Dikkat Eksikliği ve Hiperaktivite Bozukluğu (DEHB), çocuklarda yalnız dikkat ve dürtüsellik alanlarını değil, bilgiyi kısa süre boyunca zihinde tutma, güncelleme ve aynı anda işleme kapasitesini ifade eden çalışma belleğini de etkileyebilir. Bu sistematik derleme, çocuk ve ergenlerde çalışma belleğini desteklemek amacıyla kullanılan PC tabanlı bilişsel eğitimleri, mobil uygulamaları, yapay zekâ ile uyarlanan programları, giyilebilir teknolojileri ve neurofeedback yaklaşımlarını birlikte değerlendirmiştir.

PRISMA 2020 yaklaşımını izleyen araştırmacılar PubMed, PsycINFO, Web of Science, Scopus, ERIC ve IEEE Xplore veritabanlarını taramış ve nihai senteze 22 çalışma dahil etmiştir. Çalışmaların üçü AI tabanlı, ikisi giyilebilir teknoloji, dokuzu PC tabanlı, dördü mobil ve dördü neurofeedback müdahalelerini temsil etmektedir.

Derlemenin en belirgin bulgusu, teknolojinin adından çok eğitimin hangi bilişsel işlemi hedeflediğinin önemli olduğudur. Standartlaştırılmış çalışma belleği testlerinde en tutarlı yakın aktarım sinyalleri; yeniden sıralama, güncelleme veya benzeri belirli çalışma belleği işlemlerini doğrudan çalıştıran PC tabanlı programlarda ve bazı yapay zekâ destekli adaptif programlarda görülmüştür.

Mobil uygulamalar ve neurofeedback bazı çalışmalarda olumlu sonuçlar vermiştir; ancak bu alanlardaki çalışmaların yöntemleri, örneklem büyüklükleri ve sonuç ölçütleri daha heterojendir. Bazı araştırmalar bağımsız çalışma belleği testleri yerine ebeveyn veya öğretmen ölçeklerine ya da uygulamanın kendi iç puanlarına dayandığından, bu sonuçların kanıt ağırlığı daha düşüktür.

Kaynak çalışmanın desteklediği genel sonuç şudur: Çalışma belleği eğitimi sürece özgü, kişiye göre uyarlanan, yeterli dozda ve çocuğun katılımını sürdürebilecek biçimde verildiğinde olumlu sonuç olasılığı daha yüksek görünmektedir. Bununla birlikte çalışma, herhangi bir teknoloji kategorisinin diğerlerinden kesin olarak üstün olduğunu göstermemektedir.

DEHB’de çalışma belleği neden önemlidir?

Çalışma belleği, bir bilginin birkaç saniye boyunca pasif biçimde tutulmasından daha kapsamlı bir bilişsel sistemdir. Çocuk bir öğretmenin birkaç basamaklı yönergesini takip ederken, bir matematik işleminin ara sonucunu aklında tutarken, bir metnin önceki cümlesini sonraki cümleyle ilişkilendirirken veya bir görevin ortasında dikkat dağıtıcı bilgiyi bastırırken çalışma belleğinden yararlanır.

Kaynak çalışma, DEHB’li çocuklarda çalışma belleği güçlüklerinin hem fonolojik-sözel hem de görsel-uzamsal alanlarda görülebildiğini vurgulamaktadır. Sorun yalnız bilginin geçici olarak saklanması değildir; bilginin dikkat kontrolü altında aktif biçimde işlenmesi, yeniden düzenlenmesi ve güncellenmesi de etkilenebilir.

Bu nedenle çalışma belleği eğitiminin bilimsel değerlendirilmesinde tek bir “hafıza puanı” yeterli değildir. Eğitim hangi bilişsel süreci çalıştırıyorsa, ölçüm aracının da mümkün olduğunca aynı süreci bağımsız biçimde değerlendirmesi gerekir.

“Near-transfer” ne anlama geliyor?

