Academiejaar 2011-2012

Eerste Examenperiode

Impliciet leren bij kinderen: Wat is de invloed van

complexiteit?

Proefstuk neergelegd tot het behalen van de graad master in de

psychologie, afstudeerrichting Theoretische en Experimentele Psychologie

door

Gaëtan Mertens

Promotor: Dr. Freja Gheysen

Medepromotor: Dr. Ineke Imbo

Vakgroep: Experimentele Psychologie

2

Inhoudstafel:

Dankwoord 3

Abstract 4

Inleiding 5

Impliciet leren 5

Impliciet leren en ontwikkeling 7

Huidige studie 11

Methode 15

Proefpersonen 15

Materiaal 16

Procedure 17

Resultaten 19

Accuraatheid 19

Expliciete kennis 20

Subjectieve maat van expliciete kennis 21

Performantiemaat van expliciete kennis 21

Leereffecten 23

Leereffecten op blokniveau 24

Leereffecten op trialniveau 25

Algemene Bespreking 27

Referenties 32

Voetnoten 38

3

Dankwoord

Graag wil ik een aantal personen bedanken voor het feit dat ik op dit eigenste moment

de laatste hand kan leggen aan mijn masterproef. Hiervoor wil ik graag in de eerste

plaats mijn promotoren, Freja Gheysen en Ineke Imbo, bedanken om verschillende

redenen. Voornamelijk wil ik hen bedanken omdat ik door hun de kans heb gekregen

een onderzoek te doen naar een fenomeen dat me enorm boeit, namelijk impliciet leren,

en dat ze me hierin vrij hebben gelaten en gesteund om hierbinnen zelf tot een

onderzoeksvraag te komen. Verder wil ik hen danken voor hun enthousiasme, hun vele

kritische en nuttige commentaren, hun geduld en hun tijd voor het project.

Ook zou ik graag alle scholen, leerkrachten, directeurs en directrices en uiteraard

ook alle participanten bedanken voor hun vrijwillige hulp en deelname. In alfabetische

volgorde wil ik heel graag de volgende personen bedanken: Jo Bijnens, Nele De Bie,

Gerd De Wit, Manuela Ferket, Inge Heyvaert, Koen Robberechts, Annie Van Aken-

Lion, en Jan Waumans. Zonder hun hulp was dit onderzoek niet mogelijk geweest. Met

dank aan de vrije basisschool Sint-Vincentius Buggenhout, het Sint-Vincentiuscollege

Buggenhout, het Koninklijk Atheneum Dendermonde, de gemeentelijke basisschool ’t

Sprinkaantje Buggenhout en de gemeentelijke basisschool ’t Konkelgoed Lebbeke.

Ten slotte wil ik nog graag al men vrienden en familie bedanken voor hun steun

en vriendschap tijdens het project en men studies. Aan al deze personen: oprecht

bedankt!

4

Abstract

Impliciet leren is het fenomeen waarbij onbewust en zonder intentie kennis wordt

verworven. Deze vaardigheid zou volgens klassieke visies bij kinderen reeds volledig

ontwikkeld zijn. Recente studies tonen echter dat kinderen vaak zwakker presteren dan

volwassenen op impliciete leertaken. Onze studie wil graag een nieuw licht werpen op

deze inconsistentie. Vanuit recente studies en nieuwe data over de hersenontwikkeling

wordt er voorspeld dat kinderen moeilijker hogere-orde informatie aanleren in

impliciete leertaken. Deze hypothese werd getest aan de hand van een Serial Reaction

Time (SRT) taak. Bij deze taak wordt een sequentie van stimuli aangeboden waarop

proefpersonen moeten reageren. Typisch wordt hier een leereffect vastgesteld:

proefpersonen reageren sneller op trials die deze sequens volgen dan op random trials.

Bij vier verschillende leeftijdsgroepen (8 jaar, 11 jaar, 14 jaar en > 18 jaar) werd het

leren van sequensen met eerste orde informatie of met tweede orde informatie

onderzocht. De data toont echter dat reeds 8-jarige proefpersonen in staat zijn om

sequensen met tweede orde informatie aan te leren en dit in dezelfde mate als oudere

proefpersonen. Hierdoor lijkt er zich een andere verklaring dan complexiteit op te

dringen voor eerder gerapporteerde leeftijdseffecten bij impliciet leren.

5

Introductie

Impliciet leren

Impliciet leren kan het best omschreven worden als het fenomeen waarbij er geleerd

wordt zonder dat er een intentie is tot leren en waarbij de verworven kennis moeilijk te

verwoorden valt (Cleeremans, Destrebecqz & Boyer, 1998). Dit soort van leren werd

voor het eerst onderzocht aan de hand van de Artificial Grammar Learning (AGL)

procedure (Reber, 1967). Hierbij worden aan proefpersonen reeksen van letters

aangeboden. Deze zijn gegenereerd door een bepaalde grammatica, die regels bevat van

welke letters elkaar kunnen opvolgen. Na de leerfase worden proefpersonen nieuwe,

niet-geleerde reeksen aangeboden. Het blijkt dat proefpersonen deze nieuwe reeksen

van letters kunnen classificeren als grammaticaal of agrammaticaal zonder dat de

proefpersonen expliciet kunnen verwoorden welke regels ze hiervoor hanteren. Sinds dit

pionierswerk van Arthur Reber zijn er vele nieuwe paradigmata ontwikkeld waarin

impliciet leren wordt vertoond en is deze manier van leren ook onderscheiden geweest

in patiëntenpopulaties en aan de hand van beeldvormingstechnieken. Zo wordt er vaak

bij amnesiepatiënten normaal impliciet leren gevonden hoewel hun prestatie op

expliciete geheugentaken sterk is verminderd (Knowlton & Squire, 1996; Nissen &

Bullemer, 1987; Reber & Squire, 1994). Ook onderzoek naar leren bij

dementiepatiënten toont een dissociatie tussen expliciet en impliciet leren. Bij corticale

dementie (zoals de ziekte van Alzheimer) is voornamelijk expliciet leren aangetast maar

niet impliciet leren (Eldridge, Masterman, Knowlton, 2002). In tegenstelling is bij

subcorticale dementie (zoals de ziekte van Parkinson) vooral impliciet leren aangetast

en expliciet leren relatief gespaard (Bondi & Kaszniak, 1991; Knowlton, Mangels, &

Squire, 1996; maar zie: Kuzis, Sabe, Tiberti, Merello, Leiguarda, & Starkstein, 1999;

Smith, Siegert, McDowall, Abernethy, 2001, voor tegenevidentie). In

beeldvormingsstudies zijn er andere hersengebieden zoals de premotor, sensorimotor,

motor en pariëtale cortices en subcorticale gebieden zoals de thalamus en de basale

ganglia betrokken bij impliciet leren in vergelijking met expliciet leren waarbij

gebieden als de prefrontale cortex, de visuele cortex en het cerebellum activatie

vertonen (Doyon, Penhune, & Ungerleider, 2003; Grafton, Hazeltine, & Ivry, 1995;

6

Rauch et al., 1995; Rauch et al. 1997). Onderzoek naar impliciet leren heeft nog te

kampen met een aantal onopgeloste discussiepunten zoals de mate waarin er over

“impliciet” leren, in termen van onbewust en zonder aandacht, kan gesproken worden

(zie o.a. Destrebecqz & Cleeremans, 2001; Shanks & St John, 1994) en in welke mate

dat impliciet leren “domain-general” is (i.e. er is een onderliggend mechanisme

gemeenschappelijk aan alle vormen van impliciet leren, zie Conway & Pisoni, 2008;

Seger, 1994, 1997). Desondanks wijst het merendeel van het onderzoek erop dat

impliciet leren een vrij robuust en onderscheidbaar fenomeen is.

Door vele auteurs wordt impliciet leren als een soort basale, fundamentele

leervorm aanzien die aan de basis ligt van vele alledaagse vaardigheden. Zij

beargumenteren dat leren vaak onbewust plaatsvindt en dat veel van onze kennis en

vaardigheden op een dergelijke manier worden verworven (zie e.g. Conway & Pisoni,

2008; Cleeremans & McClelland, 1991; Gomez & Gerkin, 1999; Reber, 1989 voor een

dergelijke visie). Zo wordt er gevonden dat het impliciet leren van syllaben nauw

gerelateerd is aan het aanleren van nieuwe woorden (Szmalec, Duyck, Vandierendonck,

Mata & Page, 2009) en taal meer algemeen (Conway & Pisoni, 2008). Vaak worden

ook ontwikkelingsproblemen zoals dyslexie, autisme en ADHD gerelateerd aan een

verminderde capaciteit tot impliciet leren (Bennett, Romano, Howard, & Howard, 2008;

Kelly, Griffiths, & Frith, 2002; Mostofsky, Goldberg, Landa, & Denckla, 2000; Vicari,

Marotta, Menghini, Molinari, & Petrosini, 2003). Ook heel complexe kennis kan

verworven worden door middel van impliciet leren. Remillard (2010) toonde aan dat

proefpersonen tot zes afzonderlijke gebeurtenissen in rekening kunnen nemen om een

voorspelling boven kansniveau te maken in een impliciete leertaak. Volgens een

onderzoek van Mackintosh en Bennett (1998, geciteerd in Mackintosh, 2008)

voorspelde impliciet leren, onafhankelijk van IQ, de schoolprestaties van lagere-

schoolkinderen. Een onderzoek van Barker, Andrade, Romanowski, Morton en Wasti

(2006) toonde dan weer aan dat patiënten die problemen hadden met impliciet leren

over het algemeen meer cognitieve deficieten vertonen ten opzichte van patiënten

zonder problemen met impliciet leren. Deze opsomming van studies toont aan dat

impliciet leren sterk verbonden is aan een aantal fundamentele en alledaagse

vaardigheden.

