인지 유연성 훈련 연구

실험적: 내재적 훈련: 구조 학습 훈련

구조 학습 훈련은 참가자가 이전 자극 제시에서 패턴을 추출하여 예측을 하는 능력을 활용합니다. 참가자는 다양한 시각 자극(예: 화면에 다양한 외계인 기호)을 보게 됩니다. 이들은 먼저 빈도 통계(주어진 자극이 발생할 확률)에 의해 결정되는 순서로 제시됩니다. 숙달되면 더 복잡한 맥락 기반 통계(선행 자극에 따라 주어진 자극이 발생할 확률)가 뒤따릅니다. 참가자는 가변 길이의 시퀀스가 주어졌을 때 나타날 것으로 예측하는 시각 자극을 나타내는 응답을 하도록 요청받습니다. 참가자는 명시적인 피드백 없이 과제를 수행합니다. 대신, 변화하는 빈도 통계와 같은 불확실한 조건에서 암묵적으로 과제를 학습해야 합니다. 이러한 맥락에서 개인은 변화하는 패턴에 대응하여 내부 규칙을 적극적으로 생성, 업데이트 또는 폐기해야 합니다.

행동: 실험군 (암묵적 훈련): 구조 학습 훈련

참가자들은 구조 학습 또는 활동적 대조 훈련 그룹에서 각각 최대 30분씩 6-12회 세션을 진행합니다. 각 세션은 원격 안내 방식으로 진행되며 세션 간 약 1일 간격이 있습니다. 전체 훈련은 최대 12일 동안 지속됩니다.

과제 전반에 걸쳐 확률적 우연성의 변화를 통해 난이도가 점진적으로 증가합니다. 예를 들어, 각 기호 다음에 한 기호가 75% 확률, 대안 기호가 25% 확률로 나타날 수 있습니다. 참가자들은 먼저 기호 기반의 우연성(예: 75/25)을 학습한 후, 학습된 연관성을 업데이트해야 하는 우연성 반전(25/75)을 학습합니다. 그런 다음 유사한 확률적 우연성과 후속 반전이 있는 추가 자극 차원(기호를 둘러싼 테두리)이 도입되어 전환 규칙에 대한 유연한 적응이 필요합니다.

활성 비교기: 능동 대조군 (명시적 훈련): 'All You Can E.T.'

활성 대조군은 Prof Jan Plass (NYU-CREATE Lab)가 개발한 "All You Can E.T." (AYCET) 세트 전환 과제를 사용할 예정이며, 이는 인지 유연성에 근거리 전이 효과를 내는 것으로 입증되었습니다. 플레이어는 자주 변하는 규칙 집합을 적용하여 서로 다른 색과 모양의 외계인에게 생존에 필요한 올바른 음식이나 음료를 제공해야 합니다. 게임이 진행됨에 따라 레벨은 규칙 복잡성(예: 외계인의 음식 선택, 색상 또는 외모), 외계인의 수, 반응 속도가 증가합니다. 이러한 변화 요인으로 인해 참가자는 현재 반응 세트를 지속적으로 업데이트, 전환 및 억제해야 합니다. 즉각적인 피드백은 학습을 지원하기 위해 AYCET에 내장되어 있습니다. 외계인은 올바른 또는 올바르지 않은 항목을 받음에 따라 그에 반응하여 플레이어가 현재 반응 규칙의 불일치를 감지할 수 있게 합니다.

행동: 활성 대조군 (명시적 훈련): 'All You Can E.T.'

활성 대조 조건에 대한 프로토콜은 실험군과 동일하게 진행됩니다. 참가자는 동일한 수의 훈련 세션을 완료하며, 실험군과 대조군 간의 총 작업 시간이 일치됩니다.

간섭 없음: 수동 제어군

수동 대조군은 어떤 중재도 받지 않지만, 인지-행동 및 신경영상 중재와 동일한 사전-사후 평가를 받게 됩니다. 참가자들의 참여를 유지하기 위해(연구팀과 유사한 일일 접촉을 가지기 위해) 매일 뇌에 관한 사실이 담긴 메시지가 전송됩니다.

구성 학습 결과 1 - 성과 지수(PI) 상대적

Performance index (PI)는 컨텍스트별로 참가자 응답 분포와 제시된 대상 분포 사이의 최소 중복입니다. 전체 PI는 컨텍스트 간 성능 지수의 평균입니다. PI relative는 무작위 추측에 대한 참가자의 성능을 정규화한 PI 측정값입니다.

구조 학습 결과 2 - 전략 선택

전략 선택은 모델 일치에서 응답 기반 모델로의 Kullback-Leibler(KL) 발산에서 모델 최대화에서 응답 기반 모델로의 KL 발산을 뺀 값입니다. 양의 전략 선택 값은 일치에 가까운 전략을 나타내는 반면, 음의 값은 최대화에 가까운 전략을 나타냅니다.

구조 학습 성과 3 - ICD 지수 전략 (적분 곡선 차이로 측정됨)

훈련에 걸친 모델 매칭으로 정의된, 각 참가자의 전략 곡선의 적분을 계산하고 이를 정확한 매칭 곡선의 적분에서 뺌으로써 도출.

구조 학습 결과 4 - 학습률

훈련 세션 또는 일별 학습 속도.

구조 학습 결과 5 - 전략 전환 속도

훈련 세션 또는 일별 전략 변화율

'All You Can E.T.' (AYCET) 1차 결과 - 정확도

정확도는 각 실험 시행에서 올바른 반응의 비율로 정의되며, 참가자가 현재 활성화된 규칙 집합(예: 색상, 형태 또는 외모 규칙)에 따라 각 외계인에 대해 올바른 음식 또는 음료 항목을 선택했는지 여부를 기준으로 합니다. 정확도는 전체적으로 그리고 규칙 복잡성 수준에 따라 계산될 수 있습니다.

'All You Can E.T.' (AYCET) 결과 2 - 반응 시간 (RT)

반응 시간(RT)은 각 시행에서 자극 제시와 참가자 반응 사이의 지연 시간으로 정의됩니다. 변화하는 규칙 요구 속에서 처리 속도를 측정하기 위해, 올바른 시행에 걸쳐 평균 또는 중앙값 RT가 계산됩니다. RT는 또한 규칙 복잡성 수준에 따라 요약될 수 있습니다.

인지적 유연성 (전략) 결과 1 - 위스콘신 카드 분류 검사(WCST): 고집 오류 비율

이전 세트의 규칙에 따라 참가자가 잘못 덱을 선택하는 오류 시행의 비율

인지 유연성 (전략) 결과 2 - 위스콘신 카드 분류 검사(WCST): 학습률

이는 WCST 데이터에 적합된 순차 학습 모델에서 추출된 매개변수로, 각각 부정적 및 긍정적 피드백 후에 참가자들이 선택과 관련된 가치에 대한 믿음을 얼마나 빨리 업데이트했는지를 나타냅니다.

인지적 유연성(전략) 결과 3 - 위스콘신 카드 분류 검사(WCST): 의사 결정 일관성

이것은 WCST 데이터에 적합한 순차 학습 모델에서 추출된 매개변수로, 각 시행에서 특정 자극을 선택할 확률 추정에 영향을 미쳤습니다. 값이 클수록 활용(exploitation)이 증가함을 나타내고, 값이 작을수록 탐색(exploration)이 증가함을 나타냅니다.

인지적 유연성 (전략) 결과 4 - 항목 내/외 차원 전환 (IED): 외차원 전환 오류

차원 외 전환이 발생하는 단계에서 대상자가 현재 규칙과 일치하는 자극을 선택하지 못한 횟수입니다.

Cognitive Flexibility (Strategy) Outcome 5 - Intra/Extra-Dimensional Set Shifting (IED): Extra-dimensional reversal errors

단계 9에서 발생한 총 오류 수입니다. 오류가 적을수록 성능이 더 좋습니다.

