Name: Het beoordelen van de verschillende dimensies van Engagement te karakteriseren Learning: A Neurofysiologische Perspective (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2015-07-01T15:00:00.000+00:00
Duration: 13 min 57 s
Description: Leer hoe je gedrags-, emotionele en cognitieve betrokkenheid bij leertaken synchroniseert met eye tracking, EEG en elektrodermale activiteit. Deze methode verbetert het begrip van leerprocessen.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

De auteurs erkennen de financiële steun van de Social Sciences and Humanities Research Council of Canada (SSHERC), Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC), Fonds de Recherche Nature et Technologies du Québec (FQRNT) en Fonds de Recherche sur la Société et Culture du Québec (FQRSC).

Dit protocol kreeg een ethische certificaat van het Comité institutionnel de la recherche avec des eter humains (CIER) de l&#39;Université du Québec à Montréal (UQAM) dat werd onderschreven door HEC-Montreal voor de Tech3Lab onderzoeksfaciliteit. Het protocol beschrijft elk van de specifieke stappen die worden uitgevoerd in ons laboratorium omgeving en de toestellen. Hoewel de precieze software paden worden verstrekt aan de methodiek te verduidelijken, deze techniek is overdraagbaar en kan worden gerepliceerd met andere merkgebonden eye-tracking, automatische gezicht emotie herkenning, elektrodermale activiteit en elektro-apparatuur en software. 1. Instellen van de lab-omgeving <ol><li> Schakel de eye-tracker, de EEG versterker, de vier opnemen computers en de luidsprekers. </li><li> Bereid de setup van de opname-apparatuur: <ol><li> Bereid de EEG opstelling met benodigde materialen volgens recomme de fabrikantnded procedures. Bereid de EEG-software voor de komende deelnemer. Start de eye-tracking-software en maak een nieuwe deelnemer profiel in de software. Start de video-opname software en de camera. </li><li> Start de synchronisatie-software met de specifieke subroutine gemaakt voor het project met stiften op 60 sec. Start de fysiologische meetsoftware (tot elektrodermale activiteiten vast te leggen) en de specifieke indeling gemaakt voor het project te openen. Stel de stoel van de deelnemer op het hoogste niveau. </li></ol></li></ol> 2. Deelnemer Voorbereiding <ol><li> Vraag de deelnemer om te lezen en te ondertekenen de ethische toestemmingsformulier. </li><li> Voeren schedel metingen voor EEG: <ol><li> Vind de Cz locatie op het hoofd van de deelnemer (volgens 10-20 referentiesystemen). Dompel de EEG net in de zoutoplossing (kaliumchloride) (zie stap 1.2.1) en start een timer (10 min) volgens de normen van de fabrikant. &lt;/ Li&gt; </ol></li><li> Lees het doel van de studie en de stappen in het experiment aan de deelnemer, &quot;Het doel van deze studie is om je hersenactiviteit te observeren terwijl je natuurkunde problemen te beantwoorden. Eerst zullen we de sensoren te installeren, dan wordt u gevraagd om 10 Newtoniaanse fysica problemen op de computer op te lossen. Wij zullen u vragen om een 45-seconden pauze te nemen na ieder probleem met je ogen dicht. Na elk probleem is, wordt u gevraagd om uw beoordeling van het probleem te geven. &quot; </li><li> Vraag het onderwerp dat de totale duur van het experiment 90 min zal zijn. </li><li> Installeer de fysiologische sensors, volgens de aanbevelingen van de fabrikant: twee gelvormig sensoren op de bovenkant van de linkerhand. </li><li> Installeer de EEG cap, volgens de aanbevelingen van de fabrikant en het uitvoeren van een impedantie controle met een drempel van 40 kOhm (volgens de specificaties van de fabrikant). </li></ol> 3. Data Collection <ol><li> Zorg ervoor dat alle de opname software is klaar synchroon worden gestart: <ol><li> Fysiologie (EDA gegevens): Klik op de &quot;start&quot; knop. </li><li> Video-opname: Klik op de knop &quot;open&quot;. </li><li> Eye tracking: Klik op de &quot;on hold&quot; knop. </li><li> EEG: Klik op de &quot;record&quot; knop. </li><li> Synchronisatiesoftware: Klik op de &quot;groene cirkel&quot; knop. </li></ol></li><li> Ogen blik kalibratie: <ol><li> Voer een vijf-punt op het scherm kalibratie en observeren van de deelnemer, terwijl hij / zij volgt de rode stippen (klik op &quot;Tools / Instellingen / Calibration ...&quot;). Herhaal deze procedure tot voldoende nauwkeurigheid wordt bereikt, volgens de normen van de fabrikant. </li></ol></li><li> Project taak instructies op het scherm van de deelnemer: vragen of hij / zij vragen heeft na het lezen van hen, en als hij / zij klaar is om het experiment te starten. </li><li> Vraag de deelnemer op te lossen 10 Newtoniaanse physics problemen. </li><li> Indien nodig, het uitvoeren van een impedantie controle tijdens een van de 45 s pauzes (niet eerder probleem 5). </li><li> Zorg ervoor dat de deelnemer neemt de volledige 45 s pauze voor elk probleem (om de basislijn te bepalen). </li></ol> 4. Einde van Data Collection <ol><li> Stop data acquisitie op alle computers en verwijder de sensoren van de deelnemer. </li></ol> 5. Nadat de deelnemer heeft verlaten <ol><li> Reinig de EEG cap met antiseptisch en ruimen van de apparatuur, volgens de aanbevelingen van de fabrikant. Sla alle databestanden verzameld en maak een back-up op de FTP-server. </li><li> Vul de deelnemer spreadsheet: mee een bepaalde gebeurtenis of probleem tijdens het verzamelen van gegevens. Wis alle cookies van de web browser. </li></ol> 6. Gegevens Pre-verwerking en export naar het Integration Software <ol start="1"><li> EEG <ol><li> Import EEG data in EEG-data analyse software: <ol><li> Maak drie lege mappen op de computer met de naam &quot;Raw data&quot;, &quot;Geschiedenis&quot; en &quot;Exporteren&quot; om de ruwe EEG-data in de nieuw gecreëerde Ruwe data bestand te plakken. </li><li> In de EEG data analyse software, klikt u op &quot;File / New Project ...&quot; en kies de ruwe locatiegegevens door te klikken op Bladeren, dan is de keuze van de nieuw gecreëerde ruwe data bestand. Kies de locatie van de &quot;Geschiedenis&quot; en &quot;Export&quot; mappen op dezelfde manier. </li><li> Klik op &quot;OK&quot;. (Het venster moeten alle van de deelnemer EEG data bevatten). </li></ol></li><li> Pre-proces van de hersenen het signaal: <ol><li> Breng een filter en een inkeping (klik op &#39;Transformaties / IIR filters ... &quot;). In het venster, kan de lage cutoff op 1,5 Hz met een helling van 12 dB en de hoge cutoff bij 50 Hz met een helling van 12 dB. Mogelijk ook een inkeping bij 60 Hz. </li><li> Omdat een DC-versterker wordt gebruikt, DC Detrend het signaal (Klik op &quot;Transformations / DC Detrend ... &quot;en staat&quot; op basis van tijd &quot;bij 100 msec voor de markeerdraad en 100 msec voor de DC-aansluiting). </li><li> Voer een ruwe data inspectie (Klik op &quot;Transformatie / Ruwe data inspectie ...&quot; en selecteer semi-automatische artefact verwijdering). Selecteer de volgende: maximale spanning 60 mV / ms; Max-min: 200 mV in 200 ms interval; amplitude: -400 tot +400 mV). </li><li> Voer een automatische ICA met klassieke Sphering voor ogen knipperen verwijdering (myographic artefacten hoeven niet te worden verwijderd, omdat hun bereik is buiten de frequenties van belang). (Instructies &quot;Transformations / ICA ...&quot;. Aan het einde van de ICA, werkwijze de inverse ICA). </li><li> Het signaal en selecteer Re-referentie (&quot;Transformaties / Re-reference ...