本研究以使用者為中心之設計角度出發，探討 Kinect 提供的肢體感測回饋，如何影響序列動作學習，並試圖找出在設計回饋資訊時應注意的要素。本研究提出兩項假設，探討在序列動作學習時，有無肢體感測回饋資訊，對動作表現的影響： H1 使用者在序列動作學習時，提供其肢體感測回饋，可以提高使用者「動作部位精確度」的學習效果。 H2 使用者在序列動作學習時，提供其肢體感測回饋，可以提高使用者對「序列動作完整度」的學習效果。 本研究招募60位受測者，隨機分配到控制組與實驗組。控制組僅提供示範影片，實驗組則同時提供肢體感測回饋。受測者隨示範者練習5次後，在沒有線索輔助下，將所學的六組動作演練一次。研究者同時全程錄影演練過程。結束後，受測者需填答問卷。 透過影片分析，研究者針對「動作部位精確度」及「序列動作完整度」進行評分，以檢視控制組與實驗組在動作表現上之差異。實驗結果卻與研究預期相反，在「動作部位精確度 」與「序列動作完整度」，實驗組都表現較差，且達顯著水準。亦即提供肢體感測回饋，並未提升序列動作的精確度或完整度表現。針對此實驗結果，綜合問卷所得之受測者需求分析，本研究歸因於肢體感測回饋資訊設計不良所致。回饋訊息未能針對使用者需求設計。受測者最需要知道的資訊：動作正確與否、如何修正以及評分標準，實驗組並未能有效獲得。因此，本研究提出肢體感測回饋資訊設計上的三點建議： 1. 系統應給予學習者宏觀概念圖，事先告知學習者序列動作之項目順序。 2. 系統應讓學習者清楚瞭解每個動作之學習項目。 3. 系統除了提供學習者表現獲知的回饋資訊，更需提供修正線索。 / This research was based on user-center design thinking, and discussed how the body posture visual feedback provided by Kinect influenced the learner on motor sequence learning. We tried to find out the key elements of designing feedback. Here we proposed two hypotheses to probe the effects of body posture visual feedback on motor sequence learning: H1 When learning motor sequence, users provided body posture sensing feedback would learn better in “accuracy of moving parts”. H2 When learning motor sequence, users provided body posture sensing feedback would learn better in “completeness of sequence order”. We recruited 60 subjects, and they were distributed into control and experiment group randomly. The control group learned the motor sequence only with demonstrating video; experiment group, on the other side, were provided body posture visual feedback at the same time. All the subjects should practice the motor sequence, which included 6 items, 5 times, then tried to demonstrate the sequence without any cue. They were videotaped at the same time. After that, they should fill out a questionnaire. The researcher scored “accuracy of moving parts”, and “completeness of sequence order” through video analysis, then comparing the differences between two groups. The results were different from what we expected. The experiment group performed significantly worse than control group both in “accuracy of moving parts” and “completeness of sequence order”, which meant providing body posture visual feedback did not enhance the performance of motor sequence learning in both aspects. In the light of the results and the requirements suggested in the questionnaire by subjects, we thought the results caused by bad design of body posture visual feedback, which couldn't fit the users’ needs. The subjects didn’t get the information they need most, like the correctness of their performance, how to adjust the performance and the criteria of scroing. Therefore, we proposed three suggestions on designing body posture visual feedback: 1. The system should provide learners the macro concept of the whole sequence order in advance. 2. The system should let leaners to understand all the movements clearly and thoroughly. 3. The system should provide the information of “Knowledge of Performance”; and further, providing the hints of adjustments.

