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).

このプロトコルは、Tech3Lab研究施設のためのHEC-モントリオールによって承認されたComitéinstitutionnel·デ·ラ·RECHERCHE AVEC DESêtreshumains（CIER）ドゥ大学ケベックモントリオールà（UQAM）から倫理的な証明書を受け取りました。プロトコルは、私たちのラボ環境や機器で実行される特定の各手順を説明しています。正確なソフトウェアパスが方法論を明確にするために設けられているが、この技術は譲渡であり、他の独自の視線追跡、自動顔感情認識、電気活動と脳波の機器やソフトウェアで複製することができます。 ラボ環境の1.セットアップ<ol><li>アイトラッカー、EEGアンプ、4つの記録コンピュータやスピーカーをオンにします。 </li><li>録音機器の設定を準備します。 <ol><li>メーカーのrecommeに従って、必要な材料とのEEGセットアップの準備nded手順。今後の参加者の脳波ソフトウェアを準備します。視線追跡ソフトウェアを起動して、ソフトウェアで新しい参加者のプロファイルを作成します。ビデオ録画ソフトウェアとカメラを起動します。 </li><li> 60秒でのマーカーとプロジェクトのために作成された特定のサブルーチンとの同期ソフトウェアを起動します。生理学的測定ソフトウェアを起動します（皮膚電気活動を記録するため）およびプロジェクト用に作成した特定のレイアウトを開きます。最高レベルの参加者の椅子を調整します。 </li></ol></li></ol> 2.参加者の準備<ol><li>倫理的な同意書を読み、署名する参加者を確認して下さい。 </li><li> EEGのための頭蓋骨の測定を行います。 <ol><li> （ - 20参照システム10によれば）参加者の頭部上のCzの場所を検索します。食塩水（塩化カリウム）でEEGネットを浸し（ステップ1.2.1を参照）、メーカーの基準に準拠してタイマー（10分）を起動します。&lt;/ LI&gt; </ol></li><li>参加者に研究の目的と実験の手順を読んで、「 この研究の目的は、あなたが物理学の問題に答えている間、あなたの脳の活動を観察することです。まず、センサーがインストールされます、あなたは、コンピュータ上で10ニュートン物理学の問題を解決することが求められます。私たちはあなたの目でそれぞれの問題を閉じた後、45秒の休憩を取るように求められます。それぞれの問題の後、あなたは、問題のあなたの評価を評価するように求められます。」 </li><li>実験の全持続時間は90分となり、被写体を教えてください。 </li><li>製造業者の推奨に従って、生理学的センサをインストールします。2ゲル化しセンサーを左手の上に。 </li><li>製造業者の推奨に従って、EEGキャップを取り付け、（製造業者の仕様書に従って）40kΩので閾値とインピーダンスチェックを行います。 </li></ol> 3.データ収集<ol><li>全ての記録ソフトウェアが同期して開始する準備ができていることを確認してください： <ol><li>生理学（EDAデータ）：「スタート」ボタンをクリックします。 </li><li>ビデオ録画：「開」ボタンをクリックします。 </li><li>アイトラッキング：「保留」ボタンをクリックします。 </li><li> EEG：「記録」ボタンをクリックします。 </li><li>同期ソフトウェア：「緑の円」ボタンをクリックします。 </li></ol></li><li>視線のキャリブレーション： <ol><li> （「ツール/設定/校正を...」をクリック）5点、画面上のキャリブレーションを実行し、彼/彼女は赤い点を次のながら参加者を観察します。十分な精度が達成されるまで、メーカーの基準に基づいて、この手順を繰り返します。 </li></ol></li><li>参加者の画面上にプロジェクトタスクの手順を：彼/彼女がそれらを読んだ後、任意の質問を持っている場合、彼/彼女は、実験を開始する準備ができているかどうか尋ねます。 </li><li> 10ニュートンPを解決するために、参加者を確認して下さいhysics問題。 </li><li>必要に応じて、45秒の休憩の間にインピーダンスチェックを実行（ない問題5の前に）。 </li><li>参加者が（ベースラインを決定するために）それぞれの問題の前にブレークフル45秒を要することを確認してください。 </li></ol>データ収集の4終了<ol><li>すべてのコンピュータ上のデータ収集を停止し、参加者からセンサーを取り外します。 </li></ol> 5.参加者が離れた後<ol><li>製造業者の推奨に従って、殺菌剤とのEEGキャップを清掃し、設備を整えます。収集したすべてのデータファイルを保存し、FTPサーバ上でバックアップを作成します。 </li><li>参加者のスプレッドシートに入力します。データ収集中の任意の特定のイベントや問題に注意してください。 WebブラウザからすべてのCookieを削除します。 </li></ol> 6.統合ソフトウェアへのデータの前処理およびエクスポート<ol start="1"><li> EEG <ol><li> EEGデータ分析ソフトウェアにインポートEEGデータ： <ol><li>新しく作成された生のデータファイルに生の脳波データを貼り付け、「生データ」、「歴史」と「エクスポート」という名前のコンピュータ上に3つの空のフォルダを作成します。 </li><li> EEGデータ解析ソフトウェアでは、「ファイル/新規プロジェクトを...」をクリックした後、新たに作成された生データファイルを選択し、[参照]をクリックして、生のデータの場所を選択します。 「歴史」と同じように「エクスポート」フォルダの場所を選択します。 </li><li> 「OK」をクリックします。 （ウィンドウは、すべての参加者の脳波データが含まれている必要があります）。 </li></ol></li><li>前処理脳信号： <ol><li>フィルタとノッチを適用します（「トランスフォーメーション/ IIRフィルタを...」をクリックします）。ウィンドウでは、12デシベルの傾斜と12デシベルの傾斜と50 Hzの高域遮断と1.5 Hzの低域遮断を有効にしてください。また、60Hzの周波数でノッチを有効にしてください。 </li><li> DC増幅器が使用されるため、DC信号をトレンド除去（「トラをクリックnsformations / DCトレンド除去...」とイネーブル &quot;DC接続する前に、マーカーの前に100ミリと100ミリ秒で、「時間に基づきます）。 </li><li>生データの検査を行う（「変換/生データ検査...」をクリックして、半自動アーティファクト除去を選択します）。次の項目を選択します。最大電圧60μV/ MS;最大 - 最小：200ミリ秒間隔で200μV。振幅：-400 400にμV）。 </li><li>まばたきの除去のための古典的な球形で自動ICAを実行します（その範囲は、目的の周波数の外にあるので、myographicアーチファクトが除去される必要はありません）。 （ICA、プロセス逆ICAの終わりに。「...変換/ ICA」をクリックしてください。） </li><li>再基準（「変換/再参照...」）信号とは、「共通の平均」を選択してください。 </li><li>エクスポート（「エクスポート/汎用データエクスポート...」をクリックします）テキスト形式で信号およびマーカーは、（「.vhdr」を選択します;係インデックスの最終的なMatlabの建設のためのボックス）。また、「ライト·ヘッダ·ファイル」と「ライトマーカーファイル」ボックスをオンにします。 </li></ol></li><li> MATLABで信号をインポートします。 <ol><li> MATLABを起動し、EEGLABのGUIは、一度に1つの参加者のデータを表示され、インポートように「EEGLAB」と入力します。 GUIで、[項目メニュー」/脳ヴィスレック.vhdrファイルからEEGLAB機能やプラグインを使用したファイル/データのインポート/ &quot;。 </li><li>コマンドウィンドウで、係のインデックスを生成するスクリプト16を貼り付けます。 注：認知的関与のスクリプトは、この手順は、毎秒繰り返され、新たなスライディングウィンドウがインデックスを更新するために使用される時間Tの前に20秒スライディングウィンドウ内の各ベータ版/（アルファ+シータ）比の平均値によって計算されます。 </li></ol></li><li> MS Excelで、MATLABが、スクリプトの終了時に生成された係合インデックスのテキストフ​​ァイルを開くとz SCORを適用EEGデータで電子の正規化は、被験者間の比較を可能にします。 （Excelでこの数式を計算し、それぞれの値の場合：Z =（値 - 全体平均）/全体の標準偏差） </li><li> MS ExcelでCSVファイルにZスコア係インデックス信号を保存します。 （...として保存/ファイルをクリックし、フォーマットタイプでCSVを選択します。） </li><li> （ステップ6.1.2.2から。）手順を繰り返し、各参加者のために。 </li></ol></li><li>生理学： <ol><li>生理的データ分析ソフトウェアでインポートEDAデータ。 </li><li>生理学的信号を事前処理するために、これらのパラメータを適用します。 <ol><li> Venablesとクリスティーズ23の方法に従ってコンダクタンスの分布を正規化する対数変換を適用します。 </li><li>フラット窓24をスライドさせる 10秒の信号。 </li></ol></li><li>生理ソフトウェア内では、被験者間の比較を可能にするために、EDAデータのZスコアの正規化を計算します。 （Z =（値 - 全体平均）/全体的な標準偏差）。 <ol><li> EDAチャネルからのカーソルですべてのデータを強調表示します。 </li><li>トップメニューでは、EDAチャネルを選択して、チャネル全体の平均値を得るために「平均」を選択します。また、チャネル全体の標準偏差値を得るために、EDAチャネルと「STDDEV」を選択します。 </li><li> Zスコアの方程式を計算するには、「変換/波形演算を...」をクリックし、ソース1にEDAのチャンネルを選択します。 「 - 」を選択し、数学的操作画面で（マイナス）と宛先メニューの「新規宛先」ソース2.選択にKを選択し、EDAチャネルの平均値を入力します（ステップ6.2.3.2を参照）。 「全体の波を変換」を選択し、[OK]をクリックすると、「変換/波形演算を...」をクリックします。ソース1にEDA-Kチャネルを選択し、数学的な操作画面で、「/」（除算）を選択し、ソース2にKを選択し、目的地に「新デスティネーション」を選択して、エンテEDAチャネル（ステップ6.2.3.2）の標準偏差値rを。 「全体の波を変換」して、[OK]をクリックし選択します。 </li></ol></li><li> CSVファイル内の信号（覚醒）をエクスポートします。 （...として保存/ファイルをクリックし、フォーマットタイプでCSVを選択します。） </li></ol></li><li>自動顔感情認識： <ol><li>自動顔感情認識ソフトウェアにメディアレコーダーからインポートされた映像データ。 （「...ファイル/新規作成/分析/ビデオ」を、それをクリックすることで、プロジェクトメニューに新しい参加者を選択したら、クリックします。 &quot;...ファイル/新規... /参加者」をクリックしてください。分析1の隣にある虫眼鏡をクリックして、目的を選択ビデオファイル。 <ol><li> 「3フレームごと」のオフライン分析を選択し、「連続キャリブレーション」を有効にします。 </li><li> CSVファイルでエクスポート価データ。 （「オプション/設定/ログ機能を... &quot;をクリックして、「ログ·ファイルに価値を書く&quot;チェックボックスをオンにします。/ &quot;ファイルをクリックしますエクスポート...詳細なログを保存する「ボックス」、ログファイルをエクスポートし、チェックする場所を選択します &quot;。） </li><li> MS ExcelでCSVファイルを開きます。 SPSSソフトウェアの1つの列に、価電子データ列をコピーします。 「Analyseを/記述統計統計/記述統計」をクリックして、ジャスト貼り付け変数名を選択します。 「変数に標準化された値を保存」ボックスにチェックを入れます。 Zスコアを持つ列が表示されます。 Excelファイル内の古いデータの上に、これらのzスコアをコピー＆ペーストします。 </li></ol></li><li> CSV形式の信号（価）のzスコアのExcelファイルを保存します。 </li></ol></li></ol> 7.データ統合と同期<ol start="1"><li>行動解析ソフトウェアで： <ol><li>インポートアイトラッキングの動画（行動係）。 （「新しい観測でファイル/読み込み/ビデオを...」をクリックします。新しい観測に名前を付け、目的のビデオファイルを選択します。） </li><li>コー​​ド関連BEと各ビデオhaviors、コンテキストイベント（時間マーカー、右/間違った答え）。 </li><li>適切なヘッダーを持つすべての外部データをインポートする：EEG信号（認知的関与）のZスコア、EDA信号（感情のかかわり）、価電子データのZスコア（感情的なエンゲージメント）のZスコア。 （「ファイル/インポート/外部データの...」をクリックします。適切なファイルの種類を選択し、適切なCSVファイルを選択します。） </li></ol></li><li>これらの式によれば、コンピュータ間で時刻を同期します。 <ol><li>視線の最初のマーカー - 視線+ EEGにおける第2のマーカーでEEG =時間の時間からの視線の時間。 </li><li>視線の最初のマーカー - 視線+顔面感情で最初のマーカーで顔感情認識=時間の時間からの視線の時間。 </li><li>視線の最初のマーカー - 視線+電気活動の最初のマーカーで電気活動=時間の時間からの視線の時間。 </li></ol></li><li> 」を押すと、オフセットデータを入力してはCtrl + Shift + =221 ;,オフセットメニューを開きます。選択して[OK？]データソースの各ペアの間の時間を秒単位で入力するには、「数値はオフセット」）、上記の計算によると。 </li><li>研究への関心の変数に応じてレポートを生成します。 <ol><li>レポートに生成されます興味深いの変数を選択します（ &quot;/ [データ/新しいプロファイルデータを分析...」をクリックします）。左から、「スタート」ボックスと右側の「結果」ボックスに、間に所望の変数をスライドさせます。 </li><li>レポートを生成します。 （「分析/数値解析/新規...」をクリックして、「統計」をクリックし、[外部データ]メニューの平均ボックスをオンにします。「計算」をクリックして終了します。） </li></ol></li><li>統計解析ソフトウェアにデータをエクスポートし、研究の目的に応じた分析を行います。 </li></ol>