&quot;) &quot;gemeenschappelijke gemiddelde&quot;. </li><li> Export (klik op &quot;Exporteren / Generic Data Export ...&quot;) het signaal en markers in tekstformaat (Selecteer de &quot;.vhdr&quot;; doos) voor een eventuele Matlab constructie van de opdracht index. Selecteer ook de &quot;Write header file&quot; en &quot;Write marker bestand&quot; dozen. </li></ol></li><li> Importeer het signaal in Matlab. <ol><li> Start Matlab en typ &quot;eeglab&quot;, zodat de GUI van EEGLab verschijnt en Importeer de gegevens voor één deelnemer per keer. In de GUI, select item menu &quot;Bestand / Gegevens importeren / behulp EEGLab functies en plugins / Van Brain Vis Rec .vhdr bestand&quot;. </li><li> In het commando venster, plak een script 16 dat een verloving index genereert. OPMERKING: De cognitieve aangrijping script wordt berekend door het gemiddelde van elke Beta / (Alpha + Theta) -verhouding binnen 20 seconden schuifraam voorgaande tijd T. Deze procedure wordt herhaald om de tweede en nieuw schuifraam wordt gebruikt om de index te werken. </li></ol></li><li> In MS Excel Open het tekstbestand van de opdracht index die wordt gegenereerd aan het einde van het script van Matlab en een z-scor toepassinge normalisering op de EEG data om interindividuele vergelijking mogelijk te maken. (Voor elke waarde, berekenen deze formule in Excel: Z = (waarde - totale gemiddelde) / totale standaarddeviatie.) </li><li> Sla de z-score betrokkenheid index signaal in een CSV-bestand in MS Excel. (Klik op Bestand / Opslaan als ... en selecteer CSV in het type-formaat.) </li><li> Herhaal de procedure (vanaf stap 6.1.2.2.) Voor elke deelnemer. </li></ol></li><li> Fysiologie: <ol><li> Import EDA data in fysiologische data-analyse software. </li><li> Breng deze parameters voor een pre-proces de fysiologische signaal: <ol><li> Breng een logaritmische transformatie naar de verdeling van de geleiding normaliseren volgens Venables en Christie&#39;s 23 methode. </li><li> Flat het signaal op een 10 sec schuifraam 24. </li></ol></li><li> Binnen de fysiologische software, berekenen een z-score normalisatie op het EDA data om interindividuele vergelijking mogelijk te maken. (Z = (waarde - totale gemiddelde) / algemene standaard deviatie). <ol><li> Markeer alle gegevens met de cursor van de EDA-kanaal. </li><li> In het bovenste menu, selecteer het EDA kanaal, en selecteer &quot;betekent&quot; om de gemiddelde waarde van de totale kanaal te verkrijgen. Selecteer ook de EDA kanaal en &quot;StdDev&quot; om de standaarddeviatie waarde van de totale kanaal te verkrijgen. </li><li> Om de z-score vergelijking berekenen, klikt u op &quot;Transformatie / Waveform Math ...&quot; en selecteer het EDA kanaal in Source 1. Kies &quot;-&quot; (min) in de wiskundige bewerking en selecteer K in source 2. Selecteer &quot;Nieuwe bestemming&quot; in het menu bestemming en voer de gemiddelde waarde van de EDA-kanaal (zie stap 6.2.3.2). Selecteer &quot;Transform hele wave&quot;, klik op OK en klik op &quot;Transformatie / Waveform Math ...&quot;. Selecteer de EDA-K-kanaal in de bron 1, selecteer &quot;/&quot; (delen) in de wiskundige bewerking venster, selecteer K in bron 2 Selecteer &quot;Nieuwe bestemming&quot; in de bestemming en enter de standaarddeviatie waarde van de EDA-kanaal (stap 6.2.3.2). Selecteer &quot;Transform hele wave&quot; en klik op OK. </li></ol></li><li> Het signaal (arousal) in een CSV-bestand exporteren. (Klik op Bestand / Opslaan als ... en selecteer CSV in het type-formaat.) </li></ol></li><li> Automatische gezicht herkenning van emoties: <ol><li> Video importeren van gegevens van de media recorder in automatische gezicht emotie herkenning software. (Klik op &quot;Bestand / Nieuw ... / Deelnemer ...&quot;. Na een nieuwe deelnemer in het menu project selecteren door erop te klikken, klikt u op &quot;File / New / Analyse / Video ...&quot;. Klik op het vergrootglas naast Analyse 1 en kies de gewenste videobestand. <ol><li> Selecteer een offline analyse voor &quot;elke derde frame&quot; en activeer &quot;continue kalibratie&quot;. </li><li> Export Valence gegevens in een CSV-bestand. (Klik op &quot;Opties / Instellingen / Logging ...&quot;, check de &quot;Schrijf valentie waarde toe aan het logbestand&quot; box. Klik op &quot;File /Export ... &quot;, kies de locatie waar de log-bestanden worden geëxporteerd, en controleer of de&quot; Save gedetailleerd logboek &quot;doos.) </li><li> Open het CSV-bestand in MS Excel. Kopieer de kolom Valence data in een enkele kolom van SPSS software. Klik op &quot;Analyse / Descriptives Statistics / Descriptives&quot; en selecteer de net geplakte variabele naam. Vink het vakje &quot;Save gestandaardiseerde waarden in variabelen&quot;. Een kolom met een z-score zal verschijnen. Copy-paste deze z-scores over de oude gegevens in het Excel-bestand. </li></ol></li><li> Sla het Excel-bestand met de z-scores van het signaal (valentie) in CSV-formaat. </li></ol></li></ol> 7. Data Integration en synchronisatie <ol start="1"><li> In gedragsanalyse software: <ol><li> Import-eye-tracking video&#39;s (gedrags engagement). (Klik op &quot;File / Import / Video in een New Observation ...&quot;. Noem de nieuwe observatie en kies de gewenste videobestand.) </li><li> Code elke video met relevante behaviors en contextuele evenementen (tijd markers, goed / fout antwoorden). </li><li> Importeer alle externe data met de juiste header: z-score van het EEG-signaal (cognitieve engagement), z-score van EDA signaal (emotionele betrokkenheid), z-score van Valence data (emotionele betrokkenheid). (Klik op &quot;File / Import / External Data ...&quot;. Selecteer het juiste bestandstype en selecteer het juiste CSV-bestand.) </li></ol></li><li> Synchroniseer de tijd tussen computers volgens deze formules: <ol><li> De tijd in het oog blik van tijd in het EEG = Tijd in ogen blik + tweede marker in het EEG - eerste marker in het oog blik. </li><li> Tijd in ogen blik van tijd in het gezicht herkenning van emoties = Tijd in ogen blik + eerste marker in het gezicht emotie - de eerste marker in het oog blik. </li><li> De tijd in het oog blik van tijd in elektrodermale activiteit = Tijd in ogen blik + eerste marker in elektrodermale activiteiten - de eerste marker in het oog blik. </li></ol></li><li> Voer de offset data door op &quot;Ctrl + Shift + =221 ;, naar het Offset menu te openen. Selecteer &quot;Numerical offset&quot; Voer de tijd in seconden tussen elke twee bronnen [OK?]) Volgens bovenstaande berekeningen. </li><li> Een rapport genereren op basis van de variabelen van belang in het onderzoek. <ol><li> Selecteer interessante variabelen die zullen worden gegenereerd in het rapport (klik &quot;Analyseren / Select Data / Nieuw profiel gegevens ...&quot;). Van links naar rechts, schuif de gewenste variabelen tussen de box &quot;Start&quot; en de &quot;resultaten&quot; venster aan de rechterkant. </li><li> Genereer het rapport. (Klik op &quot;Analyseren / Numerical Analysis / Nieuw ...&quot;, klik op &quot;Statistieken&quot; en vink het vakje gemiddelde in de externe menu data. Finish door te klikken op &quot;Bereken&quot;.) </li></ol></li><li> De gegevens te exporteren naar statistische analyse software en het uitvoeren van analyses volgens de studie doelstellingen. </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>