Recurrent Neural Networks(RNNs) are powerful models that have obtained outstanding achievements in many sequence learning tasks. Despite their accomplishments, RNN models still suffer with long sequences during training. It is because error propagate backwards from output to input layers carrying gradient signals, and with long input sequence, issues like vanishing and exploding gradients can arise. This thesis reviews many current studies and existing architectures designed to circumvent the long-term dependency problems in backpropagation through time (BPTT). Mainly, we focus on the method proposed by Trinh et al. (2018) which uses semi- supervised learning method to alleviate the long-term dependency problems in BPTT. Despite the good results Trinh et al. (2018)’s model achieved, we suggest that the model can be further improved with a more systematic way of balancing auxiliary signals. In this thesis, we present our paper – RNNs with Private and Shared Representations for Semi-Supervised Learning – which is currently under review for AAAI-2019. We propose a semi-supervised RNN architecture with explicitly designed private and shared representations that regulates the gradient flow from auxiliary task to main task. / Les réseaux neuronaux récurrents (RNN) sont des modèles puissants qui ont obtenu des réalisations exceptionnelles dans de nombreuses tâches d’apprentissage séquentiel. Malgré leurs réalisations, les modèles RNN sou˙rent encore de longues séquences pendant l’entraî-nement. C’est parce que l’erreur se propage en arrière de la sortie vers les couches d’entrée transportant des signaux de gradient, et avec une longue séquence d’entrée, des problèmes comme la disparition et l’explosion des gradients peuvent survenir. Cette thèse passe en revue de nombreuses études actuelles et architectures existantes conçues pour contour-ner les problèmes de dépendance à long terme de la rétropropagation dans le temps (BPTT). Nous nous concentrons principalement sur la méthode proposée par cite Trinh2018 qui utilise une méthode d’apprentissage semi-supervisée pour atténuer les problèmes de dépendance à long terme dans BPTT. Malgré les bons résultats obtenus avec le modèle de cite Trinh2018, nous suggérons que le modèle peut être encore amélioré avec une manière plus systématique d’équilibrer les signaux auxiliaires. Dans cette thèse, nous présentons notre article - emph RNNs with Private and Shared Representations for Semi-Supervised Learning - qui est actuellement en cours de révision pour AAAI-2019. Nous propo-sons une architecture RNN semi-supervisée avec des représentations privées et partagées explicitement conçues qui régule le flux de gradient de la tâche auxiliaire à la tâche principale.

No description available.

Das Gedächtnis speichert nicht nur Informationen, sondern mitunter auch die Umstände, in denen diese Informationen erworben wurden, sogenannte Kontextinformationen. Die vorliegende Arbeit hat daher zum Ziel, anhand von Laboraufgaben und anhand einer komplexen sporttechnischen Fertigkeit den Einblick in die Wirkweise von Kontextinformationen im motorischen Bereich zu vertiefen und theoretische Modelle zu prüfen. In zwei Experimenten wurde zunächst der Frage nachgegangen, ob in-zidentelle Kontextinformation eine diskriminative Funktion einnehmen und den Abruf zweier ähnlicher Sequenzen erleichtern kann. Es wurde ein Ausbleiben der Interferenz-Effekte aufgrund der inzidentellen Kontextinformationen vermutet. Beide Experimente erfolgten im Labor im Design des Interferenzparadigmas. In Laborexperiment 