Name: Valutare le molteplici dimensioni di ingaggio per caratterizzare Learning: una prospettiva neurofisiologica (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2015-07-01T15:00:00.000+00:00
Duration: 13 min 57 s
Description: Scopri come raccogliere e sincronizzare dati comportamentali, emotivi e cognitivi durante compiti di apprendimento. Questa tecnica neurofisiologica integra eye tracking, EEG e attività elettrodermica per caratterizzare il coinvolgimento multidimensionale dello studente.

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Gli autori riconoscono il sostegno finanziario del Social Sciences and Humanities Research Council of Canada (SSHERC), del Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC), del Fonds de Recherche Nature et Technologies du Québec (FQRNT) e del Fonds de Recherche sur la Société et Culture du Québec (FQRSC).

Questo protocollo ha ricevuto un certificato di etica dal Comitato institutionnel de la recherche avec des êtres humains (CIER) de l&#39;Université du Québec à Montréal (UQAM), che è stato approvato dal HEC-Montreal per la struttura di ricerca Tech3Lab. Il protocollo descritti i passaggi specifici che vengono eseguite nel nostro ambiente di laboratorio e delle attrezzature. Anche se i percorsi di software precise vengono forniti per chiarire la metodologia, questa tecnica è trasferibile e può essere replicato con altri proprietari di eye-tracking, il riconoscimento automatico emozione facciale, l&#39;attività elettrodermica e attrezzature elettroencefalografia e software. 1. Impostazione del Laboratorio Ambiente <ol><li> Accendere l&#39;eye-tracker, l&#39;amplificatore EEG, i quattro computer di registrazione e gli altoparlanti. </li><li> Preparare l&#39;installazione dell&#39;apparecchio di controllo: <ol><li> Preparare la configurazione EEG con il materiale necessario secondo racc del produttoreProcedure nded. Preparare il software EEG per il partecipante imminente. Avviare il software eye-tracking e creare un nuovo profilo partecipante nel software. Avviare il software di registrazione video e le telecamere. </li><li> Avviare il software di sincronizzazione con la subroutine specifica creata per il progetto con i pennarelli a 60 sec. Avviare il software di misura fisiologico (per registrare l&#39;attività elettrodermica) e aprire il layout specifico creato per il progetto. Regolare la sedia del partecipante al più alto livello. </li></ol></li></ol> 2. partecipante Preparazione <ol><li> Chiedere al partecipante di leggere e firmare il modulo di consenso etico. </li><li> Effettuare misurazioni del cranio per EEG: <ol><li> Trovare la posizione Cz sulla testa del partecipante (secondo 10-20 sistemi di riferimento). Immergere la rete EEG nella soluzione salina (cloruro di potassio) (vedi punto 1.2.1) e avviare un timer (10 min) in conformità con gli standard del produttore. &lt;/ Li&gt; </ol></li><li> Leggi l&#39;obiettivo dello studio e i passaggi della sperimentazione al partecipante, &quot;L&#39;obiettivo di questo studio è quello di osservare l&#39;attività cerebrale mentre si risponde problemi di fisica. Prima di tutto installare i sensori, poi vi verrà chiesto di risolvere 10 problemi di fisica newtoniana sul computer. Ti verrà richiesto di fare una pausa di 45 secondi dopo ogni problema con gli occhi chiusi. Dopo ogni problema, vi verrà chiesto di votare la vostra valutazione del problema. &quot; </li><li> Dì il soggetto che la durata totale dell&#39;esperimento sarà 90 min. </li><li> Installare i sensori fisiologici, secondo le raccomandazioni del fabbricante: due sensori gelificato sulla parte superiore della mano sinistra. </li><li> Installare il tappo EEG, secondo le raccomandazioni del costruttore e eseguire un controllo di impedenza con una soglia a 40 kΩ (secondo le specifiche del produttore). </li></ol> 3. Raccolta dati <ol><li> Assicurarsi che tutto il software di registrazione è pronto per essere avviato in sincronia: <ol><li> Fisiologia (dati EDA): Fare clic sul pulsante &quot;Start&quot;. </li><li> Registrazione video: Fare clic sul pulsante &quot;Apri&quot;. </li><li> Eye-tracking: Fare clic sul pulsante &quot;in attesa&quot;. </li><li> EEG: Fai clic sul pulsante &quot;record&quot;. </li><li> Il software di sincronizzazione: Fai clic sul pulsante &quot;cerchio verde&quot;. </li></ol></li><li> Occhio calibrazione sguardo: <ol><li> Eseguire un cinque punti di calibrazione sullo schermo e osservare il partecipante, mentre lui / lei segue i punti rossi (cliccare su &quot;Strumenti / Impostazioni / Calibration ...&quot;). Ripetere questa procedura fino ad ottenere sufficiente precisione, secondo gli standard del produttore. </li></ol></li><li> Istruzioni compito proiettare sul schermo del partecipante: chiedere se lui / lei ha delle domande dopo la lettura, e se lui / lei è pronto per iniziare l&#39;esperimento. </li><li> Chiedere al partecipante di risolvere 10 Newton physics problemi. </li><li> Se necessario, eseguire un controllo dell&#39;impedenza durante una delle pause 45 s (non prima problema 5). </li><li> Assicurarsi che il partecipante assume la piena 45 s pausa prima di ogni problema (per determinare la linea di base). </li></ol> 4. Fine della raccolta dei dati <ol><li> Smettere di acquisizione dei dati in tutti i computer e rimuovere i sensori dal partecipante. </li></ol> 5. Dopo che il partecipante ha lasciato <ol><li> Pulire il tappo EEG con germicida e riordinare il materiale, secondo le raccomandazioni del costruttore. Salvare tutti i file di dati raccolti e creare un backup sul server FTP. </li><li> Compilare il foglio partecipante: notare un particolare evento o un problema durante la raccolta dei dati. Cancella tutti i cookie dal browser web. </li></ol> 6. I dati di pre-processing ed esporta per il Software Integration <ol start="1"><li> EEG <ol><li> Importa dati EEG in software di analisi dati EEG: <ol><li> Creare tre cartelle vuote sul computer denominato &quot;dati grezzi&quot;, &quot;Storia&quot; e &quot;Export&quot; per incollare i dati EEG grezzi in file di dati grezzi appena creato. </li><li> Nel software di analisi dei dati di EEG, fare clic su &quot;File / Nuovo progetto ...&quot; e scegliere la posizione dati grezzi facendo clic su Sfoglia, quindi selezionare il file di dati grezzi appena creato. Scegliere la posizione della &quot;Storia&quot; e cartelle &quot;esportazione&quot; nello stesso modo. </li><li> Fare clic su &quot;OK&quot;. (La finestra dovrebbe contenere tutti i dati EEG del partecipante). </li></ol></li><li> Pre-processo il segnale del cervello: <ol><li> Applicare un filtro e un notch (cliccare su &quot;Trasformazioni / filtri IIR ...&quot;). Nella finestra, abilitare la bassa frequenza di taglio di 1.5 Hz con una pendenza di 12 dB e l&#39;alta frequenza di taglio di 50 Hz con una pendenza di 12 dB. Consentire anche una tacca alla frequenza di 60 Hz. </li><li> Poiché viene utilizzato un amplificatore DC detrend il segnale (Fare clic su &quot;Transformations / DC Detrend ... &quot;e attivare&quot; in base al tempo &quot;a 100 msec prima del segno e 100 msec prima connessione CC). </li><li> Eseguire un controllo di dati grezzi (Fare clic su &quot;/ ispezione dati grezzi Trasformazione ...&quot; e selezionare rimozione semiautomatica artefatto). Selezionare le seguenti: tensione massima di 60 mV / ms; Max-min: 200 mV a 200 intervallo ms; ampiezza: -400 a +400 mV). </li><li> Eseguire una ICA automatico con Sphering classico per la rimozione batter d&#39;occhio (artefatti myographic non devono essere rimossi perché la loro portata è al di fuori delle frequenze di interesse). (Fare clic su &quot;Trasformazioni / ICA ...