面向组织的 NeuroTrackerX数据使用指南

超过100项独立发表的科学研究表明， NeuroTracker 数据为我们提供了一个独特而有意义的窗口，让我们得以窥见大脑功能。因此， NeuroTrackerX 平台配备了分析工具，旨在帮助我们从微观层面（通过对单个用户的详细分析）和宏观层面（通过对用户群体趋势的分析）获取洞见。本文将介绍如何浏览和解读贵组织收集的宝贵认知数据。

审查单个用户数据

每个用户的训练数据可以从两个方面查看——一是通过 NeuroTracker 评分了解一段时间内的训练进度，二是查看每次训练的详细数据。让我们分别来看一下这两种方式。.

NeuroTracker 评分

每次 NeuroTracker 训练都会提供一个主要分数，代表用户的“速度阈值”——即用户能够成功追踪所有目标约 50% 时间的速度水平。该分数是通过计算完整训练过程中一系列关键试验中最低速度失败试验和最高速度成功试验的平均值得出的。

例如， NeuroTracker 测试的得分可能是 1.5。这意味着当目标速度达到这个数值时，个体追踪目标的能力通常会开始下降。实际上，这代表了 3D 多目标追踪速度的上限。.

由于 NeuroTracker 是一项基于模拟的任务，其得分也代表了人们在现实世界中追踪物体移动速度的指标，1.0 分相当于物体速度为每秒 0.68 厘米。请注意，用户需要与显示屏保持合适的距离，才能准确反映现实世界中的追踪速度。.

核心训练环节用于获得经科学验证的 NeuroTracker 性能测量结果。因此，核心训练得分也是衡量训练效果随时间推移而变化的最佳参考指标。.

因此，核心训练基线被用作衡量训练效果的参考标准。NeuroTracker NeuroTracker 科学基线取自连续 3 次核心训练的平均值。这是所有用户推荐的起始点，前 3 次核心训练将生成“初始基线”。.

NeuroTrackerX 软件将此与“当前基线”（最近 3 次核心训练）进行比较，以计算总体改善情况。.

对此的快速参考指标是每个用户仪表板上显示的“提升百分比”。在上例中，初始基线（左下角）1.01 与当前基线（右下角）进行比较，得出总体提升率为 66%（左上角）。然而，任何两个核心基线都可以进行有意义的比较，例如，用于研究任何类型的训练干预对高级认知功能的影响。.

NeuroTracker 评分的标准化测量基于4个目标的追踪，其中追踪速度和评分相同。如果用户在1个、2个或3个目标上进行训练， NeuroTracker 评分将被标准化，使其近似于在4个目标上进行训练的结果。.

为了便于比较，除了分数之外，还会显示跟踪速度。例如，跟踪 3 个目标达到 1.5 的跟踪速度，则该次测试得分为 1.0（这大约相当于跟踪 4 个目标时的速度）。.

在用户的仪表盘上，这两个指标分别用实线（得分）和虚线（跟踪速度）来区分。.

单次会话数据分析

除了会话得分外，还可以查看任何已完成会话的更详细的性能指标。重点指标包括：

一致性得分：衡量用户在训练过程中跟踪速度表现的波动程度。低分意味着在20次试验中，用户在相对较高的速度下表现良好，但在相对较低的速度下却表现不佳，这表明用户容易出现注意力分散。随着训练时间的延长（持续注意力提高），该得分通常会增加。

最快试作成功率：本次试作中单次试作的最高成功速度。

最低试次得分失误：本次试次中速度最低的一次失败。

其他亮点包括用户在其训练历史中取得的个人里程碑成就，例如达到相对较高的稳定性水平。.

现在我们来介绍会话数据的两个微观分析。.

试验成功率分析

NeuroTracker 每次试验的结果分为三类：

完美试验：正确识别所有目标。

险些击中：正确识别除一个目标外的所有目标。

重大失误：错误识别两个或多个目标。

失误类型有助于了解用户是否接近试验成功，或者总体上是否基本失去了跟踪。.

仪表盘右侧显示了这些结果的分布情况。然而，同样重要的是要根据尝试速度来解读这些结果。例如，高速下的完美尝试比低速下的完美尝试意义要大得多。.

在上面的截图中，蜘蛛图显示了试验结果的三类，分别用三种不同颜色的部分表示。.

蜘蛛图外边界附近的结果代表更多的试验，反之亦然。.

总体而言，这可以大致反映出试验结果相对于执行试验的跟踪速度的分布情况。.

这些数据可以更全面地反映一致性得分，并有助于密切监测 NeuroTracker 性能如何随着训练时间的推移而发生变化，以及训练过程中的得分如何提高。.

