# dual n-back ਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਅਤੇ ਕਿੰਨੀ ਵਾਰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣੀ ਹੈ: ਅਧਿਐਨ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕੀਤਾ

Canonical: https://romeoapps.app/pa/dual-n-back/dual-n-back-training-schedule/
Author: Roméo Gambino · Published: 2026-09-06 · Updated: 2026-09-08 · App: Dual N-Back (https://romeoapps.app/pa/dual-n-back/)

dual n-back ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸੈਸ਼ਨ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਅਤੇ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ, ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਬਾਰੇ ਸਬੂਤ ਕੀ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਵਾਸਤਵਿਕ ਉਮੀਦਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੈੱਟ ਕਰਨਾ ਹੈ।

## ਦੁਹਰਾਉਣ ਯੋਗ ਰੁਟੀਨ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ

ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਦੋਂ ਅਭਿਆਸ ਕਰੋਗੇ ਅਤੇ ਕਿਹੜੀਆਂ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਰੱਖੋਗੇ। ਇਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਅਭਿਆਸ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਰਿਕਾਰਡ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਇਹ ਬੁੱਧੀ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਵਿਗਿਆਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਥਾਪਿਤ ਨੁਸਖਾ ਨਹੀਂ ਹੈ।


## ਮੂਲ ਅਧਿਐਨ ਨੇ ਕੀ ਕੀਤਾ

ਜੈਗੀ ਅਤੇ ਸਹਿਕਰਮੀਆਂ ਦੁਆਰਾ 2008 ਦੇ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ, ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਨੇ ਅੱਠ ਤੋਂ 19 ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਲਈ dual n-back ਟਾਸਕ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ, ਹਰ ਸੈਸ਼ਨ ਲਗਭਗ 25 ਮਿੰਟ ਤੱਕ ਚੱਲਦਾ ਸੀ। ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਮੂਹਾਂ ਨੇ ਲੇਖਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਗਏ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਮਾਪ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦਿਖਾਈਆਂ। ਇਹ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਉਹ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਅੱਧੇ-ਘੰਟੇ ਦੇ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਬਾਰੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਸਲਾਹਾਂ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਅਧਿਐਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਨੁਕੂਲ ਅਨੁਸੂਚੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।


## ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕੀ ਪਾਇਆ

ਤਸਵੀਰ ਹੋਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬਣ ਗਈ. 2013 ਵਿੱਚ ਰੈਡਿਕ ਅਤੇ ਸਹਿਕਰਮੀਆਂ ਨੇ ਇੱਕ ਸਰਗਰਮ ਨਿਯੰਤਰਣ ਸਮੂਹ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਅਤੇ n-back ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤਰਲ ਬੁੱਧੀ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਸੁਧਾਰ ਨਹੀਂ ਪਾਇਆ। ਉਦੋਂ ਤੋਂ ਮੈਟਾ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਅਸਹਿਮਤ ਹਨ, ਅਤੇ ਸੋਵੇਰੀ ਅਤੇ ਸਹਿਕਰਮੀਆਂ ਨੇ 2017 ਵਿੱਚ n-back ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਸਪਸ਼ਟ ਸੁਧਾਰ ਪਾਇਆ, ਕੁਝ ਨੇੜਿਓਂ ਸਬੰਧਤ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ, ਅਤੇ ਥੋੜ੍ਹੇ ਪਰੇ। ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਅਧਿਐਨ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ ਨਹੀਂ ਦੱਸ ਸਕਦਾ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਚੁਸਤ ਬਣਾਵੇਗਾ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਨਤੀਜਾ ਪਹਿਲਾਂ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।


## ਕੀ ਅਭਿਆਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾ ਸਕਦਾ

ਅਭਿਆਸ ਸਿਖਿਅਤ ਕੰਮ 'ਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਸੁਧਾਰ ਦਾ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਗਤੀ ਲੋਕਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਵੱਖਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਅਨੁਸੂਚੀ ਬਿਹਤਰ ਗ੍ਰੇਡ, ਕੰਮ ਵਾਲੀ ਥਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਜਾਂ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੀ ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੀ। ਅਭਿਆਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਲਾਭ ਵਜੋਂ ਮੰਨਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਬੂਤ ਗਾਈਡ ਪੜ੍ਹੋ।


## ਸਪੇਸਿੰਗ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਵਿਚਾਰ ਹੈ, ਇੱਕ ਸਾਬਤ n-back ਖੁਰਾਕ ਨਹੀਂ ਹੈ

ਵਿਤਰਿਤ ਅਭਿਆਸ 'ਤੇ ਖੋਜ ਕਈ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਸਪੇਸਿੰਗ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇਹ ਸਥਾਪਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪੰਜ ਦਿਨਾਂ 'ਤੇ ਪੰਦਰਾਂ ਮਿੰਟ ਸਰਵੋਤਮ dual n-back ਅਨੁਸੂਚੀ ਹੈ, ਜਾਂ ਹਰ ਵਿਕਲਪ ਤੋਂ ਉੱਤਮ ਹੈ। ਅਭਿਆਸ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਬੰਧਨਯੋਗ ਬਲਾਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕੀਤਾ ਹੈ।


