RISS 학술연구정보서비스

검색

인기 검색어

    다국어 입력

    http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

    변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

    예시)
    • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
    • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
    닫기

    Context dependent reward processing of learned association

    한글로보기

    https://www.riss.kr/link?id=T17386809

    • 0

      상세조회
    • 0

      다운로드
    서지정보 열기
    • 내보내기
    • 내책장담기
    • 공유하기
      • URL 복사
    • 오류접수
    인용문이 복사되었습니다.

    부가정보

    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    When reward contingency changes in associative learning, individuals may either flexibly use previously learned associations or relearn them from scratch. To distinguish these strategies, we performed an associative learning task with fixed cue–action–stimulus associations while manipulating reward contingencies across contexts. Behaviorally, accuracy recovered rapidly after the context switch, suggesting flexible use of learned associations. Reward-locked ERP amplitudes showed context-dependent changes across run phases, indicating differential reward processing across contexts. In contrast, theta power showed a Context × Run Phase interaction in the late reward period and predominantly tracked learning-phase dynamics, suggesting association-level prediction errors rather than context-specific reward processing.
    번역하기

    When reward contingency changes in associative learning, individuals may either flexibly use previously learned associations or relearn them from scratch. To distinguish these strategies, we performed an associative learning task with fixed cue–acti...

    When reward contingency changes in associative learning, individuals may either flexibly use previously learned associations or relearn them from scratch. To distinguish these strategies, we performed an associative learning task with fixed cue–action–stimulus associations while manipulating reward contingencies across contexts. Behaviorally, accuracy recovered rapidly after the context switch, suggesting flexible use of learned associations. Reward-locked ERP amplitudes showed context-dependent changes across run phases, indicating differential reward processing across contexts. In contrast, theta power showed a Context × Run Phase interaction in the late reward period and predominantly tracked learning-phase dynamics, suggesting association-level prediction errors rather than context-specific reward processing.

    더보기

    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    연합 학습에서 보상 규칙이 전환될 때, 사람들은 기존에 학습한 연합을 맥락에 맞게 유연하게 적용하거나 새로운 규칙에 맞추어 연합을 재학습할 수 있다. 이러한 두 전략을 구별하기 위해 단서–행동–자극 연합은 고정하되, 맥락에 따라 보상 규칙이 전환되도록 연합 학습 과제를 설계하였다. 행동 결과, 맥락 전환 직후 정확도가 빠르게 회복되었으며, 이는 기존에 학습한 연합을 유연하게 활용했음을 의미한다. 이에 대응하는 신경 지표를 확인하기 위해 보상 제시 시점 기준 ERP와 세타의 세기를 분석하였다. ERP 진폭은 학습 구간에 따른 변화 양상이 맥락에 따라 다르게 나타났으며, 이는 보상 처리의 맥락 의존적 차이를 보여준다. 반면, 보상 제시 후반부의 세타의 세기는 맥락에 따른 차이보다는 과제 진행 단계에 따라 변화하였다. 즉, 과제 초-중반에 감소 이후, 후반에는 다시 증가하였으며, 이러한 양상은 세타의 세기와 연합 학습의 진행 정도와의 연관성을 제시한다. 이러한 결과는 ERP가 맥락에 따라 달라지는 보상 처리를 반영하는 반면, 세타의 세기는 맥락 차이보다는 연합 학습의 진행을 반영하는 지표임을 시사한다.
    번역하기

    연합 학습에서 보상 규칙이 전환될 때, 사람들은 기존에 학습한 연합을 맥락에 맞게 유연하게 적용하거나 새로운 규칙에 맞추어 연합을 재학습할 수 있다. 이러한 두 전략을 구별하기 위해 ...

    연합 학습에서 보상 규칙이 전환될 때, 사람들은 기존에 학습한 연합을 맥락에 맞게 유연하게 적용하거나 새로운 규칙에 맞추어 연합을 재학습할 수 있다. 이러한 두 전략을 구별하기 위해 단서–행동–자극 연합은 고정하되, 맥락에 따라 보상 규칙이 전환되도록 연합 학습 과제를 설계하였다. 행동 결과, 맥락 전환 직후 정확도가 빠르게 회복되었으며, 이는 기존에 학습한 연합을 유연하게 활용했음을 의미한다. 이에 대응하는 신경 지표를 확인하기 위해 보상 제시 시점 기준 ERP와 세타의 세기를 분석하였다. ERP 진폭은 학습 구간에 따른 변화 양상이 맥락에 따라 다르게 나타났으며, 이는 보상 처리의 맥락 의존적 차이를 보여준다. 반면, 보상 제시 후반부의 세타의 세기는 맥락에 따른 차이보다는 과제 진행 단계에 따라 변화하였다. 즉, 과제 초-중반에 감소 이후, 후반에는 다시 증가하였으며, 이러한 양상은 세타의 세기와 연합 학습의 진행 정도와의 연관성을 제시한다. 이러한 결과는 ERP가 맥락에 따라 달라지는 보상 처리를 반영하는 반면, 세타의 세기는 맥락 차이보다는 연합 학습의 진행을 반영하는 지표임을 시사한다.

    더보기

    목차 (Table of Contents)

    • Chapter 1. INTRODUCTION 1
    • 1. Literature Review 1
    • 1) Adaptive learning under changing environment 1
    • 2) Reward related ERP components 2
    • 3) Reward processing and theta power 3
    • Chapter 1. INTRODUCTION 1
    • 1. Literature Review 1
    • 1) Adaptive learning under changing environment 1
    • 2) Reward related ERP components 2
    • 3) Reward processing and theta power 3
    • 2. Current Study 4
    • Chapter 2. EXPERIMENT 5
    • 1. Materials and Method 5
    • 1) Participants 5
    • 2) Task 5
    • 3) EEG data acquisition and preprocessing 9
    • 4) EEG analysis 10
    • 2. Results 12
    • 1) Behavior analysis 12
    • 2) ERP analysis 13
    • 3) Theta-band power analysis 18
    • Chapter 3. DISCUSSION 21
    • 1. ERP and Theta Capture Prediction Errors at Different Level 22
    • 2. Valence-Dependent Modulation of Theta Power 24
    • 3. Future Directions 25
    • 1) Resting EEG analysis 25
    • 2) Simultaneous fMRI results 27
    • 4. Conclusion 29
    • References 30
    • Korean abstract 34
    더보기

    분석정보

    View

    상세정보조회

    0

    Usage

    원문다운로드

    0

    대출신청

    0

    복사신청

    0

    EDDS신청

    0

    동일 주제 내 활용도 TOP

    더보기

    주제

    연도별 연구동향

    연도별 활용동향

    연관논문

    연구자 네트워크맵

    공동연구자 (7)

    유사연구자 (20) 활용도상위20명

    이 자료와 함께 이용한 RISS 자료

    나만을 위한 추천자료

    해외이동버튼