구조 학습 훈련 및 인지 유연성
2025년 5월 27일 업데이트: SH Annabel Chen, PhD, Nanyang Technological University
이 프로젝트의 가장 중요한 목표는 구조 학습이 인지적 유연성을 훈련하고 개선하는 효과적인 도구인지, 그리고 이것이 학습 및 기타 인지 기술로 전환 가능한지 여부를 평가하는 것입니다.
연구자들은 참여자가 작업 기억 훈련 패러다임(능동 제어 ) 또는 훈련이 없는 패러다임(수동 제어).
연구 개요
상세 설명
인지적 유연성은 인간이 복잡한 작업을 수행하는 데 매우 중요하며 인간이 변화하는 환경에 대응하여 적절한 행동을 나타내도록 보장합니다. 인지 유연성의 성공적인 구현에는 실행 기능 내의 여러 하위 영역이 포함됩니다. 인지적 유연성에 대한 선행 연구는 인지적 유연성을 세트 이동과 관련된 인지 기술 또는 인지 과정의 부산물에서 인지 시스템의 일부에 이르기까지 인간 인지의 다양한 측면으로 묘사했습니다. 인지 유연성의 조작화는 다면적 특성으로 인해 특히 어려웠습니다. 인지적 유연성을 검사하는 현재의 유연성 개입 및 신경영상 연구는 일반적으로 작업 세트 전환 또는 차원 변경 카드 정렬(DCCS) 작업과 같은 실행 기능을 활용하는 작업을 활용합니다. 효과적이기는 하지만 이러한 작업을 사용하는 것과 관련된 한 가지 우려 사항은 인지적 유연성뿐만 아니라 억제 및 작업 기억과 같은 다른 집행 기능을 활성화한다는 것입니다. 따라서 이것은 훈련 도구로서 이러한 작업의 정확성과 특이성을 감소시킵니다. 본 프로젝트는 보다 근본적이고 적절한 교육 접근 방식으로 구조 학습을 제안했습니다. 이는 명시적 피드백 없이도 자극의 확률적 제시에서 패턴을 찾는 것과 관련이 있으며 그 자체로 인지적 유연성을 위한 기본 구성 요소입니다.
교육적 맥락에서 구조 학습은 수학 및 읽기 기술을 뒷받침하는 중요한 인지 능력인 패턴화와 유사합니다. 선행 연구는 패턴 이해와 인지적 유연성 사이의 밀접한 관계를 입증했습니다. 따라서 구조 학습 훈련은 잠재적으로 인지 유연성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 게다가, 새로운 증거는 구조 학습 기술의 도메인 일반 교육이 학습 작업을 훨씬 넘어서는 학습을 생성한다는 것을 보여주었습니다. 그러나 구조 학습 훈련 자체가 인지 유연성에서 일반화 가능한 개선을 가져올 수 있는지 여부를 조사한 연구는 부족합니다. 현재 연구는 구조 학습 훈련이 작업 기억력 훈련과 비교하여 훈련이 없는 경우 인지 유연성의 잠재적인 이득과 관련된 신경 마커의 변화를 생성할 수 있는지 조사하여 이러한 격차를 해결하는 것을 목표로 합니다.
연구 유형
중재적
등록 (실제)
108
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
-
-
-
Singapore, 싱가포르, 637335
- Centre for Lifelong Learning and Individualised Cognition (CLIC), Nanyang Technological University
-
-
참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
공부할 수 있는 나이
14년 (성인)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
예
설명
포함 기준:
- 18세에서 55세 사이의 건강한 지원자(남성 중 여성)로 참여에 대한 서면 동의서를 제출했습니다.
제외 기준:
- 학습 장애의 현재 및/또는 이전 병력
- 신경 장애의 현재 및/또는 이전 병력
- 정신 장애의 현재 및/또는 이전 병력
- 심혈관 장애의 현재 및/또는 이전 병력
- 주로 왼손잡이
- MRI에 대한 금기 사항(예: 심박 조율기, 이식된 펌프, 체내 금속 물체)
- 밀실 공포증
- 임신(여성)
- 수유(암컷)
- 명백한 시각 또는 청각 장애
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 기초 과학
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 하나의
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
|---|---|
|
실험적: 구조 학습 교육
개입 그룹은 예측을 위해 이전 자극 제시에서 패턴을 추출하는 능력을 활용하는 구조 학습 교육을 받게 됩니다.
참가자에게는 빈도 통계 및 마스터 시 더 복잡한 컨텍스트 기반 통계에 의해 결정된 기호의 시각적 시퀀스가 제공됩니다.
피드백은 제공되지 않으며 참가자는 적응형 방식으로 교육을 받습니다.
|
참가자는 12개의 교육 세션 내에 산재된 2개의 테스트 세션과 함께 각각 약 1시간 동안 지속되는 12개의 구조 학습 교육을 받게 됩니다.
각 세션은 세션 사이에 약 1일의 간격을 두고 원격 안내 방식으로 진행됩니다.
전체 교육은 약 2주 동안 진행됩니다.
|
|
간섭 없음: 수동 제어
수동 통제 그룹은 어떤 개입도 받지 않지만 동일한 사전 사후 인지 행동 및 신경 영상 개입 평가를 받게 됩니다.
|
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
구조 학습 결과 1 - 성능 지수(PI) 상대
기간: 개입 2주 동안
|
성과 지수(PI)는 참가자 응답 분포와 상황별 제시 대상 분포 사이의 최소 중첩입니다.
그러면 전체 PI는 컨텍스트 전체의 성능 지표 평균입니다.
상대 PI는 무작위 추측과 관련된 참가자의 성과를 정량화하는 정규화된 PI 측정값입니다.
|
개입 2주 동안
|
|
구조 학습 결과 2 - 전략 선택
기간: 개입 2주 동안
|
전략 선택은 모델 매칭에서 반응 기반 모델로의 Kullback-Leibler(KL) 발산과 모델 최대화에서 반응 기반 모델로의 KL 발산 간의 차이입니다.
음수 전략 선택 값은 일치에 가까운 전략을 나타내고 양수 값은 최대화에 가까운 전략을 나타냅니다.
|
개입 2주 동안
|
|
구조 학습 결과 3 - 전략 지수(적분 곡선 차이로 측정)
기간: 개입 2주 동안.
|
각 참가자의 전략 곡선의 적분을 계산하고 훈련 전반에 걸친 모델 일치에 의해 정의된 정확한 일치 곡선의 적분에서 빼서 파생됩니다.
|
개입 2주 동안.
|
|
구조 학습 결과 4 - 학습률
기간: 개입 2주 동안.
|
교육 세션 또는 일 동안의 학습률
|
개입 2주 동안.
|
|
구조 학습 결과 5 - 전략 전환율
기간: 개입 2주 동안.
|
교육 세션 또는 기간 동안의 전략 변경 비율
|
개입 2주 동안.
|
|
인지 유연성 결과 1 - WCST(Wisconsin Card Sorting Test): 지속 오류 비율
기간: MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
참가자가 이전 세트의 규칙에 따라 데크를 잘못 선택하는 오류 시도의 비율
|
MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
|
인지 유연성 결과 2 - Wisconsin Card Sorting Test(WCST): 학습률
기간: MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
이것은 WCST 데이터에 맞는 순차 학습 모델에서 추출한 매개변수이며 참가자가 각각의 부정 및 긍정적 피드백에 따른 선택과 관련된 가치에 대한 신념을 얼마나 빨리 업데이트했는지 나타냅니다.
|
MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
|
인지 유연성 결과 3 - Wisconsin Card Sorting Test(WCST): 결정 일관성
기간: MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
이는 WCST 데이터에 맞춰진 순차적 학습 모델에서 추출한 매개변수로 시도당 특정 자극을 선택할 확률 추정에 영향을 미쳤습니다.
