N-Back Memory Training
ကြော်ငြာများ ပါရှိပါသည်အက်ပ်အတွင်း ဝယ်ယူမှုများ
၄.၄star
သုံးသပ်ချက် ၁.၂၃ ထောင်
၁ သိန်း+
ဒေါင်းလုဒ်များ
အားလုံး
info
ဤဂိမ်းအကြောင်း
သုတေသနအနေဖြင့် n-back လေ့ကျင့်မှုသည်အရည်ဥာဏ်ရည် (IQ) နှင့်အလုပ်လုပ်နိုင်သည့်မှတ်ဉာဏ်စွမ်းရည်များရရှိရန် ဦး တည်နိုင်သည်ဟုဆိုထားသည်။ (Soveri et al ။ , 2017)
N-Back မှတ်ဉာဏ်သင်တန်းကိုကြယ်ငါးပွင့်ထက်နိမ့်ကျလျှင်သင်သင်၏စိုးရိမ်မှုများကိုဖြေရှင်းရန်မှတ်ချက်တစ်ခုပေးပါ။ မင်းရဲ့ထင်မြင်ချက်ကိုငါတကယ်တန်ဖိုးထားတယ်။
ညွှန်ကြားချက်များ <
N-Back မှတ်ဉာဏ်သင်တန်းကိုကြယ်ငါးပွင့်ထက်နိမ့်ကျလျှင်သင်သင်၏စိုးရိမ်မှုများကိုဖြေရှင်းရန်မှတ်ချက်တစ်ခုပေးပါ။ မင်းရဲ့ထင်မြင်ချက်ကိုငါတကယ်တန်ဖိုးထားတယ်။
ညွှန်ကြားချက်များ <
ဂိမ်း၏အဓိကရည်ရွယ်ချက်မှာအမျိုးမျိုးသောအရာများကိုသင်၏အလုပ်လုပ်နေသည့်မှတ်ဉာဏ်တွင်ကိုင်ထားပြီးဂိမ်းတိုးတက်သည်နှင့်အမျှဤအရာများကိုတက်ကြွစွာမွမ်းမံရန်ဖြစ်သည်။ အသစ်သောစမ်းသပ်မှုတစ်ခုစီတိုင်းနှင့်အတူလက်ရှိခလုတ်သည်ယခင်ကပြုလုပ်ခဲ့သောစမ်းသပ်မှုအရေအတွက်နှင့်ကိုက်ညီပါက match ခလုတ်ကိုနှိပ်ပါ။ n-back ဟူသောအသုံးအနှုန်းသည်အတိတ်တွင်သင်မှတ်မိရန်လိုအပ်သောစမ်းသပ်မှု ( n ) ကိုရည်ညွှန်းသည်။ ပုံမှန်အားဖြင့်၊ သင်သည် ၂- ကျောဖြင့်စတင်ပါလိမ့်မည်။ ထို့ကြောင့် အကယ်၍ လက်ရှိပစ္စည်းသည်ယခင်ကစမ်းသပ်မှု ၂ ခုဖြစ်ပွားခဲ့သည့်ပစ္စည်းနှင့်ကိုက်ညီပါက match ခလုတ်ကိုနှိပ်ပါ။ တစ်ခုတည်းသော ၂- ကျောနောက်ခံမည်သို့ကစားရမည်ကိုရိုးရိုးရှင်းရှင်းပြသခြင်းအတွက်ဒီဗီဒီယိုကိုကြည့်ပါ - https://www.youtube.com/watch?v=qSPOjA2rR0M ။
Options:
N-Back Memory Training သည်အလုပ်လုပ်သောမှတ်ဉာဏ်တွင်သိမ်းဆည်းရန်မတူညီသောပစ္စည်းများမှရွေးချယ်ရန်ခွင့်ပြုသည်။
• 3 x 3 ဇယားကွက်ပေါ်တွင်စတုရန်း၏အနေအထား
•အသံ (စာလုံးများ၊ နံပါတ်များ၊ သို့မဟုတ်စန္ဒရားမှတ်စုများ)
•ရုပ်ပုံများ (ပုံသဏ္,ာန်၊ အမျိုးသားအလံ၊ အားကစားပစ္စည်းကိရိယာ)
•အရောင်များ
ပုံမှန်အားဖြင့် app သည်ရာထူးနှင့်အသံ (အက္ခရာများ) ကို သုံး၍ dual-n-back ဖြင့်စတင်သည်။ dual-n-back တွင်ရှိသော dual သည်သင်မှတ်မိရန်လိုအပ်မည့်မည်သည့်ကွဲပြားခြားနားသောအမျိုးအစားအမျိုးအစားကိုဆိုလိုသည်။ မည်သည့်အမျိုးအစားအမျိုးအစားကိုမဆို n-back မှ quad n-back အထိရွေးချယ်နိုင်သည်။
တိုးတက်မှုကိုခြေရာခံပြီးအခြားအသုံးပြုသူများနှင့်ယှဉ်ပြိုင်ပါ။
