স্বাস্থ্যকর বয়স্ক প্রাপ্তবয়স্কদের মধ্যে একটি মোটর সিকোয়েন্স শেখার কাজ চলাকালীন বাইফোকাল ট্রান্সক্রানিয়াল অল্টারনেটিং কারেন্ট স্টিমুলেশন ব্যবহার করে ফ্রন্টোপারিয়েটাল নেটওয়ার্ককে টার্গেট করা পার্ট 2

2.3। মোটর শেখার কাজ

অংশগ্রহণকারীরা পূর্ববর্তী গবেষণা [3,47] এ ব্যবহৃত SFTT টাস্কের উপর ভিত্তি করে SFTT এর দুটি ভিন্ন সংস্করণ কার্যকর করেছে। তাদের অ-প্রধান বাম হাত দিয়ে একটি 9- আইটেম ক্রম সম্পাদন করতে বলা হয়েছিল৷ উন্নতির বৃহত্তর পরিসরের অনুমতি দেওয়ার জন্য থানন-প্রধান হাত ব্যবহার করা হয়েছিল [46]। তাদের মৌখিকভাবে চার বোতামের কীবোর্ডে (বর্তমান ডিজাইন, ফিলাডেলফিয়া, PA, USA) যত দ্রুত এবং যথাসম্ভব নির্ভুলভাবে একই ক্রমটি অবিচ্ছিন্নভাবে ট্যাপ করার নির্দেশ দেওয়া হয়েছিল।

গবেষণা দেখায় যে স্মৃতি আমাদের মস্তিষ্কের একটি গুরুত্বপূর্ণ কাজ। এটি আমাদের অতীতের অভিজ্ঞতাগুলি স্মরণ করতে, নতুন জ্ঞান এবং দক্ষতা অর্জন করতে এবং সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম করে। একই সময়ে, কিছু গবেষণা এও দেখায় যে ইতিবাচক চিন্তাভাবনা এবং আচরণগত অভ্যাস আমাদের স্মৃতিশক্তি উন্নত করতে সাহায্য করতে পারে।

প্রথমত, ব্যায়াম এবং একটি স্বাস্থ্যকর খাদ্য স্মৃতিশক্তির উপর বিশাল প্রভাব ফেলে। গবেষণায় দেখা গেছে যে সঠিক ব্যায়াম এবং একটি সুষম খাদ্য সুস্বাস্থ্য বজায় রাখতে এবং মস্তিষ্কের কার্যকারিতা এবং স্মৃতিশক্তি উন্নত করতে সাহায্য করতে পারে। তাই স্মৃতিশক্তি বাড়াতে সুস্বাস্থ্য বজায় রাখা জরুরি।

দ্বিতীয়ত, মানসিক স্বাস্থ্যও স্মৃতিশক্তির উন্নতিতে দারুণ প্রভাব ফেলে। ভালো ঘুমের অভ্যাস, ইতিবাচক চিন্তাভাবনা এবং আবেগ এবং চাপ কমানো সবই আমাদের স্মৃতিশক্তি উন্নত করতে সাহায্য করতে পারে। গবেষণা দেখায় যে মানসিকভাবে স্থিতিশীল এবং ইতিবাচক ব্যক্তিদের স্মৃতিশক্তি ভালো থাকে। একই সময়ে, লোকেদের উচিত নেতিবাচক আবেগ যেমন কম আত্মসম্মান, উদ্বেগ এবং বিষণ্নতা কাটিয়ে উঠতে হবে, যাতে তাদের স্মৃতি প্রক্রিয়া এবং কর্মক্ষমতাতে হস্তক্ষেপ না হয়।

অবশেষে, ফোকাস এবং মনোযোগ ব্যাপকভাবে স্মৃতিশক্তি উন্নত করতে পারে। গবেষণা দেখায় যে আমাদের মস্তিষ্ক সেই জিনিসগুলিকে প্রক্রিয়া করতে এবং মনে রাখতে আরও ভালভাবে সক্ষম হয় যেগুলির প্রতি মনোযোগ দেওয়া এবং ফোকাস করার জন্য আমরা আমাদের বেশি মনোযোগ ব্যয় করি। অতএব, মনোযোগ দেওয়া এবং শেখার এবং মেমরির কাজগুলিতে মনোনিবেশ করা আমাদের স্মৃতিশক্তি উন্নত করতে পারে।

