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超过 100 项独立发表的科学研究表明， NeuroTracker数据为了解大脑功能提供了一个独特且有意义的窗口。因此， NeuroTrackerX平台设计了分析工具，以帮助提供洞察，这些洞察可以通过个人用户细分进行微观发现，也可以通过用户群体的趋势进行宏观发现。在这里，我们将介绍如何导航和解释您的组织收集的有价值的认知数据的要点。
每个用户的训练数据可以通过两种集中方式查看：通过 NeuroTracker 分数随时间推移的训练进度，以及单独的训练细分。让我们看一下两者。
每个 NeuroTracker 会话都会提供一个主要分数，代表用户的“速度阈值”——某人可以在大约 50% 的时间内成功跟踪所有目标的水平。该分数计算为从完整会话中选择的关键试验中最低速度试验失败和最高速度试验成功之间的平均值。
例如，NeuroTracker 会话分数可能是 1.5。这意味着当目标达到这个速度时，个人跟踪目标的能力通常会开始崩溃。实际上，它代表了 3D 多对象跟踪速度的上限。
由于 NeuroTracker 是一项基于模拟的任务，因此该分数也代表了现实世界中人们跟踪物体移动速度的衡量标准，分数 1.0 相当于物体速度为每秒 0.68 厘米。请注意，用户需要与显示器保持正确的距离，以保持真实世界跟踪速度的准确表示。
核心会话用于获得对 NeuroTracker 性能进行科学验证的测量。因此，核心分数也是衡量一段时间内训练进展的最佳参考。
因此，核心基线被用作性能进度的参考。科学的 NeuroTracker 基线源自 3 个连续核心课程的平均值。这是建议所有用户的起点，前 3 个核心会话会产生“初始基线”。
NeuroTrackerX 软件将此与“当前基线”（最近的 3 个核心会话）进行比较，以计算总体改进。
快速指南是每个用户仪表板上显示的“改进百分比”。在上面的示例中，初始基线（显示左下）为 1.01，与当前基线（右下）相比，总体改善了 66%（左上）。然而，任何 2 个核心基线都可以进行有意义的比较，例如研究任何类型的训练干预对高级认知功能的影响。
NeuroTracker 分数的标准化衡量标准基于 4 个目标跟踪，其中跟踪速度和分数相同。如果用户在 1、2 或 3 个目标上执行会话，NeuroTracker 分数将标准化为在 4 个目标上执行时的结果的近似值。
为了比较的目的，除了分数之外，还显示了跟踪速度。例如，在 3 个目标处实现 1.5 的跟踪速度将产生 1.0 的会话分数（在 4 个目标处的近似跟踪速度）。
在用户的仪表板上，这两个度量通过实线（分数）和虚线（跟踪速度）来区分。
除了会话分数之外，还可以查看任何已完成会话的更精细的性能指标。重点指标包括：
一致性分数：衡量会话期间跟踪速度性能变化的程度。这里的低分意味着在会话的 20 次试验中，用户在相对较高的速度下取得了成功，但在相对较低的速度下也失败了，这表明用户容易注意力不集中。随着时间的推移，这个分数往往会随着训练的好处而增加（通过持续注意力的增加）。
最快试用分数成功：会话中单次最高成功试用速度。
最低尝试分数失败：会话中单次最低尝试速度失败。
其他亮点包括用户特定于其训练历史的个人里程碑成就，例如达到相对较高水平的一致性。
现在让我们介绍会话数据的两个微观分析。
NeuroTracker 会话中每个试验的结果分为三组：
完美试验：正确识别所有目标。
未遂事件：正确识别除一个目标之外的所有目标。
重大失误：错误识别 2 个或更多目标。
错过的类型有助于了解用户是否接近试用成功，或者总体上大部分失去了跟踪。
仪表板在右侧显示这些结果的分布。然而，通过尝试的速度来验证这些结果也很重要。例如，高速的完美试炼比低速的试炼意义重大得多。
在上面的屏幕截图中，蜘蛛图显示了三类试验结果，由三个相应颜色的部分表示。
蜘蛛图外边界的结果代表更多的试验，反之亦然。
总体而言，这给出了试验结果相对于执行跟踪速度的分布的快照。
该数据提供了一致性分数的更完整图像，并且可用于密切监控 NeuroTracker 性能如何随训练随着时间的推移得分提高而具体变化。