1 (N = 30) lernten die Probanden der Experimentalgruppen an zwei aufeinanderfolgenden Tagen je eine dynamische Bewegungssequenz. Die Probanden der Kontrollgruppen lernten entweder nur die erste Sequenz (KG1) oder nur die zweite (KG2). Für alle Probanden waren die Sequenzen jeweils mit einer Kontextinformation verknüpft. An Tag 3 wurden Retentions- und Transfertests durchgeführt. Durch inzidentelle Kontextinformation alleine konnte keine Kontextabhängigkeit erzielt und retroaktive Interferenzeffekte nicht verhindert werden. In Laborexperiment II (N = 20) stellte sich für die zweite Bewegungssequenz durch zusätzlich erzeugte Intention eine höhere Wiedererkennungsleistung sowie Kontextabhängigkeit ein, dennoch wiesen die Probanden retroaktive Interferenzeffekte auf. Zusätzlich trat proaktive Interferenz auf (Experiment II). Zum anderen ermöglichte es eine umfangreiche Regeländerung im Basketball, eine mögliche Kontextabhängigkeit in einer komplexen sporttech-nischen Fertigkeit zu untersuchen. Im daraus entwickelten Feldexperiment mit N = 20 Basketballern mit hoher Expertise zum 3-Punkte-Wurf konnte gezeigt werden, dass Bodenmarkierungen als inzidentelle Kontextinformationen zu begreifen sind und Einfluss auf die Leistung haben. Die Ergebnisse der Arbeit werden in Beziehung zu aktuellen Ergebnissen der Literatur sowie in Bezug auf das perception-control-Modell von Glover (2004) und dem MOSAIC-Modell von Wolpert und Kawato (1998) diskutiert. Praktische Ableitungen werden dargestellt. / Our memory not only stores information that seem important to us but also circumstances, surroundings where information are gathered – so called contextual information. The present work therefore aims to sharpen the understanding of the mechanisms underpinning this phenomenon in the field of motor learning and to investigate different theoretical models by two experiments with sequence learning tasks and additionally by a complex sports skill. Two experiments were conducted to investigate any discriminative character of incidental context information which would facilitate the recall of two similar movement sequences. An absence of interference-effects was hypothesized. Both experiments took place in accordance with a pro-/retroactive interference design. In experiment 1 (N = 30) subjects of the experimental group (EG) learned two dynamic sequences (S1 and S2) on two successive days while members of the control groups only learned either S1 or S2. Incidental Context information was provided by different background colors. On day 3 retention and transfertests were conducted for all groups. Results showed that incidental Context information alone could not avoid retroactive interference effect (Experiment 1). Directing participants’ attention towards the incidental contexts (Experiment 2) resulted in higher recognition performance and context dependency. Nevertheless, retroactive interference effects were found. Surprisingly, participants of the EG additionally showed proactive interference effects. A substantial change in Basketball rules provided the chance to systematically study the influence of visual context information on complex motor skill. In the first step of this experiment twenty Basketball players took 3-point-shots from the old distance. In a second step these experts took 3-points shots from the new, greater distance with either the old floor-markings or the new floor-markings. Results of this experiment show that floor markings do serve as incidental context information and do influence athlete’s performance. The Results of the present work are discussed in reference to other studies and two models, namely Glover’s perception-control-model (2004) and the MOSAIC-modell from Wolpert and Kawato (1998).