&quot;. Alla fine della ICA, processo ICA inversa.) </li><li> Re-di riferimento (&quot;Trasformazioni / Re-reference ...&quot;) il segnale e selezionare &quot;medio comune&quot;. </li><li> Export (fare clic su &quot;Esporta / Generic Data Export ...&quot;) il segnale e gli indicatori in formato testo (Selezionare il &quot;.vhdr&quot;; box) per un eventuale realizzazione Matlab dell&#39;indice impegno. Selezionare anche il &quot;file di intestazione Write&quot; e scatole &quot;di file marcatore Write&quot;. </li></ol></li><li> Importare il segnale in Matlab. <ol><li> Inizia Matlab e digitare &quot;eeglab&quot;, così l&#39;interfaccia grafica di EEGLab appare e importare i dati di un partecipante alla volta. Nella GUI, selezionare la voce di menu &quot;File / Importa dati / Utilizzo delle funzioni EEGLab e plugins / Da Cervello Vis Rec .vhdr file&quot;. </li><li> Nella finestra di comando, incollare uno script 16 che genera un indice di impegno. NOTA: Lo script impegno cognitivo viene calcolato la media di ogni / (Alpha + Theta) Rapporto Beta entro un tempo T. finestra scorrevole di 20 secondi che precede Questa procedura viene ripetuta ogni secondo e una nuova finestra scorrevole viene utilizzato per aggiornare l&#39;indice. </li></ol></li><li> In Microsoft Excel, aprire il file di testo dell&#39;indice di impegno che viene generato alla fine dello script per Matlab e applicare un z-score la normalizzazione dei dati EEG per consentire il confronto interindividuale. (Per ogni valore, calcola la formula in Excel: Z = (valore - media generale) / deviazione standard generale.) </li><li> Salvare il segnale di indice di impegno z-score in un file CSV in MS Excel. (Fare clic su File / Salva con nome ... e selezionare CSV nel tipo di formato.) </li><li> Ripetere la procedura (dal punto 6.1.2.2.) Per ogni partecipante. </li></ol></li><li> Fisiologia: <ol><li> Importa dati EDA in fisiologico software di analisi dei dati. </li><li> Applicare questi parametri pre-processo del segnale fisiologico: <ol><li> Applicare una trasformazione logaritmica per normalizzare la distribuzione della conduttanza secondo Venables e Christie 23 metodo. </li><li> Piatto il segnale su una finestra 10 sec 24 scorrevole. </li></ol></li><li> All&#39;interno del software fisiologico, calcolare una normalizzazione z-score sui dati EDA per permettere il confronto interindividuale. (Z = (valore - media generale) / deviazione standard globale). <ol><li> Evidenziare tutti i dati con il cursore dal canale EDA. </li><li> Nel menu in alto, selezionare il canale EDA, e selezionare &quot;significa&quot; per ottenere il valore medio del canale generale. Selezionare anche il canale EDA e &quot;stddev&quot; per ottenere il valore della deviazione standard del canale complessiva. </li><li> Per calcolare l&#39;equazione z-score, fai clic su &quot;Trasformazione / Waveform Math ...&quot; e selezionare il canale EDA in Source 1. Selezionare &quot;-&quot; (meno) nella finestra operazione matematica e selezionare K in origine 2. Selezionare &quot;Nuova destinazione&quot; nel menu di destinazione e immettere il valore medio del canale EDA (vedi punto 6.2.3.2). Selezionare &quot;Trasforma intero onda&quot;, fare clic su OK e fare clic su &quot;Trasformazione / Waveform Math ...&quot;. Selezionare il canale EDA-K in origine 1, selezionare &quot;/&quot; (divisione) nella finestra operazione matematica, selezionare K in origine 2, selezionare &quot;Nuova destinazione&quot; a destinazione ed enter il valore della deviazione standard del canale EDA (passo 6.2.3.2). Selezionare &quot;Trasforma intero onda&quot; e fare clic su OK. </li></ol></li><li> Esportare il segnale (arousal) in un file CSV. (Fare clic su File / Salva con nome ... e selezionare CSV nel tipo di formato.) </li></ol></li><li> Riconoscimento automatico emozione facciale: <ol><li> Importa i dati video dal registratore video in automatico il software di riconoscimento facciale emozione. (Fare clic su &quot;File / Nuovo ... / Partecipante ...&quot;. Dopo aver selezionato un nuovo partecipante nel menu progetto cliccando su di esso, fare clic su &quot;File / Nuovo / Analisi / Video ...&quot;. Fare clic sulla lente di ingrandimento accanto a Analisi 1 e scegliere la desiderata file video. <ol><li> Selezionare l&#39;analisi offline per &quot;ogni terzo frame&quot; e &quot;Calibrazione continua&quot; attivazione. </li><li> Esportazione dati di valenza in un file CSV. (Fare clic su &quot;Opzioni / Impostazioni / registrazione ...&quot;, selezionare la casella &quot;Scrivere valore di valenza per il file di log&quot; di dialogo. Fare clic su &quot;File /Esporta ... &quot;, scegliere la posizione in cui verranno esportati i file di log, e selezionare la casella&quot; Salva scatola dettagliato log &quot;.) </li><li> Aprire il file CSV in MS Excel. Copiare la colonna di dati valenza in una singola colonna di software SPSS. Fare clic su &quot;Analizza / Descrittive Statistiche / Descrittive&quot; e selezionare il nome della variabile appena incollato. Seleziona la casella &quot;Salva valori standardizzati nelle variabili&quot;. Apparirà una colonna con un punteggio z. Copia-incolla questi z-score sopra i vecchi dati nel file Excel. </li></ol></li><li> Salvare il file Excel con le z-score del segnale (valenza) in formato CSV. </li></ol></li></ol> 7. Data Integration e sincronizzazione <ol start="1"><li> Nel software di analisi comportamentale: <ol><li> Importa video eye-tracking (aggancio del comportamento). (Fare clic su &quot;File / Importa / video in una nuova osservazione ...&quot;. Assegnare un nome alla nuova osservazione e scegliere il file video desiderato.) </li><li> Codice ogni video con essere pertinentecomporta- ed eventi contestuali (marcatori di tempo, risposte giusto / sbagliato). </li><li> Importare tutti i dati esterni con l&#39;intestazione appropriata: z-score di segnale EEG (impegno cognitivo), z-score del segnale di EDA (coinvolgimento emotivo), z-score dei dati di valenza (coinvolgimento emotivo). (Fare clic su &quot;File / Importa / dati esterni ...&quot;. Selezionare il tipo di file appropriato e selezionare il file CSV corretto.) </li></ol></li><li> Sincronizzare ora tra i computer in base a queste formule: <ol><li> Time occhio lo sguardo di tanto in EEG = tempo nell&#39;occhio sguardo + secondo marcatore in EEG - primo marcatore nello sguardo degli occhi. </li><li> Time occhio sguardo di tanto in riconoscimento delle emozioni facciali = Time occhio sguardo + primo marcatore in emozione facciale - primo marcatore nello sguardo degli occhi. </li><li> Time occhio lo sguardo di tanto in attività elettrodermica = Time occhio sguardo + primo marcatore in attività elettrodermica - primo marcatore nello sguardo degli occhi. </li></ol></li><li> Inserisci i dati di correzione premendo il tasto &quot;Ctrl + Shift + =221 ;, per aprire il menu Offset. Selezionare &quot;Offset numerico&quot; per inserire il tempo in secondi tra ogni coppia di fonti di dati [OK?]), Secondo i calcoli di cui sopra. </li><li> Generare un report in base alle variabili di interesse per lo studio. <ol><li> Selezionare le variabili interessanti che saranno generati nel report (cliccare su &quot;Analizza / Select Dati / Nuovo profilo dati ...&quot;). Da sinistra, far scorrere le variabili desiderate tra la casella &quot;Start&quot; e la casella &quot;Risultati&quot;, sulla destra. </li><li> Generare il rapporto. (Fare clic su &quot;Analizza / Analisi Numerica / Nuovo ...&quot;, cliccare su &quot;Statistiche&quot; e selezionare la casella medio nel menu Dati esterni. Chiudi facendo clic su &quot;Calcola&quot;.) </li></ol></li><li> Esportare i dati in un software di analisi statistica e di eseguire analisi in funzione degli obiettivi di studio. </li></ol>

