सगाई सीखने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। क्लार्क और मेयर ² के लिए, की परवाह किए बिना डिलीवरी मीडिया के "सभी शिक्षण, सगाई की आवश्यकता है"। झांग एट अल। ³ में भी वृद्धि हुई छात्र सगाई ऐसी समस्या को सुलझाने और महत्वपूर्ण सोच कौशल के रूप में सीखने के परिणामों में सुधार कर सकते हैं कि सुझाव दिया। सगाई परिभाषित करना एक चुनौती बनी हुई है। उनके साहित्य समीक्षा में, Fredricks, Blumenfeld और पेरिस ¹ अपनी बहुमुखी स्वभाव से सगाई परिभाषित: "व्यवहार सगाई भागीदारी के विचार पर आ रही है; यह शैक्षिक और सामाजिक या गतिविधियों में भागीदारी भी शामिल है। (…) भावनात्मक सगाई शिक्षकों, सहपाठियों, शिक्षाविदों, और स्कूल के लिए सकारात्मक और नकारात्मक प्रतिक्रियाओं शामिल है और काम करने के लिए एक वस्तु और प्रभाव की इच्छा के संबंधों को बनाने के लिए माना जाता है। अंत में, संज्ञानात्मक सगाई मानसिक निवेश करने के विचार पर आ रही है; यह सावधानी और प्रयास NEC लागू करने की इच्छा को शामिल किया गयाessary जटिल विचारों और गुरु मुश्किल कौशल को समझने के लिए। "

Fredricks, Blumenfeld और पेरिस ¹ भी व्यवहार, भावना, और अनुभूति पर ध्यान देने, सगाई की अवधारणा के भीतर, सीखने का एक अमीर लक्षण वर्णन प्रदान कर सकता है कि दावा किया है। इन लेखकों अनुसंधान के एक मजबूत शरीर को अलग से सगाई के प्रत्येक घटक को संबोधित करते कहा कि है, लेकिन इन घटकों संयोजन के रूप में अध्ययन नहीं किया गया था। उन्होंने यह भी कम जानकारी आयामों के बीच और अधिक अध्ययन पतले देखते शिक्षण हस्तक्षेप की योजना बना लिए योगदान कर सकता है कि बातचीत के बारे में उपलब्ध है कि मनाया। उस दिशा में एक कदम के रूप में, इस कागज को इकट्ठा करने और सीखने के कार्य के दौरान, व्यवहार, भावनात्मक और संज्ञानात्मक सगाई पर तुल्यकालिक मात्रात्मक और गुणात्मक डेटा, विश्लेषण करने के लिए विकसित किया गया था कि एक शोध पद्धति का वर्णन है।

शिक्षा में न्यूरो लाना

बिहेवमुख्य रूप से पूर्व और बाद के परीक्षण के बीच समय की लंबी अवधि, पर होने वाली ज्ञान और व्यवहार में परिवर्तन पर ध्यान केंद्रित अनुसंधान, डिजाइन और घंटे के अंतराल सप्ताह से अधिक: आईओआर, और फलस्वरूप व्यवहार सगाई, लंबे समय से शिक्षा के क्षेत्र में पढ़ाई के केंद्रीय ध्यान केंद्रित किया गया है , महीने या साल। पिछले दो आयामों बाहर से योजनाबद्ध तरीके से नमूदार होते हैं, व्यवहार, भावनात्मक और संज्ञानात्मक सगाई के बीच भेदभाव एक चुनौती बनी हुई है। अनुभूति और भावनाओं को या तो टिप्पणियों से अनुमानित या आत्म रिपोर्ट के उपायों के साथ मूल्यांकन किया जाना चाहिए। देखने के एक बाहरी बिंदु से, यह छात्रों को अपने काम को जल्दी से जल्दी या एक विशिष्ट सामग्री मास्टर करने के लिए गहरे स्तर सीखने की रणनीतियों का उपयोग कर के रूप में किया पाने के लिए कोशिश कर रहे हैं कि क्या यह निर्धारित करने के लिए मुश्किल बनी हुई है। असल में, Fredricks, Blumenfeld और पेरिस ¹ संज्ञानात्मक सगाई के प्रत्यक्ष, उद्देश्य के उपायों का उपयोग कर किसी भी प्रकाशित अध्ययन खोजने में असमर्थ थे।