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The authors have nothing to disclose.

プロトコル内の重要なステップの観点では、最初のデータの品質が常に神経生理学的収集技術のための主要な焦点であることが指摘されるべきです。この方法では、研究支援者は、（カメラの正しいフェースアングルを失う）価のモニタリング妨害またはEEGでmyographic成果物が生成されます頭の動きを最小限に抑えるために被験者に指示に特別な注意を払う必要があります。一方、バランスはより人間工学的なデータ収集のために作られた現実の問題解決と介入の正当性との間に維持されなければなりません。これは、EEGデータ収集は、環境の電磁変動を受けることに留意することも重要です。伝統的なEEG施設は、ファラデーケージの電磁変動からその装置を特定してください。しかし、この方法で使用される装置のいくつかは、ファラデーケージ内部の電磁変動（主に視線追跡装置）を生成するため、第アプローチは効果がないです。私たちは、アースに特に注意を払って、すべての電気機器を保護することによって電磁問題を克服します。 技術に修正やトラブルシューティングについては、初期同期戦略を正確に一緒に複数のコンピュータやプログラムに関するデータ収集を「開始」するための同期ソフトウェアの能力に依存していました。コンピュータとプログラム間の重要かつ一貫性のない遅延が認められたので、採取後の再同期が必要となりました。したがって、syncboxデバイスアーキテクチャに加えました。 syncboxは、データを収集するすべてのコンピュータやプログラムにTTLマーカーを送信します。同期は最初syncboxマーカー間の遅延を計算する問題となります。 言及する必要がある技術の1つの制限は、認知的関与度によって制限された信号の解析の精度です。せいでFFTの基本的な前提は、このインデックスは、1秒エポックに基づいて生成される：認知的関与のスクリプトが値秒ごとに生成します。本物の問題解決に焦点を当てて、このパラダイムでは、この時間枠は許容範囲ですが、関与のより正確な研究は、分析のために、この時間枠で、いくつかの制限が発生する場合があります。 代替の/既存の方法に関しては、感情価は、血液量圧18、25センサーを導出することができることに留意しなければなりません。この技術は、顔面感情認識ソフトウェアから価電子信号と比較して精度を評価するために、将来の研究に統合することができます。また、本研究で用いた認知係合インデックスが前の発表された研究で使用されている周知のものであることを言及すべきです。軽量EEGデバイスのいくつかの製造業者は、同様の測定を提供すると主張するが、それは以降生および処理されたデータの品質を評価することは困難ですそのアルゴリズムは未発表です。 最後に、この技術は様々な分野で多くの可能な用途を提供します。もちろん、教育の分野において価値があるだろう。他の可能性の中で、この係合評価手法は、コース設計者に通知するための強力なツールである可能性があります。例えば、マルテンス、GulikersとBastiaens 26が観察されるように、「かなり頻繁に、開発者は、彼らは慎重に教育分析と設計に基づいていなくても、技術がそれを可能にする主な理由は、マルチメディアというように、シミュレーション、およびアドオンを追加する傾向があります内容が複雑すぎる場合、特定のアドオンは、価値がある場合は、提案学習戦略は効率的である場合。」このように、神経生理学的データはまたなど、設計者に通知することができ、学習者の関与のリアルタイムの評価は、適応のための可能性を開きますeラーニングや電子評価環境。我々は、システムWHEにより警告され、軽量なEEGのヘルメットを着用して、学習者を予見することができますnは彼/彼女の婚約のレベルが低下して、例えば、一時停止またはそれに応じて反応するように求めるメッセージが表示されます。また、係合インデックスに基づいて、適応評価タスクを開発することが可能です。研究開発のかなりの量は、現在、脳コンピュータインタフェース（BCI）の革新的な分野で行われています。

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&gt;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= &quot;jove_content&quot;&gt;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<html>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。 <img alt="図1" src="/files/ftp_upload/52627/52627fig1.jpg" /> 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 &quot;&gt;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。

