エンコーディング（メモリ）

視覚符号化とは、画像や視覚感覚情報を脳に保存される記憶に変換するプロセスです。つまり、人は保存した新しい情報を心象風景に変換できるということです（Harrison, C., Semin, A.,(2009). Psychology. New York p.  222）。視覚感覚情報は、永続的な長期記憶に符号化される前に、一時的にアイコン記憶^{[ 4 ]}とワーキングメモリに保存されます。 ^{[ 6 ] [ 7 ]}バデリーのワーキングメモリモデルでは、視覚情報は視空間スケッチパッドに保存されるとされています。^{[ 4 ]} 視空間スケッチパッドは、ワーキングメモリの重要な領域である中央実行系に接続されています。扁桃体は、視覚符号化において重要な役割を果たすもう1つの複雑な構造です。扁桃体は、他のシステムからの入力に加えて視覚入力も受け入れ、条件刺激の正または負の値を符号化します。^{[ 8 ]}

精緻化符号化とは、新しい情報を既に記憶にある知識と積極的に関連付けるプロセスです。記憶は古い情報と新しい情報の組み合わせであるため、特定の記憶の性質は、感覚を通して入ってくる新しい情報だけでなく、既に記憶にある古い情報にも大きく依存します。^{[ 9 ]}つまり、何かを記憶する方法は、その時にそれについてどのように考えるかによって決まります。多くの研究で、精緻化符号化によって長期記憶が大幅に向上することが示されています。^{[ 10 ]}

意味的符号化とは、特定の意味を持つ、あるいは文脈に適用できる感覚入力を処理・符号化することである。符号化を補助するために、チャンキングや記憶術など様々な戦略が用いられ、場合によっては、より深い処理を可能にし、検索を最適化する。

意味的または深い符号化条件で学習した単語は、非意味的または浅い符号化条件の簡単なグループと難しいグループの両方と比較して、反応時間が決定的な変数となるため、よりよく想起される。^{[ 11 ]}ブロードマンの領域45、46、および47（左下前頭前野またはLIPC）は、提示された非意味的符号化タスクの難易度に関係なく、非意味的符号化条件と比較して、意味的符号化条件で有意に多くの活性化を示した。最初の意味的符号化中に活性化の増加を示した同じ領域は、同じ単語の反復的な意味的符号化によって活性化の減少も示す。これは、反復による活性化の減少がプロセス特異的であり、単語が意味的に再処理されるときに発生するが、非意味的に再処理されるときには発生しないことを示唆している。^{[ 11 ]}病変および神経画像研究は、眼窩前頭皮質が最初の符号化に関与しており、左外側前頭前野の活動が符号化された情報の意味的組織と相関することを示唆している。^{[ 12 ]}

音響符号化とは、聴覚刺激の符号化のことです。バデリーによれば、聴覚情報の処理は音韻ループの概念によって助けられ、これにより、記憶を容易にするために、残響記憶内の入力が声に出さずにリハーサルされます。^{[ 4 ]} 単語を聞くとき、私たちは個々の音を一度に1つずつ聞いています。したがって、新しい単語の冒頭の記憶は、音全体が単語として知覚され認識されるまで、残響記憶に保存されます。^{[ 13 ]} 研究によると、語彙的、意味的、音韻的要因は言語ワーキングメモリで相互作用します。音韻的類似性効果（PSE）は、単語の具体性によって変化します。これは、言語ワーキングメモリのパフォーマンスが音韻的または音響的表現のみに起因するのではなく、言語的表現の相互作用も含まれることを強調しています。^{[ 14 ]}残る疑問は、想起時に言語表現が表現されるのか、それとも使用される表現方法（録音、ビデオ、記号など）が記憶における情報の符号化と保存においてより根本的な役割を担うのかということである。^{[ 14 ]}脳は短期記憶には主に音響的（音韻的）符号化を、長期記憶には主に意味的符号化を利用している。^{[ 15 ] [ 16 ]}

