¿Por qué la capacidad de la memoria de trabajo visual mejora con la edad: más objetos, más detalles de funciones o ambas cosas? Un informe registrado, parte 3

A continuación, para las comparaciones de los valores de k entre grupos de edad (ver Tabla 1, Análisis 1, 2, 3 y 6) utilizamos un Análisis de Diseño Factorial de Bayes (BFDA; Schönbrodt & Wagenmakers, 2018).

La memoria humana es una habilidad muy mágica. Nuestro cerebro puede recordar información procesándola, almacenándola y recuperándola. Pero la edad es un factor inevitable y también tendrá cierto impacto en la memoria de las personas.

A medida que las personas envejecen, su memoria disminuye gradualmente. Esto se debe a que a medida que envejecemos, la cantidad de neuronas en el cerebro disminuirá gradualmente y las conexiones entre las neuronas disminuirán, afectando así la memoria de las personas. Además, el aumento del estrés vital y la mala salud física también afectarán directamente el rendimiento de la memoria.

Aunque la edad tiene un impacto en la memoria de las personas, no podemos negar por completo la memoria de las personas mayores. Después de pasar por un largo curso de vida, las personas mayores suelen tener experiencias de vida más profundas y ricas, que les brindan un fuerte apoyo para almacenar y recuperar información. Muchas personas mayores siguen siendo muy activas en la vida. Pueden ser muy conscientes de las cosas que los rodean y responder a diversos problemas con flexibilidad.

Entonces, ¿cómo deberíamos mejorar nuestra memoria? La clave es mantener buenos hábitos de vida y una actitud positiva. Podemos mantener una buena salud mediante el ejercicio adecuado, un buen sueño y una nutrición adecuada, lo que ayudará a mejorar la memoria. Al mismo tiempo, también es muy importante aprender nuevos conocimientos y mantener la curiosidad. Estos pueden estimular nuestra actividad cerebral y ayudar a mejorar la memoria.

En general, la edad no es el único factor que limita la memoria. ¡Podemos mejorar nuestra memoria y mantener nuestro cerebro joven y enérgico mediante métodos científicos y una actitud positiva! Se puede ver que necesitamos mejorar la memoria, y Cistanche deserticola puede mejorar significativamente la memoria porque Cistanche deserticola es un material medicinal tradicional chino que tiene muchos efectos únicos, uno de los cuales es mejorar la memoria. La eficacia de la carne picada proviene de sus diversos ingredientes activos, incluidos ácidos, polisacáridos, flavonoides, etc. Estos ingredientes pueden promover la salud del cerebro de varias maneras.

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Este método se basa en el concepto de prueba de hipótesis bayesiana y comparación de modelos (Jeffreys, 1961; Kass & Raftery, 1995; Wagenmakers et al., 2010; Wrinch & Jeffreys, 1921). Utilizando tamaños de efecto en el campo, con 40 participantes por grupo, el 97,9 % de las muestras mostraron evidencia de H1 (BF > 6), el 2,1 % no fueron concluyentes (0.1667 < BF < 6) y 0.0% mostró evidencia de H0 (BF < 0,1667).

Para obtener más detalles sobre nuestros procedimientos de determinación del tamaño de la muestra, consulte Materiales complementarios, Sección 7. Además de los procedimientos que hemos mencionado aquí, incluimos estimaciones para tamaños de efecto más pequeños, teniendo en cuenta el posible sesgo de publicación, y estimamos la capacidad de encontrar evidencia para el efecto nulo. hipótesis.

Criterios de resultado neutral que deben cumplirse para probar con éxito las hipótesis planteadas.

Ausencia de desempeño cercano al nivel mínimo y máximo. Excluimos y reemplazamos a dichos participantes (consulte los criterios de exclusión más arriba para obtener más detalles).

Eliminación selectiva de la segunda característica. Los participantes pueden centrarse estratégicamente solo en una característica en bloques en los que se les pide que recuerden también el color y la orientación. Si es así, esencialmente pueden volver a realizar la tarea de una característica. Será difícil saber si esto se debió a la decisión de ignorar una característica secundaria o a la incapacidad de recordarla. Para pecar de cautelosos, informamos el número de participantes cuyo rendimiento en la memoria de color es inferior a 0,55. Volvemos a ejecutar los análisis principales sin dichos participantes (consulte Materiales complementarios; Tabla S1, Análisis 2), para ver si influye en el resultado principal.

