ยินดีต้อนรับสู่ฝ่ายบริการวิจัยและกลยุทธ์ของเรา ในโลกที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วในปัจจุบัน.
งานวิจัยทางวิทยาศาสตร์ที่ได้รับการตีพิมพ์อย่างอิสระกว่า 100 ชิ้นได้เปิดเผยว่า NeuroTracker ให้ข้อมูลที่สำคัญและมีประโยชน์อย่างยิ่งต่อการทำงานของสมอง ดังนั้น NeuroTrackerX จึงได้รับการออกแบบมาพร้อมกับเครื่องมือวิเคราะห์เพื่อช่วยให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถค้นพบได้ทั้งในระดับจุลภาคผ่านการวิเคราะห์ผู้ใช้แต่ละราย และในระดับมหภาคผ่านแนวโน้มในกลุ่มผู้ใช้ ในที่นี้ เราจะกล่าวถึงสิ่งสำคัญเกี่ยวกับวิธีการใช้งานและตีความข้อมูลด้านความรู้ความเข้าใจอันมีค่าที่องค์กรของคุณรวบรวมไว้
ข้อมูลการฝึกฝนของผู้ใช้แต่ละคนสามารถดูได้สองวิธีหลักๆ คือ ความคืบหน้าในการฝึกฝนเมื่อเวลาผ่านไปผ่านคะแนน NeuroTracker และการวิเคราะห์แยกย่อยตามแต่ละเซสชัน มาดูกันทั้งสองแบบเลย.
แต่ละ NeuroTracker ของผู้ใช้เกณฑ์ความเร็วหรือระดับที่ผู้ใช้สามารถติดตามเป้าหมายทั้งหมดได้อย่างสำเร็จประมาณ 50% ของเวลา คะแนนนี้คำนวณจากค่าเฉลี่ยระหว่างจำนวนครั้งที่ล้มเหลวด้วยความเร็วต่ำสุดและจำนวนครั้งที่สำเร็จด้วยความเร็วสูงสุด จากการเลือกตัวอย่างการทดลองที่สำคัญในเซสชันที่สมบูรณ์
ตัวอย่างเช่น คะแนนการทำงาน NeuroTracker อาจอยู่ที่ 1.5 ซึ่งหมายความว่าเมื่อเป้าหมายเคลื่อนที่ด้วยความเร็วระดับนั้น ความสามารถของแต่ละบุคคลในการติดตามเป้าหมายจะเริ่มลดลง ในทางปฏิบัติแล้ว มันแสดงถึงขีดจำกัดสูงสุดของความเร็วในการติดตามวัตถุหลายชิ้นในแบบ 3 มิติ.
เนื่องจาก NeuroTracker เป็นงานจำลองสถานการณ์ คะแนนที่ได้จึงแสดงถึงความเร็วในการติดตามวัตถุที่เคลื่อนที่ในโลกแห่งความเป็นจริง โดยคะแนน 1.0 เทียบเท่ากับความเร็วของวัตถุ 0.68 เซนติเมตรต่อวินาที โปรดทราบว่าผู้ใช้ต้องนั่งในระยะที่เหมาะสมจากหน้าจอเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แสดงถึงความเร็วในการติดตามในโลกแห่งความเป็นจริงได้อย่างแม่นยำ.
การทดสอบ Core ใช้เพื่อวัดประสิทธิภาพของ NeuroTracker อย่างมีหลักการทางวิทยาศาสตร์ ดังนั้น คะแนน Core จึงเป็นตัวชี้วัดที่ดีที่สุดสำหรับการวัดความก้าวหน้าในการฝึกฝนเมื่อเวลาผ่านไป.