Yakın aktarım veya near-transfer, eğitim sırasında çalıştırılan bilişsel işlemin aynı veya çok benzer bir işlemi ölçen ancak doğrudan eğitimde kullanılmamış bağımsız bir teste aktarılmasıdır. Örneğin çalışma belleğinin güncelleme işlevini hedefleyen bir programdan sonra eğitilmemiş bir n-back görevinde performans artışı görülmesi yakın aktarıma örnek olabilir. Buna karşılık okul başarısı, genel dikkat veya bütün yürütücü işlevlerde geniş iyileşme görülmesi daha uzak aktarım anlamına gelir ve mevcut literatürde bu tür geniş genelleme daha az tutarlıdır.

Çalışma belleği nasıl ölçüldü?

Derleme standartlaştırılmış ve performansa dayalı ölçümleri birincil kanıt olarak ele aldı. Bunlar arasında Digit Span ileri/geri, Corsi veya Block Tapping görevleri, n-back paradigmaları ve CANTAB Spatial Working Memory gibi araçlar bulunmaktadır.

Bu ayrım çok önemlidir. Bir çocuğun kullandığı eğitim uygulamasındaki puanının yükselmesi, tek başına bağımsız çalışma belleği kapasitesinin arttığını göstermez. Programın kendi görevlerine alışmak, strateji öğrenmek veya oyunun kurallarına uyum sağlamak da uygulama içi performansı artırabilir.

Teknolojinin türü mü, bilişsel tasarımı mı daha önemli görünüyor?

Derlemenin sentezi, kullanılan cihaz veya platformdan tek başına daha önemli olabilecek üç ortak özelliğe işaret etmektedir: eğitimin belirli bir çalışma belleği sürecini doğrudan hedeflemesi, zorluk düzeyinin kullanıcının performansına göre uyarlanması ve yeterli eğitim dozunun sürdürülebilmesi. Bununla birlikte bunlar resmi bir moderatör analizinde kanıtlanmış nedensel faktörler değildir; farklı çalışmalar arasındaki ortak örüntülerden çıkarılan yorumlayıcı bir sentezdir.

1. Yapay zekâ tabanlı müdahaleler

Derlemeye üç AI tabanlı çalışma dahil edilmiştir. Bunlardan ikisi randomize kontrollü çalışma, biri ise kontrol grubu bulunmayan küçük bir pilot araştırmadır.

Shpakivska-Bilan ve arkadaşlarının çalışmasında okul çağındaki DEHB’li çocuklara 12 hafta boyunca AI tabanlı adaptif bilişsel eğitim uygulanmıştır. Sistem uyaran yükünü ve görev hızını çocuğun deneme-deneme performansına göre ayarlamıştır. Araştırmacılar uzamsal çalışma belleği ve inhibisyonla ilişkili ölçümlerde istatistiksel iyileşmeler ve MEG sinyallerinde değişiklikler bildirmiştir. Kaynak derleme ilgili sonuçlar için p değerlerinin 0,001 ile 0,036 arasında olduğunu aktarmaktadır.

Medina ve arkadaşlarının tek-kör randomize kontrollü çalışmasında 12 haftalık AI kişiselleştirmeli mobil bilişsel eğitim aktif kontrol grubuyla karşılaştırılmıştır. Sistem devam eden doğruluk ve tepki hızına göre güçlüğü ve geri bildirimi kişiselleştirmiştir. AI grubunda Corsi Backward ile ölçülen görsel-uzamsal çalışma belleğinde p = 0,03 ve ebeveyn değerlendirmesine dayalı BRIEF-WM ölçümünde p = 0,02 düzeyinde iyileşmeler bildirilmiştir.

Grover ve arkadaşlarının ReadON.ai pilot çalışması ise yalnız altı çocukla yürütülmüş ve kontrol grubu kullanılmamıştır. On haftalık programdan sonra uygulama içi çalışma belleği bileşik puanı yükselmiştir (p < 0,001). Ancak örneklemin çok küçük olması, kontrol grubunun bulunmaması ve sonucun standartlaştırılmış bağımsız bir çalışma belleği testi yerine uygulama içi ölçüme dayanması nedeniyle kaynak çalışma bu kanıtı daha ihtiyatlı değerlendirmektedir.

2. Giyilebilir teknolojiler

Giyilebilir teknoloji kategorisinde yalnız iki çalışma bulunmuştur. Kullanılan sistemler EEG veya QEEG gibi nörofizyolojik sinyalleri eğitimle birleştirmiştir.

