Retrieval or nonretrieval strategies in mental arithmetic? An operand recognition paradigm

According to LeFevre, Sadesky, and Bisanz (1996), averaging solution latencies in order to study individuals' arithmetic strategies can result in misleading conclusions. Therefore, in addition to classical chronometric data, they collected verbal reports and challenged the assumption that adults rely systematically on retrieval of arithmetic facts from memory to solve simple addition problems. However, Kirk and Ashcraft (2001) questioned the validity of such a methodology and concluded that a more appropriate method has to be found. Thus, we developed an operand recognition paradigm that does not rely on verbal reports or on solution latencies. In accordance with LeFevre et al., we show in a first experiment that adults resort to nonretrieval strategies to solve addition problems involvingmedium numbers. However, in a second experiment, we show that high-skilled individuals can solve the same problems using a retrieval strategy. The benefits of our paradigm to the study of arithmetic strategies are discusse

The Use of the Operand-Recognition Paradigm for the Study of Mental Addition in Older Adults

Objectives. Determining how individuals solve arithmetic problems is crucial for our understanding of human cognitive architecture. Elderly adults are supposed to use memory retrieval more often than younger ones. However, they might backup their retrieval by reconstructive strategies. In order to investigate this issue, we used the operand-recognition paradigm, which capitalizes on the fact that algorithmic procedures degrade the memory traces of the operands. Method. Twenty-three older adults (M = 70.4) and 23 younger adults (M = 20.0) solved easy, difficult, and medium-difficulty addition and comparison problems and were then presented with a recognition task of the operands. Results. When one-digit numbers with sums larger than 10 were involved (medium-difficulty problem), it was more difficult for younger adults to recognize the operands after addition than comparison. In contrast, in older adults, recognition times of the operands were the same after addition and comparison. Discussion. Older adults, in contrast with younger adults, are able to retrieve the results of addition problems of medium difficulty. Contrary to what was suggested, older participants do not seem to resort to backup strategies for such problems. Finally, older adults' reliance on the more efficient retrieval strategy allowed them to catch up to younger adults in terms of solution time

Les stratégies de résolution d'opérations arithmétiques simples : un nouveau paradigme