Teniendo en cuenta las fallas de atención (que pueden ser más prominentes en los niños). Examinamos el número de ensayos con tiempos de reacción superiores a 5 segundos, que presumiblemente se deben a fallas de atención. Si superan el 5% del total de ensayos experimentales, realizaríamos un análisis de control por separado sin dichos ensayos (consulte Materiales complementarios; Tabla S1, Análisis 3).

Cronograma para la finalización del estudio y fecha propuesta para volver a presentarlo si la revisión de la Etapa 1 es exitosa

La fecha de finalización depende de las recomendaciones oficiales y la política universitaria respecto al distanciamiento social debido a la actual pandemia global (COVID-19). Actualmente, la universidad está cerrada pero, una vez que podamos volver a las operaciones normales, estimamos completar la recopilación de datos en seis meses y completar el análisis y la redacción en tres meses adicionales.

Recopilación de datos en línea

Dado que este informe registrado recibió aceptación en principio al comienzo de la pandemia de COVID-19, se nos concedió permiso para recopilar los datos de forma virtual en lugar de en persona. Esto condujo a algunos cambios de procedimiento, que hemos descrito anteriormente. El protocolo prerregistrado con aceptación en principio se cargó en el OSF antes de la recopilación de datos (https://osf.io/59ekp/).

Muestra final de participantes

Un niño participante cumplió ocho años antes de completar su segunda sesión y fue excluido de todos los análisis. Siguiendo reglas preespecificadas, cinco participantes fueron excluidos de los análisis principales y reemplazados (rendimiento solo de ubicación <.55: un niño y adolescente, desempeño solo de ubicación > .97: un adolescente y dos adultos). Sin embargo, estos cinco participantes se desempeñaron en el rango especificado en la condición de cualquier característica y fueron incluidos en esos análisis. En general, el estudio incluyó datos de 49 niños (M=6.6, SD= 0.5 años, 65,3% mujeres, 36,7% hombres), 50 adolescentes (M {{16 }}.9, SD=0.9 años, 46.0%mujeres, 44.{{30}}% hombres) y 50 adultos (M=19.7, SD=1.8 años, 72,0% mujeres, 26,0% hombres, 2,0% no binarios). Todos los participantes residían en los Estados Unidos, excepto dos participantes que residían en el Reino Unido.

Resultados

Para comparar el aumento de capacidad y las hipótesis de enriquecimiento de características del desarrollo de WM, incluimos varias medidas de memoria de objetos y características. Discutiremos nuestros resultados en el siguiente orden: Primero, nos centraremos en nuestras diferentes estimaciones de la capacidad de WM, incluidas estimaciones estándar basadas en el rendimiento de las sondas de memoria de ubicación, así como estimaciones del número de objetos para los cuales se conocía al menos una característica. Luego, analizamos la memoria de características, específicamente, el número de características conocidas dentro de los objetos de los cuales se conocía al menos una característica. Finalmente, discutimos cómo pedir a los participantes que recuerden características adicionales afectó la ubicación y la memoria del color, respectivamente.

Estimaciones de capacidad de WM (k)

Primero, exploramos los cambios del desarrollo en la memoria de objetos (capacidad de WM). Las estimaciones de capacidad de WM (k) para la memoria de ubicación variaron según el grupo de edad en la condición de solo ubicación ("había algo allí") (BF10=6.1 × 1020, niños: M=1.7, DE=0.5, adolescentes tempranos: M =3.2, DE=0.9, adultos: M=3.7, DE=1.0. Niños versus adultos, d=−2,67). De manera similar, las estimaciones de ubicaciónk también variaron según el grupo de edad cuando los participantes también necesitaban recordar el color y/o la orientación (efecto del grupo de edad BF10=3.7 × 1070) con evidencia no concluyente contra un efecto de carga (BF01=2. 9), y evidencia contra una interacción grupo de edad × carga (BF01=32.0). Estos valores se muestran en la Figura 3. Para obtener detalles sobre cómo obtuvimos estas estimaciones jerárquicas, consulte el Suplemento, Sección 9. En general, Estos análisis de capacidad de MT sugirieron que los participantes mayores tendían a recordar más objetos que los participantes más jóvenes.

