Name: 利用脑电图测量任务特定神经效率的比较:空间智能任务 (视频) | JoVE Journal
Uploaded: 2016-08-09T14:00:00.000+00:00
Duration: 6 min 57 s
Description: 学习使用脑电图测量空间智能任务中的神经效率，比较不同问题类型和参与者之间的脑电波差异。该方法可应用于工程教育研究，帮助理解学生的问题解决能力与大脑活动的关系。

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作者谨此感谢 Christopher Green、Bradley Robinson 和 Maria Manuela Valladares 在数据收集过程中提供的帮助。脑电图（EEG）设备的资金由犹他州立大学研究与研究生教育办公室设备资助项目提供，资助对象为 Kerry Jordan 多感官认知实验室。Benjamin Call 的研究工作由犹他州立大学研究生院颁发的总统博士研究奖学金支持，该奖学金用于其在 Wade Goodridge 博士指导下的研究工作。

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作者声明不存在任何利益冲突或竞争性经济利益。

本方案讨论了应用脑电图技术测量参与者在解决两种典型空间能力测试工具以及高空间性工程静力学问题时的大脑活动。此处详述的方法最终可能有助于理解在解决这些问题时表现高低不同者的神经效率差异。了解工程专业学生在完成MCT和PSVT:R测试时神经效率的任何差异至关重要，因为这些测试常被用于评估空间能力。将两者相互比较，有助于我们更准确地评估它们在工程学学习成功中的适用性，以及其在基础工程课程体系中的地位。
本方案建立了与空间认知任务相关的神经效率研究的操作流程。必须采用可靠且有效的测量工具来评估与工程学内容相关联的空间能力。同时，工程学问题应针对特定课程的代表性教学内容。脑电图（EEG）测量提供了一种独特的非侵入性手段，可用于交叉验证学生在解决工程问题中涉及空间认知过程时的神经活动数据。此类数据采集应进行准确的时间戳记录，以确保与视频存档事件的同步对应。必须严格遵守机构审查委员会（IRB）的规程，确保参与者数据及分析结果的匿名性。
大多数故障问题发生在采集脑电图（EEG）数据期间，具体情况如下所述，且其中大部分问题可在数据记录之前得到解...

