Name: 참여의 여러 차원을 평가하는 것은 학습의 특성을 : 신경 생리학 관점 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2015-07-01T15:00:00.000+00:00
Duration: 13 min 57 s
Description: 배우세요 학습 과제 중 행동적, 정서적, 인지적 참여 데이터를 수집하고 동기화하는 방법을. 뇌전도와 안구추적 기술을 활용하여 학습자의 다차원 참여를 정량화하고 교육 효과를 향상시킵니다.

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저자는 캐나다 사회과학 및 인문학 연구 위원회(SSHERC), 캐나다 자연과학 및 공학 연구 위원회(NSERC), 퀘벡 자연 및 기술 연구소(FQRNT) 및 퀘벡 사회 및 문화 재단(FQRSC)의 재정 지원을 인정합니다.

이 프로토콜은 Tech3Lab 연구 시설에 대한 HEC-몬트리올에 의해 승인 된위원회 (CCT) institutionnel 드 라 공들인 AVEC 데 êtres humains (CIER) 드 난 Université 뒤 퀘벡 몬트리올 (UQAM)에서 윤리적 인증서를 받았다. 이 프로토콜은 우리의 테스트 환경 및 장비에서 수행하는 특정 각 단계에 대해 설명합니다. 정확한 소프트웨어 경로는 방법을 명확하게하기 위해 제공되지만,이 기술은 양도 및 기타 소유권 안구 추적, 자동 안면 인식 감정, 피부 전기 활동 및 뇌파 장비 및 소프트웨어와 함께 복제 될 수있다. 실험실 환경 1. 설정 <ol><li> 눈 추적, 뇌파 증폭기, 네 개의 기록 컴퓨터와 스피커의 전원을 켭니다. </li><li> 기록 장치의 설치를 준비 : <ol><li> 제조업체의 추천!에 따라 필요한 재료와 뇌파 설치 준비nded 절차. 곧 참가자의 뇌파 소프트웨어를 준비합니다. 눈 추적 소프트웨어를 시작하고 소프트웨어의 새로운 참여자 프로파일을 생성합니다. 비디오 레코딩 소프트웨어 및 카메라를 시작. </li><li> 60 초에 마커 프로젝트에 대해 생성 된 특정 서브 루틴과 동기화 소프트웨어를 시작합니다. 생리 학적 측정 소프트웨어를 시작합니다 (피부 전기 활동을 기록하는) 프로젝트에 대해 생성 된 특정 레이아웃을 엽니 다. 가장 높은 수준으로 참가자의 의자를 조정합니다. </li></ol></li></ol> 2. 참가자 준비 <ol><li> 읽고 윤리적 동의서에 서명하기 위해 참가자를 요청합니다. </li><li> 뇌파에 대한 두개골 측정을 수행합니다 : <ol><li> (- 20 참조 시스템 (10)에 따라) 참가자의 머리에 Cz에 위치를 찾을 수 있습니다. 식염수 (염화칼륨)의 EEG 그물 담가 (단계 1.2.1 참조), 제조자의 기준에 따라 타이머 (10 분)을 시작한다. &lt;/ 리&gt; </ol></li><li> 연구의 목적 및 참가자에게 실험의 단계를 읽고, &quot;이 연구의 목적은 물리학의 문제에 대답하는 동안 뇌의 활동을 관찰하는 것입니다. 먼저 우리는 센서를 설치합니다, 당신은 컴퓨터에 10 뉴턴의 물리학 문제를 해결하라는 메시지가 표시됩니다. 우리는 당신의 눈을 가진 각각의 문제가 닫힌 후 45 초 휴식을 취하도록 요청합니다. 각각의 문제 후, 당신은 문제의 당신의 평가를 평가하게됩니다. &quot; </li><li> 실험의 총 지속 시간이 90 분 될 것입니다 제목을 알려주십시오. </li><li> 제조자의 권고에 따라, 생리 센서를 설치 두 gelified 센서 왼손 위에. </li><li> 제조업체의 권장 사항에 따라, 뇌파 캡을 설치하고 (제조업체의 사양에 따라) 40 kΩ의에서 임계 값과 임피던스 검사를 수행합니다. </li></ol> 3. 데이터 수집 <ol><li> 모든 기록 소프트웨어가 동시성에 시작 할 준비가되어 있는지 확인합니다 : <ol><li> 생리학 (EDA 데이터) : &quot;시작&quot;버튼을 클릭합니다. </li><li> 비디오 녹화 : &quot;열기&quot;버튼을 클릭합니다. </li><li> 눈 추적 : &quot;보류&quot;버튼을 클릭하십시오. </li><li> EEG : &quot;기록&quot;버튼을 클릭하십시오. </li><li> 동기화 소프트웨어 : &quot;녹색 원&quot;버튼을 클릭하십시오. </li></ol></li><li> 아이의 시선 교정 : <ol><li> 5 점에 화면 보정을 수행하고 그 / 그녀가 빨간 점을 다음과 동안 참가자를 관찰 ( &quot;도구 / 설정 / 교정을 ...&quot;클릭). 충분한 정확도가 달성 될 때까지 제조 업체의 기준에 따라,이 절차를 반복합니다. </li></ol></li><li> 참가자의 화면에 프로젝트 작업 지침 : 그 / 그녀가 그들을 읽은 후 질문이 있으면 물어, 그는 / 그녀는 실험을 시작할 준비가됩니다. </li><li> 10 뉴턴 P를 해결하기 위해 참가자를 요청hysics 문제. </li><li> 필요한 경우, 45 초 휴식의 일 동안 임피던스 검사를 수행 (5 전에없는 문제). </li><li> 확인 참가자가 각각의 문제 이전에 전체 45 초 휴식을 취합니다 (베이스 라인을 결정하기 위해). </li></ol> 데이터 수집 4. 끝 <ol><li> 모든 컴퓨터에 데이터 수집을 중지하고 참가자로부터 센서를 제거합니다. </li></ol> 5. 참가자가 떠난 후 <ol><li> 제조업체의 권장 사항에 따라, 살균제와 뇌파 캡을 청소하고 장비를 정돈. 수집 된 모든 데이터 파일을 저장하고 FTP 서버에 백업을 만들 수 있습니다. </li><li> 참가자 스프레드 시트를 입력 : 데이터 수집 중 특정 이벤트 나 문제가 있습니다. 웹 브라우저에서 모든 쿠키를 지 웁니다. </li></ol> 통합 소프트웨어 6. 데이터 전처리 및 내보내기 <ol start="1"><li> 뇌파 <ol><li> EEG 데이터 분석 소프트웨어로 가져 EEG 데이터 : <ol><li> 새로 생성 된 원시 데이터 파일에 원시 뇌파 데이터를 붙여 &quot;원시 데이터&quot;, &quot;역사&quot;와 &quot;수출&quot;라는 컴퓨터에 세 개의 빈 폴더를 만듭니다. </li><li> 뇌파 데이터 분석 소프트웨어에서 &quot;파일 / 새 프로젝트를 ...&quot;버튼을 클릭 한 후 새로 생성 된 원시 데이터 파일을 선택, 찾아보기를 클릭하여 원시 데이터 위치를 선택합니다. &quot;역사&quot;와 같은 방법으로 &quot;내보내기&quot;폴더의 위치를​​ 선택합니다. </li><li> &quot;확인&quot;을 클릭합니다. (윈도우는 모든 참가자의 EEG 데이터를 포함한다). </li></ol></li><li> 전처리 뇌 신호 : <ol><li> ( &quot;변환 / IIR 필터를 ...&quot;클릭) 필터 및 노치 (notch)를 적용합니다. 창에서 12 dB의 기울기와 12dB의 기울기 50 Hz에서 높은 컷오프 1.5 Hz에서 낮은 컷오프 수 있습니다. 또한 60 Hz의 주파수에서 노치 수 있습니다. </li><li> DC 증폭기를 사용하기 때문에,이 DC 신호 detrend ( &quot;트라을 클릭마커 전에 100 밀리 초와 DC 연결 전에 100 밀리 초)에서 nsformations 시간을 기준으로 / DC Detrend ... &quot;및 사용&quot; &quot;. </li><li> 원시 데이터 검사를 수행합니다 ( &quot;변환 / 원시 데이터 검사를 ...&quot;를 클릭하고 반자동 아티팩트 제거를 선택합니다). 최대 전압 60 μV / MS] 다음을 선택 최대 분 : 200 밀리 초 간격으로 200 μV; 진폭 : -400 400에 μV). </li><li> 눈 깜박임 제거를위한 고전적인 구형과 자동 ICA를 수행합니다 (그 범위는 관심있는 주파수의 외부에 있기 때문에 myographic 유물을 제거 할 필요가 없습니다). (ICA, 프로세스 역 ICA의 끝에서. &quot;... 변환 / ICA&quot;를 클릭하십시오.) </li><li> 다시 참조 ( &quot;변환 / 다시 참조 ...