큰 값은 착취 증가를 나타내고 낮은 값은 탐색 증가를 나타냅니다.
|
MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
|
인지 유연성 결과 4 - 내부/초차원 집합 이동(IED): 차원 집합 오류
기간: MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
여분차원 이동이 일어나는 단계에서 피험자가 현재 규칙에 맞는 자극을 선택하지 못한 횟수.
|
MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
|
인지 유연성 결과 5 - 내/외차원 집합 이동(IED): 추가 차원 반전 오류
기간: MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
9단계에서 발생한 총 오류 수입니다.
낮을수록 좋습니다.
|
MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
|
인지 유연성 결과 6 - 차원 내/외 차원 집합 이동(IED): 학습률
기간: MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
Feature Reinforcement Model에서 추출한 매개변수
|
MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
|
인지 유연성 결과 7 - 차원 내/외 차원 집합 이동(IED): 선택 결정론
기간: MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
Feature Reinforcement Model에서 추출한 매개변수
|
MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
|
인지 유연성 결과 8 - 차원 내/외 차원 집합 이동(IED): 차원 우선권
기간: MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
Feature Reinforcement Model에서 추출한 매개변수
|
MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
|
인지적 유연성 결과 9 - PRL(Probabilistic Reversal Learning): 인내
기간: MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
참가자가 규칙 반전 후 응답을 업데이트할 때까지의 시도 횟수입니다.
|
MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
|
인지 유연성 결과 10 - PRL(Probabilistic Reversal Learning): 확률 전환
기간: MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
부정적인 피드백에 따른 참가자 응답의 스위치 수(즉,
트랩 시도: 가능성이 적은 개체가 정확할 때).
|
MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
|
인지 유연성 결과 11 - PRL(Probabilistic Reversal Learning): 블록 2의 기준에 대한 시도(반전)
기간: MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
역전 단계에서 참가자가 정의된 학습 기준에 도달하기 전 시행 횟수
|
MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
|
인지 유연성 결과 12 - PRL(Probabilistic Reversal Learning): 학습률
기간: MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
Rescorla-Wagner 규칙에 따라 강화 학습 모델에서 추출한 매개변수입니다.
두 가지 학습률, 즉 긍정적인 오류/보상 및 부정적인 오류/처벌에 대한 학습률을 모델에서 추출할 수 있습니다.
|
MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
|
인지 유연성 결과 13 - PRL(Probabilistic Reversal Learning): 강화 감도
기간: MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
Rescorla-Wagner 규칙에 따라 강화 학습 모델에서 추출한 매개변수입니다.
|
MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
|
인지적 유연성 결과 14 - PRL(Probabilistic Reversal Learning): 끈적임
기간: MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
Rescorla-Wagner 규칙에 따라 강화 학습 모델에서 추출한 매개변수입니다.
|
MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
|
인지 유연성 결과 15 - 작업 세트 전환 - Where(TSS-Where): RT의 작업 전환 비용
기간: MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
반응 시간(ms) 측면에서 스위치 비용은 반복 시도의 평균 반응 시간과 스위치 시도 간의 평균 반응 시간의 차이로 정의됩니다.
|
MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
|
인지적 유연성 결과 16 - 작업 세트 전환 - Where(TSS-Where): 정확도의 작업 전환 비용
기간: MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
정확도 측면에서 스위치 비용은 스위치 시도의 정확도와 반복 시도의 정확도 간의 차이로 정의됩니다.
|
MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
|
인지 유연성 결과 17 - 작업 세트 전환 - What(TSS-What): RT에서 작업 전환 비용
기간: MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
반응 시간(ms) 측면에서 스위치 비용은 반복 시도의 평균 반응 시간과 스위치 시도 간의 평균 반응 시간의 차이로 정의됩니다.
|
MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
|
인지적 유연성 결과 18 - 작업 세트 전환 - What(TSS-What): 정확도의 작업 전환 비용
기간: MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
정확도 측면에서 스위치 비용은 스위치 시도의 정확도와 반복 시도의 정확도 간의 차이로 정의됩니다.
|
MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
|
인지 유연성 결과 19 - 색 모양 작업(CST): RT에서 작업 전환 비용
기간: 기준선(사전 개입)
|
반응 시간(ms) 측면에서 스위치 비용은 스위치 시도와 반복 시도의 평균 반응 시간 간의 차이로 정의됩니다.
Control 및 Training 그룹 간의 일치에 사용
|
기준선(사전 개입)
|
|
인지 유연성 결과 20 - CST(색상 모양 작업): 정확도에서 작업 전환 비용
기간: 기준선(사전 개입)
|
정확도 측면에서 스위치 비용은 스위치 시도의 정확도와 반복 시도의 정확도 간의 차이로 정의됩니다.
Control 및 Training 그룹 간의 일치에 사용
|
기준선(사전 개입)
|
|
인지 유연성 결과 21 - 색 모양 작업(CST): RT에서 작업 전환 비용
기간: MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
반응 시간(ms) 측면에서 스위치 비용은 반복 시도의 평균 반응 시간과 스위치 시도 간의 평균 반응 시간의 차이로 정의됩니다.
|
MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
|
인지 유연성 결과 22 - CST(색상 모양 작업): 정확도에서 작업 전환 비용
기간: MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
반응 시간(ms) 측면에서 스위치 비용은 반복 시도의 평균 반응 시간과 스위치 시도 간의 평균 반응 시간의 차이로 정의됩니다.
|
MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
|
인지 유연성 결과 23 - 색 모양 작업(CST): RT에서 작업 전환 비용의 변화
기간: 기준선(중재 전) 및 8주(MRI 스캔 후, 개입 후)
|
개입 전과 개입 후 사이의 반응 시간으로 지수화된 전환 비용의 변화
|
기준선(중재 전) 및 8주(MRI 스캔 후, 개입 후)
|
|
인지 유연성 결과 24 - 색 모양 작업(CST): 작업 전환 비용의 정확도 변화
기간: 기준선(중재 전) 및 8주(MRI 스캔 후, 개입 후)
|
개입 전과 개입 후 사이의 정확도로 색인된 전환 비용의 변화
|
기준선(중재 전) 및 8주(MRI 스캔 후, 개입 후)
|
|
인지 유연성 결과 25 - 트레일 메이킹 테스트(TMT): 트레일 B를 완료하는 시간과 트레일 A를 완료하는 데 걸리는 시간의 비율
기간: MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
참가자는 트레일 A(번호가 매겨진 항목을 순서대로 연결하기 위해 선 그리기)와 트레일 B(문자와 숫자를 번갈아 가며 일련의 항목을 연결하기 위해 선 그리기)를 가능한 한 빠르고 정확하게 완료해야 합니다.