触覚符号化とは、通常は触覚を通して、何かがどのように感じるかを処理して符号化することです。一次体性感覚皮質（S1）のニューロンは、振動触覚刺激に反応して、一連の振動と同期して活性化します。^{[ 17 ]}匂いや味も符号化につながる可能性があります。

組織的符号化とは、一連の用語間の関連性を可能にする情報を分類するプロセスである。

陽電子放出断層撮影法（PET）は、エピソード記憶の符号化と想起中の海馬活性化の一貫した機能解剖学的設計図を示している。エピソード記憶の符号化に関連する海馬領域の活性化は、その領域の吻側部分で起こることが示されており、一方、エピソード記憶の想起に関連する活性化は尾側部分で起こる。^{[ 20 ]}これは、海馬記憶符号化および想起モデル、またはHIPERモデルと呼ばれている。

ある研究では、PETを用いて、若年者と高齢者の両方の参加者の顔の符号化と認識中の脳血流量を測定した。若年者は、符号化中に右海馬と左前頭前野および側頭皮質で、認識中に右前頭前野および頭頂皮質で脳血流量の増加を示した。^{[ 21 ]}高齢者は、符号化中に若年者で活性化された領域で有意な活性化を示さなかったが、認識中に右前頭前野の活性化を示した。^{[ 21 ]}したがって、加齢に伴い記憶力が低下するのは、符号化過程における皮質および海馬の活性化の欠如によって示されるように、刺激を適切に符号化できないことが原因であると結論付けられるかもしれない。^{[ 21 ]}

心的外傷後ストレス障害の患者を対象とした最近の研究では、アミノ酸神経伝達物質であるグルタミン酸とGABAが事実記憶の登録プロセスに深く関与していることが示されており、アミン神経伝達物質であるノルアドレナリン、アドレナリン、セロトニンが情動記憶の符号化に関与していることが示唆されている。^{[ 22 ]}

シナプス可塑性とは、脳が神経シナプスを強化、弱化、破壊、および生成する能力であり、学習の基礎となるものです。これらの分子的な違いは、各神経結合の強度を特定し、示します。学習経験の効果は、その経験の内容に依存します。好ましい反応は強化され、好ましくないとみなされる反応は弱化されます。これは、発生するシナプス修飾がどちらの方向にも作用し、生物の現在の状況に応じて時間の経過とともに変化を起こすことができることを示しています。短期的には、シナプス変化には、既存のタンパク質を修飾することによって結合を強化または弱化させ、シナプス結合強度を変化させることが含まれる場合があります。長期的には、まったく新しい結合が形成されたり、結合におけるシナプスの数が増加または減少したりする可能性があります。^{[ 25 ]}

重要な短期的な生化学的変化は、既に活性化しているシナプス結合を修飾するために、既存のタンパク質が共有結合修飾されることである。これにより、永続的な保存のために何も固定化することなく、短期的にデータが伝達される。ここから、記憶または関連付けが長期記憶として選択されるか、シナプス結合が最終的に弱まるにつれて忘れられる。短期記憶から長期記憶への切り替えは、暗黙的記憶と明示的記憶の両方に関して同じである。このプロセスは、主にタンパク質のリン酸化と脱リン酸化のバランスなど、多くの抑制制約によって制御されている。^{[ 25 ]}最後に、標的記憶の固定化を可能にする長期的な変化が起こる。これらの変化には、新しいタンパク質合成、新しいシナプス結合の形成、そして最後に新しい神経構成に従った遺伝子発現の活性化が含まれる。 ^{[ 26 ]} 符号化プロセスは、特に感作に関して、セロトニン作動性介在ニューロンによって部分的に媒介されることがわかっています。これらの介在ニューロンをブロックすると、感作が完全に阻止されました。しかし、これらの発見の最終的な結果はまだ特定されていません。さらに、学習プロセスは、記憶の作成と固定化のためにさまざまな調節性伝達物質を動員することが知られています。これらの伝達物質は、神経成長と長期記憶に必要なプロセスを開始し、長期プロセスの捕捉のために特定のシナプスをマークし、局所的なタンパク質合成を調節し、さらには記憶の形成と想起に必要な注意プロセスを媒介しているようです。