Luo ve arkadaşlarının üç kollu randomize çalışmasında 121 çocuk yaklaşık üç ay boyunca ev tipi EEG neurofeedback, bilgisayarlı bilişsel eğitim veya bu iki yöntemin birleşiminden birini kullanmıştır. BRIEF-WM dahil yürütücü işlev derecelendirmeleri bütün gruplarda iyileşmiş, ancak gruplar arasında açık üstünlük görülmemiştir. Bu durum hangi bileşenin sonucu oluşturduğunu ayırmayı zorlaştırmaktadır.

Moradi ve arkadaşlarının 32 çocukla gerçekleştirdiği çalışmada QEEG rehberli neurofeedback SmartMind bilişsel oyunlarıyla birleştirilmiştir. Yaklaşık 30 seans sonrasında WISC çalışma belleği alt testlerinden Visual-Forward ölçümünde seçici iyileşme bildirilirken diğer çalışma belleği bileşenlerinde anlamlı değişim görülmemiştir.

Dolayısıyla giyilebilir sistemler açısından mevcut kanıt az sayıdadır ve sonuçlar tüm çalışma belleği alanlarına genellenebilecek tutarlı bir etki göstermemektedir.

3. PC tabanlı çalışma belleği eğitimi

Derlemedeki en geniş çalışma grubu PC tabanlı müdahalelerdir ve toplam dokuz çalışma bu kategoriye atanmıştır. Bu çalışmaların önemli bir kısmı çalışma belleğinin saklama, yeniden sıralama veya güncelleme bileşenlerini masaüstü görevlerle hedeflemiştir.

Prins ve arkadaşlarının 51 çocukla yürüttüğü randomize çalışmada aynı temel çalışma belleği görevlerinin oyunlaştırılmış ve oyunlaştırılmamış sürümleri karşılaştırılmıştır. Ödül ve anlatı gibi oyun öğelerinin bulunduğu grupta görsel-uzamsal span performansı ve eğitim sırasındaki motivasyon daha yüksek bulunmuştur. Bu sonuç, içerik aynı olduğunda bile çocuğun eğitime katılımının gerçekleşen eğitim dozunu etkileyebileceğini göstermektedir.

Jones ve arkadaşlarının 80 çocukla gerçekleştirdiği randomize çalışmada adaptif n-back eğitimi verilmiştir. Eğitimle doğrudan benzer bilişsel süreci kullanan ancak eğitim sırasında görülmeyen bir n-back testinde yakın aktarım gözlenirken, daha geniş yürütücü işlev alanlarındaki değişimler küçük veya tutarsız kalmıştır.

Kofler ve arkadaşlarının 54 çocukla yürüttüğü Central Executive Training çalışması, fonolojik ve görsel-uzamsal bilgileri zihinsel olarak yeniden sıralama işlemlerine özellikle yoğunlaşmıştır. Kaynak derleme bu yaklaşımda eğitilen çalışma belleği süreçlerine yakın ölçümlerde orta-büyük düzeyde iyileşmeler bildirildiğini vurgulamaktadır.

Buna karşılık daha geniş bilişsel alanları aynı paket içinde çalıştıran bazı çok bileşenli programlarda belirgin çalışma belleği avantajı görülmemiştir. Örneğin ACTIVATE programının 70 çocukla yapılan tek-kör randomize çalışmasında önceden belirlenen ana sonuçlarda güvenilir üstünlük gösterilememiş ve çalışma belleği etkileri sınırlı veya karışık kalmıştır.

Chacko ve arkadaşlarının 85 çocukla yürüttüğü plasebo kontrollü Cogmed çalışması ise sözel ve görsel-uzamsal depolama bileşenlerinde aktif eğitim lehine sonuçlar gösterirken, bilgi depolama ile işlemeyi birlikte gerektiren daha karmaşık ölçümlerde ve dikkat, aktivite düzeyi veya akademik performans gibi uzak aktarım alanlarında tutarlı avantaj göstermemiştir.

Eğitimde “daha fazla” her zaman “daha iyi” mi?