그런 다음 트레일 B와 트레일 A의 완료 시간 비율을 취하여 트레일 A에 대한 트레일 B의 완료 시간을 조사합니다.
|
MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
|
작업 기억 결과 1 - BDS(Backwards Digit Span): 전체 항목이 맞음
기간: MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
참가자가 역순으로 성공적으로 기억한 숫자 시퀀스의 수
|
MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
|
작업 메모리 결과 2 - 읽기 범위(RS): 올바르게 불러온 숫자의 수
기간: MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
여러 시도에서 올바르게 불러온 숫자의 총 수
|
MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
|
작업기억 결과 3 - 공간 작업기억(SWM): 검색 오류 사이
기간: MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
대상이 이전에 토큰이 발견된 상자를 잘못 다시 방문한 횟수입니다.
평가된 모든 4개, 6개 및 8개의 토큰 시험에서 계산됩니다.
|
MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
|
작업 기억 결과 4 - 공간 작업 기억(SWM): 전략 점수
기간: MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
피험자가 이전에 시작한 동일한 상자에서 새로운 검색 패턴을 시작하는 횟수입니다.
그들이 항상 같은 시작점에서 검색을 시작한다면 우리는 대상이 토큰을 찾기 위해 계획된 전략을 사용하고 있다고 추론합니다.
따라서 낮은 점수는 높은 전략 사용을 나타내며(1 = 항상 같은 상자에서 검색을 시작함) 높은 점수는 많은 다른 상자에서 검색을 시작하고 있음을 나타냅니다.
6개 이상의 토큰으로 평가된 시험에서 계산됩니다.
|
MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
|
억제 결과 1 - Stroop 작업: RT에 대한 간섭 측정
기간: MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
모든 올바른 합동 시도의 응답 대기 시간과 모든 올바른 부적합 시도의 응답 대기 시간 간의 차이
|
MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
|
억제 결과 2 - Stroop Task: 정확성을 위한 간섭 측정
기간: MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
모든 합동 시행의 정답 비율과 모든 부적합 시행의 정답 비율의 차이
|
MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
|
억제 결과 3 - 정지 신호 작업(SST): 정지 시도에서 Go 반응의 확률
기간: MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
정지 신호 시도에서 반응할 확률
|
MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
|
억제 결과 4 - 정지 신호 작업(SST): 정지 신호 반응 시간
기간: MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
통합 방법을 사용하여 은밀한 중지 신호 반응 시간(SSRT)(시작된 이동 프로세스를 중지하는 데 필요한 시간) 추정(Verbruggen et al, 2019 참조).
SSRT가 느릴수록 이동 프로세스를 중지하기가 더 어려워집니다.
SSRT가 빠를수록 이동 프로세스를 더 쉽게 중지할 수 있습니다.
|
MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
인지된 스트레스 결과 1 - 인지된 스트레스 척도(PSS): 인지된 스트레스 척도 점수
기간: MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
PSS는 삶의 상황이 스트레스로 평가되는 정도를 측정합니다.
항목은 예측할 수 없고 제어할 수 없으며 과부하가 걸린 응답자가 자신의 삶을 찾는 방식을 탭하도록 설계되었습니다.
PSS의 질문은 지난 달 동안의 감정과 생각에 대해 묻습니다.
각각의 경우에 특정 방식으로 느끼거나 생각한 빈도를 표시하도록 요청받을 것입니다.
가능한 점수 범위는 0(전혀 없음)에서 4(매우 자주)입니다.
PSS의 개별 점수 범위는 0에서 40까지이며 점수가 높을수록 인지된 스트레스가 높음을 나타냅니다.
|
MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
|
수면의 질 결과 1 - 피츠버그 수면 질 지수(PSQI): 글로벌 PSQI 점수
기간: MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
PSQI는 수면의 여러 측면을 측정합니다.
구성 점수는 주관적 수면의 질, 수면잠복기, 수면시간, 습관적 수면효율, 수면장애, 수면제 사용, 주간 기능장애로 구성된다.
각 항목은 0-3 간격 척도로 가중치가 부여됩니다.
그런 다음 전체 PSQI 점수는 7가지 구성 요소 점수를 합산하여 계산되며 범위는 0에서 21까지이며 점수가 낮을수록 더 건강한 수면의 질을 나타냅니다.
|
MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
|
공감 결과 1 - 공감 지수(EQ): 공감 지수 점수
기간: 기준선(중재 전) 및 8주(MRI 스캔 후, 개입 후)
|
공감 지수(EQ)는 성인의 공감을 측정하기 위해 고안된 자가 관리 설문지입니다. 다른 사람의 감정이나 생각에 동조하는 능력을 테스트합니다. 각 문항은 응시자가 "매우 동의함", "약간 동의함", "약간 동의하지 않음" 또는 "매우 동의하지 않음"으로 평가해야 하는 1인칭 진술입니다. 그런 다음 질문에 따라 2, 1 또는 0으로 채점됩니다. EQ의 개별 점수 범위는 0(공감이 가장 적음)에서 40(가장 공감이 높음)까지입니다. |
기준선(중재 전) 및 8주(MRI 스캔 후, 개입 후)
|
|
언어 및 수리력 결과 1 - Woodcock Johnson IV(WJIV): 테스트 1의 문자-단어 식별 점수
기간: 사전 MRI 스캔 1주일 전(사전 개입)
|
Letter-Word Identification 작업은 음성학적으로 올바른 단어 발음을 읽고 생성하는 능력을 측정합니다.
테스트 이젤에 단어가 한 번에 하나씩 표시되고 개인은 단어를 크고 명확하게 읽도록 유도됩니다.
각각의 올바른 단어 발음은 1점, 잘못된 단어 발음은 0점입니다. 총 가능한 점수는 0에서 78까지이며 점수가 높을수록 읽기 능력이 더 좋은 것입니다.
|
사전 MRI 스캔 1주일 전(사전 개입)
|
|
언어 및 수리력 결과 2 - Woodcock Johnson IV(WJIV): 테스트 2 적용 문제의 점수
기간: 사전 MRI 스캔 1주일 전(사전 개입)
|
응용 문제 과제는 수학 문제를 분석하고 해결하는 능력을 측정합니다.
수학 문제는 테스트용 이젤에서 순차적으로 개인에게 읽어주고 각 항목에 대해 구두 응답을 제공하도록 요청받습니다.
거친 작업을 수행할 수 있도록 펜과 종이가 제공됩니다.
각 정답은 1점, 오답은 0점입니다. 총 가능한 점수는 0에서 56까지이며 점수가 높을수록 더 나은 수학 문제 해결 능력을 나타냅니다.
|
사전 MRI 스캔 1주일 전(사전 개입)
|
|
언어 및 수리력 결과 3 - Woodcock Johnson IV(WJIV): 테스트 4 지문 이해력의 점수
기간: 사전 MRI 스캔 1주일 전(사전 개입)
|
Passage Comprehension 작업은 텍스트에서 누락된 단어를 식별하기 위해 구문 및 의미 단서를 사용하는 능력을 측정합니다.
개인은 각 불완전한 문장을 조용히 읽은 다음 빈칸에 맞는 적절한 단어를 제공하기 위해 구두로 응답하도록 요청받습니다.