인지 유연성(전략) 결과 6 - 차원 내/외 전환 과제(IED): 학습률

특징 강화 모델에서 추출된 파라미터.

인지 유연성(전략) 결과 7 - 내부/외부 차원 전환(IED): 선택 결정론

특징 강화 모델(Feature Reinforcement Model)에서 추출된 파라미터(Parameter).

인지적 유연성(전략) 결과 8 - 차원 간/차원 내 세트 전환(IED): 차원 우성

특징 강화 모델에서 추출된 매개변수.

인지적 융통성 (전략) 결과 9 - 확률적 역전 학습 (PRL): 고집

규칙 역전 이후 참가자가 응답을 업데이트할 때까지의 시행 횟수.

인지적 유연성(전략) 결과 10 - 확률적 역전 학습(PRL): 전환 확률

부정적 피드백(예: 덜 가능성이 있는 객체가 정답인 함정 시험) 후 참가자 응답의 전환 횟수.

인지 유연성 (전략) 결과 11 - 확률적 역전 학습: 블록 2 (역전)에서 기준에 도달하기까지의 시행 횟수

역전 단계에서 참가자가 정의된 학습 기준에 도달하기 전의 시험 횟수.

인지적 유연성(전략) 결과 12 - 확률적 역전 학습(PRL): 학습률

Rescorla-Wagner 규칙에 기반한 강화 학습 모델에서 추출된 파라미터. 모델에서 양의 오류/보상에 대한 학습률과 음의 오류/처벌에 대한 학습률 등 두 가지 학습률을 추출할 수 있습니다.

인지적 유연성(전략) 결과 13 - 확률적 반전 학습(PRL): 강화 민감성

Rescorla-Wagner 규칙에 기반한 강화 학습 모델에서 추출된 매개변수입니다.

인지 유연성 (전략) 결과 14 - 확률적 역전 학습: 고착성

Reinforcement Learning Model에서 추출된 매개변수로, Rescorla-Wagner 규칙에 기반합니다.

인지적 유연성 (전환) 결과 1 - 과제 세트 전환 - 위치 (TSS-Where): RT에서의 과제 전환 비용

스위치 비용(반응 시간, ms)은 스위치 시행의 평균 반응 시간과 반복 시행의 평균 반응 시간 간의 차이로 정의됩니다.

인지적 유연성(전환) 결과 2 - 작업 집합 전환 - 위치 (TSS-Where): 정확성에서의 작업 전환 비용

전환 비용(accuracy 측면에서)은 전환 시행의 정확도와 반복 시행의 정확도 간의 차이로 정의됩니다.

인지적 유연성(전환) 결과 3 - 과제 세트 전환 - 무엇 (TSS-What): 반응 시간에서의 과제 전환 비용

전환 비용(ms 단위 반응 시간)은 전환 시행의 평균 반응 시간과 반복 시행의 평균 반응 시간의 차이로 정의됩니다.

인지적 유연성(전환) 결과 4 - 과제 세트 전환(TSS-What): 정확성에서의 과제 전환 비용

정확성 측면에서 전환 비용은 전환 시행의 정확성과 반복 시행의 정확성 간의 차이로 정의됩니다.

인지적 유연성 (전환) 결과 5 - 색상 모양 과제(CST): 반응 시간(RT)에서의 과제 전환 비용

반응 시간(ms) 측면에서의 전환 비용은 전환 시행의 평균 반응 시간과 반복 시행의 평균 반응 시간 간의 차이로 정의됩니다. 대조군과 훈련군 간 매칭에도 사용됩니다.

인지적 유연성(전환) 결과 6 - 색깔 모양 과제(CST): 정확도의 과제 전환 비용

스위치 비용(정확도 측면)은 스위치 시행과 반복 시행 간의 정확도 차이로 정의됩니다. 또한 통제군과 훈련군 간의 매칭에 사용됩니다.

인지적 유연성(전환) 결과 7 - 색상 모양 과제(CST): RT에서 과제 전환 비용의 변화

개입 전후 반응 시간으로 측정한 전환 비용의 변화

인지적 유연성(전환) 결과 8 - 색상 형태 과제(CST): 정확도의 과제 전환 비용 변화

중재 전후 정확도로 지표된 전환 비용의 변화.

인지적 유연성(전환) 결과 9 - 선로 잇기 검사(TMT): 선로 B 완료 시간과 선로 A 완료 시간 간의 비율

참가자들은 가능한 한 빠르고 정확하게 Trail A (숫자가 적힌 항목들을 순서대로 연결하여 선을 그림)와 이어서 Trail B (문자와 숫자가 번갈아 나오는 항목들을 연결하며 선을 그림)를 완료하도록 요청받습니다. Trail B의 완료 시간을 Trail A의 완료 시간으로 나눈 비율은 Trail A에 비해 Trail B의 완료 시간을 조사하는 데 사용됩니다.

작업 기억 결과 1 - 역방향 숫자 폭 (BDS): 정답 항목 수

참가자가 뒤집힌 순서로 성공적으로 회상한 숫자 시퀀스의 수.

작업 기억 결과 2 - 공간 작업 기억(SWM): 검색 간 오류

참가자가 이전에 토큰을 발견한 상자를 잘못 다시 방문한 횟수입니다. 평가된 모든 4개, 6개 및 8개 토큰 시험에서 계산됩니다.

작업기억 결과 3 - 공간 작업 기억(SWM): 전략 점수

피험자가 이전에 시작한 것과 동일한 상자에서 새로운 검색 패턴을 시작한 횟수입니다. 검색이 항상 동일한 시작점에서 시작된다면, 피험자가 토큰을 찾기 위해 계획된 전략을 사용하고 있는 것으로 추정됩니다. 따라서 낮은 점수는 높은 전략 사용을 나타내고(1 = 항상 같은 상자에서 검색 시작), 높은 점수는 많은 다른 상자에서 검색을 시작한다는 것을 나타냅니다. 6개 이상의 토큰이 있는 평가된 시행에서 계산됩니다.

억제 성과 1 - 스트룹 과제: 반응 시간 간섭 측정

모든 정확한 일치 시행의 반응 잠재시간과 모든 정확한 불일치 시행의 반응 잠재시간 간의 차이

억제 결과 2 - 스트룹 과제: 정확도의 간섭 지표

모든 일치 시행의 정답 비율과 모든 불일치 시행의 정답 비율 간의 차이.

스트레스 결과 1 - 지각된 스트레스 척도(PSS): 지각된 스트레스 척도 점수

PSS는 개인의 삶에서 상황이 스트레스로 평가되는 정도를 측정합니다. 10개의 항목으로 구성되어 있으며, 응답자의 지난 한 달간 느낌과 생각에 대해 묻습니다. 각 항목의 가능한 점수 범위는 0(전혀 없음)에서 4(매우 자주)입니다. PSS의 개별 점수는 0에서 40까지 가능하며, 점수가 높을수록 인지된 스트레스 수준이 높음을 나타냅니다.

수면 질 지표 1 - 피츠버그 수면 질 지수(PSQI): 전체 PSQI 점수

PSQI는 수면의 여러 측면을 측정합니다. 구성요소 점수는 주관적 수면 질, 수면 잠복기, 수면 시간, 수면 효율성, 수면 장애, 수면제 사용, 주간 기능 장애로 구성됩니다. 각 항목은 0-3점 척도로 가중치가 부여됩니다. 전체 PSQI 점수는 7개 구성요소 점수를 합산하여 계산되며 0에서 21까지의 범위를 가지며, 점수가 낮을수록 더 건강한 수면 질을 의미합니다.

문해 및 수리 능력 결과 1 - 광범위 성취도 검사-5

Wide Range Achievement Test-5 (WRAT-5)는 핵심 학업 기술에 대한 표준화된 평가입니다. 점수는 단어 읽기, 철자, 문장 이해 및 수리 계산 하위 검사에서 획득되어 문해력 및 수리력 수행을 지수화합니다.

