(57)【要約】  本発明は、ユーザ、医療関係者、教師、および親により、認知スキル発達のターゲティング、個人別測定、および管理を可能とするものである。本発明は、実行機能の基盤にある認知スキルをターゲットにして発達させるためのゲームベースの仮想学習カリキュラムを特徴とする。本発明の方法およびシステムは、認知スキル(例えば、注意力集中、注意力持続、認知抑制、行動抑制、選択性注意力、転換性注意力、配分性注意力、干渉制御、新規性抑制、満足遅延耐性、インナーボイス、動機付け抑制、および自己制御性)を改善する効果的で速やかなビデオゲームベースのトレーニングカリキュラムを提供する。このカリキュラムでは、(i)注意力制御と衝動抑制の基盤にある各認知プロセス、(ii)測定可能でトレーニング可能な認知スキルの特定、(iii)これらのスキルを効果的にトレーニングしてその持続を可能にするゲームデザインおよびゲームメカニクスを用いる。ゲームベースのシステムは、医療専門家、医療関係者、親、教師、およびユーザに、ターゲット認知スキルのトレーニングを測定および管理して、所望のパフォーマンス目標に到達する能力を提供する。【選択図】図9
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの認知スキルをトレーニングする方法であって、
(a)前記ユーザの認知スキルをトレーニングするように構成された、コンピュータベースの仮想学習カリキュラムを提供するステップであって、前記仮想学習カリキュラムは、少なくとも第1のゲームモジュールと第2のゲームモジュールを含み、前記第1のゲームモジュールは、ターゲット認知スキルをトレーニングするスキルトレーニングモジュールを含み、前記第2のゲームモジュールは、前記スキルトレーニングモジュールの外側の仮想環境において前記ユーザが前記ターゲット認知スキルの持続を示すことができるように構成されたスキル伝達モジュールを含む、ステップと、
(b)前記ユーザのEEG脳活動信号を測定し、前記EEG脳活動信号に基づき、前記ユーザの注意状態レベルを計算するステップと、
(c)前記スキルトレーニングモジュールにおいてトレーニングエクササイズを実施するステップであって、前記スキルトレーニングモジュールは、ユーザアバターをミッションの完了へ向かわせ、前記ユーザの注意状態レベルを高い状態で引き出す第1ストーリーラインを含み、前記ユーザの前記注意状態レベルの増加または減少により、前記ユーザアバターが前記ミッションの完了へ向かうスピードが対応して増加または減少する、ステップと、
(d)ステップ(c)の間において、前記ユーザに対してチャレンジタスクを提示するステップであって、前記チャレンジタスクは前記ユーザのターゲット認知スキルをトレーニングするように構成されている、ステップと、
(e)ステップ(d)の間において、前記ユーザアバターが前記ミッションの完了へ向かっている間に、前記チャレンジタスクに対する前記ユーザの応答に基づき、前記ユーザのスキルパフォーマンススコアを計算し、前記スキルパフォーマンススコアが所定上側閾値を超えたとき前記チャレンジタスクの達成難易度を上げ、前記スキルパフォーマンススコアが所定下側閾値未満になったとき前記チャレンジタスクの達成難易度を下げる、ステップと、
(f)前記ミッションの完了に続いて、前記スキル伝達モジュールにおいてスキル持続エクササイズを実施するステップであって、前記スキル伝達モジュールは前記ユーザに対して持続チャレンジタスクを提示する第2ストーリーラインを含み、前記持続チャレンジタスクは前記スキルトレーニングモジュールにおいて提示された前記チャレンジタスクとは異なり、前記持続チャレンジタスクは前記ユーザが前記ターゲット認知スキルの持続を提示することができるように構成されている、ステップと、
を含む方法。
【請求項２】
前記第1ストーリーラインは友人キャラクタを含み、前記友人キャラクタは、前記ユーザがインナーボイスを生じさせるようにガイドと動機付けを提供するように提示される請求項1に記載の方法。
【請求項３】
前記友人キャラクタは、ターゲット認知スキルを学習するように前記ユーザにガイドと動機付けを動的に提供するとともに、前記ユーザがインナーボイスを生じさせるように自尊心または励ましを提供する請求項2に記載の方法。
【請求項４】
前記第1ストーリーラインと前記第2ストーリーラインは、前記ユーザが問題解決に取り組み、前記ユーザがインナーボイスを生じさせるように自発性を持つことを促すように構成されたメンターキャラクタを含む請求項1または2のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記メンターキャラクタは、前記チャレンジタスクを前記ユーザに対して示すように構成されていない請求項4に記載の方法。
【請求項６】
ステップ(e)は、前記ユーザの前記スキルパフォーマンススコアに基づき前記チャレンジタスクの達成難易度を調整するステップを含む請求項1〜5のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
ステップ(e)は、前記ユーザの前記スキルパフォーマンススコアおよび前記注意状態レベルの両方に基づき前記チャレンジタスクの達成難易度を調整するステップを含む請求項6に記載の方法。
【請求項８】
ステップ(e)はさらに、前記ユーザの前記スキルパフォーマンススコアまたは前記注意状態レベルに基づき、前記ユーザアバターに対して提示する前記ターゲット認知スキルの順番を調整するステップを含む請求項1〜7のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
ユーザアバターの速度は、前記スキルパフォーマンススコアが上がると増加する請求項1〜8のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
ユーザアバターの速度は、前記スキルパフォーマンススコアが下がると低下する請求項1〜9のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
ステップ(d)は、前記ユーザの前記注意状態レベルが上がると増える速さで、前記ユーザアバターに対してチャレンジタスクを提示するステップを含む請求項1〜10のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
ステップ(d)は、前記ユーザの前記注意状態レベルが下がると減少する速さで、前記ユーザアバターに対してチャレンジタスクを提示するステップを含む請求項1〜11のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
ステップ(d)は、前記ユーザが所定の注意状態レベルに達した後にのみ、前記ユーザアバターに対して少なくともいくつかのチャレンジタスクを提示するステップを含む請求項1〜12のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】
ステップ(f)はさらに、前記スキル伝達モジュールにおいて提示された前記チャレンジタスクに対する前記ユーザアバターの応答に基づき、前記ユーザのスキル伝達スコアを計算するステップであって、スキル伝達スコアが所定閾値を超えたことは前記持続されたターゲット認知スキルの伝達性を示し、これにより前記ユーザアバターは前記コンピュータベースの仮想学習カリキュラムの次レベルへ進むことができる、ステップを含む請求項1〜13のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
前記スキルトレーニングモジュールは注意力維持をトレーニングするように構成されており、前記スキル伝達モジュールは前記ユーザが注意力維持の前記スキルの持続を示すように構成されている請求項1〜14のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１６】
前記ミッションが完了すると、集中注意状態スコアを計算するステップをさらに含む請求項15に記載の方法。
【請求項１７】
所定注意状態レベル閾値を超える注意状態レベルの数から前記集中注意状態スコアを計算する請求項16に記載の方法。
【請求項１８】
前記所定注意状態レベル閾値は50%、55%、60%、65%、70%、75%、80%、または90%よりも大きい請求項17に記載の方法。
【請求項１９】
前記ミッションが完了すると持続注意状態スコアを計算するステップをさらに含む請求項15に記載の方法。
【請求項２０】
注意状態レベルが所定変化量閾値よりも小さく変化する時間から前記持続注意状態スコアを計算する請求項19に記載の方法。
【請求項２１】
前記所定変化量閾値は前の注意状態レベルの1%から50%である請求項20に記載の方法。
【請求項２２】
前記持続注意状態スコアを、所定注意状態レベル閾値よりも大きい連続する注意状態レベルについて計算する請求項20または21に記載の方法。
【請求項２３】
前記スキルトレーニングモジュールは認知抑制をトレーニングするように構成されており、前記スキル伝達モジュールは前記ユーザが認知抑制のスキルの持続を示すように構成されている請求項1〜22のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２４】
前記ミッション目標の完了に続いて、認知抑制スコアを計算するステップをさらに含む請求項23に記載の方法。
【請求項２５】
ステップ(c)の始点からある時間が経過するまでに所定注意状態レベル閾値を超える注意状態レベルの頻度から前記認知抑制スコアを計算する請求項24に記載の方法。
【請求項２６】
前記所定注意状態レベル閾値は、50%、55%、60%、65%、70%、75%、80%、または90%である請求項25に記載の方法。
【請求項２７】
前記スキルトレーニングモジュールは行動抑制をトレーニングするように構成されており、前記スキル伝達モジュールは前記ユーザが行動抑制のスキルの持続を示すように構成されている請求項1〜26のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２８】
(a)前記ミッションが完了すると、(i)正しく拒否されたチャレンジタスクの個数、(ii)不正確に選択されたチャレンジタスクの個数を判定するステップと、
(b)(i)と(ii)の組み合わせから行動抑制スコアを計算するステップと、をさらに含む請求項27に記載の方法。
【請求項２９】
前記スキルトレーニングモジュールは選択性注意力をトレーニングするように構成されており、前記スキル伝達モジュールは前記ユーザが選択性注意力のスキルの持続を示すように構成されている請求項1〜28のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３０】
(a)前記ミッションが完了すると、(i)正しく選択されたチャレンジタスクの個数、(ii)正しく拒否されたチャレンジタスクの個数、(iii)チャレンジタスクの総数を判定するステップと、
(b)(i)〜(iii)の組み合わせから選択性注意力スコアを計算するステップと、をさらに含む請求項29に記載の方法。
【請求項３１】
前記スキルトレーニングモジュールは転換性注意力をトレーニングするように構成されており、前記スキル伝達モジュールは前記ユーザが転換性注意力のスキルの持続を示すように構成されている請求項1〜30のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３２】
(a)前記ミッションが完了すると、(i)正しく選択されたチャレンジタスクの個数、(ii)正しく拒否されたチャレンジタスクの個数を判定するステップであって、前記チャレンジタスクはターゲットルールがスイッチすると即座に提示されるステップと、
(b)(i)と(ii)の組み合わせから転換性注意力スコアを計算するステップと、をさらに含む請求項31に記載の方法。
【請求項３３】
前記スキルトレーニングモジュールは新規性抑制をトレーニングするように構成されており、前記スキル伝達モジュールは前記ユーザが新規性抑制のスキルの持続を示すように構成されている請求項1〜32のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３４】
(a)前記ミッションが完了すると、(i)正しく選択されたチャレンジタスクの個数、(ii)正しく拒否されたチャレンジタスクの個数、(iii)チャレンジタスクの総数を判定するステップと、
(b)(i)〜(iii)の組み合わせから新規性抑制スコアを計算するステップと、をさらに含む請求項33に記載の方法。
【請求項３５】
前記スキルトレーニングモジュールは満足遅延耐性をトレーニングするように構成されており、前記スキル伝達モジュールは前記ユーザが満足遅延耐性のスキルの持続を示すように構成されている請求項1〜34のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３６】
(a)前記ミッションが完了すると、(i)正しく選択されたチャレンジタスクの個数、(ii)チャレンジタスクの総数を判定するステップと、
(b)(i)と(ii)の組み合わせから満足遅延耐性スコアを計算するステップと、をさらに含む請求項35に記載の方法。
【請求項３７】
前記スキルトレーニングモジュールは自己制御性をトレーニングするように構成されており、前記スキル伝達モジュールは、前記ユーザが自己制御性のスキルの持続を示すように構成されている請求項1〜36のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３８】
(a)前記ミッションが完了すると、(i)正しく選択されたチャレンジタスクの個数、(ii)チャレンジタスクの総数を判定するステップであって、前記チャレンジタスクは収集または衝突回避チャレンジタスクの前後における所定時間内に発生する、ステップと、
(b)(i)と(ii)の組み合わせから自己制御性スコアを計算するステップと、をさらに含む請求項37に記載の方法。
【請求項３９】
前記スキルトレーニングモジュールは配分性注意力をトレーニングするように構成されており、前記スキル伝達モジュールは前記ユーザが配分性注意力のスキルの持続を示すように構成されている請求項1〜38のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４０】
(a)前記ミッションが完了すると、(i)正しく選択されたチャレンジタスクの個数、(ii)正しく拒否されたチャレンジタスクの個数、(iii)チャレンジタスクの総数を判定するステップと、
(b)(i)〜(iii)の組み合わせから配分性注意力スコアを計算するステップと、をさらに含む請求項39に記載の方法。
【請求項４１】
前記スキルトレーニングモジュールは干渉制御をトレーニングするように構成されており、前記スキル伝達モジュールは前記ユーザが干渉制御のスキルの持続を示すように構成されている請求項1〜40のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４２】
(a)前記ミッションが完了すると、(i)不正確に選択されたチャレンジタスクの個数、(ii)チャレンジタスクの総数を判定するステップと、
(b)(i)と(ii)の組み合わせから干渉制御スコアを計算するステップと、をさらに含む請求項41に記載の方法。
【請求項４３】
前記スキルトレーニングモジュールは動機付け抑制をトレーニングするように構成されており、前記スキル伝達モジュールは前記ユーザが動機付け抑制のスキルの持続を示すように構成されている請求項1〜42のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４４】
(a)前記ミッションが完了すると、(i)不正確に選択されまたは不正確に拒否されたチャレンジタスクの後に生じる、正しく選択されたチャレンジタスクの個数、(ii)不正確に選択されまたは不正確に拒否されたチャレンジタスクの後に生じる、正しく拒否されたチャレンジタスクの個数、(iii)正しく選択されたチャレンジタスクの総数、(iv)正しく拒否されたチャレンジタスクの総数、(v)不正確に選択されたチャレンジタスクの個数、(vi)不正確に拒否されたチャレンジタスクの個数を判定するステップと、
(b)(i)〜(vi)の組み合わせから動機付け抑制スコアを計算するステップと、をさらに含む請求項43に記載の方法。
【請求項４５】
前記スキルトレーニングモジュールはインナーボイスをトレーニングするように構成されており、前記スキル伝達モジュールは前記ユーザがインナーボイスのスキルの持続を示すように構成されている請求項1〜44のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４６】
前記ミッションが完了すると、前の注意状態レベルを超える注意状態レベルの個数からインナーボイススコアを計算するステップであって、前記前の注意状態レベルは所定閾値レベルよりも小さい請求項45に記載の方法。
【請求項４７】
前記スキル伝達モジュールは前記ユーザが前記ターゲット認知スキルの持続を示すことができるように構成されている請求項1〜46のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４８】
前記持続を示すことは、前記チャレンジタスクの前記所望の目標の達成チャンス増加またはターゲット認知スキル学習の増加に対応する請求項47に記載の方法。
【請求項４９】
前記ユーザは低い注意および／または抑制制御を有する請求項1〜48のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５０】
前記ユーザは不注意または抑制障害を有する請求項1〜49のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５１】
前記ユーザの前記スキルパフォーマンスを分析および報告するステップをさらに含む請求項1〜50のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５２】
前記スキルパフォーマンスはターゲット認知スキルパフォーマンスである請求項51に記載の方法。
【請求項５３】
前記モジュールは1つ以上のレベルから構成され、各レベルは任意的に1つ以上のミッションから構成されている請求項1〜52のいずれかに記載の方法。
【請求項５４】
前記1つ以上のレベルは1つ以上のターゲット認知スキルの発達に対して構成されている請求項53に記載の方法。
【請求項５５】
前記ターゲット認知スキルは、注意力集中、注意力持続、認知抑制、行動抑制、選択性注意力、転換性注意力、配分性注意力、干渉制御、新規性抑制、満足遅延耐性、インナーボイス、動機付け抑制、および自己制御性から選択される請求項54に記載の方法。
【請求項５６】
ステップ(a)〜(f)を少なくとも1つのターゲット認知スキルに対して繰り返す請求項1〜55のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５７】
ステップ(a)〜(f)を2つ以上のターゲット認知スキルに対して繰り返された請求項1〜56のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５８】
前記方法を、一定の間隔、例えば3、4、5、6、または7回／週で、10、20、30、40、50、または60分間の間、3週間以上に渡って実施して、前記ユーザのターゲット認知スキルをトレーニングする請求項56または57に記載の方法。
【請求項５９】
前記スキルトレーニングモジュールは、(i)ユーザのスキルパフォーマンスのスコアを提供するステップ、(ii)前記スコアに基づき、前記スキルトレーニングモジュールに対する難易度レベルを選択するステップ、を実施する請求項1〜58のいずれかに記載の方法。
【請求項６０】
前記ユーザのスキルパフォーマンスを、前記ユーザが種々の刺激間でのその活動を正しく区別する正確さによって定量化する請求項59に記載の方法。
【請求項６１】
ステップ(d)の間において、前記応答に基づき、(i)前記ユーザが衝動／抑制チャレンジタスクに対して不正確に応答しているときまたは無刺激に応答しているときを判定することによって衝動的反応を特定するステップ、(ii)前記ユーザに前記衝動的反応について警報を出すステップ、をさらに含む請求項1〜60のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６２】
前記警報を出すことは、前記衝動的反応が特定されたときに前記ユーザに聴覚または視覚的合図を提示することを含む請求項61に記載の方法。
【請求項６３】
前記ユーザは前記衝動的反応が特定されたときに即座の否定的な結果を受ける請求項61または62に記載の方法。
【請求項６４】
ステップ(d)は、前記チャレンジタスクに対する前記ユーザ応答に基づき前記ユーザについてのスキルパフォーマンススコアを計算するステップを含み、ステップ(e)は、前記衝動的反応が特定されたときに前記スキルパフォーマンススコアを減らすステップを含む請求項59〜63のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６５】
前記スキルパフォーマンススコアを、(i) 前記ユーザが種々の刺激を正しく区別する正確さと、(ii)衝動的反応を抑制する前記ユーザの能力との組み合わせを用いて定量化する請求項64に記載の方法。
【請求項６６】
ステップ(d)の間において、前記ユーザに不安によってフラストレーションが起こるときを特定し、友人キャラクタまたはメンターキャラクタからボイスオーバーダイアログを引き起こすことをさらに含む請求項1〜65のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６７】
前記友人キャラクタまたは前記メンターキャラクタは、フラストレーションの感覚に対する感情的反応を調整するための安心または簡単なストラテジを提供する請求項66に記載の方法。
【請求項６８】
ユーザのターゲット認知スキルをトレーニングするためのゲームベースのシステムであって、請求項1〜67のいずれか一項に記載の方法によりコンピュータベースの仮想学習カリキュラムを提示するためのアルゴリズムを実装したプロセッサを含むシステム。
【請求項６９】
前記アルゴリズムは、前記ユーザが注意力集中および／または注意力持続の状態にある間に、コンピュータベースの仮想学習カリキュラムを提示する請求項68に記載のゲームベースのシステム。
【請求項７０】
前記ユーザからEEGデータを集めてコンピューティングおよびビデオ装置に伝達するためのEEGヘッドセットをさらに含む請求項68または69に記載のゲームベースのシステム。
【請求項７１】
(d)前記注意状態レベルおよび／または前記チャレンジタスクに対する前記ユーザ応答に基づき、前記注意力関連スキルのそれぞれについての注意力スコアを得るステップであって、前記注意力関連スキルは、注意力集中、注意力持続、選択性注意力、転換性注意力、または配分性注意力を含む、ステップと、
前記注意状態および／または前記チャレンジタスクに対する前記ユーザ応答に基づき、前記注意力または衝動／抑制関連スキルのそれぞれに対する注意力または衝動／抑制スコアを得るステップであって、前記注意力または衝動／抑制関連スキルは、注意力集中、注意力持続、認知抑制、行動抑制、選択性注意力、転換性注意力、配分性注意力、干渉制御、新規性抑制、満足遅延耐性、インナーボイス、動機付け抑制、または自己制御性を含む、得るステップと、
(f)各トレーニングセッションに対して、
(i)前記注意力スコアのそれぞれから得たグローバル注意力スコアを計算し、および／または
(ii)前記注意力または衝動／抑制スコアのそれぞれから得たグローバル組合せスコアを計算する、
ステップと、
(g)トレーニング期間に渡って、
(i)各注意力スコアの変化と前記グローバル注意力スコアの変化、または
(ii)各注意力および衝動／抑制スコアの変化と前記グローバル組合せスコアの変化、
を判定するステップと、
をさらに含む請求項1〜67のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７２】
ユーザのターゲット認知スキルをトレーニングするための方法であって、
(a)複数のトレーニングセッションを含むトレーニング期間に渡って、複数の注意力関連スキルをトレーニングするように構成されたコンピュータベースの仮想学習カリキュラムを提供するステップと、
(b)前記ユーザのEEG脳活動信号を測定し、前記EEG脳活動信号に基づき、前記ユーザの注意状態レベルを計算するステップと、
(c)前記ユーザに対してチャレンジタスクを提示するステップであって、前記チャレンジタスクは、前記ユーザの前記複数の前記注意力関連スキルのうちの1つ以上をトレーニングするように構成されている、ステップと、
(d)前記注意状態レベルおよび／または前記チャレンジタスクに対する前記ユーザ応答に基づき、前記注意力関連スキルのそれぞれに対する注意力スコアを得るステップであって、前記注意力関連スキルは、注意力集中、注意力持続、選択性注意力、転換性注意力、または配分性注意力を含む、ステップと、
(e)各トレーニングセッションに対して、前記注意力スコアのそれぞれから得たグローバル注意力スコアを計算するステップと、
(f)トレーニング期間に渡って、各注意力スコアの変化および／または前記グローバル注意力スコアの変化を判定するステップと、
を含む方法。
【請求項７３】
ユーザのターゲット認知スキルをトレーニングするための方法であって、
(a)複数のトレーニングセッションを含むトレーニング期間に渡って、複数の注意力関連スキルおよび衝動／抑制関連スキルをトレーニングするように構成されたコンピュータベースの仮想学習カリキュラムを提供するステップと、
(b)前記ユーザのEEG脳活動信号を測定し、前記EEG脳活動信号に基づき、前記ユーザの注意状態レベルを計算するステップと、
(c)前記ユーザに対してチャレンジタスクを提示するステップであって、前記チャレンジタスクは、前記ユーザの前記複数の注意力関連スキルおよび衝動抑制関連スキルのうちの1つ以上をトレーニングするように構成されている、ステップと、
(d)前記注意状態レベルおよび／または前記チャレンジタスクに対する前記ユーザ応答に基づき、前記注意力および衝動／抑制関連スキルのそれぞれに対する注意力および衝動／抑制スコアを得るステップであって、前記注意力および衝動／抑制関連スキルは、注意力集中、注意力持続、認知抑制、行動抑制、選択性注意力、転換性注意力、配分性注意力、干渉制御、新規性抑制、満足遅延耐性、インナーボイス、動機付け抑制、または自己制御性を含む、ステップと、
(f)各トレーニングセッションに対して、前記注意力および衝動／抑制スコアのそれぞれの組み合わせから得たグローバル組合せスコアを計算するステップと、
(g)トレーニング期間に渡って、各注意力および衝動／抑制スコアの変化および／または前記グローバル注意力および衝動／抑制スコアの変化を判定するステップと、を含む方法。
【請求項７４】
(a)前記ミッションが完了すると、所定注意状態レベル閾値を超える注意状態レベルの数を判定するステップと、
(b)前記所定注意状態レベル閾値を超える注意状態レベルの数から集中注意状態スコアを計算するステップと、を含む請求項72または73に記載の方法。
【請求項７５】
前記所定注意状態レベル閾値は、50%、55%、60%、65%、70%、75%、80%、または90%である請求項74に記載の方法。
【請求項７６】
(a)前記ミッションが完了すると、注意状態レベルが所定変化量閾値よりも小さく変化する時間を判定するステップと、
(b)注意状態レベルが所定変化量閾値よりも小さく変化する前記時間から持続注意状態スコアを計算するステップと、を含む請求項72または73に記載の方法。
【請求項７７】
前記所定変化量閾値は前の注意状態レベルの1%から50%である請求項76に記載の方法。
【請求項７８】
前記持続注意状態スコアを、所定の注意状態レベルを超える連続する注意状態レベルについて計算する請求項77に記載の方法。
【請求項７９】
(a)前記ミッションが完了すると、(i)正しく選択されたチャレンジタスクの個数、(ii)正しく拒否されたチャレンジタスクの個数、(iii)チャレンジタスクの総数を判定するステップと、
(b)(i)〜(iii)の組み合わせから選択性注意力スコアを計算するステップと、を含む請求項72または73に記載の方法。
【請求項８０】
(a)前記ミッションが完了すると、(i)正しく選択されたチャレンジタスクの個数、(ii)正しく拒否されたチャレンジタスクの個数を判定するステップであって、前記チャレンジタスクはターゲットルールがスイッチすると即座に提示される、ステップと、
(b)(i)と(ii)の組み合わせから転換性注意力スコアを計算するステップと、を含む請求項72または73に記載の方法。
【請求項８１】
(a)前記ミッションが完了すると、(i)正しく選択されたチャレンジタスクの個数、(ii)正しく拒否されたチャレンジタスクの個数、(iii)チャレンジタスクの総数を判定するステップと、
(b)(i)〜(iii)の組み合わせから配分性注意力スコアを計算するステップと、を含む請求項72または73に記載の方法。
【請求項８２】
(a)前記ミッションが完了すると、ステップ(c)の始点からある時間が経過するまでに所定注意状態レベル閾値を超える注意状態レベルの数を判定するステップと、
(b)部分(a)で判定した注意状態レベルの数から認知抑制スコアを計算するステップと、を含む請求項72または73に記載の方法。
【請求項８３】
前記所定注意状態レベル閾値は、50%、55%、60%、65%、70%、75%、80%、または90%である請求項82に記載の方法。
【請求項８４】
(a)前記ミッションが完了すると、(i)正しく拒否されたチャレンジタスクの個数、(ii)不正確に選択されたチャレンジタスクの個数を判定するステップと、
(b)(i)と(ii)に基づいて行動抑制スコアを計算するステップと、を含む請求項72または73に記載の方法。
【請求項８５】
(a)前記ミッションが完了すると、(i)不正確に選択されたチャレンジタスクの個数、(ii)チャレンジタスクの総数、を判定するステップと、
(b)(i)と(ii)の組み合わせから干渉制御スコアを計算するステップと、を含む請求項72または73に記載の方法。
【請求項８６】
(a)前記ミッションが完了すると、(i)正しく選択されたチャレンジタスクの個数、(ii)正しく拒否されたチャレンジタスクの個数、(iii)チャレンジタスクの総数、を判定するステップと、
(b)(i)〜(iii)の組み合わせから新規性抑制スコアを計算するステップと、を含む請求項72または73に記載の方法。
【請求項８７】
(a)前記ミッションが完了すると、(i)不正確に選択されまたは不正確に拒否されたチャレンジタスクの後に生じる、正しく選択されたチャレンジタスクの個数、(ii)不正確に選択されまたは不正確に拒否されたチャレンジタスクの後に生じる、正しく拒否されたチャレンジタスクの個数、(iii)正しく選択されたチャレンジタスクの総数、(iv)正しく拒否されたチャレンジタスクの総数、(v)不正確に選択されたチャレンジタスクの個数、(vi)不正確に拒否されたチャレンジタスクの個数、を判定するステップと、
(b)(i)〜(vi)の組み合わせから動機付け抑制スコアを計算するステップと、を含む請求項72または73に記載の方法。
【請求項８８】
(a)前記ミッションが完了すると、前の注意状態レベルを超える注意状態レベルの個数を判定するステップであって、前記前の注意状態レベルは所定注意状態レベル閾値よりも小さい、ステップと、
(b)部分(a)での注意状態レベルの数からインナーボイススコアを計算するステップと、を含む請求項72または73に記載の方法。
【請求項８９】
前記所定注意状態レベル閾値は、10%、20%、30%、40%、50%、60%、または70%である請求項88に記載の方法。
【請求項９０】
前記注意状態レベルはそれぞれ、前記前の注意状態レベルを、少なくとも10%、少なくとも20%、少なくとも30%、少なくとも40%、または少なくとも50%だけ超える請求項88または89に記載の方法。
【請求項９１】
(a)前記ミッションが完了すると、(i)正しく選択されたチャレンジタスクの個数、(ii)チャレンジタスクの総数を判定するステップと、
(b)(i)と(ii)の組み合わせから満足遅延耐性スコアを計算するステップと、を含む請求項72または73に記載の方法。
【請求項９２】
(a)前記ミッションが完了すると、(i)正しく選択されたチャレンジタスクの個数、(ii)チャレンジタスクの総数を判定するステップであって、前記チャレンジタスクは、収集または衝突回避チャレンジタスクの後の所定時間内に発生する、ステップと、
(b)(i)と(ii)の組み合わせから自己制御性スコアを計算するステップと、を含む請求項72または73に記載の方法。
【請求項９３】
前記所定時間は0〜5秒である請求項92に記載の方法。
【請求項９４】
前記グローバル注意力スコアは前記注意力スコアの組合せスコアである請求項72に記載の方法。
【請求項９５】
前記グローバル組合せスコアは前記注意力スコアと前記衝動／抑制スコアの組み合わせである請求項73に記載の方法。
