Name: 空間知能タスク：タスク固有ニューラル効率の比較のための脳波測定を活用 (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2016-08-09T14:00:00.000+00:00
Duration: 6 min 57 s
Description: 学ぼう、空間知能タスクにおける脳波測定法を用いたタスク固有ニューラル効率の比較手法を。EEGでベータ波を計測し、工学教育における問題解決時の神経効率性を評価する方法です。

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著者は、データ収集を手伝っために、クリストファー・グリーン、ブラッドリー・ロビンソン、そしてマリア・マヌエラ・バヤダレスを承認したいと思います。 EEG機器のための資金はケリー・ジョーダンの多感覚​​認知研究室に研究大学院機器グラントのユタ州立大学のオフィスによって提供されていました。ベンジャミン・コール博士ウェイド・グッドリッジとの仕事のための大学院のユタ州立大学の学校から達成大統領博士研究員によってサポートされています。

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著者らは、対立する、または競合する金銭的利益がないことを宣言します。

プロトコルは、2つの典型的な空間能力の楽器から問題を取り組んで参加者との高い空間エンジニアリング静問題の脳活動を測定する脳波のアプリケーションについて説明します。ここでは詳述した方法では、最終的にこれらの問題を作業に従事してハイとローパフォーマーの神経効率を理解するのに役立つことができるかもしれません。これらのテストは、多くの場合、空間能力を評価するために使用されているように、R：MCTとPSVTに取り組んで工学部の学生の神経効率の違いを理解することが不可欠です。それらを相互に比較すると、私たちはより良い工学の成功への適用と基礎工学のカリキュラム内での位置を評価することができます。 プロトコルは、空間認知タスクに関連する神経効率の研究のための手順を確立します。信頼性が高く、有効な機器エンジニアリングコンテンツに接続された空間的な能力を評価するために使用されることが重要です。これは私エンジニアリングの問題は、特定のコースのための代表的なエンジニアリング・コンテンツをターゲットにすることも重要です。脳波測定は、エンジニアリング問題解決の空間的な側面に従事する学生から認知部品データを三角...

