবে শুধুমাত্র যদি রেফারেন্টের সাথে সরাসরি অভিজ্ঞতা পাওয়া যায় এবং ভাষাগত উদ্দীপকের সাথে যথেষ্ট শক্তিশালী লিঙ্ক স্থাপন করা হয়।

একসাথে নেওয়া, আমরা এইভাবে ভাষা প্রক্রিয়াকরণের সময় সেন্সরিমোটর অভিজ্ঞতা সক্রিয় করার কারণগুলি সনাক্ত করতে পারি। পূর্ববর্তী গবেষণায় দেখানো হয়েছে যে ধারণাগুলি সেন্সরিমোটর অভিজ্ঞতার সাথে যুক্ত হতে পারে (ল্যাচমাইরেট আল।, 2011) এবং এই সংযোগগুলি সরাসরি রেফারেন্ট (Öttl et al.,2017) এর সাথে অভিজ্ঞতার মাধ্যমে, কিন্তু পরোক্ষভাবে ভাষার মাধ্যমেও প্রতিষ্ঠিত হতে পারে (Günther et al. ,2020)।

এই তথ্যটি একটি প্রদত্ত প্রেক্ষাপটে সক্রিয় করা হয়েছে কিনা তা নির্ভর করে এই "সেন্সরিমোটর স্কিমা" কতটা গুরুত্বপূর্ণ তার উপর। যে ক্ষেত্রে সেন্সরিমোটরের অভিজ্ঞতার সাথে সংযোগ দৃঢ়ভাবে প্রতিষ্ঠিত হয়েছে, যা উদাহরণস্বরূপ সরাসরি রেফারেন্ট অভিজ্ঞতার ফলে হতে পারে, এই তথ্যটি ডিফল্টরূপে গুরুত্বপূর্ণ এবং এইভাবে কার্যের প্রয়োজন না হলেও সহজে সক্রিয় করা হবে (যেমন তাত্ত্বিক স্ট্রুপ টাস্ক; স্ট্রুপ, 1935 ) যাইহোক, তারপরও কাজটি (অর্থাৎ, যে প্রেক্ষাপটে ভাষা প্রক্রিয়াকরণ হয়) এই "সেন্সরিমোটর স্কিমা"টিকে অন্তত ন্যূনতমভাবে গুরুত্বপূর্ণ করে তুলতে হবে: যখন আইটেম সেটে উল্লম্ব মাত্রার উচ্চতা হ্রাস করা হয় (উল্লম্ব মাত্রার সাথে সম্পর্কিত নয় এমন শব্দগুলি অন্তর্ভুক্ত করে) সেইসাথে প্রতিক্রিয়া সেট (উল্লম্ব উত্তর ছাড়াও অনুভূমিক অন্তর্ভুক্ত করে), Lachmair et al.(2011) দ্বারা পর্যবেক্ষণ করা ক্রিয়া-সঙ্গতিপূর্ণ প্রভাব অদৃশ্য হয়ে যায় (Dudschig & Kaup, 2017)।

অন্যদিকে, এমনকি এমন ক্ষেত্রেও যেখানে সেন্সরিমোটরের অভিজ্ঞতার সাথে সংযোগ দুর্বল হয়-উদাহরণস্বরূপ যখন সরাসরি রেফারেন্ট অভিজ্ঞতা অনুপস্থিত থাকে-এটি এখনও হাতে থাকা কাজ এবং প্রক্রিয়াকরণের স্তরের উপর নির্ভর করে গুরুত্বপূর্ণ করা যেতে পারে: গুন্থার এট আল। (2020) শুধুমাত্র ভাষা থেকে শেখা অভিনব শব্দগুলির জন্য ক্রিয়া-সমর্থক শব্দগুলি পর্যবেক্ষণ করুন বাক্যগুলির জন্য একটি প্রশংসনীয়তা বিচার কার্যে, যার জন্য অগত্যা অর্থ অ্যাক্সেস এবং বাক্যের বিষয়বস্তুর একটি অনুকরণ প্রয়োজন৷ যাইহোক, বর্তমান গবেষণায় প্রদর্শিত হিসাবে, শব্দগুলির মধ্যে পরোক্ষ সংযোগ এবং সেন্সরিমোটর অভিজ্ঞতার মাধ্যমে প্রদত্ত ভাষা স্বতঃস্ফূর্তভাবে সক্রিয় হওয়ার জন্য যথেষ্ট গুরুত্বপূর্ণ নয়।