【請求項９６】
必要とするユーザの不注意障害を治療するための方法であって、
(a)前記ユーザのターゲット認知スキルをトレーニングするように構成された、コンピュータベースの仮想学習カリキュラムを提供するステップであって、前記仮想学習環境は少なくとも第1のゲームモジュールと第2のゲームモジュールを含み、前記第1のゲームモジュールは、ターゲット認知スキルをトレーニングするスキルトレーニングモジュールを含み、前記第2のゲームモジュールは、前記スキルトレーニング環境の外側の仮想環境において前記ユーザが前記ターゲット認知スキルの持続を示すことができるように構成されたスキル伝達モジュールを含む、ステップと、
(b)前記ユーザのEEG脳活動信号を測定し、前記EEG脳活動信号に基づき、前記ユーザの前記注意状態レベルを計算するステップと、
(c)前記スキルトレーニングモジュールにおいてトレーニングエクササイズを実施するステップであって、前記スキルトレーニングモジュールは、ユーザアバターをミッションの完了へ向かわせ、前記ユーザの注意状態レベルを高い状態で引き出す第1ストーリーラインを含み、前記ユーザの前記注意状態レベルの増加または減少により、前記ユーザアバターのスピードが対応して増加または減少する、ステップと、
(d)ステップ(c)の間において、前記ユーザに対して衝動／抑制チャレンジタスクを提示して前記ユーザから入力デバイスを介して応答を引き出すステップであって、前記衝動／抑制チャレンジタスクは、前記ユーザの前記ターゲット認知スキルをトレーニングするように構成されている、ステップと、
(e)ステップ(d)の間において、前記応答に基づき、(i)前記ユーザが衝動的に応答しているときを判定することによって衝動的反応を特定し、(ii)前記ユーザに前記衝動的反応について警報を出すステップと、
(f)前記ミッションの完了に続いて、前記スキル伝達モジュールにおいてスキル持続エクササイズを実施するステップであって、前記スキル伝達モジュールは、前記スキルトレーニングモジュールからの仮想学習カリキュラムにおいて前記ユーザに対して前記チャレンジタスクを提示する第2ストーリーラインを含み、前記チャレンジタスクは、前記トレーニングモジュールにおいて学習した前記ユーザが前記ターゲット認知スキルの持続を示すことができるように構成されている、ステップと、
を含む方法。
【請求項９７】
前記ユーザの前記注意状態レベルは0%〜100%と目盛られている請求項96に記載の方法。
【請求項９８】
ステップ(e)はさらに、(iii)所望の衝動抑制を再教育する同様のチャレンジタスクを適応して提供するステップを含む請求項97に記載の方法。
【請求項９９】
前記警報を出すことは、前記ユーザに衝動的反応に対する聴覚または視覚的合図を提示することを含む請求項96〜98のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１００】
ステップ(d)は、前記衝動／抑制チャレンジタスクに対する前記ユーザ応答に基づき、前記ユーザに対するスキルパフォーマンススコアを計算するステップを含み、ステップ(e)は、前記衝動的反応が特定されたときに前記スキルパフォーマンススコアを減らすステップを含む請求項96〜99のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０１】
ステップ(e)は、前記ユーザアバターが前記所望の目標へ向かっている間に、前記チャレンジタスクに対する前記ユーザ応答に基づき、前記ユーザに対するスキルパフォーマンススコアを計算し、前記スキルパフォーマンススコアが所定上側閾値を超えたとき前記チャレンジタスクの難易度を上げ、前記スキルパフォーマンススコアが所定下側閾値未満になったとき前記チャレンジタスクの前記難易度を下げるステップを含む、請求項96〜100のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０２】
ステップ(e)は、前記ユーザの前記スキルパフォーマンススコアおよび前記注意状態の両方に基づき、前記衝動／抑制チャレンジタスクの達成難易度を調整すること含む請求項101に記載の方法。
【請求項１０３】
ステップ(d)は、前記ユーザの前記注意状態が上がると増える速さで、前記ユーザに対して衝動／抑制チャレンジタスクを提示するステップを含む請求項96〜102のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０４】
ステップ(d)は、前記ユーザの前記注意状態レベルが下がると減少する速さで、前記ユーザに対して衝動／抑制チャレンジタスクを提示するステップを含む請求項96〜103のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０５】
ステップ(d)は、前記ユーザが所定注意状態レベル閾値に達した後にのみ、前記ユーザに対して少なくともいくつかの衝動／抑制チャレンジタスクを提示するステップを含む請求項96〜104のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０６】
ステップ(d)は、前記ユーザが所定注意状態レベル閾値に達した後にのみおよび前記ユーザが前記所定注意状態レベル閾値を超える注意状態レベルを維持している間にのみ、前記ユーザに対して少なくともいくつかのチャレンジタスクを提示するステップを含む請求項105に記載の方法。
【請求項１０７】
ステップ(d)は、前記ユーザが所定注意状態レベル閾値に達した後に、所定の時間の長さの間、前記ユーザに対して衝動／抑制チャレンジタスクを提示するステップを含む請求項106に記載の方法。
【請求項１０８】
前記第1ストーリーラインは、前記ユーザにガイドと動機付けを提供するために提示される友人キャラクタを含む請求項96〜107のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０９】
前記第1ストーリーラインと前記第2ストーリーラインは、前記ユーザが問題解決に取り組み、自発性を持つことを促すように構成されたメンターキャラクタを含む請求項108に記載の方法。
【請求項１１０】
ステップ(f)はさらに、前記スキル伝達モジュールにおいて提示された前記タスクに対する前記ユーザ応答に基づき、前記ユーザのスキル伝達スコアを計算するステップであって、伝達スコアが所定閾値注意力レベルを超えると、前記ユーザは前記コンピュータベースの仮想学習カリキュラムの次レベルへ進むことができる、ステップを含む請求項96〜109のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１１】
前記スキルトレーニングモジュールは、集中した持続する注意力維持をトレーニングするように構成されており、前記スキル伝達モジュールは、前記ユーザが前記トレーニングモジュールにおいてトレーニングされたスキルの持続を示すように構成されている請求項96〜110のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１２】
前記スキルトレーニングモジュールは、行動抑制をトレーニングするように構成されており、前記スキル伝達モジュールは、前記ユーザが行動抑制のスキルの持続を示すように構成されている請求項96〜111のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１３】
前記スキルトレーニングモジュールは、選択性注意力をトレーニングするように構成されており、前記スキル伝達モジュールは、前記ユーザが選択性注意力のスキルの持続を示すように構成されている請求項96〜112のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１４】
前記スキルトレーニングモジュールは転換性注意力をトレーニングするように構成されており、前記スキル伝達モジュールは、前記ユーザが転換性注意力のスキルの持続を示すように構成されている請求項96〜113のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１５】
前記スキルトレーニングモジュールは新規性抑制をトレーニングするように構成されており、前記スキル伝達モジュールは、前記ユーザが新規性抑制のスキルの持続を示すように構成されている請求項96〜114のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１６】
前記スキルトレーニングモジュールは満足遅延耐性をトレーニングするように構成されており、前記スキル伝達モジュールは、前記ユーザが満足遅延耐性のスキルの持続を示すように構成されている請求項96〜115のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１７】
前記スキルトレーニングモジュールは自己制御性をトレーニングするように構成されており、前記スキル伝達モジュールは、前記ユーザが自己制御性のスキルの持続を示すように構成されている請求項96〜116のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１８】
前記モジュールは1つ以上のレベルから構成され、各レベルは任意的に1つ以上のミッションから構成されている請求項96〜117のいずれかに記載の方法。
【請求項１１９】
前記レベルは前記ユーザにターゲット認知スキルを教示するようにデザインされ、前記ターゲット認知スキルは、注意力集中、注意力持続、認知抑制、行動抑制、選択性注意力、転換性注意力、配分性注意力、干渉制御、新規性抑制、満足遅延耐性、インナーボイス、動機付け抑制、または自己制御性を含む請求項118に記載の方法。
【請求項１２０】
ステップ(a)〜(f)を少なくとも1つのターゲット認知スキルに対して繰り返す請求項96〜119のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２１】
ステップ(a)〜(f)を2つ以上のターゲット認知スキルに対して繰り返す請求項96〜119のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２２】
前記ユーザはADHDを有し、前記方法は、前記ユーザが、ADHD評価尺度によって測定したときの前記ユーザの不注意、衝動性、または多動性のうちの少なくとも1つを抑制するのに十分な量または頻度で実施する請求項96〜121のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２３】
前記方法を、3〜7セッション／週で、10〜60分間／セッションで、3〜8週間の期間に渡って実施して、前記ユーザの不注意、衝動性、または多動性のうちの少なくとも1つを治療する請求項122に記載の方法。
【請求項１２４】
前記スキルトレーニングモジュールは、(i)ユーザのパフォーマンスのスコアを提供するステップ、(ii)前記スコアに基づき、前記スキルトレーニングモジュールに対する難易度レベルを選択するステップ、を実施する請求項96〜123のいずれかに記載の方法。
【請求項１２５】
前記ユーザのスキルパフォーマンススコアを、(i) 前記ユーザが種々の刺激を正しく区別する正確さと、(ii)衝動的反応を抑制する前記ユーザの能力との組み合わせを用いて定量化する請求項96〜124のいずれかに記載の方法。
【請求項１２６】
前記ユーザは、複数日に渡って2つ以上のセッションでトレーニングを受け、前記2つ以上のセッションのそれぞれに対して、グローバル注意力スコアを計算する請求項1〜67または72〜125のいずれかに記載の方法。
【請求項１２７】
前記ユーザは、複数日に渡って2つ以上のセッションでトレーニングを受け、前記2つ以上のセッションのそれぞれに対して、グローバル注意力スコアとグローバル組合せスコアを計算する請求項126に記載の方法。
【請求項１２８】
前記2つ以上のセッションのそれぞれに対して、前記グローバル注意力スコアと前記グローバル組合せスコアを含むミッションパフォーマンスレポートを生成することをさらに含む請求項127に記載の方法。
【請求項１２９】
前記2つ以上のトレーニングセッションに渡って前記ユーザが達成した前記グローバル注意力スコアと前記グローバル組合せスコアとの変化を示す概略進行レポートを生成することをさらに含む請求項128に記載の方法。
【請求項１３０】
必要とするユーザの不注意障害を治療するためのゲームベースのシステムであって、請求項71〜129のいずれか一項に記載の方法によりコンピュータベースの仮想学習カリキュラムを提示するためのアルゴリズムを実装したプロセッサを含むシステム。
【請求項１３１】
前記ユーザからEEGデータを集めてコンピューティングおよびビデオディスプレイ装置に伝達するためのEEGヘッドセットをさらに含む請求項130に記載のゲームベースのシステム。
【請求項１３２】
必要とするユーザの不注意、衝動性および多動性障害を治療するためのゲームベースのシステムであって、請求項1〜67または71〜131のいずれか一項に記載の方法により、仮想学習カリキュラムにおいて、前記学習カリキュラムに準拠して、注意力および衝動性の前記基盤にある認知スキルを発達させるときの前記ユーザの進歩と、前記学習カリキュラム中のいずれかの時点で成功裏に示されるターゲット認知スキルレベルとを示す報告システムを含むシステム。
【請求項１３３】
前記報告システムは医療または臨床専門報告システムである請求項132に記載のゲームベースのシステム。
【請求項１３４】
前記報告システムは非臨床報告システムである請求項133に記載のゲームベースのシステム。
【請求項１３５】
必要とするユーザの不注意、衝動性および多動性障害を治療するためのゲームベースのシステムであって、前記トレーニングプログラム中のいずれかの時点で保持される前記ユーザトレーニングプログラム遵守および認知スキルレベルを示す親、教師、ユーザ、または他の当事者に対する報告システムを含み、請求項1〜67または71〜131のいずれか一項に記載の方法によりコンピュータベースの仮想学習カリキュラムを提示するためのアルゴリズムを実装したプロセッサを含むシステム。
【請求項１３６】
前記ユーザからEEGデータを集めてコンピューティングおよびビデオディスプレイ装置に伝達するためのEEGヘッドセットをさらに含む請求項135に記載のゲームベースのシステム。
【請求項１３７】
ユーザが始めたトレーニングセッションの数と前記トレーニングセッションの長さを記録および報告するためのコンピュータをさらに含む請求項68〜70または130〜136のいずれか一項に記載のゲームベースのシステム。
【請求項１３８】
ユーザによるトレーニングセッションをスケジューリングし、スケジュールされたセッションを前記ユーザまたはサードパーティに思い出させるためのセッションプランナーをさらに含む請求項68〜70または130〜137のいずれか一項に記載のゲームベースのシステム。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
実行機能は認知プロセスであり、これにより私達はタスクを達成することができる。例えば思考を整理する、将来の計画を立てる、問題解決に従事する、などのタスクである。実行機能スキルは、学習と学業成績の基盤において重要であることが分かっている。
【０００２】
幼年期と幼児期の発達過程において、実行機能の神経ネットワークは自然に小児のものへ発達し、分散した神経ネットワークへと成長し洗練される。注意力スキルなどの実行機能発達の障害は、神経ネットワークにおける認知プロセスの機能障害によって生じ、これは主に遺伝的承継とその後の経験的イベントに起因する(Casey et al.,Dev Psychobiol40(2002):237-254)。。これら認知スキルが未発達であると、子供が理路整然と動作することができる能力の妨げになる。例えば新たな情報を取り込み理解すること、学校のタスクを完了すること、である。例えば発話された言語を理解し処理するなどの基礎的能力は、注意力を正確に制御することを要する。言語処理と読取はともに、主要特性を認識して表現されたメッセージを理解する際に、注意力スキルに強く依拠する。例えば特異的言語障害(SLI)を有する子供は、会話を聞きながら選択的に注意を向けることが困難であることが分かっている。これによりそのような子供は、単語の境界と意味にとって重要なキューを見逃す。研究途上ではあるが、注意力制御が弱いことは、数学や単語問題を解く際の障害と関連していることが分かっている(Zentall et al.,J Educ Psychol 82(1990):856-865)。
【０００３】
実行機能障害は、多くの学習障害やこれに関する障害の主要要因である。多くの学習障害、特に注意欠陥／多動性障害(ADHD)における中心課題の1つは、注意力と衝動抑圧制御の障害である。ADHD症状の深刻度は、子供が学業成績についてどの程度問題を抱えているかと直接的に相関していることが分かっている(Barry et al.,J Sch Phychol 40(2002):259-283)。CDCレポートによれば米国の3〜17歳の子供のうち11%がADHDと診断され、ADHD National Resource CenterによればADHDの子供のうち50%は少なくとも1つの学習障害があると診断されている。またADHD罹患者の生産性ロスに起因して360〜520億ドルが失われていると推定されている。
【０００４】
現在のところ、最も有用かつよく研究されているADHD治療は、刺激療法である。刺激療法は、治療として有用なレベルまで速く到達して家庭や教室における行動を改善できることが分かっているが、これら行動改善は治療後の認知プロセスの改善にはならず、しかも治療後の4から10時間程度しか続かない。行動改善は治療を中止すると失われ、有害な副作用が生じる。例えば頭痛、吐き気、食欲減退、不眠症、物理的成長減少、心血管副作用、などである。これら刺激療法を用いると、これら薬剤の乱用にもつながる。近年いくつかの非刺激療法がADHDの治療として認可された。研究によれば、改善度は刺激療法ほど大きくないが、例えば急性自殺願望や鎮静作用などの新たな副作用があるものの刺激療法に関連するより大きなリスクを回避できる。
【０００５】
薬剤治療状況を前提にすると、同等の効果と耐用性を実現でき副作用と濫用リスクが最小限度である非薬剤治療に対して大きな関心がある。従来の行動介入、例えば親によるコーチングや行動療法は、不安症や鬱などの一般的な病状を管理するのには役立つものの、ADHDに対する効果が小さいことが分かっている。他の可能性としては認知トレーニングがあり、これは特定の認知能力またはスキルを訓練し強化するように設計されたコンピュータ上でタスクを実施するものである。例えば選択的注意、抑圧制御、ワーキングメモリである。このアプローチは当初は有用な治療だと思われたが、研究が蓄積するにつれ、より厳密に設計された制御とメタ分析の研究により、これらADHDのための認知治療の有用性に疑問が呈されている。有用性を欠くのは、ADHDと認知スキルとの間の関係についての理解が現在のところ限られていることによると想定された。この関係の複雑性を前提にすると、1つのスキルのみのトレーニングにフォーカスするのではなく、ADHDの子供が効果を上げようとしている認知スキルの全てのセットについて、トレーニング、測定、および管理することが望ましい。
【０００６】
他の治療オプションは脳波フィードバックである。ADHD罹患者の蓄積EEG脳波のレベルは、ADHDではない被検者(正常者)から記録したEEG脳波レベルとは明らかに異なる。例えば高周波脳波帯域(ベータ波)における活動レベルが小さく、低周波数帯域(特に4〜7.5Hzのシータ波)が増えている。脳波フィードバックはEEGバイオフィードバックとしても知られており、これはゲーム類似のフィードバックをユーザに与えて脳波を規制するものであり、ADHDの行動症状を抑制することにいくらかの成功をおさめてきたが、基盤にある実行機能の認知プロセスについては効果を発揮していない。このトレーニングは通常、広範な集団に基づきEEG信号の異なる要素を正常化することにフォーカスしており、シータ／ベータ比を含む。現在のところ、症状の深刻度を抑制することに対する脳波フィードバックの有用性につき、議論が分かれている。脳波フィードバックの重大な限界としては、トレーニングが負担であり、被検者のEEG信号と“正常"集団テンプレートとのマッチングに依拠していることが挙げられる。このマッチングは広範な複合変数に依拠している。被験者が脳活動を正常化しようと試みることは、ADHDによって最も影響を受けている脳部位を強化できるか、ユーザが時間経過にともなって自身の脳活動を繰り返し管理することは非常に困難である。最も重要なのは、脳波フィードバックは、学習と学業成績をもたらす基盤の実行機能の重要な認知プロセスを特定してターゲットとするものではないことである。
【０００７】
ADHDの基盤認知スキルを訓練し、測定し、管理するより効果的な学習システムへのニーズがある。このシステムにより、神経発達遅延に起因する広範な学習障害を患っているユーザ(例えばADHD罹患者)に対して利点をもたらすことができる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は、ユーザ、医療関係者、患者、その他サードパーティにより、認知スキル発達の正確なターゲティング、個人別測定、および管理を可能とするものである。本発明は、ゲームソフトウェアアプリケーションに組み込まれた学習カリキュラムを特徴とする。このソフトウェアは、EEGベース脳:コンピュータインターフェース(BCI)とともに利用される。BCIインターフェースは、ユーザの注意状態レベルをリアルタイムで測定し、前記ユーザの注意状態を用いて前記ユーザを正しい認知スキルに速やかに訓練することにより、前記ユーザがビデオゲームをプレイ／管理できるようにする。本発明は例えばユーザが完全にアクセスすることができるシームレスな体験を生成するために設計されている。この体験は、ユーザに力を与える壮大なストーリーラインを組み込んでおり、ユーザの取り組みを増やし(すなわち取り組む意思を作り出し)、ターゲットにする認知スキルの速やかな学習を促進する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
第1側面において本発明は、ユーザの認知スキル(例:集中した継続する注意力)をトレーニングする方法を特徴とする。前記方法は以下のステップを有する:(a)前記ユーザのターゲット認知スキルをトレーニングするように構成された、コンピュータベースの仮想学習カリキュラムを提供するステップであって、前記仮想学習環境は少なくとも1つの第1ゲームモジュールと第2ゲームモジュールを有し、前記第1ゲームモジュールはターゲット認知スキルをトレーニングするスキルトレーニングモジュールを有し、前記第2ゲームモジュールは前記スキルトレーニングモジュールの学習環境から分離した(例:前記スキルトレーニングモジュールの外)仮想学習環境において前記ターゲット認知スキルの持続を前記ユーザが示すことができるように構成されたスキル伝達モジュールを有する、ステップ;(b)前記ユーザのEEG脳活動信号を測定し、前記EEG脳活動信号に基づき前記ユーザの前記注意状態レベルを計算するステップ;(c)前記スキルトレーニングモジュールにおいてスキルトレーニングエクササイズを実施するステップであって、前記スキルトレーニングモジュールは、ユーザアバターをミッションの完了へ向かわせ、前記ユーザの注意状態レベルを高い状態および／または持続した状態で引き出す、第1ストーリーラインを有し、前記ユーザの前記注意状態レベルの増減により前記ユーザアバターが前記ミッションの完了へ向かうスピードが対応して増減する(例:チャレンジタスクの達成チャンスが対応して増減する、(例:スキル学習が対応して増減する(例:認知スキル学習))、ステップ;(d)ステップ(c)の間において、前記ユーザに対してチャレンジタスクを提示するステップであって、前記チャレンジタスクは前記ユーザの前記ターゲット認知スキルをトレーニングするように構成されている、ステップ;(e)ステップ(d)の間において、前記ユーザアバターが前記トレーニングミッションの完了へ向かっている間に(例:前記ユーザがコントロールしているときできる限り速く)、前記チャレンジタスクに対する前記ユーザの応答に基づき、前記ユーザのスキルパフォーマンススコアを計算し、前記スキルパフォーマンススコアが所定上側閾値を超えたときチャレンジタスクの達成難易度を上げ、前記スキルパフォーマンススコアが所定下側閾値未満になったときチャレンジタスクの達成難易度を下げる、ステップ;(f)前記トレーニングミッションの完了に続いて(例:各トレーニングモジュールにおいて)、前記スキル伝達モジュールにおいて認知スキル持続エクササイズを実施するステップであって、前記スキル伝達モジュールは前記ユーザに対して前記持続チャレンジタスクを提示する第2ストーリーラインを有し、前記持続チャレンジタスクは前記スキルトレーニングモジュールにおいて提示される前記チャレンジタスクとは異なり、前記持続チャレンジタスクは前記ユーザが前記ターゲット認知スキルの持続を示すことができるように構成されている(例:スキル伝達モジュールにおいて)、ステップ。実施形態において、前記第1ストーリーラインは友人キャラクタを有し、前記友人キャラクタは、前記ユーザがインナーボイスを生じさせるようにガイドと動機付けを提供する(例:前記ユーザアバターに対して、ターゲット認知スキルを学習することによ��所望の目的を達成するようにガイドと動機づけを直接的に提供するとともに、自尊心と励ましを提供する)。
【００１０】
実施形態において、前記第1ストーリーラインと前記第2ストーリーラインは、前記ユーザが問題解決に取り組み自発性を持つことを促すように構成されたメンターキャラクタを有する。実施形態において前記メンターキャラクタは、前記チャレンジタスクを前記ユーザに対して示すように構成されていない。実施形態においてステップ(e)は、前記ユーザの前記スキルパフォーマンススコアと前記注意状態レベルに基づき前記チャレンジタスクの難易度を調整するステップを有する。これに代えてステップ(e)は、前記ユーザの前記パフォーマンススコアまたは前記注意状態レベルに基づき(例:前記注意状態レベルによらず前記スキルパフォーマンススコアのみに基づき)前記チャレンジタスクの難易度を調整するステップを有する。実施形態においてステップ(e)はさらに、前記ユーザの前記スキルパフォーマンススコアおよび／または前記注意状態レベルに基づき、前記ユーザアバターに対して提示する前記ターゲット認知スキルの順番を調整するステップを有する。実施形態において、ユーザアバターの速度は、前記注意状態レベルが上がると増加し、前記注意状態レベルが下がると低下する。他実施形態においてステップ(d)は、前記ユーザの前記注意状態レベルが上がると増える速さで、前記ユーザアバターに対してチャレンジタスクを提示するステップを有する。実施形態においてステップ(d)は、前記ユーザの前記注意状態レベルが下がると減少する速さで、前記ユーザアバターに対してチャレンジタスクを提示するステップを有する。他実施形態においてステップ(d)は、前記ユーザが所定の注意状態レベル閾値に達した後にのみ、前記ユーザアバターに対してチャレンジタスク(例:集合回避または衝突回避チャレンジタスク、および／または、注意力若しくは衝動／抑制に関連するチャレンジタスク)を提示するステップを有する。実施形態において、集中または持続注意状態レベルの期間に、前記ユーザアバターに対してチャレンジタスクを提示する。例えばステップ(d)は、前記ユーザが所定の注意状態レベルに到達した後、かつ前記ユーザが注意状態レベルを前記所定注意状態レベル閾値よりも高く維持している間に限り、前記ユーザアバターに対してチャレンジタスクを提示するステップを有する。
【００１１】
実施形態においてステップ(f)はさらに、前記スキル伝達モジュールにおいて提示された前記チャレンジタスクに対する前記ユーザの応答に基づき、前記ユーザのスキル伝達スコアを計算するステップであって、スキル伝達スコアが所定閾値を超えたことは前記ターゲット認知スキルの伝達性を示し、これにより前記ユーザは前記コンピュータベース仮想学習カリキュラム(例:前記トレーニング環境を含む)の次レベルへ進むことができる、ステップを有する。
【００１２】
本明細書が記載する前記方法の実施形態において、前記スキルトレーニングモジュールは注意力維持(例:注意力集中および注意力持続)をトレーニングするように構成されており、前記スキル伝達モジュールは前記ユーザが注意力維持(例:注意力集中および注意力持続)のスキルを示すことができるように構成されている。実施形態において前記方法は、前記ミッションが完了すると、所定注意状態レベル閾値(例:50%、55%、60%、65%、70%、75%、80%、または90%)よりも大きい注意状態レベルの個数を識別することにより、集中注意力スコア、持続注意力スコア、または認知抑制スコアを計算するステップを有する。実施形態において前記方法は以下を有する:(a)ミッションが完了すると、所定注意状態レベル閾値を超える注意状態レベルの個数を判定するステップ;(b)前記所定注意状態レベル閾値を超える注意状態レベルの前記個数から集中注意状態スコアを計算するステップ。実施形態において前記方法は、前記ミッションが完了すると持続注意状態スコアを計算するステップを有する。実施形態において前記方法は以下を有する:(a)ミッションが完了すると、注意状態レベルが所定変化量閾値よりも小さく変化する時間を判定するステップ;(b)注意状態レベルが所定変化量閾値(例:1%から50%、例:前の注意状態レベルの5%、10%、15%、20%、25%、または30%)よりも小さく変化する前記時間から持続注意状態スコアを計算するステップ。前記持続注意状態スコアは、所定注意状態レベルよりも大きい(例:50%、55%、60%、65%、70%、75%、80%、または90%)連続する注意状態レベルについて計算することができる。
【００１３】
実施形態において前記方法は以下を有する:(a)ミッションが完了すると、(i)正しく選択されたチャレンジタスクの個数、(ii)正しく拒否されたチャレンジタスクの個数、(iii)チャレンジタスクの総数、を判定するステップ;(b)(i)〜(iii)の組み合わせから配分性注意力スコアを計算するステップ。実施形態において配分性注意力スコアは、(i)と(ii)の和を(iii)で割ることにより計算される。
【００１４】
実施形態において、前記スキルトレーニングモジュールは認知抑制をトレーニングするように構成されており、前記スキル伝達モジュールは前記ユーザが認知抑制のスキルを示すように構成されている。実施形態において前記方法は以下を有する:(a)ステップ(c)の始点からある時間(例:10〜120秒、例:60秒)が経過するまでに所定注意状態レベルを超える注意状態レベルの個数を判定するステップ;(b)ステップ(a)において判定した注意状態レベルの個数から認知抑制スコアを計算するステップ。実施形態において前記所定注意状態レベル閾値は、50%、55%、60%、65%、70%、75%、80%、または90%である。
【００１５】
他実施形態において、前記スキルトレーニングモジュールは行動抑制をトレーニングするように構成されており、前記スキル伝達モジュールは前記ユーザが行動抑制のスキルを示すように構成されている。実施形態において前記方法は以下を有する:前記ミッションが完了すると、(i)正しく拒否されたチャレンジタスクの個数、(ii)不正確に選択されたチャレンジタスクの個数、を判定するステップ;(b)(i)と(ii)の組み合わせから行動抑制スコアを計算するステップ。実施形態において行動抑制スコアは、例えば正しく拒否されたチャレンジタスクと不正確に選択されたチャレンジタスクの和を、チャレンジタスクの和で除算することにより計算される。
【００１６】
他実施形態において、前記スキルトレーニングモジュールは選択性注意力をトレーニングするように構成されており、前記スキル伝達モジュールは前記ユーザが選択性注意力のスキルを示すように構成されている。実施形態において前記方法は以下を有する:(a)前記ミッションが完了すると、(i)正しく選択されたチャレンジタスクの個数、(ii)正しく拒否されたチャレンジタスクの個数、(iii)チャレンジタスクの総数、を判定するステップ;(b)(i)〜(iii)の組み合わせから選択性注意力スコアを計算するステップ。実施形態において選択性注意力スコアは、例えば正しく選択されたチャレンジタスクと正しく拒否されたチャレンジタスクの和を、チャレンジタスクの総数で除算することにより計算される。
【００１７】
他実施形態において、前記スキルトレーニングジュールは転換性注意力をトレーニングするように構成されており、前記スキル伝達モジュールはユーザが転換性注意力のスキルを示すように構成されている。実施形態において前記方法は以下を有する:(a)前記ミッションが完了すると、(i)正しく選択されたチャレンジタスクの個数、(ii)正しく拒否されたチャレンジタスクの個数、を判定するステップであって、前記チャレンジタスクはターゲットルールがスイッチすると即座に提示される(例:ターゲットルールスイッチの直後のチャレンジタスク)、ステップ;(b)(i)と(ii)の組み合わせから転換性注意力スコアを計算するステップ。実施形態において転換性注意力スコアは、例えばスイッチ直後の正しく選択されたチャレンジタスクと正しく拒否されたチャレンジタスクの和を、スイッチの総数で除算することにより計算される。