ดังนั้น ค่าพื้นฐาน Core จึงถูกใช้เป็นจุดอ้างอิงสำหรับความก้าวหน้าของประสิทธิภาพ ค่าพื้นฐาน NeuroTracker ทางวิทยาศาสตร์ได้มาจากการเฉลี่ยค่าจากการทดสอบ Core 3 ครั้งติดต่อกัน นี่คือจุดเริ่มต้นที่แนะนำสำหรับผู้ใช้ทุกคน และการทดสอบ Core 3 ครั้งแรกจะให้ค่า 'พื้นฐานเริ่มต้น'.
ซอฟต์แวร์ NeuroTrackerX จะเปรียบเทียบข้อมูลนี้กับ 'ค่าพื้นฐานปัจจุบัน' (ข้อมูลจากการทดสอบหลัก 3 ครั้งล่าสุด) เพื่อคำนวณการพัฒนาโดยรวม.
คำแนะนำอย่างรวดเร็วสำหรับเรื่องนี้คือ 'เปอร์เซ็นต์การพัฒนา' ที่แสดงบนแดชบอร์ดของผู้ใช้แต่ละคน ในตัวอย่างข้างต้น ค่าเริ่มต้น (แสดงด้านล่างซ้าย) ที่ 1.01 ถูกนำมาเปรียบเทียบกับค่าปัจจุบัน (ด้านล่างขวา) เพื่อให้ได้ผลลัพธ์การพัฒนาโดยรวม 66% (ด้านบนซ้าย) อย่างไรก็ตาม สามารถเปรียบเทียบค่าพื้นฐานหลัก 2 ค่าใดๆ ก็ได้เพื่อจุดประสงค์ต่างๆ เช่น การตรวจสอบผลกระทบของการฝึกอบรมประเภทใดๆ ต่อการทำงานของสมองระดับสูง.
มาตรฐานการวัดคะแนน NeuroTracker นั้นอิงจากการติดตามเป้าหมาย 4 จุด โดยที่ความเร็วในการติดตามและคะแนนจะเท่ากัน หากผู้ใช้ทำการทดสอบที่เป้าหมาย 1, 2 หรือ 3 จุด คะแนน NeuroTracker จะถูกปรับให้เป็นค่าประมาณของผลลัพธ์ที่จะได้หากทำการทดสอบที่เป้าหมาย 4 จุด.
เพื่อใช้ในการเปรียบเทียบ ความเร็วในการติดตามจะถูกนำเสนอควบคู่ไปกับคะแนน ตัวอย่างเช่น การทำความเร็วในการติดตามได้ 1.5 ที่เป้าหมาย 3 เป้าหมาย จะได้คะแนนในรอบนั้นเท่ากับ 1.0 (ซึ่งเป็นความเร็วในการติดตามโดยประมาณที่เป้าหมาย 4 เป้าหมาย).
บนแดชบอร์ดของผู้ใช้ ตัวชี้วัดทั้งสองนี้จะถูกแยกออกจากกันด้วยเส้นทึบ (คะแนน) และเส้นประ (ความเร็วในการติดตาม).
นอกเหนือจากคะแนนรวมของเซสชันแล้ว ยังสามารถดูรายละเอียดตัวชี้วัดประสิทธิภาพที่ละเอียดกว่าสำหรับเซสชันที่เสร็จสมบูรณ์แต่ละเซสชันได้อีกด้วย ตัวชี้วัดที่สำคัญ ได้แก่:
คะแนนความสม่ำเสมอ: เป็นตัววัดความแปรปรวนของความเร็วในการติดตามเป้าหมายตลอดช่วงการทดสอบ คะแนนต่ำหมายความว่า ในการทดสอบ 20 ครั้ง ผู้ใช้ทำได้สำเร็จในความเร็วสูง แต่ก็ทำไม่สำเร็จในความเร็วต่ำ ซึ่งบ่งชี้ว่าอาจเกิดการขาดสมาธิได้ คะแนนนี้มักจะเพิ่มขึ้นตามประโยชน์ของการฝึกฝนเมื่อเวลาผ่านไป (ผ่านการเพิ่มขึ้นของสมาธิที่ต่อเนื่อง)
คะแนนความสำเร็จในการทดลองที่เร็วที่สุด: ความเร็วในการทดลองที่สำเร็จสูงสุดเพียงครั้งเดียวในรอบนั้น
คะแนนต่ำสุดที่พลาดในการทดลอง: คือคะแนนความเร็วในการทดลองที่ต่ำที่สุดเพียงครั้งเดียวในรอบนั้น
จุดเด่นอื่นๆ ได้แก่ ความสำเร็จส่วนบุคคลของผู้ใช้ที่เกี่ยวข้องกับประวัติการฝึกฝน เช่น การบรรลุระดับความสม่ำเสมอที่ค่อนข้างสูง.