<table><tbody><tr><td>EGI GSN-32&amp;nbsp;</td><td>EGI</td><td></td><td>Dense array EEG</td></tr><tr><td>Netstation v.5.0</td><td>EGI</td><td></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&amp;Omega; with a sampling rate of 250 Hz.&amp;nbsp;</td></tr><tr><td>Facereader v.4</td><td>Noldus</td><td></td><td>Facial emotion recognition software</td></tr><tr><td>Syncbox</td><td>Noldus</td><td></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&amp;nbsp; 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></td><td>Integration and synchronization software: The Noldus Observer XT (Noldus Information Technology) is used to synchronize all behavioral, emotional and cognitive engagement data.&amp;nbsp;</td></tr><tr><td>On-Screen LED illumination</td><td>Noldus</td><td></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></td><td>Video data collection software</td></tr><tr><td>Tobii 60X</td><td>Tobii</td><td></td><td>Collect eye-movement patterns :&amp;nbsp; used to record subjects&amp;rsquo; eye movement patterns at 60Hz during the experiment.&amp;nbsp;</td></tr><tr><td>Tobii Studio v.3.2</td><td>Tobii</td><td></td><td>Eye-tracking data collection and analysis software</td></tr><tr><td>Analyzer 2</td><td>Brainvision</td><td></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></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>行動解析ソフトウェアアプリケーションの統合や、行動の感情や認知的関与のデータの同期の結果の2及び図3のスクリーンショットを図 。両方の図において、左側のセクションには、研究対象と符号化方式を開催しています。中間部では、（赤い点で）ビデオは、タスク中の被験者の視線を示しています。被験者の行動の婚約は、彼/彼女がタスクとどのようなアクションが取られている間に見ているものに基づいて推測することができます。 EDA（覚醒）、感情的な関与と認知的関与のためのEEGの婚約インデックスの顔の感情価：下のセクションでは、時間マーカーは、同期の3つのデータのトラックにスクロールしています。データは、全ての被験者から収集された場合、ソフトウェアは、最終的には他の統計分析ソフトウェアで被験者間分析を実行するために使用することができる基本的な記述統計を提供します。 常に &quot;&gt;：&quot; =キープtogether.withinページFO「ENT <img alt="図2" src="/files/ftp_upload/52627/52627fig2.jpg" /> 問題解決タスクの開始時に、図2多次元婚約データ。問題解決フェーズの開始時に、被験者のスクリーンショット。学習者は、問題の概要を読んでいる：視線は、3行目にあります。このとき（赤い線が時間カーソルを表す）、被験者の覚醒がちょうど解決すべき課題の期待のピークを通過したが、ベースラインと比較して依然として高く、感情価は、中性ようで、EEG認知的関与を最大に思われます。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52627/52627fig2large.jpg" target="_blank">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。</a> <img alt="図3" src="/files/ftp_upload/52627/52627fig3.jpg" /> 図3.多次元婚約データ長調問題解決のタスクの前に一時停止したタスク。データ中の一時停止をる。このポーズは、単にタスクの前に、被験者のベースラインを確立することが有用です。被験者の目が閉じているのでここでは、価電子データは利用できません。認知的関与（EEG信号）は、その最小値からわずかに上昇しています。対象はゆっくりと一時停止の終了を見越し、タスクで再従事されています。覚醒（EDA信号）が常に減少している。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52627/52627fig3large.jpg" target="_blank">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。</a>

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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.

神経生理学の視点：学習を特徴づけるために、エンゲージメントの複数の次元を評価します

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

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Nanyang Technological University

Research

JoVE Journal

Behavior

12.4K ビュー.  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. 

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

Combining Computer Game-Based Behavioural Experiments With High-Density EEG and Infrared Gaze Tracking