【００１８】
他実施形態において、前記スキルトレーニングモジュールは新規性抑制をトレーニングするように構成されており、前記スキル伝達モジュールは前記ユーザが新規性抑制のスキルを示すように構成されている。実施形態において前記方法は以下を有する:(a)前記ミッションが完了すると、(i)正しく選択されたチャレンジタスクの個数、(ii)正しく拒否されたチャレンジタスクの個数、(iii)チャレンジタスクの総数、を判定するステップ;(b)(i)〜(iii)の組み合わせから新規性抑制スコアを計算するステップ。実施形態において新規性抑制スコアは、例えば正しく選択されたチャレンジタスクと正しく拒否されたチャレンジタスクの個数の和を、チャレンジタスクの総数で除算することにより計算される。
【００１９】
他実施形態において、前記スキルトレーニングモジュールは満足遅延耐性をトレーニングするように構成されており、前記スキル伝達モジュールは前記ユーザが満足遅延耐性のスキルを示すように構成されている。実施形態において前記方法は以下を有する:(a)前記ミッションが完了すると、(i)正しく選択されたチャレンジタスクの個数、(ii)チャレンジタスクの総数、を判定するステップ;(b)(i)と(ii)の組み合わせから満足遅延耐性スコアを計算するステップ。実施形態において満足遅延耐性スコアは、例えば正しく選択されたチャレンジタスクの個数をチャレンジタスクの総数で除算することにより計算される(例:衝突回避チャレンジタスクの前後において所定時間内(例:0.1〜10秒、例:1、2、3、4、5、またはこれ以上の秒数以内)に提示されたチャレンジタスク)。
【００２０】
他実施形態において、前記スキルトレーニングモジュールは自己制御性をトレーニングするように構成されており、前記スキル伝達モジュールは前記ユーザが自己制御性のスキルを示すように構成されている。実施形態において前記方法は以下を有する:(a)前記ミッションが完了すると、(i)正しく選択されたチャレンジタスクの個数、(ii)チャレンジタスクの総数、を判定するステップであって、前記チャレンジタスクは収集または衝突回避チャレンジタスクの前後における所定時間以内(例:0.1〜10秒、例:1、2、3、4、5、またはこれ以上の秒数)に発生する、ステップ;(b)(i)と(ii)の組み合わせから自己制御性スコアを計算するステップ。実施形態において自己制御性スコアは、例えば正しく選択されたチャレンジタスクの個数をチャレンジタスクの総数で除算することにより計算される。
【００２１】
他実施形態において、前記スキルトレーニングモジュールは動機付け抑制をトレーニングするように構成されており、前記スキル伝達モジュールはユーザが動機付け抑制のスキルを示すように構成されている。実施形態において前記方法は以下を有する:(a)前記ミッションが完了すると、(i)不正確に選択されまたは不正確に拒否されたチャレンジタスクの後に生じる、正しく選択されたチャレンジタスクの個数、(ii)不正確に選択されまたは不正確に拒否されたチャレンジタスクの後に生じる、正しく拒否されたチャレンジタスクの個数、(iii)正しく選択されたチャレンジタスクの総数、(iv)正しく拒否されたチャレンジタスクの総数、(v)不正確に選択されたチャレンジタスクの個数、(vi)不正確に拒否されたチャレンジタスクの個数、を判定するステップ;(b)(i)〜(vi)の組み合わせから動機付け抑制スコアを計算するステップ。実施形態において動機付け抑制スコアは、正しく選択されたチャレンジタスクの個数と、不正確に選択されまたは不正確に拒否されたチャレンジタスクの後に生じる正しく拒否されたチャレンジタスクの個数の和を、正しく選択したチャレンジタスク、正しく拒否されたチャレンジタスク、不正確に選択されたチャレンジタスク、および不正確に拒否されたチャレンジタスクの和によって除算することにより、判定される。
【００２２】
他実施形態において、前記スキルトレーニングモジュールはインナーボイスをトレーニングするように構成されており、前記スキル伝達モジュールはユーザがインナーボイスのスキルを示すように構成されている。実施形態において前記方法は以下を有する:(a)前記ミッションが完了すると、前の注意状態レベルを超える注意状態レベルの個数を判定するステップであって、前記前の注意状態レベルは所定注意状態レベル閾値よりも小さい、ステップ;(b)ステップ(a)における注意状態レベルの個数からインナーボイススコアを計算するステップ。例えば前記インナーボイススコアは、前記前の注意状態レベルが所定注意状態レベル閾値よりも小さいとき、注意状態レベルの正変化の個数を判定することにより、計算することができる。例えば前記所定注意状態レベル閾値は、10%、20%、30%、40%、45%、50%、55%、60%、65%、または70%である。前記正変化は例えば、少なくとも10%、少なくとも20%、少なくとも30%、少なくとも40%、または少なくとも50%の正変化である。実施形態において干渉制御スコアは、不正確に選択されたチャレンジタスクの個数をチャレンジタスクの総数で除算することにより判定される。
【００２３】
他の実施形態では、前記スキルトレーニングモジュールは干渉制御をトレーニングするように構成され、前記スキル伝達モジュールは前記ユーザが干渉制御のスキルの持続を示すように構成されている。いくつかの実施形態では、本方法は、(a)最終目標の完了に続いて、(i)不正確に選択されたチャレンジタスクの個数、(ii)チャレンジタスクの総数を判定するステップ；(b)(i)と(ii)の組み合わせから干渉制御スコアを計算するステップ；を含む。例えば、干渉制御スコアを、不正確な選択の個数(例えば、不正確に選択された個々のチャレンジタスク(例えば、ターゲットまたはターゲットの塊)の数)をチャレンジタスクの総数で割ることによって計算することができる。
【００２４】
いくつかの実施形態では、前記スキル伝達モジュールは、前記ユーザが前記スキルトレーニングモジュールで学習した前記ターゲット認知スキルの持続を示すことができるように構成されている。ある場合には、持続を実証することは、所望の目標の達成チャンスの増加または認知スキル学習の増加に対応する。
【００２５】
いくつかの実施形態では、本方法はさらに、前記ユーザのスキルパフォーマンス(例えば、ターゲット認知スキルパフォーマンス)を分析および報告することを含む。
【００２６】
各モジュールは1つ以上のレベルを含むことができ、各レベルは1つ以上のミッションを含むことができる。1つ以上のレベルはターゲット認知スキル発達のレベルとすることができる。前記レベルを、前記ユーザにターゲット認知スキル(注意力集中、注意力持続、認知抑制、行動抑制、選択性注意力、転換性注意力、配分性注意力、干渉制御、新規性抑制、満足遅延耐性、インナーボイス、動機付け抑制、および自己制御性を含む)を教示するように構成することができる。ある実施形態では、本方法は、前記ユーザの前記スキルパフォーマンスを測定し、分析し、報告することを含む(例えば、ミッションパフォーマンスレポートまたは概略進行レポートを通して、例えば、ADHDの症状の重症度の最適化および減少を可能にするために)。
【００２７】
特定の実施形態において、前記ユーザは、低い注意制御および／または抑制制御(例えば、注意欠損)または不注意障害を有している。他の実施形態では、前記ユーザは低い抑制制御または抑制障害を有している。本発明の方法は、一定の間隔で実施することができ、ステップ(a)〜(f)を少なくとも1つのターゲット認知スキルに対して繰り返すか、またはステップ(a)〜(f)を2つ以上のターゲット認知スキルに対して繰り返す。例えば、本発明の方法は、3〜7回／週以上で、10〜60分間以上／セッションで、3〜8週間以上に渡って、一定の間隔で実施することができる。例えば、本方法は、一定の間隔で、例えば1、2、3、4、またはそれ以上の回数／週で、10、20、30、40、50、または60分間連続して、3週間以上の期間にわたって実施することができる(これにより、例えば、ADHDの陰性症状の重症度の減少が所望のレベルになるまで、前記ユーザのターゲット認知スキル発達をトレーニングし、測定し、および管理することができる)。
【００２８】
いくつかの実施形態では、先行する方法のいずれかの方法において、前記スキルトレーニングモジュールは、(i)前記ユーザのスキルパフォーマンスのスコアを提供すること、(ii)前記スコアに基づき、前記スキルトレーニングモジュールに対する難易度レベルを選択すること、を含む。いくつかの実施形態では、前記ユーザが種々の刺激間でその活動を正しく区別する正確さによって前記ユーザのスキルパフォーマンスを定量化する。
【００２９】
いくつかの実施形態では、先行する請求項のいずれかに記載の方法はさらに、ステップ(d)の間において、前記応答に基づき、(i)前記ユーザが衝動／抑制チャレンジタスクに対して不正確に応答しているかまたは無刺激に応答している(例えば、衝動的または無作為に応答している、例えば、刺激によって応答することを促されていないときに応答している)ときを判定することによって衝動的反応を特定すること、(ii)衝動的反応をしたとき前記ユーザに対して警報を出すことを、含む。いくつかの実施形態では、前記警報を出すことは、前記衝動的反応が特定されたときに前記ユーザに聴覚または視覚的合図を提示することを含む。いくつかの実施形態では、ステップ(d)は、前記チャレンジタスクに対する前記ユーザ応答に基づき前記ユーザに対するスキルパフォーマンススコアを計算するステップを含み、ステップ(e)は、前記衝動的反応が特定されたときに前記スキルパフォーマンススコアを減らすステップを含む。いくつかの実施形態では、前記ユーザのスキルパフォーマンススコアを、(i) 前記ユーザが種々の刺激を正しく区別する正確さ、および／または(ii)衝動的反応を回避する(そして、例えば、スキル改善を管理する一方で、症状重症度の減少を所望のレベルの行動正常性まで行なう)前記ユーザの能力、の組み合わせを用いて定量化する。
【００３０】
いくつかの実施形態では、先行する請求項のいずれかに記載の方法はさらに、ステップ(d)の間において、前記ユーザに(例えば、不安および／または鬱によって)フラストレーションが起こるときを特定し、友人キャラクタまたはメンターキャラクタからボイスオーバーダイアログを引き起こすことを含む。いくつかの実施形態では、前記友人キャラクタまたは前記メンターキャラクタは、フラストレーションの感覚(例えば、不安および／または鬱を伴う)に対する感情的反応を調整するための安心および／または簡単なストラテジを提供する。
【００３１】
関連する態様では、本発明の特徴は、前記ユーザのターゲット認知スキルをトレーニングするためのゲームベースのシステムであって、本発明の先行する方法のいずれかによりコンピュータベースの仮想学習カリキュラムを提示するためのアルゴリズムを備えたプロセッサを含むシステムである。いくつかの実施形態では、前記アルゴリズムは、前記ユーザが集中または持続した注意力の状態にある(例えば、注意状態レベルが50%、55%、60%、65%、70%、75%、80%、または90%を超える)間にコンピュータベースの仮想学習環境を提示するためのものである。前記ゲームベースのシステムはさらに、前記ユーザからEEG脳活動信号を集めるためのEEGヘッドセットを含むことができる。
【００３２】
先行する方法のいずれかのいくつかの実施形態では、本発明はさらに、(d)前記注意状態レベルおよび／または前記チャレンジタスクに対する前記ユーザ応答に基づき、前記注意力関連スキルのそれぞれに対する注意力スコアを得るステップであって、前記注意力関連スキルは、注意力集中、注意力持続、選択性注意力、転換性注意力、または配分性注意力を含む、ステップ；前記注意状態および／または前記チャレンジタスクに対する前記ユーザ応答に基づき、前記注意力または衝動／抑制関連スキルのそれぞれに対する注意力または衝動／抑制スコアを得るステップであって、前記注意力または衝動／抑制関連スキルは、注意力集中、注意力持続、認知抑制、行動抑制、選択性注意力、転換性注意力、配分性注意力、干渉制御、新規性抑制、満足遅延耐性、インナーボイス、動機付け抑制、または自己制御性を含む、ステップ；を有するステップ、(f)各トレーニングセッションに対して、(i)前記注意力スコアのそれぞれから得たグローバル注意力スコアを計算し、および／または(ii)前記注意力または衝動／抑制スコアのそれぞれから得たグローバル組合せスコアを計算する、ステップ、(g)トレーニング期間に渡って、(i)各注意力スコアの変化と前記グローバル注意力スコアの変化、または(ii)各注意力および衝動／抑制スコアの変化と前記グローバル組合せスコアの変化を判定するステップと、を含む。
【００３３】
別の態様では、本発明の特徴は、前記ユーザのターゲット認知スキルをトレーニングするための方法であって、(a)複数のトレーニングセッションを含むトレーニング期間に渡って、複数の注意力関連スキルをトレーニングするように構成されたコンピュータベースの仮想学習カリキュラムを提供するステップと、(b)前記ユーザのEEG脳活動信号を測定し、前記EEG脳活動信号に基づき、前記ユーザの注意状態レベルを計算するステップと、(c)前記ユーザに対してチャレンジタスクを提示するステップであって、前記チャレンジタスクは、前記ユーザの前記複数の前記注意力関連スキルのうちの1つ以上をトレーニングするように構成されている、ステップと、(d)前記注意状態レベルおよび／または前記チャレンジタスクに対する前記ユーザ応答に基づき、前記注意力関連スキルのそれぞれに対する注意力スコアを得るステップであって、前記注意力関連スキルは、注意力集中、注意力持続、選択性注意力、転換性注意力、または配分性注意力を含む、ステップと、（ｅ）各トレーニングセッションに対して、前記注意力スコアのそれぞれの組み合わせから得たグローバル組合せスコアを計算するステップと、(ｆ)トレーニング期間に渡って、各注意力スコアの変化および前記グローバル注意力スコアの変化を判定するステップと、を含む方法である。
【００３４】
別の態様では、本発明の特徴は、患者の認知スキルをトレーニングするための方法であって、(a)複数のトレーニングセッションを含むトレーニング期間に渡って、複数のターゲット認知スキル(例えば、注意力集中、注意力持続、選択性注意力、転換性注意力、または配分性注意力認知抑制、行動抑制、干渉制御、新規性抑制、または動機付け抑制満足遅延耐性、インナーボイス、または自己制御性)をトレーニングするように構成されたコンピュータベースの仮想学習カリキュラムを提供するステップと、(b)前記ユーザのEEG脳活動信号を測定し、前記EEG脳活動信号に基づき、前記ユーザの注意状態レベルを計算するステップと、(c)前記ユーザに対してチャレンジタスクを提示するステップであって、前記チャレンジタスクは、前記ユーザの前記複数のターゲット認知スキルのうちの1つ以上をトレーニングするように構成されている、ステップと、(d)前記注意状態レベルおよび／または前記チャレンジタスクに対する前記ユーザ応答に基づき、前記ターゲット認知スキルのそれぞれに対するターゲット認知スキルスコアを得るステップであって、前記ターゲット認知スキルは、注意力集中、注意力持続、認知抑制、行動抑制、選択性注意力、転換性注意力、配分性注意力、干渉制御、新規性抑制、満足遅延耐性、インナーボイス、動機付け抑制、または自己制御性を含む、ステップと、(f)各トレーニングセッションに対して、前記ターゲット認知スキルスコアのそれぞれの組み合わせから得たグローバル組合せスコアを計算するステップと、(g)トレーニング期間に渡って、各注意力スコア、各衝動／抑制スコア、および各自己制御性スコアの変化、および／または前記グローバル組合せスコアの変化を判定するステップと、を含む方法である。
【００３５】
先行する方法のいずれかのいくつかの実施形態では、前記グローバル注意力スコアは、1つ以上の認知スキルスコアの組合せスコア(例えば、平均値、または加重平均)である。いくつかの実施形態では、前記グローバル組合せスコアは、1つ以上のグローバル注意力スコアおよび／または衝動／抑制スコアの組合せ(例えば、平均値、または加重平均)である。
【００３６】
先行する方法のいずれかのいくつかの実施形態では、前記グローバル注意力スコアは、注意力スコアの組合せ(例えば、平均値または加重平均)である。いくつかの実施形態では、前記グローバル組合せスコアは前記認知スキルスコアの組合せ(例えば、平均値または加重平均)である。
【００３７】
本発明の特徴は、必要とするユーザの不注意および／または衝動性障害(例えば、注意欠陥多動性障害、ADHD)を治療するための方法であって、(a)前記ユーザの認知スキルをトレーニングするように構成されたコンピュータベースの仮想学習カリキュラムを提供するステップであって、前記仮想学習環境は少なくとも第1のゲームモジュールと第2のゲームモジュールを含み、前記第1のゲームモジュールは、認知スキルをトレーニングするためのスキルトレーニングモジュールを含み、前記第2のゲームモジュールは、前記スキルトレーニングモジュールの外側の仮想学習環境において認知スキルの持続を前記ユーザが示すことができるように構成されたスキル伝達モジュールを含む、ステップと、(b)前記ユーザのEEG脳活動信号を測定し、前記EEG脳活動信号に基づいて、前記ユーザの注意状態レベルを計算するステップと、(c)前記スキルトレーニングモジュールにおいてトレーニングエクササイズを実施するステップであって、前記スキルトレーニングモジュールは、ユーザアバターを最終目標へ向かわせ、前記ユーザの注意状態レベルを高い状態で引き出す第1ストーリーラインを含み、前記ユーザの注意状態レベルの増加または減少により、前記ユーザアバターのスピードが対応して増加または減少する、ステップと、(d)ステップ(c)の間において、前記ユーザに対してチャレンジタスクを提示して前記ユーザから入力デバイスを介して応答を引き出すステップであって、前記チャレンジタスクは、前記ユーザの前記ターゲット認知スキルをトレーニングするように構成されている、ステップと、(e)ステップ(d)の間において、前記応答に基づき、(i)前記ユーザが不正確に選択しているかまたは応答している(例えば、時期尚早に、無作為に、または衝動的に選択または応答している)ときを判定することによって衝動的反応を特定し、(ii)前記ユーザに衝動的反応について警報を出す、ステップと、(f)前記ミッションの完了に続いて、前記スキル伝達モジュールにおいてスキル持続エクササイズを実施するステップであって、前記スキル伝達モジュールは、前記スキルトレーニングモジュールとは異なる仮想学習環境において前記ユーザに対してチャレンジタスクを提示する第2ストーリーラインを含み、前記チャレンジタスクは、前記ユーザの認知スキルの持続を示すように構成されている、ステップと、を含む方法である。いくつかの実施形態では、前記ユーザは前記衝動的反応が特定されたときに即座の否定的な結果を受け取る。ユーザの注意状態レベルは、例えば0%〜100%、または0〜100ポイントと目盛ることができる。ステップ(e)はさらに、(iii)前記ユーザが衝動性の望ましくない結果を理解して衝動抑制を改善させる(例えば、所望の衝動抑制、例えば、前記ユーザが衝動性の望ましくない結果を理解できるようにすることによって)ための同様のチャレンジタスクを適応して提供するステップを含んでいてもよい。前記警報を出すことは、前記衝動的反応が特定されたときに前記ユーザに聴覚または視覚的合図を提示することを含むことができる。いくつかの実施形態では、ステップ(d)は、前記チャレンジタスクに対する前記ユーザ応答に基づき前記ユーザに対するスキルパフォーマンススコアを計算するステップを含み、ステップ(e)は、���記衝動的反応が特定されたときに前記スキルパフォーマンススコアを減らすステップを含む。特定の実施形態において、ステップ(e)は、前記ユーザアバターが前記ミッションの完了へ向かっている間に、前記チャレンジタスクに対する前記ユーザ応答に基づき、前記ユーザのスキルパフォーマンススコアを計算し、前記スキルパフォーマンススコアが所定上側閾値を超えたとき前記チャレンジタスクの難易度を上げ、前記スキルパフォーマンススコアが所定下側閾値未満になったとき前記チャレンジタスクの難易度を下げる。例えば、ステップ(e)は、前記ユーザの前記スキルパフォーマンススコアおよび／または前記注意状態レベルの両方に基づき前記チャレンジタスクの難易度を調整するステップを含むことができる。例えば、ステップ(e)は、前記ユーザの前記パフォーマンススコアまたは前記注意状態レベル(例えば、前記注意力レベルに関係なく単に前記パフォーマンススコア)に基づき、前記チャレンジタスクの難易度を調整するステップを含むことができる。いくつかの実施形態では、ステップ(d)は、前記ユーザの前記注意状態レベルが上がると増えるかまたは前記ユーザの前記注意状態レベルが下がると減少する速さで、前記ユーザに対してチャレンジタスクを提示するステップを含む。いくつかの実施形態では、ステップ(d)は、前記ユーザが所定の注意状態レベルに達した後にのみ、前記ユーザに対して少なくともいくつかのチャレンジタスクを提示するステップを含む。例えば、ステップ(d)は、前記ユーザが所定注意状態レベル閾値に達した後にのみおよび／または前記ユーザが前記所定注意状態レベル閾値を超える注意状態レベルを維持している間にのみ、前記ユーザに対して少なくともいくつかのチャレンジタスクを提示するステップを含むことができる。ステップ(d)は、前記ユーザが所定注意状態レベル閾値に達した後に、所定の時間の長さの間、前記ユーザに対してチャレンジタスクを提示することを含むことができる。いくつかの実施形態では、前記第1ストーリーラインは、前記ユーザにガイドと動機付けを提供するために提示される友人キャラクタを含む。第1ストーリーラインと第2ストーリーラインは、前記ユーザの問題解決および自発性を(例えば、友人キャラクタが実施したようなガイドを提供することなく)助けるために示されたメンターキャラクタを含むことができる。いくつかの実施形態では、ステップ(f)はさらに、前記スキル伝達モジュールにおいて提示されたチャレンジタスクに対する前記ユーザ応答に基づき、前記ユーザに対するスキル伝達スコアを計算するステップであって、伝達スコアが所定閾値を超えると、前記ユーザはコンピュータベースの仮想学習環境の次のレベルへ進むことができる、ステップを含む。いくつかの実施形態では、前記スキルトレーニングモジュールは、集中した持続する注意力維持をトレーニングするように構成され、前記スキル伝達モジュールは、前記トレーニングモジュールにおいてトレーニングされたスキルを前記ユーザが持続していることを示すように構成されている。いくつかの実施形態では、前記スキルトレーニングモジュールは行動抑制をトレーニングするように構成され、前記スキル伝達モジュールは前記ユーザが行動抑制のスキルの持続を示すように構成されている。いくつかの実施形態では、前記スキルトレーニングモジュールは選択性注意力をトレーニングするように構成され、前記スキル伝達モジュールは前記ユーザが選択性注意力のスキルの持続を示すように構成されている。いくつかの実施形態では、前記スキルトレーニングモジュールは転換性注意力をトレーニングするように構成され、前記スキル伝達モジュールは前記ユーザが転換性注意力のスキルの持続を示すように構成されている。いくつかの実施形態では、前記スキルトレーニングモジュールは新規性抑制をトレーニングするように構成され、前記スキル伝達モジュールは前記ユーザが新規性抑制のスキルの持続を示すように構成されている。いくつかの実施形態では、前記スキルトレーニングモジュールは満足遅延耐性をトレーニングするように構成され、前記スキル伝達モジュールは前記ユーザが満足遅延耐性のスキルの持続を示すように構成されている。いくつかの実施形態では、前記スキルトレーニングモジュールは自己制御性をトレーニングするように構成され、前記スキル伝達モジュールは前記ユーザが自己制御性のスキルの持続を示すように構成されている。いくつかの実施形態では、前記モジュールは1つ以上のレベルから構成され、各レベルは任意的に1つ以上のミッション(例えば、ステージ)から構成されている。前記ユーザ認知スキルを教示するようにレベルをデザインすることができる。認知スキルには、注意力集中、注意力持続、認知抑制、行動抑制、選択性注意力、転換性注意力、配分性注意力、干渉制御、新規性抑制、満足遅延耐性、インナーボイス、動機付け抑制、または自己制御性が含まれる。特定の実施形態において、ステップ(a)〜(f)を少なくとも1つの認知スキルに対して繰り返すか、またはステップ(a)〜(f)を2つ以上の認知スキルに対して繰り返す。いくつかの実施形態では、前記ユーザはADHDを有し、本方法は、ADHD評価尺度によって測定される前記ユーザの不注意、衝動性、または多動性のうちの少なくとも1つを抑制するのに十分な量または頻度で前記ユーザによって実施される。特定の実施形態において、本方法を、3〜7セッション／週で、10〜60分間／セッションで、3週間以上の期間に渡って実施して、前記ユーザの不注意、衝動性、または多動性のうちの少なくとも1つを治療する。いくつかの実施形態では、前記スキルトレーニングモジュールは、(i)前記ユーザのパフォーマンスのスコアを提供すること、(ii)前記スコアに基づき、前記スキルトレーニングモジュールに対する難易度レベルを選択することを含む。いくつかの実施形態では、前記ユーザのスキルパフォーマンススコアは、(i) 前記ユーザが種々の刺激を正しく区別する正確さ、(ii)前記ユーザが正しいアクションを取ること、および／または(iii)前記ユーザが不正確なアクションを回避すること(例えば、衝動的反応を回避するため)によって定量化される。
【００３８】
関連する態様において、本発明の特徴は、必要とするユーザの不注意および／または衝動性障害(例えば、ADHD)を治療するためのゲームベースのシステムであって、前記ゲームベースのシステムは、本明細書で説明する方法のいずれかを実施するためのコンピュータベースの仮想学習カリキュラムを提示するためのアルゴリズムを備えたプロセッサを含んでいる。ゲームベースのシステムはさらに、前記ユーザからEEGデータを集めてコンピューティングおよびビデオディスプレイ装置に送るためのEEGヘッドセットを含むことができる。
【００３９】
いくつかの実施形態では、本発明の特徴は、必要とするユーザの不注意、衝動性および多動性障害(ADHD)を治療するためのゲームベースのシステムであって、前記システムは、本明細書で説明する方法のいずれかを実施するためのトレーニングプログラム中のいずれかの時点で保持される前記ユーザトレーニングプログラム遵守および認知スキルレベルを示す報告システムを含んでいる。前記報告システムは例えば、医療用または臨床の専門家が用いるように構成された医療または臨床専門報告システムとすることができる。付加的にまたは代替的に、前記報告システムは非臨床報告システム(例えば、消費者または教育報告システム)とすることができる。例えば、報告システムは、親、保護者、教師、または他の非医療専門家、当事者、または消費者が用いるように(そして、例えば、パフォーマンスの所定または相対レベルに対してスキル上達を判定するように)適応させることができる。いくつかの実施形態では、本発明の特徴は、必要とするユーザの注意、衝動性、および多動性障害を治療するためのゲームベースのシステムであって、前記システムは、トレーニングプログラム中のいずれかの時点で保持される前記ユーザトレーニングプログラム遵守および認知スキルレベルを示す親、教師、前記ユーザ、または他の当事者報告システムを含み、前記システムは、先行する方法のいずれかによりコンピュータベースの仮想学習カリキュラムを提示するためのアルゴリズムを備えたプロセッサを含んでいる。
【００４０】
いくつかの実施形態では、本発明の特徴は、必要とするユーザの不注意、衝動性および多動性障害を治療するためのゲームベースのシステムであって、前記システムは、仮想学習カリキュラムにおいて、前記学習カリキュラムに準拠して、注意力および衝動性の前記基盤にある認知スキルを発達させるときの前記ユーザの進歩と、前記学習カリキュラム中のいずれかの時点で成功裏に示されるターゲット認知スキルレベルとを示す報告システムを含む。
【００４１】
本発明の特徴は、必要とするユーザの注意、衝動性および多動性障害(例えば、ADHD)を治療するための仮想学習カリキュラムであって、前記システムは、本明細書で説明する方法のいずれかを実施するためのトレーニングプログラム中のいずれかの時点で示され保持される前記ユーザトレーニングプログラム遵守および認知スキルレベルを示す医療専門家、教師、前記ユーザ、親、または当事者報告システムを含んでいる。仮想学習カリキュラムはさらに、EEGヘッドセットを含むことができる。EEGヘッドセットは、前記ユーザからEEGデータを集め、前記ユーザがそれらのEEGデータを用いて冒険ストーリーまたは一連の叙事詩的ストーリーにおける結果を伝達してガイドすることを可能にする。仮想学習カリキュラムはさらに、コンピュータ(例えば、タブレット、またはスマートフォン、または任意のコンピューティング装置)を、前記ユーザが始めた(または始めていない)トレーニングセッションの数とトレーニングセッションの長さとを記録および報告するために含むことができる。いくつかの実施形態では、前記仮想学習カリキュラムはさらに、前記ユーザによるトレーニングセッションをスケジューリングし、および／またはスケジュールされたイベントを前記ユーザに思い出させるためのセッションプランナーを含む。
【００４２】
先行する方法のいずれかのいくつかの実施形態では、スキルトレーニングモジュールは、(i)前記ユーザのパフォーマンスのスコアを提供すること、(ii)スコアに基づき、スキルトレーニングモジュールに対する難易度レベルを選択すること、を含む。
【００４３】
本明細書で用いる場合、用語「能力」は、正しいアクションおよび非アクションを取り、不正確なアクションおよび非アクションを回避して、チャレンジタスクを達成するユーザの認知能力を指す。
【００４４】
本明細書で用いる場合、用語「脳対コンピュータのインターフェース」または「BCI」は、ユーザの脳活動と受信装置との間の伝達経路を指す。脳造影機器は、ユーザと、仮想学習カリキュラムのゲーム要素に接続されてユーザの注意力(例えば、注意力レベルは0〜100%と目盛られ、100%はユーザの最も高い注意力レベルであり、0%はユーザの最も低い注意力レベルである)のEEGベースの指標を提供するプロセッサとの間のこの脳活動インターフェースを促進することを助ける。
【００４５】
本明細書で用いる場合、用語「スキルトレーニングモジュール」は、仮想の空想の世界内で1つまたは複数のターゲット認知スキルを教示するようにデザインされたビデオゲーム学習モジュールのタイプを指す。例えば、ユーザは、ビデオゲームの第1のミッションを始めたら最初にこのモジュールに入り、そしてそれぞれの後続するミッションに入ってもよい。スキルトレーニングモジュールは、ユーザの認知スキルのうちの1つ以上を面白くて速やかな方法でトレーニングするように構成されている。
【００４６】
本明細書で用いる場合、用語「スキル伝達モジュール」は、前記ビデオゲームのレベルまたはミッションにおいて前記スキルトレーニングモジュールが完了した後に入るビデオゲーム学習モジュールのタイプを指す。前記スキル伝達モジュールは、先行するスキルトレーニングモジュールで教示された前記ターゲット認知トレーニングスキルを強化してユーザに示すように構成されている。スキル伝達モジュールは、前記ターゲット認知スキルをトレーニングするためのトレーニングモジュールの前記ユーザによるパフォーマンスに続いて認知スキル持続エクササイズを前記ユーザに与えるためのゲームモジュールである。スキル伝達モジュールは、トレーニングモジュールとは異なる背景および／または環境における認知チャレンジタスクを提示して、実生活におけるターゲットスキルの適応性を実証して報告し、後で用いるように持続を最大にする。例えば、スキルトレーニングモジュールを、スキル最適化を管理するために複数の異なる用途に対して認知チャレンジタスクを評価するテスト環境として与えることができる。
【００４７】
本明細書で用いる場合、用語「不注意障害」とは、不注意、過活動、および／または衝動性によって特徴付けられる症状を指す。本発明の方法およびシステムは、注意障害(例えば、限定することなく、注意欠陥多動性障害、注意欠陥障害、および多動性障害)を治療する(すなわち、本明細書で説明するトレーニング計画に従って障害の1つ以上の症状を改善する)のに有用である可能性がある。注意欠陥多動性障害(文献では注意欠陥障害／多動症候群(ADD/HS)とも言われる)は、衝動性、散漫性、社会的状況における不適当行動、および多動性によって特徴付けられる症状(または一連の症状)である(米国精神医学会、精神障害の診断および統計マニュアル:DSM-5.ManMag,2013)。特に重症型のADHDを多動性障害と言う。
