Name: Nişan Çoklu Boyutları değerlendirilmesi Öğrenme karakterize etmek: Bir Nörofizyolojik Perspektif (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2015-07-01T15:00:00.000+00:00
Duration: 13 min 57 s
Description: Öğrenin, davranışsal, duygusal ve bilişsel katılım boyutlarını EEG, göz izleme ve elektrodermal aktivite ölçümü ile senkronize bir şekilde nasıl karakterize edeceğinizi. Bu yöntem öğrenme süreçlerini anlamanıza yardımcı olur.

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

Yazarlar, Kanada Sosyal ve Beşeri Bilimler Araştırma Konseyi (SSHERC), Kanada Doğa Bilimleri ve Mühendislik Araştırma Konseyi (NSERC), Fonds de Recherche Nature et Technologies du Québec (FQRNT) ve Fonds de Recherche sur la Société et Culture du Québec'in (FQRSC) mali desteğini kabul eder.

Bu protokol Tech3Lab araştırma tesisi için HEC-Montreal tarafından kabul edildi Comite institutionnel de la recherche avec des êtres humains (CIER) de l&#39;Université du Québec Montréal à (uqam) bir etik sertifika aldı. protokolü laboratuar ortamında ve ekipman yapılmaktadır belirli adımların her biri açıklanmaktadır. Kesin yazılım yolları metodolojisini netleştirmek için sağlanan olmasına rağmen, bu tekniğin devredilemez ve diğer mülkiyet göz izleme, otomatik yüz tanıma duygu, elektrodermal aktivite ve elektroensefalografi teçhizat ve yazılım ile çoğaltılmış olabilir. Lab Çevre 1. Kur <ol><li> Göz izci, EEG amplifikatör, dört kayıt bilgisayar ve hoparlörler açın. </li><li> Kayıt ekipmanlarının kurulumunu hazırlayın: <ol><li> Üreticinin konaklama tavsiye göre gerekli malzeme ile EEG kurulumu hazırlayınNDED prosedürler. Yaklaşan katılımcı için EEG yazılımını hazırlayın. Eye-tracking yazılımını başlatın ve yazılımı yeni bir katılımcı profili oluşturmak. Video kayıt yazılımı ve kameralar başlatın. </li><li> 60 sn işaretleri ile proje için oluşturulan özel bir alt yordam ile senkronizasyon yazılımını başlatın. Fizyolojik ölçüm yazılımı başlatın (Elektrodermal aktivite kayıt) ve proje için oluşturulan özel bir düzen açın. En üst seviyeye katılımcının sandalyeyi ayarlayın. </li></ol></li></ol> 2. Katılımcı Hazırlık <ol><li> Okumak ve etik onay formunu imzalamak için katılımcı değildir. </li><li> EEG için kafatası ölçümleri yapınız: <ol><li> (- 20 referans sistemleri 10 göre) katılımcının kafasına Cz konumu bulun. Tuz çözeltisi (potasyum klorür) EEG net daldırın (adım 1.2.1) ve üreticinin standartlarına uygun olarak bir zamanlayıcı (10 dakika) başlatın. &lt;/ Li&gt; </ol></li><li> Çalışmanın amacını ve katılımcıya deneyde adımları Oku, &quot;Bu çalışmanın amacı size fizik problemlerini cevap ise beyin aktivitesini gözlemlemektir. Önce sensörleri kuracak, sonra bilgisayarda 10 Newton fiziği sorunları çözmek için istenecektir. Biz gözlerin her sorunun kapandıktan sonra 45 saniye mola isteyecektir. Her sorunun ardından, sorunun değerlendirmenizi oranı istenecektir. &quot; </li><li> Deneyin toplam süresi 90 dakika olacaktır konuyu söyle. </li><li> Üreticinin tavsiyelerine göre, fizyolojik sensörler yükleyin: İki jelleşmiş sensörler sol elin üstünde. </li><li> Üreticinin tavsiyelerine göre, EEG kapağını takın ve (üreticinin talimatlarına göre) 40 kohm bir eşik olan bir empedans kontrolü yapın. </li></ol> 3. Veri Toplama <ol><li> Tüm kayıt yazılımı eşzamanlı başlatılan hazır olduğundan emin olun: <ol><li> Fizyoloji (EDA verileri): &quot;start&quot; düğmesine tıklayın. </li><li> Video kayıt: &quot;açık&quot; butonuna tıklayın. </li><li> Eye-tracking: &quot;beklemeye&quot; düğmesini tıklayın. </li><li> EEG: &quot;kayıt&quot; düğmesini tıklayın. </li><li> Senkronizasyon yazılımı: &quot;yeşil daire&quot; düğmesini tıklayın. </li></ol></li><li> Göz bakışları kalibrasyonu: <ol><li> Beş noktalı ekran kalibrasyonunu gerçekleştirin ve o / o kırmızı noktalar takip ederken katılımcıyı gözlemlemek (&quot;Araçlar / Ayarlar / Kalibrasyon ...&quot; tıklayın). Yeterli doğruluk elde edilene kadar üreticinin standartlarına göre, bu işlemi tekrarlayın. </li></ol></li><li> Katılımcının ekrana proje görev talimatları: o / o bunları okuduktan sonra herhangi bir soru olup olmadığını sormak ve o / o denemeyi başlatmak için hazır olup olmadığını. </li><li> 10 Newton p çözmek için katılımcıdanhysics sorunları. </li><li> Gerekirse, 45 s sonları biri sırasında bir empedans denetimi gerçekleştirmek (değil sorunun 5 önce). </li><li> Emin katılımcı her sorunun önce tam 45 s mola alır emin olun (taban çizgisi belirlemek için). </li></ol> Veri Toplama 4. Sonu <ol><li> Tüm bilgisayarlarda veri toplama durdurun ve katılımcı sensörleri kaldırın. </li></ol> 5. Katılımcı Sol Has sonra <ol><li> Üreticinin tavsiyelerine göre, antiseptik ile EEG kapağı temizleyin ve ekipmanı çeki düzen. Toplanan tüm veri dosyaları kaydedin ve FTP sunucusunda bir yedeğini oluşturun. </li><li> Katılımcı elektronik tabloda doldurun: Veri toplama sırasında herhangi bir olay ya da sorunu not edin. Web tarayıcısı tüm çerezleri silin. </li></ol> Entegrasyon Yazılımı 6. Veri Ön işleme ve İhracat <ol start="1"><li> EEG <ol><li> EEG veri analiz yazılımı içine alma EEG veriler: <ol><li> Yeni oluşturulan Ham veri dosyasına ham EEG veri yapıştırmaya &quot;Ham veri&quot;, &quot;Geçmiş&quot; ve &quot;İhracat&quot; adlı bilgisayarda üç boş klasörler oluşturun. </li><li> EEG veri analizi yazılımı olarak, &quot;Dosya / New Project ...&quot; linkine tıklayın ve sonra yeni oluşturulan ham veri dosyası seçerek, Gözat&#39;ı tıklatarak ham veriler konumu seçin. &quot;Tarih&quot; ve aynı şekilde &quot;Export&quot; klasörlerin yerini seçin. </li><li> &quot;Tamam&quot; a tıklayın. (Pencere tüm katılımcının EEG verilerini içermelidir). </li></ol></li><li> Ön işlem beyin sinyali: <ol><li> (&quot;Dönüşümler / IIR filtreler ...&quot; tıklayın) bir filtre ve bir çentik uygulayın. Penceresinde, 12 dB eğim ve 12 dB eğimle 50 Hz&#39;de yüksek kesme ile 1.5 Hz düşük sınır değeri etkinleştirin. Ayrıca 60 Hz frekansında bir çentik etkinleştirin. </li><li> DC amplifikatör kullanıldığı için, DC sinyali detrend (&quot;Tra tıklayınişaretleyici önce 100 milisaniye ve DC bağlantı yapmadan önce 100 ms) de nsformations zamana dayalı / DC Detrend ... &quot;ve etkinleştirin.&quot; &quot; </li><li> Bir ham veri incelemesi yapın (&quot;Dönüşüm / Ham veri inceleme ...&quot; tıklayın yarı otomatik artefakt kaldırılmasını seçin). Maksimum voltajda 60 uV / ms; aşağıdaki Seçiniz En-min: 200 ms aralığında 200 mV; genlik: -400 +400 mV). </li><li> Göz kırpma kaldırılması için klasik sphering ile otomatik ICA gerçekleştir (kendi aralık ilgi frekansların dışında olduğundan myographic eserler kaldırılacak gerekmez). (ICA, süreç ters ICA sonunda. &quot;... Dönüşümler / ICA&quot; tıklayın.) </li><li> Yeniden referans (&quot;Dönüşümler / Yeniden referans ...