Experimental paradigms are valuable insofar as the timing and other parameters of their stimuli are well specified and controlled, and insofar as they yield data relevant to the cognitive processing that occurs under ecologically valid conditions. These two goals often are at odds, since well controlled stimuli often are too repetitive to sustain subjects' motivation. Studies employing electroencephalography (EEG) are often especially sensitive to this dilemma between ecological validity and experimental control: attaining sufficient signal-to-noise in physiological averages demands large numbers of repeated trials within lengthy recording sessions, limiting the subject pool to individuals with the ability and patience to perform a set task over and over again. This constraint severely limits researchers' ability to investigate younger populations as well as clinical populations associated with heightened anxiety or attentional abnormalities. Even adult, non-clinical subjects may not be able to achieve their typical levels of performance or cognitive engagement: an unmotivated subject for whom an experimental task is little more than a chore is not the same, behaviourally, cognitively, or neurally, as a subject who is intrinsically motivated and engaged with the task. A growing body of literature demonstrates that embedding experiments within video games may provide a way between the horns of this dilemma between experimental control and ecological validity. The narrative of a game provides a more realistic context in which tasks occur, enhancing their ecological validity (Chaytor &amp; Schmitter-Edgecombe, 2003). Moreover, this context provides motivation to complete tasks. In our game, subjects perform various missions to collect resources, fend off pirates, intercept communications or facilitate diplomatic relations. In so doing, they also perform an array of cognitive tasks, including a Posner attention-shifting paradigm (Posner, 1980), a go/no-go test of motor inhibition, a psychophysical motion coherence threshold task, the Embedded Figures Test (Witkin, 1950, 1954) and a theory-of-mind (Wimmer &amp; Perner, 1983) task. The game software automatically registers game stimuli and subjects' actions and responses in a log file, and sends event codes to synchronise with physiological data recorders. Thus the game can be combined with physiological measures such as EEG or fMRI, and with moment-to-moment tracking of gaze. Gaze tracking can verify subjects' compliance with behavioural tasks (e.g. fixation) and overt attention to experimental stimuli, and also physiological arousal as reflected in pupil dilation (Bradley et al., 2008). At great enough sampling frequencies, gaze tracking may also help assess covert attention as reflected in microsaccades - eye movements that are too small to foveate a new object, but are as rapid in onset and have the same relationship between angular distance and peak velocity as do saccades that traverse greater distances. The distribution of directions of microsaccades correlates with the (otherwise) covert direction of attention (Hafed &amp; Clark, 2002).

Procedures for recording high-density EEG and gaze data during computer game-based cognitive tasks are described. Using a video game to present cognitive tasks enhances ecological validity without sacrificing experimental control.

組み合わせてコンピュータゲームベースの高密度脳波や赤外線視線追跡と行動実験

Experimental paradigms are valuable insofar as the timing and other parameters of their stimuli are well specified and controlled, and insofar as they ...

神経科学

A Cross-Disciplinary and Multi-Modal Experimental Design for Studying Near-Real-Time Authentic Examination Experiences

Over the past ten years, research into students&#39; emotions in educational environments has increased. Although researchers have called for more studies that rely on objective measures of emotional experience, limitations on utilizing multi-modal data sources exist. Studies of emotion and emotional regulation in classrooms traditionally rely on survey instruments, experience-sampling, artifacts, interviews, or observational procedures. These methods, while valuable, are mainly&#160;dependent on participant or observer subjectivity and is limited in its authentic measurement of students&#39; real-time performance to a classroom activity or task. The latter, in particular, poses a stumbling block to many scholars seeking to objectively measure emotions and other related measures in the classroom, in real-time.
The purpose of this work is to present a protocol to experimentally study students&#39; real-time responses to exam experiences during an authentic assessment situation. For this, a team of educational psychologists, engineers, and engineering education researchers designed an experimental protocol that retained the limits required for accurate physiological sensor measurement, best-practices of salivary collection, and an authentic testing environment. In particular, existing studies that rely on physiological sensors are conducted in experimental environments that are disconnected from educational settings (e.g., Trier Stress Test), detached in time (e.g., before or after a task), or introduce analysis error (e.g., use of sensors in environments where students are likely to move). This limits our understanding of students&#39; real-time responses to classroom activities and tasks. Furthermore, recent research has called for more considerations to be covered around issues of recruitment, replicability, validity, setups, data cleaning, preliminary analysis, and particular&#160;circumstances (e.g., adding a variable in the experimental design) in academic emotions research that relies on multi-modal approaches.

An experimental design was developed to investigate the real-time influences of an examination experience to assess the emotional realities students experience in higher education settings and tasks. This design is the result of a cross-disciplinary (e.g., educational psychology, biology, physiology, engineering) and multi-modal (e.g., salivary markers, surveys, electrodermal sensor) approach.

ほぼリアルタイムの本格的な試験体験を研究するための学際的かつ多モーダル実験設計

Over the past ten years, research into students&#39; emotions in educational environments has increased. Although researchers have called for more studies ...

行動学

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.