각 정답은 1점, 오답은 0점입니다. 가능한 총점은 0~52점이며 점수가 높을수록 읽기에 대한 상황별 단서를 사용하는 능력이 높음을 나타냅니다.
|
사전 MRI 스캔 1주일 전(사전 개입)
|
|
언어 및 수리력 결과 4 - Woodcock Johnson IV(WJIV): 테스트 5 계산의 점수
기간: 사전 MRI 스캔 1주일 전(사전 개입)
|
계산 작업은 수학적 계산을 수행하는 능력을 측정합니다.
개인은 답안지에 가능한 한 많은 수학적 연산 질문에 대한 답을 적어야 합니다.
각 정답은 1점, 오답은 0점입니다. 가능한 총점은 0~57점이며 점수가 높을수록 수학적 계산 수행 능력이 높음을 나타냅니다.
|
사전 MRI 스캔 1주일 전(사전 개입)
|
|
언어 및 수리력 결과 5 - Woodcock Johnson IV(WJIV): 테스트 9 문장 읽기 유창성 점수
기간: 사전 MRI 스캔 1주일 전(사전 개입)
|
Sentence Reading Fluency 작업은 빠르게 읽고 문장을 이해하는 능력을 측정합니다.
개인은 한 번에 하나씩 문장을 읽고 3분 제한 시간 내에 참인지 거짓인지 판단하도록 요청받습니다.
문장이 맞으면 'Y'(예)에 동그라미를 치고, 문장이 거짓이면 'N'(아니요)에 동그라미를 쳐야 합니다.
각각의 정답은 1점, 오답은 0점입니다. 총 가능한 점수는 0에서 110까지이며 점수가 높을수록 더 빠른 읽기 속도와 인지 처리 속도를 나타냅니다.
|
사전 MRI 스캔 1주일 전(사전 개입)
|
|
언어 및 수리력 결과 6 - Woodcock Johnson IV(WJIV): 테스트 10 수학 사실 유창성 점수
기간: 사전 MRI 스캔 1주일 전(사전 개입)
|
Math Facts Fluency 작업은 정해진 시간 내에 간단한 산술 계산(더하기, 빼기, 곱하기, 나누기)을 수행하는 능력을 측정합니다.
개인은 3분 제한 시간 내에 가능한 한 많은 산술 질문에 대한 답을 적어야 합니다.
각 정답은 1점, 오답은 0점입니다. 가능한 총점은 0~160점이며 점수가 높을수록 계산 속도와 인지 처리 속도가 빠릅니다.
|
사전 MRI 스캔 1주일 전(사전 개입)
|
|
사회적 의사결정 결과 1 - 사회적 가치지향성: 가중평균
기간: 기준선(중재 전) 및 8주(MRI 스캔 후, 개입 후)
|
다양한 사회적 할당에 대한 선택의 가중 평균
|
기준선(중재 전) 및 8주(MRI 스캔 후, 개입 후)
|
|
사회적 의사결정 결과 2 - 죄수의 딜레마: 협력적 선택의 비율
기간: 기준선(중재 전) 및 8주(MRI 스캔 후, 개입 후)
|
기준선(중재 전) 및 8주(MRI 스캔 후, 개입 후)
|
|
|
사회적 의사결정 결과 3 - 신뢰 게임: 신뢰 선호도
기간: 기준선(중재 전) 및 8주(MRI 스캔 후, 개입 후)
|
트러스트 게임:
|
기준선(중재 전) 및 8주(MRI 스캔 후, 개입 후)
|
|
사회적 의사결정 결과 4 - 신뢰 게임: 신뢰 선택의 비율
기간: 기준선(중재 전) 및 8주(MRI 스캔 후, 개입 후)
|
트러스트 게임:
|
기준선(중재 전) 및 8주(MRI 스캔 후, 개입 후)
|
|
사회적 의사결정 결과 5 - 신뢰 게임: 협동 선택의 비율
기간: 기준선(중재 전) 및 8주(MRI 스캔 후, 개입 후)
|
트러스트 게임:
|
기준선(중재 전) 및 8주(MRI 스캔 후, 개입 후)
|
|
사회적 의사결정 결과 6 - 위험 선호: 위험 선호(긍정적)
기간: 기준선(중재 전) 및 8주(MRI 스캔 후, 개입 후)
|
안전한 옵션 선택에서 위험한 옵션 선택으로의 전환점에 의해 측정되거나 전산 모델링에서 추정되는 위험 선호도
|
기준선(중재 전) 및 8주(MRI 스캔 후, 개입 후)
|
|
사회적 의사결정 결과 7 - 모호성 혐오: 모호성 선호
기간: 기준선(중재 전) 및 8주(MRI 스캔 후, 개입 후)
|
모호성 선호도는 위험한 옵션 선택에서 모호한 옵션 선택으로의 전환점에 의해 측정되거나 전산 모델링에서 추정됩니다.
|
기준선(중재 전) 및 8주(MRI 스캔 후, 개입 후)
|
|
사회적 의사결정 결과 8 - 개인적 상대적 박탈감 척도: 총 개인적 상대적 박탈감 점수
기간: 기준선(중재 전) 및 8주(MRI 스캔 후, 개입 후)
|
개인의 상대적 박탈감 척도는 자신을 자신과 같은 다른 사람들과 비교할 때 개인의 믿음과 감정을 반영합니다.
응답은 6점 리커트 척도(likert scale)로 평가되었으며, 1은 '전적으로 동의하지 않는다', 6은 '전적으로 동의한다'이다.
가능한 총점의 범위는 5에서 30까지이며, 점수가 높을수록 박탈 시 불만족 수준이 높음을 나타냅니다.
|
기준선(중재 전) 및 8주(MRI 스캔 후, 개입 후)
|
|
사회적 의사결정 결과 9 - 협력성 및 경쟁성 성격 척도: 협력성 차원에 대한 점수
기간: 기준선(중재 전) 및 8주(MRI 스캔 후, 개입 후)
|
협동성 및 경쟁력 성격 척도는 개인의 협동성과 경쟁력 수준을 두 가지 특성으로 측정합니다.
척도 내에서 13개 항목은 협동성 차원에 속하며 인지, 행동 및 정동의 하위 척도로 더 세분할 수 있습니다.
응시자는 '전혀 동의하지 않음' 1점부터 '전적으로 동의함' 7점까지의 7점 리커트 척도로 응답해야 합니다.
가능한 총점의 범위는 13에서 91까지이며, 점수가 높을수록 협력 특성이 높은 것을 나타냅니다.
|
기준선(중재 전) 및 8주(MRI 스캔 후, 개입 후)
|
|
사회적 의사결정 결과 10 - 협동성 및 경쟁력 성격 척도: 경쟁력 차원에 대한 점수
기간: 기준선(중재 전) 및 8주(MRI 스캔 후, 개입 후)
|
협동성 및 경쟁력 성격 척도는 개인의 협동성과 경쟁력 수준을 두 가지 특성으로 측정합니다.
척도 내에서 10개 항목은 경쟁력 차원에 속하며 인지, 행동 및 정동의 하위 척도로 더 세분화될 수 있습니다.
응시자는 '전혀 동의하지 않음' 1점부터 '전적으로 동의함' 7점까지의 7점 리커트 척도로 응답해야 합니다.
