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Entrenamiento de Memoria N-Bac icono

7.3 by E.A.L.


20/11/2022

Acerca del Entrenamiento de Memoria N-Bac

Entrene su inteligencia y memoria con la tarea n-back ampliamente investigada.

La investigación muestra que el entrenamiento n-back puede aumentar la inteligencia fluida (IQ) y la memoria de trabajo (Soveri et al., 2017).

Si califica a N-Back Memory Training con menos de cinco estrellas, por favor deje un comentario para que pueda tratar de abordar sus inquietudes. ¡Realmente valoro tus comentarios!

Instrucciones / Información Adicional:

El objetivo del juego es mantener varios elementos en la memoria de trabajo y actualizar activamente estos elementos a medida que avanza el juego. Con cada nueva prueba, presione el botón de coincidencia si el elemento actual coincide con el elemento que ocurrió en un número determinado de intentos en el pasado. El término "n-back" simplemente indica cuántas pruebas (n) en el pasado necesita recordar. De forma predeterminada, comenzará en 2-back, por lo que presione el botón de coincidencia si el elemento actual coincide con el elemento que ocurrió 2 pruebas en el pasado. Para una demostración simple de cómo jugar single 2-back, mira este video: https://www.youtube.com/watch?v=qSPOjA2rR0M .

Opciones:

N-Back Memory Training le permite elegir entre un conjunto diverso de elementos para almacenar en la memoria de trabajo:

• la posición de un cuadrado en una cuadrícula de 3 x 3

• sonidos (letras, números o notas de piano)

• imágenes (formas, banderas nacionales, equipamiento deportivo)

• colores

Por defecto, la aplicación se inicia en doble n-back, usando posiciones y sonidos (letras). El "doble" en doble n-back simplemente indica cuántos tipos diferentes de elementos necesitará recordar. Puede elegir cualquier combinación de tipos de elementos, desde un solo n-back hasta un quad n-back.

Seguir el progreso y competir con otros usuarios:

Siga su progreso diario usando gráficos personalizables e interactivos. También puede comparar sus puntajes más altos con otros usuarios de todo el mundo en tiempo real con el modo premium (actualización disponible dentro de la aplicación).

Tanteo:

N-Back Memory Training utiliza un algoritmo de puntuación n-back avanzado. La aplicación mide la precisión de su memoria de trabajo utilizando el índice de discriminación A' de la teoría de detección de señal. A' generalmente oscila entre 0.5 (adivinación aleatoria) y 1.0 (precisión perfecta). A' se combina con su nivel actual de n-back para determinar su progreso diario. Los puntajes de progreso generalmente oscilarán +/- 0.5 alrededor de su nivel de n-back. Por ejemplo, en 2-back, una precisión de A' = 1 arrojará una puntuación de 2.5, mientras que A' = 0.5 arrojará una puntuación de 1.5.

Lure Trials:

En Configuración, puede controlar el porcentaje de pruebas de señuelos, lo que dificulta la tarea. Los ensayos con señuelos presentan estímulos que se produjeron n-back más o menos un ensayo. Es decir, se compensan una prueba de la prueba objetivo (n-back).

Personalizar:

Si desea cambiar la velocidad del juego, el número de intentos o cualquier otra cosa, simplemente vaya a Configuración> Seleccionar modo> Modo manual. A partir de ahí, puede personalizar prácticamente cualquier cosa. También puede personalizar la apariencia de la aplicación creando su propio fondo personalizado. Puede encontrar esta opción hacia la parte inferior del menú Configuración.

Por favor envíe comentarios o preguntas a [email protected] .

¡Gracias por jugar!

E. A. L.

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Referencias

Soveri, A., Antfolk, J., Karlsson, L., Salo, B., & Laine, M. (2017). Repaso de la capacitación para la memoria de trabajo: un metanálisis de varios niveles de los estudios de entrenamiento n-back. Psychonomic bulletin & review, 24(4), 1077-1096.

Crédito de imagen de fondo en la aplicación: Réseau de neurones. If then else / Wikimedia, CC BY-SA

Novedades de Última Versión 7.3

Last updated on 20/11/2022

-bug fixes

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Información Adicional de Juego

Última Versión

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Presentado por

Samadi Cah Slengean

Requisitos

Android 4.4+

Available on

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