में हाल ही में तकनीकी विकासन्यूरो के क्षेत्र शिक्षा के क्षेत्र में अनुसंधान के लिए नई संभावनाएं पैदा की है। नई डेटा संग्रह तरीकों और न्यूरो ergonomics के क्षेत्र में विकसित विश्लेषण एल्गोरिदम सीखने कार्य के दौरान गुणात्मक और मात्रात्मक अध्ययन के लिए बहुत ही होनहार लग रहे हैं। ऐसे अर्थशास्त्र, मनोविज्ञान, विपणन, और ergonomics के रूप में अन्य विषयों, कुछ समय ^4-8 के लिए संज्ञानात्मक सगाई का आकलन करने के neurophysiological माप का उपयोग किया गया है। कुशल विश्लेषण एल्गोरिदम के साथ युग्मित neurophysiological उपायों, एक यह परेशान करने के बिना एक घटना का अध्ययन करने के लिए अनुमति देते हैं। उनके स्वभाव से, आत्म रिपोर्ट प्रश्नावली सीखने से छात्रों को छुड़ाना। Neurophysiological उपायों अनुसंधान डिजाइन और अधिक प्रामाणिक सीखने वातावरण में बाहर ले जाने की अनुमति देते हैं। ये उपकरण आदि दिल की दर पर नजर रखने के लिए उपकरण, श्वास गति, रक्त चाप, शरीर का तापमान, शिष्य व्यास, electrodermal गतिविधि, Electroencephalography (ईईजी), शामिल हैं।

<stभावनात्मक व्यवहार, पर रोंग> सभा सिंक्रनाइज़ डेटा, और संज्ञानात्मक सगाई

प्रतिनिधि परिणामों इस प्रोटोकॉल के उपयोग के रूप में निम्नलिखित, इस पत्र शिक्षार्थियों, एक कंप्यूटर स्क्रीन पर, यांत्रिक भौतिकी में दस समस्याओं को हल करने के लिए किया था, जिसमें एक अध्ययन के आंशिक परिणामों पेश करेंगे। इन समस्याओं के पिछले कार्य ⁹ में विकसित किए गए। उनकी आंखों के प्रत्येक समस्या के बाद बंद कर दिया, साथ शिक्षार्थियों, समस्याओं को सुलझाने और एक 45 के ब्रेक के दौरान आराम कर रहे थे, जबकि neurophysiological डेटा एकत्र किए गए थे।

जैसा कि ऊपर कहा, व्यवहार सगाई डेटा कार्य ¹ को पूरा करते हुए सिस्टम के साथ बातचीत के दौरान एक शिक्षार्थी द्वारा उत्पादित सवाल सॉफ्टवेयर बातचीत (माउस आंदोलनों और क्लिक्स), आंख टकटकी, प्रदर्शन और उत्तर से मिलकर बनता है। एक नेत्र ट्रैकिंग सिस्टम सॉफ्टवेयर बातचीत और आंख टकटकी डेटा एकत्र करने के लिए इस्तेमाल किया गया था। प्रदर्शन डेटा (एक समस्या को हल करने के लिए समय, उत्तरों की शुद्धता) एक पर एकत्र किए गए थेकार्य पेश करने के लिए इस्तेमाल किया गया था कि सर्वेक्षण वेबसाइट। यह वेबसाइट भी ब्राडली और लैंग ¹⁰ से अनुकूलित एक प्रश्नावली के साथ एकत्र आत्म रिपोर्ट डेटा इकट्ठा करने के लिए इस्तेमाल किया गया था। भावनात्मक सगाई भावनाओं के लक्षण वर्णन शामिल है। लैंग ¹¹ के अनुसार, भावनाओं संयोजक के मामले में विशेषता है (सुखद / अप्रिय) और कामोत्तेजना (शांत / जगाया)। भावनात्मक सगाई डेटा तदनुसार भावनात्मक संयोजक और जागरण ^12,13 के लिए एक electrodermal गतिविधि एनकोडर / सेंसर quantifies कि स्वत: चेहरे की भावना मान्यता सॉफ्टवेयर का उपयोग कर, एकत्र किए गए थे। Electrodermal गतिविधि (EDA) की एक बहुत कमजोर विद्युत धारा तेजी से उन दोनों के बीच पारित हो जाता है जब दो इलेक्ट्रोड के बीच दर्ज की गई बिजली के प्रतिरोध को दर्शाता है। कैकिऑपो, Tassinary और Berntson ¹⁴ दर्ज की गई प्रतिरोध विषय के कामोत्तेजना के अनुसार बदलता रहता है कि पता चला है। इस प्रकार, इस तरह के संयोजक या कामोत्तेजना के रूप में Psychophysiological डेटा, भावनात्मक, सगाई की संबद्ध के रूप में माना जाता है।