&quot;) 신호는 &quot;일반적인 평균&quot;을 선택합니다. </li><li> 수출 ( &quot;수출 / 일반 데이터 내보내기를 ...&quot;클릭) 텍스트 형식의 신호 및 마커 (선택 &quot;.vhdr&quot;; 결합 인덱스의 최종 matlab에 건설 상자). 또한 &quot;쓰기 헤더 파일&quot;및 &quot;쓰기 마커 파일&quot;상자를 선택합니다. </li></ol></li><li> 매트랩 신호를 가져옵니다. <ol><li> matlab에를 시작하고 EEGLab의 GUI를 한 번에 하나의 참여자에 대한 데이터를 표시하고 가져 오기 때문에 &quot;eeglab&quot;를 입력합니다. GUI에서 선택 항목 메뉴 &quot;EEGLab 기능과 플러그인을 사용하여 파일 / 데이터 가져 오기 / / 뇌 마주 녹화에서 .vhdr 파일&quot;. </li><li> 명령 창에서, 결합 인덱스를 생성하는 스크립트 (16)를 붙여 넣습니다. 주 :인지 결합 스크립트이 절차 20 초 슬라이딩 윈도우 선행 시간 T. 내의 각 베타 / (알파 + 쎄타) 비율의 평균으로 계산되고 초마다 새로운 슬라이딩 윈도우가 인덱스를 업데이트하는 데 사용되는 반복된다. </li></ol></li><li> MS 엑셀에서 매트랩하여 스크립트의 끝에서 생성된다 결합 지수의 텍스트 파일을 열고, Z SCOR 적용뇌파 데이터에 전자 정상화 intersubject 비교를 허용합니다. (각 값에 대해, Excel에서이 수식을 계산 : Z = (값 - 전체 평균) / 전체 표준 편차를.) </li><li> MS 엑셀에서 CSV 파일의 Z 점수 약혼 인덱스 신호를 저장합니다. (...로 저장하고 형식 유형에 CSV를 선택 / 파일을 클릭합니다.) </li><li> (단계 6.1.2.2에서.) 과정을 반복 각 참가자에 대해. </li></ol></li><li> 생리학 : <ol><li> 생리 학적 데이터 분석 소프트웨어 가져 오기 EDA 데이터. </li><li> 생체 신호를 사전 처리하려면이 매개 변수를 적용합니다 : <ol><li> 베너 블스와 크리스티 (23) 방법에 따라 전기 전도도의 분포를 정상화 로그 변환을 적용합니다. </li><li> 창 24 슬라이딩 10 초 플랫 신호. </li></ol></li><li> 생리 소프트웨어 내 intersubject 비교를 허용하도록 EDA 데이터에 Z-점수 정규화를 계산. (Z = (값 - 전체 평균) / 전체 표준 편차). <ol><li> EDA 채널에서 커서 모든 데이터를 선택합니다. </li><li> 톱 메뉴에서 EDA 채널을 선택하고 전체 채널의 평균값을 얻기 위해 &quot;평균&quot;를 선택한다. 또한 전체 채널의 표준 편차 값을 획득하기 위해 채널 및 EDA &quot;STDDEV&quot;를 선택한다. </li><li> Z 점수 방정식을 계산하기 위해 &quot;변환 / 파형 연산을 ...&quot;버튼을 클릭 소스 1의 EDA 채널을 선택합니다. &quot;-&quot;를 선택 수학 연산 창에 (마이너스) 및 대상 메뉴에서 &quot;새 대상&quot;소스 2.에 K를 선택하고 EDA 채널의 평균 값을 입력한다 (단계 6.2.3.2 참조). &quot;전체 파장 변환&quot;을 선택, 확인을 클릭하고 &quot;변환 / 파형 연산을 ...&quot;을 클릭합니다. 선택 소스 1의 EDA-K 채널을 선택합니다 &quot;/&quot;수학 연산 창에서 (나누기), 소스 (2)에서 선택 K는 목적지와 강한 게 아니에 &quot;새로운 대상&quot;을 선택EDA 채널 (단계 6.2.3.2)의 표준 편차 값을 r에. 선택 &quot;전체 파장 변환&quot;하고 확인을 클릭합니다. </li></ol></li><li> CSV 파일의 신호 (각성)를 내 보냅니다. (...로 저장하고 형식 유형에 CSV를 선택 / 파일을 클릭합니다.) </li></ol></li><li> 자동 안면 인식 감정 : <ol><li> 자동 얼굴 감정 인식 소프트웨어로 미디어 레코더에서 비디오 가져 오기 데이터. (다음 분석 1에 돋보기를 클릭하십시오. &quot;... 파일 / 새 / 분석 / 비디오&quot;. 그것을 클릭하여 프로젝트 메뉴에서 새 참가자를 선택한 후 클릭 &quot;... 파일 / 새 ... / 참가자&quot;를 클릭하고 원하는 선택 비디오 파일. <ol><li> &quot;모든 세 번째 프레임&quot;에 대한 오프라인 분석을 선택하고 &quot;지속적인 교정&quot;을 활성화합니다. </li><li> CSV 파일 내보내기 원자가 데이터. (/. 상자 &quot;로그 파일에 원자가 값을 쓰기&quot;를 클릭 &quot;파일을 확인,&quot;... 옵션 / 설정 / 로깅 &quot;을 클릭수출 ... 자세한 로그 &quot;상자를 저장&quot;, 로그 파일을 내보낼 위치를 선택하고 &quot;.) </li><li> MS Excel에서 CSV 파일을 엽니 다. SPSS 소프트웨어의 단일 열에서 원자가 데이터 열을 복사합니다. &quot;분석한다 / Descriptives 통계 / Descriptives&quot;버튼을 클릭 방금 붙여 변수 이름을 선택합니다. &quot;변수에 표준화 된 값을 저장&quot;확인란을 선택합니다. Z 점수와 열이 나타납니다. Excel 파일에있는 오래된 데이터에 이러한 Z-점수를 복사 - 붙여 넣습니다. </li></ol></li><li> CSV 형식의 신호 (원자가)의 z 점수 Excel 파일을 저장합니다. </li></ol></li></ol> 7. 데이터 통합​​ 및 동기화 <ol start="1"><li> 행동 분석 소프트웨어에서 : <ol><li> 가져 오기 눈 추적 비디오 (행동 참여). (. &quot;... 새 관측에 파일 / 가져 오기 / 비디오&quot;를 클릭하여 새 관찰의 이름을 지정하고 원하는 비디오 파일을 선택합니다.) </li><li> 코드 관련 BE와 각 비디오haviors과 상황에 맞는 이벤트 (시간 마커, 좌 / 오답). </li><li> 적절한 헤더로 모든 외부 데이터 가져 오기 : 뇌파 신호 (인지 참여)의 Z 점수, EDA 신호 (감정적 인 참여), 원자가 데이터의 Z 점수 (감정적 인 참여)의 Z 점수. (. &quot;... 파일 / 가져 오기 / 외부 데이터&quot;를 클릭하여 해당 파일 유형을 선택하고 올바른 CSV 파일을 선택합니다.) </li></ol></li><li> 이 공식에 따라 컴퓨터 간의 시간을 동기화 : <ol><li> 시선의 첫 번째 마커 - 눈 시간 시선 + 두 번째 마커 뇌파에서의 뇌파 = 시간의 시간에서 시선. </li><li> 시선의 첫 번째 마커 - 눈의 시선 + 처음 마커 얼굴 감정에 얼굴 감정 인식 = 시간의 시간에서 시선 시간. </li><li> 시선의 첫 번째 마커 - 눈 시간 피부 전기 활동 시선 + 첫 번째 마커에 = 시간 피부 전기 활동 시간에서 시선. </li></ol></li><li> &quot;눌러 오프셋 데이터를 입력합니다 Ctrl 키를 + Shift + =221 ;,는 오프셋 메뉴를 엽니 다. 선택 &quot;수치 오프셋&quot;데이터 소스의 각 쌍 사이의 시간 (초)을 입력합니다 [OK?]) 위의 계산에 따르면. </li><li> 연구에 대한 관심의 변수에 따라 보고서를 생성합니다. <ol><li> 보고서에 생성됩니다 흥미로운 변수를 선택합니다 ( &quot;/ 데이터 선택 / 새 프로파일 데이터 분석 ...&quot;클릭). 왼쪽에서 오른쪽, &quot;시작&quot;상자와 &quot;결과&quot;상자 사이에 원하는 변수를 밀어 넣습니다. </li><li> 보고서를 생성합니다. ( &quot;통계&quot;를 클릭 &quot;... / 수치 해석 / 새로운 분석&quot;을 클릭하고 &quot;계산&quot;을 클릭하여 외부 데이터 메뉴. 마침의 평균 상자를 선택합니다.) </li></ol></li><li> 통계 분석 소프트웨어로 데이터를 내보내고 연구 목적에 따라 분석을 수행합니다. </li></ol>

