この論文は、タスク中の学習者の関与の複数の次元(行動的、感情的、認知的)の収集と同期に関与する技術を説明することを目的としています。
方法論記事
この論文は、タスク中の学習者の関与の複数の次元(行動的、感情的、認知的)の収集と同期に関与する技術を説明することを目的としています。
エンゲージメントの概念に関する最近の理論的統合において、フレドリックス、ブルーメンフェルド、パリス1は、行動的、感情的、認知的という複数の次元によってエンゲージメントを定義しました。彼らは、個々のタイプのエンゲージメントが併せて研究されておらず、次元間の相互作用や相乗効果に関する情報がほとんどないことを観察しました。その結果、より多くの研究が、きめ細かく調整された教育介入の創出に貢献することになる。この論文では、神経科学における最近の技術的進歩の恩恵を受けて、学習タスク中の多次元エンゲージメントに関するデータを収集し、同期するための最近開発された方法論を紹介します。この手法には、(a)脳波記録、(b)皮膚電気、(c)視線追跡、および(d)顔の感情認識データを4つの異なるコンピューターに収集することが含まれます。これにより、複数のソースから収集されたデータの同期に問題が発生しました。専用の統合ソフトウェアでのポスト同期により、研究者はエンゲージメントの複数の次元間のダイナミクスをよりよく理解できます。カリキュラム開発者にとって、これらのデータは、より良い指導/学習効率を達成するための情報に基づいたガイドラインを提供する可能性があります。この手法は、適応学習または評価環境を開発できる脳とコンピューターの相互作用の分野での可能性も開きます。
エンゲージメントは、学習に重要な役割を果たしています。クラークとメイヤー2の場合は、関係なく、配信媒体の「すべての学習は、関与を必要とします」。 Zhang ら 3も増加し、学生の関与は、このような問題解決と批判的思考スキルなどの学習成果を向上させることができることを示唆しました。婚約を定義することは課題です。彼らの文献レビューでは、フレドリクス、Blumenfeld、パリ1は、その多面性によって係合を定義し、「行動係合は参加の考えに引きます。それは学問や社会や課外活動への関与を含んでいます。 (...)感情的な関与は、先生、クラスメート、学者、学校に正と負の反応を包含し、仕事をすることを目的と影響力意欲との結びつきを作成するためと推定されます。最後に、認知的関与は、精神的な投資の考えに描きます。それは思いやりと労力のNECを発揮する意欲を内蔵します要な複雑なアイデアやマスター難しいスキルを理解します。」
フレドリクス、Blumenfeld、パリ1も行動、感情、および認知の焦点は、エンゲージメントの概念の範囲内で、学習の豊かな特徴付けを提供することができることを主張しました。これらの著者は、研究の堅牢な本体は別途契約の各コンポーネントに対応していることを指摘したが、これらのコンポーネントは、連携して研究されていませんでした。彼らはまた、ほとんど情報が次元間、より研究は微調整の教育介入の計画に貢献できることを相互作用について利用可能であることを観察しました。その方向への一歩として、本稿では、学習作業中に、行動、感情的および認知的関与に、同期的、定量的および定性的なデータを収集し、分析するために開発された研究方法を説明します。
教育に神経科学の持ち込み
Behav主に前後のテストの間の時間の長い期間にわたって発生する知識や行動の変化に焦点を当てた研究のデザイン、および時間の間隔、週間:IOR、その結果、行動の係合は、長い教育の研究の中心的な焦点となっています、月または年。最後の二つの次元が外部体系的に観察されないため、行動、感情的、および認知的関与とを識別することは課題です。認知と感情はどちらの観測から推測または自己報告尺度で評価されなければなりません。ビューの外部ポイントからは、学生が自分の仕事は、できるだけ迅速に行わ取得しようとしたり、特定のコンテンツをマスターする、深いレベルの学習戦略を使用しているかどうかを判断することは依然として困難です。実際、フレドリクス、Blumenfeld、パリ1は認知的関与を直接、客観的尺度を使用して任意の発表された研究を見つけることができませんでした。