Kaynak buna doğrudan evet demiyor. Orylska ve arkadaşlarının sınıf ortamındaki sekiz haftalık çalışmasında eğitim sırasındaki performansın ilk dönemlerde hızlı arttığı, daha sonra plato yaptığı ve yaklaşık 15 seans sonrasında marjinal kazanımların azaldığı bir öğrenme eğrisi bildirilmiştir. Bu bulgu tek başına bütün programlar için 15 seanslık evrensel bir sınır oluşturmaz; ancak eğitim dozunun yalnız toplam seans sayısıyla değil, ne kadarının gerçekten yeni öğrenme ürettiğiyle değerlendirilmesi gerektiğini gösterir.

4. Mobil uygulamalar

Dört çalışma mobil teknoloji kategorisine atanmıştır. Mobil sistemlerin temel avantajı, kısa ve sık oturumların okul ve ev yaşamına yerleştirilebilmesi ve eğitim erişiminin kolaylaştırılmasıdır.

Poon ve arkadaşlarının beş haftada 25 seanslık adaptif mobil çalışma belleği programında n-back ile kart eşleştirme görevleri birleştirilmiştir. Kör değerlendirmelerde Backward Digit Span ile ölçülen sözel çalışma belleğinde ve CANTAB Spatial Working Memory ölçümünde pre–post gelişme bildirilmiştir.

Davis ve arkadaşlarının evde kullanılan Project: EVO uygulamasında 8–12 yaş grubunda CANTAB Spatial Working Memory ve dikkat ölçümlerinde başlangıca göre iyileşme bildirilmiştir. Ancak çalışma açık etiketli olduğundan sonuçların randomize kontrollü deneylerde doğrulanması gerekmektedir.

Zhao ve arkadaşlarının 90 DEHB’li çocukla yürüttüğü BrainFit iPad çalışmasında DEHB belirtilerinde ve BRIEF Metacognition alanında iyileşme bildirilmiştir. Fakat bağımsız nesnel çalışma belleği testi uygulanmamıştır. Bu nedenle sonuç doğrudan standartlaştırılmış çalışma belleği performansı kanıtı olarak değerlendirilmemektedir.

Kwon ve arkadaşlarının 74 çocukla yürüttüğü mobil EEG neurofeedback çalışmasında dikkat ve tepki inhibisyonu göstergelerinde değişiklikler bulunmuş, fakat standartlaştırılmış bir çalışma belleği testi kullanılmamıştır. Derleme bu araştırmayı çalışma belleğine ilişkin birincil kanıt yerine bağlamsal yürütücü işlev kanıtı olarak değerlendirmiştir.

5. Neurofeedback

Neurofeedback, kişinin EEG veya fNIRS gibi gerçek zamanlı sinyallerden geri bildirim alarak belirli sinirsel etkinlik örüntülerini düzenlemeyi öğrenmesini amaçlayan yaklaşımları kapsar. Derlemede dört çalışma bu kategori altında değerlendirilmiştir.

Hasslinger ve arkadaşlarının 202 çocuk ve ergeni içeren dört kollu pragmatik randomize çalışması bu gruptaki en büyük araştırmalardan biridir. İki EEG neurofeedback protokolü, bilgisayarlı çalışma belleği eğitimi ve olağan tedavi karşılaştırılmıştır. Tedavi sonrasında neurofeedback kolları çalışma belleğinde olağan tedaviden daha üstün bulunmamış; çalışma belleği eğitimi ise Digit Span Forward ve Block Tapping ölçümlerinde avantaj göstermiştir. Altı ayda devam eden etki yalnız bazı Block Tapping sonuçlarında görülmüştür.

Rahimpour Jounghani ve arkadaşlarının neuromonitoring rehberli müdahalesinde bilgisayarlı çalışma belleği görevleri gerçek zamanlı fNIRS neurofeedback ile birleştirilmiş ve tedavi öncesi/sonrası fMRI ölçümleri yapılmıştır. Tamamlayan katılımcılar arasında neurofeedback grubunda 21, kontrol grubunda 15 çocuk bulunmuştur. Neurofeedback grubunda n-back doğruluğu yaklaşık +%8 artarken kontrol grubunda yaklaşık −%3,3 değişim bildirilmiş; ayrıca dorsolateral prefrontal ve frontoparietal aktivasyonda artış görülmüştür.

