이전 참가자를 위한 작업 메모리 교육: 제어 그룹 교육 요법 및 초기 지적 기능 평가

요약

노인 인구의 인지 훈련 개입과 함께 사전 훈련 인지 능력의 평가가 제시됩니다. 우리는 두 가지 버전의 훈련(실험 및 능동 제어)을 보여주고 인지 테스트의 배열에 미치는 영향을 보여줍니다.

초록

인지 훈련 내정간섭의 효험은 최근에 높게 토론됩니다. 어떤 종류의 훈련 식이요법이 가장 효과적인지에 대한 합의는 없습니다. 또한, 교육 결과의 예측변수로서의 개별적인 특성은 여전히 조사되고 있습니다. 이 문서에서는 노인의 인지 효과에 대한 작업 메모리 (WM) 교육의 영향뿐만 아니라 초기 WM 용량 (WMC)이 교육 결과에 미치는 영향을 검토하여이 문제를 해결하려는 시도를 보여줍니다. 우리는 활성 제어 그룹 (메모리 퀴즈)와 적응 듀얼 n-백 교육의 5 주를 수행하는 방법을 자세히 설명합니다. 우리는 여기에 교육의 기술적 측면뿐만 아니라 참가자의 WMC의 초기 평가에 초점을 맞추고있다. 다른 인지 차원의 사전 및 사후 훈련 성능의 평가는 메모리 업데이트, 억제, 주의 이동, 단기 기억 (STM) 및 추론의 테스트 결과에 근거하였다. 우리는 WMC의 초기 수준이 n-back 교육 개입의 효율성을 예측한다는 것을 발견했습니다. 우리는 또한 우리가 측정 하는 인지 기능의 거의 모든 측면에서 포스트 훈련 개선을 발견 했습니다., 하지만 그 효과 대부분 독립적인 개입 했다.

서문

많은 인지 훈련 연구에서, 듀얼 n-백 작업은 작업 메모리의 방법으로 사용 (WM) 훈련. WM은 다른 높은 수준의 지적 기능^1에대한 중요성 때문에 인지 내정간섭의 일반적인 표적입니다. 그러나, 이러한 훈련의 효과와 인식에 더 일반적인 개선을 만들기위한 잠재력, 높은 토론하고있다 (메타 분석에 대한,^{참조2,3,4,5,6,7,7,7,14} 및 리뷰, 참조^{4,8,9,10,11,12,13).} 일부 연구자들은 '라고 주장하지만... 다른 기술에 작업 메모리 훈련의 일반화의 설득력있는 증거가^없었다'4,다른 사람은 WM^훈련의매우 중요한 효과를 보여주는 메타 분석 데이터를 제시^2,3,5,6,11. 별도의 문제는 노인 인구에서 WM의 효과입니다. 몇몇 WM 훈련 연구는^{15,16,17,18,19,20에}비해 젊은 성인에서 더 큰 이득을 보고했습니다, 반면 다른 사람들은 유사한 효력이 두 연령 집단^{21,22,23,24,25에서}관찰될 수 있다는 것을 보여줍니다.

다양한 요소는 메모리 트레이닝^26의이점을 예측하는 것으로 추정된다. 이러한 요인 중 일부는 WM 교육 효과^21의잠재적 인 중재자로 나타납니다. 정신 능력, 기준선 인지 능력 또는 일반적인 인지 자원으로 설명 되 고, 이 위치에 대 한 강한 선택 중 하나 것 같다. 초기 지적 수준의 역할을 평가하기 위해, 우리는 훈련 요법을 적용하기 전에 인지 능력의 측정에 특별한 강조 (여기에 설명 된 방법)를 넣어. 그것은 참가자를 보여주는 데이터에 의해 지시 되었다, 누가 훈련의 시작 부분에 더 높은 인지 능력을 특징으로, 초기 인지 기능의 낮은 수준을 가진 사람에 비해 실질적으로 더 나은 훈련 결과 달성^27. 유사한 현상은 매튜 효과로 불리는 교육 연구에서 관찰됩니다^28,처음에 더 나은 기술을 가진 사람들은 문제의 능력의 예비 낮은 수준을 가진 사람들에 비해 더 향상 관찰.

