單重同雙重 n-back 有咩分別？

N-back 研究涵蓋好多種做法，並冇一款標準遊戲。Owen 同同事區分身份、位置同內容等差異；訓練嘅統合分析則探討唔同訓練模式同結果。由於設計各有不同，只講 n 值並不足以完整描述表現。Owen et al., 2005 Soveri et al., 2017

雙重 n-back 會額外增加咩要求？

同時留意兩條序列會增加協調要求，但實際難度要視乎兩條序列點樣安排時間同計分。將單項任務嘅分數乘 2，或者固定減去幾級去估算雙重任務分數，都唔係有效做法。工作記憶理論講嘅係多種表徵同控制歷程，而唔係一個適用於所有任務嘅記憶格數。Baddeley, 2012 Cowan, 2001

呢個分別亦解釋咗，點解單一嘅數字廣度分數無法判定邊個版本會令某人覺得較易。不同廣度測試對回憶同處理嘅要求各異；比較 n-back 同複雜廣度嘅統合分析亦指出，兩者唔可以當成互相替代嘅測量方式。Conway et al., 2005 Redick et al., 2013

雙重 n-back 喺科學上較好嗎？

要答呢個問題，首先要講清楚「較好」係指咩結果：喺練習過嘅任務上表現較好、喺另一種記憶任務有遷移效果，定係推理能力廣泛提升，呢啲都係不同結果指標。訓練嘅統合分析會分開處理呢幾類結果。訓練要求較高或者內容較複雜，本身唔代表整體好處會更大。Soveri et al., 2017

遷移效果嘅證據可以支持咩講法？

相關任務嘅表現可以進步，尤其係評估方式同訓練相似嘅時候。較全面嘅工作記憶回顧指出，若用合適嘅對照比較，關於智力或其他遠遷移效果嘅說法就會變得較弱。呢啲研究結果並唔支持聲稱雙重 n-back 會令人整體變聰明。Melby-Lervåg et al., 2016 Soveri et al., 2017

呢個亦唔代表學識玩呢款遊戲毫無價值。玩家可以更熟練咁記住規則、留意刺激同準確作答。喺科學上站得住腳嘅講法，應該限於已證實嘅任務表現，或者經仔細測量嘅相近遷移結果。Soveri et al., 2017

點解網上測試嘅級數唔係共同量尺

刺激速度、目標比例、調整門檻、干擾項目同反應時限都可以唔同。速度較慢嘅雙重任務，要求可以同速度較快嘅單重任務有所不同。如果測試程序同校準方式唔一致，即使 n 值標籤相同，亦唔代表能力相同，或者有具代表性嘅年齡同性別常模。Owen et al., 2005 Redick et al., 2013

亦要針對特定分數，尤其係兩個版本之間嘅差值，實際測量其可靠性。可靠性悖論研究指出，即使實驗任務嘅整體結果穩定，個人差異仍然可以有好多雜訊。偶然一次達到嘅級數，唔應該成為你工作記憶嘅固定標籤。Hedge et al., 2017

如果你想非正式咁比較兩個版本，記低各自嘅測試細節，並追蹤答啱次數同誤報。你嘅偏好或進步都應視為只適用於該任務。現有證據未能提供人人適用嘅最佳 n 級數、保證有效嘅訓練量，或者將雙重任務表現換算成 IQ 嘅方法。Conway et al., 2005 Melby-Lervåg et al., 2016