সংক্ষেপে, সুস্বাস্থ্য, ইতিবাচক চিন্তাভাবনা এবং আচরণের অভ্যাস এবং মনোযোগ এবং ফোকাস আমাদের স্মৃতিশক্তি উন্নত করতে সাহায্য করতে পারে। একটি ইতিবাচক মনোভাব এবং ভাল আচরণগত অভ্যাস আমাদেরকে আরও ভাল প্রক্রিয়া করতে এবং আমাদের মস্তিষ্কের কার্যকারিতাকে শক্তিশালী করতে সাহায্য করতে পারে, যার ফলে আমাদের স্মৃতিশক্তি উন্নত হয়। দেখা যায় আমাদের স্মৃতিশক্তি উন্নত করতে হবে। Cistanche deserticola উল্লেখযোগ্যভাবে স্মৃতিশক্তি উন্নত করতে পারে, কারণ Cistanche deserticola নিউরোট্রান্সমিটারের ভারসাম্য নিয়ন্ত্রণ করতে পারে, যেমন অ্যাসিটাইলকোলিনের মাত্রা বৃদ্ধি এবং বৃদ্ধির কারণগুলি। এই পদার্থগুলি স্মৃতি এবং শেখার জন্য খুবই গুরুত্বপূর্ণ। এছাড়াও, মাংস রক্ত ​​​​প্রবাহকে উন্নত করতে পারে এবং অক্সিজেন সরবরাহকে উন্নীত করতে পারে, যা নিশ্চিত করতে পারে যে মস্তিষ্ক পর্যাপ্ত পুষ্টি এবং শক্তি পায়, এইভাবে মস্তিষ্কের জীবনীশক্তি এবং সহনশীলতা উন্নত করে।

মস্তিষ্কের কার্যকারিতা উন্নত করার উপায়গুলি জানুন ক্লিক করুন

ক্রমগুলি 2 থেকে 5 পর্যন্ত 4টি সংখ্যা নিয়ে গঠিত, যা তর্জনী (2) থেকে বাম হাতের ছোট আঙুল (5) পর্যন্ত চারটি আঙুলের সাথে মিলে যায়। বোতামটি সঠিকভাবে চাপানো হয়েছে কিনা তা নির্বিশেষে, লক্ষ্য সংখ্যা সনাক্ত করতে প্রতিটি আঙুলের ট্যাপের প্রতিক্রিয়ায় প্রদর্শিত অনুক্রমের নীচে অ্যাকারসর সরানো হয়েছে। বেসলাইন এবং প্রশিক্ষণ পরিমাপের জন্য বিভিন্ন ক্রম ব্যবহার করা হয়েছিল।

কোলমোগোরোভ কমপ্লেক্সিটি পরীক্ষা [৪৮] এর সাথে যাচাই করা জটিলতায় সমস্ত ক্রমগুলি মিলেছে। বেসলাইন পরিমাপ 90 সেকেন্ডের এক ব্লক নিয়ে গঠিত, এবং প্রশিক্ষণ পরিমাপ 90 সেকেন্ডের সাতটি ব্লক নিয়ে গঠিত, প্রতিটি ব্লকের পর 90 সেকেন্ড বিরতি যা মোট 20 মিনিট স্থায়ী হয়। কার্যটি উপস্থাপনা সফ্টওয়্যার (নিউরোবিহেভিওরাল সিস্টেম, বার্কলে, CA, আমেরিকা).

অংশগ্রহণকারীরা কম পারফর্ম করেছে এবং একটি উচ্চ WM লোড SFTT সংস্করণ। কম ডাব্লুএম লোড সংস্করণটি স্ক্রিনে ক্রমটি প্রদর্শন করেছে যা অংশগ্রহণকারীদের পূর্ব পরিচিতি ছাড়াই ক্রমটি কার্যকর করতে বলে। এই সংস্করণটিকে "অ-মুখস্থ" সংস্করণ হিসাবে উল্লেখ করা হয়। উচ্চ WM লোড সংস্করণের জন্য, অংশগ্রহণকারীদের টাস্ক শুরু করার আগে ক্রমটি মুখস্থ করতে হয়েছিল।

তারা কাগজে ক্রমটি পেয়েছিল এবং বোতাম কীবোর্ডে অনুশীলন না করেই তাদের হৃদয় দিয়ে এই ক্রমটি শিখতে বলা হয়েছিল। একটি বিভ্রান্তিকর টাস্ক ব্যবহার করার সাথে সাথে, তাদের বিপরীত ক্রমে এলোমেলো শব্দের বানান করতে হয়েছিল এই ক্রমটির যথেষ্ট মুখস্থ যাচাই করা হয়েছিল। আরও স্পষ্টভাবে বলতে গেলে, অংশগ্রহণকারীদের পরপর 3টি শব্দের বানান পিছনে করতে হয়েছিল এবং পরে জোরে ক্রমটি স্মরণ করতে হয়েছিল। 3 বার সঠিক হওয়ার পরে, ক্রমটি যথেষ্টভাবে শেখা বলে মনে করা হয়েছিল [49]।

টাস্কের মুখস্ত সংস্করণের সময়, অংশগ্রহণকারীরা ক্রমটি দেখতে পারেনি। টার্গেট ডিজিট সনাক্ত করার জন্য নীচে চলমান কার্সার সহ 9 "X's" এর একটি ক্রম স্ক্রিনে প্রদর্শিত হয়েছিল। অংশগ্রহণকারীরা এলোমেলো ক্রমে 1 এবং দিন 2-এ বিভক্ত উভয় সংস্করণই সম্পাদন করেছে। ক্রস-ওভারের পরে এই ক্রমটি বিপরীত করা হয়েছিল, চিত্র 1C দেখুন।

