N-Back Memory Training for Android APK

Maelezo

Utafiti unaonyesha kuwa mafunzo ya n-back yanaweza kusababisha faida katika akili ya maji (IQ) na uwezo wa kumbukumbu ya kufanya kazi (Soveri et al., 2017).

Ikiwa unakadiria Mafunzo ya Kumbukumbu ya N-Back chini ya nyota tano, tafadhali acha maoni ili niweze kushughulikia matatizo yako; Ninathamini sana maoni yako.

Maagizo:

Lengo la mchezo ni kushikilia vipengee mbalimbali kwenye kumbukumbu yako ya kazi na kusasisha vipengee hivi kwa bidii kadri mchezo unavyoendelea. Kwa kila jaribio jipya, bonyeza kitufe cha mechi ikiwa kipengee cha sasa kinalingana na kipengee ambacho kilitokea idadi fulani ya majaribio hapo awali. Neno n-nyuma huashiria ni majaribio mangapi (n) hapo awali unayohitaji kukumbuka. Kwa chaguo-msingi, utaanza kwa 2-nyuma, kwa hivyo bonyeza kitufe cha mechi ikiwa kipengee cha sasa kinalingana na kipengee kilichotokea majaribio 2 huko nyuma. Kwa onyesho rahisi la jinsi ya kucheza 2-back moja, tazama video hii: https://www.youtube.com/watch?v=qSPOjA2rR0M.

Chaguo:

Mafunzo ya Kumbukumbu ya N-Back hukuruhusu kuchagua kutoka kwa seti tofauti za vitu ili kuhifadhi kwenye kumbukumbu ya kufanya kazi:

nafasi ya mraba kwenye gridi ya 3 x 3

sauti (herufi, nambari, au noti za piano)

picha (maumbo, bendera za kitaifa, vifaa vya michezo)

rangi

Kwa chaguo-msingi, programu huanza kwa n-back mbili, kwa kutumia nafasi na sauti (herufi). N-back mbili katika dual inaashiria tu ni aina ngapi za bidhaa tofauti utahitaji kukumbuka. Unaweza kuchagua mchanganyiko wowote wa aina za bidhaa, kutoka n-back moja hadi quad n-back.

Fuatilia Maendeleo na Shindana na Watumiaji Wengine:

Fuatilia maendeleo yako ya kila siku kwa kutumia grafu zinazoweza kugeuzwa kukufaa na zinazoingiliana. Unaweza pia kulinganisha alama zako za juu na watumiaji wengine duniani kote katika muda halisi ukitumia hali ya kulipia (sasisho linapatikana ndani ya programu).

Bao:

Mafunzo ya Kumbukumbu ya N-Back hupima usahihi wa kumbukumbu yako ya kufanya kazi kwa kutumia faharasa ya ubaguzi A' kutoka kwa nadharia ya kugundua mawimbi (Stanislaw & Todorov, 1999). A kwa ujumla huanzia 0.5 (kubahatisha bila mpangilio) hadi 1.0 (usahihi kamili). Alama ya A' >= 0.90 hukupa kiwango kinachofuata, na alama A' <= 0.75 husababisha kurudi kwa kiwango cha awali cha n-back (baada ya kipindi kimoja cha ziada). Mipangilio hii inaweza kubadilishwa katika Hali ya Mwongozo. Ili kufuatilia maendeleo yako, A' inaunganishwa na kiwango chako cha sasa cha n-back ili alama ziwe +/- 0.5 kuzunguka kiwango chako cha n-back. Kwa mfano, kwa 2-nyuma, usahihi wa A'=1 utatoa alama 2.5, ambapo A'=0.5 itatoa alama 1.5.

Maelezo:

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

wapi

Kiwango cha Kupiga (H)=mapigo/majaribio # ya ishara

Kiwango cha Uongo-chanya (F)=pos ya uwongo/majaribio # ya kelele

tazama Stanislaw & Todorov (1999)

Majaribio ya kuvutia:

Ndani ya Mipangilio, unaweza kudhibiti asilimia ya majaribio ya kuvutia, ambayo hufanya kazi kuwa ngumu zaidi. Majaribio ya kuvutia yanawasilisha vichocheo vilivyotokea n-back plus au minus jaribio moja. Hiyo ni, wamemaliza jaribio moja kutoka kwa jaribio lengwa (n-back).

Geuza kukufaa:

Iwapo unataka kubadilisha kasi ya mchezo, idadi ya majaribio, au kitu kingine chochote, nenda kwa Mipangilio > Chagua Modi > Modi ya Mwongozo. Kutoka hapo, unaweza kubinafsisha karibu kila kitu. Unaweza pia kubinafsisha mwonekano wa programu kwa kuunda mandharinyuma yako maalum kwa kutumia gradient za rangi. Unaweza kupata chaguo hizi chini ya menyu ya Mipangilio.

Tafadhali tuma maoni, maswali, au hoja zozote kwa [email protected] .

Asante kwa kucheza!

E. A. L.

Marejeleo

Soveri, A., Anfolk, J., Karlsson, L., Salo, B., & Laine, M. (2017). Mafunzo ya kumbukumbu ya kufanya kazi yamekaguliwa upya: Uchambuzi wa viwango vingi vya meta wa masomo ya mafunzo ya n-back. Taarifa ya Kisaikolojia na mapitio, 24(4), 1077-1096.

Stanislaw, H., & Todorov, N. (1999). Uhesabuji wa hatua za nadharia ya kugundua ishara. Mbinu za utafiti wa tabia, zana na kompyuta, 31(1), 137-149.

Salio la picha ya mandharinyuma ya ndani ya programu: Rseau de neurones. Ikiwa sivyo/Wikimedia, CC BY-SA