7

Impliciet leren en ontwikkeling

Vaak wordt er van impliciet leren aangenomen dat deze vorm van leren al heel vroeg in

de ontwikkeling matuur is. Deze assumptie is gebaseerd op een evolutionair biologisch

model over het geheugen waarbij impliciet leren beroep zou doen op fylogenetisch

oudere structuren zoals de basale ganglia en het cerebellum, welke reeds op vroege

leeftijd volledig ontwikkeld zijn. Expliciete, meer bewuste manieren van leren doen dan

weer beroep op hersenstructuren, zoals de prefrontale cortex, die pas later tot hun

volledige ontwikkeling komen (Boyd & Winstein, 2001; Fischer, Wilhelm, & Born,

2007; Grafton et al., 1995; Reber, 1993). Vaak wordt er dan ook verondersteld dat veel

van de vaardigheden die verworven worden in de kindertijd vooral via impliciet leren

tot stand komen. Volgens Karmiloff-Smith (1994) is procedureel leren een eerste stap in

de cognitieve ontwikkeling waaruit op latere leeftijd meer complexe vormen van

cognitie emergeren. Procedureel leren omvat leren via massale oefening en uitvoering

(e.g. leren wandelen, zwemmen) en hiertoe wordt doorgaans ook impliciet leren

gerekend. Vanuit deze theoretische standpunten wordt er verwacht dat kinderen even

goed presteren op impliciete leertaken als volwassenen. Dit werd initieel bevestigd door

Meulemans, Van der Linden en Perruchet met een serial reaction time (SRT) taak

(1997). Bij deze taak moet er worden gereageerd op visuele stimuli die kunnen

verschijnen op (meestal) vier plaatsten op het scherm. Aan proefpersonen wordt

gevraagd zo snel en accuraat mogelijk een toets in te drukken die overeenkomt met de

positie op het scherm. Wanneer deze stimuli een bepaalde sequens volgen gaan

proefpersonen sneller op de stimuli reageren, in vergelijking met random trials, zonder

dat zij zich er van bewust zijn dat de stimuli een patroon volgen en dat zij dit patroon

leren (Cohen, Ivry, & Keele, 1990; Curran & Keele, 1993; Nissen & Bullemer, 1987).

Meulemans en collega’s vonden geen verschil in mate van leren met deze taak tussen

volwassenen en kinderen van 6 en 10 jaar oud. Ook in een andere studie die gebruik

maakte van de SRT taak vonden Karatekin, Marcus en White (2007) geen verschillende

mate van impliciet leren tussen verschillende leeftijdscohorten van kinderen,

adolescenten en jongvolwassenen. In hun studie was er ook een blok waarbij

intentioneel moest worden geleerd door proefpersonen. De leereffecten uit dit blok

verschilden wel duidelijk over de verschillende leeftijdsgroepen, wat consistent is met

8

de klassieke visie over impliciet en expliciet leren. Ook met andere taken waarbij er

impliciet wordt geleerd werd er ontwikkelingsstabiliteit gevonden. Zo vonden Vinter en

Perruchet (2000) dat kinderen en volwassenen even sterk beïnvloed werden door een

leerfase waarbij een nieuwe associatie wordt aangeleerd tussen een startpositie en

tekenrichting bij het overtekenen van eenvoudige figuren. Deze nieuwe associatie

overtreedt een reeds aanwezig associatie waarbij figuren meestal kloksgewijs worden

overgetekend bij een lage startpositie en contra-kloksgewijs worden overgetekend bij

een hoge startpositie. Er was geen significant verschil in het aantal aanpassingen van

deze associatie tussen volwassenen en kinderen 4 en 10 jaar oud in een testfase. Deze

associatie werd impliciet aangeleerd doordat dit aanleren geen deel uitmaakte van de

taakinstructies en neutraal was wat betreft de taakprestatie (“neutrale parameter

procedure”, Jacoby, 1991). Nog in een andere studie onderzochten Don, Schellenberg,

Reber, DiGirolamo en Wang (2003) impliciet leren bij een groep kinderen en

volwassenen met het Williams syndroom in vergelijking met een typisch ontwikkelende

groep aan de hand van twee impliciete leertaken, de Artificial Grammar Learning

(AGL) taak (zie eerder) en de rotary pursuit taak. Deze laatste taak is een visuo-

motorische taak waarbij er door de proefpersonen contact moet worden gehouden tussen

een pen en een plaats op een draaiende schijf. Wanneer er contact is ontstaat er een

elektrische stroom die gebruikt wordt om te meten hoe lang er contact was. Na een tijdje

wordt in deze taak een prestatieverbetering vastgesteld, ook bij amnesiepatiënten

(Brooks & Baddeley, 1976; Milner, Corkin, & Teuber, 1968) wat er op wijst dat er bij

deze taak impliciet leren plaatsvindt. Zowel voor de AGL taak (r = -.007) als de rotary

pursuit taak (r = .095) was er telkens geen significant verband tussen de prestatie op de

taak en leeftijd van de subjecten.

Andere studies bevestigen echter deze ontwikkelings-invariante visie op

impliciet leren niet. In een studie met kinderen rapporteren Thomas en Nelson (2001)

een toename van sequensleren tussen 4 en 10 jaar in een SRT taak. Zij vonden lichte

tendensen voor een ontwikkeling wanneer reactietijden werden bekeken maar vooral het

aantal anticipatorische reacties (i.e., het geven van een respons consistent met de

aangeboden sequens alvorens een bepaalde cut-off reactietijd) verschilde sterk tussen

jongere en oudere kinderen. Een andere studie van Thomas et al. (2004) vergeleek de

prestatie in een SRT taak tussen kinderen en volwassenen. Uit de data van Thomas en

9

collega’s bleek dat volwassenen deze sequensen beter en sneller (na minder blokken)

leerden dan kinderen van 7 tot 11 jaar oud. Functionele beeldvorming tijdens de leerfase

in hetzelfde experiment toonde ook een verschillende betrokkenheid van corticale en

subcorticale gebieden bij volwassenen en kinderen. Kinderen vertoonden een grotere

activatie van subcorticale motorgebieden (voornamelijk de putamen) tijdens de taak

vergeleken met volwassenen terwijl volwassenen sterkere activatie vertoonden in

corticale regio’s zoals de premotorische cortex. Wanneer er gekeken werd naar het

verschil in hersenactivatie tussen sequentiële en random trials vonden Thomas en

collega’s (2004) vooral een verschillende activatie van de hippocampus tussen deze

twee condities. Bij volwassenen vertoonde de hippocampus een sterkere activatie

tijdens sequentiële trials terwijl bij kinderen de hippocampus net geïnhibeerd werd. Met

een contextual cueing taak vonden Vaidya, Huger, Howard en Howard (2007) ook een

verschillende prestatie tussen volwassenen en kinderen tussen 6 en 13 jaar oud

(gemiddelde leeftijd = 10.3 jaar). Bij deze taak kan er een probabilistische relatie

geleerd worden tussen distractoren en een target waarop gereageerd moet worden. Deze

relatie wordt typisch geleerd door proefpersonen en verbetert hun prestatie zonder dat

zij zich hiervan bewust zijn (Chun & Jiang, 1998). Kinderen leerden deze covariatie

minder goed dan volwassenen en dit verminderd leereffect kon niet worden

toegeschreven aan de tragere responstijden van kinderen (Vaidya et al., 2007).

Maybery, Taylor en O’Brien-Malone (1995) vonden dan weer dat jonge kinderen (5-7

jaar) minder goed de covariatie leerden tussen impliciete cues en een target op het

scherm dan oudere kinderen (10-12 jaar). Ook recent beeldvormingonderzoek bevestigt

de traditionele visie op impliciet leren niet. In een kort overzicht van recente studies

tonen Vaidya en haar collega’s (2007) dat bij impliciet leren niet enkel evolutionair

oude structuren betrokken zijn en dat de hersenontwikkeling niet geheel in een

fylogenetische volgorde verloopt, wat de klassieke visie op impliciet leren tegenspreekt.

Zo zijn er bij impliciet leren ook neocorticale gebieden geactiveerd zoals de motor,

premotor en prefrontale cortices (e.g. Peigneux et al., 2000) en vertoont de

hippocampus, een fylogenetisch oude structuur betrokken bij zowel impliciet als

expliciet leren, een ontwikkeling tot ver in de adolescentie (Gogtay et al., 2006;

Utsunomiya, Takano, Okazaki, & Mitsudome, 1999).

10

Er is dus een zekere inconsistentie tussen de verschillende studies die het

ontwikkelingspatroon van impliciet leren willen onderzoeken. Dit werd ook opgemerkt

door Thomas et al. (2004) en Vaidya et al. (2007). Beide auteurs suggereren dat een

grotere complexiteit van het materiaal in hun studies dat diende aangeleerd te worden

door de proefpersonen aanleiding gaf tot trager en verminderd leren bij kinderen in hun

studies. Dus de complexiteit van hetgene wat moet worden aangeleerd zou mogelijks

bepalen of er een ontwikkelingsverschil kan worden waargenomen. Het is interessant

om op te merken dat in beide studies de hippocampale formatie en de omliggende

mediale temporale lob een cruciaal verschil lijken te maken tussen volwassenen en

kinderen. Thomas et al. (2004) vonden een verschillende betrokkenheid van de

hippocampus gedurende het leren bij volwassenen en kinderen. Bij volwassenen

vertoonde de hippocampus een grotere activatie tijdens sequentiële trials in de SRT taak

terwijl bij kinderen de hippocampus meer activatie vertoonde tijdens random trials. Dit

impliceert dat de hippocampus verschillend betrokken is in het leerproces bij kinderen

en volwassenen. In het experiment van Vaidya et al. (2007) werd er gekozen om de

contextual cuing taak te gebruiken omdat deze taak beroep zou doen op de mediale

temporale lobben (Chun & Phelps, 1999; Manns & Squire, 2001) en omdat deze

structuren blijven ontwikkelen tot ver in de adolescentie (Gogtay et al., 2006;

Utsunomiya, Takano, Okazaki, & Mitsudome, 1999) zodanig dat er een grote kans was

om met deze taak een ontwikelingsverschil te vinden. Beide studies lijken er dus op te

wijzen dat de hippocampus en de omliggende mediale temporale lob sterk van belang

zijn bij het vinden van een ontwikkelingsverschil tussen kinderen en volwassenen. Eén

van de functies van de hippocampus bestaat in het encoderen en opslaan van hogere

orde contingenties (Chun & Phelps, 1999; Ergorul & Eichenbaum, 2006; Romer,

Schulz, Richter, Lass-Hennemann, & Schachinger, 2011; Schendan, Searl, Melrose, &

Stern, 2003; Shanks, Channon, Wilkinson, & Curran, 2006). Dit zijn contingenties

waarbij meerdere stukken informatie moeten worden gecombineerd (e.g., meerdere

posities in de SRT taak) om een accurate voorspelling te maken (e.g., om de volgende

positie te voorspellen). Bijgevolg is het waarschijnlijk, zoals ook Vaidya en collega’s

voorstelden, dat specifiek het aanleren van hogere orde contingenties een

ontwikkelingspatroon vertoont omwille van de maturatie van de mediale temporale

gebieden. Deze hypothese sluit sterk aan bij de data gevonden bij amnesiepatiënten. Bij

11

deze patiënten, die vaak schade hebben aan de mediale temporale structuren, wordt

typisch gevonden dat zij normaal impliciet leren vertonen (Moscovitch, Vriezen, &

Goshen-Gottstein, 1993; Nissen & Bullemer, 1987; Schacter, Chiu, & Ochsner, 1993).

