Участие играет решающую роль в процессе обучения. Для Кларка и Майер ² ", все обучение требует привлечения", независимо от доставки информации. Чжан и др. ³ также предположил, что более активное участие студент может улучшить результаты обучения, такие как решение проблем и навыков критического мышления. Определение взаимодействия остается проблемой. В их обзоре литературы, Фредрикс, Блюменфельд и Париж ¹ определяется участие в его многогранности: "Поведенческие участие опирается на идеи участия; она включает в себя участие в академических и социальных или внеклассных мероприятий. (…) Эмоциональное взаимодействие охватывает положительные и отрицательные реакции на учителей, одноклассников, ученых и школу, и предполагается создать связь с объекта и влияние готовности, чтобы сделать работу. Наконец, познавательный участие опирается на идеи психического инвестиций; она включает в себя заботу и готовность приложить усилия NECобходимо понять сложные идеи и мастер трудные навыки ".

Фредрикс, Блюменфельд и Париж ¹ также заявил, что основное внимание на поведение, эмоции и познания, в рамках концепции взаимодействия, могут обеспечить более богатый характеристику обучения. Эти авторы отметили, что надежный корпус исследований посвящено каждый компонент взаимодействия по отдельности, но эти компоненты не были изучены в сочетании. Они также отметили, что имеется мало информации о взаимодействии между размерами и что больше исследования могут внести свой вклад в планирование точно настроенные вмешательства обучения. В качестве первого шага в этом направлении, эта статья описывает методологию исследования, которая была разработана для сбора и анализа количественных и качественных данных, синхронно, на поведенческом, эмоциональном и когнитивном участия в процессе обучения задач.

Приведение нейронаук в образовании

BehavIOR, и, следовательно, поведенческая участие, уже давно центре внимания исследований в области образования: научно-исследовательские проекты, ориентированные в основном на изменения в знаниях и поведении, происходящих в течение длительных периодов времени, между пре- и пост-тестов, а на интервалах часов, недель , месяцев или лет. Дискриминация между поведенческой, эмоциональной, когнитивной и взаимодействия остается проблемой, потому что последние два измерения систематически не наблюдается извне. Познание и эмоции должны быть либо выведены из наблюдений или оценены с самоотчетов. С внешней точки зрения, по-прежнему трудно определить, является ли пытаются получить их работу как можно быстрее или с помощью стратегии обучения глубоко уровне освоить конкретное содержание студенты. На самом деле, Фредрикс, Блюменфельд и Париж ¹ не удалось найти каких-либо опубликованных исследований, используя прямые, объективных мер познавательной взаимодействия.

Последние технологические разработки вполе нейронаук создали новые возможности для исследований в области образования. Новые методы сбора данных и алгоритмы анализа, разработанные в области нейро эргономики, кажется, очень перспективным для качественных и количественных исследований в процессе обучения задач. Другие дисциплины, такие как экономика, психология, маркетинг и эргономики, были с помощью нейрофизиологических измерений для оценки когнитивных участие в течение некоторого времени ^4-8. Нейрофизиологические меры, в сочетании с эффективными алгоритмами анализа, позволяют изучать явление, не нарушая его. По своей природе, самоотчета вопросников абстрагироваться студентов из обучения. Нейрофизиологические исследования позволяют мер конструкций будет осуществляться в более подлинных условий обучения. Эти инструменты включают в себя оборудование для мониторинга сердечного ритма, частоту дыхания, артериальное давление, температуру тела, диаметр зрачка, Электрическое сопротивление, электроэнцефалография (ЭЭГ) и т.д..

<stРонг> Сбор данных по синхронному на поведенческих, эмоциональных и когнитивных Обручальное

Как представитель результаты после использования этого протокола, этот документ будет представлять частичные результаты исследования, в котором учащиеся должны были решить, на экране компьютера, десять проблем в механической физики. Эти проблемы были разработаны в предыдущей работе ^9. Нейрофизиологические данные были собраны в то время как учащиеся решали проблемы и отдыха во время 45 с перерыва, с закрытыми глазами, после каждой задачи.

Как упоминалось выше, данные о поведении обручальные состоят из программного обеспечения взаимодействий (движения мыши и клики), глаз взглядом, производительности и ответы на вопросы, производимых ученика, взаимодействующей с системой, а решению задачи ^1. Глаз отслеживания система была использована для сбора программного обеспечения взаимодействия и данные глаз взгляд. Данные о производительности (время, чтобы решить проблему, корректность ответов) были собраны наОпрос сайт, который был использован, чтобы представить задачу. Этот веб-сайт был также использован для сбора данных самоотчета, собранные с анкетой взято из Брэдли и Лэнг ^10. Эмоциональная участие включает в себя характеристику эмоций. По Ланг ^11, эмоции характеризуются в терминах валентности (приятный / неприятный) и возбуждение (спокойствие / вызвали). Данные Эмоциональная обручальные были собраны соответственно, с использованием автоматического распознавания лица программное обеспечение, что эмоции количественно эмоциональную валентность и электродермальной активности кодер / датчик для возбуждения ^12,13. Электрическое сопротивление (ЭДА) относится к записанной электрического сопротивления между двумя электродами, когда очень слабый электрический ток устойчиво передаваемых между ними. Cacioppo, Tassinary и Berntson ¹⁴ показали, что сопротивление записывается варьируется в зависимости от возбуждения субъекта. Таким образом, психофизиологические данные, такие как валентности или возбуждения, которые рассматриваются как коррелятов эмоциональной вовлеченности.

