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独立して発表された 100 を超える科学研究により、 NeuroTrackerデータが脳機能に対するユニークで意味のある窓を提供することが明らかになりました。そのため、 NeuroTrackerXプラットフォームは、個々のユーザーの内訳を通じて微視的にも、ユーザー グループ全体の傾向を通じて巨視的にも発見できる洞察を提供する分析ツールを備えて設計されています。ここでは、組織が収集した貴重な認知データをナビゲートして解釈する方法についての基本事項を説明します。
各ユーザーのトレーニング データは、NeuroTracker スコアによる時間の経過に伴うトレーニングの進行状況と、個々のセッションの内訳としての 2 つの焦点を当てた方法で表示できます。両方を見てみましょう。
各 NeuroTracker セッションは、ユーザーの「速度しきい値」を表す 1 つのメイン スコアを提供します。これは、ユーザーが約 50% の確率ですべてのターゲットを正常に追跡できるレベルです。このスコアは、完全なセッション内の主要なトライアルの選択からの、最低速度のトライアルの失敗と最高速度のトライアルの成功の間の平均として計算されます。
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達すると、通常、ターゲットを追跡する個人の能力が低下し始めることを意味します。事実上、これは 3D 複数オブジェクトの追跡速度の上限を表します。
NeuroTracker はシミュレーション ベースのタスクであるため、スコアは人が移動する物体をどれだけ速く追跡できるかという現実世界の尺度も表します。スコア 1.0 は 1 秒あたり 0.68cm の物体速度に相当します。実際の追跡速度を正確に表示するには、ユーザーはディスプレイから適切な距離を保って座る必要があることに注意してください。
Core セッションは、NeuroTracker のパフォーマンスの科学的に検証された測定値を取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の進捗状況を測定するための最良の基準でもあります。
したがって、コア ベースラインはパフォーマンスの進捗の基準として使用されます。 NeuroTracker の科学的なベースラインは、連続 3 回の Core セッションの平均から得られます。これはすべてのユーザーに推奨される開始点であり、最初の 3 つのコア セッションで「初期ベースライン」が生成されます。
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 4 つのターゲット追跡に基づいており、追跡速度とスコアは同じです。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と、NeuroTracker スコアは 4 つのターゲットでセッションを実行した場合の結果の近似値に正規化されます。
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 セッションの各トライアルの結果は、次の 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全体像を提供し、セッション スコアが向上するにつれて時間の経過とともにトレーニングによって NeuroTracker のパフォーマンスが具体的にどのように変化するかを注意深く監視するのに役立ちます。
この指標は基本的に、ユーザーが各セッション試行で回答を入力するのにかかった時間を測定します。迅速な回答は NeuroTracker タスクの一部ではなく、セッション スコアには影響しませんが、2 つの点で受動的な指標として役立ちます。
まず、NeuroTracker トライアルの回答フェーズでのターゲットの選択には、処理速度と作業記憶が関係しますが、これらは両方とも NeuroTracker トレーニングによって改善されることが示されています。そのため、ユーザーが完了したトレーニング セッションが増えるほど、応答時間は徐々に速く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。
先ほど説明したように、この内訳は、NeuroTracker のパフォーマンスのより心理的な側面を明らかにするのに役立ちます。応答時間の変化は、NeuroTracker スコアとも相関する可能性が高く、通常、個人の追跡速度が速いほど、応答時間も速くなります。
最後に、ユーザーの NeuroTracker スコアが予想よりも低くなった場合は、これが応答時間の短縮と相関しているかどうかを確認することをお勧めします。これは、認知機能が何らかの理由 (睡眠不足、疲労など) で損なわれていることを示す追加の指標となる可能性があるためです。 、食事の変更など）。
照合されたグループ データは、NeuroTrackerX Organization 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 ユーザーのマクロ データの傾向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 スコアを表示しますが、各ユーザーは異なる線で表されます。
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水色の影付きの帯により、セッション スコアを標準的な母集団データと比較できます。上の例では、ユーザーはグローバル NeuroTracker データベース内のユーザーの上位 25% にランクされます。
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水色の線で表されます。また、組織内のすべてのユーザーの平均を選択して、より広範な比較を行うこともできます。これらの参照は両方とも、デフォルトとしてチャートの右側に数値で表示されます。
さらに、個人を選択すると十字ハイライトが表示され、数値スコアも明らかになります。
一般的に、ユーザーの円アイコンがグラフの右上にあるほど、全体的な NeuroTracker のパフォーマンスは向上します。ただし、右下に近づくほど、ユーザーがトレーニングでどれだけ相対的に進歩したか (改善率とも呼ばれます) も強調表示され、トレーニング効果から期待されるメリットをよりよく参照できます。
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。
これは、特に NeuroTracker スコアがそれほど高くない場合に、他のユーザーと比較して大幅な進歩を遂げている成功したユーザーを祝福し、やる気を引き出す良い方法です。神経可塑性の観点からは、改善が最終目標です。
最後に、単一ユーザーのグラフと集計データはすべて、個人の好みに合わせてカスタマイズできるほか、データ レポートとしてダウンロードして印刷したり、ユーザーとデジタルで共有したりできることに注意してください。
このガイドが役に立ち、これらのツールが、認知機能と脳の健康に関する独特の窓から NeuroTracker データから明らかにできるさらなる洞察を収集するのに役立つことを願っています。 NeuroTracker のスコアと学習率をもう少し詳しく知りたい場合、または組織のユーザーを啓発したい場合は、このガイドも確認してください。
NeuroTracker スコアのガイド
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