Name: הערכת העומס הקוגניטיבי באמצעות מדד אלקטרוקרדיוגרפי: משימה שיתופית בין אדם לבינה מלאכותית (וידאו) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-12-05T14:45:00.000+00:00
Duration: 7 min 8 s
Description: חקור הערכת עומס קוגניטיבי באמצעות מדד אלקטרוקרדיוגרפי במשימות שיתוף פעולה בין אדם לבינה מלאכותית. שיטה זו מאפשרת למדוד שינויים בעומס הקוגניטיבי ולשפר את תהליכי קבלת ההחלטות.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

<ol><li>Sweller, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cognitive+load+during+problem+solving%3A+Effects+on+learning%5BTitle%5D)+AND+%22Cogn+Sci%22%5BJournal%5D)">Cognitive load during problem solving: Effects on learning.</a> Cogn Sci. 12 (2), 257-285 (1988).</li>
<li>Matthews, G., Reinerman-Jones, L. E., Barber, D. J., Abich, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+psychometrics+of+mental+workload%3A+Multiple+measures+are+sensitive+but+divergent%5BTitle%5D)+AND+%22Hum+Factors%22%5BJournal%5D)">The psychometrics of mental workload: Multiple measures are sensitive but divergent.</a> Hum Factors. 57 (1), 125-143 (2015).</li>
<li>Delliaux, S., Delaforge, A., Deharo, J. C., Chaumet, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mental+workload+alters+heart+rate+variability%2C+lowering+non-linear+dynamics%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Physiol%22%5BJournal%5D)">Mental workload alters heart rate variability, lowering non-linear dynamics.</a> Front Physiol. 10, (2019).</li>
<li>Eccles, J. S., Wigfield, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Motivational+beliefs%2C+values%2C+and+goals%5BTitle%5D)+AND+%22Annu+Rev+Psychol%22%5BJournal%5D)">Motivational beliefs, values, and goals.</a> Annu Rev Psychol. 53, 109-132 (2002).</li>
<li>Carissoli, C., Negri, L., Bassi, M., Storm, F. A., Delle Fave, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mental+workload+and+human-robot+interaction+in+collaborative+tasks%3A+A+scoping+review%5BTitle%5D)+AND+%22Int+J+Hum-Comput+Interact%22%5BJournal%5D)">Mental workload and human-robot interaction in collaborative tasks: A scoping review.</a> Int J Hum-Comput Interact. 40 (20), 6458-6477 (2024).</li>
<li>Rajendra Acharya, U., Paul Joseph, K., Kannathal, N., Lim, C. M., Suri, J. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Heart+rate+variability%3A+A+review%5BTitle%5D)+AND+%22Med+Biol+Eng+Comput%22%5BJournal%5D)">Heart rate variability: A review.</a> Med Biol Eng Comput. 44 (12), 1031-1051 (2006).</li>
<li>Shaffer, F., Ginsberg, J. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+overview+of+heart+rate+variability+metrics+and+norms%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Public+Health%22%5BJournal%5D)">An overview of heart rate variability metrics and norms.</a> Front Public Health. 5, 258(2017).</li>
<li>Complexity modulation in functional brain-heart interplay series driven by emotional stimuli: an early study using fuzzy entropy. Catrambone, V., et al. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc, , 2023-2026 (2022).</li>
<li>Charles, R. L., Nixon, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Measuring+mental+workload+using+physiological+measures%3AA+systematic+review%5BTitle%5D)+AND+%22Appl+Ergon%22%5BJournal%5D)">Measuring mental workload using physiological measures:A systematic review.</a> Appl Ergon. 74, 221-232 (2019).</li>
<li>Jorna, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Spectral-analysis+of+heart-rate+and+psychological+state%3AA+review+of+its+validity+as+a+workload+index%5BTitle%5D)+AND+%22Biol+Psychol%22%5BJournal%5D)">Spectral-analysis of heart-rate and psychological state:A review of its validity as a workload index.</a> Biol Psychol. 34 (2-3), 237-257 (1992).</li>
<li>Cinaz, B., Arnrich, B., La Marca, R., Tröster, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Monitoring+of+mental+workload+levels+during+an+everyday+life+office-work+scenario%5BTitle%5D)+AND+%22Pers+Ubiquit+Comput%22%5BJournal%5D)">Monitoring of mental workload levels during an everyday life office-work scenario.</a> Pers Ubiquit Comput. 17 (2), 229-239 (2013).</li>
<li>Alshanskaia, E. I., Zhozhikashvili, N. A., Polikanova, I. S., Martynova, O. V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Heart+rate+response+to+cognitive+load+as+a+marker+of+depression+and+increased+anxiety%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Psychiatry%22%5BJournal%5D)">Heart rate response to cognitive load as a marker of depression and increased anxiety.</a> Front Psychiatry. 15, 1355846(2024).</li>
<li>Eesee, A. K., Varga, V., Eigner, G., Ruppert, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Impact+of+work+instruction+difficulty+on+cognitive+load+and+operational+efficiency%5BTitle%5D)+AND+%22Sci+Rep%22%5BJournal%5D)">Impact of work instruction difficulty on cognitive load and operational efficiency.</a> Sci Rep. 15 (1), 11028(2025).</li>
<li>Wang, L., Gao, S., Tan, W., Zhang, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Pilots%27+mental+workload+variation+when+taking+a+risk+in+a+flight+scenario%3A+A+study+based+on+flight+simulator+experiments%5BTitle%5D)+AND+%22Int+J+Occup+Saf+Ergon%22%5BJournal%5D)">Pilots' mental workload variation when taking a risk in a flight scenario: A study based on flight simulator experiments.</a> Int J Occup Saf Ergon. 29 (1), 366-375 (2023).</li>
<li>Radhakrishnan, V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Physiological+indicators+of+driver+workload+during+car-following+scenarios+and+takeovers+in+highly+automated+driving%5BTitle%5D)+AND+%22Transp+Res+Part+F+Traffic+Psychol+Behav%22%5BJournal%5D)">Physiological indicators of driver workload during car-following scenarios and takeovers in highly automated driving.</a> Transp Res Part F Traffic Psychol Behav. 87, 149-163 (2022).</li>
