The authors acknowledge the financial support of the Social Sciences and Humanities Research Council of Canada (SSHERC), Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC), Fonds de Recherche Nature et Technologies du Qu&#233;bec (FQRNT) and Fonds de Recherche sur la Soci&#233;t&#233; et Culture du Qu&#233;bec (FQRSC).

Questo protocollo ha ricevuto un certificato di etica dal Comitato institutionnel de la recherche avec des êtres humains (CIER) de l&#39;Université du Québec à Montréal (UQAM), che è stato approvato dal HEC-Montreal per la struttura di ricerca Tech3Lab. Il protocollo descritti i passaggi specifici che vengono eseguite nel nostro ambiente di laboratorio e delle attrezzature. Anche se i percorsi di software precise vengono forniti per chiarire la metodologia, questa tecnica è trasferibile e può essere replicato con altri proprietari di eye-tracking, il riconoscimento automatico emozione facciale, l&#39;attività elettrodermica e attrezzature elettroencefalografia e software. 1. Impostazione del Laboratorio Ambiente <ol><li> Accendere l&#39;eye-tracker, l&#39;amplificatore EEG, i quattro computer di registrazione e gli altoparlanti. </li><li> Preparare l&#39;installazione dell&#39;apparecchio di controllo: <ol><li> Preparare la configurazione EEG con il materiale necessario secondo racc del produttoreProcedure nded. Preparare il software EEG per il partecipante imminente. Avviare il software eye-tracking e creare un nuovo profilo partecipante nel software. Avviare il software di registrazione video e le telecamere. </li><li> Avviare il software di sincronizzazione con la subroutine specifica creata per il progetto con i pennarelli a 60 sec. Avviare il software di misura fisiologico (per registrare l&#39;attività elettrodermica) e aprire il layout specifico creato per il progetto. Regolare la sedia del partecipante al più alto livello. </li></ol></li></ol> 2. partecipante Preparazione <ol><li> Chiedere al partecipante di leggere e firmare il modulo di consenso etico. </li><li> Effettuare misurazioni del cranio per EEG: <ol><li> Trovare la posizione Cz sulla testa del partecipante (secondo 10-20 sistemi di riferimento). Immergere la rete EEG nella soluzione salina (cloruro di potassio) (vedi punto 1.2.1) e avviare un timer (10 min) in conformità con gli standard del produttore. &lt;/ Li&gt; </ol></li><li> Leggi l&#39;obiettivo dello studio e i passaggi della sperimentazione al partecipante, &quot;L&#39;obiettivo di questo studio è quello di osservare l&#39;attività cerebrale mentre si risponde problemi di fisica. Prima di tutto installare i sensori, poi vi verrà chiesto di risolvere 10 problemi di fisica newtoniana sul computer. Ti verrà richiesto di fare una pausa di 45 secondi dopo ogni problema con gli occhi chiusi. Dopo ogni problema, vi verrà chiesto di votare la vostra valutazione del problema. &quot; </li><li> Dì il soggetto che la durata totale dell&#39;esperimento sarà 90 min. </li><li> Installare i sensori fisiologici, secondo le raccomandazioni del fabbricante: due sensori gelificato sulla parte superiore della mano sinistra. </li><li> Installare il tappo EEG, secondo le raccomandazioni del costruttore e eseguire un controllo di impedenza con una soglia a 40 kΩ (secondo le specifiche del produttore). </li></ol> 3. Raccolta dati <ol><li> Assicurarsi che tutto il software di registrazione è pronto per essere avviato in sincronia: <ol><li> Fisiologia (dati EDA): Fare clic sul pulsante &quot;Start&quot;. </li><li> Registrazione video: Fare clic sul pulsante &quot;Apri&quot;. </li><li> Eye-tracking: Fare clic sul pulsante &quot;in attesa&quot;. </li><li> EEG: Fai clic sul pulsante &quot;record&quot;. </li><li> Il software di sincronizzazione: Fai clic sul pulsante &quot;cerchio verde&quot;. </li></ol></li><li> Occhio calibrazione sguardo: <ol><li> Eseguire un cinque punti di calibrazione sullo schermo e osservare il partecipante, mentre lui / lei segue i punti rossi (cliccare su &quot;Strumenti / Impostazioni / Calibration ...&quot;). Ripetere questa procedura fino ad ottenere sufficiente precisione, secondo gli standard del produttore. </li></ol></li><li> Istruzioni compito proiettare sul schermo del partecipante: chiedere se lui / lei ha delle domande dopo la lettura, e se lui / lei è pronto per iniziare l&#39;esperimento. </li><li> Chiedere al partecipante di risolvere 10 Newton physics problemi. </li><li> Se necessario, eseguire un controllo dell&#39;impedenza durante una delle pause 45 s (non prima problema 5). </li><li> Assicurarsi che il partecipante assume la piena 45 s pausa prima di ogni problema (per determinare la linea di base). </li></ol> 4. Fine della raccolta dei dati <ol><li> Smettere di acquisizione dei dati in tutti i computer e rimuovere i sensori dal partecipante. </li></ol> 5. Dopo che il partecipante ha lasciato <ol><li> Pulire il tappo EEG con germicida e riordinare il materiale, secondo le raccomandazioni del costruttore. Salvare tutti i file di dati raccolti e creare un backup sul server FTP. </li><li> Compilare il foglio partecipante: notare un particolare evento o un problema durante la raccolta dei dati. Cancella tutti i cookie dal browser web. </li></ol> 6. I dati di pre-processing ed esporta per il Software Integration <ol start="1"><li> EEG <ol><li> Importa dati EEG in software di analisi dati EEG: <ol><li> Creare tre cartelle vuote sul computer denominato &quot;dati grezzi&quot;, &quot;Storia&quot; e &quot;Export&quot; per incollare i dati EEG grezzi in file di dati grezzi appena creato. </li><li> Nel software di analisi dei dati di EEG, fare clic su &quot;File / Nuovo progetto ...