記憶の符号化プロセスを含む人間の記憶は、複数の遺伝子によって制御される遺伝形質であることが知られています。実際、双生児研究では、記憶課題で見られるばらつきの最大50%は遺伝的差異によるものであることが示唆されています。 ^{[ 23 ]} 動物実験で特定されたタンパク質は、記憶形成につながる一連の分子反応に直接関連付けられており、これらのタンパク質のかなりの数は、ヒトでも発現する遺伝子によってコードされています。実際、これらの遺伝子内の変異は記憶容量と関連しているようで、最近のヒト遺伝学研究で特定されています。^{[ 23 ]}

維持リハーサルは、浅い情報処理の形態であり、意味や他の対象との関連性を考慮せずに対象に焦点を当てます。たとえば、一連の数字を繰り返すことは、維持リハーサルの形態です。対照的に、精緻化リハーサルまたは関係リハーサルは、新しい情報を長期記憶にすでに保存されている情報と関連付けるプロセスです。これは深い情報処理の形態であり、対象の意味を考えることに加えて、対象、過去の経験、および焦点を当てている他の対象との関連性を作ることを伴います。数字を例にとると、両親の誕生日（過去の経験）など個人的に重要な日付と関連付けたり、数字の中にパターンを見つけて記憶に役立てたりするかもしれません。^{[ 29 ]}

精緻化リハーサルではより深いレベルの処理が行われるため、新しい記憶を作る上で維持リハーサルよりも効果的です。^{[ 29 ]}これは、人々が日常の物の詳細を知らないことからも明らかです。たとえば、アメリカ人に自国のペニー硬貨の顔の向きについて尋ねたある研究では、確信を持って思い出せる人はほとんどいませんでした。これはよく目にする詳細であるにもかかわらず、色によってペニー硬貨が他の硬貨と区別されるため、記憶する必要がないため、記憶されないのです。^{[ 30 ]}単に物に繰り返し触れるだけの維持リハーサルが記憶を作る上で効果的でないことは、電卓や電話の0～9の数字の配置を人々が覚えていないことからも明らかです。^{[ 31 ]}

維持リハーサルは学習において重要であることが実証されていますが、その効果は、暗黙的学習を評価するために使用される語彙判断課題^{[ 32 ]}や語幹補完^{[ 33 ]}などの間接的な方法を用いてのみ実証できます。しかし一般的に、維持リハーサルによる以前の学習は、「これは以前に示された単語ですか？」のような質問で記憶を直接的または明示的にテストする場合には明らかではありません。

研究によると、学習意図は記憶の符号化に直接的な影響を与えないことが示されています。むしろ、記憶の符号化は各項目がどれだけ深く符号化されるかに依存しており、これは学習意図によって影響を受ける可能性がありますが、それだけではありません。つまり、学習意図はより効果的な学習戦略につながり、結果としてより良い記憶の符号化につながりますが、偶発的に何かを学習した場合（つまり、学習意図がない場合）、それでも情報を効果的に処理して学習すれば、意図的に学習したものと同じくらいよく符号化されます。^{[ 34 ]}

精緻化リハーサルや深層処理の効果は、符号化中に形成される接続の数によって、検索に利用できる経路の数が増えることに起因すると考えられる。^{[ 35 ]}

記憶の符号化には組織化が鍵となる。研究者たちは、受け取った情報が整理されていない場合、私たちの心は自然に情報を整理することを発見した。^{[ 36 ]}情報を整理する自然な方法の1つは階層構造である。^{[ 36 ]}例えば、哺乳類、爬虫類、両生類のグループ分けは動物界の階層構造である。^{[ 36 ]}

処理の深さは、情報の組織化にも関係しています。たとえば、記憶すべき項目、他の記憶すべき項目、過去の経験、およびコンテキストの間で行われるつながりは、記憶すべき項目の検索パスを生成し、検索の手がかりとして機能します。これらのつながりは、記憶すべき項目に組織化をもたらし、記憶しやすくします。^{[ 37 ]}