<li>Korosec-Serfaty, M., Riedl, R., Senecal, S., Leger, P. -M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Attentional+and+behavioral+disengagement+as+coping+responses+to+technostress+and+financial+stress%3A+An+experiment+based+on+psychophysiological%2C+perceptual%2C+and+behavioral+data%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Attentional and behavioral disengagement as coping responses to technostress and financial stress: An experiment based on psychophysiological, perceptual, and behavioral data.</a> Front Neurosci. 16, 883431(2022).</li>
<li>Zhang, Z. T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Measuring+the+effect+of+mental+workload+and+explanations+on+appropriate+AI+reliance+using+EEG%5BTitle%5D)+AND+%22Behav+Inf+Technol%22%5BJournal%5D)">Measuring the effect of mental workload and explanations on appropriate AI reliance using EEG.</a> Behav Inf Technol. , (2024).</li>
<li>Fügener, A., Grahl, J., Gupta, A., Ketter, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cognitive+challenges+in+human-artificial+intelligence+collaboration%3A+Investigating+the+path+toward+productive+delegation%5BTitle%5D)+AND+%22Inf+Syst+Res%22%5BJournal%5D)">Cognitive challenges in human-artificial intelligence collaboration: Investigating the path toward productive delegation.</a> Inf Syst Res. 33 (2), 678-696 (2022).</li>
<li>Russakovsky, O., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Imagenet+large+scale+visual+recognition+challenge%5BTitle%5D)+AND+%22Int+J+Comput+Vis%22%5BJournal%5D)">Imagenet large scale visual recognition challenge.</a> Int J Comput Vis. 115 (3), 211-252 (2015).</li>
<li>Rethinking the inception architecture for computer vision. Szegedy, C., Vanhoucke, V., Ioffe, S., Shlens, J., Wojna, Z. 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Las Vegas, NV, USA, , 2818-2826 (2016).</li>
<li>Faul, F., Erdfelder, E., Buchner, A., Lang, A. -G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Statistical+power+analyses+using+G%2APower+3.1%3ATests+for+correlation+and+regression+analyses%5BTitle%5D)+AND+%22Behav+Res+Methods%22%5BJournal%5D)">Statistical power analyses using G*Power 3.1:Tests for correlation and regression analyses.</a> Behav Res Methods. 41 (4), 1149-1160 (2009).</li>
<li>Melo, H. M., Hoeller, A. A., Walz, R., Takase, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Resting+cardiac+vagal+tone+is+associated+with+long-term+frustration+level+of+mental+workload%3A+Ultra-short+term+recording+reliability%5BTitle%5D)+AND+%22Appl+Psychophysiol+Biofeedback%22%5BJournal%5D)">Resting cardiac vagal tone is associated with long-term frustration level of mental workload: Ultra-short term recording reliability.</a> Appl Psychophysiol Biofeedback. 45 (1), 1-9 (2020).</li>
<li>Munoz, M. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Validity+of+%28ultra-%29short+recordings+for+heart+rate+variability+measurements%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+One%22%5BJournal%5D)">Validity of (ultra-)short recordings for heart rate variability measurements.</a> PLoS One. 10 (9), e0138921(2015).</li>
<li>Laborde, S., Mosley, E., Thayer, J. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Heart+rate+variability+and+cardiac+vagal+tone+in+psychophysiological+research+-+recommendations+for+experiment+planning%2C+data+analysis%2C+and+data+reporting%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Psychol%22%5BJournal%5D)">Heart rate variability and cardiac vagal tone in psychophysiological research - recommendations for experiment planning, data analysis, and data reporting.</a> Front Psychol. 8, 213(2017).</li>
<li>Billman, G. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+LF%2FHF+ratio+does+not+accurately+measure+cardiac+sympatho-vagal+balance%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Physiol%22%5BJournal%5D)">The LF/HF ratio does not accurately measure cardiac sympatho-vagal balance.</a> Front Physiol. 4, 26(2013).</li>
<li>Lai, H. -M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Understanding+what+determines+university+students%27+behavioral+engagement+in+a+group-based+flipped+learning+context%5BTitle%5D)+AND+%22Comput+Educ%22%5BJournal%5D)">Understanding what determines university students' behavioral engagement in a group-based flipped learning context.</a> Comput Educ. 173, 104290(2021).</li>
<li>Grassmann, M., Vlemincx, E., Von Leupoldt, A., Van Den Bergh, O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Individual+differences+in+cardiorespiratory+measures+of+mental+workload%3A+An+investigation+of+negative+affectivity+and+cognitive+avoidant+coping+in+pilot+candidates%5BTitle%5D)+AND+%22Appl+Ergon%22%5BJournal%5D)">Individual differences in cardiorespiratory measures of mental workload: An investigation of negative affectivity and cognitive avoidant coping in pilot candidates.</a> Appl Ergon. 59, 274-282 (2017).</li>
<li>Han, L., Du, Z. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Unraveling+the+complex+interplay+between+curved+tunnels+and+drivers%27+physiological+responses%3A+An+HRV+perspective%5BTitle%5D)+AND+%22Transp+Res+Part+F+Traffic+Psychol+Behav%22%5BJournal%5D)">Unraveling the complex interplay between curved tunnels and drivers' physiological responses: An HRV perspective.</a> Transp Res Part F Traffic Psychol Behav. 108, 39-53 (2025).</li>