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</ol>

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프로토콜 내에서 중요한 단계의 관점에서, 첫번째 데이터 품질은 신경 생리 컬렉션 기법의 주된 초점은 항상 지적되어야한다. 이 방법에서는, 연구 조수 (카메라 올바른 얼굴 각도를 잃고) 원자가 모니터링을 방해하거나 뇌파에 myographic 아티팩트를 생성 머리의 움직임을 최소화하기 위해 주제를 지시에 특별한주의를 지불해야합니다. 한편, 균형은 더욱 인간 공학적 데이터 수집을 위해 만든 실제 문제 해결 및 중재 진위 사이에 유지되어야한다. 그것은 뇌파 데이터 수집 환경에서 전자 변동 될 수 있습니다하는 것이 중요하다. 기존의 뇌파 시설은 패러데이 케이지와 전자기 변동에서 자신의 장치를 분리하려고합니다. 그러나,이 방법에 사용되는 일부 장비는 패러데이 케이지 안에 전자기 변동 (주로 안구 추적 장치)을 생성 할 것이기 때문에, 제접근 방식은 효과가 될 것입니다. 우리는 접지에 특별한주의를 지불하고 모든 전기 장치를 차단하여 전자파 문제를 극복. 변형과 기술로 해결하는 바와 같이,...