Das Gedächtnis speichert nicht nur Informationen, sondern mitunter auch die Umstände, in denen diese Informationen erworben wurden, sogenannte Kontextinformationen. Die vorliegende Arbeit hat daher zum Ziel, anhand von Laboraufgaben und anhand einer komplexen sporttechnischen Fertigkeit den Einblick in die Wirkweise von Kontextinformationen im motorischen Bereich zu vertiefen und theoretische Modelle zu prüfen. In zwei Experimenten wurde zunächst der Frage nachgegangen, ob in-zidentelle Kontextinformation eine diskriminative Funktion einnehmen und den Abruf zweier ähnlicher Sequenzen erleichtern kann. Es wurde ein Ausbleiben der Interferenz-Effekte aufgrund der inzidentellen Kontextinformationen vermutet. Beide Experimente erfolgten im Labor im Design des Interferenzparadigmas. In Laborexperiment 1 (N = 30) lernten die Probanden der Experimentalgruppen an zwei aufeinanderfolgenden Tagen je eine dynamische Bewegungssequenz. Die Probanden der Kontrollgruppen lernten entweder nur die erste Sequenz (KG1) oder nur die zweite (KG2). Für alle Probanden waren die Sequenzen jeweils mit einer Kontextinformation verknüpft. An Tag 3 wurden Retentions- und Transfertests durchgeführt. Durch inzidentelle Kontextinformation alleine konnte keine Kontextabhängigkeit erzielt und retroaktive Interferenzeffekte nicht verhindert werden. In Laborexperiment II (N = 20) stellte sich für die zweite Bewegungssequenz durch zusätzlich erzeugte Intention eine höhere Wiedererkennungsleistung sowie Kontextabhängigkeit ein, dennoch wiesen die Probanden retroaktive Interferenzeffekte auf. Zusätzlich trat proaktive Interferenz auf (Experiment II). Zum anderen ermöglichte es eine umfangreiche Regeländerung im Basketball, eine mögliche Kontextabhängigkeit in einer komplexen sporttech-nischen Fertigkeit zu untersuchen. Im daraus entwickelten Feldexperiment mit N = 20 Basketballern mit hoher Expertise zum 3-Punkte-Wurf konnte gezeigt werden, dass Bodenmarkierungen als inzidentelle Kontextinformationen zu begreifen sind und Einfluss auf die Leistung haben. Die Ergebnisse der Arbeit werden in Beziehung zu aktuellen Ergebnissen der Literatur sowie in Bezug auf das perception-control-Modell von Glover (2004) und dem MOSAIC-Modell von Wolpert und Kawato (1998) diskutiert. Praktische Ableitungen werden dargestellt.:Bibliographische Beschreibung und Referat Danksagung 1 KENNZEICHNUNG DES PROBLEMFELDES 1.1 Einleitung 2 KONTEXTABHÄNGIGKEIT VON LERNINHALTEN 2.1 Definition von Kontext 2.1.1 Unterschiede zum Paradigma des Contextual Interference 2.2 Kontextabhängigkeit im verbalen Lernen 2.3 Kontextabhängigkeit im motorischen Lernen 2.4 Modelle zu Wirkmechanismen des Kontextes 2.4.1 Das MOSAIC-Modell von Wolpert und Kawato 2.4.2 Das Planing-Control-Modell von Glover 2.4.3 Vergleich beider Modelle und Ableitung für die Untersuchungen 2.5 Forschungsfragen 3 LABOREXPERIMENT I 3.1 Hypothesen Laborexperiment I 3.2 Methode 3.2.1 Apparatur 3.2.2 Prozedur / Ablauf 3.2.3 Teilnehmer 3.3 Ergebnisse Laborexperiment I 3.3.1 Aneignung 3.3.2 Ergebnisse hinsichtlich der Retentions- und Transfertests 3.3.2.1 Kontexteffekte 3.3.2.2 Retro- und Proaktive Interferenzeffekte 3.3.2.3 Post-experimentelles Interview 3.4 Diskussion Laborexperiment I 3.5 Folgerungen aus Laborexperiment I 4 LABOREXPERIMENT II 4.1 Stärkung der Assoziation zwischen inzidentellem Kontextreiz und Bewegungsaufgabe 4.2 Reproduktion