&quot;) sinyali ve &quot;ortak ortalama&quot; seçeneğini seçin. </li><li> İhracat (&quot;İhracat / Jenerik Data Export ...&quot; tıklayın) metin biçiminde sinyal ve belirteçler (Seç &quot;.vhdr&quot;; Nişan endeksi nihai Matlab inşaatı için kutu). Ayrıca &quot;Yaz başlık dosyasını&quot; ve &quot;Yazma işaretleyici dosyası&quot; kutularını seçin. </li></ol></li><li> Matlab sinyal alma. <ol><li> Matlab başlatın ve EEGLab GUI bir seferde bir katılımcı için verileri görünür ve İthalat böylece &quot;eeglab&quot; yazın. GUI olarak seçin öğesi, menü &quot;EEGLab fonksiyonları ve eklentileri kullanarak Dosya / İthalat Verileri / / Beyin Vis Rec itibaren .vhdr dosyası&quot;. </li><li> Komut penceresinde, bir nişan indeksi oluşturan bir komut dosyası 16 yapıştırın. NOT: Bilişsel nişan komut Bu işlem 20 saniye sürgülü pencere önceki zaman T. içinde her Beta / (Alpha + Teta) oranının ortalama hesaplanır her saniye yeni bir kayan pencere dizini güncelleştirmek için kullanılır tekrarlanır. </li></ol></li><li> MS Excel, Matlab ile komut sonunda oluşturulan nişan endeksi metin dosyasını açmak ve bir z-skorlaması uygulamakEEG verileri e normalleşme intersubject karşılaştırma izin vermek. (Her değer, Excel&#39;de bu formülü hesaplamak: Z = (değer - genel ortalama) / genel standart sapma.) </li><li> MS Excel CSV dosyası olarak z-skor nişan endeksi sinyalini kaydedin. (... Olarak kaydet ve format türü seçin CSV / Dosya &#39;yı tıklatın.) </li><li> (Aşama 6.1.2.2 den.) Prosedürü tekrarlayın Her katılımcı için. </li></ol></li><li> Fizyoloji: <ol><li> Fizyolojik veri analizi yazılımı İthalat EDA verileri. </li><li> Fizyolojik sinyal-sürecini önceden bu parametreleri uygula: <ol><li> Venables ve Christie&#39;nin 23 yöntemine göre iletkenlik dağılımı normalleştirmek için bir logaritmik dönüşüm uygulayın. </li><li> Pencereyi 24 kayan bir 10 saniye Düz sinyali. </li></ol></li><li> Fizyolojik yazılım içinde, intersubject karşılaştırma yapmak için EDA verileri z-skoru normalleştirme hesaplamak. (Z = (değer - genel ortalama) / genel standart sapma). <ol><li> EDA kanaldan imleci ile tüm verileri vurgulayın. </li><li> Üst menüde, EDA kanalı seçmek ve genel kanalın ortalama değerini elde etmek için &quot;demek&quot; seçeneğini seçin. Ayrıca genel kanalın standart sapma değeri elde etmek için EDA kanal ve &quot;STDDEV&quot; seçeneğini seçin. </li><li> Z-skoru denklemini hesaplamak için, &quot;Dönüşüm / Dalga Matematik ...&quot; linkine tıklayın ve Kaynak 1 EDA kanalı seçin. &quot;-&quot; I seçin matematiksel işlem penceresinde (eksi) ve hedef menüsünden &quot;Yeni hedef&quot; kaynak 2. yılında K seçin ve EDA kanalının ortalama değeri girin (adım 6.2.3.2 bakınız). &quot;Tüm dalga Transform&quot; seçin, Tamam&#39;ı tıklatın ve &quot;Dönüşüm / Dalga Matematik ...&quot; butonuna tıklayınız. Seçin kaynak 1 EDA-K kanalı seçin &quot;/&quot; matematiksel işlem penceresinde (bölme), kaynak 2 seçeneğini K, hedef ve Ente &quot;Yeni hedef&quot; i seçinEDA kanalı (adım 6.2.3.2) standart sapma değeri r. Seçin &quot;Tüm dalga Transform&quot; ve Tamam&#39;a tıklayın. </li></ol></li><li> CSV dosyası sinyali (uyarılma) ihracat. (... Olarak kaydet ve format türü seçin CSV / Dosya &#39;yı tıklatın.) </li></ol></li><li> Otomatik yüz duygu tanıma: <ol><li> Otomatik yüz duygu tanıma yazılımı içine medya kaydedici İthalat video veri. (Yanındaki Analiz 1 büyüteç tıklayın. &quot;... Dosya / Yeni / Analiz / Video&quot;. Bunun üzerine tıklayarak proje menüsünde yeni bir katılımcı seçtikten sonra, tıklayın &quot;... Dosya / Yeni ... / Katılımcı&quot; tıklayın ve istediğiniz seçin video dosyası. <ol><li> &quot;Her Üçüncü kare&quot; için bir çevrimdışı analiz seçin ve &quot;sürekli kalibrasyon&quot; etkinleştirin. </li><li> CSV dosyası İhracat değerlik verileri. (/. Box &quot;günlük dosyasına değerlik değerini yazın&quot; Click &quot;Dosya kontrol&quot; ... Seçenekler / Ayarlar / Günlüğü &quot;tıklayınİhracat ... detaylı log &quot;kutucuğunu Kaydet&quot;, günlük dosyaları ihraç edilecek konumu seçin ve onay &quot;.) </li><li> MS Excel, CSV dosyasını açın. SPSS yazılımının tek bir sütunda değerlik veri sütunu kopyalayın. &quot;Analiz / Veriler tanımlayıcı istatistikler / niteleyiciler&quot; tıklayın ve sadece yapıştırılan değişken adını seçin. &quot;Değişkenleri standart değerlerini kaydet&quot; kutusunu işaretleyin. Z-skoru ile bir sütun belirecektir. Excel dosyasındaki eski verilerin üzerine bu z-puanları Kopya yapıştırın. </li></ol></li><li> CSV formatında sinyali (değerlik) z-puanları Excel dosyasını kaydedin. </li></ol></li></ol> 7. Veri Entegrasyonu ve Senkronizasyon <ol start="1"><li> Davranışsal analiz yazılımında: <ol><li> İthalat eye-tracking videoları (davranışsal nişan). (. &quot;... Yeni Gözlem Dosya / İthalat / Video&quot; tıklayın, yeni gözlem Adı ve istediğiniz video dosyasını seçin.) </li><li> Kod ilgili BE ile her videohaviors ve bağlamsal olaylar (zaman belirteçleri, doğru / yanlış cevap). </li><li> Uygun başlığı ile tüm harici veri alma: EEG sinyali (bilişsel nişan) z-skoru, EDA sinyali (duygusal nişan), değerlik verilerinin z-skoru (duygusal nişan) z-skoru. (. &quot;... Dosya / İthalat / Harici Veri&quot; tıklayın uygun dosya türünü seçin ve doğru CSV dosyasını seçin.) </li></ol></li><li> Bu formüllere göre zaman bilgisayarlar arasında senkronize: <ol><li> Göz bakışları ilk işaretleyici - göz Saat göz bakışları + ikinci işaretleyici EEG EEG = Time zaman bakışları. </li><li> Göz bakışları ilk işaretleyici - Göz bakışları + ilk işaretleyici yüz duygu yüz duygu tanıma = Zaman zaman göz bakışları Zaman. </li><li> Göz bakışları ilk işaretleyici - gözündeki Zaman elektrodermal aktivite göz bakışları + ilk marker = Zaman Elektrodermal aktivitede zaman bakışları. </li></ol></li><li> &quot;Tuşuna basarak ofset verileri girin Ctrl + Shift + =221 ;, Offset menüsünü açın. Seç &quot;Sayısal offset&quot; veri kaynaklarının her çifti arasındaki süreyi saniye cinsinden girmek için [OK?]), Yukarıdaki hesaplamalara göre. </li><li> Çalışmanın ilgi değişkenlere göre bir rapor oluşturun. <ol><li> Raporda oluşacaktır ilginç değişkenleri seçin (&quot;/ Seç Veri / Yeni Profil Verileri analiz ...&quot; tıklayın). Soldan, sağ tarafta, &quot;Başlat&quot; kutusu ve &quot;Sonuçlar&quot; kutusuna arasında istenilen değişkenleri kaydırın. </li><li> Rapor oluşturun. (&quot;İstatistik&quot; tıklayın &quot;... / Sayısal Analiz / Yeni Analiz&quot; tıklayın &quot;Hesapla&quot; linkine tıklayarak dış veri menüsündeki. Son&#39;u ortalama kutusunu işaretleyin.) </li></ol></li><li> Istatistiksel analiz yazılımı veri İhracat ve çalışma hedefleri doğrultusunda analizi gerçekleştirmek. </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>