De auteurs hebben niets te onthullen.

In termen van de kritische stappen in het protocol, moet het eerst worden opgemerkt dat de kwaliteit van de gegevens is altijd de belangrijkste focus voor neurofysiologische verzameling technieken. In deze methodologie, moet onderzoek assistenten bijzondere aandacht besteden aan het instrueren van de onderwerpen hoofdbewegingen die zal interfereren met Valence controle (verliezen juiste gezicht hoek voor de camera) of het genereren myographic artefacten in het EEG te minimaliseren. Anderzijds dient een evenwicht te houd...

Engagement speelt een cruciale rol in het leren. Voor Clark en Mayer 2, &quot;al het leren vereist betrokkenheid,&quot; ongeacht de levering media. Zhang et al. 3 ook gesuggereerd dat de toegenomen betrokkenheid van de student leerresultaten, zoals het oplossen van problemen en kritisch denken vaardigheden kunnen verbeteren. Het definiëren van betrokkenheid blijft een uitdaging. In hun literatuuronderzoek, Fredricks, Blumenfeld en Parijs 1 gedefinieerd betrokkenheid door zijn veelzijdige karakter: &quot;Behavioural betrokkenheid is gebaseerd op het idee van participatie; het omvat betrokkenheid bij de academische en sociale of buitenschoolse activiteiten. (...) Emotionele betrokkenheid omvat positieve en negatieve reacties op leraren, klasgenoten, academici, en de school en wordt verondersteld om de banden op een object en invloed bereidheid om het werk te doen maken. Tot slot, cognitieve betrokkenheid is gebaseerd op het idee van mentale investeringen; het bevat bedachtzaamheid en de bereidheid om de inspanning nec oefenendig om complexe ideeën en meester moeilijke vaardigheden te begrijpen. &quot; Fredricks, Blumenfeld en Parijs 1 beweerde ook dat een focus op het gedrag, emotie en cognitie, binnen het concept van betrokkenheid, kan een rijkere karakterisering van leren te bieden. Deze auteurs erop gewezen dat een robuust lichaam van het onderzoek richt zich op elk onderdeel van de opdracht afzonderlijk, maar deze onderdelen waren niet onderzocht in combinatie. Zij hebben ook geconstateerd dat er weinig informatie beschikbaar is over de interacties tussen de dimensies en dat er meer studies zouden kunnen bijdragen tot de planning fijn afgestemd onderwijs interventies. Als een stap in die richting, dit artikel beschrijft een onderzoeksmethode die werd ontwikkeld voor het verzamelen en tijdens het leren taken kwantitatieve en kwalitatieve gegevens, synchroon, op gedrags-, emotionele en cognitieve betrokkenheid te analyseren. Brengen de Neurowetenschappen in Education BehavIOR, en bijgevolg gedragsmatige betrokkenheid, is al lange tijd de centrale focus van de studies in het onderwijs: onderzoek ontwerpen vooral gericht op veranderingen in de kennis en het gedrag dat over lange periodes, tussen pre- en post-testen, en dan met intervallen van uren, weken , maanden of jaren. Onderscheid te maken tussen gedrags-, emotionele en cognitieve betrokkenheid blijft een uitdaging, omdat de laatste twee dimensies zijn niet systematisch waarneembaar extern. Cognitie en emoties moet ofwel worden afgeleid uit waarnemingen of getoetst met zelf-verslag maatregelen. Uit een extern oogpunt blijft het moeilijk om te bepalen of de studenten proberen te krijgen hun werk zo snel mogelijk of met behulp van deep-level learning strategieën om een ​​specifieke inhoud knie gedaan. In feite, Fredricks, Blumenfeld en Parijs 1 waren niet in staat om gepubliceerde studies met behulp van directe, objectieve metingen van cognitieve betrokkenheid te vinden. Recente technologische ontwikkelingen inhet gebied van neurowetenschappen hebben nieuwe mogelijkheden voor onderzoek in het onderwijs gemaakt. Nieuwe methoden van dataverzameling en analyse algoritmes ontwikkeld op het gebied van neuro ergonomie lijken veelbelovend voor de kwalitatieve en kwantitatieve studies tijdens leertaken. Andere disciplines, zoals economie, psychologie, marketing, en ergonomie, zijn met behulp van neurofysiologische metingen om cognitieve betrokkenheid beoordelen voor bepaalde tijd 4-8. Neurofysiologische maatregelen, in combinatie met een efficiënte analyse algoritmes, mogelijk maken om een ​​fenomeen te bestuderen, zonder te verstoren. Door hun aard, zelfrapportage vragenlijsten los studenten van leren. Neurofysiologische maatregelen toestaan ​​onderzoek ontwerpen om in meer authentieke leeromgevingen worden uitgevoerd. Deze tools omvatten apparatuur om de hartslag te controleren, ademhaling, bloeddruk, lichaamstemperatuur, pupil diameter, elektrodermale activiteit, elektro-encefalogram (EEG), enz. <strong&gt; Gathering gesynchroniseerde gegevens op Behavioral, emotionele en cognitieve Engagement Als vertegenwoordiger resultaten na het gebruik van dit protocol, zal deze paper gedeeltelijke resultaten van een studie waarin leerlingen moesten lossen, op een computerscherm, tien problemen in mechanische natuurkunde presenteren. Deze problemen werden ontwikkeld in eerdere werk 9. Neurofysiologische gegevens werden verzameld, terwijl de leerlingen waren het oplossen van de problemen en ontspannen tijdens een 45 s pauze, met hun ogen dicht, na elk probleem. Zoals hierboven vermeld, behavioral aangrijping data bestaan ​​uit software interacties (muisbewegingen en klikken), ogen blik, prestaties en antwoorden op vragen die door een lerende interactie met het systeem tijdens het volbrengen van de taak 1. An eye-tracking-systeem werd gebruikt om software interacties en ogen blik verzamelen. Prestatiegegevens (tijd om een ​​probleem op te lossen, juistheid van de antwoorden) werden verzameld op eenenquête website die werd gebruikt om de belasting afgestemd. Deze website werd ook gebruikt om zelfrapportage data verzameld met een vragenlijst aangepast van Bradley en Lang 10 te verzamelen. Emotionele betrokkenheid