Исследовательская статья

Платформа искусственного интеллекта для студентов фортепиано улучшает обучение и снижает тревожность: рандомизированное исследование с учётом вариабельности сердечного ритма

246 просмотров

⸱

DOI:

10.3791/69106

⸱

21 апреля 2026 г.

1School of Arts, Jingchu Technology University

В этой статье

Краткое содержание

Этот протокол описывает рандомизированный рабочий процесс, в котором платформа музыкального образования на базе искусственного интеллекта с микроинтервенциями, ориентированными на HRV, и обратной связью на основе визуализации, используется для улучшения изучения музыкальной теории и снижения тревожности по состоянию у студентов бакалавриата, изучающих фортепиано.

Аннотация

Искусственный интеллект (ИИ) всё чаще применяется в музыкальной педагогике, однако воспроизводимые рабочие процессы, совместно оценивающие приобретение знаний и регулирование тревожности, остаются ограниченными. Этот протокол описывает рандомизированный контролируемый рабочий процесс для внедрения платформы музыкального образования на базе искусственного интеллекта в рамках рутинного обучения в студии и оценки её влияния на студентов бакалавриата, изучающих фортепиано. Участников отбирают и случайным образом распределяют на платформу на базе искусственного интеллекта или на традиционное обучение в течение 2 недель (двенадцать 30-минутных сессий). Результаты включают структурированный тест по теории/анализу музыки и Инвентаризацию тревожности состояния и признаков (STAI-S; 20 заданий, 4-балльная шкала; всего 20–80). Вариабельность сердечного ритма (ВСР) фиксируется во время 5-минутного сидячего отдыха и 5-минутного стандартизированного тренировочного сегмента; Первичные индексы включают среднеквадратичный корневой квадрат последовательных различий между нормальными интервалами (RMSSD; кратковременная блуждающая активность), стандартное отклонение интервалов от нормы к норме (SDNN; общая вариабельность) и мощность высокочастотных (HF) (парасимпатический, связанный спектральный компонент). Протокол позволяет преподавателям и исследователям внедрять платформу и следовать стандартизированной последовательности, охватывающей скрининг участников, выполнение рандомизации, установку/конфигурацию платформы, размещение и запись датчиков HRV, обработку артефактов и вычисление HRV, администрирование/оценку всех показателей результатов, а также экспорт конечных данных, имя файлов и безопасное хранение для статистического анализа. Анализы используют независимые t-тесты и анализ ковариации (ANCOVA) с исходной линией в качестве ковариата. Репрезентативные результаты показывают более высокую скорректированную посттестовую эффективность в группе, управляемой ИИ (частичныйη 2 = 0,206) и более низкую тревогу состояния после вмешательства (t(38) = −3,486, p = 0,001; Коэффициент Коэна ≈ 1,10), чем у контрольных, при этом паттерны ВСР предоставляют физиологический контекст, а вторичные когнитивные нагрузки указывают на снижение посторонней нагрузки.

Введение

В современном высшем музыкальном образовании учебные цели выходят за рамки передачи знаний и включают психологическое благополучие студентов и устойчивое развитие как исполнителей. Студенты пианино регулярно тренируются под повторяющимся давлением жюри, конкурсов, прослушивания и публичных концертов, где тревога может нарушать контроль внимания и ухудшать качествоисполнения 1.

Тревога, связанная с музыкальным исполнением (MPA) и тревога, связанная с экзаменами, постоянно фиксируются в выборках консерваторий и университетов, а также зафиксированы высокие оценки распространённости в разных когортах и методахизмерения 2. Помимо субъективного стресса, тревога связана с физиологическим возбуждением, отвлечением внимания и снижением самоэффективности, что может привести к нестабильности высоты/тайминга и нестабильной работе приоценке 3.

Недавние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) открывают путь к более целенаправленной поддержке в этом контексте. Персонализация на базе ИИ может адаптировать сложность содержания, темп и обратную связь под меняющиеся потребности учащихся, а также снизить зависимость от универсального обучения встудийном обучении 4. Параллельно аффективные вычисления могут выводить моментальные эмоциональные состояния на основе мультимодальных сигналов (например, мимики, речи и физиологических сигналов), что позволяет системе реагировать на колебания тревоги во времяпрактики 5.

Ключевым физиологическим маркером в этой области является вариабельность сердечного ритма (ВСР), которая обычно используется как неинвазивный индекс, связанный с автономной регуляцией и чувствительностью кстрессу 6. При включении в обучение подсказки, основанные на HRV, могут поддерживать микроинтервенции точно в срок (например, короткое дыхание или сигналы осознанности), направленные на снижение острой тревоги во времяпрактики 7.

Второй столп дизайна — обратная связь на основе визуализации. Дашборды, отображающие кривые прогресса, карты ошибок или индикаторы, ориентированные на HRV, могут усилить самоконтроль и совместную регуляцию между учителем и учеником, делая практикующее поведение и когнитивно-аффективную нагрузку болеепрозрачными 8. С точки зрения обучения и науки эти проектные решения соответствуют теории когнитивной нагрузки, которая акцентирует внимание на снижении лишней нагрузки через упрощённую презентацию, сегментацию и проектирование обратной связи, при этом поддерживая построение схем с помощью germaneprocessing 9.

Несмотря на стремительную разработку инструментов обучения музыке на базе ИИ, относительно немногие исследования в высшем музыкальном образовании интегрируют персонализацию, физиологический мониторинг (HRV) и обратную связь на основе визуализации в одной платформе и оценивают весь рабочий процесс в рандомизированныхусловиях 10. Кроме того, во многих отчётах акцент делается на результатах без указания процедур на уровне съёмки на съёмку параметров для записи на датчики, обработки артефактов и экспорта данных, что ограничивает воспроизводимость и репликацию между сайтами. Настоящая работа устраняет этот пробел, представляя пошаговый протокол внедрения платформы музыкального образования на базе искусственного интеллекта в студийных занятиях и оценки её влияния на достижения в музыкальной теории/анализе и тревожность состояния (STAI-S), при этом индексы HRV фиксируются во время стандартизированных сегментов отдыха и практики для создания физиологического контекста.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Протокол

Протокол исследования был утверждён Институциональным обзорным советом Школы искусств Технологического университета Цзинчу (Одобрение No JCTU-ARTS-2025-013). Письменное информированное согласие было получено от всех участников до регистрации.

Регистрация участников
Получите письменное информированное согласие перед регистрацией после того, как каждый потенциальный участник получит письменное и устное объяснение целей исследования, процедур, потенциальных рисков и выгод, конфиденциальности и механизмов обработки данных. Храните подписанные формы согласия отдельно от исследовательских данных в запертом шкафу или зашифрованном цифровом архиве с ограниченным доступом для главного исследователя и одного назначенного менеджера данных. Запишите номер одобрения, дату одобрения и дату согласия для каждого участника в журнале исследования для поддержки прозрачной отчетности и воспроизведения11. Зарегистрируйте протокол исследования в соответствующем реестре исследований, если это требует институциональная политика или рекомендации журнала, и запишите идентификатор регистрации и дату регистрации в журналеисследования 12.

Право на участие и набор участников
Отбор и набор участников
Набирайте 40 студентов бакалавриата по фортепиано в возрасте 18–22 лет из музыкальной программы консерватории или университета, стремясь к примерно сбалансированному соотношению полов с целевым отклонением не более 60:40. Убедитесь, что каждый кандидат прошёл не менее 6 месяцев формального обучения игре на фортепиано, свободно читает нотные записи и обладает вводными знаниями по музыкальной теории, достаточными для прохождения базового теста. Пригласите заинтересованных кандидатов на скрининг и предоставите письменную информацию о времени, процедурах сбора данных и защите конфиденциальности не менее чем за 24 часа до скрининга.