Yazarların açıklayacak hiçbir şeyi yoktur.

Protokolü kapsamında kritik adımlar açısından, ilk veri kalitesi nörofizyolojik toplama teknikleri ana odak noktası her zaman olduğu işaret edilmelidir. Bu yöntemde, araştırma görevlileri (kamera için doğru yüz açısı kaybetme) değerlik izleme müdahale veya EEG myographic eserler üretecek kafa hareketleri en aza indirmek için konuların talimat özel dikkat gerekmektedir. Öte yandan, bir denge daha ergonomik veri toplama için yapılan gerçek problem çözme ve müdahalelerin orijinalliğini arasında muhafaza edilmelidir. Bu EEG...

Nişan öğrenmede önemli bir rol oynar. Clark ve Mayer 2 için, ne olursa olsun teslim medya &quot;Tüm öğrenme, nişan gerektirir&quot;. Zhang ve ark. 3 de artmış öğrenci nişan gibi problem çözme ve eleştirel düşünme becerileri gibi öğrenme çıktılarını, artırabilir önerdi. Nişan tanımlama bir sorun olmaya devam etmektedir. Onların edebiyat derlemede, Fredericks, Blumenfeld&#39;in ve Paris 1 onun çok yönlü doğası gereği nişan tanımlamıştır: &quot;Davranışsal nişan katılımı fikrine çizer; akademik ve sosyal ya da ders dışı etkinliklere katılımı içerir. (...) Duygusal nişan öğretmenler, sınıf arkadaşları, akademisyenler ve okula olumlu ve olumsuz tepkiler kapsar ve işi yapmak için bir nesne ve etkisi istekli bağları oluşturmak olduğu tahmin edilmektedir. Son olarak, bilişsel nişan zihinsel yatırım fikri üzerine çekiyor; Bu düşünce ve çaba yerde sınıflandırılmamış uygulamak için istekli içeriyoraçıklı karmaşık fikirleri ve master zor becerileri kavrayabilme. &quot; Fredericks, Blumenfeld&#39;in ve Paris 1 de davranış, duygu ve biliş odaklanma, nişan kavramı içinde, öğrenme zengin bir karakterizasyonu sağlayabilir iddia etti. Bu yazarlar araştırma sağlam bir vücut ayrı angajman her bileşeni adresleri işaret, ancak bu bileşenler birlikte okudu olmasaydı. Onlar da az bilgi boyutları arasında ve daha fazla çalışma ince ayarlı öğretim müdahaleleri planlama katkıda ki etkileşimleri hakkında mevcut olduğu görülmektedir. Bu yönde bir adım olarak, bu kağıt toplamak ve öğrenme görevleri sırasında, davranışsal, duygusal ve bilişsel nişan üzerinde eşzamanlı nicel ve nitel veriler, analiz için geliştirilmiş bir araştırma yöntem anlatılmaktadır. Eğitim içine Nörobilim getirmek Behavözellikle öncesi ve sonrası testler arasındaki uzun süre üzerinde meydana gelen bilgi ve davranış değişiklikleri üzerinde duruldu araştırma tasarımları ve saat arayla, hafta boyunca: ior ve dolayısıyla davranış nişan, uzun eğitimde çalışmalarının odak noktası olmuştur , ay veya yıl. Son iki boyut dışarıdan sistematik gözlemlenebilir olmadığı için, davranışsal, duygusal ve bilişsel nişan ayırt bir sorun olmaya devam etmektedir. Biliş ve duyguların ya gözlemlerden anlaşılmaktadır ya da öz-rapor önlemleri ile değerlendirilmelidir. Bakış harici açıdan bakıldığında, öğrencilerin işlerini mümkün olduğunca çabuk veya belirli bir içeriği master derin düzey öğrenme stratejileri kullanarak olarak halletmek için çalışıyoruz olmadığını belirlemek güçtür. Aslına bakılırsa, Fredericks, Blumenfeld&#39;in ve Paris 1 bilişsel nişan doğrudan, nesnel önlemler kullanarak herhangi yayınlanmış çalışmaları bulamadık. Son teknolojik gelişmelersinirbilimlerden alan eğitiminde araştırma için yeni imkanlar yaratmıştır. Yeni veri toplama yöntemleri ve nöro ergonomi alanında geliştirilen analiz algoritmaları öğrenme görevleri sırasında nitel ve nicel araştırmalar için çok umut verici görünüyor. Ekonomi, psikoloji, pazarlama ve ergonomi gibi diğer disiplinler, bir süre 4-8 bilişsel nişan değerlendirmek için nörofizyolojik ölçümler kullanılarak yapılmıştır. Verimli analiz algoritmaları ile birleştiğinde nörofizyolojik tedbirler, bir o bozmadan bir fenomen incelemek için izin verir. Doğaları gereği, öz-bildirim anketleri öğrenme öğrencileri ayırın. Nörofizyolojik önlemler araştırma tasarımları daha otantik öğrenme ortamlarında yürütülecek izin verir. Bu araçlar vb kalp atışlarının izlenmesi için ekipman, solunum hızı, kan basıncı, vücut ısısı, öğrenci çapı, elektrodermal aktivite, elektroensefalografi (EEG), sayılabilir. <stDuygusal Davranış üzerine rong&gt; Gathering Senkronize Veriler ve Bilişsel Nişan Temsili sonuçlar bu protokolün kullanımını takiben, bu kağıt öğrenenler, bir bilgisayar ekranında, mekanik fizik on sorunları çözmek zorunda olduğu bir çalışmanın kısmi sonuçlarını sunacak. Bu sorunlar, önceki çalışmalarda 9 geliştirildi. Gözleri her sorunun ardından, kapalı öğrenenler, problemleri çözmek ve bir 45 s mola sırasında rahatlatıcı iken nörofizyolojik veriler toplanmıştır. Yukarıda belirtildiği gibi, davranışsal nişan veri görevi 1 gerçekleştirirken sistemi ile etkileşen bir öğrenci tarafından üretilen sorulara yazılım etkileşimleri (fare hareketleri ve tıklamaları), göz bakışları, performans ve cevapları oluşmaktadır. Bir göz-takip sistemi yazılımı etkileşimleri ve göz bakışları veri toplamak için kullanıldı. Performans verileri (bir sorunu çözmek için zaman, cevapların doğruluğu) bir toplandıgörevi sunmak için kullanılan anket sitesi. Bu web sitesi aynı zamanda Bradley ve Lang 10 uyarlanmış bir anket ile toplanan öz-bildirim verileri toplamak için