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N-back 测试:方法

自适应 n-back 任务(单重、双重、三重或四重信息流),依据 Jaeggi 等人(2008)的双重 n-back 训练方案

评分程序版本:nback-training-1(合约版本 1,会话格式版本 2)

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测量内容

衡量 n-back 任务本身的表现:持续更新工作记忆中的近期项目并判断是否匹配。这是带有自身进度图表的练习工具,不是经过常模化的工作记忆评估。

流程

信息流包括:位置(3 x 3 网格外围 8 个格子之一;不使用中心格)、音频(8 个口述字母,或称为“音符”的 8 种音调)、颜色和形状(各有 8 种取值)。模式包括:单重(位置)、双重(位置 + 音频;默认)、三重(+ 颜色)和四重(+ 形状)。每个线索显示 500 ms;随后按所选间隔出现下一个线索(标准间隔为 3,000 ms)。对于某种信息流,作答只对当前线索有效,直到下一个线索出现。按键:A(位置)、L(音频)、S(颜色)、K(形状);空格键暂停;手机上可使用网格下方的按钮。每个区块包含 N 个热身线索(无需作答)和计分线索(标准为 20 个)。序列由服务器根据种子生成并重放:每种信息流中,恰好 30% 的计分线索为匹配项(每 20 个中有 6 个);每对信息流会在 10% 的线索上同时匹配(每 20 个中有 2 个);三重和四重模式包含所有信息流或其中三个信息流同时匹配的线索;不匹配项绝不会意外重复 N 步前的项目。可选的 1-back 教程会提供反馈。默认预设为自适应模式(标准时长和长度);手动预设允许玩家设置 N、间隔、长度和反馈。可选的每日练习包含 20 个区块,中间设有休息。未完成的区块会在离开页面时暂停,并可继续作答。

参数

参数数值
默认模式双重(位置 + 音频),N = 2,自适应
N 的范围1 至 9
线索显示时长500 ms
线索间隔标准为 3,000 ms;手动模式可选 1,500、2,000、2,500、4,000 或 5,000 ms
每个区块的计分线索数标准为 20 个;手动模式可选 40、60 或 100 个
热身线索每个区块 N 个,不计分
匹配项每种信息流为 30%;每对信息流为 10%
自适应规则若每种信息流的错误都不超过 2 次,则上调 1 级;若任一信息流错误达到 6 次或更多,则下调 1 级;否则保持不变
每日练习(可选)20 个区块
输入方式触屏按钮、鼠标、A / L / S / K 键;空格键暂停

评分

对每种信息流,统计所有计分线索中的命中、漏报、虚报和正确拒绝;平衡准确率 = 50 x(命中率 + 正确拒绝率),以百分比表示,因此什么都不作答(或对所有线索都作答)都得 50%。区块得分是所选信息流的平均平衡准确率;越高越好。每种信息流的错误数 = 漏报 + 虚报,这会决定下一区块的自适应等级。每种信息流的反应时间会汇总为中位数、平均值、最小值和最大值,但不计入得分。不与其他玩家比较;图表用于比较玩家本人在相同设置下的各次练习。

有效运行规则

只记录完整区块(N 个热身线索 + 计分线索;每个线索、每种信息流各有一个作答标记;热身期间不得作答)。服务器会根据种子重新生成序列,并拒绝记录刺激与序列不符、缺少已接受答案或完成时间在未来的会话。允许暂停,暂停记录也会保存。机器人信号会被保存,但不会改变评分或图表。这些练习会与计分版 n-back 测试分开保存,绝不会用于其比较或应用得分。

与经典任务的差异

标准区块遵循 Jaeggi 等人(2008)的时长和自适应规则:20 + N 个线索,每个显示 500 ms,每个线索间隔 3 s;每种信息流的错误少于 3 次时上调,任一信息流错误超过 5 次时下调。不同之处包括:使用计算机合成语音读出字母(或使用音调)、可选的颜色和形状信息流、简短教程、手机控件、手动设置,以及可自行安排进度的每日练习。这不是对研究训练干预的复现,也不是 Kirchner 最初提出的单信息流任务。

局限性

经过训练的任务表现有所提升,这一点已有充分记录;但训练能否迁移到其他能力(包括智力)仍有不同结论,也存在争议。页面不会承诺这种迁移效果。音频和显示计时取决于设备与浏览器;日志记录页面发出每个线索的时间,而非屏幕或扬声器实际呈现线索的时间。没有常模,测试也无人监督。不用于临床或诊断。