学習困難を有する成人におけるメタ認知と自己調節を評価するためのマルチモーダルプロトコル

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

Measuring Engagement of Spectators of Social Digital Games

The goal of this methodology is to assess explicit and implicit measures of engagement of spectators during social digital games in a group of participants with motion tracking systems. In the context of games that are not confined within a screen, measuring the different dimensions of engagement such as physiological arousal can be challenging. The focus of the study is made on the spectators of the game and the differences in their engagement according to interactivity. Engagement is measured with physiological and self-reported arousal, as well as an engagement questionnaire at the end of the experiment. Physiological arousal is measured with electrodermal activity (EDA) sensors that record the data on a portable device (EDA box). Portability was essential because of the nature of the game, which is akin to a life-size pong and includes many participants that move. To have an overview of the events of the game, three cameras are used to film three angles of the playing field. To synchronize the EDA data with events happening in the game, boxes with digital numbers are used and put in the frames of cameras. Signals are sent from a sync box simultaneously to the EDA boxes and to light boxes. The light boxes show the synchronization numbers to the cameras, and the same numbers are also logged on the EDA data file. That way, it is possible to record EDA of many people that move freely in a large space and synchronize this data with events in the game. In our particular study, we were able to assess the differences in arousal for the different conditions of interactivity. One of the limitations of this method is that the signals cannot be sent farther than 20 meters away. This method is, therefore, appropriate for recording physiological data in games with an unlimited number of players but is restricted to a limited space.

We propose a methodology that enables measuring engagement of spectators in a social digital game combining physiological and self-reported data. As this digital game involves a group of freely moving people, the experience is filmed using a synchronizing technique that links physiological data with events in the game.

ソーシャルデジタルゲームの観客のエンゲージメントを測定する

The goal of this methodology is to assess explicit and implicit measures of engagement of spectators during social digital games in a group of ...

Eye-tracking Technology and Data-mining Techniques used for a Behavioral Analysis of Adults engaged in Learning Processes

Behavioral analysis of adults engaged in learning tasks is a major challenge in the field of adult education. Nowadays, in a world of continuous technological changes and scientific advances, there is a need for life-long learning and education within both formal and non-formal educational environments. In response to this challenge, the use of eye-tracking technology and data-mining techniques, respectively, for supervised (mainly prediction) and unsupervised (specifically cluster analysis) learning, provide methods for the detection of forms of learning among users and/or the classification of their learning styles. In this study, a protocol is proposed for the study of learning styles among adults with and without previous knowledge at different ages (18 to 69-year-old) and at different points throughout the learning process (start and end). Statistical analysis-of-variance techniques mean that differences may be detected between the participants by type of learner and previous knowledge of the task. Likewise, the use of&#160;unsupervised learning clustering techniques throws light on similar forms of learning among the participants across different groups. All these data will facilitate personalized proposals from the teacher for the presentation of each task at different points in the chain of information processing. It will likewise be easier for the teacher to adapt teaching materials to the learning needs of each student or group of students with similar characteristics.

We present a protocol for a behavioral analysis of adults (ages 18 to 70-year-old) engaged in learning processes, undertaking tasks designed for Self-Regulated Learning (SRL). The participants, university teachers and students, and adults from the University of Experience, were monitored with eye-tracking devices and the data were analyzed with data-mining techniques.

学習過程に従事する成人の行動分析に使用されるアイトラッキング技術とデータマイニング技術

Behavioral analysis of adults engaged in learning tasks is a major challenge in the field of adult education. Nowadays, in a world of continuous ...

教室でのエンゲージメントの向上:AIによる生徒の注意力レベルの分析

Artificial Intelligence-Based System for Detecting Attention Levels in Students

The attention level of students in a classroom can be improved through the use of Artificial Intelligence (AI) techniques. By automatically identifying the attention level, teachers can employ strategies to regain students' focus. This can be achieved through various sources of information.
One source is to analyze the emotions reflected on students' faces. AI can detect emotions, such as neutral, disgust, surprise, sadness, fear, happiness, and anger. Additionally, the direction of the students' gaze can also potentially indicate their level of attention. Another source is to observe the students' body posture. By using cameras and deep learning techniques, posture can be analyzed to determine the level of attention. For example, students who are slouching or resting their heads on their desks may have a lower level of attention. Smartwatches distributed to the students can provide biometric and other data, including heart rate and inertial measurements, which can also be used as indicators of attention. By combining these sources of information, an AI system can be trained to identify the level of attention in the classroom. However, integrating the different types of data poses a challenge that requires creating a labeled dataset. Expert input and existing studies are consulted for accurate labeling. In this paper, we propose the integration of such measurements and the creation of a dataset and a potential attention classifier. To provide feedback to the teacher, we explore various methods, such as smartwatches or direct computers. Once the teacher becomes aware of attention issues, they can adjust their teaching approach to re-engage and motivate the students. In summary, AI techniques can automatically identify the students' attention level by analyzing their emotions, gaze direction, body posture, and biometric data. This information can assist teachers in optimizing the teaching-learning process.

