Задача Dual N-Back — единственная известная мне задача , которая имеет эмпирическое подтверждение, показывающее, что она улучшает рабочую память . По-видимому, это улучшает рабочую память за счет многозадачности, хотя эта многозадачность должна соответствовать определенным критериям, а именно: вы не можете изучить задачу настолько хорошо, чтобы в конечном итоге «автоматизировать» ее, не обращаясь к рабочей памяти.
Таким образом, мне интересно, могут ли другие формы многозадачности, такие как игра в Starcraft II (см. мои предыдущие мысли ) и вождение с мобильным телефоном, также улучшить рабочую память?
Возможный дополнительный вопрос: если нет, то чем отличается тип многозадачности в задаче Dual N-Back от других типов многозадачности?
В общем, я бы предположил, что программы «тренировки памяти» не приведут к общему увеличению подвижного интеллекта или рабочей памяти.
В качестве общего фона вы можете ознакомиться с литературой по экспертной памяти .
Таким образом, мой общий совет для людей, желающих улучшить свою рабочую память или подвижный интеллект, заключается в том, чтобы вместо этого сосредоточиться на том, какую конкретную область знаний они хотят улучшить, и сосредоточиться на ее практике.
На мой взгляд, двойное упражнение на спине (также известное как тренировка Джегги) все еще вызывает споры. Метаанализ , проведенный Jaeggi и соавторами (2015 г.) , подтвердил их исходную статью, но другие официально заявили, что не согласны с их выводами, в частности Melby-Lervåg & Hulme (2016) , которые провели метаанализ . заключение об обратном в 2013 году ; Джегги и соавторы , конечно же, не согласны с этой критикой . Догерти и др. (2016) также не были убеждены в мета-анализе группы Jaeggi.
В журнале Nature за 2016 год есть редакционная статья о состоянии дел в этом направлении исследований с подзаголовком:
В молодой области ожидаются противоречивые результаты, но что делать, если даже метаанализы не совпадают?
Эмпирическое исследование Lawlor-Savage and Goghari (2016) , опубликованное после этих метаанализов и в котором (согласно его введению) учитывались методологические проблемы, изложенные в метаанализе, для его собственного экспериментального дизайна, также не смогло найти улучшения от двойного анализа. -н-назад. Я не говорю, что это последнее слово в этом вопросе, просто повторение оказалось трудным.
Поэтому я думаю, что несколько преждевременно спрашивать, что еще работает так, когда мы не уверены, что это работает.
Я думаю, что проблема «автоматизации» вызвана несколькими причинами, по моему опыту.
1: дизайн мозговой мастерской с фиксированными временными интервалами между испытаниями плохой. Иногда мы увеличиваем уровень n-back без дополнительных секунд, чтобы вспомнить букву или позицию, что разрушает остальные испытания. Итак, мы решили запомнить буквы и позиции и, наконец, «автоматизировать» эту плохую практику.
2: Плохо иметь слишком много букв в мозговой мастерской. Если можете, представьте, как мы пытались запомнить длинное слово, когда были еще детьми. Поэтому мы всасываем в свой разум длинную цепочку букв вместо того, чтобы вспоминать то, что видели.
3: Позиции не лучший способ практиковать n-back, как и в последней причине. Человеческий мозг может легко распознать такой пространственный паттерн 3х3. Пока мы тренируемся, в конце концов мы не можем избежать изучения паттернов 3x3. Как трудно придерживаться набора из 3 позиций и набора из 3 букв, верно? Но пока мы их придерживаемся, у нас остается меньше частей нашего разума, доступных для воспроизведения воспоминаний.
Шанусмагнус
ИнквилинКеа
Джероми Энглим