그것은 생각을 자극, 그래도, 너무 많은 보고서가 이 주제에 게시 된^21,29. 더욱이, 특히 노인 인구에 관해서 실질적인 개별적인 차이조차도 데이터 분석 및 해석³⁰동안 방치되는 경우가 많다. 본 연구에서는, 우리는 건강한 노인의 단에 있는 WM 훈련 성공에 작업 메모리 용량의 초기 수준의 충격을 검토합니다. 실험 군과 대조군 간에 가능한 한 유사한 훈련 요법의 모든 요소를 유지하기 위해 능동적인 제어 그룹 설계를 사용했습니다. 따라서 교육 콘텐츠(WM 대 의미 체계 메모리)는 교육 결과의 예상 차이를 결정하는 한 가지 중요한 요소로 남아 있었다. 두 그룹 모두 전산화된 홈 기반 교육을 수행했습니다. 실험 그룹의 구성원은 적응형 듀얼 n-back 교육 프로그램과 의미 체계 메모리 퀴즈를 기반으로 작업으로 훈련된 활성 제어 그룹에 할당되었습니다. 여기에 접근 방식의 새로운 그들의 작업 메모리 용량을 평가 하 여 참가자의 인지 수준에 대 한 초기 평가에 강조 (WMC). 또한 이 문서에 제시된 초기 WMC 수준을 평가하는 방법은 후속 작업 메모리 교육 중에 성공할 수 있고 성공하지 못하는 사람들을 구별하는 효과적인 도구로 입증되었습니다. 우리는 이전에 이 연구^{결과4에서}결과를 설명하고 간행했습니다 . 따라서 이 문서에서는 사용한 프로토콜에 대한 자세한 설명에 초점을 맞추고 있습니다.

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프로토콜

SWPS 사회 과학 및 인문 윤리 위원회는 여기에 설명 된 프로토콜을 평가했다. 헬싱키 선언에 따라 서면 통보된 동의는 모든 참가자로부터 얻어졌다.

1. 참가자 모집

1. 각 교육 그룹에 대해 최소 36명의 자원봉사자를 모집합니다. 이 숫자는 저자의 이전 연구와 주제에 대한 문학에서 그룹 사이의 효과를 관찰하기에 충분하다는 것을 입증했다. 작업 메모리 학습의 일반적인 효과 크기는 학습 유형 또는 대상 그룹에 따라 d=0.6에서 0.8 사이의 범위입니다. 이러한 값을 기준으로 알파가 0.05에서 0.8의 괜찮은 통계적 전력을 목표로, 이러한 유형의 연구(Soper^45가제안한 공식에 따라 계산됨)에서 최소 샘플 크기는 36(바람직하게는 더)이다.
   1. 다음과 같은 포함 기준을 사용하십시오: 신경학상 또는 정신 장애의 병력이 없는 55세 이상, 상반신의 보존된 운동 능력, 실명이나 청력 상실 없이, 현재 다른 인지(특히 기억) 훈련에 관여하지 않는 사람.
2. 다양한 방법을 사용하여 참가자를 모집: 소셜 미디어 프로필에 게시 된 온라인 광고, 연구 및 작업 플랫폼 또는 토론 그룹뿐만 아니라 3 세의 대학에서 직접 발표하거나 노인피크닉 (포스터및 전단지 사용)과 같은 노인을위한 피크닉과 같은 오래된 청중이 관련된 이벤트 중에 모집하는 것은 인터넷 사용자만이 아니라는 것을 확신합니다.
3. 어떤 유형의 참가자를 찾고 있는지 광고에 적절하게 설명해야 합니다.

2. 윤리위원회의 평가

1. 연구를 시작하기 전에, 귀하의 지역 윤리위원회, 허가를 포함하여 귀하의 지역 윤리위원회를 획득: a) 인간 행동에 적극적인 개입으로 구성된 상호 작용, 뇌를 직접 방해하지 않고, 뇌를 직접 방해하지 않고, 예를 들어 인지 훈련, 심리 치료 등 (이것은 또한 응답자에게 이익을 주기위한 개입에 적용, 예를 들어, 그의 기억 을 개선), b) 수집하고 참가자의 개인 데이터를 처리 특히 피사체를 식별할 수 있는 데이터입니다.