における最近の技術開発神経科学の分野は、教育研究のための新たな可能性を作成しました。 ニューロ人間工学の分野で開発された新しいデータ収集方法と分析アルゴリズムは、タスクを学習中に定性的および定量的な研究のために非常に有望に見えます。このような経済学、心理学、マーケティング、人間工学などの他の分野には、いくつかの時間4-8のための認知的関与を評価するために、神経生理学的測定値を使用しています。効率的な解析アルゴリズムと結合された神経生理学的措置は、一つはそれを乱すことなく、現象を研究することができます。その性質上、自己報告アンケートは、学習の学生を外します。神経生理学的測定値は、研究のデザインは、より本格的な学習環境で行うことを可能にします。これらのツールは、心拍数等を監視するための装置、呼吸数、血圧、体温、瞳孔径、皮膚電気活動、脳波(EEG)を含みます。
代表的な結果は、このプロトコルの使用を以下のように、本論文では、学習者が、コンピュータの画面上で、機械的な物理学の10の問題を解決しなければならなかったした研究の結果の一部を紹介します。これらの問題は、以前の研究9に開発されました。彼らの目は、それぞれの問題の後、クローズ学習者は、問題を解決し、45秒休憩中にリラックスしている間の神経生理学的データを収集しました。
前述したように、行動締結データは、タスク1を達成しながら、システムと対話学習者によって生成質問へのソフトウェアの相互作用(マウスの動きやクリック)、視線、パフォーマンスと回答で構成されています。視線追跡システムは、ソフトウェアの相互作用および視線データを収集するために使用されました。パフォーマンスデータ(問題を解決するための時間、回答の正確さ)を収集しましたタスクを提示するために使用された調査のウェブサイト。このウェブサイトはまた、ブラッドリーとラング10から適応アンケートで集め自己報告データを収集するために使用されました。感情的な関与は、感情の特徴付けを含みます。ラング11によると、感情が原子価の点で特徴づけられる(楽しい/不快)と覚醒(冷静/興奮)。感情的な締結データは、それに応じて感情価と覚醒12,13のための電気活動のエンコーダ/センサを定量化し、自動顔感情認識ソフトウェアを使用して、収集しました。電気活動(EDA)は、非常に弱い電流が定常的にそれらの間に渡された二つの電極の間に記録された電気抵抗を指します。 Cacioppo、TassinaryとBerntson 14は、記録された抵抗は、被験者の覚醒に応じて変化することを示しました。したがって、このような原子価や覚醒などの精神生理学的データは、感情的な関与の相関として考えられています。
14によると、これらのバンドは、脳の特定の領域に異なる認知処理能力を反映しています。したがって、覚醒および注意に関する多くの研究7,15と組み合わせる特定の周波数のパワースペクトル密度(PSD)の分析は、研究者が作業中に、認知の係合を定量化することができます。ミクルカら 16は、上述のように、研究はベータ活性および認知覚醒とアルファANとの間の間接的な関係との間の直接的な関係を示していますDシータ活性および覚醒。 β/(α+θ):このように、教皇、ボガートとBartoleme 7は、3つのバンドのPSDを計算係指標を開発しました。この比率は、婚約16,17,18の他の研究で確認されました。経時認知係合を特徴付けるために、高速フーリエ変換(FFT)は、パワースペクトルに各活性部位(F3、F4、O1、O2)からのEEG信号を変換します。時刻TにおけるEEG係合指数この手順は、毎秒、新しいスライディングウィンドウは、インデックスを更新するために使用される繰り返される時間Tの前の20秒のスライディングウィンドウ内の各係合比の平均値によって計算されます。
この方法の目的は、係合多次元の豊富な分析を提供することであるため、データの同期が重要です。レジェら 19は、読者を思い出させるように、機器メーカーが強くル彼らの指定された精度を保証するために、測定ツールごとに1つだけのコンピュータを使用することをお勧めしますVEL。したがって、複数のコンピュータが使用されるとき、記録のコンピュータとの同期が重要なステップとなります。記録はすべて正確に同じ時に開始することができず、各データストリームは、その特定の時間枠(≠EEGまたは生理学的データの0秒のアイトラッキングの例えば 、0秒)を有しています。これは非常に重要である:データストリーム間の非同期化は、関与の各次元の定量化のエラーを意味します。同時生理学的および行動の記録を同期させる別の方法があります。これらの方法は、2つの主なアプローチに分けることができます。直接的および間接的な20。