Curran (1997) toonde echter dat wanneer amnesiepatiënten sequensen met hogere orde

contingenties dienen aan te leren zij dit minder goed doen dan controlepersonen. Het

leren van eerste orde contingenties was daarentegen vergelijkbaar tussen

amnesiepatiënten en controle proefpersonen.

In de huidige studie willen we nagaan, aan de hand van een SRT taak, of het

aanleren van hogere orde contingenties inderdaad van belang is om al dan niet een

ontwikkelingsverschil binnen impliciet leren te vinden. Deze hypothese van een

toename aan capaciteit om complexe informatie aan te leren met leeftijd is consistent

met de ontwikkeling van sequensleren bij heel jonge kinderen. Met een visueel

verwachtinsparadigma werd gevonden dat baby’s van 4 en 5 maanden simpele

sequensen als 1-2-3-4 of links-rechts alteraties kunnen aanleren (Clohessy, Posner, &

Rothbart, 2001; Haith & McCarthy, 1990; Smith, 1984) maar wanneer de ambiguiteit

(bv. 1-2-1-3) toenam waren enkel peuters van 18 tot 24 maanden in staat om dit soort

sequensen aan te leren (Clohessy et al., 2001).

De huidige studie

In deze studie willen we het belang nagaan van complexiteit voor het vinden van een

ontwikkelingspatroon bij impliciet leren. Dit zal onderzocht worden, zoals dit bij de

meeste voorgaande studies het geval was (Karatekin et al., 2007; Meulemans et al.,

1997; Thomas & Nelson, 2001; Thomas et al., 2004), bij verschillende leeftijdscohorten

tussen 8 jaar en meer dan 18 jaar oud. Specifiek wordt er voorspeld dat er een verschil

zal zijn in het leereffect tussen volwassenen en kinderen wanneer er hogere orde

contingenties dienen aangeleerd te worden maar niet wanneer er eerste orde

contingenties moeten worden geleerd. Deze hypothese zal geëvalueerd worden met

behulp van een SRT taak (Nissen & Bullemer, 1987). Van deze taak is al aangetoond

dat deze beroep doet op de hippocampus wanneer de herhalende sequens uit hogere-

orde contingenties bestaat (Albouy et al., 2008; Schendan, Searl, Melrose, & Stern,

2003) en is een veel gebruikte impliciete leertaak.

12

Om het effect van complexiteit op de ontwikkeling van impliciet leren na te gaan

worden er twee condities gecreëerd. In de eerste conditie is het mogelijk om op basis

van één trial de positie van de volgende trial te kunnen voorspellen (eerste orde

contingenties conditie). In de andere conditie moeten de twee voorgaande trials in

rekening worden genomen om te kunnen weten waar de stimulus zal verschijnen op de

volgende trial (hogere orde/tweede orde contingenties conditie). De complexiteit van de

contingenties verschilt dus over de twee condities. De aangeboden contingenties in

beide condities worden weergegeven in tabel 1. Merk op dat er telkens twee

mogelijkheden zijn die kunnen volgen op de voorgaande positie(s), een hoog-probabele

en een laag-probabele mogelijkheid. De te leren contingenties in beide condities worden

dus op een probabilistische wijze aangeboden. De informatie in tabel 1 komt neer op

een afwisseling tussen de sequensen 1-3-2-4 en 1-4-2-3 in de eerste-orde conditie en

tussen 3-2-3-4-1-2-4-3-1-4-2-1 en 3-2-4-1-3-4-2-3-1-2-1-4 in de tweede-orde conditie

(Schvaneveldt & Gomez, 1998; Vandenberghe, Schmidt, Fery, & Cleeremans, 2006).

Er zijn twee redenen waarom de sequensen (en dus de contingenties in deze sequensen)

op een probabilistische in plaats van een deterministische manier worden aangeboden.

Ten eerste is het onwaarschijnlijker dat er zich expliciete kennis van de sequens zal

ontwikkelen doordat de aanbieding van deze sequens vaak wordt doorbroken. Dit is

vooral van belang voor de eerste-orde conditie doordat in deze conditie de sequens heel

eenvoudig is waardoor er makkelijker expliciete kennis kan ontstaan. Dit kan

problematisch zijn voor het vergelijken van kinderen en volwassenen, daarom zal er

gecontroleerd worden voor expliciete kennis (zie verder). Verder is het ook minder

waarschijnlijk dat, in het geval er expliciete kennis zou zijn, deze zal meespelen bij

probabilistisch sequensleren. Stefaniak, Willems, Adam en Meulemans (2008) trainden

proefpersonen op de volgorde van de trials in een SRT taak alvorens de proefpersonen

de SRT taak uitvoerden. Er was enkel een invloed van expliciete kennis van de sequens

op de leereffecten wanneer deze sequens op een deterministische manier werd

aangeboden maar niet wanneer deze sequens op een probabilistische manier werd

aangeboden (zie verder ook nog: Willingham & Goedert-Eschmann, 1999, voor

argumentatie dat expliciete kennis niet zal meespelen wanneer de sequens vaak wordt

doorbroken). Een tweede reden om probabilistische relaties te gebruiken zijn de

observaties dat de hippocampus betrokken zou zijn bij het leren van probabilistische

13

relaties (zie o.a. Dickinson, Li, & Delgado, 2011). Het probabilistisch aanbieden van de

contingenties in de SRT taak verhoogt dus de kans dat de hippocampus betrokken zal

zijn bij de aanwezige leereffecten en dit verhoogt dus ook de kans dat we een modulatie

zullen krijgen van de leereffecten door leeftijd1.

Tabel 1. Contingenties aangeboden in het experiment. De tabel geeft weer welke

posities kunnen verschijnen gegeven voorgaande posities. Toewijzing van

probabiliteiten was in het experiment gecontrabalanceerd over proefpersonen.

Eerste orde probabilistisch Tweede orde probabilistisch

Huidige positie Potentiële volgende

posities (probabiliteit

tussen haakjes)

Voorgaande en huidige

positie

Potentiële volgende

posities (probabiliteit

tussen haakjes)

1

2

3

4

4 (80%)

3 (20%)

3 (80%)

4 (20%)

1 (80%)

2 (20%)

2 (80%)

1 (20%)

12

13

14

21

23

24

31

32

34

41

42

43

1 (80%)

4 (20%)

4 (80%)

2 (20%)

3 (80%)

2 (20%)

4 (80%)

3 (20%)

1 (80%)

4 (20%)

1 (80%)

3 (20%)

2 (80%)

4 (20%)

4 (80%)

3 (20%)

2 (80%)

1 (20%)

3 (80%)

2 (20%)

3 (80%)

1 (20%)

2 (80%)

1 (20%)

14

Zoals kan gezien worden in tabel 1 is de eerste orde sequens korter dan de

tweede orde sequens. Dit is noodzakelijk aangezien er meer informatie nodig is om

eenvoudigere contingenties te vermijden in de tweede-orde conditie. Dit houdt

bijgevolg ook in dat de volledige eerste orde sequens vaker wordt aangeboden per blok

dan de tweede orde sequens (24 keer tegen 8 keer). Om deze reden zullen we meer

trainingsblokken aanbieden bij de tweede orde conditie dan bij de eerste orde conditie.

In het experiment zullen er bij de eerste orde conditie vier sequentiële blokken zijn voor

het random blok terwijl er bij de tweede orde conditie zes sequentiële blokken zullen

zijn voor het random testblok. Dit zal het aantal keren dat proefpersonen geconfronteerd

worden met de sequens meer balanceren over de twee condities. Merk op dat deze

uitbalancering nog steeds niet perfect is, maar volledige uitbalancering zou het verschil

in duur tussen de twee condities te groot maken en zou het experiment te lang maken,

zeker voor jonge proefpersonen.

Na het experiment zijn er nog twee controletaken. Om van impliciet leren te

kunnen spreken is het noodzakelijk om te kunnen uitsluiten dat de gevonden

leereffecten het gevolg zijn van expliciete kennis (Shanks & St John, 1994).

Daarenboven zouden volwassen proefpersonen waarschijnlijk meer profiteren van

expliciete kennis waardoor de leereffecten tussen kinderen en volwassenen niet meer

vergelijkbaar zijn. Daarom worden na het experiment twee taken afgenomen om de

mate van expliciete kennis na te gaan. Enerzijds zullen proefpersonen worden gevraagd

om na het experiment op een schaal aan te duiden in welke mate ze dachten dat de

stimulus in een bepaalde volgorde werd aangeboden. Dit geeft ons een subjectieve maat

van expliciete kennis. Anderzijds wordt de Process Dissociation Procedure (PDP,

Jacoby, 1991) aangepast aan de SRT taak (Destrebecqz & Cleeremans, 2001)

afgenomen. Bij de PDP worden proefpersonen verteld dat de stimuli in het experiment

een bepaalde sequens volgden. Vervolgens worden proefpersonen gevraagd om deze

sequens zo goed mogelijk te reproduceren (de inclusiefase) en erna wordt hen gevraagd

om deze sequens zo goed mogelijk te vermijden (de exclusiefase). Wanneer er zich

bewuste kennis heeft gevormd van de sequens uit het experiment zouden proefpersonen

in staat moeten zijn om in de inclusiefase deze sequens te reproduceren en de sequens te

vermijden gedurende de exclusiefase. Dit wordt nagegaan door te kijken hoeveel

15

contingenties gegenereerd in deze twee fases overeenkomen met contingenties uit de

geleerde sequens. Er wordt een groot verschil verwacht in het aantal geleerde

contingenties aanwezig in de inclusie- en exclusiefase bij proefpersonen met expliciete

kennis. Door hun bewuste kennis van de geleerde sequens kunnen zij vermijden dat ze

deze produceren in de exclusiefase en deze gecontroleerd reproduceren tijdens de

inclusiefase, wat dus een groot verschil zou moeten opleveren in het aantal geleerde

contingenties tussen de inclusie- en de exclusiefase. Bij proefpersonen met impliciete

kennis wordt dan weer verwacht dat het aantal contingenties in beide fases ongeveer

even veel zal zijn. Doordat zij niet kunnen gebruik maken van expliciete kennis om

contingenties te vermijden of te reproduceren zal het aantal contingenties enkel bepaald

worden door de aanwezige impliciete kennis dat onbewust en niet-intentioneel

contingenties produceert. Omwille van die eigenschappen van impliciete kennis

verwachten we een vergelijkbaar aantal contingenties in de twee fases bij proefpersonen

met enkel impliciete kennis. De PDP is een performantiemaat van expliciete kennis

waarbij in een taak die nauw aansluit aan de leerfase kan worden vastgesteld of

proefpersonen expliciete kennis hebben over de sequens. Deze maat is eerder al

gevalideerd geweest als een sensitieve maat voor expliciete kennis in de SRT taak

(Stefaniak et al., 2008; Vandenberghe et al., 2006).