3. 초기 상영

1. 프로젝트의 목표, 철수 가능성 및 개인 데이터 보호에 대해 참가자에게 상세히 알리는 짧은 인터뷰로 시작합니다.
2. 참가자가 약물을 복용하지 않거나 중추 신경계 기능에 영향을 미칠 수있는 질병으로 고생한 적이 없다는 것을 확인하십시오. 마찬가지로, 인지 기능에 영향을 미치는 신경 질환과 관련이 없는 약물의 섭취를 제어합니다. 심사결과 원치 않는 정보가 드러난 경우, 자원봉사자를 연구에서 제외한다.
3. 성공적인 심사 후, 참가자에게 서면 동의 서를 제시하고 그것을 읽어 달라고 요청합니다. 서면 정보에 입각한 동의에는 다음과 같은 정보가 포함되어야 합니다: a) 특정 국가에 대한 데이터 수집 및 처리에 대한 법적 근거, b) 데이터 소유자의 권리에 대한 정보(예: 개인 데이터에 액세스, 불완전한 개인 데이터 보충 가능성, 데이터 삭제 또는 처리 제한).
   1. 참가자에게 정보에 입각한 동의서에 서명하도록 요청합니다.
4. 참가자가 경미한 인지 장애의 징후를 보이지 않도록 미니 정신 상태 검사 (MMSE)^32를 수행 - 적어도 27 포인트는 연구의 다음 단계를 입력할 필요가 있다.
   1. 참가자에게 MMSE의 소개 스크립트를 읽은 다음 시험 스크립트에 따라 질문을 하십시오.
   2. 일련의 질문을 던져 장소와 시간에 대한 방향 평가로 시작하십시오: 오늘의 전체 날짜는 무엇입니까? 오늘은 어느 날인가요? 우리는 어디에 있습니까 (어떤 도시, 건물 이름, 어떤 층)?
   3. 메모리 테스트에 따르십시오: 참가자에게 큰 소리로 읽은 세 가지 개체를 암기하도록 요청하십시오. 주의, 집중력 및 계산을 평가하는 7개의 작업을 거치고, 마지막에는 참가자에게 이전에 배운 세 가지 개체를 기억하도록 요청합니다.
   4. 마지막으로 시험 스크립트에 따라 명명, 반복 및 이해 를 테스트합니다.
   5. 다음과 같은 점수 응답 : 0 = 부정확하거나 대답의 부족, 1 = 정답.
   6. MMSE 시험의 투여에 10분 이상 걸리지 마십시오.
   7. 사람이 필요한 임계값(27점)에 도달하지 못하면 결과를 알립니다. 임상적으로 낮은 인지 기능 수준에 대한 의심이 있는 경우, 이러한 사람을 전문 단위(예: 신경센터의 공인 심리학자)로 참조하십시오.
5. 해당 지역의 법률 및/또는 일반 데이터 보호 규정을 준수하는 방식으로 문서를 저장합니다.

4. 교육 그룹 과제

1. 실험 또는 대조군에 참가자를 임의로 할당합니다(그림 1). 프로세스의 임의성을 보장하기 위해 50개의 코드네임(그림 2)을생성하고 각 참가자를 모집 순서로 연결합니다(별도의 파일에 저장됨). 이제부터 참가자 데이터를 코드명으로 바꿉니다.

그림 1. 교육 작업의 예로 설계를 연구합니다. 참가자들은 5주 교육 프로토콜 전후에 두 번의 측정 세션을 거쳤습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

2. 연령, 성별 또는 교육 수준에서 그룹 할당이 편향되지 않았는지 확인하십시오. 그림 2에제시된 바와 같이 각 교육 그룹(1 및 2)의 코드 이름 목록에 연령, 성별 및 교육 그룹을 미리 할당합니다. 각 자원봉사자의 특성에 따라 각 자원봉사자를 테이블에 착용하십시오.

그림 2. 그룹 할당에 대한 권장 코딩 양식의 예입니다.

