Dual N-Backは効果がある？研究結果と限界

質問の背後にある質問

dual n-back は、この課題、その他の記憶タスク、または日常生活での推論のパフォーマンスを向上させますか?これらは 3 つの異なる結果です。研究では、訓練されたタスクで効果が得られることが一般的にわかっています。より広範なメリットを示す証拠は一貫性が低く、IQ の向上や成績の向上を約束することは正当化されません。このガイドでは、課題学習と転移を分けて、主な研究、その違い、限界について説明します。

興奮が始まった場所

2008年、Susanne Jaggiらは、健康な若者がdual n-back課題で8〜19セッションのトレーニングを行った研究をPNASで発表した。訓練を受けたグループは、訓練を受けていない対照群よりも行列推論テストで改善し、その改善は訓練量に比例するようでした。流動的な推論は長い間、成人ではほぼ固定されたものとして扱われてきたため、この論文は衝撃的でした。これは広く取り上げられ、現在オンラインで読まれる n-back トレーニングに関する内容のほとんどの起源となっています。最初の結果よりも、次に何が起こったのかを理解することが重要です。

タスクの実際の構成要素

dual n-back トライアルでは、2 つのことが同時に行われます。3 行 3 列のグリッド上のどこかにある四角形が点灯し、文字が読み上げられます。各ターンのあなたの仕事は、2 つの独立した質問に答えることです。この位置はNターン前と同じですか？この音はNターン前の音と同じですか？あなたのために保存されるものは何もありません。答えるには、最後の N 個の位置と最後の N 個の音のローリング ウィンドウを保持し、最新のペアを追加し、最も古いペアを破棄し、数秒ごとに新しいペアが到着するまで順序をそのまま維持する必要があります。この絶え間ない書き換えが、リストを暗記するのとは異なり、タスクが疲れる理由です。これが、研究文献でストレージ タスクではなく更新タスクとして分類されている理由でもあります。

より良いスコアが何を意味するか

より高いスコアは、応答ボタンへの慣れ、より良いタイミング、新しい戦略、またはシーケンスの記憶と更新におけるパフォーマンスの向上など、いくつかの変化を反映している可能性があります。楽譜だけではこれらの説明を切り離すことはできません。研究にトレーニングを受けていない結果テストや比較グループが含まれるのはこのためです。難易度や労力自体は、運動が一般的な認知的利益を生み出すことを証明するものではありません。

転移の意味、そしてそれがすべてを決める理由

研究者は改善を 2 つの方法で説明しています。ほぼ転送とは、トレーニングされたタスクによく似たタスク、つまり別の n-back バリアント、同様の更新タスクでゲインが現れることを意味します。遠隔転移とは、推論テスト、読解力、日常生活における注意力など、まったく異なるものに利益が現れることを意味します。ニアトランスファーは、タスク形式への習熟度を部分的に測定するため、作成が比較的簡単で、説明も簡単です。遠隔転移は、脳トレーニングを商業的に興味深いものにする主張であり、慎重にテストすると最も頻繁に失敗する主張です。

近転移：似た課題への効果

トレーニング研究では一般に、実践した n-back タスクの向上が報告されており、同様の n-back タスクへの移行が見られるものもあります。すべての人またはすべてのセッションの進歩を保証するものではありません。また、メカニズムを特定するものでもありません。慣れ、タイミング、戦略が寄与する可能性があります。自分のスコアの変化を解釈する前に、タスク、スコア計算式、設定を比較できるようにしてください。

遠転移: 証拠が薄くなる場所

2013年、レディックらはアクティブな対照群を使った大規模な研究を実施した。これは、比較群が全く何もしないのではなく、要求の厳しいコンピュータータスクも行ったことを意味する。彼らは、n-backトレーニング後に流動性知能の改善が見られなかった。同年、Melby-Lervåg と Hulme は、多くの研究を対象とした作業記憶トレーニングのメタ分析を発表し、近距離効果は短期間であり、信頼できる遠距離転移はないと報告しました。 2016 年の同じ著者らによるその後の研究では、より大規模な研究セットをプールし、対照群の設計に細心の注意を払った後、同様の結論に達しました。

メタ分析が一致しない理由

2014年、Auらはn-back研究を具体的にプールし、流動性知能に対するわずかなプラスの効果を報告した。 2016年に、Melby-Lervåg、Redick、Hulmeはより広範なセットをプールしましたが、基本的には何も報告しませんでした。 2017年、Soveriらはn-backトレーニングのマルチレベルのメタ分析を発表し、n-backタスク自体には明らかな改善が見られ、密接に関連するタスクにはある程度の改善が見られたが、それ以上はほとんど改善されていないことが判明した。この不一致は不思議ではありません。それは、どの研究が含まれるか、対照群が積極的か消極的か、結果がどのようにグループ化されるかによって決まります。それらの決定における小さな違いが、見出しの数字を大きく動かします。