নীতিগতভাবে, এটি অবশ্যই এখনও হতে পারে যে সরাসরি রেফারেন্ট অভিজ্ঞতার প্রাপ্যতা এখানে খেলার সিদ্ধান্তকারী ফ্যাক্টর নয়। উদাহরণস্বরূপ, কেউ ধরে নিতে পারে যে সেন্সরিমোটর সিমুলেশনগুলি প্রকৃত প্রত্যক্ষ অভিজ্ঞতার ভূমিকা পালন করতে পারে: যদি অংশগ্রহণকারীদের ধারাবাহিকভাবে নতুন-শিখা শব্দগুলি সহ অনুকরণ করতে হয়, যেমন Youscratch your mende যখন তারা জানতে পারে যে একটি মেন্ডে অ্যাবয়নিক ফুট, এই সিমুলেশনগুলি যথেষ্ট হতে পারে শব্দ এবং সেন্সরিমোটর তথ্যের মধ্যে শক্তিশালী সংযোগ স্থাপন করে।

এই ধরনের বাক্যগুলির যুক্তিসঙ্গততা বিচার করা ছিল গুন্থার এট আল (2020) দ্বারা নিযুক্ত পরীক্ষার পর্যায়। যদি আমরা একটি পরীক্ষামূলক সেটআপের কল্পনা করি যেখানে এই ধরনের প্রশংসনীয় বিচারগুলি পরীক্ষার পর্যায়ের পরিবর্তে শেখার পর্যায় গঠন করে, তাহলে কেউ স্বয়ংক্রিয় সামঞ্জস্যপূর্ণ প্রভাবগুলি পর্যবেক্ষণ করার আশা করতে পারে যা বর্তমান গবেষণায় অনুপস্থিত ছিল। আমরা এই ধরনের তদন্ত ভবিষ্যতের গবেষণার উপর ছেড়ে দিই।

তবুও, একটি বর্তমান গবেষণা থেকে, আমরা উপসংহারে আসতে পারি যে (ক) ঘুমের মাধ্যমে স্মৃতি একত্রীকরণের পর্যায় বা (খ) সমৃদ্ধ ভাষাগত শিক্ষার প্রেক্ষাপটের ফলে সম্পূর্ণ ভাষাগত অভিজ্ঞতা থেকে শেখা শব্দের অর্থের দিক থেকে সেন্সরিমোটরের কোনো পরিমাপযোগ্য স্বয়ংক্রিয় সক্রিয়করণ হয়।

স্বীকারোক্তি আমরা ইমানুয়েল ভ্রাচিমিসকে ধন্যবাদ জানাই আইটেম উপাদান নির্মাণে তার অবদানের জন্য, এবং আমাদের ছাত্র সহকারীদের তথ্য সংগ্রহে তাদের সাহায্যের জন্য। সমস্ত ডেটা, বিশ্লেষণ স্ক্রিপ্ট এবং উপাদান এখানে উপলব্ধhttps://osf.io/vxrhn।

ফান্ডিং ওপেন অ্যাক্সেস ফান্ডিং সক্রিয় এবং প্রজেক্টডিল দ্বারা সংগঠিত।

ঘোষণাপত্র

স্বার্থের দ্বন্দ্ব এই নিবন্ধের বিষয়বস্তুর সাথে প্রাসঙ্গিক ঘোষণা করার জন্য সমস্ত লেখকের স্বার্থের দ্বন্দ্ব নেই৷

নৈতিক অনুমোদন এই অধ্যয়নটি জার্মান রিসার্চ ফাউন্ডেশন (DFG) থেকে একটি রিসার্চ ফেলোশিপ (নং 392225719) দ্বারা অর্থায়ন করা হয়েছিল, যা ফ্রিটজ গুন্থারকে পুরস্কৃত করা হয়েছিল এবং সহযোগিতামূলক গবেষণা কেন্দ্র 833 (SFB 833) "The Construction of Meaning"/Z2 প্রকল্পের জন্য নিযুক্ত করা হয়েছিল। ডিএফজি দ্বারা সিগ্রিড বেকেন্ড বারবারা কাউপ। মানব অংশগ্রহণকারীদের অন্তর্ভুক্ত অধ্যয়নে সম্পাদিত সমস্ত পদ্ধতি প্রাতিষ্ঠানিক গবেষণা কমিটির নৈতিক মান এবং 1964 হেলসিঙ্কি ঘোষণা এবং এর পরবর্তী সংশোধনী বা তুলনীয় নৈতিক মানগুলির সাথে এবং বিভাগের নৈতিক কমিটি (কমিশন fürEthik in der psychologischen Forschung), আজিজ দ্বারা অনুমোদিত: _2018_0907_135.অধ্যয়নে অন্তর্ভুক্ত সমস্ত স্বতন্ত্র অংশগ্রহণকারীদের কাছ থেকে অবহিত সম্মতি নেওয়া হয়েছিল৷

ওপেন অ্যাক্সেস এই নিবন্ধটি ক্রিয়েটিভ কমন্স অ্যাট্রিবিউশন 4-এর অধীনে লাইসেন্সপ্রাপ্ত৷{1}} আন্তর্জাতিক লাইসেন্স, যা ব্যবহার, ভাগ করে নেওয়া, অভিযোজন, বিতরণ এবং পুনরুত্পাদনের অনুমতি দেয় যে কোনও মাধ্যম বা বিন্যাসে, যতক্ষণ না আপনি মূল লেখককে যথাযথ ক্রেডিট দেন( s) এবং উৎস, ক্রিয়েটিভ কমন্স লাইসেন্সের একটি লিঙ্ক প্রদান করুন এবং পরিবর্তন করা হয়েছে কিনা তা নির্দেশ করুন।