5. 인지 기능의 초기 평가

1. 각 절차의 시작 부분에서 각 작업을 수행하는 방법에 대해 참가자들에게 매우 명확하고 상세한 지침을 제공하는 데 중점을 둡다. 각 작업 전에 "교육 블록"을 실행하고(교육 작업과 동일) 해당 답변이 지침을 이해했음을 나타내는 경우 참가자를 관찰합니다.
   참고: 이러한 블록의 포함은 아래각 작업에 대한 설명의 시작 부분에 설명되어 있습니다.
2. 각 작업의 지시 및 연습 부분을 제시한 후 절차의 주요 부분을 시작하기 전에 참가자가 절차의 요구 사항을 이해하는지 다시 한 번 묻습니다.
3. 각 참가자가 다음 작업의 전체 집합을 수행해야 합니다.
4. 작업 범위 작업(OSPAN)
   1. 각 참가자가 간단한 수학 방정식을 계산하는 데 필요한 개별 시간을 추정하기 위해 교육 블록을 실행합니다(숫자가 높지 않은 한 자릿수의 추가, 뺄셈, 분할 및 곱셈).
   2. 흰색 화면 의 중간에 참가자에게 방정식을 표시합니다. 참가자에게 결과를 생각해 보고 방정식의 결과가 표시되는 다음 화면으로 이어지는 화살표를 누릅니다. 참가자가 True 또는 False 버튼을 눌러 답변을 제공하도록 합니다.
   3. 방정식을 해결하는 데 필요한 시간을 계산합니다. 작업의 주요 부분에 방정식을 표시하는 시간으로 최종 블록에 필요한 평균 시간을 사용합니다. 방정식 결과의 정확성을 추정하기 위해 고정 된 시간 제한을 두세요 : 5 s.
   4. 다음 교육 블록에서 화면에 문자를 표시 - 하나 하나, 500 ms 각각, 참가자에게 그들을 기억하도록 지시. 전체 세트(3~9글자)를 마친 후, 참가자에게 12글의 매트릭스를 제시하고 암기 된 편지를 올바른 순서로 표시하도록 요청합니다. 답변에 대한 시간 제한을 주지 마십시오. 정확성을 기록합니다.
   5. 작업의 주요 부분을 실행합니다. 마지막 블록에서 위에서 언급 한 두 개의 교육 블록을 혼합하십시오 : 각 부분마다 방정식 (시간 제한에 대해 기억하십시오!) 기억해야 할 한 글자를 제시합니다. '방정식 + 문자'의 2 ~ 5 쌍을 표시한 다음 '방정식 + 문자'쌍의 전체 시퀀스를 제시 한 후 참가자가 암기 된 문자를 올바른 순서로 표시할 수있는 문자 매트릭스를 표시합니다. 수학 및 메모리 부분의 정확성을 기록합니다.
      참고: 이 테스트를 사용하면 작업 메모리의 작동 범위가 평가됩니다(다른 메모리를 기억하면서 한 종류의 정보를 처리)가 평가됩니다.
5. 스턴버그 작업
   1. 2500 ~3000ms의 간격으로 각각 500ms의 검은 색 화면에 흰색 글꼴로 임의의 숫자 시퀀스(한 세트에서 2~5개)를 제시합니다.
   2. 2500 ms에 대한 고정 십자가를 표시합니다.
   3. 제시된 시퀀스의 끝에서 500ms의 노란색 글꼴에 대상 숫자를 표시합니다.
   4. 참가자가 예/아니오 버튼을 눌러 제시된 이전 흰색 숫자 집합 사이에 노란색 숫자가 표시되는지 여부를 결정하도록 합니다. 참가자가 3000ms 이내에 답변을 제공하지 않으면 고정 지점이 있는 화면으로 이동하여 다음 평가판을 시작합니다. 이 시도를 잘못된 대답으로 계산합니다.
   5. 반복 단계 5.5.1 ~ 5.5.4 120 배 (시험) 50% 시퀀스에서 대상 숫자를 포함 하는 프로브의 50% 그리고 50% 하지 않습니다 (무작위로).
   6. 각 시험의 정확성과 반응 시간을 기록합니다.
      참고: 이 작업은 메모리에서 정보를 검색하는 속도를 테스트합니다. 반응 시간의 증가는 메모리 콘텐츠의 직렬 검색 과정으로 설명되는 세트의 확대와 함께 합니다.
6. 실행 중인 메모리 범위 작업
   1. 화면에, 기억하는 문자의 수에 대한 정보를 제시 (블록의 난이도에 따라 3, 4, 5 또는 6 문자) 키를 눌러 다음 화면으로 이동하도록 참가자를 요청합니다.
   2. 각각 0.25s에 대해 흰색 화면 중앙에 있는 검은색 글꼴로 하나씩 문자 시퀀스를 제시합니다.
   3. 참가자에게 시퀀스에서 마지막 글자의 고정 된 수를 재현하도록 요청하십시오 : 4 를 고정하지 마십시오. 시퀀스; K U J D S T W A; 암기 편지 : S T W A.
   4. 참가자의 답변을 받으려면 화면에 9글자(3x3)의 행렬을 표시하고 참가자에게 마우스로 적절한 문자(문자가 나타난 순서)를 표시하도록 요청합니다. 답변에 대한 시간 제한을 주지 마십시오.
   5. 기록 정확성 (시퀀스 오류를 마음).
      참고: 이 테스트는 목록에서 어떤 문자가 기억해야 할 부분을 예측할 수 없는 형태로 추가 산만을 사용하여 작업 메모리의 용량을 측정합니다.
7. 테스트 Go-No Go