<ol><li>Fredricks, J. A., Blumenfeld, P. C., Paris, A. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((School+engagement%3A+Potential+of+the+concept%2C+state+of+the+evidence%5BTitle%5D)+AND+%22Rev.+Educ.+Res%22%5BJournal%5D)">School engagement: Potential of the concept, state of the evidence.</a> Rev. Educ. Res. 74 (1), 59-109 (2004).</li>
<li>Clark, R. C., Mayer, R. E. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aClark%2C+RC+%22E-learning+and+the+Science+of+Instruction%22">E-learning and the Science of Instruction</a>. , Pfeiffer. San Francisco. (2011).</li>
<li>Zhang, D., Zhou, L., Briggs, R. O., Nunamaker, J. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Instructional+video+in+e-learning%3A+Assessing+the+impact+of+interactive+video+on+learning+effectiveness%5BTitle%5D)+AND+%22Inform.+Manage%22%5BJournal%5D)">Instructional video in e-learning: Assessing the impact of interactive video on learning effectiveness.</a> Inform. Manage. 43 (1), 15-27 (2006).</li>
<li>Freeman, F. G., Mikulka, P. J., Prinzel, L. J., Scerbo, M. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Evaluation+of+an+adaptive+automation+system+using+three+EEG+indices+with+a+visual+tracking+task%5BTitle%5D)+AND+%22Biol.+Psychol%22%5BJournal%5D)">Evaluation of an adaptive automation system using three EEG indices with a visual tracking task.</a> Biol. Psychol. 50, 61-76 (1999).</li>
<li>Glimcher, P., Rustichini, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Neuroeconomics%3A+The+consilience+of+brain+and+decision%5BTitle%5D)+AND+%22Science%22%5BJournal%5D)">Neuroeconomics: The consilience of brain and decision.</a> Science. 306 (5695), 447-452 (2004).</li>
<li>Lieberman, M. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Social+Cognitive+neuroscience%3A+A+review+of+core+processes%5BTitle%5D)+AND+%22Annu.+Rev.+Physiol%22%5BJournal%5D)">Social Cognitive neuroscience: A review of core processes.</a> Annu. Rev. Physiol. 58, 259-289 (2007).</li>
<li>Pope, A. T., Bogart, E. H., Bartolome, D. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Biocybernetic+system+evaluates+indices+of+operator+engagement+in+automated+task%5BTitle%5D)+AND+%22Biol.+Psychol%22%5BJournal%5D)">Biocybernetic system evaluates indices of operator engagement in automated task.</a> Biol. Psychol. 40 (1-2), 187-195 (1995).</li>
<li>Physiological indicators for the evaluation of co-located collaborative play. Mandryk, R., Inkpen, K. CSCW '04 Proceedings of the 2004 ACM conference on Computer supported cooperative work, 2004 Nov 6-10, Chicago, IL, USA, , (2004).</li>
<li>Allaire-Duquette, G., Charland, P., Riopel, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((At+the+very+root+of+the+development+of+interest%3A+Using+human+body+contexts+to+improve+women%E2%80%99s+emotional+engagement+in+introductory+physics%5BTitle%5D)+AND+%22Eur.+J.+Phy.+Ed%22%5BJournal%5D)">At the very root of the development of interest: Using human body contexts to improve women’s emotional engagement in introductory physics.</a> Eur. J. Phy. Ed. 5 (2), 31-48 (2014).</li>
<li>Bradley, M. M., Lang, P. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Measuring+emotion%3A+The+self-assessment+manikin+and+the+semantic+differential%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Behav.+Ther.+Exp.+Psy%22%5BJournal%5D)">Measuring emotion: The self-assessment manikin and the semantic differential.</a> J. Behav. Ther. Exp. Psy. 25 (1), 49-59 (1994).</li>
<li>Lang, P. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+emotion+probe%3A+Studies+of+motivation+and+attention%5BTitle%5D)+AND+%22Am.+Psychol%22%5BJournal%5D)">The emotion probe: Studies of motivation and attention.</a> Am. Psychol. 50 (5), 372-385 (1995).</li>
<li>Ekman, P., Felt Friesen, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((false%2C+and+miserable+smiles%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Nonverbal+Behav%22%5BJournal%5D)">false, and miserable smiles.</a> J. Nonverbal Behav. 6 (4), 238-252 (1982).</li>
<li>Advances in face and gesture analysis. Van Kuilenburg, H., Den Uyl, M. J., Israël, M. L., Ivan, P. Proceedings of Measuring Behavior 2008, 2008 Aug 26-29, Maastricht, The Netherlands, , 371-372 (2008).</li>
<li>Cacioppo, J., Tassinary, L. G., Berntson, G. G. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aCacioppo%2C+J+%22Handbook+of+Psychophysiology%22">Handbook of Psychophysiology</a>. , Cambridge University Press. Cambridge, UK. (2007).</li>
<li>Lubar, J. F., Swartwood, M. O., Swartwood, J. N., O’Donnell, P. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Evaluation+of+the+effectiveness+of+EEG+neurofeedback+training+for+ADHD+in+a+clinical+setting+as+measured+by+changes+in+T.O.V.A.+scores%2C+behavioral+ratings%2C+and+WISC+R+performance%5BTitle%5D)+AND+%22Biofeedback+Self-reg%22%5BJournal%5D)">Evaluation of the effectiveness of EEG neurofeedback training for ADHD in a clinical setting as measured by changes in T.O.V.A. scores, behavioral ratings, and WISC R performance.</a> Biofeedback Self-reg. 20 (1), (1995).</li>
<li>Mikulka, P. J., Freeman, F. G., Scerbo, M. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Effects+of+a+biocybernetic+system+on+the+vigilance+decrement%5BTitle%5D)+AND+%22Hum.+factors%22%5BJournal%5D)">Effects of a biocybernetic system on the vigilance decrement.</a> Hum. factors. 44 (4), 654-664 (2002).</li>
<li>Freeman, F. G., Mikulka, P. J., Scerbo, M. W., Scott, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+evaluation+of+an+adaptive+automation+system+using+a+cognitive+vigilance+task%5BTitle%5D)+AND+%22Biol.+Psychol%22%5BJournal%5D)">An evaluation of an adaptive automation system using a cognitive vigilance task.</a> Biol. Psychol. 67 (3), 283-297 (2004).</li>
<li>Chaouachi, M., Chalfoun, P., Jraidi, I., Frasson, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Affect+and+mental+engagement%3A+Toward+adaptability+for+intelligent+systems%5BTitle%5D)+AND+%22Proceedings+of+the+Twenty-Third+International+Florida+Artificial+Intelligence+Research+Society+Conference+%28FLAIRS+2010%29%2C+Association+for+the+Advancement+of+Artificial+Intelligence%22%5BJournal%5D)">Affect and mental engagement: Toward adaptability for intelligent systems.</a> Proceedings of the Twenty-Third International Florida Artificial Intelligence Research Society Conference (FLAIRS 2010), Association for the Advancement of Artificial Intelligence. , 355-360 (2010).</li>
<li>Courtemanche, F., Ortiz de Guinea, A., Titah, R., Fredette, M., Labonté-LeMoyne, É <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Precision+is+in+the+eye+of+the+beholder%3A+Application+of+eye+fixation-related+potentials+to+information+systems+research%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Assoc.+Inf.+Syst%22%5BJournal%5D)">Precision is in the eye of the beholder: Application of eye fixation-related potentials to information systems research.</a> J. Assoc. Inf. Syst. 15 (10), 651-678 (2014).</li>
<li>Courtemanche, F., Ortiz de Guinea, A., Titah, R., Fredette, M., Labonté-Lemoyne, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Applying+eye+fixation-related+potentials+to+information+systems+research%3A+Demonstration+of+the+method+during+natural+IS+use+and+guidelines+for+research%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Assoc.+Inf.+Syst%22%5BJournal%5D)">Applying eye fixation-related potentials to information systems research: Demonstration of the method during natural IS use and guidelines for research.</a> J. Assoc. Inf. Syst. 15 (10), (2014).</li>
<li>Courtemanche, F. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22Un+outil+d%E2%80%99%C3%A9valuation+neurocognitive+des+interactions+humain-machine+Doctoral%22">Un outil d’évaluation neurocognitive des interactions humain-machine Doctoral thesis</a>. , Université de Montréal. Montreal, QC. (2014).</li>
<li>Assessing multiple dimensions of learner engagement during science problem solving using psychophysiological and behavioral measures. Charland, P., Léger, P. M., Mercier, J., Skelling-Desmeules, Y. Fourth Scientific International Symposium of the Association for Research in Neuroeducation, Caen, France, , (2014).</li>
<li>Venables, P. H., Christie, M. J. Electrodermal activity. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aVenables%2C+PH+%22Techniques+in+Psychophysiology%22">Techniques in Psychophysiology</a>. Martin, I., Venables, P. , Wiley. Chichester, UK. 3-67 (1980).</li>
<li><a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22Electrodermal+Activity%22">Electrodermal Activity</a>. Boucsein, W. , 2nd ed, Springer. New York. (2012).</li>
<li>Sarlo, M., Palomba, D., Buodo, G. M., Minghetti, R., Stegagno, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Blood+pressure+changes+highlight+gender+differences+in+emotional+reactivity+to+arousing+pictures%5BTitle%5D)+AND+%22Biol.+Psychol%22%5BJournal%5D)">Blood pressure changes highlight gender differences in emotional reactivity to arousing pictures.</a> Biol. Psychol. 70 (3), 188-196 (2005).</li>
<li>Martens, R. L., Gulikers, J., Bastiaens, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+impact+of+intrinsic+motivation+on+e-learning+in+authentic+computer+tasks%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Comput.+Assist.+Lear%22%5BJournal%5D)">The impact of intrinsic motivation on e-learning in authentic computer tasks.</a> J. Comput. Assist. Lear. 20 (5), 368-376 (2004).</li>
</ol>