每次试验的平均反应时间

该指标本质上衡量的是用户在每次会话试验中输入答案所花费的时间。虽然快速作答并非 NeuroTracker 任务的一部分，也不会影响会话得分，但它可以作为一种被动指标，在两个方面发挥作用。.

首先，在 NeuroTracker 测试的回答阶段选择目标需要用到处理速度和工作记忆，而这两项能力都已被证明可以通过 NeuroTracker 训练得到提升。因此，用户完成的训练次数越多，反应时间可能会逐渐加快。.

或者，它们也可能受到用户整体认知状态的影响。例如，年轻人从一开始就比老年人反应更快。.

其次，这些指标可以反映一个人的自信程度。举例来说，如果一个人以相对较低的速度进行测试，反应时间很快，但却出现了明显的失误，这表明他认为自己成功了，但却没有意识到自己已经失去了追踪目标（过于自信）。.

现在我们来看一下图表数据。右上角显示的是平均反应时间得分。这代表本次会话中所有试验中输入目标答案的平均时间。.

该图表纵轴（Y轴）表示每次试验的反应时间（单位：秒），横轴（X轴）表示试验次数。它能快速展现整体反应时间以及反应时间在整个实验过程中的变化情况。.

为了进行更详细的分析，可以选择“完美试验”、“险些失败”和“重大失败”筛选器，将反应时间与试验结果以及输入答案所花费的精确时间进行比较。.

正如我们刚才提到的，这种分析有助于揭示 NeuroTrackerNeuroTrackerNeuroTracker NeuroTrackerNeuroTrackerNeuroTrackerNeuroTracker NeuroTrackerNeuroTracker 得分相关——通常情况下，追踪速度越快，反应时间也越短。

最后，如果用户的 NeuroTracker 得分低于预期，最好检查一下这是否与反应时间缩短相关，因为这可能表明认知功能由于某种原因（例如睡眠不足、疲劳、饮食改变等）而受损。

汇总数据

汇总的群组数据可在 NeuroTrackerX Organization 软件的“统计”部分查看。该软件提供三种分析工具，可用于比较组织内最多 10 位用户的宏观数据趋势。.

1. 进展

该工具类似于每个用户的主要训练图表，显示每个用户的所有 NeuroTracker 会话分数，但每个用户用不同的线条表示。.

一目了然，该图表显示了不同用户之间的训练进度对比以及分数差异。向右滚动图表即可查看 20 次或更多次训练记录，从而了解训练效果如何随时间推移而变化。.

图表背景上的浅蓝色阴影带用于将会话得分与常模人群数据进行比较。在上述示例中，用户在全球 NeuroTracker 数据库中的排名将位列前 25%。.

图中粗浅蓝色线条显示了所选用户组每次会话的平均得分表现。.

可以比较组织内所有用户的平均得分表现，以虚线表示。.

筛选器允许用户灵活地选择或取消选择任何规范性人口、组织或群体数据，以及所选群体中的个体。这意味着用户可以轻松探索并专注于任何可能出现的有趣趋势。.

2. 基线

该工具可直观地展示一组用户的初始基线（Y 轴）与当前基线（X 轴）的对比情况，即他们从哪里开始，以及他们现在在哪里。.

所选组的平均值用浅蓝色线条表示，也可以选择查看组织内所有用户的平均值，以便进行更广泛的比较。这两个参考值默认以数值形式显示在图表右侧。

此外，选中任何用户即可显示其十字准星高亮显示，并显示其数值得分。

一般来说，用户圆形图标越靠近图表右上角，其整体 NeuroTracker 表现就越好。然而，越靠近右下角也越能体现用户在训练中取得的相对进步（即提升百分比），这更能反映训练效果带来的预期收益。

3. 改进

最后，还可以清晰地查看一组用户的改进百分比概览。同样，图表右侧默认以数值形式显示组和组织的标准值，以便进行比较。.

对于那些取得显著进步、超越同龄人的成功用户来说，这不失为一种鼓励和激励的好方法，尤其当他们的 NeuroTracker 分数并不高时更是如此。从神经可塑性的角度来看，进步才是最终目标！

最后，请注意，所有单个用户和汇总数据的图表都可以根据个人偏好进行自定义，并且可以下载为数据报告，以便打印或以电子方式与用户共享。

我们希望本指南对您有所帮助，并希望这些工具能够帮助您 NeuroTrackerNeuroTrackerNeuroTracker NeuroTrackerNeuroTrackerNeuroTrackerNeuroTracker NeuroTrackerNeuroTracker 。

指南》 NeuroTracker 分数

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