本文旨在描述在任务过程中收集和同步学习者参与度多个维度（行为、情感和认知）的技术。
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本文内容
摘要
摘要
在 Fredricks、Blumenfeld 和 Paris1 近期关于参与度概念的理论综述中，他们将参与度定义为多个维度的集合：行为、情感和认知。他们指出，以往研究很少将不同类型的参与度结合起来考察，关于各维度之间相互作用或协同效应的信息也十分有限；因此，更多相关研究将有助于设计出更加精细的教学干预措施。得益于神经科学领域近期的技术进步，本文介绍了一种新近开发的方法，用于在学习任务期间采集并同步多维度参与度的数据。该技术涉及在四台不同的计算机上分别采集（a）脑电图、（b）皮肤电反应、（c）眼动追踪以及（d）面部情绪识别数据。这导致了来自多个来源的数据在同步方面存在问题。通过专业集成软件进行后期同步，使研究人员能够更深入地理解参与度多个维度之间的动态关系。对于课程开发者而言，这些数据可为提高教学与学习效率提供科学依据。该技术还为脑机交互领域开辟了新的可能性，有望开发出自适应的学习或评估环境。
引言
参与度在学习过程中起着至关重要的作用。对于克拉克（Clark）和梅耶（Mayer）而言2，“所有的学习都需要参与”，无论采用何种传播媒介。Zhang 等.3 还表明，提高学生的参与度可以改善学习成果，例如解决问题和批判性思维能力。然而，对参与度的界定仍是一个挑战。在他们的文献综述中，Fredricks、Blumenfeld 和 Paris1 通过其多面性来界定参与度：“行为参与基于参与的概念，包括参与学术活动以及社交或课外活动。（……）情感参与涵盖对教师、同学、学业和学校的积极与消极反应，被认为能够建立与特定对象的情感联结，并影响个体投入努力的意愿。最后，认知参与基于心理投入的概念，包含思维的深度以及愿意付出必要努力以理解复杂概念和掌握困难技能的倾向。”
Fredricks、Blumenfeld 和 Paris1 还指出，在参与度的概念框架内，关注行为、情绪和认知可能为学习提供更丰富的描述。这些作者强调，已有大量研究分别探讨了参与度的各个组成部分，但这些组成部分尚未被联合研究。他们还观察到，目前关于各维度之间相互作用的信息十分有限，而更多研究有助于设计精细的教学干预措施。作为朝这一方向迈出的一步，本文介绍了一种研究方法，旨在同步收集和分析学习任务中行为、情绪和认知参与度的定量与定性数据。
将神经科学引....
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方案
该方案已获得蒙特利尔魁北克大学（UQAM）人类研究机构审查委员会（CIER）的伦理认证，并由蒙特利尔高等商学院（HEC-Montreal）为Tech3Lab研究设施予以认可。本方案详细描述了在本实验室环境和设备中执行的各个具体步骤。尽管文中提供了精确的软件操作路径以阐明方法，但该技术具有可转移性，可使用其他专有的眼动追踪、自动面部情绪识别、皮肤电活动及脑电图设备和软件进行复制与实施。
1. 实验室环境的设置
- 打开眼动仪、脑电放大器、四台记录计算机和扬声器。
- 准备记录设备的设置：
- 根据制造商推荐的操作流程，使用所需材料准备脑电图（EEG）设备。为即将参与实验的受试者设置好脑电图软件。启动眼动追踪软件，并在软件中创建新的受试者档案。启动视频录制软件并打开摄像机。
- 启动用于本项目的特定子程序的同步软件，设置每60 秒标记一次。启动生理信号采集软件（用于记录皮肤电活动），并打开为本项目专门设计的界面布局。将受试者的座椅调节至最高位置。
2. 受试者准备
- 要求参与者阅读并签署伦理知情同意书。
- 进行脑电图（EEG）头骨测量：
- 根据 10-20 参考系统确定参与者头部的 Cz 位置。将 EEG 网浸入氯化钾盐溶液中（见步骤 1.....