Gli autori non hanno nulla da rivelare.

In termini di fasi critiche all&#39;interno del protocollo, si deve in primo luogo rilevare che la qualità dei dati è sempre l&#39;obiettivo principale per tecniche di raccolta neurofisiologiche. In questa metodologia, assistenti di ricerca devono prestare particolare attenzione a istruire i temi per ridurre al minimo i movimenti della testa che interferiscono con il monitoraggio di valenza (perdendo corretto angolo di fronte per la fotocamera) o generare artefatti myographic nel EEG. D&#39;altra parte, un equilibrio de...

Engagement gioca un ruolo cruciale nell&#39;apprendimento. Per Clark e Mayer 2, &quot;tutto l&#39;apprendimento richiede impegno,&quot; indipendentemente dal supporto consegna. Zhang et al. 3 anche suggerito che un maggiore coinvolgimento degli studenti in grado di migliorare i risultati di apprendimento, come problem solving e capacità di pensiero critico. Definizione di impegno rimane una sfida. Nella loro revisione della letteratura, Fredricks, Blumenfeld e Parigi 1 definiti impegno per sua natura multiforme: &quot;impegno comportamentale attinge l&#39;idea della partecipazione; comprende la partecipazione alle attività accademiche e sociali o extrascolastiche. (...) L&#39;impegno emotivo comprende reazioni positive e negative per gli insegnanti, i compagni di classe, accademici, e la scuola e si presume di creare legami con un oggetto e influenza la volontà di fare il lavoro. Infine, l&#39;impegno cognitivo attinge l&#39;idea di investimento mentale; incorpora pensosità e la volontà di esercitare il nec sforzone- di comprendere idee complesse e maestri competenze difficili &quot;. Fredricks, Blumenfeld e Parigi 1 anche sostenuto che un focus sul comportamento, emozione e cognizione, all&#39;interno del concetto di impegno, può fornire una caratterizzazione più ricca di apprendimento. Questi autori hanno sottolineato che un corpo solido di ricerca affronta ogni componente di impegno separatamente, ma questi componenti non erano stati studiati in combinazione. Essi hanno inoltre osservato che poche informazioni sono disponibili riguardo le interazioni tra le dimensioni e che ulteriori studi potrebbero contribuire a programmare interventi didattici finemente sintonizzato. Come un passo in questa direzione, questo documento descrive una metodologia di ricerca che è stato sviluppato per raccogliere e analizzare i dati quantitativi e qualitativi, in modo sincrono, in impegno comportamentale, emotivo e cognitivo durante compiti di apprendimento. Portare le Neuroscienze in Education Behavior, e di conseguenza l&#39;impegno comportamentale, è stata a lungo il tema centrale di studi in materia di istruzione: progetti di ricerca incentrati principalmente sui cambiamenti delle conoscenze e comportamenti che si verificano per lunghi periodi di tempo, tra il pre e post-test, e su intervalli di ore, settimane , mesi o anni. Discriminare tra impegno comportamentale, emotivo, cognitivo e rimane una sfida, perché le ultime due dimensioni non sono sistematicamente osservabili esternamente. Cognizione e le emozioni devono o essere dedotta dalle osservazioni o valutati con misure self-report. Da un punto di vista esterno, rimane difficile stabilire se gli studenti stanno cercando di ottenere il loro lavoro fatto nel più breve tempo possibile o utilizzando strategie di apprendimento a livello profondo di padroneggiare un contenuto specifico. In punto di fatto, Fredricks, Blumenfeld e Parigi 1 sono stati in grado di trovare tutti gli studi pubblicati che utilizzano, misure oggettive diretti di impegno cognitivo. I recenti sviluppi tecnologici inil campo delle neuroscienze hanno creato nuove possibilità per la ricerca in materia di istruzione. Nuovi metodi di raccolta dei dati e algoritmi di analisi sviluppate nel campo dell&#39;ergonomia neuro sembrano molto promettenti per gli studi qualitativi e quantitativi durante le attività di apprendimento. Altre discipline, come l&#39;economia, la psicologia, marketing, e l&#39;ergonomia, hanno utilizzato le misurazioni neurofisiologiche per valutare l&#39;impegno cognitivo per qualche tempo 4-8. Misure neurofisiologici, insieme con algoritmi di analisi efficienti, permettono di studiare un fenomeno senza disturbarlo. Per loro natura, i questionari self-report disimpegnarsi studenti di apprendimento. Misure neurofisiologici permettono disegni di ricerca da svolgere in ambienti di apprendimento più autentica. Questi strumenti comprendono attrezzature per il monitoraggio della frequenza cardiaca, frequenza respiratoria, pressione arteriosa, temperatura corporea, diametro della pupilla, l&#39;attività elettrodermica, elettroencefalografia (EEG), ecc. <strong&gt; Raccolta sincronizzato dei dati su Behavioral, emotivo, cognitivo e fidanzamento Come risultati rappresentativi in ​​seguito all&#39;uso di questo protocollo, questo articolo presenta i risultati parziali di uno studio in cui gli studenti hanno dovuto risolvere, sullo schermo del computer, dieci problemi di fisica meccanica. Questi problemi sono stati sviluppati in lavori precedenti 9. Dati neurofisiologici sono stati raccolti, mentre i discenti sono stati risolvere i problemi e di relax durante un 45 s pausa, con gli occhi chiusi, dopo ogni problema. Come accennato in precedenza, i dati comportamentali impegno sono costituiti da interazioni software (movimenti del mouse e click), lo sguardo degli occhi, le prestazioni e le risposte alle domande prodotte da uno studente interagisce con il sistema, mentre realizzazione del compito 1. Un sistema di eye-tracking è stato utilizzato per raccogliere le interazioni del software e dei dati sguardo degli occhi. Prestazioni (tempo per risolvere un problema, correttezza delle risposte) sono stati raccolti su unsito web sondaggio che è stato utilizzato per presentare l&#39;attività. Questo sito è stato utilizzato anche per raccogliere dati self-report raccolti con un questionario adattato da Bradley e Lang 10. Coinvolgimento