Engagement spielt eine entscheidende Rolle beim Lernen. Für Clark und Mayer ^2, "alles Lernen erfordert Engagement," unabhängig von Fördermedien. Zhang et al. ³ auch vorgeschlagen, dass erhöhte Studentenverpflichtung können Lernergebnisse, wie Problemlösung und kritisches Denken zu verbessern. Engagement definieren, bleibt eine Herausforderung. In ihrer Literatur, Fredricks, Blumenfeld und Paris ¹ Engagement durch seine Vielschichtigkeit: "Behavioural Engagement basiert auf der Idee der Beteiligung; es enthält Beteiligung an akademischen und sozialen oder außerschulischen Aktivitäten. (…) Emotionales Engagement umfasst positive und negative Reaktionen auf Lehrer, Schüler, Wissenschaftler und der Schule und wird angenommen, dass Verbindungen zu einem Objekt und Einfluss Bereitschaft, die Arbeit zu tun zu schaffen. Schließlich zieht kognitive Engagement auf der Idee der geistigen Investitionen; es enthält Sichtnahme und die Bereitschaft, die Bemühungen ang ausübenwendig, komplexe Ideen und Master schwierig Fähigkeiten zu begreifen. "

Fredricks, Blumenfeld und Paris ^1, dadurch gekennzeichnet, dass ein Schwerpunkt auf Verhalten, Emotion und Kognition, unter den Begriff der Eingriff kann eine reichere Charakterisierung von Lernen. Diese Autoren darauf hingewiesen, dass ein robuster Körper der Forschung befasst sich jede Komponente des Engagements getrennt, aber diese Komponenten nicht in Verbindung untersucht. Sie beobachteten auch, dass wenige Informationen über Wechselwirkungen zwischen den Dimensionen und dass weitere Studien könnten zu planen fein abgestimmten Lehr Interventionen bei. Als ein Schritt in diese Richtung, dieses Papier beschreibt eine Forschungsmethodik, die entwickelt wurde, um zu sammeln und während des Lernens Aufgaben quantitative und qualitative Daten, synchron, auf Verhaltens-, emotionale und kognitive Engagement zu analysieren.

Bringen die Neurowissenschaften in Education

Behavior und damit Verhaltens Engagement, ist seit langem im Mittelpunkt der Studien in der Ausbildung: Forschungsdesigns vor allem auf Veränderungen in Wissen und Verhalten über längere Zeit, zwischen Pre- und Posttests auftretenden fokussiert und über Abständen von Stunden, Wochen , Monaten oder Jahren. Unterscheiden zwischen Verhaltens-, emotionale und kognitive Engagement bleibt eine Herausforderung, da die letzten beiden Dimensionen sind nicht systematisch beobachtet werden extern. Kognition und Emotionen müssen entweder aus Beobachtungen abgeleitet oder mit Selbst-Bericht Maßnahmen bewertet werden. Von einem externen Standpunkt aus bleibt es schwierig, festzustellen, ob Schüler versuchen, um ihre Arbeit so schnell wie möglich oder mit Tiefebene Lernstrategien, um einen bestimmten Inhalt zu meistern getan. In der Tat waren Fredricks, Blumenfeld und Paris ¹ konnten keine veröffentlichten Studien über direkte und objektive Messungen der kognitiven Engagement zu finden.

Neueste technologische Entwicklungen inauf dem Gebiet der Neurowissenschaften haben neue Möglichkeiten für Bildungsforschung erstellt. Neue Methoden der Datenerhebung und auf dem Gebiet der Neuro Ergonomie entwickelt Analysealgorithmen scheinen während der Lernaufgaben sehr vielversprechend für die qualitative und quantitative Studien. Andere Disziplinen wie Ökonomie, Psychologie, Marketing und Ergonomie, habe mit neurophysiologischen Messungen der kognitiven Engagement einiger Zeit ^4-8 zu bewerten. Neurophysiologische Maßnahmen, verbunden mit effizienten Analysealgorithmen erlauben es, ein Phänomen, ohne sie zu stören zu studieren. Ihrer Natur nach Selbst-Bericht Fragebogen zu lösen Studenten aus Lernen. Neurophysiologische Maßnahmen ermöglichen Forschungsdesigns um in authentischer Lernumgebungen durchgeführt werden. Zu diesen Werkzeugen gehören Geräte, die Herzfrequenz zu überwachen, Atemfrequenz, Blutdruck, Körpertemperatur, Pupillendurchmesser, Hautleitfähigkeit, Elektroenzephalographie (EEG), etc.