Применение критериев включения
Проведите анкету по генерализованному тревожному расстройству-7 (GAD-7) каждому кандидату и оценивайте её согласноинструментальному руководству 13. Проведите краткое полуструктурированное интервью продолжительностью 5–8 минут, чтобы убедиться, что кандидат понимает инструкции, терпит процедуры и посещает все сессии. Включайте участников только при выполнении всех критериев: возраст 18–22 года, не менее 6 месяцев формального обучения игре на пианино, балл GAD-7 от 5 до 14 лет, указывающий на лёгкую и умереннуютревожность 14, готовность пройти все процедуры вмешательства и оценки, а также предоставление письменного информированного согласия.

Применение критериев исключения
Исключать кандидатов с текущими тяжелыми психическими расстройствами или продолжающимся психиатрическим лечением, которые могут помешать участию или валидности результата. Исключать кандидатов, участвовавших в аналогичных исследованиях музыкального обучения с использованием ИИ в течение предыдущих трёх месяцев, определяемых как любое интервенционное исследование с алгоритмическим руководством или автоматизированной обратной связью в течение ≥3 сессий. Исключить кандидатов, которые не знакомы с целевым репертуаром и не могут достичь стабильного базового результата после стандартизированного периода знакомства в 15 минут с отрывком. Исключать кандидатов с серьёзными моторными, зрительными или слуховыми нарушениями, которые могут мешать записи игры на фортепиано или вариабельности сердечного ритма (HRV). Рассмотрите возможность исключения кандидатов с состояниями или факторами, которые существенно ухудшают качество измерения ВСР (например, известные аритмии, имплантированные кардиостимуляторы или лекарства, заметно влияющие на автономную функцию), и задокументировать обоснование в журнале скрининга, когда этоприменимо. Документируйте все решения о включении и исключении, включая причины исключения, в журнал скрининга, идентифицируемый анонимизированными идентификаторами участников, и храните журнал отдельно от данных результатов.

Рандомизация и сокрытие распределения
Подготовка последовательности рандомизации
Используйте статистическое программное обеспечение для генерации последовательности рандомизации с перестановками блоков 1:1, распределяя участников на экспериментальную руку (платформа под управлением ИИ) или управляющую руку (традиционная инструкция). Заранее определите размер блока, используемый для перестановочных блоков, как 4, и запишите имя программного обеспечения, версию и фиксированное случайное исходное значение 20250113 в журнале рандомизации для обеспечениявоспроизводимости 16. Убедитесь, что исследователь, создающий последовательность, не участвует в оценке участников, оценке результатов или обучении. Распечатайте отдельные групповые задания на одинаковых бумажных листах (примерно 5 см x 2 см) и поместите каждое задание в последовательно пронумерованный, непрозрачный, запечатанный конверт. Записывайте детали подготовки конверта в журнал аудита (дата, подготовитель, общее количество конвертов = 40) и храните журнал аудита отдельно от данных результатов.

Внедрение сокрытия распределения
Храните запечатанные конверты в надёжном месте, доступном только сотрудникам, ответственным за распределение. В конце базовой сессии каждого участника получайте следующий конверт в числовом порядке. Откройте конверт в присутствии участника и запишите раскрытое распределение в журнал распределения (идентификатор участника, номер конверта, дата/время, подпись аллокатора). Оставшиеся конверты запечатаны до использования для сохранения сокрытия распределения.

Поддержание ослепления оценщиков производительности
Назначить каждому участнику анонимизированный идентификатор, который не кодирует распределение групп в формате P001–P040. Помечайте все аудио- и видеозаписи только идентификатором участника и временной точкой (до или после вмешательства). Предоставить оценщикам производительности неидентифицированный, сбалансированный набор записей без информации о распределении групп и с удаленными метаданными файлов до их распространения.

Репертуар и сеттинг
Выбор целевого репертуара
Используйте Сонату для фортепиано Моцарта соль мажор, K.283, Часть II (Andante) в качестве обычного учебного и оценочного произведения. Используйте такты 1–32 в качестве стандартизированного отрывка для обучения и оценки, и убедитесь, что длина и сложность этого фрагмента подходят для студентов среднего уровня на фортепиано, что позволяет устанавливать стабильные темповые цели и постоянные требования к фразировке на протяжении17-й сессии.

Стандартизация физической среды
Проводите все сессии в тихой студии с стабильным освещением и поддержанной температурой 22 ± 1 °C. Разместите цифровое пианино с утяжелёнными клавишами или акустическое пианино с аналогичным действием клавиш в фиксированном помещении и держите высоту стола постоянной для каждого участника во время визитов. Разместите микрофон на расстоянии 0,8 м от инструмента на фиксированной высоте 1,2 м, под углом 45° в сторону звуковой доски или клавиатуры, чтобы уловить чистый сигнал без клиппинга. Установите камеру на штатив в 1,8 м от исполнителя на высоте 1,4 м, фиксируя руки и верхнюю часть тела под одинаковым углом во всех сессиях.

Калибровка оборудования перед каждым днём испытаний
Установите и проверьте громкость метронома так, чтобы она была чётко слышна участником, но не доминировала в аудиозаписи, нацеливаясь на уровень воспроизведения примерно 60–65 дБ в положении стола. Регулировать усиление записи на аудиоинтерфейсе или устройстве записи, чтобы избежать клиппинга, сохраняя при этом высокое отношение сигнал/шум, с максимальными уровнями от −12 дБ до −6 дБ во время форте-пассажей. Проверьте кадрирование и фокус камеры, чтобы убедиться, что клавиатура, руки и верхняя часть торса находятся в поле зрения. Проверьте подключение устройства HRV и качество сигнала, наблюдая за дисплеем в реальном времени и подтверждая стабильное обнаружение интервалов R–R (или стабильную форму сигнала ЭКГ) не менее 30 секунд перед началом сбора данных. Если происходит аудиоклиппинг, уменьшите входное усиление на 3–6 дБ, повторите тестовую запись на 10 секунд и продолжайте только после того, как пиковые уровни останутся ниже порога клиппинга. Если обнаружение R–R нестабильно, усилите контакт с кожей, затянув грудной ремень и увлажняя контактные подушки (или перемещайте электроды ЭКГ согласно указаниям производителя), повторяйте проверку сигнала 30 секунд и продолжайте только после получения стабильного следа.

Показатели исхода
Знания и анализ (первичный когнитивный результат)
Разработайте две параллельные формы (Форма A и Форма B) структурированного теста по теории музыки и анализу произведений, сопоставленных по содержанию исложности 18. Включите 20 пунктов, охватывающих гармонию (8 элементов), сегментацию ритмов (4 элемента), распознавание мотивов (4 элемента) и формальный анализ (4 элемента) целевого репертуара и связанных материалов. В каждый момент оценки посадите участника одного в тихую комнату и предоставите либо Форму A (исходный этап), либо Форму B (после теста) согласно заранее установленному расписанию. Попросите участника пройти тест в течение 30 минут без использования инструментов, учебников или электронных средств. Соберите лист с ответами в конце теста и зафиксируйте время прохождения за несколько минут. Оценивайте каждый ответ с помощью стандартизированного ключа ответов и рассчитывайте общий балл точности (0–100) как основной когнитивный результат, начисляя 5 баллов за каждый пункт. Сохраните общий балл и время прохождения под анонимным идентификатором участника.

