N‑Back
Jeder Reiz wird mit dem Reiz N Schritte zuvor verglichen. Position, Audio oder beide Modalitäten können aktiv sein. Übung enthält task learning: Man wird besser in dieser Aufgabe und ihren Strategien.
Evidenz ohne Übertreibung.
Diese Seite trennt Messungen innerhalb der Aufgabe von Hypothesen über Transfer. Sie dokumentiert die aktuellen Bewertungs- und Belastungsregeln.
Wichtige Grenze. DualNBackApp ist kein Medizinprodukt. Der Performance Check ist keine Diagnose. Bessere N‑Back-Leistung beweist nicht automatisch höhere allgemeine Intelligenz oder bessere Alltagsleistung. Adaptive Load ist ein Produkt-System zur Schwierigkeitssteuerung, kein medizinischer Algorithmus.
Was die Aufgabe misst
Accuracy
hits / (hits + misses + false alarms). Fasst zusammen, wie sauber eine Runde absolviert wurde. Correct rejections erhöhen sie nicht.
d′-Unterscheidung
d′ kombiniert Treffer- und Fehlalarmrate. Es trennt das Erkennen echter Treffer von zu häufigem Reagieren. Es ist weder IQ noch „Gehirnlevel“ oder klinische Norm.
Reaktionszeit
Nur für gültige Treffer. Sie ist beschreibend und erhöht die Belastung nicht, wenn Accuracy oder d′ sinken.
d′-Formel: dprime_v1
Position und Audio werden getrennt berechnet. Dual poolt Opportunity Counts statt zwei d′-Werte zu mitteln. Bei einer Modalität entspricht combined ihrem d′. Mindestens vier Targets und vier Non-Targets sind nötig; sonst erscheint „Nicht genügend Daten“.
target_count = hits + misses
non_target_count = false_alarms + correct_rejections
corrected_hit_rate = (hits + 0.5) / (target_count + 1)
corrected_false_alarm_rate = (false_alarms + 0.5) / (non_target_count + 1)
d′ = Z(corrected_hit_rate) − Z(corrected_false_alarm_rate)
non_target_count = false_alarms + correct_rejections
corrected_hit_rate = (hits + 0.5) / (target_count + 1)
corrected_false_alarm_rate = (false_alarms + 0.5) / (non_target_count + 1)
d′ = Z(corrected_hit_rate) − Z(corrected_false_alarm_rate)
Die log-lineare Korrektur verhindert unendliche Z-Werte bei Raten von 0 oder 1. Alte Sitzungen werden nur mit allen vier Zählern neu berechnet; die ursprüngliche Accuracy bleibt erhalten.
Adaptive Load: adaptive-load-v1
Das sichtbare Niveau bleibt ganzzahlig von 1N bis 6N. Zwischen Runden ändert sich eine Belastungsdimension. Die Reihenfolge ist eine Produkthypothese, keine wissenschaftliche Tatsache.
| Profil | Hauptänderung | Parameter |
|---|---|---|
| Standard | Basis | 2500 ms Reiz; 2300 ms Antwort; keine Lures |
| Faster | Tempo | 2250 ms Reiz; 2100 ms Antwort |
| High Interference | Kontrollierte Non-Target-Lures | 20% geplante Lure-Rate; Tempo bleibt |
| Endurance | Rundenlänge | 8 zusätzliche Reize; übrige Parameter bleiben |
Zwei gültige Runden führen weiter, wenn combined d′ ≥ 1,5 und die Fehlalarmrate ≤ 0,20 ist. Nach zwei Runden mit d′ < 0,8 oder Fehlalarmrate > 0,35 wird ein Profil zurück empfohlen. Tutorial, Academy, Refresher, Benchmark, unvollständige, beschädigte und unzureichende Runden sind ausgeschlossen. Nach Endurance bestätigt man eine bestehende ganzzahlige N-Empfehlung; N+1 startet mit Standard und einer Stabilisierungsrunde. Classic ändert keine Parameter automatisch.
Kontrollierte Lures
Ein Lure ist ein geplantes Non-Target, das einem Treffer ähnelt (derzeit eine N+1-Wiederholung). Es bleibt Non-Target; Reagieren zählt als Fehlalarm. Der Generator ist mit Seed deterministisch, erhält echte Targets und verhindert versehentliche N-Matches.
Performance-Check-Protokolle
| Aufgabe | Score | Interpretation und Grenze |
|---|---|---|
| Digit Span Backward | Längste Rückwärtsspanne | Aufgabenspezifisch; Strategie und Übung wirken mit. |
| Stroop | Accuracy, Median-RT, Interferenz | Interferenz nur bei ausreichender Genauigkeit; Gerät beeinflusst Timing. |
| Corsi | Längste räumliche Spanne | Kein allgemeiner Gedächtniswert. |
| Go/No-Go | Hits, Omissions, Commissions, Median-RT | Das Kurzprotokoll diagnostiziert keine Aufmerksamkeit. |
Versionen: performance-check-v1 und performance-check-scoring-v1. Kein Brain Score, cognitive age oder Perzentil ohne Normstichprobe. Vergleiche vor allem mit dir selbst. Häufiges Wiederholen nur für höhere Zahlen verstärkt Übungseffekte. Unterschiedliche Protokollversionen bilden keinen gemeinsamen Trend.
Lernen und Transfer
Task learning
Verbesserung in der geübten N‑Back-Konfiguration ist die direkteste Aussage aus Produktdaten.
Near transfer
Einige Studien berichten Transfer auf ungeübte N‑Back- oder ähnliche Arbeitsgedächtnisaufgaben. Effekte variieren nach Protokoll und Design.
Far transfer
Breite Effekte auf Intelligenz oder Alltag bleiben umstritten. Eine steigende d′-Kurve beweist sie nicht.
Experiment Journal
Schlaf, Energie, Koffein, Tags und Notizen bleiben lokal. Zusammenhänge sind beobachtend, nicht kausal; kleine Stichproben sind keine belastbaren Muster.
Versionen und Changelog
- App: 1.3.0; Datenschema 3.
- Round score: performance-accuracy-v1.
- d′: dprime_v1.
- Integer N: integer-n-v1.
- Adaptive Load: adaptive-load-v1; konservative Hypothesen-Schwellen.
- 21.08.2026: d′, gepooltes Dual, Load Profiles, Lures, Classic-Kontrolle, lokales Journal und Evidenzzentrum.