참여 학습에 중요한 역할을한다. 클라크와 메이어 2의 경우에 관계없이 전달 매체의 &quot;모든 학습, 참여가 필요합니다.&quot; 장 등. 3도 증가 학생의 참여는 문제 해결과 비판적 사고 능력 등의 ​​학습 성과를 향상시킬 수 있습니다 제안했다. 참여를 정의하는 것은 과제로 남아. 그들의 문헌 고찰에서, Fredricks, Blumenfeld 파리 1은 다각적 인 성격 참여를 정의 : &quot;행동 참여는 참여의 아이디어에 그립니다; 그것은 학문적, 사회적 또는 과외 활동에 참여를 포함한다. (...) 감정적 참여 교사, 급우, 학자, 학교에 긍정적이고 부정적인 반응을 포함하고 일을하는 목적과 영향력 의지에 관계를 만들 추정된다. 마지막으로,인지 적 참여 정신 투자의 아이디어에 그립니다; 그것은 사려 깊음과 노력 NEC를 발휘하는 의지를 통합essary 복잡한 아이디어와 마스터 어려운 기술을 이해합니다. &quot; Fredricks, Blumenfeld 파리 1은 행동, 감정 및인지에 초점이, ​​참여의 개념 내에서 학습의 풍부한 특성을 제공 할 수 있다고 주장했다. 이 저자는 연구의 강력한 몸이 따로 계약의 각 구성 요소를 해결할 수 있다고 지적하지만, 이러한 구성 요소는 함께 연구되지 ​​않았다. 또한 정보가 거의 치수 사이에 더 많은 연구가 미세하게 조정 된 교육 개입 계획에 기여할 수있는 상호 작용에 대해 사용할 수 있음을 관찰했다. 그 방향으로 단계로,이 논문 수집하고 학습을 작업하는 동안, 행동, 정서적,인지 적 참여에 대한 동기 양적 및 질적 데이터를 분석하기 위해 개발 된 연구 방법을 설명합니다. 교육에 신경 과학을 현실로 Behav주로 사전 및 사후 검사 사이의 오랜 기간에 걸쳐 발생하는 지식과 행동의 변화에​​ 초점을 맞춘 연구 설계, 그리고 시간의 간격, 주간 : IOR, 결과적으로 행동 참여는 긴 교육 연구의 핵심이되었습니다 , 달 또는 몇 년. 마지막 두 치수는 외부 체계적으로 관찰 할 수 없기 때문에, 행동 적, 정서적,인지 적 결합을 구별하는 것은 과제로 남아. 인지와 감정 중 하나를 관찰로부터 추론 또는 자기보고 대책을 평가해야합니다. 보기의 외부 점에서, 그것은 학생들이 작업을 가능한 한 빨리 또는 특정 콘텐츠를 마스터 깊은 수준의 학습 전략을 사용하는 등 완수하기 위해 노력하고 있는지 여부를 확인하기 어려운 남아있다. 사실 점에서, Fredricks, Blumenfeld 파리 1은인지 적 참여의 직접, 객관적 조치를 사용하여 발표 된 연구를 찾을 수 없습니다. 최근 기술 개발신경 과학 분야의 교육 연구에 대한 새로운 가능성을 만들었습니다. 새로운 데이터 수집 방법과 신경 인간 공학의 분야에서 개발 된 분석 알고리즘 학습 작업하는 동안 정성 및 정량 연구를위한 매우 유망한 보인다. 경제학, 심리학, 마케팅, 인체 공학 같은 다른 분야는 약간의 시간이 4-8에 대한인지 적 참여를 평가하기 위해 신경 생리 학적 측정을 사용하고있다. 효율적인 분석 알고리즘과 결합 된 신경 생리 학적 측정은, 하나를 교란시키지 않고 현상을 연구 할 수있다. 자신의 성격으로 자기보고 설문 학습에서 학생들을 분리. 신경 생리학 대책 연구 디자인은 더 확실한 학습 환경에서 수행되도록 허용한다. 이러한 도구 등 심박수를 모니터링 장비, 호흡 속도, 혈압, 체온, 동공 직경, 피부 전기 활동, 뇌파 (EEG)를 포함한다. <st감정적 행동에 룽&gt; 수집 동기화 된 데이터,인지 참여 대표 결과이 프로토콜의 사용을 다음과 같이, 본 논문에서는 학습자가 컴퓨터 화면에, 기계 물리학 열 문제를 해결했다있는 연구의 일부 결과를 발표 할 예정이다. 이러한 문제는 이전의 연구 (9) 개발되었다. 그들의 눈은 각각의 문제 후, 폐쇄와 학습자, 문제를 해결하고 45 초 휴식 시간 동안 휴식을하는 동안 신경 생리 학적 데이터를 수집 하였다. 위에서 언급 한 바와 같이, 행동 약혼 데이터는 작업 일을 달성하는 동안 시스템과 상호 작용하는 학습자에 의해 생성 된 질문에 대한 소프트웨어의 상호 작용 (마우스 움직임과 클릭), 시선, 성능과 답변으로 구성되어 있습니다. 안구 추적 시스템은 소프트웨어 상호 작용과 시선 데이터를 수집하기 위해 사용되었다. 성능 데이터 (문제를 해결하기 위해 시간, 응답의 정확성)을 수집 하였다과제를 제시하는 데 사용 된 조사 사이트. 이 웹 사이트는 또한 브래들리와 랭 (10)에서 적응 설문 조사와 수집 된 자기보고 데이터를 수집하는 데 사용되었다. 감정적 참여 감정의 특성을 포함한다. 랭 (11)에 따르면, 감정 원자가의 관점에서 특징 (즐거운 / 불쾌한)과 각성 (진정 / 자극). 감정적 결합 데이터는 따라서 감정적 원자가와 각성 12,13 용 피부 전기 활동 인코더 / 센서를 정량화 자동 안면 감정 인식 소프트웨어를 사용하여 수집 하였다. 피부 전기 활동 (EDA)는 매우 약한 전류가 지속적으로 그들 사이에 전달되는 두 개의 전극 사이에 기록 된 전기 저항을 의미한다. Cacioppo, Tassinary 및 Berntson (14)는 기록 된 저항 주체의 각성에 따라 다릅니다 것으로 나타났다. 따라서, 이러한 원자가 또는 각성 등의 정신 생리 학적 데이터는, 감정적 인 참여의 상관 관계로 간주됩니다. <p클래스 = &quot;jove_content은&quot;&gt; 마지막으로,인지 약혼 데이터는 뇌파 (EEG)를 통해 수집된다. 뇌파 측정은, 두피에, 뇌의 뉴런 그룹의 전기 활동을 동기화. 두피에서 기록 된 전기 신호들은 진동 및 주파수 요소로 구성된다. 규칙에 따라,이 주파수는 밴드로 알려진 시퀀스로 분류됩니다. 예를 들어, 알파, 베타 및 세타 밴드는이 연구의 초점이다. 신경 과학적 연구 (14)에 따르면,이 대역은 뇌의 특정 영역에 서로 다른인지 적 처리 능력을 반영한다. 따라서, 주의력 및 관심에 많은 연구와 결합 7,15 특정 주파수의 전력 스펙트럼 밀도 (PSD)의 분석은, 연구자들은 작업 도중인지 결합을 정량화 할 수있다. Mikulka 등. (16)가 언급 한 바와 같이, 연구는 베타 활동과인지 경보 및 알파 사이의 간접적 인 관계 사이의 직접적인 관계를 보여 주었다D 세타 활동 및 경보. 베타 / (알파 + 세타) : 따라서, 교황, 보가트와 Bartoleme 7 세 밴드의 PSD를 계산 약혼 지수를 개발했다. 이 비율은 참여 16,17,18 다른 연구에서 확인되었다. 시간이 지남에 따라인지 맞물림을 특성화하기 위해, 고속 푸리에 변환 (FFT)는 파워 스펙트럼으로 각 활성 부위 (F3, F4, O1, O2)의 EEG 신호를 변환한다. 시간 T에서 EEG 결합 지수는이 절차는 매 초마다 새로운 슬라이딩 윈도우가 인덱스를 업데이트하는 데 사용되는 반복 시간 T. 선행 20 초 슬라이딩 윈도우 내의 각각의 결합 비의 평균값으로 계산된다. 이 방법의 목적은 결합의 여러 치수 풍부한 분석을 제공하기 때문에, 데이터 동기화가 중요하다. 레제 등. (19)가 독자를 생각 나게으로, 장비 제조 업체는 강하게 제작 그들의 지정된 정밀도를 보장하기 위해 측정 도구 당 하나의 컴퓨터를 사용하는 것이 좋습니다VEL. 따라서, 여러 대의 컴퓨터를 사용하는 경우, 기록 시스템 간의 동기화는 중요한 단계가된다. 녹음은 모두 동일한 시점에 개시 될 수 없으며, 각각의 데이터 스트림 (예를 들면, 눈의 0 초 EEG 또는 생리 데이터의 초 0 ≠ 트래킹)는 특정 기간을 갖는다. 이것은 매우 중요하다 : 데이터 스트림들 사이의 맞물림은 동기 이탈의 각 차원의 정량의 오차를 의미한다. 동시 생리 및 행동 기록을 동기화하는 여러 가지 방법이 있습니다. 이러한 방법은 두 가지 방식으로 나눌 수있다; 직접 및 간접 (20). 다음 절에서 제시된 프로토콜은 (도 1에 도시 된 바와 같이) 외부 장치가 syncbox, 모든 기록 장치에 트랜지스터 - 트랜지스터 논리 (TTL) 신호를 전송하는 데 사용되는 간접적 인 접근법에 기초한다. 기기의 각 부분은 서로 다른 시작 시간을 같이, TTL 마커 상대적으로 로그 파일에 기록된다<html> 지연. 마커는 그 다음 신호를 재정렬함으로써 각각의 기록 후에 적절한 동기화를 보장하기 위해 사용된다. 외부 파일의 통합을 허용 행동 분석 소프트웨어 프로그램은 각각의 데이터 스트림의 타임 라인을 재 동기화 및 맞물림의 각 차원의 정성 및 정량 분석​​을 위해 사용된다. <img alt="그림 1" src="/files/ftp_upload/52627/52627fig1.jpg" /> 데이터 수집 시스템의 그림 1. 아키텍처. 테스트 환경은 행동 (눈 추적)에서, 수집 감정 (EDA와 얼굴 감정),인지 (EEG) 약혼 데이터는 많은 컴퓨터가 포함되어 있습니다. 이것은 각각의 컴퓨터 시계에 참조되는 데이터에 대한 동기화 문제를 발생시킵니다. 동일 기준 시간에 모든 데이터를 분석 할 수있게하기 위해서, 실험 셋업은 모든 데이터 스트림들에 TTL 신호를 송신 syncbox을 포함한다.&quot;NK&gt;이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오. 동기화 환산 방법의 정밀도를 평가하기 위해 45 초의 일시 정지 기계적 물리 문제 각각 전에 도입되었다. 이러한 일시 정지하는 동안, 대상은 긴장을하고 자신의 눈을 감고 있었다. 다른 연구 4,9,16,17,18에서 볼 수 있듯이,이 일시 정지 수집 된 신호에 상당한 변화를 유도해야한다 : 두 눈의 동공 점 눈 추적 사라 즉시 (행동 참여)과인지 적 참여에 즉시 드롭 (뇌파 신호)이 관찰된다. 이러한 특정 신호의 구성 요소의 동기화 장군 유효성을 평가하는 데 사용된다. 완전히 또는 부분적으로 정보 시스템 (19), 인간 - 기계 상호 작용 (21), 교육 (9), (22)의 분야에서,이 동기화 절차에 의존 논문의 최근 간행물은, 그 효과의 증거를 제공한다.