Критерии оценки эффективности (результат вторичного навыка)
Записывайте аудио-видео из целевого фрагмента для каждого участника как до, так и после вмешательства, используя стандартизированный инструмент, расположение микрофона и угол камеры. Используйте рубрику исполнения с четырьмя измерениями: мелодическая беглость, ритмическая точность, координация и техника, а также выразительная интерпретация. Оценивайте каждое измерение по шкале от 1 до 5, чтобы получить общий балл от 4 до 20. Обучайте как минимум двух независимых оценщиков с использованием подробного рубрикального документа и набора из 6 пилотных записей (3 базовых и 3 послетестовых записей от студентов, не участвующих в исследовании), до достижения приемлемого согласия по всем параметрам. Предоставить оценщикам полный набор записей, помеченных только анонимизированным идентификатором и временной точкой, без информации о группе. Инструктировать оценщиков оценивать записи независимо и записывать свои результаты в защищённой таблице или базе данных. Выявить любые расхождения, превышающие 2 точки на одном измерении, и устранить их путем обсуждения; Если консенсуса не удаётся достичь, получите решение третьего оценщика. Перед полной оценкой оцените надёжность между оценщиками с использованием коэффициента корреляции внутриклассов (ICC) на 6 пилотных записях и подтвердите, что ICC не менее 0,8019. Суммировать оценки по групповым рубрикам (общий и четырёхмерный) на пред- и после теста в Дополнительной таблице 1 и отражать статистику надёжности между оценщиками (ICC с 95% доверительными интервалами) в Дополнительной таблице 2.

Тревожность состояния и вариабельность сердечного ритма (вторичные аффективные/физиологические исходы)
Проведение Инвентаризации тревожности по признакам штата (STAI-S; 20 пунктов, 4-балльная шкала Ликерта, общий балл 20–80) как до, так и послевмешательства 20. Попросите участников отвечать исходя из своих текущих чувств и отвечать на все вопросы. Проверьте каждую анкету на пропущенные ответы и, при необходимости, попросите участника выполнить все пропущенные задачи перед выходом. Рассчитайте общий балл STAI-S согласно приборному руководству. Если для визуализации или исследовательского анализа используется валидированный подмножество из 10 элементов или адаптированный формат, документируйте правило адаптации и выбора, предоставляйте обоснование и ссылки, а также отчётите α Кронбаха как для полного масштаба, так и для подмножества врезультатах 21. Инструктировать участников воздерживаться от интенсивных физических нагрузок, кофеина и плотного приёма пищи не менее чем 2 часа до записи ВСР и избегать алкоголя не менее чем 12 часов перед каждым визитом; Подтвердите соответствие устно и запишите соответствие как «да/нет» в журналесессии 22. Записывайте ВСС с помощью (i) ЭКГ-сенсора на грудном ремне, либо (ii) трёхпроводной системы ЭКГ. Используйте интервалы R–R, полученные на основе ЭКГ, с частотой дискретизации 1000 Гц для всех записей, а также записывайте модальность (ЭКГ), частоту дискретизации (1000 Гц) и дату/время записи в журнал сессии. Для записи на грудном ремне размещайте ремень на уровне ксифовидного отростка с плотным контактом с кожей; для записи ЭКГ разместите электроды в стандартной конфигурации провода II и проверяйте стабильное обнаружение R-волн перед запуском. Для отдыха HRV удобно посадите участника с ногами на полу и руками на бёдрах; Инструктировать тихое бодрствование с минимальными движениями и без речи в течение 5 минут; Начинайте запись после периода стабилизации в 60 секунд и анализируйте следующий сегмент в 300 секунд.

Для практики HRV инструктировать участника выполнить целевой пассаж в течение 5 минут с фиксированным темпом 76 ударов в минуту и фиксированной динамической целью меццо-форте; Используйте метроном для поддержания темпа и начинайте анализ после первых 30 секунд, анализируя следующий сегмент 270 секунд. После каждой записи экспортируйте сырую серию интервалов R–R в файл значений с разделёнными запятыми (CSV), содержащий минимум два поля (временная метка в мс; интервал R–R в мс), а также проверять трассу с помощью программного обеспечения для записи и визуального осмотра для выявления потерь сигнала, артефактов и внематочных ударов.

Примените заранее заданный рабочий процесс коррекции артефактов и запишите долю скорректированных ударов для каждого сегмента в журналесессии 23.
Правило обнаружения артефактов: отмечайте интервал R–R как артефакт, если он отклоняется более чем на 20% от медианы предыдущих 5 нормальных интервалов или если абсолютные значения R–R выходят за пределы 300–2000 мс. Метод исправления: заменить отмеченные интервалы с помощью кубической сплайнной интерполяции соседних нормальных интервалов после удаления внематочных ударов.
Порог контроля качества: повторяйте запись, если скорректированная доля бита превышает 5,0% или при непрерывной потере сигнала дольше 5 с.


Вычислять индексы во временной области, включая RMSSD и SDNN, с помощью аналитического программного обеспечения версии 1.3.0, и хранить результаты в структурированном файле результатов (CSV), связанном с идентификатором участника, временной точкой и типом сегмента (rest или practice). Вычислить индексы частотной области, включая мощность HF в диапазоне 0,15–0,40 Гц, используя периодограмму Уэлча с длиной окна 120 с, перекрытием 50%, окном Хэмминга и редискретлингом на 4 Гц интерполированной серии R–R; отчёт HF в MS2 и логично-преобразованный HF перед выводным анализом. По желанию вычислите мощность LF (0,04–0,15 Гц) и соотношение LF/HF и отчётте их описательно с соответствующейосторожностью 24.

Когнитивная нагрузка (исследовательский вторичный результат)
Проведите многомерный опросник когнитивной нагрузки, разработанный Леппинком и коллегами напост-тесте 25. Представьте 10 предметов, образующих три подшкалы: лишняя нагрузка (3 элемента), внутренняя нагрузка (3 элемента) и немецкая нагрузка (4 элемента), каждая из которых оценивается по 7-балльной шкале Ликерта от 1 (категорически не согласен) до 7 (полностью согласен). Для каждой подшкалы вычислите среднее значение соответствующих элементов, чтобы получить подшкалу от 1 до 7; Считайте отсутствующие значения недействительными и требуйте полных ответов для подсчёта очков. Интерпретировать более высокую постороннюю нагрузку как большую несущественную обработку, большую внутреннюю нагрузку — как большую внутреннюю сложность задачи, а более высокую незначительную нагрузку — как более продуктивную работу по построению схем. При использовании неанглийской версии выполняйте перевод и обратный перевод двумя независимыми двуязычными экспертами, проводите пилотное тестирование перевода инструмента на 10 специальных фортепианных специальностях и вычисляйте α Кронбаха для каждой подгаммы; принять α ≥ 0,70 в качестве критерияадекватности 26. Отчёт о α-значениях, специфичных для подшкала, в Результатах и анализируя три подшкалы отдельно, применяя корректировку Хольма–Бонферрони для множественных сравнений с семейным α = 0,0527. Если желаете, выведите композитный индекс когнитивной нагрузки как арифметическое среднее для всех 10 элементов.

Базовый уровень (до теста; Неделя 1)
Подтвердите право на участие и информированное согласие в начале базовой сессии и присвоите участнику анонимное удостоверение личности. Зафиксируйте демографическую информацию и историю тренировок, включая возраст, пол, годы занятий на фортепиано и типичные еженедельные часы практики, в форме базовых данных. Проведите тест на знания и анализ (Форма A) в тихой обстановке, соблюдайте лимит в 30 минут и зафиксируйте общий балл и время прохождения под идентификатором участника. Подключите датчик HRV и запишите сегмент отдыха на 5 минут в состоянии отдыха, затем стандартизированный 5-минутный тренировочный сегмент HRV из целевого отрывка с частотой 76 ударов в минуту и динамическую цель меццо-форте.

Отслеживайте качество сигнала при получении и повторяйте любой сегмент с избыточными артефактами после регулировки натяжения ремня или размещения электрода; Повторяйте, когда доля скорректированного биения превышает 5,0% или когда постоянные потери сигнала превышают 5 секунд, и фиксируйте повторение и причину в журнале сессии. Суммируются показатели качества данных по ВРС (корректированная по артефактам доля ударов, повторяющиеся сегменты и исключения) в Дополнительной таблице 3. Проведите STAI-S и вычислите общий балл (20–80) по ключу подсчёта очков. Записывать базовое аудио-видео исполнение целевого фрагмента с использованием заранее заданного прибора, микрофона и камеры, обеспечивая единообразное кадрирование и уровни звука. Помечайте все файлы данных (тесты, записи HRV, анкеты и видео с выступлением) анонимизированным идентификатором участника и индикатором до таймпоинта, и храните их в защищённой, контролируемой доступом и резервной папке с использованием следующей конвенции именования файлов: P###_TP(до/после)_MOD(test/HRVrest/HRVprac/STAI/perf)_YYYYMMDD_HHMM28.