2.4। জ্ঞানীয় কাজ

এই স্টিমুলেশন প্যারাডাইম WM কর্মক্ষমতা বাড়িয়েছে কিনা তা যাচাই করার জন্য অংশগ্রহণকারীদের এন-ব্যাক টাস্ক করতে বলা হয়েছিল। টাস্কটি ম্যাটল্যাবে (দ্য ম্যাথওয়ার্কস ইনক।, নাটিক, ম্যাসাচুসেটস, ইউএসএ) প্রয়োগ করা হয়েছিল এবং এটি জায়েগি দ্বারা ব্যবহৃত একক N-ব্যাক টাস্কের উপর ভিত্তি করে এবং সহকর্মীরা [50]। স্ক্রিপ্টটি Quent, AJ [51] থেকে অভিযোজিত হয়েছিল। ভাষার পরিপ্রেক্ষিতে (ফরাসি এবং ইংরেজি), দৈর্ঘ্য এবং অসুবিধার স্তর।

টাস্কটি ভিজ্যুয়াল উদ্দীপনার একটি ক্রম নিয়ে গঠিত যা একটি কম্পিউটার স্ক্রিনে দেখানো হয়েছিল। অংশগ্রহণকারীদের একটি কম্পিউটার কীবোর্ডের ডান "নিয়ন্ত্রণ" বোতামে ক্লিক করার মাধ্যমে প্রতিক্রিয়া জানাতে হয়েছিল যখন উদ্দীপনাটি N অবস্থানে উপস্থাপন করা উদ্দীপকের মতই ছিল। একটি ভিন্ন উদ্দীপনা উপস্থাপন করা হলে অংশগ্রহণকারীদের সাড়া দেওয়া উচিত নয়। চাক্ষুষ উদ্দীপনায় 10টি এলোমেলো আকৃতি, আটটি 8-বিন্দুর আকার (সংখ্যা 14, 15, 17, 18, 20, 22, 23, এবং27) এবং দুটি 12-বিন্দু আকার (সংখ্যা 20 এবং 24) নিয়ে গঠিত ভান্ডারপ্লাস এবং গারভিন [52] থেকে নেওয়া।

উদ্দীপনাগুলি 500 mseach-এর জন্য 2500 ms ইন্টারস্টিমুলাস ব্যবধান সহ উপস্থাপন করা হয়েছিল। অংশগ্রহণকারীদের আন্তঃউদ্দীপক ব্যবধান (3000 ms) শেষ না হওয়া পর্যন্ত উদ্দীপকের শুরুতে শুরু হওয়া প্রতিক্রিয়া উইন্ডোর মধ্যে প্রতিক্রিয়া জানাতে হবে। সেই ক্রমে টাস্কটি 1 থেকে 3টি ব্যাক লেভেল নিয়ে গঠিত। টাস্কটি একটি বেসলাইন এবং ট্রেনিং সেশনে বিভক্ত ছিল, বেসলাইন সেশনে প্রতি এন-ব্যাক লেভেলে 1 ব্লক (মোট 3টি ব্লক) এবং প্রতি 3টি ব্লকের প্রশিক্ষণ সেশন ছিল। স্তর (মোট 9 ব্লক)।

প্রতিটি ব্লকে 20টি ট্রায়াল রয়েছে, যার মধ্যে 6টি লক্ষ্য এবং 14টি অ-লক্ষ্য রয়েছে৷ প্রতিক্রিয়ার সময়, হিট, মিস, মিথ্যা অ্যালার্ম এবং সঠিক প্রত্যাখ্যান পরিমাপ করা হয়েছিল। অনুগ্রহ করে দেখুন চিত্র 1 বি টাস্কের অ্যাস্কেমেটিক চিত্রের জন্য। প্রতিক্রিয়া রেকর্ডিংয়ে ত্রুটির কারণে ক্রস-ওভার N-ব্যাক টাস্ক ডেটা সেটের আগে আমাদের N ¼ 9 বাদ দিতে হয়েছিল। মোট N ¼ 31 N-ব্যাক ডেটা সেট বিবেচনা করা হয়েছিল।