<pवर्ग = "jove_content"> अंत में, संज्ञानात्मक सगाई डेटा Electroencephalography (ईईजी) के माध्यम से एकत्र कर रहे हैं। ईईजी उपायों, सिर पर, दिमाग में न्यूरॉन्स के समूहों की विद्युतीय गतिविधि सिंक्रनाइज़। खोपड़ी से दर्ज की गई विद्युत संकेतों अक्सर oscillatory और आवृत्ति घटकों से बना रहे हैं। सम्मेलन करके, इन आवृत्तियों बैंड के रूप में जाना जाता है, दृश्यों में बांटा जाता है। उदाहरण के लिए, अल्फा, बीटा और थीटा बैंड इस अध्ययन का ध्यान केंद्रित कर रहे हैं। Neuroscientific पढ़ाई ¹⁴ के अनुसार, इन बैंड मस्तिष्क के विशिष्ट क्षेत्रों में अलग संज्ञानात्मक प्रसंस्करण क्षमता को दर्शाते हैं। इस प्रकार, सतर्कता और ध्यान पर कई अध्ययनों से ^7,15 के साथ संयुक्त विशिष्ट आवृत्तियों की शक्ति वर्णक्रमीय घनत्व (PSD) का विश्लेषण, शोधकर्ताओं ने एक कार्य के दौरान संज्ञानात्मक सगाई यों के लिए अनुमति देता है। Mikulka एट अल। ¹⁶ के रूप में विख्यात है, अनुसंधान बीटा गतिविधि और संज्ञानात्मक सतर्कता और अल्फा एक के बीच एक अप्रत्यक्ष संबंध के बीच एक सीधा संबंध दिखाया गया हैडी थीटा गतिविधि और सतर्कता। बीटा / (अल्फा + थीटा): इस प्रकार, पोप, बोगार्ट और Bartoleme ⁷ तीन बैंड के लिए PSD गणना करता है कि एक सगाई सूचकांक विकसित किया है। इस अनुपात सगाई ^16,17,18 पर अन्य अध्ययनों में मान्य किया गया था। समय के साथ संज्ञानात्मक सगाई की विशेषताएँ करने के लिए, एक फास्ट फूरियर रूपांतरण (FFT) का एक शक्ति स्पेक्ट्रम में प्रत्येक सक्रिय साइट (F3, F4, O1, O2) से ईईजी संकेत धर्मान्तरित। समय टी में ईईजी सगाई सूचकांक यह प्रक्रिया हर दूसरे और एक नई रपट खिड़की सूचकांक अद्यतन करने के लिए प्रयोग किया जाता है दोहराया है समय टी पूर्ववर्ती एक 20 सेकंड स्लाइडिंग खिड़की के भीतर प्रत्येक सगाई अनुपात की औसत से गणना की जाती है।