コントロールグループの問題

アクティブな対照グループも比較アクティビティに参加します。これは、研究者が明らかな利点が、参加、テスト、または期待を伴う練習ではなく、トレーニングに特有のものであるかどうかをテストするのに役立ちます。グループ間の差異をすべて自動的に排除することはできません。ランダムな割り当て、適切な結果の測定、適切なサンプルサイズ、および計画されたすべての結果の報告も重要です。

現場が結論付けたこと

2016年、ダニエル・シモンズ率いる研究者グループは、脳トレーニングに関する主張全体を調査した長いレビューを「公益心理科学」誌に発表した。彼らの結論は、この証拠は訓練されたタスクの改善を裏付けるものであり、密接に関連するタスクについてはある程度の裏付けを提供するものであり、日常生活における認知能力の向上に関する広範な主張を裏付けるものではない、というものだった。見出しではなく全体像を知りたい場合は、このレビューを全文読む価値があり、特に n-back だけでなく、商用の脳トレーニング スイートにも当てはまります。

それで、やる価値はあるのでしょうか？

エクササイズが好きで、そのパフォーマンスを追跡したい場合は、試してみる価値があるかもしれません。それは、より高い IQ、より良い成績、またはより良い仕事パフォーマンスへの確立されたルートではありません。 Dual N-Back は App Store で使用できます。現在の価格とアプリ内購入については、リストを参照してください。何を練習できるかで選択し、そのアクティビティが自分にとって役立つか、楽しいかどうかを判断してください。

人々が報告した逸話とそれをどう読むか

個人的なアカウントは、調査する価値のある質問を示唆することはできますが、トレーニングが変化を引き起こしたことを証明するものではありません。期待、日常生活におけるその他の変化、および通常の変動が別の説明として考えられます。それらを区別するには、対照研究の方が適しています。個人の経験を他の人にとって有益であるという証拠として扱うことなく、自分が気づいたことを記録することができます。

何がイメージを変えるだろうか

より大規模な事前登録試験、よく適合したアクティブコントロール、トレーニング後のフォローアップ、および分析前に選択された結果により、残っている不確実性が明確になる可能性があります。特定の人々がより多くの利益を得るという主張にも、直接的な証拠が必要です。平均がゼロに近い場合、応答者のサブグループは特定されません。より強力な証拠が入手できるまで、結論は実際に測定されたタスクと結果に関連付けられたままにしておいてください。

それについて考える合理的な方法

運動は、一般的な知能の測定可能な向上をもたらさなくても楽しい場合があります。あなたは、挑戦とスキルを追跡する機会を重視するかもしれません。これらは実践すべき個人的な理由であり、転移に関する科学的な主張とは異なります。認知的変容が保証されるといういかなる約束も、強力な独立した証拠を必要とする主張として扱ってください。

自分を騙さずにトレーニングする

同じレベルおよび同じ設定での精度を比較し、1 回の自己ベストではなく複数のセッションをレビューします。状況の変化が結果を引き起こしたと仮定せずに、関連する状況の変化を記録します。より高いレベルだけでは、ヒット、ミス、誤報のパターンを説明できません。スコアリング ガイドを使用してこれらの結果を解釈し、他の場所でテストされていない利点とは別に、演習の進捗状況を管理します。

参考情報

• Jaeggi, Buschkuehl, Jonides & Perrig (2008), Improving fluid intelligence with training on working memory, PNAS
• Redick et al. (2013), No evidence of intelligence improvement after working memory training, Journal of Experimental Psychology: General
• Melby-Lervåg & Hulme (2013), Is working memory training effective? A meta-analytic review, Developmental Psychology
• Au et al. (2015), Improving fluid intelligence with training on working memory: a meta-analysis, Psychonomic Bulletin & Review
• Melby-Lervåg, Redick & Hulme (2016), Working memory training does not improve performance on measures of intelligence or other far transfer, Perspectives on Psychological Science
• Soveri et al. (2017), Working memory training revisited: a multi-level meta-analysis of n-back training studies, Psychonomic Bulletin & Review
• Simons et al. (2016), Do “Brain-Training” Programs Work?, Psychological Science in the Public Interest