   1. 로 구성된 흰색 화면 디스플레이 시험에서 : a) 250 ms - 고정 점 (흰색 십자가), b) 1250 ms - 자극 (문자), c) 2000 ms - 고정 상호 자극 간격.
   2. 대상 자극인 문자 X가 화면에 나타날 때 가능한 한 빨리 키를 눌러 참가자가 반응해야 합니다.
   3. 응답의 반응 시간과 정확성을 기록합니다.
      참고: 시험은 두 가지 조건에서 억제의 효율성을 측정합니다: 쉬운 조건에서 문자 X는 다른 문자에 50/50 비율로 제시되고 더 어려운 조건에서 대상 자극이 다른 문자에 70/30 비율로 표시됩니다.
8. 스위칭 작업
   1. 가로선을 사용하여 화면을 두 부분으로 나눕니다. 이 선 위 또는 아래에 작은 사각형 또는 사각형으로 구성된 빨간색 사각형 또는 사각형을 제시합니다.
   2. 화면 의 상부에 대해 "작은 수치에 주의를 기울이라"(로컬)와 화면 하단의 "작은 수치로 구성된 전체 그림에주의를 기울이라"(전역)과 같은 수치가 표시되는 위치에 따라 참가자가 반응할 수 있도록 두 가지 규칙을 적용합니다. 자극이 나타난 화면 부분에 따라 참가자가 반응하도록 하십시오.
   3. 참가자가 응답해야 하는 차원(전역 또는 로컬)을 나타내는 큐를 추가합니다. 로컬 차원과 관련된 큐는 대상 자극의 한쪽에 제시된 작은 빨간색 사각형과 대상 자극의 반대편에 표시된 작은 빨간색 사각형으로 이루어져야 합니다. 따라서, 글로벌 차원과 관련된 단서는 표적 자극의 한쪽에 제시된 큰 빨간색 사각형과 표적 자극의 반대편에 표시되는 큰 빨간색 사각형으로 이루어져야 한다.
   4. 중간 선 위 또는 아래에 있는 수치를 임의순서로 표시합니다.
   5. 참가자가 왼쪽 버튼을 사용하여 "사각형"에 응답하고 오른쪽 버튼을 눌러 "사각형"에 응답 : 참가자가 이전에 제시 된 규칙에 따라 반응하도록합니다.
   6. 응답의 반응 시간과 정확성을 기록합니다.
      참고: 응답 시간은 3,500ms로 수정되어야 합니다. 큐와 목표 자극 사이의 시간 간격은 500 ms여야 합니다. 응답과 큐의 프리젠 테이션 사이의 간격은 1000 ms여야합니다. 각 그림과 각 큐는 참가자가 키 중 하나를 눌러 반응하는 데 필요한 모든 시간 동안 제시되어야 합니다. 스위칭 태스크는 각 요소 간에 빠른 주의를 기울여야 하므로 인지 유창성을 측정합니다.
9. 선형 실로지즘 작업
   1. A > B, B> C, C> D: A> B, B> C, C&D: 논리적 인 관계 체인을 구성하는 세 가지 '전제'세트를 화면에 표시합니다. 각 전제는 1500 ms에 대한 화면에 표시되어야하며 그들 사이의 간격은 3000, 3500 또는 4000 ms (무작위로) 지속되어야한다. 이러한 쌍 세트의 통합 정신 모델 표현^32는 항상 선형 순서에있을 것입니다 "A > B > C > D".
   2. 별도의 시험에서 건물 간의 가능한 관계의 세 쌍을 포함: 1) A > B, B > C, C > D (인접 쌍, 학습 단계에서 본 것과 정확히 동일), 2) A > C, B > D (2 단계 관계, 전에 볼 수 없는 정보의 통합을 요구), 3) A > D (정보 의 통합을 필요로) A > B > D (2 단계 관계, 정보 통합을 필요로)
   3. 두 가지 조건이 포함되도록 작업을 구성: 쉬운 조건, 그들은 논리적 문자열을 형성하는 순서로 다른 하나 후 건물을 표시해야 (예 : Q>W>E>R>R>T, 구내 순서: Q>W, W>E, E>R, R&T); 어려운 조건, 건물의 순서는 변경되어야한다 (예 : 건물 순서 : W>E, Q>W, R>T, E>R).
   4. 참가자가 가능한 한 빨리 진정한(답변: 오른쪽 버튼) 또는 거짓(답변: 왼쪽 버튼)으로 평가해야 하는 문(각 1500ms)을 표시하여 참가자를 테스트합니다. 대답에 대한 시간 제한을 설정 - 6000 ms, 각 대답 후 다음 질문을 표시하기 전에 추가 1000 ms를 기다립니다 주어진 후. 각 문은 올바른 문자(예: "W > E?") 또는 거짓 설정(예: "E > W?")에서 문자와 관계('&;' 또는 '>')로만 이루어져야 합니다.
   5. 문자의 암시 적 알파벳 순서에 의해 유도 가능한 간섭을 최소화하기 위해 문자의 배열을 무작위로.
   6. 대문자를 언어적 의미를 피하기 위해 전체 문장 대신 자극으로 사용하고, 기호 ">"를 사용하여 요소 간의 관계를 나타냅니다.
   7. 각 질문에 대한 응답의 정확성과 반응 시간에 대한 데이터를 수집합니다.
      참고: 인접 쌍에 대한 질문은 메모리를 추정하는 데 사용되며 혼합 순서로 제공되는 구내에 대한 질문이 있으며 논리 시퀀스의 먼 요소 간의 관계에 대해 묻는 질문은 정보 통합 기능을 측정하도록 요청받습니다.