空间能力对科学、技术、工程和数学（STEM）领域及其教育至关重要，并与在这些领域的成功表现密切相关1,2,3。因此，理解空间能力如何影响问题解决能力的发展具有重要意义4。已有研究将空间能力与兴趣5、表现6、工程学科成绩7以及工程专业人员的职业成就8联系起来。然而，目前尚缺乏足够研究揭示在解决典型空间能力测试任务时所涉及的具体神经机制，也缺乏针对高度依赖空间能力的特定工程学科内容的深入探讨。
本文介绍了将空间能力测试得分与神经测量数据相结合的数据收集与分析方法。通过 JoVE 发表的目的是使这些方法能够被更广泛的受众获取。本研究使用了通用的硬件和软件设备。作为一篇方法学论文，本文未报告完整的结果或数据集，也未提供多个样本。所有图像均为本出版物专门采集。下述方法曾用于准备一份初步的会议报告9，该报告基于八名大学二年级年龄阶段的参与者数据，其中三名为女性。
目前有许多现有仪器用于评估个体固有或后天习得的空间能力水平。其中两种有效且可靠的10,11常用工具是心理切割测试（Mental Cutting Test, MCT）12和普渡空间可视化旋转测试（Purdue Spatial Visualization Test of Rotations, PSVT:R）13。尽管这些工具最初是为职业用途而设计14，但它们可用于测试皮亚杰理论所描述的不同阶段的空间视觉化发展水平10,15。使用这些工具促使人们需要理解个体在解决此类问题时所涉及的基本生理认知现象。因此，本研究旨在展示利用实证生理数据的方法，以最终改进对空间思维的分析与理解，验证现有能力测试指标的有效性，并提升空间评估在工程教育中典型复杂问题上的适用性。工程静力学中就可能遇到许多此类问题。
静力学是一门面向大多数工程专业学生（例如，生物、机械、土木、环境、航空航天工程）的基础力学课程16,17。这是学生在核心工程课程中首次系统接触的以问题求解为主的课程之一18。静力学主要研究作用在处于静止状态或以恒定速度运动的刚体上的力之间的相互关系。然而，静力学课程的退课率、缺考率和不及格率较高（在所调查的大学中高达14%），这可能与传统的授课方式和课程教学模式有关，这些模式往往忽略了关键的支持途径，例如空间能力强化的教育方法。例如，在静力学教学中引入空间能力强化方法，有助于学生超越常规的解析分析，直观地理解力的相互作用，并通过扎实的概念理解来加强其程序性知识。此类教学干预措施的有效性亟需从认知神经科学的视角进行深入研究。
脑电图（EEG）提供了一种独特且便携的方法，用于测量学生的大脑脑电波活动。在执行任务过程中，若个体出现β波激活，通常表明其高度专注于任务细节，并对正在进行的操作保持注意力19,20。随着任务需求的增加，β波的振幅以及该频带频率所占据的大脑皮层区域范围也随之增大。在β频率范围（α波：8 - 12 Hz，β波：12 - 24 Hz）内放电的神经元数量越多，可定义为β功率越高。相应地，随着个体对某项任务熟练程度的提高，β波的振幅会降低，从而产生更小的β功率。这属于神经效率假说21-28的一部分，即执行任务时经验越丰富，其脑电频率功率越低。尽管此前脑电图已用于空间能力的研究（通常用于心理旋转和空间导航任务），并在α、β和θ频段中识别出相关数据27-33，但本研究观察了α和β频段，并选择β频段作为本文及初步会议报告9中的代表性分析频段。因此，下文所述流程主要聚焦于β频段的分析，但未来仍建议根据记录的数据对全部三个频段进行深入研究。
神经效率假说已在多种任务中得到验证，包括国际象棋、视觉空间记忆、平衡任务以及静息状态。这些研究均表明，在执行熟悉任务时，任务经验是导致脑电频率功率降低的一个因素。其中一项特定研究25 提供了证据表明，尽管个体的智力水平（以智商测量）有助于其掌握完成某项任务所需的技能，但在对神经效率的贡献上，任务经验的影响超过了智力。换句话说，个体的经验越丰富，其神经效率就越高。
目前涉及空间能力的神经效率研究主要集中在空间旋转方面，并使用不同的问题集来比较不同人群（例如，男性/女性）27-28。针对空间能力任务的脑电图（EEG）研究也通过将表现与其他类型的任务（例如，言语任务）进行比较提供了深入见解27,29,30。本文讨论的方法聚焦于并比较了来自MCT、PSVT:R以及静态平衡任务的问题，这些任务与空间能力相关，但不仅限于空间旋转和导航。其他空间任务也可替代本文示例中给出的任务。通过这种方式，未来可能获得关于不同人群（例如，男性/女性或专家/新手）的进一步认识，从而最终有助于改进工程教育实践。
为了研究空间能力与工程素养，我们开发了一种利用脑电图（EEG）测量的实验方案，用于识别参与者在完成一系列特定空间与工程任务时，从低表现到高表现过程中β波的激活情况。此处，“高表现者”仅指参与者在任务中的表现水平，并不反映其在相关领域学习时间的长短，因为所有参与者均处于相近的教育阶段。此外，所涉及的问题集具有较强针对性且较为基础；因此，文中所使用的“&#34;专家&#34;”或“&#34;高表现&#34;”等术语，并不应被理解为具有专业工程实践经验的专家，而仅表示在本研究涉及的工程力学课程内容及空间能力测试工具这一狭窄范围内表现较优。神经测量数据还可用于识别不同任务类型在认知资源调用方面的总体趋势，并可能据此对任务难度水平进行解释。这些信息有望为未来针对空间能力的评估与干预提供参考。若能进一步分析大脑更具体的区域，或将获得更多的研究启示；然而，由于本研究所用脑电设备的通道数量有限，尚无法实现该目标。