Bu sonuç nörobiyolojik değişimle davranışsal çalışma belleği performansını aynı çalışmada ilişkilendirmesi bakımından dikkat çekicidir; ancak tamamlayan örneklemin küçük olması daha büyük çalışmalarla doğrulama gerektirir.

Daha küçük theta/beta EEG neurofeedback çalışmalarında sözel veya işitsel çalışma belleği kazanımları bildirilmiştir. Bununla birlikte bu çalışmaların bazıları körlenmemiş, quasi-experimental veya küçük örneklemli olduğundan nedensel güven daha düşüktür.

Nesnel test ile ebeveyn veya öğretmen değerlendirmesi neden aynı şey değildir?

Standartlaştırılmış performans testleri belirli bir çalışma belleği sürecini kontrollü koşullarda doğrudan ölçmeye çalışır. BRIEF gibi derecelendirme ölçekleri ise çocuğun günlük hayatta unutkanlık, görev tamamlama, organizasyon veya talimatları takip etme gibi davranışlarını değerlendirir. Her iki bilgi türü değerlidir; ancak farklı yapıları ölçerler ve ebeveyn veya öğretmen beklentileri, körleme eksikliği ve çevresel değişkenlerden farklı düzeylerde etkilenebilirler. Bu nedenle kaynak çalışma yalnız rating-based veya uygulama içi sonuçlara dayanan bulgulara daha düşük kanıt ağırlığı vermektedir.

Beş teknoloji alanının genel görünümü

Bu tablo bir etkinlik sıralaması değildir. Kategorilerdeki çalışma sayıları, çalışma kalitesi, örneklem büyüklüğü, kontrol koşulları ve kullanılan sonuç ölçütleri birbirinden farklıdır.

Adaptif eğitim neden öne çıkıyor?

Adaptif sistemlerde görev zorluğu çocuğun devam eden performansına göre ayarlanır. Amaç görevin çok kolaylaşarak otomatikleşmesini veya aşırı zorlaşarak katılımın düşmesini önlemektir. AI tabanlı sistemler bunu deneme-deneme doğruluk ve tepki hızı gibi göstergeler üzerinden daha dinamik yapabilir.

Kaynak derleme adaptif kişiselleştirme ile olumlu çalışma belleği sonuçlarının bazı araştırmalarda birlikte görüldüğünü bildiriyor. Ancak mevcut çalışma sayısı adaptifliğin tek başına biyolojik veya klinik etkinin nedeni olduğunu kanıtlamak için yeterli değildir.

Oyunlaştırma neden yalnız estetik bir ayrıntı değil?

Çocuklarda çalışma belleği eğitiminin etkili olabilmesi için görevin yeterince tekrar edilmesi gerekir. Ödül mekanikleri, anlatı, anlık geri bildirim veya kısa görev döngüleri çocuğun programı tamamlamasını kolaylaştırabilir. Bu nedenle oyunlaştırma yalnız görsel tasarım değil, çocuğun gerçekte aldığı eğitim dozunu etkileyen davranışsal bir bileşen olabilir.

Ancak oyunlaştırılmış bir programın daha eğlenceli olması, otomatik olarak daha geniş bilişsel veya akademik aktarım yarattığı anlamına gelmez. Eğitimle ölçüm arasındaki bilişsel eşleşme yine önemini korumaktadır.

Near-transfer ile okul başarısı arasındaki fark

Bir çalışma belleği programının çalışma belleği testinde iyileşme üretmesi, çocuğun matematik, okuma, sınıf davranışı veya genel akademik performansında aynı ölçüde iyileşeceği anlamına gelmez. Derleme, özellikle uzak aktarımın daha değişken ve çoğu zaman daha küçük olduğunu vurgulamaktadır.

Dolayısıyla standartlaştırılmış çalışma belleği testlerindeki iyileşme kendi başına değerlidir, ancak klinik ve eğitimsel sonuçlara aktarım ayrıca ölçülmelidir.

Kalıcı etki konusunda ne biliyoruz?