kullanıldı. Duygusal nişan duyguların karakterizasyonu içerir. Lang 11 göre, duyguların değerlik açısından karakterize edilir (hoş / nahoş) ve uyarılma (sakin / uyandırdı). Duygusal nişan verileri buna göre duygusal değerlik ve uyarılma 12,13 için bir elektrodermal aktivite kodlayıcı / sensörü rakamlarla otomatik yüz duygu tanıma yazılımı kullanarak, toplandı. (EDA) çok zayıf bir elektrik akımı sürekli, aralarında geçirilir iki elektrot arasında kaydedilen elektrik direnci belirtir. Cacioppo&#39;nun, Tassinary ve Berntson 14 kaydedilen direnç deneğin uyarılma göre değişir gösterdi. Bu durumda, bu valans veya uyarılma olarak psiko-fizyolojik veriler, duygusal angajman bağıntılı olarak görülmektedir. <pclass = &quot;jove_content&quot;&gt; Son olarak, bilişsel nişan veri elektroensefalografi (EEG) ile toplanır. EEG tedbirler, saçlı deride, beyindeki nöronların grupların elektriksel aktivitesini senkronize. Kafa derisi ile ilgili kaydedilen elektriksel sinyaller genellikle salınımlı frekans bileşenleri ve oluşmaktadır. Geleneksel olarak, bu frekansları bantları olarak bilinen, diziler halinde gruplandırılmış. Örneğin, alfa, beta ve teta bantlar Bu çalışmanın odak noktası vardır. Sinirbilimsel çalışmalara 14 göre, bu bantlar beynin belirli bölgelerinde farklı bilişsel işleme yeteneklerini yansıtır. Böylece, uyanıklık ve dikkat konusunda çok sayıda çalışmalar 7,15 ile birlikte belirli frekanslarda güç spektral yoğunluğu (PSD) analizi, araştırmacılar bir görev sırasında bilişsel nişan ölçmek için izin verir. Mikulka ve ark., 16 belirtildiği gibi, araştırma, beta aktivitesi ve bilişsel uyanıklık ve alfa An arasındaki dolaylı ilişki arasında doğrudan bir ilişki göstermiştird teta aktivitesi ve uyanıklığı. Beta / (alfa + teta): Böylece, Papa, Bogart ve Bartoleme 7 üç bant PSD hesaplar bir nişan endeksi geliştirdi. Bu oran nişan 16,17,18 diğer çalışmalarda doğrulanmıştır. Zamanla bilişsel nişan karakterize etmek için, bir Hızlı Fourier dönüşümü (FFT) bir güç spektrumu içine her aktif sitesinde (F3, F4, O1, O2) EEG sinyali dönüştürür. T zamanında EEG nişan endeksi Bu prosedür, her saniye yeni bir kayan pencere dizini güncelleştirmek için kullanılır tekrarlanır zaman T. önceki 20 saniye kayan pencere içinde her nişan oranı ortalama hesaplanır. Bu metodolojinin amacı angajman birden boyutları zengin bir analizini sağlamak olduğu için, veri senkronizasyonu çok önemlidir. Leger ve ark., 19 okuyucuların hatırlatır gibi, ekipman üreticileri güçlü le onların belirtilen hassasiyet garanti ölçüm aracı başına yalnızca bir bilgisayar kullanmanızı öneririzvel. Böylece, birden fazla bilgisayarda kullanıldığı zaman, kayıt bilgisayarlar arasında senkronizasyon kritik bir adımdır olur. kayıtları tüm aynı anda başlamış olamaz ve her veri akışı (örneğin, gözün sn 0 EEG ya da fizyolojik verilerin sn 0 ≠ izleme) kendine özgü bir zaman çerçevesi vardır. Bu son derece önemlidir: veri akışları arasındaki dengeden çıkmanın angajman her boyut miktarının hataları demektir. Eşzamanlı fizyolojik ve davranışsal kayıtları senkronize farklı yolları vardır. Bu yöntemler, bu iki yaklaşımın ayrılabilir; doğrudan ve dolaylı 20. Bir sonraki bölümde sunulan protokol (Şekil 1&#39;de gösterildiği gibi) harici bir aygıt, bir syncbox, tüm kayıt ekipmanları için transistör-transistör mantığı (TTL) sinyalleri göndermek için kullanılan dolaylı bir yaklaşıma dayanmaktadır. Ekipmanın her parçası farklı bir başlangıç ​​süresine sahip olarak, TTL belirteçleri bir akrabası ile günlük dosyalarında kaydedilir<html> gecikme. İşaretleyiciler sonra sinyalleri realign ve böylece her kayıttan sonra doğru senkronizasyon sağlamak için kullanılır. Dış dosya entegrasyonunu sağlayan bir davranış analizi yazılım programı her veri akımının zaman çizelgesi yeniden eşitlemek için ve angajman her boyutun nicel ve nitel analizler gerçekleştirmek için kullanılır. <img alt="Şekil 1" src="/files/ftp_upload/52627/52627fig1.jpg" /> Veri Toplama Sistemi Şekil 1. Mimarlık. Laboratuar ortamı olan davranışsal (eye-tracking), tahsil duygusal (EDA ve yüz duygu) ve bilişsel (EEG) nişan verileri pek çok bilgisayar içeriyor. Bu kendi bilgisayar saatler başvurulan veri senkronizasyon sorununu da ortaya çıkarmaktadır. Aynı referans süre içinde tüm verileri analiz edebilmek için, laboratuar kurulumu tüm veri akışları TTL sinyalleri gönderen bir syncbox içerir.&quot;nk&gt; bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayınız. Senkronizasyon açısından metodoloji hassasiyetini değerlendirmek için, 45 saniye duraklar mekanik fizik problemleri her önce tanıtıldı. Bu duraklamalar sırasında, denekler dinlenmek ve gözlerini kapatmak zorunda kaldı. Diğer çalışmalarda 4,9,16,17,18 görüldüğü gibi, bu duraklar toplanan sinyal önemli farklılıklar neden gerekir: İki göz öğrenci nokta eye-tracking yok hemen (davranışsal angajman) ve bilişsel nişan ani bir damla (EEG sinyali) görülmektedir. Sinyalin Bu özel bileşenler senkronizasyon genel geçerliliğini değerlendirmek için kullanılır. kısmen veya tamamen bilgi sistemleri 19, insan-makine etkileşimleri 21 ve eğitim 9, 22 alanlarında, bu senkronizasyon prosedürü güveniyor gazetelerin son yayın, etkinliğinin kanıt sağlar.