El número estimado de objetos de los que se conocía al menos una característica.

En esta medida alternativa de la capacidad de memoria de un objeto, se consideraba que un objeto era recordado si se conocía al menos una de sus tres características (ubicación, color u orientación). Una vez más, los participantes de mayor edad tendieron a recordar más objetos que los participantes más jóvenes. En el bloque en el que cada participante trabajó en su elemento de tamaño de conjunto de intervalo estimado + 1, el número estimado de objetos para los cuales se conocía al menos una característica fue mayor en los participantes mayores (BF10=1.9 × 103, Niños: M=4.2, SD=1.1, Adolescentes: M=5.1, SD= 1.3, Adultos: M=5.6, SD=1.2, Niños vs. Adultos, d=−1,15). Cuando el tamaño establecido se fijó en tres ítems para todos los participantes, se observaron nuevamente diferencias de edad (BF10=1.3 × 104, Niños: M=2.93, SD=0.06, Adolescentes : M=2.98, SD=0.04, Adultos: M =2.98, SD=0.04. Niños versus adultos, d=−1,12). Este resultado confiable se obtuvo a pesar del desempeño cercano al techo en esta última métrica.

El número de características conocidas dentro de objetos de los cuales se conoce al menos una característica.

Finalmente, el número de características conocidas dentro de objetos de los cuales se conoce al menos una característica pareció diferir entre los grupos de edad cuando se pidió a los participantes que recordaran el tamaño de su conjunto asignado + un elemento (BF10=10.4, Niños: M {{3 }}.0, SD=0.17, Adolescentes: M= 2.2, SD=0.23, Adultos: M=2.2, SD=0.24. Niños versus adultos, d=−0.76). Se observó un patrón similar cuando todos los participantes tuvieron que recordar tres objetos (BF10=2.1 ×1010, Niños: M=2.1, SD=0.18, Adolescentes: M {{25 }}.4, DE=0.25, Adultos: M=2.5, DE=0.23, Niños vs. Adultos, d=−1,92). Esto sugiere que, dentro de los objetos conocidos, los participantes mayores recordaban más características de los objetos que los participantes más jóvenes.

Memoria para detalles de funciones bajo carga de memoria: Ubicación

A continuación, probamos si la carga de memoria (es decir, la cantidad de características que se les dijo a los participantes que recordaran y posteriormente probaron) afectaba el rendimiento de la ubicación de WM. La ubicación fue la característica que se probó con una carga de una, dos o tres características. Utilizando una regresión logística bayesiana jerárquica, encontramos evidencia creíble de que el rendimiento general de la memoria disminuyó a medida que aumentó la carga (η {{0}} −0.23; SE=0.08, Intervalo creíble bayesiano del 95 %; BCI [−0.39,−0.08]). También hubo evidencia creíble de que los niños fueron superados en desempeño por los adolescentes (η {{10}}.82; SE=0.17, 95% BCI [0.49, 1.16 ]), y adultos (η=1.18; SE=0.17,95% BCI [0.86, 1,51]). No hubo evidencia creíble de que el efecto de la carga difiriera entre niños y adolescentes (η=0.14; SE=0.10, 95% BCI [-0,06, 0,34]). Sin embargo, el efecto de carga pareció diferir entre niños y adultos (η=0.22; SE=0.10, 95% BCI [0.03,0.42]), ver Figura 4. Sin embargo, el BF a favor del modelo sin incluir la interacción de carga por grupo de edad fue de 220,4 sobre un modelo que incluía esta interacción.

