Estima la carga cognitiva usando una medida electrocardiográfica: una tarea colaborativa humano-IA

Estudiamos cómo cambia la carga cognitiva de las personas al trabajar con IA en un entorno de delegación. Para empezar, presenta el procedimiento experimental al participante y asegúrate de que esté completamente informado sobre el estudio. Prepara el sistema de adquisición de datos del electrocardiograma y reúne todos los materiales necesarios, incluidos los electrodos electrocardiogramas pre-gelificados y desechables.

Conecta el sistema de adquisición de datos al módulo receptor de datos de electrocardiograma. Utilizando el cable macho a hembra, establecer una conexión entre el sistema de adquisición de datos y el ordenador utilizado para la presentación del estímulo. Utilizando un cable ethernet, establece una conexión entre el sistema de adquisición de datos y el ordenador utilizado para la grabación de datos.

Conecta el sistema a una fuente de alimentación estable. Ahora, limpia la piel del participante con toallitas con alcohol en tres lugares. Por debajo de la costilla izquierda, por debajo de la clavícula derecha y por debajo del abdomen derecho.

Coloca un parche electrodo electrocardiograma desechable en cada zona limpia. Luego conecta el conector del cable de derivación de forma segura al transmisor electrocardiograma y conecta el clip metálico del cable al electrodo correspondiente. Fija el transmisor electrocardiograma al cuerpo del participante usando correas elásticas de gancho-y lazo y ajusta la tensión de la correa para asegurar que el transmisor se mantenga en su lugar y sea cómodo para el participante.

Enciende el interruptor del transmisor electrocardiograma y enciende el sistema de adquisición de datos electrocardiograma. Comprobar el estado de la conexión inalámbrica entre el transmisor y el módulo receptor del sistema de adquisición de datos. Ahora, lanza el software de adquisición de datos por electrocardiograma.

Crea un nuevo archivo de grafo. Selecciona el módulo receptor de electrocardiogramas de la lista de dispositivos. Elige el canal adecuado de grabación electrocardiográfica y haz clic en aceptar en la ventana de estado de la conexión del transmisor que se muestra recientemente.

Haz clic en iniciar en la interfaz del software de adquisición de datos para iniciar la recogida de datos electrocardiográficos. Verifica que la forma de onda del electrocardiograma aparezca estable en la pantalla. Ahora, instruye al participante para que comience la tarea experimental.

Una vez completada la tarea, haz clic en detener en el software de adquisición de datos para finalizar la sesión de grabación. Desconecta los clips del cable de los parches de electrodos. Afloja las correas elásticas de los sujetadores de gancho y lazo y retira el transmisor electrocardiograma del cuerpo del participante.

Instruye y ayuda al participante a retirar suavemente los parches de electrodos desechables a mano. A continuación, abre el archivo de datos grabado del electrocardiograma en el software de análisis de datos. Selecciona el canal del electrocardiograma y aplica filtrado digital.

En la barra de menú, navega a transformación, seguido de filtros digitales y paradas de banda peinada. Luego, en el cuadro de diálogo, selecciona fijo en la frecuencia base inferior. Introduce 50 hercios y haz clic en aceptar para aplicar el filtro.

A continuación, haz clic en transformar en la barra de menú. Selecciona filtros digitales, luego FIR, seguido de paso de banda. En el cuadro de diálogo, bajo corte de baja frecuencia, selecciona fijo en e introduce un hercio.

Bajo corte de alta frecuencia, selecciona fijo en e introduce 35 hercios. Ahora, crea áreas de enfoque basadas en el diseño experimental, genera y exporta datos de frecuencia cardíaca seleccionando análisis, seguido de la hemodinámica y la extracción de intervalos ECG desde la barra de menú. En la opción de analizar, elige solo áreas de enfoque y en la opción de resultados de visualización, selecciona solo hoja de cálculo de Excel.

Haz clic en aceptar para confirmar y completar la exportación. Para generar datos de variabilidad de la frecuencia cardíaca, abre el análisis y selecciona HRV y RSA seguidos de estadísticas multiépicas de HRV. En el campo del canal ECG, selecciona el canal electrocardiograma preprocesado y extrae estadísticas de HRV para elegir las áreas de enfoque.

Ve a resultados de salida, selecciona hoja de cálculo y haz clic en aceptar para generar y exportar los resultados en el dominio del tiempo. Finalmente, abrir de nuevo el análisis y seleccionar HRV y RSA seguidos de espectros HRV y RSA multiépicos. En el campo del canal ECG, selecciona el canal electrocardiograma preprocesado.

En la sección de extracción HRV y RSA para, elige áreas de enfoque. En el tipo de salida, selecciona solo hoja de cálculo de Excel y haz clic en aceptar para exportar los resultados en el dominio de la frecuencia. La frecuencia cardíaca media era significativamente más baja bajo la condición de imagen difícil en comparación con la condición de imagen fácil.

La variabilidad de la frecuencia cardíaca de alta frecuencia fue significativamente mayor durante la condición de imagen difícil en comparación con la condición de imagen fácil. La raíz cuadrática media de diferencias sucesivas siguió una tendencia similar y fue significativamente mayor durante la difícil condición de imagen. Los participantes delegaron significativamente más frecuentemente bajo la condición de imagen difícil que bajo la condición de imagen fácil.

Descubrimos que las personas ajustan su carga cognitiva delegando tareas cuando trabajan con AI.In futuro; analizaremos cómo diferentes enfoques de co-aprendizaje afectan los resultados cuando humanos e IA aprenden juntos.