ต่อไปนี้เราจะมาดูการวิเคราะห์ข้อมูลเซสชันแบบละเอียดสองส่วนกัน.
ผลลัพธ์ของการทดลองแต่ละครั้งในเซสชัน NeuroTracker จะถูกจัดประเภทออกเป็นสามกลุ่ม:
การทดสอบที่สมบูรณ์แบบ: การระบุเป้าหมายทั้งหมดได้อย่างถูกต้อง
เหตุการณ์เฉียดฉิว: การระบุเป้าหมายได้อย่างถูกต้องทั้งหมด ยกเว้นเป้าหมายเดียว
ความผิดพลาดที่สำคัญ: การระบุเป้าหมายผิดพลาด 2 เป้าหมายขึ้นไป
ประเภทของความผิดพลาดช่วยให้เข้าใจได้ว่าผู้ใช้เกือบจะประสบความสำเร็จในการทดลอง หรือโดยรวมแล้วสูญเสียการติดตามไป.
หน้าแดชบอร์ดแสดงการกระจายของผลลัพธ์เหล่านี้ทางด้านขวา อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาผลลัพธ์เหล่านี้โดยคำนึงถึงความเร็วที่ใช้ในการทดสอบด้วย ตัวอย่างเช่น การทำคะแนนสมบูรณ์แบบในการทดสอบด้วยความเร็วสูงนั้นมีความสำคัญมากกว่าการทดสอบด้วยความเร็วต่ำ.
ในภาพหน้าจอข้างต้น แผนภูมิใยแมงมุมแสดงผลการทดลองสามประเภท ซึ่งแสดงด้วยส่วนสามส่วนที่มีสีตรงกัน.
ผลลัพธ์ที่อยู่ใกล้ขอบด้านนอกของแผนภูมิใยแมงมุมแสดงถึงจำนวนการทดลองที่มากกว่า และในทางกลับกัน.
โดยรวมแล้ว ข้อมูลนี้แสดงให้เห็นภาพรวมของการกระจายผลการทดลองเมื่อเทียบกับความเร็วในการติดตามที่ใช้ในการทดลอง.
ข้อมูลนี้ให้ภาพที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นเกี่ยวกับคะแนนความสม่ำเสมอ และมีประโยชน์สำหรับการติดตามอย่างใกล้ชิดว่าประสิทธิภาพ NeuroTracker เปลี่ยนแปลงไปอย่างไรเมื่อการฝึกฝนดำเนินไปและคะแนนในแต่ละเซสชันดีขึ้น.
ตัวชี้วัดนี้โดยพื้นฐานแล้วเป็นการวัดระยะเวลาที่ผู้ใช้ใช้ในการป้อนคำตอบในแต่ละรอบการทดลอง แม้ว่าการตอบคำถามอย่างรวดเร็วจะไม่ใช่ส่วนหนึ่งของภารกิจของ NeuroTracker และไม่มีผลต่อคะแนนในรอบการทดลอง แต่ก็สามารถใช้เป็นตัวบ่งชี้ทางอ้อมที่มีประโยชน์ได้สองทาง.