Numerous studies show that adults solve simple arithmetic problems more or less exclusively by retrieval the response in a network of associations stored in long-term memory (Ashcraft, 1992, 1995 and Campbell, 1995). It is recognized that the arithmetic performance of young children are based on counting or other procedural strategies that are gradually replaced by direct memory retrieval (Barrouillet & Fayol, 1998). These first results were reported by Groen and Parkman (1972) by studying the resolution time. But average latency of trials involving different procedures can lead to erroneous conclusions about how problems are solved. Other authors have preferred the method of verbal reports. But Kirk and Ashcraft (2001) question this paradigm. We propose a new paradigm to shed light on how the addition problems, subtraction and multiplication are resolved by adults and children. This paradigm takes advantage of the fact that algorithmic computation degrades the memory traces of the operands involved in the calculation (Thevenot, Barrouillet, & Fayol, 2001). The time needed by the algorithm to reach the answer and its cognitive cost lead to a reduction in the level of activation of the operands. This decrease in activation would result both from a memory decay phenomenon, which damages memory traces (Towse & Hitch, 1995; Towse, Hitch & Hutton, 1998) and from the necessary concurrent activation of transitory results, which induces a sharing of the attentional resources between the operands, their components and the intermediate results necessary to be reached to solve the problem (Anderson, 1993). Therefore, when the algorithm leads to the response, traces of the operands are degraded and retrieval the operand in memory is more difficult. This phenomenon should be more pronounced for large numbers since arriving at the result requires more steps and more time. Thus, contrasting the relative difficulty that adults or children encounter in recognizing operands after either their involvement in an arithmetic problem or their simple comparison with a third number can allow us to determine if the arithmetic problem has been solved by an algorithmic procedure or by retrieval of the result from memory: If operands are more difficult to recognize after the operation than after their comparison, we can assume that an algorithmic procedure has been used. On the contrary, if the difficulty is the same in both conditions, then the operation has most probably been solved by retrieval, a fast activity that does not imply the decomposition of the operandsDe nombreuses recherches montrent que les adultes résolvent de simples problèmes arithmétiques plus ou moins exclusivement par récupération de la réponse dans un réseau d’associations stockées en mémoire à long terme (Ashcraft, 1992 ; 1995 ; Campbell, 1995). Il est admis que les performances arithmétiques des jeunes enfants sont basées sur le comptage ou d’autres stratégies procédurales qui sont peu à peu remplacées par la récupération directe en mémoire (Barrouillet & Fayol, 1998). Ces premiers résultats ont été rapportés par Groen et Parkman (1972) en étudiant les temps de résolution. Mais moyenner des temps de latence d’essais impliquant différentes procédures peut conduire à des conclusions erronées sur la façon dont les problèmes sont résolus. D’autres auteurs ont préféré la méthode des protocoles verbaux. Cependant Kirk et Ashcraft (2001) remettent en question ce protocole. Nous proposons un nouveau paradigme pour faire la lumière sur la façon dont des problèmes additifs, soustractifs et multiplicatifs sont résolus par les adultes et les enfants. Ce paradigme tire avantage du fait que les procédures de calcul dégradent les traces en mémoire des opérandes impliquées dans les calculs (Thevenot, Barrouillet & Fayol, 2001). Le temps nécessaire à l’algorithme pour parvenir à la réponse et son coût cognitif entraînent une réduction du niveau d’activation des opérandes. Cette baisse d’activation résulte d’un phénomène de déclin mémoriel qui entraîne une détérioration des traces en mémoire (Towse & Hitch, 1995 ; Towse, Hitch & Hutton, 1998) et de l’activation concurrente de résultats transitoires provoquant un partage attentionnel entre les opérandes, leurs composantes et les résultats intermédiaires nécessaires pour arriver à la solution (Anderson, 1993). Par conséquent, lorsque l’algorithme aboutit à la réponse les traces des opérandes sont dégradées et la récupération en mémoire est difficile. Ce phénomène devrait être plus prononcé pour les grands nombres car parvenir au résultat nécessite plus d’étapes et plus de temps. En contrastant la difficulté rencontrée par des adultes pour reconnaître des opérandes après leur implication soit dans une opération arithmétique (addition, soustraction ou multiplication) soit dans une comparaison (qui ne nécessite aucune décomposition) avec un troisième nombre, nous pourrons déterminer si l’opération a été résolue par procédure algorithmique. Si la difficulté est la même dans les deux conditions, l’opération aura été résolue par récupération, une telle activité ne nécessite pas la décomposition des opérande