Análisis exploratorio: niños versus adultos. Dado que este BF refleja una comparación con el modelo completo (que también incluye contrastes entre niños y adolescentes), realizamos un análisis exploratorio que incluye solo a los niños y adultos. El BF a favor del modelo que no incluye esta interacción fue de 3,9 sobre un modelo que la incluye. Por lo tanto, la evidencia no es concluyente con respecto a si el aumento de la carga de funciones afectó el rendimiento de la memoria de los niños más que el de los adultos. Curiosamente, las estimaciones k promedio de los niños parecieron bastante consistentes entre cargas (ver Figura 3) en comparación con la disminución observada en la precisión de la memoria de ubicación (ver Figura 4). Estas diferencias podrían indicar cambios en la proporción de aciertos y falsas alarmas en las condiciones de carga, lo que influye en las estimaciones k de manera diferente que en las puntuaciones de precisión.

Disminución o aumento de la carga de funciones. La mitad de los participantes experimentaron una carga de funciones creciente y los demás una carga de funciones decreciente. Un análisis de control planificado sugirió que el orden de carga de funciones no afectó el rendimiento de la memoria (disminución de la carga de funciones: M=0,78, SD=0,12, aumento de la carga de funciones: M=0,77 , SD=.12, evidencia en contra de incluir el factor de orden de bloques, BF10=34.9). Consulte el Suplemento, Sección 10 para obtener el resultado completo del modelo.

La caída selectiva de la memoria del color. A continuación, en nuestro segundo análisis de control planificado, excluimos a los participantes que realizaron menos 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).

Memoria para detalles de características bajo carga de memoria: Color

A continuación, probamos si una memoria de orientación adicional perjudicaba la carga de la memoria de color. Realizamos un análisis de regresión bayesiana similar para la memoria de color (comparando la memoria de color en la condición Ubicación + Color con la memoria de color con Ubicación + Orientación) por grupo de edad. Según la regla de exclusión preespecificada, 23 participantes (16 niños, cinco adolescentes y dos adultos) fueron excluidos por tener un desempeño inferior<.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.

Análisis exploratorio: niños versus adultos. Al comparar solo niños y adultos, el BF a favor del modelo que no incluye esta interacción fue de 3,5 sobre un modelo que la incluye. De manera similar al análisis anterior, la evidencia de que el aumento de la carga de funciones afectó el rendimiento de la memoria de los niños más que el rendimiento de la memoria de los adultos no parece concluyente.

Tiempo de reacción

El número de ensayos con tiempos de reacción superiores a 5 segundos no superó el 5% del total de ensayos experimentales para cualquiera de las características (Ubicación, 4,1%, Color: 3,6%, Orientación: 3,3%). Por lo tanto, no se realizó ningún análisis de control planificado que excluyera los ensayos de RT más altos. necesario.

Discusión

Intentamos abordar si las mejoras en el desarrollo de la capacidad visual de MT se expresan mediante la memoria de ubicación (si había un objeto en una ubicación investigada, tomada para reflejar la presencia de un archivo de objeto como en el concepto de Kahneman y Treisman, 1984), mediante la integridad de las características. de representaciones de objetos, o por ambas cualidades. En general, nuestros resultados sugirieron que los participantes mayores retienen más objetos y más detalles de características para esos objetos, lo que respalda tanto la hipótesis de aumento de capacidad como la de enriquecimiento de características. Por lo tanto, a medida que los niños se desarrollan, tanto el número de objetos como el número de características recordadas dentro de esos objetos parecen aumentar y contribuir a mejorar la capacidad de MT. Esto se alinea con investigaciones anteriores que utilizaron diferentes métodos y materiales (p. ej., Clark et al., 2018; Sarigiannidis et al., 2016). A continuación analizamos con más detalle las diferencias de edad observadas en estos dos parámetros.

¿Los niños recuerdan menos objetos?

Observamos pruebas sólidas de que los participantes más jóvenes recordaban menos objetos que los adolescentes y los adultos. La capacidad promedio de MT de los niños (k) en nuestra condición de "estaba allí" fue de poco menos de dos ítems, mientras que la capacidad de los adolescentes fue de poco más de tres y la capacidad de los adultos estuvo más cerca de 4 ítems. Así, la capacidad de MT se duplicó entre los primeros años escolares (6 a 7 años) y la edad adulta. Esto sugiere que la mejora de la MT durante la infancia está impulsada parcialmente por un aumento discreto en el número máximo de ubicaciones de objetos que los niños pueden retener en la MT visual (p. ej., Cowan, 2016) y proporciona evidencia de la hipótesis del aumento de la capacidad del desarrollo de la MT.