Uzun dönem kalıcılık bu literatürün açık sorunlarından biridir. Bazı çalışmalarda sözel çalışma belleği kazanımlarının birkaç ay sürebildiğine dair sonuçlar vardır; ancak uzun süreli devamlılık ve akademik ya da geniş yürütücü işlev alanlarına aktarım değişkendir.

Kaynak çalışma gelecekteki araştırmaların yalnız eğitim bittikten hemen sonraki testlere değil, daha uzun takip sürelerine; sınıf organizasyonu, ödev tamamlama gibi işlevsel sonuçlara ve mümkün olduğunda EEG, fNIRS, MEG veya fMRI gibi mekanizma göstergelerine yer vermesini önermektedir.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Sistematik derleme nasıl yürütüldü?

Derleme PRISMA 2020 raporlama standartlarını izledi. Uygunluk kriterleri ve analiz yaklaşımı araştırma öncesinde belirlenmiş ve sistematik derleme Open Science Framework üzerinde kaydedilmiştir. Kayıt DOI'si 10.17605/OSF.IO/YXGE7 olarak verilmiştir.

Araştırmacılar PubMed, PsycINFO, Web of Science, Scopus, ERIC ve IEEE Xplore veritabanlarını başlangıç tarihlerinden son arama tarihine kadar taradı. Ayrıca ileri ve geri atıf takibi kullanıldı.

Dahil edilme ölçütleri

• Genellikle 5–17 yaş aralığında çocuk veya ergen örneklemi.
• Klinik DEHB tanısı veya açık biçimde tanımlanmış DEHB örneklemi.
• Teknoloji aracılığıyla uygulanan bir müdahale.
• PC, mobil uygulama, AI destekli program, giyilebilir/sensör platformu veya neurofeedback gibi teknoloji kullanımı.
• Müdahale öncesi ve sonrası çalışma belleği değerlendirmesi.
• Standartlaştırılmış nesnel çalışma belleği testleri birincil kanıt olarak kabul edildi.
• Yalnız BRIEF benzeri derecelendirmeleri veya uygulama içi puanları kullanan çalışmalar ikincil kanıt olarak tutuldu.

Dışlama ölçütleri

• Yetişkin örneklemleri.
• DEHB alt grubuna ait sonuçları ayrı verilmeyen karma örneklemler.
• Çalışma belleği sonucu bulunmayan araştırmalar.
• Yalnız kesitsel araştırmalar.
• Ampirik olmayan yayınlar.

PRISMA seçim süreci

Sekiz tam metnin dışlanma nedenleri; nesnel çalışma belleği sonucu bulunmaması (n = 3), DEHB örneklemi olmaması veya DEHB alt grubunun ayrı raporlanmaması (n = 2), çalışma belleği odağı bulunmayan hedef dışı teknoloji kullanılması (n = 2) ve yetişkin örneklem (n = 1) olarak bildirilmiştir.

Neden meta-analiz yapılmadı?

Müdahalelerin içeriği, karşılaştırıcı gruplar, kullanılan çalışma belleği testleri ve araştırma tasarımları birbirinden yeterince farklıydı. Bu nedenle yazarlar ortak bir etki büyüklüğü hesaplamanın uygun olmayacağına karar vererek yapılandırılmış anlatısal sentez gerçekleştirdi.

Bu karar önemlidir; çünkü kaynak çalışma teknoloji kategorilerine ilişkin tek bir birleşik etki büyüklüğü, ortak risk oranı veya standartlaştırılmış ortalama fark vermemektedir.

Risk-of-bias nasıl değerlendirildi?

Araştırma tasarımına göre farklı değerlendirme araçları kullanılmıştır:

• RoB 2: Randomize kontrollü çalışmalar.
• ROBINS-I: Randomize olmayan karşılaştırmalı çalışmalar.
• JBI Critical Appraisal Checklist for Quasi-Experimental Studies: Tek kollu veya quasi-experimental pre–post çalışmalar.

Derleme, düşük metodolojik sağlamlığa sahip çalışmaların sonuçlarını daha düşük ağırlıkla yorumlamıştır. Risk-of-bias tablosunda randomize çalışmaların önemli kısmında “some concerns” değerlendirmesi bulunurken bazı kontrolsüz çalışmalar “high”, randomize olmayan bazı çalışmalar ise “serious” risk kategorisindedir.

