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).

이 프로토콜은 Tech3Lab 연구 시설에 대한 HEC-몬트리올에 의해 승인 된위원회 (CCT) institutionnel 드 라 공들인 AVEC 데 êtres humains (CIER) 드 난 Université 뒤 퀘벡 몬트리올 (UQAM)에서 윤리적 인증서를 받았다. 이 프로토콜은 우리의 테스트 환경 및 장비에서 수행하는 특정 각 단계에 대해 설명합니다. 정확한 소프트웨어 경로는 방법을 명확하게하기 위해 제공되지만,이 기술은 양도 및 기타 소유권 안구 추적, 자동 안면 인식 감정, 피부 전기 활동 및 뇌파 장비 및 소프트웨어와 함께 복제 될 수있다. 실험실 환경 1. 설정 <ol><li> 눈 추적, 뇌파 증폭기, 네 개의 기록 컴퓨터와 스피커의 전원을 켭니다. </li><li> 기록 장치의 설치를 준비 : <ol><li> 제조업체의 추천!에 따라 필요한 재료와 뇌파 설치 준비nded 절차. 곧 참가자의 뇌파 소프트웨어를 준비합니다. 눈 추적 소프트웨어를 시작하고 소프트웨어의 새로운 참여자 프로파일을 생성합니다. 비디오 레코딩 소프트웨어 및 카메라를 시작. </li><li> 60 초에 마커 프로젝트에 대해 생성 된 특정 서브 루틴과 동기화 소프트웨어를 시작합니다. 생리 학적 측정 소프트웨어를 시작합니다 (피부 전기 활동을 기록하는) 프로젝트에 대해 생성 된 특정 레이아웃을 엽니 다. 가장 높은 수준으로 참가자의 의자를 조정합니다. </li></ol></li></ol> 2. 참가자 준비 <ol><li> 읽고 윤리적 동의서에 서명하기 위해 참가자를 요청합니다. </li><li> 뇌파에 대한 두개골 측정을 수행합니다 : <ol><li> (- 20 참조 시스템 (10)에 따라) 참가자의 머리에 Cz에 위치를 찾을 수 있습니다. 식염수 (염화칼륨)의 EEG 그물 담가 (단계 1.2.1 참조), 제조자의 기준에 따라 타이머 (10 분)을 시작한다. &lt;/ 리&gt; </ol></li><li> 연구의 목적 및 참가자에게 실험의 단계를 읽고, &quot;이 연구의 목적은 물리학의 문제에 대답하는 동안 뇌의 활동을 관찰하는 것입니다. 먼저 우리는 센서를 설치합니다, 당신은 컴퓨터에 10 뉴턴의 물리학 문제를 해결하라는 메시지가 표시됩니다. 우리는 당신의 눈을 가진 각각의 문제가 닫힌 후 45 초 휴식을 취하도록 요청합니다. 각각의 문제 후, 당신은 문제의 당신의 평가를 평가하게됩니다. &quot; </li><li> 실험의 총 지속 시간이 90 분 될 것입니다 제목을 알려주십시오. </li><li> 제조자의 권고에 따라, 생리 센서를 설치 두 gelified 센서 왼손 위에. </li><li> 제조업체의 권장 사항에 따라, 뇌파 캡을 설치하고 (제조업체의 사양에 따라) 40 kΩ의에서 임계 값과 임피던스 검사를 수행합니다. </li></ol> 3. 데이터 수집 <ol><li> 모든 기록 소프트웨어가 동시성에 시작 할 준비가되어 있는지 확인합니다 : <ol><li> 생리학 (EDA 데이터) : &quot;시작&quot;버튼을 클릭합니다. </li><li> 비디오 녹화 : &quot;열기&quot;버튼을 클릭합니다. </li><li> 눈 추적 : &quot;보류&quot;버튼을 클릭하십시오. </li><li> EEG : &quot;기록&quot;버튼을 클릭하십시오. </li><li> 동기화 소프트웨어 : &quot;녹색 원&quot;버튼을 클릭하십시오. </li></ol></li><li> 아이의 시선 교정 : <ol><li> 5 점에 화면 보정을 수행하고 그 / 그녀가 빨간 점을 다음과 동안 참가자를 관찰 ( &quot;도구 / 설정 / 교정을 ...&quot;클릭). 