N-Back Memory Training

N-Back Memory Training

Inniheldur auglýsingarInnkaup í forriti

Um þennan leik

Rannsóknir benda til þess að þjálfun á baki á baki geti leitt til hagsbóta í vökvavitni (IQ) og getu minni til vinnu (Soveri o.fl., 2017).

Ef þú metur N-Back Memory Training minna en fimm stjörnur, vinsamlegast skildu eftir athugasemd svo ég geti tekið á áhyggjum þínum; Ég met virkilega athugasemdir þínar.

Leiðbeiningar:

Markmið leiksins er að geyma ýmsa hluti í vinnsluminni þínu og uppfæra þessi atriði með virkum hætti þegar líður á leikinn. Með hverri nýrri prufu, ýttu á samsvörunarhnappinn ef núverandi hlutur passar við hlutinn sem átti sér stað í tilteknum fjölda prufna áður. Hugtakið „n-back“ táknar hversu margar rannsóknir ( n ) í fortíðinni þú þarft að muna. Sjálfgefið er að þú byrjar á 2 baki, svo ýttu á samsvarunarhnappinn ef núverandi hlutur passar við hlutinn sem átti sér stað í 2 prófum í fortíðinni. Til að fá einfalda sýnishorn af því hvernig á að spila staka 2 bakvörð, sjá þetta myndband: https://www.youtube.com/watch?v=qSPOjA2rR0M.

Valkostir :

N-Back Memory Training gerir þér kleift að velja úr fjölbreyttu safni af hlutum til að geyma í vinnsluminni:
• staðsetning fernings á 3 x 3 rist
• hljóð (stafir, tölustafir eða píanóbréf)
• myndir (form, þjóðfánar, íþróttabúnaður)
• litir

Sjálfgefið er að forritið byrji á tvískiptur n-bak og notar staðsetningu og hljóð (stafir). „Tvískipturinn“ í tvískiptur n-aftur tilgreinir einfaldlega hversu margar mismunandi gerðir af hlutum þú þarft að muna. Þú getur valið hvaða samsetningu hlutategunda sem er, frá einum n-bak til fjór-n-til baka.

Fylgjast með framvindu mála og keppa við aðra notendur:

Fylgstu með daglegum framförum þínum með aðlaganlegum, gagnvirkum myndritum. Þú getur einnig borið saman stigatölur þínar við aðra notendur um allan heim í rauntíma með úrvalsham (uppfærsla er í boði innan appsins).

Stigagögn :

N-Back Memory Training mælir nákvæmni vinnuminnisins með því að nota mismununarvísitöluna A 'frá merkjagreiningarkenningu (Stanislaw & Todorov, 1999). A 'er yfirleitt á bilinu 0,5 (handahófskennd giska) til 1,0 (fullkomin nákvæmni). Einkunn A '> = 0.90 færir þig á næsta stig og stig A' <= 0.75 skilar sér í fall aftur í fyrra stig n-baks (eftir eitt náðartímabil). Þessum stillingum er hægt að breyta í Manual Mode. Til að fylgjast með framvindu þinni er A 'sameinað núverandi n-bak stigi þínu svo stig eru +/- 0,5 í kringum n-bak stigið þitt. Til dæmis, á 2 baki, mun nákvæmni A '= 1 skila 2,5 stig en A' = 0,5 skora 1,5.

Upplýsingar:

A '= .5 + merki (H - F) * ((H - F) ^ 2 + abs (H - F)) / (4 * max (H, F) - 4 * H * F)

hvar
Hit rate (H) = hits / # signal tests
False-Positive Rate (F) = rangar pos / # hávaðarannsóknir

sjá Stanislaw & Todorov (1999)

Tálbeitarraunir:

Innan Stillingar geturðu stjórnað hlutfall tálbeitarrauna sem gerir verkefnið erfiðara. Tálbeita rannsóknir sýna áreiti sem átti sér stað n-bak plús eða mínus ein rannsókn. Það er, að þeir eru á móti einni rannsókn frá miða rannsókninni (n-back).

Sérsníða :

Ef þú vilt breyta leikhraða, fjölda rauna eða eitthvað annað, farðu einfaldlega í Stillingar> Veldu stillingu> Handvirk stilling. Þaðan geturðu sérsniðið nánast hvað sem er. Þú getur einnig sérsniðið útlit forritsins með því að búa til þinn eigin sérsniðna bakgrunn með litahlutum. Þú getur fundið þessa möguleika neðst í valmyndinni Stillingar.

Vinsamlegast sendu athugasemdir, spurningar eða áhyggjur til [e-mail].
Takk fyrir að spila!
E. A. L.

---

Tilvísanir

Soveri, A., Antfolk, J., Karlsson, L., Salo, B., & Laine, M. (2017). Vinnuminniþjálfun endurskoðuð: Margstig meta-greining á n-bak þjálfunarrannsóknum. Sálfræðilegt bulletin og endurskoðun , 24 (4), 1077-1096.

Stanislaw, H., & Todorov, N. (1999). Útreikningur á aðgerðum til að greina merki. Aðferðarrannsóknaraðferðir, tæki, og tölvur , 31 (1), 137-149.

Bakgrunnsáskrift í forriti: Réseau de neurones. Ef þá annað / Wikimedia, CC BY-SA

Nýjungar

-bug fixes