수행은 각 하위 검사의 연령 규준 표준 점수를 사용하여 정량화됩니다. 중재 전후 개선은 기준선과 사후 검사 평가 간 표준 점수의 변화로 계산되며, 점수가 높을수록 더 강한 문해력 및 수리력 숙련도를 나타냅니다.

의사 결정 결과 1 - 사회적 가치 지향: 사회적 선호도 점수

의 사회적 가치 지향 과제는 참가자와 익명의 파트너(플레이어 B) 간의 자원 할당 선호도를 측정하기 위한 것입니다. 총 6라운드로 구성되며, 각 라운드는 9개의 옵션으로 이루어져 있습니다. 각 옵션은 참가자와 플레이어 B에게 할당된 점수 형태로 제시되며, 참가자는 가장 선호하는 옵션을 선택하도록 지시받습니다. 참가자의 사회적 선호 점수는 플레이어 B에 대한 평균 할당에서 50을 뺀 값과 자신에 대한 평균 할당에서 50을 뺀 값의 비율에 대한 탄젠트의 역함수를 계산하여 도출할 수 있습니다. 점수가 높을수록 기본적인 비전략적 협력성이 더 크다는 것을 나타냅니다.

의사결정 결과 2 - 죄수의 딜레마: 협력적 선택의 비율

죄수의 딜레마 게임은 개인의 전략적 협력성을 측정하며, 이는 참가자가 10번의 반복된 라운드에서 협력적 선택을 한 비율로 나타납니다.

의사 결정 결과 3 - 위험 선호도: 위험 선호도 (긍정적 영역)

위험 선호 과제에서 참가자는 안전한(덜 위험한) 옵션과 위험한 옵션 중에서 선택하는 9라운드의 선택을 합니다. 안전 옵션의 확률은 90% 확률로 8점 획득 및 10% 확률로 12점 획득부터 10% 확률로 8점 획득 및 90% 확률로 12점 획득까지 9라운드에 걸쳐 변화합니다. 위험 옵션의 확률은 90% 확률로 2점 획득 및 10% 확률로 18점 획득부터 10% 확률로 2점 획득 및 90% 확률로 18점 획득까지 변화합니다. 참가자는 초기에는 위험 옵션보다 안전 옵션을 선호할 것으로 예상되지만, 두 옵션의 지급 확률이 점진적으로 변경됨에 따라 선호도가 바뀌어야 합니다. 위험 선호도는 안전 옵션에서 위험 옵션으로 전환하는 시점으로 측정하거나 계산 모델링을 통해 추정할 수 있습니다.

의사결정 결과 4 - 모호성 회피: 모호성 선호도

모호성 회피 과제에서 참가자는 위험한 선택지와 모호한 선택지 사이에서 9번의 이분법적 선택을 합니다. 위험한 선택지의 확률은 항상 50%의 확률로 10점을 얻고 50%의 확률로 아무것도 얻지 못합니다. 모호한 선택지의 경우 참가자가 얻을 수 있는 보상은 9라운드에 걸쳐 6점에서 14점까지 다양하지만 확률은 알 수 없습니다. 모호성 선호도는 위험한 선택지에서 모호한 선택지로 전환하는 지점을 통해 측정되거나 계산 모델링을 통해 추정됩니다.

의사 결정 결과 5 - 시간 할인

The Monetary-Choice Questionnaire (MCQ)는 27개 항목으로 구성된 설문지로, 시간 할인(temporal discounting)을 평가하는 데 사용됩니다. 각 항목에서 참가자는 더 작지만 즉시 주어지는 가상의 금전적 보상과 더 크지만 지연되는 금전적 보상 중에서 선택합니다. 참가자의 항목별 선택을 바탕으로 할인율(k)이 계산됩니다. k 값이 낮을수록 할인이 약하고 지연된 보상을 더 선호함을 의미하며, 값이 높을수록 할인이 강하고 즉각적인 보상을 더 선호함을 의미합니다.

사회적 지향성 결과 1 - 개인 상대적 박탈 척도: 총 개인 상대적 박탈 점수

개인적 상대적 박탈감 척도는 자신과 비슷한 다른 사람들과 비교할 때 개인이 느끼는 신념과 감정을 반영합니다.
응답은 6점 리커트 척도(1: '전혀 동의하지 않음', 6: '매우 동의함')로 평가되었습니다.
총점은 5점에서 30점까지 가능하며, 점수가 높을수록 박탈감을 느낄 때 불만족 수준이 높음을 의미합니다.

사회적 성향 결과 2 - 협력성 및 경쟁성 성격 척도: 협력성 차원 점수

"협력 및 경쟁 성격 척도는 개인의 협력성과 경쟁성을 두 가지 별개의 특성으로 측정합니다.
척도 내에서 13개 항목은 협력성 차원에 속하며, 이는 인지, 행동, 정서 하위 척도로 더 세분화될 수 있습니다.
검사자는 '전혀 동의하지 않음' 1점부터 '완전히 동의함' 7점까지의 7점 리커트 척도에 응답해야 합니다.
가능한 전체 점수 범위는 13점에서 91점까지이며, 점수가 높을수록 높은 협력 특성을 나타냅니다."

사회적 방향성 결과 3 - 협동성과 경쟁성 성격 척도: 경쟁성 차원 점수

협력성 및 경쟁성 성격 척도는 개인의 협력성과 경쟁성을 두 가지 별개의 특성으로 측정합니다. 이 척도 내에서 10개의 항목이 경쟁성 차원에 속하며, 이는 다시 인지, 행동 및 정서의 하위 척도로 세분화될 수 있습니다. 검사자는 '전혀 동의하지 않음'을 1, '완전히 동의함'을 7로 하는 7점 리커트 척도로 응답해야 합니다. 총 가능 점수는 10점에서 70점까지이며, 점수가 높을수록 경쟁적 특성이 높음을 나타냅니다.

불확실성에 대한 내성 결과 1 - 반대 의견에 대한 수용성: 설문지 점수

반대 의견 수용 척도(The Receptiveness to Opposing Views Scale)는 개인의 의견과 일치하지 않는 정보를 받아들이고 생각하려는 의지를 측정하는 18문항 자가 보고 척도입니다. 이 척도는 네 가지 뚜렷한 차원(지적 호기심, 반대자 비하, 금기 주제, 부정적 정서)으로 구성되며, 각 차원당 4~5문항이 포함됩니다. 응답자는 7점 리커트 척도(1점: '매우 동의하지 않음', 7점: '매우 동의함')로 응답합니다. 총 수용도 지수는 13개 문항을 역코딩한 후 총점을 평균하여 계산합니다. 따라서 가능한 총 수용도 지수는 1에서 7까지이며, 점수가 높을수록 반대 의견에 대한 수용도가 높음을 의미합니다.

불확실성에 대한 내성 결과 2 - 종결욕구 척도(단축형): 설문지 점수

인지적 종결 욕구 척도(NFCS)는 확실한 답이나 결과를 원하는 인지적 종결에 대한 욕구 수준을 측정합니다. 척도는 예측 가능성, 편협함, 모호함, 질서, 결단력의 다섯 가지 차원으로 구성됩니다. 각 차원당 3문항씩 총 15문항으로 구성된 축약 버전이 사용됩니다. 응답자는 6점 리커트 척도(1: 매우 동의하지 않음, 6: 매우 동의함)로 답변을 제공했습니다. 총점은 15점에서 90점 사이이며, 하위 척도 점수는 1점에서 18점 사이로 문항 점수를 합산하여 계산합니다. 점수가 높을수록 종결 욕구가 더 높은 것을 의미합니다.