2.5। ট্রান্সক্রানিয়াল বিকল্প বর্তমান উদ্দীপনা

বাইফোকাল উদ্দীপনা সক্ষম করতে দুটি নিউরোকন ডিসি প্লাস স্টিমুলেটর ব্যবহার করে ডান এফপিএন-এ মাল্টিফোকাল টিএসিএস প্রয়োগ করা হয়েছিল (নিউরোকনজিএমবিএইচ, ইলমেনাউ, জার্মানি)। অংশগ্রহণকারীরা এলোমেলো ক্রমে বাস্তব (30 মিনিট) বা শ্যাম (30 সেকেন্ড) উভয়ই উদ্দীপনা পেয়েছে, আগে বা পরে ক্রস-ওভার [24,25,53]। উদ্দীপনা প্রোটোকল নিম্নলিখিত পরামিতিগুলি নিয়ে গঠিত: ইন-ফেজ (0⁰ ফেজ ল্যাগ), তীব্রতা 2 এমএ (পিক-টু-পিক) 8 সেকেন্ডের ব্যবধানে ধীরে ধীরে উপরে/নিচে করা হয়েছিল। একটি নতুন চক্রের সূচনার সংকেত দেওয়ার জন্য প্রতিটি সম্পূর্ণ চক্রের পরে উদ্দীপক A থেকে উদ্দীপক B পর্যন্ত পুনরাবৃত্ত ট্রিগার দ্বারা দুটি উদ্দীপকের মধ্যে-পর্যায় উদ্দীপনা নিশ্চিত করা হয়েছিল [54]।

স্টিমুলেশন ফ্রিকোয়েন্সি ব্যক্তিগত থিটা পিক ফ্রিকোয়েন্সিতে সামঞ্জস্য করা হয়েছিল, যা প্রতি স্তরে 1 ব্লকের প্রাক-বেসলাইন এন-ব্যাক পরীক্ষা করার সময় একটি EEG রেকর্ডিংয়ের সময় রেকর্ড করা হয়েছিল। রাবারকেন্দ্রিক ইলেক্ট্রোড ব্যবহার করা হয়েছিল: কেন্দ্র ইলেক্ট্রোডের আকার ব্যাস: ca.20 মিমি, এলাকা: ca। 3 cm2 এবং রিং ইলেক্ট্রোড সাইজ ব্যাস: 100mm/in 70 mm, এলাকা: ca. 40 cm2।

ইলেক্ট্রোড অবস্থান একটি 10/20 সিস্টেম (ব্রেন প্রোডাক্টস জিএমবিএইচ) সহ একটি স্ট্যান্ডার্ড 64- চ্যানেল, ইইজি অ্যাক্টিক্যাপ ব্যবহার করে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছিল, ডোরসোল্যাটারাল প্রিফ্রন্টাল কর্টেক্স (ডিএলপিএফসি) এবং পি 4 এর সাথে সম্পর্কিত থিপোস্টেরিয়র প্যারিয়েটাল কোর্টেক্সের সাথে সম্পর্কিত F4 লক্ষ্য করে। পর্যাপ্ত কম প্রতিবন্ধকতা সহ পরিবাহিতার জন্য ব্যবহৃত পেস্টটি ছিল SAC2 ইলেক্ট্রোড ক্রিম (Spes Medical Srl, Genova, Italy)। এই পেস্টটি আঠালো ছিল যা স্থিতিশীল ইলেক্ট্রোড বসানো নিশ্চিত করে। ইলেক্ট্রোড প্লেসমেন্ট এবং বৈদ্যুতিক ক্ষেত্রের বন্টন সিমএনআইবিএস (সংস্করণ 3.2) [55] এ একটি স্ট্যান্ডার্ড টেমপ্লেট ব্যবহার করে কল্পনা করা হয়েছিল। রিং ইলেক্ট্রোড সহ বাইফোকাল উদ্দীপনা বাস্তবায়নের স্ক্রিপ্টটি ওপেন-অ্যাক্সেস ম্যাটল্যাব স্ক্রিপ্ট (© G. Saturnino, 2018) থেকে অভিযোজিত হয়েছিল।

একটি টেমপ্লেট হেড মডেল ইলেক্ট্রোড বসানো এবং বৈদ্যুতিক ক্ষেত্রের বন্টন অনুকরণ করতে ব্যবহৃত হয়েছিল। ইলেক্ট্রোড বসানো এবং বৈদ্যুতিক ক্ষেত্রের বন্টনের জন্য, অনুগ্রহ করে চিত্র 2 এ এবং বি দেখুন। শেষ উদ্দীপনা অধিবেশনের শেষে, আমরা তদন্ত করেছি যে উদ্দীপনাটি ভালভাবে সহ্য করা হয়েছিল কিনা এবং বাস্তব এবং শ্যাম অবস্থার মধ্যে অভিজ্ঞ সংবেদনের মধ্যে উল্লেখযোগ্য পার্থক্য ছিল কিনা। .

