summarise these 3 projects: "Dissertation Goals and Project Summaries
Dissertation Goals and Project Summaries
 07:11, September 20 , 2022

Project 1
In Project 1, I programmed a simple projectile launching task to serve as a conceptual replication of an influential paradigm in the visuomotor skill learning literature. Several of the canonical empirical patterns are replicated, with the varied trained participants tending to perform better during testing in both experiments. A major issue with previous research in the cross-disciplinary “benefits of variability” literature is that many previous works do not adequately control for the similarity between training and testing conditions. Such issues arise when both from failures to consider the possibility of non-linear generalization, and from often the unquestioned assumption that participants are acquiring, and then generalizing from prototype or schema-based representations. I introduce a theoretically motivated method of explicitly quantifying the similarity between training experience and testing condition. The resulting similarity quantity can then be used to explicitly control for similarity (by adding it as a covariate to the statistical model). The effect of variability remains significant while controlling for similarity, which I argue is a more rigorous demonstration of the effect of variability on testing performance than what is typically provided with standard methods. I conclude by introducing an extended version of the model that assumes training variation influences the steepness of the generalization gradient. With this flexible similarity mechanism, the group-level effect of variability can then be accounted for within the similarity-based generalization framework.
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Project 2
In Project 2, a modified version of the task from Project 1 is used in conjunction with a testing procedure that challenges participants to extrapolate well beyond their training experience. In line with previous research in the function learning literature, participants show evidence of successful extrapolation in our linear task environment. Surprisingly though, the constant training group outperforms the varied training group consistently across numerous variants of the task. Such a pattern is far from unheard of in the vast literature on training variability, and it is therefore remains a worthwhile challenge to evaluate the ability of similarity-based models to account for the observed effects. Additionally, the cognitive process models implemented for project 2 will go beyond the modelling efforts of the previous project in two respects. 1) Extensions that enable the model to produce predictions of participant responses, and 2) fitting and attempting to account for behavior in both training AND testing phases of the experiment.
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Project 3
For the third and final project, I will take advantage of a large dataset from Lost In Migration, a popular online game resembling the classic Eriksen flanker task. Due to randomization of game trials, some users experience much more variability in the early phases of the game than others. Additionally, the dataset provided by Lumos labs includes data from users who experienced a ‘high variability’ version of the game before being switched to the standard version. I will assess the influence of both variability-via-randomization, and variability-via-manipulation, and once again evaluate the ability of similarity-based-generalization models to account for the observed patterns. While the key theoretical questions, and general modeling approach will remain the same as the first two projects, the Lost In Migration’s dataset will present the opportunity to examine the influence of variability in a much more graded fashion, and to assess the ecological validity of the phenomena.

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Table of Contents
Project 1

Abstract
Introduction
Similarity and instance-based approaches to transfer of learning
The effect of training variability on transfer
Issues with Previous Research
Experiment 1
Methods
Sample Size Estimation
Participants
Task
Results
Data Processing and Statistical Packages
Training Phase
Testing Phase
Discussion
Experiment 2
Methods
Participants
Task and Procedure
Results
Data Processing and Statistical Packages
Training Phase
Testing Phase
Discussion
Computational Model
Fitting model parameters separately by group
General Discussion
Limitations
Conclusion
References
Project 2

Introduction
Methods
Participants
Task
Design
Results
Training
Testing
Modeling
ALM & Exam Description
Model Equations
Model Fitting and Comparison
References
Project 3