Methode

Proefpersonen

Verschillende scholen in de regio van Dendermonde werden gecontacteerd om mee te

werken aan de studie. Wanneer de directie akkoord ging werd er in de doeljaren een

consentbrief uitgedeeld die door de leerlingen moest worden terugbezorgd (via hun

leerkracht) wanneer ze wensten deel te nemen aan de studie. Studenten uit de eerste

bachelor psychologie schreven zich in via een website. In totaal namen er 101

proefpersonen deel aan het experiment. Van deze 101 leerlingen waren er 27 leerlingen

uit het derde leerjaar, 24 leerlingen uit het zesde leerjaar, 23 leerlingen uit het derde jaar

secundair onderwijs en ten slotte 27 studenten voornamelijk uit de eerste bachelor

psychologie. Proefpersonen werden telkens willekeurig toegewezen aan één van beide

16

condities (nl. eerste of tweede orde conditie). Alle proefpersonen werden gedurende de

dag op de school/universiteit getest. Wanneer mogelijk werden proefpersonen

individueel getest, maar enkele scholen vroegen om binnen een bepaald tijdslimiet te

werken. In deze gevallen (en ook bij de studenten) werden de afnames gedaan in

groepen van maximaal vier personen. Dit was het geval voor 12 leerlingen uit het derde

leerjaar (waarvan 4 proefpersonen in de eerste orde conditie en 8 in de tweede orde

conditie), 11 leerlingen uit de derde graad secundair onderwijs (5 in de eerste orde en 6

in de tweede orde conditie) en ten slotte alle studenten. Alle andere leerlingen werden

individueel getest. Van deze initiële groep van 101 proefpersonen werden vijf

proefpersonen verwijderd omwille van te lage accuraatheden (< 80%) en verder nog

eens acht proefpersonen verwijderd omdat deze voldeden aan het criterium voor

expliciete kennis (zie verder). Alle informatie over exact aantal proefpersonen,

geslachtsverdeling en mediane leeftijd per conditie van de overige proefpersonen wordt

weergegeven in tabel 2. De volledige duur van het experiment was ongeveer 35

minuten. In ruil voor hun deelname ontvingen de studenten credits en de leerlingen een

klein geschenkje.

Tabel 2. Informatie over aantal proefpersonen, leeftijd en geslacht per conditie.

Eerste orde conditie

3de leerjaar 6de leerjaar 3de middelbaar 1ste bachelor

Leeftijd (mediaan) 8 11 14 18

# proefpersonen 11 11 8 11

Geslachtsverdeling 6 meisjes – 5

jongens

6 meisjes – 5

jongens

4 meisjes – 4

jongens

6 meisjes – 5

jongens

Tweede orde conditie

3de leerjaar 6de leerjaar 3de middelbaar 1ste bachelor

Leeftijd (mediaan) 8 11 14 18

# proefpersonen 12 10 10 15

Geslachtsverdeling 7 meisjes – 5

jongens

6 meisjes – 4

jongens

5 meisjes – 5

jongens

10 meisjes – 5

jongens

Materiaal

17

Het experiment werd geprogrammeerd in C gebruik makend van de Tscope library

(Stevens, Lammertyn, Verbruggen, & Vandierendonk, 2006). De stimuli werden

gepresenteerd volgens een afwisseling van de sequensen 1-3-2-4 en 1-4-2-3 in de eerste

orde conditie en 3-2-3-4-1-2-4-3-1-4-2-1 en 3-2-4-1-3-4-2-3-1-2-1-4 in de tweede-orde

conditie (Schvaneveldt & Gomez, 1998; Vandenberghe, Schmidt, Fery, & Cleeremans,

2006) zoals weergegeven in tabel 1. De toewijzing van de hoog en laag probabele

sequens werd gecontrabalanceerd over proefpersonen. Op 20% van de trials werden

contingenties uit de laag-probabele sequens aangeboden met als enige restrictie dat deze

laag-probabele trials niet meteen na elkaar voorkwamen. In het random blok werden er

op een pseudorandom manier posities gegenereerd met die restricties dat de frequenties

van elke positie gelijk waren aan die uit de leerfase en dat eenzelfde positie geen twee

maal achter elkaar kon worden aangeboden. In het random blok was het dus niet

mogelijk om voorspellingen te maken waar de stimulus zou verschijnen. De stimuli die

volgens deze sequensen werden aangeboden werden

gepresenteerd via een 15 inch computerscherm. Deze

stimuli bestonden uit 4 vakjes; op elke trial verscheen

een sterretje in één van deze vier vakjes (zie figuur 1).

Proefpersonen reageerden op de positie van het sterretje

door de overeenkomstige toetsen D, F, J of K in te

drukken op een qwerty-toetsenbord wanneer ze in groep

werden getest en met vier gekleurde knoppen van een

Cedrus® RB-730 Response Pad wanneer ze individueel

werden getest.

Procedure

Na het invullen van een informed consent werden proefpersonen eerst een scherm

getoond met instructies. Hierbij werd hen verteld dat er stimuli op het scherm zullen

verschijnen en dat zij zo snel én accuraat mogelijk op deze stimuli dienen te reageren

door de corresponderende toets in te drukken op het toetsenbord. Er werd hen ook een

voorbeeld getoond en gevraagd om het foutenpercentage onder de 5% te proberen

18

houden. Hierna volgde blok 1 dat na een 3000 ms lang blanco interval start.

Proefpersonen hadden telkens 2000 ms de tijd om een respons te geven. De stimulus

verdween na een respons. Na elke respons was er een inter-trial interval van 250

milliseconden waarna de volgende trial begon. Een blok was telkens 96 trials lang met

telkens een pauze van 20 seconden tussen de verschillende blokken. Bij jonge

proefpersonen (8 en 11 jarigen) werd tijdens de pauze een tekening getoond. Na elke

blok verschenen er meer stukken van de tekening om hen te motiveren om de taak voort

te zetten. Na deze pauze verscheen er een pijltje en instructies waarbij er verteld werd

dat proefpersonen verder kunnen gaan met het experiment waarna de eerste trial van de

volgende blok na 3000 ms verschijnt nadat er op het pijltje is gedrukt. Na 4 of 6

dergelijke blokken (afhankelijk van de conditie, zie eerder) volgde het blok waarin de

stimulus op een random manier werd aangeboden. Tenslotte volgde er nog 1 sequentieel

blok. Voor de analyses van het leren werden de sequentiële blokken opgedeeld in “runs”

om een gelijk aantal meetpunten te verkrijgen (zie verder). Dit wordt weergegeven in

figuur 2.

Na deze leerfase werden de proefpersonen gevraagd om aan de hand van een

schaal van één tot vijf aan te geven in welke mate ze de indruk hadden dat de ster in een

bepaalde volgorde werd aangeboden. Gelijktijdig werd er op het scherm een schaal

aangeboden waarbij één helemaal random representeerde en vijf een herhalende

sequens. Deze instructies werden bij de jongere proefpersonen (8 en 11 jarigen)

mondeling gegeven door de proefleider en het antwoord werd door de proefleider

ingegeven. Bij oudere proefpersonen verschenen de instructies op het scherm en gaven

ze zelf hun antwoord in.

Ten slotte volgde nog de Process Dissociation Procedure met een inclusie en

exclusie reproductiefase om ook de mate van expliciete kennis na te gaan (Destrebecqz

& Cleeremans, 2001). In de inclusiefase werden proefpersonen verteld dat de stimuli

een sequens hebben gevolgd en werd hen gevraagd om deze sequens zo goed mogelijk

te proberen genereren door in die volgorde op de toetsen te proberen drukken. Nadat ze

op het pijltje hebben gedrukt om verder te gaan werden proefpersonen de mogelijkheid

geboden om vrijelijk te duwen op de toetsen waarna telkens de corresponderende positie

op het scherm verscheen en bleef staan tot wanneer een volgende toets werd ingedrukt.

Proefpersonen deden dit 96 keer (= aantal trials van een blok). Hierna volgde de

19

exclusiefase waarbij hen werd gevraagd om de sequens uit de leerfase zo goed mogelijk

te vemijden. Deze verliep analoog aan de inclusiefase waarbij er ook voor 96 trials

posities werden gegenereerd door de proefpersonen. In zowel de inclusie- als de

exclusiefase was er geen tijdslimiet ingesteld om deze fasen te doorlopen. Tenslotte

werden de proefpersonen bedankt voor hun deelname en ontvingen ze hun

beloning/credits.

Figuur 2. Schematisch verloop van het experiment.

Resultaten

Accuraatheid

Algemeen genomen werd de taak goed uitgevoerd. De gemiddelde accuraatheid over

proefpersonen was 94.92% (SD: 3.60) en de range: [82.55%, 99.61%]. De

accuraatheden werden verder geanalyseerd aan de hand van een 2 (conditie: eerste of

tweede orde) bij 4 (leeftijd) tussen-subjecten ANOVA. Het hoofdeffect van de factor

leeftijd was significant (F(3, 80) = 22.587; p < .001). Dit hoofdeffect geeft aan dat de

accuraatheid toeneemt met leeftijd. Het hoofdeffect van conditie (F(1, 80) < 1; p = .394)

en de interactie tussen leeftijd en conditie waren niet significant (F(3, 80) = 1.427; p =

.241). Het hoofdeffect van leeftijd werd verder geëxploreerd aan de hand van

contrasten. De gemiddelde accuraatheid van de 8-jarige proefpersoon verschilde

significant met de accuraatheid van de overige groepen (F(1, 80) = 46.357; p < .001).