&quot; e scegliere la posizione dati grezzi facendo clic su Sfoglia, quindi selezionare il file di dati grezzi appena creato. Scegliere la posizione della &quot;Storia&quot; e cartelle &quot;esportazione&quot; nello stesso modo. </li><li> Fare clic su &quot;OK&quot;. (La finestra dovrebbe contenere tutti i dati EEG del partecipante). </li></ol></li><li> Pre-processo il segnale del cervello: <ol><li> Applicare un filtro e un notch (cliccare su &quot;Trasformazioni / filtri IIR ...&quot;). Nella finestra, abilitare la bassa frequenza di taglio di 1.5 Hz con una pendenza di 12 dB e l&#39;alta frequenza di taglio di 50 Hz con una pendenza di 12 dB. Consentire anche una tacca alla frequenza di 60 Hz. </li><li> Poiché viene utilizzato un amplificatore DC detrend il segnale (Fare clic su &quot;Transformations / DC Detrend ... &quot;e attivare&quot; in base al tempo &quot;a 100 msec prima del segno e 100 msec prima connessione CC). </li><li> Eseguire un controllo di dati grezzi (Fare clic su &quot;/ ispezione dati grezzi Trasformazione ...&quot; e selezionare rimozione semiautomatica artefatto). Selezionare le seguenti: tensione massima di 60 mV / ms; Max-min: 200 mV a 200 intervallo ms; ampiezza: -400 a +400 mV). </li><li> Eseguire una ICA automatico con Sphering classico per la rimozione batter d&#39;occhio (artefatti myographic non devono essere rimossi perché la loro portata è al di fuori delle frequenze di interesse). (Fare clic su &quot;Trasformazioni / ICA ...&quot;. Alla fine della ICA, processo ICA inversa.) </li><li> Re-di riferimento (&quot;Trasformazioni / Re-reference ...&quot;) il segnale e selezionare &quot;medio comune&quot;. </li><li> Export (fare clic su &quot;Esporta / Generic Data Export ...&quot;) il segnale e gli indicatori in formato testo (Selezionare il &quot;.vhdr&quot;; box) per un eventuale realizzazione Matlab dell&#39;indice impegno. Selezionare anche il &quot;file di intestazione Write&quot; e scatole &quot;di file marcatore Write&quot;. </li></ol></li><li> Importare il segnale in Matlab. <ol><li> Inizia Matlab e digitare &quot;eeglab&quot;, così l&#39;interfaccia grafica di EEGLab appare e importare i dati di un partecipante alla volta. Nella GUI, selezionare la voce di menu &quot;File / Importa dati / Utilizzo delle funzioni EEGLab e plugins / Da Cervello Vis Rec .vhdr file&quot;. </li><li> Nella finestra di comando, incollare uno script 16 che genera un indice di impegno. NOTA: Lo script impegno cognitivo viene calcolato la media di ogni / (Alpha + Theta) Rapporto Beta entro un tempo T. finestra scorrevole di 20 secondi che precede Questa procedura viene ripetuta ogni secondo e una nuova finestra scorrevole viene utilizzato per aggiornare l&#39;indice. </li></ol></li><li> In Microsoft Excel, aprire il file di testo dell&#39;indice di impegno che viene generato alla fine dello script per Matlab e applicare un z-score la normalizzazione dei dati EEG per consentire il confronto interindividuale. (Per ogni valore, calcola la formula in Excel: Z = (valore - media generale) / deviazione standard generale.) </li><li> Salvare il segnale di indice di impegno z-score in un file CSV in MS Excel. (Fare clic su File / Salva con nome ... e selezionare CSV nel tipo di formato.) </li><li> Ripetere la procedura (dal punto 6.1.2.2.) Per ogni partecipante. </li></ol></li><li> Fisiologia: <ol><li> Importa dati EDA in fisiologico software di analisi dei dati. </li><li> Applicare questi parametri pre-processo del segnale fisiologico: <ol><li> Applicare una trasformazione logaritmica per normalizzare la distribuzione della conduttanza secondo Venables e Christie 23 metodo. </li><li> Piatto il segnale su una finestra 10 sec 24 scorrevole. </li></ol></li><li> All&#39;interno del software fisiologico, calcolare una normalizzazione z-score sui dati EDA per permettere il confronto interindividuale. (Z = (valore - media generale) / deviazione standard globale). <ol><li> Evidenziare tutti i dati con il cursore dal canale EDA. </li><li> Nel menu in alto, selezionare il canale EDA, e selezionare &quot;significa&quot; per ottenere il valore medio del canale generale. Selezionare anche il canale EDA e &quot;stddev&quot; per ottenere il valore della deviazione standard del canale complessiva. </li><li> Per calcolare l&#39;equazione z-score, fai clic su &quot;Trasformazione / Waveform Math ...&quot; e selezionare il canale EDA in Source 1. Selezionare &quot;-&quot; (meno) nella finestra operazione matematica e selezionare K in origine 2. Selezionare &quot;Nuova destinazione&quot; nel menu di destinazione e immettere il valore medio del canale EDA (vedi punto 6.2.3.2). Selezionare &quot;Trasforma intero onda&quot;, fare clic su OK e fare clic su &quot;Trasformazione / Waveform Math ...&quot;. Selezionare il canale EDA-K in origine 1, selezionare &quot;/&quot; (divisione) nella finestra operazione matematica, selezionare K in origine 2, selezionare &quot;Nuova destinazione&quot; a destinazione ed enter il valore della deviazione standard del canale EDA (passo 6.2.3.2). Selezionare &quot;Trasforma intero onda&quot; e fare clic su OK. </li></ol></li><li> Esportare il segnale (arousal) in un file CSV. (Fare clic su File / Salva con nome ... e selezionare CSV nel tipo di formato.) </li></ol></li><li> Riconoscimento automatico emozione facciale: <ol><li> Importa i dati video dal registratore video in automatico il software di riconoscimento facciale emozione. (Fare clic su &quot;File / Nuovo ... / Partecipante ...&quot;. Dopo aver selezionato un nuovo partecipante nel menu progetto cliccando su di esso, fare clic su &quot;File / Nuovo / Analisi / Video ...&quot;. Fare clic sulla lente di ingrandimento accanto a Analisi 1 e scegliere la desiderata file video. <ol><li> Selezionare l&#39;analisi offline per &quot;ogni terzo frame&quot; e &quot;Calibrazione continua&quot; attivazione. </li><li> Esportazione dati di valenza in un file CSV. (Fare clic su &quot;Opzioni / Impostazioni / registrazione ...&quot;, selezionare la casella &quot;Scrivere valore di valenza per il file di log&quot; di dialogo. Fare clic su &quot;File /Esporta ... &quot;, scegliere la posizione in cui verranno esportati i file di log, e selezionare la casella&quot; Salva scatola dettagliato log &quot;.) </li><li> Aprire il file CSV in MS Excel. Copiare la colonna di dati valenza in una singola colonna di software SPSS. Fare clic su &quot;Analizza / Descrittive Statistiche / Descrittive&quot; e selezionare il nome della variabile appena incollato. Seleziona la casella &quot;Salva valori standardizzati nelle variabili&quot;. Apparirà una colonna con un punteggio z. Copia-incolla questi z-score sopra i vecchi dati nel file Excel. </li></ol></li><li> Salvare il file Excel con le z-score del segnale (valenza) in formato CSV. </li></ol></li></ol> 7. Data Integration e sincronizzazione <ol start="1"><li> Nel software di analisi comportamentale: <ol><li> Importa video eye-tracking (aggancio del comportamento). (Fare clic su &quot;File / Importa / video in una nuova osservazione ...&quot;. Assegnare un nome alla nuova osservazione e scegliere il file video desiderato.) </li><li> Codice ogni video con essere pertinentecomporta- ed eventi contestuali (marcatori di tempo, risposte giusto / sbagliato). </li><li> Importare tutti i dati esterni con l&#39;intestazione appropriata: z-score di segnale EEG (impegno cognitivo), z-score del segnale di EDA (coinvolgimento emotivo), z-score dei dati di valenza (coinvolgimento emotivo). (Fare clic su &quot;File / Importa / dati esterni ...&quot;. Selezionare il tipo di file appropriato e selezionare il file CSV corretto.) </li></ol></li><li> Sincronizzare ora tra i computer in base a queste formule: <ol><li> Time occhio lo sguardo di tanto in EEG = tempo nell&#39;occhio sguardo + secondo marcatore in EEG - primo marcatore nello sguardo degli occhi. </li><li> Time occhio sguardo di tanto in riconoscimento delle emozioni facciali = Time occhio sguardo + primo marcatore in emozione facciale - primo marcatore nello sguardo degli occhi. </li><li> Time occhio lo sguardo di tanto in attività elettrodermica = Time occhio sguardo + primo marcatore in attività elettrodermica - primo marcatore nello sguardo degli occhi. </li></ol></li><li> Inserisci i dati di correzione premendo il tasto &quot;Ctrl + Shift + =221 ;, per aprire il menu Offset. Selezionare &quot;Offset numerico&quot; per inserire il tempo in secondi tra ogni coppia di fonti di dati [OK?]), Secondo i calcoli di cui sopra. </li><li> Generare un report in base alle variabili di interesse per lo studio. <ol><li> Selezionare le variabili interessanti che saranno generati nel report (cliccare su &quot;Analizza / Select Dati / Nuovo profilo dati ...&quot;). Da sinistra, far scorrere le variabili desiderate tra la casella &quot;Start&quot; e la casella &quot;Risultati&quot;, sulla destra. </li><li> Generare il rapporto. (Fare clic su &quot;Analizza / Analisi Numerica / Nuovo ...&quot;, cliccare su &quot;Statistiche&quot; e selezionare la casella medio nel menu Dati esterni. Chiudi facendo clic su &quot;Calcola&quot;.) </li></ol></li><li> Esportare i dati in un software di analisi statistica e di eseguire analisi in funzione degli obiettivi di studio. </li></ol>

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The authors have nothing to disclose.

In termini di fasi critiche all&#39;interno del protocollo, si deve in primo luogo rilevare che la qualità dei dati è sempre l&#39;obiettivo principale per tecniche di raccolta neurofisiologiche. In questa metodologia, assistenti di ricerca devono prestare particolare attenzione a istruire i temi per ridurre al minimo i movimenti della testa che interferiscono con il monitoraggio di valenza (perdendo corretto angolo di fronte per la fotocamera) o generare artefatti myographic nel EEG. D&#39;altra parte, un equilibrio ...

Engagement gioca un ruolo cruciale nell&#39;apprendimento. Per Clark e Mayer 2, &quot;tutto l&#39;apprendimento richiede impegno,&quot; indipendentemente dal supporto consegna. Zhang et al. 3 anche suggerito che un maggiore coinvolgimento degli studenti in grado di migliorare i risultati di apprendimento, come problem solving e capacità di pensiero critico. Definizione di impegno rimane una sfida. Nella loro revisione della letteratura, Fredricks, Blumenfeld e Parigi 1 definiti impegno per sua natura multiforme: &quot;impegno comportamentale attinge l&#39;idea della partecipazione; comprende la partecipazione alle attività accademiche e sociali o extrascolastiche. (...) L&#39;impegno emotivo comprende reazioni positive e negative per gli insegnanti, i compagni di classe, accademici, e la scuola e si presume di creare legami con un oggetto e influenza la volontà di fare il lavoro. Infine, l&#39;impegno cognitivo attinge l&#39;idea di investimento mentale; incorpora pensosità e la volontà di esercitare il nec sforzone- di comprendere idee complesse e maestri competenze difficili &quot;. Fredricks, Blumenfeld e Parigi 1 anche sostenuto che un focus sul comportamento, emozione e cognizione, all&#39;interno del concetto di impegno, può fornire una caratterizzazione più ricca di apprendimento. Questi autori hanno sottolineato che un corpo solido di ricerca affronta ogni componente di impegno separatamente, ma questi componenti non erano stati studiati in combinazione. Essi hanno inoltre osservato che poche informazioni sono disponibili riguardo le interazioni tra le dimensioni e che ulteriori studi potrebbero contribuire a programmare interventi didattici finemente sintonizzato. Come un passo in questa direzione, questo documento descrive una metodologia di ricerca che è stato sviluppato per raccogliere e analizzare i dati quantitativi e qualitativi, in modo sincrono, in impegno comportamentale, emotivo e cognitivo durante compiti di apprendimento. Portare le Neuroscienze in Education Behavior, e di conseguenza l&#39;impegno comportamentale, è stata a lungo il tema centrale di studi in materia di istruzione: progetti di ricerca incentrati principalmente sui cambiamenti delle conoscenze e comportamenti che si verificano per lunghi periodi di tempo, tra il pre e post-test, e su intervalli di ore, settimane , mesi o anni. Discriminare tra impegno comportamentale, emotivo, cognitivo e rimane una sfida, perché le ultime due dimensioni non sono sistematicamente osservabili esternamente. Cognizione e le emozioni devono o essere dedotta dalle osservazioni o valutati con misure self-report. Da un punto di vista esterno, rimane difficile stabilire se gli studenti stanno cercando di ottenere il loro lavoro fatto nel più breve tempo possibile o utilizzando strategie di apprendimento a livello profondo di padroneggiare un contenuto specifico. In punto di fatto, Fredricks, Blumenfeld e Parigi 1 sono stati in grado di trovare tutti gli studi pubblicati che utilizzano, misure oggettive diretti di impegno cognitivo. I recenti sviluppi tecnologici inil campo delle neuroscienze hanno creato nuove possibilità per la ricerca in materia di istruzione. Nuovi metodi di raccolta dei dati e algoritmi di analisi sviluppate nel campo dell&#39;ergonomia neuro sembrano molto promettenti per gli studi qualitativi e quantitativi durante le attività di apprendimento. Altre discipline, come l&#39;economia, la psicologia, marketing, e l&#39;ergonomia, hanno utilizzato le misurazioni neurofisiologiche per valutare l&#39;impegno cognitivo per qualche tempo 4-8. Misure neurofisiologici, insieme con algoritmi di analisi efficienti, permettono di studiare un fenomeno senza disturbarlo. Per loro natura, i questionari self-report disimpegnarsi studenti di apprendimento. Misure neurofisiologici permettono disegni di ricerca da svolgere in ambienti di apprendimento più autentica. Questi strumenti comprendono attrezzature per il monitoraggio della frequenza cardiaca, frequenza respiratoria, pressione arteriosa, temperatura corporea, diametro della pupilla, l&#39;attività elettrodermica, elettroencefalografia (EEG), ecc. <strong&gt; Raccolta sincronizzato dei dati su Behavioral, emotivo, cognitivo e fidanzamento Come risultati rappresentativi in ​​seguito all&#39;uso di questo protocollo, questo articolo presenta i risultati parziali di uno studio in cui gli studenti hanno dovuto risolvere, sullo schermo del computer, dieci problemi di fisica meccanica. Questi problemi sono stati sviluppati in lavori precedenti 9. Dati neurofisiologici sono stati raccolti, mentre i discenti sono stati risolvere i problemi e di relax durante un 45 s pausa, con gli occhi chiusi, dopo ogni problema. Come accennato in precedenza, i dati comportamentali impegno sono costituiti da interazioni software (movimenti del mouse e click), lo sguardo degli occhi, le prestazioni e le risposte alle domande prodotte da uno studente interagisce con il sistema, mentre realizzazione del compito 1. Un sistema di eye-tracking è stato utilizzato per raccogliere le interazioni del software e dei dati sguardo degli occhi. Prestazioni (tempo per risolvere un problema, correttezza delle risposte) sono stati raccolti su unsito web sondaggio che è stato utilizzato per presentare l&#39;attività. Questo sito è stato utilizzato anche per raccogliere dati self-report raccolti con un questionario adattato da Bradley e Lang 10. Coinvolgimento emotivo comporta caratterizzazione di emozioni. Secondo Lang 11, le emozioni sono caratterizzati in termini di valenza (piacevole / spiacevole) e l&#39;eccitazione (calma / suscitato). Dati coinvolgimento emotivo sono stati quindi raccolti, utilizzando il software di riconoscimento facciale automatico emozione che quantifica valenza emotiva e un&#39;attività encoder / sensore elettrodermica per l&#39;eccitazione 12,13. Dell&#39;attività elettrodermica (EDA) si riferisce alla resistenza elettrica registrato tra due elettrodi quando una corrente elettrica molto debole è in costante passati tra loro. Cacioppo, Tassinary e Berntson 14 hanno dimostrato che la resistenza registrata varia secondo l&#39;eccitazione del soggetto. Pertanto, i dati psicofisiologici, come la valenza o l&#39;eccitazione, sono considerati correlati di coinvolgimento emotivo. <pclass = &quot;jove_content&quot;&gt; Infine, i dati di fidanzamento cognitive vengono raccolti attraverso elettroencefalografia (EEG). Misure EEG, sul cuoio capelluto, l&#39;attività elettrica di gruppi di neuroni nel cervello sincronizzati. I segnali elettrici registrati dal cuoio capelluto sono spesso oscillatorio e composto di componenti di frequenza. Per convenzione, queste frequenze sono raggruppate in sequenze, noto come bande. Ad esempio, alfa, beta e theta bande sono al centro di questo studio. Secondo gli studi neuroscientifici 14, queste bande riflettono differenti capacità di elaborazione cognitiva in aree specifiche del cervello. Pertanto, l&#39;analisi della densità spettrale di potenza (PSD) di frequenze specifiche, combinato con numerosi studi 7,15 su vigilanza e l&#39;attenzione, permette ai ricercatori di quantificare l&#39;impegno cognitivo durante un compito. Come ha osservato Mikulka et al. 16, la ricerca ha dimostrato una relazione diretta tra l&#39;attività di beta e la vigilanza cognitiva e una relazione indiretta tra alpha und attività theta e la vigilanza. Quindi, il Papa, Bogart e Bartoleme 7 sviluppato un indice di impegno che calcola il PSD di tre bande: beta / (alpha + theta). Questo parametro è stato convalidato in altri studi sul coinvolgimento 16,17,18. Per caratterizzare l&#39;impegno cognitivo nel tempo, una trasformata rapida di Fourier (FFT) converte il segnale EEG da ciascun sito attivo (F3, F4, O1, O2) in uno spettro di potenza. L&#39;indice di impegno EEG al tempo T viene calcolata la media di ciascun rapporto di impegno entro una finestra scorrevole 20 sec il precedente tempo T. Questa procedura viene ripetuta ogni secondo e una nuova finestra scorrevole è utilizzato per aggiornare l&#39;indice. Poiché l&#39;obiettivo di questa metodologia è quello di fornire una ricca analisi delle molteplici dimensioni di ingaggio, sincronizzazione dei dati è cruciale. Come Leger et al. 19 ricordare ai lettori, i produttori di apparecchiature consiglia vivamente di utilizzare un solo computer per ogni strumento di misurazione per garantirne la precisione specificata level. Così, quando più computer sono impiegati, la sincronizzazione tra i computer di registrazione diventa un passaggio fondamentale. Le registrazioni non possono tutti essere iniziato al tempo stesso esatto, e ogni flusso di dati ha il suo determinato periodo di tempo (ad esempio, sec 0 di eye-tracking ≠ sec 0 di EEG o dati fisiologici). Ciò è estremamente importante: desincronizzazione tra i flussi di dati significa errori nella quantificazione di ogni dimensione di impegno. Ci sono diversi modi di sincronizzazione registrazioni fisiologiche e comportamentali concomitanti. Questi metodi possono essere suddivisi in due approcci principali; diretta e indiretta 20. Il protocollo presentato nella sezione successiva è basato su un approccio indiretta quando un dispositivo esterno, un syncbox, viene utilizzato per inviare logica transistor-transistor (TTL) segnali a tutto l&#39;apparecchio di controllo (come mostrato in Figura 1). Come ogni pezzo di equipaggiamento ha un orario di inizio diverso, i marcatori TTL sono registrati nei file di registro con un parente<html> ritardo. Marcatori vengono poi utilizzati per riallineare i segnali e garantire la corretta sincronizzazione dopo ogni registrazione così. Un programma software di analisi comportamentale che consente l&#39;integrazione file esterno viene utilizzato per ri-sincronizzare la cronologia di ogni flusso di dati e di eseguire analisi quantitativa e qualitativa di ogni dimensione di impegno. <img alt="Figura 1" src="/files/ftp_upload/52627/52627fig1.jpg" /> Figura 1. Architettura del sistema di raccolta dei dati. L&#39;ambiente di laboratorio in cui comportamentale (eye-tracking), emotivo (EDA ed emozione facciale) e dati (EEG) di fidanzamento cognitivi sono raccolte contiene molti computer. Questo solleva una sfida di sincronizzazione per i dati a cui fa riferimento sui rispettivi orologi dei computer. Per essere in grado di analizzare tutti i dati nello stesso tempo di riferimento, l&#39;impostazione del laboratorio comporta un syncbox che invia segnali TTL a tutti i flussi di dati.nk &quot;&gt; Clicca qui per vedere una versione più grande di questa figura. Per valutare la precisione del metodo in termini di sincronizzazione, sono stati introdotti 45 sec pause prima ciascuno dei problemi fisica meccanica. Durante queste pause, i soggetti dovevano rilassarsi e chiudere gli occhi. Come si è visto in altri studi 4,9,16,17,18, queste pause dovrebbero indurre variazioni significative del segnale raccolto: i due punti pupilla dell&#39;occhio di eye-tracking subito scompaiono (impegno comportamentale) e un calo immediato impegno cognitivo (EEG segnale) si osserva. Questi componenti specifici del segnale sono utilizzati per valutare la validità generale della sincronizzazione. La recente pubblicazione di articoli che completamente o parzialmente basano su questa procedura di sincronizzazione, nel campo dei sistemi informativi 19, interazioni uomo-macchina 21 e di formazione 9, 22, fornisce la prova della sua efficacia.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0">
	<tbody>
		<tr>
			<td>EGI GSN-32&#160;</td>
			<td>EGI</td>
			<td>n/a</td>
			<td>Dense array EEG</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Netstation v.5.0</td>
			<td>EGI</td>
			<td>n/a</td>
			<td>EEG data collection software: EEG is collected with 32-electrode dense array electroencephalography (dEEG) geodesic sensor net using Netstation acquisition software and EGI amplifiers (Electrical Geodesics, Inc). The vertex (recording site Cz) is the reference electrode for recording. Impedance is kept below 50 k&#937; with a sampling rate of 250 Hz.&#160;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Facereader v.4</td>
			<td>Noldus</td>
			<td>n/a</td>
			<td>Facial emotion recognition software</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Syncbox</td>
			<td>Noldus</td>
			<td>n/a</td>
			<td>Syncbox start the co-registration of EEG and gaze data by sending a Transistor-Transistor Logic (TTL) signal to the EGI amplifier and a keystroke signal to the Tobii Studio v 3.2.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Logitech C600&#160; Webcam</td>
			<td></td>
			<td>960-000396</td>
			<td>Webcam used to gather video data sent to mediarecorder and that will be analyzed in Facereader</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>The Observer XT</td>
			<td>Noldus</td>
			<td>n/a</td>
			<td>Integration and synchronization software: The Noldus Observer XT (Noldus Information Technology) is used to synchronize all behavioral, emotional and cognitive engagement data.&#160;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>On-Screen LED illumination</td>
			<td>Noldus</td>
			<td>n/a</td>
			<td>Neon positioned on computer screen in order to correctly light the face of subjects</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>MediaRecorder</td>
			<td>Noldus</td>
			<td>n/a</td>
			<td>Video data collection software</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Tobii X60</td>
			<td>Tobii</td>
			<td>n/a</td>
			<td>Collect eye-movement patterns :&#160; used to record subjects&#8217; eye movement patterns at 60Hz during the experiment.&#160;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Tobii Studio v.3.2</td>
			<td>Tobii</td>
			<td>n/a</td>
			<td>Eye-tracking data collection and analysis software</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Analyzer 2</td>
			<td>Brainvision</td>
			<td>n/a</td>
			<td>EEG signal processing software</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Acqknowledge v.4.0</td>
			<td>Biopac</td>
			<td>ACK100M</td>
			<td>Physiological signal acquisition and processing software</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Control III germicide solution</td>
			<td>Maril Products.</td>
			<td>10002REVA-20002-1</td>
			<td>Disinfectant solution used with EEG helmets : recommended by EGI</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Unipark</td>
			<td>QuestBack AG</td>
			<td>n/a</td>
			<td>Online survey environment</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

assessing the multiple dimensions of engagement to characterize learning: a neurophysiological perspective

In a recent theoretical synthesis on the concept of engagement, Fredricks, Blumenfeld and Paris1 defined engagement by its multiple dimensions: behavioral, emotional and cognitive. They observed that individual types of engagement had not been studied in conjunction, and little information was available about interactions or synergy between the dimensions; consequently, more studies would contribute to creating finely tuned teaching interventions. Benefiting from the recent technological advances in neurosciences, this paper presents a recently developed methodology to gather and synchronize data on multidimensional engagement during learning tasks. The technique involves the collection of (a) electroencephalography, (b) electrodermal, (c) eye-tracking, and (d) facial emotion recognition data on four different computers. This led to synchronization issues for data collected from multiple sources. Post synchronization in specialized integration software gives researchers a better understanding of the dynamics between the multiple dimensions of engagement. For curriculum developers, these data could provide informed guidelines for achieving better instruction/learning efficiency. This technique also opens up possibilities in the field of brain-computer interactions, where adaptive learning or assessment environments could be developed.

<html> Le figure 2 e 3 mostrano schermate dei risultati dell&#39;integrazione e sincronizzazione dei dati comportamentali, emotivi e cognitivi impegno in un&#39;applicazione software di analisi comportamentale. In entrambe le figure, la parte sinistra organizza i soggetti di ricerca e lo schema di codifica. Nella sezione centrale, un video (con punti rossi) mostra l&#39;occhio lo sguardo del soggetto durante il compito. Impegno comportamentale del soggetto può essere dedotta sulla base di quello che lui...

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Assessing the Multiple Dimensions of Engagement to Characterize Learning: A Neurophysiological Perspective

This paper aims to describe the techniques involved in the collection and synchronization of the multiple dimensions (behavioral, affective and cognitive) of learners&#8217; engagement during a task.

Valutare le molteplici dimensioni di ingaggio per caratterizzare Learning: una prospettiva neurofisiologica

In a recent theoretical synthesis on the concept of engagement, Fredricks, Blumenfeld and Paris1 defined engagement by its multiple dimensions: ...

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Research

JoVE Journal

Behavior

12.4K Views.  Université du Québec à Montréal. This paper aims to describe the techniques involved in the collection and synchronization of the multiple dimensions (behavioral, affective and cognitive) of learners’ engagement during a task. 

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The Use of the Puzzle Box as a Means of Assessing the Efficacy of Environmental Enrichment

Environmental enrichment can dramatically influence the development and function of neural circuits. Further, enrichment has been shown to successfully delay the onset of symptoms in models of Huntington&#8217;s disease 1-4, suggesting environmental factors can evoke a neuroprotective effect against the progressive, cellular level damage observed in neurodegenerative disorders. The ways in which an animal can be environmentally enriched, however, can vary considerably. Further, there is no straightforward manner in which the effects of environmental enrichment can be assessed: most methods require either fairly complicated behavioral paradigms and/or postmortem anatomical/physiological analyses. This protocol describes the use of a simple and inexpensive behavioral assay, the Puzzle Box 5-7 as a robust means of determining the efficacy of increased social, sensory and motor stimulation on mice compared to cohorts raised in standard laboratory conditions. This simple problem solving task takes advantage of a rodent&#8217;s innate desire to avoid open enclosures by seeking shelter. Cognitive ability is assessed by adding increasingly complex impediments to the shelter&#8217;s entrance. The time a given subject takes to successfully remove the obstructions and enter the shelter serves as the primary metric for task performance. This method could provide a reliable means of rapidly assessing the efficacy of different enrichment protocols on cognitive function, thus paving the way for systematically determining the role specific environmental factors play in delaying the onset of neurodevelopmental and neurodegenerative disease.

Environmental enrichment provides a potential protective effect against neurodegenerative disorders. Currently, however, there is no easy way of determining the efficacy of enrichment procedures. This protocol describes a simple &#8220;Puzzle Box&#8221; method for assessing an animal&#8217;s cognitive function, in order to reveal the effectiveness of environmental enrichment.

L&#39;uso del Puzzle Box come un mezzo per valutare l&#39;efficacia di arricchimento ambientale

Environmental enrichment can dramatically influence the development and function of neural circuits.  Further, enrichment has been shown to successfully ...

Ricerca

Comportamento

Mindfulness in Motion (MIM): An Onsite Mindfulness Based Intervention (MBI) for Chronically High Stress Work Environments to Increase Resiliency and Work Engagement

A pragmatic mindfulness intervention to benefit personnel working in chronically high-stress environments, delivered onsite during the workday, is timely and valuable to employee and employer alike. Mindfulness in Motion (MIM) is a Mindfulness Based Intervention (MBI) offered as a modified, less time intensive method (compared to Mindfulness-Based Stress Reduction), delivered onsite, during work, and intends to enable busy working adults to experience the benefits of mindfulness. It teaches mindful awareness principles, rehearses mindfulness as a group, emphasizes the use of gentle yoga stretches, and utilizes relaxing music in the background of both the group sessions and individual mindfulness practice. MIM is delivered in a group format, for 1 hr/week/8 weeks. CDs and a DVD are provided to facilitate individual practice. The yoga movement is emphasized in the protocol to facilitate a quieting of the mind. The music is included for participants to associate the relaxed state experienced in the group session with their individual practice. To determine the intervention feasibility/efficacy we conducted a randomized wait-list control group in Intensive Care Units (ICUs). ICUs represent a high-stress work environment where personnel experience chronic exposure to catastrophic situations as they care for seriously injured/ill patients. Despite high levels of work-related stress, few interventions have been developed and delivered onsite for such environments. The intervention is delivered on site in the ICU, during work hours, with participants receiving time release to attend sessions. The intervention is well received with 97% retention rate. Work engagement and resiliency increase significantly in the intervention group, compared to the wait-list control group, while participant respiration rates decrease significantly pre-post in 6/8 of the weekly sessions. Participants value institutional support, relaxing music, and the instructor as pivotal to program success. This provides evidence that MIM is feasible, well accepted, and can be effectively implemented in a chronically high-stress work environment.

Mindfulness in Motion MIM: An Onsite Mindfulness Based Intervention MBI for Chronically High Stress Work Environments to Increase Resiliency and Work Engagement

The Mindfulness in Motion (MIM) protocol offers a pragmatic Mindfulness Based Intervention (MBI) on-site, for persons working in chronically high-stress work environments that significantly increases resiliency and work engagement. The protocol has proven feasible, beneficial, and is easily adaptable to other high-stress workplaces.

Mindfulness in Motion (MIM): un intervento in loco Mindfulness Based (MBI) per ambienti di lavoro cronici di stress elevato per aumentare la resilienza e Work Engagement

A pragmatic mindfulness intervention to benefit personnel working in chronically high-stress environments, delivered onsite during the workday, is timely ...

Quantifying Learning in Young Infants: Tracking Leg Actions During a Discovery-learning Task

Task-specific actions emerge from spontaneous movement during infancy. It has been proposed that task-specific actions emerge through a discovery-learning process. Here a method is described in which 3-4 month old infants learn a task by discovery and their leg movements are captured to quantify the learning process. This discovery-learning task uses an infant activated mobile that rotates and plays music based on specified leg action of infants. Supine infants activate the mobile by moving their feet vertically across a virtual threshold. This paradigm is unique in that as infants independently discover that their leg actions activate the mobile, the infants&#8217; leg movements are tracked using a motion capture system allowing for the quantification of the learning process. Specifically, learning is quantified in terms of the duration of mobile activation, the position variance of the end effectors (feet) that activate the mobile, changes in hip-knee coordination patterns, and changes in hip and knee muscle torque. This information describes infant exploration and exploitation at the interplay of person and environmental constraints that support task-specific action. Subsequent research using this method can investigate how specific impairments of different populations of infants at risk for movement disorders influence the discovery-learning process for task-specific action.

A method is described in which 3-4 month old infants learn a task by discovery and their leg movements are captured to quantify the learning process.

Quantificare l&#39;apprendimento nei bambini piccoli: azioni di monitoraggio gamba durante una task-Discovery apprendimento

Task-specific actions emerge from spontaneous movement during infancy. It has been proposed that task-specific actions emerge through a discovery-learning ...

Vagus Nerve Stimulation as a Tool to Induce Plasticity in Pathways Relevant for Extinction Learning

Extinction describes the process of attenuating behavioral responses to neutral stimuli when they no longer provide the reinforcement that has been maintaining the behavior. There is close correspondence between fear and human anxiety, and therefore studies of extinction learning might provide insight into the biological nature of anxiety-related disorders such as post-traumatic stress disorder, and they might help to develop strategies to treat them. Preclinical research aims to aid extinction learning and to induce targeted plasticity in extinction circuits to consolidate the newly formed memory. Vagus nerve stimulation (VNS) is a powerful approach that provides tight temporal and circuit-specific release of neurotransmitters, resulting in modulation of neuronal networks engaged in an ongoing task. VNS enhances memory consolidation in both rats and humans, and pairing VNS with exposure to conditioned cues enhances the consolidation of extinction learning in rats. Here, we provide a detailed protocol for the preparation of custom-made parts and the surgical procedures required for VNS in rats. Using this protocol we show how VNS can facilitate the extinction of conditioned fear responses in an auditory fear conditioning task. In addition, we provide evidence that VNS modulates synaptic plasticity in the pathway between the infralimbic (IL) medial prefrontal cortex and the basolateral complex of the amygdala (BLA), which is involved in the expression and modulation of extinction memory.

Vagus nerve stimulation (VNS) has emerged as a tool to induce targeted synaptic plasticity in the forebrain to modify a range of behaviors. This protocol describes how to implement VNS to facilitate the consolidation of fear extinction memory.

Stimolazione del nervo vago come strumento per indurre plasticità Percorsi rilevanti per l&#39;apprendimento Extinction

Extinction describes the process of attenuating behavioral responses to neutral stimuli when they no longer provide the reinforcement that has been ...

Place and Response Learning in the Open-field Tower Maze

This protocol describes how the Open-field Tower Maze (OFTM) paradigm is used to study spatial learning in rodents. This maze is especially useful for examining how rats learn to use a place- or response-learning to successfully navigate in an open-field arena. Additionally, this protocol describes how the OFTM differs from other behavioral maze paradigms that are commonly used to study spatial learning in rodents. The OFTM described in this article was adapted from the one previously described by Cole, Clipperton, and Walt (2007). Specifically, the OFTM was created to test spatial learning in rodents without the experimenter having to consider how &#8220;stress&#8221; might play a role as a confounding variable. Experiments have shown that stress-alone can significantly affect cognitive function1. The representative results section contains data from an experiment that used the OFTM to examine the effects of estradiol treatment on place- and response-learning in adult female Sprague Dawley rats2. Future studies will be designed to examine the role of the hippocampus and striatum in place- and response-learning in the OFTM.

The Open-field Tower Maze (OFTM) is a maze created to study the behavioral and neural mechanisms of spatial learning (e.g., place- or response-learning) in rats. This maze is especially useful for experimenters who want to use a non-stressful maze paradigm to investigate spatial learning in their research.

Posizionare e risposta apprendimento nel campo aperto Torre Maze

This protocol describes how the Open-field Tower Maze (OFTM) paradigm is used to study spatial learning in rodents. This maze is especially useful for ...

Using a Split-belt Treadmill to Evaluate Generalization of Human Locomotor Adaptation

Understanding the mechanisms underlying locomotor learning helps researchers and clinicians optimize gait retraining as part of motor rehabilitation. However, studying human locomotor learning can be challenging. During infancy and childhood, the neuromuscular system is quite immature, and it is unlikely that locomotor learning during early stages of development is governed by the same mechanisms as in adulthood. By the time humans reach maturity, they are so proficient at walking that it is difficult to come up with a sufficiently novel task to study de novo locomotor learning. The split-belt treadmill, which has two belts that can drive each leg at a different speed, enables the study of both short- (i.e., immediate) and long-term (i.e., over minutes-days; a form of motor learning) gait modifications in response to a novel change in the walking environment. Individuals can easily be screened for previous exposure to the split-belt treadmill, thus ensuring that all experimental participants have no (or equivalent) prior experience. This paper describes a typical split-belt treadmill adaptation protocol that incorporates testing methods to quantify locomotor learning and generalization of this learning to other walking contexts. A discussion of important considerations for designing split-belt treadmill experiments follows, including factors like treadmill belt speeds, rest breaks, and distractors. Additionally, potential but understudied confounding variables (e.g., arm movements, prior experience) are considered in the discussion.

We describe a protocol for investigating human locomotor adaptation using the split-belt treadmill, which has two belts that can drive each leg at a different speed. We specifically focus on a paradigm designed to test the generalization of adapted locomotor patterns to different walking contexts (e.g., gait speeds, walking environments).

Utilizzando un tapis roulant Split-cintura per valutare la generalizzazione dell'adattamento dell'apparato locomotore umano

Understanding the mechanisms underlying locomotor learning helps researchers and clinicians optimize gait retraining as part of motor rehabilitation. ...

The "Motor" in Implicit Motor Sequence Learning: A Foot-stepping Serial Reaction Time Task

This protocol describes a modified serial reaction time (SRT) task used to study implicit motor sequence learning. Unlike the classic SRT task that involves finger-pressing movements while sitting, the modified SRT task requires participants to step with both feet while maintaining a standing posture. This stepping task necessitates whole body actions that impose postural challenges. The foot-stepping task complements the classic SRT task in several ways. The foot-stepping SRT task is a better proxy for the daily activities that require ongoing postural control, and thus may help us better understand sequence learning in real-life situations. In addition, response time serves as an indicator of sequence learning in the classic SRT task, but it is unclear whether response time, reaction time (RT) representing mental process, or movement time (MT) reflecting the movement itself, is a key player in motor sequence learning. The foot-stepping SRT task allows researchers to disentangle response time into RT and MT, which may clarify how motor planning and movement execution are involved in sequence learning. Lastly, postural control and cognition are interactively related, but little is known about how postural control interacts with learning motor sequences. With a motion capture system, the movement of the whole body (e.g., the center of mass (COM)) can be recorded. Such measures allow us to reveal the dynamic processes underlying discrete responses measured by RT and MT, and may aid in elucidating the relationship between postural control and the explicit and implicit processes involved in sequence learning. Details of the experimental set-up, procedure, and data processing are described. The representative data are adopted from one of our previous studies. Results are related to response time, RT, and MT, as well as the relationship between the anticipatory postural response and the explicit processes involved in implicit motor sequence learning.