가능한 총 점수 범위는 10에서 70까지이며 점수가 높을수록 경쟁 특성이 높은 수준임을 나타냅니다.
|
기준선(중재 전) 및 8주(MRI 스캔 후, 개입 후)
|
|
불확실성에 대한 내성 결과 1 - 반대 견해에 대한 수용성: 설문지 점수
기간: 기준선(중재 전) 및 8주(MRI 스캔 후, 개입 후)
|
반대 의견에 대한 수용성 척도는 개인의 의견과 일치하지 않는 정보를 받아들이고 생각하려는 의지를 측정하는 18개 항목의 자기보고 척도입니다.
척도에는 지적 호기심, 상대 비하, 금기 사항, 부정적인 감정 등 4가지 차원이 있으며 각각 4~5개의 항목이 있습니다.
응시자는 7점 리커트 척도(1은 '매우 동의하지 않음', 7은 '매우 동의함')로 응답을 평가합니다.
총수용지수는 13개 항목을 역코딩하여 총점을 평균하여 계산한다.
따라서 가능한 전체 수용 지수의 범위는 1에서 7까지이며 점수가 높을수록 반대 의견에 대한 수용 수준이 높음을 나타냅니다.
|
기준선(중재 전) 및 8주(MRI 스캔 후, 개입 후)
|
|
불확실성에 대한 내성 결과 2 - 종결 필요성 척도: 설문지 점수
기간: 기준선(중재 전) 및 8주(MRI 스캔 후, 개입 후)
|
폐쇄 필요성 척도는 인지 폐쇄, 답변 또는 결과에 대한 욕구 수준을 측정합니다.
척도에는 예측 가능성, 근접성, 모호성, 질서 및 결단력의 다섯 가지 차원이 있습니다.
차원에 대해 각각 3개 항목씩 15개 항목을 포함하는 요약 버전이 사용됩니다.
응시자는 6점 리커트 척도(1은 '매우 동의하지 않음', 6은 '매우 동의함')로 답변을 제공했습니다.
15에서 90까지의 총 점수와 1에서 18까지의 하위 척도 점수는 항목을 더하여 계산됩니다.
점수가 높을수록 종결의 필요성이 더 크다는 것을 나타냅니다.
|
기준선(중재 전) 및 8주(MRI 스캔 후, 개입 후)
|
|
불확실성에 대한 내성 결과 3 - 호기심과 탐색: 설문지 점수
기간: 기준선(중재 전) 및 8주(MRI 스캔 후, 개입 후)
|
호기심 및 탐색 목록은 개인의 특성 호기심 수준을 측정합니다.
척도에는 Embracing과 Stretching의 두 가지 차원이 있으며 각각 5개의 항목이 있습니다.
Embracing 차원의 항목은 일상 생활의 새로운 변화를 수용하려는 의지를 측정하는 반면 Stretching 차원의 항목은 새로운 지식과 경험을 추구하는 동기를 반영합니다.
응시자는 5점 리커트 척도로 응답을 평가합니다. 여기서 1은 '매우 약간 또는 전혀'이고 5는 '매우'입니다.
총점의 범위는 10~50점이며 점수가 높을수록 특성에 대한 호기심이 높은 것을 의미한다.
|
기준선(중재 전) 및 8주(MRI 스캔 후, 개입 후)
|
|
불확실성에 대한 내성 결과 4 - 인종 본질주의 척도: 설문지 점수
기간: 기준선(중재 전) 및 8주(MRI 스캔 후, 개입 후)
|
인종 본질주의 척도는 생물학적 또는 유전적 구성에 따라 사람들을 별개의 인종 그룹으로 그룹화하고 이들을 인종 그룹의 다른 특성과 연관시키는 것에 대한 개인의 신념을 반영합니다.
척도에는 인종에 대한 본질주의적 관점과 인종에 대한 사회적 구성주의적 관점의 4개 항목이 있는 두 가지 차원이 있습니다.
응시자는 6점 리커트 척도(1은 '매우 동의하지 않음', 6은 '매우 동의함')로 응답을 평가합니다.
두 가지 하위 척도 점수는 각 차원의 항목을 평균하여 계산됩니다.
가능한 하위 점수 범위는 1에서 6까지입니다. Essentialist 관점에서 점수가 높을수록 변경할 수 없는 인종 그룹의 근본적인 본질에 대한 더 강한 믿음을 나타냅니다.
사회 구성주의자의 관점에서 점수가 높을수록 인종 집단이 임의적이고 변경될 수 있는 사회적으로 만들어진 구성물이라는 강한 믿음을 시사합니다.
|
기준선(중재 전) 및 8주(MRI 스캔 후, 개입 후)
|
|
다국어 결과 1 - Clip-Q 싱가포르 언어 역사 설문지: 설문지 점수
기간: MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
기본 인구 통계 정보 맥락에서의 다국어 사용; 실제로 다국어 사용; 언어 다양성 증진; 언어 사용, 역사 및 숙련도; 사회경제적 지위
|
MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
|
인지된 사회적 지지 결과 1 - 인지된 사회적 지지의 다차원 척도: 설문지 점수
기간: MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
인지된 사회적 지원의 다차원 척도는 가족, 친구 및 중요한 타인으로부터의 사회적 지원 수준에 대한 개인의 인식을 측정합니다.
응시자는 7점 리커트 척도로 응답을 평가하며, 1은 '매우 동의하지 않음', 7은 '매우 동의함'입니다.
3개의 개별 하위 척도 점수는 각 사회적 지원 소스에 대한 4개의 항목 점수를 평균하여 계산됩니다.
가능한 하위 척도 점수 범위는 1에서 7까지이며 점수가 높을수록 해당 특정 그룹의 사람/개인으로부터 더 높은 인지된 사회적 지원을 나타냅니다.
|
MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
|
성격 결과 1 - 빅 파이브 인벤토리: 설문지 점수
기간: MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
Big Five Inventory는 외향성, 신경증, 개방성, 친화성, 성실성의 5가지 차원에서 개인의 성격을 반영합니다.
각 차원은 2개의 항목으로 구성되며 그 중 하나는 역코딩됩니다.
응시자가 원래 항목을 오해하여 Openness to Experience 차원에 역코딩된 항목이 추가되었습니다.
응시자는 5점 리커트 척도(1은 '매우 동의하지 않음', 5는 '매우 동의함')로 응답을 평가합니다.
5개의 개별 하위 척도 점수는 각 차원 내의 항목을 평균하여 계산됩니다.
가능한 하위 척도 점수 범위는 1에서 5까지이며 점수가 높을수록 특성 수준이 높음을 나타냅니다.
|
MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
|
이미징 결과 1 - 왼쪽 DLPFC의 GABA+ 수준
기간: 사전 MRI 스캔(중재 전) 및 최소 2주 간격의 MRI 스캔 후(중재 후)
|
GABA+는 Mescher-Garwood point-resolved spectroscopy(MEGA-PRESS) 시퀀스로 획득됩니다.
우리는 왼쪽 배외측 전두엽 피질에서 휴식 상태의 감마-아미노부티르산 + 거대분자(GABA+) 수준의 변화에 관심이 있습니다.
|
사전 MRI 스캔(중재 전) 및 최소 2주 간격의 MRI 스캔 후(중재 후)
|
|
이미징 결과 2 - 오른쪽 DLPFC의 GABA+ 수준
기간: 사전 MRI 스캔(중재 전) 및 최소 2주 간격의 MRI 스캔 후(중재 후)
|
GABA+는 Mescher-Garwood point-resolved spectroscopy(MEGA-PRESS) 시퀀스로 획득됩니다.
