Working memory training: Improving intelligence

医療情報システム研究室
NIRS 班 BMI グループ
【文献調査】
Working memory training: Improving intelligence Changing brain activity
早川温子
廣安知之
山本詩子
2014 年 07 月 14 日
タイトル
1
ワーキングメモリトレーニング：流動性知能 - 脳活動の変化から
著者
2
Norbert Jausovec, Ksenija Jausovec
出典
3
Brain and Cognition, Vol.79, No.2, pp.96-106, 2012
アブストラクト
4
研究の主な目的は，ワーキングメモリ (WM) に関するトレーニングが流動性知能の改善に影響を与えるのかを
検討し，また，WM トレーニングの効果を脳活動の神経電位 (electroencephalography - EEG) と血流動態 (near-
infrared spectroscopy - NIRS) パターンから調査することである．並行群実験計画では，訓練の 30 時間後にワー
キングメモリ群の回答者は流動性知能の全てのテストでパフォーマンスを顕著に向上させた．対照的に，能動的
制御グループ (30 時間のコミュニケーション・トレーニング・コースに参加) の回答者は，パフォーマンスの向上
は見られなかった．神経電位脳活動のパターンにおける WM トレーニングの影響は，シータとアルファ帯域の中
で最も明確に現れた．θ 及び lower-1 α 帯域の同期は lower-2 及び upper α 非同期と同時に起こる．トレーニン
グ後の脳活動の血流動態パターンは，右半球の活性から両前頭部のバランスのとれた活動に変化した．脳活動の
血流動態パターンだけでなく神経電位もトレーニングが WM の中央実行系における監督プロセスだけでなく保守
機能にも影響を及ぼしたことを示唆している．upper α 帯域の非同期変化は，さらに長期記憶に関連するプロセ
スも影響を受けることを示している可能性がある．
キーワード
5
Intelligence, Working memory, Training, ERD/ERS, NIRS
参考文献
6
6.1
IQ と学力の向上に関して
Jensen, A. R. (1969). How much can we boost IQ and scholastic achievement?. Harvard Educational Review,
39, 1-123.
6.2
IQ に関して
Jensen, A. R. (1981). Raising the IQ: The Ramey and Haskins study. Intelligence, 5,29-40.
6.3
音環境がタスクパフォーマンスの与える影響
Rauscher, F. H., Shaw, G. L., and Ky, K. N. (1993). Music and spatial task performance.Nature, 365, 611.
6.4
モーツァルト効果に関する検討
Pietschnig, J., Voracek, M., and Formann, A. M. (2010). Mozart eﬀect - Shmozart eﬀect: A meta-analysis.
Intelligence, 38, 314-323.
1
6.5
ワーキングメモリトレーニングと流動性知能に関する検討
Jaeggi, S. M., Buschkuehl, M., Jonides, J., and Perrig, W. J. (2008). Improving ﬂuid intelligence with training
on working memory. PNAS, 105, 6829-6833.
6.6
流動性知能
Sternberg, R. J. (2008). Increasing ﬂuid intelligence is possible after all. PNAS, 105, 6791-6792.
6.7
ワーキングメモリトレーニングが知能んい与える影響の検討
Moody, D. E. (2009). Can intelligence be increased by training on a task of working memory?. Intelligence,
37, 327-328.
6.8
知能の向上に関する検討
Buschkuehl, M., and Jaeggi, S. M. (2010). Improving intelligence: A literature review. Swiss Medical Weekly,
140, 266-272.
6.9
ワーキングメモリトレーニングがワーキングメモリ容量に与える影響の検討
Klingberg, T. (2010). Training and plasticity of working memory. Trends in Cognitive Sciences, 14, 317-324.
6.10
ワーキングメモリと知能因子の関係性の影響
Colom, R., Abad, F. J., Quiroga, M., Chun, S. P., and Flores-Mendoza, C. (2008). Working memory and
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6.11
ワーキングメモリモデル構築のための検討
Repovs, G., and Baddeley, A. (2006). The multi-component model of working memory: Explorations in
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6.12
ワーキングメモリの組み込みプロセスモデルの検討
Cowan, N. (1999). An embedded-processes model of working memory. In A. Miyake and P. Shah (Eds.),
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6.13
ワーキングメモリ容量増加のためのトレーニングの検討
Morrison, A. B., and Chein, J. M. (2011). Does working memory training work? The promise and challenges
of enhancing cognition by training working memory. Psychonomic Bulletin and Review, 18, 46-60.
6.14
ワーキングメモリトレーニングに関する検討
Shipstead, Z., Redick, T. A., and Engle, R. W. (2010). Does working memory training generalize?. Psychologica Belgica, 50, 245-276.
6.15
脳トレーニングに関する検討
Owen, A. M., Hampshire, A., Grahn, J. A., Stenton, R., Dajani, S., Burns, A. S., et al. (2010). Putting brain
training to the test. Nature, 465, 775-779.