【００４８】
本明細書で用いる場合、「転換性注意力」は、注意をある注意対象物から別の注意対象物へと(例えば、単一のチャレンジタスクの一部としてまたは複数のチャレンジタスク間で)素早くシフトすることができる精神的柔軟性である。
【００４９】
本明細書で用いる場合、「注意力レベル」または「注意状態レベル」は、EEG脳活動信号から得られた1つ以上のパラメータによりEEG装置によって与えられる出力値を指す。
【００５０】
本明細書で用いる場合、「注意力維持」とは、注意力を持続させつつ刺激に長時間集中する能力である。
【００５１】
本明細書で用いる場合、「行動抑制」は、優勢な学習した応答を、その応答が与えられた背景において不適切であったときに抑制または抑える能力を指す。
【００５２】
本明細書で用いる場合、「チャレンジタスク」は、ユーザの1つ以上の認知スキルを教示するように構成されたユーザ応答を要求する仮想学習カリキュラム内のゲーム要素を指す。チャレンジタスクは、ターゲットまたはターゲットの塊とすることができる。これらに対して、ユーザは、基準(すなわち、ターゲットルール)に従って応答すること(例えば、ターゲットを選択または拒否することによって)を指示される。代替的に、チャレンジタスクは衝突回避タスク(例えば障害物をかわすかまたはハードルをジャンプする要求など)とすることができる。第3のタイプのチャレンジタスクは収集チャレンジタスクであり、ユーザが物品(例えば、トークンまたはクリスタル)を集めることを要求する場合がある。「衝動／抑制チャレンジタスク」とは、ユーザの衝動／抑制制御を教示するように構成されたチャレンジタスクを指す。衝動／抑制チャレンジタスクは、ターゲットの導入と前記ターゲットルールをターゲットに適用するユーザの能力との間に遅延を伴う可能性がある(例えば、形状または記号が即座に提示されない場合がある)。この場合、ユーザがターゲットに、そのターゲットルールを提示する前に応答すると、その応答は不正確であり衝動的反応と分類される。チャレンジタスクまたはチャレンジタスクの任意の組み合わせに対するユーザの応答を、注意力スコアまたは注意力および衝動／抑制スコアの計算において用いることができる。
【００５３】
本明細書で用いる場合、「持続チャレンジタスク」は、前記ユーザにおいてトレーニングされたターゲット認知スキルの持続を示すように構成されたユーザ応答を要求するゲーム要素を指す。
【００５４】
本明細書で用いる場合、「遅延満足」および「満足遅延耐性」は交換可能に用いられ、後でより大きい報酬を得るために、目前の報酬になるであろうアクションを抑制するかまたは抑える能力を指す。
【００５５】
本明細書で用いる場合、「動的な」ガイドまたは「動的にガイドする」は、ガイドの発生および／またはタイプが前記ユーザのスキルパフォーマンスまたは注意状態レベルに依存するという特徴を指す。例えば、ユーザが注意を維持しようと奮闘しているならば、ガイドはもっと頻繁に発生してもよい。
【００５６】
本明細書で用いる場合、「メンターキャラクタ」は、ゲームプレイ中にユーザに提示されるキャラクタであって、知恵、客観性、および構想を提供するが、友人キャラクタがユーザアバターに提供するガイドはユーザに提供しないキャラクタを指す。メンターキャラクタは、例えば、ユーザに何をすべきかは伝えるがどのように活動すべきかは伝えないボイスオーバーキャラクタとすることができる。したがって、メンターキャラクタを、ユーザアバターが、どんなキャラクタによる助けも受けないでスキルを保持していると示せるように構成することができる。用語「メンターキャラクタ」と「メンターアバター」は本明細書では交換可能に用いられる。
【００５７】
本明細書で用いる場合、「新規性抑制」は、新規な刺激が関連性がない場合を理解し、続いてそれを無視して現在のチャレンジタスクまたは目標に戻る能力を指す。
【００５８】
本明細書で用いる場合、「友人キャラクタ」は、ゲームプレイ中にユーザに提示されるキャラクタであって、ゲームプレイ中(例えば、スキルトレーニングモジュール中に)に提示されるチャレンジタスクに成功するようにユーザに励ましおよび項目ヘルプを提供するキャラクタを指す。用語「友人キャラクタ」と「友人アバター」は本明細書では交換可能に用いられる。
【００５９】
本明細書で用いる場合、「パフォーマンススコア」または「スキルパフォーマンススコア」は、ユーザに割り当てられユーザに対して計算され、ユーザ、医療専門家、教師、大人、または任意のサードパーティに対して作成されて、認知スキル上達を、スキルトレーニングモジュールにおいて提示されたチャレンジタスクに対する応答に基づいて、単独でまたは注意状態レベル測定値と組み合わせて提示するスコアを指す。
【００６０】
本明細書で用いる場合、「選択性注意力」は、適切な目標に関連する特定の刺激を処理するかまたはそれに注意を集中する一方で、関連性がない刺激を無視する能力を指す。
【００６１】
本明細書で用いる場合、「自己制御性」は、目標指向の状態、動機付けされた状態、および組織化された状態に留まる一方で、人の独自の行動を常にモニタして評価する能力を指す。
【００６２】
本明細書で用いる場合、「スキル持続エクササイズ」は、スキル伝達モジュール内のタスクまたは一連のチャレンジタスクであって、ユーザに、最近トレーニングエクササイズが(例えば、スキルトレーニングモジュール中に)要求したのと同じ認知機能を用いることを要求するタスクまたは一連のチャレンジタスクを指す。
【００６３】
本明細書で用いる場合、「スキルトレーニングモジュール」は、認知スキルを用いてその対応するスキル伝達モジュールに進むことを要求するゲーム内のミッションを指す。スキルトレーニングモジュールは、一連のストーリー冒険ミッション内の1つまたは複数の認知スキルを教示するように一意にデザインされた仮想学習カリキュラムのタイプとすることができる。ユーザは、仮想学習カリキュラムの最初のミッションが始まったら、最初にスキル伝達モジュールにユーザアバターとして入ることができ、それぞれの後続するミッションに進む。スキルトレーニングモジュールを、ユーザの認知スキルを面白くて速やかな方法でトレーニングするように構成することができる。
【００６４】
本明細書で用いる場合、「スキル伝達モジュール」は、先行するスキルトレーニングモジュールによってトレーニングされた認知スキルのうちの1つ以上のユーザの発達をテストするゲーム内のミッションを指す。スキル伝達モジュールは、ビデオゲームの任意のミッションにおいてスキルトレーニングモジュールが完了した後に入る仮想学習カリキュラムのタイプとすることができる。前記スキル伝達モジュールは、先行するスキルトレーニングモジュールにおいて学習および教示されたターゲット認知トレーニングスキルを強化して、ユーザ、医療専門家、教師、親、または任意のサードパーティに示すように構成することができる。前記スキル伝達モジュールは、前記ターゲット認知スキルをトレーニングするためのトレーニングモジュールの前記ユーザによるパフォーマンスに続いて、前記ユーザに認知スキル持続エクササイズを提示するためのゲームモジュールとすることができる。前記スキル伝達モジュールは、トレーニングモジュールとは異なる背景および／または環境における認知チャレンジタスクを提示して、実生活におけるターゲットスキルの適応性を実証し、後で用いるように持続を最大にすることができる。
【００６５】
本明細書で用いる場合、「トレーニングエクササイズ」は、ユーザにスキルトレーニングモジュール中に認知スキルを行使することを要求するチャレンジタスクまたは一連のチャレンジタスクを指す。
【００６６】
本明細書で用いる場合、「伝達スコア」は、スキル伝達モジュールにおいて提示されたチャレンジタスクに対する応答に基づき、ユーザに対して計算されてユーザに割り当てられたスコアを指す。
【００６７】
本明細書で用いる場合、用語「電気センサ」とは、生体電気信号(例えば、EEGまたはEMG信号)を測定するために用いるセンサを指す。電気センサは、1つ以上の電極(任意的に、可撓性の導電性布地から形成される)を含むことができる。
【００６８】
本発明の他の特徴および優位性は、以下の詳細な説明、図面、および請求項から明らかである。
【図面の簡単な説明】
【００６９】
【図１】友人、メンターの役割と、注意状態レベルと、学習カリキュラムのフィードフォワード要素とを示す典型的なグラフである。
【図２】仮想学習カリキュラムを完了する関数として効果の持続時間を示す典型的なグラフである。
【図３】トレーニングモジュールにおいて「注意力維持」スキルがトレーニングされて評価される環境およびタスクの種類の例を示す図面である。
【図４】トレーニングモジュールにおいて「行動抑制」スキルがトレーニングされて評価される環境およびタスクのタイプの例を示す図面である。
【図５】トレーニングモジュールにおいて「選択性注意力」スキルがトレーニングされて評価される環境およびタスクのタイプの例を示す図面である。
【図６】トレーニングモジュールにおいて「転換性注意力」スキルがトレーニングされて評価されるタイプ環境およびタスクの第1の例を示す図面である。
【図７】トレーニングモジュールにおいて「転換性注意力」スキルがトレーニングされて評価される環境およびタスクのタイプの第2の例を示す図面である。
【図８】トレーニングモジュールにおいて「新規性抑制」スキルがトレーニングされて評価される環境およびタスクのタイプの例を示す図面である。
【図９】トレーニングモジュールにおいて「インナーボイス」スキルがトレーニングされて評価される環境およびタスクのタイプの例を示す図面である。
【図１０】トレーニングモジュールにおいて「自己制御性」および「満足遅延耐性」スキルがトレーニングされて評価される環境およびタスクのタイプの第1の例を示す図面である。
【図１１】トレーニングモジュールにおいて「自己制御性」および「満足遅延耐性」スキルがトレーニングされて評価される環境およびタスクのタイプの第2の例を示す図面である。
【図１２】ユーザがトレーニングモジュールで学習したターゲット認知スキルの伝達を学習して実証する異なる環境およびタスクのタイプの例を示す図面である。
【図１３】臨床研究を通る参加者のフローを示す略図である。
【図１４】最初の8週間の介入の前後のトレーニンググループおよび対照グループに対する平均のADHD評価尺度(ADHD-RS)結合スコアを示すグラフであり、医療関係者および親によって報告されたものである。エラーバーは標準誤差である。
【図１５】成績の恒常結果測定法(PERMP)に基づく正しく答えた質問の平均数を、最初の8週間(Wk)の介入期間前後について示すグラフである。エラーバーは標準誤差である。
【図１６】ユーザのトレーニングセッションに対する典型的なミッションパフォーマンスレポート(MPR)である。
【図１７】実施例16に示すケーススタディに対するミッション2のミッションパフォーマンスレポートである。
【図１８】実施例16に示すケーススタディに対するミッション4のミッションパフォーマンスレポートである。
【図１９】実施例16に示すケーススタディに対するミッション8のミッションパフォーマンスレポートである。
【図２０】実施例16に示すケーススタディに対するミッション12のミッションパフォーマンスレポートである。
【図２１】実施例16に示すケーススタディに対するミッション14のミッションパフォーマンスレポートである。
【図２２】実施例16に示すケーススタディに対するミッション15のミッションパフォーマンスレポートである。
【図２３】実施例16に示すケーススタディに対する概略進行レポートである。
【発明を実施するための形態】
【００７０】
本発明の特徴は、認知スキル(例えば、人の実行機能の基盤にある認知スキル)をターゲティングして発達させるためのビデオゲームベースの仮想学習カリキュラム(例えば、教育)である。本発明の方法およびシステムによって、実行機能の基盤にある複数の認知スキル(例えば注意力および衝動制御)を改善する効果的かつ速やかなビデオゲームベースの学習カリキュラムが提供される。このカリキュラムでは以下を用いる。(i)注意力制御の基盤にある認知スキルおよびプロセス、(ii)それらのプロセスを用いる測定可能で、トレーニング可能で、管理可能な認知スキルの特定、(iii)以後の人生で用いるためにそれらのスキルを効果的にトレーニングするゲームデザインおよびゲームメカニクス。本発明によって、ユーザ、医療関係者、教師、および親による認知スキル発達の正確なターゲティング、個人別測定、および管理が可能になる。
【００７１】
ここで説明した仮想ゲーム(すなわち、学習カリキュラム)は、フィードフォワードモデリングシステムを用いて、スキルトレーニングモジュールおよび伝達モジュール中のユーザのターゲット認知スキルをトレーニングし、測定し、管理する。フィードフォワードモデリングが行なわれるのは、所望の目標が予想または視覚化されて、個人がその常駐する認知スキルレベルを所望の目標を達成するために進めるときである。したがって、フィードフォワードモデリングシステムの特徴的な要素は、取り組み、目標開発、目標達成の予想、および行為の遂行またはそうでないことである。ゲームの仮想の世界に埋め込まれた学習カリキュラムによって、ユーザの脳内に認知プロセスのフィードフォワードモデリングが誘起される。具体的には、動的なチャレンジタスクを高度な注意状態レベルと結合することによって、ゲームはその所望の注意状態レベルに対応する神経回路をトレーニングする。ユーザは、ゲーム物語が提供する報酬を予想して、自分の注意をこれらの報酬に到達するのに必要な状態レベルに持って行く。ゲームが進行するにつれ、ユーザの変化する注意状態レベルに適応して、ユーザにとって容易になりすぎず難しくなりすぎないようにする。これによって、各ユーザに対する最適なフィードフォワードダイナミクスと、脳の注意力関連領域における最大の神経刺激とが確実になる。
【００７２】
本発明は、ここ20年の研究によって引き起こされている。この研究は、神経心理学的方法の発達にとって極めて有望であり、神経系を認知機能障害と結びつけ、認知スキル学習の欠陥に起因する神経発達遅延障害(すなわち、実行機能障害例えばADHD)に対する持続的治療の発展への道筋(すなわち、行動障害と神経回路の基盤にある問題との間の閉ループ)を見出すものである。結果は複雑であり、しばしば相反するが、ADHDの複雑性および不均一性と神経認知機能障害との間の結びつけが示されている。精神病は、化学的バランシングではなく自然な回路補正を必要とする回路障害であること、および神経可塑性ベースの治療は、神経および精神医学における将来の「最善の措置」の重要な部分であることが分かっている(Insel et al Scientific American302.4(2010):44-51)。我々は、我々の脳が、我々が学習することに基づいて物理的に変化することを知っている。我々の脳内の回路のうち、我々が用いるものは強くなり、我々が用いないものは最終的に消滅する(すなわち、神経可塑性;Merzenich et al.,Neuroplasticity and Neurorehabilitation(2015):6)。幼年時代の間に臨界／感受期が存在する。この臨界期の間に、子供はさらされることから学習する。子供がある特定のスキルに十分にさらされていないかまたはその脳が正しい回路を発達させていない場合、子供は特殊なトレーニングおよびさらしが必要である(Blakemore et al.,Journal of Child Psychology and Psychiatry47.3‐4(2006):296-312)。この臨界期の後、回路に対して変更または補正を行なうには、特定の高レベルの注意が必要である。小児期後期およびそれを過ぎて成人期に入る頃、何か新しいことを学習して変わるために、脳は、本人が学習したいことに対して注意を具体的に高度に集中させる必要がある(Merzenich et al.,Front Human Neurosci27(2014):385;Polley et al.,J Neuroci3(2006):4970-82)。注意を払うと、脳は学習して変化するようにセットアップされる。注意力は、脳が基底核からアセチルコリンを放出して、脳に「学習の準備をさせる」引き金である(Grossberg et al.,Front Neurosci 20(2016):501;Polley et al.,J Neuroci 3(2006):4970-82;Murray et al., Neuroscience 14 (1985): 1025-32; Robbins et al., Kilgard et al., Science 13 (1998): 1714-8)。報酬のある経験によって、学習することが制御される。報酬によって、長期の相乗作用を促進することによって学習すべきことを信号で伝えるドーパミンが大脳基底核から放出される(Merzenich et al.,Front Human Neurosci 27(2014):385;Reynolds et al.,Nature 6(2001):67-70;Reynolds et al.,Neuroscience 99(2000):199-203)。
【００７３】
本発明の方法およびシステムを動的な閉ループ神経心理学的方法に取り入れて、本来は自然に発達する実行機能の基盤にある認知スキルを素早く教示し、測定し、管理することができる。これは注意力および抑制制御から始めることができる。本発明の方法およびシステムは、診療所、学校、自宅、職場などにおいて用いることができる。基本的に、本方法によって、ユーザを最適な学習ゾーンまたは環境に配置することができる。そこでは、脳の学習能力の神経生体物質が、非常に魅力的なチャレンジタスクが提供する新規性と同時に活性化される。チャレンジタスクでは、認知スキルを効果的に教示し、それを自宅、学校、仕事、生活まで伝達するために持続を促進する。組み合わせは、新たに発達した認知スキルを保持するために新しい強化された脳回路を発達させるときに、ユーザの神経可塑性プロセス上で自然に活性化する。本発明の方法およびシステムは、利用するためのユーザの注意状態レベルの個人別較正と、叙事詩的冒険ストーリー(認知スキル発達のための仮想学習カリキュラム)内でのリアルタイム測定とを含むことができる。ユーザはその注意力レベルを最大にして冒険ストーリーミッション完了まで進むことによって、ユーザはこの学習ゾーンに素早く入り、回路を構築および強化する一方で、13の基盤となる認知スキルを教示するスキルチャレンジタスクの動的なモデリングを経験することができる。ストーリーライン内のチャレンジタスクを、個人的なスキルパフォーマンスレベルと注意状態レベルとの正確な測定値に動的に調整して、ユーザを仮想学習カリキュラムに案内して、実行機能の基盤にある認知スキルをターゲティングしてさらに発達させることができる。文献における学習方法はフィードフォワード学習と言われ、本発明の方法およびシステムでは、このアプローチを、動的にモデリングされた認知スキルの教示と一意に組み合わせる。したがって、フィードフォワードモデリングと言う。ゲームベースのシステムは、医療専門家、医療関係者、親、教師、またはユーザに、ADHDの重い症状(すなわち、不注意および衝動性)を逆転させることができる閉ループシステムを提供することができる。この逆転は、認知スキルのトレーニングを正確にターゲティングし、測定し、および管理して、非ADHDの子供および大人の特徴を示す標準化された症候学レベルを達成することによって行なわれる。
【００７４】
本明細書で説明する認知スキル発達およびビデオゲームベースの学習カリキュラムにおけるフィードフォワードモデリングの役割を、図1および2に示す。
【００７５】
＜認知スキル＞
注意の基盤にある認知プロセスとしては、限定することなく、下表1に示す8つの重大な注意力、抑制、および自己調整スキルが挙げられる。
【００７６】
【表１】
2018533044.tif 000003
【００７７】
これらの組合せの8つの認知スキルをさらに精緻なものにして全部で13の認知スキルにして、ユーザの注意力および衝動性抑制スキルにおける更なるニュアンスをターゲッティングしてトレーニングすることができる。具体的には、注意力維持を注意力集中と注意力持続とに分離することができる。選択性注意力を選択性注意力と干渉制御とに分割することができる。これらのプロセスを同時に活性化させて、1つの刺激に選択的に集中する一方で、他の刺激からの注意散漫を抑えることができる。転換性注意力はさらに、配分性注意力のスキルを含むことができる。なぜならば、これらのプロセスは両方とも、複数の刺激およびタスク間で集中を素早くシフトする能力に基づくからである。行動抑制のスキル上に構築されるのは動機付け抑制であり、これは懲罰(例えば、衝動行為の否定的な結果)および報酬に応じて自分の行動を有効に変更する子供の能力のことである。肯定的なインナーボイスの発達は、認知抑制(注意散漫を抑える能力)のプロセスをサポートする。認知抑制は行動抑制にも関係する。注意力および衝動抑制の基盤にある13の認知スキルのモデルを下表2に示す。
【００７８】
【表２】
2018533044.tif 000004
【００７９】
次にこれらの13の認知スキルをそれぞれ、効果的なチャレンジタスクと整合させて、これらの活動に基づくビデオゲームメカニクスを開発した。更なる認知スキルを加えて、仮想学習カリキュラムでトレーニングされるスキルを拡大することができる。
【００８０】
＜ゲームデザイン＞
ゲームは、注意力および衝動性モデル(AIM)を用いて、本人の不注意力および衝動性制御(例えば、ターゲット認知スキル)を改善するようにユーザをトレーニングする。AIMは、注意力および衝動抑制に対する認知プロセススキルの中で、またそれを越えて他の実行機能へと入って、ユーザがマスタする複数の異なる認知プロセススキルを含むことができる。異なる認知スキルを、ゲームの学習カリキュラムの複数のレベルのそれぞれにおいて教示する。これは、対応するゲームスキル教示メカニクスをターゲット認知スキルに対して用いることによって行なう。ゲーム内のレベルには、ユーザに対する種々のゲームチャレンジタスクおよび目標を含む1つ以上のゲームミッションを含むことができる。各ミッション内において、少なくとも2つのモジュール、スキルトレーニングモジュール、およびスキル伝達モジュールがある。このデザインを通して、スキルトレーニングモジュールは、スキルトレーニングモジュールにおける冒険物語からなっていてもよく、伝達モジュールはストーリーライン内の実世界環境に戻る。ここでは、ゲーム学習カリキュラムモジュールで学習したスキルが、慣れで最大になり、実生活に伝達され、日常使用によって強化される可能性がある。特定の実施形態では、ゲーム内の異なるミッションおよびレベルに進むために、スキルトレーニングモジュールおよびスキル伝達モジュールの両方において、所望のスキルを反映する成功パフォーマンス指標を示さなければならない。
【００８１】
ここで説明した認知スキル学習カリキュラムでは、フィードフォワードモデリング方法を用いる。この方法は、カリキュラム内に新たに現れるモデリングされた所望の目標を達成する実地経験から速やかな学習を行なうことを可能にする。これは最初に、ユーザに、その注意力持続を一段高い注意状態レベルで積極的に集中させて、最適な学習ゾーン内に進んで速やかな認知スキル発達を行なうことを要求する。ユーザが、その一段高い注意状態レベルをフィードフォワードして、接近する環境に新たに現れるモデリングされた認知スキルチャレンジタスクを満たすことによって、ユーザは、どんな認知スキルであれ利用して自己発達させて、失敗または成功による(すなわち、これによりモデリングされた)所望の目標を達成するチャレンジを満たす。注意状態レベルを最大にすることによって、ユーザは、所望の目標を素早く見て、認知スキルを自然に発達させてこれらの接近するチャレンジタスクを満たすことができる。最近の研究が示唆するところによれば、認知プロセスを教示する際に含まれるフィードフォワード学習メカニズムは、フィードバック学習メカニズムが学習にとって不十分なモデルである場合に、加速された効率的なスキル学習を得るのに貢献する。フィードフォワードモデリングおよび速やかな学習は、人の前方で所望の目標の知識が示された(すなわち、モデリングされた)ときに行なわれ、その人によって、その所望の目標を達成するためにその人の将来のアクションまたは非アクションをガイドするために用いられる。したがって、フィードフォワードモデリングプロセスの特徴的な要素は将来を想定する能力である。この能力によって、ユーザの注意力レベルに取り組んでこれを押し上げて、学習経験またはゾーンを最適化することができる。認知スキルトレーニングモジュールによって、ユーザに本人の最も高い注意力レベルをフィードフォワードさせて、ユーザの脳内の注意力回路を構築および強化する具体的なターゲット認知スキルの学習(例えば、速やかな学習)を可能にすることができる。具体的には、ユーザの高度な注意状態レベルを伴う仮想チャレンジ(例えば、チャレンジタスク)を用いてターゲット認知スキルを動的にモデリングすることによって、認知スキルトレーニングエクササイズは、注意力および衝動抑制のその所望の認知スキルをサポートすることに対応する神経回路をターゲッティングする。ユーザまたは最初の人のユーザは、ゲームの物語(例えば、冒険ストーリー)が提供する報酬を予想することができ、最終的に自分の注意状態を、そのチャレンジタスクおよび報酬に到達するのに必要なレベルに持って行くことができる。ゲーム(例えば、冒険ゲーム)が進むにつれ、ゲーム(例えば、チャレンジタスクの学習カリキュラム)は、ユーザの変化する注意状態レベルおよび／またはパフォーマンスに瞬時に適応して、ユーザにとって容易になり過ぎることも難しくなり過ぎることもない(例えば、その結果、ユーザをその失敗、努力、および成功の繰り返しを通して十分に取り組ませる)。いくつかの実施形態では、この瞬時アルゴリズムの適応性は、最適な取り組みを維持して、各ユーザに対するフィードフォワードモデリングと注意力および衝動抑制関連回路における最大の��経刺激とを個人化することができる。
【００８２】
＜認知スキルトレーニングモジュール＞
認知スキルトレーニングモジュールはそれぞれ、2つの主要な構成要素から構成されている。a)認知スキル教育のトレーニング、学習、および経験に対する人の注意状態レベルを正確に規定して最大にする個人別の正確に較正された注意状態レベルのフィードフォワード、b)ユーザの個人的な認知スキルパフォーマンスを、表1および2に示す注意力および衝動抑制の基盤にある認知スキルのさらに高いスキルレベルに対して直接比較する一意に規定されたチャレンジタスクを通して行なう動的な認知注意力スキルモデリングの仮想学習カリキュラムまたは教育ストラテジ(教育)。各モジュールの教育は、トレーニングセッションあたりの時間、トレーニングセッション間の最小の休息時間、および最小のトレーニングセッション数に対して制限を設定して、新しい脳神経回路の構築および強化を確実にする。一実施形態では、プログラムを、10〜60分間のトレーニングセッションであって、休息時間として少なくとも12時間(睡眠を含む)がセッション間に存在するように調整されたものが得られるようにデザインすることができる。トレーニングの進行を、例えば、3〜7セッション／週の速さで、3〜8週間の間に、全体の冒険ゲームシリーズ(学習カリキュラム)が予想合計の少なくとも8時間(ほぼ24の20分間セッション)のトレーニングセッションに渡って完了するまで行なうようにデザインすることができる。認知スキルトレーニングモジュールは、認知スキル学習を最適化するようにデザインされている。この最適化は、新しいスキルを繰り返して学習し、エクササイズに飽き、注意力回路を疲れ果てさせ、次に休息し、回復し、そして同じ神経回路の再エクササイズを、回路を再び疲れ果てさせる前にチャレンジを学習する反復スキルによって行なうことに十分な時間を提供することによって行なう。人の自然な神経可塑性を発達させるこの反復ニューロンエクササイズプロセスは、脳回路を具体的には学習に起因して構築および強化することが知られている。フィードフォワードモデリングは、複数の異なる教示方法の1つであるが、ユーザが、冒険ビデオゲームシリーズ(すなわち、仮想学習カリキュラム)内のターゲットチャレンジタスクおよびミッションの達成に成功できるように、自分の能力を発達させて自分の注意力レベルを高めて維持する必要性を理解することから一意的に始まる。ユーザの注意状態レベルが高められている間、各トレーニングモジュールの教育ストラテジ(例えば、教育)から、表2に示す13の認知スキルのそれぞれに対してカスタマイズされたトレーニングが送られる。フィードフォワード学習方法と動的にモデリングされた認知スキルトレーニングとを組み合わせることによって、効率的かつ速やかな認知スキル学習および実生活環境への伝達が実証されている。例えば、ゲームベースの学習カリキュラムシリーズの課程が完了した後で、ユーザは、総計し、理解し、関連情報のみを選択し、関連性がない注意散漫な情報は無視し、その増加する認知スキルを学校、自宅、仕事、生活に適用することを学習する。
【００８３】
フィードフォワードモデリングは基本的に、目標を達成するための将来のアクションまたは非アクションに対する必要性を、非アクションまたはアクションの結果が実現する前に理解して、そしてその将来の所望の目標を達成するために適切なアクションまたは非アクションを取ることができることからなる。一例では、ユーザは、学習カリキュラムが提示する多くのチャレンジタスクの所望の目標を成功裏に満たすことによって、すべてのトレーニングミッションを進んで、冒険ストーリーの終了に到達するために、自分は自分の注意状態レベルを高く保たなければならないことを理解する。例えば、ユーザが、ゲーム内の最初の人アバターとして、そのセッションを完了することができる前に回避しなければならない壁バリアの個数である。特定の実施形態において、その所望の目標を達成するために、ユーザは、壁バリアの周りを進む間に、自分の注意状態レベルが落ちようとしているときを瞬時に理解して、より高い注意状態レベルに戻るように個人的なアクションを取らなければならない。最適なフィードフォワードモデリングの場合、最適な取り組みと認知スキル学習とを維持するように変わる瞬間に、目標および難易度をユーザの実際の注意状態レベルに合わせて正確に個人別にすることができる。
【００８４】
各認知スキルトレーニングの難易度チャレンジをパーソナライズすることは、ユーザのそのときのターゲット認知スキルパフォーマンスに基づく瞬時適応型認知スキルチャレンジ難易度調整(すなわち、動的な認知モデリング)を通して達成される。新しいおよび／または増大した認知スキルを学習することは、ユーザに対するチャレンジタスクの適切な増大レベル内で最良に達成され、一方で、学習すべきターゲットスキルにマッチする接近するターゲットチャレンジタスクに対する成功および失敗の最適な組み合わせを通して取り組みが最大になる。新しい増大したスキル能力の学習および持続を最大にするために、チャレンジタスク難易度を、ユーザのそのときのスキル能力の最大をわずかに超えるスキルレベルにアルゴリズム的に調整する。これらの動的なモデリング調整によって、ユーザはその現在のスキル能力を、視覚的に見て、経験して、そしてそれを超えて進むことができる。速やかなスキル学習を達成して保持するために、以下で詳細に説明するように、スキル学習および伝達モジュールをチャレンジタスクの難易度を適応的に調整するようにデザインする。アルゴリズミックモデルが、ゲームプレイ中にチャレンジタスクを動的に調整して適応する難易度のレベルは、トレーニングモジュールおよび／または伝達モジュール中にユーザに新しいまたはより高いレベルの認知スキルにチャレンジさせるように計算されそして最後に示されるレベルである。ユーザがターゲット認知スキル上達を示すかまたは示さないとき、アルゴリズム的に得られたターゲットチャレンジタスクがユーザの前方に出現して、ユーザが示すどんなパフォーマンスレベルからも、増大するスキルパフォーマンスレベルを引き出して取り組む。このような適応は、各学習トレーニングおよび伝達セッションの全体を通じてリアルタイムで完了することができる。
【００８５】
＜認知スキル伝達モジュール＞
認知スキルトレーニングモジュールに対するユーザの取り組みおよびパフォーマンス経験に続いて、ユーザは、ストーリーラインによってスキル伝達モジュール内に導かれて、トレーニングモジュールで学習したスキルを実証することができる。すなわち、ユーザは、これまでのトレーニングモジュールで教示された新しいスキルのその実際の学習および持続を、生存中に後で用いるために独立に示す。この認知スキル伝達モジュールは、学習した同じ新しいスキルであって、スキルトレーニングモジュールで経験したものとは異なる仮想環境で用いるものを、プレーヤに適用させる。スキル伝達モジュール応用の環境は、ゲームストーリーラインの仮想世界環境の外側の実生活経験とより厳密に整合するようにデザインされている。各スキルトレーニングモジュールは、空想冒険ストーリーのようにすることができ、一方で、スキル伝達モジュールは、より現実的な環境(例えば、宇宙輸送内の実験室)(学校、仕事場、または実験室と事実上同様である)のようにすることができる。このスキル伝達モジュール実施を加えることによって、新たに学習したスキルがトレーニングの外側の背景(家庭内行動生活、仕事、遊び、および学業成績を含む)に伝達されることになる。