¿El aumento de la complejidad de la tarea de memoria (es decir, pedir a los participantes que recuerden más características por objeto) influye por igual en el rendimiento a lo largo del desarrollo?

La respuesta a esta pregunta fue menos sencilla. Observamos cierta evidencia de que el requisito de carga adicional era más perjudicial para la memoria de ubicación de los niños que de los adultos. Sin embargo, este efecto estuvo respaldado por intervalos creíbles, pero no fue "conclusivo" cuando se utilizó un enfoque de comparación del modelo de factor Bayes. El análisis de la memoria de color proporcionó evidencia débil similar contra los efectos diferenciales de la carga adicional en los diferentes grupos de edad.

Para estos contrastes, manipulamos la demanda de carga a través de las instrucciones, mientras que los estímulos fueron consistentes (es decir, cada gato tenía una ubicación, un color y una orientación) en todas las pruebas, manteniendo constante la carga perceptiva. Nuestro procedimiento difiere de investigaciones anteriores en varios aspectos. Por ejemplo, nos centramos en la memoria de ubicación y utilizamos un procedimiento de titulación, de modo que los participantes realizaron la tarea en diferentes tamaños establecidos, según su capacidad de memoria. Algunas investigaciones anteriores han sugerido que la carga adicional de funciones era perjudicial para el rendimiento de la memoria de los adultos jóvenes (Cowan y Hardman, 2015; Oberauer y Eichenberger, 2013). Sin embargo, otros descubrieron que una mayor carga de funciones no afectaba el rendimiento de la memoria de los adultos ni de los niños (Riggs et al., 2011). Nuestros análisis no proporcionan evidencia clara a favor o en contra de las diferencias de edad en este efecto de carga de instrucción. A continuación, discutimos nuestros contrastes finales, que fueron ideados para comparar directamente los aumentos de capacidad. hipótesis de enriquecimiento de características de una manera que no dependa de la instrucción de carga.

Aumento de capacidad frente a enriquecimiento de funciones

El número de objetos de los que se conocía al menos una característica. Estimamos el número de objetos de los que se conocía al menos una característica basándose en una condición experimental en la que se podía probar la ubicación, el color o la orientación. Observamos diferencias de edad en este medida, lo que respalda aún más la hipótesis del aumento de capacidad. En particular, estas estimaciones fueron más altas que las estimaciones k tradicionales: los niños recordaron al menos una característica de poco más de cuatro objetos, los adolescentes de poco más de cinco y los adultos de 5,6 elementos (ver Figura 3). Estos resultados proporcionan una posible explicación para la 'paradoja del bebé', es decir, evidencia de que los bebés parecen ser capaces de sostener más objetos en la MT (hasta tres objetos, Ross-Sheehy, Oakes y Luck, 2003; Zosh y Feigenson, 2015) que en la escuela. niños de edad avanzada (menos de dos elementos; por ejemplo, 1,7 objetos en este estudio). Como se mencionó anteriormente, la memoria infantil se mide utilizando paradigmas más simples que permiten notar un cambio en una de muchas características (por ejemplo, un elemento puede ser una muñeca y el otro una pelota, Kibbe y Leslie, 2019). Nuestra medida del número de objetos de los que se conocía al menos una característica puede proporcionar una comparación más justa con las medidas infantiles, ya que acredita un conocimiento más amplio de las características.