emotivo comporta caratterizzazione di emozioni. Secondo Lang 11, le emozioni sono caratterizzati in termini di valenza (piacevole / spiacevole) e l&#39;eccitazione (calma / suscitato). Dati coinvolgimento emotivo sono stati quindi raccolti, utilizzando il software di riconoscimento facciale automatico emozione che quantifica valenza emotiva e un&#39;attività encoder / sensore elettrodermica per l&#39;eccitazione 12,13. Dell&#39;attività elettrodermica (EDA) si riferisce alla resistenza elettrica registrato tra due elettrodi quando una corrente elettrica molto debole è in costante passati tra loro. Cacioppo, Tassinary e Berntson 14 hanno dimostrato che la resistenza registrata varia secondo l&#39;eccitazione del soggetto. Pertanto, i dati psicofisiologici, come la valenza o l&#39;eccitazione, sono considerati correlati di coinvolgimento emotivo. <pclass = &quot;jove_content&quot;&gt; Infine, i dati di fidanzamento cognitive vengono raccolti attraverso elettroencefalografia (EEG). Misure EEG, sul cuoio capelluto, l&#39;attività elettrica di gruppi di neuroni nel cervello sincronizzati. I segnali elettrici registrati dal cuoio capelluto sono spesso oscillatorio e composto di componenti di frequenza. Per convenzione, queste frequenze sono raggruppate in sequenze, noto come bande. Ad esempio, alfa, beta e theta bande sono al centro di questo studio. Secondo gli studi neuroscientifici 14, queste bande riflettono differenti capacità di elaborazione cognitiva in aree specifiche del cervello. Pertanto, l&#39;analisi della densità spettrale di potenza (PSD) di frequenze specifiche, combinato con numerosi studi 7,15 su vigilanza e l&#39;attenzione, permette ai ricercatori di quantificare l&#39;impegno cognitivo durante un compito. Come ha osservato Mikulka et al. 16, la ricerca ha dimostrato una relazione diretta tra l&#39;attività di beta e la vigilanza cognitiva e una relazione indiretta tra alpha und attività theta e la vigilanza. Quindi, il Papa, Bogart e Bartoleme 7 sviluppato un indice di impegno che calcola il PSD di tre bande: beta / (alpha + theta). Questo parametro è stato convalidato in altri studi sul coinvolgimento 16,17,18. Per caratterizzare l&#39;impegno cognitivo nel tempo, una trasformata rapida di Fourier (FFT) converte il segnale EEG da ciascun sito attivo (F3, F4, O1, O2) in uno spettro di potenza. L&#39;indice di impegno EEG al tempo T viene calcolata la media di ciascun rapporto di impegno entro una finestra scorrevole 20 sec il precedente tempo T. Questa procedura viene ripetuta ogni secondo e una nuova finestra scorrevole è utilizzato per aggiornare l&#39;indice. Poiché l&#39;obiettivo di questa metodologia è quello di fornire una ricca analisi delle molteplici dimensioni di ingaggio, sincronizzazione dei dati è cruciale. Come Leger et al. 19 ricordare ai lettori, i produttori di apparecchiature consiglia vivamente di utilizzare un solo computer per ogni strumento di misurazione per garantirne la precisione specificata level. Così, quando più computer sono impiegati, la sincronizzazione tra i computer di registrazione diventa un passaggio fondamentale. Le registrazioni non possono tutti essere iniziato al tempo stesso esatto, e ogni flusso di dati ha il suo determinato periodo di tempo (ad esempio, sec 0 di eye-tracking ≠ sec 0 di EEG o dati fisiologici). Ciò è estremamente importante: desincronizzazione tra i flussi di dati significa errori nella quantificazione di ogni dimensione di impegno. Ci sono diversi modi di sincronizzazione registrazioni fisiologiche e comportamentali concomitanti. Questi metodi possono essere suddivisi in due approcci principali; diretta e indiretta 20. Il protocollo presentato nella sezione successiva è basato su un approccio indiretta quando un dispositivo esterno, un syncbox, viene utilizzato per inviare logica transistor-transistor (TTL) segnali a tutto l&#39;apparecchio di controllo (come mostrato in Figura 1). Come ogni pezzo di equipaggiamento ha un orario di inizio diverso, i marcatori TTL sono registrati nei file di registro con un parente<html> ritardo. Marcatori vengono poi utilizzati per riallineare i segnali e garantire la corretta sincronizzazione dopo ogni registrazione così. Un programma software di analisi comportamentale che consente l&#39;integrazione file esterno viene utilizzato per ri-sincronizzare la cronologia di ogni flusso di dati e di eseguire analisi quantitativa e qualitativa di ogni dimensione di impegno. <img alt="Figura 1" src="/files/ftp_upload/52627/52627fig1.jpg" /> Figura 1. Architettura del sistema di raccolta dei dati. L&#39;ambiente di laboratorio in cui comportamentale (eye-tracking), emotivo (EDA ed emozione facciale) e dati (EEG) di fidanzamento cognitivi sono raccolte contiene molti computer. Questo solleva una sfida di sincronizzazione per i dati a cui fa riferimento sui rispettivi orologi dei computer. Per essere in grado di analizzare tutti i dati nello stesso tempo di riferimento, l&#39;impostazione del laboratorio comporta un syncbox che invia segnali TTL a tutti i flussi di dati.nk &quot;&gt; Clicca qui per vedere una versione più grande di questa figura. Per valutare la precisione del metodo in termini di sincronizzazione, sono stati introdotti 45 sec pause prima ciascuno dei problemi fisica meccanica. Durante queste pause, i soggetti dovevano rilassarsi e chiudere gli occhi. Come si è visto in altri studi 4,9,16,17,18, queste pause dovrebbero indurre variazioni significative del segnale raccolto: i due punti pupilla dell&#39;occhio di eye-tracking subito scompaiono (impegno comportamentale) e un calo immediato impegno cognitivo (EEG segnale) si osserva. Questi componenti specifici del segnale sono utilizzati per valutare la validità generale della sincronizzazione. La recente pubblicazione di articoli che completamente o parzialmente basano su questa procedura di sincronizzazione, nel campo dei sistemi informativi 19, interazioni uomo-macchina 21 e di formazione 9, 22, fornisce la prova della sua efficacia.