우리는 우측 배외측 전두엽 피질에서 휴식 상태의 감마-아미노부티르산 + 거대분자(GABA+) 수준의 변화에 관심이 있습니다.
|
사전 MRI 스캔(중재 전) 및 최소 2주 간격의 MRI 스캔 후(중재 후)
|
|
영상 결과 3 - 휴식 상태 기능적 자기 영상(rsfMRI): 전뇌 탐색 분석(베타 값)
기간: 사전 MRI 스캔(중재 전) 및 최소 2주 간격의 MRI 스캔 후(중재 후)
|
뇌 이미지의 각 복셀에서 표준 일반화 선형 모델(GLM) 분석을 수행합니다.
|
사전 MRI 스캔(중재 전) 및 최소 2주 간격의 MRI 스캔 후(중재 후)
|
|
이미징 결과 4 - 휴식 상태 기능적 자기 영상(rsfMRI): 관심 영역(ROI) 기반 분석(베타 값)
기간: 사전 MRI 스캔(중재 전) 및 최소 2주 간격의 MRI 스캔 후(중재 후)
|
Frontoparietal 및 corticostriatal 회로 내의 뇌 영역에서 개별 GLM 분석을 수행합니다.
|
사전 MRI 스캔(중재 전) 및 최소 2주 간격의 MRI 스캔 후(중재 후)
|
|
이미징 결과 5 - 휴식 상태 기능적 자기 영상(rsfMRI): 그룹 독립 구성 요소(그룹 ICA) 분석(가중 구성 요소 점수)
기간: 사전 MRI 스캔(중재 전) 및 최소 2주 간격의 MRI 스캔 후(중재 후)
|
그룹 ICA는 기능적 피질 네트워크를 정의하기 위해 rsfMRI 시간 과정을 분해하는 데 사용됩니다.
|
사전 MRI 스캔(중재 전) 및 최소 2주 간격의 MRI 스캔 후(중재 후)
|
|
이미징 결과 6 - 휴식 상태 기능적 자기 영상(rsfMRI): 기능적 연결성 분석
기간: 사전 MRI 스캔(중재 전) 및 최소 2주 간격의 MRI 스캔 후(중재 후)
|
두 개의 기본 인덱스가 사용됩니다.
1).
본질적인 연결성은 주어진 복셀과 이전 분석에서 식별된 각 ICA 내의 나머지 뇌 사이의 연결 강도로 정의됩니다.
2).
외부 연결성은 이전 분석에서 식별된 선조체 및 ICA 쌍을 기반으로 계산됩니다.
|
사전 MRI 스캔(중재 전) 및 최소 2주 간격의 MRI 스캔 후(중재 후)
|
|
이미징 결과 7 - MPM(Multiparameter mapping): 전뇌 복셀 기반 정량화 분석
기간: 사전 MRI 스캔(중재 전) 및 최소 2주 간격의 MRI 스캔 후(중재 후)
|
종방향 이완율(R1)은 서로 다른 공칭 뒤집기 각도에서 PD 가중치 및 T1 가중치 이미지에서 추정한 다음 보정합니다.
가로 완화율(R2*)은 선형 회귀를 사용하여 서로 다른 에코 시간에서 신호 강도의 로그로부터 추정됩니다.
MT(자화 전달)는 6~8개의 에코에 대한 MT 가중치에서 파생됩니다.
양성자 밀도(PD)는 수정된 PD 신호 진폭 맵에서 추정됩니다.
|
사전 MRI 스캔(중재 전) 및 최소 2주 간격의 MRI 스캔 후(중재 후)
|
|
이미징 결과 8 - MPM(Multiparameter mapping): ROI 분석
기간: 사전 MRI 스캔(중재 전) 및 최소 2주 간격의 MRI 스캔 후(중재 후)
|
MPM 파생 맵을 사용한 Voxel 기반 형태 측정 분석은 전두엽 및 피질 골조 회로 내의 개별 ROI에서 수행됩니다.
|
사전 MRI 스캔(중재 전) 및 최소 2주 간격의 MRI 스캔 후(중재 후)
|
|
일반 지능 결과 1 - Raven's Advanced Progressive Matrices(RAPM): 전체 정답
기간: 기준선(사전 개입)
|
Raven의 Advanced Progressive Matrix는 유동적 지능에 대한 비언어적 평가를 제공하고 귀납적 및 추상적 추론을 수행하는 능력을 측정합니다.
각 정답은 1점, 오답은 0점입니다. 가능한 총점은 0~20점이며 점수가 높을수록 유동성 지능이 높음을 나타냅니다.
참가자를 교육 또는 제어에 그룹 할당하기 위해 기준선에서 일치시키는 데 사용됩니다.
|
기준선(사전 개입)
|
|
일반 지능 결과 2 - Raven's Advanced Progressive Matrix(RAPM): 정확도 점수의 변화
기간: 기준선(중재 전) 및 8주(MRI 스캔 후, 개입 후)
|
Raven의 Advanced Progressive Matrix는 유동적 지능에 대한 비언어적 평가를 제공하고 귀납적 및 추상적 추론을 수행하는 능력을 측정합니다.
각각의 정답은 1점, 오답은 0점입니다. 개입 전과 개입 후 총 가능한 점수는 0~20점이며 점수가 높을수록 유동 지능이 높음을 나타냅니다.
정확도 점수의 변화는 두 투여 시점(post-pre) 사이의 점수 차이로 계산됩니다.
정확도 점수의 더 높은 변화는 개입 후 추상적 추론의 개선을 반영할 수 있습니다.
|
기준선(중재 전) 및 8주(MRI 스캔 후, 개입 후)
|
|
일반 지능 결과 3 - WASI-B(Wechsler Abbreviated Scale of Intelligence Block Design): 블록 설계 점수
기간: 사전 MRI 스캔 1주일 전(사전 개입)
|
WASI 블록 디자인 작업은 추상적인 시각적 항목을 분석하고 합성하는 능력을 측정합니다.
항목 번호에 따라 복제 작업을 완료하는 데 45~120초의 시간 제한이 주어집니다.
모든 항목에 대해 개인이 제한 시간 내에 복제를 완료하지 못하거나 회전 오류가 30도 이상인 경우 0점을 부여합니다.
항목 5~8의 경우 개인의 점수는 작업을 완료하는 데 걸린 시간에 따라 다릅니다. 점수 범위는 4(21-60초), 5(16-20초), 6(11-15초) ~ 7(1-10초)입니다.
마찬가지로 항목 9~13의 경우 점수 범위는 4(71~120초), 5(46~70초), 6(31~45초)~7(1~30초)입니다.
총 가능한 점수는 0에서 71까지이며 점수가 높을수록 더 나은 공간 추론 능력을 나타냅니다.
|
사전 MRI 스캔 1주일 전(사전 개입)
|
|
일반 지능 결과 4 - Wechsler Abbreviated Scale of Intelligence Vocabulary(WASI-V): 어휘 점수
기간: 기준선(사전 개입)
|
WASI 어휘는 참가자의 단어 지식과 언어 개념 형성을 측정하는 데 사용됩니다.
3개의 그림 항목과 28개의 언어 항목이 포함됩니다.
가능한 총점의 범위는 0에서 59까지이며 점수가 높을수록 언어 지능 능력이 우수함을 나타냅니다.