ประการแรก การเลือกเป้าหมายในระหว่างขั้นตอนการตอบคำถามในการทดลอง NeuroTracker เกี่ยวข้องกับความเร็วในการประมวลผลและหน่วยความจำในการทำงาน ซึ่งทั้งสองอย่างนี้ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าดีขึ้นด้วยการฝึกฝนด้วย NeuroTracker ดังนั้น เวลาตอบสนองจึงมีแนวโน้มที่จะเร็วขึ้นเรื่อยๆ ยิ่งผู้ใช้ฝึกฝนมากเท่าไหร่.
หรืออาจได้รับอิทธิพลจากสภาวะทางปัญญาโดยทั่วไปของผู้ใช้ ตัวอย่างเช่น ตั้งแต่เริ่มต้น คนหนุ่มสาวมักจะตอบสนองได้เร็วกว่าคนสูงอายุมาก.
ประการที่สอง มาตรการเหล่านี้สามารถบ่งบอกถึงระดับความมั่นใจของบุคคลได้ ตัวอย่างเช่น หากบุคคลนั้นพยายามทำแบบทดสอบด้วยความเร็วค่อนข้างต่ำ มีเวลาตอบสนองที่รวดเร็ว แต่ได้ผลลัพธ์ที่ผิดพลาดอย่างมีนัยสำคัญ แสดงว่าพวกเขามั่นใจว่าตนเองประสบความสำเร็จ แต่ไม่รู้ตัวว่าได้สูญเสียการติดตาม (มั่นใจเกินไป).
ทีนี้เรามาดูข้อมูลในแผนภูมิกันอีกครั้ง ที่มุมบนขวาจะแสดงคะแนนเวลาตอบสนองเฉลี่ยเพียงคะแนนเดียว ซึ่งแสดงถึงเวลาเฉลี่ยที่ใช้ในการป้อนคำตอบเป้าหมายในการทดลองทั้งหมดในเซสชันนั้น.
กราฟแสดงเวลาตอบสนองต่อการทดลองในหน่วยวินาทีบนแกน Y แนวตั้ง และหมายเลขของการทดลองบนแกน X แนวนอน กราฟนี้ช่วยให้เห็นภาพรวมของเวลาตอบสนองโดยรวม รวมถึงความผันแปรของเวลาตอบสนองตลอดช่วงการทดลองได้อย่างรวดเร็ว.
หากต้องการดูรายละเอียดเพิ่มเติม สามารถเลือกตัวกรองสำหรับ "การทดลองที่สมบูรณ์แบบ" "เกือบพลาด" และ "พลาดอย่างมีนัยสำคัญ" เพื่อเปรียบเทียบเวลาตอบสนองกับผลการทดลอง รวมถึงเวลาที่ใช้ในการป้อนคำตอบอย่างแม่นยำ.
ดังที่เราได้กล่าวไปแล้ว การวิเคราะห์นี้มีประโยชน์ในการเปิดเผยแง่มุมทางจิตวิทยาเพิ่มเติมเกี่ยวกับ NeuroTrackerNeuroTrackerNeuroTracker NeuroTrackerNeuroTrackerNeuroTrackerNeuroTracker NeuroTrackerNeuroTracker โดยทั่วไปแล้ว ยิ่งความเร็วในการติดตามของแต่ละบุคคลสูงเท่าไร เวลาตอบสนองก็จะยิ่งเร็วขึ้นเท่านั้น
ของผู้ใช้ NeuroTracker ลดลงต่ำกว่าที่คาดไว้ ควรตรวจสอบว่ามีความสัมพันธ์กับการลดลงของเวลาตอบสนองหรือไม่ เนื่องจากอาจเป็นตัวบ่งชี้เพิ่มเติมว่าการทำงานของสมองอาจบกพร่องด้วยเหตุผลบางประการ (เช่น การนอนหลับไม่เพียงพอ ความเหนื่อยล้า การเปลี่ยนแปลงด้านอาหาร เป็นต้น)
สามารถดูข้อมูลกลุ่มที่รวบรวมไว้ได้ในส่วน 'สถิติ' ของซอฟต์แวร์ NeuroTrackerX Organization มีเครื่องมือวิเคราะห์สามอย่างที่สามารถใช้เปรียบเทียบแนวโน้มข้อมูลระดับมหภาคสำหรับผู้ใช้สูงสุด 10 คนภายในองค์กรได้.