<table><tbody><tr><td>EGI GSN-32&nbsp;</td><td>EGI</td><td></td><td>Yoğun dizi EEG</td></tr><tr><td>Netstation v.5.0</td><td>EGI</td><td></td><td>EEG veri toplama yazılımı: EEG, Netstation toplama yazılımı ve EGI amplifikatörleri (Electrical Geodesics, Inc) kullanılarak 32 elektrotlu yoğun dizi elektroensefalografi (dEEG) jeodezik sensör ağı ile toplanır. Tepe noktası (kayıt yeri Cz), kayıt için referans elektrottur. Empedans 50 k & Omega'nın altında tutulur; 250 Hz örnekleme hızı ile.</td></tr><tr><td>Yüz okuyucu v.4</td><td>Noldus</td><td></td><td>Yüz duygu tanıma yazılımı</td></tr><tr><td>Syncbox</td><td>Noldus</td><td></td><td>Syncbox, EGI amplifikatörüne bir Transistör-Transistör Mantık (TTL) sinyali ve Tobii Studio v 3.2'ye bir tuş vuruşu sinyali göndererek EEG ve bakış verilerinin ortak kaydını başlatır.</td></tr><tr><td>Logitech C600&nbsp; Webcam</td><td></td><td>960-000396</td><td>Mediarecorder'a gönderilen ve Facereader'da analiz edilecek video verilerini toplamak için kullanılan web kamerası</td></tr><tr><td>Observer XT</td><td>Noldus</td><td></td><td>Entegrasyon ve senkronizasyon yazılımı: Noldus Observer XT (Noldus Bilgi Teknolojisi), tüm davranışsal, duygusal ve bilişsel katılım verilerini senkronize etmek için kullanılır.</td></tr><tr><td>Ekran LED aydınlatması</td><td>Noldus</td><td></td><td>Deneklerin yüzünü doğru bir şekilde aydınlatmak için bilgisayar ekranına yerleştirilmiş Neon</td></tr><tr><td>MediaRecorder</td><td>Noldus</td><td></td><td>Video veri toplama yazılımı</td></tr><tr><td>Tobii 60X</td><td>Tobii</td><td></td><td>Göz hareketi desenlerini topla :&nbsp; deney sırasında deneklerin göz hareketi desenlerini 60Hz'de kaydetmek için kullanılır.&nbsp;</td></tr><tr><td>Tobii Studio v.3.2</td><td>Tobii</td><td></td><td>Göz izleme veri toplama ve analiz yazılımı</td></tr><tr><td>Analyzer 2</td><td>Brainvision</td><td></td><td>EEG sinyal işleme yazılımı</td></tr><tr><td>Acqknowledge v.4.0</td><td>Biopac</td><td>ACK100M</td><td>Fizyolojik sinyal toplama ve işleme yazılımı</td></tr><tr><td>Control III mikrop öldürücü çözüm</td><td>Maril Ürünleri.</td><td>10002REVA-20002-1</td><td>EEG kasklarıyla kullanılan dezenfektan solüsyonu: EGI</td></tr><tr><td>Unipark</td><td>QuestBack AG</td><td></td><td>tarafından önerilir Çevrimiçi anket ortamı</td></tr></tbody></table>

nişan Çoklu boyutları değerlendirilmesi Öğrenme karakterize etmek: bir nörofizyolojik perspektif

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

Bağlılık kavramı üzerine yakın tarihli bir teorik sentezde, Fredricks, Blumenfeld ve Paris1, bağlılığı davranışsal, duygusal ve bilişsel, çoklu boyutlarıyla tanımladılar. Bireysel katılım türlerinin birlikte incelenmediğini ve boyutlar arasındaki etkileşimler veya sinerji hakkında çok az bilgi bulunduğunu gözlemlediler; Sonuç olarak, daha fazla çalışma, ince ayarlanmış öğretim müdahalelerinin oluşturulmasına katkıda bulunacaktır. Nörobilimlerdeki son teknolojik gelişmelerden yararlanan bu makale, öğrenme görevleri sırasında çok boyutlu katılıma ilişkin verileri toplamak ve senkronize etmek için yakın zamanda geliştirilmiş bir metodoloji sunmaktadır. Teknik, (a) elektroensefalografi, (b) elektrodermal, (c) göz izleme ve (d) yüz duygu tanıma verilerinin dört farklı bilgisayarda toplanmasını içerir. Bu, birden çok kaynaktan toplanan veriler için senkronizasyon sorunlarına yol açtı. Özel entegrasyon yazılımında senkronizasyon sonrası, araştırmacılara katılımın çoklu boyutları arasındaki dinamikleri daha iyi anlamalarını sağlar. Müfredat geliştiricileri için bu veriler, daha iyi öğretim/öğrenme verimliliği elde etmek için bilinçli yönergeler sağlayabilir. Bu teknik aynı zamanda uyarlanabilir öğrenme veya değerlendirme ortamlarının geliştirilebileceği beyin-bilgisayar etkileşimleri alanında da olanaklar sunar.