エンコーディングを強化するために使用されるもう1つの方法は、イメージを単語と関連付けることです。ゴードン・バウアーとデビッド・ウィンゼンツ（1970）は、ペア連想学習を使用する研究でイメージとエンコーディングの使用を実証しました。研究者は参加者に15組の単語ペアのリストを与え、各ペアの単語ペアを5秒間表示しました。一方のグループには、各ペアの2つの単語が相互作用している心的イメージを作成するように指示しました。もう一方のグループには、情報を記憶するために維持リハーサルを使用するように指示しました。参加者が後でテストされ、各単語ペアの2番目の単語を思い出すように求められたとき、研究者は、相互作用する項目の視覚的イメージを作成した参加者は、維持リハーサルを使用した参加者よりも2倍以上の単語ペアを記憶していたことを発見しました。^{[ 38 ]}  

単語リストのような単純な内容を記憶する場合、記憶術が最良の戦略となる可能性がありますが、「すでに長期記憶に蓄えられている内容は影響を受けません」。^{[ 39 ]}記憶術は、一連の項目内で組織を見つけることが、これらの項目を記憶するのに役立つ方法の一例です。グループ内に明らかな組織がない場合でも、同じように記憶力を高める効果で組織化することができます。組織化を強制する記憶術の例としては、記憶すべき項目を記憶しやすい項目のリストと関連付けるペグワードシステムがあります。よく使われる記憶術のもう 1 つの例は、各単語の最初の文字システムまたは頭字語です。虹の色を学ぶとき、ほとんどの生徒は各色の最初の文字を学び、赤、オレンジ、黄、緑、青、藍、紫を表す Roy. G. Biv のような名前と関連付けることで独自の意味を付与します。このように、記憶術は特定の項目の符号化だけでなく、その順序の符号化にも役立ちます。より複雑な概念の場合、理解することが記憶の鍵となります。1974年にワイズマンとナイサーが行った研究では、参加者に絵（点描画法で描かれたダルメシアンの絵で、画像が見えにくい）を見せました。^{[ 40 ]}彼らは、参加者が描かれている内容を理解していれば、絵の記憶がより良くなることを見出しました。

チャンキングは、情報を小さく意味のあるセクションにまとめることで、短期記憶に保存される情報量を最大化するために使用される記憶戦略です。オブジェクトを意味のあるセクションに整理することで、これらのセクションは個別のオブジェクトではなく、単位として記憶されます。より大きなセクションが分析され、関連付けが行われると、情報は意味のある関連付けに織り込まれ、より少ないが、より大きく、より重要な情報にまとめられます。そうすることで、短期記憶に保持できる情報量が増加します。^{[ 41 ]}より具体的には、チャンキングを使用すると、これらの項目間に関連付けが行われるため、想起できる項目が5～8項目から20項目以上に増加します。^{[ 41 ]}

単語はチャンキングの一例であり、単に文字を認識するのではなく、意味のある全体、つまり単語を認識して記憶します。チャンキングを使用すると、多くの関連する項目が1つとして保存される意味のある「パケット」を作成することで、記憶できる項目の数が増加します。チャンキングの使用は数字にも見られます。日常的に見られる最も一般的なチャンキングの形式の1つは、電話番号です。一般的に、電話番号はセクションに分けられています。その例として、909 200 5890があり、数字がグループ化されて1つの全体を構成しています。このように数字をグループ化すると、理解しやすい関係性により、より容易に思い出すことができます。^{[ 42 ]}

最適な符号化のためには、項目自体と過去の経験の間だけでなく、符号化者の内部状態や気分と彼らが置かれている状況の間にもつながりが形成されます。符号化者の内部状態や状況と記憶すべき項目の間に形成されるつながりは、状態依存的です。1975年のゴッデンとバデリーの研究では、状態依存学習の効果が示されました。彼らは深海ダイバーに、水中またはプールの端でさまざまな資料を学習するように求めました。彼らは、情報を学習したのと同じ条件下でテストされた人は、その情報をよりよく思い出すことができることがわかりました。つまり、水中で資料を学習した人は、陸上でテストされたよりも、水中でその資料についてテストされた方が成績が良かったのです。文脈が彼らが思い出そうとしている資料と結び付けられ、そのため検索の手がかりとして機能していました。^{[ 43 ]}特定の匂いが符号化時に存在した場合にも、これと同様の結果が見つかっています。^{[ 44 ]}