เครื่องมือนี้คล้ายกับแผนภูมิการฝึกอบรมหลักของผู้ใช้แต่ละคน โดยแสดงคะแนนเซสชัน NeuroTracker ทั้งหมดสำหรับผู้ใช้แต่ละคน แต่แต่ละผู้ใช้จะแสดงเป็นเส้นที่แตกต่างกัน.
โดยสรุปแล้ว แผนภูมินี้จะแสดงให้เห็นว่าผู้ใช้แต่ละคนฝึกฝนไปมากน้อยเพียงใด รวมถึงเปรียบเทียบคะแนนด้วย สามารถเลื่อนแผนภูมิไปทางขวาเพื่อดูเซสชันมากกว่า 20 เซสชัน ซึ่งจะแสดงให้เห็นว่าการพัฒนาการฝึกฝนเปลี่ยนแปลงไปอย่างไรเมื่อเวลาผ่านไป.
แถบสีฟ้าอ่อนที่แรเงาบนพื้นหลังของแผนภูมิช่วยให้สามารถเปรียบเทียบคะแนนการทดสอบกับข้อมูลมาตรฐานของประชากรได้ ในตัวอย่างข้างต้น ผู้ใช้รายนี้จะอยู่ในกลุ่ม 25% แรกของผู้ใช้ในฐานข้อมูล NeuroTracker ทั่วโลก.
เส้นสีฟ้าอ่อนหนาแสดงถึงคะแนนเฉลี่ยในการทดสอบแต่ละครั้งสำหรับกลุ่มผู้ใช้ที่เลือกไว้.
สามารถเปรียบเทียบผลคะแนนเฉลี่ยของผู้ใช้ทั้งหมดภายในองค์กรได้ โดยแสดงเป็นเส้นประ.
ตัวกรองช่วยให้สามารถเลือกหรือยกเลิกการเลือกข้อมูลประชากร องค์กร หรือกลุ่มมาตรฐาน ตลอดจนข้อมูลบุคคลภายในกลุ่มที่เลือกได้อย่างยืดหยุ่น ซึ่งหมายความว่าสามารถสำรวจและมุ่งเน้นไปที่แนวโน้มที่น่าสนใจที่อาจเกิดขึ้นได้อย่างง่ายดาย.
เครื่องมือนี้แสดงภาพเปรียบเทียบข้อมูลพื้นฐานเริ่มต้น (แกน Y) กับข้อมูลพื้นฐานปัจจุบัน (แกน X) ของกลุ่มผู้ใช้ กล่าวคือ จุดเริ่มต้นและสถานะปัจจุบันของพวกเขา.
เส้นสีฟ้าอ่อนแสดงค่าเฉลี่ยของกลุ่มที่เลือกไว้ นอกจากนี้ยังสามารถเลือกค่าเฉลี่ยของผู้ใช้ทั้งหมดในองค์กรเพื่อเปรียบเทียบในวงกว้างได้ ค่าอ้างอิงทั้งสองนี้จะแสดงเป็นตัวเลขโดยค่าเริ่มต้นทางด้านขวาของแผนภูมิ
นอกจากนี้ ยังสามารถแสดงไฮไลต์แบบกากบาทสำหรับแต่ละบุคคลได้โดยการเลือกบุคคลนั้น ซึ่งจะแสดงคะแนนตัวเลขของพวกเขาด้วย
โดยทั่วไปแล้ว ยิ่งไอคอนวงกลมของผู้ใช้อยู่ใกล้กับมุมขวาบนของแผนภูมิมากเท่าไหร่ ประสิทธิภาพโดยรวมของ NeuroTracker ก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น อย่างไรก็ตาม การอยู่ใกล้กับมุมขวาด้านล่างยังแสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าสัมพัทธ์ของผู้ใช้ในการฝึกฝน (หรือที่เรียกว่าเปอร์เซ็นต์การพัฒนา) ซึ่งเป็นค่าอ้างอิงที่ดีกว่าสำหรับผลประโยชน์ที่คาดว่าจะได้รับจากผลของการฝึกฝน
สุดท้ายนี้ ภาพรวมที่ชัดเจนของเปอร์เซ็นต์การปรับปรุงสามารถนำมาเปรียบเทียบกันสำหรับกลุ่มผู้ใช้ได้ นอกจากนี้ ยังสามารถแสดงค่ามาตรฐานของกลุ่มและองค์กรเพื่อใช้ในการเปรียบเทียบ ซึ่งจะแสดงเป็นตัวเลขโดยค่าเริ่มต้นทางด้านขวาของแผนภูมิ.