## ਇੱਕ ਵਿਕਲਪਿਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਉਦਾਹਰਨ

ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਹਫ਼ਤੇ ਦੇ ਤਿੰਨ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਬਲਾਕ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਉਸੇ ਕੰਮ ਅਤੇ ਦੌਰ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। ਇਹ ਇੱਕ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਉਦਾਹਰਨ ਹੈ, ਇੱਕ ਪਰੀਖਿਆ ਸਰਵੋਤਮ ਨਹੀਂ। ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਨਿਯਮ ਨੂੰ ਸਮਝ ਲਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਮਿਆਦ ਜਾਂ ਪੱਧਰ ਵਧਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਰਾਮ ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

[iPhone 'ਤੇ Dual N-Back ਸੈਟਿੰਗਾਂ: ਆਡੀਓ, ਫੀਡਬੈਕ ਅਤੇ ਪੱਧਰ](https://romeoapps.app/pa/dual-n-back/dual-n-back-settings-iphone/)

## ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਸੈਸ਼ਨ ਬਹੁਤ ਲੰਬਾ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਥੱਕ ਗਏ ਹੋ, ਧਿਆਨ ਭਟਕ ਰਹੇ ਹੋ ਜਾਂ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਤੁਲਨਾ ਦੇ ਨਿਯਮ ਨੂੰ ਗੁਆ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਰੋਕੋ ਜਾਂ ਰੁਕੋ। ਇੱਕ ਲੰਬਾ ਸੈਸ਼ਨ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਉਪਯੋਗੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਅਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਮਿਟਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਰੁਕਾਵਟ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰੋ। ਜਿਸ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਇਕਾਗਰਤਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਉਹ ਬਦਲਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਗਾਈਡ ਕੋਈ ਵਿਆਪਕ ਸਮਾਂ ਸੀਮਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ ਹੈ।


## ਸ਼ਰਤਾਂ ਨੂੰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਮਾਨ ਰੱਖੋ

ਨੀਂਦ, ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਅਤੇ ਦਿਨ ਦਾ ਸਮਾਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਸਕੋਰ ਤਬਦੀਲੀ ਦੇ ਕਾਰਨ ਦੀ ਪਛਾਣ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਸਾਧਾਰਨ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਨੋਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਮਾਨ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਆਯੋਜਿਤ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। ਥਕਾਵਟ ਜਾਂ ਸਿਹਤ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਘੱਟ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾ ਕਰੋ।


## ਇੱਕ ਪੱਧਰ ਚੁਣੋ ਜਿਸਦੀ ਤੁਸੀਂ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ

ਸਖ਼ਤ ਪੱਧਰ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਨਿਯਮ ਸਿੱਖਦੇ ਰਹੋ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ N ਨੂੰ ਬਦਲਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਸੈਸ਼ਨ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰੋ। ਲਾਗੂਕਰਨ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਹਨ: ਕੁਝ ਅਨੁਕੂਲਨ ਮੁਸ਼ਕਲ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਹ ਐਪ ਚੁਣੇ ਹੋਏ ਪੱਧਰਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਗਤੀ ਲਾਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੀ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਾਲਾ ਉੱਚਾ N ਤੁਹਾਡੇ ਪੁਰਾਣੇ ਸਕੋਰ ਨਾਲ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੁਲਨਾਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੈ।


## ਇੱਕ ਸੈਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਤਿਆਰ ਕਰੋ

ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਮੋਡ, N, ਰਾਊਂਡਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਸੈਟਿੰਗ ਚੁਣੋ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਆਸਾਨ ਵਾਰਮ-ਅੱਪ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰੋ। ਬਲਾਕ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਨਤੀਜਾ ਪੜ੍ਹੋ ਅਤੇ ਲੋੜ ਪੈਣ 'ਤੇ ਬ੍ਰੇਕ ਲਓ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਦੁਬਾਰਾ ਅਭਿਆਸ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਹੀ ਦੁਹਰਾਓ; ਬਲਾਕ ਦੀ ਇੱਕ ਖਾਸ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਈ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ।


