คำแนะนำของคุณเกี่ยวกับ NeuroTrackerX Data สำหรับองค์กร

การศึกษาทางวิทยาศาสตร์ที่ตีพิมพ์อย่างอิสระกว่า 100 ครั้งได้เปิดเผยว่า NeuroTracker ให้หน้าต่างที่ไม่เหมือนใครและมีความหมายในการทำงานของสมอง ดังนั้น NeuroTracker X ได้รับการออกแบบด้วยเครื่องมือวิเคราะห์เพื่อช่วยให้ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถค้นพบได้ทั้งสองด้วยกล้องจุลทรรศน์ผ่านการสลายผู้ใช้แต่ละรายและ macroscopically ผ่านเทรนด์ข้ามกลุ่มผู้ใช้ ที่นี่เราจะครอบคลุมสิ่งจำเป็นในการสำรวจและตีความข้อมูลความรู้ความเข้าใจที่มีค่าที่รวบรวมโดยองค์กรของคุณ

การตรวจสอบข้อมูลผู้ใช้เดียว

ข้อมูลการฝึกอบรมของผู้ใช้แต่ละคนสามารถดูได้สองวิธีที่มุ่งเน้น - ความคืบหน้าการฝึกอบรมตลอดเวลาผ่านคะแนน NeuroTracker และเป็นเซสชันแต่ละครั้ง ลองมาดูทั้งสองอย่าง

คะแนน NeuroTracker

แต่ละ NeuroTracker เกณฑ์ความเร็ว ของผู้ใช้ - ระดับที่ใครบางคนสามารถติดตามเป้าหมายทั้งหมดของพวกเขาได้สำเร็จประมาณ 50% ของเวลา คะแนนนี้คำนวณเป็นค่าเฉลี่ยระหว่างการทดลองใช้ความเร็วต่ำสุดล้มเหลวและความสำเร็จในการทดลองใช้ความเร็วสูงสุดจากการเลือกการทดลองที่สำคัญในเซสชั่นที่สมบูรณ์

ตัวอย่างเช่นคะแนนเซสชัน NeuroTracker อาจเป็น 1.5 ซึ่งหมายความว่าเมื่อเป้าหมายถึงความเร็วนั้นความสามารถของแต่ละบุคคลในการติดตามการติดตามของพวกเขามักจะเริ่มพังทลาย ผลก็แสดงถึงขีด จำกัด สูงสุดสำหรับความเร็วในการติดตามวัตถุ 3 มิติ

เนื่องจาก NeuroTracker เป็นงานที่ใช้การจำลองคะแนนก็แสดงถึงการวัดในโลกแห่งความเป็นจริงว่าบุคคลสามารถติดตามวัตถุที่เคลื่อนไหวได้เร็วแค่ไหนด้วยคะแนน 1.0 เท่ากับความเร็วของวัตถุ 0.68 ซม. ต่อวินาที โปรดทราบว่าผู้ใช้จำเป็นต้องนั่งระยะทางที่ถูกต้องจากจอแสดงผลเพื่อรักษาความถูกต้องของความเร็วในการติดตามโลกแห่งความเป็นจริง

เซสชั่นหลักใช้เพื่อให้ได้การวัดประสิทธิภาพของ NeuroTracker ที่ผ่านการตรวจสอบทางวิทยาศาสตร์ ดังนั้นคะแนนหลักจึงเป็นข้อมูลอ้างอิงที่ดีที่สุดสำหรับการวัดความคืบหน้าด้วยการฝึกอบรมเมื่อเวลาผ่านไป

ดังนั้นเขตแดนหลักจึงใช้เป็นข้อมูลอ้างอิงสำหรับความคืบหน้าของประสิทธิภาพ พื้นฐาน NeuroTracker วิทยาทางวิทยาศาสตร์มาจากค่าเฉลี่ยของ 3 เซสชันหลักติดต่อกัน นี่คือจุดเริ่มต้นที่แนะนำสำหรับผู้ใช้ทุกคนและเซสชันหลัก 3 ครั้งแรกให้ 'พื้นฐานเริ่มต้น'

ซอฟต์แวร์ NeuroTrackerX เปรียบเทียบสิ่งนี้กับ 'พื้นฐานปัจจุบัน' (เซสชันหลัก 3 ครั้งล่าสุด) เพื่อคำนวณการปรับปรุงโดยรวม

