EVIDENCE-BASED · 2PL IRT · CNORM

Автоматизированный комплекс когнитивного профилирования детей

Для практикующих психологов и педагогов. Оптимизируйте процесс нейропсихологической диагностики с помощью облачной платформы, использующей алгоритмы компьютерного адаптивного тестирования (CAT), двухпараметрическую модель теории отклика на пункт (2PL IRT) и метод непрерывного нормирования (CNORM).

Запросить демо-доступ → Экономия до 90% времени на обработку
результатов и подготовку заключений

FERPA HIPAA GDPR

connectome_render.webgl● calibrating

accuracy

0.82

reaction_time

640ms

impulsive_clicks

0.22

01 / СТАНДАРТ ОЦЕНКИ

Современный стандарт психологической оценки

Меньше времени на рутину — больше на качественную терапевтическую работу с учениками и их родителями во время консультаций.

Традиционные методы тестирования детей на бумажных бланках требуют колоссальных временных затрат специалиста на ручной подсчёт сырых баллов, перевод их в стандартизированные оценки по возрастным таблицам и написание текстовых заключений. Кроме того, монотонные тесты часто вызывают у детей школьную тревожность, что искажает реальные показатели внимания и памяти. Платформа предлагает эффективное решение этих задач: полностью автоматизированное проведение тестов, мгновенный расчёт композитных индексов и детальный экспорт психометрических данных в удобном графическом формате.

БУМАЖНЫЙ ПРОЦЕСС

−Ручной подсчёт сырых баллов

−Перевод в стандартные оценки по возрастным таблицам

−Написание текстовых заключений вручную

−Школьная тревожность искажает показатели

ПЛАТФОРМА SPACE MEMORY

✓Полностью автоматизированное проведение тестов

✓Мгновенный расчёт композитных индексов

✓Экспорт психометрии в графическом формате

✓Игровая форма снижает тревожность ребёнка

02 / CAT ENGINE

Математическая точность и оптимизация измерительного процесса

В основе диагностического модуля — аппарат теории отклика на пункт (IRT). Вместо одинакового набора задач фиксированной сложности платформа адаптирует тест под текущий уровень способности ребёнка θ непосредственно в процессе выполнения заданий.

2PL LOGISTIC MODEL

P(θ) = 1 / (1 + e^{−a(θ − b)})

θ латентный уровень оцениваемой когнитивной способности ребёнка

b параметр сложности задания

a дискриминативность — способность разделять детей с разным уровнем развития функции

FISHER INFORMATION

I(θ) = a² · P(θ)·(1 − P(θ))

Сокращение количества предъявляемых заданий на 75–80% без потери надёжности. Тест завершается при SE < 0.30 или лимите шагов.

FISHER INFORMATION · I(θ) SE ↓ 0.30

Каждое следующее задание выбирается из калиброванного банка так, чтобы максимизировать информационную функцию Фишера для текущей оценки θ. Максимизация информации минимизирует стандартную ошибку измерения.

03 / КОГНИТИВНЫЕ ДОМЕНЫ

13 реализованных тестов и производных показателей

Платформа включает 13 реализованных тестов и несколько составных индексов. Они покрывают память, внимание, скорость обработки, логическое мышление и дополнительные поведенческие метрики.

DOM · MEM

Память

Corsi Block-Tapping · Digit Span · N-Back. Композит = среднее нормированных оценок компонентов.

DOM · ATT

Внимание (GAC)

Иерархический индекс: устойчивое (CPT) + селективное (Flanker) + ингибиторный контроль (Go/No-Go).

DOM · SPD

Скорость переработки

Интегральный показатель: усреднённые инвертированные z-оценки времени реакции во всех тестах.

DOM · LOG

Логическое мышление

Matrix Reasoning — индекс, утяжелённый по сложности заданий.

DOM · MET

Метапознание

Jr. MAI (геймиф.) — версия A: 12 пунктов (7–10 лет) / B: 18 пунктов (11–15 лет).

DOM · MND

Установки мышления

Шкала Growth vs. Fixed Mindset К. Двек, 8 пунктов, с авто-инвертированием баллов.

04 / КАБИНЕТ ЭКСПЕРТА

Эффективное рабочее пространство практикующего специалиста

Создав профессиональный аккаунт, вы получаете полный контроль над процессом тестирования и анализа данных своих клиентов.

01

Управление клиентами

Изолированные профили каждого ученика, история прохождений и динамика развития когнитивных функций.

02

Удалённое и локальное тестирование

Уникальная ссылка для прохождения дома или диагностическая сессия на рабочем планшете/компьютере во время очного приёма.

03

Мгновенная генерация отчётов

Графики утомляемости (кривая дрейфа внимания), анализ типов ошибок (транспозиции, пропуски, замены в Digit Span) и z-оценки по каждому домену.

04

Материалы для консультаций

Разделение когнитивного профиля и истории прогресса — наглядные материалы, удобные для демонстрации родителям на любых устройствах.

Профиль · Ученик #2418

возраст 9.3 · сессия 03

z-scores ready

Z-ОЦЕНКИ ПО ДОМЕНАМ

Память+1.2

Внимание−0.6

Скорость+0.4

Логика+1.8

Метапознание−0.3

ДРЕЙФ ВНИМАНИЯ

Ошибки: транспозиции 4 · пропуски 2 · замены 1

05 / CNORM

Преодоление ограничений традиционной стандартизации

Большинство систем грубо делят детей на фиксированные возрастные группы — это порождает проблему «границы возраста». Платформа решает этот дефицит с помощью регрессионного непрерывного нормирования (Continuous Norming, CNORM).

Модель рассматривает нормативные показатели не как дискретные константы для жёстких возрастных корзин, а как гладкую непрерывную функцию возраста. Переход между категориями — без резких скачков; все расчёты на лету, от синтетических калибровочных норм до полностью верифицированных стандартов.

НОРМАТИВНЫЕ ПЕРЦЕНТИЛИ × ВОЗРАСТ

ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ К СООБЩЕСТВУ ДОКАЗАТЕЛЬНЫХ СПЕЦИАЛИСТОВ

Инструмент доказательной практики

Попробуйте современный, надёжный и удобный инструмент когнитивной диагностики, который сэкономит ваше время и предоставит новые объективные маркеры для работы с детьми.

Запросить демо-доступ → Попробовать тесты платформы