Overview
Methods
Dataset and Game Description
Split-Test Data
Trial-by-trial influence of variability
Randomization
Measuring Trial-by-trial variability
Computational Modelling
Similarity Between Trials
Measurement model of learning and performance
References
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이 세 가지 프로젝트를 요약합니다: "논문 목표 및 프로젝트 요약논문 목표 및 프로젝트 요약 07:11, September 20 , 2022프로젝트 1프로젝트 1에서는 시각 운동 기술 학습 문헌에서 영향력 있는 패러다임을 개념적으로 복제하는 역할을 하는 간단한 발사체 발사 과제를 프로그래밍했습니다. 몇 가지 정설적인 경험적 패턴이 복제되었으며, 다양한 훈련을 받은 참가자가 두 실험 모두에서 테스트 중에 더 나은 성과를 거두는 경향이 있었습니다. 여러 분야를 아우르는 '가변성의 이점' 문헌에 대한 이전 연구의 주요 문제점은 많은 이전 연구에서 훈련과 테스트 조건 간의 유사성을 적절히 통제하지 못했다는 것입니다. 이러한 문제는 비선형 일반화의 가능성을 고려하지 않았을 때, 그리고 참가자가 프로토타입이나 스키마 기반 표현을 습득한 후 일반화한다는 가정에 의문을 제기하지 않았을 때 모두에서 발생합니다. 저는 훈련 경험과 테스트 조건 간의 유사성을 명시적으로 정량화하는 이론적 동기가 있는 방법을 소개합니다. 그런 다음 결과 유사도 양을 사용하여 유사도를 명시적으로 제어할 수 있습니다(통계 모델에 공변량으로 추가하여). 유사성을 통제하는 동안에도 가변성의 효과는 여전히 유의미하며, 이는 일반적으로 표준 방법에서 제공되는 것보다 가변성이 테스트 성과에 미치는 영향을 더 엄격하게 입증하는 것이라고 주장합니다. 마지막으로 훈련 변수가 일반화 기울기의 가파른 정도에 영향을 미친다고 가정하는 확장된 버전의 모델을 소개하며 글을 마무리합니다. 이 유연한 유사성 메커니즘을 사용하면 유사성 기반 일반화 프레임워크 내에서 가변성의 그룹 수준 효과를 설명할 수 있습니다.프로젝트 1 페이지 링크또는 여기를 클릭하여 프로젝트 1에 해당하는 저널 논문의 PDF를 다운로드할 수 있습니다.프로젝트 2프로젝트 2에서는 프로젝트 1의 수정된 버전의 과제를 테스트 절차와 함께 사용하여 참가자가 자신의 훈련 경험을 훨씬 뛰어넘는 추론에 도전하도록 합니다. 함수 학습 문헌의 이전 연구와 마찬가지로 참가자들은 선형 과제 환경에서 성공적인 외삽의 증거를 보여주었습니다. 하지만 놀랍게도, 일정한 훈련 그룹은 다양한 과제 변형에서 일관되게 다양한 훈련 그룹을 능가하는 성과를 보였습니다. 이러한 패턴은 훈련 가변성에 관한 방대한 문헌에서 전례가 없는 것이 아니므로 유사성 기반 모델이 관찰된 효과를 설명할 수 있는지 평가하는 것은 여전히 가치 있는 도전 과제입니다. 또한 프로젝트 2에 구현된 인지 과정 모델은 두 가지 측면에서 이전 프로젝트의 모델링 노력을 뛰어넘을 것입니다. 1) 모델이 참가자 반응에 대한 예측을 생성할 수 있도록 확장하고, 2) 실험의 훈련 및 테스트 단계 모두에서 행동을 설명하고 설명하려고 시도합니다.프로젝트 2 페이지 링크프로젝트 3세 번째이자 마지막 프로젝트에서는 고전적인 에릭슨 측면 공격수 과제와 유사한 인기 온라인 게임인 Lost In Migration의 대규모 데이터 세트를 활용할 것입니다. 게임 체험이 무작위로 진행되기 때문에 일부 사용자는 게임 초반에 다른 사용자보다 훨씬 더 많은 변수를 경험합니다. 또한 Lumos 연구소에서 제공하는 데이터 세트에는 표준 버전으로 전환하기 전에 '높은 변동성' 버전의 게임을 경험한 사용자의 데이터도 포함되어 있습니다. 무작위화를 통한 변동성과 조작을 통한 변동성 모두의 영향을 평가하고, 유사성 기반 일반화 모델이 관찰된 패턴을 설명할 수 있는지 다시 한 번 평가할 것입니다. 주요 이론적 질문과 일반적인 모델링 접근 방식은 앞선 두 프로젝트와 동일하게 유지되지만, 로스트 인 마이그레이션의 데이터 세트는 훨씬 더 세분화된 방식으로 변동성의 영향을 조사하고 현상의 생태학적 타당성을 평가할 수 있는 기회를 제공할 것입니다.프로젝트 3 페이지 링크목차프로젝트 1초록소개학습 전이에 대한 유사도 및 인스턴스 기반 접근 방식훈련 가변성이 전이에 미치는 영향이전 연구의 문제점실험 1방법표본 크기 추정참가자과제결과데이터 처리 및 통계 패키지교육 단계테스트 단계토론실험 2방법참가자작업 및 절차결과데이터 처리 및 통계 패키지교육 단계테스트 단계토론계산 모델그룹별로 모델 매개변수 개별 맞춤일반 토론제한 사항결론참조프로젝트 2소개방법참여자작업디자인결과교육테스트모델링ALM 및 시험 설명모델 방정식모델 피팅 및 비교참조프로젝트 3개요방법데이터 세트 및 게임 설명분할 테스트 데이터변수의 시도별 영향랜덤화시도별 변동성 측정전산 모델링시험 간 유사성레아 측정 모델