<html> Davranışsal analiz yazılım uygulamasında entegrasyon ve davranışsal, duygusal ve bilişsel nişan verilerinin senkronizasyonu sonuçlarının 2 ve 3 ekran rakamlar. Her iki şekillerde, sol bölümünde araştırma konularını ve kodlama şemasını düzenlemektedir. Orta kısmında, (kırmızı nokta) ile video görevi sırasında öznenin gözü bakışları gösterir. Kişinin davranış nişan almış ne o / o görev sırasında bakıyor ve hangi eylemlerin dayalı varılabilir. EDA (uyarılma) ve duygusal angajman ve b...

Bu makale, bir görev sırasında öğrencilerin katılımının çoklu boyutlarının (davranışsal, duyuşsal ve bilişsel) toplanması ve senkronize edilmesinde yer alan teknikleri tanımlamayı amaçlamaktadır.

Nişan Çoklu Boyutları değerlendirilmesi Öğrenme karakterize etmek: Bir Nörofizyolojik Perspektif

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

Bu prosedürün genel amacı, öğrenme görevleri sırasındaki davranışsal, duygusal ve bilişsel etkileşime ilişkin verileri toplamak ve senkronize etmektir. Bu işlem, öncelikle tüm veri toplama sistemlerinin, toplanan verilerin içine bir zaman işareti gönderecek olan bir senkronizasyon cihazı aracılığıyla birbirine bağlanmasıyla gerçekleştirilir. İkinci adım ise davranışsal etkileşim için göz izleme ve yazılım etkileşim verilerinin toplanmasıdır.Ardından, bilişsel etkileşimin karakterizasyonu için EEG verileri toplanacaktır. Son adım, uyarılma ölçümü için elektrodermal aktivite veya bir ED'den gelen duygusal etkileşim verileri ile değerlik verileri üretmek için otomatik yüz ifadesi tanıma veya A FER üzerinden verilerin toplanmasıdır. Nihayetinde, etkileşimin üç boyutunu karakterize eden bu indeksler, senkronizasyon cihazı tarafından başlangıçta gönderilen zaman işaretçilerine göre bir senkronizasyon yazılımında yeniden senkronize edilecektir.Bu tekniğin temel avantajı, görev sonrası yalnızca öz değerlendirme araçlarına odaklanan klasik araştırma yöntemlerinin aksine, bir öğrenme görevi sırasında öğrencilerin etkileşimini üç boyutlu olarak nicelendirmesidir. Bu yöntem, çeşitli karmaşık öğrenme ortamlarında bilişi etkileyen dinamiklerin neler olduğu ve çeşitli pedagojik ortamların duygu ve biliş üzerindeki etkisinin ne olduğu gibi eğitim alanındaki temel soruların yanıtlanmasına yardımcı olabilir. Bu tekniğin diğer alanlar için de uygulamaları bulunmaktadır.Örneğin, bilgi teknolojilerinde bu tekniği, bir web sitesinde gezinirken veya bir yazılım uygulaması kullanırken kullanıcının etkileşimini ölçmek için kullanıyoruz. Bu teknik, uzun mesafeli sürücülerin uyanıklık verilerinin EEG cihazları kullanılarak toplandığı nöroomik alanındaki güncel çalışmalardan esinlenmiştir. Bu prosedürü, HEC Montreal'deki Tech three Lab'den araştırma görevlisi Gabrielle Zu ile birlikte Neuro Lab'den araştırma görevlileri Igo ve Yigle birlikte göstereceğiz. İşleme, göz takip cihazını, EEG amplifikatörünü, kayıt bilgisayarlarını ve hoparlörleri açarak başlayın.EEG solüsyonunu, üreticinin önerdiği prosedürlere uygun olarak gerekli malzemelerle hazırlayın. Ardından, gelecek katılımcı için EEG ve göz izleme yazılımını hazırlayın. Daha sonra video kayıt yazılımını ve kameraları başlatın; senkronizasyon işaretçilerinin her 60 saniyede bir gönderilmesine olanak tanıyan, proje için oluşturulmuş özel alt rutinle senkronizasyon yazılımını başlatın.Ardından fizyolojik ölçüm yazılımını başlatın ve proje için oluşturulan özel düzeni açın. Daha sonra, katılımcıyı veri toplama odasına alın ve 10 20 referans sistemine göre katılımcının başındaki cz elektrot konumunu belirleyin. EEG ağını katılımcının başına yerleştirin ve her bir elektrodun baş yüzeyine dik olarak konumlandırıldığından emin olun.Ağ konnektörünü takın ve 40 kilo ohm eşik değeri ile bir empedans kontrolü gerçekleştirin. Son olarak, katılımcının sol elinin üst kısmına iki fizyolojik sensör yerleştirin. Veri toplamaya başlayın.Synchrony'de tüm kayıt yazılımları başlatılmaya hazır olduğunda, dokuz noktalı bir kalibrasyon prosedürü uygulayın ve katılımcının ekrandaki kırmızı noktaları takip etmesini gözlemleyin. Üretici standartlarına göre yeterli doğruluk sağlanana kadar bu prosedürü tekrarlayın, ardından katılımcıya bilgisayar üzerinde 10 Newton fiziği problemini çözmesini söyleyin. Tüm bilgisayarlardaki veri toplama işlemini durdurun.Görev tamamlandığında, tüm sensörleri katılımcıdan çıkarın. İlk olarak, EEG verilerini EEG veri analiz yazılımına aktarın. Ardından dosya (file) seçeneğine, sonra yeni proje (new project) seçeneğine tıklayın ve gözat (browse) butonuna basarak ham veri konumunu seçin.Yeni oluşturulan ham veri klasörünü seçin. Benzer şekilde, history ve export isimli diğer iki klasörün konumunu belirleyin. Ardından tamam'a tıklayın.Ardından, yazılım penceresinde bir filtre ve bir çentik (notch) uygulayarak beyin sinyalini ön işlemek için dönüşümler (transformations) ve IIR filtreleri (IIR filters) kısmına tıklayın. Kesim sınırlarını her biri için 12 desibellik bir eğimle 1.5 ve 50 hertz olarak ayarlayın ve 60 hertz frekansında bir çentiği etkinleştirin. Sonrasında, dönüşümler (transformations) ve DC drift kısmına tıklayarak sinyaldeki DC trendini giderin.