エンゲージメントは、学習に重要な役割を果たしています。クラークとメイヤー²の場合は、関係なく、配信媒体の「すべての学習は、関与を必要とします」。 Zhang ら ^3も増加し、学生の関与は、このような問題解決と批判的思考スキルなどの学習成果を向上させることができることを示唆しました。婚約を定義することは課題です。彼らの文献レビューでは、フレドリクス、Blumenfeld、パリ^1は、その多面性によって係合を定義し、「行動係合は参加の考えに引きます。それは学問や社会や課外活動への関与を含んでいます。 （…）感情的な関与は、先生、クラスメート、学者、学校に正と負の反応を包含し、仕事をすることを目的と影響力意欲との結びつきを作成するためと推定されます。最後に、認知的関与は、精神的な投資の考えに描きます。それは思いやりと労力のNECを発揮する意欲を内蔵します要な複雑なアイデアやマスター難しいスキルを理解します。」

フレドリクス、Blumenfeld、パリ^1も行動、感情、および認知の焦点は、エンゲージメントの概念の範囲内で、学習の豊かな特徴付けを提供することができることを主張しました。これらの著者は、研究の堅牢な本体は別途契約の各コンポーネントに対応していることを指摘したが、これらのコンポーネントは、連携して研究されていませんでした。彼らはまた、ほとんど情報が次元間、より研究は微調整の教育介入の計画に貢献できることを相互作用について利用可能であることを観察しました。その方向への一歩として、本稿では、学習作業中に、行動、感情的および認知的関与に、同期的、定量的および定性的なデータを収集し、分析するために開発された研究方法を説明します。

教育に神経科学の持ち込み

Behav主に前後のテストの間の時間の長い期間にわたって発生する知識や行動の変化に焦点を当てた研究のデザイン、および時間の間隔、週間：IOR、その結果、行動の係合は、長い教育の研究の中心的な焦点となっています、月または年。最後の二つの次元が外部体系的に観察されないため、行動、感情的、および認知的関与とを識別することは課題です。認知と感情はどちらの観測から推測または自己報告尺度で評価されなければなりません。ビューの外部ポイントからは、学生が自分の仕事は、できるだけ迅速に行わ取得しようとしたり、特定のコンテンツをマスターする、深いレベルの学習戦略を使用しているかどうかを判断することは依然として困難です。実際、フレドリクス、Blumenfeld、パリ^1は認知的関与を直接、客観的尺度を使用して任意の発表された研究を見つけることができませんでした。

における最近の技術開発神経科学の分野は​​、教育研究のための新たな可能性を作成しました。 ニューロ人間工学の分野で開発された新しいデータ収集方法と分析アルゴリズムは、タスクを学習中に定性的および定量的な研究のために非常に有望に見えます。このような経済学、心理学、マーケティング、人間工学などの他の分野には、いくつかの時間^4-8のための認知的関与を評価するために、神経生理学的測定値を使用しています。効率的な解析アルゴリズムと結合された神経生理学的措置は、一つはそれを乱すことなく、現象を研究することができます。その性質上、自己報告アンケートは、学習の学生を外します。神経生理学的測定値は、研究のデザインは、より本格的な学習環境で行うことを可能にします。これらのツールは、心拍数等を監視するための装置、呼吸数、血圧、体温、瞳孔径、皮膚電気活動、脳波（EEG）を含みます。

<st行動、感情、および認知的関与に>収集データを同期栄

代表的な結果は、このプロトコルの使用を以下のように、本論文では、学習者が、コンピュータの画面上で、機械的な物理学の10の問題を解決しなければならなかったした研究の結果の一部を紹介します。これらの問題は、以前の研究⁹に開発されました。彼らの目は、それぞれの問題の後、クローズ学習者は、問題を解決し、45秒休憩中にリラックスしている間の神経生理学的データを収集しました。

前述したように、行動締結データは、タスク^1を達成しながら、システムと対話学習者によって生成質問へのソフトウェアの相互作用（マウスの動きやクリック）、視線、パフォーマンスと回答で構成されています。視線追跡システムは、ソフトウェアの相互作用および視線データを収集するために使用されました。パフォーマンスデータ（問題を解決するための時間、回答の正確さ）を収集しましたタスクを提示するために使用された調査のウェブサイト。このウェブサイトはまた、ブラッドリーとラング¹⁰から適応アンケートで集め自己報告データを収集するために使用されました。感情的な関与は、感情の特徴付けを含みます。ラング¹¹によると、感情が原子価の点で特徴づけられる（楽しい/不快）と覚醒（冷静/興奮）。感情的な締結データは、それに応じて感情価と覚醒^12,13のための電気活動のエンコーダ/センサを定量化し、自動顔感情認識ソフトウェアを使用して、収集しました。電気活動（EDA）は、非常に弱い電流が定常的にそれらの間に渡された二つの電極の間に記録された電気抵抗を指します。 Cacioppo、TassinaryとBerntson ^14は、記録された抵抗は、被験者の覚醒に応じて変化することを示しました。したがって、このような原子価や覚醒などの精神生理学的データは、感情的な関与の相関として考えられています。