impliceert karakterisering van emoties. Volgens Lang 11, zijn emoties gekarakteriseerd in termen van Valence (aangenaam / onaangenaam) en arousal (rust / gewekt). Emotionele betrokkenheid gegevens werden dienovereenkomstig verzameld, met behulp van automatische gezicht emotie herkenning software die emotionele valentie en een elektrodermale activiteit encoder / sensor voor opwinding 12,13 kwantificeert. Elektrodermale activiteit (EDA) verwijst naar de opgenomen elektrische weerstand tussen twee elektroden bij een zwakke elektrische stroom gestaag gevoerd daartussen. Cacioppo, Tassinary en Berntson 14 toonde aan dat de weerstand opgenomen is afhankelijk van de opwinding van het onderwerp. Zo psychofysiologische gegevens, zoals valentie of opwinding, worden beschouwd als correlaten van emotionele betrokkenheid. <pclass = &quot;jove_content&quot;&gt; Tot slot, cognitieve betrokkenheid gegevens worden verzameld door middel van elektro-encefalogram (EEG). EEG maatregelen, de hoofdhuid, de gesynchroniseerde elektrische activiteit van groepen van neuronen in de hersenen. Elektrische signalen die uit de hoofdhuid vaak oscillerende en samengesteld uit frequentiecomponenten. Volgens afspraak worden deze frequenties gegroepeerd in sequenties, zogenaamde bands. Bijvoorbeeld, alfa, beta en theta bands staan ​​centraal in het onderzoek. Volgens neurowetenschappelijke studies 14, deze banden weerspiegelen verschillende cognitieve verwerking vaardigheden in specifieke gebieden van de hersenen. De analyse van de spectrale vermogensdichtheid (PSD) van specifieke frequenties in combinatie met tal van studies 7,15 alertheid en aandacht, stelt onderzoekers cognitieve aangrijping kwantificeren tijdens een taak. Zoals Mikulka et al. 16 is opgemerkt, heeft onderzoek aangetoond een directe relatie tussen bèta-activiteit en cognitieve alertheid en een indirecte relatie tussen alfa eend theta-activiteit en alertheid. Zo Pope, Bogart en Bartolemé 7 ontwikkelde een engagement index die de PSD van de drie bands berekent: beta / (alfa + theta). Deze verhouding werd gevalideerd in andere studies op betrokkenheid 16,17,18. Om cognitieve aangrijping te karakteriseren tijd, een snelle Fourier transformatie (FFT) converteert het EEG signaal van elke actieve plaats (F3, F4, O1, O2) in een vermogensspectrum. Het EEG aangrijping index op tijdstip T wordt berekend door het gemiddelde van elke opdracht verhouding binnen 20 seconden schuifraam voorgaande tijd T. Deze procedure wordt herhaald om de tweede en nieuw schuifraam wordt gebruikt om de index te werken. Aangezien het doel van deze methode is een rijke analyse van de verschillende dimensies van aangrijping, gegevenssynchronisatie cruciaal. Zoals Leger et al. 19 herinneren lezers, fabrikanten van apparatuur raden het gebruik van slechts één computer per meetinstrument om hun gespecificeerde precisie le garanderenvel. Dus, als er meerdere computers worden gebruikt, synchronisatie tussen opname computers wordt een cruciale stap. De opnames kunnen niet allemaal worden gestart op exact hetzelfde moment, en elke datastroom heeft zijn bepaalde termijn (bijvoorbeeld sec 0 van eye-tracking ≠ sec 0 van EEG of fysiologische data). Dit is uiterst belangrijk: desynchronisatie tussen gegevensstromen verstaan ​​fouten in de kwantificering van elke dimensie engagement. Er zijn verschillende manieren van het synchroniseren van gelijktijdige fysiologische en gedrags-opnames. Deze methoden kunnen worden verdeeld in twee belangrijke benaderingen; directe en indirecte 20. De in onderstaande paragraaf protocol is gebaseerd op een indirecte benadering waarbij een extern apparaat, een syncbox, wordt gebruikt om de transistor-transistor logic (TTL) signalen naar alle controleapparaat (zie figuur 1). Zoals elk apparaat heeft een andere starttijd, worden de TTL markers opgenomen in de logbestanden met een relatieve<html> vertraging. Markeringen worden vervolgens gebruikt om de signalen te herschikken en dus zorgen voor een juiste synchronisatie na elke opname. Een gedragsanalyse softwareprogramma dat extern bestand integratie kan wordt gebruikt om opnieuw te synchroniseren de tijdlijn van elke datastroom en kwantitatieve en kwalitatieve analyse van elke dimensie van betrokkenheid uit te voeren. <img alt="Figuur 1" src="/files/ftp_upload/52627/52627fig1.jpg" /> Figuur 1. Architectuur van het Data Collection System. Het lab omgeving waarin gedragstherapie (eye tracking), emotionele (EDA en gezicht emotie) en cognitieve (EEG) betrokkenheid gegevens worden verzameld bevat een groot aantal computers. Dit roept een synchronisatie uitdaging voor gegevens die zijn verwezen op hun computer klokken. Om te kunnen alle gegevens op dezelfde referentietijd analyseren, het lab setup gaat om een ​​syncbox dat TTL signalen stuurt naar alle datastromen.nk &quot;&gt; Klik hier om een ​​grotere versie van deze figuur te bekijken. Om de precisie van de methode in termen van synchronisatie te evalueren, werden 45 sec pauze voor elk van de mechanische fysische problemen geïntroduceerd. Tijdens deze pauzes, onderwerpen hadden om te ontspannen en om hun ogen te sluiten. De twee pupil oog stippen in eye-tracking onmiddellijk verdwijnen (gedrags engagement) en een onmiddellijke daling van de cognitieve engagement (EEG: Zoals gezien in andere studies 4,9,16,17,18, moeten deze pauzes aanzienlijke verschillen in de verzamelde signaal opwekken signaal) wordt waargenomen. Deze specifieke componenten van het signaal worden gebruikt om de algemene geldigheid van het synchronisatieproces te evalueren. De recente publicatie van artikelen die geheel of gedeeltelijk afhankelijk zijn van deze synchronisatie procedure, op het gebied van informatie-systemen 19, mens-machine interactie 21 en onderwijs 9, 22, levert het bewijs van de doeltreffendheid ervan.