คู่มือด่วนสำหรับเรื่องนี้คือ 'ปรับปรุง %' ที่แสดงบนแผงควบคุมผู้ใช้แต่ละคน ในตัวอย่างข้างต้นพื้นฐานเริ่มต้น (ด้านล่างแสดงด้านล่าง) ที่ 1.01 ถูกนำมาเปรียบเทียบกับพื้นฐานปัจจุบัน (ล่างขวา) เพื่อให้การปรับปรุงโดยรวม 66% (ซ้ายบน) อย่างไรก็ตามพื้นฐาน 2 หลักสามารถเปรียบเทียบได้อย่างมีความหมายเช่นเพื่อตรวจสอบผลกระทบของการแทรกแซงการฝึกอบรมทุกประเภทต่อฟังก์ชั่นการรับรู้ระดับสูง

การวัดมาตรฐานสำหรับคะแนน NeuroTracker ขึ้นอยู่กับการติดตามเป้าหมาย 4 ครั้งซึ่งความเร็วและคะแนนการติดตามจะเหมือนกัน หากผู้ใช้ดำเนินการเซสชันที่ 1, 2 หรือ 3 เป้าหมายคะแนน NeuroTracker จะถูกทำให้เป็นมาตรฐานกับการประมาณว่าผลลัพธ์จะเป็นอย่างไรหากดำเนินการที่ 4 เป้าหมาย

เพื่อวัตถุประสงค์ในการเปรียบเทียบความเร็วในการติดตามจะถูกนำเสนอนอกเหนือจากคะแนน ตัวอย่างเช่นการบรรลุความเร็วในการติดตาม 1.5 ที่ 3 เป้าหมายจะให้คะแนนเซสชัน 1.0 (ความเร็วในการติดตามโดยประมาณที่ 4 เป้าหมาย)

บนแดชบอร์ดของผู้ใช้มาตรการทั้งสองนี้มีความแตกต่างกันด้วยเส้นทึบ (คะแนน) และเส้นประ (ความเร็วในการติดตาม)

การวิเคราะห์ข้อมูลเซสชันเดียว

นอกเหนือจากคะแนนเซสชันแล้วตัวชี้วัดประสิทธิภาพที่ละเอียดยิ่งขึ้นสามารถดูได้สำหรับเซสชั่นที่เสร็จสมบูรณ์ ตัวชี้วัดไฮไลต์รวมถึง:

คะแนนความสอดคล้อง : การวัดว่าประสิทธิภาพการติดตามความเร็วของตัวแปรผ่านเซสชันได้อย่างไร คะแนนต่ำที่นี่หมายความว่ามากกว่า 20 การทดลองของเซสชั่นผู้ใช้ประสบความสำเร็จด้วยความเร็วที่ค่อนข้างสูง แต่ก็ไม่ประสบความสำเร็จด้วยความเร็วที่ค่อนข้างต่ำ คะแนนนี้มีแนวโน้มที่จะเพิ่มขึ้นด้วยประโยชน์ของการฝึกอบรมเมื่อเวลาผ่านไป (ผ่านการเพิ่มความสนใจอย่างยั่งยืน)

ความสำเร็จของคะแนนทดลองที่เร็วที่สุด : ความเร็วในการทดลองใช้ที่ประสบความสำเร็จสูงสุดเพียงครั้งเดียวของเซสชั่น

คะแนนการทดลองต่ำสุด MISS : ความเร็วในการทดลองต่ำสุดเดียวล้มเหลวของเซสชัน

ไฮไลท์อื่น ๆ รวมถึงความสำเร็จครั้งยิ่งใหญ่ของผู้ใช้ที่เฉพาะเจาะจงกับประวัติการฝึกอบรมของพวกเขาเช่นการเข้าถึงความสอดคล้องในระดับที่ค่อนข้างสูง

ตอนนี้มาครอบคลุมการวิเคราะห์ข้อมูลเซสชันไมโครสองครั้ง

ความสำเร็จในการทดลองใช้

ผลลัพธ์ของการทดลองแต่ละครั้งในเซสชัน NeuroTracker แบ่งออกเป็นสามกลุ่ม:

การทดลองที่สมบูรณ์แบบ : การระบุเป้าหมายทั้งหมดที่ถูกต้อง

ใกล้พลาด : การระบุเป้าหมายทั้งหมดที่ถูกต้องยกเว้นหนึ่ง

การพลาดอย่างมีนัยสำคัญ : การระบุที่ไม่ถูกต้องของ 2 เป้าหมายขึ้นไป

ประเภทของการพลาดช่วยให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับว่าผู้ใช้ใกล้เคียงกับความสำเร็จในการทดลองใช้หรือส่วนใหญ่หายไปโดยรวม

แดชบอร์ดแสดงการกระจายของผลลัพธ์เหล่านี้ทางด้านขวา อย่างไรก็ตามสิ่งสำคัญคือการมีคุณสมบัติตามความเร็วเหล่านี้ด้วยความเร็วที่พวกเขาพยายาม ตัวอย่างเช่นการทดลองที่สมบูรณ์แบบด้วยความเร็วสูงมีความสำคัญมากกว่าด้วยความเร็วต่ำ

ในภาพหน้าจอด้านบนแผนภูมิแมงมุมแสดงผลการทดลองสามประเภทซึ่งแสดงโดยสามส่วนที่มีสีตามลำดับ

ผลลัพธ์ที่ไปสู่ขอบเขตด้านนอกของแผนภูมิแมงมุมแสดงถึงการทดลองมากขึ้นและในทางกลับกัน

โดยรวมแล้วสิ่งนี้จะให้ภาพรวมของการกระจายผลการทดลองเมื่อเทียบกับความเร็วในการติดตามที่พวกเขาดำเนินการ

ข้อมูลนี้ให้ภาพที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นของคะแนนความสอดคล้องและสามารถเป็นประโยชน์สำหรับการตรวจสอบอย่างใกล้ชิดว่าประสิทธิภาพของ NeuroTracker มีการเปลี่ยนแปลงโดยเฉพาะกับการฝึกอบรมเมื่อเวลาผ่านไปเมื่อคะแนนเซสชันดีขึ้น

เวลาตอบสนองเฉลี่ยต่อการทดลอง

ตัวชี้วัดนี้เป็นการวัดระยะเวลาที่ผู้ใช้ใช้ในการป้อนคำตอบในการทดลองแต่ละเซสชัน แม้ว่าการตอบรับอย่างรวดเร็วไม่ได้เป็นส่วนหนึ่งของงาน NeuroTracker และไม่มีผลต่อคะแนนเซสชัน แต่ก็มีประโยชน์ในฐานะตัวบ่งชี้แบบพาสซีฟในสองวิธี

ประการแรกการเลือกเป้าหมายในระหว่างขั้นตอนคำตอบในการทดลอง NeuroTracker เกี่ยวข้องกับความเร็วในการประมวลผลและหน่วยความจำในการทำงานซึ่งทั้งคู่ได้รับการปรับปรุงให้ดีขึ้นด้วยการฝึกอบรม NeuroTracker ดังนั้นเวลาตอบสนองจะเพิ่มขึ้นเร็วขึ้นเมื่อการฝึกอบรมที่ผู้ใช้เสร็จสมบูรณ์มากขึ้น

หรือพวกเขาสามารถได้รับอิทธิพลจากสถานะความรู้ความเข้าใจทั่วไปของผู้ใช้ ตัวอย่างเช่นจากคนหนุ่มสาวที่เดินทางไปจะมีแนวโน้มที่จะมีเวลาตอบสนองที่เร็วกว่าผู้สูงอายุ

ประการที่สองมาตรการเหล่านี้สามารถให้คำแนะนำในระดับความเชื่อมั่นของบุคคล เพื่อยกตัวอย่างหากบุคคลหนึ่งพยายามทดลองใช้ด้วยความเร็วค่อนข้างต่ำมีเวลาตอบสนองที่รวดเร็ว แต่ได้รับการพลาดอย่างมีนัยสำคัญมันแสดงให้เห็นว่าพวกเขาเชื่อว่าพวกเขาประสบความสำเร็จ แต่ก็ไม่รู้ว่าพวกเขาสูญเสียการติดตาม (เกินความมั่นใจ)

ตอนนี้เรามาตรวจสอบข้อมูลแผนภูมิ ด้านบนขวาคะแนนเวลาตอบสนองเฉลี่ยเดียวจะปรากฏขึ้น สิ่งนี้แสดงถึงเวลาเฉลี่ยที่ใช้ในการป้อนคำตอบเป้าหมายในการทดลองทั้งหมดในเซสชัน