20

Ook de accuraatheid van de 11-jarigen was significant verschillend van de accuraatheid

van de 14 en 18-jarigen (F(1, 80) = 19.606; p < .001). De accuraatheid tussen de twee

oudste groepen, tenslotte, verschilde niet significant van elkaar (F(1, 80) < 1; p = .702).

Deze contrasten geven aan dat de accuraatheid toeneemt met de leeftijd maar afvlakt

vanaf 14 jaar. Deze toename aan accuraatheid over leeftijden viel te verwachten.

Desondanks voerde iedere leeftijdsgroep de taak vrij goed uit, zelfs de jongste

deelnemers (8-jarigen: M = 91.51%).

Figuur 3. Accuraatheden (%) per conditie en leeftijd.

Expliciete kennis

Om te controleren voor aanwezigheid van expliciete kennis is er zowel een subjectieve

maat als een performantiemaat over expliciete kennis afgenomen. Bij de Process

Dissociation Procedure (de performantiemaat) werden proefpersonen gevraagd om de

sequens zo goed mogelijk te reproduceren (inclusiefase) of te vermijden (exclusiefase)

in een generatietaak die nauw aansloot bij het experiment. Wanneer proefpersonen in

staat zijn om de aangeleerde sequens te vermijden in de exclusiefase en de sequens te

produceren in de inclusiefase wijst dit er op dat de proefpersonen beschikken over

expliciete kennis van de sequens. Voor zowel de inclusie als de exclusiefase werd er per

proefpersoon bepaald hoeveel gegenereerde contingenties overeenkwamen met de

contingenties uit de aangeleerde sequens (let op: het betreft hier enkel de hoog-

probabele sequens, expliciete kennis van de laag-probabele sequens werd niet

nagegaan). Dit aantal gegenereerde contingenties consistent met de aangeleerde sequens

21

geeft dus weer in hoeverre proefpersonen in staat waren de aangeleerde sequens te

reproduceren/vermijden. Het verschil in aantal contingenties in overeenstemming met

de aangeleerde sequens tussen de inclusie en de exclusiefase zal fungeren als maat voor

expliciete kennis. Bij de subjectieve maat moesten proefpersonen eenvoudigweg aan de

hand van een schaal aangeven hoe zij dachten dat de stimuli werden aangeboden.

Hogere scores op de schaal suggereren meer kennis over de aanwezigheid van een

sequentiële aanbieding van de stimuli. Proefpersonen werden geweerd uit de analyses

wanneer ze consistent over de twee maten expliciete kennis vertoonden. Met name,

proefpersonen werden uit de analyses gehaald wanneer ze: een hoge score (4 of 5) op de

subjectieve maat aangaven en in de inclusiefase meer én in de exclusiefase minder

contingenties consistent met de aangeleerde sequens produceerden dan kansniveau.

Acht proefpersonen voldeden aan deze criteria en werden daarom geweerd uit alle

analyses. Voor alle overblijvende proefpersonen werden beide maten van expliciete

kennis geanalyseerd aan de hand van een 4 (leeftijd) X 2 (conditie: eerste orde of

tweede orde) tussen-subjecten ANOVA.

Subjectieve maat van expliciete kennis. De ANOVA uitgevoerd op de

schaalscores produceerde geen enkel significant hoofdeffect (leeftijd: F(3, 80) < 1;

conditie: F(1, 80) = 1.119; p = .293) of interactie effect (F(3, 80) < 1). Dit geeft aan dat

er tussen de verschillende leeftijdsgroepen en tussen de twee condities geen

verschillende rating was over de aanwezigheid van de sequens. Over alle condities heen

gaven proefpersonen gemiddeld een schaalscore van 2.99 (SD: 1.25) aan. Dit toont dat

proefpersonen algemeen genomen vrij neutraal waren wat betreft hun kennis over de

aanwezigheid van een volgorde.

Performantiemaat van expliciete kennis. Dezelfde analyse werd uitgevoerd op

het verschil tussen de inclusie en de exclusiefase van de PDP. Het intercept van deze

ANOVA was verschillend van 0 (F(1, 80) = 11.546; p < .001). Dit toont aan dat deze

maat van expliciete kennis gemiddeld verschillend is van nul (M = 4.11; SD = 11.72) en

bijgevolg dus dat er een significant verschil is in aantal contingenties consistent met de

geleerde sequens tussen de inclusie en de exclusiefase. Met andere woorden, er is een

aanwijzing voor enige expliciete kennis van de hoog-probabele sequens gemiddeld over

alle proefpersonen heen. Verder toonde deze analyse geen significante impact van beide

tussen-subjecten factoren (leeftijd: F(3, 80) < 1; conditie: F(1, 80) < 1). De interactie

22

tussen leeftijd en conditie was marginaal significant (F(3, 80) = 2.543; p = .062). Deze

interactie lijkt voornamelijk het gevolg van de resultaten bij 14-jarigen (zie figuur 4):

14-jarigen hebben veel meer expliciete kennis in de eerste orde conditie dan in de

tweede orde conditie terwijl bij de andere leeftijden de hoeveelheid expliciete kennis in

de twee condities ongeveer gelijk is. Dit werd bevestigd met een contrast (F(1, 80) =

7.41; p < .01). Er kan nog opgemerkt worden dat zowel bij de inclusiefase (t(87) =

10.983; p < .001) als de exclusiefase (t(87) = 5.869; p < .001) het aantal gegenereerde

contingenties consistent met de aangeleerde sequens boven kansniveau ligt. In figuur 4

is het kansniveau aangegeven door de x-as. Het kansniveau is 32 contingenties

aangezien na elke positie elke andere positie kan verschijnen uitgesloten de voorgaande

positie zelf (geen herhalingen van posities). Eén van de drie mogelijks volgende posities

is consistent met de geleerde sequens. Zodanig verwachten we op kansniveau dat bij 96

opeenvolgende posities 32 posities consistent zullen zijn met de geleerde sequens2. Van

belang is dat prestatie boven kansniveau bij de exclusiefase een indicatie is voor

impliciete kennis. Ondanks actieve intentie om de aangeleerde sequens te vermijden

werd deze nog steeds boven kansniveau gegenereerd in de exclusiefase.

Figuur 4. Gemiddeld aantal gegenereerde contingenties consistent met de

hoogprobabele sequens in de inclusie en de exclusiefase, weergegeven naargelang

leeftijd en conditie.

23

Beide maten tonen dus aan dat er deels expliciete kennis was van de sequens.

Deze expliciete kennis in onze studie is problematisch aangezien deze studie impliciet

leren wil onderzoeken. Maar zoals eerder vermeld heeft voorgaand onderzoek

aangetoond dat expliciete kennis niet bijdraagt aan het leren van een probabilistische

sequens (Stefaniak et al., 2008). Om na te gaan of dit ook het geval was voor onze

studie correleerden we de maten van leren (zie verder) met de maten voor expliciete

kennis. Inderdaad waren beide maten van expliciete kennis niet significant gerelateerd

aan zowel de leereffecten op blokniveau (PDP: r = .164, p = .126; subjectieve maat: r =

.070, p = .518) als de gemiddelde leereffecten -over blokken heen, zie verder- op

trialniveau (PDP: r = .167, p = .119; subjectieve maat: r = -.138, p = .2). Dit bevestigt de

resultaten van Stefaniak et al. (2008). Het lijkt inderdaad moeilijk, ook in dit

experiment, om expliciete kennis aan te wenden om de prestatie op een probabilistische

taak te verbeteren.

Leereffecten

Gebruik makend van de reactietijden zijn er twee mogelijkheden om het leren van de

sequens te onderzoeken. Enerzijds kunnen we kijken naar het verschil in reactietijd

tussen sequentiële blokken en het random blok (leereffect op blokniveau). Er wordt

verwacht dat proefpersonen trager zullen reageren in het random blok dan in de

omliggende sequentiële blokken wanneer proefpersonen de sequens hebben aangeleerd.

Dit verschil in reactietijd wordt doorgaans als maat van leren genomen bij SRT taken.

Anderzijds kunnen we reactietijden op hoog-probabele trials vergelijken met de

reactietijden op laag-probabele trials (leereffect op trialniveau). Wanneer proefpersonen

de hoog-probabele sequens hebben aangeleerd wordt er verwacht dat zij trager zullen

reageren wanneer er een onverwachte positie (i.e. een positie die niet wordt verwacht op

basis van de aangeleerde sequens) wordt aangeboden. Deze maat van leren wordt niet

doorgaans gebruikt aangezien experimenten die gebruik maken van de SRT taak

meestal de sequens op een deterministische manier aanbieden. Het voordeel van deze

leermaat is dat leren doorheen heel het experiment kan gemeten worden in plaats van

enkel bij het random blok.

24

Alvorens de analyses uit te voeren op beide maten van leren werden alle trials

waarop een fout werd gemaakt en de trial die op deze fout volgde uit de dataset

verwijderd. Vervolgens werden ook de eerste trial (bij de eerste orde conditie) of de

twee eerste trials (bij de tweede orde conditie) van ieder blok uit de dataset gehaald. Dit

werd gedaan omdat het onmogelijk is om op deze trials leren te vertonen aangezien er

geen vorige trial is om de positie van deze trials te voorspellen. De reactietijden van

deze resterende trials werden dan per leeftijdsgroep en conditie getransformeerd naar z-

scores. Dit is noodzakelijk aangezien de gemiddelde reactietijd verschilt tussen jongere

en oudere proefpersonen. Door de reactietijden te transformeren naar z-scores kunnen

oudere en jongere proefpersonen rechtstreeks met elkaar vergeleken worden. Tenslotte

werden z-scores groter dan drie uit de analyses geweerd om te vermijden dat de

resultaten zouden beïnvloed worden door outliers. Na deze exclusies werden

uiteindelijk 88.22% van de initiële trials opgenomen in de analyses.

Leereffecten op blokniveau. Op blokniveau werd de gemiddelde z-score van het

random blok vergeleken met de gemiddelde z-score van de twee omliggende

sequentiële blokken. Het verschil tussen deze z-scores geeft de mate van leren weer.