Derlemenin en güçlü genel bulgusu nedir?

Standartlaştırılmış çalışma belleği testlerinde en tutarlı olumlu örüntü, eğitimde hedeflenen bilişsel işlemin testte ölçülen işlemle yakından eşleştiği müdahalelerde görülmüştür. Özellikle yeniden sıralama ve güncelleme gibi sürece özgü PC tabanlı eğitimler ile bazı adaptif AI programları bu açıdan öne çıkmaktadır.

Ancak bu sonuç “PC teknolojisi biyolojik olarak AI, mobil veya neurofeedback'den üstündür” anlamına gelmez. PC grubunda daha fazla çalışma vardır ve müdahaleler çalışma belleğine daha doğrudan odaklanmış olabilir.

Hangi ortak faktörler olumlu sonuçlarla birlikte görülüyor?

• Çalışma belleğinin belirli bir bileşenine doğrudan odaklanma.
• Görev zorluğunun çocuğun performansına göre adaptif olarak değiştirilmesi.
• Yeterli eğitim dozu.
• Kısa ve sık oturumlarla sürdürülebilir uygulama.
• Anlık geri bildirim.
• Oyunlaştırma veya diğer katılım destekleri.
• Eğitim ile sonuç ölçümü arasında bilişsel uyum.

Yazarlar bu özelliklerin formal bir moderatör analizinde test edilmediğini özellikle belirtmektedir. Bu nedenle söz konusu faktörler doğrulanmış nedensel belirleyiciler değil, çalışmalar arasındaki gözlenen örüntüleri açıklamak için önerilen olası etkenlerdir.

Çalışmanın ana sınırlılıkları

• Çalışma belleği ölçümleri arasında önemli heterojenlik vardır.
• Örneklem yaşları ve klinik özellikler farklıdır.
• Kontrol koşulları çalışmalar arasında standart değildir.
• Bazı teknoloji gruplarında çok az çalışma bulunmaktadır.
• Bazı araştırmalar bağımsız objektif test yerine derecelendirme veya uygulama içi puan kullanmaktadır.
• Bazı çalışmalar quasi-experimental veya kontrolsüz tasarımdadır.
• Uzun dönem takip çoğu araştırmada yetersizdir.
• DEHB'nin dikkatsiz, hiperaktif-dürtüsel veya birleşik sunumlarının yeterince düzenli raporlanmaması alt grup çıkarımlarını sınırlar.
• Teknoloji kategorileri kısmen örtüşmektedir; örneğin mobil bir sistem aynı zamanda neurofeedback veya AI bileşeni içerebilir.
• Teknoloji türünün etkisini görev özgüllüğü, adaptiflik, doz ve gözetim gibi diğer özelliklerden tamamen ayırmak mümkün değildir.

Gelecek araştırmalar nasıl tasarlanmalı?

Yazarlar gelecekteki çalışmaların ortak çalışma belleği test bataryaları kullanmasını önermektedir. Digit Span ileri/geri, Corsi ileri/geri ve sözel veya uzamsal güncelleme görevleri gibi ölçümlerin ortaklaştırılması farklı teknolojilerin daha güvenilir karşılaştırılmasına yardımcı olabilir.

Eğitim dozu yalnız “program kaç hafta sürdü?” biçiminde raporlanmamalı; toplam eğitim süresi, tamamlanan seans sayısı, uyum oranı ve önceden tanımlanmış adherence eşikleri de belirtilmelidir.

Ayrıca aktif ve beklenti açısından eşleştirilmiş kontrol grupları, daha uzun takip süreleri ve mümkün olduğunda EEG, fNIRS, MEG veya fMRI gibi mekanizma göstergeleri kullanılabilir.

Özellikle aynı protokol altında sürece özgü klasik çalışma belleği eğitimini, AI-adaptif varyantları ve nöromonitörizasyon rehberli neurofeedback'i doğrudan karşılaştıran çok kollu randomize çalışmalar, teknolojiye özgü etkileri genel pratik etkilerinden ayırmada daha güçlü kanıt sağlayabilir.