불확실성 인내 결과 3 - 모호함 인내 척도

이 12개 항목 척도는 모호한 상황을 바람직하게 인식하는 경향의 개인차를 측정합니다. 참가자는 1점 '매우 동의하지 않음'에서 5점 '매우 동의함'까지의 5점 리커트 척도로 응답해야 합니다. 높은 점수는 모호함을 바람직하게 여기는 경향이 더 크다는 것을 나타냅니다.

불확실성에 대한 내성 결과 4 - 처분적 변화 저항

이 설문지는 개인의 변화에 대한 성향적 저항을 측정하며, 변화에 성향적으로 저항하는 개인은 자발적으로 변화를 시작할 가능성이 적고, 직면하는 변화에 대해 부정적인 태도를 형성할 가능성이 높습니다. 이는 일상 추구, 정서적 반응, 단기적 초점 및 인지적 경직성과 같은 하위 척도로 구성됩니다. 총 17개의 항목으로 구성되어 있습니다. 참가자는 1점 '매우 동의하지 않음'부터 6점 '매우 동의함'까지의 6점 Likert 척도로 응답해야 합니다. 점수가 높을수록 변화에 대한 성향적 저항이 더 크다는 것을 나타냅니다.

불확실성에 대한 내성 결과 5 - 불확실성에 대한 불내성

불확실성에 대한 불내성(IUS)은 개인이 부정적인 사건이 발생할 가능성을 확률과 관계없이 받아들일 수 없는 것으로 간주하는 경향입니다. IUS-12는 이러한 경향을 예측 불안과 억제 불안의 두 가지 요인을 통해 측정하는 더 짧은 버전입니다. 참가자들은 리커트 척도로 1 '전혀 그렇지 않다'부터 5 '매우 그렇다'까지 응답합니다. 점수가 높을수록 부정적인 사건이 발생할 가능성을 더욱 용납할 수 없는 것으로 간주하는 경향이 더 크다는 것을 나타냅니다.

다국어 능력 결과 1 - 상황별 언어 프로필 설문지 (CLiP-Q)

"CLiP-Q는 다양한 맥락에서 참가자의 종합적인 언어 프로필을 제공하며, 인구통계 정보, 참가자의 일반적인 언어 배경, 참가자의 언어 이력, 최대 3개 언어(참가자가 선택한)에 대한 사용 및 숙련도, 그리고 맥락 및 개인 언어 다양성 설문지(CILD-Q)를 포함합니다.\nCILD-Q는 맥락적 언어 다양성을 측정하며, 3개 요인(맥락 속 다언어 사용, 실제 다언어 사용, 언어 다양성 촉진)에 걸친 20개 항목으로 구성됩니다.\nCILD-Q의 항목은 1(매우 동의하지 않음)에서 5(매우 동의함)까지의 5점 리커트 척도로 점수를 매기며, 높은 점수는 더 높은 수준의 맥락적 언어 다양성을 반영합니다."

인지된 사회적 지원 결과 1 - 다차원적 사회적 지원 척도: 설문지 점수

<MSPSS>는 가족, 친구, 그리고 의미 있는 타인으로부터 받는 사회적 지지 수준에 대한 개인의 인식을 측정합니다. 응답자는 1점('매우 강하게 동의하지 않음')에서 7점('매우 강하게 동의함')까지의 7점 리커트 척도로 응답합니다. 각 사회적 지지 원천에 대한 4개 항목 점수의 평균을 계산하여 3개의 개별 하위 척도 점수를 구합니다. 가능한 하위 척도 점수 범위는 1점에서 7점이며, 점수가 높을수록 해당 집단/개인으로부터의 인지된 사회적 지지가 높음을 의미합니다.

성격 결과 1 - Big Five Inventory: 설문지 점수

Big Five Inventory는 외향성, 신경증, 개방성, 친화성, 성실성의 5가지 차원에 대한 개인의 성격을 반영합니다. 각 차원은 2개의 항목으로 구성되며, 그중 하나는 역코딩됩니다. 개방성 차원에는 원래 항목을 오해하는 응시자로 인해 추가 역코딩 항목이 하나 더 추가됩니다. 응시자는 5점 리커트 척도(1=‘전혀 동의하지 않음’, 5=‘매우 동의함’)로 응답합니다. 각 차원 내 항목의 평균을 내어 5개의 별도 하위 척도 점수가 계산됩니다. 가능한 하위 척도 점수 범위는 1에서 5까지이며, 점수가 높을수록 해당 특성의 수준이 높음을 의미합니다.

MRI 구조 학습 결과 1 - MRI 스캐너 내 구조 학습 과제

구조 학습 과제 측정에서 성과 지수(PI)는 각 맥락에서 제시된 목표의 분포와 참가자의 반응이 얼마나 일치하는지 정량화합니다. 전체 PI는 맥락에 걸쳐 평균을 냅니다. PI 상대는 무작위 추측에 비해 참가자의 수행 성과를 반영하는 정규화된 측정값으로, 스캐너 내부에서 수행된 작업 중 학습 성과에 대한 요약을 제공합니다.

MRI 구조 학습 결과 2 - 구조 학습: 일반화 (전이)

포스트-MRI 이후 일반화 작업은 학습된 구조가 새로운 기호 세트로 전이되는 것을 평가하기 위해 사용됩니다. 이 측정은 동일한 성능 지수(PI) 및 PI 상대 측정값을 사용하여 중재로 인한 학습이 훈련 또는 스캔 세션 중에 접하지 않은 자극으로 일반화되는지 여부를 결정합니다.

좌측 DLPFC의 GABA 수준 - 신경전달물질 결과 1

참가자가 스캐너 내 구조 학습(SL) 작업을 수행하는 동안 기준수와 함께 수집된 MEGA-PRESS 자기 공명 분광법(MRS) 데이터에서 추정된 왼쪽 등외측 전두엽 피질(DLPFC)의 긴장성 감마 아미노부티르산(GABA) 농도(기관 단위(IU)).

신경전달물질 결과 2 - 오른쪽 배외측 전전두엽피질의 GABA 수치

SL 과제 중 MEGA-PRESS MRS 데이터로 추정된 우측 DLPFC의 긴장성 GABA 농도.

신경전달물질 결과 3 - 왼쪽 배외측 전전두엽 피질의 글루타메이트 수치

왼쪽 DLPFC의 긴장성 글루타메이트(Glu) 농도(IU 단위), SL 과제 중 MRS 데이터로부터 추정, 글루타민 및 거대분자와 별도로 정량화됨.

우측 DLPFC의 글루타메이트 수준 - 신경전달물질 결과 4

오른쪽 배외측 전전두엽의 긴장성 포도당 농도는 SL 과제 중 MRS 데이터로부터 추정되며, 글루타민 및 거대분자와 별도로 정량화되었습니다.

신경전달물질 결과 5 - 왼쪽 DLPFC의 Glu/GABA 비율

흥분-억제 (E-I) 균형은 좌측 배외측 전두엽 피질(DLPFC)에서 Glu 대 GABA 농도의 비율로 평가됩니다.

신경전달물질 결과 6 - 오른쪽 DLPFC의 Glu/GABA 비율

E-I 균형은 오른쪽 DLPFC의 Glu와 GABA 농도 비율로 평가됩니다.

신경전달물질 결과 7 - 대조 영역 GABA 수준 (일차 시각 피질)

SL 과제 동안 일차 시각 피질(V1)의 강장성 GABA 농도(IU)로, GABA 측정의 해부학적 대조군 역할을 합니다.

신경전달물질 결과 8 - 대조군 영역 글루타메이트 수준 (일차 시각 피질)

SL 과제 동안 일차 시각 피질(V1)에서의 긴장성 글루타메이트 농도(IU)는 글루타메이트 측정을 위한 해부학적 대조군 역할을 합니다.