<li>Goldstein, D. S., Bentho, O., Park, M. -Y., Sharabi, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Low-frequency+power+of+heart+rate+variability+is+not+a+measure+of+cardiac+sympathetic+tone+but+may+be+a+measure+of+modulation+of+cardiac+autonomic+outflows+by+baroreflexes%5BTitle%5D)+AND+%22Exp+Physiol%22%5BJournal%5D)">Low-frequency power of heart rate variability is not a measure of cardiac sympathetic tone but may be a measure of modulation of cardiac autonomic outflows by baroreflexes.</a> Exp Physiol. 96 (12), 1255-1261 (2011).</li>
<li>Zimmermann-Viehoff, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Short-term+effects+of+espresso+coffee+on+heart+rate+variability+and+blood+pressure+in+habitual+and+non-habitual+coffee+consumers%3A+A+randomized+crossover+study%5BTitle%5D)+AND+%22Nutr+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Short-term effects of espresso coffee on heart rate variability and blood pressure in habitual and non-habitual coffee consumers: A randomized crossover study.</a> Nutr Neurosci. 19 (4), 169-175 (2016).</li>
<li>Saxena, M. P. K., Ganuthula, V. R. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Relationship+between+feedback+frequency+and+task+performance%3A+Evidence+on+the+mediating+role+of+heart+rate%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Psychol%22%5BJournal%5D)">Relationship between feedback frequency and task performance: Evidence on the mediating role of heart rate.</a> Front Psychol. 16, 1438865(2025).</li>
<li>Longo, L., Wickens, C. D., Hancock, G., Hancock, P. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Corrigendum%3A+Human+mental+workload%3A+A+survey+and+a+novel+inclusive+definition%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Psychol%22%5BJournal%5D)">Corrigendum: Human mental workload: A survey and a novel inclusive definition.</a> Front Psychol. 13, 883321(2022).</li>
<li>Arutyunova, K. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Heart+rate+dynamics+for+cognitive+load+estimation+in+a+driving+simulation+task%5BTitle%5D)+AND+%22Sci+Rep%22%5BJournal%5D)">Heart rate dynamics for cognitive load estimation in a driving simulation task.</a> Sci Rep. 14 (1), 31656(2024).</li>
<li>Wittels, H. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Examining+the+influence+of+cognitive+load+and+environmental+conditions+on+autonomic+nervous+system+response+in+military+aircrew%3A+A+hypoxia-normoxia+study%5BTitle%5D)+AND+%22Biology+%28Basel%29%22%5BJournal%5D)">Examining the influence of cognitive load and environmental conditions on autonomic nervous system response in military aircrew: A hypoxia-normoxia study.</a> Biology (Basel). 13 (5), 343(2024).</li>
<li>Pütz, S., Mertens, A., Chuang, L. L., Nitsch, V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Physiological+predictors+of+operator+performance%3A+The+role+of+mental+effort+and+its+link+to+task+performance%5BTitle%5D)+AND+%22Hum+Factors%22%5BJournal%5D)">Physiological predictors of operator performance: The role of mental effort and its link to task performance.</a> Hum Factors. 67 (6), 595-615 (2025).</li>
<li>Cheng, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Acute+combined+effects+of+concurrent+physical+activities+on+autonomic+nervous+activation+during+cognitive+tasks%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Physiol%22%5BJournal%5D)">Acute combined effects of concurrent physical activities on autonomic nervous activation during cognitive tasks.</a> Front Physiol. 15, 1340061(2024).</li>
<li>Bansal, A., Joshi, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Portable+out-of-hospital+electrocardiography%3A+A+review+of+current+technologies%5BTitle%5D)+AND+%22J+Arrhythmia%22%5BJournal%5D)">Portable out-of-hospital electrocardiography: A review of current technologies.</a> J Arrhythmia. 34 (2), 129-138 (2018).</li>
<li>Sridhar, A. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((State+of+the+art+of+mobile+health+technologies+use+in+clinical+arrhythmia+care%5BTitle%5D)+AND+%22Commun+Med+%28Lond%29%22%5BJournal%5D)">State of the art of mobile health technologies use in clinical arrhythmia care.</a> Commun Med (Lond). 4 (1), 218(2024).</li>
<li>Gupta, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((CaEVR%3A+Biosignals-driven+context-aware+empathy+in+virtual+reality%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Trans+Vis+Comput+Graph%22%5BJournal%5D)">CaEVR: Biosignals-driven context-aware empathy in virtual reality.</a> IEEE Trans Vis Comput Graph. 30 (5), 2671-2681 (2024).</li>
<li>Binsch, O., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+effect+of+virtual+reality+simulation+on+police+officers%27+performance+and+recovery+from+a+real-life+surveillance+task%5BTitle%5D)+AND+%22Multimed+Tools+Appl%22%5BJournal%5D)">The effect of virtual reality simulation on police officers' performance and recovery from a real-life surveillance task.</a> Multimed Tools Appl. 82 (11), 17471-17492 (2023).</li>
<li>Brunzini, A., Grandi, F., Peruzzini, M., Pellicciari, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+integrated+methodology+for+the+assessment+of+stress+and+mental+workload+applied+on+virtual+training%5BTitle%5D)+AND+%22Int+J+Comput+Integr+Manuf%22%5BJournal%5D)">An integrated methodology for the assessment of stress and mental workload applied on virtual training.</a> Int J Comput Integr Manuf. 37 (9), 1088-1106 (2024).</li>
<li>Cardone, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Classification+of+drivers%27+mental+workload+levels%3A+Comparison+of+machine+learning+methods+based+on+ECG+and+infrared+thermal+signals%5BTitle%5D)+AND+%22Sensors+%28Basel%29%22%5BJournal%5D)">Classification of drivers' mental workload levels: Comparison of machine learning methods based on ECG and infrared thermal signals.</a> Sensors (Basel). 22 (19), 7300(2022).</li>
</ol>

