N-Back Memory Training

သုတေသနအနေဖြင့် n-back လေ့ကျင့်မှုသည်အရည်ဥာဏ်ရည် (IQ) နှင့်အလုပ်လုပ်နိုင်သည့်မှတ်ဉာဏ်စွမ်းရည်များရရှိရန် ဦး တည်နိုင်သည်ဟုဆိုထားသည်။ (Soveri et al ။ , 2017)

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