อธิบายระดับ N-back: N=1, N=2, N=3 และมากกว่านั้น

แท้จริงแล้วระดับหมายถึงอะไร

N คือจำนวนการทดลองระหว่างรายการปัจจุบันกับรายการที่คุณเปรียบเทียบด้วย ที่ N=1 เปรียบเทียบกับการทดลองครั้งก่อน ที่ N=2 เปรียบเทียบกับการทดลองสองครั้งที่แล้ว ที่ N=3 เปรียบเทียบกับการทดลอง 3 ครั้งที่ผ่านมา N นับการทดลอง ไม่ใช่วินาที ใน dual n-back ให้ใช้ระยะห่างเดียวกันนั้นกับตำแหน่งและเสียงอย่างอิสระ การจับคู่ตำแหน่งไม่ได้หมายความถึงการจับคู่เสียง และคุณอาจต้องตอบช่องใดช่องหนึ่ง ทั้งสองช่อง หรือไม่ตอบทั้งสองเลย

เหตุใดการเปลี่ยน N จึงเปลี่ยนงาน

การเพิ่ม N จะขยายช่วงเวลาที่คุณต้องติดตามลำดับในขณะที่รายการใหม่มาถึง มันไม่ได้เปลี่ยนกฎการเปรียบเทียบ ความยากยังขึ้นอยู่กับความเร็ว จำนวนช่อง ความคล้ายคลึงกันของรายการ หน้าต่างการตอบสนอง และวิธีการให้คะแนนข้อผิดพลาด แอปสองรายการที่แสดง N=3 จึงสามารถนำเสนอความท้าทายที่แตกต่างกันได้ เมื่อเปรียบเทียบเซสชันของคุณ ให้คงการตั้งค่าเหล่านั้นให้ใกล้เคียงที่สุด N เพียงอย่างเดียวไม่ใช่คะแนนความจุหน่วยความจำมาตรฐาน

N=1: เรียนรู้การตัดสินใจทั้งสองครั้ง

ที่ N=1 เสียงหรือตำแหน่งจะตรงกันเมื่อทำซ้ำเสียงหรือตำแหน่งก่อนหน้าทันที นี่อาจเป็นส่วนที่มีประโยชน์ในการเรียนรู้การควบคุม แยกช่องทางการตอบสนองทั้งสอง และทำความเข้าใจว่าเมื่อใดที่ไม่ควรกด นอกจากนี้ยังอาจเป็นเรื่องที่ท้าทายโดยขึ้นอยู่กับจังหวะ บุคคล และสภาพแวดล้อม ไม่มีเซสชันแนะนำที่เป็นสากล และการคงอยู่ที่ N=1 ก็ไม่ได้ไร้ประโยชน์โดยเนื้อแท้ ดำเนินการต่อเมื่อคุณเข้าใจกฎและต้องการลองใช้ช่วงการเปรียบเทียบที่นานขึ้น

N=2: เปรียบเทียบกับการทดลองสองครั้งที่แล้ว

พิจารณาลำดับเสียงพูด A, B, A ในการทดลองครั้งที่สาม A ในปัจจุบันจะตรงกับ A จากการทดลองสองครั้งก่อนหน้านี้ ดังนั้นการตอบสนองของเสียงจึงมีความเหมาะสมที่ N=2 B กลางไม่ใช่รายการเปรียบเทียบ สำหรับตำแหน่ง ให้เปรียบเทียบตำแหน่งที่สามกับตำแหน่งแรกโดยแยกจากกัน ในลำดับ A, A, B นั้น A ตัวที่สองจะทำซ้ำรายการล่าสุด แต่การซ้ำทันทีนั้นไม่ตรงกับเสียง N=2 ความคุ้นเคยไม่เพียงพอ ระยะห่างก็ต้องเหมาะสมด้วย

N=3: รักษาระยะห่างให้แม่นยำ

ที่ N=3 รายการที่สี่จะถูกเปรียบเทียบกับรายการแรก รายการที่ห้ากับรายการที่สอง และต่อๆ ไป ด้วย A, B, C, A เสียงที่สี่จึงตรงกัน ด้วย A, B, A, C, A ตัวที่สามไม่ใช่การแข่งขันแบบ N=3: มันดูเร็วเกินไปที่จะมีการเปรียบเทียบสามการทดลองกลับ ในงานปกติ การทดลอง N ครั้งแรกจะสร้างลำดับก่อนที่จะทำการเปรียบเทียบ N-back แบบเต็มได้ ปฏิบัติตามคำแนะนำในการใช้งานเฉพาะที่คุณใช้