versus Wiedererkennen 4.3 Hypothesen Laborexperiment II 4.4 Methode 4.4.1 Apparatur 4.4.2 Prozedur / Ablauf 4.4.3 Teilnehmer 4.5 Ergebnisse Laborexperiment II 4.5.1 Aneignung 4.5.2 Ergebnisse hinsichtlich Retentions- und Transfertests 4.5.2.1 Kontext-/ Intentionseffekte 4.5.3 Retro- und Proaktive Interferenzeffekte 4.5.4 Einfluss auf Wiedererkennungsleistung 4.6 Diskussion Laborexperiment II 4.7 Übergreifende Diskussion der Laborexperimente 4.8 Diskussion der Modelle PCM und MOSAIC auf Grundlage der Ergebnisse aus den Laborexperimenten I und II 4.8.1 Einschätzung des MOSAIC auf Grundlage der Ergebnisse aus den Laborexperimenten I und II 4.8.2 Einschätzung des MOSAIC auf Grundlage der Ergebnisse aus den Laborexperimenten I und II 4.9 Zusammenfassung der Laborexperimente und Ausblick 5 FELDEXPERIMENT 5.1 Ausgangs-Situation 5.1.1 3-Punkte-Wurf sowie Einflussfaktoren der Leistung 5.2 Hypothese 5.3 Methodik 5.4 Teilnehmer 5.4.1 Experimenteller Aufbau und Design 5.4.2 Ablauf 5.4.3 Datenerfassung und statistische Analysen 5.5 Ergebnisse Feldexperiment 5.5.1 Trefferquote 5.5.2 Wurftendenz 5.5.3 Wurftendenz im Verlauf 5.6 Diskussion Feldexperiment 5.7 Diskussion der Ergebnisse des Feldexperiments im Hinblick auf die Modelle PCM und MOSAIC 5.7.1 Einschätzung des PCM aufgrund des Feldexperiments 5.7.2 Einschätzung des MOSAIC-Modells aufgrund des Feldexperiments 6 ÜBERGREIFENDE DISKUSSION DER EIGENEN UNTERSUCHUNGEN 6.1 Generelle Diskussion der Ergebnisse der Arbeit und Ausblick 6.2 Einschätzung der Modelle PCM und MOSAIC auf Grundlage der Ergebnisse der eigenen Arbeit 6.2.1 Einschätzung des PCM auf Grundlage der vorgelegten Ergebnisse 6.2.2 Einschätzung des MOSAIC-Modells auf Grundlage der vorgelegten Ergebnisse 6.2.3 Fazit bezüglich beider Modelle 7 ZUSAMMENFASSUNG LITERATURVERZEICHNIS ABKÜRZUNGSVERZEICHNIS ABILDUNGSVERZEICHNIS ANHANGSVERZEICHNIS ANHANG A ANHANG B ANHANG C ANHANG D / Our memory not only stores information that seem important to us but also circumstances, surroundings where information are gathered – so called contextual information. The present work therefore aims to sharpen the understanding of the mechanisms underpinning this phenomenon in the field of motor learning and to investigate different theoretical models by two experiments with sequence learning tasks and additionally by a complex sports skill. Two experiments were conducted to investigate any discriminative character of incidental context information which would facilitate the recall of two similar movement sequences. An absence of interference-effects was hypothesized. Both experiments took place in accordance with a pro-/retroactive interference design. In experiment 1 (N = 30) subjects of the experimental group (EG) learned two dynamic sequences (S1 and S2) on two successive days while members of the control groups only learned either S1 or S2. Incidental Context information was provided by different background colors. On day 3 retention and transfertests were conducted for all groups. Results showed that incidental Context information alone could not avoid retroactive interference effect (Experiment 1). Directing participants’ attention towards the incidental contexts (Experiment 2) resulted in higher recognition performance and context dependency. Nevertheless, retroactive interference effects were found. Surprisingly, participants of the EG additionally showed proactive interference effects. A substantial change in Basketball rules provided the chance to systematically study the influence of visual context information on complex