Esta medida de capacidad más indulgente también puede explicar las discrepancias entre la cantidad de cuadrados de colores que los participantes creen que pueden tener en mente y su capacidad real de MT, estimada mediante sondas de color (Blume, 2018; Forsberg et al., 2021b). De hecho, las valoraciones de la memoria subjetiva pueden capturar una sensación de saber algo sobre el objeto en lugar de recordar específicamente la característica investigada. Finalmente, estos valores parecen más altos que las estimaciones k tradicionales de 3 a 4 objetos en adultos jóvenes (cf. 5.6 objetos para los cuales se observó al menos una característica en este estudio). Esto sugiere que tal vez las estimaciones de capacidad estándar obtenidas al sondear la memoria para una característica (por ejemplo, el color) puedan subestimar el número de objetos de los que se sabe algo, ya sea la ubicación, el color o la orientación. Sin embargo, podría decirse que la ubicación puede tener un papel especial en procesamiento visual (ver Tsal & Lavie,1988; Yousif et al., 2021), y nuestra prueba de ubicación puede permitir la agrupación de percepción espacial, lo que potencialmente podría "inflar" estas estimaciones de capacidad (ver Brady & Alvarez, 2015; Morey, 2019).

Las características estimadas conocidas por objeto. Dentro de los objetos conocidos, los participantes de mayor edad parecieron recordar más características. Específicamente, los adultos y adolescentes recordaron 2,2 de 3 características por objeto conocido, en comparación con 2,0 características en los niños. Esto respalda la hipótesis del enriquecimiento de características del desarrollo de la MT visual. En particular, el desarrollo del conocimiento de los rasgos parecía más pronunciado en etapas de desarrollo más tempranas (es decir, la diferencia entre la niñez y la adolescencia parecía más prominente que la diferencia entre la adolescencia y la edad adulta).

¿Cómo se relacionan estos hallazgos con las teorías fundamentales del desarrollo cognitivo?

Diferentes teorías del desarrollo cognitivo proponen diferentes mecanismos para aumentar el desarrollo de la capacidad de MT (para una revisión, ver Cowan, 2022). En un marco empirista, los cambios en la MT probablemente se atribuyan a la historia de aprendizaje del niño, mientras que un marco nativista enfatizaría el papel del crecimiento biológico del cerebro. Una perspectiva cognitivista se centraría en identificar subprocesos que cambian con la edad, basándose tanto en el aprendizaje como en la maduración biológica (Cowan, 2016). Los cognitivistas también enfatizan la interacción entre el desarrollo de procesos obligatorios y voluntarios que contribuyen al desempeño en las pruebas de capacidad de WM. Por ejemplo, los aumentos en la capacidad de desarrollo pueden ser impulsados ​​por un mayor uso de estrategias de agrupación, actualización de información con atención y ensayo verbal. Todos los aumentos en estos procesos pueden estar impulsados ​​por el crecimiento del desarrollo en un proceso más general, como el uso autodirigido de la atención (ver Cowan, 2022). Esta idea parece estar alineada con la teoría de sistemas dinámicos (Spencer, 2020), que sugiere que el desarrollo de diferentes procesos puede captarse de manera más parsimoniosa al considerar desarrollos más generales en cómo el cerebro implementa la activación sostenida. En tales explicaciones de la Teoría de Sistemas Dinámicos, se cree que los cambios básicos en el funcionamiento neuronal, quizás combinados con información ambiental (ver Witherington y Margett, 2011), producen un crecimiento de la capacidad de desarrollo (por ejemplo, Perone et al., 2021). En el contexto de nuestros hallazgos, la misma capacidad mejorada para la activación sostenida (explicada por la misma maduración biológica del cerebro) puede mejorar la capacidad de mantener en mente la memoria de objetos y características, sin necesariamente considerar estos procesos como separados. Con base en nuestros datos, no podemos discernir si los aumentos observados en el desarrollo de la memoria de objetos y características están impulsados ​​por mejoras en el mismo proceso de desarrollo subyacente o por procesos separados. Sin embargo, nuestros hallazgos sobre aumentos en el desarrollo de ambos parámetros sugieren que un proceso compartido es teóricamente plausible y puede ser una explicación parsimoniosa.

