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100を超える独立して公開された科学的研究により、 NeuroTrackerデータが脳機能へのユニークで意味のあるウィンドウを提供することが明らかになりました。そのため、 NeuroTracker Xプラットフォームは、個々のユーザーの故障を通じて顕微鏡的に発見され、ユーザーのグループ全体のトレンドを介して巨視的に発見できる洞察を提供するための分析ツールを使用して設計されています。ここでは、組織によって収集された貴重な認知データをナビゲートして解釈する方法に関する必需品について説明します。
各ユーザーのトレーニングデータは、2つの焦点を絞った方法で表示できます。 NeuroTracker スコアを通じて時間の経過とともにトレーニングの進捗状況と、個々のセッションの内訳として。両方を見てみましょう。
Each NeuroTracker session provides one main score that represents a user's ' Speed Threshold ' - the level at which someone can track all of their targets successfully around 50% of the time.このスコアは、完全なセッションでの主要なトライアルの選択からの最低速度試験の平均が失敗し、最高速度試行の成功が成功すると計算されます。
たとえば、 NeuroTracker セッションスコアは1.5になる可能性があります。これは、ターゲットがその速度に到達すると、それらの追跡を維持する個人の能力が通常崩壊し始めることを意味します。実際には、3D複数のオブジェクト追跡速度の上限を表します。
NeuroTracker シミュレーションベースのタスクであるため、スコアは、人が移動するオブジェクトを追跡する速度の実際の尺度を表します。実際の追跡速度の正確な表現を維持するために、ユーザーはディスプレイから正しい距離を置く必要があることに注意してください。
コアセッションは、科学的に検証された NeuroTracker パフォーマンスの尺度を獲得するために使用されます。したがって、コアスコアは、時間の経過に伴うトレーニングで進捗状況を測定するための最良のリファレンスでもあります。
したがって、コアベースラインは、パフォーマンスの進行のリファレンスとして使用されます。科学的な NeuroTracker ベースラインは、3つの連続したコアセッションの平均から派生しています。これはすべてのユーザーに推奨される出発点であり、最初の3つのコアセッションは「初期ベースライン」を生成します。
NeuroTrackerXソフトウェアは、これを「現在のベースライン」（最新の3コアセッション）と比較して、全体的な改善を計算します。
このためのクイックガイドは、各ユーザーのダッシュボードに表示される「改善率」です。上の例では、1.01 の初期ベースライン (左下に表示) が現在のベースライン (右下) と比較され、全体的に 66% の改善が得られます (左上)。ただし、任意の 2 つのコア ベースラインを有意義に比較することは可能であり、たとえば、高レベルの認知機能に対するあらゆる種類のトレーニング介入の効果を調査することができます。
NeuroTracker スコアの標準化された尺度は、追跡速度とスコアが同じである4つのターゲット追跡に基づいています。ユーザーが1、2、または3つのターゲットでセッションを実行する場合、 NeuroTracker スコアは、4つのターゲットで実行された場合の結果の近似に正規化されます。
比較の目的で、スコアに加えて追跡速度も表示されます。たとえば、3 つのターゲットで 1.5 の追跡速度を達成すると、セッション スコアは 1.0 になります (4 つのターゲットでのおおよその追跡速度)。
ユーザーのダッシュボードでは、これら 2 つの測定値は実線 (スコア) と破線 (追跡速度) によって区別されます。
セッション スコアに加えて、完了したセッションについてより詳細なパフォーマンス メトリクスを表示できます。ハイライト指標には次のものが含まれます。
一貫性スコア: セッション全体にわたって、追跡速度のパフォーマンスがどの程度変化したかを示す尺度。ここでのスコアが低いということは、セッションの 20 回の試行にわたって、ユーザーが比較的高速では成功したが、比較的低速では失敗したことを意味し、注意力が散漫になりやすいことを示唆しています。このスコアは、時間の経過とともにトレーニングの効果が得られるにつれて (持続的な注意力の増加によって) 増加する傾向があります。
Fastest Trial Score Success : セッションの成功した単一の最高試行速度。
最低試行スコアのミス: セッションの単一の最低試行速度の失敗。
その他のハイライトには、比較的高いレベルの一貫性への到達など、トレーニング履歴に特有のユーザーの個人的なマイルストーン達成が含まれます。
次に、セッション データの 2 つのミクロ分析について説明します。
NeuroTracker セッションでの各試験の結果は、3つのグループに分類されます。
完璧なトライアル: すべてのターゲットを正確に識別します。
ニアミス: 1 人を除くすべてのターゲットを正確に識別します。
重大なミス: 2 つ以上のターゲットの誤った識別。
ミスの種類は、ユーザーがトライアルの成功に近づいていたのか、それとも全体的にほとんど追跡を失っていたのかを把握するのに役立ちます。
ダッシュボードの右側に、これらの結果の分布が表示されます。ただし、これらの結果を、試行された速度によって評価することも重要です。たとえば、高速でのパーフェクト トライアルは、低速での場合よりもはるかに重要です。
上のスクリーンショットでは、スパイダー チャートに試行結果の 3 つのカテゴリが表示されており、対応する色の 3 つのセクションで示されています。
スパイダー チャートの外側の境界に向かうほど結果はより多くの試行を表し、その逆も同様です。
全体として、これは、実行された追跡速度に対するトライアル結果の分布のスナップショットを示します。
このデータは、一貫性スコアのより完全な画像を提供し、セッションスコアが改善するにつれて、 NeuroTracker パフォーマンスが時間の経過とともにトレーニングとともにどのように変化するかを綿密に監視するのに役立ちます。