<pクラス= "jove_content">最後に、認知的関与のデータは、脳波（EEG）を介して収集されます。 EEG対策は、頭皮上で、脳内のニューロン群の電気的活動を同期。頭皮からの記録された電気信号は、しばしば、発振周波数成分で構成されています。慣例では、これらの周波数はバンドとして知られ、配列中にグループ化されています。例えば、α、βおよびシータバンドが本研究の焦点です。神経科学の研究¹⁴によると、これらのバンドは、脳の特定の領域に異なる認知処理能力を反映しています。したがって、覚醒および注意に関する多くの研究^7,15と組み合わせる特定の周波数のパワースペクトル密度（PSD）の分析は、研究者が作業中に、認知の係合を定量化することができます。ミクルカら ^16は、上述のように、研究はベータ活性および認知覚醒とアルファANとの間の間接的な関係との間の直接的な関係を示していますDシータ活性および覚醒。 β/（α+θ）：このように、教皇、ボガートとBartoleme ^7は、3つのバンドのPSDを計算係指標を開発しました。この比率は、婚約^16,17,18の他の研究で確認されました。経時認知係合を特徴付けるために、高速フーリエ変換（FFT）は、パワースペクトルに各活性部位（F3、F4、O1、O2）からのEEG信号を変換します。時刻TにおけるEEG係合指数この手​​順は、毎秒、新しいスライディングウィンドウは、インデックスを更新するために使用される繰り返される時間Tの前の20秒のスライディングウィンドウ内の各係合比の平均値によって計算されます。

この方法の目的は、係合多次元の豊富な分析を提供することであるため、データの同期が重要です。レジェら ^19は、読者を思い出させるように、機器メーカーが強くル彼らの指定された精度を保証するために、測定ツールごとに1つだけのコンピュータを使用することをお勧めしますVEL。したがって、複数のコンピュータが使用されるとき、記録のコンピュータとの同期が重要なステップとなります。記録はすべて正確に同じ時に開始することができず、各データストリームは、その特定の時間枠（≠EEGまたは生理学的データの0秒のアイトラッキングの例えば 、0秒）を有しています。これは非常に重要である：データストリーム間の非同期化は、関与の各次元の定量化のエラーを意味します。同時生理学的および行動の記録を同期させる別の方法があります。これらの方法は、2つの主なアプローチに分けることができます。直接的および間接的な^20。次のセクションで説明プロトコル（ 図1に示されるように）外部装置、syncboxは、すべての記録装置に、トランジスタ-トランジスタ論理（TTL）信号を送信するために使用される間接的なアプローチに基づいています。各機器は、異なる開始時間を有するように、TTLマーカーは、相対して、ログファイルに記録されています遅延。マーカーは、その後、信号を再編成し、従って、各記録後の適切な同期を確保するために使用されます。外部ファイルの統合を可能にする行動分析ソフトウェアプログラムは、各データストリームのタイムラインを再同期させるために係合の各次元の定量的および定性的な分析を実行するために使用されます。

係データが収集されている（EDAと顔面感情）感情や認知データ収集システムの図1.アーキテクチャ。行動（視線追跡）におけるラボ環境、（EEG）は、多くのコンピュータが含まれます。これは、それぞれのコンピュータのクロックに参照されるデータの同期の課題を提起します。同じ基準時間内のすべてのデータを分析できるようにするために、実験室の設定は、すべてのデータストリームをTTL信号を送るsyncboxを含みます。NK ">この図の拡大版を表示するには、こちらをクリックしてください。

同期の点で方法論の精度を評価するために、45秒の一時停止は、機械的な物理学の問題のそれぞれの前に導入しました。これらの一時停止中に、被験者はリラックスして、彼らの目を閉じなければなりませんでした。 ^4,9,16,17,18他の研究に見られるように、これらの一時停止は、収集された信号の大幅な変動を誘導する必要があります。アイトラッキング中の2つの瞳ドットはすぐに（行動係）を消失し、認知的関与が即座に低下（EEG信号）が観測されます。信号のこれらの特定の構成要素は、同期の一般的な有効性を評価するために使用されます。完全または部分的に情報システム^19、人間-機械相互作用²¹と教育^9、22の分野で、この同期手順に依存している論文の最近の刊行物は、その有効性の証拠を提供します。