Deze leermaat werd geanalyseerd aan de hand van een 2 (conditie: eerste of tweede

orde) bij 4 (leeftijd) tussen-subjecten ANOVA. Het effect van conditie was significant

(F(1, 80) = 57.169; p < .001). Dit

toont dat er een groter leereffect

was in de eerste orde conditie dan

in de tweede orde conditie. Het

effect van leeftijd (F(3, 80) < 1) en

de interactie tussen leeftijd en

conditie (F(3, 80) < 1) waren niet

significant. Dit is in tegenstelling

tot onze hypothese. Er werd

verwacht dat de leereffecten over de leeftijden vergelijkbaar zouden zijn bij de eerste

orde conditie en zouden toenemen in de tweede orde conditie. Daarentegen vinden we

in onze studie vergelijkbaar leren voor alle leeftijden zowel in de eerste orde als in de

tweede orde conditie. Belangrijk om nog op te merken is dat de leereffecten in de

tweede orde conditie klein waren. De enige twee leeftijdsgroepen die een significant

25

leereffect vertoonden waren de 18-jarige proefpersonen (enkelzijdige t-toets: t(14) =

1.927; p < .05) en de 11-jarige proefpersonen (enkelzijdige t-toets: t(9) = 1.661; p =

.065). Zowel 8-jarigen als 14-jarigen hadden geen significant leereffect (beide p-

waarden > .5). De gemiddelde Z-scores per blok voor iedere leeftijdsgroep en conditie

worden weergegeven in figuur 5.

Figuur 5. Z-scores voor elk blok naar conditie en leeftijd.

Leereffecten op trialniveau. Naast het verschil in reactietijd tussen het random

blok en de omliggende sequentiële blokken kunnen we ook het verschil in reactietijd

tussen laag-probabele en hoog-probabele trials als maat van leren nemen. Een voordeel

van deze leermaat is dat er een schatting is van de mate van leren in ieder blok (met

uitzondering van het random blok uiteraard aangezien hier geen hoog of laag-probabele

trials zijn). In het gebruikte design zijn er echter niet evenveel blokken in de eerste orde

conditie als in de tweede orde conditie waardoor blok niet eenvoudigweg als factor kan

opgenomen worden in een statistische analyse. Om deze reden werden een aantal

blokken samengevoegd om een gelijk aantal blokken (‘runs’) te verkrijgen voor iedere

conditie. Dit laat nog steeds toe om leren te bekijken op verschillende punten doorheen

het experiment én laat toe dat de eerste en tweede orde conditie rechtstreeks met elkaar

vergeleken kunnen worden. De twee eerste blokken in de eerste orde conditie en de drie

eerste blokken in de tweede orde conditie werden samengevoegd tot één run. Ook het

derde en vierde blok in de eerste orde conditie en het vierde, vijfde en zesde blok in de

26

tweede orde conditie werden samengevoegd tot één run. Tenslotte bleven het zesde blok

in de eerste orde conditie en het achtste blok in de tweede orde conditie gewoon

behouden als laatste run (zie figuur 2). Hierdoor zijn er dus drie runs in iedere conditie

en kan dit als een factor worden opgenomen in een analyse.

Een ANOVA werd uitgevoerd op het verschil in z-score tussen hoog en laag-

probabele trials met run (eerste, tweede of derde run) als binnen-subjecten variabele en

leeftijd en conditie als tussen-subjecten variabelen. Voor effecten gerelateerd aan de

binnen-subjecten factor “run” zullen de Greenhouse-Geisser correcties voor herhaalde

metingen gerapporteerd worden. De hoofdeffecten van run (F(1.55, 124.43) = 13.01, p

< .001) en orde (F(1, 80) = 40.36; p < .001) waren beide significant. Dit wordt duidelijk

weergegeven in figuur 6. Er is een toename van het leereffect over runs heen en er is

een duidelijk verschil in leereffect tussen de eerste orde en de tweede orde conditie. Het

hoofdeffect van leeftijd (F(3, 80) < 1) was niet significant. Ook in figuur 6 kan gezien

worden dat over het algemeen de leereffecten bij de verschillende leeftijden vrij gelijk

waren. Verder waren alle tweewegs interacties en de driewegs interactie niet significant

(alle p-waarden > .1). Het verschil in z-score tussen laag en hoog-probabele trials per

run, conditie en leeftijd wordt weergegeven in figuur 6. Dit patroon aan data is niet wat

we verwachten op basis van onze hypothese. In figuur 6 kan gezien worden dat al in de

eerste run van de tweede orde conditie 8-jarige proefpersonen een significant leereffect

vertonen (i.e., een significant verschil in reactietijd tussen hoog en laag-probabele trials;

eenzijdige t-toets: t(11) = 2.308; p < .05). Ook zijn de leereffecten van de 8-jarige

proefpersonen in de tweede orde conditie duidelijk niet slechter dan die van de overige

leeftijden. Op trialniveau zijn 8-jarigen dus duidelijk in staat om tweede orde

contingenties te leren op een vergelijkbare manier met de overige leeftijdsgroepen.

27

Figuur 6. Verschil in z-score tussen hoog- en laag-probabele trials per leeftijd en

conditie en voor elke run (zie tekst).

Algemene Bespreking

In deze paper werd impliciet leren onderzocht, een effect waarbij er geleerd wordt

zonder dat hiertoe een intentie is en zonder dat men zich er van bewust is dat er iets

geleerd wordt. Klassieke visies omtrent dit effect postuleerden dat dit soort van leren

reeds bij kinderen volledig ontwikkeld is omdat het beroep zou doen op evolutionair

oudere hersengebieden (Reber, 1993). Recente studies bevestigen dit echter niet en

tonen dat volwassenen beter impliciet leren dan kinderen. Er ontbreekt echter aan een

verklaring voor deze resultaten. Deze studie wou nagaan of de complexiteit van wat er

geleerd dient te worden bepaalt of er al dan niet een ontwikkelingsverschil wordt

waargenomen in impliciet leren. Kinderen en volwassenen voerden een SRT taak uit

waarbij een stimulus volgens een bepaalde, steeds herhalende volgorde werd

aangeboden. De complexiteit van deze volgorde varieerde naargelang aan welke

conditie de proefpersonen werden toegewezen. In de eerste orde conditie was het

mogelijk om de volgende trial te voorspellen op basis van de vorige op een

probabilistische manier. Bij de tweede orde conditie kon enkel de volgende positie

voorspeld worden door de vorige én de trial hiervoor in rekening te nemen. Er werd

verwacht dat kinderen bij deze laatste conditie een zwakker leereffect zullen vertonen.

Dit zou het geval zijn omdat de hippocampus nog in ontwikkeling is bij kinderen

28

(Gogtay et al., 2006; Utsunomiya et al., 1999) en deze structuur nodig zou zijn voor het

leren van hogere-orde contingenties, hetgene wat geleerd dient te worden in de tweede

orde conditie (Chun & Phelps, 1999; Ergorul & Eichenbaum, 2006; Romer et al., 2011;

Schendan et al., 2003; Shank et al., 2006).

Om te vermijden dat de resultaten vertekend zouden worden door expliciet leren

werden proefpersonen na het experiment bevraagd over hun expliciete kennis.

Proefpersonen die duidelijk expliciete kennis over de hoog-probabele sequens hadden

werden uit de analyses gehaald. De overige proefpersonen hadden nog steeds

gedeeltelijke expliciete kennis maar deze kennis was slechts zwak en niet significant

gerelateerd aan de mate van leren. Dit werd verwacht omdat de sequensen in het

experiment op een probabilistische manier werden aangeboden waardoor het moeilijk is

om expliciete kennis aan te wenden (Stefaniak et al., 2008; Willingham & Goedert-

Eschmann, 1999). De leereffecten in dit experiment lijken dus het gevolg van impliciet

leren.

Leren van de sequensen werd op twee manieren nagegaan. Op blokniveau

werden reactietijden in blokken waarin de stimulus de sequens volgde vergeleken met

de reactietijden in het blok waarbij de stimulus at random werd aangeboden. Op

trialniveau werden reactietijden van trials waarbij de een contingentie uit de hoog-

probabele sequens werd aangeboden (hoog-probabele trial) vergeleken met reactietijden

van trials waarbij laag-probabele contingenties (laag-probabele trial) werden

aangeboden. Bij beide maten worden hogere reactietijden verwacht (of grotere z-scores)

wanneer er van de hoog-probabele sequens wordt afgeweken. Beide leermaten tonen dat

alle leeftijdsgroepen een vergelijkbaar leereffect hebben zowel in de eerste als in de

tweede orde condities. In beide condities vinden we dus, in tegenstelling tot wat er werd

verwacht, geen ontwikkeling terug van de mate van leren. Het is zelfs zo dat jonge

kinderen (8-jarigen) een duidelijk leereffect voor tweede orde contingenties vertonen.

Dit is voornamelijk het geval wanneer reactietijden op hoog-probabele en laag-

probabele trials vergeleken worden maar minder wanneer reactietijden in het random

blok vergeleken worden met reactietijden in sequentiële blokken. Anderzijds hadden 8-

jarigen gemiddeld gezien (maar: niet significant) een kleiner leereffect dan de overige

leeftijden in de éérste orde conditie, voornamelijk wanneer het leren werd bepaald op

blokniveau. Deze twee observaties tonen dat niet noodzakelijk het aanbieden van

29

complexere contingenties lijdt tot minder leren bij jongere proefpersonen. Het

experiment toont dus dat de orde van de aan te leren contingenties, contra onze

predicties, niet bepaalde of er een ontwikkeling wordt geobserveerd.

Dit leereffect van 8-jarigen in de tweede orde conditie is onverwacht gegeven de

ontwikkeling van de hippocampus. Als de hippocampus betrokken is bij het aanleren

van tweede-orde contingenties en deze structuur nog in ontwikkeling is bij jonge

proefpersonen werd er minstens een inhibitie van het leereffect verwacht bij 8-jarige en

11-jarige proefpersonen. Dit is echter niet het geval in onze studie voor de leereffecten

op trialniveau. Jonge proefpersonen hebben met deze maat minstens een even sterk

leereffect in de tweede orde conditie als de overige leeftijden. Dit suggereert dan ook

dat data over de volumetrische ontwikkeling van de hippocampus niet noodzakelijk

informatief is over de functionele ontwikkeling van deze structuur.