इस पद्धति का उद्देश्य सगाई के कई आयामों के एक अमीर विश्लेषण प्रदान करने के लिए है, डेटा तुल्यकालन महत्वपूर्ण है। Leger एट अल। ¹⁹ पाठकों को याद दिलाना के रूप में, उपकरण निर्माताओं जोरदार Le उनके निर्दिष्ट शुद्धता की गारंटी करने के लिए माप उपकरण में केवल एक कंप्यूटर का उपयोग करने की सलाह देते हैंवेल। इस प्रकार, कई कंप्यूटरों नियोजित कर रहे हैं, जब रिकॉर्डिंग कंप्यूटर के बीच तुल्यकालन एक महत्वपूर्ण कदम हो जाता है। रिकॉर्डिंग सब ठीक उसी समय पर शुरू नहीं किया जा सकता है, और प्रत्येक डेटा धारा (जैसे, आंख की धारा 0 ईईजी या शारीरिक डेटा की धारा 0 ≠ ट्रैकिंग) अपनी विशिष्ट समय सीमा है। यह अत्यंत महत्वपूर्ण है: डेटा धाराओं के बीच desynchronization सगाई के प्रत्येक आयाम की मात्रा का ठहराव में त्रुटियों का मतलब है। समवर्ती शारीरिक और व्यवहार रिकॉर्डिंग तुल्यकालन का अलग अलग तरीके हैं। इन विधियों दो मुख्य दृष्टिकोण में विभाजित किया जा सकता है; प्रत्यक्ष और अप्रत्यक्ष रूप से ^20। अगले भाग में प्रस्तुत प्रोटोकॉल (चित्र 1 में दिखाया गया है) एक बाहरी उपकरण, एक syncbox, सभी रिकॉर्डिंग उपकरण को ट्रांजिस्टर-ट्रांजिस्टर तर्क (टीटीएल) के संकेतों को भेजने के लिए प्रयोग किया जाता है, जहां एक अप्रत्यक्ष दृष्टिकोण पर आधारित है। उपकरण का एक टुकड़ा एक अलग शुरू करने का समय है के रूप में, टीटीएल मार्कर एक रिश्तेदार के साथ लॉग फाइल में दर्ज कर रहे हैं देरी। मार्करों तो संकेतों फिर से संगठित करना और इस प्रकार प्रत्येक रिकॉर्डिंग के बाद उचित तुल्यकालन सुनिश्चित करने के लिए उपयोग किया जाता है। बाहरी फ़ाइल एकीकरण की अनुमति देता है कि एक व्यवहार विश्लेषण सॉफ्टवेयर प्रोग्राम प्रत्येक डेटा धारा के समय फिर से सिंक्रनाइज़ करने के लिए और सगाई के प्रत्येक आयाम के मात्रात्मक और गुणात्मक विश्लेषण करने के लिए प्रयोग किया जाता है।

डेटा संग्रह प्रणाली के चित्रा 1. आर्किटेक्चर। प्रयोगशाला वातावरण जो व्यवहार (आँख ट्रैकिंग) में एकत्र कर रहे हैं भावुक (EDA और चेहरे की भावना) और संज्ञानात्मक (ईईजी) सगाई डेटा कई ​​कंप्यूटर शामिल हैं। यह उनके संबंधित कंप्यूटर घड़ियों पर संदर्भित कर रहे हैं कि डेटा के लिए एक तुल्यकालन चुनौती को जन्म देती है। इसी संदर्भ समय में सभी डेटा का विश्लेषण करने में सक्षम हो, लैब सेटअप के सभी डेटा धाराओं को टीटीएल संकेत भेजता है कि एक syncbox शामिल है।"एन.के.> इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

तुल्यकालन के संदर्भ में कार्यप्रणाली की शुद्धता का मूल्यांकन करने के लिए, 45 सेकंड विराम देता यांत्रिक भौतिकी समस्याओं में से प्रत्येक से पहले शुरू किए गए थे। इन विराम के दौरान, विषयों के आराम करने के लिए और अपनी आँखें बंद करना पड़ा। अन्य अध्ययनों ^4,9,16,17,18 में देखा, इन विराम देता एकत्र संकेत में महत्वपूर्ण बदलाव के लिए प्रेरित करना चाहिए: दो आंख छात्र डॉट्स नेत्र ट्रैकिंग गायब तुरंत (व्यवहार सगाई) में और संज्ञानात्मक सगाई में एक तत्काल ड्रॉप (ईईजी संकेत) मनाया जाता है। संकेत के इन विशिष्ट घटकों तुल्यकालन के सामान्य वैधता का मूल्यांकन करने के लिए इस्तेमाल कर रहे हैं। पूरी तरह या आंशिक रूप से सूचना प्रणाली ^{में 19,} मानव-मशीन बातचीत ²¹ और शिक्षा ^{9, 22} के क्षेत्र में, इस तुल्यकालन प्रक्रिया पर निर्भर है कि कागज के हाल के एक प्रकाशन, अपने प्रभाव का सबूत प्रदान करता है।