စိတ်ကြိုက်ပြောင်းလဲနိုင်သော၊ အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိသောဂရပ်များဖြင့်သင်၏နေ့စဉ်တိုးတက်မှုကိုခြေရာခံပါ။ သင်၏ရမှတ်များကိုကမ္ဘာတစ်လွှားရှိအခြားသုံးစွဲသူများနှင့်လည်းအချိန်နှင့်တပြေးညီ Premium mode နှင့်နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။
ရှာဖွေခြင်း:
N-Back Memory Training သည်အချက်ပြရှာဖွေခြင်းသီအိုရီမှခွဲခြားထားသောအညွှန်းကိန်း A ကို အသုံးပြု၍ သင်၏အလုပ်လုပ်သည့်မှတ်ဉာဏ်တိကျမှုကိုတိုင်းတာသည် (Stanislaw & Todorov, 1999) ။ A 'သည်ယေဘုယျအားဖြင့် 0.5 (ကျပန်းခန့်မှန်းခြင်း) မှ 1.0 (ပြီးပြည့်စုံသောတိကျမှန်ကန်မှု) အထိရှိသည်။ A '> = 0.90 A ရမှတ်သည်သင့်ကိုနောက်အဆင့်သို့တိုးတက်စေပြီး A ၏ရမှတ်တစ်ခု <= 0.75 သည်ယခင် n-back အဆင့်သို့ (အကျိုးသက်ရောက်မှုတစ်ခုပြီးနောက်) ကျဆင်းသွားသည်။ ဒီ settings တွေကို Manual Mode နဲ့ပြောင်းနိုင်ပါတယ်။ သင်၏တိုးတက်မှုကိုခြေရာခံရန်အတွက် A 'သည်သင်၏လက်ရှိ n-back အဆင့်နှင့်ပေါင်းစပ်ထားသဖြင့်ရမှတ်များ +/- 0.5 သည်သင့် n-back အဆင့်တွင်ရှိသည်။ ဥပမာအားဖြင့် ၂- ကျောတွင် A = 1 ၏တိကျမှုသည်ရမှတ် ၂.၅ ရရှိပြီး၊ A '= 0.5 သည်ရမှတ် ၁.၅ ဖြစ်သည်။
အသေးစိတ်အချက်အလက်များ:
A '= .5 + နိမိတ်လက္ခဏာ (H - F) * ((H - F) ^ 2 + abs (H - F)) / (4 * max (H, F) - 4 * H * F)
ဘယ်မှာလဲ
နှုန်းနှုန်း (H) = hits / # signal ကိုစမ်းသပ်မှု
False-positive Rate (F) = မှားယွင်းသော pos / # ဆူညံသံစမ်းသပ်မှု
Stanislaw & Todorov (၁၉၉၉) ကိုကြည့်ပါ။
ဆွဲဆောင်စမ်းသပ်မှုများ:
ချိန်ညှိချက်များအတွင်း၌သင်လုပ်ဆောင်မှုကိုပိုမိုခက်ခဲစေသည့်ဆွဲဆောင်စမ်းသပ်မှုများ၏ရာခိုင်နှုန်းကိုသင်ထိန်းချုပ်နိုင်သည်။ ဆွဲဆောင်သောစမ်းသပ်မှုများသည်စမ်းသပ်မှုတစ်ခုဖြစ်သော n-back ပေါင်းသို့မဟုတ်အနုတ်တစ်ကြိမ်ဖြစ်ပွားခဲ့သည်။ ဆိုလိုသည်မှာသူတို့သည်စမ်းသပ်မှုတစ်ခုအား (n-back) မှစမ်းသပ်ခြင်းတစ်ခုပြုလုပ်သည်။
Customize:
ဂိမ်းအမြန်နှုန်း၊ စမ်းသပ်မှုအရေအတွက်သို့မဟုတ်အခြားအရာတစ်ခုကိုပြောင်းလဲလိုပါက Settings> Mode> Manual Mode သို့သွားပါ။ ထိုအရပ်မှ, သင်လုံးဝနီးပါးဘာမှစိတ်ကြိုက်နိုင်ပါတယ်။ အရောင် gradients ကို သုံး၍ သင်၏ကိုယ်ပိုင်နောက်ခံဖန်တီးခြင်းအားဖြင့် app ၏အသွင်အပြင်ကိုစိတ်ကြိုက်ပြုပြင်နိုင်သည်။ ဤရွေးချယ်မှုများကို Settings menu ၏အောက်ဘက်သို့ရှာနိုင်သည်။