এই নিবন্ধের ছবি বা অন্যান্য তৃতীয় পক্ষের উপাদান নিবন্ধের ক্রিয়েটিভ কমন্স লাইসেন্সে অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে যদি না অন্যথায় উপাদানটির ক্রেডিট লাইনে নির্দেশ করা হয়। যদি নিবন্ধটির ক্রিয়েটিভ কমন্স লাইসেন্সে উপাদান অন্তর্ভুক্ত না করা হয় এবং আপনার উদ্দেশ্যযুক্ত ব্যবহার বিধিবদ্ধ প্রবিধান দ্বারা অনুমোদিত না হয় বা অনুমোদিত ব্যবহার অতিক্রম করে, তাহলে আপনাকে সরাসরি কপিরাইট ধারকের কাছ থেকে অনুমতি নিতে হবে।

তথ্যসূত্র

Baayen, RH, & Milin, P. (2010)। প্রতিক্রিয়া সময় বিশ্লেষণ. ইন্টারন্যাশনাল জার্নাল অফ সাইকোলজিক্যাল রিসার্চ, 3(2), 12-28।

Barr, DJ, Levy, R., Scheepers, C., & Tily, HJ (2013)। নিশ্চিতকরণ হাইপোথিসিস পরীক্ষার জন্য এলোমেলো প্রভাব কাঠামো: এটি সর্বাধিক রাখুন। মেমরি অ্যান্ড ল্যাঙ্গুয়েজ জার্নাল, 68, 255-278।

Barsalou, LW (1999)। উপলব্ধিমূলক প্রতীক সিস্টেম। আচরণগত এবং মস্তিষ্ক বিজ্ঞান, 22, 637-660।

Bates, D., Mächler, M., Bolker, B., & Walker, S. (2015)। lme4 ব্যবহার করে লিনআর্মিক্সড-ইফেক্ট মডেল ফিটিং। জার্নাল অফ স্ট্যাটিস্টিক্যাল সফটওয়্যার, 67(1), 1-48।

Borghi, AM, Glenberg, AM, & Kaschak, MP (2004)। পরিপ্রেক্ষিতে শব্দ রাখা. মেমরি এবং কগনিশন, 32, 863–873।

ব্রেইনার্ড, ডিএইচ (1997)। সাইকোফিজিক্স টুলবক্স। স্থানিক দৃষ্টি, 10, 433-436।

Brysbaert, M., Mandera, P., McCormick, SF, & Keuleers, E. (2019)। 62,000 ইংরেজি লেমার জন্য শব্দের প্রচলন নিয়ম। আচরণ গবেষণা পদ্ধতি, 51, 467-479।

Brysbaert, M., Stevens, M., Mandera, P., & Keuleers, E. (2016)। আমরা কত শব্দ জানি? শব্দভান্ডারের আকারের ব্যবহারিক অনুমানগুলি শব্দের সংজ্ঞা, ভাষা ইনপুটের ডিগ্রি এবং অংশগ্রহণকারীর বয়সের উপর নির্ভরশীল। মনোবিজ্ঞানে ফ্রন্টিয়ার্স, 7, 1116।

Collins, AM, & Loftus, EF (1975)। শব্দার্থিক প্রক্রিয়াকরণের একটি স্প্রেডিং-অ্যাক্টিভেশন তত্ত্ব। মনস্তাত্ত্বিক পর্যালোচনা, 82, 207-428।

de Leeuw, JR (2015)। jsPsych: একটি ওয়েব ব্রাউজারে আচরণগত পরীক্ষা তৈরির জন্য একটি জাভাস্ক্রিপ্ট লাইব্রেরি। আচরণ গবেষণা পদ্ধতি, 47, 1-12।

Dudschig, C., de la Vega, I., De Filippis, M., & Kaup, B. (2014)। ভাষা এবং উল্লম্ব স্থান: ভাষার ক্রিয়া আন্তঃসংযোগের স্বয়ংক্রিয়তার উপর। কর্টেক্স, 58, 151-160।

Dudschig, C., de la Vega, I., & Kaup, B. (2014)। মূর্তকরণ এবং দ্বিতীয় ভাষা: একটি উল্লম্ব স্ট্রুপ দৃষ্টান্তে স্থানিকভাবে যুক্ত L2 শব্দ এবং আবেগপূর্ণ L2 শব্দ প্রক্রিয়াকরণের সময় মোটর প্রতিক্রিয়াগুলির স্বয়ংক্রিয় সক্রিয়করণ। মস্তিষ্ক এবং ভাষা, 132, 14-21।

For more information:1950477648nn@gmail.com