【００８６】
＜ゲームメカニクス内への注意力および衝動性モデル(AIM)の組込み＞
以下のAIMの認知スキルをそれぞれ、本明細書で説明するように、ゲームベースの仮想学習カリキュラム内に、冒険ストーリーライン内に埋め込まれた種々の教示メカニクスによって組み込んでもよい。
【００８７】
＜注意力維持＞
注意力維持(例えば、注意力集中および注意力持続)とは、自分の注意または集中レベルに対する制御を維持する人の能力を指す。この能力によって、人は刺激に対して自分のより高い注意状態レベルを持続して、いつ自分の覚醒が低下しているのかまたは自分の注意力レベルを失い低下させ始めているかを知ることができる。このスキルには、この注意の欠落(すなわち、より低い注意状態)を瞬時に補正または補償して、自分の注意状態レベルをリアルタイムで調整する人の能力が含まれる。注意力維持をトレーニングする目的は、自分の注意状態レベルを高い学習レベルに長時間(例えば、座学を完全に受ける間)持続するようにユーザをトレーニングすることである。
【００８８】
すべてのスキルトレーニングおよびスキル伝達モジュールにおいて、ユーザの注意状態レベルをセッションモジュールの間に持続的に測定し、注意状態レベルをユーザが用いて、そのアバターキャラクタを冒険ストーリー内にフィードフォワードすることを、自分の注意状態レベルを上げてアバターキャラクタが進むスピードを伝達し、制御し、および命令するか、またはスキル伝達モジュールにおいていくつかの他の同程度のスピード機能を実行することによって行なう。このユーザの注意状態レベルのフィードフォワードを、注意状態レベル0%(0は最も低い注意状態レベル)〜100%(最も高い注意状態レベル)で提示することができる。方向制御は、左、右、上下の矢印キーを通して、またはコンピュータタブレットガラス上を指でスワイプすることによって実行する。ユーザの動きを、トークンおよび障害物の回避を介して、正しい報酬の取得(遂行および怠慢の両方)または不正確なアクション(遂行および怠慢の両方)に関連付ける。このようなタスクを本明細書では「衝突回避および収集チャレンジタスク」と言う。
【００８９】
高い、低い、および持続注意状態レベルのパターンをモニタして、キャラクタの「パワー」評価に変換する。またパワー評価には、チャレンジタスクパフォーマンスの指標(例えば、注意状態レベルをチャレンジタスクパフォーマンスと統合する組合せ値)を包含することができる。こうして、パワー評価によって、より良好なパフォーマンスおよび高いまたは持続注意状態レベルに対して視覚的な報酬が提供される。パワー評価はセッションの間に蓄積し、パワーメーターとして視覚的に表示することができる。いくつかの実施形態では、パワーメーター上の閾値は次のミッションへの進行のゲートとして機能する。特定のパワー評価に到達したら、賞(例えば、業績またはランク昇格)をユーザに与えることができる。
【００９０】
仮想の「距離」を各セッションに対して規格化する。ミッションの完了に必要な時間によって、セッション中の全体的なスピードおよび変化の組合せ指標が得られる。時間が短いほど、セッション内のスピードの高い平均速度および／または低い変化が示される。トークンをそれらが走行経路内に現れたときに取得または無視してもよく、障害物を、車線を変更するか、飛び越えるか、または下に滑り込むことによって回避してもよい(例えば、衝突回避および収集チャレンジタスク)。方向性の動きと望ましいかまたは望ましくないトークンまたは障害物との間に相関関係が無いことを通して、衝動的な動きが特定される。これらのタスク(衝動抑制をテストする)を本明細書では「衝動／抑制チャレンジタスク」と言う。
【００９１】
特定の実施形態において、ユーザは、教示されている認知スキルとユーザの成功とに相応するチャレンジタスクのゲーム教育を進むために、高注意状態レベルを維持しなければならない。ユーザはまたゲーム中にチャレンジタスクに遭遇してもよい。ここでは、本人のゲーム進行がブロックされ、本人は、通常の冒険ゲームの進行に戻るために、強いまたはより高い集中の時間の間、自分の注意状態レベルを高めなければならない。一例では、各チャレンジタスクを成功して進むためには、ユーザは自分の注意状態のレベルを制御して高くすることを学習しなければならず、注意状態レベルを高レベルで持続する能力が高くなるほど、ミッションおよびモジュールのそれぞれで教示される認知プロセススキルに対応するチャレンジタスクをユーザアバターはより速く進んで進歩を成功させることができる。注意状態レベル目盛り0%〜100%をユーザに対して個人別にされ、ゲーム進行をブロックしないために必要な注意状態レベルは、これまでの進行ブロック上でのユーザの成功パフォーマンスに基づいて変わる。
【００９２】
特定の実施形態において、スキル伝達モジュールでは、ユーザは、チャレンジタスクを完了するために自分の注意状態レベルを高レベルに持って行かなければならない。例えば、本人は、スクリーン上のチャレンジタスクとやり取りするために特定の注意状態レベルを実現する必要がある場合がある。一例では、ユーザは、タスクの繰り返しを完了するために高注意状態レベルを持続しなければならない。ゲームの次のスキルトレーニングモジュールへ進むためには、最小数の繰り返しが要求される。伝達セッション中に、ユーザの注意状態レベル(0〜100%)を持続的に測定する。完了したチャレンジタスクに対するカウントを、全体のエクササイズに対して、また独立にスキル伝達エクササイズ内のサブタスク／セグメントに対して追跡する。完了速さの測定を、全体のエクササイズに対して、また独立にスキル伝達エクササイズ内のサブタスク／セグメントに対して行なう。
【００９３】
ユーザの成功パフォーマンスを、スピード、パワー、収集されたトークンおよび回避された障害物のカウントを通して、ゲーム物語の背景内に提示する。スキル伝達モジュールの背景において、ユーザのパフォーマンスを、平均注意状態レベル、完了したチャレンジタスクのカウント、およびサブタスク／セグメントを完了する速さを通して提示する。成功パフォーマンスに、ゲーム教育と整合する理解(ステータス、トークン、および賞)を通して報酬を与える。ユーザのスキル評価を、各ゲームセッションに渡るスピード、パワー、および正確さに対する時系列チャートと、スキル伝達セグメントに対する総計チャートのセットとして提示する。全体的なスキルパフォーマンスを凝縮して、スキル学習およびスキル伝達セグメントの両方において、加重された注意力と正しく完了したチャレンジタスクとを組み合わせる単一のスコアにする。スキルパフォーマンス報告を、医療専門家、教師、親、ユーザまたは他のサードパーティに提供してもよい。
【００９４】
＜選択性注意力＞
選択性注意力(例えば、選択性注意力および干渉制御)とは、人の目標に関連する特定の刺激に対して自分の注意を処理または集中させて、関連性がない刺激を無視する人の能力を指す。選択性注意力をトレーニングする目的は、注意散漫な環境でユーザがチャレンジタスクのすべての部分を完了する(例えば、学校でのクラスワーク、自宅でのホームワーク、または雇用タスクを完了する)ようにトレーニングすることである。
【００９５】
特定の実施形態では、スキルトレーニングモジュールにおいて、チャレンジタスク関連の刺激のグループと直面したときに、ユーザは、ターゲット刺激がそのグループ内に存在するか否かを特定して、正しいターゲットを選択し、一方で、非ターゲット刺激を無視する(すなわち、選択しない)ようにしなければならない。ユーザは、正しいターゲットを選択して不正確な非ターゲットを無視するための自分の冒険における将来の成功を実現する。ユーザは不正確な非ターゲットを選択するかまたは正しいターゲットを無視するための本人の成功から押し戻されて、将来の目標に向かうユーザの進行が妨げられる可能性がある。一例では、スキルトレーニングモジュールを完了するために、ユーザは、特定されたターゲット(目標)に成功裏に注意を払って選択する一方で、そのモジュールの目標を進めない環境内の注意散漫および非ターゲット刺激の両方を無視しなければならない。グループ内の刺激の数、ターゲットの特定性、および応答ウィンドウ(すなわち、ユーザがグループに応答する時間)を、他の刺激のグループとのこれまでのパフォーマンスに基づいて動的に調整することができる。
【００９６】
ユーザのアクションを、ターゲット認知スキルを学習するためのチャレンジタスクに対する正確および不正確な応答に対して持続的に採点する。刺激に対する正確および不正確な応答のパターンをモニタする。ユーザは、正確な応答の連続配列(または流れ)があると、成功パフォーマンスの視覚的表示が報酬として与えられる(例えば、パワーメーターを通して)ことを理解する。持続注意状態レベルのパターンをモニタする。より高いレベルおよび持続状態レベルに、成功パフォーマンスの視覚的表示によって報酬を与える(例えば、パワーメーターを通して)。パワーは各モジュールの間に蓄積することができる。特定のパワーレベルに到達したら、賞(例えば、業績および／またはランク昇格)を与えることができる。例えば、所定の「パワーレベル」を達成したら、ゲーム内でスターを授与してもよい。これらはミッションが始まるとパワーメーター上に見ることができ、アニメーションおよび／または音によって、いつ所定のパワーレベルに到達してスターが授与されるかが示される。業績およびランク昇格の授与を、例えば、平均注意状態レベルおよび／またはチャレンジタスクパフォーマンス(例えば、ターゲット応答チャレンジタスクならびに／または収集および衝突回避チャレンジタスクにおける正確さ)に基づいて行なうことができる。いくつかの実施形態では、業績およびランク昇格をミッションの終わりに授与する。
【００９７】
スキル伝達モジュールでは、ユーザに、これまでのスキルトレーニングモジュールに相応するチャレンジタスクのグループを提示することができる。一例では、ユーザはターゲットに選択的に注意を払わなければならない。これによって、スコアを増やすという自分の目標を進めて、非ターゲットを選択的に無視することができる。別の例では、ユーザは、次のトレーニングセグメントに進むために、最小限の成功スコアを達成しなければならない。スコアを、ターゲットを正確に選択したら増やすことができ、非ターゲットを不正確に選択したら減らすことができる。ユーザのアクションを、新しい脳回路を構築および強化するチャレンジタスクに対する正確および不正確な応答に対して持続的に追跡する。
【００９８】
ユーザの成功パフォーマンスをこれまでのセクションで説明したように提示する。スキルパフォーマンス報告を、医療専門家、教師、親、ユーザまたは他のサードパーティに提供してもよい。
【００９９】
＜転換性注意力＞
転換性注意力(例えば、転換性注意力および配分性注意力)とは、注意をあるタスクから別へ素早くそらす人の精神的柔軟性を指す。転換性注意力をスキルトレーニングする目的は、指示に従って複数のタスクを実行する(例えば、服を着た後で階下に戻る)ようにユーザをトレーニングすることである。
【０１００】
スキルトレーニングモジュールでは、完了すべき2つの異なるチャレンジタスクをユーザに提示することができる。一例では、ユーザは、2つのチャレンジタスクに対する指示を念頭において、各チャレンジタスク間を素早くシフトしなければならない。例えば、指示をターゲットルール(例えば、対象物をターゲットまたは非ターゲットとして特定するルール)の形式で与えることができる。トレーニングモジュール中の任意の所定の時点で、ユーザは2つのチャレンジタスクのうちの少なくとも一方を行なうことができる。ある間隔の後で、ユーザはどのチャレンジタスクを自分は実行しているかを変える必要があってもよいし、または、例えば、ターゲットルールを変えてもよい。正確なタスクを成功裏に完了すること(すなわち、ターゲットルールの現在のタスクまたは現在のセットにスイッチすること)ができなかった場合、待ち受けているゲームのすべてのチャレンジタスクを通るユーザの進行が妨げられる可能性がある。スイッチングの速さ、およびタスク間のスイッチがいつ起こり得るかの予測可能性は、各チャレンジタスクに対するこれまでのパフォーマンス、およびチャレンジタスク間のスイッチングに基づいて調整することができる。
【０１０１】
スキル伝達モジュールでは、ユーザに2つ(またはそれ以上)の異なるチャレンジタスクを提示することができる。一例では、ユーザは、チャレンジタスクに対する指示を念頭におき、チャレンジタスクをシフトする指示に気が付き、他のチャレンジタスクに成功裏にシフトしなければならない。完了のためのターゲットタスクは断続的に変化することができ、変化はターゲットチャレンジタスクの変化として示される。ユーザは、2つのチャレンジタスクの複数の繰り返しを完了することによって最小の成功スコアを達成する必要があってもよい。
【０１０２】
ユーザの成功パフォーマンスをこれまでのセクションで説明したように提示する。スキルパフォーマンス報告を、医療専門家、教師、親、ユーザまたは他のサードパーティに提供してもよい。
【０１０３】
＜行動抑制＞
行動抑制(例えば、行動抑制、動機付け抑制、および認知抑制)とは、優勢な学習応答を、その応答が所定の背景において不適切となったときに抑制または抑えることを指す。行動抑制をトレーニングする目的は、異なる背景に対して適切に行動して不適切な応答を抑制する(例えば、医院において静かに挙動する)ようにユーザをトレーニングすることである。
【０１０４】
スキルトレーニングモジュールでは、ユーザに、ターゲット認知プロセスを教示する一連のチャレンジタスクを提示することができる。チャレンジタスクの大部分(50%以上)を、ユーザが冒険ゲーム内を前へ進むために選択するべきターゲットとすることができる。特定の実施形態において、残りのチャレンジタスクを非ターゲットとすることができ、ユーザはこれらのタスクまたはチャレンジに対する応答を抑制しなければならない。ユーザは、正確な刺激を選択する一次的な応答を学習しているであろう。なぜならば、刺激の大部分は正しいターゲットだからである。一例では、ユーザは、非ターゲットが提示されたときに、この学習した行動を抑制しなければならない。ターゲット対非ターゲットの比およびユーザの応答ウィンドウを、各チャレンジタスクに対するこれまでの成功パフォーマンスに基づいて動的に調整することができる。
【０１０５】
スキル伝達モジュールでは、ユーザに、スキル持続を示す刺激またはゲームメカニクスのセットを提示することができ、メカニクスの大部分は特定のアクションを必要とする可能性がある。チャレンジタスクの少数については、アクションを取らないように(すなわち、禁止するように)要求することができる。刺激のサブセットに対しては、ユーザは自分が完了している一次的なアクションを、その刺激に対して不適切であるため、抑制する必要があってもよい。
【０１０６】
ユーザの成功パフォーマンスは、これまでのセクションで説明したように提示する。スキルパフォーマンス報告を、医療専門家、教師、親、ユーザまたは他のサードパーティに提供してもよい。
【０１０７】
＜新規性抑制＞
新規性抑制とは、新規な刺激が関連性がない場合を理解し、続いてそれを無視して、人の現在のタスクまたは目標に戻る能力を指す。新規性抑制をトレーニングする目的は、タスクの完了に関連しない環境で新規な状況または変化に直面したときに、学習したタスクを完了する(例えば、新学期の初日に正しく挙動する)ことができるようにユーザをトレーニングすることである。
【０１０８】
スキルトレーニングモジュールでは、ユーザに、トレーニングモジュールにおいて本人が以前に遭遇したことがない注意逸らし刺激または環境を提示することができる。特定の実施形態において、ユーザは、以前にトレーニングしたスキルを完了してもよく、新規性変化は無視しなければならない。一例では、ユーザにチャレンジタスク(本人がゲーム中に以前に成功裏に完了した)を完了するように要求するだけであってもよいが、本人は自分がタスクを完了している環境に対する関連性はないが新規性の変化を無視しなければならない。難易度は、ユーザが実施している他の認知スキルに従って調整することができる。チャレンジタスクの難易度を変えることによって、新規性の関連性がない注意散漫に対する応答を抑制する難易度も変わることができる。
【０１０９】
スキル伝達モジュールでは、ユーザは、以前に学習したスキル伝達タスクを完了している場合がある。新たな注意逸らし刺激を導入することができる。例えば、環境における更なる関連性がない注意逸らし刺激または変化である。ユーザは、タスクを完了するユーザの能力に関連しないチャレンジタスク中の変化を経験してもよい。特定の実施形態において、高レベルの成功パフォーマンス(したがって進行)を維持するために、ユーザはこれらの新規性発生を無視しなければならない。
【０１１０】
ユーザの成功パフォーマンスは、これまでのセクションで説明したように提示する。スキルパフォーマンス報告を、医療専門家、教師、親、ユーザまたは他のサードパーティに提供してもよい。
【０１１１】
＜満足遅延耐性＞
満足遅延耐性とは、後でより大きい報酬を得るために、目前の報酬になるであろうアクションを抑制または抑える能力を指す。満足遅延耐性をトレーニングする目的は、目前の報酬を見合わせて後のより大きな報酬を獲得できるようにユーザをトレーニングすることである。例えば、テレビを見るまたは遊ぶ代わりに最初にホームワークを行なって、ホームワークを終わらせた後により良い評点およびもっと遊び時間を手に入れる。
【０１１２】
スキルトレーニングモジュールでは、ユーザは、小さい目前の報酬(例えば現時点での正のフィードバック)を受け取るかまたはゲームストーリーラインのより大きな進行につながるアクションを取る機会があってもよい。特定の実施形態において、成功裏にゲームを進めるためには、ユーザは、小さい目前の報酬につながるアクションではなくて、全体的な進行および成功をサポートするアクションを選択しなければならない。個々のチャレンジタスクの難易度が変わると、ユーザの判定の複雑さおよび報酬を遅延させる必要性も同様に変わることができる。トークン取得や間近に迫った障害物回避などの課題をこなしながら、刺激に対してユーザが正確にまたは不正確に応答する様子を、継続的に測定する。応答の正確な配列(優先順位)を(刺激に対する正確な応答に加えて)用いて、成功スキルパフォーマンスの組み合わせを発生させる。
【０１１３】
スキル伝達モジュールでは、ユーザには、小さい目前の報酬(例えば肯定的な報酬またはその時点でのスコアの小さな増加)を受け取るか、または成功スコア全体のより大きな増加につながるアクションを取る機会があってもよい。特定の実施形態では、ゲームのスキル学習および持続モジュールを成功裏に進むためには、ユーザは、進歩に対する最小のスコアレベルを満足するように十分に高い値まで全体的な成功スコアを増加させるアクションを選択しなければならない。これは、小さい増加だけの場合に可能なものよりも大きいスコアの増加を必要とする可能性がある。ユーザのアクションを、刺激に対する正確な応答に加えて応答の正確な配列(優先順位)に対し、持続的に測定する。
【０１１４】
ユーザの成功パフォーマンスは、これまでのセクションで説明したように提示する。スキルパフォーマンス報告を、医療専門家、教師、親、ユーザまたは他のサードパーティに提供してもよい。
【０１１５】
＜インナーボイス＞
インナーボイスとは、問題を解くかまたはタスクを完了する間、人の独自の頭の中での独り言を用いて分析、論法、動機付け、およびガイドを行なう能力を指す。インナーボイスをトレーニングする目的は、タスクの完了を自己動機付けられるようにユーザをトレーニングすることである。タスクには、複数のステップを伴うタスク(例えば、数学の文章問題を完了する、章を読む、または車によって都市の間を進む)が含まれる。
【０１１６】
スキルトレーニングモジュールでは、ユーザに友人およびメンターキャラクタの両方を提示して、質問および応答チャレンジに対するインナーボイスのモデリングを始めることができる。ゲームのチャレンジタスクの教育の全体を通して、友人はユーザアバター、スキル発達および学習を促進することができるガイドを提供することができる。ゲームが進行するにつれ、友人キャラクタは、ユーザに基づいて、提供するスキルガイドを少なくして、本人の独自の自己ガイド、自信、尊重をその独自のインナーボイスとして独立に発達させてもよい。友人およびユーザアバターモデルが提供するガイドは、インナーボイスの適切な発達を示している。友人像からのガイドが減ることで、ガイドおよび自信をユーザが内面化すること、ならびに自発性および問題解決のための自分の独り言が増えることが促進される。友人像が提供するガイドの量は、成功パフォーマンスの現在レベルおよび／または冒険ゲームの進行の現在ポイントに基づいて調整することができる。例えば、友人ガイドをパフォーマンスによって作動させることができる。パワー発生の速さが低いと励ましの通知(テキスト、グラフィックス、音)が生成され、パワー発生の速さが高くなると遂行の通知が生成される。遂行の通知が生成される頻度は、成功パフォーマンスのレベルが上がれば少なくすることができる。
【０１１７】
スキル伝達モジュールでは、ユーザに賢いメンターを提示することができる。ゲームのスキル伝達モジュールを通して、このメンターは環境および自己チャレンジをユーザアバターに提供して、学習したスキルを新しい応用に独立に適応させることができる。新たに学習したスキルをこのように示す(または示さない)ことによって、スキルトレーニングモジュールでユーザが学習したスキルが実生活に効果的に伝達される。冒険ゲームが進行するにつれ、メンターから来るガイドが減ってもよく、ユーザはもっと自己チャレンジ、知恵、および経験をもたらして、そのインナーボイスを示すことができる。賢いメンターおよびユーザが提供する自己チャレンジは、インナーボイスの適切な発達を示している。メンターからの自己チャレンジが減ると、自発性および問題解決のためにユーザが知恵を内面化することおよび自分の独り言を増やすことが促進される。
【０１１８】
ユーザの成功パフォーマンスは、これまでのセクションで説明したように提示する。スキルパフォーマンス報告を、医療専門家、教師、親、ユーザまたは他のサードパーティに提供してもよい。
【０１１９】
＜自己制御性＞
自己制御性は、目標指向の状態、動機付けされた状態、および組織化された状態に留まる一方で、人の行動を常にモニタして評価する能力を指す。自己制御性をトレーニングする目的は、異なるタスクに優先順位を付けて、これらのタスクを完了する(例えば、異なるユーザに対するホームワークを完了する)計画を立てられるように、ユーザをトレーニングすることである。
【０１２０】
スキルトレーニングモジュールでは、ユーザに複数のタスク(トレーニング中のスキルに関係しているか、または二次的に報酬を受けるタスクである)を提示することができる。一例では、ユーザは、達成する成功報酬の量を最適化するように、チャレンジタスクに優先順位を付けて自分のアクションを計画しなければならない。ユーザは、自分の目標を達成する(目標指向のままでいる)ために自分のアクションを選択して、自分のアクション計画が成功したか否か、または自分がより高いレベルの成功報酬を獲得して冒険ゲームをより速く進むために異なるアクション選択が必要であるか否かを評価する必要があってもよい。個々のスキルタスクの難易度が変わるにつれて、判定および成功に必要な計画の複雑性も同様に現れて、取ったアクションに基づいて変わることができる。ユーザのアクションは、刺激に対する正確および不正確な応答に対して持続的に測定されながら、同時にトークン取得および障害物回避によるチャレンジを受ける。トークン取得および障害物回避に対する刺激の正確な選択と、刺激に対する正確な応答とを用いて、スキル成功パフォーマンスの組み合わせを生成する。
【０１２１】
スキル伝達モジュールでは、ユーザは、自分のパフォーマンスを、達成する成功スコアレベルに関するため、評価する必要があってもよい。本人が最小のスコアレベルを満たさない場合、ユーザはどのように自分が実施したかを再評価して、成功パフォーマンスの改善を、次のスキルトレーニングセグメントに進むことができる前に行なう必要があってもよい。一例では、ユーザは、より高い成功スコアを達成する目標に関連して、自分のアクション計画および成功パフォーマンス評価しなければならない。ユーザのアクションを、刺激に対する正確な選択および応答に対して、他の同時に提示されるタスクに渡って持続的に測定する。
【０１２２】
ユーザの成功パフォーマンスは、これまでのセクションで説明したように提示する。スキルパフォーマンス報告を、医療専門家、教師、親、ユーザまたは他のサードパーティに提供してもよい。
【０１２３】
＜EEGデータ収集＞
本発明の特徴は、EEG(脳電図脳波活動)データを用いる方法およびシステムである。EEGデータの収集は、例えば、ヘッドセットの形態の電極システムを用いて行なうことができる。本発明で用いるのに適したヘッドセットとしては、例えば、U.S.S.N.14/179,416(本明細書において参照により取り入れられている)に記載されたものが挙げられる。国際的な10-20システムによって、規格化された電極位置が提供され、最近では、より高密度のシステムが開発されている(しばしば言われる10-10システム)。本発明のヘッドセットは次のことができるようにデザインすることができる。(i)子供の前額部上の10-10システムの電気センサを位置AF3およびAF4に直感的および便利に配置する(ならびに、接地電極、乳様突起に任意的に配置する)(すなわち、ヘッドセットの装着の仕方についての著しいトレーニングを伴わない)、(ii)異なる年齢の子供の間で頭部サイズが変わりやすいことを考慮する、(iii)装着が快適である。例えば、ヘッドセットのサイズおよび構成は、頭部サイズの範囲に適応するように設定することができる。
【０１２４】
ヘッドセットはEEG信号を測定する電気センサを含み、電気センサは外部のコンピュータによって処理される。電気センサは、ユーザのEEG信号を測定するために1つ以上の電極を含むことができる。電極は乾式電極または湿式電極とすることができる(すなわち、乾式電極は、導電性で典型的に濡れた材料が電極とユーザの皮膚との間になくても信号を得ることができ、濡れた材料はこのような導電性材料が必要である)。電気センサは、乾式電極(例えば、乾燥した織物電極)を含むことができる。本発明の方法およびシステムで用いるのに適した織物電極としては、米国特許公開公報第20090112077号(本明細書において参照により取り入れられている)に記載されたものが挙げられる。電気センサは、ユーザの快適さを助け、調整性および皮膚接触の改善も助けるパディングを含むことができる。
【０１２５】
本発明の特徴は、EEG脳活動データを収集することである。EEG脳活動データは、ゲームセッション中に増幅され、変換され、コンピュータに伝達されて処理されて、ユーザの注意状態レベルの指標(目盛りは0%〜100%)を生成する。他では、シータ対ベータ比を用いてユーザの相対的な注意状態レベルを判定するために用いるユーザの脳信号活動の種々の周波数帯域からのEEG-データを用いることが実証されている。すなわち、相対的に大きなベータ(ほぼ16〜32Hz)活動が、覚醒状態で観察されているが、アルファ(ほぼ8〜16Hz)活動が、警戒状態だが精神的にはそれほど忙しくない状態で優勢であり、シータ(ほぼ4〜8Hz)活動が、注意が経過するにつれて増す(Streitberg et al.,Neuropsychobiology17(1987):105-117)。注意力レベルをモニタするためのEEGデータを収集および解釈する方法が、当該技術分野で知られており、以下で説明されている。例えば、米国特許第8,862,581号、米国特許公報第20120108997 A1号、第20100145214 A1号、第20110289030 A1号、および第20130331727 A1号、米国仮出願第62/172,601号、および第62/199,749号、ならびに国際出願PCT/US2016/044828。それぞれは本明細書において参照により取り入れられている。別個の周波数帯域に加えて、EEG信号を、脳における別個の記録部位で取得することができる。例えば、AF3およびAF4電極間の電圧は、前帯状皮質背側部における電気的活動を反映している。機能的磁気共鳴画像法(fMRI)を用いた研究では、注意が経過すると前帯状皮質背側部が活性することが観察されている(Uddin et al.,Journal of Neuroscience Methods169(2008):249-254)。
【０１２６】
＜実施例＞
以下の実施例は、当業者に、本明細書で請求した方法およびシステムをどのように実施して評価するかについての完全な開示および説明を提供するために出しており、単に本発明の典型であることが意図されており、発明者がその発明とみなしている範囲を限定することは意図されていない。
【０１２７】
＜実施例１：注意力維持ゲーム要素＞
「注意力維持」スキルをトレーニングして評価する環境およびタスクの種類の実施例を、図3に示す。ユーザアバター1は、測定されてEEGヘッドセットを通してコンピュータまたはタブレット2に伝達されるユーザの注意状態レベルから得られるスピードで経路に沿って前に進む。タイマ3は実行の持続時間を記録し、進行メーターは経路の終わりまでの距離を示す。この実施例では、ユーザは自己制御性を用いて、経路の終わりまでやり通さなければならず、注意力維持を用いて、より速い完了時間を達成しなければならない。注意散漫にする対象物および動物4が経路に現れ、ユーザは注意逸らし刺激を無視して、自分の一段高い注意状態レベルおよびスピードを、そのセグメントを通して持続する。「パワーメーター」5はユーザの注意力維持スキルレベルを測定する。メーターは、注意状態レベルとチャレンジタスクパフォーマンスとの間の組合せを反映する速さで増える(例えば、注意状態レベルが維持される時間が長くなるとより速く増える)。次のミッションへ進むためには、パワーメーター上の成功スコアが最小である必要がある。
【０１２８】
＜実施例２：行動抑制ゲーム要素＞
「行動抑制」スキルをトレーニングして評価する環境およびタスクのタイプの実施例を、図4に示す。特定の視覚特徴6を伴う対象物が経路の上方に現れて、ユーザアバターに向かって進む。ターゲット対象物のリスト7がユーザのディスプレイ内に現れる。この実施例では、ユーザは、その視覚特徴がターゲットの1つにマッチするときは対象物を叩かなければならないが、行動抑制を用いて、マッチしない対象物は通さなければならない。ある場合には、対象物の視覚特徴はユーザには見えず、ユーザが対象物に接近したときにのみ見える。この場合、ユーザが対象物を、それが視覚特徴を明らかにする前に選択すると、応答は衝動的反応と特定される。この環境でのパワーメーター5によって、ユーザの行動抑制スキルレベルを測定する。ユーザが対象物に対して正しいアクションを取るとき、およびユーザが多くの連続的な正しいアクションを取るときに、メーターはより速く増える。次のミッションへ進むためにはパワーメーター上の最小の成功スコアが要求される。
【０１２９】
＜実施例３：選択性注意力ゲーム要素＞
「選択性注意力」スキルがトレーニングされて評価される環境およびチャレンジタスクのタイプの実施例を、図5に示す。特定の視覚特徴6を伴う対象物のグループが経路の上方に現れて、ユーザアバターに向かって進む。ターゲット対象物のリスト7がユーザのディスプレイ内に現れる。この実施例では、ユーザは選択性注意力を用いて、ターゲットの1つにマッチするグループ内の対象物を特定して、その対象物を選択しなければならない。この環境でのパワーメーター5は、ユーザの選択性注意力スキルレベルを測定する。メーターは、ユーザが対象物グループに対して正しいアクションを行なうとき、またユーザが多くの連続的な正しいアクションを行なうときに、より速く増える。次のミッションへ進むためには、パワーメーター上の成功スコアが最小である必要がある。
【０１３０】
＜実施例４：転換性注意力ゲーム要素＞
「転換性注意力」スキルをトレーニングして評価する環境およびタスクのタイプの実施例を、図6および7に示す。特定の視覚特徴6を伴う対象物のグループが経路の上方に現れて、ユーザアバターに向かって進む。ターゲット対象物のリストがユーザのディスプレイ内に現れ、しばしば1つの視覚パラメータ(例えば、符号7)を示し、他のときには異なる視覚パラメータ(例えば、形状8)を示す。この実施例では、ユーザは、図示したパラメータにマッチする対象物を特定しなければならず、当該パラメータが素早く変化するときでも、転換性注意力を用いて当該パラメータにマッチする対象物を選択しなければならない。この環境でのパワーメーター5は、ユーザの転換性注意力スキルレベルを測定する。メーターは、ユーザが対象物に対して正しいアクションを取るとき、またユーザが多くの連続的な正しいアクションを取るときに、より速く増える。次のミッションへ進むためには、パワーメーター上の成功スコアが最小である必要がある。
【０１３１】
＜実施例５：新規性抑制ゲーム要素＞