## ਇੱਕ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੈਟਿੰਗ ਬਦਲੋ

ਇੱਕ ਸੈਟਿੰਗ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਨਾਲ ਅਗਲੀ ਨਿਰੀਖਣ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਬਦਲੀ ਗਈ ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਸੈਟਿੰਗ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਵੱਖਰੇ ਸਮੂਹ ਰੱਖੋ। ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਦੋ-ਹਫ਼ਤੇ ਦਾ ਅੰਤਰਾਲ ਇੱਕ ਵਿਗਿਆਨਕ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇੱਕ ਸਮੀਖਿਆ ਲੈਅ ਚੁਣੋ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਭਿਆਸ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕਾਫ਼ੀ ਨਿਰੀਖਣ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।


## ਕੀ ਮੈਨੂੰ ਹਰ ਰੋਜ਼ ਅਭਿਆਸ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?

ਹਰੇਕ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੋਈ ਖਾਸ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਅਨੁਸੂਚੀ ਸਥਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਇੱਕ ਖੁੰਝੇ ਦਿਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਲੰਬੇ ਸੈਸ਼ਨ ਨਾਲ ਮੁਆਵਜ਼ਾ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਲੰਬੇ ਬ੍ਰੇਕ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਆਪਣੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਨਿਯਮ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਸਮਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

[ਦਸ dual n-back ਗਲਤੀਆਂ ਜੋ ਚੁੱਪਚਾਪ ਤੁਹਾਡੀ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਰੋਕਦੀਆਂ ਹਨ](https://romeoapps.app/pa/dual-n-back/dual-n-back-mistakes/)

## ਕਈ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ

ਨਿਰਾਸ਼ਾਜਨਕ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਨਤੀਜੇ ਦੋਵੇਂ ਰੱਖੋ। ਇੱਕੋ ਮੋਡ, N, ਰਾਊਂਡ ਕਾਉਂਟ ਅਤੇ ਸਕੋਰਿੰਗ ਕਨਵੈਨਸ਼ਨ ਵਾਲੇ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖੋ। ਇੱਕ ਨਿੱਜੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਇੱਕ ਨਿਰੀਖਣ ਹੈ; ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਆਮ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਵਰਣਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਰੁਝਾਨ ਵੀ ਬੁੱਧੀ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ।


## ਪਲਾਨ ਨੂੰ ਕਦੋਂ ਰੋਕਣਾ ਜਾਂ ਬਦਲਣਾ ਹੈ

ਰੋਕੋ ਜੇਕਰ ਗਤੀਵਿਧੀ ਖੁਸ਼ਗਵਾਰ ਹੈ ਜਾਂ ਤੁਸੀਂ ਹੁਣ ਨਿਯਮ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਜੇਕਰ ਨਤੀਜਾ ਪਠਾਰ, ਪਹਿਲਾਂ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਅਤੇ ਆਵਰਤੀ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਪਠਾਰ ਮੈਮੋਰੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੀਮਾ ਦਾ ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ. ਤੁਸੀਂ ਯੋਜਨਾ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਅਭਿਆਸ ਕਰਨਾ ਬੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ; ਕੋਈ ਸਕੋਰ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦਾ।


## ਅਨੁਕੂਲਨ ਲਈ ਇੱਕ ਹਫ਼ਤੇ ਦੀ ਯੋਜਨਾ

ਤਿੰਨ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਦਿਨ ਚੁਣੋ। ਹਰ ਦਿਨ, ਇੱਕ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਬਲਾਕ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਕਰੋ ਜਿਸਦਾ ਨਿਯਮ ਤੁਸੀਂ ਸਮਝਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਮੋਡ, N, ਦੌਰ, ਫੀਡਬੈਕ ਅਤੇ ਨਤੀਜਾ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰੋ। ਹਫ਼ਤੇ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਸ਼ਰਤਾਂ ਅਤੇ ਇੱਕ ਆਵਰਤੀ ਗਲਤੀ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ। ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ ਕਿ ਪਲਾਨ ਨੂੰ ਰੱਖਣਾ ਹੈ ਜਾਂ ਇੱਕ ਸੈਟਿੰਗ ਬਦਲਣਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ, ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਨਹੀਂ।


## ਸਵਾਲ

### ਤੁਹਾਨੂੰ dual n-back ਕਿੰਨੀ ਵਾਰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?

ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਹਫ਼ਤੇ ਦੇ ਤਿੰਨ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਬਲਾਕ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਉਸੇ ਕੰਮ ਅਤੇ ਦੌਰ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। ਇਹ ਇੱਕ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਉਦਾਹਰਨ ਹੈ, ਇੱਕ ਪਰੀਖਿਆ ਸਰਵੋਤਮ ਨਹੀਂ। ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਨਿਯਮ ਨੂੰ ਸਮਝ ਲਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਮਿਆਦ ਜਾਂ ਪੱਧਰ ਵਧਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਰਾਮ ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

