N-Back Memory Training

연구에 따르면 N- 백 교육은 유체 지능 (IQ) 및 작업 메모리 능력 (Soveri et al., 2017)의 이익을 얻을 수 있다고합니다.내가 당신의 우려를 해결할 수 있도록 의견을 남겨주세요.나는 당신의 피드백을 진정으로 소중히 여깁니다. 지침 : 게임의 대상은 작업 메모리에 다양한 항목을 보유하고 이러한 항목을 적극적으로 업데이트하는 것입니다.게임이 진행됨에 따라.각각의 새 시험마다 현재 항목이 과거에 주어진 수의 시험이 발생한 항목과 일치하는 경우 매치 버튼을 누릅니다."N-Back"이라는 용어는 과거에 기억해야 할 과거의 시험 ( n )을 나타냅니다.기본적으로 2 백에서 시작하므로 현재 항목이 과거에 2 번의 시험이 발생한 항목과 일치하면 매치 버튼을 누릅니다.싱글 2-백을하는 방법에 대한 간단한 데모는이 비디오를 참조하십시오 : https://www.youtube.com/watch?v=qspoja2rr0m.> N- 백 메모리 훈련은 메모리에 저장할 다양한 품목 세트 중에서 선택할 수 있습니다. • 3 x 3 그리드의 정사각형 위치 • 소리 (사운드)문자, 숫자 또는 피아노 노트) • 이미지 (모양, 국기, 스포츠 장비) • Colors 기본적으로 앱은 듀얼 N- 백에서 시작하여 위치와 사운드를 사용합니다 (편지).듀얼 N- 백의 "듀얼"은 단순히 기억해야 할 몇 가지 다른 항목 유형을 나타냅니다.단일 N- 백에서 쿼드 N- 백에 이르기까지 항목 유형의 조합을 선택할 수 있습니다. 진행 상황을 추적하고 다른 사용자와 경쟁합니다 : 사용자 정의 가능한 대화식 그래프를 사용하여 일일 진행 상황을 추적하십시오.또한 높은 점수를 프리미엄 모드 (앱 내에서 업그레이드 할 수 있음)로 전 세계 다른 사용자와 실시간으로 비교할 수 있습니다. 점수 : N-Back 메모리 훈련은 차별 지수 A '를 사용하여 작업 메모리 정확도를 측정합니다.신호 탐지 이론 (Stanislaw & Amp; Todorov, 1999).A '는 일반적으로 0.5 (무작위 추측)에서 1.0 (완벽한 정확도)입니다.A '의 점수;& gt; = 0.90은 다음 단계로 발전하고 '& lt; = 0.75는 이전 N- 백 레벨 (1 개의 유예 후)으로의 하락을 초래합니다.이러한 설정은 수동 모드에서 변경할 수 있습니다.진행 상황을 추적하려면 A '현재 N- 백 레벨과 결합하여 N- 백 레벨 주변에서 점수 /-0.5를 기록합니다.예를 들어, 2 백에서는 '의 정확도가 있습니다.= 1은 2.5 점을 얻는 반면 A '= 0.5는 1.5 점을 산출합니다. 세부 사항 : a '= .5 부호 (H -F) * ((H -F)^2 ABS (H -F)) / (4 * MAX (H, F) -4 * H * F) 여기서 hit rate (h) = 적중 / # 신호 시험 거짓 양성 속도 (f) = false pos / # 노이즈 시험 stanislaw & amp 참조;Todorov (1999) 유혹 시험 : 설정 내에서 미끼 시험의 비율을 제어하여 작업을 더욱 어렵게 만듭니다.미끼 시험은 N-백 플러스 또는 마이너스 하나의 시험을 발생시킨 자극을 제시한다.즉, 대상 시험 (N-Back)에서 하나의 시험을 상쇄합니다. 커스터마이징 : 게임을 변경하려면 게임을 변경하려면 게임을 변경합니다.속도, 시험 수 또는 기타 기타 사항은 단순히 설정으로 이동합니다. & gt;선택 모드 & gt;수동 모드.거기에서 거의 모든 것을 사용자 정의 할 수 있습니다.색상 그라디언트를 사용하여 고유 한 사용자 정의 배경을 만들어 앱의 모양을 사용자 정의 할 수도 있습니다.설정 메뉴의 맨 아래로 이러한 옵션을 찾을 수 있습니다. 의견, 질문 또는 우려 사항을 [email protected]에 보내주십시오. 재생 해주셔서 감사합니다! e..A. L. --- 참고 문헌 Soveri, A., Antfolk, J., Karlsson, L., Salo, B., & amp;Laine, M. (2017).작업 메모리 교육 재검토 : N- 백 교육 연구의 다단계 메타 분석. 심리학 적 게시 & amp;검토 , 24 (4), 1077-1096. Stanislaw, H., & amp;Todorov, N. (1999).신호 감지 이론 측정의 계산. 행동 연구 방법, 도구, & amp;컴퓨터 , 31 (1), 137-149. 인앱 배경 이미지 크레디트 : Réseau de Neurones.그렇다면 else / wikimedia, cc by-sa