עומס קוגניטיבי מתייחס לכמות הפעילות המנטלית הכוללת המוטלת על מערכת הקוגניטיבית של הפרט במהלך תקופה מסוימת של ביצוע משימה1. עומס קוגניטיבי מוגבר עלול לפגוע בביצועים אנושיים והוא גורם מרכזי לתאונות עבודה2. מצבי עומס קוגניטיבי גבוה משפיעים על פעילות הלב על ידי הפעלת מערכת העצבים הסימפתטית ועיכוב מערכת העצבים הפאראסימפתטית, ובכך מעלה את קצב הלב (HR) ומפחית את שונות הדופק (HRV)3. אמונות ציפייה מתייחסות למידה שבה אנשים מאמינים שהם יכולים להשלים בהצלחה משימה או פעילות מסוימת4. קושי במשימה משפיע על אמונות הציפייה של הפרטים, אשר בתורן מווסתות את המעורבות ההתנהגותית והקצאת המשאבים הקוגניטיביים שלהם, ובסופו של דבר מתבטאים ברמות שונות של עומס קוגניטיבי.
אלקטרוקרדיוגרפיה (ECG) מספקת תיעוד ברזולוציה טמפורלית גבוהה של פעילות החשמל של הלב. מדדי HR ו-HRV שמקורם באותות ECG לוכדים היבטים שונים של קצב הלב ומשמשים כמדדים פסיכופיזיולוגיים ללחץ הפיזי והנפשי של האדם5. הדופק משקף את התדירות הכוללת של התכווצויות לב וניתן להשתמש בו להערכת המצב הבסיסי של מערכת הלב וכלי הדם. HRV מייצג את השונות הזמנית בין פעימות לב עוקבות ומשמש כאינדיקטור לוויסות מערכת העצבים האוטונומית (ANS), המשקף את האיזון הדינמי בין פעילות סימפתטית לפעילות פאראסימפתטית 6,7,8. מערכת העצבים הסימפתטית מופעלת תחת לחץ, איום או פעילות בעצימות גבוהה, מה שמוביל לעיתים לעלייה בדופק ולירידה ב-HRV. לעומת זאת, מערכת העצבים הפאראסימפתטית מופעלת במהלך מצבי הרפיה, שינה או ביקוש אנרגטי נמוך, מה שמוביל בדרך כלל לירידה בדופק ולהגברת HRV.
שיטות פיזיולוגיות עכשוויות למדידת עומס קוגניטיבי כוללות פעילות ECG, פעילות אלקטרואנצפלוגרפית (EEG), נשימה, לחץ דם ומדדי עיניים9. בהשוואה לשאלונים רטרוספקטיביים מסורתיים, מדידות פיזיולוגיות מספקות דרך טובה יותר ללכוד את מצבי הזמן האמיתי של המשתתפים, ובכך נמנעים הטיית זיכרון והשפעות העיכוב הזמני הטבועות בגישות הדיווח העצמי. מכשירי א.ק.ג ניידים מאפשרים הערכה רציפה ולא מפריעה של מצב המשתתפים בזמן שהם עוסקים במשימות מתמשכות10. בהשוואה לטכניקות מדידה פיזיולוגיות אחרות, א.ק.ג נייד מייצג שיטה זולה ולא פולשנית, המאפשרת למשתתפים לבצע משימות בצורה טבעית וגמישה יותר בסביבתם11. הדופק הממוצע נוטה לעלות ככל שרמת הקושי במשימה קוגניטיבית עולהב-12, והוכח כי HRV מגיב מאוד לדרישות מנטליות ופיזיות13. בהתחשב בכך שהמשימה הנוכחית צפויה להטיל מאמץ מנטלי משמעותי ורמת עומס פיזי מתונה, ובהתחשב בצרכים המעשיים של תרחישי הקצאת משימות בשיתוף פעולה בין אדם לבינה מלאכותית, HR ו-HRV הם מדדים מתאימים למדידת עומס קוגניטיבי.
HR ו-HRV יושמו באופן נרחב לחקר עומס קוגניטיבי בתחומים שונים, כולל תעופה14, נהיגה15, וקבלת החלטות כלכלית16, ומספקות כלים רבי עוצמה להערכה רציפה ואובייקטיבית של מצבי אדם. עם ההשתלבות הגוברת של בינה מלאכותית במקום העבודה, הבנת השינויים בעומס הקוגניטיבי במהלך שיתוף פעולה בין אדם לבינה מלאכותית הפכה לחשובה יותר ויותר. מחקר אחד שחקר קבלת החלטות בסיוע בינה מלאכותית מצא שבתנאים של עומס קוגניטיבי גבוה, בני אדם הפגינו תלות לא רציונלית בהמלצות שנוצרו על ידי בינה מלאכותית17. בהקשרים שיתופיים, תפקיד הבינה המלאכותית עשוי להתרחב מעבר למתן קלט ייעוצי, ומאפשר לבני אדם ולבינה מלאכותית להשלים משימות במשותף. המחקר הנוכחי מתמקד במצב שיתוף פעולה חדשני שבו לבני אדם יש סמכות הקצאת משימות והם יכולים לבחור, עבור כל משימה, האם להשלים אותה בעצמם או להאציל אותה לבינה המלאכותית. עם זאת, בהקשר הספציפי הזה שבו לבני אדם יש סמכות הקצאת משימות, עדיין לא ברור כיצד קושי המשימה משפיע על התנהגות קבלת ההחלטות ולכן משקף רמות שונות של עומס קוגניטיבי. לכן, מחקר זה שואף להשתמש במכשירי ECG ניידים למדידת דופק ו-HRV בדיוק רב, ובכך לכמת אובייקטיבי את השינויים הדינמיים בעומס הקוגניטיבי תחת פרדיגמה שיתופית זו.