### ਇੱਕ dual n-back ਸੈਸ਼ਨ ਕਿੰਨਾ ਲੰਬਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਥੱਕ ਗਏ ਹੋ, ਧਿਆਨ ਭਟਕ ਰਹੇ ਹੋ ਜਾਂ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਤੁਲਨਾ ਦੇ ਨਿਯਮ ਨੂੰ ਗੁਆ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਰੋਕੋ ਜਾਂ ਰੁਕੋ। ਇੱਕ ਲੰਮਾ ਸੈਸ਼ਨ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਉਪਯੋਗੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਅਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਮਿਟਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਰੁਕਾਵਟ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰੋ। ਜਿਸ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਇਕਾਗਰਤਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਉਹ ਬਦਲਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਗਾਈਡ ਕੋਈ ਵਿਆਪਕ ਸਮਾਂ ਸੀਮਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ ਹੈ।

### ਅਸਲ ਅਧਿਐਨ ਹਫ਼ਤੇ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੇ ਦਿਨ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਸੀ?

ਜੈਗੀ ਅਤੇ ਸਹਿਕਰਮੀਆਂ ਦੁਆਰਾ 2008 ਦੇ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ, ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਨੇ ਅੱਠ ਤੋਂ 19 ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਲਈ dual n-back ਟਾਸਕ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ, ਹਰ ਸੈਸ਼ਨ ਲਗਭਗ 25 ਮਿੰਟ ਤੱਕ ਚੱਲਦਾ ਸੀ। ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਮੂਹਾਂ ਨੇ ਲੇਖਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਗਏ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਮਾਪ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦਿਖਾਈਆਂ। ਇਹ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਉਹ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਅੱਧੇ-ਘੰਟੇ ਦੇ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਬਾਰੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਸਲਾਹਾਂ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਅਧਿਐਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਨੁਕੂਲ ਅਨੁਸੂਚੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।

### ਕੀ ਇੱਕ ਬ੍ਰੇਕ ਲੈਣ ਨਾਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਾਪਸ ਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?

ਹਰੇਕ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੋਈ ਖਾਸ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਅਨੁਸੂਚੀ ਸਥਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਇੱਕ ਖੁੰਝੇ ਦਿਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਲੰਬੇ ਸੈਸ਼ਨ ਨਾਲ ਮੁਆਵਜ਼ਾ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਲੰਬੇ ਬ੍ਰੇਕ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਆਪਣੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਨਿਯਮ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਸਮਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

### ਮੈਂ dual n-back ਤੋਂ ਨਤੀਜੇ ਕਦੋਂ ਦੇਖਾਂਗਾ?

ਅਭਿਆਸ ਸਿਖਿਅਤ ਕੰਮ 'ਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਸੁਧਾਰ ਦਾ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਗਤੀ ਲੋਕਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਵੱਖਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਅਨੁਸੂਚੀ ਬਿਹਤਰ ਗ੍ਰੇਡ, ਕੰਮ ਵਾਲੀ ਥਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਜਾਂ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੀ ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੀ। ਅਭਿਆਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਲਾਭ ਵਜੋਂ ਮੰਨਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਬੂਤ ਗਾਈਡ ਪੜ੍ਹੋ।

## ਹੋਰ ਪੜ੍ਹਨਾ

- Jaeggi, Buschkuehl, Jonides & Perrig (2008), Improving fluid intelligence with training on working memory, PNAS — https://doi.org/10.1073/pnas.0801268105
- Melby-Lervåg & Hulme (2013), Is working memory training effective? A meta-analytic review, Developmental Psychology — https://doi.org/10.1037/a0028228
- Au et al. (2015), Improving fluid intelligence with training on working memory: a meta-analysis, Psychonomic Bulletin & Review — https://doi.org/10.3758/s13423-014-0699-x
- Redick et al. (2013), No evidence of intelligence improvement after working memory training, Journal of Experimental Psychology: General — https://doi.org/10.1037/a0029082
- Melby-Lervåg, Redick & Hulme (2016), Working memory training does not improve performance on measures of intelligence or other measures of “far transfer”, Perspectives on Psychological Science — https://doi.org/10.1177/1745691616635612
- Cepeda et al. (2006), Distributed practice in verbal recall tasks: a review and quantitative synthesis, Psychological Bulletin — https://doi.org/10.1037/0033-2909.132.3.354
- Cepeda et al. (2008), Spacing effects in learning: a temporal ridgeline of optimal retention, Psychological Science — https://doi.org/10.1111/j.1467-9280.2008.02209.x
- Soveri et al. (2017), Working memory training revisited: a multi-level meta-analysis of n-back training studies, Psychonomic Bulletin & Review — https://doi.org/10.3758/s13423-016-1217-0