<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><td>EGI</td><td></td><td>EEG data verzamelsoftware: EEG wordt verzameld met 32-elektrode dichte array elektro-encefalografie (dEEG) geodesic sensornet met behulp van Netstation acquisitiesoftware en EGI-versterkers (Electrical Geodesics, Inc). De vertex (opnameplaats Cz) is de referentie-elektrode voor opname. Impedantie wordt onder de 50 kΩ gehouden met een bemonsteringssnelheid van 250 Hz.&nbsp;</td></tr><tr><td>Facereader v.4</td><td>Noldus</td><td></td><td>Facial emotion herkenningssoftware</td></tr><tr><td>Syncbox</td><td>Noldus</td><td></td><td>Syncbox start de co-registratie van EEG- en blikgegevens door een Transistor-Transistor Logic (TTL) signaal naar de EGI-versterker te sturen en een toetsaanslagsignaal naar de Tobii Studio v 3.2.</td></tr><tr><td>Logitech C600&nbsp; Webcam</td><td></td><td>960-000396</td><td>Webcam gebruikt om videogegevens te verzamelen die naar mediarecorder worden gestuurd en die in Facereader worden geanalyseerd</td></tr><tr><td>The Observer XT</td><td>Noldus</td><td></td><td>Integratie- en synchronisatiesoftware: De Noldus Observer XT (Noldus Information Technology) wordt gebruikt om alle gedrags-, emotionele en cognitieve betrokkenheidsgegevens te synchroniseren.&nbsp;</td></tr><tr><td>On-Screen LED verlichting</td><td>Noldus</td><td></td><td>Neon gepositioneerd op computerscherm om het gezicht van proefpersonen correct te verlichten</td></tr><tr><td>MediaRecorder</td><td>Noldus</td><td></td><td>Videogegevensverzamelsoftware</td></tr><tr><td>Tobii 60X</td><td>Tobii</td><td></td><td>Verzamel oogbewegingspatronen :&nbsp; gebruikt om de oogbewegingspatronen van proefpersonen met een frequentie van 60Hz tijdens het experiment te registreren.&nbsp;</td></tr><tr><td>Tobii Studio v.3.2</td><td>Tobii</td><td></td><td>Eye-tracking dataverzamel- en analysesoftware</td></tr><tr><td>Analyzer 2</td><td>Brainvision</td><td></td><td>EEG signaal verwerkingssoftware</td></tr><tr><td>Acqknowledge v.4.0</td><td>Biopac</td><td>ACK100M</td><td>Fysiologische signaalverzameling en verwerkingssoftware</td></tr><tr><td>Control III ontsmettingsoplossing</td><td>Maril Products.</td><td>10002REVA-20002-1</td><td>Ontsmettingsoplossing gebruikt met EEG-helmen : aanbevolen door EGI</td></tr><tr><td>Unipark</td><td>QuestBack AG</td><td></td><td>Online enquête-omgeving</td></tr></tbody></table>

het beoordelen van de verschillende dimensies van engagement te karakteriseren learning: a neurofysiologische perspective