অধিকন্তু, আমরা অংশগ্রহণকারীদের নির্দেশ করতে বলেছিলাম যে তারা ভেবেছিল যে তারা ক্রসওভার সেশনের আগে এবং পরে বাস্তব বা জাল উদ্দীপনা পেয়েছে কিনা। উদ্দীপনা সংবেদনগুলি একটি কাঠামোগত সাক্ষাত্কার ব্যবহার করে বর্ণনা করা হয়েছিল [56]। আমরা নিম্নলিখিত সংবেদনগুলির জন্য পরীক্ষা করেছি: চুলকানি, ব্যথা, জ্বলন, মুখের ধাতব/লোহার স্বাদ, উষ্ণতা, ক্লান্তি এবং অন্যান্য। প্রতিক্রিয়া করার সম্ভাবনা সহ: "কোনটিই নয়", "মৃদু", "মধ্যম" বা "শক্তিশালী"।

2.6। ইইজি

সমস্ত EEG রেকর্ডিং একটি ঢালযুক্ত ফ্যারাডে খাঁচায় করা হয়েছিল। 9টি ইলেক্ট্রোড সহ স্বয়ংক্রিয় ইলেক্ট্রোড সেট-আপ ব্যবহার করা হয়েছিল, ফ্রন্টাল (Fp1, Fp2, F3, Fz, F4), প্যারিটাল (Cz, P3, Pz, P4), অনুগ্রহ করে দেখুন চিত্র 2C. একটি 64- চ্যানেল ANT ব্যবহার করা ইগোটমিল্যাব সফ্টওয়্যার সহ নিউরো ইইজি ক্যাপ (এএনটি নিউরো, নেদারল্যান্ডস)। এন-ব্যাক টাস্কের পারফরম্যান্সের সময় ইইজি রেকর্ড করা হয়েছিল। মার্কার ব্যবহার করে, প্রতিটি পৃথক N-ব্যাক স্তরের শুরু এবং শেষ সংজ্ঞায়িত করা হয়েছিল। রেকর্ডিংগুলি 3টি এন-ব্যাক ব্লকের সময় করা হয়েছিল যার ফলে প্রায় 3 মিনিটের রেকর্ডিং সময়।

Thetarange (4e8 Hz) এর সর্বোচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি একটি কাস্টম ম্যাটল্যাব স্ক্রিপ্ট (TheMathWorks Inc., USA) ব্যবহার করে গণনা করা হয়েছিল যেটি SalamancaGiron এবং সহকর্মীদের দ্বারা ব্যবহৃত স্ক্রিপ্ট থেকে অভিযোজিত হয়েছিল [54] এবং N-ব্যাক টাস্ক পারফরম্যান্সের সময় থিটা ফ্রিকোয়েন্সি বিশ্লেষণের জন্য উপযুক্ত করা হয়েছিল। থিটা ফ্রিকোয়েন্সি fortACS পূর্ববর্তী কাজের অনুরূপ ব্যক্তিগতকৃত ছিল [54,57]। যাইহোক, আমরা ব্যক্তিগতকৃত ফ্রিকোয়েন্সির সাথে tACS-এর কার্যকারিতাকে স্ট্যান্ডার্ড (অ-ব্যক্তিগত) ফ্রিকোয়েন্সিগুলির সাথে tACS-এর সাথে তুলনা করতে চাইনি।

অতএব, এই অধ্যয়নের লক্ষ্য TACS-এর উপকারী শারীরবৃত্তীয় প্রভাবগুলি প্রদর্শন করা নয় যাতে TACS-এর উপর ব্যক্তিগতকৃত (অ-ব্যক্তিগত) ফ্রিকোয়েন্সি সহ। টার্গেট ইলেক্ট্রোড F4 এবং P4, যা উদ্দীপনার অবস্থানের মতোই রেকর্ড করা থিটা ফ্রিকোয়েন্সিতে একটি ছোট পার্থক্য দেখায়। F4 ইলেক্ট্রোডের গড় থিটা ফ্রিকোয়েন্সি ছিল 4.71 (পরিসীমা 4.12e7.77) এবং P4electrode 4.97 (পরিসীমা 4.11e6.84)।

2.7। ডেটা বিশ্লেষণ

ডেটার স্বাভাবিকতা দৃশ্যত হিস্টোগ্রাম এবং অবশিষ্ট মানের Q-Q প্লটগুলির সাথে পরীক্ষা করা হয়েছিল এবং 1 এবং -1 [58] এর মধ্যে তির্যকতা যাচাই করে নিশ্চিত করা হয়েছিল। <.05 এর P-মান পরিসংখ্যানগত তাৎপর্য নির্দেশ করে। SFTT-এর আচরণগত ডেটার প্রাক-প্রক্রিয়াকরণ ম্যাটল্যাবে বাস্তবায়িত একটি ইন-হাউস স্ক্রিপ্টের সাথে করা হয়েছিল। প্রধান আউটপুট পরিমাপ ছিল: সঠিক ক্রম, মোট সম্পূর্ণ ক্রম, এবং সঠিক ক্রম/সম্পূর্ণ ক্রম। পৃথক এন-ব্যাক ডেটার প্রিপ্রসেসিং RStudio (সংস্করণ 1.4.1717, 2021) [59] দিয়ে করা হয়েছিল।

