Articolo di ricerca
Questo protocollo descrive un flusso di lavoro randomizzato in cui una piattaforma di educazione musicale basata sull'IA con micro-interventi informati sull'HRV e feedback basati sulla visualizzazione viene utilizzata per migliorare l'apprendimento della teoria musicale e ridurre l'ansia di stato negli studenti universitari di pianoforte.
L'intelligenza artificiale (IA) viene sempre più applicata nella pedagogia musicale, tuttavia i flussi di lavoro riproducibili che valutano congiuntamente l'acquisizione della conoscenza e la regolazione dell'ansia rimangono limitati. Questo protocollo descrive un flusso di lavoro randomizzato e controllato per implementare una piattaforma di educazione musicale guidata dall'IA all'interno dell'insegnamento di routine in studio e per valutare i suoi effetti negli studenti universitari di pianoforte. I partecipanti vengono selezionati e assegnati casualmente a una piattaforma guidata dall'IA o a un'istruzione tradizionale per 2 settimane (dodici sessioni da 30 minuti ciascuna). Gli esiti includono un test strutturato di teoria musicale/analisi e l'Inventario di Ansia Statale-Tratti – Stato (STAI-S; 20 item, scala a 4 punti; totale 20–80). La variabilità della frequenza cardiaca (HRV) viene registrata durante un riposo seduta di 5 minuti e un segmento di allenamento standardizzato di 5 minuti; gli indici primari includono la radice quadratica media delle differenze successive tra intervalli normali e normali (RMSSD; attività vagale a breve termine), la deviazione standard degli intervalli normali-normali (SDNN; variabilità complessiva) e la potenza ad alta frequenza (HF) (componente spettrale parasimpatica). Il protocollo consente a istruttori e ricercatori di implementare la piattaforma e seguire una sequenza standardizzata che copre lo screening dei partecipanti, l'esecuzione della randomizzazione, la configurazione/configurazione della piattaforma, il posizionamento e la registrazione dei sensori HRV, la gestione degli artefatti e il calcolo HRV, l'amministrazione/valutazione di tutte le misure di risultato, nonché l'esportazione finale dei dati, la denominazione dei file e l'archiviazione sicura per l'analisi statistica. Le analisi utilizzano test t a campioni indipendenti e analisi della covarianza (ANCOVA) con la base come covaria. I risultati rappresentativi mostrano prestazioni teoriche post-test più elevate nel braccio guidato dall'IA (parziale η2 = 0,206) e una minore ansia post-intervento (t(38) = −3,486, p = 0,001; La d di Cohen ≈ 1,10) rispetto ai controlli, con i modelli HRV che forniscono un contesto fisiologico e esiti secondari sul carico cognitivo indicano una riduzione del carico estraneo.
Nell'educazione musicale superiore contemporanea, gli obiettivi didattici vanno oltre la trasmissione della conoscenza per includere il benessere psicologico degli studenti e lo sviluppo sostenibile come interpreti. Gli studenti di pianoforte si allenano regolarmente sotto ripetuta pressione valutativa da parte di giurie, concorsi, audizioni e recital pubblici, dove l'ansia può compromettere il controllo dell'attenzione e degradare la qualitàdell'esecuzione. 1.
L'ansia da performance musicale (MPA) e l'ansia legata all'esame sono costantemente riportate nei campioni di conservatori e universitari, e sono state documentate stime di alta prevalenza in diverse coorti e approccidi misurazione 2. Oltre al disagio soggettivo, l'ansia è associata a eccitazione fisiologica, distrazione attenzionale e riduzione dell'autoefficacia, che può tradursi in instabilità di tono e tempismo e prestazioni incoerenti nella valutazione3.
I recenti progressi nell'intelligenza artificiale (IA) offrono un percorso verso un supporto più mirato in questo contesto. La personalizzazione guidata dall'IA può adattare difficoltà, ritmo e feedback dei contenuti alle esigenze in evoluzione degli studenti e può ridurre la dipendenza da un'istruzione universale nell'insegnamento in studio4. Parallelamente, il calcolo affettivo può dedurre stati emotivi momentanei da segnali multimodali (ad esempio, espressione facciale, linguaggio e segnali fisiologici), permettendo al sistema di rispondere alle fluttuazioni d'ansia durante lapratica 5.
Un marcatore fisiologico chiave in questo ambito è la variabilità della frequenza cardiaca (HRV), comunemente utilizzata come indice non invasivo legato alla regolazione autonoma e alla reattività allostress 6. Quando inseriti nell'istruzione, i prompt informati sull'HRV possono supportare micro-interventi just-in-time (ad esempio, brevi respirazioni a ritmo accelerato o segnali di mindfulness) che mirano a ridurre l'ansia acuta durante lapratica 7.
Un secondo pilastro di progettazione è il feedback basato sulla visualizzazione. Dashboard che mostrano curve di progresso, mappe di localizzazione degli errori o indicatori informati dalla HRV possono rafforzare l'auto-monitoraggio e la co-regolazione insegnante–studente rendendo più trasparenti il comportamento pratico e il carico cognitivo-affettivo8. Da una prospettiva di scienza dell'apprendimento, queste scelte di progettazione sono in linea con la Cognitive Load Theory, che enfatizza la riduzione del carico superfluo attraverso presentazioni snelle, segmentazione e progettazione di feedback, supportando la costruzione di schemi tramite l'elaborazionepertinente 9.
Nonostante lo sviluppo rapido di strumenti di apprendimento musicale basati su IA, relativamente pochi studi nell'istruzione musicale superiore integrano personalizzazione guidata dall'IA, monitoraggio fisiologico (HRV) e feedback guidato dalla visualizzazione all'interno di un'unica piattaforma e valutano l'intero flusso di lavoro in condizionirandomizzate 10. Inoltre, molti rapporti enfatizzano i risultati senza specificare procedure filmabili a livello di parametro per la registrazione dei sensori, la gestione degli artefatti e l'esportazione dei dati, limitando la riproducibilità e la replica tra sito. Il presente lavoro colma questa lacuna presentando un protocollo passo dopo passo per l'implementazione di una piattaforma di educazione musicale guidata dall'IA nelle routine di classe in studio e valutando i suoi effetti sul rendimento e l'ansia di stato in teoria musicale/analisi (STAI-S), con indici HRV registrati durante i segmenti standardizzati di riposo e pratica per fornire un contesto fisiologico.
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Il protocollo di studio è stato approvato dal Consiglio di Revisione Istituzionale della School of Arts della Jingchu Technology University (Approvazione n.: JCTU-ARTS-2025-013). Il consenso informato scritto è stato ottenuto da tutti i partecipanti prima dell'iscrizione.
Registrazione dei partecipanti
Ottieni il consenso informato scritto prima dell'iscrizione, dopo che ogni potenziale partecipante ha ricevuto una spiegazione scritta e orale degli obiettivi dello studio, delle procedure, dei potenziali rischi e benefici, della riservatezza e degli accordi di gestione dei dati. Conserva i moduli di consenso firmati separatamente dai dati di ricerca in un armadietto chiuso a chiave o in un archivio digitale criptato con accesso limitato e limitato al principale investigatore e a un gestore dati designato. Annota il numero di approvazione, la data di approvazione e la data di consenso per ogni partecipante in un registro dello studio per supportare la rendicontazione e la replicatrasparenti 11. Registra il protocollo dello studio in un registro di studi appropriato se richiesto dalla politica istituzionale o dalle linee guida della rivista, e registra l'identificatore di registrazione e la data di registrazione nel registro12 dello studio.
Idoneità per i partecipanti e reclutamento
Seleziona e recluta i partecipanti
Reclutare 40 studenti universitari di pianoforte di età compresa tra i 18 e i 22 anni provenienti da un conservatorio o un programma universitario di musica, puntando a un rapporto di sesso approssimativamente bilanciato con una deviazione obiettivo non superiore a 60:40. Verifica che ogni candidato abbia completato almeno 6 mesi di studio formale del pianoforte, sappia leggere fluentemente la notazione del personale e abbia conoscenze introduttive di teoria musicale sufficienti per completare il test di base. Invita i candidati interessati a una visita di selezione e fornisci informazioni scritte sullo studio che descrivono gli impegni di tempo, le procedure di raccolta dati e le tutele di riservatezza almeno 24 ore prima dello screening.
Applica i criteri di inclusione
Somministrare il questionario per il Disturbo d'Ansia Generalizzato-7 (GAD-7) a ciascun candidato e valutarlo secondo il manuale deglistrumenti 13. Conduci un breve colloquio semi-strutturato della durata di 5–8 minuti per confermare che il candidato possa comprendere le istruzioni, tollerare le procedure e partecipare a tutte le sessioni. Includere i partecipanti solo se tutti i criteri sono soddisfatti: età 18–22 anni, almeno 6 mesi di formazione pianistica formale, punteggio GAD-7 tra 5 e 14, indicazione di ansia lieve amoderata 14, disponibilità a completare tutte le procedure di intervento e valutazione e fornitura di consenso informato scritto.
Applicare i criteri di esclusione
Escludere i candidati con disturbi mentali gravi attuali o trattamenti psichiatrici in corso che potrebbero interferire con la partecipazione o la validità degli esiti. Escludere i candidati che hanno partecipato a studi simili di formazione musicale basati su IA nei tre mesi precedenti, definiti come qualsiasi studio di intervento che coinvolge guida pratica guidata da algoritmi o feedback automatico per ≥3 sessioni. Escludere i candidati che non conoscono il repertorio target e non riescono a ottenere una prestazione di base stabile dopo un periodo di familiarità standardizzato di 15 minuti con l'estratto. Escludere i candidati con gravi disabilità motorie, visive o uditive che interferirebbero con l'esecuzione del pianoforte o la registrazione della variabilità della frequenza cardiaca (HRV). Considerare di escludere candidati con condizioni o fattori che compromettono sostanzialmente la qualità della misurazione dell'HRV (ad esempio, aritmie note, pacemaker impiantati o farmaci che influenzano in modo marcato la funzione autonoma) e documentare la motivazione nel registro di screening quandoapplicabile 15. Documentare tutte le decisioni di inclusione ed esclusione, inclusi i motivi dell'esclusione, in un registro di screening identificato da ID dei partecipanti anonimizzati e memorizzare il registro separatamente dai dati di risultato.
Randomizzazione e occultamento dell'allocazione
Preparazione della sequenza di randomizzazione
Utilizzare software statistici per generare una sequenza di randomizzazione a blocchi permutati 1:1 che assegna i partecipanti al braccio sperimentale (piattaforma guidata dall'IA) o al braccio di controllo (istruzione tradizionale). Predefinisci la dimensione del blocco usata per i blocchi permutati come 4, e registra il nome del software, la versione e un valore seed casuale fisso di 20250113 in un log di randomizzazione per garantire la riproducibilità16. Assicurati che il ricercatore che genera la sequenza non sia coinvolto nella valutazione dei partecipanti, nel punteggio dei risultati o nell'insegnamento. Stampate i singoli compiti di gruppo su lettere identiche (circa 5 cm x 2 cm) e inserite ogni compito in una busta opaca, sigillata e numerata sequencialmente. Registra i dettagli della preparazione della busta in un registro di audit (data, preparatore, buste totali = 40) e memorizza il registro di audit separatamente dai dati di risultato.
Implementazione della occultazione dell'allocazione
Conserva le buste sigillate in un luogo sicuro accessibile solo al personale responsabile dell'assegnazione. Alla fine della sessione di riferimento di ogni partecipante, recupera la busta successiva in ordine numerico. Apri la busta in presenza del partecipante e registra l'allocazione rivelata in un registro di allocazione (ID partecipante, numero della busta, data/ora, firma dell'assegnatore). Tieni tutte le buste rimanenti sigillate fino all'uso per preservare la copertura delle assegnazioni.
Mantenimento dell'accecamento dei valutatori delle prestazioni
Assegnare a ciascun partecipante un ID anonimizzato che non codifica l'allocazione di gruppi utilizzando il formato P001–P040. Etichetta tutte le registrazioni audio e video solo con ID partecipante e momento (prima o dopo l'intervento). Fornire ai valutatori delle prestazioni un insieme di registrazioni deidentificate e contropbilanciate che non contengono informazioni sull'allocazione dei gruppi e con i metadati dei file rimossi prima della condivisione.
Repertorio e ambientazione
Selezione del repertorio bersaglio
Usa la Sonata per pianoforte in sol maggiore, K.283, Movimento II (Andante) di Mozart come pezzo comune di formazione e valutazione. Usa le battute 1–32 come estratto standardizzato per l'allenamento e la valutazione, e conferma che questa lunghezza e difficoltà dell'estratto sono appropriate per i major di pianoforte di livello intermedio, consentendo obiettivi di tempo stabili e richieste di frase costanti durante lasessione 17.
Standardizzazione dell'ambiente fisico
Condurre tutte le sessioni in uno studio tranquillo con illuminazione e temperatura stabili mantenute a 22 ± 1 °C. Posizionare un pianoforte digitale con tasti pesati o un pianoforte acustico con azione dei tasti comparabile in una stanza fissa e mantenere costante l'altezza della panca per ogni partecipante durante le visite. Posizionare un microfono a 0,8 m dallo strumento a un'altezza fissa di 1,2 m, inclinato di 45° verso la tavola armonica o il tastiere, per catturare un segnale chiaro senza tagli. Monta una telecamera su un treppiede a 1,8 m dall'artista a un'altezza di 1,4 m, catturando mani e parte superiore del corpo con un angolo costante in tutte le sessioni.
Calibrazione delle apparecchiature prima di ogni giorno di prova
Imposta e testa il volume del metronomo in modo che sia chiaramente udibile per il partecipante ma non domini la registrazione audio, puntando a un livello di riproduzione di circa 60–65 dB in posizione da laboratorio. Regolare il guadagno di registrazione sull'interfaccia audio o sul dispositivo di registrazione per evitare clipping mantenendo un alto rapporto segnale-rumore, puntando a livelli di picco tra −12 dB e −6 dB durante i passaggi forte. Controlla l'inquadratura e la messa a fuoco della telecamera per assicurarti che tastiera, mani e torso superiore siano costantemente visivi. Verifica la connettività del dispositivo HRV e la qualità del segnale osservando la visualizzazione in tempo reale e confermando la rilevazione stabile degli intervalli R–R (o la forma d'onda ECG stabile) per almeno 30 secondi prima di iniziare la raccolta dati. Se si verifica clipping audio, ridurre il guadagno di ingresso di 3–6 dB, ripetere una registrazione di test di 10 s e procedere solo dopo che i livelli di picco rimangono sotto la soglia di clipping (clipping sogli). Se la rilevazione R–R è instabile, aumentare il contatto cutaneo stringendo la fascia toracica e inumidificando i cuscinetti a contatto (oppure riposizionare gli elettrodi ECG secondo le indicazioni del produttore), ripetere il controllo del segnale a 30 s e procedere solo dopo aver ottenuto una traccia stabile.
Misure di risultato
Conoscenza e analisi (risultato cognitivo primario)
Sviluppare due forme parallele (Forma A e Forma B) di un test strutturato di teoria musicale e analisi dei pezzi, abbinati su domini di contenuto e difficoltà18. Includere 20 elementi che coprono armonia (8 elementi), segmentazione ritmica (4 elementi), riconoscimento motivico (4 elementi) e analisi formale (4 elementi) del repertorio target e materiali correlati. Ad ogni momento di valutazione, fai sedere il partecipante da solo in una stanza silenziosa e fornisci o la Forma A (baseline) o la Forma B (post-test), secondo un programma predefinito. Istruisci il partecipante a completare il test entro 30 minuti senza utilizzare strumenti, libri di testo o strumenti elettronici. Raccogli il foglio di risposta alla fine del test e registra il tempo di completamento in pochi minuti. Valuta ogni risposta utilizzando una chiave delle risposte standardizzata e calcola il punteggio di accuratezza totale (0–100) come risultato cognitivo principale, assegnando 5 punti per ogni punto. Memorizza il punteggio totale e il tempo di completamento sotto l'ID anonimo del partecipante.
Criterio di valutazione (risultato delle abilità secondarie)
Registra una performance audio-video dell'estratto bersaglio per ogni partecipante sia prima che dopo l'intervento utilizzando lo strumento standardizzato, la posizione del microfono e l'angolazione della telecamera. Usa una rubrica di esecuzione con quattro dimensioni: fluidità melodica, accuratezza ritmica, coordinazione e tecnica, e interpretazione espressiva. Valuta ogni dimensione su una scala da 1 a 5 per ottenere un punteggio totale compreso tra 4 e 20. Formare almeno due valutatori indipendenti utilizzando un documento di valutazione dettagliato e un set di 6 registrazioni pilota (3 registrazioni di base e 3 registrazioni post-test di studenti non studenti) fino a raggiungere un accordo accettabile su tutte le dimensioni. Fornire ai valutatori l'intero set di registrazioni etichettate solo tramite ID anonimizzato e punto temporale, senza informazioni di gruppo. Istruire i valutatori a valutare le registrazioni in modo indipendente e a registrare i loro punteggi in un foglio di punteggio sicuro o in un database. Identificare eventuali discrepanze superiori a 2 punti su una singola dimensione e risolverle tramite discussione; Se non si raggiunge un consenso, si ottiene il giudizio di un terzo valutatore. Prima del punteggio completo, stimare l'affidabilità inter-valutatore usando il coefficiente di correlazione intraclasse (ICC) sulle 6 registrazioni pilota e confermare che ICC è almeno 0,8019. Riassumere i punteggi della rubrica a livello di gruppo (totale e quattro dimensioni) sia al pre-test che al post-test nella Tabella Supplementare 1, e riportare le statistiche di affidabilità inter-valutatori (ICC con intervalli di confidenza al 95%) nella Tabella Supplementare 2.
Stato di ansia e variabilità della frequenza cardiaca (esiti affettivi/fisiologici secondari)
Somministrare l'Inventario di Ansia da Tratto Stato–Stato (STAI-S; 20 elementi, scala Likert a 4 punti, punteggio totale 20–80) sia pre che dopol'intervento 20. Istruite i partecipanti a rispondere in base a come vi sentite in questo momento e a rispondere a tutte le questioni. Controlla ogni questionario per eventuali risposte mancanti e, se necessario, chiedi al partecipante di completare eventuali elementi omesse prima di andarsene. Calcola il punteggio totale STAI-S secondo il manuale degli strumenti. Se viene utilizzato un sottoinsieme validato di 10 elementi o un formato adattato per la visualizzazione o analisi esplorativa, documentare la regola di adattamento e selezione, fornire giustificazione e riferimenti, e riportare il α di Cronbach sia per la scala completa che per il sottoinsieme neirisultati 21. Istruire i partecipanti ad astenersi da esercizio fisico vigoroso, caffeina e pasti abbondanti per almeno 2 ore prima della registrazione della HRV e a evitare l'alcol per almeno 12 ore prima di ogni visita; Confermare la conformità verbalmente e registrare la conformità come sì/no nel registrosessioni 22. Registra la HRV usando (i) un sensore ECG con fascia toracica o (ii) un sistema ECG a tre derivazioni. Utilizzare intervalli R–R derivati dall'ECG con una frequenza di campionamento di 1000 Hz per tutte le registrazioni, e registrare la modalità (ECG), la frequenza di campionamento (1000 Hz) e la data/ora di registrazione nel registro della sessione. Per la registrazione con la cinghia toracica, posizionare la fascia al livello del processo xifoide con un contatto saldo con la pelle; per la registrazione ECG, posizionare elettrodi in configurazione standard di lead II e verificare la rilevazione stabile delle onde R prima di iniziare. Per la HRV a riposo, far sedere comodamente il partecipante con i piedi piatti sul pavimento e le mani appoggiate sulle cosce; istruire a una veglia silenziosa con minimo movimento e senza parlare per 5 minuti; Inizia la registrazione dopo un periodo di stabilizzazione di 60 s e analizza il segmento successivo di 300 s.
Per la pratica HRV, istruire il partecipante a eseguire il passaggio bersaglio per 5 minuti a un tempo fisso di 76 battiti al minuto e un bersaglio dinamico fisso di mezzo-forte; Usa un metronomo per mantenere il tempo e inizia l'analisi dopo i primi 30 secondi, analizzando il segmento successivo da 270 secondi. Dopo ogni registrazione, esportare la serie grezze di intervalli R–R come file di valori separati da virgole (CSV) contenente almeno due campi (timestamp in ms; intervallo R–R in ms), e ispezionare la traccia utilizzando il software di registrazione e l'ispezione visiva per identificare perdite di segnale, artefatti e battiti ectopici.
Applica un flusso di lavoro predefinito per la correzione degli artefatti e registra la proporzione di battiti corretti per ogni segmento nel sessionlog 23.
Regola di rilevamento degli artefatti: segnalare un intervallo R–R come artefatto se si discosta di oltre il 20% dalla mediana dei 5 intervalli normali precedenti, o se i valori assoluti R–R cadono al di fuori di 300–2000 ms. Metodo di correzione: sostituire gli intervalli segnalati usando l'interpolazione cubic-spline degli intervalli normali adiacenti dopo aver rimosso i battiti ectopici.
Soglia di controllo qualità: ripetere il segmento di registrazione se la proporzione di battiti corretti supera il 5,0% o se c'è una perdita di segnale continua superiore a 5 s.
Calcola gli indici nel dominio temporale, inclusi RMSSD e SDNN, utilizzando il software di analisi versione 1.3.0, e memorizza gli output in un file di risultati strutturati (CSV) collegato a ID partecipante, punto temporale e tipo di segmento (rest o pratica). Calcolare gli indici nel dominio della frequenza, inclusa la potenza HF nella banda 0,15–0,40 Hz, utilizzando un periodogramma di Welch con lunghezza di finestra di 120 s, sovrapposizione del 50%, finestra di Hamming e ricampionamento a 4 Hz della serie interpolata R–R; riportare HF in ms2 e trasformare logaritmicamente HF prima dell'analisi inferenziale. Opzionalmente, calcola la potenza LF (0,04–0,15 Hz) e il rapporto LF/HF e riportali descrittivamente con la dovuta cautela24.
Carico cognitivo (esito secondario esplorativo)
Somministrare il questionario multidimensionale sul carico cognitivo sviluppato da Leppink e colleghi alpost-test 25. Presentiamo i 10 elementi che formano tre sottoscale: carico estraneo (3 elementi), carico intrinseco (3 elementi) e carico rilevante (4 elementi), ciascuno valutato su una scala Likert a 7 punti da 1 (fortemente in disaccordo) a 7 (fortemente d'accordo). Per ogni sottoscala, calcola la media degli elementi corrispondenti per ottenere un punteggio nella sottoscala compreso tra 1 e 7; considerare i valori mancanti come non validi e richiedere risposte complete per il punteggio. Interpretare un carico estraneo maggiore come una maggiore elaborazione irrilevante, un carico intrinseco maggiore come una maggiore complessità intrinseca del compito, e un carico germanico maggiore come uno sforzo produttivo di costruzione dello schema. Quando si utilizza una versione non inglese, eseguire traduzione e retrotraduzione da parte di due esperti bilingui indipendenti, testare lo strumento tradotto in 10 studenti di pianoforte non studiosi e calcolare il α di Cronbach per ogni sottoscala; adottare α ≥ 0,70 come criteriodi adeguatezza 26. Riportare i valori α specifici per sottoscala nei Risultati e analizzare separatamente le tre sottoscale, applicando l'aggiustamento di Holm–Bonferroni per confronti multipli con un α familiare = 0,0527. Se desiderato, si deriva un indice composito di carico cognitivo come media aritmetica di tutti e 10 gli elementi.
Base (pre-test; Settimana 1)
Confermare l'idoneità e il consenso informato all'inizio della sessione di base e assegnare al partecipante un documento anonimo. Registrare informazioni demografiche e storia di formazione, inclusi età, sesso, anni di studio del pianoforte e le normali ore settimanali di pratica, in un modulo dati di base. Somministrare il test di conoscenza e analisi (Form A) in un ambiente silenzioso, far rispettare il limite di tempo di 30 minuti e registrare il punteggio totale e il tempo di completamento con l'ID del partecipante. Collegare il sensore HRV e registrare un segmento HRV di 5 minuti a riposo, seguito da un segmento HRV standardizzato di 5 minuti dell'estratto del bersaglio a 76 battiti al minuto e un target dinamico mezzo-forte.
Monitorare la qualità del segnale durante l'acquisizione e ripetere qualsiasi segmento con artefatti eccessi dopo aver regolato la tensione della cinghia o la posizione degli elettrodi; Ripeti quando la proporzione di battito corretto supera il 5,0% o quando la perdita continua di segnale supera i 5 s, e documenta la ripetizione e il motivo nel registro di sessione. Riassumi gli indicatori di qualità dei dati HRV (proporzione di battiti corretta per artefatti, segmenti ripetuti ed esclusioni) nella Tabella Supplementare 3. Somministra lo STAI-S e calcola il punteggio totale (20–80) secondo la chiave del punteggio. Registra una performance audio-video di base dell'estratto bersaglio utilizzando l'impostazione predefinita di strumento, microfono e telecamera, assicurando un inquadramento e livelli audio coerenti. Etichetta tutti i file dati (test, registrazioni HRV, questionari e video di performance) con ID partecipante anonimizzato e l'indicatore pre-timepoint, e memorizzali in una directory sicura, controllata dagli accessi e con backup utilizzando la seguente convenzione di denominazione file: P###_TP(pre/post)_MOD(test/HRVrest/HRVprac/STAI/perf)_YYYYMMDD_HHMM28.
Sedute di intervento (Settimane 2–3)
Programmazione
Programmare 12 sessioni supervisionate di 30 minuti per ogni partecipante del gruppo sperimentale nell'arco sperimentale in un periodo di 2 settimane. Programmare le sessioni in orari relativamente coerenti della giornata per ogni partecipante entro una finestra fissa di ±2 ore rispetto all'inizio della prima sessione, e annotare l'orario di inizio e di fine per ogni sessione per ridurre e quantificare la variazione diurna di HRV e ansia. Annota la presenza, le ragioni delle sessioni perse o riprogrammate e eventuali deviazioni dal protocollo in un registro di aderenza. Standardizzare le condizioni pre-sessione confermando che i partecipanti abbiano rispettato le restrizioni pre-registrazione per caffeina, esercizio vigoroso, pasti abbondanti e alcol, e registrare la conformità come sì/no con brevi note quando ilnumero 29.
Braccio sperimentale: piattaforma assistita dall'IA (Figura 1)
All'inizio di ogni sessione, istruisci il partecipante ad accedere alla piattaforma AI utilizzando l'ID anonimo del partecipante e confermare che nell'interfaccia non venga visualizzata alcuna informazione personalmente identificabile. Carica l'estratto della sonata di Mozart nell'interfaccia interattiva della partitura e verifica che siano visualizzati il pezzo corretto, i confini degli estratti (battute 1–32) e le impostazioni di difficoltà. Configurare la piattaforma per registrare la telemetria di pratica a livello di nota e battuta, inclusa accuratezza dell'altezza (%), deviazione del tempo d'inizio (ms), deriva del tempo rispetto al metronomo (%), posizioni di errore a livello di battuta e conteggi di ripetizioni per ogni segmento in loop; imposta l'intervallo di aggiornamento della telemetria a 200 ms e l'intervallo di aggregazione a livello di barra a 1 bar. Esegui una riproduzione di calibrazione di 45 secondi dell'estratto per confermare che la piattaforma catturi gli eventi delle note e allinea le note rilevate alle posizioni del punteggio; Ripeti la calibrazione se gli errori di allineamento superano una delle seguenti tolleranze: disallineamento mediano di inizio superiore a 80 ms su una finestra di 10 note o disallineamento ripetuto a livello di barra su 2 tacche consecutive.
Abilita il modulo di allenamento personalizzato in modo che assimili le funzionalità di performance durante la sessione e produca obiettivi a livello di segmento usando una regola fissa: selezionare le due battute con il punteggio di errore combinato più alto, dove il punteggio di errore combinato = 0,5 x tasso di errore di pitch + 0,3 x deviazione temporale assoluta + 0,2 x drift di tempo; Registra le barre selezionate e i tre principali driver di errore nel registro della sessione. Istruisci il partecipante a esercitarsi sui segmenti mirati mentre lo spartito interattivo evidenzia le note in tempo reale, supporta il loop di passaggi difficili e suona esempi MIDI di segmenti target al tempo target (76 bpm) e a un tempo ridotto di 60 bpm per l'impalcatura. Assegna tempo di sessione usando una struttura fissa e registra i minuti realizzati per ogni fase: 3 minuti di login/calibrazione, 21 min di pratica di segmenti mirati, 5 min di riflessione con il partner di conversazione (Sezione 7.3) e 1 min di riepilogo/esportazione e note30.
Partner di pratica conversazionale
Attiva il partner di pratica conversazionale alimentato da un grande modello linguistico (LLM) tramite una connessione API sicura, e registra la versione del modello come LLM-PracticePartner v2.1 (build 2025-01-15), il tipo di endpoint di inferenza come cloud e il metodo di controllo accessi come autenticazione basata su token nel log dello studio. Configura il partner con un prompt di sistema fisso che limita gli output a contenuti legati alla pratica (fraseggio, intenzioni sul colore del tono, decisioni di pedalata, diagnosi degli errori e suggerimenti per il passo successivo), e disabilita qualsiasi funzione che richieda dati personali.
Dopo ogni segmento di pratica mirata, invita il partecipante a descrivere scelte di frase, intenzioni di colore del tono, decisioni di pedalata, difficoltà percepite e livello di ansia percepito su una scala di autovalutazione da 0 a 10, e registra le risposte come campi strutturati nel registro della sessione. Configurare il partner per restituire suggerimenti brevi specifici per segmento allineati agli obiettivi attuali usando parametri di generazione fissi: lunghezza massima di risposta 80 parole, massimo 2 turni per segmento, temperatura 0,2 e timeout di risposta di 2 s; Annota il numero di scambi e la durata totale del dialogo per sessione. Assicurati che il tempo di dialogo rimanga secondario rispetto al gioco limitando il tempo totale di dialogo per sessione a 6 minuti e applicando il limite disabilitando ulteriori prompt una volta raggiunto il limite.
Privacy e sicurezza: archiviare i log delle conversazioni usando ID anonimizzati, criptare durante il transito usando TLS 1.2 o successivo e a riposo usando AES-256, limitare l'accesso solo al personale autorizzato, impostare la conservazione grezza delle trascrizioni a 24 mesi e registrare la data di cancellazione per ogni transcript del partecipante impostata nel piano di gestionedati 31.
Riconoscimento multimodale delle emozioni e micro-interventi
Abilita il modulo multimodale di riconoscimento delle emozioni e registra le modalità di input e le velocità di campionamento/aggiornamento nel registro della sessione come segue: video facciale a 30 fotogrammi al secondo, audio vocale a 16 kHz mono e flusso HRV aggiornato a 1 Hz utilizzando intervalli R–R derivati dall'ECG. Definisci lo stress elevato usando una logica di trigger predefinita e registra i parametri esatti.
Trigger HRV: l'RMSSD si colloca di almeno 1 deviazione standard di base entro il partecipante sotto la RMSSD a riposo di base e rimane sotto questa soglia per almeno 60 secondi consecutivi durante le pratiche, calcolata su una finestra mobile di 30 s aggiornata ogni 1 s.
Trigger di prestazione: il tasso di errore continuo supera il tasso medio di errore del partecipante nelle tre sessioni precedenti di almeno il 20% per una finestra continua di almeno 60 s, dove il tasso di errore corrente viene calcolato su una finestra mobile di 20 note aggiornata ogni 5 note.
Regola di conferma multimodale: il trigger richiede o solo il trigger HRV oppure il trigger di performance più almeno un segnale di conferma dai tratti facciali/vocali, definiti come una diminuzione del punteggio di valenza facciale di almeno 0,30 rispetto al valore base all'interno della sessione del partecipante per almeno 10 secondi consecutivi o un aumento del jitter vocale di almeno il 15% rispetto al livello di riferimento all'interno della sessione per almeno 10 secondi consecutivi, con le basi calcolate dai primi 2 minuti della sessione.
Specifica se la fusione multimodale è una soglia basata su regole o un classificatore addestrato. Utilizza la soglia basata su regole per questo protocollo e registra tutte le soglie nel file di configurazione32 della piattaforma. Programma il sistema per mettere in pausa la pratica quando la soglia di stress viene raggiunta e per attivare un micro-intervento selezionato da una libreria prespecificata. Registra il tipo di intervento, l'orario di inizio, la durata e lo stato del completamento nel registro delle sessioni.
Respirazione ritmata: script anni '90 con una cadenza fissa di 6 respiri al minuto, eseguita da timer sullo schermo e segnaleaudio 33.
Breve segnale di consapevolezza: istruzione di attenzione guidata a 75 secondi con formulazione fissa, presentata come testo a schermo con narrazione audio.
Musica di sottofondo a bassa eccitazione: riproduzione a 90 secondi di una traccia predefinita a bassa attivazione con un target fisso di volume di 55–60 dB in posizione bench, con un identificatore di traccia registrato come Track-LA-01 nel registro sessioni.
Dopo il microintervento, riprendere il passaggio interrotto e ridurre il tempo dell'8% per i primi 60 secondi di riattivazione quando il trigger era basato sulla HRV, poi tornare al tempo target se il tasso di errore di corsa torna entro il 10% rispetto al tasso medio del partecipante nelle tre sessioni precedenti per almeno 30 secondi consecutivi.
Controllo qualità: registrare il numero di trigger, il numero di micro-interventi completati e il numero di interventi abortiti per seduta, e calcolare un rapporto di conformità per ogni partecipante come trigger completati diviso per il totale dei trigger.
Valida la performance dei trigger riassumendo gli eventi falsi positivi e falsi negativi utilizzando criteri predefiniti.
Falso positivo: un fattore scatenante si verifica quando il partecipante segnala una bassa ansia (≤2/10) al prossimo prompt e il tasso di errore ricorrente rimane entro il 10% rispetto al tasso medio di errore del partecipante nelle tre sessioni precedenti nei successivi 60 secondi.
Falso negativo: il partecipante riporta un'alta ansia (≥7/10) al prossimo prompt durante un segmento senza trigger nonostante il tasso di errore di corrispondenza superi il tasso medio di errore delle tre sessioni precedenti di almeno il 20% per almeno 60 secondi o nonostante la HRV soddisfi il criterio di trigger HRV.
Riassumere i conteggi e i tassi di falsi positivi e falsi negativi per partecipante e per sessione nella Tabella Supplementare 434. Riporta descrittivamente l'indice composito di carico cognitivo nella Tabella Supplementare 4.
Registrazione e aderenza
Configura la piattaforma per registrare tutti gli eventi e gli output di prova come record strutturati collegati a ID anonimizzato, numero di sessione e timestamp in formato ISO 8601. I campi obbligatori includono battute mirate, conteggi di loop, metriche di precisione, deriva del tempo, conteggio dei dialoghi e durata totale del dialogo in secondi, eventi trigger, tipo e durata dell'intervento in secondi, e eventuali override manuali da parte degli istruttori. Esportare i riassunti a livello di sessione alle 20:00 ogni giorno e memorizzare sia i log grezzi che le tabelle riassunte in un server sicuro con backup automatizzati programmati una volta al giorno alle 02:00. Utilizzare una convenzione standardizzata di denominazione dei file per tutte le esportazioni formattate come StudyID_Group_ID_Session##_YYYYMMDD_HHMM e salvare in formati non proprietari come segue: CSV per i log, WAV per le registrazioni audio, MP4 per le registrazioni video e PDF per i report delle sessioni. Registra il percorso di esportazione, registra il checksum tramite SHA-256 e fai il backup della conferma nel log dello studio per supportare la tracciabilità35.
braccio di controllo: istruzione tradizionale
Programmare dodici sessioni guidate da un insegnante di 30 minuti per 2 settimane per ogni partecipante del gruppo di Controllo, abbinando il tempo totale di contatto supervisionato delbraccio sperimentale 36. Usa lo stesso repertorio, contenuti didattici e istruttori del braccio Sperimentale per controllare gli effetti dell'insegnante edel materiale 37. Condotte ogni sessione utilizzando la pedagogia standard dello studio, inclusa dimostrazione dell'insegnante, spiegazione verbale ed esercizi mirati nell'estratto. Assegna compiti di pratica domestica usando istruzioni verbali o scritte convenzionali senza prompt generati dall'IA o analisi, e definisci il compito domestico come un blocco di auto-pratica di 20 minuti al giorno, focalizzato sulle battute 1–32. Trattenere analisi individualizzate, prompt automatici, dashboard e micro-interventi ai partecipanti di Control. Fornire a ciascun partecipante di Controllo un breve registro cartaceale o elettronico delle pratiche e istruire la registrazione della data e della durata approssimativa dell'ulteriore pratica non supervisionata in pochi minuti. Raccogliere i log alla fine dell'intervento e inserire il tempo totale di pratica non supervisionata per l'estratto obiettivo nel database dello studio.
Retroazione visiva e via di autoregolazione (braccio sperimentale)
Abilita un sistema di feedback grafico che colleghi il comportamento della pratica, le fluttuazioni emotive e il carico fisiologico su un asse temporalecondiviso 38. Calcolare le heat map emotive basate su input multimodali, incluse caratteristiche vocali, tendenze HRV e anomalie nel comportamento delle prestazioni come picchi di errore o instabilitàdi tempo 39. Configurare i riepiloghi giornalieri per segnalare i punti caldi definiti come qualsiasi intervallo di 30 secondi in cui il tasso di errore si trova nel 20% superiore della sessione e almeno un indicatore di stress è presente (trigger HRV incontrato o conferma multimodale soddisfatta), e registra i punti caldi segnalati per le successivesessioni 40. Generare grafici di tendenza HRV che riassumano la potenza RMSSD e HF per tre epoche fisse per sessione: pre-allenamento (primi 60 s), metà allenamento (minuti 3–4) e post-allenamento (ultimi 60 s), utilizzando unità e scala di assi coerenti trai partecipanti 41. Identificare cali marcati nella potenza RMSSD o HF definiti come un calo di almeno il 15% rispetto all'epoca pre-allenamento della sessione allineata con un punto caldo segnalato e considerare questi modelli come candidati per interventi guidati dalla piattaforma; Annota se un intervento è stato attivato ecompletato 42.
Tracciare le curve di progresso per accuratezza dell'intonazione, accuratezza ritmica, completezza musicale e tassi di errore tra le sessioni utilizzando medie a livello di sessione e bande di confidenza al 95% calcolate tra i partecipanti all'interno diogni gruppo 43. Sovrappongi le curve performance-progresso con la heat map emotiva per supportare la riflessione sull'accoppiamento emozione–performance e sul controllometacognitivo 44. Fornire dashboard per istruttori che mostrino le stesse informazioni a livello individuale e di gruppo, aggiornando le dashboard alla fine di ogni sessione entro 5 minuti dal completamento della sessione e evidenziando i picchi di ansia o instabilità delleprestazioni 45. Utilizza dashboard per informare risposte pedagogiche personalizzate documentate negli appunti dell'insegnante, inclusa una riduzione temporanea del tempo, esposizione valutata a battute difficili, incoraggiamento verbale aggiuntivo o breve coaching individuale focalizzato sui punti caldiidentificati 46.
Sessione post-intervento (post-test; fine della terza settimana)
Programmare la valutazione post-intervento alla fine della Settimana 3 e abbinare le condizioni di base il più fedelmente possibile, inclusi stanza, attrezzatura e orario della giornata, entro ±2 ore dall'inizio della sessione di base. Collegare il sensore HRV e registrare un segmento HRV a riposo di 5 minuti seguito da un segmento HRV standardizzato di 5 minuti usando la stessa posizione, impostazioni di campionamento e regole di gestione degli artefatti come alla linea di base, e usa lo stesso obiettivo di tempo di 76 battiti al minuto e il target dinamico mezzo-forte47.
Somministrare il test di conoscenza e analisi (Modulo B) alle stesse condizioni e limiti di tempo utilizzati alla linea di partenza e registrare il punteggio totale e il tempo dicompletamento 48. Somministrare lo STAI-S e calcolare il punteggio totale (20–80) secondo la chiave di punteggio49. Registra una performance audio-video post-intervento dell'estratto utilizzando lo stesso microfono e la stessa configurazione della telecamera, strumento e inquadratura di baseal 50° minuto. Somministrare il questionario sul carico cognitivo e registrare punteggi subscale per il carico estraneo, intrinseco epertinente 51.
Per il ramo Sperimentale, condurre una breve intervista semi-strutturata della durata di 6–8 minuti sull'usabilità della piattaforma e sugli effetti percepiti sulla regolazione e l'apprendimento dell'ansia utilizzando una guida fissa al colloquio e un promptingcostante 52. Registrazione audio delle interviste con consenso e trascrizione parola per parola per analisi qualitativa.
Analisi statistica
Esegui un'analisi di potenza a priori prima del reclutamento usando GPower (versione 3.1 o successiva) e registra la famiglia di test come test F e il test statistico come ANCOVA: effetti fissi, effetti principali e interazioni. Specificare il modello ANCOVA con due gruppi, punteggio di base come covariata, α = 0,05, potenza desiderata = 0,80, e assumere una dimensione dell'effetto di f = 0,30 per l'esito cognitivo primario basandosi sulla letteratura precedente e sui vincoli di fattibilità. Se l'effetto assunto è espresso come parziale η2, si converte in f di Cohen usando la conversione predefinita f = √(η2 / (1 − η2)) e registra il metododi calcolo 53.
Documentare la dimensione del campione risultante richiesta e confermare se n = 40 raggiunge o si avvicina all'obiettivo secondo le assunzioni indicate; conservare il file di output di analisi di potenza nei registri dello studio. Effettuare analisi in SPSS 26.0 o software equivalente e registrare il nome/la versione del software nel registro di analisi. Riassumere i risultati continui come media ± deviazione standard e le variabili categoriche come conteggi e percentuali.
Valutare l'efficacia primaria utilizzando confronti tra gruppi degli esiti post-test con la base come covariata (ANCOVA) e riportare medie aggiustate, intervalli di confidenza parziale η2 e 95%54. Utilizzare test t a campioni indipendenti per confronti tra gruppi quando appropriato e test t accoppiati per i cambiamenti all'interno del gruppo; applicare alternative non parametriche quando le assunzioni vengono violate. Controlla normalità e omoscedasticità; Trasformare logaritmicamente le variabili spettrali HRV sbilanciate prima dell'analisi e riportare i dettagli della trasformazione.
Quando vengono utilizzati metodi robusti, specifica il metodo esatto e la motivazione. Riportare i valori p a due code con α = 0,05 e accompagnare test di ipotesi con dimensioni di effetto (d di Cohen, parziale η2) e intervalli di confidenza al 95%. Condurre analisi esplorative nel braccio sperimentale esaminando le associazioni tra metriche di utilizzo della piattaforma (minuti totali della piattaforma, conteggio di microinterventi, rapporto di aderenza) e risultati cognitivi, affettivi e HRV.
Qualità dei dati e sicurezza
Ispezionare i segnali fisiologici durante ogni registrazione HRV per eventuali artefatti o rilevamento instabile R–R utilizzando la visualizzazione in tempo reale. Ripetere qualsiasi segmento HRV con scarsa qualità del segnale dopo aver regolato la tensione della cinghia o la posizione degli elettrodi, e ripetere quando la proporzione di battito corretta supera il 5,0% o la perdita continua di segnale supera i 5 s; Annota la ripetizione e la causa sospetta nel registro della sessione. Calibrare i livelli audio e le impostazioni del metronomo all'inizio di ogni visita per evitare clipping e mantenere un volume comparabile tra le registrazioni, puntando a livelli di picco tra −12 dB e −6 dB.
Monitorare i partecipanti per eventi avversi, affaticamento eccessivo o disagio legato alla pratica o ai sensori e documentare gli eventi in un registro di sicurezza. Consentire pause aggiuntive o accorciare una sessione se un partecipante segnala stanchezza, ansia o disagio eccessivo, e annotare modifiche come deviazioni dal protocollo. Registra tutte le deviazioni del protocollo (sessioni perse, registrazioni incomplete della HRV, deviazioni importanti) e considera le deviazioni nelle analisi di sensibilità.
Gestione dei dati e accecamento
Assegna a ciascun partecipante un ID anonimo unico e usa questo ID per etichettare tutte le registrazioni, i questionari e i file dati. Memorizza tutti i dati su unità a controllo di accesso con backup automatici regolari programmati una volta al giorno alle 02:00 secondo le politiche istituzionali di protezione dei dati. Mantenere un file di collegamento separato che mappa gli ID dei partecipanti agli identificatori personali in una posizione criptata accessibile solo al personale autorizzato. Mantenere i valutatori delle prestazioni accecato fornendo clip audio-video anonimizzate e con il tempo spostato e trattenendo informazioni sull'allocazione dei gruppi.
Finalizza la griglia di valutazione prima che inizi la valutazione e fornisci istruzioni scritte e registrazioni esemplari55. Ricontrollare l'affidabilità inter-valutatore su un sottoinsieme pilota di 6 registrazioni prima del punteggio completo e confermare ICC ≥ 0,80.
Assicurarsi che siano riportate almeno le seguenti specifiche funzionali: frequenza di campionamento HRV = 1000 Hz, cattura video facciale = 30 fotogrammi al secondo a risoluzione 1920 × 1080, cattura audio vocale = mono 16 kHz e intervallo di aggiornamento telemetria della piattaforma = 200 ms.
Tempistica e aderenza
Definire la soglia di aderenza per protocollo come il completamento di almeno dieci delle dodici sessioni supervisionate nelle settimane 2–3, con ogni sessione completata definita come una sessione supervisionata della durata di almeno 27 minuti di partecipazione attiva all'interno dello slot pianificato di 30 minuti. Registrare il numero di sessioni supervisionate completate e il totale dei minuti supervisionati per ciascun partecipante in un registro di aderenza, e calcolare l'osservanza dei minuti supervisionati come totale dei minuti supervisionati diviso per 360 minuti pianificati espressi in percentuale. Registrare il tempo di pratica aggiuntivo auto-riportato dai registri dei partecipanti e inserire i totali nel database come minuti al giorno e minuti totali durante il periodo di intervento di 2 settimane, e segnalare qualsiasi valore giornaliero superiore a 120 minuti per la verifica.
Per il ramo Sperimentale, registra il numero, il tipo, l'orario di inizio e la durata dei microinterventi innescati dal sistema per sessione dai log della piattaforma, e calcola un indice di esposizione all'intervento come durata totale dell'intervento in secondi per seduta. Includere tutti i partecipanti randomizzati nelle analisi di intenzione di trattare e trattare gli esiti mancanti dopo il test utilizzando l'ultima osservazione portata avanti per i risultati del questionario e analisi completa dei casi per le registrazioni delle prestazioni quando non è possibile ri-registrare; Annota la regola di gestione nel registro di analisi. Effettuare analisi di sensibilità limitate ai partecipanti che raggiungono la soglia per protocollo e inoltre condurre un'analisi di sensibilità escludendo le sessioni con deviazioni dal protocollo classificate come maggiori, definite come un segmento di registrazione HRV mancato o una sessione accorciata di oltre 5 minuti.
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Effetti sulla cognizione della teoria musicale
Come mostrato nella Tabella 1, il gruppo sperimentale (M = 72,45, DS = 6,83, n = 20) e il gruppo di controllo (M = 71,30, SD = 7,14, n = 20) non differivano al pre-test, t(38) = 0,625, p = 0,604, indicando la comparabilità di base per il principale endpoint cognitivo. Dopo l'intervento, ANCOVA, controllando i punteggi pre-test, ha mostrato medie post-test aggiustate più elevate nel gruppo sperimentale ris...
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Questo studio randomizzato ha valutato una piattaforma di educazione musicale guidata dall'IA che integra analisi personalizzata della pratica, riconoscimento multimodale delle emozioni con microinterventi just-in-time e feedback basati sulla visualizzazione. Rispetto all'insegnamento tradizionale, il ramo sperimentale mostrò un guadagno moderato a grande nella performance in teoria musicale e analisi (parziale η2 = 0,206) e una grande riduzione dell'ansia di stato (t = −3,486...
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L'autore dichiara di non avere interessi finanziari concorrenti.
Ringraziamo gli studenti partecipanti e gli insegnanti di studio per il loro tempo e impegno, e lo staff tecnico del conservatorio per l'assistenza nella strumentazione e nella programmazione delle aule.
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| Nome | Azienda | Numero di catalogo | Commenti |
|---|---|---|---|
| Piattaforma di educazione musicale guidata dall'IA (build di ricerca) | Interno / Istituzionale | ID build piattaforma: v2.1 (build 2025-01-15) | Punteggio interattivo + telemetria di allenamento + dashboard + motore di trigger basato su regole; intervallo di aggiornamento telemetria = 200 ms; esporta i log come CSV. |
| Salviette con alcol (preparazione della pelle) | NA (qualsiasi fornitore medico) | NA | Per migliorare il contatto tra elettrodo e cinghia e la stabilità del segnale; Documentare il lotto se disponibile. |
| Sensore ECG HRV con fascia toracica (1000 Hz) | Polar Electro | Polar H10; Parte n. 92075957 | R&ndash derivato dall'ECG; intervalli R; frequenza di campionamento = 1000 Hz (secondo il tuo protocollo); Utilizzato per segmenti di pratica standardizzata di 5 minuti + 5 minuti di pratica standardizzata. |
| Questionario sul carico cognitivo (Leppink, 10 elementi) | NA (fonte della pubblicazione) | NA | Likert a 7 punti; calcolare 3 sottoscale; se tradotto: traduzione– retrotraduzione + pilota n=10; rapporto Cronbach' s & alpha; per scala inferiore. |
| Computer per l'operazione e la registrazione della piattaforma | NA | NA | Qualsiasi laptop/desktop moderno; record versione del sistema operativo; Assicurati di sincronizzare l'ora per i timestamp dei log. |
| Archiviazione dati (disco criptato / server sicuro) | NA | NA | Accesso controllato; backup automatizzati; Nomi del file: " P###_TP(pre/post)_MOD(…)_YYYYMMDD_HHMM"; Memorizza output grezzi + derivati. |
| Gel elettrodico ECG / gel conduttivo (opzionale) | NA (qualsiasi fornitore medico) | NA | Utilizzare se la qualità del segnale è instabile; Utilizzo dei documenti sì/no nel registro delle sessioni. |
| Microfono esterno (se usa microfono + interfaccia invece del registratore) | Audio-Technica | AT2020 | Alternativa opzionale al registratore portatile; mantenere la distanza del microfono a 0,8 m; evitare il clipping (clipping di capelli); Impostazioni di guadagno del documento. |
| Software per l'elaborazione HRV | Kubios (o equivalente) | NA | Deve supportare il rilevamento di artefatti + interpolazione, RMSSD/SDNN, Welch HF (0.15– 0,40 Hz) con finestra 120-s, sovrapposizione del 50%, finestra di Hamming, ricampionamento a 4 Hz; Registra nome/versione del software utilizzato. |
| Metronomo | Korg | MA-2 BLBK | Usato per standardizzare il tempo degli allenamenti (76 bpm) e supportare un tempo costante tra le sessioni. |
| Registratore audio portatile (cattura vocale) | Zoom | H1n | Registrazione della cattura audio vocale a 16 kHz mono (downsampling se registrato più alto); conservare come WAV; Tieni costante la posizione del microfono. |
| Software di analisi della potenza | G*Power | 3.1 (o successivamente) | Utilizzato per l'analisi a priori delle potenze; Registra le impostazioni della famiglia/modello di test nel file di uscita di Power-Analysis. |
| Servizio di modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) con partner di pratica | Fornitore di API istituzionale / Sicuro | LLM-PracticePartner v2.1 (build 2025-01-15) | Tipo di endpoint: cloud; autenticazione basata su token; memorizzare solo ID anonimizzati; Log prompt/output come testo criptato. |
| Questionario: GAD-7 | NA (licenza e fonte di pubblicazione) | NA | Usa la versione linguistica validata; punteggio secondo il manuale; conservare copie in un raccoglitore di studio; memorizza le risposte tramite ID anonimo. |
| Questionario: STAI-S (20 elementi) | NA (licenza/editore) | NA | Usa la versione ufficiale o validata in linguaggio; totale 20– 80; se mostra un sottoinsieme di 10 elementi per le figure, regola di selezione del documento + affidabilità nei Risultati. |
| Software di analisi statistica | IBM | SPSS Statistiche 26.0 | Utilizzato per ANCOVA e test t; Annota la versione/build esatta nel registro di analisi. |
| Treppiede / supporto per fotocamera | Manfrotto (o equivalente) | NA | Qualsiasi treppiede stabile è accettabile; fissa la distanza/altezza tra le sessioni (ad esempio, distanza di 1,8 m, altezza di 1,4 m). Se hai un modello confermato, sostituisci il NA con il tuo laboratorio' S. |
| Interfaccia audio USB (se si usa microfono + interfaccia) | Focusrite | Scarlett 2i2 (3ª generazione) | Opzionale; il picco di registrazione del bersaglio tra e meno; 12 dB e − 6 dB durante i passaggi forte (secondo il testo del protocollo). |
| Videocamera (1080p, 30 fps) | Logitech | C920; Parte n. 960-001055 | Ripresa video facciale = 1920 e volte; 1080, 30 fps (come specificato nel protocollo); Assicurati che non vengano mostrate informazioni identificabili. |
| Pianoforte digitale a tasti appesantiti (o pianoforte acustico) | NA | NA | Meccanismo pesato a 88 chiavi raccomandato; Mantenere lo stesso strumento per tutte le sessioni; documentare il tipo di strumento e l'azione del tasto. |
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