신경전달물질 결과 9 - 대조 영역 Glu/GABA 비율 (일차 시각 피질)

E-I 균형은 SL 과제 동안 일차 시각 피질(V1)에서 Glu 대 GABA 농도의 비율로 평가되며, 이는 E-I 측정을 위한 해부학적 대조군 역할을 합니다.

기능적 연결성 결과 1 - 시드 기반 연결성

fMRI 데이터가 Inscapes 패러다임 동안 수집될 것입니다. 전뇌 복셀 단위 연결성 지도와 전두두정 및 선조 회로 내 시드 영역과 미리 정의된 ROI 간의 기능적 결합에 대한 표적 분석. 시드 영역은 참가자 간 해부학적 일관성을 보장하기 위해 해부학적 또는 데이터에서 유래된 네트워크 노드를 기반으로 정의될 것입니다.

<- 기능적 연결성 결과 2 - 내부 네트워크 연결성 >

그룹 독립 성분 분석(Group ICA)을 통해 식별된 휴지기 네트워크.
내재적 연결성은 ICA를 통해 식별된 각 네트워크 내 복셀의 연결 강도로 정의되며, 각 참가자 및 세션에 대해 ICA 정의 성분의 평균 네트워크 내 연결 강도로 인덱싱됩니다.

기능적 연결성 결과 3 - 외재적 네트워크 연결성

사전 정의된 ROI(예: 선조체 영역)와 각 Group ICA로 식별된 휴식 상태 네트워크 간의 연결성 분석. 외적 연결성은 ROI와 ICA 구성 요소인 식별된 네트워크의 시간 과정(time courses) 간의 상관 계수로 표시됩니다.

기능적 연결성 결과 4 - 그룹 기능 네트워크 비교

독립성분분석(ICA)를 사용하여 모든 참가자에 걸쳐 기능적 피질 네트워크를 정의합니다. 각 네트워크에 대한 피험자 특이적 공간 지도가 생성되고 그룹 수준 분석에 입력되어 네트워크 공간 패턴과 강도의 그룹 간 및 사전-사후 차이를 평가합니다.

<Microstructural Outcome 1 - Whole-brain Magnetization Transfer (MT) Saturation>미세구조 결과 1 - 전뇌 자기화 전달(MT) 포화도

전체 뇌의 복셀 기반 정량화(VBQ)를 통해 다중 매개변수 매핑(MPM)에서 유도된 백분율 단위(p.u.)의 MT(자화 전달) 맵을 분석하여 수초 함량의 종적 변화를 식별합니다.

미세구조 결과 2 - 전뇌 세로 이완율 (R1)

MPM-유래 이완속도(R1) 지도의 전체 뇌 VBQ를 사용하여 물과 미엘린 밀도의 종단적 변화를 식별합니다.

미세구조 결과 3 - 관심 영역 기반 자화 전달(MT) 포화도

미리 정의된 전두두정 및 피질선조 관심영역(ROI) 내에서 백분율 단위(p.u.)의 MT 변화에 대한 표적 정량 분석.

미세구조 결과 4 - ROI 기반 종적 이완율 (R1)

사전 정의된 전두정엽 및 피질-선조체 ROI 내에서 역초 단위의 R1 변화에 대한 정량적 표적 분석.

구조적 연결성 결과 1 - 전뇌 고정 섬유 밀도(FD)

전뇌 고정 기반 분석(FBA) 및 제약 구형 디컨볼루션(CSD)을 사용하여 백질 고정소 내 가시적 축삭 밀도(FD)의 미세 변화를 임의 단위로 측정합니다.

구조적 연결성 결과 2 - 전뇌 픽셀 섬유다발 단면적(FC)

CSD를 사용한 전뇌 FBA로 log 변환 비율에서 섬유 다발 단면(FC)의 거시적 형태 변화 측정.

구조적 연결성 결과 3 - 전체뇌 고정 섬유 밀도 및 단면(FDC)

CSD를 사용한 전뇌 FBA로 밀도와 형태의 복합 효과(FDC)를 임의 단위로 측정하여 총 축삭 용량을 나타냅니다.

일반 인지 능력 결과 1 - Raven의 고급 점진적 매트릭스(RAPM): 총 정답 수

레이븐 고급 진행 행렬은 유동 지능의 비언어적 추정치를 제공하며 귀납적 및 추상적 추론 능력을 측정합니다.
각 정답은 1점, 오답은 0점으로 채점됩니다. 총점은 0~20점이며, 점수가 높을수록 유동 지능이 높음을 의미합니다.
이는 기준선에서 참가자들을 훈련 또는 통제 그룹에 할당하기 위한 매칭에 사용됩니다.

일반 인지 능력 결과 2 - Raven의 고급 점진적 행렬(RAPM): 정확도 점수의 변화

레이븐 고급 진행 행렬 검사는 비언어적 추정으로 유동 지능을 평가하며, 귀납적 및 추상적 추론 능력을 측정합니다. 각 정답은 1점, 오답은 0점으로 채점됩니다. 중재 전과 후 모두에서 총 가능 점수는 0점에서 20점이며, 점수가 높을수록 유동 지능이 높음을 의미합니다. 정확도 점수의 변화는 두 시점(중재 후 - 전)의 점수 차이로 계산됩니다. 정확도 점수의 증가는 중재 후 추상적 추론 능력의 향상을 반영할 수 있습니다.

일반 인지 능력 결과 3 - Wechsler 약식 지능 척도 어휘력(WASI-V): 어휘 점수

WASI 어휘 검사는 참가자의 단어 지식과 언어 개념 형성을 측정하는 데 사용됩니다.
이는 3개의 그림 항목과 28개의 언어 항목으로 구성됩니다.
가능한 총점 범위는 0점에서 59점까지이며, 점수가 높을수록 더 나은 언어 지능 능력을 나타냅니다.
이는 훈련 그룹 또는 통제 그룹으로의 참가자 할당을 위한 기준선 매칭에 사용되며, 원시 어휘 점수는 T-점수로 표준화됩니다.

창의성 및 생성 결과 1 - 언어 유창성 검사(VFT): 평균 유창성 점수(범주)

주어진 범주에 대해 생성된 정확한 단어의 수입니다.

창의성 및 생성 결과 2 - 언어 유창성 검사(VFT): 평균 유창성 점수(문자)

특정 문자에 대해 생성된 올바른 단어의 수.

창의성 및 생성 결과 3 - 언어 유창성 테스트 (VFT): 클러스터링 계수

시멘틱 네트워크 모델에서 추출된 매개변수.

창의성 및 생성 결과 4 - 언어 유창성 검사(VFT): 평균 최단 경로 길이

시맨틱 네트워크 모델에서 추출된 파라미터.

창의성 및 생성 결과 5 - 언어 유창성 검사(VFT): 모듈성

의미 네트워크 모델에서 추출된 파라미터입니다.

창의성 및 생성 결과 6 - 대체용도과제(AUT): 총 유창성 점수

이 점수는 참가자가 제공한 유효 응답의 총 개수입니다.

창의성 및 생성 결과 7 - 대체 용도 과제(AUT): 총 독창성 점수

이 점수는 참가자 응답의 통계적 독창성을 측정합니다. 응답이 참가자 풀에서 낮은 발생률을 보이면 독창적인 것으로 간주되며, 높은 발생률을 보이면 독창적이지 않은 응답으로 간주됩니다. 독창성 점수가 높을수록 창의성이 더 높음을 나타냅니다.

창의성 및 생성 결과 8 - 대안적 사용 과제(AUT): 총 유연성 점수

이 점수는 응답이 얼마나 다른지를 반영합니다. 유연성 점수는 참가자 응답 내에서 구별되는 범주의 수를 기반으로 계산됩니다.