motor skill. In the first step of this experiment twenty Basketball players took 3-point-shots from the old distance. In a second step these experts took 3-points shots from the new, greater distance with either the old floor-markings or the new floor-markings. Results of this experiment show that floor markings do serve as incidental context information and do influence athlete’s performance. The Results of the present work are discussed in reference to other studies and two models, namely Glover’s perception-control-model (2004) and the MOSAIC-modell from Wolpert and Kawato (1998).:Bibliographische Beschreibung und Referat Danksagung 1 KENNZEICHNUNG DES PROBLEMFELDES 1.1 Einleitung 2 KONTEXTABHÄNGIGKEIT VON LERNINHALTEN 2.1 Definition von Kontext 2.1.1 Unterschiede zum Paradigma des Contextual Interference 2.2 Kontextabhängigkeit im verbalen Lernen 2.3 Kontextabhängigkeit im motorischen Lernen 2.4 Modelle zu Wirkmechanismen des Kontextes 2.4.1 Das MOSAIC-Modell von Wolpert und Kawato 2.4.2 Das Planing-Control-Modell von Glover 2.4.3 Vergleich beider Modelle und Ableitung für die Untersuchungen 2.5 Forschungsfragen 3 LABOREXPERIMENT I 3.1 Hypothesen Laborexperiment I 3.2 Methode 3.2.1 Apparatur 3.2.2 Prozedur / Ablauf 3.2.3 Teilnehmer 3.3 Ergebnisse Laborexperiment I 3.3.1 Aneignung 3.3.2 Ergebnisse hinsichtlich der Retentions- und Transfertests 3.3.2.1 Kontexteffekte 3.3.2.2 Retro- und Proaktive Interferenzeffekte 3.3.2.3 Post-experimentelles Interview 3.4 Diskussion Laborexperiment I 3.5 Folgerungen aus Laborexperiment I 4 LABOREXPERIMENT II 4.1 Stärkung der Assoziation zwischen inzidentellem Kontextreiz und Bewegungsaufgabe 4.2 Reproduktion versus Wiedererkennen 4.3 Hypothesen Laborexperiment II 4.4 Methode 4.4.1 Apparatur 4.4.2 Prozedur / Ablauf 4.4.3 Teilnehmer 4.5 Ergebnisse Laborexperiment II 4.5.1 Aneignung 4.5.2 Ergebnisse hinsichtlich Retentions- und Transfertests 4.5.2.1 Kontext-/ Intentionseffekte 4.5.3 Retro- und Proaktive Interferenzeffekte 4.5.4 Einfluss auf Wiedererkennungsleistung 4.6 Diskussion Laborexperiment II 4.7 Übergreifende Diskussion der Laborexperimente 4.8 Diskussion der Modelle PCM und MOSAIC auf Grundlage der Ergebnisse aus den Laborexperimenten I und II 4.8.1 Einschätzung des MOSAIC auf Grundlage der Ergebnisse aus den Laborexperimenten I und II 4.8.2 Einschätzung des MOSAIC auf Grundlage der Ergebnisse aus den Laborexperimenten I und II 4.9 Zusammenfassung der Laborexperimente und Ausblick 5 FELDEXPERIMENT 5.1 Ausgangs-Situation 5.1.1 3-Punkte-Wurf sowie Einflussfaktoren der Leistung 5.2 Hypothese 5.3 Methodik 5.4 Teilnehmer 5.4.1 Experimenteller Aufbau und Design 5.4.2 Ablauf 5.4.3 Datenerfassung und statistische Analysen 5.5 Ergebnisse Feldexperiment 5.5.1 Trefferquote 5.5.2 Wurftendenz 5.5.3 Wurftendenz im Verlauf 5.6 Diskussion Feldexperiment 5.7 Diskussion der Ergebnisse des Feldexperiments im Hinblick auf die Modelle PCM und MOSAIC 5.7.1 Einschätzung des PCM aufgrund des Feldexperiments 5.7.2 Einschätzung des MOSAIC-Modells aufgrund des Feldexperiments 6 ÜBERGREIFENDE DISKUSSION DER EIGENEN UNTERSUCHUNGEN 6.1 Generelle Diskussion der Ergebnisse der Arbeit und Ausblick 6.2 Einschätzung der Modelle PCM und MOSAIC auf Grundlage der Ergebnisse der eigenen Arbeit 6.2.1 Einschätzung des PCM auf Grundlage der vorgelegten Ergebnisse 6.2.2 Einschätzung des MOSAIC-Modells auf Grundlage der vorgelegten Ergebnisse 6.2.3 Fazit bezüglich beider Modelle 7 ZUSAMMENFASSUNG LITERATURVERZEICHNIS ABKÜRZUNGSVERZEICHNIS ABILDUNGSVERZEICHNIS ANHANGSVERZEICHNIS ANHANG A ANHANG B ANHANG C ANHANG D