<pкласс = "jove_content"> Наконец, познавательные данные обручальные собираются через электроэнцефалографии (ЭЭГ). Меры ЭЭГ, на волосистой части головы, синхронизированы электрической активности групп нейронов в головном мозге. Электрические сигналы, записанные от головы часто колебательная и состоит из частотных составляющих. По соглашению, эти частоты сгруппированы в последовательности, известной как полосы. Например, альфа, бета и тета полосы находятся в центре этого исследования. По Нейрологическая исследований ^14, эти полосы отражают различные когнитивные способности обработки в определенных областях мозга. Таким образом, анализ спектральной плотности мощности (PSD) конкретных частот, в сочетании с многочисленными исследованиями ^7,15 на бдительности и внимания, позволяет исследователям количественно познавательную участие во задачей. Как отметил Микулка др. ^16, исследования показали прямую связь между бета-активности и познавательной бдительности и косвенного отношения между альфа-апд тета активность и бдительность. Таким образом, Папа, Богарт и Bartoleme ⁷ разработан индекс обручальное, который вычисляет PSD трех полос: бета / (альфа-тета +). Это соотношение было подтверждено в других исследованиях по привлечению ^16,17,18. Чтобы охарактеризовать когнитивное взаимодействие с течением времени, быстрое преобразование Фурье (БПФ) преобразует сигнал ЭЭГ от каждого активного сайта (F3, F4, O1, O2) в спектре мощности. Индекс обручальное ЭЭГ в момент времени T вычисляется в среднем на каждого соотношения обручальное в скользящем окне 20 сек предыдущего времени T. Эта процедура повторяется каждую секунду, и новый скользящее окно используется для обновления индекса.

Поскольку цель этой методологии, чтобы обеспечить богатый анализ многочисленных параметров зацепления, синхронизации данных имеет решающее значение. Как Леже и др. ¹⁹ Напомню, производители оборудования настоятельно рекомендуем использовать только один компьютер в инструмент измерения, чтобы гарантировать их точность указанной леНовичок. Таким образом, когда используются несколько компьютеров, синхронизация между компьютерами становится записи важный шаг. Записи не могут все быть запущен в то же самое время, и каждый поток данных имеет конкретные сроки (например, с 0 глаза отслеживания ≠ 0 сек ЭЭГ или физиологических данных). Это чрезвычайно важно: разбежка между потоками данных означает ошибки в количественной оценке каждого измерения силы. Есть различные способы синхронизации параллельных физиологические и поведенческие записи. Эти методы могут быть разделены на две основные подходы; прямые и косвенные ^20. Протокол, представленные в следующем разделе на основе косвенного подхода, где внешнее устройство, syncbox, используемого для отправки логику транзистор транзистор (TTL) сигналы для всех записывающего оборудования (как показано на рисунке 1). Поскольку каждый элемент оборудования имеет различное время начала, TTL маркеры записываются в лог-файлы с относительной задержка. Маркеры затем используются, чтобы выровнять сигналы и тем самым обеспечить правильную синхронизацию после каждой записи. Поведенческая программа анализа, который позволяет интегрировать внешний файл используется для повторной синхронизации график каждого потока данных и выполнить количественный и качественный анализ каждого измерения силы.

Рисунок 1. Архитектура системы сбора данных. Лабораторная среда, в которой поведенческий (глаз слежения), эмоциональная (EDA и лица эмоции) и когнитивные данные (ЭЭГ) обручальные собраны содержит много компьютеров. Это поднимает проблему синхронизации для данных, на которые ссылается на своих компьютерных часов. Для того, чтобы проанализировать все данные в то же время отсчета, установки лаборатории включает в себя syncbox, который посылает сигналы TTL для всех потоков данных.НК "> Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Чтобы оценить точность методики в плане синхронизации, 45 сек пауза были введены перед каждым из механических проблем физики. Во время этих пауз, испытуемые должны были расслабиться и закрыть глаза. Как видно в других исследованиях ^{4,9,16,17,18,} эти паузы следует вызвать значительные изменения в собранные сигнала: два зрачка точки в глаз отслеживания сразу исчезают (поведенческой участия) и немедленное падение познавательной взаимодействия (ЭЭГ Сигнал) наблюдается. Эти специфические компоненты сигнала используются для оценки общей правильности синхронизации. Недавняя публикация статей, которые полностью или частично полагаются на эту процедуру синхронизации, в области информационных систем ^19, человек-машина взаимодействий ²¹ и образования ^{9, 22,} свидетельствует о его эффективности.