「新規性抑制」スキルがトレーニングされて評価される環境およびタスクのタイプの実施例を、図8に示す。特定の視覚特徴6を伴う対象物が経路の上方に現れて、ユーザアバターに向かって進む。これらの対象物のいくつかによって、対象物を選択するようにユーザを誘惑する視覚的強調表示詳細10が特徴付けられる。ターゲット対象物のリスト7がユーザのディスプレイ内に現れる。この実施例では、ユーザは、その視覚特徴がターゲットの1つにマッチするときは対象物を叩かなければならないが、新規性抑制を用いて、視覚的強調表示に対するユーザの自然な反応を抑えなければならない。この環境でのパワーメーター5によって、ユーザの新規性抑制スキルレベルを測定する。ユーザが対象物に対して正しいアクションを取るとき、およびユーザが多くの連続的な正しいアクションを取るときに、メーターはより速く増える。次のミッションへ進むためには、パワーメーター上の成功スコアが最小である必要がある。
【０１３２】
＜実施例６：インナーボイスゲーム要素＞
「インナーボイス」スキルをトレーニングして評価する環境およびタスクのタイプの実施例を、図9に示す。種々のユーザパフォーマンス閾値によって、ボイスオーバーダイアログを介して知恵および自尊心励ましを与える非ユーザキャラクタ11からの介入が引き起こされる。ゲームが進行するにつれ、ユーザアバターキャラクタは徐々に、自分自身に対する励ましを声に出して言うようになり、ユーザに対して内部モノローグの取得をモデリングして、アクションを動機付ける。
【０１３３】
＜実施例７：自己制御性ゲーム要素＞
「自己制御性」および「満足遅延耐性」スキルがトレーニングされて評価される環境およびタスクのタイプの実施例を、図10および11に示す。トークン12が経路に現れる。この実施例では、ユーザアバターはトークンを通り抜けてそれを集めなければならない。小さい障害物13および大きい障害物14によって強制的に、ユーザは経路に沿ってかわし、ジャンプし、またはかがむことになる。ユーザアバターが障害物と衝突すると、ユーザは自分が収集したトークンのうちの1つを失う。この実施例では、ユーザは自己制御性を用いて最大数のトークンを集めなければならない。本人は、経路上の前方を見て、最も効率的にトークンを集めて障害物を回避するようにユーザアバターの動きを計画する。ある場合には、ユーザは、トークンの経路内に移動したら障害物と衝突する危険な状態になる場合には、満足遅延耐性を用いて、トークンを集めることから得られる目前の満足を遅らせる必要があってもよい。経路に沿って対象物6が現れる環境では、ユーザはさらに、自己制御性を用いて最大数のトークンを集める一方で、再び経路の前方を見て自分のアプローチを計画することによって、最大数の正しいターゲットを選択しなければならない。ある場合には、ユーザはさらに満足遅延耐性を用いて、トークンを集めるかまたは障害物を回避することからくる目前の満足を遅らせて、正しいターゲットを視界から消える前に選択してもよい。なぜならば、ターゲットの選択は、パワーメーターの増加速度および次のミッションへ進むユーザの能力を判定することだからである。
【０１３４】
＜実施例８：スキル伝達ゲーム要素＞
ゲームのある部分でトレーニングされたスキルを別の背景へ伝達することをユーザが学習する環境およびタスクのタイプの実施例を、図12に示す。この場合、選択性注意力スキルのトレーニングを、変更したゲームメカニクスを用いて、図5に示すものに由来する代替的な視覚背景において行なう。2D提示では、別個の視覚特徴6を伴う複数の対象物が、スクリーン領域にすべて一度に現れて、数秒間、見えたままでいる。ターゲット対象物のリスト7がユーザのディスプレイ内に現れる。この実施例では、ユーザは選択性注意力を用いて、ターゲットの1つにマッチする領域内の対象物を特定して、それら対象物を選択しなければならない。リストにマッチしない対象物をユーザが選択すると、他の対象物はすべて消滅する。後に、ユーザは自分の注意状態レベルを閾値よりも高い値に高めて、選択した任意の対象物を集めなければならない。カウンタ15は、収集した正確な対象物の数を記録し、ユーザの選択性注意力スキルの成功測定値を表す。
【０１３５】
＜実施例９：トレーニングシステムの有効性を検討するための手順＞
トレーニングシステムを、ADHDを被る子供における有効性に対して評価することができる。初診中に、医療関係者はユーザの不注意症状をADHD-RSを用いて評価し、全体的な不注意重症度を臨床全般印象重症度(CGI-S)尺度を用いて評価して、適格性を確実にし、トレーニング前後の個々の変化をモニタする。
【０１３６】
＜トレーニング時間および頻度＞
第1のトレーニングセッションは20〜25分間で完了することができる。第2のトレーニングセッションおよび以後のすべてのトレーニングセッションは20〜30分間で完了することができる。ユーザは、3〜7回／週で3〜8週間、トレーニングすることができる。スキル伝達モジュールを、各スキルトレーニングモジュールの後にユーザに与えることができる。トレーニングが進むにつれ、ゲームスキル発達は、AIMに詳述されるスキルのうちの1つ以上を進む。ユーザは、スキルトレーニングモジュールおよびスキル伝達モジュールの両方に対するチャレンジをゲート制御する形でこれまでのセッション目的を成功裏に完了すれば、より高いスキルレベルに進むことができる。
【０１３７】
＜トレーニングセッション手順＞
トレーニングシステムは、PCラップトップ(またはコンピュータ、タブレット、若しくはパーソナル電子デバイス)上のゲームとEEGヘッドバンドとを含むことができる。各ゲームセッションの間、ユーザはゲーム(スキルトレーニング)で遊ぶことができる。ユーザがゲームで遊ぶときに、そのEEG波を、ヘッドバンドに埋め込まれたEEGセンサを介して同時に記録することができる。EEG波を用いて患者の注意状態レベルをリアルタイムで定量化することができる、注意状態レベルへの定量化(目盛りは0%〜100%)があれば、最終的に冒険ゲームにおけるアバターのスピードを制御することができる。注意状態レベルが高いほど、アバターキャラクタはミッションを冒険完了に向かって速く進むことができる。ゲームセッションは20〜30分間続くことができる。ゲームは、AIMに基づく注意および抑制スキル発達からなることができる。最初のトレーニングを、集中した持続する注意力にして、ユーザにキャラクタを迅速に移動させながら、聴覚および注意散漫とやり取りさせることができる。ユーザがスキルトレーニングおよび伝達モジュールを通って進むときに、更なるスキルを以後のセッションで導入することができる。ユーザに、より高いおよび／または持続注意状態レベルを示すことに対して、また種々の優先度の選択および拒否刺激に対するその正確な応答に対して、ポイントを報酬として与えることができる。ユーザの能力に基づいて、難易度のレベルはゲームプレイの全体にわたって動的に変わることができる。
【０１３８】
伝達モジュールを各ユーザが遊んで、実生活応用へ伝達するためのスキル持続を示すことができる。このスキル伝達エクササイズには、異なる背景(例えば、環境、メカニクス、およびスコアリング)を用いてトレーニングモジュールに導入された同じスキルを含むことができる。トレーニングモジュールおよび伝達モジュールにおけるスキルをマッチングさせることで、新たに学習した注意力および衝動抑制スキルを実行して、スキル持続を示すことができる。ユーザは、トレーニングの後に認知スキルの改善を経験することができる。これは、例えば、以下に説明する評価方法、または認知スキルを評価するための当該技術分野で知られた他の方法のいずれかを用いて行なう。
【０１３９】
＜実施例１０：衝動的反応の特定およびユーザ衝動性を抑制するための介入＞
本発明の仮想学習カリキュラムは、ゲームベースのカリキュラムを実行する間にユーザが衝動的反応を特定するためのプログラムおよび方法を含むことができる。これらのプログラムおよび方法には、最初の刺激提示とユーザの応答の促しとの間の遅延の組み込みが含まれる。ユーザの衝動／抑制をトレーニングするチャレンジタスクを衝動／抑制チャレンジタスクと言う。衝動／抑制チャレンジタスクの一部として、ミッションによって、ユーザが応答すべき特定のタイプの刺激を提供する一方で、フルセットの刺激の残りの部分を無視してもよい。遅延中および応答プロンプト前(例えば、正しく応答するために必要な情報をユーザが受け取る前)の刺激に対するユーザの応答を、衝動的として分類することができる。衝動的反応にまた、刺激がない場合の応答が含まれる。例えば、ミッションの経路にチャレンジタスクが無くてユーザが応答する場合、このような応答は衝動的として分類することができる。
【０１４０】
伝達モジュールでは、衝動的反応を、完全な応答がすでになされた後に発生する応答として規定することができる。例えば、プログラムに、ユーザが自分の応答を完了した後の時間に対する遅延を含んでもよい。この場合、ユーザがこの遅延中に応答すると、応答は衝動的として分類される。
【０１４１】
本発明のトレーニングシステムは、ユーザによる衝動性を減らすためのプログラムおよび方法を含むことができる。これらには、正確な応答に対する結果として肯定的な視聴覚音響効果およびゲーム報酬を提示する一方で、衝動的反応に対する結果として否定的な視聴覚音響効果を提示し、ゲーム報酬を限定することが含まれる。さらに、友人キャラクタからの適応型ボイスオーバーフィードバックによって、アクションまたは非アクションの正しい方針の注意喚起と、当該認知スキルを正しく適用するための記憶しやすいストラテジの伝達とが提供される。否定的な視聴覚強化はポイントの損失を伴う可能性がある。これは、接近するチャレンジタスクをやり遂げる成功が減ることに対応する場合がある。これらの方法にはまた、ユーザが次のゲームミッションに進むことができる前に非衝動的反応の最小閾値への要求が含まれる。
【０１４２】
＜実施例１１：ユーザフラストレーションの特定およびユーザフラストレーションを抑制する介入＞
本発明のトレーニングモジュールおよび伝達モジュールは、ゲームベースの学習カリキュラムのパフォーマンス中のユーザによるフラストレーションまたは不安を、スキルおよび行動の改善をモデリングすることによって特定するためのプログラムおよび方法を含むことができる。これらのプログラムおよび方法には、ゲームチャレンジ(例えば、チャレンジタスク)に対する連続のまたは全体的な不正確な応答の数の連続カウントまたは計算を維持することと、この数が閾値(例えば、妥当なマージンまたは誤り率)を超えたときにカリキュラムに対する変化を起こすことと、が含まれる。例えば、連続する閾値を、連続する3つの不正確な応答に設定してもよい。代替的に、連続カウント閾値を、不正確だった(例えば、不正確に選択または不正確に拒否された)最後の5つの応答のうちの3つに設定してもよい。代替的に、合計の閾値を、10の合計の不正確な応答に設定してもよい。
【０１４３】
これらのプログラムおよび方法には、ゲームチャレンジ(例えば、チャレンジタスク)に対する連続のまたは全体的な不正確な応答の数の連続カウントまたは計算を維持することと、ユーザの全体的な成功に対する重大な悪影響を起こすことと、が含まれる。
【０１４４】
本発明の学習カリキュラムは、ユーザによるフラストレーションを下げるためのプログラムおよび方法を含むことができる。これらには、連続する不正確な応答の数または連続カウントが閾値(例えば、妥当なマージンまたは誤り率)を超えたときに、ゲームチャレンジ(例えば、チャレンジタスク)の難易度を即座に下げること、および最初に下げた後にユーザが不正確な応答をし続けるときに難易度をさらにいっそう激しく下げることが含まれる。多くの場合、プレーヤフラストレーションに応じてこのようにゲーム難易度を下げることは、フラストレーションの感覚に対する感情的反応を穏やかにするための安心および／または簡単なストラテジを提供する友人キャラクタからの動的なボイスオーバー解説を伴う。
【０１４５】
＜実施例１２：ADHD子供の治療のための非薬理学的介入＞
フィードフォワードモデリング(FFM)システムの臨床研究を実施した。本方法の詳細な説明および研究の結果について本明細書で示す。
【０１４６】
＜方法＞
この研究では、このFFMを非薬理学的コミュニティケア介入と比較する無作為に選んで制御された並列デザインを実施した。改善の測定を、ADHD症候学の親および医療関係者の評価尺度上で、また参加者が完了した学業成績テスト上で行なった。参加者を、トレーニング後に3ヶ月間追跡した。
【０１４７】
＜a.参加者＞
研究は3つの臨床サイトで行なった。各サイトを1人のトレーニングコーディネーター(TC)と1人の臨床研究者とで監督した。参加者を、医療関係者の推薦とともに印刷物およびウェブベースの宣伝を介して募集した。関心のある候補には、適格性を判定してADHD症状の重症度を評価するための研究医療関係者の1人による初診をスケジュールした。
【０１４８】
研究に参加するためには、参加者は、年齢が8〜12の子供であり、研究医療関係者の1人による精神障害(DSM)基準の診断および統計マニュアルによる公式のADHD診断を受け取り、医療関係者評価ADHD評価尺度(ADHD-RS)の不注意下位尺度上でスコアが14以上(軽度から中程度の不注意症状を示す)である必要があった(Wigal et al.,Journal of Attention Disorders,10(2006):92-111)。研究医療関係者は、すべての参加者について、精神障害の診断および統計マニュアル(DSM-IV American Psychiatric Association,2000;Goodman et al.、17(2010))基準によりADHD診断を確認し、また医療関係者評価のADHD-RSも完了した。
【０１４９】
不適格な子供は、ADHDまたは共存精神疾患に対する薬物治療中の者であった。感覚神経的な欠損(盲目または難聴)を伴うかまたはIQが70以下と規定される既知の発達遅延を伴う子供も不適格であった。てんかん性発作、外傷性脳損傷、脳卒中、中枢神経系腫瘍または損傷、脳低酸素、頭蓋骨骨折、または脳炎の病歴を伴う子供も研究から除外した。
【０１５０】
47人の子供がこの研究に参加することに同意した。46人の子供を無作為に選んだ。なぜならば、医療関係者評価中に1人の参加者が誤って適格だとみなされて、無作為化の前に除外したからである(32人の男性、14人の女性、M=9.57,SD=1.34)。図13に示すのは、研究の全体にわたる登録および脱落の概略である。脱落が、スケジューリング摩擦、または試験対象患者基準を(例えば、共存症に対する薬物療法計画を始めることによって)もはや満たさないことに起因して生じた。
【０１５１】
＜b.手順＞
初診の間、医療関係者は、ADHD-RSを用いて参加者の不注意症状を評価し、また臨床全般印象重症度(CGI-S)尺度を用いて全体的な不注意重症度を評価して、適格性を確実にした。この時点で、医療関係者はまた、関心がある親と、その子供の行動および注意力レベルを改善するために利用できる非薬学的オプションのすべてについて話した。彼らは研究を再検討して、親から書面のインフォームドコンセントを、子供から書面同意を得た。
【０１５２】
医療関係者との相談の後に、参加者はベースライン評価訪問を完了し、その間に、参加している子供は学力達成度および学業成績のテストを完了し、その間に、親はその子供の行動についてのADHD-RS家庭版に記入した。3つのサイトのうちの2つにおいて、参加者をQuotient(登録商標)ADHDシステムを用いても評価した。このセッションの終わりに、参加者を2つのグループのうちの1つに無作為に割り当てた。無作為化のサイトによる階層化を、各サイトにおいてほぼ等しい数の参加者がグループ1およびグループ2にいるように行なった。グループ1はFFMシステム応用を用いて8週間のトレーニングを即座に受け、一方で、グループ2は対照グループとして機能して、従来の非薬学的ケアを8週間受けた。これらの標準的な非薬理学的介入オプションには、週に一度の認知行動治療、週に一度の治療用個別指導、3〜4の親指導セッション、または症状をモニタする周期的な医療関係者訪問を伴う最小または無の構造化された介入が含まれていた。最初の8週間が完了した後で、グループ2は症状を再評価するために医療関係者と会って、別のベースライン評価を完了した。これらの訪問が完了した後で、対照グループの参加者にFFMトレーニングを8週間受けさせて、両方のグループがFFMトレーニングによる同じ量の改善を経験し、対照グループに対する動機付けとして機能することを確実にした。
【０１５３】
FFMシステムによる活性グループのトレーニングが完了した時点で(グループ1に対して週8およびグループ2に対して週16)、参加者は、医療関係者訪問と、ベースラインとして同じ評価を用いた評価セッションとを完了した。グループ2は、週16においてWoodcock-Johnson評価を完了しなかった。なぜならば、2つのバージョンのみだったからである(これらは、従来の評価に対して用いられた)。
【０１５４】
参加者は、1つのゲームプレイセッション(スキル伝達モジュールを含む)を含んだ3つの毎月行なうブースターセッションのために戻った。3回目の毎月のフォローアップで、スキル伝達モジュールの代わりに、参加者はゲームプレイの前後で成績の恒常結果測定法(PERMP)を完了した。ブースターセッションを用いて、もはや規則的に遊ばなくなった後に、参加者がゲームの利用の仕方を記憶しているか否かを評価した。親にもADHD-RSを完了させるように求めた。3ヶ月のフォローアップの終わりに、参加者はその症状の重症度を評価するために最終的な医療関係者訪問を行なった。
【０１５５】
＜c.行動測定＞
【０１５６】
＜i.ADHD-RS＞
ADHD-RSは、ADHDに付随する症状の重症度を評価する18項目の尺度である。医療関係者は、参加者とのやり取りおよび観察と、親との話し合いとに基づいてそれを完了した。また親にADHD-RSの家庭版を完了するように求めた。ADHD-RSの家庭版は、親による独立した完了に対して検証されている(DuPaul et al.、ADHD Rating Scale-IV:チェックリスト、基準、および臨床の解釈、1998)。ADHD-RSは、不注意下位尺度および多動性／衝動性下位尺度、ならびに結合スコア(2つの下位尺度スコアの和として計算される)から構成されている。18の物品はそれぞれ、4ポイント尺度上で評価され(0=決して／めったにない、1=しばしば、2=多くの場合に、3=非常に多くの場合に)、DSM-IVに見られる診断基準に対応ている。
【０１５７】
＜ii.CGI尺度＞
CGIは、介入を開始する前後で機能および精神病理学の重症度を評価する二相手一項目指標から構成されている。医療関係者は、患者の病歴、行動、心理社会的状況、症状の重症度、および参加者を採点する働きをする自分の能力に対してこれらの症状が及ぼした影響についての自分の知識を考慮する(Guy,Clinical Global Impressions(CGI)Scale,2000)。CGI-Sでは、参加者を7ポイント尺度で評価した(1=正常、2=境界線上の精神障害、3=軽度の病気である、4=中程度の病気である、5=顕著な病気である、6=重度な病気である、7=非常に重度の病気である)。臨床全般印象改善(CGI-)尺度は、参加者が最初の訪問からどのくらい改善または悪化したかを評価する。またCGI尺度を7ポイント尺度上で評価した。1=きわめて大きく改善した、2=大きく改善した、3=わずかに改善した、4=変化なし、5=わずかに悪化した、6=大きく悪化した、または7=極めて大きく悪化した(Goodman et al.、17(2010):44-52;Wigal et al.,Child and Adolescent Psychiatry and Mental Health3(2009))。
【０１５８】
＜iii.Quotient(登録商標)ADHDシステム＞
運動追跡システム、前額部リフレクタ、視覚刺激を示す液晶ディスプレイ(LCD)スクリーン、刺激に応答するために用いるキーボードを用いて、Quotient(登録商標)(Pearson Education,Inc.,Westford,MA)は、FDAによって市場売買に対する許可が与えられた診断ツールであり、医療関係者の診断を支援するADHDの症状の客観的な指標を提供する(Sumner,The ADHD Report,18(2010):6-9)。Quotient(登録商標)は、注意力の測定を、参加者がタスクを実行することを要求することによって行なう。タスクでは、ターゲット(八点星)がスクリーン上に現れたときにスペースバーを叩き、非ターゲット(五点星)がスクリーン上に現れたときは応答を差し控えるように指示される。システムは、組合せスコアを、多動性、衝動性、および注意の参加者のレベルを、年齢、学年、および性別に基づく基準と比較することに基づいて形成する。Quotient(登録商標)は、システムの利用可能性が原因で3つの臨床サイトのうちの2つにのみ施した。
【０１５９】
＜d.学問的指標＞
【０１６０】
＜i.成績の恒常結果測定法(PERMP)＞
PERMP数学テストは、タスクを続け注意を払う子供の能力を測定するようにデザインされた400の能力適切な数学問題を含む10分間の検証済み数学テストからなる(Wigal et al.,Journal of Attention Disorders,10(2006):92-111)。これは、その学業成績能力に関係づけられる。参加者に、10分間以内で、可能な限り多くの問題にどんな問題も省略せずに正しく答えるように指示する。各テストの採点は、試みた問題の数と正しく完了した問題の数とをカウントすることによって行なった。PERMPは、刺激療法に対する応答を評価するのに頻繁に用いられる信頼性が高くて妥当な指標である(Wigal et al.,Journal of Attention Disorders,10(2006):92-111)。ベースラインセッションの間、参加者は、適切な数学難易度レベルを判定するために数学予備テストPERMPを受けた。参加者に与えたテストは、参加者がPERMPテストを受ける度に予備テストで設定した難易度レベルに基づくものであった。学問的指標の各施与の間に、PERMPを2回与えた。ゲームで遊ぶ前に一度(テスト1)、ゲームで遊んだ後に一度(テスト2)である。グループ2に対するベースライン評価の間、ゲームで遊ぶ代わりに、テスト1とテスト2との間に30分間の休みがあった。慣れの効果を最小限にするために、研究の全体にわたって異なる問題のセットを施した。
【０１６１】
＜ii.Woodcock-Johnson第3版(WJ-III)＞
WJ-III達成テストには、読むことおよび数学、書記および口頭言語能力、ならびにカリキュラム知識における達成を評価するテストのセットが含まれる(DuPaul et al.,Journal of Abnormal Child Psychology,34(2006):635-648)。サブテストを個人またはグループに対して施すことができ、年齢および学年レベルに対してノルム定義される。この研究では3つのサブテストを用いた(読みの流ちょうさ、数学の流ちょうさ、および方向の理解)。なぜならば、これらは注意能力に密接に関係していたからである。WJ-IIIの形式Aをベースラインセッション時に施し、WJ-IIIの形式Bをグループ1に対するトレーニングの完了時またはグループ2に対する非薬理学的介入の完了時に施して、同じテストを2回施すことを回避した。グループ2に対して効果の維持またはトレーニングの効果を評価するために利用可能な更なる形式はなかった。
【０１６２】
＜e.トレーニング＞
【０１６３】
＜i.ゲームプレイ＞
FFMトレーニングシステムには、PCラップトップ上のゲーム(Cogoland(著作権))と、3つの前面センサを伴うEEGヘッドバンドとが含まれていた(Zeo Sleep Manager(商標)、Zeo,Inc.,Boston,MA)。トレーニングは、較正エクササイズ、24のゲームセッション、および10のスキル伝達モジュールセッションからなっていた。セッションは最大で30分続き、完了を確実にするためにTCが監督した。
【０１６４】
最初の較正の間、ソフトウェアによって、区別EEGモデルが、注意および不注意状態を引き起こすように意図されたコンピュータ制御エクササイズに対する参加者のパフォーマンスに基づいて形成された。較正中のEEG記録を、ほぼリアルタイムで参加者の注意状態に関係づけられるインデックスを生成したスコアリングアルゴリズムにおいて用いた。
【０１６５】
各ゲームセッションの間、参加者は、Cogoland(著作権)と言われる3Dコンピュータ制御グラフィックストレーニングゲームで遊んだ。参加者がゲームで遊ぶと、そのEEG波が、ヘッドバンドに埋め込まれたEEGセンサを介して同時に記録された。EEG波を用いて参加者の注意力レベルをリアルタイムで定量化して、最終的にゲーム内のキャラクタのスピードを制御した。ゲームセッションは典型的に15〜20分間続いた。
【０１６６】
FFMが、参加者にユーザアバターをトラックの周りに迅速に移動させながら、聴覚および視覚の注意散漫を無視しているときに、ゲームは3つの注意および抑制スキル発達レベルからなっていた。第2および第3のレベルによって、タスクとして、参加者が正しいターゲットフルーツに対してジャンプして非ターゲットフルーツに対してジャンプしないように要求されるタスクが加えられた。参加者に、その正確なジャンプおよび非ジャンプに対してポイントを報酬として与える一方で、不正確な遂行および怠慢に対してはポイントを差し引いた。
【０１６７】
実生活応用に伝達するスキル持続を増やすために、各参加者がスキル伝達モジュールで遊んだ。このスキル伝達エクササイズには、参加者の学業成績レベルにマッチした多項選択式問題が含まれていて、新たに学習した注意力および衝動抑制スキルを実行して持続を最適化するようになっていた。
【０１６８】
＜ii.FFMトレーニングスケジュール＞
第1のトレーニングセッションは、15〜20分間の較正エクササイズと、それに続く1ラウンドのレベル1ゲームプレイとからなっていた。第2のトレーニングセッションの間、参加者にトレーニングセッションの前後でPERMP評価を完了するように求めた。参加者はトレーニングを3〜4回／週、6〜8週間、続けた。偶数のセッション(第4の訪問、第6の訪問など)において、参加者にスキル伝達モジュールを施した。12番目および24番目のセッションの間、スキル伝達モジュールの代わりにゲーム前およびゲーム後のPERMPを施した。FFMトレーニングが進むにつれて、ゲームスキル開発が増加した。参加者はセッション5の間に第2のスキルレベル設定に進み、セッション14の間に第3のスキルレベル設定に進んだ。
【０１６９】
＜結果＞
FFMトレーニング対対照グループの効果を設定するために、すべての測定を、2(グループ)2(テスト)3(サイト)反復測定ANOVAを用いて分析した。Quotient(登録商標)を除いてサイト効果はなかったので、他のすべての測定に対して反復測定ANOVAからサイトを減らした。プロトコルごとに欠損データを取り扱ったので、欠損データを伴う参加者は、その分析に対しては含まなかった。最初のFFM介入期間が終了する前に脱落した参加者は、分析には含めなかった。フォローアップ中に脱落した者はまだこの一次的な分析には含めたが、維持効果の分析には含めなかった。FFMトレーニング介入の効果および持続可能性を特徴付けるために、両方のグループからのプールされたトレーニングデータを、2(グループ)3(テスト:グループ1に対して研究前、トレーニング後、フォローアップ;グループ2に対して待機後、トレーニング後、フォローアップ)反復測定ANOVA介入分析に入れて、どんな有意な相互作用もポストホックtテストを用いて分析した。
【０１７０】
＜a.行動測定＞
【０１７１】
＜i.ADHD-RS＞
研究後医療関係者ADHD-RS評価がグループ1の1人の参加者に対して利用できなかったため、参加者を分析から除いた。ADHD-RS上の結合スコアはグループの有意な効果を示した。F(1,37)=17.668、p<.001、η2=.323;テスト、F(1,37)=25.689、p<.001、η2=.410;およびグループ×テスト相互作用、F(1,37)=28.428、p<.001、η2=.434。不注意および多動性/衝動性に対するサブスコアは、同じパターンを反映した(表3参照)。これが示しているのは、研究の開始時には、対照グループの症状の方がFFMトレーニンググループよりもわずかに重症であったが、この差がFFMトレーニンググループで見られた改善よりも小さかったということである。時間の効果と時間によるグループの相互作用とは、即座のFFMトレーニンググループ(グループ1)に対するADHD症状の36%の減少を示している。
【０１７２】
統合FFMトレーニングデータの介入分析において、グループの効果はなかった。F(1,29)=1.865、p=.183、η2=.060.また相互作用もなかった。F(1,29)=00431、p=.516、η2=.015.しかしテストの効果はあった。F(1,29)=66.151、p<.00、η2=.695.これは、両方のグループともFFMトレーニングによって同程度の改善を達成したことを示している。またポストホック分析が示しているのは、FFMトレーニング前とトレーニング後との間に、ならびにFFMトレーニング前とフォローアップとの間に有意差があったということである(すべてps<.001)。FFMトレーニングに起因する改善はまた、3ヶ月フォローアップを通して維持された。これは2つの時点間に有意差が無いことによって示される。このパターンはまた、2つのサブスコアのそれぞれに対して保持された(表3を参照)。
【０１７３】
親が報告したADHD-RSスコアは、グループの効果を用いて医療関係者が報告したものと非常に良く合っていた。F(1,38)=13.132、p<.001、η2=257;時間、F(1,38)〜14.695、p<.001、η2=.279;およびグループ×時間相互作用、F(1,38)=6.237、p=.017、η2=.141。対照グループは、研究前にFFMトレーニンググループよりもわずかに厳しいと報告された。グループ1の症状の重症度は31%だけ改善され、グループ2は何らの改善も示さなかった。この改善は不注意および多動性／衝動性サブスコアでも観察された(表3)。両グループに対するFFMトレーニングの効果を見ると、改善量は各グループに対して同じであった(時間の効果によって示す)が、統合介入分析においてグループ効果または相互作用はなかった(ps>.2)。医療関係者評価において見られたように、FFM改善は、すべてのスコアに対して3ヶ月フォローアップにおいて依然として明らかであった(図14参照)。ADHD-RSに報告された症状の減少が示しているのは、FFMトレーニングが、中程度に重い症状からほぼ正常のレベルに移ったと分類される改善につながったということである。
【０１７４】
＜b.CGI＞
第2の医療関係者相談において、CGIの重症度指標を7人の参加者に対して完了しなかった(改善のみに注目した)ため、この人達はこの分析に含めることはできなかった。トレーニングを標準的な非薬理的ケアと比較するANOVAによって、両方のグループの効果が報告された。F(1,31)=7.110、p=.012、η2=.187、および時間、F(1,31)=13.627、p=.0009、η2=.305、および2つの有意な相互作用、F(1,31)=12.201、p=.001、η2=.282(表3を参照)。グループの効果は、FFMトレーニンググループが対照グループと比べてわずかにそれほど重くないと(ADHD-RSスコア上で見られたように)評価されたという事実に関係づけられた。しかしこの初期差は、FFMトレーニンググループから見られた改善量よりもはるかに小さく、対照グループが受けた変化と等しかった。各グループに対するFFMトレーニングの統合効果の分析によって、次のことが確認された。重症度のわずかな差では、FFMトレーニングの有効性は変わらなかった-グループの効果および時間との相互作用ps>.9;時間の効果:F(1,26)=37.471、p<.0005、η2=.590。CGIが示すところによれば、FFMトレーニングによって、中程度の病気という分類から単に軽度の病気という分類になる改善がもたらされた。
【０１７５】
【表３】
2018533044.tif 000005
【０１７６】
＜c.Quotient(登録商標)ADHDシステム＞
Quotient(登録商標)ADHDシステムのグローバル指標に対しては、有意な主な効果も相互作用もなかった(すべてのps>.2)。不注意サブスコアに対しては、時間の効果があった。F(1,18)=5.207、p=.035、η2=.224。また不注意スコアに対しては、グループ×時間相互作用の傾向があった。F(1,18)=3.511、p=.077、η2=.163。他の測定とは異なり、これはFFMトレーニンググループスコアが悪化したことに起因しており、一方で対照グループは同じままであった。動き指標に対して、有意のサイト効果があった。F(1,18)=6.364、p=.0213、η2=.261。1つのサイトは、動きに対して常により高いスコアを有していた。この傾向は、ADHD-RS多動性スコアにおいても見られるが、その指標では有意ではなかった。
【０１７７】