Strategies for solving simple arithmetic operations : a new paradigm

De nombreuses recherches montrent que les adultes résolvent de simples problèmes arithmétiques plus ou moins exclusivement par récupération de la réponse dans un réseau d’associations stockées en mémoire à long terme (Ashcraft, 1992 ; 1995 ; Campbell, 1995). Il est admis que les performances arithmétiques des jeunes enfants sont basées sur le comptage ou d’autres stratégies procédurales qui sont peu à peu remplacées par la récupération directe en mémoire (Barrouillet & Fayol, 1998). Ces premiers résultats ont été rapportés par Groen et Parkman (1972) en étudiant les temps de résolution. Mais moyenner des temps de latence d’essais impliquant différentes procédures peut conduire à des conclusions erronées sur la façon dont les problèmes sont résolus. D’autres auteurs ont préféré la méthode des protocoles verbaux. Cependant Kirk et Ashcraft (2001) remettent en question ce protocole. Nous proposons un nouveau paradigme pour faire la lumière sur la façon dont des problèmes additifs, soustractifs et multiplicatifs sont résolus par les adultes et les enfants. Ce paradigme tire avantage du fait que les procédures de calcul dégradent les traces en mémoire des opérandes impliquées dans les calculs (Thevenot, Barrouillet & Fayol, 2001). Le temps nécessaire à l’algorithme pour parvenir à la réponse et son coût cognitif entraînent une réduction du niveau d’activation des opérandes. Cette baisse d’activation résulte d’un phénomène de déclin mémoriel qui entraîne une détérioration des traces en mémoire (Towse & Hitch, 1995 ; Towse, Hitch & Hutton, 1998) et de l’activation concurrente de résultats transitoires provoquant un partage attentionnel entre les opérandes, leurs composantes et les résultats intermédiaires nécessaires pour arriver à la solution (Anderson, 1993). Par conséquent, lorsque l’algorithme aboutit à la réponse les traces des opérandes sont dégradées et la récupération en mémoire est difficile. Ce phénomène devrait être plus prononcé pour les grands nombres car parvenir au résultat nécessite plus d’étapes et plus de temps. En contrastant la difficulté rencontrée par des adultes pour reconnaître des opérandes après leur implication soit dans une opération arithmétique (addition, soustraction ou multiplication) soit dans une comparaison (qui ne nécessite aucune décomposition) avec un troisième nombre, nous pourrons déterminer si l’opération a été résolue par procédure algorithmique. Si la difficulté est la même dans les deux conditions, l’opération aura été résolue par récupération, une telle activité ne nécessite pas la décomposition des opérandesNumerous studies show that adults solve simple arithmetic problems more or less exclusively by retrieval the response in a network of associations stored in long-term memory (Ashcraft, 1992, 1995 and Campbell, 1995). It is recognized that the arithmetic performance of young children are based on counting or other procedural strategies that are gradually replaced by direct memory retrieval (Barrouillet & Fayol, 1998). These first results were reported by Groen and Parkman (1972) by studying the resolution time. But average latency of trials involving different procedures can lead to erroneous conclusions about how problems are solved. Other authors have preferred the method of verbal reports. But Kirk and Ashcraft (2001) question this paradigm. We propose a new paradigm to shed light on how the addition problems, subtraction and multiplication are resolved by adults and children. This paradigm takes advantage of the fact that algorithmic computation degrades the memory traces of the operands involved in the calculation (Thevenot, Barrouillet, & Fayol, 2001). The time needed by the algorithm to reach the answer and its cognitive cost lead to a reduction in the level of activation of the operands. This decrease in activation would result both from a memory decay phenomenon, which damages memory traces (Towse & Hitch, 1995; Towse, Hitch & Hutton, 1998) and from the necessary concurrent activation of transitory results, which induces a sharing of the attentional resources between the operands, their components and the intermediate results necessary to be reached to solve the problem (Anderson, 1993). Therefore, when the algorithm leads to the response, traces of the operands are degraded and retrieval the operand in memory is more difficult. This phenomenon should be more pronounced for large numbers since arriving at the result requires more steps and more time. Thus, contrasting the relative difficulty that adults or children encounter in recognizing operands after either their involvement in an arithmetic problem or their simple comparison with a third number can allow us to determine if the arithmetic problem has been solved by an algorithmic procedure or by retrieval of the result from memory: If operands are more difficult to recognize after the operation than after their comparison, we can assume that an algorithmic procedure has been used. On the contrary, if the difficulty is the same in both conditions, then the operation has most probably been solved by retrieval, a fast activity that does not imply the decomposition of the operand

Les stratégies de résolution d'opérations arithmétiques simples. Un nouveau paradigme