Интервенционные сессии (недели 2–3)
Расписание
Запланируйте 12 контролируемых сессий по 30 минут для каждого участника экспериментальной группы в течение 2 недель. Планируйте занятия в относительно одинаковое время суток для каждого участника в пределах фиксированного окна ±2 часа относительно времени начала первой сессии и фиксируйте время начала и окончания каждой сессии, чтобы уменьшить и количественно оценить дневные вариации ВСР и тревожности. Записывайте посещаемость, причины пропуска/переноса сессий и любые отклонения в протоколе в журнале соблюдения. Стандартизируйте условия перед сессией, убедившись, что участники соблюдали предварительные ограничения по кофеину, интенсивным физическим нагрузкам, плотным приёмам пищи и алкоголю, а также фиксируйте соблюдение как «да/нет» с краткими заметками при29-м номере.

Экспериментальная рука: платформа с помощью искусственного интеллекта (рисунок 1)
В начале каждой сессии попросите участника войти в AI-платформу с помощью анонимного идентификатора участника и убедитесь, что в интерфейсе не отображается личная информация. Загрузите отрывок из сонаты Моцарта в интерактивный интерфейс партитуры и убедитесь, что отображается правильное произведение, границы отрывков (такты 1–32) и настройки сложности. Настройте платформу для записи тренировочной телеметрии на уровне нот и такта, включая точность высоты (%), отклонение времени начала (ms), смещение темпа относительно метронома (%), расположение ошибок на уровне такта и количество повторений для каждого циклированного сегмента; Установите интервал обновления телеметрии на 200 мс, а интервал агрегации на уровне баров — в 1 полосу. Проведите 45-секундное калибровочное прохождение отрывка, чтобы убедиться, что платформа фиксирует события нот и выравнивает обнаруженные ноты с позициями партитуры; Повторная калибровка, если ошибки выравнивания превышают один из следующих допусков: несоответствие среднего начала более 80 мс в любом окне на 10 нот, или повторяющиеся несогласования на уровне тактов в двух последовательных тактах.

Включить персонализированный тренировочный модуль так, чтобы он включал функции производительности внутрисессии и создавал цели на уровне сегментов с фиксированным правилом: выберите две полоски с наивысшим совокупным коэффициентом ошибки, где совокупная ошибка = 0,5 x коэффициент ошибки подачи + 0,3 x абсолютное отклонение времени + 0,2 x дрейф темпа; Запишите выбранные полосы и три основных драйвера ошибок в журнал сессии. Инструктировать участника отрабатывать целевые сегменты, пока интерактивная партитура выделяет ноты в реальном времени, поддерживает циклирование сложных пассажей и воспроизводит MIDI-образцы целевых сегментов в целевом темпе (76 bpm) и в пониженном темпе 60 bpm для создания каркасов. Выделяйте время сессии по фиксированной структуре и записывайте выполненные минуты на каждую фазу: 3 минуты на вход/калибровку, 21 минуту на целевую практику сегмента, 5 минут на рефлексию с собеседником (раздел 7.3) и 1 минуту на итог/экспорт изаметки 30.

Партнёр по разговорной практике
Активируйте партнёра по разговорной практике, основанную на большой языковой модели (LLM) через защищённое API-соединение, и запишите версию модели как LLM-PracticePartner v2.1 (сборка 2025-01-15), тип endpoint-inference — в облаке, а метод контроля доступа — как аутентификация на основе токенов в журнале исследования. Настройте партнёра с фиксированным системным запросом, который ограничивает выходы практическим контентом (фразировки, намерения тон-цвета, решения по педалированию, диагностика ошибок и предложения по следующему шагу), и отключите любые функции, запрашивающие персональные данные.

После каждого целевого тренировочного сегмента предложите участнику описать выбор формулировок, намерения по тону и цвету, решения по педалированию, воспринимаемые трудности и уровень тревожности по шкале от 0 до 10, а также записывайте ответы в виде структурированных полей в журнале сессии. Настройте партнёра так, чтобы он возвращал короткие предложения, специфичные для сегмента, соответствующие текущим целям, используя фиксированные параметры генерации: максимальная длина отклика 80 слов, максимум 2 оборота на сегмент, температура 0,2 и тайм-аут отклика 2 секунды; Записывайте количество обменов и общую продолжительность диалога за сессию. Убедитесь, что время диалога остаётся второстепенным по сравнению с игрой, ограничивая общее время диалога за сессию до 6 минут и обеспечивая этот лимит, отключая дополнительные запросы после достижения лимита.

Конфиденциальность и безопасность: храните журналы разговоров с использованием анонимных идентификаторов, шифруйте в транзите с использованием TLS 1.2 или более поздней версии и в покое с помощью AES-256, ограничивайте доступ только уполномоченным персоналом, устанавливайте срок хранения исходной расшифровки до 24 месяцев и фиксируйте дату удаления для каждого участника, установленного в плане управленияданными 31.

Мультимодальное распознавание эмоций и микроинтервенции
Включите мультимодальный модуль распознавания эмоций и запишите входные режимы и частоты дискретизации/обновления в журнал сессии следующим образом: видео лица на частоте 30 кадров в секунду, голосовое аудио на моно 16 кГц и поток HRV, обновлённый на 1 Гц с использованием интервалов R–R, полученных на основе ЭКГ. Определите повышенное напряжение с использованием заранее заданной триггерной логики и запишите точные параметры.
Триггер HRV: RMSSD находится как минимум на 1 в пределах базового стандартного отклонения участника ниже базового RMSSD в покое и остаётся ниже этого порога не менее 60 последовательных секунд во время практики, рассчитываемого на скользящемся окне в 30 секунд, обновляемом каждые 1 секунду.
Триггер производительности: уровень ошибок в работе превышает средний уровень ошибки участника за предыдущие три сессии как минимум на 20% в непрерывном окне не менее 60 секунд, когда уровень ошибок рассчитывается по скользящему окну из 20 нот, обновляемом каждые 5 нот.
Правило мультимодального подтверждения: для триггера требуется либо только триггер ВСРС, либо триггер производительности, плюс как минимум один подтверждающий сигнал по чертам лица/голоса, определяемый как уменьшение оценки валентности лица не менее чем на 0,30 от базового уровня участника в течение не менее 10 последовательных секунд или увеличение голосовой дрожи не менее чем на 15% относительно базового уровня участника в течение не менее 10 последовательных секунд, Базовые показатели вычисляются за первые 2 минуты сессии.

Укажите, является ли мультимодальное слияние пороговым уровнем на основе правил или обученным классификатором. Используйте пороговые параметры на основе правил для этого протокола и записывайте все пороги в конфигурационном файлеплатформы 32. Запрограммировать систему так, чтобы она приостанавливала практику при достижении порога стресса и запускала одно микровмешательство, выбранное из заранее заданной библиотеки. Запишите тип вмешательства, время начала, продолжительность и статус завершения в журнале сессии.
Дыхание с темпом: сценарий 90-х с фиксированным дыханием 6 вдохов в минуту, передаваемый таймером на экране иаудиосигналом 33.
Краткий сигнал для осознанности: 75-е руководство с фиксированной формулировкой, представленное в виде экранного текста с аудиоозвучкой.
Фоновая музыка с низким возбуждением: воспроизведение заранее заданного трека с низким возбуждением в течение 90 секунд с фиксированной целевой громкостью 55–60 дБ в позиции на столе, с идентификатором трека, записанным как Track-LA-01 в журнале сессий.