<table><tbody><tr><td>EGI GSN-32&nbsp;</td><td>EGI</td><td></td><td>조밀 어레이 EEG</td></tr><tr><td>Netstation v.5.0</td><td>EGI</td><td></td><td>EEG 데이터 수집 소프트웨어: EEG는 Netstation 수집 소프트웨어 및 EGI 증폭기(Electrical Geodesics, Inc)를 사용하여 32전극 고밀도 어레이 뇌파검사(dEEG) 측지 센서 네트워크로 수집됩니다. 정점(기록 부위 Cz)은 기록을 위한 기준 전극입니다. 임피던스는 50 k&Omega 이하로 유지됩니다. 250Hz의 샘플링 속도로.&nbsp;</td></tr><tr><td>Facereader v.4</td><td>Noldus</td><td></td><td>얼굴 감정 인식 소프트웨어</td></tr><tr><td>Syncbox</td><td>Noldus</td><td></td><td>Syncbox는 TTL(Transistor-Transistor Logic) 신호를 EGI 증폭기에 보내고 키 입력 신호를 Tobii Studio v 3.2에 전송하여 EEG 및 응시 데이터의 공동 등록을 시작합니다.</td></tr><tr><td>로지텍 C600&nbsp; </td><td></td> 웹캠 <td>960-000396</td><td>미디어레코더로 전송된 비디오 데이터를 수집하는 데 사용되는 웹캠은 Facereader에서 분석됩니다</td></tr>. <tr><td>Observer XT</td><td>Noldus</td><td></td><td>통합 및 동기화 소프트웨어: Noldus Observer XT(Noldus Information Technology)는 모든 행동, 정서적 및 인지적 참여 데이터를 동기화하는 데 사용됩니다.</td></tr><tr>피<td>험자의 얼굴을 정확하게 비출 수 있도록 컴퓨터 화면에 배치된</td> <td>온스크린 LED 조명</td><td>Noldus</td><td></td> 네온</tr><tr><td>MediaRecorder</td><td>Noldus</td><td></td><td>비디오 데이터 수집 소프트웨어</td></tr><tr><td>Tobii 60X</td><td>Tobii</td><td></td><td>안구 운동 패턴 수집 :&nbsp; 실험 중 60Hz에서 피험자의 눈 움직임 패턴을 기록하는 데 사용됩니다.</td></tr><tr><td>Tobii Studio v.3.2</td><td>Tobii</td><td></td><td>시선 추적 데이터 수집 및 분석 소프트웨어</td></tr><tr><td>Analyzer 2</td><td>Brainvision</td><td></td><td>EEG 신호 처리 소프트웨어</td></tr><tr><td>Acqknowledge v.4.0</td><td>Biopac</td><td>ACK100M</td><td>생리학적 신호 수집 및 처리 소프트웨어</td></tr><tr><td>Control III 살균제 솔루션</td><td>Maril Products.</td><td>10002REVA-20002-1</td><td>EEG 헬멧에 사용되는 소독액 : EGI</td></tr><tr><td>Unipark</td><td>QuestBack AG</td><td></td>에서 권장온라인 <td>설문 조사 환경</td></tr></tbody></table>