Onze bevindingen maken echter niet duidelijk waarom sommige vorige studies

een ontwikkelingspatroon rapporteerden over leeftijd. Deze studie toont dat eventueel

de manier waarop leren gemeten wordt relevant is voor het vinden van verschillende

leereffecten over leeftijden. Wanneer de reactietijden in het random blok werden

vergeleken met die van de omliggende blokken vertoonden 8-jarigen geen significant

leereffect in de tweede orde conditie. Wanneer hoog- en laag-probabele trials werden

vergeleken is het echter wel duidelijk dat 8-jarige proefpersonen de hoog-probabele

tweede-orde contingenties hadden aangeleerd. Er was dus een sterkere

ontwikkelingstendens wanneer leereffecten werden bepaald op blokniveau dan op

trialniveau. Thomas en Nelson (2001) rapporteerden eerder ook al een verschillende

gevoeligheid van verschillende leermaten aan ontwikkelingstendensen. Zij vonden dat

het aantal anticipatorische responsen sterker verschilde over leeftijden dan het verschil

in reactietijd tussen het random blok en sequentiële blokken. Het is echter niet

noodzakelijk zo dat leermaten die gevoeliger zijn aan ontwikkeling een voorkeur

moeten genieten. In dezelfde studie vonden Thomas en Nelson (2001) dat

anticipatorische responsen gevoeliger zijn aan expliciete kennis dan reactietijden, dus

lijkt deze maat niet geschikt voor het meten van impliciet leren. In onze studie leken

leereffecten op blokniveau dan weer een onderschatting te bieden van de mate van leren

bij 8-jarigen. Ook de leereffecten op trialniveau kunnen echter een onderschatting geven

van de mate van leren. Doordat het verschil in reactietijden op laag- en hoog-probabele

30

trials wordt genomen als maat van leren kan er een onderschatting ontstaan van het

leereffect wanneer ook de laag-probabele contingenties worden geleerd. Dit lijkt niet het

geval te zijn geweest in onze studie aangezien leereffecten op trialniveau bleven

toenemen naargelang het aantal blokken (zie figuur 6). Als laag-probabele

contingenties, die waarschijnlijk traag worden aangeleerd, het leereffect zouden

verkleinen hadden we net kleinere leereffecten moeten zien naargelang het aantal

blokken toeneemt. Uit deze en voorgaande studies is het dus niet meteen helemaal

duidelijk welke leermaat de voorkeur zou moeten genieten. Het is echter wel duidelijk

dat door verschillende leermaten te gebruiken er verschillende conclusies met

betrekking tot ontwikkeling kunnen worden getrokken.

Andere potentiële verklaringen voor het vinden van een ontwikkeling van

impliciet leren kunnen te maken hebben met de specifieke procedurele kenmerken van

de impliciete leertaken, zoals instructies en timing. Bijvoorbeeld, vaak is de enige

manipulatie om impliciet of expliciet leren te bekomen eenvoudigweg de instructies die

aan proefpersonen worden gegeven (bv. Gagnon, Bédard, & Turcotte, 2005). Instructies

kunnen dus duidelijk een grote impact hebben op het leren. Ook timing, zoals

bijvoorbeeld het interval tussen de respons en de volgende stimulus (RSI, Destrebecqz

& Cleeremans, 2001), kan een grote invloed hebben op de leereffecten. Dit zijn factoren

die niet gecontroleerd zijn geweest in de verschillende studies naar de ontwikkeling van

impliciet leren maar die potentieel relevant zijn voor de conclusies. Voornamelijk de

presentatieduur van de stimulus en het RSI verschilden sterk in de verschillende (merk

op: SRT) experimenten over ontwikkeling van impliciet leren. Ook de procedure

verschilde vaak sterk (Karatekin et al., 2007; Meulemans et al., 1997; Thomas &

Nelson, 2001; Thomas et al., 2004). Dit kunnen relevante variabelen zijn wat betreft

conclusies over de ontwikkeling van impliciet leren.

De resultaten in dit experiment tonen dus dat zowel kinderen als volwassenen

eerste orde en tweede orde contingenties kunnen aanleren in een SRT taak. Dit is echter

niet noodzakelijk evidentie voor ontwikkelings-invariantie van impliciet leren. Het lijkt

er eerder op, ook volgens dit experiment, dat kinderen onder bepaalde condities en met

bepaalde leermaten gereduceerd leren vertonen. Verder tonen studies zoals deze van

Thomas et al. (2004), waarbij wordt aangetoond dat de hippocampus differentieel is

betrokken bij het impliciet leren bij kinderen en volwassenen, duidelijk aan dat er ook

31

bij impliciet leren een kwalitatief verschil is tussen kinderen en volwassenen. Voor een

volledig begrip van (de ontwikkeling van) impliciet leren blijft het dus nog steeds een

vruchtbare onderneming om variabelen en condities te identificeren die leiden tot een

ontwikkeling bij impliciet leren.

32

Referenties

Albouy, G., Sterpenich, V., Balteau, E., Vandewalle, G., Desseilles, M., Dang-Vu, T., et

al. (2008). Both the hippocampus and striatum are involved in consolidation of

motor sequence memory. Neuron, 58, 261-272.

Barker, L. A., Andrade, J., Romanowski, C. A. J., Morton, N., & Wasti, A. (2006).

Implicit cognition is impaired and dissociable in a head-injured group with

executive deficits. Neuropsychologia, 44, 1413-1424.

Bennett, I. J., Romano, J. C., Howard, J. H., & Howard, D. V. (2008). Two forms of

implicit learning in young adults with dyslexia. Annals of the New York Academy

of Sciences, 1145, 184-198.

Bondi, M. W., & Kaszniak, A. W. (1991). Implicit and explicit memory in Alzheimer’s

disease and Parkinson’s disease. Journal of Clinical and Experimental

Neuropsychology, 13, 339-358.

Boyd, L. A., & Winstein, C. J. (2001). Implicit motor-sequence learning in humans

following unilateral stroke: The impact of practice and explicit knowledge.

Neuroscience Letters, 298, 65–69.

Brooks, D. N., & Baddeley, A. D. (1976). What can amnesic patients learn?

Neuropsychologia, 14, 111-122.

Chun, M. M., & Jiang, Y. (1998). Contextual cueing: Implicit learning and memory of

visual context guides spatial attention. Cognitive Psychology, 36, 28-71.

Chun, M. M., & Phelps, E. A. (1999). Memory deficits for implicit contextual

information in amnesic subjects with hippocampal damage. Nature Neuroscience,

2, 844-847.

Cleeremans, A., Destrebecqz, A., & Boyer, M. (1998). Implicit learning: News from the

front. Trends in Cognitive Sciences, 2, 406-416.

Cleeremans, A., & McClelland, J. L. (1991). Learning the structure of event sequences.

Journal of Experimental Psychology: General, 120, 235-253.

Clohessy, A. B., Posner, M. I., & Rothbart, M. K. (2001). Development of the

functional visual field. Acta Psychologica, 106, 51-68.

33

Cohen, A., Ivry, R. I., & Keele, S. W. (1990). Attention and structure in sequence

learning. Journal of Experimental Psychology: Memory, Learning, and Cognition,

16, 17-30.

Conway, C. M., & Pisoni, B. P. (2008). Neurocognitive basis of implicit learning of

sequential structure and its relation to language processing. Annals of the New

York Academy of Sciences, 1145, 113-131.

Curran, T. (1997). Higher-order associative learning in amnesia: Evidence from the

serial reaction time task. Journal of Cognitive Neuroscience, 9, 522-533.

Curran, T., & Keele, S. W. (1993). Attentional and nonattentional forms of sequence

learning. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition,

19, 189-202.

Destrebecqz, A., & Cleeremans, A. (2001). Can sequence learning be implicit? New

evidence with the Process Dissociation Procedure. Psychonomic Bulletin and

Review, 8, 343- 350.

Dickinson, K. C., Li, J. A., & Delgado, M. R. (2011). Parallel contributions of distinct

human memory systems during probabilistic learning. Neuroimage, 55, 266-276.

Don, A. J., Schellenberg, E. G., Reber, A. S., Digirolamo, K. M., & Wang, P. P. (2003).

Implicit learning in children and adults with Williams syndrome. Developmental

Neuropsychology, 23, 201-225.

Doyon, J., Penhune, V., & Ungerleider, L. G. (2003). Distinct contribution of the

cortico-striatal and cortico-cerebellar systems to motor skill learning.

Neuropsychologia, 41, 252-262.

Eldridge, L. L., Masterman, D., & Knowlton, B. J. (2002). Intact implicit habit learning

in Alzheimer’s disease. Behavioral Neuroscience, 116, 722-726.

Ergorul, C., & Eichenbaum, H. (2006). Essential role of the hippocampal formation in

the rapid learning of higher-order sequential associations. Journal of

Neuroscience, 26, 4111-4117.

Ferman, S., & Karni, A. (2010). No childhood advantage in the acquisition of skill in

using an artificial language rule. Plos One, 5, e13648.

Fischer, S., Wilhelm, I., & Born, J. (2007). Developmental differences in sleep’s role

for implicit off-line learning: Comparing children with adults. Journal of

Cognitive Neuroscience, 19, 214-227.

34

Gagnon, S., Bédard, M. J., & Turcotte, J. (2005). The effect of old age on supra-span

learning of visuo-spatial sequences under incidental and intentional encoding

instructions. Brain and Cognition, 59, 223-235.

Gogtay, N., Nugent, T. F., III, Herman, D. H., Ordonez, A., Greenstein, D., Hayashi, K.

M., et al. (2006). Dynamic mapping of normal human hippocampal development.

Hippocampus, 16, 664-672.

Gomez, R. L., & Gerkin, L. A. (1999). Artificial grammar learning by 1-year-olds leads

to specific and abstract knowledge. Cognition, 70, 109-135.

Grafton, S. T., Hazeltine, E., & Ivry, R. (1995). Functional mapping of sequence

learning in normal humans. Journal of Cognitive Neuroscience, 7, 497-510.

Haith, M. M., & McCartny, M. E. (1990). Stability of visual expectations at 3.0 months

of age. Developmental Psychology, 26, 68-74.

Jacoby, L. (1991). A process dissociation framework: Seperating automatic from

intentional uses of memory. Journal of Memory and Language, 30, 513-541.

Karmiloff-Smith, A. (1994). Précis of beyond modularity: A developmental perspective

on cognitive science. Behavioral and Brain Sciences, 17, 693-745.

Karatekin, C., Marcus, D. J., & White, T. (2007). Oculomotor and manual indexes of

incidental and intentional spatial sequence learning during middle childhood and

adolescence. Journal of Experimental Child Psychology, 96, 107-130.

Kelly, S. W., Griffiths, S., & Frith, U. (2002). Evidence for implicit learning in

dyslexia. Dyslexia, 8, 43-52.

Knowlton, B. J., Mangels, J. A., & Squire, L. R. (1996). A neostriatal habit learning

system in humans. Science, 273, 1399-1402.

Knowlton, B. J., & Squire, L. R. (1996). Artificial grammar learning depends on

implicit acquisition of both abstract and exemplar-specific information. Journal of

Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 22, 169-181.

Kuzis, G., Sabe, L., Tiberti, C., Merello, M., Leiguarda, R., & Starkstein, S. E. (1999).

Explicit and implicit learning in patients with Alzheimer disease and Parkinson

disease with dementia. Neuropsychiatry, Neuropsychology, and Behavioral

Neurology, 12, 265-269.

35

Mackintosh, N. J., & Bennett, E. S. (1998). IQ, implicit learning and educational

attainment. In Mackintosh, N. J. (Ed.) IQ and Human Intelligence. (Pp. 365-366).

New York: Oxford University Press.

Manns, J. R., & Squire, L. R. (2001). Perceptual learning, awareness and the

hippocampus.. Hippocampus, 11, 776-782.

Maybery, M., Taylor, M., & O’Brien-Malone, A. (1995). Implicit learning: Sensitive to

age but not to IQ. Australian Journal of Psychology, 47, 8-17.

Meulemans, T., Van der Lindern, M., & Perruchet, P. (1997). Implicit sequence

learning in children. Journal of Experimental Child Psychology, 69, 199-221.

Milner, B., Corkin, S., & Teuber, H. L. (1968). Further analysis of the hippocampal

amnesic syndrome: Fourteen year follow-up study of H.M. Neuropsychologia, 6,

215-234.

Moscovitch, M., Vriezen, E., & Goshen-Gottstein, Y. (1993). Implicit tests of memory

in patients with focal lesions or degenerative brain disorders. In H. Spinnler & F.

Boller (Eds.) Handbook of neuropsychology (Vol. 8, pp. 133-173). Amsterdam:

Elsevier.

Mostofsky, S. H., Goldberg, M. C., Landa, R. J., & Denckla, M. B. (2000). Evidence for

a deficit in procedural learning in children and adolescents with autism:

Implications for cerebellar contribution. Journal of the International

Neuropsychological Society, 6 752-759.

Nissen, M. J., & Bullemer, P. (1987). Attentional requirements of learning: Evidence of

performance measures. Cognitive Psychology, 19, 1-32.

Peigneux, P., Maquet, P., Meulemans, T., Destrebecqz, A., Laureys, S., Degeuldre, C.,

et al. (2000). Striatum forever, despite sequence learning variability: A random

effects analysis of PET data. Human Brain Mapping, 10, 179-194.

Rauch, S. L., Savage, C. R, Brown, H. D., Curran, T., Alpert, N. M., Kendrick, A.,

Fischman, A. J., & Kosslyn, S. M. (1995). A PET investigation of implicit and

explicit sequence learning. Human Brain Mapping, 3, 271-286.

Rauch, S. L., Whalen, P. J., Savage, C. R., Curran, T., Kendrick, A., Brown, H. D.,

Bush, G., Breiter, H. C., & Rosen, B. R. (1997). Striatal recruitment during an

implicit sequence learning task as measured by Functional Magnetic Resonance

Imaging. Human Brain Mapping, 5, 124-132.

36

Reber, A. S. (1967). Implicit learning of artificial grammars. Journal of Verbal

Learning and Verbal Behaviour, 6, 855-863.

Reber, A. S. (1989). Implicit learning and tacit knowledge. Journal of Experimental

Psychology: General, 118, 219-235.

Reber, A. S. (1993). Implicit learning and tacit knowledge: An essay on the cognitive

unconscious. New York: Oxford University Press.

Reber, P. J., & Squire, L. R. (1994). Parallel brain systems for learning with and without

awareness. Learning and Memory, 1, 217-229.

Remillard, G. (2010). Implicit learning of fifth- and sixth-order sequential probabilities.

Memory and Cognition, 38, 905-915.

Romer, S., Schulz, A., Richter, S., Lass-Hennemann, J., & Schachinger, H. (2011). Oral

cortisol impairs implicit sequence learning. Psychopharmacology, 215, 33-40.

Schacter, D. L., Chiu, C. Y. P., & Ochsner, K. N. (1993). Implicit memory a selective

review. Annual review of neuroscience, 16, 159-182.

Schendan, H. E., Searl, M. M., Melrose, R. J., & Stern, C. E. (2003). An fMRI study on

the role of the medial temporal lobe in implicit and explicit sequence learning,

Neuron, 37, 1010-1025.

Schvaneveldt, R. W., & Gomez, R. L. (1998). Attention and probabilistic sequence

learning. Psychological Research, 61, 175-190.

Seger, C. A. (1994). Implicit learning. Psychological Bulletin, 115, 163-196.

Seger, C. A. (1997). Two forms of sequential implicit learning. Consciousness and

Cognition, 6, 108-131.

Shanks, D. R., Channon, S., Wilkinson, L., & Curran, H. V. (2006). Disruption of

sequential priming in organic and pharmacological amnesia: A role for the medial

temporal lobes in implicit contextual learning. Neuropsychopharmacology, 8,

1768-1776.

Shanks, D. R., & St. John, M. F. (1994). Characteristics of dissociable human learning

systems. Behavioral and Brain sciences, 17, 367-447.

Smith, J. G., Siegert, R. J., McDowall, J., & Abernethy, D. (2001). Preserved implicit

learning on both the serial reaction time task and artificial grammar in patients

with Parkinson’s disease. Brain and Cognition, 45, 378-391.

37

Smith, P. H. (1984). Five-month-old infant’s recall of temporal order and utilization of

temporal organization. Journal of Experimental child Psychology, 38, 400-414.

Stefaniak, N., Willems, S., Adam, S., & Meulemans, T. (2008). What is the impact of

explicit knowledge of sequence regularities on both deterministic and probabilistic

serial reaction time task performance? Memory & Cognition, 36, 1283- 1298.

Stevens, M., Lammertyn, J., Verbruggen, F., & Vandierendonk, A. (2006). Tscope: A C

library for programming cognitive experiments on the MS Windows platform.

Behavior Research Methods, 38, 280-286.

Szmalec A., Duyck, W., Vandierendonck, A., Mata, A. B., & Page M. P. A. (2009). The

Hebb repetition effect as a laboratory analogue of novel word learning. Quarterly

Journal of Experimental Psychology, 62, 435–443.

Thomas, K. M., Hunt, R. H., Vizueta, N., Sommer, T., Durston, S., Yang, Y. H., &

Worden, M. S. (2004). Evidence of developmental differences in implicit

sequence learning: An fMRI studie of children and adults. Journal of Cognitive

Neuroscience, 16, 1339-1351.

Thomas, K. M., & Nelson, C. A. (2001). Serial reaction time learning in pre-school and

school-aged children. Journal of Experimental Child Psychology, 79, 364-387.

Utsunomiya, H., Takano, K, Okazaki, M., & Mitsudome, A. (1999). Develoment of the

temporal lobe in infants and children: Analysis by MR-based volumetry.

American Journal of Neuroradiology, 20, 717-723.

Vaidya, C. J., Huger, M., Howard, D. V., & Howard J. H. (2007). Developmental

differences in implicit learning of spatial context. Neuropsychology, 21, 497-506.

Vandenberghe, M., Schmidt, N., Fery, P., & Cleeremans, A. (2006). Can amnesic

patients learn without awareness? New evidence comparing deterministic and

probabilistic sequence learning. Neuropsychologia, 44, 1629-1641.

Vicari, S., Marotta, L., Menghini, D., Molinari, M., & Petrosini, L. (2003). Implicit

learning deficit in children with developmental dyslexia. Neuropsychologia, 41,

108-114.

Willingham, D. B., & Goedert-Eschmann, K. (1999). The relation between implicit and

explicit learning: Evidence for parallel development. Psychological Science, 10,

531-534.

38

Voetnoten

1 Inderdaad verwachten we, omwille van de betrokkenheid van de hippocampus bij

probabilistisch leren, ook een ontwikkelingsverschil in de eerste orde probabilistische

conditie (contra de hiervoor vermelde hypothese). Deze predictie valt echter niet met

volledige zekerheid te maken. Curran (1997) bood probabilistische eerste-orde

contingenties aan amnesiepatiënten met laesies in de mediale temporale lobben en vond

dat zij even goed deze relaties leerden als gezonde proefpersonen. Het lijkt er dus op dat

de hippocampus betrokken is bij het leren van probabilistische relaties maar dat schade

aan deze structuur niet noodzakelijk het leren van probabilistische relaties vermindert.

Uit dezelfde studie lijkt het echter wel dat de hippocampus noodzakelijk is voor het

leren van hogere (tweede) orde contingenties want bij het leren van deze relaties

presteren amnesie-patiënten minder goed. 2 In feite is het kansniveau 31.67 bij de eerste orde conditie en 31.33 bij de tweede orde

conditie. In de inclusie en de exclusiefase worden er 96 posities gegenereerd maar

hiervan moet de eerste positie worden verwijderd in de eerste orde conditie en de twee

eerste posities worden verwijderd in de tweede orde condities. Dit is het geval omdat bij

deze posities er niet kan geëvalueerd worden of deze al dan niet een bepaalde

contingentie volgen aangezien deze geen voorgaande posities hebben. Bijgevolg is het

kansniveau in de eerste orde conditie 95/3 = 31.67 en in de twee orde conditie 94/3 =

31.33. Voor simpliciteit wordt 32 als het kansniveau voorgesteld in de tekst. Merk nog

op dat 32 als kansniveau zorgt voor een iets conservatievere toets wat betreft positieve

afwijkingen ten opzichte van dit kansniveau. Bijgevolg zijn de conclusies getrokken in

de tekst zeker ook geldig voor de werkelijke kansniveaus.