মাইক্রোসফ্ট এক্সেল ব্যবহার করে একটি প্রধান ফাইলে পৃথক ডেটা একত্রিত করা হয়েছিল। বিশ্লেষণের জন্য, উদ্দীপনা অবস্থার সাথে সম্পর্কিত বেসলাইন ব্লকে বিয়োগ করে ডেটা স্বাভাবিক করা হয়েছিল। সাধারণীকরণ ভিন্ন ভিন্ন কর্মক্ষমতা স্তরের দৃষ্টিকোণ থেকে সঞ্চালিত হয়েছিল, বিশেষত সাধারণত বিষয়গুলির মধ্যে আরও ভাল তুলনা প্রদানের জন্য পুরানো বিষয়গুলি পাওয়া যায়।

বেসলাইন ব্লকগুলি পেয়ারড-নমুনা টি-পরীক্ষা ব্যবহার করে R তে তুলনা করা হয়েছিল। JASP সফ্টওয়্যার (সংস্করণ 0.16.0৷{7}}) ব্যবহার করে একটি Bayesian জোড়া-নমুনা টি-টেস্ট গণনা করে বেসিয়ান পরিসংখ্যান ব্যবহার করে বেসলাইন ব্লকগুলির সমতা যাচাই করা হয়েছিল। SFTT এবং N-ব্যাক ডেটার অন্যান্য সমস্ত বিশ্লেষণ Rstudio (সংস্করণ 1.4.1717) এ করা হয়েছিল। "সবচেয়ে বড়" প্যাকেজের সাথে লাগানো লিনিয়ার মিক্সড-ইফেক্ট মডেলগুলির ব্যবহার করে ডেটা বিশ্লেষণ করা হয়েছিল। আউটপুট F-পরীক্ষার জন্য p-মান সহ একটি টাইপ III ANOVA টেবিল ছিল [60]।

ইফেক্ট সাইজ আংশিক ইটা স্কোয়ার ব্যবহার করে "ইফেক্ট সাইজ" প্যাকেজ ব্যবহার করে নির্ধারণ করা হয়েছিল। পোস্ট-হক বিশ্লেষণ আনুমানিক প্রান্তিক উপায় এবং তুকি সংশোধন ব্যবহার করে যুগলভাবে তুলনা করে করা হয়েছিল। JASP (সংস্করণ 0.8.5.1) [61] এর সাথে thetACS উদ্দীপনা সংবেদন এবং অন্ধ প্রতিক্রিয়াগুলির বিশ্লেষণ করা হয়েছিল। বাস্তব বনাম শামস্টিমুলেশন অনুমানের প্রতিক্রিয়া একটি দ্বিপদ পরীক্ষা ব্যবহার করে বিশ্লেষণ করা হয়েছিল। উদ্দীপনা সংবেদনগুলি চি-স্কোয়ার্ড বিশ্লেষণের সাথে কন্টিনজেন্সি টেবিল ব্যবহার করে বিশ্লেষণ করা হয়েছিল যাতে বাস্তব এবং শ্যাম উদ্দীপনা অবস্থার মধ্যে পার্থক্য নিয়ন্ত্রণ করা যায়।

3। ফলাফল

3.1। অনুক্রমিক আঙুল ট্যাপিং টাস্ক

দুটি SFTT আলাদাভাবে বিশ্লেষণ করা হয়েছে কারণ তারা WM লোডের (উচ্চ এবং নিম্ন WM লোড) পরিমাণে পার্থক্য করে। মূল বিশ্লেষণের আগে, সক্রিয় এবং শ্যামস্টিমুলেশনের মধ্যে বেসলাইন কর্মক্ষমতা তুলনা করা হয়েছিল এবং মুখস্থ অবস্থা t(19) ¼ 0.72, p ¼ .48, d ¼ 0.16, উভয়ের জন্য উল্লেখযোগ্যভাবে আলাদা ছিল না। এবং অ-মুখস্থ শর্ত t(19) ¼ 0, p ¼ 1, d ¼ 0। শূন্য ফলাফলকে আরও বিশ্লেষণ করতে এবং সক্রিয় গোষ্ঠীগুলির সমতা নিশ্চিত করার জন্য শ্যাম গ্রুপগুলিকে বেয়েসিয়ান পরিসংখ্যান ব্যবহার করে উভয় অবস্থায় তুলনা করা হয়েছিল। বিশ্লেষনটি মুখস্থ অবস্থাBF01 ¼ 3.41-এর জন্য নির্দেশিত, যার অর্থ 3.4 গুণ বেশি সম্ভাবনা যে বেসলাইন ফলাফলগুলি ভিন্ন থেকে সমান। অ-মুখস্থ শর্ত নির্দেশিত BF01 ¼ 4.3, তাই বেসলাইন গ্রুপ সমান হওয়ার সম্ভাবনা 4.3 গুণ বেশি।