После микроинтервенции возобновите прерванный пассаж и уменьшите темп на 8% в первые 60 секунд повторного включения, когда триггер был основан на HRV, затем вернитесь к целевому темпу, если уровень ошибки в беге возвращается до пределов 10% от среднего уровня ошибки участника за предыдущие три сессии не менее 30 секунд подряд.
Контроль качества: фиксировать количество триггеров, количество завершённых микроинтервенций и количество прерванных вмешательств за сессию, а также вычислять коэффициент соответствия для каждого участника как завершённые триггеры, делённые на общее количество триггеров.

Проверьте эффективность триггера, суммировав ложноположительные и ложноотрицательные события с использованием заранее заданных критериев.
Ложноположительный результат: триггер возникает, когда участник сообщает о низкой тревожности (≤2/10) на следующем задании, а уровень ошибок остаётся в пределах 10% от среднего уровня ошибок участника за предыдущие три сессии в последующие 60 секунд.
Ложноотрицательный результат: участник сообщает о высокой тревожности (≥7/10) при следующем подсказке в сегменте без триггера, несмотря на то, что уровень ошибок превышал средний уровень ошибки участника за предыдущие три сессии как минимум на 20% не менее 60 секунд или несмотря на то, что HRV соответствует критерию триггера HRV.

Суммировать количество ложноположительных и ложноотрицательных показателей и показатели на участника и за сессию в дополнительной таблице4 34. Опишите композитный индекс когнитивной нагрузки в дополнительной таблице 4.

Лесозаготовка и придержка рыбы
Настройте платформу так, чтобы все тренировочные события и выходы регистрировались в виде структурированных записей, связанных с анонимным идентификатором, номером сессии и временной меткой в формате ISO 8601. Обязательные поля включают целевые полосы, количество циклов, метрики точности, дрейф темпа, количество диалогов и общая продолжительность диалога в секундах, события триггера, тип и продолжительность вмешательства в секундах, а также любые ручные изменения со стороны инструкторов. Экспортировать сводки сессий в 20:00 каждый день и хранить как сырые журналы, так и сводные таблицы на защищённом сервере с автоматическими резервными копиями, запланированными один раз в день в 02:00. Используйте стандартизированную систему именования файлов для всех экспортов, отформатированных как StudyID_Group_ID_Session##_YYYYMMDD_HHMM, и сохраняйте в непроприетарных форматах следующим образом: CSV для журналов, WAV для аудиозаписей, MP4 для видеозаписей и PDF для отчётов сессий. Запишите путь экспорта, контрольную сумму с помощью SHA-256 и подтверждение резервной копии в журнале исследования для поддержкипрослеживаемости 35.

Рычаг управления: традиционная инструкция
Запланируйте двенадцать 30-минутных сессий под руководством учителя в течение 2 недель для каждого участника контрольной группы, что соответствует общему времени контролируемого контактаэкспериментальной группы 36. Используйте тот же репертуар, учебное содержание и инструкторов, что и в экспериментальной группе, чтобы контролировать эффекты учителя и материалов37. Проводите каждую сессию с использованием стандартной студийной педагогики, включая демонстрацию учителя, устное объяснение и целенаправленные упражнения по отрывку. Назначайте домашние практические задания с использованием обычных устных или письменных инструкций без подсказок или аналитики, сгенерированных ИИ, и определите домашнее задание как один 20-минутный блок самостоятельной практики в день, сосредоточенный на тактах 1–32. Избегайте индивидуализированной аналитики, автоматизированных подсказок, дашбордов и микроинтервенций от участников Контроля. Предоставьте каждому участнику контрольной команды краткий бумажный или электронный журнал практики и запишите дату и приблизительную продолжительность дополнительной неконтролируемой практики за несколько минут. Соберите журналы в конце вмешательства и внесите общее время неконтролируемой практики для целевого отрывка в базу данных исследования.

Визуальная обратная связь и путь саморегуляции (экспериментальная рука)
Включить графическую систему обратной связи, связывающую поведение практики, эмоциональные колебания и физиологическую нагрузку по общей осивремени 38. Вычислите эмоциональные тепловые карты на основе мультимодальных входных данных, включая голосовые характеристики, тенденции ВСР и аномалии поведения производительности, такие как скачки ошибок или нестабильностьтемпа 39. Настройте ежедневные сводки так, чтобы отмечать горячие точки, определённые как любой интервал в 30 секунд, в котором уровень ошибок находится в пределах верхних 20% сессии и присутствует хотя бы один стресс-маркер (достигнут триггер HRV или многомодальное подтверждение), и фиксируйте отмеченные горячие точки для последующихсессий 40. Генерируйте графики тренда HRV, суммирующие мощность RMSSD и HF для трёх фиксированных эпох за сессию: предтренировочный (первые 60 секунд), средний (3–4 минуты) и послетренировочный (последние 60 секунды), используя последовательные единицы и осевой масштабировку поучастникам 41. Выявить заметные падения мощности RMSSD или HF, определяемые как снижение не менее 15% по сравнению с периодом до практики сессии, соответствующей отмеченной горячей точке, и рассматривать эти паттерны как кандидаты для вмешательств, ориентированных на платформу; Зафиксируйте, было ли вмешательство инициировано изавершено 42.

Постройте кривые прогресса для точности высоты, ритмической точности, музыкальной полноты и уровня ошибок на протяжении сессий, используя средние значения на уровне сессии и 95% диапазоны уверенности, рассчитанные для участников в каждойгруппе 43. Наложите кривые прогресса на эмоциональную тепловую карту для поддержки размышлений о взаимосвязи эмоционально-производительности и метакогнитивномконтроле 44. Предоставляйте информационные панели для преподавателей, показывающие ту же информацию на индивидуальном и групповом уровнях, обновляя панели в конце каждой сессии в течение 5 минут после окончания занятия и выделяя пики тревоги или нестабильностирезультатов 45. Используйте дашборды для формирования индивидуальных педагогических ответов, задокументированных в конспектах преподавателя, включая временное снижение темпа, постепенное обучение сложным брускам, дополнительное словесное поощрение или краткий индивидуальный коучинг, сосредоточенный на выявленных горячихточках 46.

Сессия после вмешательства (после теста; конец 3-й недели)
Запланируйте постинтервенционную оценку на конец третьей недели и максимально точно соответствуйте исходным условиям, включая комнату, оборудование и время суток в течение ±2 часов от начала сессии. Подключите датчик HRV и запишите 5-минутный сегмент в состоянии покоя, затем стандартизированный 5-минутный тренировочный сегмент с использованием тех же правил расположения, выборки и обработки артефактов, что и на базовом уровне, используя тот же темп — 76 ударов в минуту и меццо-форте динамическуюцель 47.

Проводите тест на знания и анализ (Форма B) в тех же условиях и временных лимитах, что и на исходном уровне, и фиксируйте общий балл и время прохождения48. Проведите STAI-S и вычислите общий балл (20–80) по ключу49. Запишите аудио-видео после интервенции с использованием той же настройки микрофона и камеры, инструмента и кадрирования, что и на базовойлинии 50. Проведите анкету когнитивной нагрузки и зафиксируйте подшкалы для посторонних, внутренних и немецкихнагрузок 51.

Для экспериментальной группы проведите короткое полуструктурированное интервью продолжительностью 6–8 минут о удобстве использования платформы и воспринимаемом влиянии на регуляцию тревоги и обучение, используя фиксированное руководство для интервью и последовательныхподсказок 52. Аудиозапись интервью с согласия и дословная транскрибация для качественного анализа.