该指标基本上是衡量用户在每次会话试验中输入答案所花费的时间。尽管快速回答不是 NeuroTracker 任务的一部分，并且不会影响会话分数，但它可以通过两种方式作为被动指标。
首先，在 NeuroTracker 试验的答案阶段选择目标涉及处理速度和工作记忆，这两者都已被证明可以通过 NeuroTracker 训练得到改善。因此，用户完成的培训课程越多，响应时间可能会逐渐加快。
或者它们可能会受到用户一般认知状态的影响。例如，从一开始，年轻人的反应时间就可能比老年人更快。
其次，这些措施可以暗示一个人的信心水平。举个例子，如果一个人以相对较低的速度尝试尝试，响应时间很快，但得到了重大失误，这表明他们相信自己成功了，但没有意识到自己失去了追踪（过于自信）。
现在让我们回顾一下图表数据。右上角显示单个平均响应时间分数。这表示在会话中的所有试验中输入目标答案所需的平均时间。
该图在垂直 Y 轴上显示每次试验的响应时间（以秒为单位），在水平 X 轴上显示试验次数。它可以快速了解总体响应时间以及响应时间在会话过程中的变化程度。
如需更详细的细分，可以选择“完美试验”、“未遂事件”和“重大失误”过滤器来比较试验结果的响应时间以及输入答案所需的精确时间。
正如我们刚刚介绍的，这种细分有助于揭示 NeuroTracker 性能的更多心理方面。响应时间的变化也可能与 NeuroTracker 分数相关 - 通常个人的跟踪速度越高，他们的响应时间就越快。
最后，如果用户的 NeuroTracker 分数下降低于预期，最好检查这是否与响应时间缩短相关，因为它可能提供额外的指标，表明认知功能因某种原因（例如睡眠不佳、疲劳）而受损、饮食改变等）。
整理后的组数据可以在 NeuroTrackerX Organization 软件的“统计”部分查看。共有三种分析工具可用于比较组织内最多 10 个用户的宏观数据趋势。
该工具类似于每个用户的主训练图表，显示每个用户的所有 NeuroTracker 会话分数，但每个用户表示为不同的线。
一目了然，它显示了一个用户到另一个用户完成了多少训练，以及分数如何比较。该图表可以向右滚动以查看 20 次或更多训练，揭示随着时间的推移，训练效果如何变化。
图表背景上的浅蓝色阴影带允许将会话分数与规范人口数据进行比较。在上面的示例中，用户将排在全球 NeuroTracker 数据库中前 25% 的用户中。
浅蓝色粗线显示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，显示为虚线。
过滤器允许灵活选择或取消选择任何规范人口、组织或群体数据以及所选群体内的个人。这意味着可以轻松探索并关注可能出现的任何有趣趋势。
该工具提供了一组用户的初始基线（Y 轴）与当前基线（X 轴）相比的可视化，即他们的起点和现在的位置。
所选组的平均值由浅蓝色线表示，也可以选择组织中所有用户的平均值进行更广泛的比较。默认情况下，这两个参考都以数字形式显示在图表右侧。
此外，通过选择任何人都可以显示十字准线突出显示，还可以显示他们的分数。
一般来说，用户的圆圈图标距离图表右上角越远，其整体 NeuroTracker 性能就越好。然而，靠近右下角还突出显示了用户在训练中取得的相对进展（也称为他们的改进百分比），这是从训练效果转移的预期收益的更好参考。
最后但并非最不重要的一点是，可以对一组用户的改进百分比进行清晰的比较。再次可以显示团体和组织规范以进行比较，并且默认情况下以数字方式显示在图表右侧。
这可能是祝贺和激励成功用户与同龄人相比取得显着进步的好方法，特别是如果他们的 NeuroTracker 分数不是那么高的话。从神经可塑性的角度来看，改善是最终目标！
最后，请注意，单个用户和聚合数据的所有图表都可以根据个人喜好进行定制，也可以作为数据报告下载以打印或以数字方式与用户共享。
我们希望您发现本指南有用，并且这些工具可以帮助您收集更多见解，NeuroTracker 数据可以通过独特的窗口了解认知功能和大脑健康。如果您想更深入地研究 NeuroTracker 分数和学习率，或者启发您组织的用户，那么也请查看本指南。
NeuroTracker 分数指南
NeuroTrackerX 是一项认知训练计划，旨在评估和改善心理表现。