空間能力は科学、技術、工学、および数学（STEM）分野と教育に不可欠であり、これらの領域1,2,3での成功と相関します。したがって、4の解決方法空間能力に影響を与える問題の開発を理解することが重要です。空間能力は、対象5、性能6、エンジニアリング学者7と工学の専門家8の成功の成功にリンクされています。しかし、多くの空間能力の楽器、また非常に空間的である特定のエンジニアリングコンテンツへの典型的な問題の解決に特定の神経のプロセスを示す多くの仕事がありません。 本稿では、神経の測定と組み合わせた空間能力の楽器のスコアのデータ収集と分析のために使用される方法を紹介します。 Joveので出版の意図は、より幅広い視聴者にこれらのメソッドにアクセスしやすくすることです。一般市民のハードウェアとソフトウェアWEReがこの研究に利用さ。方法用紙として、完全な結果/データセットが報告も提供される複数のサンプルであるれていません。すべての画像は、この出版物のために特別に捕獲されました。以下に詳述した方法では女性であった3人の8大学の二年生中年の参加者からのデータに基づいて、予備会議レポート9を調製するのに利用されました。 多くの既存の器具は固有のまたは個人で学習した空間能力のレベルを示すために使用されています。 13：一般的に使用される2つの有効かつ信頼性の高い10,11の機器は試験（MCT）12を切断精神とローテーションのパーデュー空間の可視化試験（R PSVT）です。もともと職業14を設計しながら、これらの機器は、ピアジェ理論10,15によって記述空間可視化開発の異なる段階をテストします。これらの機器の使用は、基礎となる生理学的な認知現象を理解する必要性を作成しますexistin個人がこれらの問題を介して動作グラム。このため、本研究では、最終的には、空間的思考の分析と理解を向上させ、既存のメトリックテスト機能を確認し、工学教育への典型的な、より複雑な問題に空間的評価の適用性を高めることが経験的生理学的データを利用する方法を紹介することを目指しています。これらの問題の多くは、工学静に遭遇することができます。 静は、基礎力学はもちろん、ほとんどの工学部の学生に配信される（ 例えば 、生物学、機械、土木、環境、航空宇宙工学）16,17。それは、学生はコア・エンジニアリング・コンテンツ18に記載されている最初の大規模な問題解決の経験の一つです。静は、安静時または一定の速度で動いている剛体に作用する力の相互作用の研究を伴います。残念ながら、静はinvesに見られるように、高中退、引きこもり、および故障率（14％を持っていますtigated大学）、これは、そのような教育に空間的に強化されたアプローチとして、サポートの主要な道を省略し、伝統的な講義やカリキュラムデリバリーモデルに関連する可能性があります。例えば、静力学における空間的に強化されたアプローチは力が典型的な解析的分析の外でどのように相互作用するかの可視化を標的とし、接地された概念を持つ学生の手続的知識を補強することができます。そのような介入の有効性は、認知神経科学の視点から調査する必要があります。 脳波（EEG）は、学生の脳波活性を測定するユニークなモバイル方法を提示します。ベータ活性化を惹起するタスクを実行する個人は、一般的には非常にタスクの仕様に係合し、彼らは19,20をやっていることに気配りされています。帯域周波数が占める皮質領域の大きさと同様に、タスクは、増加、ベータ波の振幅が増加を要求するように。内の火災よりニューロンベータ周波数範囲（アルファ：8から12ヘルツ、ベータ：12 - 24Hzの）が大きいベータ電力として定義することができます。一つのタスク内のより経験豊富になるように関連して、β波の振幅は小さいベータ発電減少します。これは、タスクを実行すると、高周波電力の減少に関連しているのより大きなタスクの経験神経効率仮説21-28、の一部です。 EEGは、以前に（多くの場合、心的回転と空間ナビゲーションタスクのための）空間能力の研究に使用されてきたが-と適用可能なデータは、アルファ、ベータ版で同定されており、シータバンド27-33 - αおよびβバンドはこのために観察されました研究、およびベータ版は、この論文では予備会議レポート9でさらに代表的な分析のために選択しました。ベータバンド分析に焦点を当てますが、すべての3つのバンドを調査、記録したデータに応じて、このようにして、以下に定義された手順は、将来的に推奨されます。 ザ神経効率仮説はチェス、視空間メモリ、バランスをとる、と休憩を含むさまざまなタスク、上でテストされています。おなじみのタスクを実行するとき、すべてが減少し高周波電力に要因としてタスクの経験を記載しております。一つの特定の研究25は、人の知性は（IQによって測定される）、個々のタスクを実行するためのスキルを習得に役立つ神経効率への貢献で知能を上回るタスクの経験ができるが、という証拠を提示しました。言い換えれば、より多くの個人が彼または彼女になり、より効率的である神経経験しました。 空間能力を伴う既存の神経効率研究は、主に空間的な回転に集中しており、別の問題セットは、異なる集団を比較するために使用されている（ 例えば 、男性/女性）27-28。空間能力のタスクの脳波研究は、他のタスクの種類に性能を比較することで洞察を提供している（ 例えば 、口頭での作業）27,29,30。方法は上のこの論文の焦点で議論し、MCT、PSVTから問題の比較：空間能力に関連しているが、空間回転とナビゲーションに限定されるものではなく、Rと同様に、静的平衡タスクを、。他の空間的なタスクは、本稿で例示したものの代わりに使用することができます。このように、追加的な洞察力が異なる集団について、将来的に得ることができる（ 例えば 、オス/メスまたは専門家/初心者）は、最終的に工学教育実践を改善するのに役立ちます。 空間能力とエンジニアリングの適性を調査するための努力で、我々は特定の空間的およびエンジニアリングタスクの限られたバッテリーの間に高性能の参加者に低パフォーマンスのベータ波のアクティベーションを識別するために、脳波測定値を利用したプロトコルを開発しました。この場合、用語ハイパフォーマーは、参加者のパフォーマンスに関連している、として、フィールドで過ごした時間の量の反射ではありません学習者、すべての参加者が彼らの教育でほぼ同じポイントであったように。また、関連する問題セットは非常に具体的かつ基本的なものです。このように、用語「専門家」または「高パフォーマンス」は、本明細書の専門家の感覚で見て、専門的に採用エンジニアが、エンジニアリング力学のカリキュラムと空間能力の楽器のこの狭いスライスのみで高い性能を表すことはできません。神経の測定は、タスクタイプは難易度のレベルに関する可能な解釈で、他のものよりも、認知資源を補充することができるため、任意の総傾向を識別するために使用することができます。この情報は、潜在的に空間能力に関して将来の評価と介入への洞察を提供してもよいです。他の将来の洞察は、使用されるEEGのハードウェアで使用可能なチャネルの限られた数のこの研究では不可能であった脳のより具体的な領域を考慮することによって導出することができます。