しかし、外部環境は、検索のための複数の経路を作成する上で符号化時に重要であるものの、他の研究では、符号化時に存在していたのと同じ内部状態を作り出すだけで検索の手がかりとして十分であることが示されている。^{[ 45 ]}したがって、符号化時と同じ心の状態にあることは、同じ状況にいることが検索に役立つのと同様に、検索に役立ちます。このコンテキスト再活性化と呼ばれる効果は、FisherとCraikが1977年に検索の手がかりを情報の記憶方法と一致させたときに実証されました。^{[ 46 ]}

転送に適した処理は、検索の成功につながる符号化の戦略です。1977 年に Morris らが行った実験では、検索の成功は符号化中に使用される処理の種類を一致させることの結果であることが証明されました。^{[ 41 ]}実験中の主な発見は、個人の情報検索能力は、符号化時のタスクが検索時のタスクと一致するかどうかに大きく影響されるということでした。最初のタスクは韻を踏むグループで構成され、被験者はターゲット単語を与えられ、次に別の単語のセットを復習するように求められました。このプロセス中に、新しい単語がターゲット単語と韻を踏むかどうかを尋ねられました。彼らは単語の実際の意味ではなく、韻を踏むことだけに焦点を当てていました。2 番目のタスクでは、個人はターゲット単語を与えられ、続いて一連の新しい単語が与えられました。韻を踏む単語を特定するのではなく、個人は意味に重点を置くように求められました。結果として、韻を踏む単語を特定した韻グループの方が、意味のみに焦点を当てた意味グループよりも多くの単語を思い出すことができた。^{[ 41 ]}この研究は、タスクの最初の部分と2番目の部分で韻に焦点を当てた人が、より効率的に符号化できたことを示唆している。^{[ 41 ]}転移に適した処理では、符号化は2つの異なる段階で行われる。これは、刺激がどのように処理されたかを示すのに役立つ。最初の段階では、刺激への曝露は刺激に一致するように操作される。2番目の段階では、最初の段階で何が起こったか、刺激がどのように提示されたかから大きく引き出され、符号化中のタスクに一致する。

学習の文脈は、情報の符号化の仕方を形作ります。^{[ 47 ]}例えば、1979年にカニッツァは、黒い背景に白い花瓶、または白い背景に向かい合った2つの顔のどちらにも解釈できる画像を示しました。^{[ 48 ]}参加者は花瓶を見るようにプライミングされました。その後、同じ画像が再び提示されましたが、今度は白い背景に黒い顔を見るようにプライミングされました。これは以前に見たのと同じ画像でしたが、以前にこの画像を見たことがあるかと尋ねられると、いいえと答えました。その理由は、画像が最初に提示されたときに花瓶を見るようにプライミングされていたため、2回目に2つの顔として認識できなかったからです。これは、刺激は学習された文脈の中で理解されること、そして、本当に良い学習を構成するのは、学習したのと同じ方法で学習した内容をテストするテストであるという一般的なルールを示しています。^{[ 48 ]}したがって、情報を効率的に記憶するためには、将来の想起がこの情報に課す要求を考慮し、その要求に合致する形で学習する必要がある。