<strong> Versammlung synchronisierten Daten auf Behavioral, emotionale und kognitive Engagement

Als repräsentative Ergebnisse nach der Verwendung dieses Protokoll, wird dieses Papier partiellen Ergebnisse einer Studie, bei der Lernende zu lösen hatten, auf einem Computerbildschirm, zehn Probleme der mechanischen Physik präsentieren. Diese Probleme wurden in früheren Arbeiten ⁹ entwickelt. Neurophysiologische Daten erhoben wurden, während die Lernenden wurden die Probleme zu lösen und entspannend während einer 45 s Pause, mit geschlossenen Augen, nach jedem Problem.

Wie oben erwähnt, Verhaltens Engagement Daten bestehen aus Software-Interaktionen (Mausbewegungen und Klicks), Blick, Leistung und Antworten auf Fragen, die ein Lernender Interaktion mit dem System während Erfüllung der Aufgabe ¹ hergestellt. Ein Eye-Tracking-System wurde verwendet, um Software-Interaktionen und Blick Daten zu sammeln. Performance-Daten (Zeit, um ein Problem zu lösen, Richtigkeit der Antworten) wurden auf einem gesammeltUmfrage Website, die verwendet wurde, um die Aufgabe zu präsentieren. Diese Webseite wurde auch zur Selbstberichtsdaten mit einem Fragebogen von Bradley und Lang ¹⁰ angepasst gesammelt zu sammeln. Emotionales Engagement beinhaltet Charakterisierung von Emotionen. Laut Lang ^11, sind Emotionen in Bezug auf die Wertigkeit gekennzeichnet (angenehm / unangenehm) und Erregung (Ruhe / geweckt). Emotionales Engagement Daten wurden entsprechend aufgefangen, mit Hilfe der automatischen Gesichtsemotionserkennungssoftware, die emotionale Valenz und eine Hautleitfähigkeit Encoder / Sensor zur Erregung ^12,13 quantifiziert. Hautleitfähigkeit (EDA) bezieht sich auf den aufgezeichneten elektrischen Widerstandes zwischen zwei Elektroden, wenn ein sehr schwacher elektrischer Strom kontinuierlich zwischen ihnen geleitet. Cacioppo, Tassinary und Berntson ¹⁴ hat gezeigt, dass der Widerstand aufgezeichnet ist je nach der Versuchsperson Erregung. Somit psychophysiologischen Daten, wie Valenz oder Erregung, als Korrelate emotionaler Eingriff betrachtet.

<pclass = "jove_content"> schließlich kognitive Engagement Daten durch Elektroenzephalographie (EEG) gesammelt. EEG Maßnahmen, auf die Kopfhaut, die synchronisierte elektrische Aktivität Gruppen von Neuronen im Gehirn. Elektrische Signale von der Kopfhaut aufgezeichnet sind oft oszillatorische und von Frequenzkomponenten zusammengesetzt ist. Vereinbarungsgemäß werden diese Frequenzen in Sequenzen zusammengefasst, wie Bands bekannt. Zum Beispiel Alpha-, Beta- und Theta-Bands stehen im Mittelpunkt dieser Studie. Nach neurowissenschaftliche Studien ^14, diese Bands spiegeln verschiedene kognitive Verarbeitung Fähigkeiten in bestimmten Bereichen des Gehirns. Somit kann die Analyse der spektralen Leistungsdichte (PSD) von spezifischen Frequenzen in Verbindung mit zahlreichen Studien ^7,15 auf Wachheit und Aufmerksamkeit, können Forscher kognitiven Eingriff während einer Aufgabe quantifizieren. Wie Mikulka et al. ¹⁶ festgestellt, hat die Forschung eine direkte Beziehung zwischen Beta-Aktivität und kognitive Aufmerksamkeit und eine indirekte Beziehung zwischen alpha eine gezeigtd Theta-Aktivität und Wachsamkeit. So, Papst, Bogart und Bartolome ⁷ entwickelt ein Engagement Index, der die PSD von drei Bands berechnet: beta / (alpha + theta). Dieses Verhältnis wurde in anderen Studien über Engagement ^16,17,18 validiert. Kognitiven Eingriff im Laufe der Zeit zu charakterisieren, eine schnelle Fourier-Transformation (FFT) wandelt das EEG-Signal von jeder aktiven Stelle (F3, F4, O1, O2) in einem Leistungsspektrum. Das EEG Einbindung bei der Zeit T ist durch den Mittelwert der jeweiligen Eingriffsverhältnis innerhalb von 20 sec Gleitfenster vorhergehenden T. Dieses Verfahren wird in jeder Sekunde und eine neue Schiebefenster wird verwendet, um den Index zu aktualisieren wiederholt berechnet.