6.16
MEG を使用した楽器演奏技能取得時の聴覚皮質の検討
Pantev, C., Ross, B., Fujioka, T., Trainor, L. J., Schulte, M., and Schultz, M. (2003). Music and learninginduced cortical plasticity. Annals of the New York Academy of Sciences, 999, 438-450.
6.17
楽器演奏時の脳の構造的・機能的検討
Pascual-Leone, A. (2001). The brain that plays music and is changed by it. Annals of the New York Academy
of Sciences, 930, 315-329.
6.18
トレーニングによる皮質への影響の調査
Draganski, B., Gaser, C., Busch, V., Sheerer, G., Bogdahn, U., and May, A. (2004). Neuroplasticity: Changes
in grey matter induced by training. Nature, 427, 311-312.
6.19
トレーニングによる灰白質への影響の調査
Driemeyer, J., Boyke, J., Gaser, C., Buchel, C., and May, A. (2008). Changes in gray matter induced by
learning - Revisited. PLoS One, 3, e2669.
2
6.20
ニューロフィードバックによる認知制御の強化
Keizer, A. W., Verment, R. S., and Hommel, B. (2010). Enhancing cognitive control through neurofeedback:
A role of gamma-band activity in managing episodic retrieval. NeuroImage, 49, 3404-3413.
6.21
ニューロフィードバック訓練による認知能力の向上
Zoefel, B., Huster, R. J., and Herrmann, C. S. (2011). Neurofeedback training of the upper alpha frequency
band in EEG improves cognitive performance. NeuroImage, 54, 1427-1431.
6.22
ニューロフィードバックによる音楽パフォーマンスへの影響の検討
Egner, T., and Gruzelier, H. J. (2003). Ecological validity of neurofeedback: Modulation of slow wave EEG
enhances musical performance. NeuroReport, 14, 1221-1224.
6.23
長距離機能的接続性と心理的な統合の理論
Gruzelier, J. (2009). A theory of alpha/theta neurofeedback, creative performance enhancement, long distance
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6.24
Surmeli, T., and Ertem, A. (2010). Post WISC-R and TOVA improvements with QEEG guided neurofeedback
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32-41.
6.25
ニューロフィードバック訓練が脳に及ぼす影響に関する検討
Neubauer, A. C., and Fink, A. (2009). Intelligence and neural eﬃciency. Neuroscience and Biobehavioral
Reviews, 33, 1004-1023.
6.26
脳の糖代謝と知能の関係性の検討
Haier, R. J. (1993). Cerebral glucose metabolism and intelligence. In P. A. Vernon (Ed.), Biological approaches to the study of human intelligence (pp. 317-332). Norwood, NJ: Ablex.
6.27
ワーキングメモリと認知能力の関係性の検討
Gevins, A., and Smith, M. E. (2000). Neurophysiological measures of working memory and individual diﬀerences in cognitive ability and cognitive style. Cerebral Cortex, 10, 830-839.
6.28
学習とワーキングメモリタスクのパフォーマンス間の脳活動の差異の検討
Jausovec, N., and Jausovec, K. (2004). Diﬀerences in induced brain activity during the performance of
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6.29
意味記憶課題における α 非同期化
Doppelmayr, M., Klimesch, W., Hodlmoser, K., Sauseng, P., and Gruber, W. (2005). Intelligence related
upper alpha desynchronization in a semantic memory task. Brain Research Bulletin, 66, 171-177.
6.30
知能の頭頂前頭統合理論
Jung, R. E., and Haier, R. J. (2007). The Parieto-Frontal Integration Theory (P-FIT) of intelligence: Converging neuroimaging evidence. Behavioral and Brain Sciences, 30, 135-187.
6.31
前頭前野における神経機能の適応モデルの検討
Duncan, J. (2001). An adaptive coding model of neural function in prefrontal cortex. Nature Reviews
Neuroscience, 2, 820-829.
6.32
P-FIT モデルの検討
Colom, R., Haier, R. J., Head, K., Alvarez-Linera, J., Quiroga, M., and Chun, S. P. (2009). Gray matter
correlates of ﬂuid, crystallized, and spatial intelligence: Testing the P-FIT model. Intelligence, 37, 124-135.
6.33
灰白質と知能の要因に関する検討
Haier, R. J., Colom, R., Schroeder, D. H., Condon, C. A., Tang, C., Eaves, E., et al. (2009). Gray matter
and intelligence factors: Is there a neuro-g? Intelligence, 37, 136-144.
3
6.34
脳波の α と θ 振動が認知および記憶のパフォーマンスに及ぼす影響の検討
Klimesch, W. (1999). EEG alpha and theta oscillations reﬂect cognitive and memory performance: A review
and analysis. Brain Research Reviews, 29, 169-195.
6.35
エピソード記憶と意味記憶の検討
Klimesch, W., Schimke, H., and Schwaiger, J. (1994). Episodic and semantic memory: An analysis in the
EEG-theta and alpha band. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology, 91, 428-441.
4

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