エンコーディングに役立つ可能性のあるもう 1 つの原理は、生成効果です。生成効果は、個人がコンテンツを読むよりも、情報や項目を自分で生成すると学習が促進されることを意味します。^{[ 49 ]}生成効果を適切に適用する鍵は、多肢選択問題から答えを選択するように、すでに利用可能な情報から受動的に選択するのではなく、情報を生成することです。^{[ 50 ]} 1978 年、研究者の Slameka と Graf は、この効果をよりよく理解するために実験を行いました。^{[ 51 ]}この実験では、参加者は、読むグループまたは生成グループの2 つのグループのいずれかに割り当てられました。^{[ 51 ]}読むグループに割り当てられた参加者は、たとえば horse-saddle のように、関連する単語のペアのリストを単純に読むように求められました。^{[ 51 ]}生成グループに割り当てられた参加者は、ペア内の関連する単語の 1 つの空欄の文字を埋めるように求められました。^{[ 51 ]}つまり、参加者に「horse」という単語が与えられた場合、「saddle」という単語の最後の4文字を埋める必要があった。研究者たちは、空欄を埋めるように求められたグループは、単に単語のペアを覚えるように求められたグループよりも、これらの単語のペアの記憶が優れていることを発見した。^{[ 49 ]}

研究によると、自己参照効果は符号化を助ける。^{[ 52 ]}自己参照効果とは、個人が情報に個人的に関連付けることができる場合、情報をより効果的に符号化するという考え方である。^{[ 53 ]}例えば、家族や友人の誕生日の中には、他のものよりも覚えやすいものがあると主張する人もいるかもしれない。一部の研究者は、これは自己参照効果によるものだと主張している。^{[ 53 ]}例えば、誕生日が自分の誕生日や記念日など、重要だと考える他の日付に近い場合、個人にとってその誕生日を思い出しやすいことがある。 ^{[ 53 ]}

研究によると、符号化された後、自己参照効果は意味的符号化よりも記憶の想起において効果的であることが示されています。^{[ 54 ]}研究者らは、自己参照効果が精緻化リハーサルと密接に関連していることを発見しました。^{[ 54 ]}精緻化リハーサルは、記憶からの情報検索の改善と正の相関関係にあることがよくわかっています。^{[ 1 ]}自己参照効果は、意味的符号化などの他の方法と比較した場合、符号化された後の情報検索においてより効果的であることが示されています。^{[ 54 ]}また、自己参照効果はあらゆる年齢層において情報の符号化に使用できるという研究結果があることも重要です。^{[ 55 ]}ただし、高齢者は若年成人と比較した場合、自己参照効果の使用が制限されていることが判明しています。^{[ 55 ]}

項目やアイデアが「顕著」であるとみなされる場合、それは項目やアイデアが目立つように見えることを意味します。^{[ 56 ]}情報が顕著である場合、学習者にとってその情報が目立たない場合よりも効率的に記憶に符号化される可能性があります。^{[ 57 ]}符号化に関して言えば、生存に関わるあらゆる出来事が顕著であると考えられます。研究によると、生存は進化のメカニズムによる自己参照効果に関連している可能性があります。^{[ 58 ]}研究者たちは、生存価値の高い単語でさえ、生存価値の低い単語よりもよく符号化されることを発見しました。^{[ 59 ] [ 60 ]}一部の研究は進化を支持し、人類は生存に関連する内容を記憶していると主張しています。^{[ 59 ]}一部の研究者は、他の研究の結果が正確かどうかを自分で確認したいと考えました。^{[ 60 ]}研究者たちは、生存コンテンツが他のコンテンツよりもよく符号化されるという考えを支持する結果が出た実験を再現することにしました。^{[ 60 ]}実験の結果は、生存コンテンツが他のコンテンツよりも符号化される利点が高いことをさらに示唆しました。^{[ 60 ]}

研究によると、学習過程における符号化を高める効果的なツールは、練習テストを作成して受けることである。パフォーマンスを向上させるために想起を使用することはテスト効果と呼ばれ、学習しようとしている教材を積極的に作成および再作成し、それに触れる機会を増やす。また、符号化と想起の間には密接な関連があるため、新しい情報をすでに記憶に保存されている情報に結びつけるのに役立つツールでもある。したがって、練習テストを作成することで、単に教材を​​もう一度読んだり、既製のテストを使用したりする場合よりも、個人は情報をより深いレベルで処理することができる。^{[ 61 ]}想起練習を使用することの利点は、大学生に7分間文章を読んでもらい、その後2分間の休憩を与え、その間に数学の問題を解かせた研究で実証されている。参加者の1つのグループには、覚えている限り文章を書き出すために7分間が与えられ、もう1つのグループには教材を読み直すためにさらに7分間が与えられた。その後、参加者全員に、最初の学習が行われてからさまざまな間隔（5分後、2日後、1週間後）で想起テストが実施されました。これらのテストの結果、実験初日に想起テストを受けたグループに割り当てられた参加者は、単にテキストを読み返しただけの参加者よりも多くの情報を保持する可能性が高いことが示されました。これは、想起練習が情報を長期記憶に符号化する上で有用なツールであることを示しています。^{[ 62 ]}