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

In een recente theoretische synthese over het concept van betrokkenheid, definieerden Fredricks, Blumenfeld en Paris1 betrokkenheid door middel van haar meerdere dimensies: gedragsmatig, emotioneel en cognitief. Ze observeerden dat individuele typen van betrokkenheid niet in combinatie waren bestudeerd, en er was weinig informatie beschikbaar over interacties of synergie tussen de dimensies; bijgevolg zouden meer studies bijdragen aan het creëren van fijnafgesteld onderwijsinterventies. Geprofiteerd van de recente technologische vooruitgang in de neurowetenschappen, presenteert dit artikel een onlangs ontwikkelde methodologie om gegevens te verzamelen en te synchroniseren over multidimensionale betrokkenheid tijdens leertaken. De techniek omvat de verzameling van (a) elektro-encefalografie, (b) elektrodermale, (c) oogtracking en (d) gezichtsemotionherkenningsgegevens op vier verschillende computers. Dit leidde tot synchronisatieproblemen voor gegevens verzameld uit meerdere bronnen. Postsynchronisatie in gespecialiseerde integratiesoftware geeft onderzoekers een beter begrip van de dynamiek tussen de meerdere dimensies van betrokkenheid. Voor curriculumontwikkelaars zouden deze gegevens gefundeerde richtlijnen kunnen bieden voor het bereiken van betere instructie/leerefficiëntie. Deze techniek opent ook mogelijkheden op het gebied van hersen-computerinteracties, waar adaptieve leer- of beoordelingsomgevingen zouden kunnen worden ontwikkeld.

<html> Figuren 2 en 3 tonen schermafbeeldingen van het resultaat van de integratie en synchronisatie van gedrags-, emotionele en cognitieve betrokkenheid data in een gedragsanalyse softwaretoepassing. In beide figuren, de linkerhand sectie organiseert het onderzoek onderwerpen en het codeerschema. In het middendeel, een video (met rode stippen) geeft het subject ogen blik tijdens de taak. Gedragsmatige betrokkenheid van het onderwerp kan worden afgeleid op basis van wat hij / zij is op zoek naar tijdens ...

Dit artikel heeft tot doel de technieken te beschrijven die betrokken zijn bij het verzamelen en synchroniseren van de meerdere dimensies (gedragsmatig, affectief en cognitief) van de betrokkenheid van leerlingen tijdens een taak.

Het beoordelen van de verschillende dimensies van Engagement te karakteriseren Learning: A Neurofysiologische Perspective