<table><tbody><tr><td>Emotiv EPOC Model 1.0</td><td>Emotiv</td><td>Model: Emotiv Premium</td><td>"高解像度、マルチチャンネル、ポータブル脳波システム。"</td></tr><tr><td>Emotiv コントロールパネル (ソフトウェア)</td><td>Emotiv</td><td></td><td>データ収集に使用します。</td></tr><tr><td>Emotiv Testbench (ソフトウェア)</td><td>Emotiv</td><td></td><td>データ収集に使用されます。</td></tr><tr><td>Virtual Serial Port Emulator - VSPE (ソフトウェア)</td><td>ETERLOGIC.COM</td><td></td><td>データ収集にCOM10を使用。オペレーティングシステムによっては、無料でダウンロードできます。</td></tr><tr><td>E-Prime 2.0 (ソフトウェア)</td><td>心理学ソフトウェアツール</td><td></td><td>データ収集(参加者への問題の提示と異なるフェーズのマーカーの収集)に使用されます。</td></tr><tr><td>EEGLab 13.4.4b (ソフトウェア)</td><td>Swartz Center for Computational Neuroscience (SCCN)</td><td></td><td>のデータ分析に使用。SCCNは、カリフォルニア大学サンディエゴ校の神経計算研究所のセンターです。</td></tr><tr><td>MATLAB R2014b</td><td>株式会社 The Mathworks, Inc.</td><td></td><td>EEGLab</td></tr><tr><td>Microsoft Excel 2013</td><td>Microsoft</td><td></td><td>EEGLab &MATLAB、テーブルを作成するために</td></tr><tr>マイク<td>キヤノン</td><td>内蔵の</td><td>ビデオカメラ</td><td>CNVHFR50 セッションの記録に使用</td></tr><tr><td>シリンジキット (5 cc シリンジ & 16 G 鈍針 x 2)</td><td>Electro-Cap Intnl. Inc.</td><td>E7</td><td>EEGキャップのフェルトを湿らせておくため。</td></tr><tr><td>Nuprep EEG Skin Prep Gel</td><td>Weaver and Company</td><td>10-30</td><td>乳様突起の洗浄用。</td></tr><tr><td>手</td><td>指消毒</td>剤<td>ピュレル</td><td>S-12808</td></tr></tbody></table>

空間知能タスク：タスク固有ニューラル効率の比較のための脳波測定を活用

Utilizing Electroencephalography Measurements for Comparison of Task-Specific Neural Efficiencies: Spatial Intelligence Tasks