項目認識では、提示された項目を以前に見たことがあるかどうかを尋ねられます。項目認識には文脈が含まれる場合があります。つまり、学習リストに項目が含まれているかどうかを尋ねられることがあります。したがって、たとえ人生で「りんご」という単語を見たことがあるとしても、それが学習リストに載っていなければ、思い出すべきではありません。

項目認識は、多重トレース理論と属性類似性モデルを使用してモデル化できます。 ^{[ 63 ]}簡単に言うと、目にするすべての項目は、項目の属性のベクトルとして表現でき、エンコード時のコンテキストを表すベクトルによって拡張され、これまでに見たすべての項目のメモリ マトリックスに格納されます。プローブ項目が提示されると、マトリックス内の各項目との類似性の合計 (プローブ ベクトルとメモリ マトリックス内の各項目間の距離の合計に反比例する) が計算されます。類似性が閾値を超えると、「はい、その項目を認識します」と応答します。コンテキストはランダムウォークの性質上、常に変化するため、認識タスク時のコンテキスト ベクトルと類似したコンテキスト ベクトルを共有する、より最近見た項目は、より以前に見た項目よりも認識される可能性が高くなります。

手がかり付き想起では、被験者に単語リストなどの刺激が提示され、その中のできるだけ多くの単語を記憶するように求められます。次に、刺激が何であったかを思い出すのに役立つように、カテゴリーなどの手がかりが与えられます。^{[ 41 ]}この例としては、被験者に流星、星、宇宙船、エイリアンなどの単語を記憶させるというものがあります。次に、「宇宙」という手がかりを与えて、与えられた単語リストを思い出させます。被験者に手がかりを与えると、たとえ最初に言及されていなくても、刺激をよりよく思い出すのに役立ちます。これらの手がかりは、被験者が手がかりを与えられる前に自分で思い出すことができなかった刺激を思い出すように導くのに役立ちます。^{[ 41 ]}手がかりは基本的に、忘れられたと思われる記憶を再び浮かび上がらせるのに役立つものであれば何でも構いません。Tulvig が行った実験では、被験者に手がかりを与えると、以前に提示された刺激を思い出すことができたと示唆されています。^{[ 64 ]}

手がかり付き想起は、項目認識に用いられる属性類似性モデルを拡張することで説明できます。手がかり付き想起では、プローブ項目に対して誤った回答をする可能性があるため、それを考慮してモデルを拡張する必要があります。これは、項目ベクトルを記憶行列に格納する際にノイズを加えることで実現できます。さらに、手がかり付き想起は確率的にモデル化することができ、記憶行列に格納される各項目について、プローブ項目との類似性が高いほど想起される可能性が高くなります。記憶行列内の項目にはノイズが含まれているため、このモデルは、人の名前を間違えるといった誤った想起にも対応できます。

自由想起では、学習した項目を任意の順序で想起することが許されます。たとえば、ヨーロッパの国をできるだけ多く挙げるように求められることがあります。自由想起は、1968 年にAtkinson と Shiffrinによって最初に提案されたデュアル ストア モデルに基づくSAM (Search of Associative Memory) を使用してモデル化できます。 ^{[ 65 ]} SAM は、短期記憶(STS) と長期記憶(LTS) の 2 つの主要なコンポーネントで構成されています。簡単に言うと、項目が見られると、STS に押し込まれ、他の項目とともに STS に存在し、それが置き換えられて LTS に移動されるまでそこに留まります。項目が STS に長く留まっているほど、新しい項目によって置き換えられる可能性が高くなります。項目が STS に共存すると、それらの項目間のリンクが強化されます。さらに、SAM は、STS の項目は常に即時想起可能であると仮定しています。