นี่เป็นวิธีที่ดีในการแสดงความยินดีและให้กำลังใจผู้ใช้ที่ประสบความสำเร็จในการพัฒนาอย่างเห็นได้ชัดเมื่อเทียบกับเพื่อนร่วมงาน โดยเฉพาะอย่างยิ่งหาก NeuroTracker ไม่สูงนัก จากมุมมองของความยืดหยุ่นของระบบประสาท การพัฒนาคือเป้าหมายสูงสุด!
สุดท้ายนี้ โปรดทราบว่าแผนภูมิทั้งหมดสำหรับผู้ใช้แต่ละรายและข้อมูลโดยรวมสามารถปรับแต่งได้ตามความต้องการส่วนบุคคล รวมถึงสามารถดาวน์โหลดเป็นรายงานข้อมูลเพื่อพิมพ์หรือแชร์แบบดิจิทัลกับผู้ใช้ได้
เราหวังว่าคุณจะพบว่าคู่มือนี้มีประโยชน์และเครื่องมือเหล่านี้จะช่วยให้คุณได้รับข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมจาก NeuroTrackerNeuroTrackerNeuroTracker NeuroTrackerNeuroTrackerNeuroTrackerNeuroTracker NeuroTrackerNeuroTracker และอัตราการเรียนรู้ หรือเพื่อให้ความรู้แก่ผู้ใช้ในองค์กรของคุณ โปรดดูคู่มือนี้ด้วย
คู่มือของคุณเกี่ยวกับ NeuroTracker คะแนน
ยินดีต้อนรับสู่ฝ่ายบริการวิจัยและกลยุทธ์ของเรา ในโลกที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วในปัจจุบัน.
เรียนรู้เกี่ยวกับความสำเร็จที่สร้างแรงบันดาลใจของเด็กชายวัย 11 ปี ที่ใช้การฝึกฝน NeuroTracker เพื่อพัฒนาด้านกีฬาและการเรียน.
ผลการศึกษาแบบควบคุมใหม่แสดงให้เห็นว่า การฝึกฝน NeuroTrackerX จากระยะไกล ช่วยพัฒนาประสิทธิภาพด้านความสนใจและกิจกรรมของสมองส่วนหน้า (อัลฟา) ในนักฟุตบอลระดับมหาวิทยาลัย.
คำอธิบายเกี่ยวกับกรอบการสร้างนิสัยอย่างเป็นระบบสำหรับกิจวัตรทางความคิด โดยเน้นความสม่ำเสมอ ความรับผิดชอบ และความยั่งยืนในระยะยาว.
NeuroTracker เป็นหนึ่งในระบบฝึกฝนความรู้ความเข้าใจที่ได้รับการวิจัยอย่างกว้างขวางที่สุด โดยใช้ในวงการกีฬาระดับสูง กองทัพ และการพัฒนาศักยภาพมนุษย์ทั่วโลก สร้างขึ้นจากงานวิจัยด้านประสาทวิทยาศาสตร์กว่า 20 ปี.
.png)