La tarea Dual N-Back es la única tarea que conozco que tiene respaldo empírico que muestra que mejora la memoria de trabajo . Parece mejorar la memoria de trabajo a través de la multitarea, aunque esta multitarea debe ajustarse a ciertos criterios, a saber, que no puede aprender la tarea tan bien como para eventualmente "automatizarla" sin tener que entrar en la memoria de trabajo.
Por lo tanto, me pregunto si otras formas de multitarea como jugar Starcraft II (ver mis pensamientos anteriores ) y conducir con un teléfono celular también pueden mejorar la memoria de trabajo.
Una posible pregunta de seguimiento: si no, ¿qué diferencia el tipo de multitarea que se encuentra en la tarea Dual N-Back de otros tipos de multitarea?
En general, planteo la hipótesis de que los programas de "entrenamiento de la memoria" no conducirán a aumentos de dominio general en la inteligencia fluida ni en la memoria de trabajo.
Como información general, es posible que desee consultar la literatura sobre la memoria de expertos .
Por lo tanto, mi consejo general para las personas que desean mejorar su memoria de trabajo o su inteligencia fluida es que se centren en qué habilidad específica del dominio quieren mejorar y se concentren en practicar eso.
En mi opinión, el dual-n-back (también conocido como entrenamiento Jaeggi) sigue siendo controvertido. Un metanálisis de Jaeggi y coautores (2015) falló a favor de su artículo original, pero otros han registrado su desacuerdo con sus conclusiones, Melby-Lervåg & Hulme (2016) en particular, quienes realizaron un metanálisis concluyendo lo contrario en 2013 ; Jaeggi y los coautores no están de acuerdo con esa crítica , por supuesto. Dougherty et al. (2016) tampoco estaban convencidos del metanálisis del grupo Jaeggi.
Hay un editorial de 2016 en Nature sobre el estado de cosas en esta línea de investigación, con el subtítulo:
Se esperan resultados contradictorios en un campo joven, pero ¿qué hacer cuando incluso los metanálisis no están de acuerdo?
Un estudio empírico de Lawlor-Savage y Goghari (2016) publicado después de esos metanálisis y que (según su introducción) tuvo en cuenta las preocupaciones metodológicas descritas en el metanálisis para su propio diseño experimental, tampoco logró encontrar mejoras a partir del análisis dual. -n-atrás. No digo que esta sea la última palabra sobre el tema, solo que la replicación ha resultado difícil.
Así que creo que es algo prematuro preguntar qué más funciona así, cuando no estamos seguros de que esto funcione.
Creo que el problema de "automatizar" se debe a varias razones en mi experiencia.
1: el diseño de brainworkshop en intervalos de tiempo fijos entre ensayos es malo. Algunas veces, aumentamos nuestro nivel de n-back sin unos segundos más para recordar la letra o la posición, lo que arruina el resto de las pruebas. Y así, optamos por recordar letras y posiciones y finalmente "automatizar" esta mala práctica.
2: Es malo tener demasiadas letras en brainworkshop. Si puedes, imagina cómo tratábamos de recordar una palabra larga cuando aún éramos niños. Entonces absorbimos la larga cadena de letras en nuestras mentes en lugar de recordar lo que vimos.
3: Las posiciones no son la mejor manera de practicar n-back, al igual que en la última razón. El cerebro humano puede reconocer fácilmente este tipo de patrón espacial de 3x3. Mientras entrenamos, no podemos evitar aprender los patrones 3x3 eventualmente. Qué difícil tener en mente un conjunto de 3 posiciones y un conjunto de 3 letras, ¿verdad? Pero mientras nos apegamos a esos, tenemos menos partes de nuestra mente disponibles para recordar recuerdos.
shanusmagnus
InquilineKea
Jeromy Anglim