空間知能タスク：タスク固有ニューラル効率の比較のための脳波測定を活用

空間能力は科学、技術、工学、および数学（STEM）分野と教育に不可欠であり、これらの領域^1,2,3での成功と相関します。したがって^、4の解決方法空間能力に影響を与える問題の開発を理解することが重要です。空間能力は、対象^5、性能^6、エンジニアリング学者⁷と工学の専門家⁸の成功の成功にリンクされています。しかし、多くの空間能力の楽器、また非常に空間的である特定のエンジニアリングコンテンツへの典型的な問題の解決に特定の神経のプロセスを示す多くの仕事がありません。

本稿では、神経の測定と組み合わせた空間能力の楽器のスコアのデータ収集と分析のために使用される方法を紹介します。 Joveので出版の意図は、より幅広い視聴者にこれらのメソッドにアクセスしやすくすることです。一般市民のハードウェアとソフトウェアWEReがこの研究に利用さ。方法用紙として、完全な結果/データセットが報告も提供される複数のサンプルであるれていません。すべての画像は、この出版物のために特別に捕獲されました。以下に詳述した方法では女性であった3人の8大学の二年生中年の参加者からのデータに基づいて、予備会議レポート^9を調製^するのに利用されました。

多くの既存の器具は固有のまたは個人で学習した空間能力のレベルを示すために使用されています。 ^13：一般的に使用される2つの有効かつ信頼性の高い^10,11の機器は試験^{（MCT）12を}切断精神とローテーションのパーデュー空間の可視化試験（R PSVT）です。もともと職業^14を設計しながら、これらの機器は、ピアジェ理論^10,15によって記述空間可視化開発の異なる段階をテストします。これらの機器の使用は、基礎となる生理学的な認知現象を理解する必要性を作成しますexistin個人がこれらの問題を介して動作グラム。このため、本研究では、最終的には、空間的思考の分析と理解を向上させ、既存のメトリックテスト機能を確認し、工学教育への典型的な、より複雑な問題に空間的評価の適用性を高めることが経験的生理学的データを利用する方法を紹介することを目指しています。これらの問題の多くは、工学静に遭遇することができます。

静は、基礎力学はもちろん、ほとんどの工学部の学生に配信される（ 例えば 、生物学、機械、土木、環境、航空宇宙工学^）16,17。それは、学生はコア・エンジニアリング・コンテンツ¹⁸に記載されている最初の大規模な問題解決の経験の一つです。静は、安静時または一定の速度で動いている剛体に作用する力の相互作用の研究を伴います。残念ながら、静はinvesに見られるように、高中退、引きこもり、および故障率（14％を持っていますtigated大学）、これは、そのような教育に空間的に強化されたアプローチとして、サポートの主要な道を省略し、伝統的な講義やカリキュラムデリバリーモデルに関連する可能性があります。例えば、静力学における空間的に強化されたアプローチは力が典型的な解析的分析の外でどのように相互作用するかの可視化を標的とし、接地された概念を持つ学生の手続的知識を補強することができます。そのような介入の有効性は、認知神経科学の視点から調査する必要があります。

脳波（EEG）は、学生の脳波活性を測定するユニークなモバイル方法を提示します。ベータ活性化を惹起するタスクを実行する個人は、一般的には非常にタスクの仕様に係合し、彼らは^19,20をやっていることに気配りされています。帯域周波数が占める皮質領域の大きさと同様に、タスクは、増加、ベータ波の振幅が増加を要求するように。内の火災よりニューロンベータ周波数範囲（アルファ：8から12ヘルツ、ベータ：12 – 24Hzの）が大きいベータ電力として定義することができます。一つのタスク内のより経験豊富になるように関連して、β波の振幅は小さいベータ発電減少します。これは、タスクを実行すると、高周波電力の減少に関連しているのより大きなタスクの経験神経効率仮説^21-28、の一部です。 EEGは、以前に（多くの場合、心的回転と空間ナビゲーションタスクのための）空間能力の研究に使用されてきたが-と適用可能なデータは、アルファ、ベータ版で同定されており、シータバンド^27-33 – αおよびβバンドはこのために観察されました研究、およびベータ版は、この論文では予備会議レポート⁹でさらに代表的な分析のために選択しました。ベータバンド分析に焦点を当てますが、すべての3つのバンドを調査、記録したデータに応じて、このようにして、以下に定義された手順は、将来的に推奨されます。

ザ神経効率仮説はチェス、視空間メモリ、バランスをとる、と休憩を含むさまざまなタスク、上でテストされています。おなじみのタスクを実行するとき、すべてが減少し高周波電力に要因としてタスクの経験を記載しております。一つの特定の研究^25は、人の知性は（IQによって測定される）、個々のタスクを実行するためのスキルを習得に役立つ神経効率への貢献で知能を上回るタスクの経験ができるが、という証拠を提示しました。言い換えれば、より多くの個人が彼または彼女になり、より効率的である神経経験しました。

空間能力を伴う既存の神経効率研究は、主に空間的な回転に集中しており、別の問題セットは、異なる集団を比較するために使用されている（ 例えば 、男性/女性^）27-28。空間能力のタスクの脳波研究は、他のタスクの種類に性能を比較することで洞察を提供している（ 例えば 、口頭での作業）^27,29,30。方法は上のこの論文の焦点で議論し、MCT、PSVTから問題の比較：空間能力に関連しているが、空間回転とナビゲーションに限定されるものではなく、Rと同様に、静的平衡タスクを、。他の空間的なタスクは、本稿で例示したものの代わりに使用することができます。このように、追加的な洞察力が異なる集団について、将来的に得ることができる（ 例えば 、オス/メスまたは専門家/初心者）は、最終的に工学教育実践を改善するのに役立ちます。

空間能力とエンジニアリングの適性を調査するための努力で、我々は特定の空間的およびエンジニアリングタスクの限られたバッテリーの間に高性能の参加者に低パフォーマンスのベータ波のアクティベーションを識別するために、脳波測定値を利用したプロトコルを開発しました。この場合、用語ハイパフォーマーは、参加者のパフォーマンスに関連している、として、フィールドで過ごした時間の量の反射ではありません学習者、すべての参加者が彼らの教育でほぼ同じポイントであったように。また、関連する問題セットは非常に具体的かつ基本的なものです。このように、用語「専門家」または「高パフォーマンス」は、本明細書の専門家の感覚で見て、専門的に採用エンジニアが、エンジニアリング力学のカリキュラムと空間能力の楽器のこの狭いスライスのみで高い性能を表すことはできません。神経の測定は、タスクタイプは難易度のレベルに関する可能な解釈で、他のものよりも、認知資源を補充することができるため、任意の総傾向を識別するために使用することができます。この情報は、潜在的に空間能力に関して将来の評価と介入への洞察を提供してもよいです。他の将来の洞察は、使用されるEEGのハードウェアで使用可能なチャネルの限られた数のこの研究では不可能であった脳のより具体的な領域を考慮することによって導出することができます。