창의성 및 생성 결과 9 - 원격 연상 검사(RAT)

원격 연합 검사(RAT)는 연합적이고 창의적인 문제 해결 능력을 측정하는 방법입니다. 각 항목에서 참가자는 세 개의 단서 단어를 제시받고, 세 단서 모두와 의미 있게 연관된 네 번째 단어를 생성해야 합니다

수행은 사후 검사에서 정확하게 해결된 항목의 총 개수로 측정됩니다. 점수가 높을수록 더 강력한 연합 통합 및 유연한 의미론적 검색 능력을 나타냅니다

창의성 및 생성 결과 10 - 창의적 먹이 찾기 게임(CFG): 총계

창의적 채집 게임(CFG)은 참가자가 격자의 셀을 토글하여 가능한 모양의 공간을 탐색하면서 새롭고 창의적인 형태를 찾는 패러다임입니다. CFG는 연구자들이 유망한 영역의 활용과 새로운 영역의 탐색 사이의 전환을 포함한 창의적 탐색의 역학을 연구할 수 있게 해줍니다. 관심 변수는 아래에 나열되어 있습니다. 자세한 내용은 Yuval et al (2017)을 참조하십시오:

활용 시간은 활용 단계에서 소비된 시간입니다.

탐색 시간은 탐색 단계에서 소비된 시간입니다.

활용 최적성은 활용 단계 동안 품질 개선의 효율성 측정입니다.

탐색 최적성은 탐색 단계 동안 다양한 영역을 횡단하는 효과성 측정입니다.

독창성 점수는 저장된 모양의 참신성 등급입니다.

창의성 및 생성 결과 11 - 창의적 사고방식: 설문지 점수

창의적 사고방식 척도는 창의성의 가변성에 대한 개인의 신념을 반영합니다. 참가자들은 고정 사고방식 또는 성장 사고방식을 채택한다는 진술을 제시받고, 그에 대해 1점 '절대 아니다'에서 5점 '확실히 그렇다'까지의 5점 리커트 척도로 응답해야 합니다. 각 차원 내 5개의 진술로부터 고정 사고방식과 성장 사고방식의 두 가지 별도 평균 점수가 계산됩니다. 고정 사고방식의 높은 점수는 개인이 창의성이 선천적이고 변하지 않는다고 믿는 경향이 더 크다는 것을 시사합니다. 성장 사고방식의 높은 점수는 개인이 창의성이 가변적이라고 믿는 경향이 더 크다는 것을 시사합니다.

탐험 결과 1 - 매기의 농장: 행동 선택 지수

불확실성 하에서 활용(탐험) 대 탐사(가치 없는/참신한 선택)를 평가하는 다중 팔 밴딧(Multi-armed bandit) 의사 결정 과제입니다. 참가자들은 기대 보상과 정보 가용성이 다른 여러 개의 슬롯머신(밴딧) 사이에서 반복적으로 선택하며, 의사 결정 지평(horizon)이 길고 짧은 조건이 있습니다.

성과 지수 1: 행동 선택 빈도: 참가자들이 높은 보상, 낮은 보상, 익숙하지 않거나 완전히 새로운 옵션을 얼마나 자주 선택하는지 측정합니다.

높은 보상 옵션을 더 자주 선택하고 전체적으로 더 많은 점수를 획득하는 것은 효과적인 활용(exploitation)을 나타냅니다.

탐색 결과 2 - Maggie's Farm: 계산 모델 매개변수

다중 선택 과제 (multi-armed bandit) 결정 과제: 불확실성 하에서 활용(exploitation) 대 탐험(exploration, 무가치 및 새로움 유도) 평가.
참가자들은 기대 보상과 정보 가용성이 다른 손잡이를 반복적으로 선택하며, 의사결정 기간은 길고 짧습니다.

성과 지표 2: 무작위 탐험 경향(ε-greedy), 새로운 옵션 선호도(η; 새로움 보너스), 보상 불확실성(사전 분산, σ₀)을 포착하는 계산 모델 파라미터.

높은 ε, η, σ₀는 더 큰 탐험을 나타냅니다.

탐사 결과 3 - Maggie's Farm: 보상의 변화

불확실성 하에서 활용(exploitation) 대 탐색(exploration, 가치 무관 및 참신성 기반)을 평가하는 다중 선택형 밴딧 의사 결정 과제입니다. 참가자는 기대 보상과 정보 가용성이 다른 밴딧들 사이에서 반복적으로 선택하며, 긴 의사 결정 지평과 짧은 의사 결정 지평을 모두 경험합니다.

성과 지표 3: 라운드 전반의 보상 측정치로, 초기 보상, 평균 보상, 시간에 따른 개선을 포함합니다

특히 긴 라운드에서 낯설거나 참신한 선택지를 고르는 것은 전략적 탐색과 정보의 적응적 사용을 반영합니다.

위험 감수 결과 1 - 아이오와 도박 과제 (IGT-Adult)

불확실성 하에서 미래 결과에 대한 민감도를 평가하는 의사결정 과제입니다. 참가자는 이익을 극대화하고 손실을 피하기 위해 네 개의 카드 더미(A, B, C, D)에서 카드를 선택합니다. 선택은 금전적 보상을 제공하며 때로는 패널티가 따릅니다. A와 B 더미는 불리하여, 즉각적인 높은 이득이 있지만 장기적으로 더 큰 손실이 발생하여 시간이 지남에 따라 순손실을 냅니다. C와 D 더미는 유리하여, 즉각적인 이득은 작지만 시간이 지남에 따라 순이익을 냅니다. 참가자는 보상 일정에 대해 알지 못하며, 경험을 통해 어떤 더미가 "좋은"지 "나쁜"지 배워야 합니다. 성과는 100회 시행 동안 유리한 더미 선택 횟수에서 불리한 더미 선택 횟수를 뺀 순 점수로 측정됩니다. 또한 시간에 따른 더미 선호도 변화를 평가하기 위해 20회 시행씩 다섯 블록에 걸쳐 성과를 검토합니다. 블록 전반에 걸쳐 더 높은 순 점수와 더 많은 유리한 더미 선택은 장기 이득에 대한 선호와 미래 결과에 대한 민감도를 나타냅니다.

위험 감수 결과 2 - 케임브리지 도박 과제(CGT)

의사결정 위험 평가 과제로, 결과가 명시적으로 제시될 때 위험 감수, 확률 판단, 신중한 의사결정 품질을 측정합니다. 각 시행에서 참가자는 두 가지 색상의 컬러 박스 행을 다양한 비율로 시청하며, 이는 특정 색상의 박스 아래에 토큰이 숨겨져 있을 확률을 나타냅니다. 참가자는 먼저 토큰을 숨기고 있다고 생각하는 색상을 선택("선택")한 다음, 그 결정에 비율 기반의 "베팅"을 합니다. 베팅은 사용 가능한 포인트의 비율로 표현되며 오름차순 또는 내림차순으로 제시되어, 참가자가 위험 감수와 선택에 대한 신뢰도를 모두 반영하는 내기를 걸도록 요구합니다.

수행 성능은 확립된 CGT 결과 변수(위험 감수, 의사결정 품질, 결정 시간, 위험 조정, 지연 회피 및 충동성 포함)를 사용하여 지수화됩니다. 더 높은 의사결정 품질과 적절한 위험 조정은 더 나은 확률적 추론과 적응적 위험 감수 행동을 반영합니다.

계획 및 문제 해결 결과 1 - 원터치 스타킹(OTS)

스톡 데 캠브리지 과제에서 파생된 공간 계획 및 작업 기억의 컴퓨터화된 측정입니다. 각 시행에서 참가자들은 수직 "스타킹"에 배열된 여러 색의 공 두 개의 디스플레이를 봅니다. 시작 구성(아래 디스플레이)을 목표 배열(위 디스플레이)로 변환하는 데 필요한 최소 이동 횟수를 결정해야 합니다. 참가자들은 목표 패턴과 일치시키는 데 필요한 최소 이동 횟수를 선택하여 응답합니다. 과제 난이도는 시행 간에 필요한 이동 횟수가 증가함에 따라 높아집니다. 수행은 첫 번째 선택에서 올바르게 해결된 문제 수, 정답까지의 평균 선택 횟수, 첫 번째 선택까지의 평균 지연 속도(응답 속도), 정답까지의 평균 지연 속도로 측정됩니다. 측정치는 모든 문제에 대해 계산될 수 있으며, 또는 지정된 이동 횟수(1회 이동에서 5회 또는 6회 이동)의 문제에 대해 계산될 수 있습니다. 더 많은 문제를 올바르게 해결하고 더 짧은 결정 지연 시간은 더 강한 공간 계획 능력과 더 효율적인 실행 기능을 나타냅니다.

