Het leren van gepaarde associaties: een vervolgstudie

(1)

Het leren van gepaarde associaties

Citation for published version (APA):

Free, E. L. (1988). Het leren van gepaarde associaties: een vervolgstudie. (IPO-Rapport; Vol. 628). Instituut voor Perceptie Onderzoek (IPO).

Document status and date: Gepubliceerd: 19/01/1988

Document Version:

Uitgevers PDF, ook bekend als Version of Record

Please check the document version of this publication:

• A submitted manuscript is the version of the article upon submission and before peer-review. There can be important differences between the submitted version and the official published version of record. People interested in the research are advised to contact the author for the final version of the publication, or visit the DOI to the publisher's website.

• The final author version and the galley proof are versions of the publication after peer review.

• The final published version features the final layout of the paper including the volume, issue and page numbers.

Link to publication

General rights

Copyright and moral rights for the publications made accessible in the public portal are retained by the authors and/or other copyright owners and it is a condition of accessing publications that users recognise and abide by the legal requirements associated with these rights. • Users may download and print one copy of any publication from the public portal for the purpose of private study or research. • You may not further distribute the material or use it for any profit-making activity or commercial gain

• You may freely distribute the URL identifying the publication in the public portal.

If the publication is distributed under the terms of Article 25fa of the Dutch Copyright Act, indicated by the “Taverne” license above, please follow below link for the End User Agreement:

www.tue.nl/taverne

Take down policy

If you believe that this document breaches copyright please contact us at:

openaccess@tue.nl

providing details and we will investigate your claim.

(2)

Instituut voor Perceptie Onderzoek

Postbus 513 - 5600 MB

Eindhoven

Rapport no. 628

Het leren van gepaarde associaties:

een vervolgstudie

E. Free

Verslag in het kader van een TUE-elektrostage,

januari 1988.

Supervisie: Drs. H.H. Ellermann

(3)

lnhoudsopgave 1

2

3 4 5 Voorwoord lnleiding

Beschrijving van het experiment 2. 1 Doel van het experiment 2. 2 Meetopstelling 3 4 6 6 6

2. 3 Gedetailleerde uitwerking van het experiment 6

2.3.1 Training 6

2.3.2 Test 8

2.3.3 Proefpersonen 8

2.3.4 Tijdschema 8

2.3.5 Stimulus materiaal 9 2.3.6 Volgorde condities en stimuli over

de proefpersonen 9 2.3. 7 Dataregistratie 1

o

Resultaten 3. 1 Testresultaten 3.1.1 Scores 1 1 1 1 1 1 3.1.2 Testtijden 1 2 3. 2 Trainingsresultaten 1 3 3.2.1 Trainingstijden 1 3 3.2.2 ~ 13

3. 3 Verband tussen trainings- en testresultaten 1 5

3.3.1 Breekpunten 1 5

3.3.2 Verband tussen trainings- en

testscores 1 6

3.3.3 Verband tussen tijden en testscores 3.4 Controle stimuli

Belangrijkste conclusies en aanbevelingen

4. 1 Vergelijking resultaten met de resultaten van Ellermann en Vloet 4. 2 Conclusies Literatuur

1

-1 7

20

21

22

(4)

Bijlagen A:

B:

C:

D:

E:

Nulde orde gaps vrije conditie per proefpersoon Test en trainingsdata

Verwarringsmatrices Stimulusmateriaal

(5)

Voorwoord.

In het kader van mijn studie elektrotechniek aan de T.U. Eindhoven heb ik een van mijn stages verricht op het lnstituut voor Perceptie Onderzoek/1.P.O. te Eindhoven. Dit verslag beschrijft de resultaten van een experimenteel onderzoek naar de ver-schillen tussen drie aanbiedingsstrategieen voor het leren van Japanse teken-fonemen paren.

Het verrichten van een stage op het I.P.O. heb ik als zeer prettig en stimulerend er-varen. In de eerste plaats komt dit door het onderzoeksgebied waarin de integratie tussen mens en techniek centraal staat. In de tweede plaats komt dit door de positieve en open houding van de mensen die er werkzaam zijn.

Graag wil ik iedereen danken die mij gedurende mijn stage heeft geholpen. In het bijzonder gaat mijn dank uit naar mijn begeleider Henk Ellermann voor zijn stimulerende en kritische opmerkingen en naar Carl van der Pol voor zijn hulp bij de software ontwikkeling.

(6)

-1. lnleiding.

Op het lnstituut voor Perceptie Onderzoek is op dit moment het leesbord projekt een van de onderzoeksgebieden. Het doel van dit projekt is het doen van onderzoek naar de mogelijkheden om computers toe te passen in het leesonderwijs. Een daarbij veel voorkomende taak is het leren van gepaarde associaties met behulp van een beeld-scherm. Bij een gepaarde associatie moet men denken aan bijv. een figuur-betekenis relatie.

Een belangrijk probleem dat zich voordoet is de vraag hoe we de paren moeten aan-bieden om het leerrendement te vergroten. Wanneer we over het vergroten van het leerrendement spreken denken we aan een hoge testscore na de training, gecombi-neerd met een korte trainingstijd en een positieve waardering van de student over de wijze waarop hij diende te leren.

In het verleden hebben verschillende onderzoekers zich beziggehouden met het ont-wikkelen van leermodellen en uitgaande van die leermodellen het formuleren van aanbiedingsstrategieen voor gepaarde associaties. Een uitgebreide beschrijving is te vinden in Atkinson en Paulson (1972).

Dit verslag beschrijft de resultaten van een empirisch onderzoek naar drie ver-schillende aanbiedingsstrategieen. Het onderzoek werd uitgevoerd bij volwassenen en gebruikte als stimuli Japanse tekens en hun fonemen. Het onderzoek is een vervolg op twee eerdere onderzoeken op het I.P.O. Namelijk het onderzoek van Pijnenburg [4] bij kinderen en het onderzoek van Ellermann en Vloet [2] bij volwassenen. Omdat het hier beschreven onderzoek bij volwassenen plaats vond is met name de verge-lijking met het laatstgenoemde onderzoek van belang.

Er volgt nu een korte beschrijving van het onderzoek van Ellermann en Vloet. In hun experiment hadden zij de proefpersonen willekeurig verdeeld over drie groepen. Alie proefpersonen uit de drie groepen kregen de opdracht om 25 Japanse teken-fonemen paren te leren. Tijdens de training waren steeds alle teken-fonemen paren zichtbaar op het beeldscherm. Het verschil tussen de drie groepen was gelegen in de aanbiedingsstrategie. De eerste groep diende te leren onder de vrije conditie, dat wil zeggen de proefpersonen konden geheel naar eigen keuze een Japans taken kiezen, om daar vervolgens de betekenis van aan te wijzen. De computer gaf daarna aan of het gegeven antwoord goed of fout was en omcirkelde het goede antwoord.