次のセクションで説明プロトコル( 図1に示されるように)外部装置、syncboxは、すべての記録装置に、トランジスタ-トランジスタ論理(TTL)信号を送信するために使用される間接的なアプローチに基づいています。各機器は、異なる開始時間を有するように、TTLマーカーは、相対して、ログファイルに記録されています遅延。マーカーは、その後、信号を再編成し、従って、各記録後の適切な同期を確保するために使用されます。外部ファイルの統合を可能にする行動分析ソフトウェアプログラムは、各データストリームのタイムラインを再同期させるために係合の各次元の定量的および定性的な分析を実行するために使用されます。

係データが収集されている(EDAと顔面感情)感情や認知データ収集システムの図1.アーキテクチャ。行動(視線追跡)におけるラボ環境、(EEG)は、多くのコンピュータが含まれます。これは、それぞれのコンピュータのクロックに参照されるデータの同期の課題を提起します。同じ基準時間内のすべてのデータを分析できるようにするために、実験室の設定は、すべてのデータストリームをTTL信号を送るsyncboxを含みます。NK ">この図の拡大版を表示するには、こちらをクリックしてください。
同期の点で方法論の精度を評価するために、45秒の一時停止は、機械的な物理学の問題のそれぞれの前に導入しました。これらの一時停止中に、被験者はリラックスして、彼らの目を閉じなければなりませんでした。 4,9,16,17,18他の研究に見られるように、これらの一時停止は、収集された信号の大幅な変動を誘導する必要があります。アイトラッキング中の2つの瞳ドットはすぐに(行動係)を消失し、認知的関与が即座に低下(EEG信号)が観測されます。信号のこれらの特定の構成要素は、同期の一般的な有効性を評価するために使用されます。完全または部分的に情報システム19、人間-機械相互作用21と教育9、22の分野で、この同期手順に依存している論文の最近の刊行物は、その有効性の証拠を提供します。
アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。
このプロトコルは、Tech3Lab研究施設のためのHEC-モントリオールによって承認されたComitéinstitutionnel·デ·ラ·RECHERCHE AVEC DESêtreshumains(CIER)ドゥ大学ケベックモントリオールà(UQAM)から倫理的な証明書を受け取りました。プロトコルは、私たちのラボ環境や機器で実行される特定の各手順を説明しています。正確なソフトウェアパスが方法論を明確にするために設けられているが、この技術は譲渡であり、他の独自の視線追跡、自動顔感情認識、電気活動と脳波の機器やソフトウェアで複製することができます。
ラボ環境の1.セットアップ
2.参加者の準備
3.データ収集
データ収集の4終了
5.参加者が離れた後
6.統合ソフトウェアへのデータの前処理およびエクスポート
7.データ統合と同期
アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。
行動解析ソフトウェアアプリケーションの統合や、行動の感情や認知的関与のデータの同期の結果の2及び図3のスクリーンショットを図 。両方の図において、左側のセクションには、研究対象と符号化方式を開催しています。中間部では、(赤い点で)ビデオは、タスク中の被験者の視線を示しています。被験者の行動の婚約は、彼/彼女がタスクとどのようなアクションが取られている間に見ているものに基づいて推測することができます。 EDA(覚醒)、感情的な関与と認知的関与のためのEEGの婚約インデックスの顔の感情価:下のセクションでは、時間マーカーは、同期の3つのデータのトラックにスクロールしています。データは、全ての被験者から収集された場合、ソフトウェアは、最終的には他の統計分析ソフトウェアで被験者間分析を実行するために使用することができる基本的な記述統計を提供します。
常に ">:" =キープtogether.withinページFO「ENT
アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。