<table><tbody><tr><td>Emotiv EPOC 型号 1.0</td><td>Emotiv</td><td>型号：Emotiv Premium</td><td>&quot;高分辨率、多通道、便携式脑电图系统&quot;</td></tr><tr><td>Emotiv 控制面板（软件）</td><td>Emotiv</td><td></td><td>用于数据收集。</td></tr><tr><td>Emotiv Testbench（软件）</td><td>Emotiv</td><td></td><td>用于数据收集。</td></tr><tr><td>虚拟串行端口模拟器 - VSPE（软件）</td><td>ETERLOGIC.COM</td><td></td><td>使用 COM10 进行数据采集。可免费下载，具体取决于操作系统。</td></tr><tr><td>E-Prime 2.0（软件）</td><td>心理学软件工具</td><td></td><td>用于数据采集（向参与者呈现问题并收集不同阶段的标记物）。</td></tr><tr><td>EEGLab 13.4.4b（软件）</td><td>斯瓦茨计算神经科学中心（SCCN）</td><td></td><td>用于数据分析。 &quot;用于电生理信号处理的开源环境&quot;. SCCN 是加州大学圣迭戈分校神经计算研究所的一个研究中心。</td></tr><tr><td>MATLAB R2014b</td><td>The Mathworks, Inc.</td><td></td><td>用于运行 EEGLab</td></tr><tr><td>Microsoft Excel 2013</td><td>Microsoft</td><td></td><td>用于汇总和比较来自 EEGLab 的表格化结果 &amp;和 MATLAB 生成表格</td></tr><tr><td>内置麦克风的摄像机</td><td>佳能</td><td>CNVHFR50</td><td>用于记录实验过程</td></tr><tr><td>注射器套装（5 cc 注射器 &amp;amp; 16 G 钝针 × 2）</td><td>Electro-Cap Intnl. Inc.</td><td>E7</td><td>用于保持脑电帽的毛毡湿润。</td></tr><tr><td>Nuprep 脑电图皮肤准备凝胶</td><td>韦弗公司</td><td>10-30</td><td>用于清洁乳突。</td></tr><tr><td>消毒剂</td><td>Purell</td><td>S-12808</td><td>用于手部消毒</td></tr></tbody></table>

利用脑电图测量比较特定任务的神经效率：空间智力任务

Utilizing Electroencephalography Measurements for Comparison of Task-Specific Neural Efficiencies: Spatial Intelligence Tasks

空间智能通常与工程教育和工程职业的成功相关。利用脑电图（electroencephalography）技术，可以在个体完成一系列需要空间能力以得出解决方案的任务时，对其神经效率进行比较计算。此处的神经效率定义为：相较于其他群体或其他任务，在执行某项任务时表现出更少的β波激活，因而消耗更少的神经资源。对于持续时间相似的任务之间的比较，这些测量结果可用于评估不同类型任务的难度差异。在个体内部及个体之间的比较中，这些测量结果可为参与者空间能力水平以及不同工程问题解决任务的特点提供潜在的洞察。所选任务的表现可被分析，并与β波活动进行相关性分析。本研究提出了一项详细的研究方案，用于探究学生在解决典型空间能力问题和静力学（Statics）问题时的神经效率。学生完成了针对心理切割测试（Mental Cutting Test, MCT）、普渡空间可视化旋转测试（Purdue Spatial Visualization Test of Rotations, PSVT:R）以及静力学问题的专项题目。在解决问题的过程中，通过脑电图（EEG）记录参与者的脑电活动，从而采集关于α波和β波脑电激活状态与使用情况的数据。该研究旨在将纯空间任务的功能性表现与空间要求较高的工程任务进行关联，以识别在工程领域取得成功表现的神经通路，并推动工程教育的相应改进。

本节通过下述示例图示说明前述步骤。由于本文旨在聚焦方法学，故未提供包含统计检验的完整数据汇总。潜在的PSVT:R、MCT和空间问题示例分别见图1、图2和图3。
EEG 帽将通过每个给定通道的电位来采集大脑激活信号，这些信号可如图7所示并行查看。如前所述，数据中的某些伪迹需要手动去除，而其他伪迹可通过独立成分分析（ICA）去除。有时可识别出故障通道，此类伪迹在图7中可见。在分析软件中，可依次手动标记大幅值的非重复性伪迹，然后点击“REJECT”按钮予以去除（如步骤 6.3.3.2.1 所示）。所有包含 EEG 数据分析图像的图示均来自材料表中列出的分析软件工具。
在完成ICA之后，分析软件以两种方式对数据进行映射：1）激活活动的头皮分布图，以及2）按试验次数和时间排列的激活情况的二维连续数据图。可接受数据的示例如图5所示。三个被拒数据案例的头皮分布图示例显示了与大脑活动无关的信号，见图4</strong...