6. 교육 프로토콜

1. 실험(n-back) 및 제어(퀴즈) 교육 모두 참가자에게 인터넷 플랫폼(로그인 및 암호)에 대한 액세스를 제공하여 참가자가 하루에 한 번 이상 훈련하는 상황을 피하기 위해 24시간마다 사이트에 입장할 수 있도록 합니다.
2. 참가자가 작업과 교육 요법을 이해해야 합니다.
3. 참가자에게 때때로 비슷한 조건에서 훈련을 하도록 지시하며, 외부 산만함수준이 낮은 조용하고 조용한 장소에서 훈련을 합니다.
4. 실험 훈련: 작업 메모리 패러다임
   참고: 적응형 듀얼 n-back 작업은 작업 메모리 교육 프로그램으로 사용되었습니다. 이 과제는 Jaeggi 외^33에 의해 소개되었으며 동시에 청각 및 시각적 주의, 유지 보수 및 업데이트 프로세스를 모집합니다.
   1. 레벨 N=2에서 작업에 대해 참가자에게 지시합니다(그림 1B참조).
   2. 알파벳 문자를 3x3 매트릭스의 9개 위치 중 하나에 표시된 청각 자극및 녹색 사각형으로 시각적 자극으로 사용합니다.
   3. 참가자가 응답해야하는 동안 500 ms에 대한 단일 항목을 제시하고 2500 ms 간격이 있습니다. 현재 자극은 대상 시각적(왼손으로 응답) 또는 청각 자극(오른손으로 응답) 또는 양(양손으로 동시에 응답)을 일치시킬 수 있습니다.
   4. N-back 교육의 단일 세션
      1. 작업의 첫 번째 블록에서 N에서 2로 레벨을 설정합니다. 각 블록 후 답변의 정확성을 평가하고 이를 기준으로 다음 블록에서 레벨 N을 조정합니다. 정확도가 85%를 초과하면 난이도를 높여야 합니다(1점), 정확도가 60% 이하로 떨어지면 난이도가 낮아집니다. 다른 경우에는 N이 변경되지 않은 상태로 유지됩니다.
      2. 첫 번째 블록의 경우 N=2에서 n-back 작업 수준을 수정합니다. 나중에 이전 블록의 답변 정확성에 따라 현재 블록의 N 수준을 결정합니다. 정확도가 85%를 초과하는 경우 난이도를 높입니다. 정확도가 60% 미만이면 난이도수준을 낮혀야 합니다. 다른 경우에는 N 레벨이 변경되지 않은 상태로 유지되어야 합니다.
      3. 15라운드(15개 작업 블록)에 대해 단일 듀얼 n-back 세션을 설정하며, 각 세션은 20개 이상의 N 시험과 25개의 세션에 대한 전체 교육 세트를 설정합니다.
      4. 각 평가판에 대한 반응 시간(RT) 및 정확도(ACC) 측정값을 기록합니다.
5. 제어 훈련: 에피소드 메모리 패러다임
   1. 의미 체계 메모리를 참여 퀴즈 작업을 구성하기 위해 인터넷에서 자료를 수집 (예를 들어, 헝가리의 수도는 무엇입니까?).
   2. 퀴즈 태스크의 각 교육 세션에 15 개의 질문 (두 번째 세션에서 시작 5 질문은 이전 세션에서 온 10 새로운 해야한다)를 읽을 수있는 시간 제한없이. 참가자에게 '답변' 버튼을 선택한 후 40초 이내에 주어진 4가지 가능성 중 하나를 선택해야 한다고 지시합니다. 답변의 정확성에 대한 피드백을 제공합니다.
   3. 25개의 세션에 대한 전체 교육을 설정합니다.