<table><tbody><tr><td>EGI GSN-32&nbsp;</td><td>EGI</td><td></td><td>Dense array EEG</td></tr><tr><td>Netstation v.5.0</td> Software di raccolta dati <td>EGI</td><td></td><td>EEG: l'EEG viene raccolto con una rete di sensori geodetici per elettroencefalografia ad array denso (dEEG) a 32 elettrodi utilizzando il software di acquisizione Netstation e gli amplificatori EGI (Electrical Geodesics, Inc). Il vertice (sito di registrazione Cz) è l'elettrodo di riferimento per la registrazione. L'impedenza è mantenuta al di sotto di 50 k&Omega; con una frequenza di campionamento di 250 Hz.</td></tr><tr><td>Facereader v.4</td><td>Noldus</td><td></td><td>Software di riconoscimento delle emozioni facciali</td></tr><tr><td>Syncbox</td><td>Noldus</td><td></td><td>Syncbox avvia la co-registrazione dei dati EEG e dello sguardo inviando un segnale TTL (Transistor-Transistor Logic) all'amplificatore EGI e un segnale di pressione dei tasti al Tobii Studio v 3.2.</td></tr><tr><td>Logitech C600&nbsp; Webcam</td><td></td><td>960-000396</td><td>Webcam utilizzata per raccogliere i dati video inviati a mediarecorder e che verranno analizzati in Facereader</td></tr><tr><td>The Observer XT</td><td>Noldus</td><td></td><td>Software di integrazione e sincronizzazione: Il Noldus Observer XT (Noldus Information Technology) viene utilizzato per sincronizzare tutti i dati comportamentali, emotivi e di coinvolgimento cognitivo.</td></tr><tr><td>Illuminazione a LED su schermo</td><td>Noldus</td><td></td><td>Neon posizionato sullo schermo del computer per illuminare correttamente il viso dei soggetti</td></tr><tr><td>MediaRecorder</td> Software di <td>raccolta dati</td><td>video Noldus</td><td></td></tr><tr><td>Tobii 60X</td><td>Tobii</td><td></td><td>Collect eye-movement patterns :&nbsp; utilizzato per registrare i pattern di movimento degli occhi dei soggetti a 60Hz durante l'esperimento.&nbsp;</td></tr><tr><td>Tobii Studio v.3.2</td><td>Tobii</td><td></td><td>Software di raccolta e analisi dei dati di eye-tracking</td></tr><tr><td>Analyzer 2</td> Software di <td>elaborazione del segnale EEG</td><td>Brainvision</td><td></td></tr><tr><td>Acqknowledge v.4.0</td><td>Biopac</td><td>ACK100M</td><td>Software di acquisizione ed elaborazione del segnale fisiologico</td></tr><tr><td>Soluzione germicida Control III</td><td>Maril Products.</td><td>10002REVA-20002-1</td><td>Soluzione disinfettante utilizzata con caschi EEG: consigliata da EGI</td></tr><tr><td>Unipark</td><td>QuestBack AG</td><td></td><td>Ambiente di indagine online</td></tr></tbody></table>

valutare le molteplici dimensioni di ingaggio per caratterizzare learning: una prospettiva neurofisiologica

Assessing the Multiple Dimensions of Engagement to Characterize Learning: A Neurophysiological Perspective

In una recente sintesi teorica sul concetto di coinvolgimento, Fredricks, Blumenfeld e Paris1 hanno definito l'impegno in base alle sue molteplici dimensioni: comportamentale, emotiva e cognitiva. Hanno osservato che i singoli tipi di coinvolgimento non erano stati studiati in combinazione e che erano disponibili poche informazioni sulle interazioni o sulla sinergia tra le dimensioni; Di conseguenza, ulteriori studi contribuirebbero a creare interventi didattici finemente sintonizzati. Beneficiando dei recenti progressi tecnologici nelle neuroscienze, questo articolo presenta una metodologia recentemente sviluppata per raccogliere e sincronizzare i dati sull'impegno multidimensionale durante le attività di apprendimento. La tecnica prevede la raccolta di (a) dati elettroencefalografici, (b) elettrodermici, (c) eye-tracking e (d) riconoscimento delle emozioni facciali su quattro diversi computer. Ciò ha portato a problemi di sincronizzazione per i dati raccolti da più origini. La post-sincronizzazione in un software di integrazione specializzato offre ai ricercatori una migliore comprensione delle dinamiche tra le molteplici dimensioni del coinvolgimento. Per gli sviluppatori di curriculum, questi dati potrebbero fornire linee guida informate per ottenere una migliore efficienza nell'istruzione/apprendimento. Questa tecnica apre anche possibilità nel campo delle interazioni cervello-computer, dove potrebbero essere sviluppati ambienti di apprendimento adattivo o di valutazione.