İşaretçiden 100 milisaniye öncesi ve DC bağlantısından 100 milisaniye öncesi zamanına göre seçeneği belirleyin. "transformations" (dönüşümler) ve "raw data inspection" (ham veri incelemesi) kısımlarına tıklayarak ham veri incelemesini gerçekleştirin. "semi-automatic inspection" (yarı otomatik inceleme) seçeneğini belirleyin ve burada görülen voltaj, maksimum, minimum ve genlik parametrelerini seçin.Transformasyonlar ve ardından ICA'ya tıklayarak, göz kırpma artefaklarını gidermek için klasik küreleme yöntemini kullanan otomatik bir bağımsız bileşen analizi veya ICA gerçekleştirin. Transformasyonlar ICA'ya tıklayarak ters ICA işlemini uygulayın. Ardından ters ICA işlemini tamamlayın.Son olarak, dışa aktar (export) ve genel veri dışa aktarımı (generic data export) seçeneklerine tıklayarak sinyali ve işaretleyicileri dışa aktarın. Sağ üst bilgi dosyası (right header file) ve sağ işaretleyici dosyası (right marker file) olarak etiketlenen kutucukları seçin. Ayrıca, etkileşim indeksinin (engagement index) olası bir MATLAB kurgusu için metin formatını (text format) seçin.Ardından, EEG sinyalini MATLAB'a aktarın. Bunu yapmak için EEGLAB betiğini başlatın; böylece EEGLAB GUI'si MATLAB'da görünecektir.EEG lab fonksiyonlarını ve eklentilerini kullanarak dosya içe aktarma işlemini seçerek her seferinde bir katılımcının verilerini içe aktarın ve brain vis rec VDR dosyasından, bir etkileşim indeksi oluşturacak betiği komut penceresine yapıştırın. Bu betik bir metin dosyası oluşturacaktır. Etkileşim indeksi metin dosyasını Microsoft Excel'de açın.Denekler arası karşılaştırmaya olanak sağlamak için EEG verilerine Z-skoru normalizasyonu uygulayın. EEG ön işlemesi tamamlandıktan sonra, ELEKTRODERMAL aktivite veya EDA verilerini fizyolojik veri analiz yazılımına aktararak fizyoloji verilerini ön işlemden geçirin.Ardından, denekler arası karşılaştırmaya olanak sağlamak için dönüşüm ve dalga formu matematiği (transformation and waveform math) seçeneğine tıklayarak EDA verileri üzerinde z-skoru normalizasyonu hesaplayın. Bu işlem iki adımda gerçekleştirilir. İlk olarak, birinci kaynak için EDA kanalını, matematiksel işlem penceresinde eksi işaretini ve ikinci kaynak için K'yi seçin.Ardından hedef menüsünden "new" (yeni) seçeneğini belirleyin. EDA kanalının ortalama değerini girin ve "transform entire wave" (tüm dalgayı dönüştür) seçeneğini seçin. Tamam'a tıklayın; ikinci adım için "transformation waveform math" (dönüştürme dalga formu matematiği) penceresini tekrar açın, birinci kaynak için EDAK kanalını, matematiksel işlem penceresinden bölme işaretini ve ikinci kaynak için K değerini seçin.Ardından hedef menüsünden yeni (new) seçeneğini seçin. EDA kanalının standart sapma değerini girin ve tüm dalga formunu dönüştür (transform entire wave) seçeneğini belirleyin. Son olarak, final ön işleme adımı için tamam'a tıklayın.Dosya yeni ve ardından katılımcı seçeneklerine tıklayarak, medya kaydedicisindeki video verilerini otomatik yüz duygusu tanıma yazılımına aktarın. Proje menüsünden yeni bir katılımcı seçin. Ardından dosya yeni analiz ve video seçeneklerine tıklayın.Birinci analizin yanındaki büyüteç simgesine tıklayın ve istenen video dosyasını seçin. SPSS'te, analyze, descriptive statistics ve descriptives seçeneklerine tıklayarak valans verilerinin z-skorunu hesaplayarak işlemi tamamlayın. Değişkenler kısmından save standardized value seçeneğini belirleyin; böylece Z-skoru içeren bir sütun görünecektir.Dosya, içe aktar ve video seçeneklerine tıklayarak I takip videolarını yeni bir gözlemle içe aktararak başlayın. Yeni gözleme bir isim verin ve içe aktarılacak istenen video dosyasını seçin. Dosya, içe aktar ve harici veri seçeneklerine tıklayarak tüm harici verileri içe aktarın.EEG sinyalinin Z-skorunu, EDA sinyalinin zco değerini ve valans verisinin Z-skorunu ekleyin. İsterseniz, daha sonraki analizler için olay işaretleyicileri ekleyin. Bilgisayarlar arasındaki zamanlamayı senkronize etmek için control shift ve eşittir işaretine basarak ofset menüsünü açın, ardından her bir veri kaynağı çifti arasındaki süreyi saniye cinsinden girmek için sayısal ofset seçeneğini belirleyin.Tamam'a tıklayın. Ardından, "analyze" (analiz et), "select data" (verileri seç) ve "new data profile" (yeni veri profili) seçeneklerine tıklayarak raporda oluşturulacak anlamlı değişkenleri seçin. Analiz etmek istediğiniz olayı seçin ve Tamam'a tıklayın.Ardından, başlangıç ile yuva tablosu arasına ve Yuva ile sonuçlar tablosu arasına bir bağlantı çizgisi ekleyin. "Sayısal analizi analiz et"e ve ardından "yeni istatistikler"e tıklayarak raporu oluşturun ve harici veri menüsü altındaki ortalama seçeneğinin yanındaki kutucuğu işaretleyin. Sonra tamam'a tıklayın.Düzen seçeneğine tıklayın ve dış verilerin sütunlarda, sonuç kapsayıcılarının ise satırlarda olduğundan emin olun. Tamam'a tıklayarak işlemi bitirin. Son olarak, yazılımın oluşturulmakta olan rapordaki ilgili hesaplamaları güncellemesi için hesapla düğmesine tıklayın.Bu deneyde, birden fazla bilgisayar kullanımıyla davranışsal, bilişsel ve duygusal veriler dahil olmak üzere etkileşim verilerinin birçok boyutu senkronize edilmektedir. Deneklerin temel seviyesini belirlemek için, görev sırasında bir duraklamanın olduğu noktadaki verileri, özellikle de bu duraklamanın sonundaki verileri kullanmak faydalıdır. EEG bilişsel etkileşimi, bir sonraki görevin beklentisiyle hafifçe yükselmeye başlarken, uyarılmışlık düzeyi hâlâ düşmeye devam etmektedir.Katılımcının gözleri problem çözme görevi sırasında kapalı olduğu için değerlik verileri eksiktir. Denek üçüncü satırı okurken, uyarılmışlığının zirveye ulaştığı görülebilir. Duygusal değerlik nötrdür ve EEG bilişsel etkileşimi, işlem kavrandığında maksimum seviyeye ulaşır.Bu teknik, geliştirilmesinin ardından deneyler başlamadan önce yaklaşık 30 dakikalık bir denek hazırlığı gerektirmektedir. Bu teknik, hem bilgi teknolojileri alanındaki araştırmacı ve uygulamacıların hem de video oyun endüstrisinin, kullanıcıların davranışsal, duygusal ve bilişsel yönlerini gerçek zamanlı olarak izlemesinin önünü açacaktır. Herhangi bir düzenleme yaklaşımında temel bir adım senkronizasyondur ve tüm cihazlar arasında doğru bir zamanlama sağlamak amacıyla bu prosedürün hassasiyeti, her deneyden önce ve sonra test edilmelidir.Bu videoyu izledikten sonra, bir öğrenme görevi sırasında katılımın davranışsal, duygusal ve bilişsel boyutlarının etkileşim dinamiğini daha iyi anlamak amacıyla senkronize psikofizyolojik verilerin nasıl toplanacağına dair iyi bir anlayışa sahip olmalısınız.