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

Het algemene doel van deze procedure is het verzamelen en synchroniseren van gegevens over gedragsmatige, emotionele en cognitieve betrokkenheid tijdens leertaken. Dit wordt bereikt door eerst alle gegevensverzamelsystemen te verbinden via een synchronisatieapparaat dat een tijdmarker in de verzamelde gegevens stuurt. De tweede stap is het verzamelen van eye-trackinggegevens en software-interactiegegevens voor de gedragsmatige betrokkenheid.Vervolgens worden EEG-gegevens verzameld voor de karakterisering van de cognitieve betrokkenheid. De laatste stap is het verzamelen van gegevens over emotionele betrokkenheid via elektrodermale activiteit (EDA) voor de meting van arousal en automatische gezichtsemotieherkenning (AFER) om valentiegegevens te genereren. Uiteindelijk worden deze indexen, die de drie dimensies van betrokkenheid karakteriseren, opnieuw gesynchroniseerd in een synchronisatiesoftware op basis van de tijdmarkeringen die aanvankelijk door het synchronisatieapparaat zijn verzonden.Het belangrijkste voordeel van deze techniek is dat het drie dimensies van de betrokkenheid van lerenden tijdens een leertaak kwantificeert, in tegenstelling tot klassieke onderzoeksmethoden die uitsluitend gericht zijn op instrumenten voor zelfbeoordeling van betrokkenheid na de taken. Deze methode kan helpen bij het beantwoorden van kernvragen op het gebied van indicatie, zoals wat de dynamiek is die de cognitie beïnvloedt in diverse complexe leeromgevingen en wat de impact is van verschillende pedagogische settings op affect en cognitie? Deze techniek heeft ook implicaties voor andere vakgebieden.In de informatietechnologie wordt deze techniek bijvoorbeeld gebruikt om de betrokkenheid van een gebruiker te meten tijdens het browsen op een website of het gebruik van een softwareapplicatie. Deze techniek is geïnspireerd door recent werk in de neuro-omics, waarbij waakzaamheidsgegevens van chauffeur op lange afstand zijn verzameld met behulp van EEG-apparaten. Deze procedure wordt gedemonstreerd door Gabrielle Zu, research assistant bij Tech three Lab van HEC Montreal, samen met Igo en Yig, research assistants van Neuro Lab. Begin met het inschakelen van de eye-tracker, de EEG-versterker, de computers voor registratie en de luidsprekers.Bereid de EEG-oplossing voor met het benodigde materiaal volgens de door de fabrikant aanbevolen procedures. Bereid vervolgens de EEG- en eyetrackingsoftware voor op de volgende deelnemer. Start daarna de videoregistratiesoftware en de camera's en start de synchronisatiesoftware met de specifieke subroutine die voor het project is aangemaakt, waardoor er elke 60 seconden synchronisatiemarkers kunnen worden verzonden.Start vervolgens de software voor fysiologische metingen en open de specifieke lay-out die voor het project is gemaakt. Breng daarna de deelnemer naar de kamer voor gegevensverzameling en bepaal de locatie van de cz-elektrode op het hoofd van de deelnemer volgens het 10-20-referentiesysteem. Plaats het EEG-net op het hoofd van de deelnemer en zorg ervoor dat elke elektrode loodrecht op het oppervlak van het hoofd is gepositioneerd.Sluit de netconnector aan en voer een impedantiecontrole uit met een drempelwaarde van 40 kilo ohm. Plaats tot slot twee fysiologische sensoren op de bovenkant van de linkerhand van de deelnemer. Start de gegevensverzameling.Zodra alle opnamesoftware in Synchrony klaar is om te worden gestart, voert u een kalibratieprocedure met negen punten uit en observeert u de deelnemer terwijl deze de rode stippen op het scherm volgt. Herhaal deze procedure totdat er een voldoende nauwkeurigheid is bereikt volgens de standaarden van de fabrikant; instrueer de deelnemer vervolgens om 10 Newtoniaanse natuurkundige problemen op de computer op te lossen. Stop de gegevensverzameling op alle computers.Zodra de taak is voltooid, verwijdert u alle sensoren bij de deelnemer. Importeer vervolgens de EEG-gegevens in de software voor EEG-data-analyse. Klik daarna op bestand, vervolgens op nieuw project en selecteer de locatie van de ruwe gegevens door op bladeren te klikken.Selecteer de onlangs aangemaakte map voor de ruwe gegevens. Kies op dezelfde manier de locatie van twee aanvullende mappen met de namen history en export. Klik vervolgens op oké.Klik vervolgens op transformations en IIR filters om het hersensignaal voor te bewerken door in het softwarevenster een filter en een notch toe te passen. Stel de afsnijgrenzen in op 1,5 en 50 hertz met een helling van 12 decibels voor beide en activeer een notch bij een frequentie van 60 hertz. Voer daarna een DC-trendcorrectie van het signaal uit door te klikken op transformations en DC dre.Selecteer de optie op basis van de tijd bij 100 milliseconden vóór de marker en 100 milliseconden vóór de DC-verbinding. Voer een inspectie van de ruwe gegevens uit door te klikken op transformaties en ruwe gegevensinspectie. Selecteer semi-automatische inspectie en kies de parameters voor spanning, maximum, minimum en amplitude zoals hier weergegeven.Voer een automatische onafhankelijke componentanalyse of ICA uit met classic sphere voor het verwijderen van oogknipperingen door op transformations en vervolgens op ICA te klikken zodra deze voltooid is. Voer de inverse ICA uit door op transformations ICA te klikken. Klik vervolgens op inverse ICA.Exporteer tot slot het signaal en de markers door te klikken op export en generic data export. Selecteer de vakjes met de labels right header file en right marker file. Selecteer daarnaast text format voor een eventuele MATLAB-constructie van de engagement index.Importeer vervolgens het EEG-signaal in MATLAB. Doe dit door het EEGLAB-script te starten, zodat de EEGLAB-GUI in MATLAB verschijnt.Importeer de gegevens voor één deelnemer tegelijk door de functie 'file import data' te selecteren via de EEG lab-functies en plug-ins en plak vanuit het brain vis rec VDR-bestand een script in het opdrachtvenster dat een engagement-index zal genereren. Dit script genereert een tekstbestand. Open het tekstbestand van de engagement-index in Microsoft Excel.Pas een Z-score normalisatie toe op de EEG-gegevens om vergelijking tussen proefpersonen mogelijk te maken. Zodra de EEG-voorverwerking is voltooid, wordt de fysiologische data voorbewerkt door de ELECTRODERMAL-activiteit of EDA-gegevens te importeren in de software voor fysiologische data-analyse.Bereken vervolgens een z-score normalisatie van de EDA-gegevens door op 'transformation' en 'waveform math' te klikken om intersubjectvergelijking mogelijk te maken. Dit gebeurt in twee stappen. Selecteer eerst het EDA-kanaal voor bron één, het minteken in het venster voor de wiskundige bewerking en K voor bron twee.Select vervolgens 'nieuw' in het bestemmingsmenu. Voer de gemiddelde waarde van het EDA-kanaal in en selecteer 'volledige golfvorm transformeren'. Klik op oké voor de tweede stap, open opnieuw 'golfvorm-transformatie wiskunde' en selecteer het EDAK-kanaal voor bron één, het divisieteken in het venster voor wiskundige bewerkingen en K voor bron twee.Select vervolgens 'new' in het bestemmingsmenu. Voer de standaarddeviatie van het EDA-kanaal in en selecteer 'transform entire wave'. Klik ten slotte op 'okay' voor de laatste stap van de voorbewerking.Importeer videogegevens van de media-recorder in automatische software voor gezichtsemotieherkenning door te klikken op bestand, nieuw en vervolgens op deelnemer. Selecteer een nieuwe deelnemer in het projectmenu. Klik daarna op bestand, nieuwe analyse en video.Klik op het vergrootglas naast analyse één en kies het gewenste videobestand. Sluit af door de z-score van de valentiedata in SPSS te berekenen door te klikken op analyze, descriptive statistics en descriptives. Selecteer save standardized values bij variables, waarna er een kolom met de z-score verschijnt.Begin met het importeren van de I-trackingsvideo's door te klikken op bestand, importeren en video in een nieuwe observatie. Geef de nieuwe observatie een naam en kies het gewenste videobestand om te importeren. Importeer alle externe gegevens door te klikken op bestand, importeren en externe gegevens.Voeg de Z-score van het EEG-signaal, de zco van het EDA-signaal en de Z-score van de valentiegegevens toe. Voeg indien gewenst gebeurtenismarkers toe voor verdere analyse. Om de timing tussen computers te synchroniseren, opent u het offset-menu door control shift en het gelijkteken in te drukken; selecteer vervolgens 'numerical offset' om de tijd in seconden tussen elk paar gegevensbronnen in te voeren.Klik op oké. Selecteer vervolgens de interessante variabelen die in het rapport moeten worden gegenereerd door te klikken op analyze select data en new data profile. Selecteer de gewenste gebeurtenis om te analyseren en klik op oké.Voeg vervolgens een verbindingslijn toe tussen de start- en de nesttabel, alsmede tussen de nest- en de resultaatstabel. Genereer het rapport door te klikken op analyze numerical analysis en vervolgens op statistics; vink onder het menu external data het vakje naast mean aan. Klik daarna op okay.Klik op layout en zorg ervoor dat de externe gegevens in kolommen staan en dat de resultaatcontainers in rijen verschijnen. Voltooi dit door op Okay te klikken. Klik ten slotte op de calculate-knop, zodat de software de berekeningen bijwerkt die betrekking hebben op het rapport dat wordt gegenereerd.In dit experiment worden vele dimensies van betrokkenheidsgegevens gesynchroniseerd, waaronder gedragsmatige, cognitieve en emotionele gegevens, door middel van het gebruik van meerdere computers. Om de baseline van de proefpersoon vast te stellen, is het nuttig om gegevens te gebruiken van een punt in de taak waar een pauze plaatsvindt, hier aan het einde van de pauze. De EEG-cognitieve betrokkenheid stijgt licht in afwachting van de volgende taak, en de arousal neemt nog steeds af.Valentiegegevens ontbreken omdat de ogen van de deelnemer gesloten zijn tijdens de probleemoplostaak. Terwijl de proefpersoon de derde regel leest, is te zien dat de arousal een piek heeft bereikt. De emotionele valentie is neutraal en de cognitieve betrokkenheid op het EEG bevindt zich op een maximum zodra de taak is beheerst.Deze techniek vereist ongeveer 30 minuten voorbereiding van de proefpersoon voordat de experimenten beginnen. Na de ontwikkeling zal deze techniek de weg vrijmaken voor onderzoekers en beoefenaars in de informatietechnologie, maar ook in de videogame-industrie, om in realtime de gedragsmatige, emotionele en cognitieve aspecten van gebruikers te monitoren. Een cruciale stap in elke reguleringsaanpak is synchronisatie, en de precisie van deze procedure moet vóór en na elk experiment worden getest om een nauwkeurige timing tussen alle apparaten te garanderen.Na het bekijken van deze video heeft u een goed inzicht gekregen in het verzamelen van gesynchroniseerde psychofysiologische gegevens om de dynamiek van de interactie tussen gedragsmatige, emotionele en cognitieve dimensies van betrokkenheid tijdens een leertaak beter te begrijpen.