กราฟแสดงเวลาตอบสนองต่อการทดลองในไม่กี่วินาทีบนแกน y แนวตั้งและจำนวนการทดลองบนแกน x แนวนอน มันให้ภาพที่รวดเร็วของเวลาตอบสนองโดยรวมรวมถึงตัวแปรที่พวกเขาอยู่ในช่วงของเซสชั่น

สำหรับรายละเอียดที่ละเอียดยิ่งขึ้นตัวกรองสำหรับการทดลองที่สมบูรณ์แบบใกล้กับการพลาดและการพลาดที่สำคัญสามารถเลือกได้เพื่อเปรียบเทียบเวลาตอบสนองกับผลการทดลองพร้อมกับเวลาที่แม่นยำในการป้อนคำตอบ

ดังที่เราเพิ่งได้รับการกล่าวถึงการแบ่งย่อยนี้จะเป็นประโยชน์สำหรับการเปิดเผยด้านจิตวิทยาที่มากขึ้นของ ประสิทธิภาพ NeuroTracker การเปลี่ยนแปลงเวลาตอบสนองจะมีความสัมพันธ์กับ NeuroTracker - โดยทั่วไปแล้วความเร็วในการติดตามของแต่ละบุคคลจะยิ่งสูงขึ้นเท่าไหร่เวลาตอบสนองของพวกเขาก็จะเร็วขึ้นเท่านั้น

สุดท้ายหาก NeuroTracker ลดลงต่ำกว่าที่คาดไว้คุณควรตรวจสอบว่าสิ่งนี้มีความสัมพันธ์กับเวลาตอบสนองที่ลดลงหรือไม่เนื่องจากอาจเป็นตัวบ่งชี้เพิ่มเติมว่าการทำงานของความรู้ความเข้าใจมีความบกพร่องด้วยเหตุผลบางอย่าง (เช่นจากการนอนหลับไม่ดี

ข้อมูลรวม

ข้อมูลกลุ่มที่รวบรวมได้สามารถดูได้ในส่วน 'สถิติ' ของซอฟต์แวร์ NeuroTrackerX Organization มีเครื่องมือวิเคราะห์สามอย่างที่สามารถใช้เพื่อเปรียบเทียบแนวโน้มข้อมูลมาโครสำหรับผู้ใช้สูงสุด 10 คนภายในองค์กร

1. ความก้าวหน้า

เครื่องมือนี้คล้ายกับแผนภูมิการฝึกอบรมหลักของผู้ใช้แต่ละคนแสดงคะแนนเซสชัน NeuroTracker ทั้งหมดสำหรับผู้ใช้แต่ละคน แต่ด้วยผู้ใช้แต่ละคนที่แสดงเป็นบรรทัดที่แตกต่างกัน

อย่างรวดเร็วมันแสดงให้เห็นว่าการฝึกอบรมเสร็จสมบูรณ์จากผู้ใช้รายหนึ่งไปยังอีกผู้ใช้หนึ่งรวมถึงวิธีการเปรียบเทียบคะแนน แผนภูมิสามารถเลื่อนไปทางขวาเพื่อดู 20 ครั้งขึ้นไปเผยให้เห็นว่าการปรับปรุงแตกต่างกันอย่างไรกับการฝึกอบรมเมื่อเวลาผ่านไป

แถบสีเทาของสีฟ้าอ่อนบนพื้นหลังแผนภูมิช่วยให้สามารถเปรียบเทียบคะแนนเซสชันกับข้อมูลประชากรเชิงบรรทัดฐาน ในตัวอย่างข้างต้นผู้ใช้จะอยู่ในอันดับ 25% ของผู้ใช้ในฐานข้อมูล NeuroTracker ทั่วโลก

เส้นสีฟ้าอ่อนหนาแสดงประสิทธิภาพคะแนนเฉลี่ยจากเซสชันถึงเซสชั่นสำหรับกลุ่มผู้ใช้ที่เลือก

ประสิทธิภาพคะแนนเฉลี่ยสำหรับผู้ใช้ทั้งหมดภายในองค์กรสามารถเปรียบเทียบได้ซึ่งแสดงเป็นเส้นประ