Статистический анализ
Перед набором проведите априорный анализ мощности с помощью GPower (версия 3.1 или новее) и запишите семейство тестов как F-тесты, а статистический тест — как ANCOVA: фиксированные эффекты, основные эффекты и взаимодействия. Определите модель ANCOVA с двумя группами, исходный балл в виде ковариата α = 0,05, желаемая степень = 0,80, и предположим размер эффекта f = 0,30 для основного когнитивного результата на основе предыдущей литературы и ограничений по осуществимости. Если предполагаемый эффект выражен в виде частичного η2, преобразовать в f Коэна с использованием заранее заданного преобразования f = √(η2 / (1 −η 2)) и зафиксировать методрасчёта 53.

Задокументировать полученный требуемый размер выборки и подтвердить, соответствует ли n = 40 цели или приближается к цели при указанных предположениях; Сохраняйте выходной файл анализа мощности в записях исследования. Проведите анализ в SPSS 26.0 или аналогичном программном обеспечении и запишите имя/версию программного обеспечения в журнал анализа. Суммируем непрерывные результаты как среднее ± стандартное отклонение, а категориальные переменные — как количество и проценты.

Оценить первичную эффективность с помощью межгрупповых сравнений результатов после тестирования с исходным уровнем как ковариата (ANCOVA) и отчёт скорректированных средних интервалов, частичноη 2 и 95% доверия54. Используйте независимые t-тесты для сравнения между группами, когда это уместно, и парные t-тесты для изменений внутри группы; применяйте непараметрические альтернативы при нарушении предположений. Проверьте нормальность и гомоскедастичность; логарифм-превращение косвенных спектральных переменных HRV до анализа и отчета о преобразовании.

При использовании робастных методов указывайте точный метод и обоснование. Сообщать о двухсторонних p-значениях с α = 0,05 и сопровождать тесты гипотез с указанием размеров эффекта (Коэн, частичныйη 2) и 95% доверительными интервалами. Проведите исследовательский анализ в экспериментальной группе, изучая связи между метриками использования платформы (общие минуты платформы, количество микровмешательств, коэффициент соблюдения) и когнитивными, аффективными и HRV-результатами.

Качество и безопасность данных
Проверьте физиологические сигналы при каждой записи ВСР на наличие артефактов или нестабильного обнаружения R–R с помощью отображения в реальном времени. Повторять любой сегмент с низким качеством сигнала после регулировки натяжения ремешка или расположения электродов, и повторять, когда скорректированная доля биения превышает 5,0% или постоянная потеря сигнала превышает 5 с; Запишите повторение и предполагаемую причину в журнал сессии. Калибруйте уровни звука и настройки метронома в начале каждого визита, чтобы избежать клиппинга и поддерживать сопоставимую громкость между записями, ориентируясь на пиковые уровни от −12 дБ до −6 дБ.

Отслеживайте участников на наличие нежелательных событий, чрезмерной усталости или дискомфорта, связанного с практикой или датчиками, и фиксируйте события в журнале безопасности. Разрешайте дополнительные перерывы или сокращайте сессию, если участник сообщает о чрезмерной усталости, тревоге или дискомфорте, и фиксируйте изменения как отклонения от протокола. Фиксируйте все отклонения в протоколе (пропущенные сеансы, неполные записи HRV, крупные отклонения) и учитывайте отклонения в анализе чувствительности.

Обработка данных и ослепление
Каждому участнику присваивается уникальный анонимный идентификатор и используйте его для маркировки всех записей, анкет и файлов данных. Храните все данные на дисках с контролируемым доступом с регулярными автоматическими резервными копиями, запланированными один раз в день в 02:00 в соответствии с политикой институциональной защиты данных. Ведите отдельный файл связи, сопоставляющий идентификаторы участников с персональными идентификаторами в зашифрованном месте, доступном только уполномоченному персоналу. Держите оценщиков в недоумении, предоставляя анонимные и временно сбалансированные аудио-видеоклипы и скрывая информацию о распределении групп.

Затвердите критерии оценки до начала рейтинга и предоставите письменные инструкции и примерныезаписи 55. Проверьте надёжность между оценщиками на пилотной подгруппе из 6 записей перед полным подсчётом и подтвердите, что ICC ≥ 0.80.

Убедитесь, что как минимум указаны следующие функциональные характеристики: частота дискретизации HRV = 1000 Гц, видеозапись лица = 30 кадров в секунду при разрешении 1920 × 1080, аудиозапись голоса = 16 кГц моно и интервал обновления телеметрии платформы = 200 мс.

Время и соблюдение
Определите порог соблюдения каждого протокола как завершение как минимум десяти из двенадцати занятий под надзором в течение 2–3 недель, при этом каждая завершённая сессия определяется как контролируемая сессия продолжительностью не менее 27 минут активного участия в запланированном 30-минутном промежутке. Записывайте количество пройденных занятий под надзором и общее количество минут под надзором каждого участника в журнале соблюдения и вычисляйте соблюдение часов под надзором как общее количество часов под надзором, делённое на 360 запланированных минут, выраженных в процентах. Записывайте дополнительное время практики, отчитываемые самостоятельно, из журналов участников и вводите итоговые данные в базу данных как минуты в день и общее количество минут за двухнедельный период вмешательства, а также отмечайте любое дневное значение, превышающее 120 минут для проверки.

Для экспериментального подразделения записывайте количество, тип, время начала и продолжительность микровмешательств, инициированных системой, за сессию из логов платформы, и вычислите индекс воздействия вмешательства как общую продолжительность вмешательства в секундах за сеанс. Включать всех рандомизированных участников в анализы с намерением лечить и обрабатывать пропущенные результаты после тестирования с использованием последнего наблюдения, переносимого для результатов анкеты, и анализа полного случая для записей выступлений, когда повторная запись невозможна; Запишите правило обработки в журнал анализа. Провести анализ чувствительности, ограниченный участниками, соответствующими пороговому параметру для каждого протокола, а также провести анализ чувствительности, исключая сессии с отклонениями протокола, классифицированными как существенные, либо пропущенный сегмент записи ВСР или сокращённая сессия более чем на 5 минут.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Результаты

Влияние на музыкальное теоретическое мышление
Как показано в таблице 1, экспериментальная группа (M = 72,45, SD = 6,83, n = 20) и контрольная группа (M = 71,30, SD = 7,14, n = 20) не различались на предварительном тесте, t(38) = 0,625, p = 0,604, что указывает на базовую сопоставимость для первичной когнитивной конечной точки. После вмешательства ANCOVA, контролирующий результаты до теста, показал более высокие скорректированные средние результаты пос...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Обсуждение

Это рандомизированное исследование оценивало платформу музыкального образования на базе искусственного интеллекта, которая интегрирует персонализированную аналитику практики, мультимодальное распознавание эмоций с микроинтервенциями точно в срок и обратную связь на основе визуализации. По сравнению с традиционным обучением, экспериментальная группа показала умеренный или значительный прирост результатов в музыкальной теории и анализе (частичныйη 2 = 0,206) и значительное сниже...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Раскрытие информации

Автор заявляет, что у него нет конкурирующих финансовых интересов.