各グループに対するFFMトレーニングの統合効果を見ると、不注意スコアにおいて同じパターンが出現する。以下の両方に対して有意な時間の効果があった。不注意、F(1,18)=10.718、p=.004、η2=.373、およびグローバル、F(1,18)=2.353、p=.030、η2=.236、スコア。有意な相互作用はなかった(ps>.3)が、他の指標で見られたように、FFMトレーニンググループは動きスコアにおいて対照グループほど重症ではなかった、F(1,18)=5.509、p=.031、η2=.234。時間の効果はFFMトレーニング後に不注意スコアが悪化することに起因していた(表3を参照)。
【０１７８】
＜b.学問的指標＞
【０１７９】
＜a.PERMP＞
PERMPでのパフォーマンスを表3に列記する。すべての4つの指標(正確で、ゲームプレイの前(テスト1)および後(テスト2)の両方で試みた)に対して、時間の効果が有意であり(すべて、ps<.02、η2s>.150)、グループと時間との間に有意な相互作用があった(ps<.01、η2>.150)が、グループの有意の効果はなかった(ps>.4)。このテストでは正確さは全般的に高かった。試みられた問題の大部分は正確であった(>90%)。グループに対する効果が無いことは、研究の始まりにおいて両方のグループが同じ数の問題を完了できたことを示している。
【０１８０】
最初の8週間の後に、グループ1は制限時間で完了できる問題数が平均して26%だけ増えたが、グループ2は問題数のわずかな増加も示さなかった(図15を参照)。FFMトレーニングが完了した時点でグループ間に獲得の差はなく(ps>.5)、相互作用もなかった(ps>.1)。時間の効果はあった(ps<.004、η2>.200)。これは、両方のグループに対してFFMトレーニングによる改善があったことを示している。しかし、Bonferroni調整ポストホックtテストによって、パフォーマンスの増加の統計的有意性は3ヶ月において持続されなかったことが示された。
【０１８１】
＜b.WJ-III＞
2つのバージョンのWJ-IIIのみが利用可能であったため(形式AおよびB)、WJ-III評価はベースラインと最初の8週間後でのみ完了させた(グループ1に対してFFMトレーニング、グループ2に対して標準的な非薬理的ケア)。6人の参加者がWJ-IIIを完了しなかった。なぜならば、異なるテストを最初に使用して、このコホートには適切でないことが分かったからである。加えて、読みおよび数学の流ちょうさテストを完了した1人の参加者は、方向の理解を完了していなかった。すべてのサブテストが年齢および学年相当の両方を報告し、両方に対して反復測定ANOVAを完了した。数学の流ちょうさに対して、年齢および学年レベルにおいて時間の効果があった。年齢:F(1,29)=7.037、p=.013、η2=.195;学年:F(1,29)=14.076、p<.001、η2=.327。しかし年齢効果は、テスト間で過ぎた2ヶ月に対して調整したら消滅した。グループの効果も相互作用もなかった(ps>.2)。読みの流ちょうさは何らの改善も示さなかった(ps>.1)。方向の理解では、グループの効果はなかった(ps>.9)。時間とともに改善する傾向、および時間とグループとの間の相互作用があったが、これらは有意ではなく非常に小さい効果サイズであった(ps>.05、η2<.1、表3を参照)。
【０１８２】
＜説明＞
FFMトレーニングまたは非薬理学的コミュニティケアオプションの8週間の後、FFMトレーニンググループはADHD症状の改善を示したが、対照グループは有意義な改善は示さなかった。医療関係者はADHD-RSにおける症状の36%の減少を報告し、同様の改善がCGIにおいて報告された。親についても、FFMトレーニング後の症状がほぼ31%減少したことが報告された。非薬理学的介入は、症状の有意な改善には至らなかった。またFFMトレーニンググループは、学業成績の指標に対して多少の改善を示した。これは、タスクを続ける能力が増加した結果、トレーニング後にPERMP上でより多くの質問に正しく応答したことを示している。またFFMトレーニンググループの、その衝動を制御してWJ-III方向理解テストでの方向に従う能力が改善される傾向も観察された。2つのグループは、読みの流ちょうさおよび数学の流ちょうさの指標に対しては違っていなかった。これは、このテストの短時間の制約に起因していたかも知れない。数学の流ちょうさおよびPERMPは類似するテストであるが、10分間の制限時間のPERMPでは改善が観察され、しかし3分間の数学の流ちょうさテストでは観察されなかった。またすべてのFFMトレーニング改善は、トレーニングが終了した後に3ヶ月持続した。場合によっては、Bonferroni補正を複数の比較に対して適用すると、統計的有意性を失う改善となったが、数値的にはベースラインレベルには戻らなかった。
【０１８３】
複数のバージョンのテストを有することによって(慣れ)効果の再テストを最小限にするために、すべての学問的指標を慎重に選んだ。異なる形式のテスト(形式AおよびB)を用いて、複数の時間周期に渡って用いるように、WJ-IIIをデザインして検証した。PERMPは1日のうちに複数回施すようにデザインされ、一日を通して薬物レベルに対して高感度な指標であると実証されており、異なるバージョンのテストに対して慣れの効果が無いことが確認されている。これを考慮して、単にテストを受けた経験があることに起因する改善は、予想されない。たとえこの取り組みを用いても、再テスト後にデータは全体としてわずかに高いスコアを示す。しかし、この再テスト改善は、非常に小さく、統計的に有意ではなかった。
【０１８４】
Quotient(登録商標)ADHDシステムではトレーニングから得られるFFM改善は観察されなかった。この発見は予期していなかったが、文献の更なる評価によれば、ADHDにおいて連続的なパフォーマンスタスク例えばQuotient(登録商標)と症候学との間に対応関係は無いことが示されている(Jonsdottir et al.,Archives of Clinical Neuropsychology21(2006)383-394)。これは、ADHD不注意が「注意力」の一般的な構造に関係し、注意能力のどの1つの特定のタイプにも関係していないことに起因し得る(Castellanos et al.,Biological Psychiatry63(2006)332-337;Jonsdottir et al.,Archives of Clinical Neuropsychology21(2006)383-394。ADHD症状に対する他の治療は、これらのコンピュータベースのパフォーマンスタスクでは同様に改善が無いことが報告された。全体的な改善が無いことに加えて、FFMトレーニンググループは症状の悪化を示した。これは、グループ内の2つの外れ値によって動かされている場合がある。
【０１８５】
この無作為に選んだ制御された試みによって、このFFMシステムは、ADHDを伴う子供を治療するために団体診療所において提供される現在の非薬理学的介入よりも優れたオプションであることが示されている。この研究における参加者の多くは、以前に薬物治療中だったわけではなく、その親は非薬物療法オプションを探していた。行動治療を慎重に制御して行なうことが、ADHD症状を軽減する上で効果的である可能性があるが、より一般的なコミュニティケア設定において現時点で利用できる治療オプション(例えば、対照グループで用いる非薬理的アプローチ)では、ADHD症候学の重症度の減少が制限されてしまう(特にたった8週間後に)。対照的に、このFFMトレーニングでは、ADHD症候学においておよび学業成績の選択された指標において有意の持続する減少が得られる。非薬理的アプローチは全般的に、より長い期間に渡って延長され、薬物療法と結合されると、より良好なパフォーマンスを示す。薬物がなくても、このFFMトレーニングシステムは有意の持続する重症度減少をもたらしており、したがって、FFMトレーニングは、ADHDに対する実行可能な第一線の治療オプショであり得る。FFMトレーニングが薬物の効果を高めるかまたは薬物の必要な維持投与量を減らす可能性は、将来の研究にとって重要な問題である。
【０１８６】
結論として、8〜12歳の子供の無作為に選んだ制御された研究におけるFFMトレーニングシステムは、ADHDの治療に対する効果的な介入であり、学業成績を改善すると思われた。FFMシステムによって得られた(a)ADHD症候学の重症度の減少、(b)学業成績能力の改善は、対照グループで用いた標準的な非薬理学的介入オプションよりも有意で持続するものであった。このFFMトレーニングは、ADHDの治療に対する潜在的な新しい非薬理学的介入を表している。またFFMトレーニングは学業成績の客観的な指標も改善することが示された。これは、FFMトレーニングで学習したことが、ほぼ現実世界の行動に効果的に伝達されて(すなわち、自宅での行動が改善された)、またトレーニング自体とは懸け離れた学力に効果的に伝達されたことを示している。
【０１８７】
＜実施例１３：ミッションパフォーマンスレポート＞
本発明の方法およびシステムには、ユーザが完了したトレーニングセッションに対するミッションパフォーマンスレポート(MPR)を生成することを含むことができる。例えば、MPRは、時間にわたって、注意状態レベルと、チャレンジタスクを達成する成功または不成功な試みとを示すことができる。これらは並行して報告されて、各チャレンジタスクの前、最中、後における注意状態レベルの評価が可能になる。典型的なゲームのミッションを完了するユーザに対する典型的なMPRを、図16に示す。MPRには以下を含むことができる。(i)トレーニングセッションに渡ってユーザの認知スキルパフォーマンスから計算されたグローバル注意力スコアおよび／またはグローバル組合せスコア、(ii)トレーニングセッション中にユーザから収集されたEEG脳活動信号から計算された注意状態レベルまたは一連の注意状態レベル、(iii)チャレンジタスクの個々の結果、および／または(iv)トレーニングセッション中にユーザが達成したゲーム難易度レベル(上達)。各認知スキルに対して個々のスコアを判定する。各スコアは、一意の症状セット(例えば、1つ以上のチャレンジタスク)に対して、規定された間隔または正確／不正確な応答に渡って測った注意力(例えば、注意状態レベル)の個々または総計のカウントに基づいている。個々のスコア計算には以下に示すものが含まれる。
【０１８８】
＜注意力集中＞
注意力集中の測定は、セッションに対する所定閾値レベルに対する注意状態レベルの割合を用いて行なう。例えば、所定閾値を60%に設定することができる。この場合、値が60を超える注意状態レベルのすべての事例のカウントを用いて、未処理の注意力集中値を判定する。この未処理の集中注意状態値を、セッションに対する注意状態レベルの総数で割ったものは、注意状態レベルの割合が60%を超え、集中注意状態スコア(目盛りは0〜100)となる。
【０１８９】
＜注意力持続＞
注意力持続の測定は、隣接する注意状態レベル(例えば、連続する時点で取得した注意状態レベル)のある割合を用いて、差が所定変化量閾値内である所定のセッション内で行なう。隣接する注意状態測定値間の注意状態レベルの変化が所定変化量閾値よりも小さいすべての事例のカウントを用いて、注意力持続を判定する。例えば、所定変化量閾値を10%に設定することができる。この場合、持続注意状態値は、各連続する注意状態レベルであって、それの前の注意状態レベルと比べて値が10%以内である注意状態レベルに対応する。更なる基準を導入してもよい。例えば所定閾値レベル(例えば、集中注意状態スコアを計算するときに用いる所定閾値レベルと同じかまたは異なる値)を有する注意状態レベルに対応する持続注意状態レベル値の要求である。持続注意状態レベルのカウントを、セッションに対する注意状態レベルの総数で割ったものは、持続注意スコア(目盛りは0〜100%)になる。
【０１９０】
＜選択性注意力＞
選択性注意力の測定は、セッションに対するチャレンジタスクに対する正確な応答の割合を用いて行なう(典型的なチャレンジタスクに対する実施例3を参照)。要素のグループ内の要素のゼロ(none)または1つが妥当なターゲットであるチャレンジタスクに対する正確な応答のすべての事例(例えば、正しく選択または正しく拒否されたターゲット)をカウントする。未処理の選択性注意力のカウントを、セッションに対するターゲットまたはターゲットのグループ(例えば、ターゲットの塊、例えば、機会)の総数で割ったものは、選択性注意力スコア(目盛りは0〜100%)になる。
【０１９１】
＜転換性注意力＞
転換性注意力の測定は、セッションに対して一意の交互のチャレンジタスクに対して測定した正確な応答の割合を用いて行なう。交互のチャレンジタスクには、ターゲットルールスイッチ、または交互のターゲットルールを含めることができる(例えば、ターゲットを特定の特徴セット(例えば、形状、色、および符号)を有する対象物として特定するルール)。ターゲットルールとは、一貫したタイプ(形状、色、および符号)で異なる値のものを用いることを指す。転換性注意力をテストするチャレンジタスクでは、正確な選択には、対象物が妥当なターゲットであるか否かを判定するときに、ユーザが対象物のすべての特徴(例えば、形状、色、および符号の3つすべて)を考慮する必要があってもよい。ターゲットルールのスイッチ直後のチャレンジタスク(例えば、ルールを変えた後の最初のチャレンジタスク)に対する正確な応答のすべての事例(正しく選択または正しく拒否された)をカウントする。未処理の転換性注意力のカウントを、セッションに対するターゲットルールのスイッチの総数で割ったものは、転換性注意力スコア(目盛りは0〜100%)になる。
【０１９２】
＜配分性注意力＞
配分性注意力の測定は、転換性注意力の測定とは以下の点で異なっている。すなわち、ユーザが、すべての特性が互いにマッチするのではなく1つ以上のマッチング特性を有する対象物のグループに応答するように促されるのである。配分性注意力の測定は、ターゲットタイプスイッチを伴う一意のチャレンジタスクに対して測定した正確な応答の割合を用いて行なう。ターゲットタイプとは、タイプの異なるセット(例えば、形状、色、および符号)、またはそれぞれが無いことを指す。ターゲットタイプスイッチは、ターゲットタイプのあるセット(すなわち、色および形状)から異なる設定(すなわち、符号)へのスイッチとすることができる。3つの特性すべてを同時に探す代わりに、プレーヤは、妥当なターゲットを判定するときに、1つ以上のマッチングタイプを探して他を無視しなければならない。ターゲットタイプスイッチの直後のチャレンジタスクに対する正確な応答のすべての事例(正しく選択または正しく拒否された)をカウントする。未処理の転換性注意力のカウントを、セッションに対するターゲットタイプスイッチの総数で割ったものは、配分性注意力スコア(目盛りは0〜100%)になる。
【０１９３】
＜認知抑制＞
認知抑制の測定は、セッションの特定部分に対する所定閾値レベルに対する注意状態レベルの割合を用いて行なう。例えば、所定閾値レベルを60%に設定することができる。この場合、プレーヤが白日夢の影響をより受けやすい場合がある時間(例えば、ミッションの最初の60秒間)に対して値が少なくとも60%である注意状態レベルのすべての事例のカウントを用いて、未処理の認知抑制値を判定する。未処理の認知抑制値のカウントを、セッションの特定の部分に対する注意状態レベルの総数で割ったものは、認知抑制スコア(目盛りは0〜100%)になる。
【０１９４】
＜行動抑制＞
行動抑制の測定は、セッションに対するターゲットの拒否を必要とするチャレンジタスクに対して正確に応答した割合を用いて行なう。ターゲットの拒否を必要とするチャレンジタスクに対する正確な応答のすべての事例(正しく選択または正しく拒否された)を、未処理の行動抑制値としてカウントする。未処理の行動抑制値を、セッションに対して拒否すべきターゲットの総数で割ったものは、行動抑制スコア(目盛りは0〜100%)になる。
【０１９５】
＜新規性抑制＞
新規性抑制の測定は、関連性がない刺激を経験する間に発生するチャレンジタスクに対する正確な応答の割合を用いて行なう。未処理の新規性抑制値を、セッションに対するターゲットまたはターゲットのグループ(例えば、チャレンジタスク)の総数で割ったものは、新規性抑制スコア(目盛りは0〜100%)になる。
【０１９６】
＜動機付け抑制＞
動機付け抑制の測定は、不正確な応答の直後に測定した正確な応答(例えば、不正確な選択または不正確な拒否の直後のチャレンジタスク)の割合を用いて行なう。これまでの応答が不正確であったチャレンジタスクに対する正確な応答のすべての事例(正しく選択または正しく拒否された)を、未処理の動機付け抑制値としてカウントする。未処理の動機付け抑制値を、セッションに対する不正確な応答の総数で割ったものは動、機付け抑制スコア(目盛りは0〜100%)になる。
【０１９７】
＜干渉制御＞
干渉制御の測定は、セッションに対するチャレンジタスクに対して不正確に応答した割合を用いて行なう。要素のグループ内の要素のゼロまたは1つが妥当なターゲットであるチャレンジタスクに対する不正確な応答のすべての事例を、未処理の干渉制御値としてカウントする。未処理の干渉制御値を、セッションに対するチャレンジタスクの総数で割ったものは、干渉制御スコア(目盛りは0〜100%で反転させる)になる。最終的な値を反転させると、干渉制御を、ユーザが改善したときに増加値として追跡することができ、残りのスコアに適合する。これによって、値を他のスコアを用いて平均化して、例えば、グローバル組合せスコアを生成することができる。
【０１９８】
＜インナーボイス＞
インナーボイスの測定は、所定閾値を下回った後に測定した注意状態レベルの正変化のカウントを用いて行なう。注意状態レベルが所定の最小注意状態レベル閾値を下回った後の所定閾値レベルを超える注意力レベルの有意の正変化のすべての事例を、カウントする。インナーボイス値はインナーボイス測定基準になる(目盛りは0〜100%で反転させる)。最終的な値の反転を行なうと、インナーボイスを、ユーザが改善したときに増加値として追跡することができ、残りのスコアと適合する。これによって、値を他のスコアを用いて平均化して、グローバル組合せスコアを生成することができる。
【０１９９】
＜満足遅延耐性＞
満足遅延耐性の測定は、セッションに対する二次的な取り組みの間にチャレンジタスクに正確に応答する割合を用いて行なう。二次的な(例えば、衝突／回避)チャレンジタスクが同時にまたは所定のタイムフレーム以内で示される一次的なチャレンジタスクに対する正確な応答のすべての事例を、未処理の満足遅延耐性値としてカウントする。未処理の満足遅延耐性値を、セッションに対する同時またはほぼ同時の一次的および二次的な取り組みの合計の事例の数で割ったものは、満足遅延耐性スコア(目盛りは0〜100)になる。
【０２００】
＜自己制御性＞
自己制御性の測定は、セッションに対する複数の二次的な(例えば、衝突／回避)チャレンジタスクの間のチャレンジタスクに対する正確な応答の割合を用いて行なう。二次的な衝突／回避および収集チャレンジタスクが同時に発生する一次的なチャレンジタスクに対する正確な応答のすべての事例を、未処理の自己満足値としてカウントする。未処理の自己満足値を、セッションに対する同時の一次的および複数の二次的な取り組み(例えば、チャレンジタスク)の合計の事例の数で割ったものは、自己制御性スコア(目盛りは0〜100)になる。
【０２０１】
13スコアのそれぞれに対する式を、下表4に示す。
【０２０２】
【表４】
2018533044.tif 000006
【０２０３】
＜実施例１４：概略進行レポート＞
概略進行レポートセッションに対して個々のスコアが生成されると、それらは、全体的な認知スキル(注意力関連スキルまたは衝動／抑制関連スキル)に基づいて平均化されて、ゲームレベルに従って加重される。結果として得られる値を、グローバル注意力スコアまたはグローバル組合せ(例えば、注意力および衝動抑制の組み合わせ)スコアとして取り、集中した／持続する注意力と注意および衝動／抑制制御の組み合わせとに対してトレーニングを別個のチャートで実施した日(開始からの)によってプロットする。結果として得られるグラフは概略進行レポートとして含まれる。最小二乗法(例えば、線形または非線形、例えば曲線の最小二乗法)に基づく計算されたラインを、各チャートのデータに対して計算する。計算の結果に基づくラインをその対応するチャートに加える。
【０２０４】
最小二乗法計算の結果を用いて、(集中／持続または衝動／抑制)スコアに対する「プレ」および「ポスト」値と、トレーニングの開始と終了間で観察される「%変化」とを計算する。
【０２０５】
こうして、本発明の方法およびシステムには、所定の数のトレーニングセッションをある期間(例えば、3〜8週間)行なった後で、ユーザに対する概略進行レポートを生成することを含むことができる。概略進行レポートには、(i)ユーザが始めたトレーニング期間に対するユーザのグローバル注意力スコアの数日間に渡る変化、(ii)ユーザが始めたトレーニングセッションに対するユーザの組合せスコアの数日間に渡る変化の表現を含むことができる。典型的な概略進行レポートを図23に示す。
【０２０６】
＜実施例１５：ユーザ認知スキルパフォーマンス履歴の例＞
ユーザ認知スキルパフォーマンス履歴の実施例以下の説明を一例として示して、本発明の一実施形態により、どのように注意力および衝動抑制の実行機能の基盤にある認知スキルを教示し、持続および実生活への移行に対してテストし、ゲームベースの学習カリキュラムおよびその一連の学習ミッションの冒険ストーリーラインの背景内での計画遵守をモニタすることができるかについて説明する。
【０２０７】
ゲームのストーリーラインは、ゲームプレイセグメント間に示される動画ビデオ(例えば、カットシーン)を用いて設定され、キャラクタ間のボイスオーバーダイアログを用いて、環境の視覚デザイン(すなわち、景色)において、ゲームプレイ中に強化される。ストーリーラインは、ユーザアバターSkylarの旅行を中心としている。Skylarは、ユーザの選択に応じて男性または女性とすることができる。以下のストーリー概要では外見が女性のSkylarを用いる。
【０２０８】
ストーリーラインは仮想学習カリキュラムの主要な教育的要素である。ユーザアバターはユーザに対する代役である(例えば、冒険ゲームベースのストーリーラインの各ミッションで成功するために、自分の注意力および衝動性制御(例えば、衝動抑制関連の認知スキル)を制御する(例えば、最適化する)ことを学習しなければならない子供)。ユーザアバターが遭遇する友人およびメンターキャラクタはそのダイアログをアバターに送るが、真のターゲットはユーザである。友人およびメンターキャラクタによって、これらの認知スキルのユーザの学習、実践、および実証に対する正の強化および環境が提供され、ゲームチャレンジタスクの学習に向けてのユーザの根気強さの励みになり、集中を維持して新たに現れるチャレンジタスクを満たすための現実的なストラテジを示唆する。冒険ストーリーを通して、ユーザアバターによって、任意のユーザが注意力および衝動制御の基盤にある認知スキルを改善し、他に対する手本およびリーダーになり、その個人的な目標に到達できるということが実証される。
【０２０９】
＜ストーリー概要＞
Skylarは、単に学校で日を過ごそうとしている普通の中学生であるが、自分が不思議なことにLightbreaker Novoに輸送されたことに気が付く。遠く離れた惑星Geoshale上の緊急用ビーコンに返答する宇宙輸送である。NovoはGSTARエージェント(銀河系間の捜索救助隊)に命令される。GSTARコマンダーのエージェントWyllは、Skylarを、本人が反対することができる前にミッションに引き入れる。エージェントを助けるのは、Sentient Belenであり、心の能力の学習に専念しているエリートな地位のメンバーである。WyllおよびBelenはSkylarに「Calabrus」を完了させる。これは、SkylarがAV(商標)ヘッドセットを使用できる較正活動であり、同じEEGAV(商標)ヘッドセットをユーザが装着する小説バージョンである。
【０２１０】
惑星表面に乗り込むと、ほとんどのエージェントが、彼らを混乱させて無応答にする状態によって動かなくなる。原因:惑星を覆う厚い霧。Wyllが彼のAV(商標)ヘッドセットを着用して霧を彼の注意深い心のパワーで爆破させて取り除くと、SkylarとWyllは霧の影響から逃れる。Wyllは影響を受けたエージェントをかき集め、一方で、Skylarは霧の上に見える唯一の目立つ建物(惑星の先住民が構築したタワー)まで走るタスクを任せられる。彼らがタワーで見つけたものは、惑星の多くの謎を解明するのに役立つ最初の手がかりである。何が文明に起きて彼らを惑星に呼んだのか?霧の種類は何なのか?どうすればその効果を逆にできるのか?そしてSkylarにとって最も重要なことは、どうすれば家に帰れるのか?。
【０２１１】
ゲーム内の15ミッションはそれぞれ、ストーリーをその解決に向かって進む間に、Skylar／ユーザの両方を注意力および衝動制御の基盤にある認知スキルのより大きな取得に向けて進める。下表5では、各ミッションに対して一次的なストーリー目的の概要を述べ、下表6では、15ミッションのそれぞれにおいて教示および測定されたターゲット認知スキルを示す。
【０２１２】
【表５】
2018533044.tif 000007
【０２１３】
【表６】
2018533044.tif 000008
【０２１４】
＜ミッション概要＞
ゲームの全体を通してユーザが進展させなければならないゲームプレイ活動。各ミッションにより、認知スキルをトレーニングまたは測定する新しい方法を表すゲームメカニクスが加えられ、および／またはユーザは、進むためには、存在するチャレンジタスクにおいてより高いパフォーマンスレベルを示さなければならない。例えば、注意力持続(ミッション1で教示された)をどのミッションについてもその全体にわたって維持して、ユーザアバターを各冒険の中を進ませなければならない。ミッションが進むにつれて、教示され、利用され、モニタされ、測定されるスキルの数がたまる。報告する目的で、グローバル注意力スコアおよび／またはグローバル組合せスコアを、各ミッションまたはトレーニングセッションに対して得る。グローバル注意力スコアは、すべての注意力スコア(例えば、注意力集中、注意力持続、選択性注意力、転換性注意力、および配分性注意力)の組合せスコア(例えば、平均値または加重平均)であり、一方で、グローバル組合せスコアは、すべての注意力および衝動／抑制スコア(例えば、注意力集中、注意力持続、認知抑制、行動抑制、選択性注意力、転換性注意力、配分性注意力、干渉制御、新規性抑制、満足遅延耐性、インナーボイス、動機付け抑制、または自己制御性)の組合せ(例えば、平均値または加重平均)である。各ミッションの概要を以下に示す。
【０２１５】
＜ミッション1＞
ミッション1は較正の設定から始まる。最初に、Biocal較正を実施する。ユーザは、EEG信号処理アルゴリズムを部分的に個人化することを促されたら、6回の顔面筋動作を行なわなければならない。次に精神運動覚醒タスク(PVT)較正を実施する。ユーザはスクリーンをモニタして単純な刺激に迅速に応答することを10分間行なって、EEG信号処理個人化を完了し、ユーザに対する個人別の注意状態アルゴリズムの判定を行わなければならない。
【０２１６】
次に、トレーニングメカニクスをユーザに導入する。最初に、ユーザを注意駆動走行に導入する。ユーザの注意状態レベル(0〜100%の値で表現される)によって、3D経路に沿って前へ進むときのアバターのスピードを決定する。次に環境の注意散漫を導入するる。動画化された騒がしい対象物がアバターの経路の隣に現れて、ユーザをその目標からそらす。しばらくすると、光り輝くクリスタル(ユーザは自由に集めてよい)が経路に沿って現れる。
【０２１７】
認知スキルガイドに対する友人キャラクタ(Wyll)を次に導入する。最初に、注意マントラをユーザに与える。友人キャラクタは、ユーザに、その注意力集中状態レベルを改善せよという指示と、そのような指示を内面化するために繰り返すことができる記憶しやすい語句「頭をクリアにして、目の前のことに集中する」を与える。友人キャラクタは、ユーザにトレーニングの始まりでアバターのスピードを制御する難易度は全く普通であることを保証し、ユーザに試み続けることを促す。ユーザの注意状態レベルの測定値が設定閾値を下回ったら、友人キャラクタが更なる励ましおよび教育的注意喚起を送る。
【０２１８】
そしてトレーニングパフォーマンス目標をユーザが追いかける。注意力持続をテストする。ユーザは、その注意状態レベルを設定閾値よりも高い値に持続して、「パワーメーター」を増加させなければならない。チャレンジレベルは非常に低い。ユーザは成功するために、パワーメーターを相対的に低いマークへと増加させなければならない。
【０２１９】
スコア(目盛1〜100%)を、ミッション1で測定した各認知スキルに対して、実施例13で述べた式に従って計算する。具体的には、ミッション1には、集中注意状態スコア、持続注意状態スコア、認知抑制スコア、およびインナーボイススコアの計算が含まれる。
【０２２０】
ミッション1の最後に、ユーザのパフォーマンスの詳細を示すミッション進行レポートを生成する。グローバル注意力スコアを、注意力スコアに対するユーザのパフォーマンスに基づいて計算する。さらに、グローバル組合せスコアを、注意力および衝動／抑制スコアに対するユーザのパフォーマンスに基づいて計算する。ミッション1のグローバル注意力スコアは、本人の注意を集中および持続するユーザの能力を示す。ミッション1の完了によって、ユーザの第1のトレーニングセッションの完了をマークしてもよい。この場合、ミッション1のグローバル注意力スコアは、ユーザの概略パフォーマンスレポートの集中した／持続する注意力グラフ上の第1のデータポイントになり(例えば、図23、上部チャートを参照)、ミッション1グローバル組合せスコアは、概略パフォーマンスレポートのすべてのスコアグラフのユーザの組み合わせ上の第1のデータポイントになり(例えば、図23、下部チャートを参照)。
【０２２１】
＜ミッション2＞
ミッション2は、ユーザにトレーニングメカニクスを導入することによって始まる。ユーザは、経路に現れた物理的な障害物を回避するために、アバターをタッチ入力によって制御する。障害物と衝突すると、冒険ストーリーを進むユーザアバターが遅くなる。
【０２２２】
次に、友人キャラクタガイドをユーザに導入する。友人キャラクタは、たとえユーザが注意状態レベルが低いためにアバターに速く動いてもらうことができなくても、ユーザにターゲット認知スキルを試み続けることを促し続ける。友人キャラクタは、パワーメーター(ミッション1〜3でプレーヤの注意力持続パフォーマンスを測定する)がゲーム進行においてどれほど重要かを説明する。
【０２２３】
次に認知スキルトレーニングパフォーマンス目標をユーザの前方でモデリングする。注意力持続を、中間のチャレンジレベルのミッション2においてトレーニングして測定する。
【０２２４】
次に、スキル伝達モジュールのメカニクスをユーザアバターに導入する。ユーザは、スクリーンをモニタして特定の分子が現れていないかどうかを見て、分子が現れたら迅速に叩かなければならない。さらに、ユーザは、その注意状態レベルを設定閾値よりも高い値に維持して、選択した分子を分析または「デコード」することが促される。伝達モジュールは、ユーザがデコードした分子の数を測定することによって、持続注意状態レベルをモニタする。この伝達モジュールのチャレンジレベルは低い。ユーザは、成功するためには相対的に少ない数の分子を選択してデコードしなければならない。
【０２２５】
スコア(目盛1〜100%)を、ミッション2で測定した各認知スキルに対して、実施例13で述べた式に従って計算する。具体的には、ミッション2には、集中注意状態スコア、持続注意状態スコア、認知抑制スコア、およびインナーボイススコアの計算が含まれる。
【０２２６】
ミッション2の最後に、ユーザのパフォーマンスの詳細を示すミッション進行レポートを生成する。グローバル注意力スコアを、注意力スコアに対するユーザのパフォーマンスに基づいて計算する。さらに、グローバル組合せスコアを、注意力および衝動／抑制スコアに対するユーザのパフォーマンスに基づいて計算する。ミッション2のグローバル注意力スコは、本人の注意を集中および持続するユーザの能力を示す。ミッション2の完了によって、ユーザの第2のトレーニングセッションの完了をマークしてもよい。この場合、ミッション2のグローバル注意力スコアは、概略パフォーマンスレポートのユーザの集中した／持続する注意力グラフ上の第2のデータポイントになり(例えば、図23、上部チャートを参照)、ミッション2のグローバル組合せスコアは、概略パフォーマンスレポートのすべてのスコアグラフのユーザの組み合わせ上の第2のデータポイントになる(例えば、図23、下部チャートを参照)。
【０２２７】
＜ミッション3＞
ミッション3は、最初の2つのミッションの認知スキルトレーニングおよび持続モジュールから構築する。目標は、ユーザに高注意状態レベルを持続する方法を教示することである。ミッション3では、チャレンジレベルは高い。伝達モジュールは、ユーザを、高い持続注意状態レベルを維持するその新たに学習した認知スキルを示すように位置付け、そのチャレンジレベルは中である。
【０２２８】