空間的知性は、多くの場合、工学教育とエンジニアリングの職業での成功にリンクされています。彼らは解決策を導き出すための空間能力を必要とする連続したタスクを実行するよう、脳波の使用は個人の神経効率の比較計算を可能にします。神経の効率は、ここでは、他のグループや他のタスクと比較してタスクを実行するために、より少ないβ活性を有し、従ってより少ない神経リソースを消費として定義されます。同様の期間を持つタスクのタスク間の比較のために、これらの測定値は、タスクタイプの難易の比較を可能にすることができます。イントラ参加者と相互参加者の比較のために、これらの測定は、空間能力と異なるエンジニアリングの問題解決タスクの参加者のレベルに潜在的な洞察を提供しています。選択されたタスクのパフォーマンスを分析し、ベータ活動と相関させることができます。この作品は、学生のENGの神経効率を研究し、詳細な研究計画書を提示します典型的な空間能力と静力学の問題の解決で熟成。 、および静力学：学生が精神的に固有の問題テスト（MCT）ローテーションの、パーデュー空間の可視化試験（R PSVT）を切削を完了しました。これらの問題を解決するに従事しながら、参加者の脳波は、脳波をアルファおよびベータ脳波活性化および使用に関するデータを収集することができるようにして測定しました。作業は、エンジニアリングで成功した性能に経路および続くかもしれ工学教育における結果の改善を識別するために、空間的に集中的なエンジニアリング・タスクとの純粋な空間的なタスクの機能性能を相関させることになります。

以下に説明するように、このセクションでは、前述の手順は、サンプルの数字で示されています。本稿の目的は方法に焦点を当てることであるとして、統計的検定との完全なデータの要約は、提供されていません。潜在PSVTの例：R、MCT、および空間の問題はそれぞれ、 図1、 図2、及び図3に示されています。 EEGキャップは、図7に示すように並列に表示することができ、与えられた各チャネルのための電位を経由して脳の活性化を収集します。前述のように他の人がICAを介して除去することができるが、データ内の特定のアーティファクトは、手動で削除する必要があります。時間に障害チャネルを識別することができます。このようなアーティファクトは、図7に表示されます。解析ソフトウェアでは、大規模な、非反復アーティファクトを手動で順番にマークすることができ、その後、（ステップ6.3.3.2.1のように）「REJECT」ボタンをクリックして削除します。 EEGデータ分析の画像ですべての数字材料の表に記載...

本稿では、空間的に集束されたエンジニアリングの問題を解決しながら、人間の神経活動を測定するためのアプローチについて説明します。脳波の方法論は、最終的には、問題のタイプ間と参加者間の両方のタスクのパフォーマンスの比較を可能にする目的で、神経効率の点でベータ脳波測定値を解釈するのに役立ちます。

Spatial intelligence is often linked to success in engineering education and engineering professions. The use of electroencephalography enables ...

