N-Back Memory Training

Bilim tarafından desteklenen ikili n-back göreviyle IQ'nuzu ve çalışma belleğinizi artırın

Araştırmalar, n-back eğitiminin akıcı zeka (IQ) ve çalışma belleği yeteneğinde kazanımlara yol açabileceğini öne sürüyor (Soveri ve diğerleri, 2017).

N-Back Bellek Eğitimini beş yıldızdan az olarak derecelendirirseniz, lütfen endişelerinizi giderebilmem için bir yorum bırakın; geri bildirimlerinize gerçekten değer veriyorum.

Talimatlar:

Oyunun amacı, çalışma belleğinizde çeşitli öğeleri tutmak ve oyun ilerledikçe bu öğeleri aktif olarak güncellemektir. Her yeni denemede, mevcut öğe geçmişte belirli sayıda denemede gerçekleşen öğeyle eşleşirse eşleştirme düğmesine basın. "n-back" terimi, geçmişte kaç denemeyi (n) hatırlamanız gerektiğini belirtir. Varsayılan olarak, 2-back ile başlayacaksınız, bu nedenle mevcut öğe geçmişte 2 deneme önce gerçekleşen öğeyle eşleşirse eşleştirme düğmesine basın. Tek 2-back'in nasıl oynanacağına dair basit bir gösteri için şu videoyu izleyin: https://www.youtube.com/watch?v=qSPOjA2rR0M .

Seçenekler:

N-Back Hafıza Eğitimi, çalışma belleğinde saklamak üzere çeşitli öğelerden seçim yapmanızı sağlar:

• 3 x 3'lük bir ızgarada bir karenin konumu

• sesler (harfler, sayılar veya piyano notaları)

• resimler (şekiller, ulusal bayraklar, spor ekipmanları)

• renkler

Uygulama varsayılan olarak konumları ve sesleri (harfler) kullanarak çift n-back'te başlar. Çift n-back'teki "çift", hatırlamanız gereken öğe türlerinin sayısını belirtir. Tek n-back'ten dörtlü n-back'e kadar herhangi bir öğe türü kombinasyonunu seçebilirsiniz.

İlerlemeyi İzleyin ve Diğer Kullanıcılarla Yarışın:

Özelleştirilebilir, etkileşimli grafikler kullanarak günlük ilerlemenizi izleyin. Ayrıca, premium mod ile yüksek puanlarınızı gerçek zamanlı olarak dünyanın dört bir yanındaki diğer kullanıcılarla karşılaştırabilirsiniz (uygulama içinde yükseltme mevcuttur).

Puanlama:

N-Back Memory Training, sinyal algılama teorisinden (Stanislaw & Todorov, 1999) ayrım indeksi A'yı kullanarak çalışma belleğinizin doğruluğunu ölçer. A' genellikle 0,5 (rastgele tahmin) ile 1,0 (mükemmel doğruluk) arasında değişir. A' >= 0,90'lık bir puan sizi bir sonraki seviyeye ilerletir ve A' <= 0,75'lik bir puan ise önceki n-back seviyesine geri dönmenizi sağlar (bir hoşgörü süresinden sonra). Bu ayarlar Manuel Modda değiştirilebilir. İlerlemenizi takip etmek için A', mevcut n-back seviyenizle birleştirilir, böylece puanlar n-back seviyenizin etrafında +/- 0,5 aralığında olur. Örneğin, 2-geri, A' = 1'lik bir doğruluk 2,5 puan verirken, A' = 0,5 1,5 puan verir.

Ayrıntılar:

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

burada

İsabet Oranı (H) = isabetler / # sinyal denemeleri

Yanlış pozitif Oranı (F) = yanlış poz / # gürültü denemeleri

bkz. Stanislaw & Todorov (1999)

Yem Denemeleri:

Ayarlar içinde, görevi daha zor hale getiren yem denemelerinin yüzdesini kontrol edebilirsiniz. Yem denemeleri, n-geri artı veya eksi bir denemede meydana gelen uyaranları sunar. Yani, hedef denemeden bir deneme uzaktadırlar (n-geri).

Özelleştir:

Oyun hızını, deneme sayısını veya başka bir şeyi değiştirmek isterseniz, Ayarlar > Mod Seç > Manuel Mod'a gidin. Buradan hemen hemen her şeyi özelleştirebilirsiniz. Ayrıca renk geçişlerini kullanarak kendi özel arka planınızı oluşturarak uygulamanın görünümünü de özelleştirebilirsiniz. Bu seçenekleri Ayarlar menüsünün alt kısmında bulabilirsiniz.

Lütfen yorumlarınızı, sorularınızı veya endişelerinizi [email protected] adresine gönderin.

Oynadığınız için teşekkürler!

E. A. L.

---

Referanslar

Soveri, A., Antfolk, J., Karlsson, L., Salo, B. ve Laine, M. (2017). Çalışma belleği eğitimi yeniden ele alındı: n-back eğitim çalışmalarının çok seviyeli meta analizi. Psikonomik bülten ve inceleme, 24(4), 1077-1096.

Stanislaw, H., & Todorov, N. (1999). Sinyal algılama teorisi ölçümlerinin hesaplanması. Davranış araştırma yöntemleri, araçları ve bilgisayarlar, 31(1), 137-149.

Uygulama içi arka plan görseli kredisi: Réseau de neurones. If then else / Wikimedia, CC BY-SA