Благодарности

Благодарим участвующих студентов и преподавателей студии за их время и преданность, а также техническому персоналу консерватории за помощь с инструментами и расписанием комнат.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
Платформа музыкального образования на базе искусственного интеллекта (исследовательское строительство)Внутренние / институциональныеID сборки платформы: v2.1 (сборка 2025-01-15)Интерактивный балл + практическая телеметрия + панели управления + триггерный движок на основе правил; интервал обновления телеметрии = 200 мс; экспортные журналы в формате CSV.
Спиртовые салфетки (подготовка кожи)NA (любой медицинский поставщик)NAДля улучшения контакта электрода/ремня и стабильности сигнала; Запись на партию, если она есть.
Датчик ЭКГ на грудном ремне (1000 Гц)Polar ElectroPolar H10; Часть No 92075957R&ndash, основанные на ЭКГ; R-интервалы; частота дискретизации = 1000 Гц (согласно вашему протоколу); используется для 5-минутного отдыха + 5-минутных стандартизированных тренировочных сегментов.
Анкета когнитивной нагрузки (Leppink, 10 заданий)NA (источник публикации)NA7-очковый Ликерт; вычислять 3 подмасштаба; если переведено: translation– обратный перевод + пилот n=10; доклад о Кронбахе s и alpha; по подшкале.
Компьютер для работы платформы и логированияNANAЛюбой современный ноутбук или настольный компьютер; запись версии для ОС; Обеспечьте синхронизацию времени для лог-таймметок.
Хранение данных (зашифрованный диск / защищённый сервер)NANAС контролем доступа; автоматические резервные копирования; Название файла: " P###_TP(до/после)_MOD(…)_YYYYMMDD_HHMM»; Храните исходные + производные данные.
Гель электрода ЭКГ / проводящий гель (опционально)NA (любой медицинский поставщик)NAИспользуйте его, если качество сигнала нестабильно; Использование документа «Да/Нет» в журнале сессий.
Внешний микрофон (если используется микрофон + интерфейс вместо рекордера)Audio-TechnicaAT2020Опциональная альтернатива портативному диктофону; держать расстояние до микрофона 0,8 м; избегайте обрезки; Документируйте настройки усиления.
Программное обеспечение для обработки HRVКубиос (или его аналог)NAДолжна поддерживать обнаружение артефактов + интерполяцию, RMSSD/SDNN, Welch HF (0.15– 0,40 Гц) с окном 120 секунд, 50% перекрытием, окном Хэмминга, ресемплированием 4 Гц; Используемое имя/версия программного обеспечения для записи.
МетрономКоргMA-2 BLBKИспользуется для стандартизации темпа тренировки (76 уд/мин) и поддержки стабильного тайминга на протяжении всех сессий.
Портативный аудиорекордер (запись голоса)ЗумH1nЗаписывайте голосовой аудиозапис на 16 кГц моно (даунсэмпл, если запись выше); магазин как WAV; Держите позицию микрофона постоянной.
Программное обеспечение для анализа мощностиG*Power3.1 (или позже)Используется для априорного анализа мощности; Записывайте настройки семейства/модели тестов в выходном файле анализа мощности.
Сервис большой языковой модели (LLM) с практикой-партнёромИнституциональный / Безопасный APILLM-PracticePartner v2.1 (сборка 2025-01-15)Тип конечной точки: облако; аутентификацию на основе токенов; хранить только анонимные удостоверения личности; логировать запросы/выводы в виде зашифрованного текста.
Анкета: GAD-7NA (лицензированный/публикационный источник)NAИспользуйте проверенную версию языка; подсчёт очков по инструкции; храните экземпляры в учебной папке; Сохраняйте ответы по анонимному идентификатору.
Анкета: STAI-S (20 пунктов)NA (лицензировано/издательство)NAИспользуйте официальную/валидированную языковую версию; всего 20– 80; если отображается подмножество из 10 элементов для рисунков, правило выбора документа + надёжность в Results.
Программное обеспечение для статистического анализаIBMСтатистика SPSS 26.0Используется для ANCOVA и t-тестов; Запишите точную версию/встроенный журнал анализа.
Штатив / крепление камерыМанфротто (или эквивалент)NAЛюбой стабильный штатив допустим; Фиксируйте расстояние/высоту между сессиями (например, расстояние 1,8 м, высота 1,4 м). Если у вас есть подтверждённая модель, замените NA на вашу лабораторию. Номер модели.
USB-аудиоинтерфейс (если используется микрофон + интерфейс)FocusriteScarlett 2i2 (3-е поколение)По желанию; пики записи целей между и минусами; 12 дБ и & минус; 6 дБ во время форте пассажей (согласно твоему протоколу).
Видеокамера (1080p, 30 кадров в секунду)LogitechC920; Номер детали 960-001055Видеозапись лица = 1920 и больше раз; 1080, 30 кадров в секунду (как указано в протоколе); Убедитесь, что не отображается идентифицируемая информация.
Цифровое пианино с взвешенными клавишами (или акустическое пианино)NANAрекомендуется взвешенное действие с 88 клавишами; Сохраняйте один и тот же инструмент на всех сессиях; Тип инструмента документа и действие ключа.