이는 훈련 또는 통제에 참가자를 그룹으로 할당하기 위한 기준선에서 일치하는 데 사용되며 원시 어휘 점수는 T-점수로 표준화됩니다.
|
기준선(사전 개입)
|
|
창의성 결과 1 - 언어 유창성 테스트(VFT): 평균 유창성 점수(범주)
기간: MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
주어진 범주에 대해 나온 올바른 단어의 수
|
MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
|
창의성 결과 2 - Verbal Fluency Test(VFT): 평균 유창성 점수(Letter)
기간: MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
주어진 문자에 대해 나온 올바른 단어의 수
|
MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
|
창의성 결과 3 - 언어 유창성 테스트(VFT): 클러스터링 계수
기간: MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
시맨틱 네트워크 모델에서 추출한 매개변수
|
MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
|
창의성 결과 4 - 언어 유창성 테스트(VFT): 평균 최단 경로 길이
기간: MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
시맨틱 네트워크 모델에서 추출한 매개변수
|
MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
|
창의성 결과 5 - 언어 유창성 테스트(VFT): 모듈성
기간: MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
시맨틱 네트워크 모델에서 추출한 매개변수
|
MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
|
창의성 결과 6 - 대체 사용 작업(AUT): 총 유창성 점수
기간: MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
이 점수는 참가자가 제공한 유효한 응답의 총 수입니다.
|
MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
|
창의성 결과 7 - 대체 사용 작업(AUT): 총 독창성 점수
기간: MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
이 점수는 참가자 응답의 통계적 독창성을 측정합니다.
응답은 참가자 풀에서 발생률이 낮고 독창적이지 않은 응답의 발생률이 높은 경우 원본으로 간주됩니다.
독창성 점수가 높을수록 창의성이 높다는 것을 의미합니다.
|
MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
|
창의성 결과 8 - 대체 사용 작업(AUT): 총 유연성 점수
기간: MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
이 점수는 응답이 얼마나 다른지를 반영합니다.
유연성 점수는 참가자의 응답 내 고유 범주의 수를 기반으로 계산됩니다.
|
MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
|
창의성 결과 9 - RAT(Remote Associates Test): 올바른 솔루션의 백분율
기간: MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
|
|
창의성 성과 10 - 창의적 사고방식: 설문지 점수
기간: 기준선(중재 전) 및 8주(MRI 스캔 후, 개입 후)
|
창의적 사고방식 척도는 창의성의 가단성에 대한 개인의 신념을 반영합니다.
참가자들은 고정 사고방식 또는 성장 사고방식의 채택을 제안하는 진술을 제시받고 참가자들은 5점 리커트 척도로 응답해야 합니다. 여기서 1은 '확실히 아니다'이고 5는 '확실히 그렇다'입니다.
고정 및 성장 사고 방식의 두 가지 개별 평균 점수는 각 차원 내의 5개 문장에서 계산됩니다.
고정 사고 방식에서 점수가 높을수록 개인은 창의성이 선천적이고 변하지 않는다고 믿는 경향이 있음을 나타냅니다.
성장 사고 방식의 점수가 높을수록 개인이 창의성이 유연하다고 믿는 경향이 있음을 나타냅니다.
|
기준선(중재 전) 및 8주(MRI 스캔 후, 개입 후)
|
기타 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
Edinburgh Handedness Inventory Score: 총 손 사용 점수
기간: 기준선(사전 개입)
|
채용 시 적격성 심사를 위해 취득합니다.
Edinburgh Handedness Inventory Score는 다양한 활동에서 왼손/오른손 사용 선호도에 따라 개인의 손을 측정합니다.
각 항목에 대해 편측성 지수(LQ)는 -10(왼쪽만), -5(왼쪽 선호), 0(선호하지 않음), +5( 오른쪽 선호) ~ +10(오른쪽만).
따라서 총 가능한 점수는 -120에서 +120이며 음수 점수가 높을수록 왼손잡이가 높고 양수 점수가 높을수록 오른손 잡이가 높습니다.
이 연구의 포함 기준으로 LQ > 60인 오른손잡이 개인만 모집합니다.
|
기준선(사전 개입)
|
|
기분 및 상태 결과 1 - 자체 평가 마네킹(SAM)
기간: 개입 2주 동안 매일.
|
제어 변수로 사용됩니다.
이것은 개인의 정서적 반응을 측정하는 비언어적 그림 평가입니다.
원래 척도는 9점 척도로 평가된 세 가지 항목으로 구성됩니다.
|
개입 2주 동안 매일.
|
|
기분 및 상태 결과 2 - 자체 평가 마네킹(SAM)
기간: 기준선으로부터 4주, 사전 MRI 스캔(중재 전)
|
제어 변수로 사용됩니다.
이것은 개인의 정서적 반응을 측정하는 비언어적 그림 평가입니다.
원래 척도는 9점 척도로 평가된 세 가지 항목으로 구성됩니다.
|
기준선으로부터 4주, 사전 MRI 스캔(중재 전)
|
|
기분 및 상태 결과 3 - 자체 평가 마네킹(SAM)
기간: 기준선으로부터 6주, MRI 스캔 후(중재 후)
|
제어 변수로 사용됩니다.
이것은 개인의 정서적 반응을 측정하는 비언어적 그림 평가입니다.
원래 척도는 9점 척도로 평가된 세 가지 항목으로 구성됩니다.
|
기준선으로부터 6주, MRI 스캔 후(중재 후)
|
|
기분 및 상태 결과 4 - 교육 피드백: 작업 즐거움 수준
기간: 개입 2주 동안 매일.
|
제어 변수로 사용됩니다.
참가자는 각 교육 세션이 끝날 때 교육 작업이 얼마나 즐거웠는지 보고해야 합니다.
가능한 점수의 범위는 0(전혀 즐겁지 않음)에서 10(매우 즐거움)입니다.
점수가 높을수록 개입 훈련의 즐거움 수준이 높음을 나타냅니다.
|
개입 2주 동안 매일.
|
|
기분 및 상태 결과 5 - 교육 피드백: 작업 난이도 수준
기간: 개입 2주 동안 매일.
|
제어 변수로 사용됩니다.
참가자는 각 교육 세션이 끝날 때 교육 작업이 얼마나 어려운지 보고해야 합니다.
가능한 점수 범위는 0(전혀 어렵지 않음)에서 10(매우 어려움)입니다.
점수가 높을수록 개입 훈련의 난이도가 높은 것을 의미합니다.
|
개입 2주 동안 매일.
|
|
기분 및 상태 결과 6 - 환자 건강 설문지-9(PHQ-9): 총점
기간: 사전 MRI 스캔 1주일 전(사전 개입)
|
제어 변수로 사용됩니다.
PHQ-9는 DSM-IV(Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders IV) 진단 기준을 기반으로 하는 9개 항목의 도구입니다.
9개 항목 각각은 0(전혀 아님)에서 3(거의 매일)까지 점수를 매길 수 있습니다.
우울증의 중증도를 평가하고 치료 반응을 모니터링하는 데 유용할 뿐만 아니라 진단 척도로서의 타당성과 신뢰성이 잘 확립되어 있습니다.
|
사전 MRI 스캔 1주일 전(사전 개입)
|
|
기분 및 상태 결과 7 - 환자 건강 설문지-9(PHQ-9): 총점
기간: MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
제어 변수로 사용됩니다.