スコア(目盛1〜100%)を、ミッション3で測定した各認知スキルに対して、実施例13で述べた式に従って計算する。具体的には、ミッション3には、集中注意状態スコア、持続注意状態スコア、認知抑制スコア、およびインナーボイススコアの計算が含まれる。
【０２２９】
ミッション3の最後に、ユーザのスキル持続パフォーマンスの詳細を示すミッション進行レポートを生成する。グローバル注意力スコアを、注意力スコアに対するユーザのパフォーマンスに基づいて計算する。さらに、グローバル組合せスコアを、注意力および衝動／抑制スコアに対するユーザのパフォーマンスに基づいて計算する。ミッション3のグローバル注意力スコアは、本人の注意状態レベルを集中および持続するユーザの能力を示す。ミッション3の完了によって、ユーザの第3のトレーニングセッションの完了をマークしてもよい。この場合、ミッション3のグローバル注意力スコアは、ユーザの概略パフォーマンスレポートの集中した／持続する注意力グラフ上の第3のデータポイントになり(例えば、図23、上部チャートを参照)、ミッション3のグローバル組合せスコアは、概略パフォーマンスレポートのすべてのスコアグラフのユーザの組み合わせ上の第3のデータポイントになる(例えば、図23、下部チャートを参照)。
【０２３０】
＜ミッション4＞
ミッション4は「Smogbot」の導入から始まる。飛行ロボットが経路の上方に1つずつ現れる。ユーザはロボットの特徴をサンプルと比較して、サンプルにマッチするロボットを叩かなければならない。サンプルにマッチしないロボットは選択してはならない。ユーザはロボットを範囲に入る前に叩かなければならない。
【０２３１】
友人キャラクタは、ユーザに、その衝動性を制御するための指示、およびそのような指示を内面化するために繰り返すことができる記憶しやすい語句、「分かるまで待ってから進め」を与える。友人キャラクタは、パワーメーターが次に、プレーヤのSmogbotとの正確および不正確な相互作用にどのように応答するかについて説明する。これらSmogbot相互作用は今では、冒険ストーリーおよびそれの以下の各ミッションを成功裏に完了するプレーヤの進行にとって最も重要な要因である。ユーザがSmogbotの複数の不正確な選択または拒否を行なうと、友人キャラクタは更なる励ましおよび教育的な認知スキル注意喚起を与える。
【０２３２】
このセグメントでは行動抑制をトレーニングする。これは、Smogbotを正しく選択および拒否するユーザの能力によって測定される(行動抑制スコアの詳細に対する実施例13を参照)。正しい拒否は、計算において不正確な拒否よりも高く加重される。チャレンジレベルは低い。
【０２３３】
スキル伝達モジュールでは、ユーザは分子をその形状によって拒否することを正しく示すことが促される。スクリーンをモニタして分子が現れていないかどうかを見るとき、ユーザは特定のセットの例の形状にマッチする分子のみを叩かなければならない。マッチしない分子を叩くと、ユーザは不正確な遂行および／または怠慢の否定的な結果を理解して、目標に向けてのポイントを失う。行動抑制は、デコードされた正確な分子の数によって測定する。スキル伝達モジュールのチャレンジレベルは低い。
【０２３４】
スコア(目盛1〜100%)を、ミッション4で測定した各認知スキルに対して、実施例13で述べた式に従って計算する。具体的には、ミッション4には、集中注意状態スコア、持続注意状態スコア、認知抑制スコア、インナーボイススコア、行動抑制スコア、満足遅延耐性スコア、動機付け抑制スコア、および自己制御性スコアの計算が含まれる。
【０２３５】
ミッション4の最後に、ユーザのスキルパフォーマンスの詳細を示すミッション進行レポートを生成する。グローバル注意力スコアを、注意力スコアに対するユーザのパフォーマンスに基づいて計算する。さらに、グローバル組合せスコアを、注意力および衝動／抑制スコアに対するユーザのパフォーマンスに基づいて計算する。ミッション4の完了によって、ユーザの第4のトレーニングセッションの完了をマークしてもよい。この場合、ミッション4のグローバル注意力スコアは、概略パフォーマンスレポートのユーザの集中した／持続する注意力グラフ上の第4のデータポイントになり(例えば、図23、上部チャートを参照)、ミッション4のグローバル組合せスコアは、概略パフォーマンスレポートのすべてのスコアグラフのユーザの組み合わせ上の第4のデータポイントになる(例えば、図23、下部チャートを参照)。
【０２３６】
＜ミッション5＞
ミッション5のスキルトレーニングモジュールでは、行動抑制をトレーニングする。ミッション5では、チャレンジレベルは、スキルトレーニングモジュールとスキル伝達モジュールの両方の中間である。
【０２３７】
スコア(目盛1〜100%)を、ミッション5で測定した各認知スキルに対して、実施例13で述べた式に従って計算する。具体的には、ミッション5には、集中注意状態スコア、持続注意状態スコア、認知抑制スコア、インナーボイススコア、行動抑制スコア、満足遅延耐性スコア、動機付け抑制スコア、および自己制御性スコアの計算が含まれる。
【０２３８】
ミッション5の最後に、ユーザの認知スキルが示したパフォーマンスの詳細を示すミッション進行レポートを生成する。グローバル注意力スコアを、注意力スコアに対するユーザのスキルパフォーマンスに基づいて計算する。さらに、グローバル組合せスコアを、注意力および衝動／抑制スコアに対するユーザのパフォーマンスに基づいて計算する。ミッション5の完了によって、ユーザの第5のトレーニングセッションの完了をマークしてもよい。この場合、ミッション5のグローバル注意力スコアは、概略パフォーマンスレポートのユーザの集中した／持続する注意力グラフ上の第5のデータポイントになり(例えば、図23、上部チャートを参照)、ミッション5のグローバル組合せスコアは、概略パフォーマンスレポートのすべてのスコアグラフのユーザの組み合わせ上の第5のデータポイントになる(例えば、図23、下部チャートを参照)。
【０２３９】
＜ミッション6＞
ミッション6のスキルトレーニングモジュールでは、行動抑制をトレーニングする。ミッション6では、チャレンジレベルは、スキルトレーニングモジュールとスキル伝達モジュールの両方において高い。
【０２４０】
スコア(目盛1〜100%)を、ミッション6で測定した各認知スキルに対して、実施例13で述べた式に従って計算する。具体的には、ミッション6には、集中注意状態スコア、持続注意状態スコア、認知抑制スコア、インナーボイススコア、行動抑制スコア、満足遅延耐性スコア、動機付け抑制スコア、および自己制御性スコアの計算が含まれる。
【０２４１】
ミッション6の最後に、ユーザの認知スキルパフォーマンスの詳細を示すミッション進行レポートを生成する。グローバル注意力スコアを、注意力スコアに対するユーザのパフォーマンスに基づいて計算する。さらに、グローバル組合せスコアを、注意力および衝動／抑制スコアに対するユーザのパフォーマンスに基づいて計算する。ミッション6の完了によって、ユーザの第6のトレーニングセッションの完了をマークしてもよい。この場合、ミッション6のグローバル注意力スコアは、概略パフォーマンスレポートのユーザの集中した／持続する注意力グラフ上の第6のデータポイントになり(例えば、図23、上部チャートを参照)、ミッション6のグローバル組合せスコアは、概略パフォーマンスレポートのすべてのスコア制御グラフのユーザの組み合わせ上の第6のデータポイントになる(例えば、図23、下部チャートを参照)。
【０２４２】
＜ミッション7＞
ミッション7では、Smogbotグループを導入する。飛行ロボットがグループ2〜4において経路の上方に現れる。ユーザは、グループ内の各ロボットの特徴をサンプルと比較して、サンプルにマッチするロボットのみを叩かなければならない。グループは、サンプルにマッチする0〜1のロボットのみを含む。サンプルにマッチしないロボットは選択してはならない。
【０２４３】
友人キャラクタは、ユーザに、顕著な詳細に集中して選択性注意力、遅延満足、および自己制御性に対するスキル発達を可能にするためのガイドを与える。友人キャラクタによって、そのような指示を内面化するために繰り返すことができる記憶しやすい語句「目を通して狙いを誤らない」が与えられる。ユーザが、群れをなして飛ぶSmogbotの複数の不正確な選択または拒否を行なうと、友人キャラクタから更なる励ましおよびガイド注意喚起が与えられる。
【０２４４】
選択性注意力を、Smogbotを正しく選択および拒否するユーザの能力によって測定する(選択性注意力スコアの詳細に対する実施例13を参照)。この測定値の計算において、各Smogbotグループは単一の相互作用を表す(例えば、ユーザが、4つのグループのすべてのSmogbot(1つのSmogbotがターゲットにマッチして、3つがしなかった)を選択したとき、その相互作用は単一の不正確なアクションと考えられる)。ミッション7におけるチャレンジレベルは低い。
【０２４５】
スキル伝達モジュールでは分子形状および色拒否を導入する。スクリーンをモニタして分子が現れていないかどうかを見るとき、ユーザは、例の形状および色にマッチする分子のみを叩かなければならない。両方の特徴にマッチしない分子を叩くと、ユーザは目標に向けてのポイントを放つ。選択性注意力を、デコードされた正確な分子の数によって測定する。チャレンジレベルは低い。
【０２４６】
スコア(目盛1〜100%)を、ミッション7で測定した各認知スキルに対して、実施例13で述べた式に従って計算する。具体的には、ミッション7には、集中注意状態スコア、持続注意状態スコア、認知抑制スコア、インナーボイススコア、干渉制御スコア、満足遅延耐性スコア、動機付け抑制スコア、自己制御性スコア、および選択性注意力スコアの計算が含まれている。
【０２４７】
ミッション7の最後に、ユーザのパフォーマンスの詳細を示すミッション進行レポートを生成する。グローバル注意力スコアを、注意力スコアに対するユーザのパフォーマンスに基づいて計算する。さらに、グローバル組合せスコアを、注意力および衝動／抑制スコアに対するユーザのパフォーマンスに基づいて計算する。ミッション7の完了によって、ユーザの第6のトレーニングセッションの完了をマークしてもよい。この場合、ミッション7のグローバル注意力スコアは、概略パフォーマンスレポートのユーザの集中した／持続する注意力グラフ上の第7のデータポイントになり(例えば、図23、上部チャートを参照)、ミッション7のグローバル組合せスコアは、概略パフォーマンスレポートのすべてのスコアグラフのユーザの組み合わせ上の第7のデータポイントになる(例えば、図23、下部チャートを参照)。
【０２４８】
＜ミッション8＞
ミッション8のスキルトレーニングモジュールでは、選択性注意力、遅延満足、および自己制御性をトレーニングする。ミッション8では、チャレンジレベルは、スキルトレーニングモジュールとスキル伝達モジュールの両方の中間である。
【０２４９】
スコア(目盛1〜100%)を、ミッション8で測定した各認知スキルに対して、実施例13で述べた式に従って計算する。具体的には、ミッション8には、集中注意状態スコア、持続注意状態スコア、認知抑制スコア、インナーボイススコア、干渉制御スコア、満足遅延耐性スコア、動機付け抑制スコア、自己制御性スコア、および選択性注意力スコアの計算が含まれる。
【０２５０】
ミッション8の最後に、ユーザが示したスキルパフォーマンスの詳細を示すミッション進行レポートを生成する。グローバル注意力スコアが、注意力スコアに対するユーザのパフォーマンスに基づいて形成される。さらに、グローバル組合せスコアが、注意力および衝動／抑制スコアに対するユーザのパフォーマンスに基づいて形成される。ミッション8の完了によって、ユーザの第8のトレーニングセッションの完了をマークしてもよい。この場合、ミッション8のグローバル注意力スコアは、概略パフォーマンスレポートのユーザの集中した／持続する注意力グラフ上の第8のデータポイントになり(例えば、図23、上部チャートを参照)、ミッション8のグローバル組合せスコアは、概略パフォーマンスレポートのすべてのスコアグラフのユーザの組み合わせ上の第8のデータポイントになる(例えば、図23、下部チャートを参照)。
【０２５１】
＜ミッション9＞
ミッション9のスキルトレーニングモジュールでは、選択性注意力、遅延満足、および自己制御性をトレーニングする。ミッション9では、チャレンジレベルは、スキルトレーニングモジュールとスキル伝達モジュールの両方において高い。
【０２５２】
スコア(目盛1〜100%)を、ミッション9で測定した各認知スキルに対して、実施例13で述べた式に従って計算する。具体的には、ミッション9には、集中注意状態スコア、持続注意状態スコア、認知抑制スコア、インナーボイススコア、干渉制御スコア、満足遅延耐性スコア、動機付け抑制スコア、自己制御性スコア、および選択性注意力スコアの計算が含まれる。
【０２５３】
ミッション9の最後に、ユーザが示したスキルパフォーマンスの詳細を示すミッション進行レポートを生成する。グローバル注意力スコアが、注意力スコアに対するユーザのパフォーマンスに基づいて形成される。さらに、グローバル組合せスコアを、注意力および衝動／抑制スコアに対するユーザのパフォーマンスに基づいて計算する。ミッション9の完了によって、ユーザの第9のトレーニングセッションの完了をマークしてもよい。この場合、ミッション9のグローバル注意力スコアは、概略パフォーマンスレポートのユーザの集中した／持続注意状態グラフ上の第9のデータポイントになり(例えば、図23、上部チャートを参照)、ミッション9のグローバル組合せスコアは、概略パフォーマンスレポートのすべてのスコアグラフのユーザの組み合わせ上の第9のデータポイントになる(例えば、図23、下部チャートを参照)。
【０２５４】
＜ミッション10＞
ミッション10では、Smogbot特徴スイッチを導入する。飛行ロボットが経路の上方に1つずつ現れる。ユーザは、グループ内の各ロボットの特徴をサンプルと比較して、サンプルの単一の特徴(形状または色)とマッチするロボットのみを叩かなければならない。周期的にまた予測できないほどに、サンプルおよび顕著な特徴はスイッチする(例えば、形状から色へ)。サンプルの顕著な特徴にマッチしないロボットは選択してはならない。
【０２５５】
友人キャラクタは、ユーザに、行動抑制を行使するためのガイド、およびそのような指示を内面化するために繰り返すことができる記憶しやすい語句、「適応して卓越しろ」を与える。補正ボイスオーバーガイドが次に、ユーザアバターによって、ユーザがその独自の「インナーボイス」を発達させて、外部ガイドだけに依拠してはならないという実証として、送出される。ターゲット特徴がスイッチするときに、ユーザがSmogbotの複数の不正確な選択または拒否を行なうと、ユーザアバターは更なる励ましおよびガイド注意喚起を本人自身に与える。
【０２５６】
Smogbotを正しく選択および拒否するユーザの能力を、転換性注意力として測定する(転換性注意力スコアの詳細に対する実施例13を参照)。この測定値の計算において、Smogbotはサンプル／特徴スイッチがより高く加重された直後に発生に遭遇する。チャレンジレベルは低い。
【０２５７】
スキル伝達モジュールでは、分子特徴スイッチを導入する。スクリーンをモニタして分子が現れていないかどうかを見るとき、ユーザは、例の顕著な特徴(その形状または色)にマッチする分子のみを叩かなければならない。例およびその顕著な特徴は周期的に変わる。例の正確な特徴にマッチしない分子を叩くと、ユーザは不正確な遂行の否定的な結果を理解して、目標に向けてのポイントを失う。転換性注意力をデコードされた正確な分子の数によって測定する。チャレンジレベルは低い。
【０２５８】
スコア(目盛1〜100%)を、ミッション10で測定した各認知スキルに対して、実施例13で述べた式に従って計算する。具体的には、ミッション10には、集中注意状態スコア、持続注意状態スコア、認知抑制スコア、インナーボイススコア、満足遅延耐性スコア、動機付け抑制スコア、および自己制御性スコアの計算が含まれる。
【０２５９】
ミッション10の最後に、ユーザのパフォーマンスの詳細を示すミッション進行レポートを生成する。グローバル注意力スコアを、注意力スコアに対するユーザのパフォーマンスに基づいて計算する。さらに、グローバル組合せスコアが、注意力および衝動／抑制スコアに対するユーザのパフォーマンスに基づいて形成される。ミッション10の完了によって、トレーニングセッションの完了をマークしてもよい。この場合、ミッション10のグローバル注意力スコアは、概略パフォーマンスレポートのユーザの集中した／持続する注意力グラフ上のデータポイントになり(例えば、図23、上部チャートを参照)、ミッション10のグローバル組合せスコアは、概略パフォーマンスレポートのすべてのスコアグラフのユーザの組み合わせ上のデータポイントになる(例えば、図23、下部チャートを参照)。
【０２６０】
＜ミッション11＞
ミッション11のスキルトレーニングモジュールでは、転換性注意力、遅延満足、および自己制御性をトレーニングする。ミッション11では、チャレンジレベルは、スキルトレーニングモジュールとスキル伝達モジュールの両方の中間である。
【０２６１】
スコア(目盛1〜100%)を、ミッション11で測定した各認知スキルに対して、実施例13で述べた式に従って計算する。具体的には、ミッション11には、集中注意状態スコア、持続注意状態スコア、認知抑制スコア、インナーボイススコア、満足遅延耐性スコア、動機付け抑制スコア、および自己制御性スコアの計算が含まれる。
【０２６２】
ミッション11の最後に、ユーザのパフォーマンスの詳細を示すミッション進行レポートを生成する。グローバル注意力スコアを、注意力スコアに対するユーザのパフォーマンスに基づいて計算する。さらに、グローバル組合せスコアを、注意力および衝動／抑制スコアに対するユーザのパフォーマンスに基づいて計算する。ミッション11の完了によってトレーニングセッションの完了がマークされる。この場合、ミッション11のグローバル注意力スコアは、概略パフォーマンスレポートのユーザの集中した／持続注意状態グラフ上のデータポイントになり(例えば、図23、上部チャートを参照)、ミッション11のグローバル組合せスコアは、概略パフォーマンスレポートのすべてのスコアグラフのユーザの組み合わせ上のデータポイントになる(例えば、図23、下部チャートを参照)。
【０２６３】
＜ミッション12＞
ミッション12のスキルトレーニングモジュールでは、転換性注意力、遅延満足、および自己制御性をトレーニングする。ミッション12では、チャレンジレベルは、スキルトレーニングモジュールとスキル伝達モジュールの両方において高い。
【０２６４】
スコア(目盛1〜100%)を、ミッション12で測定した各認知スキルに対して、実施例13で述べた式に従って計算する。具体的には、ミッション12には、集中注意状態スコア、持続注意状態スコア、認知抑制スコア、インナーボイススコア、満足遅延耐性スコア、動機付け抑制スコア、および自己制御性スコアの計算が含まれる。
【０２６５】
ミッション12の最後に、ユーザのパフォーマンスの詳細を示すミッション進行レポートを生成する。グローバル注意力スコアを、注意力スコアに対するユーザのパフォーマンスに基づいて計算する。さらに、グローバル組合せスコアを、注意力および衝動／抑制スコアに対するユーザのパフォーマンスに基づいて計算する。ミッション12の完了トレーニングセッションの完了をマークしてもよい、この場合、ミッション12のグローバル注意力スコアは、概略パフォーマンスレポートのユーザの集中した／持続する注意力グラフ上のデータポイントになり(例えば、図23、上部チャートを参照)、ミッション12のグローバル組合せスコアは、概略パフォーマンスレポートのすべてのスコアグラフのユーザの組み合わせ上のデータポイントになる(例えば、図23、下部チャートを参照)。
【０２６６】
＜ミッション13＞
ミッション13には、ミッション1〜12では見られない新しい環境の注意散漫、これまでのミッションでは見られない特徴を伴うSmogbot、注意散漫として頻繁なバックグラウンド「ラジオチャター」ボイスオーバーが含まれる。さらに、学習のために教示するを導入する。補正ガイドが次に、ユーザアバターキャラクタから「トレーニー」キャラクタに向けて送出される。これは、スキルをマスタする効果的な方法はそれを別の人に教示することであるという実証として行なわれる。
【０２６７】
行動抑制および新規性抑制を、新しい注意散漫にもかかわらず、Smogbotを正しく選択および拒否するユーザの能力によって測定する。チャレンジレベルは高い。
【０２６８】
スキル伝達モジュールにはラボ新規性注意散漫が含まれる。伝達環境は大きな音のノイズおよび注意散漫にする視覚効果によって中断される。行動抑制および新規性抑制は、新しい注意散漫にもかかわらずデコードされた正確な分子の数によって測定する(行動抑制および新規性抑制スコアの詳細に対する実施例13を参照)。チャレンジレベルは高い。
【０２６９】
スコア(目盛1〜100%)を、ミッション13で測定した各認知スキルに対して、実施例13で述べた式に従って計算する。具体的には、ミッション13には、集中注意状態スコア、持続注意状態スコア、認知抑制スコア、行動抑制スコア、新規性抑制スコア、満足遅延耐性スコア、インナーボイススコア、動機付け抑制スコア、および自己制御性スコアの計算が含まれている。
【０２７０】
ミッション13の最後に、ユーザのパフォーマンスの詳細を示すミッション進行レポートを生成する。グローバル注意力スコアを、注意力スコアに対するユーザのパフォーマンスに基づいて計算する。さらに、グローバル組合せスコアが、注意力および衝動／抑制スコアに対するユーザのパフォーマンスに基づいて形成される。ミッション13の完了トレーニングセッションの完了がマークされる、この場合、ミッション13のグローバル注意力スコアは、概略パフォーマンスレポートのユーザの集中した／持続注意状態グラフ上のデータポイントになり(例えば、図23、上部チャートを参照)、ミッション13のグローバル組合せスコアは、概略パフォーマンスレポートのすべてのスコアグラフのユーザの組み合わせ上のデータポイントになる(例えば、図23、下部チャートを参照)。
【０２７１】
＜ミッション14＞
ミッション14のスキルトレーニングモジュールでは、選択性注意力、新規性抑制、遅延満足、および自己制御性をトレーニングする。これは、新しい注意散漫にもかかわらずグループ内のSmogbotを正しく選択および拒否するユーザの能力によって測定する。ミッション14では、チャレンジレベルは、スキルトレーニングモジュールとスキル伝達モジュールの両方において高い。
【０２７２】
スコア(目盛1〜100%)を、ミッション14で測定した各認知スキルに対して、実施例13で述べた式に従って計算する。具体的には、ミッション14には、集中注意状態スコア、持続注意状態スコア、認知抑制スコア、選択性注意力スコア、干渉制御スコア、新規性抑制スコア、満足遅延耐性スコア、インナーボイススコア、動機付け抑制スコア、および自己制御性スコアの計算が含まれる。
【０２７３】
ミッション14の最後に、ユーザのパフォーマンスの詳細を示すミッション進行レポートを生成する。グローバル注意力スコアが、注意力スコアに対するユーザのパフォーマンスに基づいて形成される。さらに、グローバル組合せスコアを、注意力および衝動／抑制スコアに対するユーザのパフォーマンスに基づいて計算する。ミッション14の完了トレーニングセッションの完了をマークしてもよい、この場合、ミッション14のグローバル注意力スコアは、概略パフォーマンスレポートのユーザの集中した／持続注意状態グラフ上のデータポイントになり(例えば、図23、上部チャートを参照)、ミッション14のグローバル組合せスコアは、概略パフォーマンスレポートのすべてのスコアグラフのユーザの組み合わせ上のデータポイントになる(例えば、図23、下部チャートを参照)。
【０２７４】
＜ミッション15＞
ミッション15のスキルトレーニングモジュールは、転換性注意力、新規性抑制、遅延満足、および自己制御性をトレーニングする。これは、新しい注意散漫にもかかわらず、ターゲットの顕著な特徴がスイッチするときにSmogbotを正しく選択および拒否するユーザの能力によって測定される。
【０２７５】
ミッション15のスキル伝達モジュールでは、転換性注意力および新規性抑制は、新しい注意散漫にもかかわらずデコードされた正確な分子の数によって測定する。チャレンジレベルは高い。
【０２７６】
スコア(目盛1〜100%)を、ミッション15で測定した各認知スキルに対して、実施例13で述べた式に従って計算する。具体的には、ミッション15には、集中注意状態スコア、持続注意状態スコア、認知抑制スコア、転換性注意力スコア、配分性注意力スコア、新規性抑制スコア、満足遅延耐性スコア、インナーボイススコア、動機付け抑制スコア、および自己制御性スコアの計算が含まれる。
【０２７７】
ミッション15の最後に、ユーザのパフォーマンスの詳細を示すミッション進行レポートを生成する。グローバル注意力スコアが、注意力スコアに対するユーザのパフォーマンスに基づいて形成される。さらに、グローバル組合せスコアが、すべての注意力および衝動／抑制スコアに対するユーザのパフォーマンスに基づいて形成される。ミッション15の完了トレーニングセッションの完了をマークしてもよい、この場合、ミッション15のグローバル注意力スコアは、概略パフォーマンスレポートのユーザの集中した／持続注意状態グラフ上のデータポイントになり(例えば、図23、上部チャートを参照)、ミッション15のグローバル組合せスコアは、概略パフォーマンスレポートのすべてのスコアグラフのユーザの組み合わせ上のデータポイントになる(例えば、図23、下部チャートを参照)。
【０２７８】
先行するミッション概要のいずれかにおいて、1つのトレーニングセッションで複数のミッションが完了してもよい。この場合、概略パフォーマンスレポートには、単一のトレーニングセッションに対して複数のデータポイントが含まれていてもよいし、または組合せスコア(例えば、平均値または加重平均)を、そのトレーニングセッションに対する複数のデータポイントから得ることができる。
【０２７９】
前述したように生成した概略進行レポートを用いて、各注意力スコアの変化および／またはトレーニング期間に渡るグローバル注意力スコアの変化を判定することができる。同様に、各衝動／抑制スコアの変化および／またはグローバル衝動／抑制スコアの変化を、トレーニング期間に渡って患者に対して判定することができる。この変化は、任意の好適な手段によって判定することができる(例えば、第1のグローバルスコアと最後のグローバルスコアとの間の差を取るか、またはデータにラインをフィッティングするか(例えば、線形または非線形、例えば、曲線ライン)、およびそのY切片と最後のデータポイントにおけるそのY値との間の差を取る)。
【０２８０】
＜実施例１６：事例＞
この実施例では、6週間のトレーニングを受けて15ミッションをすべて完了したユーザの事例を示す。以下の説明および添付の図(図17〜23)では、トレーニング期間に渡る患者のパフォーマンスのミッションごとおよび全体的な分析を示す。患者は実施例15で説明したゲームで遊んだ。このゲームでは、認知スキルスコアおよびグローバルスコア(それぞれ実施例13および14で説明した)をそれぞれトレーニングして測定する。
【０２８１】
＜ミッション2＞
ミッション2は第1のレベルの典型的なミッションである。図17に示すように、ユーザに、スキルトレーニングモジュールの一部として、衝突回避(障害物)および収集(クリスタル)チャレンジタスクを提示した。チャレンジタスクの結果をMPRで示す。ユーザはグローバル注意力スコアが35.7でミッションに合格した。スキル伝達モジュールでは、ユーザは霧分析を繰り返して実施して、トレーニングした認知スキルの持続を示し、ターゲットに到達したときに次のレベルに進んだ。
【０２８２】
＜ミッション4＞
ミッション4は第2のレベルの典型的なミッションである。図18に示すように、ユーザには更なるチャレンジタスク「Smogbot」が与えられた。正しく選択され、正しく拒否され、不正確に拒否され、および正しく拒否されたSmogbotが、MPR内のスキルトレーニングモジュールに渡って示されている。ユーザの注意状態レベルが時間とともに増加する様子が、MPRの注意力レベルパネルに示される。ユーザはグローバル注意力スコアが52.3でミッションに合格した。ミッションが完了したら、ユーザはスキル伝達モジュールに進んだ。
【０２８３】
＜ミッション8＞
ミッション8は第3のレベルの典型的なミッションである。図19に示すように、ユーザは、トレーニングモジュールの全体にわたって高い注意状態レベルを示し、グローバル注意力スコア76でミッションに合格した。ミッションが完了したら、ユーザはスキル伝達モジュールに進んだ。
【０２８４】
＜ミッション12＞
ミッション12は第4のレベルの典型的なミッションである。図20に示すように、ユーザはトレーニングモジュールの全体にわたって高い注意状態レベルを示した。ミッション12では、衝動／抑制チャレンジタスクに対するユーザの衝動的反応を、MPRのチャレンジタスクパネルの「衝動的(不正確)」行に沿って示すマーカーとして示す。ユーザはグローバル注意力スコアが67.2でトレーニングモジュールに合格した。ユーザはスキル伝達モジュールに進んだ。そこでは別の霧分析を実施した。
【０２８５】
＜ミッション14＞
ミッション14では、ユーザに新しい注意散漫を導入して、より高いレベルの注意散漫を拒否してタスクを続ける能力を強化する。図21に示すように、ユーザは、スキルトレーニングモジュールの大部分の全体を通して並外れた注意状態レベルを維持した。ユーザはグローバル注意力スコアが78.2でミッションに合格した。
【０２８６】
＜ミッション15＞
ミッション15はトレーニング期間の最後のミッションであった。ミッション14と同様に、ユーザは、スキルトレーニングモジュールの大部分の全体にわたって並外れた注意状態レベルを維持した(図22に示す)。ユーザはグローバル注意力スコアが76.9でミッションに合格した。
【０２８７】
図23に示すのは、本人のトレーニング期間の過程のユーザに対する概略進行レポートである。トレーニング期間を受ける前、ユーザのADHD-RSスコアは29であった(中程度に重いADHD)。この値は、トレーニング後に11(正常な非ADHD行動)まで下がった。採点は62%の改善である。ユーザのグローバル注意力スコアは42から80へと90%増加した。
【０２８８】
＜実施例１７：トレーニング履歴およびトレーニングプランナー＞
本発明の方法およびシステムには、医師または親に対して作成したレポート(ユーザが始めるセッションの数および／またはセッションの長さを記述する)を含めることができる。また本発明の方法およびシステムには、トレーニングセッションをスケジューリングしてユーザにトレーニングセッションのスケジュールの注意喚起を与えるためのカレンダを備えたトレーニングプランナーを含むことができる。
【０２８９】
＜他の実施形態＞
本明細書で述べた公開、特許、および特許出願はすべて、それぞれの独立した公開または特許出願が、参照により取り入れられていると具体的かつ別個に示された場合と同じ程度に、本明細書において参照により取り入れられている。
【０２９０】
本発明を、その特定の実施形態と関連して説明したが、当然のことながら更なる変更が可能であり、本出願は、本発明の任意の変形、使用、または適応であって、本発明の原理に概ね従い、本発明が関係する技術内の既知または通常の実施に入る本開示からの逸脱を含み、先に述べた本質的な特徴に適用してもよく、請求項の範囲に従う変形、使用、または適応に及ぶことが意図されている。
【０２９１】
他の実施形態は請求項の範囲内である。
【図１】
2018533044.tif 000009
【図２】
2018533044.tif 000010
【図３】
2018533044.tif 000011
【図４】
2018533044.tif 000012
【図５】
2018533044.tif 000013
【図６】
2018533044.tif 000014
【図７】
2018533044.tif 000015
【図８】
2018533044.tif 000016
【図９】
2018533044.tif 000017
【図１０】
2018533044.tif 000018
【図１１】
2018533044.tif 000019
【図１２】
2018533044.tif 000020
【図１３】
2018533044.tif 000021
【図１４】
2018533044.tif 000022
【図１５】
2018533044.tif 000023
【図１６】
2018533044.tif 000024
【図１７】
2018533044.tif 000025
【図１８】
2018533044.tif 000026
【図１９】
2018533044.tif 000027
【図２０】
2018533044.tif 000028
【図２１】
2018533044.tif 000029
【図２２】
2018533044.tif 000030
【図２３】
2018533044.tif 000031
【国際調査報告】
2018533044.tif 000032
2018533044.tif 000033