Valutare le molteplici dimensioni di ingaggio per caratterizzare Learning: una prospettiva neurofisiologica

Questo articolo mira a descrivere le tecniche coinvolte nella raccolta e sincronizzazione delle molteplici dimensioni (comportamentale, affettiva e cognitiva) del coinvolgimento degli studenti durante un compito.

L'obiettivo generale di questa procedura è raccogliere e sincronizzare i dati sull'impegno comportamentale, emotivo e cognitivo durante le attività di apprendimento. Ciò si ottiene collegando prima tutti i sistemi di raccolta dati tramite un dispositivo di sincronizzazione che invierà un marcatore temporale all'interno dei dati raccolti. Il secondo passo consiste nel raccogliere i dati di tracciamento oculare e di interazione con il software per il coinvolgimento comportamentale.

Successivamente, verranno raccolti i dati EEG per la caratterizzazione dell'impegno cognitivo. Il passo finale consiste nel raccogliere i dati di coinvolgimento emotivo provenienti dall'attività ELETTRODERMICA o da un ED per la misurazione dell'eccitazione e il riconoscimento automatico delle emozioni facciali o A FER per generare dati di valenza. In definitiva, questi indici che caratterizzano le tre dimensioni dell'engagement saranno risincronizzati in un software di sincronizzazione in base ai time marker inizialmente inviati dal dispositivo di sincronizzazione.

Il vantaggio principale di questa tecnica è che quantifica le tre dimensioni del coinvolgimento degli studenti durante un compito di apprendimento, rispetto ai metodi di ricerca classici che si concentrano esclusivamente sugli strumenti di autovalutazione del coinvolgimento dopo i compiti. Questo metodo può aiutare a rispondere a domande chiave nel campo dell'indicazione, come ad esempio quali sono le dinamiche della cognizione affettiva in vari contesti di apprendimento complessi e qual è l'impatto dei vari contesti pedagogici sull'effetto e sulla cognizione? Ci sono implicazioni per questa tecnica in altri campi.

Ad esempio, nell'informatica, utilizziamo questa tecnica per misurare il coinvolgimento di un utente durante la navigazione in un sito Web o l'utilizzo di un'applicazione software. Questa tecnica si ispira a recenti lavori in neuro omica in cui i dati di vigilanza del conducente a lunga distanza sono stati raccolti utilizzando dispositivi EEG. A dimostrare questa procedura saranno Gabrielle Zu con un assistente di ricerca presso il Tech three Lab di HEC Montreal, ma anche Igo e Yig, che sono assistenti di ricerca presso il Neuro Lab di Begin accendendo l'eye tracker, l'amplificatore EEG per la registrazione di computer e altoparlanti.

Preparare la soluzione EEG con il materiale necessario secondo le procedure consigliate dal produttore. Quindi prepara l'EEG e il software di tracciamento oculare per il prossimo partecipante. Quindi avvia il software di registrazione video e le telecamere avviano il software di sincronizzazione con la sub-routine specifica creata per il progetto, che consente l'invio dei marker di sincronizzazione ogni 60 secondi.

Avvia quindi il software di misurazione fisiologica e apri il layout specifico creato per il progetto. Successivamente, portare il partecipante nella sala di raccolta dati e trovare la posizione dell'elettrodo cz sulla testa del partecipante secondo il sistema di riferimento 10 20. Posizionare la rete EEG sulla testa del partecipante e assicurarsi che ogni elettrodo sia posizionato perpendicolarmente alla superficie della testa.

Collegare il connettore di rete ed eseguire un controllo dell'impedenza con una soglia a 40 kilo ohm. Infine, posizionare due sensori fisiologici sulla parte superiore della mano sinistra del partecipante. Iniziare la raccolta dei dati.

Una volta che tutto il software di registrazione è pronto per essere avviato in Synchrony, eseguire una procedura di calibrazione a nove punti e osservare il partecipante mentre segue i punti rossi sullo schermo. Ripetere questa procedura fino a raggiungere una precisione sufficiente secondo gli standard del produttore, istruire il partecipante a risolvere 10 problemi di fisica newtoniana sul computer. Arrestare le acquisizioni di dati su tutti i computer.

Una volta completata l'attività, rimuovere tutti i sensori dal partecipante. Innanzitutto, importa i dati EEG nel software di analisi dei dati EEG. Quindi, fai clic su file, quindi su nuovo progetto e scegli la posizione dei dati grezzi facendo clic su Sfoglia.

Selezionare la cartella dei dati grezzi appena creata. Scegli la posizione di altre due cartelle denominate cronologia ed esporta allo stesso modo. Quindi fare clic su OK.

Quindi, fai clic su trasformazioni e filtri IIR per pre-elaborare il segnale cerebrale applicando un filtro e una tacca nella finestra del software. Impostare i limiti di cutoff a 1,5 e 50 hertz con una pendenza di 12 decibel per ciascuno e abilitare un notch a una frequenza di 60 hertz. Quindi DC D trend il segnale facendo clic su trasformazioni e DC dre.

Selezionare l'opzione in base al tempo trascorso 100 millisecondi prima dell'indicatore e 100 millisecondi prima della connessione CC. Eseguire un'ispezione dei dati non elaborati facendo clic su trasformazioni e Ispezione dei dati non elaborati. Seleziona l'ispezione semiautomatica e scegli i parametri per tensione, minimo massimo e ampiezza visti qui.

Eseguire un'analisi automatica dei componenti indipendenti o ICA con la classica sfera per la rimozione di I blink facendo clic su trasformazioni e ICA una volta completata. Elabora l'ICA inversa facendo clic sulle trasformazioni ICA. Quindi ICA inverso.