မှတ်ချက်များ၊ မေးခွန်းများသို့မဟုတ်စိုးရိမ်မှုများကို nback.memory.training@gmail.com သို့ပေးပို့နိုင်သည်။
ကစားခြင်းအတွက်ကျေးဇူးတင်ပါတယ်။
အီးအေအယ်လ်
---
ကိုးကားချက်များ
Soveri, အေ, Antfolk, ဂျေ, Karlsson, အယ်လ်, Salo, ခ, & Laine, အမ် (2017) ။ ပြန်လည်လည်ပတ်အလုပ်လုပ်မှတ်ဉာဏ်သင်တန်း: n- ပြန်လေ့ကျင့်ရေးလေ့လာမှုများတစ် ဦး က Multi-level ကို meta- ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ။ စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာသတင်းလွှာ & ပြန်လည်သုံးသပ် , ကို 24 (4), 1077-1096
Stanislaw, H. , & Todorov, N. (1999) ။ signal ကိုထောက်လှမ်းသီအိုရီအစီအမံ၏တွက်ချက်မှု။ အပြုအမူဆိုင်ရာသုတေသနနည်းလမ်းများ၊ တူရိယာများနှင့်ကွန်ပျူတာများ , 31 (1), 137-149
In-app နောက်ခံပုံရိပ်အကြွေး: Réseau de neurones အခြားရှိပါက / Wikimedia, CC BY-SA
N-Back Memory Training သည်အချက်ပြရှာဖွေခြင်းသီအိုရီမှခွဲခြားထားသောအညွှန်းကိန်း A ကို အသုံးပြု၍ သင်၏အလုပ်လုပ်သည့်မှတ်ဉာဏ်တိကျမှုကိုတိုင်းတာသည် (Stanislaw & Todorov, 1999) ။ A 'သည်ယေဘုယျအားဖြင့် 0.5 (ကျပန်းခန့်မှန်းခြင်း) မှ 1.0 (ပြီးပြည့်စုံသောတိကျမှန်ကန်မှု) အထိရှိသည်။ A '> = 0.90 A ရမှတ်သည်သင့်ကိုနောက်အဆင့်သို့တိုးတက်စေပြီး A ၏ရမှတ်တစ်ခု <= 0.75 သည်ယခင် n-back အဆင့်သို့ (အကျိုးသက်ရောက်မှုတစ်ခုပြီးနောက်) ကျဆင်းသွားသည်။ ဒီ settings တွေကို Manual Mode နဲ့ပြောင်းနိုင်ပါတယ်။ သင်၏တိုးတက်မှုကိုခြေရာခံရန်အတွက် A 'သည်သင်၏လက်ရှိ n-back အဆင့်နှင့်ပေါင်းစပ်ထားသဖြင့်ရမှတ်များ +/- 0.5 သည်သင့် n-back အဆင့်တွင်ရှိသည်။ ဥပမာအားဖြင့် ၂- ကျောတွင် A = 1 ၏တိကျမှုသည်ရမှတ် ၂.၅ ရရှိပြီး၊ A '= 0.5 သည်ရမှတ် ၁.၅ ဖြစ်သည်။
အသေးစိတ်အချက်အလက်များ:
A '= .5 + နိမိတ်လက္ခဏာ (H - F) * ((H - F) ^ 2 + abs (H - F)) / (4 * max (H, F) - 4 * H * F)
ဘယ်မှာလဲ
နှုန်းနှုန်း (H) = hits / # signal ကိုစမ်းသပ်မှု
False-positive Rate (F) = မှားယွင်းသော pos / # ဆူညံသံစမ်းသပ်မှု
Stanislaw & Todorov (၁၉၉၉) ကိုကြည့်ပါ။
ဆွဲဆောင်စမ်းသပ်မှုများ:
ချိန်ညှိချက်များအတွင်း၌သင်လုပ်ဆောင်မှုကိုပိုမိုခက်ခဲစေသည့်ဆွဲဆောင်စမ်းသပ်မှုများ၏ရာခိုင်နှုန်းကိုသင်ထိန်းချုပ်နိုင်သည်။ ဆွဲဆောင်သောစမ်းသပ်မှုများသည်စမ်းသပ်မှုတစ်ခုဖြစ်သော n-back ပေါင်းသို့မဟုတ်အနုတ်တစ်ကြိမ်ဖြစ်ပွားခဲ့သည်။ ဆိုလိုသည်မှာသူတို့သည်စမ်းသပ်မှုတစ်ခုအား (n-back) မှစမ်းသပ်ခြင်းတစ်ခုပြုလုပ်သည်။
Customize:
ဂိမ်းအမြန်နှုန်း၊ စမ်းသပ်မှုအရေအတွက်သို့မဟုတ်အခြားအရာတစ်ခုကိုပြောင်းလဲလိုပါက Settings> Mode> Manual Mode သို့သွားပါ။ ထိုအရပ်မှ, သင်လုံးဝနီးပါးဘာမှစိတ်ကြိုက်နိုင်ပါတယ်။ အရောင် gradients ကို သုံး၍ သင်၏ကိုယ်ပိုင်နောက်ခံဖန်တီးခြင်းအားဖြင့် app ၏အသွင်အပြင်ကိုစိတ်ကြိုက်ပြုပြင်နိုင်သည်။ ဤရွေးချယ်မှုများကို Settings menu ၏အောက်ဘက်သို့ရှာနိုင်သည်။
မှတ်ချက်များ၊ မေးခွန်းများသို့မဟုတ်စိုးရိမ်မှုများကို nback.memory.training@gmail.com သို့ပေးပို့နိုင်သည်။
ကစားခြင်းအတွက်ကျေးဇူးတင်ပါတယ်။
အီးအေအယ်လ်
---
ကိုးကားချက်များ
Soveri, အေ, Antfolk, ဂျေ, Karlsson, အယ်လ်, Salo, ခ, & Laine, အမ် (2017) ။ ပြန်လည်လည်ပတ်အလုပ်လုပ်မှတ်ဉာဏ်သင်တန်း: n- ပြန်လေ့ကျင့်ရေးလေ့လာမှုများတစ် ဦး က Multi-level ကို meta- ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ။ စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာသတင်းလွှာ & ပြန်လည်သုံးသပ် , ကို 24 (4), 1077-1096
Stanislaw, H. , & Todorov, N. (1999) ။ signal ကိုထောက်လှမ်းသီအိုရီအစီအမံ၏တွက်ချက်မှု။ အပြုအမူဆိုင်ရာသုတေသနနည်းလမ်းများ၊ တူရိယာများနှင့်ကွန်ပျူတာများ , 31 (1), 137-149
In-app နောက်ခံပုံရိပ်အကြွေး: Réseau de neurones အခြားရှိပါက / Wikimedia, CC BY-SA
အပ်ဒိတ်လုပ်ခဲ့သည့်ရက်
ဆော့ဖ်ဝဲရေးသူများက သင့်ဒေတာအား စုစည်းပုံနှင့် မျှဝေပုံကို နားလည်ခြင်းမှစ၍ လုံခြုံမှု စတင်သည်။ ဒေတာလုံခြုံမှုနှင့် လုံခြုံရေးလုပ်ဆောင်မှုများသည် သင်၏အသုံးပြုမှု၊ ဒေသနှင့် အသက်အပေါ်မူတည်၍ ကွဲပြားနိုင်သည်။ ဆော့ဖ်ဝဲရေးသူက ဤအချက်အလက်ကို ပေးထားပြီး အချိန်နှင့်အမျှ ပြောင်းလဲနိုင်သည်။
မည်သည့်ဒေတာကိုမျှ ပြင်ပအဖွဲ့အစည်းများနှင့် မျှဝေခြင်းမရှိပါ
ဆော့ဖ်ဝဲရေးသူများ၏ မျှဝေမှုဆိုင်ရာ ဖော်ပြမှုကို ပိုမိုလေ့လာရန်
ယခုအက်ပ်သည် ဤဒေတာအမျိုးအစားများကို စုဆောင်းနိုင်သည်
ကိုယ်ရေးအချက်အလက်၊အက်ပ် အသုံးပြုမှု နှင့် အခြား 2 ခု
ဒေတာကို အသွင်ဝှက်၍ အကူးအပြောင်းလုပ်သည်
ဒေတာများဖျက်ရန် တောင်းဆိုနိုင်သည်
အဆင့်သတ်မှတ်ခြင်း၊ သုံးသပ်ခြင်း
၄.၃
သုံးသပ်ချက် ၁.၁၆ ထောင်
အသစ်ရှိသလား
-bug fixes