Сегодня мы представляем нашу новую игру «Выучи имена» (аудио), которая помогает улучшить эпизодическую память.
В чём заключается это упражнение?
В этой детской игре NeuronUP нужно соотнести имена людей с их фотографиями, ориентируясь только на услышанные имена.
Что тренирует это упражнение?
«Выучи имена» в игровой форме тренирует у детей эпизодическую память, а именно слуховую эпизодическую память.
Как это происходит? Пользователь соотносит имена людей с их фотографиями, ориентируясь только на услышанные имена.
Игра по уровням
Как и во всех играх NeuronUP, можно выбрать фазу, в которой будет играть пользователь. Здесь девять фаз: первая — самая лёгкая, девятая — самая сложная.
Кроме того, пользователь переходит на более высокий или низкий уровень в зависимости от правильных ответов и ошибок.
Персонализация упражнения
Можно создавать собственные фазы, адаптированные к конкретным потребностям пользователя.
Параметры
В игре можно задать такие параметры, как:
- количество элементов на экране,
- сходство элементов,
- максимальное количество ошибок, допустимое для пользователя.
Общие настройки
Кроме того, можно выбрать и другие общие настройки:
- количество заданий,
- максимальное время выполнения упражнения,
- включать ли предупреждение о бездействии,
- изменять инструкции к выполнению,
- показывать ли таймер.
Адаптивность
Можно выбрать один из двух способов выбора элементов на экране:
- первый — выделить предмет и перетащить его, не отпуская кнопку мыши,
- второй — щёлкнуть по элементу и перенести его туда, куда указывает упражнение.
Применение в повседневной жизни
В школе детям нужно учиться связывать одноклассников с их голосами.
Это не только улучшает способность запоминать имена, но и способствует более активному общению.
Развитие мнемотехнических стратегий с раннего возраста закладывает прочную основу для эффективной памяти и лучшей способности связывать лицо с именем в будущем.
Текстовая версия
У этой игры на эпизодическую память есть и текстовая версия для детей.








Предсказание заболеваемости болезни Альцгеймера с помощью машинного обучения на основе крупномасштабных административных данных здравоохранения
Добавить комментарий