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结果
图2和图3展示了在行为分析软件应用中整合与同步行为、情绪和认知参与数据结果的截图。在两幅图中，左侧部分列出了研究对象和编码方案。中间部分的视频（带有红点）显示了受试者在任务过程中的视线注视情况。根据受试者在任务期间注视的内容及其采取的行为，可推断其行为参与程度。在下方部分，时间标记在三条数据轨道上同步滚动：分别用于评估情绪参与的皮肤电活动（唤醒）和面部情绪效价，以及用于评估认知参与的脑电图参与指数。当所有受试者的数据收集完成后，该软件还可提供基本的描述性统计结果，后续可用于在其他统计分析软件中进行被试间分析。
图 2. 问题解决任务开始时的多维参与数据。 受试者在问题解决.......
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讨论
就本方案中的关键步骤而言，首先需要强调的是，数据质量始终是神经生理信号采集技术的主要关注点。在本方法中，研究助理必须特别注意指导受试者尽量减少头部运动，以避免干扰效价监测（导致摄像头无法获取正确的面部角度）或在脑电图（EEG）中产生肌电伪迹。另一方面，必须在真实问题解决过程的真实性与为更符合人体工学的数据采集而进行的干预措施之间保持平衡。还应注意，脑电数据采集易受环境中电磁波动的影响。传统的脑电实验室通常使用法拉第笼将设备与电磁干扰隔离。然而，由于本方法中使用的部分设备（主要是眼动仪）会在法拉第笼内部产生电磁波动，因此该方法将无效。我们通过特别注意对所有电子设备进行接地和屏蔽，从而克服电磁干扰问题。
关于该技术的改进与故障排除，最初的同步策略依赖于同步软件在多台计算机和程序上精确“启动”数据采集的能力。由于观察到计算机与程序之间存在关键且不一致的延迟，因此必须在数据采集后进行重新同步。为此，系统架构中增加了一个同步盒（syncbox）设备。同步盒会向所有采集数据的计算机和程序发送一个TTL标记。同步问题由此转化为计算首个同步盒标记之间延迟的问题。
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披露
作者无任何利益冲突需要披露。
致谢
作者感谢加拿大社会科学与人文研究理事会（SSHERC）、加拿大自然科学与工程研究理事会（NSERC）、魁北克自然与技术研究基金会（FQRNT）以及魁北克社会与文化研究基金会（FQRSC）提供的资金支持。
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材料
| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| EGI GSN-32 | EGI | 高密度阵列脑电图 | |
| Netstation v.5.0 | EGI | 脑电数据采集软件：使用Netstation采集软件和EGI放大器（Electrical Geodesics, Inc）通过32通道高密度阵列脑电图（dEEG）测地线传感器网采集脑电信号。顶点（记录位点Cz）作为记录的参考电极。阻抗保持在50 kΩ以下，采样频率为250 Hz。 | |
| Facereader v.4 | Noldus | 面部情绪识别软件 | |
| Syncbox | Noldus | Syncbox通过向EGI放大器发送晶体管-晶体管逻辑（TTL）信号并向Tobii Studio v 3.2发送按键信号，启动脑电与眼动数据的同步记录。 | |
| Logitech C600 网络摄像头 | 960-000396 | 用于采集视频数据的网络摄像头，视频数据将被发送至MediaRecorder，并在Facereader中进行分析 | |
| The Observer XT | Noldus | 集成与同步软件：Noldus Observer XT（Noldus Information Technology）用于同步所有行为、情绪和认知参与数据。 | |
| 屏幕LED照明灯 | Noldus | 置于计算机屏幕上的霓虹灯，用于正确照亮受试者面部 | |
| MediaRecorder | Noldus | 视频数据采集软件 | |
| Tobii 60X | Tobii | 采集眼动模式： 用于在实验过程中以60 Hz频率记录受试者’的眼动模式。 | |
| Tobii Studio v.3.2 | Tobii | 眼动数据采集与分析软件 | |
| Analyzer 2 | Brainvision | 脑电信号处理软件 | |
| Acqknowledge v.4.0 | Biopac | ACK100M | 生理信号采集与处理软件 |
| Control III 消毒液 | Maril Products. | 10002REVA-20002-1 | 用于脑电头盔的消毒溶液：由EGI推荐 |
| Unipark | QuestBack AG | 在线调查平台 |
参考文献
- Fredricks, J. A., Blumenfeld, P. C., Paris, A. H. School engagement: Potential of the concept, state of the evidence. Rev. Educ. Res. 74 (1), 59-109 (2004).
- Clark, R. C., Mayer, R. E. E-learning and the Science of Instruction. , Pfeiffer. San Francisco. (2011).
- Zhang, D., Zhou, L., Briggs, R. O....
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