SAMは、初頭効果と新近効果の両方を説明します。確率的に、リストの先頭にある項目はSTSに留まる可能性が高く、他の項目との関連性を強化する機会が多くなります。その結果、リストの先頭にある項目は自由想起課題で想起されやすくなります（初頭効果）。STS内の項目は常に即時想起可能であるという仮定に基づき、学習と想起の間に大きな妨害要因がなかった場合、リストの末尾にある項目も非常に高い精度で想起されます（新近効果）。

研究によると、自由想起は、項目認識や手がかり想起と比較して、より高度な関係処理が関与するため、短期記憶から長期記憶への情報の学習と転送において最も効果的な方法の1つであることが示されています。^{[ 66 ]}

ちなみに、STSとLTSという概念は、短期記憶と長期記憶を内蔵するコンピュータのアーキテクチャに着想を得たものです。

シーケンス記憶は、順序が重要な物事のリストを記憶する方法を担っています。例えば、電話番号は1桁の数字が順序付けられたリストです。現在、シーケンス符号化に適用できる主な計算記憶モデルは、連想連鎖と位置符号化の2つです。

連想連鎖理論によれば、リスト内の各項目は前後の隣接項目とリンクしており、前方リンクは後方リンクよりも強く、近い隣接項目へのリンクは遠い隣接項目へのリンクよりも強いとされています。例えば、連想連鎖理論は転置エラーの傾向を予測します。転置エラーは、位置が近い項目で最も頻繁に発生します。転置エラーの例としては、「りんご、オレンジ、バナナ」ではなく「りんご、オレンジ、バナナ」という順序を思い出すことが挙げられます。

位置符号化理論によれば、リスト内の各項目はリスト内の位置に関連付けられています。たとえば、リストが「りんご、バナナ、オレンジ、マンゴー」の場合、りんごはリストの1番目の位置、バナナは2番目の位置、オレンジは3番目の位置、マンゴーは4番目の位置に関連付けられます。さらに、各項目は、より弱いながらも、そのインデックス±1、さらに弱い±2、といったように関連付けられています。したがって、バナナは実際のインデックス2だけでなく、1、3、4にも、強さの度合いは異なりますが関連付けられています。たとえば、位置符号化は、新近性効果と初頭効果を説明するために使用できます。リストの最初と最後の項目は、リストの中央の項目に比べて近い隣接項目が少ないため、正しく想起するための競合が少なくなります。

連想連鎖モデルと位置符号化モデルは、シーケンス記憶に見られる行動の大部分を説明できるものの、完璧とは程遠い。たとえば、連鎖モデルも位置符号化モデルも、ランシュバーグ効果の詳細を適切に説明できない。ランシュバーグ効果とは、繰り返し項目を含む項目のシーケンスは、繰り返し項目を含まないシーケンスよりも再現しにくいという現象である。連想連鎖モデルは、繰り返し項目を含むリストの想起は、繰り返し項目の想起によって、その真の後続項目だけでなく、その項目の他のすべてのインスタンスの後続項目も手がかりとなるため、損なわれると予測する。しかし、実験データでは、項目の間隔を置いて繰り返すと、繰り返し項目の2回目の出現の想起が損なわれることが示されている。^{[ 67 ]}さらに、繰り返し項目の後に続く項目の想起には測定可能な影響はなく、連想連鎖モデルの予測と矛盾する。位置符号化モデルは、繰り返し項目は想起に影響しないと予測する。なぜなら、リスト内の各項目の位置は、繰り返し項目を含む項目の独立した手がかりとして機能するからである。つまり、任意の2つの項目間の類似性と、重複する項目間の類似性には違いがないということである。これもまた、データと矛盾する。

シーケンスメモリに関する包括的なモデルは今日まで定義されていないため、これは興味深い研究分野となっている。