De nombreuses recherches montrent que les adultes résolvent de simples problèmes arithmétiques plus ou moins exclusivement par récupération de la réponse dans un réseau d associations stockées en mémoire à long terme (Ashcraft, 1992 ; 1995 ; Campbell, 1995). Il est admis que les performances arithmétiques des jeunes enfants sont basées sur le comptage ou d autres stratégies procédurales qui sont peu à peu remplacées par la récupération directe en mémoire (Barrouillet & Fayol, 1998). Ces premiers résultats ont été rapportés par Groen et Parkman (1972) en étudiant les temps de résolution. Mais moyenner des temps de latence d essais impliquant différentes procédures peut conduire à des conclusions erronées sur la façon dont les problèmes sont résolus. D autres auteurs ont préféré la méthode des protocoles verbaux. Cependant Kirk et Ashcraft (2001) remettent en question ce protocole. Nous proposons un nouveau paradigme pour faire la lumière sur la façon dont des problèmes additifs, soustractifs et multiplicatifs sont résolus par les adultes et les enfants. Ce paradigme tire avantage du fait que les procédures de calcul dégradent les traces en mémoire des opérandes impliquées dans les calculs (Thevenot, Barrouillet & Fayol, 2001). Le temps nécessaire à l algorithme pour parvenir à la réponse et son coût cognitif entraînent une réduction du niveau d activation des opérandes. Cette baisse d activation résulte d un phénomène de déclin mémoriel qui entraîne une détérioration des traces en mémoire (Towse & Hitch, 1995 ; Towse, Hitch & Hutton, 1998) et de l activation concurrente de résultats transitoires provoquant un partage attentionnel entre les opérandes, leurs composantes et les résultats intermédiaires nécessaires pour arriver à la solution (Anderson, 1993). Par conséquent, lorsque l algorithme aboutit à la réponse les traces des opérandes sont dégradées et la récupération en mémoire est difficile. Ce phénomène devrait être plus prononcé pour les grands nombres car parvenir au résultat nécessite plus d étapes et plus de temps. En contrastant la difficulté rencontrée par des adultes pour reconnaître des opérandes après leur implication soit dans une opération arithmétique (addition, soustraction ou multiplication) soit dans une comparaison (qui ne nécessite aucune décomposition) avec un troisième nombre, nous pourrons déterminer si l opération a été résolue par procédure algorithmique. Si la difficulté est la même dans les deux conditions, l opération aura été résolue par récupération, une telle activité ne nécessite pas la décomposition des opérandesNumerous studies show that adults solve simple arithmetic problems more or less exclusively by retrieval the response in a network of associations stored in long-term memory (Ashcraft, 1992, 1995 and Campbell, 1995). It is recognized that the arithmetic performance of young children are based on counting or other procedural strategies that are gradually replaced by direct memory retrieval (Barrouillet & Fayol, 1998). These first results were reported by Groen and Parkman (1972) by studying the resolution time. But average latency of trials involving different procedures can lead to erroneous conclusions about how problems are solved. Other authors have preferred the method of verbal reports. But Kirk and Ashcraft (2001) question this paradigm. We propose a new paradigm to shed light on how the addition problems, subtraction and multiplication are resolved by adults and children. This paradigm takes advantage of the fact that algorithmic computation degrades the memory traces of the operands involved in the calculation (Thevenot, Barrouillet, & Fayol, 2001). The time needed by the algorithm to reach the answer and its cognitive cost lead to a reduction in the level of activation of the operands. This decrease in activation would result both from a memory decay phenomenon, which damages memory traces (Towse & Hitch, 1995; Towse, Hitch & Hutton, 1998) and from the necessary concurrent activation of transitory results, which induces a sharing of the attentional resources between the operands, their components and the intermediate results necessary to be reached to solve the problem (Anderson, 1993). Therefore, when the algorithm leads to the response, traces of the operands are degraded and retrieval the operand in memory is more difficult. This phenomenon should be more pronounced for large numbers since arriving at the result requires more steps and more time. Thus, contrasting the relative difficulty that adults or children encounter in recognizing operands after either their involvement in an arithmetic problem or their simple comparison with a third number can allow us to determine if the arithmetic problem has been solved by an algorithmic procedure or by retrieval of the result from memory: If operands are more difficult to recognize after the operation than after their comparison, we can assume that an algorithmic procedure has been used. On the contrary, if the difficulty is the same in both conditions, then the operation has most probably been solved by retrieval, a fast activity that does not imply the decomposition of the operandsCLERMONT FD-Bib.électronique (631139902) / SudocSudocFranceF

Retrieval or non-retrieval strategies in mental addition ? An operand-recognition paradigm

According to LeFevre, Sadesky, and Bisanz (1996), averaging solution latencies in order to study individuals' arithmetic strategies can result in misleading conclusions. Therefore, in addition to classical chronometric data, they collected verbal reports and challenged the assumption that adults rely systematically on retrieval of arithmetic facts from memory to solve simple addition problems. However, Kirk and Ashcraft (2001) questioned the validity of such a methodology and concluded that a more appropriate method has to be found. Thus, we developed an operand recognition paradigm that does not rely on verbal reports or on solution latencies. In accordance with LeFevre et al., we show in a first experiment that adults resort to nonretrieval strategies to solve addition problems involving medium numbers. However, in a second experiment, we show that high-skilled individuals can solve the same problems using a retrieval strategy. The benefits of our paradigm to the study of arithmetic strategies are discussed

Mindfulness meditation and relaxation training increases time sensitivity

International audienceTwo experiments examined the effect of mindfulness meditation and relaxation on time perception using a temporal bisection task. In Experiment 1, the participants performed a temporal task before and after exercises of mindfulness meditation or relaxation. In Experiment 2, the procedure was similar than that used in Experiment 1, except that the participants were trained to mediate or relax every day over a period of several weeks. The results showed that mindfulness meditation exercises increased sensitivity to time and lengthened perceived time. However, this temporal improvement with meditation exercises was primarily observed in the experienced meditators. Our results also showed the experienced meditators were less anxious than the novice participants, and that the sensitivity to time increased when the level of anxiety decreased. Our results were explained by the practice of mindfulness technique that had developed individuals' abilities in devoting more attention resources to temporal information processing