Ссылки

  1. Eysenck, M. W., Derakshan, N., Santos, R., Calvo, M. G. Anxiety and cognitive performance: attentional control theory. Emotion. 7 (2), 336-353 (2007).
  2. Gómez-López, B., Sánchez-Cabrero, R. Current trends in music performance anxiety intervention. Behav Sci (Basel). 13 (9), 720(2023).
  3. Turan, B., Hurst-Wajszczuk, K., Edwards, D. A. Hormone and enzyme reactivity before, during, and after a music performance: Cortisol, testosterone, and alpha-amylase. Psychoneuroendocrinol. 9, 100111(2022).
  4. du Plooy, E., Casteleijn, D., Franzsen, D. Personalized adaptive learning in higher education: A scoping review of key characteristics and impact on academic performance and engagement. Heliyon. 10 (21), e39630(2024).
  5. Zhang, J., et al. Real-time mental stress detection using multimodality expressions with a deep learning framework. Neurosci. 16, 947168(2022).
  6. Laborde, S., Mosley, E., Thayer, J. F. Heart rate variability and cardiac vagal tone in psychophysiological research - recommendations for experiment planning, data analysis, and data reporting. Front Psychol. 8, 213(2017).
  7. Chung, A. H., Gevirtz, R. N., Gharbo, R. S., Thiam, M. A., Ginsberg, J. P. J. Pilot study on reducing symptoms of anxiety with a heart rate variability biofeedback wearable and remote stress management coach. Appl Psychophysiol Biofeedback. 46 (4), 347-358 (2021).
  8. Susnjak, T., Ramaswami, G. S., Mathrani, A. Learning analytics dashboard: a tool for providing actionable insights to learners. J Educ Technol High Educ. 19 (1), 12(2022).
  9. Paas, F., Renkl, A., Sweller, J. Cognitive load theory and instructional design: recent developments. Educ Psychol. 38 (1), 1-4 (2003).
  10. Hirten, R. P., et al. Remote short sessions of heart rate variability biofeedback monitored with wearable technology: open-label prospective feasibility study. JMIR Ment Health. 11, e55552(2024).
  11. Chan, A. W., et al. SPIRIT 2013 statement: defining standard protocol items for clinical trials. Ann Intern Med. 158 (3), 200-207 (2013).
  12. Schulz, K. F., Altman, D. G., Moher, D. CONSORT Group. CONSORT 2010 statement: updated guidelines for reporting parallel group randomised trials. Trials. 11, 32(2010).
  13. Plummer, F., Manea, L., Trepel, D., McMillan, D. Screening for anxiety disorders with the GAD-7 and GAD-2: a systematic review and diagnostic metaanalysis. Hosp Psychiatry. 39, 24-31 (2016).
  14. Spitzer, R. L., Kroenke, K., Williams, J. B., Löwe, B. A brief measure for assessing generalized anxiety disorder: the GAD-7. Arch Intern Med. 166 (10), 1092-1097 (2006).
  15. Ernst, G. Hidden signals-the history and methods of heart rate variability. Front Public Health. 5, 265(2017).
  16. Schulz, K. F., Grimes, D. A. Generation of allocation sequences in randomised trials: chance, not choice. The Lancet. 359 (9305), 515-519 (2002).
  17. Park, J., et al. Piano performance evaluation dataset with multilevel perceptual features. Sci Rep. 14, 23002(2024).
  18. Ali, U. S., van Rijn, P. W. An evaluation of different statistical targets for assembling parallel forms in item response theory. Appl Psychol Meas. 40 (3), 163-179 (2016).
  19. Koo, T. K., Li, M. Y. A guideline of selecting and reporting intraclass correlation coefficients for reliability research. J Chiropr Med. 15 (2), 155-163 (2016).
  20. Julian, L. J. Measures of anxiety: State-Trait Anxiety Inventory (STAI), Beck Anxiety Inventory (BAI), and Hospital Anxiety and Depression Scale-Anxiety (HADS-A). Arthritis Care Res (Hoboken). 63 (Suppl 11), S467-S472 (2011).
  21. Gagnier, J. J., Lai, J., Mokkink, L. B., Terwee, C. B. COSMIN reporting guideline for studies on measurement properties of patient-reported outcome measures. Qual Life Res. 30 (8), 2197-2218 (2021).
  22. Damoun, N., Amekran, Y., Taiek, N., Hangouche, A. J. E. Heart rate variability measurement and influencing factors: Towards the standardization of methodology. Cardiol Sci Pract. 2024 (4), e202435(2024).
  23. Quintana, D. S., Alvares, G. A., Heathers, J. A. Guidelines for reporting articles on psychiatry and heart rate variability (GRAPH): recommendations to advance research communication. Transl Psychiatry. 6 (5), e803(2016).
  24. Shaffer, F., Ginsberg, J. P. An overview of heart rate variability metrics and norms. Front Public Health. 5, 258(2017).
  25. Leppink, J., Paas, F., Van der Vleuten, C. P., Van Gog, T., Van Merriënboer, J. J. Development of an instrument for measuring different types of cognitive load. Behav Res Methods. 45 (4), 1058-1072 (2013).
  26. Beaton, D. E., Bombardier, C., Guillemin, F., Ferraz, M. B. Guidelines for the process of cross-cultural adaptation of self-report measures. Spine (Phila Pa 1976). 25 (24), 3186-3191 (2000).
  27. Tavakol, M., Dennick, R. Making sense of Cronbach's alpha. J Med Educ. 2, 53(2011).
  28. Wilkinson, M. D., et al. The FAIR guiding principles for scientific data management and stewardship. Sci Data. 3 (1), 1-9 (2016).
  29. Task Force of the European Society of Cardiology and the North American Society of Pacing and Electrophysiology. Heart rate variability: standards of measurement, physiological interpretation, and clinical use. Circulation. 93 (5), 1043-1065 (1996).
  30. Chan, A. W., et al. SPIRIT 2013 explanation and elaboration: guidance for protocols of clinical trials. BMJ. 346, e7586(2013).
  31. Scarfone, K., Souppaya, M., Sexton, M. Guide to storage encryption technologies for end user devices. NIST Special Publication. , 800-111 (2007).
  32. Lian, H., et al. A survey of deep learning-based multimodal emotion recognition: speech, text, and face. Entropy (Basel). 25 (10), 1440(2023).
  33. Steffen, P. R., Austin, T., DeBarros, A., Brown, T. The impact of resonance frequency breathing on measures of heart rate variability, blood pressure, and mood. Front Public Health. 5, 222(2017).
  34. Cohen, J. F., et al. STARD 2015 guidelines for reporting diagnostic accuracy studies: explanation and elaboration. BMJ Open. 6 (11), e012799(2016).
  35. National Institute of Standards and Technology. FIPS 180-4: Secure hash standard (SHS). NIST. , (2015).
  36. Hoffmann, T. C., et al. Better reporting of interventions: template for intervention description and replication (TIDieR) checklist and guide. BMJ. 348, g1687(2014).
  37. Eldridge, S. M., et al. CONSORT 2010 statement: extension to randomised pilot and feasibility trials. BMJ. 355, i5239(2016).
  38. Sokolovskis, J., Herremans, D., Chew, E. A novel interface for the graphical analysis of music practice behaviors. Front Psychol. 9, 2292(2018).
  39. Wu, Y., Mi, Q., Gao, T. A comprehensive review of multimodal emotion recognition: techniques, challenges, and future directions. Biomimetics (Basel). 10 (7), 418(2025).
  40. Nahum-Shani, I., et al. Just-in-time adaptive interventions (JITAIs) in mobile health: key components and design principles for ongoing health behavior support. Ann Behav Med. 52 (6), 446-462 (2018).
  41. Burma, J. S., et al. The validity and reliability of ultra-short-term heart rate variability parameters and the influence of physiological covariates. J Appl Physiol. 130 (6), 1848-1867 (2021).
  42. Nunan, D., Sandercock, G. R., Brodie, D. A. A quantitative systematic review of normal values for short-term heart rate variability in healthy adults. Pacing Clin Electrophysiol. 33 (11), 1407-1417 (2010).
  43. Cumming, G. Understanding the new statistics: effect sizes, confidence intervals, and meta-analysis. , Routledge. New York, NY. (2013).
  44. Ou, J., Nogueira, J., Qin, C. Exploring the impact of AI-assisted practice applications on music learners’ performance, self-efficacy, and self-regulated learning. Front Psychol. 16, 1675762(2025).
  45. Hunter, J. F., et al. Effect of brief biofeedback via a smartphone app on stress recovery: randomized experimental study. JMIR Serious Games. 7 (4), e15974(2019).
  46. Kaliisa, R., Dolonen, J. A. CADA: a teacher-facing learning analytics dashboard to foster teachers’ awareness of students’ participation and discourse patterns in online discussions. Technol Knowl Learn. 28, 937-958 (2022).
  47. Lipponen, J. A., Tarvainen, M. P. A robust algorithm for heart rate variability time series artefact correction using novel beat classification. J Med Eng Technol. 43 (3), 173-181 (2019).
  48. Chan, A. W., et al. SPIRIT 2025 statement: updated guideline for protocols of randomised trials. The Lancet. 405 (10491), e19-e27 (2025).
  49. Zigmond, A. S., Snaith, R. P. The hospital anxiety and depression scale. Acta Psychiatr Scand. 67 (6), 361-370 (1983).
  50. Boutron, I., et al. CONSORT statement for randomized trials of nonpharmacologic treatments: a 2017 update and a CONSORT extension for nonpharmacologic trial abstracts. Ann Intern Med. 167 (1), 40-47 (2017).
  51. Paas, F. G. W. C. Training strategies for attaining transfer of problem-solving skill in statistics: a cognitive-load approach. J Educ Psychol. 84 (4), 429(1992).
  52. Kallio, H., Pietilä, A. -M., Johnson, M., Kangasniemi, M. Systematic methodological review: developing a framework for a qualitative semi-structured interview guide. J Adv Nurs. 72 (12), 2954-2965 (2016).
  53. Kim, H. Y. Statistical notes for clinical researchers: sample size calculation 3. Comparison of several means using one-way ANOVA. Restor Dent Endod. 41 (3), 231-234 (2016).
  54. Vickers, A. J., Altman, D. G. Statistics notes: analysing controlled trials with baseline and follow up measurements. BMJ. 323 (7321), 1123-1124 (2001).
  55. Robertson, R. L., Vergis, A., Gillman, L. M., Park, J. Effect of rater training on the reliability of technical skill assessments: a randomized controlled trial. Can J Surg. 61 (6), 405-411 (2018).
  56. Van Merrienboer, J. J. G., Sweller, J. Cognitive load theory and complex learning: recent developments and future directions. Edu Psychol Rev. 17 (2), 147-177 (2005).
  57. Bentley, T. G. K., et al. Breathing practices for stress and anxiety reduction: conceptual framework of implementation guidelines based on a systematic review of the published literature. Brain Sci. 13 (12), 1612(2023).
  58. Panadero, E. A review of self-regulated learning: six models and four directions for research. Front Psychol. 8, 422(2017).
  59. NIST Privacy Framework: A Tool for Improving Privacy through Enterprise Risk Management, Version 1.0. NIST. , National Institute of Standards and Technology. (2020).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Перепечатки и разрешения

Запросить разрешение на повторное использование текста или иллюстраций этой статьи JoVE

Запросить разрешение

Теги

Похожие статьи