<html> Le figure 2 e 3 mostrano schermate dei risultati dell&#39;integrazione e sincronizzazione dei dati comportamentali, emotivi e cognitivi impegno in un&#39;applicazione software di analisi comportamentale. In entrambe le figure, la parte sinistra organizza i soggetti di ricerca e lo schema di codifica. Nella sezione centrale, un video (con punti rossi) mostra l&#39;occhio lo sguardo del soggetto durante il compito. Impegno comportamentale del soggetto può essere dedotta sulla base di quello che lui ...

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.

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

In a recent theoretical synthesis on the concept of engagement, Fredricks, Blumenfeld and Paris1 defined engagement by its multiple dimensions: ...

L'obiettivo generale di questa procedura è raccogliere e sincronizzare dati sul coinvolgimento comportamentale, emotivo e cognitivo durante compiti di apprendimento. Questo viene realizzato innanzitutto collegando tutti i sistemi di raccolta dati attraverso un dispositivo di sincronizzazione che invierà un marcatore temporale all'interno dei dati raccolti. Il secondo passaggio consiste nel raccogliere dati di tracciamento oculare e di interazione con il software per il coinvolgimento comportamentale.Successivamente, verranno raccolti dati EEG per la caratterizzazione del coinvolgimento cognitivo. L'ultimo passaggio consiste nel raccogliere dati di coinvolgimento emotivo derivanti dall'attività elettrodermica o ED per la misurazione dell'attivazione, e dal riconoscimento automatico delle emozioni facciali o A FER per generare dati di valenza. Infine, questi indici che caratterizzano le tre dimensioni del coinvolgimento verranno risincronizzati mediante un software di sincronizzazione, in base ai marker temporali inviati inizialmente dal dispositivo di sincronizzazione.Il principale vantaggio di questa tecnica è che quantifica tre dimensioni dell'impegno degli studenti durante un compito di apprendimento, a differenza dei metodi di ricerca classici che si concentrano esclusivamente su strumenti di autovalutazione dell'impegno dopo il compito. Questo metodo può aiutare a rispondere a domande fondamentali nel campo dell'istruzione, come ad esempio quali siano le dinamiche della cognizione affettiva in diversi contesti di apprendimento complessi e quale sia l'impatto di diverse impostazioni pedagogiche sull'effetto e sulla cognizione. Questa tecnica ha implicazioni anche in altri settori.Ad esempio, nell'ambito della tecnologia informatica, utilizziamo questa tecnica per misurare il livello di coinvolgimento di un utente durante la navigazione su un sito web o l'utilizzo di un'applicazione software. Questa tecnica si ispira a studi recenti nel campo della neuro-omica, in cui sono stati raccolti dati sulla vigilanza di guidatori su lunghe distanze mediante dispositivi EEG. A illustrare questa procedura sarà Gabrielle Zu, insieme a un assistente di ricerca del Tech Three Lab di HEC Montreal, nonché Igo e Yig, assistenti di ricerca del Neuro Lab di Begin, che accenderanno innanzitutto il tracker oculare, l'amplificatore EEG, i computer per la registrazione e gli altoparlanti.Preparare la soluzione EEG con i materiali richiesti seguendo le procedure consigliate dal produttore. Successivamente, preparare il software EEG e di eye tracking per il partecipante in arrivo. Quindi avviare il software di registrazione video e le telecamere, e avviare il software di sincronizzazione con la sottoprocedura specifica creata per il progetto, che permette l'invio di marcatori di sincronizzazione ogni 60 secondi.Quindi avviare il software per le misurazioni fisiologiche e aprire il layout specifico creato per il progetto. Successivamente, far entrare il partecipante nella stanza di raccolta dati e individuare sulla testa del partecipante la posizione dell'elettrodo cz secondo il sistema di riferimento 10-20. Posizionare la rete EEG sulla testa del partecipante e assicurarsi che ciascun elettrodo sia disposto perpendicolarmente alla superficie della testa.Collegare il connettore di rete ed eseguire un controllo dell'impedenza con una soglia di 40 kiloohm. Infine, posizionare due sensori fisiologici sulla parte superiore della mano sinistra del partecipante. Iniziare la raccolta dei dati.Una volta che tutti i software di registrazione sono pronti per essere avviati in Synchrony, eseguire una procedura di calibrazione a nove punti e osservare il partecipante mentre segue i puntini rossi sullo schermo. Ripetere questa procedura fino a raggiungere l'accuratezza sufficiente secondo gli standard del produttore, quindi istruire il partecipante a risolvere 10 problemi di fisica newtoniana sul computer. Arrestare l'acquisizione dei dati su tutti i computer.Una volta completato il compito, rimuovere tutti i sensori dal partecipante. Innanzitutto, importare i dati EEG nel software di analisi dei dati EEG. Successivamente, fare clic su file, quindi su nuovo progetto, e scegliere la posizione dei dati grezzi cliccando su sfoglia.Selezionare la cartella di dati grezzi appena creata. Scegliere la posizione di altre due cartelle denominate history ed export nello stesso modo. Quindi fare clic su ok.Successivamente, fare clic su trasformazioni e filtri IIR per pre-elaborare il segnale cerebrale applicando un filtro e una nottolina nella finestra software. Impostare i limiti di cutoff a 1,5 e 50 hertz con una pendenza di 12 decibel per ciascuno e abilitare una nottolina a una frequenza di 60 hertz. Quindi, rimuovere la deriva in continua (DC) del segnale facendo clic su trasformazioni e DC dre.Selezionare l'opzione basata sul tempo a 100 millisecondi prima del marker e a 100 millisecondi prima della connessione DC. Eseguire un'ispezione dei dati grezzi cliccando su trasformazioni e ispezione dati grezzi. Selezionare l'ispezione semiautomatica e scegliere i parametri per tensione, minimo massimo e ampiezza mostrati qui.Eseguire un'analisi automatica delle componenti indipendenti o ICA con sfera classica per la rimozione dei battiti di ciglia, cliccando su trasformazioni e ICA una volta completato. Elaborare l'ICA inversa cliccando su trasformazioni ICA. Quindi ICA inversa.Infine, esportare il segnale e i marcatori facendo clic su esporta ed esportazione dati generici. Selezionare le caselle contrassegnate come file di intestazione destro e file di marcatori destro. Inoltre, selezionare il formato testo per una successiva costruzione dell'indice di coinvolgimento in MATLAB.Successivamente, importa il segnale EEG in matlab. Per fare ciò, avvia lo script E-E-G-L-A-B. In questo modo, l'interfaccia grafica utente di EEG lab appare in matlab.Importare i dati di un singolo partecipante alla volta selezionando l'importazione del file tramite le funzioni e i plugin di EEG lab e dal file brain vis rec VDR incollare uno script nella finestra dei comandi 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 con punteggio Z ai dati EEG per consentire il confronto tra soggetti. Una volta completata la pre-elaborazione dei dati EEG, pre-elaborare i dati fisiologici importando i dati di attività ELETTRODERMICA o EDA nel software di analisi dei dati fisiologici.Quindi, calcolare una normalizzazione con punteggio z sui dati EDA facendo clic su trasformazione e matematica del segnale per consentire il confronto tra soggetti. Questo passaggio viene eseguito in due fasi. Prima, selezionare il canale EDA come sorgente uno, il segno meno nella finestra di operazione matematica e K come sorgente due.Quindi selezionare nuova nel menu di destinazione. Inserire il valore medio del canale EDA e selezionare trasforma l'intera onda. Fare clic su ok per il secondo passaggio, riaprire la funzione matematica di trasformazione dell'onda e selezionare il canale EDAK come sorgente uno, il simbolo di divisione nella finestra dell'operazione matematica e K come sorgente due.Quindi selezionare "nuovo" nel menu di destinazione. Inserire il valore della deviazione standard del canale EDA e selezionare "trasforma l'intera onda". Infine, fare clic su "ok" per completare l'ultima fase di pre-elaborazione.Importa i dati video dal registratore multimediale nel software di riconoscimento automatico delle emozioni facciali cliccando su file nuovo e poi su partecipante. Seleziona un nuovo partecipante nel menu del progetto. Quindi clicca su file nuova analisi e video.Fare clic sull’icona della lente di ingrandimento accanto all’analisi uno e scegliere il file video desiderato. Concludere calcolando lo zco dei dati di valenza in SPSS cliccando su analizza statistiche descrittive e descrittivi. Selezionare salva valore standardizzato nelle variabili e apparirà una colonna con il punteggio Z.Iniziare importando i video di tracciamento I facendo clic su file, importa e video in una nuova osservazione. Assegnare un nome alla nuova osservazione e scegliere 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 zco del segnale EDA e il punteggio Z dei dati di valenza. Se desiderato, aggiungere marcatori di evento per ulteriori analisi. Per sincronizzare il tempo tra i computer, aprire il menu dell'offset premendo controllo, maiuscolo e il segno di uguale; selezionare l'offset numerico per inserire il tempo in secondi tra ogni coppia di sorgenti dati.Fare clic su OK. Successivamente, selezionare le variabili di interesse da includere nel rapporto cliccando su Analizza, Seleziona dati e Nuovo profilo dati. Selezionare l'evento desiderato da analizzare e fare clic su OK.Quindi aggiungere una linea di collegamento tra la tabella iniziale e quella dei nidi, nonché tra la tabella dei nidi e quella dei risultati. Generare il rapporto cliccando su "analizza analisi numerica" e su "nuova statistica", quindi selezionare la casella accanto a "media" nel menu dati esterni. Quindi fare clic su OK.Fare clic su layout e assicurarsi che i dati esterni siano disposti in colonne e che i contenitori dei risultati appaiano in righe. Concludere cliccando su Ok. Infine, fare clic sul pulsante di calcolo in modo che il software aggiorni i calcoli relativi al rapporto che viene generato.Molte dimensioni dei dati sull'engagement sono sincronizzate in questo esperimento, inclusi quelli comportamentali, cognitivi ed emotivi, grazie all'utilizzo di più computer. Per stabilire il valore di base del soggetto, è utile utilizzare i dati relativi a un punto della procedura in cui è presente una pausa, proprio alla fine della pausa stessa. L'engagement cognitivo misurato tramite EEG aumenta leggermente in previsione del compito successivo, mentre l'attivazione emotiva continua a diminuire.I dati sulla valenza sono mancanti perché gli occhi del partecipante sono chiusi durante il compito di risoluzione del problema. Mentre il soggetto legge la terza riga, si può osservare che l'attivazione ha raggiunto il picco. La valenza emotiva è neutra e l'impegno cognitivo misurato tramite EEG è massimo una volta acquisita padronanza.Questa tecnica richiede circa 30 minuti di preparazione del soggetto prima dell'inizio dell'esperimento, dopo il suo sviluppo. Questa tecnica aprirà la strada a ricercatori e professionisti dell'informatica, ma anche nel settore dei videogiochi, per monitorare in tempo reale gli aspetti comportamentali, emotivi e cognitivi degli utenti. Un passaggio fondamentale in qualsiasi approccio di regolazione è la sincronizzazione, e la precisione di questa procedura deve essere verificata prima e dopo ogni esperimento al fine di garantire una temporizzazione accurata tra tutti i dispositivi.Dopo aver visto questo video, ora dovresti avere una buona comprensione di come raccogliere dati psicofisiologici sincronizzati per comprendere meglio la dinamica dell'interazione tra le dimensioni comportamentali, emotive e cognitive dell'impegno durante un compito di apprendimento.