N=4 และ N=5: ช่วงเวลาที่นานกว่า ไม่ใช่ป้ายกำกับอัจฉริยะ

ที่ N=4 ให้เปรียบเทียบการทดลองครั้งที่ห้ากับการทดลองครั้งแรก ที่ N=5 ให้เปรียบเทียบอันที่หกกับอันแรก นี่เป็นช่วงการเปรียบเทียบที่ยาวกว่า พวกเขาไม่ได้ทำให้เซสชั่นดีขึ้นโดยอัตโนมัติ ไม่มีเปอร์เซ็นไทล์ของประชากรแนบมากับตัวเลขเหล่านี้บนไซต์นี้ และค่า N ที่สูงไม่ใช่คะแนนไอคิว หากคุณไปถึงระดับที่สูงกว่า ให้บันทึกการตั้งค่าและรูปแบบของข้อผิดพลาดตลอดจนระดับนั้นด้วย บล็อกที่ดีที่สุดเพียงบล็อกเดียวนั้นเป็นผลลัพธ์ส่วนบุคคล ไม่ใช่การประเมินทั่วไปที่เชื่อถือได้

n-back และ dual n-back เดี่ยวเป็นงานที่แตกต่างกัน

n-back เดี่ยวจะขอสตรีมการเปรียบเทียบหนึ่งสตรีม เช่น ตำแหน่ง Dual n-back จะขอสตรีมสองครั้งพร้อมกัน ซึ่งโดยทั่วไปจะเป็นตำแหน่งและเสียง คุณต้องแยกคำตอบออกจากกันและติดตามลำดับด้วย ไม่มีการแปลงคงที่ที่บอกว่า dual N=2 เท่ากับ N=3 เดี่ยว หากคุณเปลี่ยนโหมด ให้ถือว่าผลลัพธ์เป็นชุดที่แตกต่างกันในบันทึกย่อของคุณ การเปลี่ยนแปลงคะแนนหลังจากเพิ่มสตรีมไม่ได้สร้างการสูญเสียหรือเพิ่มความสามารถทางปัญญาโดยทั่วไปโดยตัวมันเอง

ความยากในการปรับตัวทำอะไรได้บ้าง

การใช้งานแบบปรับเปลี่ยนได้จะเปลี่ยนความยากตามกฎโดยอิงจากประสิทธิภาพล่าสุด ขึ้นอยู่กับการใช้งาน กฎนั้นอาจใช้ข้อผิดพลาด ความแม่นยำ หรือคะแนนช่องแยก และอาจดำเนินการหลังจากการบล็อกหรือเซสชัน สามารถช่วยหลีกเลี่ยงการอยู่ในสถานที่ซึ่งง่ายเกินไปหรือยากเกินไปสำหรับงานนั้นอย่างสม่ำเสมอ เกณฑ์ที่แน่นอนเป็นส่วนหนึ่งของการออกแบบแอป ไม่ใช่ข้อกำหนดการวิจัยสากล การเลื่อนระดับลงไปเป็นการปรับการตั้งค่า ไม่ใช่การตัดสินเกี่ยวกับคุณ

อ่านข้อผิดพลาดเช่นเดียวกับระดับ

แยกการตี การพลาดนัด การเตือนที่ผิดพลาด และการไม่ตอบสนองที่ถูกต้อง การกดการทดลองแต่ละครั้งสามารถตรวจจับการแข่งขันได้หลายรายการในขณะที่สร้างการแจ้งเตือนที่ผิดพลาดมากมาย การไม่กดสามารถหลีกเลี่ยงการเตือนที่ผิดพลาดได้ในขณะที่พลาดทุกแมตช์ เปอร์เซ็นต์ทั้งหมดนั้นยากที่จะตีความ เว้นแต่คุณจะรู้ว่าเปอร์เซ็นต์รวมผลลัพธ์เหล่านั้นเข้าด้วยกันอย่างไร ในกรณีที่แอประบุไว้ ให้เปรียบเทียบทั้งสองช่องทางและข้อผิดพลาด หากจอแสดงผลให้คะแนนรวมเท่านั้น ให้หลีกเลี่ยงการสร้างข้อสรุปที่มีรายละเอียดมากเกินกว่าที่สนับสนุน