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

Research

JoVE Journal

Behavior

Davranış

Bu el yazması mekansal odaklı mühendislik problemlerini çözerken insanların sinir aktivitesini ölçmek için bir yaklaşım anlatılmaktadır. EEG yöntemi sonuçta sorun türleri arasında ve katılımcılar arasında hem görev performansı karşılaştırmaları sağlayan amacıyla, nöral verimlilik açısından beta beyin dalgası ölçümleri yorumlamaya yardımcı olur.

Görev Özgü Sinir Efficiencies Karşılaştırma için Elektroensefalografi Ölçümler kullanmak: Mekansal Zeka Görevleri

Bu çalışma değerlendirmesi dikkat eksikliği hiperaktivite bozukluğu (DEHB) için yeni bir iletişim kuralı bu gelişimsel bozukluk yenilikçi araçları kullan seçeneğine göre daha objektif bir tanı yordam sağlayarak sunar. Aynı zamanda harekete geçirmek ölçümleri ve yönetim işlevi önlemleri arasındaki ilişkiyi inceler.

Beyin harekete geçirmek (NIR-HEG/Q-EEG) ve yürütme önlemler (CPTs) bir DEHB değerlendirme protokolü kullanarak

Biz algılama, toplama ve analizi, eyeblink gore medya içerik izlerken mevcut.

Görsel algı ortam içeriği analiz etmek için elektroansefalografi ölçümleri ve yüksek kaliteli Video kaydı kullanma

Öğrencilerin yüksek öğretim ortamlarında ve görevlerinde yaşadıkları duygusal gerçekleri değerlendirmek için bir sınav deneyiminin gerçek zamanlı etkilerini araştırmak için deneysel bir tasarım geliştirilmiştir. Bu tasarım disiplinler arası (örn. eğitim psikolojisi, biyoloji, fizyoloji, mühendislik) ve çoklu modal (örn. tükürük belirteçleri, etütler, elektrodermal sensör) yaklaşımının bir sonucudur.

Yakın-Gerçek Zamanlı Otantik Sınav Deneyimlerini Incelemek Için Disiplinler arası ve Çok Modal Deneysel Tasarım

Fizyolojik ve kendi kendine bildirilen verileri birleştiren bir sosyal dijital oyuna izleyicilerin katılımını ölçen bir metodoloji öneriyoruz. Bu dijital oyun bir grup serbestçe hareket eden insanı içerdiğinden, deneyim fizyolojik verileri oyundaki olaylarla ilişkilendiren bir senkronizasyon tekniği kullanılarak filme alındı.

Sosyal Dijital Oyunların İzleyicilerinin Katılımını Ölçme

Doğal öğrenme ortamında işbirlikçi öğrenme boyaları üzerinde fNIRS hiper tarama deneyleri yapma protokolü özetlenmiştir. Ayrıca, oksijenli hemoglobin (Oxy-Hb) sinyallerinin Beyinler Arası Senkronunu (IBS) analiz etmek için bir boru hattı sunulmuştur.

Açık Uçlu İşbirlikçi Öğrenmede Beyinler Arası Senkron: FNIRS-Hyperscanning Çalışması

Bu makale, öğrencilerin derse dikkat edip etmediklerini veya dikkatlerinin dağılıp dağılmadığını otomatik olarak tespit etmek için yapay zeka tabanlı bir sistem önermektedir. Bu sistem, öğretmenlerin öğrencilerin dikkatini sürdürmelerine, derslerini optimize etmelerine ve daha ilgi çekici olmaları için dinamik olarak değişiklikler yapmalarına yardımcı olmak için tasarlanmıştır.

Öğrencilerdeki Dikkat Düzeylerini Tespit Etmek İçin Yapay Zeka Tabanlı Sistem

Burada, MRI ortamlarında davranışsal izlemedeki zorlukların üstesinden gelen ve dış ipuçlarına talimatsız davranışsal tepkilerin tespit edilmesine olanak tanıyan bir video analiz hattı sunulmaktadır. Bu analiz, uyarılmış iç durum değişikliklerinin ve beyin genelindeki aktivitenin daha kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını kolaylaştıracaktır.

Tüm Beyin Görüntüleme Sırasında Anne Davranış Tepkilerinin Profillenmesi

Çevresel zenginleştirme, nörodejeneratif bozukluklara karşı potansiyel bir koruyucu etki sağlar. Bununla birlikte, şu anda, zenginleştirme prosedürlerinin etkinliğini belirlemenin kolay bir yolu yoktur.  Bu protokol, çevresel zenginleştirmenin etkinliğini ortaya çıkarmak için bir hayvanın bilişsel işlevini değerlendirmek için basit bir "Bulmaca Kutusu" yöntemini tanımlar.

Çevre Etkilerinin Değerlendirilmesi Zenginleştirme Aracı Olarak Bulmaca Box Kullanımı

Hareket Halindeki Farkındalık (MIM) protokolü, kronik olarak yüksek stresli çalışma ortamlarında çalışan kişiler için esnekliği ve işe bağlılığı önemli ölçüde artıran pragmatik bir Farkındalık Temelli Müdahale (MBI) sunar. Protokolün uygulanabilir, faydalı olduğu kanıtlanmıştır ve diğer yüksek stresli işyerlerine kolayca uyarlanabilir.

Motion (MIM) içinde Farkındalık: Resiliency ve İş Nişan Artırma Kronik Yüksek Stres Çalışma Ortamları için bir Yerinde Farkındalık Temelli Müdahale (MTÖ)

Öğrenin, davranışsal, duygusal ve bilişsel katılım boyutlarını EEG, göz izleme ve elektrodermal aktivite ölçümü ile senkronize bir şekilde nasıl karakterize edeceğinizi. Bu yöntem öğrenme süreçlerini anlamanıza yardımcı olur.

Nişan Çoklu Boyutları değerlendirilmesi Öğrenme karakterize etmek: Bir Nörofizyolojik Perspektif

Daha fazla video keşfet