계획 및 문제 해결 결과 2- 계곡 횡단

크로싱 밸리 게임은 다리 건설 게임이라는 맥락에서 문제 해결 능력을 측정하는 도구입니다. 각 레벨에서 참가자들은 두 육지 사이의 간격을 제시받고, 차량을 안전하게 건널 수 있을 만큼 튼튼한 다리를 노드와 판자를 사용해 건설해야 합니다.

성과는 다리 해결책의 구조적 무결성으로 측정됩니다. 더 높은 점수는 차량이 고장 없이 건널 수 있을 만큼 충분한 구조적 무결성을 나타냅니다.

과학적 추론 결과 1 - 순진한 과학적 사고 억제 과제(참-왼쪽 버전)

과학 문장 진술 과제는 설명적 공존의 측정치입니다. 각 시행에서 참가자는 수학, 물리학, 생물학 분야의 과학적 진술을 제시받으며 각 진술이 참인지 거짓인지 평가해야 합니다. 이러한 진술은 그 진릿값이 직관적 나이브 이론과 공식적 과학 이론 간에 일관되거나 충돌하는지에 따라 분류됩니다. 수행은 모든 시행의 정확도 평균으로 측정됩니다. 높은 점수는 더 강한 설명적 공존과 직관적 오해와 충돌할 때 과학적 지식을 올바르게 적용하는 능력이 뛰어남을 나타냅니다.

사회정서적 기술 결과 1 - 대인관계 반응성 지수

대인관계 반응성 지수는 공감이 각각 별개이지만 관련된 일련의 개념들로 구성된다는 관점을 출발점으로 하는 성향적 공감 측정 도구입니다. 이 도구는 4개의 7문항 하위 척도로 구성되어 있으며, 각 척도는 공감의 개별 측면(관점 수용, 환상, 공감적 관심, 개인적 고통)을 측정합니다. 참가자는 5점 리커트 척도로 응답하며, 1은 '나를 잘 설명하지 않는다', 5는 '나를 매우 잘 설명한다'를 의미합니다. 점수가 높을수록 공감 수준이 더 높음을 나타냅니다.

호기심/탐구 결과 1 - 5차원 호기심 척도

이 설문지는 사회적 영역(사회적 호기심)을 포함한 호기심의 다양한 측면을 조사하며, 이는 인간 기능에 중요합니다. 다른 측면으로는 즐거운 탐구, 결핍 민감성, 스트레스 내성, 스릴 추구가 있습니다. 총 24개 문항으로 구성되어 있습니다. 참가자는 7점 리커트 척도로 응답해야 하며, 1은 '나를 잘 설명하지 않는다', 7은 '나를 완전히 설명한다'를 의미합니다. 점수가 높을수록 더 큰 호기심을 나타냅니다.

인지적 유연성 결과 1 - 인지 유연성 조사지(CFI)

20개 항목의 척도는 인지적 유연성의 세 가지 측면을 측정합니다: (a) 어려운 상황을 통제 가능하다고 인식하는 경향; (b) 인생의 사건과 인간 행동에 대한 여러 대안적 설명을 인식하는 능력; (c) 어려운 상황에 대한 여러 대안적 해결책을 생성하는 능력. 참가자는 7점 리커트 척도에 응답해야 하며, 1은 '매우 동의하지 않음'이고 7은 '매우 동의함'입니다. 척도에서 높은 점수는 유연성이 더 크다는 것을 나타냅니다.

감정 조절 결과 1 - 감정 조절 설문지 (ERQ)

이 설문지는 인지적 재평가와 표현 억제라는 두 가지 정서 조절 전략의 습관적 사용에 대한 개인차를 평가합니다. 총 10개의 항목으로 구성되어 있습니다. 참가자는 7점 리커트 척도에 응답해야 하며, 1은 '매우 동의하지 않음', 7은 '매우 동의함'을 의미합니다. 인지적 재평가 항목의 점수가 높을수록 정서 조절 전략으로 자신의 정서 경험을 조절하는 것을 더 많이 사용함을 나타냅니다. 표현 억제 항목의 점수가 높을수록 정서 조절 전략으로 자신의 정서 표현을 조절하는 것을 더 많이 사용함을 나타냅니다.

피로 결과 1 - 다차원 피로 측정 도구

이는 피로(일반, 정신, 신체, 활동 감소 및 동기 저하)를 측정하는 20개 문항의 자가 보고식 척도로, 5점 척도로 평가됩니다. 점수가 높을수록 더 심각한 피로 수준을 나타냅니다.

인구통계 및 SES 결과 1 - 인구통계 및 SES (CLIP A & D, 경력 관련)

이러한 항목은 개인의 사회경제적 지위를 나타내는 기본적인 인구통계를 측정합니다.

문화 정체성 및 적응 결과 1 - 다문화 정체성 통합 척도

이 척도는 22개 항목으로 구성되어 있으며, 하위 척도 3개(범주화, 구분화, 통합)를 통해 문화적 정체성을 측정합니다. 참가자는 1'전혀 아님'부터 7'정확히 그렇다'까지의 리커트 척도에 응답합니다.

취업 성과 1 - 인지된 취업 가능성 (PEMP) *

11개 항목으로 구성된 이 척도는 참가자들의 개인적·직업적 특성을 바탕으로 현재 조직 내외에서의 자기 인식 직무적응력을 측정합니다. 참가자는 5점 리커트 척도로 응답하며, 1은 '매우 동의하지 않음', 5는 '매우 동의함'을 의미합니다. 척도 점수가 높을수록 현재 조직 내(내부) 및 더 넓은 노동 시장(외부)에서의 인식된 직무적응력이 더 높음을 나타냅니다.
*이 척도는 취업 중인 성인 또는 시간제/인턴십을 병행하는 학생에게만 실시됩니다.

직업적 결과 2 - 미래 지향성 및 회복탄력성 (DMF)

이 21개 항목 척도는 참가자의 미래 지향 능력(즉, 개인이 미래에 대해 가지는 생각, 아이디어 및 감정)과 회복탄력성(즉, 도전이 안정성, 활력 및 발달을 위협할 때 저항하거나 신속하게 힘과 에너지를 회복하여 "스스로 움직이게" 하는 능력)을 측정합니다.
참가자는 5점 리커트 척도(1: '전혀 나를 설명하지 않는다', 5: '나를 매우 잘 설명한다')로 응답해야 합니다.
점수가 높을수록 더 강한 미래 지향성과 더 높은 심리적 회복탄력성을 나타냅니다.

직업 결과 3 - 직업 적응 능력 척도 (CAAS)

24개 항목 척도는 참가자의 직업 적응성을 우려, 통제, 호기심, 통제 적응성의 네 가지 차원으로 측정합니다. 참가자는 5점 리커트 척도(1은 '강하지 않음', 5는 '가장 강함')로 응답해야 합니다. 점수가 높을수록 직업 적응성이 더 강함을 나타냅니다.

진로 Outcomes 4 - 다면적 진로 태도* (PCA)

14문항 척도는 참가자의 자기주도적 경력 관리 대 가치 기반 경력 태도를 측정한다. 참가자는 5점 리커트 척도로 응답해야 하며, 1은 '거의 또는 전혀 아니다', 5는 '매우 그렇다'를 의미한다. 점수가 높을수록 개인이 고용주나 외부 규범에 의존하기보다 자신의 목표와 가치에 기반하여 경력을 형성하고 평가할 가능성이 높다.