Infine esporta il segnale e i marcatori cliccando su esporta ed esportazione dati generici. Seleziona le caselle etichettate file di intestazione destro e file di marcatore destro. Inoltre, selezionare il formato del testo per un'eventuale costruzione MATLAB dell'indice di coinvolgimento.

Quindi, importa il segnale EEG in matlab. A tale scopo, avviare lo script E-E-G-L-A-B. Quindi l'interfaccia grafica del laboratorio EEG appare in matlab.

Importa i dati per un partecipante alla volta selezionando i dati di importazione dei file utilizzando le funzioni e i plug-in di laboratorio EEG e dal file VDR brain vis rec incolla uno script nella finestra di comando che genererà un indice di coinvolgimento. Questo script produrrà un file di testo. Aprire il file di testo dell'indice di coinvolgimento in Microsoft Excel.

Applicare una normalizzazione Z-score ai dati EEG per consentire il confronto tra i soggetti. Una volta completata la pre-elaborazione EEG. Pre-elabora i dati fisiologici importando l'attività ELETTRODERMICA o i dati EDA nel software di analisi dei dati fisiologici.

Quindi calcola una normalizzazione z-score sui dati EDA facendo clic sulla trasformazione e sulla matematica della forma d'onda per consentire il confronto tra i soggetti. Questo viene fatto in due passaggi. Innanzitutto, seleziona il canale EDA per la sorgente uno, il segno meno nella finestra dell'operazione matematica e K per la sorgente due.

Quindi selezionare nuovo nel menu di destinazione. Immettere il valore medio del canale EDA e selezionare Trasforma l'intera onda. Fare clic su OK per il secondo passaggio, aprire nuovamente la matematica della forma d'onda di trasformazione e selezionare il canale EDAK per la prima origine, il segno di divisione nella finestra dell'operazione matematica e K per la seconda origine.

Quindi selezionare nuovo nel menu di destinazione. Immettere il valore di deviazione standard del canale EDA e selezionare Trasforma l'intera onda. Infine, fai clic su OK per la fase finale di pre-elaborazione.

Importa i dati video dal registratore multimediale nel software di riconoscimento automatico delle emozioni facciali facendo clic su file nuovo e quindi su partecipante. Selezionare un nuovo partecipante nel menu del progetto. Quindi fare clic su file nuova analisi e video.

Fare clic sulla lente di ingrandimento accanto a quella di analisi e scegliere il file video desiderato. Termina calcolando lo zco dei dati di valenza in SPSS facendo clic su analizza statistiche descrittive e descrittivi. Seleziona Salva valore standardizzato nelle variabili e apparirà una colonna con Z-score.

Inizia importando i video di tracciamento I facendo clic su file, importa e video in una nuova osservazione. Assegna un nome alla nuova osservazione e scegli il file video desiderato da importare. Importare tutti i dati esterni facendo clic su file, importa e dati esterni.

Includere il punteggio Z del segnale EEG, lo zco del segnale EDA e il punteggio Z dei dati di valenza. Se lo si desidera, aggiungere marcatori di evento per ulteriori analisi. Per sincronizzare la temporizzazione tra i computer, aprire il menu di offset premendo il tasto Ctrl shift e il segno di uguale selezionare l'offset numerico per inserire il tempo in secondi tra ciascuna coppia di fonti di dati.

Fare clic su OK. Quindi, selezionare le variabili interessanti da generare nel report facendo clic su Analizza dati selezionati e Nuovo profilo dati. Selezionare l'evento desiderato da analizzare e fare clic su OK.

Aggiungere quindi una linea di connessione tra la tabella iniziale e quella nidificata, nonché tra la tabella nidificata e quella dei risultati. Genera il report facendo clic, analizza l'analisi numerica e le nuove statistiche sui clic e seleziona la casella accanto a media nel menu dei dati esterni. Quindi fare clic su OK.

Fare clic su layout e assicurarsi che i dati esterni si trovino nelle colonne e che i contenitori dei risultati vengano visualizzati nelle righe. Termina facendo clic. Ok. Infine, fai clic sul pulsante Calcola in modo che il software aggiorni i calcoli coinvolti nel report che viene generato.

In questo esperimento vengono sincronizzate molte dimensioni dei dati di coinvolgimento, tra cui quelle comportamentali, cognitive ed emotive attraverso l'uso di più computer. Per stabilire la linea di base del soggetto, è utile utilizzare i dati provenienti da un punto dell'attività in cui è presente una pausa qui alla fine della pausa. L'impegno cognitivo dell'EEG sta aumentando leggermente in previsione del prossimo compito e l'eccitazione è ancora in calo.

I dati di valenza mancano perché gli occhi del partecipante sono chiusi durante l'attività di risoluzione del problema. Mentre il soggetto legge la terza riga, puoi vedere che la sua eccitazione ha raggiunto il picco. La valenza emotiva è neutra e l'impegno cognitivo EEG è al massimo Una volta padroneggiato.

Questa tecnica prevede circa 30 minuti di preparazione del soggetto prima che inizi la sperimentazione Dopo il suo sviluppo. Questa tecnica aprirà la strada a ricercatori e professionisti della tecnologia dell'informazione, ma anche nell'industria dei videogiochi per monitorare in tempo reale l'aspetto comportamentale, emotivo e cognitivo degli utenti. Un passaggio chiave in qualsiasi approccio di regolazione è la sincronizzazione e la precisione di questa procedura dovrebbe essere testata prima e dopo ogni esperimento per avere un cronometraggio accurato tra tutti i dispositivi.

Dopo aver visto questo video, ora dovresti avere una buona comprensione di come raccogliere dati psicofisiologici sincronizzati al fine di comprendere meglio la dinamica di interazione delle dimensioni comportamentali, emotive e cognitive del coinvolgimento durante un compito di apprendimento.