语言与审校状态

所有网站语言均提供说明。音频信息流在 28 种语言中使用母语字母或音节集合(孟加拉语、保加利亚语、简体中文、繁体中文、捷克语、荷兰语、英语、法语、德语、希腊语、印地语、匈牙利语、意大利语、日语、哈萨克语、马拉地语、尼泊尔语、波斯语、波兰语、葡萄牙语、俄语、塞尔维亚语、西班牙语、泰卢固语、乌克兰语、乌尔都语、阿尔巴尼亚语、亚美尼亚语),并以计算机合成语音录制;其他语言使用音调选项。位置、颜色和形状信息流不受语言影响。

按指令语言显示的审校状态

下方列出了已发布的指令语言。翻译方法:机器辅助翻译,并进行自动化脚本与拼写检查。上文介绍了各语言专属材料;此处未记录母语者审校情况。

指令语言记录的审校状态
English英文原文。
Azərbaycan dili已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
Bahasa Indonesia已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
Čeština已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
Deutsch已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
Español已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
Filipino已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
Français已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
Hausa已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
Igbo已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
Italiano已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
Kiswahili已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
Magyar已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
Nederlands已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
Oʻzbekcha已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
Polski已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
Português已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
Shqip已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
Soomaali已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
Srpski已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
Tiếng Việt已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
Türkçe已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
Türkmençe已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
Yorùbá已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
Ελληνικά已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
Български已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
Кыргызча已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
Қазақ тілі已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
Македонски已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
Монгол已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
Русский已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
Тоҷикӣ已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
Українська已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
ქართული已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
Հայերեն已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
עברית已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
اردو已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
العربية已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
پښتو已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
سنڌي已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
فارسی已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
کوردیی ناوەندی已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
አማርኛ已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
नेपाली已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
मराठी已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
हिन्दी已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
অসমীয়া已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
বাংলা已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
ਪੰਜਾਬੀ已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
ગુજરાતી已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
ଓଡ଼ିଆ已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
தமிழ்已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
తెలుగు已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
ಕನ್ನಡ已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
മലയാളം已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
සිංහල已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
ไทย已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
ລາວ已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
မြန်မာ已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
ខ្មែរ已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
한국어已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
日本語已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
简体中文已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。
繁體中文已进行自动化脚本与拼写检查;未记录母语者审校情况。

引用方式

Helibrain (2026). N-back test, vnback-training-1. https://helibrain.com/n-back-test/methods

更新记录

· 版本 nback-training-1 · 当前已发布任务的首篇方法说明。

参考文献

  1. Kirchner, W. K. (1958). Age differences in short-term retention of rapidly changing information. Journal of Experimental Psychology, 55(4), 352-358.

    https://doi.org/10.1037/h0043688

    original n-back paradigm

  2. Jaeggi, S. M., Buschkuehl, M., Jonides, J., & Perrig, W. J. (2008). Improving fluid intelligence with training on working memory. Proceedings of the National Academy of Sciences, 105(19), 6829-6833.

    https://doi.org/10.1073/pnas.0801268105

    dual n-back training protocol (timing, block structure, adaptation rule)

  3. Owen, A. M., McMillan, K. M., Laird, A. R., & Bullmore, E. (2005). N-back working memory paradigm: A meta-analysis of normative functional neuroimaging studies. Human Brain Mapping, 25(1), 46-59.

    https://doi.org/10.1002/hbm.20131

    review of the n-back paradigm

  4. Soveri, A., Antfolk, J., Karlsson, L., Salo, B., & Laine, M. (2017). Working memory training revisited: A multi-level meta-analysis of n-back training studies. Psychonomic Bulletin & Review, 24(4), 1077-1096.

    https://doi.org/10.3758/s13423-016-1217-0

    meta-analysis: training effects are mostly task-specific

  5. Melby-Lervåg, M., Redick, T. S., & Hulme, C. (2016). Working memory training does not improve performance on measures of intelligence or other measures of "far transfer": Evidence from a meta-analytic review. Perspectives on Psychological Science, 11(4), 512-534.

    https://doi.org/10.1177/1745691616635612

    meta-analysis: no reliable far transfer

方法文本:CC BY 4.0。请注明 Helibrain 并链接到此方法页面。源数据集和任务材料各自沿用其许可;此许可仅适用于方法文本。

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