OpenWMB:一个开源和自动化的工作内存任务电池,用于OpenSesame
Fábio Monteiro1,2,3,4, Letícia Botan Nascimento5, José Leitão6,7
1CINEICC - Center for Research in Neuropsychology and Cognitive Behavioral Intervention, Faculty of Psychology and Educational Sciences, University of Coimbra, Coimbra, Portugal. uc2021194081@student.uc.pt.
Behavior research methods
|April 4, 2024
概括
我们开发了OpenWMB,这是一个免费的,开源的工作内存容量 (WMC) 评估工具,具有七个任务. 不同质的WMC因素,结合不同的任务类型,最好估计WMC,并与流体智能相关联.
科学领域:
- 认知心理学 认知心理学
- 神经科学是一个神经科学.
- 心理测量 心理测量 心理测量
背景情况:
- 工作记忆能力 (WMC) 对认知功能至关重要.
- 现有的自动化WMC任务电池通常使用专有软件或有限的范式.
- 需要可访问,全面的WMC评估工具.
研究的目的:
- 介绍OpenWMB,一个新的,开源的自动化工作记忆任务电池.
- 为了评估 OpenWMB 的葡萄牙语版本的心理测量特性.
- 为了比较评估WMC的不同方法及其与流体智能的关系.
主要方法:
- 使用OpenSesame软件开发了OpenWMB,这是一个自动化电池,在三个范式 (复杂跨度,更新,绑定) 中有七个任务.
- 评估了葡萄牙语版本的心理测量特性 (内部一致性,有效性).
- 进行 permutation 分析以比较从单个任务,同质因子和异质因子对流体智能因子的 WMC 估计.
主要成果:
- 葡萄牙的OpenWMB表现出良好的内部一致性和强大的内部/预测有效性.
- 所有任务都加载在一个单一的WMC因子上,这与流体智能高度相关.
- 不同类型的WMC因子,来自不同范式的任务,提供了WMC的最佳估计.
结论:
- OpenWMB是一个有效可靠的,免费可用的工具来评估WMC.
- 使用不同范式 (异质因素) 的任务组合来评估WMC,可以获得更高的估计值.
- 这种方法增强了对WMC及其与流体智能的关系的理解.