এই গবেষণায়, অনলাইন লার্নিংকে প্রশিক্ষণ সেশনের মধ্যে আচরণের একটি উল্লেখযোগ্য উন্নতি হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে। শিক্ষার উপর উদ্দীপনার একটি উল্লেখযোগ্য প্রভাব প্রশিক্ষণের সময় উন্নতির গতিবিদ্যার পরিবর্তন দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা হয়। একটি রৈখিক মিশ্র প্রভাব মডেল ব্যবহার করে, SFTT এর মুখস্থ সংস্করণের সঠিক ক্রমগুলির সংখ্যার বিশ্লেষণ F(6, 247) ¼ 18.57, p < 0{{14} ব্লকের জন্য একটি উল্লেখযোগ্য প্রভাব দেখিয়েছে৷ }1, hp2 ¼ 0.31 বড় প্রভাবের আকার নির্দেশ করে, সেইসাথে উদ্দীপনার জন্য একটি উল্লেখযোগ্য প্রভাব F(1,247) ¼ 18.83, p < 001, hp2 ¼ 0.07 মাঝারি প্রভাবের আকার সহ, কিন্তু noblocks উদ্দীপনা মিথস্ক্রিয়া F(6, 247) ¼ 0.77, p ¼ .59, hp2 ¼ 0.02।

শেখার উপর উদ্দীপনার প্রভাবকে আরও সংজ্ঞায়িত করার জন্য, আমরা প্রশিক্ষণের শেষে শর্তগুলির মধ্যে পার্থক্য নির্ধারণ করেছি, যা একটি উল্লেখযোগ্য পার্থক্যের জন্য একটি শক্তিশালী প্রবণতা দেখায়(19) ¼ 2৷{4}}7, p ¼ .{{ 12}}52, d ¼ 0.46. অ-স্মরণীয় সংস্করণের ফলাফলগুলি F(6,247) ¼ 16 ব্লকের জন্য একটি উল্লেখযোগ্য প্রভাব দেখায়৷{9}}, p < .{{20}}01, hp2 ¼ 0.28 (বড় প্রভাব), কিন্তু কোন উদ্দীপনা F(1, 247) ¼ 0.46, p ¼ .499, hp2 ¼ 0.002 বা মিথস্ক্রিয়া প্রভাব F(6,247) ¼ 0.36, p ¼ .901, hp2 ¼ 0.009। ইঙ্গিত করে যে উভয় অবস্থাতেই, অংশগ্রহণকারীরা উল্লেখযোগ্যভাবে শিখেছে, কিন্তু শুধুমাত্র মুখস্ত অবস্থায় কর্মক্ষমতার উপর tACS উদ্দীপনার একটি উল্লেখযোগ্য প্রভাব ছিল, চিত্র 3 দেখুন।

একটি মিথস্ক্রিয়া প্রভাবের অভাব মোটর শিক্ষার উপর উদ্দীপনার একটি উল্লেখযোগ্য প্রভাবকে উপসংহার করতে দেয় না যদিও ব্লক 7-এ কর্মক্ষমতার পার্থক্যের প্রবণতা উদ্দীপনা প্রভাবের সম্ভাবনা নির্দেশ করে। SFTT-এর ফলাফলগুলি আরও তদন্ত করতে এবং অংশগ্রহণকারীদের স্বতন্ত্র ট্রাজেক্টোরির পারফরম্যান্সের ভিন্নতাকে উপলব্ধি করতে সম্পূরক উপাদানে নির্দেশিত হয়েছে, পরিপূরক চিত্র 1. অস্বাভাবিক ডেটা সহ বিশ্লেষণ তুলনামূলক ফলাফল প্রকাশ করেছে, বিস্তারিত জানার জন্য অনুগ্রহ করে সম্পূরক অনলাইন উপাদান (SOM) এবং SOM দেখুন চিত্র 3।

3.2। গতি এবং নির্ভুলতা

মুখস্থ অবস্থার ফলাফলগুলি আরও তদন্ত করার জন্য, সম্পূর্ণ ক্রমগুলির মোট পরিমাণ গতির পরিমাপ হিসাবে বিশ্লেষণ করা হয়েছিল। ফলাফলগুলি একটি উল্লেখযোগ্য ব্লক প্রভাব দেখিয়েছে F(6,247) ¼ 28.21, p < .001, hp2 ¼ 0.41 (বড় প্রভাব) এবং একটি উল্লেখযোগ্য উদ্দীপনা প্রভাব F(1, 247) ¼ 15.92, p < .001, hp2 ¼ 0.06 (ছোট প্রভাব), কিন্তু কোন মিথস্ক্রিয়া প্রভাব নেই F(6, 247) ¼ 0.23, p ¼ .968, hp2 ¼ 0.006, চিত্র 4 দেখুন। যদিও সক্রিয় উদ্দীপনা গোষ্ঠীটি শ্যাম গ্রুপের তুলনায় দ্রুততর, তবে একই ধরনের উন্নতির প্যাটার্ন একটি শেখার প্রভাবের পরিবর্তে কর্মক্ষমতার দিকে নির্দেশ করে।

