注意リソース能力の特徴付けと流動的推論知能との関係: 複数のオブジェクト追跡研究

NeuroTracker パフォーマンスは、特に高負荷追跡の条件では、リンクされた流体推論インテリジェンスです。

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2018年7月

知能

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標的

研究の目的は、さまざまなレベルの認知負荷(1、2、3、または 4 つのオブジェクトの追跡)における MOT 能力と、より高いレベルのプロセス、特に流動的な推論知能との関連性を調べることでした。

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方法

70人の成人参加者(平均= 23歳)は NeuroTracker を完成させ、その後、Weschlerの略語スケールの知能2テストで評価されました。参加者は、8秒間、合計8つの球体のうち、1、2、3、4のターゲットを追跡するように求められました。

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結果

結果は、ターゲットの数が増加するにつれて、参加者がすべてのオブジェクトを追跡することに成功した平均速度が低下することを示しました。この発見により、研究者らは平均速度スコアが MOT 、ひいては注意力のリソース容量の適切な指標として使用できることを確認できました。その結果、視覚追跡能力が流動的な推論知能と正に関連していることが結果によって示されました。したがって、この発見は、特に高負荷の状況(8 つのターゲットのうち 4 つを追跡する)において、流動的な推論インテリジェンスと MOT 能力の間に関連性があることを示しています。

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