המשימה השיתופית בין אדם לבינה מלאכותית שנבחרה לניסוי זה היא משימה כללית שהותאמה מהפרדיגמה שהציעו פוגנר ואחרים. היתרון בשימוש במשימה הכללית כזו הוא שהיא אינה דורשת מהמשתתפים לעבור הכשרה מיוחדת וניתן להעביר אותה בקלות למשימות ספציפיות יותר לתחום. במחקר המתואר כאן, המשימה הניסויית כוללת סיווג תמונה, שבו המשתתפים מתבקשים להקצות תמונה יעד לאחת מקבוצות קטגוריות התמונה. סיווג נחשב נכון אם קבוצת הקטגוריה שנבחרה תואמת את הקטגוריה האמיתית של תמונת היעד. תמונות היעד נלקחו ממסד הנתונים של ImageNet, שבו הקטגוריות כבר אומתו. לכל אפשרות קבוצת קטגוריה, סופקו למשתתפים עשר תמונות לדוגמה כדי להפחית את הסבירות שהם לא מודעים לקטגוריות מסוימות19. השתמשנו ב-GoogLeNet Inception v3 כמודלAI 20, שהוכשר על 1,000 קטגוריות תמונה פוטנציאליות והשיג דיוק סיווג ממוצע של 0.76.
ערכנו ניסוי ראשוני לקביעת רמת הקושי של תמונות היעד. בניסוי הראשוני הזה, נדרשו המשתתפים לסווג את כל התמונות בעצמם. גודל המדגם של 217 משתתפים במחקר הנוכחי נקבע בהתייחס למצב האנושי בלבד שדווח על ידי פוגנר ואחרים. במשימה שיתופית, בדרך כלל רצוי להקצות כל משימה לצד המתאים ביותר לבצע אותה. כדי ליישם את רמת הקושי של המשימה, השווינו את הדיוק של כל תמונה לדיוק הממוצע של הבינה המלאכותית. תמונות עם דיוק אנושי נמוך מהדיוק הממוצע של הבינה המלאכותית הוגדרו כאלו המתאימות יותר להשלמת בינה מלאכותית – כלומר, תמונות שקשה יחסית לבני אדם. בניסוי הפורמלי בחרנו בסך הכל 32 תמונות, כולל 16 תמונות קלות ו-16 תמונות קשות.
בוצע ניתוח הספק מראש באמצעות G*Power 3.1 למבחן דירוג חתום של וילקוקסון21. הנחנו גודל אפקט בינוני, רמת α דו-זנבית של 0.05, והספק רצוי של 0.90. הניתוח הצביע על כך שנדרשו מינימום של 47 משתתפים. גייסנו 60 סטודנטים מהקמפוס שלא השתתפו קודם לכן במשימות ניסיוניות דומות. קריטריוני ההכללה היו כדלקמן: כל המשתתפים היו ימניים, לא נטלו תרופות לאחרונה, נמנעו מקפאין ואלכוהול במשך 24 שעות לפני הניסוי, לא עסקו בפעילות גופנית אינטנסיבית ביום שלפני הניסוי, שמרו על שינה מספקת בלילה שלפני המפגש, ודיווחו על מחלות לב או דם או נשימה. הגיל הממוצע של המשתתפים היה 22.77 ± 1.25 שנים. ההגדרה הניסויית מוצגת באיור 1.
לפני תחילת הניסוי, המשתתפים קיבלו הודעה כי יבצעו משימת סיווג תמונה יחד עם בינה מלאכותית. נאמר להם על הדיוק הממוצע של הבינה המלאכותית והונחו שלכל תמונת יעד הם יכולים לסווג אותה בעצמם או להאציל את הסיווג בידי הבינה המלאכותית. אם המשתתפים בחרו להשלים את המשימה בעצמם, הם הגיבו בלחיצה על אחד מחמשת המקשים (A, B, C, D או E) במקלדת כדי לבחור תשובה מתוך חמש אפשרויות התמונה. לחיצה על המפתח המיועד (P) סימנה שהמשימה הועברה לבינה המלאכותית, אף על פי שהמשתתפים לא יכלו לראות את התשובה שבחרה. נכתב סמן הן בתחילת והן בהזזת כל גירוי לניתוח הבא. לפני תחילת הניסוי הרשמי, המשתתפים השלימו 4 ניסויי תרגול, ואחריהם תקופת מנוחה של 120 שניות. לאחר מכן הם המשיכו לניסוי הפורמלי בן 32 הניסויים. סופק מרווח זמן של 10 שניות בין כל ניסוי. ההליך הניסויי מוצג באיור 2.
<img alt="איור 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/69621/69621fig1v2.jpg" data-altupdatedat="1783400419000" data-alt="Figure 1"> 
איור 1: הכנה ניסיונית. האיור מציג את הציוד ששימש בניסוי ואת מיקום אלקטרודות מדידת ה-ECG. (א) סכמטי של מיקום אלקטרודות ה-ECG; (ב) הכנה ניסיונית. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/69621/69621fig1v2large.jpg" target="_blank">אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מוגדלת של הדמות הזו.</a>
<img alt="איור 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/69621/69621fig2.jpg" data-altupdatedat="1783400419000" data-alt="Figure 2"> 
איור 2: הליך ניסיוני. סשן התרגול כלל 4 ניסויים, והניסוי הרשמי כלל 32 ניסויים. התוכנית הניסיונית פותחה באמצעות E-Prime (ראו טבלת חומרים). קיצור: א.ק.ג = אלקטרוקרדיוגרמה. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/69621/69621fig2large.jpg" target="_blank">אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מוגדלת של הדמות הזו.</a>

<table><tbody><tr><td>מגבוני אלכוהול</td><td>-</td><td>-</td><td>זה משמש לניקוי וחיטוי העור.</td></tr><tr><td>Acqrecognition 5.0</td><td>ביופאק</td><td></td><td>זו תוכנה לרכישת נתוני אותות וניתוח נתונים.</td></tr><tr><td>מחשב שולחני</td><td>דל</td><td>OptiPlex</td><td>שולחן עבודה זה משמש להרצת התוכנה לרכישת וניתוח ECG.</td></tr><tr><td>מכשיר רכישת נתוני ECG</td><td>ביופאק</td><td>MP160</td><td>מכשיר זה משמש להקלטת נתוני א.ק.ג.</td></tr><tr><td>אלקטרודות א.ק.ג</td><td>שנפנג</td><td>סדרת S</td><td>זהו אביזר המשמש לאיסוף אותות ECG.</td></tr><tr><td>סט עופרת אלקטרודות</td><td>ביופאק</td><td>BN-EL45-LEAD3</td><td>זה משמש לרישום נתונים יחד עם המשדר.</td></tr><tr><td>כבל אתרנט</td><td>ביופאק</td><td>-</td><td>מערכת זו משמשת לחיבור מערכת MP160 לתוכנת רכישת וניתוח נתונים.</td></tr><tr><td>תוכנה ניסיונית</td><td>כלי תוכנה לפסיכולוגיה</td><td>בניית E-prime3.0 3.0.3.31</td><td>זו התוכנה ששימשה לבניית התוכנית הניסיונית.</td></tr><tr><td>מחשב נייד</td><td>דל</td><td>E5470</td><td>מחשב נייד זה משמש להרצת התוכנית הניסיונית ולהצגת הגירויים.</td></tr><tr><td>כבל סרט M/F</td><td>ביופאק</td><td>CBL110C</td><td>זה משמש לשידור אותות ספציפיים.</td></tr><tr><td>סרט רפואי</td><td>-</td><td>-</td><td>זה משמש לאבטחת חוטים ארוכים.</td></tr><tr><td>כבל חשמל</td><td>ביופאק</td><td>-</td><td>זה משמש להפעלת המכשיר.</td></tr><tr><td>תופס</td><td>ביופאק</td><td>BN-RSPEC-R</td><td>זה מקלט ECG.</td></tr><tr><td>רצועות וולקרו גמישות</td><td>ביופאק</td><td>BN-STRAP-137&nbsp;</td><td>זה משמש לתיקון משדר ה-ECG.</td></tr><tr><td>משדר</td><td>ביופאק</td><td>BN-RSPEC-T</td><td>זהו משדר ECG אלחוטי.</td></tr></tbody></table>

הערכת העומס הקוגניטיבי באמצעות מדד אלקטרוקרדיוגרפי: משימה שיתופית בין אדם לבינה מלאכותית

Estimate the Cognitive Load Using Electrocardiographic Measure: A Human-AI Collaborative Task

במדידות הפיזיולוגיות התמקדנו במדדי HR ו-HRV הן בתחומי הזמן והן בתחומי התדירות. בתחום הזמן, בחרנו ב-Root Average Square of Successive Differences (RMSSD), הנחשב למדד עמיד 22,23,24. בתחום התדר, אף על פי שיחס התדר הנמוך/תדר גבוה (LF/HF) מפורש לעיתים קרובות כמשקף את האיזון בין פעילות סימפתטית לפעילות פאראסימפתטית, פרשנות זו נותרת שנויה במחלוקת25. לכן, בחרנו ב-LF ו-HF כמדדי תחום התדר שלנו. בדיקות נורמליות הראו...

In workplace settings, individuals' cognitive load is closely tied to both performance and safety. As collaboration between humans and artificial ...

estimate-cognitive-load-using-electrocardiographic-measure-human-ai

Research

JoVE Journal

Behavior

התנהגות

מאמר זה נועד לתאר את הטכניקות המעורבות באיסוף וסנכרון של הממדים המרובים (התנהגותיים, רגשיים וקוגניטיביים) של מעורבות הלומדים במהלך משימה.

הערכת ממדים המרובים של אירוסין לאפיין למידה: הנוירופיזיולוגי פרספקטיבה

כתב יד זה מתאר גישה למדידת פעילות עצבית של בני אדם תוך פתרון בעיות הנדסיות ממוקדות מרחבית. המתודולוגיה אלקטרואנצפלוגרם עוזרת לפרש מדידות גלי המוח בטאו במונחים של יעילות עצבית, במטרה בסופו של דבר המאפשר השוואות ביצוע משימות הן בין סוגי בעיה ובין משתתפים.

ניצול מדידות Electroencephalography להשוואה של יעילות עצבית משימה ספציפית: משימות אינטליגנציה מרחבית

עבודה זו מציגה פרוטוקול חדש עבור ההערכה של תשומת לב קשב וריכוז (ADHD) על-ידי מתן הליך האבחון יותר אובייקטיבית זו הפרעה התפתחותית המבוססת על שימוש בכלים חדשניים. זה גם מנתח את היחסים בין הפעלת אמצעים פונקציה המבצעת צעדים.

באמצעות הפעלה מוחית (ניר-HEG/Q-EEG) וכן ביצוע אמצעי (CPTs) בנוהל להערכת הפרעת קשב וריכוז

הפרוטוקול הנוכחי מתאר כיצד לבצע הקלטות EEG ו-fNIRS במקביל וכיצד לבחון את הקשר בין נתוני EEG ו-fNIRS.

ביצוע בו אלקטרונצגרפיה והקלטות ספקטרוסקופיית כמעט אינפרא-אדום עם משימה פלנקר

מחקר זה הציע פרדיגמה ניסויית המיישמת גירוי זרם ישר טרנס-גולגולתי בחדות גבוהה (HD-tDCS) כדי לשפר את המטא-קוגניציה האנושית במשימות הקצאת בינה מלאכותית אנושית. התוצאות הראו את היעילות של HD-tDCS בשיפור הרגישות המטא-קוגניטיבית.

גירוי זרם ישר טרנס-גולגולתי בחדות גבוהה על קליפת המוח הקדם-מצחית הגבית-צידית הימנית כדי לשפר את הרגישות המטא-קוגניטיבית

אנו מדגימים כיצד יכול להיות מועסקות מידה אובייקטיבית בפרדיגמה האשליה יד הגומי נרחב המועסק. צעד זה מתקבל על ידי שינוי משימת congruency crossmodal המבוססת היטב. משימה זו מאפשרת חקירה של תהליכים חושיים אשר הם קריטיים לויסות של ייצוגי גוף כמו ביד האשליה הגומי.

משימת קונגרואנסי Crossmodal כאמצעי להשיג מדוד התנהגות אובייקטיבי בפרדיגמה האשליה יד גומי

פרוטוקול זה מתאר את משימת 5-בחירת סדרתי זמן תגובה, אשר היא משימה מבוססת אופרנטית משמשת ללמוד את תשומת לב ושליטה בדחפים במכרסמים. אתגרי יום מבחן, שהם שינויים של המשימה סטנדרטית, להגדיל את הגמישות של המשימה ויכולים להיות משולב עם מניפולציות אחרות כדי לאפיין את ההתנהגות באופן מלא יותר.

תגובת 5-Choice הסידורי זמן משימה: משימה של תשומת לב ודחף בקרה למכרסמים

העצמה של רפלקס ההבהלה נמדדת באמצעות אלקטרומיוגרפיה של שריר ה-orbicularis oculi במהלך איום התחשמלות בהסתברות נמוכה (לא ודאית) וגבוהה (ודאית) במשימת הסתברות האיום. זה מספק מדד אובייקטיבי של מצבים רגשיים שליליים מובהקים (פחד/חרדה) למחקר על פסיכופתולוגיה, שימוש בחומרים ממכרים ומדע רגשי רחב.

שימוש במשימות הסתברות איום על הערכת חרדה ופחד בזמן איום לא בטוח ומסוים

המטרה של פרוטוקול זה היא לבצע assay התנהגות כגון סט קשב הסטת משימה (AST) כדי להעריך את גמישות מחשבתית prefrontal cortex בתיווך בעכברים.

המשימה הקשב Set הסטה: מדוד של גמישות קוגניטיבית בעכברים

אפקט סטרופ הרגשי (ESE) הוא תוצאה של השהיות ארוכות יותר של מתן שמות לצבעי דיו של מילות רגש מאשר אלה של מילים ניטרליות. דוח זה מתייחס למקורות פוטנציאליים לבלבול וכולל ניסוי מודאלי המספק את האמצעים לשלוט בהם.

משימתו שטרופ הרגשית: הערכת ביצועים קוגניטיביים תחת חשיפת תוכן רגשי

חקור הערכת עומס קוגניטיבי באמצעות מדד אלקטרוקרדיוגרפי במשימות שיתוף פעולה בין אדם לבינה מלאכותית. שיטה זו מאפשרת למדוד שינויים בעומס הקוגניטיבי ולשפר את תהליכי קבלת ההחלטות.

הערכת העומס הקוגניטיבי באמצעות מדד אלקטרוקרדיוגרפי: משימה שיתופית בין אדם לבינה מלאכותית

גלה סרטונים נוספים