PHQ-9는 DSM-IV(Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders IV) 진단 기준을 기반으로 하는 9개 항목의 도구입니다.
9개 항목 각각은 0(전혀 아님)에서 3(거의 매일)까지 점수를 매길 수 있습니다.
우울증의 중증도를 평가하고 치료 반응을 모니터링하는 데 유용할 뿐만 아니라 진단 척도로서의 타당성과 신뢰성이 잘 확립되어 있습니다.
|
MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
|
기분 및 상태 결과 8 - 범불안 장애-7(GAD-7): 총점
기간: 사전 MRI 스캔 1주일 전(사전 개입)
|
제어 변수로 사용됩니다.
GAD-7 항목은 일반화 불안 장애에 대한 DSM-IV(Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders IV) 진단 기준의 가장 두드러진 진단 기능을 설명합니다.
GAD-7에서 피험자는 지난 2주 동안 범불안 장애의 7가지 핵심 증상으로 인해 얼마나 자주 괴로움을 겪었는지 질문을 받습니다.
응답 옵션은 "전혀 없음", "며칠", "반나절 이상" 및 "거의 매일"입니다.
|
사전 MRI 스캔 1주일 전(사전 개입)
|
|
기분 및 상태 결과 9 - 범불안 장애-7(GAD-7): 총점
기간: MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
제어 변수로 사용됩니다.
GAD-7 항목은 일반화 불안 장애에 대한 DSM-IV(Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders IV) 진단 기준의 가장 두드러진 진단 기능을 설명합니다.
GAD-7에서 피험자는 지난 2주 동안 범불안 장애의 7가지 핵심 증상으로 인해 얼마나 자주 괴로움을 겪었는지 질문을 받습니다.
응답 옵션은 "전혀 없음", "며칠", "반나절 이상" 및 "거의 매일"입니다.
|
MRI 스캔 후 1주일(중재 후)
|
공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
수사관
- 수석 연구원: Annabel Chen, PhD, Nanyang Technological University
간행물 및 유용한 링크
연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.
일반 간행물
- Karbach J, Kray J. How useful is executive control training? Age differences in near and far transfer of task-switching training. Dev Sci. 2009 Nov;12(6):978-90. doi: 10.1111/j.1467-7687.2009.00846.x.
- Green CS, Bavelier D. Learning, attentional control, and action video games. Curr Biol. 2012 Mar 20;22(6):R197-206. doi: 10.1016/j.cub.2012.02.012.
- Friedman NP, Miyake A. Unity and diversity of executive functions: Individual differences as a window on cognitive structure. Cortex. 2017 Jan;86:186-204. doi: 10.1016/j.cortex.2016.04.023. Epub 2016 May 10.
- Dajani DR, Uddin LQ. Demystifying cognitive flexibility: Implications for clinical and developmental neuroscience. Trends Neurosci. 2015 Sep;38(9):571-8. doi: 10.1016/j.tins.2015.07.003.
- Uddin LQ. Cognitive and behavioural flexibility: neural mechanisms and clinical considerations. Nat Rev Neurosci. 2021 Mar;22(3):167-179. doi: 10.1038/s41583-021-00428-w. Epub 2021 Feb 3.
- Buttelmann F, Karbach J. Development and Plasticity of Cognitive Flexibility in Early and Middle Childhood. Front Psychol. 2017 Jun 20;8:1040. doi: 10.3389/fpsyg.2017.01040. eCollection 2017.
- Kloo D, Perner J. Training transfer between card sorting and false belief understanding: helping children apply conflicting descriptions. Child Dev. 2003 Nov-Dec;74(6):1823-39. doi: 10.1046/j.1467-8624.2003.00640.x.
- Wang R, Shen Y, Tino P, Welchman AE, Kourtzi Z. Learning predictive statistics from temporal sequences: Dynamics and strategies. J Vis. 2017 Oct 1;17(12):1. doi: 10.1167/17.12.1.
- Wang R, Shen Y, Tino P, Welchman AE, Kourtzi Z. Learning Predictive Statistics: Strategies and Brain Mechanisms. J Neurosci. 2017 Aug 30;37(35):8412-8427. doi: 10.1523/JNEUROSCI.0144-17.2017. Epub 2017 Jul 31.
- Karlaftis VM, Wang R, Shen Y, Tino P, Williams G, Welchman AE, Kourtzi Z. White-Matter Pathways for Statistical Learning of Temporal Structures. eNeuro. 2018 Jul 17;5(3):ENEURO.0382-17.2018. doi: 10.1523/ENEURO.0382-17.2018. eCollection 2018 May-Jun.
- Karlaftis VM, Giorgio J, Vertes PE, Wang R, Shen Y, Tino P, Welchman AE, Kourtzi Z. Multimodal imaging of brain connectivity reveals predictors of individual decision strategy in statistical learning. Nat Hum Behav. 2019 Mar 1;3:297-307. doi: 10.1038/s41562-018-0503-4.
- Giorgio J, Karlaftis VM, Wang R, Shen Y, Tino P, Welchman A, Kourtzi Z. Functional brain networks for learning predictive statistics. Cortex. 2018 Oct;107:204-219. doi: 10.1016/j.cortex.2017.08.014. Epub 2017 Aug 18.
- Bock AM, Cartwright KB, McKnight PE, Patterson AB, Shriver AG, Leaf BM, Mohtasham MK, Vennergrund KC, Pasnak R. Patterning, Reading, and Executive Functions. Front Psychol. 2018 Sep 25;9:1802. doi: 10.3389/fpsyg.2018.01802. eCollection 2018.
- Yeniad N, Malda M, Mesman J, Van IJzendoorn MH, Pieper S. Shifting ability predicts math and reading performance in children: A meta-analytical study. Learning and Individual Differences. 2013; 23:1-9.
- Bock AM, Gallaway KC, Hund AM. Specifying links between executive functioning and theory of mind during middle childhood: Cognitive flexibility predicts social understanding. Journal of Cognition and Development. 2015;16(3):509-21.
- Papic MM, Mulligan JT, Mitchelmore MC. Assessing the development of preschoolers' mathematical patterning. Journal for Research in Mathematics Education. 2011;42(3):237-68.
연구 기록 날짜
이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
2022년 6월 3일
기본 완료 (실제)
2023년 6월 4일
연구 완료 (실제)
2023년 6월 4일
연구 등록 날짜
최초 제출
2022년 10월 7일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2022년 11월 7일
처음 게시됨 (실제)
2022년 11월 10일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2025년 5월 28일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2025년 5월 27일
마지막으로 확인됨
2024년 2월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
예
IPD 계획 설명
모든 데이터는 Center of Lifelong Learning and Individualized Cognition(CLIC) NAS(Network-Attached Storage) 데이터베이스 및/또는 REDCAP 서버에 업로드됩니다.
연구원은 데이터 액세스를 신청할 수 있습니다.
IPD 공유 기간
데이터 수집이 시작되자마자
IPD 공유 액세스 기준
연구원은 데이터 액세스를 신청할 수 있습니다.
IPD 공유 지원 정보 유형
- 연구_프로토콜
- 수액
- ANALYTIC_CODE
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
미국에서 제조되어 미국에서 수출되는 제품
아니
이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .