Nişan öğrenmede önemli bir rol oynar. Clark ve Mayer ² için, ne olursa olsun teslim medya "Tüm öğrenme, nişan gerektirir". Zhang ve ark. ³ de artmış öğrenci nişan gibi problem çözme ve eleştirel düşünme becerileri gibi öğrenme çıktılarını, artırabilir önerdi. Nişan tanımlama bir sorun olmaya devam etmektedir. Onların edebiyat derlemede, Fredericks, Blumenfeld'in ve Paris ¹ onun çok yönlü doğası gereği nişan tanımlamıştır: "Davranışsal nişan katılımı fikrine çizer; akademik ve sosyal ya da ders dışı etkinliklere katılımı içerir. (…) Duygusal nişan öğretmenler, sınıf arkadaşları, akademisyenler ve okula olumlu ve olumsuz tepkiler kapsar ve işi yapmak için bir nesne ve etkisi istekli bağları oluşturmak olduğu tahmin edilmektedir. Son olarak, bilişsel nişan zihinsel yatırım fikri üzerine çekiyor; Bu düşünce ve çaba yerde sınıflandırılmamış uygulamak için istekli içeriyoraçıklı karmaşık fikirleri ve master zor becerileri kavrayabilme. "

Fredericks, Blumenfeld'in ve Paris ¹ de davranış, duygu ve biliş odaklanma, nişan kavramı içinde, öğrenme zengin bir karakterizasyonu sağlayabilir iddia etti. Bu yazarlar araştırma sağlam bir vücut ayrı angajman her bileşeni adresleri işaret, ancak bu bileşenler birlikte okudu olmasaydı. Onlar da az bilgi boyutları arasında ve daha fazla çalışma ince ayarlı öğretim müdahaleleri planlama katkıda ki etkileşimleri hakkında mevcut olduğu görülmektedir. Bu yönde bir adım olarak, bu kağıt toplamak ve öğrenme görevleri sırasında, davranışsal, duygusal ve bilişsel nişan üzerinde eşzamanlı nicel ve nitel veriler, analiz için geliştirilmiş bir araştırma yöntem anlatılmaktadır.

Eğitim içine Nörobilim getirmek

Behavözellikle öncesi ve sonrası testler arasındaki uzun süre üzerinde meydana gelen bilgi ve davranış değişiklikleri üzerinde duruldu araştırma tasarımları ve saat arayla, hafta boyunca: ior ve dolayısıyla davranış nişan, uzun eğitimde çalışmalarının odak noktası olmuştur , ay veya yıl. Son iki boyut dışarıdan sistematik gözlemlenebilir olmadığı için, davranışsal, duygusal ve bilişsel nişan ayırt bir sorun olmaya devam etmektedir. Biliş ve duyguların ya gözlemlerden anlaşılmaktadır ya da öz-rapor önlemleri ile değerlendirilmelidir. Bakış harici açıdan bakıldığında, öğrencilerin işlerini mümkün olduğunca çabuk veya belirli bir içeriği master derin düzey öğrenme stratejileri kullanarak olarak halletmek için çalışıyoruz olmadığını belirlemek güçtür. Aslına bakılırsa, Fredericks, Blumenfeld'in ve Paris ¹ bilişsel nişan doğrudan, nesnel önlemler kullanarak herhangi yayınlanmış çalışmaları bulamadık.

Son teknolojik gelişmelersinirbilimlerden alan eğitiminde araştırma için yeni imkanlar yaratmıştır. Yeni veri toplama yöntemleri ve nöro ergonomi alanında geliştirilen analiz algoritmaları öğrenme görevleri sırasında nitel ve nicel araştırmalar için çok umut verici görünüyor. Ekonomi, psikoloji, pazarlama ve ergonomi gibi diğer disiplinler, bir süre ^4-8 bilişsel nişan değerlendirmek için nörofizyolojik ölçümler kullanılarak yapılmıştır. Verimli analiz algoritmaları ile birleştiğinde nörofizyolojik tedbirler, bir o bozmadan bir fenomen incelemek için izin verir. Doğaları gereği, öz-bildirim anketleri öğrenme öğrencileri ayırın. Nörofizyolojik önlemler araştırma tasarımları daha otantik öğrenme ortamlarında yürütülecek izin verir. Bu araçlar vb kalp atışlarının izlenmesi için ekipman, solunum hızı, kan basıncı, vücut ısısı, öğrenci çapı, elektrodermal aktivite, elektroensefalografi (EEG), sayılabilir.

<stDuygusal Davranış üzerine rong> Gathering Senkronize Veriler ve Bilişsel Nişan

Temsili sonuçlar bu protokolün kullanımını takiben, bu kağıt öğrenenler, bir bilgisayar ekranında, mekanik fizik on sorunları çözmek zorunda olduğu bir çalışmanın kısmi sonuçlarını sunacak. Bu sorunlar, önceki çalışmalarda ⁹ geliştirildi. Gözleri her sorunun ardından, kapalı öğrenenler, problemleri çözmek ve bir 45 s mola sırasında rahatlatıcı iken nörofizyolojik veriler toplanmıştır.

Yukarıda belirtildiği gibi, davranışsal nişan veri görevi ¹ gerçekleştirirken sistemi ile etkileşen bir öğrenci tarafından üretilen sorulara yazılım etkileşimleri (fare hareketleri ve tıklamaları), göz bakışları, performans ve cevapları oluşmaktadır. Bir göz-takip sistemi yazılımı etkileşimleri ve göz bakışları veri toplamak için kullanıldı. Performans verileri (bir sorunu çözmek için zaman, cevapların doğruluğu) bir toplandıgörevi sunmak için kullanılan anket sitesi. Bu web sitesi aynı zamanda Bradley ve Lang ¹⁰ uyarlanmış bir anket ile toplanan öz-bildirim verileri toplamak için kullanıldı. Duygusal nişan duyguların karakterizasyonu içerir. Lang ¹¹ göre, duyguların değerlik açısından karakterize edilir (hoş / nahoş) ve uyarılma (sakin / uyandırdı). Duygusal nişan verileri buna göre duygusal değerlik ve uyarılma ^12,13 için bir elektrodermal aktivite kodlayıcı / sensörü rakamlarla otomatik yüz duygu tanıma yazılımı kullanarak, toplandı. (EDA) çok zayıf bir elektrik akımı sürekli, aralarında geçirilir iki elektrot arasında kaydedilen elektrik direnci belirtir. Cacioppo'nun, Tassinary ve Berntson ¹⁴ kaydedilen direnç deneğin uyarılma göre değişir gösterdi. Bu durumda, bu valans veya uyarılma olarak psiko-fizyolojik veriler, duygusal angajman bağıntılı olarak görülmektedir.

<pclass = "jove_content"> Son olarak, bilişsel nişan veri elektroensefalografi (EEG) ile toplanır. EEG tedbirler, saçlı deride, beyindeki nöronların grupların elektriksel aktivitesini senkronize. Kafa derisi ile ilgili kaydedilen elektriksel sinyaller genellikle salınımlı frekans bileşenleri ve oluşmaktadır. Geleneksel olarak, bu frekansları bantları olarak bilinen, diziler halinde gruplandırılmış. Örneğin, alfa, beta ve teta bantlar Bu çalışmanın odak noktası vardır. Sinirbilimsel çalışmalara ¹⁴ göre, bu bantlar beynin belirli bölgelerinde farklı bilişsel işleme yeteneklerini yansıtır. Böylece, uyanıklık ve dikkat konusunda çok sayıda çalışmalar ^7,15 ile birlikte belirli frekanslarda güç spektral yoğunluğu (PSD) analizi, araştırmacılar bir görev sırasında bilişsel nişan ölçmek için izin verir. Mikulka ve ark., ¹⁶ belirtildiği gibi, araştırma, beta aktivitesi ve bilişsel uyanıklık ve alfa An arasındaki dolaylı ilişki arasında doğrudan bir ilişki göstermiştird teta aktivitesi ve uyanıklığı. Beta / (alfa + teta): Böylece, Papa, Bogart ve Bartoleme ⁷ üç bant PSD hesaplar bir nişan endeksi geliştirdi. Bu oran nişan ^16,17,18 diğer çalışmalarda doğrulanmıştır. Zamanla bilişsel nişan karakterize etmek için, bir Hızlı Fourier dönüşümü (FFT) bir güç spektrumu içine her aktif sitesinde (F3, F4, O1, O2) EEG sinyali dönüştürür. T zamanında EEG nişan endeksi Bu prosedür, her saniye yeni bir kayan pencere dizini güncelleştirmek için kullanılır tekrarlanır zaman T. önceki 20 saniye kayan pencere içinde her nişan oranı ortalama hesaplanır.