この手順の全体的な目的は、空間能力を必要とする問題セットを解く参加者の神経効率を比較することです。この手法により、学生が1学期でコアコンテンツの専門知識を習得できるか、あるいは学生が空間能力を用いて問題を解決しているときと、工学上の問題を解決しているときで神経学的測定値にどのような違いが出るかなど、工学教育分野における重要な問いに答えることができます。この手法の主な利点は、脳の効率性に関する知見が得られることです。そして、その情報を学生のパフォーマンスと照らし合わせることができます。この方法は空間能力や静力学の問題に対する知見を提供しますが、高度な動力学に見られるような、他のスキル測定や問題形式にも適用可能です。本手順の実演は、研究室の学部生研究員であるBradley Robinsonが行います。本日のプロトコルの受講者は、チームの学部生研究員であるSteven Woodです。まず、製造元の指示に従って、脳波（EEG）ヘッドセットをセットアップすることから始めてください。各セッションの少なくとも1時間前までに、常に少なくとも2セットのヘッドセットを充電した状態にしておきます。EEG電極を湿らせるための液体と、EEG参照電極との良好な接触を確保するための研磨剤を用意します。次に、各ケースにフェルトを挿入し、注射器を使用して湿らせるための液体を十分に染み込ませます。湿らせた電極を静置します。参加者の行動を測定するために、2台のビデオカメラを設置します。参加者が定位置に就いた後、カメラを調整し、ビデオにタイムスタンプが付与されていることを確認します。最後に、コンピュータの電源を入れ、脳波データを記録するためのソフトウェアが起動していることを確認します。すべてのソフトウェアとデータ収集デバイスが、データ収集のために適切にインターフェース接続されていることを確認してください。参加者が到着したら、EEG室まで案内します。参加者に、身に着けている電子機器をすべて取り外すよう依頼してください。シリンジを使用して電極を飽和させる方法を実演し、これはEEGフェルトスタンプを維持するためだけに使用することを説明します。フェルトが湿っていることを確認し、ケーシングにセットしたフェルトをEEGヘッドセットに装着してください。次に、研磨剤入りのクリーナーで被験者のリファレンスポイントを清浄し、残渣を拭き取ります。被験者にEEGヘッドセットを装着します。ヘッドセットのリファレンスノードを、被験者の頭部のリファレンスポイントに合わせます。ヘッドセットのアームを無理に曲げないようにし、不快感を避けるため、リファレンスノードと耳の後ろの間に隙間を空けてください。最後に、参加者が定位置についた後でカメラを再調整し、ビデオにタイムスタンプが押されていることを確認します。顔の表情と高品質な音声を記録するため、1台のカメラを参加者の顔に向けます。もう一方のカメラを被験者の前方に向け、手書き動作を含む手の動きや、コンピュータ画面にどのタスクが表示されているかを確認できるようにします。EEGロギングソフトウェアでのデータ記録を開始してください。すべてのチャンネルがロギングデバイスに表示されていることを確認し、ロギングデバイスとEEGヘッドセットの間で良好な接続が確保されていることを確認してください。すべてのチャンネルにおいて、当初は低振幅の振動を伴う同様の挙動を示すことを確認してください。次に、休息期間の直前および各新しい問題タイプの開始前に、EEGを確認して被験者との接続状態を点検し、記録デバイス上で一貫したパターンが得られるように、フェルト電極の配線し直しや調整を行ってください。タスク演習中は、できるだけ静止し、静かにするように被験者に指示してください。データ収集中のすべての計画済み視覚提示は、コンピュータモニターを通じて行われることを被験者に伝えてください。タスク提示ソフトウェアを起動します。データ収集の開始時と終了時に、ベースラインデータの取得に使用する休息時間を設けてください。最初の空間認識問題タイプとして、多肢選択式テストまたは正誤判断式の回転問題を提示します。続いて、2番目の空間認識問題タイプとして、多肢選択式テストまたは正誤判断式の心的切断問題を提示します。次に、工学静力学の特定の原理に焦点を当てた工学問題タイプを提示します。タスクが完了したら、EEGヘッドセットを取り外します。続いて、タスク提示ソフトウェア、EEGロギングソフトウェア、およびビデオ録画装置の電源を切ります。最後に、参加者に感謝を伝え、今後の連絡予定および、本研究の結果を将来的にどのように提供できるかについて概要を説明します。EEGキャップは電位を通じて脳活動を収集しますが、ここでは示されているように、データ内の特定のアーティファクトや複数のイベントを手動で除去する必要があります。独立成分分析の後、ソフトウェアはデータを頭皮上の活動表現として、また試行（Trials）と時間（Time）で整理された2次元の連続的な活動プロットとしてマッピングできます。習熟すれば、この手法は45分から1時間で完了させることが可能です。これは、参加者の問題解決速度に依存することを理解してください。この手順を実行する際は、通常、フェルトスタンプを使用することで、EEGが参加者の頭部と良好に接続されていることを確認することが重要です。このビデオを視聴することで、EEGデバイスをセットアップし、参加者からデータを収集することで、神経効率研究のためのEEGデータを収集する方法を十分に理解できるはずです。

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行動

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