Da das Ziel dieser Methode ist es, eine reiche Analyse der verschiedenen Dimensionen des Eingriffs bereitzustellen, ist die Datensynchronisation von entscheidender Bedeutung. Wie Leger et al. ¹⁹ erinnern Leser, empfehlen Hersteller von Geräten stark mit nur einem Computer pro Messinstrument, um ihre festgelegten Präzision le garantierenvel. Somit wird, wenn mehrere Computer eingesetzt werden, wird die Synchronisation zwischen Aufnahme Computern ein kritischer Schritt. Die Aufnahmen können nicht alle zur gleichen Zeit gestartet werden, und jeder Datenstrom hat einen bestimmten Zeitrahmen (beispielsweise s 0 von Eye-Tracking-≠ s 0 von EEG oder physiologische Daten). Dies ist äußerst wichtig: Desynchronisation zwischen Datenströmen Mittel Fehler bei der Quantifizierung von jeder Dimension des Eingriffs. Es gibt verschiedene Möglichkeiten der Synchronisation von gleichzeitigen physiologischen und verhaltens Aufnahmen. Diese Verfahren können in zwei Hauptansätze aufgeteilt werden; direkt und indirekt ^20. Die in dem nächsten Abschnitt vorgestellt Protokoll basiert auf einem indirekten Ansatz, bei dem ein externes Gerät, einem Syncbox, wird verwendet, um Transistor-Transistor-Logik (TTL) Signale an alle Aufzeichnungsgeräte senden (wie in 1 gezeigt) auf der Basis. Da jedes Gerät hat eine andere Startzeit werden die TTL-Marker in den Protokolldateien mit einer relativen aufgezeichnet Verzögerung. Marker werden dann verwendet, um die Signale neu ausrichten und sorgen so für eine korrekte Synchronisation nach jeder Aufnahme. Eine Verhaltensanalyse-Software-Programm, das externe Datei-Integration ermöglicht wird verwendet, um neu zu synchronisieren die Zeitleiste eines jeden Datenstroms und zur quantitativen und qualitativen Analyse der einzelnen Dimensionen des Eingriffs durchzuführen.

Abbildung 1. Architektur des Data Collection-System. Die Testumgebung, in der Verhaltens (Eye-Tracking), emotional (EDA und Gesichts Emotion) und kognitive (EEG) Engagement Daten erhoben enthält viele Computer. Dies wirft eine Synchronisation Herausforderung für Daten, die auf ihren jeweiligen Computeruhren verwiesen wird. Um alle Daten in der gleichen Referenzzeit analysieren zu können, beinhaltet das Laboraufbau einer SyncBox, die TTL-Signale an alle Datenströme sendet.nk "> Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.

Um die Genauigkeit der Methode in Bezug auf die Synchronisation zu bestimmen, wurden 45 s Pausen vor jedem der mechanischen physikalischen Probleme eingeführt. Während dieser Pausen, hatte Untertanen zu entspannen und die Augen zu schließen. Wie in anderen Studien ^4,9,16,17,18 gesehen sollten diese Pausen erhebliche Abweichungen des gesammelten Signals induzieren: Die beiden Augenpupille Punkte in Eye-Tracking sofort verschwinden (Verhaltens Engagement) und ein sofortiger Rückgang der kognitiven Engagement (EEG Signal) wird beobachtet. Diese spezifischen Komponenten des Signals werden verwendet, um die allgemeine Gültigkeit der Synchronisation zu bewerten. Die jüngste Veröffentlichung der Papiere, die ganz oder teilweise Vertrauen auf diese Synchronisationsverfahren, in den Bereichen Informationssysteme ^19, Mensch-Maschine-Interaktionen ²¹ und Erziehung ^{9, 22,} liefert Beweise für ihre Wirksamkeit.