7. 교육 감독

1. 교육 과정에서 각 참가자의 교육 진행 상황을 확인합니다. 교육 진행 상황을 확인(온라인)을 각 참가자에게 할당합니다.
2. 세션 간 휴식이 2일 이상 인 경우 실험자가 문자 메시지를 통해 참가자에게 연락하여 교육을 재개하도록 권장합니다.

8. 인지 기능의 훈련 후 평가

1. 사전 교육 회의로 정확한 방법으로 훈련 후 세션을 진행합니다.
2. 150 PLN (~$40)으로 연구에 전념하는 시간 동안 전체 프로토콜을 완료한 참가자를 보상합니다.

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결과

교육 관련 효과

85명의 과목이 연구에 참여했으며(29명은 남성)였고, 평균 66.7세였다. 기술적 문제로 인해 N-back 교육 그룹의 한 참가자의 데이터가 기록되지 않았습니다. 마지막으로 N-back 트레이닝 그룹의 43명, 퀴즈 트레이닝 그룹 42명의 데이터를 분석했습니다. 반복된 측정값을 가진 분산(MANOVA)의 다변량 분석은 ?...

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토론

여기에 제시 된 연구에서, 우리는 노인 작업 메모리 훈련에서 혜택을 받을 수 있는지 여부를 조사 하 고 그들의 기본적인 인식의 초기 수준에 연결 하는 경우. 우리는 N-back 작업을 실험적인 개입및 작업 메모리 용량(OSPAN 작업으로 측정)으로 사용하여 참가자의 초기 수준의 지적 기능을 조사하는 방법이었습니다. 우리는 프로토콜에 두 가지 중요한 단계를 했다. 첫 번째이자 가장 중요한 것은 초기 ...

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자료

Name	Company	Catalog Number	Comments
GEx	n/a	authorial online platform: used for N-back training, Quiz
IBM SPSS Statistics 26.0	IBM Corporation	SPSS software was used to compute statistical analysis.
Inquisit version 4.0.8.0	Millisecond Software	software: tool for designing and administering experiments used for: The Sternberg Task, The Linear Syllogism Task and presenting the instructions for baseline EEG recording
MATLAB R2018b	The MathWorks, Inc	MATLAB software was used to compute statistics and to export databases and  visualisation of the results
PsychoPy version 2 v.1.83.04	Jonathan Peirce; supported by University of Nottingham	open-source software used for: Go/no Go Task, The Switching Task, Running Memory Span Taskckage based on Python
Sublime Text (version 2.0.2)	n/a	open-source software: HTML editor used for: online OSPAN Task