August 9th, 2016
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.
Bu prosedürün genel amacı, uzaysal yetenek gerektiren problem setlerini tamamlayan katılımcıların sinirsel verimliliklerini karşılaştırmaktır. Bu yöntem, Mühendislik eğitimi alanındaki temel sorulara cevap verebilir, örneğin, öğrenciler bir yarıyılda temel içerikte uzmanlık kazanabilir mi? Ya da, öğrenciler uzaysal yetenek kullanarak bir problem çözerken veya Mühendislik problemini çözerken nörolojik ölçümler nasıl ayırt edilir?
Bu tekniğin temel avantajı, beynin verimliliği hakkında fikir vermesidir. Ve bu bilgileri öğrenci performansıyla uyumlu hale getirebiliriz. Bu yöntem, uzaysal yetenek ve statik problemler hakkında fikir verse de, ileri dinamiklerde bulunanlar gibi diğer beceri ölçümlerine ve problem türlerine de uygulanabilir.
Prosedürlerini gösteren Bradley Robinson ve laboratuvarda lisans araştırmacısı olacak. Ekibimizdeki Lisans araştırmacısı Steven Wood, bugün gösterdiğimiz protokolü alacaklar. Elektroensefalografi veya EEG kulaklıklarını üreticinin talimatlarına göre ayarlayarak başlayın.
Her seanstan önce en az bir saat boyunca en az iki kafa setini her zaman şarjda tutun. EEG elektrotlarını nemlendirmek için sıvıyı ve EEG referans elektrotlarıyla iyi temas sağlamak için aşındırıcı bir temizleyici edinin. Ardından, keçeleri her bir kasaya yerleştirin ve nemlendirme sıvısı ile doyurmak için bir şırınga kullanın.
Sönümlenmiş elektrotların dinlenmesine izin verin. Katılımcıların davranışlarını ölçmek için iki video kamera kurun. Katılımcı yerine oturduktan sonra kameraları ayarlıyoruz ve videonun zaman damgalı olduğundan emin oluyoruz.
Son olarak, bilgisayarı açın ve beyin dalgası verilerini kaydetmek için yazılımın açık olduğunu doğrulayın. Tüm yazılım ve veri toplama cihazlarının veri toplama için düzgün bir şekilde arabirim oluşturduğunu doğrulayın. Varışta, katılımcıya EEG odasına kadar eşlik edin.
Katılımcıdan herhangi bir elektronik cihazı kişiden çıkarmasını isteyin. Düğümleri doyurmak için şırınga kullanımını gösterin ve bunların yalnızca EEG keçe damgasını tutmak için kullanılacağını açıklayın. Keçelerde nem olup olmadığını kontrol edin ve keçeyi muhafaza kombinasyonlarında EEG kulaklığına yerleştirin.
Ardından, katılımcı üzerindeki referans noktalarını aşındırıcı temizleyici ile temizleyin ve kalıntıları silin. EEG kulaklığını katılımcının üzerine yerleştirin. Kulaklıktaki referans düğümlerini katılımcıların kafasındaki referans noktalarıyla hizalayın.
Herhangi bir rahatsızlıktan kaçınmak için kulaklığın kollarını erişilebilir bir şekilde bükmeyin ve referans düğümü ile kulağın arkası arasında bir boşluk bırakın. Son olarak, katılımcı yerine oturduktan sonra kameraları yeniden ayarlayın ve videonun zaman damgalı olduğundan emin olun. Yüz ifadelerini ve yüksek kaliteli sesi kaydetmek için bir kamerayı katılımcıların yüzüne odaklayın.
El yazısı eylemleri de dahil olmak üzere el hareketlerini yakalamak ve bilgisayar ekranında hangi görevin olduğunu görmek için diğer kamerayı katılımcının önündeki alana odaklayın. EEG kayıt yazılımı içinde verileri kaydetmeye başlayın. Tüm kanalların kayıt cihazında görüntülendiğini kontrol ederek kayıt cihazı ile EEG kulaklığı arasında iyi bir bağlantı olduğundan emin olun.
Tüm kanalların başlangıçta düşük genlikli salınımlarla benzer davranış gösterip göstermediğini kontrol edin. Ardından, dinlenme periyotlarından hemen önce ve her yeni problem tipinin başlamasından önce, kayıt cihazında tutarlı desenler elde etmek için keçeleri yeniden kablolayarak ve ayarlayarak katılımcı ile iyi bir bağlantı sağlamak için EEG'yi kontrol edin. Katılımcıya görev alıştırmaları sırasında mümkün olduğunca hareketsiz ve sessiz kalmasını söyleyin.
Veri toplama sırasında önceden planlanmış tüm görsel iletişimin bilgisayar monitörü aracılığıyla gerçekleşeceğini bildirin. Görev sunum yazılımını başlatın. Temel verileri elde etmek için kullanılacak olan veri toplamanın başında ve sonunda dinlenme süreleri atayın.
Çoktan seçmeli bir test veya doğru/yanlış döndürme problemi olan ilk uzaysal problem türünü görüntüleyin. Bunu takiben, çoktan seçmeli bir test veya doğru/yanlış zihinsel kesme problemi olan ikinci uzaysal problem türünü görüntüleyin. Ardından, Mühendislik statiğinin belirli ilkelerine odaklanan Mühendislik problemi türünü görüntüleyin.
Görevler tamamlandıktan sonra EEG kulaklığını çıkarın. Ayrıca, görev sunum yazılımını, EEG kayıt yazılımını ve video kayıt ekipmanını kapatın. Son olarak, katılımcıya teşekkür edin ve onlara gelecekteki herhangi bir iletişim hakkında genel bir bakış sağlayın ve çalışmanın sonuçlarının gelecekte onlara nasıl sunulabileceğini sağlayın.
EEG başlığı, burada gösterildiği gibi, verilerdeki belirli artefaktların yanı sıra birden fazla olayın manuel olarak çıkarılması gereken elektriksel potansiyeller aracılığıyla beyin aktivasyonunu toplar. Bağımsız bileşen analizini takiben, yazılım, verileri aktivasyonun kafa derisi temsiline ve Denemeler ve Zaman tarafından düzenlenen iki boyutlu sürekli bir aktivasyon grafiği olarak eşleştirebilir. Bir kez ustalaştıktan sonra, bu teknik 45 dakika ila bir saat arasında gerçekleştirilebilir.
Bunun katılımcıların problem çözme hızına bağlı olduğunu anlamak. Bu prosedürü denerken, EG'nin katılımcıların kafasıyla iyi bir bağlantıya sahip olup olmadığını, tipik olarak keçe damgasını koruyarak kontrol etmeyi unutmamak önemlidir. Bu videoyu izledikten sonra, EEG cihazını kurarak ve katılımcılardan veri toplayarak, nöral verimlilik çalışmaları için EEG verilerinin nasıl toplanacağını iyi anlamış olmalısınız.
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
Bu el yazması, uzaysal odaklı mühendislik problemlerini çözerken insanların nöral aktivitesini ölçmeye yönelik bir yaklaşımı açıklar. Elektroensefalogram metodolojisi, beyin dalgası ölçümlerini nöral verimlilik açısından yorumlamaya yardımcı olarak, sonuçta hem problem türleri arasında hem de katılımcılar arasında görev performansının karşılaştırılmasına olanak tanımayı amaçlar.