本手稿描述了一种在人类解决空间聚焦的工程问题时测量其神经活动的方法。脑电图方法有助于从神经效率角度解读β脑波测量结果，旨在最终实现不同问题类型之间以及不同参与者之间的任务表现比较。

空间智能通常与工程教育和工程职业中的成功相关。使用脑电图技术能够实现……

本实验的总体目标是比较参与者在完成需要空间能力的习题集时的神经效率。该方法可以回答工程教育领域的一些关键问题，例如，学生是否能在一学期内掌握核心课程内容？或者，当学生运用空间能力解题时，与解决工程问题时，其神经测量结果有何差异？该技术的主要优势在于能够深入了解大脑的工作效率，并可将这些信息与学生的表现进行关联。尽管该方法可用于分析空间能力与静力学问题，但它也可应用于其他技能评估和问题类型，例如高等动力学中的问题。由实验室本科生研究员 Bradley Robinson 演示本实验步骤，我们团队的本科生研究员 Steven Wood 将接收我们今天所演示的实验方案。首先，根据制造商的说明安装脑电图（EEG）设备头戴装置。每次实验前至少一小时，确保始终有两个耳机组处于充电状态。准备用于湿润脑电图（EEG）电极的液体以及用于清洁 EEG 参考电极以确保良好接触的研磨清洁剂。接下来，将绒布插入每个外壳中，并使用注射器将湿润液体充分浸润绒布。让阻尼电极静置。设置两台视频摄像机以记录参与者的行为。当参与者就位后，我们调整摄像机，并确保视频带有时间戳。最后，打开计算机并确认软件已启动，以记录脑电波数据。检查所有软件和数据采集设备是否正常连接，确保数据采集顺利进行。受试者到达后，引导其进入脑电图（EEG）室。请受试者取下随身携带的任何电子设备。演示如何使用注射器润湿电极点，并说明注射器仅用于保持脑电图（EEG）绒布电极片的湿润。检查绒布片是否潮湿，然后将绒布片按组合放入脑电图头戴装置中。然后，使用研磨性清洁剂清洁受试者的参考点，并擦去任何残留物。将脑电图头戴设备戴在受试者头上，使头戴设备上的参考节点与受试者头部上的参考点对齐。切勿明显弯曲耳机的耳臂，并在参考节点与耳后之间留出间隙，以避免造成任何不适。最后，在受试者就位后重新调整摄像头，确保视频带有时间戳。将一台摄像头对准受试者的面部，以记录面部表情和高质量音频。将另一台摄像机对准受试者前方区域，以捕捉手部运动，包括手写动作，同时能够看到计算机屏幕上显示的任务内容。启动脑电图记录软件开始记录数据。通过检查记录设备上是否显示所有通道，确保记录设备与脑电帽之间连接良好。检查所有通道最初是否均显示低幅度振荡的相似行为。然后，在每次休息期之前以及每种新类型问题开始之前，检查脑电图（EEG），通过重新连接线路并调整毛毡电极，确保与受试者的良好连接，以在记录设备上获得稳定的信号模式。指导受试者在任务练习期间尽量保持静止和安静。告知受试者，在数据采集期间，所有预先计划的视觉交流将通过计算机显示器进行。启动任务呈现软件。在数据采集开始和结束时安排休息时段，用于获取基线数据。显示第一种空间问题类型，该类型为多项选择题或判断对错的旋转问题。随后，显示第二种空间问题类型，该类型为多项选择题或判断对错的心理切割问题。接下来，显示工程学问题类型，重点考察工程静力学中的特定原理。完成任务后，取下脑电图头戴设备。此外，关闭任务呈现软件、脑电数据记录软件以及视频录制设备。最后，感谢受试者的参与，并向其说明未来可能的联系方式，以及研究结果将来如何向其提供。脑电帽通过电位采集大脑活动信号，其中数据中的某些伪迹以及多个事件需要手动去除，如图所示。在进行独立成分分析后，软件可将数据映射为头皮表面的活动分布图，以及按试验和时间排列的二维连续活动图。一旦掌握，该技术可在45分钟至1小时内完成。需了解该过程耗时取决于参与者的解题速度。在执行此操作时，重要的是要记得检查脑电图（EG）设备与参与者头部的连接是否良好，通常可通过保持毛毡印记来实现。观看本视频后，您应能够充分掌握如何通过设置脑电图（EEG）设备并从参与者处采集数据，来完成神经效率研究中的脑电数据收集工作。

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