Aumentos en el desarrollo de la memoria de objetos y características: implicaciones teóricas y prácticas

Comprender los mecanismos de las limitaciones del desarrollo de la MT tiene implicaciones para la resolución exitosa de problemas en el aula, así como para el aprendizaje a largo plazo (ver Forsberget al. 2021a; 2021b; 2021c). Nuestros hallazgos suponen una importante contribución teórica, ya que proporcionan evidencia de aumentos en el desarrollo tanto de la memoria de objetos como de características, en lugar de una u otra. Esto sugiere que a medida que los niños maduran, pueden retener con éxito: 1) un mayor número de fragmentos de información y 2) fragmentos de información cada vez más complejos en la MT. Nuestros resultados también proporcionan una explicación probable para la "paradoja infantil" (es decir, una memoria de objetos aparentemente mejor en los bebés que en los niños en edad escolar), al demostrar cómo la capacidad de memoria de objetos de los niños (y de los adultos) puede ser mayor que las estimaciones típicas si se cuenta con un conocimiento más amplio de las características. está incluido en la estimación de memoria. Finalmente, nuestros resultados se alinean con las conceptualizaciones de la MT como limitada tanto por el número de espacios de objeto (Adam et al., 2017) como por la “precisión” (o detalle de características) de las representaciones de la memoria (Ma et al., 2014).

Para concluir, a medida que los niños se desarrollan, tanto el número de objetos como el número de características recordadas dentro de esos objetos parecen aumentar y contribuir a mejorar la capacidad de la WM, apoyando tanto el aumento de la capacidad como las hipótesis de enriquecimiento de las características del desarrollo de la WM. Si bien los mecanismos que impulsan estas mejoras aún no se han determinado, una explicación parsimoniosa sería el crecimiento del desarrollo en un proceso más general, como el uso autodirigido de la atención (ver Cowan, 2022), quizás respaldado por avances en cómo el cerebro implementa la activación sostenida (p. ej. , Spencer, 2020). Nuestros hallazgos tienen implicaciones importantes para la comprensión teórica de los aumentos en la capacidad visual de la MT a lo largo de la infancia, ya que sugieren que las mejoras en el desarrollo no pueden explicarse exclusivamente ni por aumentos en el número de espacios informativos ni por la capacidad de recordar representaciones más ricas. En cambio, el crecimiento de la capacidad de desarrollo de la MT se caracteriza por mejoras en ambos parámetros cognitivos.

Material suplementario

Consulte la versión web en PubMed Central para obtener material complementario.

Expresiones de gratitud

Esta investigación cuenta con el apoyo de NIH Grant R01 HD-21338 para Cowan. Agradecemos a Bret Glass, Nathaniel Greene, Stephen Rhodes, Yu Li y otros miembros del Laboratorio de Memoria de Trabajo de la Universidad de Missouri por sus útiles comentarios y consejos. Los datos originales, el código de análisis y el guión experimental están disponibles en línea.

Referencias

1.Adam KC, Vogel EK y Awh E (2017). Evidencia clara de límites de elementos en la memoria de trabajo visual. Psicología cognitiva, 97, 79–97. [PubMed: 28734172]

2.Allen RJ, Baddeley AD y Hitch GJ (2006). ¿La vinculación de características visuales en la memoria de trabajo exige recursos? Revista de Psicología Experimental: General, 135(2), 298 – 313. [PubMed:16719655]

3. Bayliss DM, Jarrold C, Gunn DM y Baddeley AD (2003). Las complejidades de los complejos abarcan: explicar las diferencias individuales en la memoria de trabajo en niños y adultos. Revista de Psicología Experimental: General, 132(1), 71 – 92. [PubMed: 12656298]

4. Blume CL (2018). Conciencia de los niños en edad escolar sobre los contenidos de su memoria de trabajo. Tesis doctoral, Universidad de Missouri, Columbia, MO.

5. Brady TF y Álvarez GA (2015). No hay evidencia de un límite fijo de objetos en la memoria de trabajo: las representaciones de conjuntos espaciales inflan las estimaciones de la capacidad de la memoria de trabajo para objetos complejos. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 41(3), 921. [PubMed:25419824]

6.Brockmole JR y Logie RH (2013). Cambio relacionado con la edad en la memoria de trabajo visual: un estudio de 55.753 participantes de entre 8 y 75 años. Fronteras en Psicología, 4, 12. [PubMed: 23372556]

7. Burnett Heyes S, Zokaei N, van der Staaij I, Bays PM y Husain M (2012). Desarrollo de la precisión de la memoria de trabajo visual en la infancia. Ciencia del desarrollo, 15 (4), 528–539. [PubMed:22709402]

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