The &quot;Motor&quot; in Implicit Motor Sequence Learning: A Foot-stepping Serial Reaction Time Task

We introduce the foot-stepping serial reaction time (SRT) task. This modified SRT task, complementing the classic SRT task that involves only finger-pressing movement, better approximates daily sequenced activities and allows researchers to study the dynamic processes underlying discrete response measures and disentangle the explicit process operating in implicit sequence learning.

Il "motore" a motore implicito sequenza di apprendimento: una reazione seriale un passo piede volta compito

This protocol describes a modified serial reaction time (SRT) task used to study implicit motor sequence learning. Unlike the classic SRT task that ...

Using the FishSim Animation Toolchain to Investigate Fish Behavior: A Case Study on Mate-Choice Copying In Sailfin Mollies

Over the last decade, employing computer animations for animal behavior research has increased due to its ability to non-invasively manipulate the appearance and behavior of visual stimuli, compared to manipulating live animals. Here, we present the FishSim Animation Toolchain, a software framework developed to provide researchers with an easy-to-use method for implementing 3D computer animations in behavioral experiments with fish. The toolchain offers templates to create virtual 3D stimuli of five different fish species. Stimuli are customizable in both appearance and size, based on photographs taken of live fish. Multiple stimuli can be animated by recording swimming paths in a virtual environment using a video game controller. To increase standardization of the simulated behavior, the prerecorded swimming path may be replayed with different stimuli. Multiple animations can later be organized into playlists and presented on monitors during experiments with live fish.
In a case study with sailfin mollies (Poecilia latipinna), we provide a protocol on how to conduct a mate-choice copying experiment with FishSim. We utilized this method to create and animate virtual males and virtual model females, and then presented these to live focal females in a binary choice experiment. Our results demonstrate that computer animation may be used to simulate virtual fish in a mate-choice copying experiment to investigate the role of female gravid spots as an indication of quality for a model female in mate-choice copying.
Applying this method is not limited to mate-choice copying experiments but can be used in various experimental designs. Still, its usability depends on the visual capabilities of the study species and first needs validation. Overall, computer animations offer a high degree of control and standardization in experiments and bear the potential to &#39;reduce&#39; and &#39;replace&#39; live stimulus animals as well as to &#39;refine&#39; experimental procedures.

Using the FishSim Animation Toolchain to Investigate Fish Behavior: A Case Study on Mate-Choice Copying In Sailfin Mollies

Using the novel FishSim Animation Toolchain, we present a protocol for non-invasive visual manipulation of public information in the context of mate-choice copying in sailfin mollies. FishSim Animation Toolchain provides an easy-to-use framework for the design, animation and presentation of computer-animated fish stimuli for behavioral experiments with live test fish.

Utilizzando la Toolchain di animazione FishSim per indagare il comportamento dei pesci: un caso di studio su Mate-scelta copia In Mollies Sailfin

Over the last decade, employing computer animations for animal behavior research has increased due to its ability to non-invasively manipulate the ...

An Instrumented Pull Test to Characterize Postural Responses

Impairment of postural reflexes, termed postural instability, is a common and disabling deficit in Parkinson's disease. To assess postural reflexes, clinicians typically employ the pull test to grade corrective responses to a backward perturbation at the shoulders. However, the pull test is prone to issues with reliability and scaling (score/4). Here, we present an instrumented version of the pull test to more precisely quantify postural responses. Akin to the clinical test, pulls are manually administered except pull force is also recorded. Displacements of the trunk and feet are captured by a semi-portable motion tracking system. Raw data represent distance traveled (in millimeter units), making subsequent interpretation and analysis intuitive. The instrumented pull test also detects variabilities influencing pull test administration, such as pull force, thereby identifying and quantifying potential confounds that can be accounted for by statistical techniques. The instrumented pull test could have application in studies seeking to capture early abnormalities in postural responses, track postural instability over time, and detect responses to therapy.

Impairment of postural reflexes, termed postural instability, is difficult to quantify. Clinical assessments such as the pull test suffer issues with reliability and scaling. Here, we present an instrumented version of the pull test to objectively characterize postural responses.

Un Test instrumentato Pull per caratterizzare le prove posturali

Impairment of postural reflexes, termed postural instability, is a common and disabling deficit in Parkinson's disease. To assess postural reflexes, ...

Multimodal Protocol for Assessing Metacognition and Self-Regulation in Adults with Learning Difficulties

Learning disabilities (LDs) encompass disorders of those who have difficulty learning and using academic skills, exhibiting performance below expectations for their chronological age in the areas of reading, writing, and/or mathematics. Each of the disorders making up the LDs involve different deficits; however, some commonalities can be found within that heterogeneity, such in terms of learning self-regulation and metacognition. Unlike in early ages and later educational levels, there are hardly any evidence-based evaluation protocols for adults with LDs. LDs influence academic performance but also have serious consequences in professional, social, and family contexts. In response to this, the current work proposes a multimodal evaluation protocol focused on metacognitive, self-regulation of learning, and emotional processes, which make up the basis of the difficulties in adults with LDs. The assessment is carried out through analysis of the on-line learning process using a variety methods, techniques, and sensors (e.g., eye tracking, facial expressions of emotion, physiological responses, concurrent verbalizations, log files, screen recordings of human-machine interactions) and off-line methods (e.g., questionnaires, interviews, and self-report measures). This theoretically-driven and empirically-based guideline aims to provide an accurate assessment of LDs in adulthood in order to design effective prevention and intervention proposals.

The current work proposes a multimodal evaluation protocol focused on metacognitive, self-regulation of learning, and emotional processes, which make up the basis of the difficulties in adults with LDs.

Protocollo multimodale per la valutazione della metacognizione e dell'autoregolamentazione negli adulti con difficoltà di apprendimento

Learning disabilities (LDs) encompass disorders of those who have difficulty learning and using academic skills, exhibiting performance below expectations ...