참여의 여러 차원을 평가하는 것은 학습의 특성을 : 신경 생리학 관점

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

참여의 개념에 대한 최근의 이론적 종합에서, 프레드릭스(Fredricks), 블루멘펠드(Blumenfeld), 파리스(Paris)1는 참여(engagement)를 행동적, 정서적, 인지적의 다차원으로 정의했다. 그들은 개별 참여 유형이 함께 연구되지 않았으며 차원 간의 상호 작용이나 시너지 효과에 대한 정보가 거의 없다는 것을 관찰했습니다. 결과적으로, 더 많은 연구가 세밀하게 조정된 교육 중재를 만드는 데 기여할 것입니다. 신경 과학의 최근 기술 발전에 힘입어 이 논문은 학습 과제 중 다차원적 참여에 대한 데이터를 수집하고 동기화하기 위해 최근에 개발된 방법론을 제시합니다. 이 기술은 4개의 서로 다른 컴퓨터에서 (a) 뇌파검사, (b) 전극파, (c) 시선 추적 및 (d) 얼굴 감정 인식 데이터를 수집하는 것을 포함합니다. 이로 인해 여러 소스에서 수집된 데이터에 대한 동기화 문제가 발생했습니다. 전문화된 통합 소프트웨어의 사후 동기화는 연구자들이 참여의 여러 차원 간의 역학을 더 잘 이해할 수 있도록 합니다. 커리큘럼 개발자의 경우 이러한 데이터는 더 나은 교육/학습 효율성을 달성하기 위한 정보에 입각한 지침을 제공할 수 있습니다. 이 기술은 또한 적응형 학습 또는 평가 환경을 개발할 수 있는 뇌-컴퓨터 상호 작용 분야에서 가능성을 열어줍니다.

<html> 행동 분석 소프트웨어 어플리케이션에 통합하고, 감정적 인 행동인지 결합 데이터의 동기화의 결과를도 2 및도 3의 스크린 샷을 도시한다. 양 도면에서, 좌측 부분은 조사 대상 및 코딩 방식을 조직. 중간 부분에서 (붉은 점)가 비디오를 작업하는 동안 피사체의 눈에 시선을 보여줍니다. 피사체의 행동 참여는 촬영 그가 / 그녀가 작업하는 동안보고되고있는 작업을 기반으로 추론 될 수있다. EDA (각성), 정서적 참여와인지 적 참여를위한 뇌파 결합 인덱스의 얼굴 감정 원자가 : 하부에서 시간 마커는 동 기적으로 세 개의 데이터의 트랙에서 스크롤됩니다. 데이터가 모든 피험자로부터 수집되는 경우, 소프트웨어는 결국 다른 통계 분석 소프트웨어 intersubject 분석을 수행하는데 사용될 수있는 기본적인 기술 통계를 제공한다. 항상 &quot;&gt; :&quot;유지 - together.within 페이지를 = FO &quot;천만에 <img alt="그림 ...

이 논문은 과제 중 학습자 참여의 여러 차원(행동적, 정서적, 인지적)을 수집하고 동기화하는 데 관련된 기술을 설명하는 것을 목표로 합니다.