เมื่อใดที่ฉันควรลอง N=3 หลังจาก N=2

ก่อนอื่นให้ตรวจสอบก่อนว่าคุณสามารถอธิบายการเปรียบเทียบ N=2 และแยกแยะกระแสการตอบสนองทั้งสองได้ การลอง N=3 หมายถึงการเปรียบเทียบกับสามเทิร์นก่อนหน้านี้ ความแม่นยำที่ต่ำกว่าในตอนแรกไม่ได้วินิจฉัยการสูญเสียความสามารถ ในแอปนี้ การเข้าถึงอาจขึ้นอยู่กับทั้งความก้าวหน้าและฟีเจอร์ Pro การปลดล็อคความก้าวหน้าและข้อจำกัดการซื้อจะแตกต่างกัน ศึกษาคู่มือการตั้งค่าและป้ายกำกับในเวอร์ชันที่ติดตั้งของคุณ

เมื่อไหร่ควรอยู่หรือย้ายลง

อยู่ในระดับเดิม ช้าลงหากแอปอนุญาต หรือเลื่อนลงเมื่อคุณแพ้กฎซ้ำๆ หรือไม่สามารถบอกได้ว่าทำไมการตอบกลับจึงผิดอีกต่อไป คุณสามารถหยุดชั่วคราวได้เช่นกัน การรีเซ็ตสั้นๆ อาจช่วยให้แยกแยะปัญหาการควบคุมจากปัญหาการติดตามลำดับได้ง่ายขึ้น อย่าบังคับ N ที่สูงกว่าเพียงเพื่อให้ตรงกับผลลัพธ์ของบุคคลอื่น การตั้งค่า ประสบการณ์ และการให้คะแนนอาจแตกต่างกัน และจำนวนระดับที่ใช้ร่วมกันไม่ได้ทำให้เซสชั่นเทียบเท่ากัน

วิธีการตีความที่ราบสูง

แนวโน้มระดับราบเรียบมีคำอธิบายที่เป็นไปได้หลายประการ: ความแปรผันปกติ การตั้งค่าที่เปลี่ยนแปลง เงื่อนไขการปฏิบัติที่ไม่สอดคล้องกัน หรือความราบเรียบอย่างแท้จริงของงาน กราฟเพียงอย่างเดียวไม่สามารถบอกคุณได้ว่าคำอธิบายใดถูกต้อง เปรียบเทียบหลายๆ เซสชัน ไม่ใช่แค่เพียงคะแนนที่ดีที่สุด สังเกตการหยุดชะงักและการเปลี่ยนแปลงของจังหวะหรือโหมด ไม่มีการรับประกันว่าที่ราบสูงจะคลี่คลายได้ด้วยตัวเองหรือตามกำหนดเวลาที่แน่นอน การดำเนินการต่อ ลดความซับซ้อน หรือการหยุดพักเป็นทางเลือกเกี่ยวกับการฝึกฝน ไม่ใช่การทดสอบกำลังใจ

ความก้าวหน้าที่คุณสามารถประเมินได้จริง

เริ่มต้นด้วยระดับที่คุณสามารถปฏิบัติตามกฎ บันทึกโหมดและการตั้งค่า และตรวจสอบเซสชันที่เปรียบเทียบได้สองสามเซสชัน เปลี่ยนการตั้งค่าทีละรายการเมื่อเป็นไปได้ ให้ข้อสรุปเฉพาะเจาะจง: ความแม่นยำที่ได้รับการปรับปรุงที่ N เฉพาะแสดงถึงการปรับปรุงงานนั้นภายใต้เงื่อนไขเหล่านั้น ไม่ได้ทำให้ IQ เพิ่มขึ้น ประโยชน์ทางคลินิก หรือประสิทธิภาพที่ดีขึ้นในโรงเรียนหรือที่ทำงาน คู่มือหลักฐานที่แยกออกมาอธิบายว่าเหตุใดการปรับปรุงงานที่ฝึกและการถ่ายทอดไปยังกิจกรรมอื่นๆ จึงเป็นคำถามที่แตกต่างกัน

อ่านเพิ่มเติม

• Kane et al. (2007), Working memory, attention control, and the n-back task, Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition
• Jaeggi, Buschkuehl, Jonides & Perrig (2008), Improving fluid intelligence with training on working memory, PNAS
• Cowan (2010), The Magical Mystery Four: How is working memory capacity limited, and why?, Current Directions in Psychological Science