著者スポットライト:教室の注目度を測定する際の技術的および主観的な課題への対処

This paper proposes an artificial intelligence-based system to automatically detect whether students are paying attention to the class or are distracted. This system is designed to help teachers maintain students' attention, optimize their lessons, and dynamically introduce modifications in order for them to be more engaging.

人工知能を用いた学生の注意力検出システム

The attention level of students in a classroom can be improved through the use of Artificial Intelligence (AI) techniques. By automatically identifying ...

工学

Measuring Statistical Learning Across Modalities and Domains in School-Aged Children Via an Online Platform and Neuroimaging Techniques

Statistical learning, a fundamental skill to extract regularities in the environment, is often considered a core supporting mechanism of the first language development. While many studies of statistical learning are conducted within a single domain or modality, recent evidence suggests that this skill may differ based on the context in which the stimuli are presented. In addition, few studies investigate learning as it unfolds in real-time, rather focusing on the outcome of learning. In this protocol, we describe an approach for identifying the cognitive and neural basis of statistical learning, within an individual, across domains (linguistic vs. non-linguistic) and sensory modalities (visual and auditory). The tasks are designed to cast as little cognitive demand as possible on participants, making it ideal for young school-aged children and special populations. The web-based nature of the behavioral tasks offers a unique opportunity for us to reach more representative populations nationwide, to estimate effect sizes with greater precision, and to contribute to open and reproducible research. The neural measures provided by the functional magnetic resonance imaging (fMRI) task can inform researchers about the neural mechanisms engaged during statistical learning, and how these may differ across individuals on the basis of domain or modality. Finally, both tasks allow for the measurement of real-time learning, as changes in reaction time to a target stimulus is tracked across the exposure period. The main limitation of using this protocol relates to the hour-long duration of the experiment. Children might need to complete all four statistical learning tasks in multiple sittings. Therefore, the web-based platform is designed with this limitation in mind so that tasks may be disseminated individually. This methodology will allow users to investigate how the process of statistical learning unfolds across and within domains and modalities in children from different developmental backgrounds.

Presented here is a protocol introducing a set of child-friendly statistical learning tasks geared towards examining children&#8217;s learning of temporal statistical patterns across domains and sensory modalities. The developed tasks collect behavioral data using the web-based platform and task-based functional magnetic resonance imaging (fMRI) data for examining neural engagement during statistical learning.

オンラインプラットフォームとニューロイメージング技術を用いた学齢期の子どものモダリティとドメイン間の統計的学習の測定

Statistical learning, a fundamental skill to extract regularities in the environment, is often considered a core supporting mechanism of the first ...

Inter-Brain Synchrony in Open-Ended Collaborative Learning: An fNIRS-Hyperscanning Study

fNIRS hyperscanning is widely used to detect the neurobiological underpinnings of social interaction. With this technique, researchers qualify the concurrent brain activity of two or more interactive individuals with a novel index called inter-brain synchrony (IBS) (i.e., phase and/or amplitude alignment of the neuronal or hemodynamic signals across time). A protocol for conducting fNIRS hyperscanning experiments on collaborative learning dyads in a naturalistic learning environment is presented here. Further, a pipeline of analyzing IBS of oxygenated hemoglobin (Oxy-Hb) signal is explained. Specifically, the experimental design, the process of NIRS data recording, data analysis methods, and future directions are all discussed. Overall, implementing a standardized fNIRS hyperscanning pipeline is a fundamental part of second-person neuroscience. Also, this is in line with the call for open-science to aid the reproducibility of research.

The protocol for conducting fNIRS hyperscanning experiments on collaborative learning dyads in a naturalistic learning environment is outlined. Further, a pipeline to analyze the Inter-Brain Synchrony (IBS) of oxygenated hemoglobin (Oxy-Hb) signals is presented.

神経生理学の視点：学習を特徴づけるために、エンゲージメントの複数の次元を評価します

要約

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組み合わせてコンピュータゲームベースの高密度脳波や赤外線視線追跡と行動実験

ほぼリアルタイムの本格的な試験体験を研究するための学際的かつ多モーダル実験設計

学習困難を有する成人におけるメタ認知と自己調節を評価するためのマルチモーダルプロトコル

ソーシャルデジタルゲームの観客のエンゲージメントを測定する

学習過程に従事する成人の行動分析に使用されるアイトラッキング技術とデータマイニング技術

人工知能を用いた学生の注意力検出システム

人工知能を用いた学生の注意力検出システム

人工知能を用いた学生の注意力検出システム

オンラインプラットフォームとニューロイメージング技術を用いた学齢期の子どものモダリティとドメイン間の統計的学習の測定

オープンエンド共同学習における脳間同期:fNIRS-ハイパースキャン研究