Bu metodolojinin amacı angajman birden boyutları zengin bir analizini sağlamak olduğu için, veri senkronizasyonu çok önemlidir. Leger ve ark., ¹⁹ okuyucuların hatırlatır gibi, ekipman üreticileri güçlü le onların belirtilen hassasiyet garanti ölçüm aracı başına yalnızca bir bilgisayar kullanmanızı öneririzvel. Böylece, birden fazla bilgisayarda kullanıldığı zaman, kayıt bilgisayarlar arasında senkronizasyon kritik bir adımdır olur. kayıtları tüm aynı anda başlamış olamaz ve her veri akışı (örneğin, gözün sn 0 EEG ya da fizyolojik verilerin sn 0 ≠ izleme) kendine özgü bir zaman çerçevesi vardır. Bu son derece önemlidir: veri akışları arasındaki dengeden çıkmanın angajman her boyut miktarının hataları demektir. Eşzamanlı fizyolojik ve davranışsal kayıtları senkronize farklı yolları vardır. Bu yöntemler, bu iki yaklaşımın ayrılabilir; doğrudan ve dolaylı ^20. Bir sonraki bölümde sunulan protokol (Şekil 1'de gösterildiği gibi) harici bir aygıt, bir syncbox, tüm kayıt ekipmanları için transistör-transistör mantığı (TTL) sinyalleri göndermek için kullanılan dolaylı bir yaklaşıma dayanmaktadır. Ekipmanın her parçası farklı bir başlangıç ​​süresine sahip olarak, TTL belirteçleri bir akrabası ile günlük dosyalarında kaydedilir gecikme. İşaretleyiciler sonra sinyalleri realign ve böylece her kayıttan sonra doğru senkronizasyon sağlamak için kullanılır. Dış dosya entegrasyonunu sağlayan bir davranış analizi yazılım programı her veri akımının zaman çizelgesi yeniden eşitlemek için ve angajman her boyutun nicel ve nitel analizler gerçekleştirmek için kullanılır.

Veri Toplama Sistemi Şekil 1. Mimarlık. Laboratuar ortamı olan davranışsal (eye-tracking), tahsil duygusal (EDA ve yüz duygu) ve bilişsel (EEG) nişan verileri pek çok bilgisayar içeriyor. Bu kendi bilgisayar saatler başvurulan veri senkronizasyon sorununu da ortaya çıkarmaktadır. Aynı referans süre içinde tüm verileri analiz edebilmek için, laboratuar kurulumu tüm veri akışları TTL sinyalleri gönderen bir syncbox içerir."nk> bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayınız.

Senkronizasyon açısından metodoloji hassasiyetini değerlendirmek için, 45 saniye duraklar mekanik fizik problemleri her önce tanıtıldı. Bu duraklamalar sırasında, denekler dinlenmek ve gözlerini kapatmak zorunda kaldı. Diğer çalışmalarda ^4,9,16,17,18 görüldüğü gibi, bu duraklar toplanan sinyal önemli farklılıklar neden gerekir: İki göz öğrenci nokta eye-tracking yok hemen (davranışsal angajman) ve bilişsel nişan ani bir damla (EEG sinyali) görülmektedir. Sinyalin Bu özel bileşenler senkronizasyon genel geçerliliğini değerlendirmek için kullanılır. kısmen veya tamamen bilgi sistemleri ^19, insan-makine etkileşimleri ²¹ ve eğitim ^{9, 22} alanlarında, bu senkronizasyon prosedürü güveniyor gazetelerin son yayın, etkinliğinin kanıt sağlar.