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Wie unterstützt der Reward Prediction Error (RPE) das Neurofeedback-Training in IFEN Hill Climb?
IFEN Hill Climb ist ein Neurofeedback-Rennspiel, das den Reward Prediction Error (RPE) nutzt, indem Echtzeit-Hirnwellenkriterien mit unmittelbaren Belohnungen und Leistungsänderungen im Spiel verknüpft werden. Die Bewegung des Fahrzeugs und das Auftanken hängen davon ab, ob das Kriterium erfüllt ist, und eine Kriterienleiste macht diesen Zusammenhang sichtbar, indem sie ansteigt, wenn der Zielzustand erreicht wird, und Beschleunigung, schnelleres Auftanken sowie größere Distanzen ermöglicht. Wird das Kriterium nicht erfüllt, verlangsamt sich das Auto und es besteht die Gefahr von Treibstoffverlust oder Unfällen, wodurch konsistente Nicht-Belohnungsphasen entstehen, die eine fortlaufende Anpassung in Richtung des trainierten Zustands fördern. Mit vom Trainer festgelegten Schwellenwerten, die innerhalb einer Sitzung konstant bleiben, und motivierenden Zielen wie dem Sammeln von Münzen und dem Freischalten von Fahrzeugen unterstützt Hill Climb eine strukturierte Formung und anhaltendes Engagement über wiederholte Trainings hinweg.
Neurofeedback wird als ein auf Verstärkungslernen basierender Prozess der Selbstregulation verstanden, bei dem diese durch kontingentes Feedback erworben wird.
Motivation, Salienz des Verstärkers und anhaltende Engagement-Bereitschaft gelten dabei als wichtige Moderatoren des Lernerfolgs. Da der subjektive motivationale Wert des Feedbacks zwischen Individuen variieren und bei wiederholter Exposition abnehmen kann, wird die adaptive Gestaltung von Feedback-Umgebungen als ein Ansatz diskutiert, um eine wirksame Verstärkung aufrechtzuerhalten.
Vor diesem Hintergrund kann das Angebot mehrerer Feedback- oder Spieloptionen als theoretisch fundierte Strategie verstanden werden, um Engagement zu unterstützen, Habituationseffekte zu reduzieren und den verstärkenden Wert des Feedbacks über Trainingssitzungen hinweg zu erhalten, wodurch potenziell die Stabilität des Lernens und der Transfer der Effekte begünstigt werden (Schwartz & Andrasik, 2016; Enriquez-Geppert et al., 2017; Lubianiker et al., 2022; Sitaram et al., 2024).
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