ตัวกรองช่วยให้การเลือกที่ยืดหยุ่นหรือยกเลิกการเลือกของข้อมูลเชิงบรรทัดฐานใด ๆ องค์กรหรือข้อมูลกลุ่มรวมถึงบุคคลภายในกลุ่มที่เลือก ซึ่งหมายความว่าการสำรวจและมุ่งเน้นไปที่แนวโน้มที่น่าสนใจที่อาจเกิดขึ้นได้ง่าย

2. เส้นเขตแดน

เครื่องมือนี้ให้การสร้างภาพข้อมูลของกลุ่มพื้นฐานเริ่มต้นของผู้ใช้ (แกน y) เมื่อเทียบกับเส้นเขตแดนปัจจุบัน (แกน x) เช่นที่พวกเขาเริ่มต้นและที่พวกเขาอยู่ที่ไหน

ค่าเฉลี่ยสำหรับกลุ่มที่เลือกจะแสดงด้วยเส้นสีฟ้าอ่อนและค่าเฉลี่ยสำหรับผู้ใช้ทั้งหมดในองค์กรสามารถเลือกได้สำหรับการเปรียบเทียบที่กว้างขึ้น การอ้างอิงทั้งสองนี้จะแสดงตัวเลขเป็นค่าเริ่มต้นทางด้านขวาของแผนภูมิ

นอกจากนี้ไฮไลท์ของ Crosshair สามารถแสดงได้สำหรับบุคคลใด ๆ โดยเลือกพวกเขาและยังเปิดเผยคะแนนตัวเลขของพวกเขา

โดยทั่วไปแล้วไอคอนวงกลมของผู้ใช้จะอยู่ทางขวาบนของแผนภูมิยิ่ง ประสิทธิภาพ NeuroTracker อย่างไรก็ตามการอยู่ใกล้กับด้านล่างขวายังเน้นถึงความคืบหน้าของความก้าวหน้าที่ผู้ใช้ได้ทำในการฝึกอบรมของพวกเขา (aka การปรับปรุงของพวกเขา %) ซึ่งเป็นข้อมูลอ้างอิงที่ดีกว่าสำหรับผลประโยชน์ที่คาดหวังที่ถ่ายโอนจากเอฟเฟกต์การฝึกอบรม

3. การปรับปรุง

สุดท้าย แต่ไม่ท้ายสุดภาพรวมที่ชัดเจนของการปรับปรุง% สามารถเปรียบเทียบได้กับกลุ่มผู้ใช้ สามารถแสดงบรรทัดฐานกลุ่มและองค์กรอีกครั้งเพื่อการเปรียบเทียบและจะแสดงตัวเลขโดยค่าเริ่มต้นโดยด้านขวาของแผนภูมิ

นี่อาจเป็นวิธีที่ดีในการแสดงความยินดีและกระตุ้นให้ผู้ใช้ที่ประสบความสำเร็จมีความก้าวหน้าอย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับเพื่อนร่วมงานของพวกเขาโดยเฉพาะอย่างยิ่งดังนั้นหาก NeuroTracker ไม่สูงนัก จากการปรับปรุงมุมมองของ neuroplasticity เป็นเป้าหมายสูงสุด!

ในที่สุดโปรดทราบว่าแผนภูมิทั้งหมดสำหรับผู้ใช้รายเดียวและข้อมูลที่รวมสามารถปรับแต่งตามการตั้งค่าของแต่ละบุคคลรวมถึงดาวน์โหลดเป็นรายงานข้อมูลเพื่อพิมพ์หรือแชร์กับผู้ใช้แบบดิจิทัล

เราหวังว่าคุณจะพบคู่มือนี้มีประโยชน์และเครื่องมือเหล่านี้สามารถช่วยให้คุณได้รับข้อมูลเชิงลึกมากขึ้นว่า NeuroTracker สามารถค้นพบผ่านหน้าต่าง unqiue ในฟังก์ชั่นทางปัญญาและสุขภาพของสมอง หากคุณต้องการเจาะลึกลงไปใน NeuroTracker และอัตราการเรียนรู้ที่ลึกกว่าเล็กน้อยหรือเพื่อให้ความกระจ่างแก่ผู้ใช้ขององค์กรของคุณจากนั้นตรวจสอบคู่มือนี้ด้วย

คำแนะนำของคุณเกี่ยวกับ คะแนน NeuroTracker

‍