সঠিক সিকোয়েন্সের বর্ধিত পরিমাণ দ্রুত সিকোয়েন্স এক্সিকিউশন বা নির্ভুলতার একযোগে বৃদ্ধি দ্বারা চালিত হয়েছে কিনা তা দেখতে, আমরা একটি নির্ভুলতা পরিমাপ হিসাবে সিকোয়েন্সের মোট পরিমাণ এবং সঠিক ক্রমগুলির মধ্যে অনুপাত বিশ্লেষণ করেছি। পরিদর্শন করার পরে, আসল উদ্দীপনা গ্রুপ শ্যাম গ্রুপের চেয়ে নির্ভুলতায় ভিন্ন গতিশীলতা দেখায়। বাস্তব উদ্দীপনা গ্রুপ প্রথম এবং দ্বিতীয় প্রশিক্ষণ ব্লকের মধ্যে নির্ভুলতা একটি খাড়া উল্লেখযোগ্য বৃদ্ধি প্রদর্শন করে যখন থেশাম গ্রুপের বৃদ্ধি আরও ধীরে ধীরে t(19) ¼ 2.68, p ¼ .015। 1ম প্রশিক্ষণ ব্লকের সময় গ্রুপগুলির মধ্যে নির্ভুলতা উল্লেখযোগ্যভাবে আলাদা ছিল না T(19) ¼ 0.85, p ¼ .404। অতএব, গতিবিদ্যার পার্থক্যটি কল্পনা করতে আমরা ব্লক 1 সম্পর্কে নির্ভুলতার পার্থক্যটি পরিমাপ করেছি।

ফলাফলগুলি একটি উল্লেখযোগ্য ব্লক প্রভাব দেখিয়েছে F(6,247) ¼ 3.47, p ¼ .003, hp2 ¼ 0৷{22}}8 (মাঝারি প্রভাব), এবং একটি উল্লেখযোগ্য উদ্দীপনা প্রভাব F(1, 247) ¼ 18.31, p < .001, hp2 ¼ 0.07 (মাঝারি প্রভাব), কিন্তু কোন ব্লক উদ্দীপনা মিথস্ক্রিয়া F(6, 247) ¼ 0.85, p ¼ .529, hp2 ¼ 0.02, চিত্র 4বি দেখুন। একটি অতিরিক্ত বিশ্লেষণে ব্লক 7-এ আচরণের তুলনা ভেরাম এবং শাম t(19) ¼ 2.31, p ¼ .032, d ¼ 0.51 এর মধ্যে একটি উল্লেখযোগ্য পার্থক্য দেখায়। অতএব, যদিও একটি মিথস্ক্রিয়া প্রভাবের অভাব উল্লেখযোগ্য মোটর শেখার প্রভাবকে নির্দেশ করে না , ফলাফলগুলি ইঙ্গিত করে যে প্রশিক্ষণের প্রাথমিক পর্যায়ে উদ্দীপনার সাথে যথার্থতা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত হয়েছে, যা শেষ ব্লকে উল্লেখযোগ্যভাবে ভিন্ন ছিল৷ অ-স্বাভাবিক ডেটার সাথে বিশ্লেষণ তুলনামূলক ফলাফল প্রকাশ করেছে, বিস্তারিত জানার জন্য অনুগ্রহ করে SOM এবং SOM চিত্র 4 দেখুন৷

3.3। এন-ব্যাক টাস্ক

এন-ব্যাক টাস্ক পারফরম্যান্স নিম্নলিখিত ফলাফল দ্বারা বিশ্লেষণ করা হয়েছিল: হিট, মিথ্যা অ্যালার্ম, সঠিকতা (হিট এবং মিথ্যা অ্যালার্ম), এবং হিটগুলির জন্য প্রতিক্রিয়া সময়। রৈখিক মিশ্র-প্রভাব মডেলগুলি ব্যবহার করে সমস্ত পরামিতি আলাদাভাবে বিশ্লেষণ করা হয়েছিল। উদ্দীপনার শর্ত (realvs. sham) এবং তিনটি N-ব্যাক অসুবিধার স্তরগুলিকে মডেলে স্বাধীন পরিবর্তনশীল হিসাবে অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছিল। দুটি পৃথক বিশ্লেষণ সম্পাদিত হয়েছিল, একটি মডেলে ভায়োলান্ট এট আল-এর অধ্যয়নের সাথে তুলনীয় অবস্থার অনুকরণ করতে অসুবিধার স্তর 1 এবং 2 অন্তর্ভুক্ত ছিল। (2017), উপরন্তু, আমরা উচ্চতর জ্ঞানীয় চাহিদা [24] সহ টাস্কে উদ্দীপনা প্রভাব পরীক্ষা করার জন্য মডেলটিতে অসুবিধা স্তর 3 যুক্ত করেছি।

For more information:1950477648nn@gmail.com