プロトコル内の重要なステップの観点では、最初のデータの品質が常に神経生理学的収集技術のための主要な焦点であることが指摘されるべきです。この方法では、研究支援者は、(カメラの正しいフェースアングルを失う)価のモニタリング妨害またはEEGでmyographic成果物が生成されます頭の動きを最小限に抑えるために被験者に指示に特別な注意を払う必要があります。一方、バランスはより人間工学的なデータ収集のために作られた現実の問題解決と介入の正当性との間に維持されなければなりません。これは、EEGデータ収集は、環境の電磁変動を受けることに留意することも重要です。伝統的なEEG施設は、ファラデーケージの電磁変動からその装置を特定してください。しかし、この方法で使用される装置のいくつかは、ファラデーケージ内部の電磁変動(主に視線追跡装置)を生成するため、第アプローチは効果がないです。私たちは、アースに特に注意を払って、すべての電気機器を保護することによって電磁問題を克服します。
技術に修正やトラブルシューティングについては、初期同期戦略を正確に一緒に複数のコンピュータやプログラムに関するデータ収集を...
アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。
著者らは開示するものは何もない。
著者は、カナダ社会科学・人文科学研究評議会(SSHERC)、カナダ自然科学・工学研究評議会(NSERC)、ケベック州自然科学・技術財団(FQRNT)、ケベック大学社会文化財団(FQRSC)の財政的支援に感謝しています。
アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。
| 名前 | 会社 | カタログ番号 | コメント |
|---|---|---|---|
| EGI GSN-32 | EGI | デンスアレイ脳波 | |
| Netstation v.5.0 | EGI | EEGデータ収集ソフトウェア:脳波は、Netstation取得ソフトウェアとEGIアンプ(Electrical Geodesics, Inc.)を使用して、32電極高密度アレイ脳波計(dEEG)測地線センサーネットで収集されます。頂点(記録部位Cz)は記録用の参照電極です。インピーダンスは50k&Ω未満に保たれています。サンプリングレートは250 Hzです。 | |
| Facereader v.4 | Noldus | 顔面感情認識ソフトウェア | |
| Syncbox | Noldus | Syncboxは、トランジスタ・トランジスタ・ロジック(TTL)信号をEGIアンプに送信し、キーストローク信号をTobii Studio v 3.2に送信することで、脳波と視線データの同時登録を開始します。 | |
| ロジクールC600 ウェブカメラ | 960-000396 | ウェブカメラは、メディアレコーダーに送信され、Facereaderで分析されるビデオデータを収集するために使用されます | |
| オブザーバーXT | Noldus | 統合および同期ソフトウェア:Noldus Observer XT(Noldus Information Technology)は、すべての行動、感情、認知エンゲージメントデータを同期するために使用されます。 | |
| オンスクリーンLED照明 | 被験者の顔を正しく照らすために、コンピュータ画面上に配置された | ノルダス | |
| MediaRecorder | ノルダス | ・ビデオデータ収集ソフト | |
| Tobii 60X | Tobii | 眼球運動パターンの収集 : 実験中に被験者の眼球運動パターンを60Hzで記録するために使用しました。 | |
| Tobii Studio v.3.2 | Tobii | Eye-tracking データ収集および分析ソフトウェア | |
| Analyzer 2 | Brainvision | EEG 信号処理ソフトウェア | |
| Acqknowledge v.4.0 | Biopac | ACK100M | 生理学的信号取得および処理ソフトウェア |
| Control III 殺菌剤ソリューション | Maril Products. | 10002REVA-20002-1 | 脳波ヘルメットに用いる消毒液:EGI |
| Unipark | QuestBack AG | が推奨 オンライン調査環境 |
アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。
このJoVE記事のテキストまたは図の再利用許可をリクエスト
許可をリクエスト