assessing-multiple-dimensions-engagement-to-characterize-learning

Research

JoVE Journal

Behavior

Gedrag

Dit manuscript beschrijft een aanpak van neurale activiteit van mensen te meten, terwijl het oplossen ruimtelijk gerichte technische problemen. De elektro-methodologie helpt interpreteren beta hersengolven gemeten in termen van neurale efficiëntie, met als doel het uiteindelijk mogelijk vergelijkingen van de taakuitvoering zowel tussen probleem soorten en tussen de deelnemers.

Door gebruik te maken Elektro Metingen voor Vergelijking van taakspecifieke Neural Efficiëntieverbeteringen: Ruimtelijke Intelligence Tasks

Dit werk presenteert een nieuw protocol voor de beoordeling van aandacht Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) door een objectievere diagnostische procedure te voorzien van deze ontwikkelingsstoornis, gebaseerd op het gebruik van innovatieve hulpmiddelen. Het analyseert ook de relatie tussen activeren en uitvoeringsfunctie maatregelen.

Met behulp van hersenen activering (nir-HEG/Q-EEG) en uitvoering van maatregelen (CPTs) in een ADHD beoordeling Protocol

Tijdens het kijken van de media-inhoud presenteren we detectie, acquisitie en analyse van eyeblink tarieven.

Met behulp van elektro-encefalografie metingen en hoge kwaliteit Video-opname voor het analyseren van visuele perceptie van Media-inhoud

Een experimenteel ontwerp werd ontwikkeld om de real-time invloeden van een examen ervaring te onderzoeken om de emotionele realiteit te beoordelen die studenten ervaren in instellingen en taken in het hoger onderwijs. Dit ontwerp is het resultaat van een multidisciplinaire (bijvoorbeeld educatieve psychologie, biologie, fysiologie, Engineering) en multimodale (bv. speeksel markers, enquêtes, elektrodermale sensor) benadering.

Een interdisciplinair en multimodaal experimenteel ontwerp voor het bestuderen van in de buurt van real-time authentieke examen ervaringen

We stellen een methodologie voor die het mogelijk maakt om de betrokkenheid van toeschouwers in een sociaal digitaal spel te meten door fysiologische en zelfgerapporteerde gegevens te combineren. Omdat dit digitale spel een groep vrij bewegende mensen omvat, wordt de ervaring gefilmd met behulp van een synchronisatietechniek die fysiologische gegevens koppelt aan gebeurtenissen in het spel.

Betrokkenheid van toeschouwers van sociale digitale games meten

Het protocol voor het uitvoeren van fNIRS hyperscanning experimenten op collaboratieve leren dyads in een naturalistische leeromgeving wordt geschetst. Verder wordt een pijplijn gepresenteerd om de Inter-Brain Synchrony (IBS) van zuurstofhoudende hemoglobine (Oxy-Hb) signalen te analyseren.

Inter-Brain Synchrony in Open-Ended Collaborative Learning: een fNIRS-Hyperscanning Studie

Dit artikel stelt een op kunstmatige intelligentie gebaseerd systeem voor om automatisch te detecteren of studenten aandacht besteden aan de klas of afgeleid zijn. Dit systeem is ontworpen om docenten te helpen de aandacht van studenten vast te houden, hun lessen te optimaliseren en dynamisch aanpassingen door te voeren zodat ze boeiender zijn.

Op kunstmatige intelligentie gebaseerd systeem voor het detecteren van aandachtsniveaus bij studenten

Hier wordt een pijplijn voor video-analyse gepresenteerd die uitdagingen op het gebied van gedragsmonitoring binnen MRI-omgevingen overwint, waardoor niet-geïnstrueerde gedragsreacties op externe signalen kunnen worden gedetecteerd. Deze analyse zal een beter begrip van opgewekte interne toestandsveranderingen en hersenbrede activiteit vergemakkelijken.

Profilering van maternale gedragsreacties tijdens beeldvorming van de hele hersenen

Omgevingsverrijking biedt een potentiële beschermende werking tegen neurodegeneratieve aandoeningen. Momenteel is er echter geen eenvoudige manier om de effectiviteit van verrijkingsprocedures te bepalen. Dit protocol beschrijft een eenvoudige “Puzzle Box” methode voor het beoordelen van de cognitieve functie van een dier, om de effectiviteit van omgevingsverrijking te onthullen.

Het gebruik van de Puzzle Box als een manier om te beoordelen van de werkzaamheid van Environmental Enrichment

Het Mindfulness in Motion (MIM) protocol biedt een pragmatisch Mindfulness Based Intervention (MBI) ter plaatse, voor personen die werken in chronisch hoogstressvolle werkomgevingen, dat de veerkracht en betrokkenheid op het werk aanzienlijk verhoogt. Het protocol heeft zich bewezen als haalbaar, heilzaam en is gemakkelijk aanpasbaar aan andere hoogstressvolle werkplekken.

Mindfulness in Motion (MIM): Een Onsite Mindfulness Based Intervention (MBI) voor chronisch hoge Stress Work Environments aan Veerkracht en Work Engagement Verhoog

Leer hoe je gedrags-, emotionele en cognitieve betrokkenheid bij leertaken synchroniseert met eye tracking, EEG en elektrodermale activiteit. Deze methode verbetert het begrip van leerprocessen.

Het beoordelen van de verschillende dimensies van Engagement te karakteriseren Learning: A Neurofysiologische Perspective

Meer video's verkennen