Çalışmanın desteklediği sonuç

Mevcut literatür, DEHB’li çocuk ve ergenlerde teknoloji destekli çalışma belleği eğitiminin bazı koşullarda standartlaştırılmış çalışma belleği testlerine yakın aktarım sağlayabileceğini göstermektedir. En tutarlı sinyaller, belirli çalışma belleği işlemlerini doğrudan çalıştıran, performansa göre uyarlanan ve yeterli dozla sürdürülen müdahalelerde görülmektedir.

Çalışmanın desteklemediği sonuç

Kaynak çalışma herhangi bir uygulamanın, cihazın, AI sisteminin veya neurofeedback protokolünün DEHB için kesin tedavi olduğunu göstermemektedir. Çalışma ayrıca bir teknoloji kategorisinin bütün diğerlerinden üstün olduğunu kanıtlayan karşılaştırmalı etki büyüklükleri sunmamaktadır.

Çalışma belleği testindeki iyileşme de otomatik olarak DEHB belirtilerinin tamamında, akademik başarıda veya günlük yaşam işlevselliğinde eşdeğer iyileşme anlamına gelmez. Bu sonuçlar ayrıca ölçülmelidir.

Kaynak ve Yöntem Notu

Özgün başlık: Technological Devices for Developing Working Memory in Children with ADHD: A Systematic Review

Yazarlar: Aikaterini Doulou; Pantelis Pergantis; Charalabos Skianis; Athanasios Drigas.

Corresponding authors: Aikaterini Doulou, Pantelis Pergantis ve Athanasios Drigas.

Kurumlar: Net Media Lab and Mind and Brain R&D, Institute of Informatics and Telecommunications, National Centre of Scientific Research “Demokritos”, Agia Paraskevi, Greece; Department of Information and Communication Systems Engineering, University of the Aegean, Karlovasi, Greece.

Dergi: Psychiatry International.

Yayınevi: MDPI.

Yayın bilgisi: 2026; 7(3); Makale 104.

Yayın tarihi: 7 Mayıs 2026.

DOI: 10.3390/psychiatryint7030104.

Kaynak türü: Sistematik derleme; heterojenlik nedeniyle meta-analiz yerine yapılandırılmış anlatısal sentez uygulanmıştır.

Raporlama standardı: PRISMA 2020.

Ön kayıt: Open Science Framework; DOI 10.17605/OSF.IO/YXGE7.

Lisans: Creative Commons Attribution (CC BY).

Finansman: Araştırma dış finansman almamıştır.

Çıkar çatışması: Yazarlar çıkar çatışması bildirmemiştir.

Etik kurul: Sistematik derleme olması nedeniyle uygulanabilir değildir.

Bilgilendirilmiş onam: Uygulanabilir değildir.

Veri erişilebilirliği: Çalışmada yeni veri oluşturulmamış veya analiz edilmemiştir.

Teşekkür: Yazarlar Yunanistan'daki Demokritos National Center for Scientific Research kurumuna teşekkür etmektedir.

Yazar katkıları: Kavramsallaştırma, makalenin gözden geçirilmesi/düzenlenmesi ve biçimsel analiz çalışmalarına dört yazarın tamamı katkıda bulunmuştur. Tüm yazarlar yayımlanan sürümü okuyup onaylamıştır.

Temel yöntemsel sınır: Dahil edilen çalışmalar farklı teknoloji, örneklem, kontrol koşulu, çalışma belleği ölçümü, eğitim dozu ve risk-of-bias özelliklerine sahiptir. Bu nedenle teknoloji kategorileri arasında nedensel bir etkinlik sıralaması yapmak uygun değildir.

Bilimsel kullanım notu: Bu içerik hakemli bir sistematik derlemenin bağımsız bilim iletişimi amacıyla açıklanmasıdır. Çocuklarda DEHB tanısı veya tedavisi konusunda bireysel tıbbi değerlendirme yerine geçmez. Teknoloji tabanlı bilişsel programların kullanımı çocuğun klinik gereksinimleri ve mevcut tedavi planıyla birlikte değerlendirilmelidir.