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

이 절차의 전반적인 목표는 학습 과제 수행 중의 행동적, 정서적, 인지적 참여에 관한 데이터를 수집하고 동기화하는 것입니다. 이는 먼저 모든 데이터 수집 시스템을 수집된 데이터 내에 타임 마커를 전송하는 동기화 장치로 연결함으로써 수행됩니다. 두 번째 단계는 행동적 참여를 측정하기 위해 안구 추적 및 소프트웨어 상호작용 데이터를 수집하는 것입니다.다음으로, 인지적 참여 특성을 분석하기 위해 EEG 데이터를 수집합니다. 마지막 단계는 각성도 측정을 위한 전기피부활동(ELECTRODERMAL activity) 또는 ED와 정서가(valence) 데이터 생성을 위한 자동 얼굴 표정 인식(automatic facial emotion recognition) 또는 A FER을 통해 정서적 참여 데이터를 수집하는 것입니다. 최종적으로, 참여의 세 가지 차원을 나타내는 이러한 지표들은 동기화 장치에서 처음에 전송한 시간 마커에 따라 동기화 소프트웨어에서 재동기화됩니다.이 기술의 주요 장점은, 과제 수행 후의 자기 평가 도구에만 집중하는 전통적인 연구 방법과 달리 학습 과제 수행 중 학습자 참여의 세 가지 차원을 정량화한다는 점입니다. 이 방법은 다양한 복합 학습 환경에서 인지에 영향을 미치는 역학은 무엇이며, 다양한 교육적 설정이 정서와 인지에 어떤 영향을 미치는가와 같은 교육 분야의 핵심 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기술은 다른 분야에도 적용될 수 있는 시사점을 제공합니다.예를 들어, 정보 기술 분야에서는 웹사이트를 검색하거나 소프트웨어 애플리케이션을 사용하는 동안 사용자의 몰입도를 측정하기 위해 이 기술을 사용하고 있습니다. 이 기술은 EEG 장치를 사용하여 장거리 운전자의 경계심 데이터를 수집한 최근의 뉴로믹스(neuro omics) 연구에서 영감을 받았습니다. 이 절차의 시연은 HEC Montreal의 Tech three Lab 연구원인 Gabrielle Zu와 Neuro Lab의 연구원인 Igo 및 Yig가 진행하겠습니다. 먼저 아이트래커, EEG 증폭기, 기록용 컴퓨터 및 스피커의 전원을 켜는 것으로 시작하십시오.제조업체의 권장 절차에 따라 필요한 재료로 EEG 솔루션을 준비합니다. 그 다음, 다음 참가자를 위해 EEG 및 안구 추적 소프트웨어를 준비합니다. 이어서 비디오 녹화 소프트웨어와 카메라를 시작하고, 60초마다 동기화 마커를 전송할 수 있도록 프로젝트를 위해 생성된 특정 서브루틴이 포함된 동기화 소프트웨어를 시작합니다.그다음 생리적 측정 소프트웨어를 시작하고 프로젝트를 위해 생성한 특정 레이아웃을 엽니다. 이어서 피험자를 데이터 수집실로 안내하고, 10-20 참조 시스템에 따라 피험자의 머리에서 Cz 전극 위치를 찾습니다. EEG 넷을 피험자의 머리에 씌우고 각 전극이 머리 표면에 수직으로 배치되었는지 확인합니다.네트 커넥터를 연결하고 40 kΩ의 임계값으로 임피던스 체크를 수행합니다. 마지막으로 피험자의 왼손 상단에 두 개의 생체 센서를 부착합니다. 데이터 수집을 시작합니다.Synchrony에서 모든 기록 소프트웨어가 시작될 준비가 되면, 9점 보정 절차를 수행하고 참가자가 화면의 빨간 점을 따라가는지 관찰하십시오. 제조업체 표준에 따라 충분한 정확도가 확보될 때까지 이 절차를 반복한 후, 참가자에게 컴퓨터로 10가지 뉴턴 물리학 문제를 풀도록 지시하십시오. 모든 컴퓨터의 데이터 수집을 중단하십시오.과제가 완료되면 피험자로부터 모든 센서를 제거합니다. 먼저, EEG 데이터를 EEG 데이터 분석 소프트웨어로 가져옵니다. 다음으로, 파일(file)을 클릭한 후 새 프로젝트(new project)를 선택하고, 찾아보기(browse)를 클릭하여 원본 데이터의 위치를 선택합니다.새로 생성된 raw data 폴더를 선택하십시오. 동일한 방식으로 history 및 export라는 이름의 폴더 두 개를 더 선택하십시오. 그 다음 확인을 클릭하십시오.다음으로, 소프트웨어 창에서 transformations와 IIR filters를 클릭하여 필터와 노치(notch)를 적용함으로써 뇌 신호를 전처리합니다. 차단 주파수(cutoff limits)를 1.5 및 50 hertz로 설정하고 각각의 슬로프(slope)를 12 decibels로 지정하며, 60 hertz 주파수에서 노치 필터를 활성화합니다. 그런 다음 transformations와 DC dre를 클릭하여 신호의 DC trend를 제거합니다.마커 전 100 밀리초와 DC 연결 전 100 밀리초의 시간을 기준으로 옵션을 선택하십시오. 'transformations' 및 'raw data inspection'을 클릭하여 원시 데이터 검사를 수행하십시오. 'semi-automatic inspection'을 선택하고, 여기에 표시된 전압, 최댓값, 최솟값 및 진폭 매개변수를 선택하십시오.변환(transformations) 및 ICA를 클릭하여 눈깜빡임 제거를 위한 클래식 스피어(classic sphere) 방식의 자동 독립 성분 분석(independent component analysis 또는 ICA)을 수행합니다. ICA 완료 후, 변환(transformations) ICA를 클릭하여 역 ICA(inverse ICA) 프로세스를 진행합니다. 그 다음 역 ICA(inverse ICA)를 클릭합니다.마지막으로 export와 generic data export를 클릭하여 신호와 마커를 내보냅니다. right header file 및 right marker file이라고 표시된 확인란을 선택하십시오. 또한, 추후 MATLAB을 사용하여 참여 지수(engagement index)를 구축할 수 있도록 텍스트 형식을 선택하십시오.다음으로, EEG 신호를 matlab으로 가져옵니다. 이를 위해 E-E-G-L-A-B 스크립트를 실행합니다. 그러면 matlab에 EEG lab GUI가 나타납니다.EEG lab의 기능과 플러그인을 사용하여 파일 가져오기 데이터를 선택함으로써 한 번에 한 명의 참가자 데이터를 가져오고, brain vis rec VDR 파일에서 커맨드 창에 몰입 지수(engagement index)를 생성하는 스크립트를 붙여넣으십시오. 이 스크립트는 텍스트 파일을 출력합니다. Microsoft Excel에서 해당 몰입 지수 텍스트 파일을 여십시오.피험자 간 비교가 가능하도록 EEG 데이터에 Z-score 정규화를 적용합니다. EEG 전처리가 완료되면, 전기피부활동(ELECTRODERMAL activity) 또는 EDA 데이터를 생리적 데이터 분석 소프트웨어로 가져와 생리적 데이터를 전처리합니다.그런 다음, 피험자 간 비교가 가능하도록 변환 및 파형 연산(transformation and waveform math)을 클릭하여 EDA 데이터에 z-점수 정규화(z-score normalization)를 수행합니다. 이는 두 단계로 진행됩니다. 먼저, 소스 1(source one)로 EDA 채널을 선택하고, 수학 연산 창에서 마이너스(-) 기호를 선택한 후, 소스 2(source two)로 K를 선택합니다.그런 다음 대상 메뉴에서 new를 선택하십시오. EDA 채널의 평균값을 입력하고 transform entire wave를 선택하십시오. okay를 클릭하여 두 번째 단계로 넘어간 후, transformation waveform math를 다시 열고 source one으로 EDAK 채널을, mathematical operation 창에서 나눗셈 기호를, source two로 K를 선택하십시오.그런 다음 대상 메뉴에서 'new'를 선택하십시오. EDA 채널의 표준 편차 값을 입력하고 'transform entire wave'를 선택하십시오. 마지막으로 'okay'를 클릭하여 최종 전처리 단계를 완료하십시오.파일(file) → 새로 만들기(new) → 참가자(participant)를 차례로 클릭하여 미디어 레코더의 비디오 데이터를 자동 얼굴 감정 인식 소프트웨어로 가져옵니다. 프로젝트 메뉴에서 새 참가자를 선택하십시오. 그런 다음 파일(file) → 새로 만들기(new) → 분석(analysis) → 비디오(video)를 클릭하십시오.분석 1 옆의 돋보기 아이콘을 클릭하고 원하는 비디오 파일을 선택하십시오. SPSS에서 분석, 기술통계, 기술통계를 순차적으로 클릭하여 원자가 데이터의 zco를 계산함으로써 마무리하십시오. 변수 항목에서 표준화된 값 저장을 선택하면 Z-점수 열이 나타납니다.파일(file), 가져오기(import), 그리고 새로운 관찰(new observation)의 비디오(video)를 차례로 클릭하여 추적 비디오를 가져오는 것으로 시작하십시오. 새로운 관찰의 이름을 지정하고 가져올 비디오 파일을 선택하십시오. 파일(file), 가져오기(import), 외부 데이터(external data)를 클릭하여 모든 외부 데이터를 가져오십시오.EEG 신호의 Z-score, EDA 신호의 zco, 그리고 valence 데이터의 Z-score를 포함하십시오. 필요한 경우, 추가 분석을 위해 이벤트 마커를 추가하십시오. 컴퓨터 간의 타이밍을 동기화하려면, control shift와 등호(=) 키를 눌러 offset 메뉴를 열고, numerical offset을 선택하여 각 데이터 소스 쌍 사이의 시간(초 단위)을 입력하십시오.확인을 클릭하십시오. 다음으로, 'analyze', 'select data', 'new data profile'을 차례로 클릭하여 리포트에 생성할 관심 변수들을 선택하십시오. 분석하려는 이벤트를 선택하고 확인을 클릭하십시오.그런 다음 start 테이블과 nest 테이블 사이, 그리고 Nest 테이블과 results 테이블 사이에 연결선을 추가합니다. 'analyze numerical analysis'를 클릭하고 'new click statistics'를 클릭한 후, external data 메뉴 아래의 mean 옆에 있는 확인란을 선택하여 리포트를 생성합니다. 그런 다음 okay를 클릭합니다.레이아웃을 클릭하고 외부 데이터가 열에, 결과 컨테이너가 행에 배치되었는지 확인하십시오. 확인 버튼을 클릭하여 완료합니다. 마지막으로 계산 버튼을 클릭하여 소프트웨어가 생성 중인 보고서의 관련 계산 내용을 업데이트하도록 합니다.본 실험에서는 여러 대의 컴퓨터를 사용하여 행동적, 인지적, 정서적 측면을 포함한 몰입 데이터의 다양한 차원을 동기화합니다. 피험자의 기저선을 설정하기 위해서는 작업 중 일시 정지 구간의 끝부분 데이터를 사용하는 것이 유용합니다. 이 시점에서 EEG 인지적 몰입도는 다음 작업을 예상하며 약간 상승하기 시작하고, 각성도는 여전히 감소하는 추세입니다.피험자가 문제 해결 과제 수행 중 눈을 감고 있었기 때문에 가가도(Valence) 데이터가 누락되었습니다. 피험자가 세 번째 줄을 읽을 때 각성도가 정점에 도달한 것을 확인할 수 있습니다. 정서적 가가도는 중립적이며, EEG 인지 참여도는 숙달된 후 최대치에 도달합니다.이 기술은 실험 시작 전 약 30분 동안의 피험자 준비 과정이 필요합니다. 개발 이후, 본 기술은 정보 기술 분야의 연구자와 실무자뿐만 아니라 비디오 게임 산업에서도 사용자의 행동적, 정서적, 인지적 측면을 실시간으로 모니터링할 수 있는 길을 열어줄 것입니다. 모든 조절 접근 방식에서 핵심 단계는 동기화이며, 모든 장치 간의 정확한 타이밍을 확보하기 위해 모든 실험 전후에 이 절차의 정밀도를 테스트해야 합니다.이 영상을 시청하신 후, 학습 과제 수행 중의 행동적, 정서적, 인지적 차원의 몰입 상호작용 역동성을 더 잘 이해하기 위해 동기화된 정신생리학적 데이터를 수집하는 방법에 대해 충분히 이해하셨을 것입니다.

