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ウィスコンシンカードソーティングタスクの試行プレビュー

ウィスコンシンカードソーティングテスト (WCST)

ウィスコンシンカードソーティングテスト (WCST) は、参加者が変化するソーティングルールに従ってカードを一致させることで認知的柔軟性、ルール変更、実行制御を評価する神経心理学的タスクです。これは、環境が変化したときに人がどれだけ効率的に学習し、適応し、戦略を修正できるかを測定します。臨床、研究、実用パフォーマンスの設定で広く使用されています。

目次

  • タスク形式
  • 成果指標
  • 技術
  • 推奨使用
  • カスタマイズ

WCSTタスクの構造

WCSTでは、参加者は画面の上部にカードを1枚表示し、その下に4枚のカードを表示します。それぞれのカードは色、形、アイテムの数が異なります。参加者のタスクは、上のカードに従って隠れたソーティングルールに一致する下のカードを選択することです。各選択後にフィードバックが表示され、その選択が正解か不正解かを示します。参加者はこのフィードバックを使用して現在のソーティングルールを推測しなければなりません。最初に短い練習ブロックが提供され、10回連続して正しい応答を求められます。メインタスクでは、ソーティングルールは色、形、または数に基づくことができ、変更が突然行われることがあります。参加者は注意を払い、迅速に適応し、ルールが変わるたびに選択を調整しなければなりません。タスクの終わりには、参加者には総合的な正答数、全体のエラー、および持続的およびその他のエラータイプの内訳を示す簡単な結果概要が提供されます。



テストしてみる!

ウィスコンシンカードソーティングテストにおける収集データと行動指標

ウィスコンシンカードソーティングテストは、参加者がフィードバックをどのように解釈し、戦略を調整し、ソーティングルールの予期しない変化をどのように扱うかを捉える豊富なパフォーマンス変数を生成します。これらのメトリックは、認知的柔軟性、問題解決、および持続的なルール維持を包括的に示します。「変数」タブでは、WCST中に記録されたすべての測定値を確認できます。以下は、研究者がこのタスクのバージョンで頻繁に分析するいくつかの情報量の多い指標です。

これらの変数は、研究ニーズに応じて名前を変更したり、拡張したり、追加の測定と補完したりすることができます。

変数名説明
total_correct試行全体での正しい応答の合計数
total_errors試行全体での間違った応答の合計数
countPreserveError参加者がフィードバックにもかかわらず前のルールを使い続けたエラーのカウント
countOtherError古いルールに関連しない間違った応答のカウント、不一致な選択や誤った推測など
RT試行の反応時間
current_rule現在の試行のアクティブなソーティングルールの名前(数字、色、または形)

ウィスコンシンカードソーティングテンプレートを使用して収集された行動測定と応答のデータプレビュー.

LabvancedのオンラインWCSTタスクテンプレートを使用して収集されたデータのプレビュー。WCSTの試行レベル出力には、精度、選択されたカードの特徴、持続的および非持続的エラー数、連続正答数、各試行のアクティブなソーティングルールが含まれます。


ウィスコンシンカードソーティングテスト (WCST) テンプレート

このタスクでは、参加者が異なるルールに基づいてカードをソートします。ルールはタスクの途中で発表されずに変更され、参加者はフィードバックから新しいルールを理解する必要があります。



WCSTを支える技術

WCSTは、データ品質を強化し、多様なテスト状況をサポートし、研究者がデバイスと場所を超えて研究を拡大できるようにするいくつかの統合技術によって恩恵を受けています。

  • ミリ秒精度のイベント処理: Labvancedは、反応とフィードバックのタイミングをミリ秒精度で記録し、迅速な意思決定の変化と参加者がルール変更に適応する正確な瞬間を測定できるようにします。

  • 内蔵ウェブカメラによるアイ・トラッキング: 研究者は、内蔵ウェブカメラのアイ・トラッキングソリューションを使用して、視線パターンを記録することができ、参加者がカードをどのようにスキャンし、関連する特徴を検索し、視覚的にルールの可能性を探るかを分析できます。特別なハードウェアは必要ありません。

  • デバイス間の最適化されたパフォーマンス: WCSTは、デスクトップ、ラップトップ、タブレットでマウスまたはタッチスクリーン入力を使用して実施できます。プラットフォームは、異なる画面サイズでの一貫したパフォーマンスを確保するために、オブジェクトの配置とタイミングを自動的に調整します。

  • ラボベースの研究用デスクトップアプリ: ラボでの研究の場合、Labvancedデスクトップアプリは安定したテスト環境(インターネット接続なし)を提供し、EEGやセンサーなどのハードウェアとの統合オプションを提供します。これにより、同期された多モーダルデータ収集が可能となります。