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Questo articolo propone un sistema basato sull'intelligenza artificiale per rilevare automaticamente se gli studenti stanno prestando attenzione alla classe o sono distratti. Questo sistema è progettato per aiutare gli insegnanti a mantenere l'attenzione degli studenti, ottimizzare le loro lezioni e introdurre dinamicamente modifiche in modo che siano più coinvolgenti.

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Di seguito viene presentata una pipeline di analisi video che supera le sfide del monitoraggio comportamentale all'interno degli ambienti MRI, consentendo il rilevamento di risposte comportamentali non istruite a segnali esterni. Questa analisi faciliterà una comprensione più completa dei cambiamenti di stato interni evocati e dell'attività cerebrale a livello cerebrale.

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L'arricchimento ambientale fornisce un potenziale effetto protettivo contro i disturbi neurodegenerativi. Attualmente, tuttavia, non esiste un modo semplice per determinare l'efficacia delle procedure di arricchimento.  Questo protocollo descrive un semplice metodo "Puzzle Box" per valutare la funzione cognitiva di un animale, al fine di rivelare l'efficacia dell'arricchimento ambientale.

L&#39;uso del Puzzle Box come un mezzo per valutare l&#39;efficacia di arricchimento ambientale

Il protocollo Mindfulness in Motion (MIM) offre un pragmatico intervento basato sulla consapevolezza (MBI) in loco, per le persone che lavorano in ambienti di lavoro cronicamente stressanti che aumenta significativamente la resilienza e l'impegno lavorativo. Il protocollo si è dimostrato fattibile, vantaggioso ed è facilmente adattabile ad altri luoghi di lavoro ad alto stress.

Mindfulness in Motion (MIM): un intervento in loco Mindfulness Based (MBI) per ambienti di lavoro cronici di stress elevato per aumentare la resilienza e Work Engagement

Scopri come raccogliere e sincronizzare dati comportamentali, emotivi e cognitivi durante compiti di apprendimento. Questa tecnica neurofisiologica integra eye tracking, EEG e attività elettrodermica per caratterizzare il coinvolgimento multidimensionale dello studente.

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

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