このメトリックは、基本的に、ユーザーが各セッショントライアルに回答を入力するのにどれだけの時間がかかったかの尺度です。すぐに答えることは NeuroTracker タスクの一部ではなく、セッションスコアに影響を与えませんが、2つの方法でパッシブインジケーターとして役立ちます。
まず、 NeuroTracker 試験の回答段階でターゲットを選択するには、処理速度と作業記憶が含まれます。どちらも NeuroTracker トレーニングで改善されることが示されています。そのため、応答時間は、ユーザーが完了したトレーニングセッションを増やすほど、徐々に高速になる可能性があります。
あるいは、ユーザーの一般的な認知状態の影響を受ける可能性もあります。たとえば、若い人は最初から、高齢者よりも応答時間が速い可能性がはるかに高くなります。
第二に、これらの尺度は、人の自信レベルを知るヒントを与えることができます。例を挙げると、ある人が比較的低速で試行を試み、応答時間が速かったにもかかわらず、重大なミスを獲得した場合、その人は成功したと信じていたが、追跡を失ったことに気づいていなかったことを示しています（自信過剰）。
次に、チャート データを確認してみましょう。右上には、単一の平均応答時間スコアが表示されます。これは、セッション内のすべての試行にわたってターゲットの回答を入力するのにかかる平均時間を表します。
グラフには、縦軸に試行ごとの応答時間が秒単位で表示され、横軸に試行回数が表示されます。全体的な応答時間と、セッション中に応答時間がどの程度変動したかを簡単に把握できます。
より詳細な内訳については、完璧なトライアル、ニアミス、および重大なミスのフィルターを選択して、回答の入力にかかった正確な時間とともにトライアル結果に対する応答時間を比較できます。
NeuroTrackerのより心理的な側面を明らかにするのに役立ちます。 Changes in response time will also likely correlate with NeuroTracker scores - typically the higher an individual's tracking speed, the faster their response time will be.
Lastly, if a user's NeuroTracker scores drop lower than expected, it is a good idea to check if this correlates with reduced response time, as it may provide an extra indicator that cognitive functioning has become impaired for some reason (eg from poor sleep, fatigue 、食事の変化など）。
照合されたグループデータは、 NeuroTrackerX組織ソフトウェアの「統計」セクションで表示できます。組織内の最大10人のユーザーのマクロデータトレンドを比較するために使用できる3つの分析ツールがあります。
このツールは、各ユーザーのメイントレーニングチャートに似ており、各ユーザーのすべての NeuroTracker セッションスコアを示しますが、各ユーザーは異なる行として表されます。
あるユーザーから別のユーザーへのトレーニングがどの程度完了したか、スコアがどのように比較されるかが一目でわかります。グラフを右にスクロールすると 20 個以上のセッションが表示され、時間の経過とともにトレーニングによって改善がどのように変化するかがわかります。
チャートの背景にあるライトブルーの陰影付きバンドは、セッションスコアを規範的な集団データと比較することができます。上記の例では、ユーザーはグローバル NeuroTracker データベースのユーザーの上位25％にランク付けされます。
水色の太い線は、選択したユーザー グループのセッション間の平均スコア パフォーマンスを表示します。
組織内のすべてのユーザーの平均スコア パフォーマンスを比較でき、点線で表示されます。
フィルターを使用すると、標準的な人口、組織、グループ データ、および選択したグループ内の個人を柔軟に選択または選択解除できます。これは、出現する可能性のある興味深いトレンドを調査して焦点を当てるのが簡単であることを意味します。
このツールは、ユーザーのグループの初期ベースライン (Y 軸) を現在のベースライン (X 軸) と比較して視覚化します。つまり、ユーザーがどこから始まり、現在どこにいるのかを示します。
選択したグループの平均は、Light Blue Lineで表されます。また、組織内のすべてのユーザーの平均も、より広範な比較のために選択できます。これらのリファレンスは両方とも、チャートの右側にデフォルトとして数値的に表示されます。
さらに、交差首のハイライトは、それらを選択することにより、すべての個人に対して表示でき、数値スコアも明らかにします。
一般的に言えば、ユーザーの円のアイコンがチャートの右上にあるほど、NeuroTrackerパフォーマンスが向上します。ただし、右下に近づくと、ユーザーがトレーニングでどの程度の相対的な進歩を遂げたか（別名、改善％）も強調されています。これは、トレーニング効果から転送される予想される利点のより良い参照です。
最後に重要なことですが、ユーザー グループの改善% の明確な概要を比較できます。ここでもグループと組織の基準を比較のために表示でき、デフォルトではグラフの右側に数値で表示されます。
NeuroTrackerスコアがそれほど高くない場合、仲間と比較して、成功したユーザーを祝福し、動機付けするように動機づけるための良い方法です神経可塑性の観点から改善が究極の目標です！
最後に、単一のユーザーと集計データのすべてのチャートは、個々の好みに合わせてカスタマイズし、ユーザーとデジタルで印刷または共有するためのデータレポートとしてダウンロードできることに注意してください。
このガイドが役立つことを願っています。これらのツールは、 NeuroTrackerデータがUN -QIUEウィンドウを介して認知機能と脳の健康に明らかにできるというより多くの洞察を集めるのに役立つことを願っています。 If you would like to delve into NeuroTracker scores and learning rates a little deeper, or to enlighten your organization's users, then also check out this guide.
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