*이 척도는 취업 성인 또는 파트타임/인턴십 중인 학생에게만 실시된다.

커리어 결과물 5 - 무경계 경력 태도(BCA)

8개 항목 척도는 참가자의 '경계 없는 사고방식'(즉, 조직 경계를 넘어 일하는 데 대한 일반적인 태도)을 측정합니다. 참가자는 5점 리커트 척도로 응답해야 하며, 1은 '거의 또는 전혀 없다', 5는 '매우 크게 그렇다'입니다. 점수가 높을수록 유연하고 경계를 넘는 경력 경험에 대한 관심이 더 크다는 것을 나타냅니다.

*이 척도는 직장인 또는 파트타임/인턴으로 일하는 학생에게만 시행됩니다.

진로 결과 6 - 선제적 진로 행동* (PCB)

13개 항목 척도는 네 가지 유형의 주도적 경력 행동을 측정합니다: 주도적 기술 개발, 네트워킹, 경력 상담, 경력 계획입니다. 참가자는 5점 리커트 척도로 응답해야 하며, 1은 '전혀 동의하지 않음', 5는 '매우 동의함'을 의미합니다. 점수가 높을수록 더 강한 주도성, 미래 지향성, 경력 궤적을 형성하려는 자기 주도적 노력을 반영합니다.

*이 척도는 직장인이나 파트타임/인턴십으로 일하는 학생들에게만 시행됩니다.

경력 결과 7 - 구직 효능감 (JSE)

13개 항목 척도는 참가자들이 구직 활동의 특정 측면에서 잘할 수 있다는 자신감/자기 평가 기술을 측정합니다. 참가자는 1(전혀 자신 없음)에서 7(매우 자신 있음)까지의 7점 리커트 척도로 응답해야 합니다. 점수가 높을수록 효과적인 구직 행동을 수행할 수 있는 인식된 능력과 준비성이 강함을 반영합니다.

직업 결과 8 - 직업 결정 모호성 허용 척도(CDAT)

18개 항목으로 구성된 척도는 참가자들이 진로 결정 과정에서 직면하는 모호성에 대한 평가와 반응을 내성, 혐오, 선호의 세 가지 차원에서 측정합니다. 참가자들은 1(매우 동의하지 않음)에서 7(매우 동의함) 범위의 7점 리커트 척도로 응답해야 합니다. 점수가 높을수록 각 차원에서 더 강한 경향을 나타냅니다. 즉, 내성과 선호 점수가 높을수록 모호성에 대한 개방성이 더 크다는 것을 의미하고, 혐오 점수가 높을수록 모호성에 대한 불편감이 더 크다는 것을 의미합니다.

경력 결과 9 - 학생 경력 구성 인벤토리 (SCCI; 학생 대상)

25개 문항으로 구성된 이 척도는 진로 적응 반응을 측정하며, 여기에는 진로 선택을 구성하는 데 관여하는 진로 관련 생각과 행동이 포함됩니다.

이는 청소년과 성인 초기 개인이 진로 발달 초기 단계에서 주요 진로 구성 과제에 어떻게 반응하는지를 포착합니다.

참가자는 5점 리커트 척도(1점: '아직 이에 대해 많이 생각하지 않았다', 5점: '이미 이 행동을 했다')로 응답해야 합니다.

점수가 높을수록 진로 적응 반응에 더 많이 참여했음을 의미하며, 즉 개인이 진로 선택 구성과 관련된 생각, 계획, 행동에 있어 더 진전되었음을 나타냅니다.

직업 결과 10 - 직업 정체성 (VI2)

20개 문항의 척도는 참가자의 직업 정체성을 측정하며, 개인이 자신의 안정적인 직업 목표, 관심사 및 능력을 얼마나 인식하고 있는지 측정하는 것을 목표로 합니다.

참가자는 5점 리커트 척도(1은 '전혀 동의하지 않음', 5는 '매우 동의함')로 응답해야 합니다. 높은 점수는 직업 목표, 관심사 및 특정 직업 경로와의 자기 인식 적합성에 대한 명확성, 자신감 및 헌신이 더 크다는 것을 나타냅니다.

경력 결과 11 - 직업 정체성 (VI1)

20개 항목 척도는 진로 의사 결정 및 개인 준비성을 이해하는 핵심 구성 요소인 직업 정체성을 조작적으로 정의합니다. 참가자는 5점 리커트 척도로 응답해야 합니다. 점수가 높을수록 자기 인식 진로 의사 결정 준비성 및 일관성이 더 큰 것을 나타냅니다.

경력 결과 12 - 경력 탄력성 (CCM)

원본 설문지는 참가자의 경력몰입도를 측정합니다(Career Commitment Measure). 그러나 4개 항목으로 구성된 경력 회복력 하위 척도만 시행됩니다. 참가자는 5점 리커트 척도(1='전혀 동의하지 않음', 5='매우 동의함')로 응답해야 합니다. 역코딩 후 점수가 높을수록 현재 직업이나 경로와 관련된 인지된 부담이나 스트레스가 낮음을 의미합니다.

기분 및 상태 결과 1 - 자기 평가 그림 (SAM)

대조 변수로 사용됨. 이는 개인의 정서적 반응을 측정하는 비언어적 그림 평가입니다. 원래 척도는 9점 척도로 평가되는 세 가지 항목으로 구성됩니다.

기분 및 상태 평가 2 - 자기 평가 조종 장치 (SAM)

통제 변수로 사용됨. 이는 비언어적 그림 평가로, 개인의 정서적 반응을 측정합니다. 원래 척도는 9점 척도로 평가된 세 가지 항목으로 구성됩니다.

기분 및 상태 결과 3 - 훈련 피드백: 과제 즐거움 수준

통제 변수로 사용됩니다. 참가자들은 각 훈련 세션이 끝날 때 훈련 과제가 얼마나 즐거운지 보고해야 합니다. 가능한 점수 범위는 0(전혀 즐겁지 않음)에서 10(매우 즐거움)까지입니다. 점수가 높을수록 중재 훈련에서 더 높은 즐거움 수준을 나타냅니다.

기분 및 상태 결과 4 - 교육 피드백: 과제 난이도 수준

대조 변수로 사용됩니다. 참가자들은 각 훈련 세션이 끝날 때 훈련 과제가 얼마나 어려운지 보고하도록 요청받습니다. 가능한 점수는 0(전혀 어렵지 않음)부터 10(매우 어려움)까지입니다. 점수가 높을수록 중재 훈련의 난이도가 높다는 것을 나타냅니다.

기분 및 상태 결과 5 - 환자 건강 설문지-9(PHQ-9): 총점

통제 변수로 사용되었습니다. PHQ-9는 9개 항목이 정신장애 진단 및 통계 편람 4판(DSM-IV) 진단 기준에 기반한 도구입니다. 각 항목은 0점(전혀 아님)에서 3점(거의 매일)까지 점수가 매겨집니다. 진단 측정으로서의 타당도와 신뢰도, 우울증 중증도 평가 및 치료 반응 모니터링에서의 유용성은 잘 확립되어 있습니다.

기분 및 상태 결과 6 - 범불안장애-7 (GAD-7): 총점

대조 변수로 사용됨. GAD-7 항목은 DSM-IV (정신 장애 진단 및 통계 편람 제4판)의 범불안 장애 진단 기준 중 가장 두드러진 진단적 특징을 설명합니다. GAD-7에서 대상자는 지난 2주 동안 얼마나 자주 7가지 주요 범불안 장애 증상에 시달렸는지 묻습니다. 응답 옵션은 "전혀 없음", "며칠", "절반 이상", "거의 매일"입니다.