De tweede groep proefpersonen leerde onder de set conditie. Dit betekende dat de computer de 25 tekens had gepartitioneerd in vijf groepen van vijf. Vervolgens werd een van de vijf groepjes geselecteerd. Dit gebeurde door om de geselecteerde tekens een cirkel te plaatsen. De proefpersoon diende nu steeds een groepje van vijf te leren. Binnen zo'n groepje van vijf was hij steeds vrij om een teken te kiezen. Tekens buiten het groepje konden niet gekozen worden. Wanneer hij meende deze te kennen kon hij de computer opdracht geven om het volgende groepje van vijf te selecteren.

(7)

-De derde groep ten slotte leerde onder de det conditie. -De proefpersoon had nu geen enkele keuzevrijheid meer. De computer selecteerde telkens een teken waarvan de proefpersoon de betekenis diende te geven. Dit selecteren gebeurde met een variant van de All or None strategie (zie ook [1]).

In alle condities waren de proefpersonen vrij om het aantal te gebruiken trials te bepalen tot een maximum van 150. In de vrije en de set conditie had de proefpersoon nadat hij een antwoord had gegeven een onbeperkte tijd om het paar te bestuderen. In de det conditie was dit echter beperkt tot 4 seconden.

Een zeer belangrijk resultaat was het feit dat bij de vrije conditie de testscore na afloop een significant beter resultaat opleverde ten opzichte van de twee andere condities.

Het experiment dat in dit verslag beschreven wordt verschilt op een drietal essentiele punten met het bovengenoemde onderzoek.

Ten eerste kregen in dit experiment alle proefpersonen alle drie de condities. De reden hiervoor is het feit dat de gevoeligheid voor verschillen tussen de condities nu groter is, dan wanneer men werkt met drie afzonderlijke groepen.

Ten tweede verschillen de set en de det condities tussen de twee experimenten. Was in het experiment van Ellermann en Vloet de set conditie veeleer een licht gestuurde vorm van de vrije conditie, in dit experiment is die vrijheid een stuk geringer omdat steeds 5 tekens geselecteerd worden die het minst vaak door de proefpersoon zijn ge-kozen. De set conditie in dit experiment is veel meer een tussenvorm tussen de vrije conditie en de volledig gestuurde det conditie, terwijl in hun experiment de set strategie dicht tegen de vrije strategie aan lag. De det conditie in dit experiment ver-schilde met de det conditie in het experiment van Ellermann en Vloet doordat de studietijd nu ook onbeperkt was en doordat werd afgezien van de All or None strategie en werd gekozen voor de meer neutrale stategie die bestond uit het zes maal random aanbieden van de tekens.

Het derde verschil tussen de twee experimenten is gelegen in het aantal trials. Was in het experiment van Ellermann en Vloet het aantal trials vrij tot een maximum van 150, in dit experiment lag het aantal te gebruiken trials vast op 150. Dit is gedaan om de vergelijking tussen de condities eerlijker te maken.

In hoofdstuk 2 wordt het experiment beschreven, in hoofdstuk 3 de resultaten en in hoofdstuk 4 de conclusies.

(8)

-5-2 Beschrijving van het experiment.

2.1 Doel van het experiment.

De proefpersonen dienden in drie afzonderlijke trainingen telkens 25 Japanse tekens met de bijbehorende uitspraak te leren. In elk van de drie trainingen werd er een andere aanbiedingsstrategie gebruikt. Het doel van het experiment was het meten van de efficientie van de verschillende strategieen.

2.2 Meetopstelling.

De meetopstelling bestond uit een Macintosh SE computer met ingebouwde harddisk en ingebouwde monitor. Op de computer waren een toetsenbord en een muis aan-gesloten. Het toetsenbord werd alleen gebruikt voor het invoeren van enkele per-soons gegevens, tijdens het overige deel van het experiment werd alleen de muis gebruikt. De apparatuur was opgesteld in een afzonderlijke ruimte.

Tijdens het experiment werd de proefpersoon alleen gelaten en werd hij niet geobserveerd.

2.3 Gedetailleerde uitwerking van het experiment. 2.3.1 Training.

Op het beeldscherm van de computer stonden links in een vijf bij vijf raster 25 Japanse tekens en rechts eveneens in een vijf bij vijf raster de 25 bijbehorende fonemen. Er was geen verband tussen de plaats van het teken en de plaats van het bijbehorende foneem. In elk van de condities diende de proefpersoon 150 trials te gebruiken. Het aantal trials dat op zeker moment nog niet gebruikt was, was steeds rechtsboven op het scherm zichtbaar in een klein rechthoekje. Tijdens het leren werd steeds links een Japans teken omcirkeld, waarvan de proefpersoon met de muis de bijbehorende betekenis diende aan te wijzen. In fig 2.1 is de scherm lay-out tijdens de training te zien.

(9)

-Japanse tekens

Fonemen

IGOED/FOUT

Commentaar indien nodig

Fig 2.1 Scherm tijdens de training.

Alvorens de training verder te beschrijven zullen nu eerst de drie leercondities beschreven worden.

Condities.

Yrije condjtie:

De proefpersoon wees geheel naar keuze een Japans teken aan dat hij wilde leren.

Set conditie:

De computer selecteerde een verzameling van vijf tekens. Om elk geselecteerd teken werd een vierkant getekend. De proefpersoon diende deze vijf tekens te leren. Wanneer de proefpersoon meende de vijf geselecteerde tekens te kennen kon hij door op het rechthoekje, dat het restant aantal trials aangeeft, te klikken een nieuwe verzameling van vijf selecteren.

Selectie algoritme:

De computer kiest steeds die vijf tekens die het minst vaak zijn aangewezen door de proefpersoon. Zijn er meer tekens die in aanmerking komen, dan kiest de computer willekeurig uit deze verzameling.

Det conditje:

De computer maakte een willekeurige permutatiematrix van de 25 tekens. Telkens wanneer de proefpersoon, door het aanwijzen van een willekeurig teken, om een nieuw geselecteerd teken vroeg werd de volgende uit de permutatiematrix aangeboden. Als alle 25 tekens op die manier aan de beurt geweest waren,

werd opnieuw een willekeurige permutatiematrix gegenereerd en het proces

(10)

-7-herhaalde zich. Op deze manier werd zes maal een permutatie van de tekens aangeboden, zodat het aantal trials gelijk werd aan 150.

Zoals vermeld werd telkens het geselecteerde teken omcirkeld. Nadat de proefpersoon de betekenis had gegeven van het omcirkelde teken verscheen er om de responsie een vierkant en rond het correcte antwoord een cirkel. Bovendien werd er rechts onder op het scherm afhankelijk van de respons het woord GOED of FOUT geschreven. De proefpersoon had nu een door hemzelf te bepalen tijd om het paar te leren. Pas als de proefpersoon het volgende teken selecteerde verdwenen de cirkels en het vierkantje van de vorige trial.

2.3.2. Test.

Rechts op het scherm verschenen in het bekende vijf bij vijf raster de fonemen. De fonemen waren willekeurig geplaatst, dus in het algemeen anders dan tijdens de training. In tegenstelling tot de training was de rest van het scherm leeg. De com-puter maakte wederom een willekeurige permutatiematrix van de tekens. De pro-cedure verliep nu als volgt:

Er werd steeds in het midden van het linker vijf bij vijf raster een teken getoond waarvan de proefpersoon het bijbehorende foneem diende aan te wijzen. De tijd die de proefpersoon kreeg om te antwoorden was niet beperkt al werd gevraagd om zo snel en accuraat mogelijk te antwoorden om een eventuele testtijden analyse mogelijk te maken. Nadat de proefpersoon geantwoord had verscheen om de respons een vierkant. Uiteraard werd er nu geen feedback gegeven. Na ongeveer anderhalve seconde ver-dwenen teken en vierkant. Weer anderhalve seconde later verscheen het volgende teken op het scherm. Op deze manier werden per test alle tekens eenmaal getoetst.

2.3.3. Proefpersonen.

In totaal namen 12 proefpersonen deel aan het experiment. Elf mannen en een vrouw. De gemiddelde leeftijd was 25,1 jaar (st. dev. 3,4) . Alie proefpersonen hadden minimaal enige jaren academisch of H.B.O. onderwijs genoten.

Door een computerstoring is van een van de proefpersonen de trainingsdata niet ge-registreerd bij de vrije conditie. De proefpersonen hadden geen van alien enige voorkennis van de Japanse taal en hadden alien een normaal of gecorrigeerd gezichts-vermogen.

2.3.4. Tijdschema.

Alie proefpersonen dienden op vijf verschillende dagen te komen.

Tussen een training en de test over de desbetreffende training op dezelfde dag was vijftien minuten pauze. Tussen een test over een training van de vorige dag en een nieuwe training was geen pauze. In tabel 2.1 staat een overzicht van de verdeling van de experimenten over de verschillende dagen.

(11)

-* -* -* * * * * * * * * * * • • • * • * • • * • * • * • • * * * * * * * • * * * * • * * * • * • * • • • • * * * * * * *

Dag 1 Training A Test A1

Dag2 Test A2 Training B Test B1 Dag3 Test B2 Training C Test C1 Dag4 Test C2

Dag5 Dag6 Dag7 Dag8

Dag9 Test A3 Test B3 Test C3

Tabel 2.1 Verdeling van de experimenten over de verschillende dagen.

***********************************************************

2.3.5 Stimulusmateriaal.

Het stimulusmateriaal bestond uit drie verzamelingen van 25 Japanse tekens. Deze tekens zijn gekozen uit [3]. Om de tekens zoveel mogelijk te laten overeenstemmen wat betreft complexiteit is geprobeerd om het aantal strokes constant te houden. Uit-eindelijk waren er 2 tekens met 3 strokes, 63 tekens met 4 strokes en 1 O tekens met 5 strokes. De tekens zijn met behulp van een optisch apparaat ingelezen en daarna mat de font-editor bijgewerkt. Op deze manier ontstonden er drie fonts van elk 25 Japanse tekens. Deze fonts zijn Kanji-1, Kanji-2 en Kanji-3 genoemd. De bijbehorende fo-nemen werden opgeslagen in de bijbehorende tekstfiles met dezelfde namen.

2.3.6. Volgorde condities en stimuli over de proefpersonen.

* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *

Proefpersoon Train. 1 Kanji Train. 2 Kanji Train.3 Kanji

1 set 1 v rije 2 det 3

2 det 3

v

rije 2 set 1

3 det 1 set 2 vrij e 3

4 set 1 det 2 v rij e 3

5 set 3 vrij e 2 det 1

6 vrije 1 det 3 set 2

7 vrije 3 set 2 det 1

8 set 2 det 3 vrij e 1

9 vrije 3 det 2 set 1

1 0 vrij e 1 set

3

det 2

1 1 det 2 set

3

v rije 1

1 2 det 1 v rije 2 set

3

Tabel 2.2 Trainingsvolgorde en bijbehorende teken verzamelingen.

************************************************************

(12)

-9-Om storende invloeden zoveel mogelijk te egaliseren werd de volgorde waarin de proefpersonen de condities kregen zodanig gekozen dat alle condities even vaak als eerste, als tweede en als derde training voorkwamen. Bovendien werden de drie Kanji fonts zoveel mogelijk gelijk verdeeld over de condities. In tabel

2.2

zijn de

trainingsvolgordes en de bijbehorende fonts te zien.

2.3.7.

Dataregistratie.

Van alle proefpersonen werd geregistreerd : naam, leeftijd, sexe en of de proefpersoon student aan de T.U. is.

Aan het begin van iedere training en test werd een interne klok op nul gezet en daarna werden steeds de tijden in Tickcounts (1 Tickcount

=

1/60 s.} geregistreerd ten opzichte van dit nulpunt.

Training:

Geregistreerd werden:

1 )

Conditie (vrije, set, det}

2 ) Kanji-font (1, 2 of 3) 3) Trialnummer

4 ) Japans teken dat werd geselecteerd

5 ) Responsie

6 ) Tijdstip waarop het teken werd geselecteerd

7 ) Tijdstip waarop de responsie werd gegeven en bovendien in de set conditie

8 ) De vijf tekens waaruit men diende te kiezen en indien van toepassing

9 ) Tijdstip waarop de proefpersoon een nieuwe set kiest

Test:

Geregistreerd werden:

1 } Eerste, tweede of derde test na training

2 ) Aanbiedingsvolgorde nummer

3 ) Japans teken dat werd getest

4 ) Responsie

5 ) Tijdstip waarop teken werd aangeboden 6 ) Tijdstip waarop responsie werd gegeven

(13)

-3 Resultaten. 3.1 Testresultaten. 3.1. 1 Scores.

In tabel 3.1 zijn de gemiddelde testscores over alle proefpersonen (n=12) vermeld, per conditie en per test. Tussen haakjes staan de bijbehorende standaard deviaties.

* * * * • • * * • * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *

Test 1 Test 2 Test 3 Vrije 21,1 (5,2) 20,3 (4,7) 11,2 (5, 1) Set 21,8 (4,6) 20,4 (4,5) 12,8 (4,9) Det 19,7 (7,5) 18,8 (7,3) 13,0 (7,2)

Tabet 3.1 Gemiddelde testscores.

************************************************************

In grafiek 3.1 zijn de resultaten ook nog eens grafisch uitgezet.

gemiddelde scores op testen

24 score 22 20 18 -a- free - set 16

*

_det 14 12 10

test 1 test 2 test 3

Grafiek 3.1 Gemiddelde testscores.

Een variantie analyse leverde de volgende resultaten:

1 ) De testscores per conditie zijn niet significant verschillend (5% niveau). 2 ) Voor alle condities zijn de scores op test 1 en test 2 niet significant verschillend

(5% niveau).

3 ) Voor alle condities is de score van test 3 significant verschillend met de score van zowel test 1 als van test 2 {p $; 0,01).

Opvallend zijn de zeer hoge scores (maximum = 25). Dit betekent dat de manier van leren blijkbaar aanslaat bij de proefpersonen, hetgeen overeenkomt met hun enthou-siaste reacties. De proefpersonen waren in dit experiment gemiddeld enthouenthou-siaster over de leeromgeving dan bij het experiment van E. & V. Een duidelijke verklaring

(14)

-voor dit verschil onbreekt echter. Een belangrijk nadeel van de hoge testscores is het feit dat een hoge meetwaarde betekent dat het signaal vastloopt tegen de maximale waarde. Eventuele verschillen tussen de condities die pas bij hogere maxima optreden konden dus niet gemeten worden.

In het volgende deel van het verslag zijn diverse malen correlatiecoefficienten bepaald. Deze dienen als volgt geinterpreteerd te worden.

R := correlatiecoeffient.

N

:=

aantal proefpersonen (=12}.

De correlatie is significant op 5% niveau als geldt dat:

IRI

>= 0,574.

Wanneer de correlatie significant is op 5% niveau zetten we in iedere tabel een (*}

achter de waarde.

In tabel 3.2 zijn de correlatiecoefficienten tussen de testscores vermeld.

* * * * * * * * * * * * * * • • * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *

Test 1 Test 2

Vrije conditie Set conditie Test 2 Test 3 Test 2 Test 3 ,903( *) .668( *} ,890( *) ,726( *)

,624(*) ,894(*)

Tabet 3.2 Correlatiecoefficienten testscores.

Det conditie Test 2 Test 3 ,961(*) ,761(*)

,797(*)

* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *

De correlatiecoefficienten geven een consistent beeld. Er zijn blijkbaar "goede" en "slechte" proefpersonen.

3.1.2 Testtijden.

In tabel 3.3 zijn de gemiddelde testtijden per item in seconden vermeld. Tussen haakjes staan weer de standaard deviaties.

* * * * * * * * * * * * * * • • * • * * * * * * * • * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * Vrij

Set

Det

Test 1 12,32 10,87 10,60 (3,34) (1,67) (2,25) Test 2 12,43 13,31 11,20 (3,65) (3,12) (2,62) Test 3 16,85 18, 13 16,29 (6,30) (8,63) (7,27)

Tabel 3.2 Gemiddelde testtijden per item in seconden.

************************************************************

Uit de variantie analyse bleek dat de testtijden tussen de condities marginaal verschillen (F(2,22}=2,996 p=0,07).

(15)

3.2 Trainingsresultaten. 3.2.1 Trainingstijden

In tabel 3.4 zijn de gemiddelde trainingstijden in minuten vermeld. Tussen haakjes staan weer de standaard deviaties.

* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *

Vrij 36,21 (11,90) Set 40,23 (9,27) Det 34,74 (9,80)

Tabel 3.4 Gemiddelde trainingstijden in minuten.

* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * • * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *

De verschillen in trainingstijden zijn niet significant (F(2,22)=1, 163 p=0,33).

3.2.2 Gaps.

Om een indruk te krijgen van het leergedrag van de proefpersonen tijdens de condities zijn de gapdistributies bekeken. Daartoe definieren we het volgende:

T(i,j)

:=

Trialnummer waarop teken i voor de j-de maal geselecteerd is. (j~1) Gap := T(i,j+ 1) - T(i,j).

De gapdistributies zijn bekeken voor nulde en eerste orde effecten. Onder nulde orde distributies verstaan we de distributie ongeacht het verleden. Splitsen we de gaps uit afhankelijk van het goed of fout zijn van de responsie op T(i,j) dan spreken we van een eerste orde gapdistributie. Op de volgende pagina's zijn de nulde resp. eerste orde gapdistributies te zien voor de drie condities. Om de figuren leesbaar te houden zijn alle gaps groter dan 50 samengevat in een restterm en geplot onder Gap= 51. In de det-conditie is de maximale gap gelijk aan 49. Dit is een gevolg van de aanbiedings-strategie.

(16)

1

2

3

4

5

6

7

8

9 1 0

1 1

1 2

1 3

1 4

1 5

1 6

1 7

1 8

1 9

20

21

22 <e

23 ~

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

34

35

36

37

38

39

40

41

42

43

44

45

46

47

48

49

50

51

0

Jiiiii.

..

.

..

.

..

.

..

}11111

..

:-.

:-

_..

:;.

-)I

-.

:■

I'\) _~ 0) I I I

.

I I "'O ~ 0

n

ct>

::J

-

ct>

::J

-OJ

::s

C

-

Cl.

ff)

0 ...

Cl.

ff)

cc

Q)

'"C

u,

<

...

-·

...

_ff)

("')

0 ::s

Cl.

-·

,..

-·

ff)

(17)

~ ~ 0 I'\) ~ a, (X) 0 I'\)

.

I

.

I

.

I

-

I

-

I

-1

.-

_"'C

2 _.

a

3 .

(')

4 .

' Cl) :J

5 -6

.

Cl) :J

7 -8

.

9 .

1 0

_.

1 1

_.

1 2

.

13 _.

14 _-

(D

1 5

_.

(D

1 6

...

1 7

_.

-

u,

...

1 8

_.

(D

1 9

_.

₀

20 _.

...

21

■

Q.

22

(D

23 _.

-

(Q

cc

24 .

m

2 5

_.

-0

-c

26 _.

u,

27 _.

_<

28 _.

...

-·

29 ...

30

■ (D

31 .

(")

32 .

-

0

33 .

:::::,

34 .

.

' - - -

Q. -·

35 .

-

...

-·

36 -~

(D

37 .

38

39 .b

40 _.

·-41

_-~

42 .

43 "1.-44

45 )!!1

46

~

□■

47 .

,.

48 ·~

co

-49

~ 0 0

50 '

ct) C

51 .

(18)

a.-~ ~

0 I\)

ex,

0 I\)

1

2

"O -,

3

0 0

4

CD

5

,-+ ::l

6

CD ::l

7

8

9 1 0

1 1

1 2

13

14 _::s

15 1 6

C

-1 7

Q. 1 8

(I)

19

0

20

-t

21

Q.

22 (I)

tC

23 (Q

m

24 m

"tJ

25 -cs

26 tn

27 tn

28 (I)

29 ,..

30 n

31

0

32 ::s

33

Q. -·

34 ,..

-·

35 (I)

36

37

38

39

40

41

42

43

44

45

46

47

48

49 50 _

51

(19)

...

_N u) 0 0 0 0

1

2

"'O

3 a

(')

4

Cl)

5

:::::J

-6

Cl) :::::J

7

8

9 1 0

1 1

12

13

14

(1)

1 5

(1)

1 6

u,

...

17 ,...

1 8

(1)

1 9

0

20 ...

21

C.

22

(1)

<e

23 (Q

m

24 m

-c

25 "'C

26 u,

27 u,

28

(1)

,...

29

30 n

31

0

32 ::::s

33

C. -·

34 ,...

-·

35

(1)

36

37

38

39

40

41

42

43

44

45

46 _□■

47

48 _cc

-49

O 0

50

CD

a. -

C

51

(20)

1

2

3

4

5

6

7

8

9 1 0

1 1

1 2

13 1 4

1 5

1 6

1 7

1 8

1 9

20

21

22

23 <0

24 m

25 -c

2 6

27

28

29

30

31

32

33

34

35

36

37

38

39

40

41

42

43

44

45

46

47

48

49

50

0 I

.

I

.

JI

..

-.

.

..

-.

.

..

-..

--.

.

F

I\) I

.

I

.

I

.

"C

_...,

0 C') CD :::,

-CD :::, 01

::s

C

-C.

(D

0 ...

C.

(D

cc

D>

"'C

(/)

C.

(D

...

n

0 ::s

C. -·

...

_-·

(D

(21)

0 ~ I\) u) .i:. 01 I I

.

I

.

I

.

I

.

1 _.=

_"C

2 ..,

3

I 0 (')

4

ct)

5 -

:::,

6 .-

ct) :::,

7

8

9

10 _.

1 1

12 1 3

_.

(I)

1 4

(I)

1 5

...

1 6

.

_.

0 ...

1 7

_.

(I)

1 8

_.

₀

1 9

.

...

20

0.

21 .

_.

(I) (C

22 .

(Q

m

23 .

m

-c

24 _.

"'C

25

0

26 .

_.

0.

27 _.

(I)

28 ...

29 .

n

30 .

0

31 .

::,

32 _.

0. -·

33 ...

-·

34 _.

(I)

35

36

37 _.

-38

_.

39 .

40 _.

41 _.

-42

.

43 _.

44 _.

45 _.

□■

46

47 -: !!!!-:-:-:I

co

-48

O 0

49 -

ct) C:

50 .

(22)

a.-Wanneer we de grafieken bekijken kunnen we het volgende opmerken. Vrije conditie:

We zien twee pieken bij de eerste bij 5 en de tweede bij 25. De verklaring hier-voor is eenvoudig te geven. De piek bij 5 wordt veroorzaakt door de 5 bij 5 indeling van het scherm en de invloed van de set strategie op de proefpersonen. De piek bij 25 wordt veroorzaakt door de verzamelingsgrootte (=25). Uit de eerste orde gaps zien we dat een item na een foute responsie snel terugkeert en na een goede responsie duurt dat aanmerkelijk langer.

Set conditie:

We zien de invloed van de aanbiedingsstrategie. De pieken zitten bij 4 en 5. Ook hier zien we dat na een fout antwoord het item sneller weer wordt gekozen. Det conditie:

Omdat de proefpersoon hier geen invloed had op het te selecteren teken zien we een distributie die wordt veroorzaakt door het aanbiedingsalgoritme. Geheel overeen-komstig de verwachting is hier geen sprake van een eerste orde effect.

Om een betere indruk te krijgen van het gedrag van de individuele proefpersoon tijdens de training zijn de nulde orde gaps per proefpersoon geplot voor de vrije conditie. De grafieken zijn opgenomen in de bijlage. Het is zeer interessant om te zien dat het gedrag van de proefpersonen sterk onderling verschillend is. Een eerste beschouwing van de grafieken wijst er op dat een driedeling van de proefpersonen mogelijk is.

Categorie "Det": Proefpersonen 1, 5 en 9.

De grafieken van deze proefpersonen vertonen pieken rond de 25. De proef-personen werken dus blijkbaar steeds de set van 25 af. Een lichte overeenkomst met de echte det strategie ligt voor de hand.

Categorie "Set": Proefpersonen 3, 1 O en 11.

De grafieken van deze proefpersonen vertonen pieken rond de 5. De proefpersonen leren dus kennelijk in groepjes van 5. Hier is blijkbaar sprake van een overeen-komst met de echte set strategie.

Categorie "Rest": Proefpersonen 2, 4, 6, 8 en 12.

De grafieken van deze proefpersonen zijn over het geheel genomen vlakker dan bij de andere categorien. De eventueel optredende pieken zijn grilliger verdeeld. Voor de goede orde zij nogmaals opgemerkt dat de trainingsdata van de vrije conditie van proefpersoon 7 verloren zijn gegaan.

Wat nu voor de hand ligt is een vergelijking per categorie van de scores die de personen bij de verschillende condities gehaald hebben. Door het geringe aantal proef-personen per categorie en overige verstorende invloeden, zoals bijv. de trainings-volgorde, konden geen verschillen gemeten worden. Op deze uitsplitsing komen we terug in hoofdstuk 4.

(23)

-14-3.3 Verbanden tussen trainings- en testresultaten. 3.3.1 Breekpunten.

Tijdens een training kan het voorkomen dat een proefpersoon op een zeker moment alle paren perfect kent. Omdat de proefpersoon toch alle 150 trials moest gebruiken was er van dat moment af sprake van overleren. Het moment waarop de proefpersoon alle paren perfect kent noemen we het breekpunt. We kunnen dit breekpunt echter moeilijk bepalen, daarom geven we een meetbare definitie.

Breekpunt

:=

Laagste trialnummer vanaf welk moment de proefpersoon gedurende de training een score heeft behaald van minstens 98 % goede antwoorden.

In tabel 3.5 staan de gemiddelde breekpunten en hun standaard deviaties per conditie vermeld. * * * * * * * * * * * * * • * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * Breekpunt Vrije 121 (43) Set 122 (39) Det 128 (37)

tabel 3.5 Gemiddelde breekpunten per conditie.

* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *

Uit een variantie analyse bleek dat de breekpunten tussen de condities niet significant verschillen (5% niveau). lnteressant is nu de correlatie tussen breekpunten en testresultaten. (zie tabel 3.6)

* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *

Vrije Set Det

Test 1 -0,489 -0,348 -0,418

Test 2 -0,556 -0,498 -0,388

Test 3 -0,745 ( * ) -0,308 -0,634(*)

Tabet 3.6 Correlatiematrix tussen breekpunten en testscores.

* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *

In tabel 3.6 zien we overal een negatieve correlatie tussen breekpunten en testscores. Dit bevestigt het idee dat een laag breekpunt betekent dat de proefpersoon de items goed kent en dat een hoog breekpunt betekent dat de proefpersoon lager scoort op te testen. Bovendien is het mogelijk dat overleren, dat wil zeggen dat de proefpersoon doorgaat met studeren terwijl hij op dat moment alle items kent, wel degelijk leidt tot een hogere testscore enkele dagen later. Op de invloed van overleren komen we terug in hoofdstuk 4.

(24)

-3.3.2 Verband tussen trainings- en testscores.

Voor alle condities hebben we het verband bekeken tussen de laatste i trainingsscores voor een item en de testscores. Voor i=2 staan de resultaten in tabel 3.7. Horizontaal staan de scores op resp. test 1, test 2 en test 3. Verticaal staan de laatste twee

testresultaten voor een item (O=fout, 1 =goed).

* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * Vrije conditie i + 1 000 001 010 011 100 101 11 0 111 0 0 1 1 0 3 0 1 0 4 2 1 0 2 0 1 0 1 0 1 4 0 1 3 0 1 1 1 0 1 0 5 1 1 7 2 3 1 1 4 4 84 109 Set conditie i + 1 000 001 010 011 1 00 101 11 0 1 11 0 0 5 0 0 0 2 0 1 2 1 0 7 1 0 0 0 0 3 5 0 1 6 0 2 1 6 0 8 8 1 1 9 1 5 2 1 3 7 77 129 Det conditie i + 1 000 001 010 011 1 00 101 11 0 1 1 1 0 0 29 2 1 0 1 0 4 3 1 0 5 0 1 1 0 0 3 6 0 1 5 0 2 0 2 1 9 8 1 1 1 2 2 3 1 9 4 59 127

Tabel 3.7 Relatie tussen trainings- en testscores voor i=2.

* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * •

Na een Chi-kwadraat toets bleek dat er duidelijk sprake is van een significante voorkeur voor het linksboven en het rechtsonder gedeelte. Deze significantie (5% niveau) kon worden aangetoond voor i~.

Dit betekent dat reeds gedurende de training een goed beeld gekregen kan worden omtrent de kennis van de proefpersonen over een zeker item. Dit gegeven is inter-essant voor geautomatiseerde instruktie. Reeds tijdens de training kan men het kennisniveau van de student redelijk goed schatten.

(25)

-16-3.3 Verband tussen tijden en testscores.

In tabel 3.8 staan de correlaties vermeld tussen de tijden op zowel de training als de drie testen en de drie testscores.

* * * * * * * * * * * * • * * * * * * * * * • * * * • * • * * * * * • * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * Vrije conditie Tijd test 1 Tijd test 2 Tijd test 3 Tijd training Set conditie Tijd test 1 Tijd test 2 Tijd test 3 Tijd training Det conditie Tijd test 1 Tijd test 2 Tijd test 3 Tijd training

Score test 1 Score test 2 Score test 3 -.775(*) -.697 ( * ) - . 41 8 .076 - .1 93 .167 .647 ( * ) .674 ( * ) .641 ( * ) - .043 .175 -.355

Score test 1 Score test 2 Score test 3 -.680(*) -.689(*) -.521

.191 .204 .246 .331 .494 .394 .214 - .003 - . 1 51

Score test 1 Score test 2 Score test 3 - .352 - .400 -.430 .574 ( * ) .433 .315 .515 .517 .397 - . 051 - .035 -. 055

(*) : significant op 5% niveau. Tabel 3.8 Verband tussen tijden en testscores per conditie.

* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * • * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * • • * * * * *

Het eerste dat opvalt uit tabel 3.8 is de zeer geringe correlatie tussen de tijd die de proefpersoon voor de training gebruikt heeft en de score op de testen. Het tweede dat opvalt is de sterke negatieve correlatie tussen de tijd en de score op de eerste test. Blijkbaar is het zo dat een goede kennis van de items leidt tot een snelle tijd. De tijd tijdens een test wordt bij volledige kennis van de items enerzijds bepaald door de reactietijd van de proefpersoon nadat een nieuw item is gepresenteerd en anderzijds door de zoektijd op het scherm. Wanneer de proefpersoon ook nog even dient na te denken zal de totale tijd toenemen. Tussen de derde test en de bijbehorende tijd is sprake van een positieve correlatie, hoewel niet vaak significant. De verklaring hiervoor is de volgende. Na een week zullen de 'slechtere' proefpersonen veel items niet meer weten, na een korte denkpauze zullen ze vaak het antwoord moeten raden. Voor de betere proefpersonen geldt dus blijkbaar dat ze na diep en lang nadenken nog veel items weten. Dit betekent echter een langere testtijd maar een hogers score.

(26)

-17-3.4 Controle Stimuli.

In bijlage C is een zogenaamde verwarringsmatrix te zien voor de drie fonts Kanji-1, Kanji_2 en Kanji_3. Hierin zijn de trainingsresponsies per font geteld en na afloop is het linksonder-gedeelte op het rechtsboven gedeelte geklapt. Dit is gedaan omdat we slechts ge"interesseerd zijn in de verwarringen, die uiteraard symmetrisch zijn. We eisen van een mathematisch model o.a. dat de elementen uit de verzameling onder-ling onafhankelijk zijn en vergelijkbare moeilijkheidsgraad hebben.

(zie ook [5])

Vergelijkbare moeilijkheidsgraad betekent dat de getallen op de hoofddiagonalen niet te veel mogen verschillen.Onafhankelijkheid betekent dat de overige getallen in de matrix onderling niet veel mogen verschillen. Een grote waarde betekent immers dat twee paren met elkaar verward zijn.

Moelijkheidsgraad:

Voor alle fonts geldt dat de diagonaalwaarden maximaal 36 kunnen zijn.

In tabel 3.9 staan de gemiddelde diagonaal waarden met hun standaard deviaties.

• * * * * * * * * * * * * * * * * * • • * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * • * * * * * * * * * * *

Kanji 1 min. 17 gemiddelde 25, 1 max. 3 2 st. dev. 3,3

Kanji 2 min. 22 gemiddelde 26,2 max. 33 st. dev. 3,2

Kanji 3 min. 17 gemiddelde 25, 1 max. 35 st. dev. 4,9

Tabel 3.9 Scores op de hoofddiagonaal.

* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * • * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *

Verwarring:

Voor alle COE3fficiAnten ~ 6 is gekeken wat de eventuele oorzaak van de verwarring is. (zie tabel 3.10)

* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * • * * * * * * * * * * * * * * * * * * *

Kanji 1.

(3,4)

₌

11 De tekens lijken op elkaar. (5, 13)

=

10 De tekens lijken op elkaar. (11,16)

₌

9 De fonemen lijken op elkaar. Kanji 2.

(2,6)

=

7 De tekens lijken op elkaar.

(27)

-Kanji 3.

(2,4)

=

6 De fonemen lijken op elkaar.

Tabel 3.10 Verklaring hoge waarden op overige matrixpunten.

* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *

Uit tabel 3.9 kunnen we concluderen dat de drie fonts onderling niet veel in moeilijkheidsgraad verschillen. Al is het wel duidelijk dat er tussen de tekens onderling grote verschillen zijn in testscore.

Uit tabel 3.1 O blijkt dat er enkele tekens en fonemen zijn die een te grote onderlinge gelijkenis vertonen.

Resumerend kan opgemerkt worden dat de fonts redelijk geed voldoen aan de gestelde eisen. Omdat de fonts steeds zijn gepermuteerd over de condities lijkt het een redelijke aanname dat de geringe verschillen geen meetbare invloed op de experimenten hebben gehad.

(28)

-4 Belangrijkste conclusies en aanbevelingen.

4. 1 Vergelijking van de resultaten met de resultaten van Ellermann en Vloet.

In tabel 4.1 zijn de scores van de eerste test na de training getabelleerd voor beide experimenten. * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * Vrije

Set

Det Test 1 21.1 21.8 19.7 Test 1 (E & V) 22.3 13.8 13.7

Tabel 4.1 Gemiddelde testscores van de eerste test na de training

* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *

Als we de tabel bekijken valt het op dat de scores in de vrije conditie in de zelfde orde van grootte liggen, terwijl bij E. & V. de set en de det conditie aanmerkelijk lager scoren. Het ligt voor de hand de oorzaak te zoeken in de verschillen tussen de condities in de twee experimenten. Het verschil in de set conditie bestaat uit het feit dat bij E. &

V. de proefpersonen alle sets van vijf slechts eenmaal mochten bestuderen terwijl in dit experiment de items meerdere keren terugkwamen. Een belangrijk verschil in de det condite was de gelimiteerde tijd die de proefpersonen bij E. & V. per item kregen, terwijl in dit experiment de proefpersonen een ongelimiteerde studietijd kregen. Een ander belangrijk verschil tussen de experimenten was het aantal trials gedurende de trainingen. In dit experiment lag het aantal vast op 150 terwijl bij E. & V. de proefpersonen zelf mochten bepalen hoeveel trials ze nodig hadden tot een maximum van 150. In tabel 4.2 worden de breekpunten in dit experiment vergeleken met het gemiddeld gebruikte aantal trials bij E. & V.

************************************************************ Vrije

Set

Det Breekpunten 121 122 128

Aantal trials (E. & V.) 115

95.8

150

Tabel 4.2 Breekpunten vergeleken met aantal bebruikte trials bij E. & V. * * * * * * * * * * * * * * * • * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *

Vergelijken we de vrije conditie dan zien we dat het overleren, d.w.z. doorgaan terwijl men alle items kent, niet tot uiting komt in een verschil in testscore. We kunnen hieruit concluderen dat overleren geen verbetering op korte termijn (minder dan een half uur) oplevert.

(29)

De oorzaak van de verschillen tussen set en det conditie in tabel 4.2 dienen we te zoeken in de verschillen tussen de condities in beide experimenten.

Een andere interessante meting die we willen vergelijken zijn de nulde orde gaps bij de vrije conditie. In dit experiment vonden we twee pieken. De eerste bij 5 en de tweede bij 25 trials. Deze resultaten komen volledig overeen met de gapdistributie zoals die is gevonden door E. & V. De piek bij 5 kan worden verklaart door de vijf bij vijf aanbieding van de items op het beeldscherm. Kennelijk is het zo dat deze aan-bieding de proefpersoon stimuleert om de items in groepjes van vijf te bestuderen. De piek bij 25 wordt veroorzaakt daardat de proefpersoon alle items na elkaar bestu-deert.

4. 2 Conclusies.

Het belangrijkste resultaat is het feit dat tussen de testscores in de drie condities geen significante verschillen zijn gevonden. Dit wijkt af van het resultaat dat Ellermann en Vloet [2] eerder vonden. Zij vonden een significant beter resultaat in de vrije con-ditie.

De oorzaak van dit verschil kan tweeledig zijn.

1 } De verschillen kunnen worden veroorzaakt doordat tussen beide experimenten zowel de set als de det strategieen verschillen.

2 ) Een van de twee experimenten heeft ten gevolge van statistische oorzaken een niet betrouwbaar resultaat geleverd.

Het is noodzakelijk om deze discrepantie verder te onderzoeken door het doen van experimenten, omdat de resultaten met elkaar in strijd lijken te zijn.

Een ander interessant resultaat is het feit dat in de vrije conditie de gap-distributies tussen de proefpersonen onderling nogal verschillen. Omdat het totaal aantal proef-personen nogal gering was, verdient het aanbeveling om een verdere studie te doen naar mogelijke classificaties van proefpersonen. In dit experiment konden we drie klassen onderscheiden.

Vervolgens zou men de invloed kunnen meten die veroorzaakt wordt door aanbiedings-algoritmes die het natuurlijke proces van een klasse verstoren. Hiermee kunnen we het bestaan van slechte aanbiedingsalgoritmes toetsen.

In dit experiment aangetoond dat het trainingsresultaat een goede voorspeller is voor het kennisniveau van de proefpersoon over een item. Nader onderzoek zou duide-lijkheid kunnen verschaffen over de betrouwbaarheid van deze schattingsmethode. Een goede schattingsmethode kan een beeindigingscriterium voor een computergestuurde instruktie geven.

Algemeen kan tenslotte opgemerkt worden dat de proefpersonen de items vlot en efficient geleerd hebben en dat zij in het algemeen zeer enthousiast waren over de manier van leren.

(30)

-5.

Literatuur.

[ 1 ] Atkinson, R.C. and Paulson, J.A.: An approach to the psychology of instuction. Psychological Bulletin 1972, vol. 78 no. 1 pp. 49-61.

[ 2] Ellermann, H.H. and Vloet, P.J.C.: An experimental evaluation of three computer environments for the learning of paired associates.

A.P.R. report 1987, I.P.O. Eindhoven (to appear).

[ 3] Hadamitzky, W. and Spahn,M.: Kanji & Kana, a handbook and dictionary of the Japanese writing system.

Charles E. Tutti Company, Tokyo 1981.

[ 4] Pijnenburg, E.: Orienterend onderzoek naar de effectiviteit van verschillende aanbiedingsstrategieen bij het leren van gepaarde associaties

Rapport no. 605, I.P.O. Eindhoven.

[ 5] Stobbe, F.J.: Onderwijsstrategieen.

S.V.O. projekt 0113, 1972 (niet gepubliceerd).

(31)

(32)

_,.&, _I\) _u) _~ ₀₁ 0 0 0 0 0 0

1

_"'C

2 ..,

₀

3

C')

4

CD ::,

5 ...

_CD

6

::,

7

8

9 1 0

_::s

1 1

C

1 2

-

_C.

1 3

_(D

1 4

0 1 5

...

1 6

_C.

1 7

(D

1 8

_(C

1 9

_m

20 _"'C

21 _tn

<e

22 <

m

23 ...

-c

24 ...

-·

25

(D

26 _n

27 ₀

28 _::s

29 _C.

30 ...

-·

31 -·

_(D

32

~

33 _"'C

34 _"'C

35 _...a.

36

•

37

38

39

40

41

42

43

44

45

46

47

48

49

50

51

(33)

1

2

3

4

5

6

7

8

9 1 0

1 1

12 1 3

1 4

1 5

1 6

1 7

1 8

1 9

20

21 te

22 m

23 -c

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

34

35

36

37

38

39

40

41

42

43

44

45

46

47

48

49

50

51

0

-...

..

..If: ..If:

..

...

..

...

..

...

..

...

..

...

..

-.

..

...

..

...

..

.

..

I\)

.

I

.

...

(X) ₀ I

.

I ■ I

.

"'C ~ 0 0 (1) ::,

-

(1) ::,

::I

C

-a.

CD

0 ...

a.

CD

ca

m

'"C

(0

<

...

-·

...

CD

n

0 :::s

a.

-·

...

_-·

CD

-'"C

'"C

N

•

(34)

...

_N 0 0 0

1

2

"'C

_...,

3

0 0

4

(1)

5 -

:::,

6

(1)

7

:::,

8

9 1 0

1 1

::s

1 2

C

13 _a.

-1 4

(D

1 5

₀

1 6

- i

1 7

a.

1 8

(D

1 9

_cc

20 _m

21 "'CS

22 t.n

te

23 _<

m

24

- i

-c

2 5

...

-·

26

(D

27 n

28

0

29 ::s

30 a.

31 -·

~

32 -·

(D

33 ...

34 "'CS

35 "'CS

36 _w

37

•

38

39

40

41

42

43

44

45

46

47

48

49

50

51

(35)

1

2

3

4

5

6

7

8

9 1 0

1 1

12

13

14

15 1 6

1 7

1 8

1 9

20

21

22

<C

23 ~

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

34

35

36

37

38

39

40

41

42

43

44

45

46

47

48

49

50

51

0

N

.

I _•

.

..

.

..

.

.J:=i,. O')

ex,

I

_•

I

.

"'O

a

₀ (1) ::::,

...

(1) ::::,

::,

C

-Q.

(1)

0

~

Q.

(1)

(Q

m

"'C

tb

<

~

-·

...

(1)

n

0 ::s

Q. -·

...

-·

(1)

...

"'C

~

•

(36)

~ - 4 0 0 I\)

1

2

"'C

3

-, 0

4

0

5

ct) ::::::,

6 -

ct)

7

::::::,

8

9 1 0

1 1

::,

1 2

C

-1 3

C.

14

(1)

1 5

0 1 6

...

1 7

C. 1 8

(1)

1 9

cc

20 m

21 '"C

'°

22 "'

m

23 <

-c

24 ...

-·

25 -....

(1)

26

27 n

28

0

29 :::,

30

C. -·

31 ...

-·

32 ..

(1)

33

34 '"C

35 '"C

36 (JI

•

37

38

39

40

41

42

43

44

45

46

47

48

49

50

51

(37)

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 1 1

1 2

1 3

1 4

15

16

17 1 8

1 9

20

21 cc

22 m

23 -o

2 4

25

26

27

28

29

30

31

32

33

34

35

36

37

38

39

40

41

42

43

44

45

46

47

48

49

50

51

0 I

..

.

..

■I

..

■I

..

.•

.

..

.

..

.

. !!!

I\) • I

.

I

_•

I (X)

.

I

_•

"O

_-, 0 (') Ct) :J

-Ct) :J

:::,

C

-a.

CD

0 ...

a.

CD

(Q

m

"'O

en

<

...

-·

'--•

CD

(')

0 ::s

a.

---,..

-·

CD

..

"'O

en

•

(38)

...

N

0 0 0

1

2

"O

3 -

0 (")

4

Cl)

5

:::,

6 -

Cl) :::,

7

8

9

10 ::,

1 1

C

1 2

-1 3

a.

14

(1)

15

0 1 6

..

1 7

a.

1 8

(1)

1 9

cc

20 m

21 ,,

te

22 t.n

m

23 <

"O

24 ...

..

-·

25

(1)

26

27 n

28

0 ::,

29 Cl.

30 ...

-·

31 -·

32 ....

(1)

33

34 ,,

35 ,,

36

(.0

•

37

38

39

40

41

42

43

44

45

46

47

48

49

50

51

(39)

...

I\) u) _~ 0 0 0 0 0

1

_"'O

2 ..,

3

0 0

4

CD

5 -

::::,

6

CD ::::,

7

8

9 1 0

:::,

1 1

C

12 -

_Q.

1 3

(1)

1 4

0 1 5

...

1 6

Q. 1 7

(1)

1 8

_(Q

1 9

_m

20 _"'C

21 ti)

(Q

22 <

0,)

23 ...

"C

24

_""-•

-·

25

(1)

26

(')

27

0

28 :::s

29

Q.

30 ,..

-·

31 -·

(1)

32·

..

33 "'C

34 "'C

35

-I,

36

-I,

37

•

38

39

40

41

42

43

44

45

46

47

48

49

50

51

(40)

1

2

3

4

5

6

7

8

9 1 0

1 1

12 1 3

14

15

16 1 7

1 8

1 9

20

21 t0

22 m

23 -c

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

34

35

36

37

38

39

40

41

42

43

44

45

46

47

48

49

50

51

0 I\)

.

I

.

..

.

..

...

..

.

..

...

.

-J

...

.

...

.

en

CX>

.

I

.

I

.

"'O

_....

0 (") CD ::::,

...

CD ::::,

::,

C

-a.

(D

0

~

Q. (D

(Q

m

"C

UI

<

_~

-·

...

(D

n

0 ::,

0. -·

...

_-·

(D

..

"C

-■I,, I\)

•

(41)

Bijlage

B:

Test en trainingsdata. Verklarende woordenlijst: free set det subject time on test training break : De vrije conditie : De set conditie : De det conditie : Proefpersoon