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Research

연구

JoVE Journal

Behavior

행동

이 원고는 공간적으로 집중된 공학 문제를 해결하면서 인간의 신경 활성을 측정하는 방법을 설명한다. 뇌파 방법론 궁극적 문제 유형 간의 참가자 사이 모두 작업 성능의 비교를 가능하게 할 목적으로, 신경 효율의 관점에서 베타 뇌파 측정을 해석 돕는다.

작업 별 신경 효율성 비교를위한 뇌파 전위 측정을 활용 : 공간 지능 작업을

이 작업 기반으로 혁신적인 도구를 사용 하 여가 발달 장애에 대 한 보다 객관적인 진단 절차를 제공 하 여 주의 결여 과다 장애 (ADHD)의 평가 대 한 새로운 프로토콜을 제공 합니다. 그것은 또한 활성화 조치 및 집행 기능 측정 사이의 관계를 분석합니다.

ADHD 평가 프로토콜의 뇌 활성화 (nir-HEG/Q-EEG) 및 실행 조치 (청구서)를 사용 하 여

우리는 미디어 콘텐츠를 시청 하는 동안 탐지, 수집, 및 eyeblink 비율의 분석을 제시.

Electroencephalography 측정 및 높은-품질 비디오 녹화를 사용 하 여 미디어 콘텐츠의 시각적 인식 분석

시험 경험의 실시간 영향을 조사하여 학생들이 고등 교육 환경 및 과제에서 경험하는 정서적 현실을 평가하기 위해 실험적인 디자인이 개발되었습니다. 이 디자인은 학제간 (예를 들어, 교육 심리학, 생물학, 생리학, 공학) 및 다중 모달 (예를 들어, 타액 마커, 측량, 전기 경 센서) 접근법의 결과입니다.

거의 실시간으로 정통 시험 경험을 공부하기위한 학제 간 및 다중 모달 실험 설계

우리는 생리및 자기 보고 데이터를 결합한 소셜 디지털 게임에서 관중의 참여를 측정할 수 있는 방법론을 제안합니다. 이 디지털 게임은 자유롭게 움직이는 사람들의 그룹을 포함으로, 경험은 게임의 이벤트와 생리 적 데이터를 연결하는 동기화 기술을 사용하여 촬영됩니다.

소셜 디지털 게임의 관중 참여 측정

자연주의 학습 환경에서 협업 학습 dyads에 대한 fNIRS 하이퍼스캐닝 실험을 수행하기 위한 프로토콜이 설명되어 있습니다. 또한, 산소헤모글로빈(Oxy-Hb) 신호의 뇌 간 싱크로니(IBS)를 분석하는 파이프라인이 제시된다.

개방형 협업 학습의 뇌 간 싱크로니: fNIRS 하이퍼스캐닝 연구

이 논문은 학생들이 수업에 집중하고 있는지 또는 주의가 산만한지 자동으로 감지하는 인공 지능 기반 시스템을 제안합니다. 이 시스템은 교사가 학생들의 주의를 유지하고, 수업을 최적화하고, 학생들의 참여를 돕기 위해 동적으로 수정 사항을 도입할 수 있도록 설계되었습니다.

학생의 주의력 수준을 감지하기 위한 인공 지능 기반 시스템

여기에 제시된 비디오 분석 파이프라인은 MRI 환경 내 행동 모니터링의 문제를 극복하여 외부 신호에 대한 지시되지 않은 행동 반응을 감지할 수 있도록 합니다. 이 분석은 유발된 내부 상태 변화와 뇌 전반의 활동에 대한 보다 포괄적인 이해를 촉진할 것입니다.

전뇌 영상 중 모성 행동 반응 프로파일링(Profiling Maternal Behavior Responses During Whole-Brain Imaging

환경 풍부화는 신경 퇴행성 질환에 대한 잠재적인 보호 효과를 제공합니다. 그러나 현재로서는 농축 절차의 효능을 쉽게 결정할 수 있는 방법이 없습니다.  이 프로토콜은 환경 풍요로움의 효과를 밝히기 위해 동물의 인지 기능을 평가하는 간단한 "퍼즐 상자" 방법을 설명합니다.

보충 환경의 효능을 평가하는 수단으로서 퍼즐 상자의 사용

MIM(Mindfulness in Motion) 프로토콜은 만성적으로 스트레스가 많은 작업 환경에서 일하는 사람들을 위해 현장에서 실용적인 MBI(Mindfulness Based Intervention)를 제공하여 탄력성과 작업 참여도를 크게 향상시킵니다. 이 프로토콜은 실현 가능하고 유익한 것으로 입증되었으며 스트레스가 많은 다른 직장에 쉽게 적용할 수 있습니다.

모션 (MIM)에서 마음 챙김 : 탄력성과 작업 참여를 증가하는 만성 높은 스트레스 작업 환경에 대한 현장 마음 챙김을 기반으로 개입 (MBI)

배우세요 학습 과제 중 행동적, 정서적, 인지적 참여 데이터를 수집하고 동기화하는 방법을. 뇌전도와 안구추적 기술을 활용하여 학습자의 다차원 참여를 정량화하고 교육 효과를 향상시킵니다.

참여의 여러 차원을 평가하는 것은 학습의 특성을 : 신경 생리학 관점

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