  • リモートテストとセッション管理: このタスクは、世界中の参加者に配信でき、セッション管理、進捗追跡、安全なデータ保存が組み込まれています。これにより、認知的変化を複数のセッションにわたって監視できる縦断的なWCST研究が可能になります。

  • カスタムイベントロジックとリアルタイム監視: Labvancedは、研究者がタスク自体に条件付きロジック、適応ルールの変更、自動スコアリングを埋め込むことを可能にします。リアルタイムビデオ録画ツールを使用することで、必要に応じてライブセッション中の参加者の進捗を監視することもできます。

ラボバンスドで作成されたトレイルメーカー テストタスク中にウェブカメラ アイ トラッキングタスクを見ている人

ウェブカメラアイトラッキング

内蔵のコード不要で、同行レビューされたウェブカメラアイトラッキングで視線パターンと視覚的注意をキャプチャします。

トレイルメイキング テストテンプレートからの正確な反応時間を象徴する時計のアイコン

タイミング精度

時間に敏感なタスクでミリ秒の精度で反応時間、タスクのパフォーマンスなどをキャプチャします。

トレイルメイキングテストテンプレートを修正するために使用されるLabvancedのデスクトップアプリの画像

デスクトップアプリ

EEGやその他のLSL接続されたラボハードウェアと互換性のあるデスクトップアプリを使用して、ラボ内の研究を実施します。

応用とターゲットポピュレーション | WCSTの推奨使用

ウィスコンシンカードソーティングテストは、さまざまな人口と研究目標に適しています。特に、実行機能、認知的柔軟性、ルールガイドの行動に影響を与える条件を研究する際に貴重です。

  • 神経学的および脳損傷の集団: 前頭葉機能不全、外傷性脳損傷、脳卒中、てんかん、神経変性条件に関する評価に一般的に使用され、セットシフティングとルール学習における障害がよく観察される。

  • 精神的および行動的健康グループ: ADHD、統合失調症、双極性障害、および気分関連障害などの条件における実行機能を研究するのに関連しており、適応、フィードバックの使用、および戦略維持の困難に関する洞察を提供します。

  • 加齢および関連条件: 高齢者の実行機能の年齢関連の変化を監視し、認知機能低下の初期マーカーを特定するのに役立ちます。

  • 発達および教育研究: 子供、若者、および新興成人における問題解決、戦略形成、および柔軟性を調査するのに適しており、特に認知の成熟や学習パターンを探る際に有用です。

  • 職業および高パフォーマンススクリーニング: 航空、緊急サービス、輸送など、迅速な適応と変わりゆく状況下での意思決定が求められる他の役割で有益です。


サインアップ


WCSTテンプレートのカスタマイズ

このWCSTタスクテンプレートをカスタマイズする方法はいくつかあります。以下は、このタスクを修正する際によく研究者が尋ねるテーマのいくつかです。


刺激セット

デフォルトのカード画像を、自分の色、形、または象徴的な刺激に置き換えるには、「オブジェクトプロパティ」パネルを使用します。


ルール構造と難易度設定

ソーティングルールの変更頻度を変更し、シフト前に必要な連続正答の数を調整するか、ルールが表示される順序をカスタマイズします。イベントシステムを利用して、任意のプレゼンテーションルールや難易度レベルを設定できます。


指示とトレーニングの修正

指示画面を子供、臨床群、多言語サンプルのニーズに合わせて書き直したり、拡張したりします。また、練習フェーズを長くしたり、フィードバックの明確さを調整したり、理解度チェックを組み込んだりすることもできます。すべて、フレーム上のテキストオブジェクトをクリックするだけで行えます。


タイミングとタスクフローの調整

試行の期間、注視キュー間隔、およびフィードバック表示時間を研究デザインに合わせて変更します。これらは、「遅延アクション」またはフレーム固有のタイミングコントロールを通じて変更できます。フレームのナビゲーションと進行は、既存のイベントを編集するか、「イベント」タブの「フレームイベントを追加」をクリックすることで新しいものを追加することで変更できます。


他のモダリティとの統合

Labvancedデスクトップアプリを使用して、WCSTをウェアラブルデバイス、アイ・トラッキング、またはLSL互換ハードウェアと組み合わせます。これにより、より複雑な認知神経科学研究のための同期された多モーダルデータ収集が可能になります。


このタスクのカスタマイズについて支援が必要な場合は、お気軽にご連絡ください。


お問い合わせ

参考文献

  • Berg, E. A. (1948). A simple objective technique for measuring flexibility in thinking. Journal of General Psychology, 39, 15–22. https://doi.org/10.1080/00221309.1948.9918159

  • Miles, S., Howlett, C.A., Berryman, C. ほか。ウィスコンシンカードソーティングテストを使用して認知的柔軟性を評価する際の考慮事項。Behav Res 53, 2083–2091 (2021). https://doi.org/10.3758/s13428-021-01551-3