충분한 정확도가 달성 될 때까지 제조 업체의 기준에 따라,이 절차를 반복합니다. </li></ol></li><li> 참가자의 화면에 프로젝트 작업 지침 : 그 / 그녀가 그들을 읽은 후 질문이 있으면 물어, 그는 / 그녀는 실험을 시작할 준비가됩니다. </li><li> 10 뉴턴 P를 해결하기 위해 참가자를 요청hysics 문제. </li><li> 필요한 경우, 45 초 휴식의 일 동안 임피던스 검사를 수행 (5 전에없는 문제). </li><li> 확인 참가자가 각각의 문제 이전에 전체 45 초 휴식을 취합니다 (베이스 라인을 결정하기 위해). </li></ol> 데이터 수집 4. 끝 <ol><li> 모든 컴퓨터에 데이터 수집을 중지하고 참가자로부터 센서를 제거합니다. </li></ol> 5. 참가자가 떠난 후 <ol><li> 제조업체의 권장 사항에 따라, 살균제와 뇌파 캡을 청소하고 장비를 정돈. 수집 된 모든 데이터 파일을 저장하고 FTP 서버에 백업을 만들 수 있습니다. </li><li> 참가자 스프레드 시트를 입력 : 데이터 수집 중 특정 이벤트 나 문제가 있습니다. 웹 브라우저에서 모든 쿠키를 지 웁니다. </li></ol> 통합 소프트웨어 6. 데이터 전처리 및 내보내기 <ol start="1"><li> 뇌파 <ol><li> EEG 데이터 분석 소프트웨어로 가져 EEG 데이터 : <ol><li> 새로 생성 된 원시 데이터 파일에 원시 뇌파 데이터를 붙여 &quot;원시 데이터&quot;, &quot;역사&quot;와 &quot;수출&quot;라는 컴퓨터에 세 개의 빈 폴더를 만듭니다. </li><li> 뇌파 데이터 분석 소프트웨어에서 &quot;파일 / 새 프로젝트를 ...&quot;버튼을 클릭 한 후 새로 생성 된 원시 데이터 파일을 선택, 찾아보기를 클릭하여 원시 데이터 위치를 선택합니다. &quot;역사&quot;와 같은 방법으로 &quot;내보내기&quot;폴더의 위치를​​ 선택합니다. </li><li> &quot;확인&quot;을 클릭합니다. (윈도우는 모든 참가자의 EEG 데이터를 포함한다). </li></ol></li><li> 전처리 뇌 신호 : <ol><li> ( &quot;변환 / IIR 필터를 ...&quot;클릭) 필터 및 노치 (notch)를 적용합니다. 창에서 12 dB의 기울기와 12dB의 기울기 50 Hz에서 높은 컷오프 1.5 Hz에서 낮은 컷오프 수 있습니다. 또한 60 Hz의 주파수에서 노치 수 있습니다. </li><li> DC 증폭기를 사용하기 때문에,이 DC 신호 detrend ( &quot;트라을 클릭마커 전에 100 밀리 초와 DC 연결 전에 100 밀리 초)에서 nsformations 시간을 기준으로 / DC Detrend ... &quot;및 사용&quot; &quot;. </li><li> 원시 데이터 검사를 수행합니다 ( &quot;변환 / 원시 데이터 검사를 ...&quot;를 클릭하고 반자동 아티팩트 제거를 선택합니다). 최대 전압 60 μV / MS] 다음을 선택 최대 분 : 200 밀리 초 간격으로 200 μV; 진폭 : -400 400에 μV). </li><li> 눈 깜박임 제거를위한 고전적인 구형과 자동 ICA를 수행합니다 (그 범위는 관심있는 주파수의 외부에 있기 때문에 myographic 유물을 제거 할 필요가 없습니다). (ICA, 프로세스 역 ICA의 끝에서. &quot;... 변환 / ICA&quot;를 클릭하십시오.) </li><li> 다시 참조 ( &quot;변환 / 다시 참조 ...&quot;) 신호는 &quot;일반적인 평균&quot;을 선택합니다. </li><li> 수출 ( &quot;수출 / 일반 데이터 내보내기를 ...&quot;클릭) 텍스트 형식의 신호 및 마커 (선택 &quot;.vhdr&quot;; 결합 인덱스의 최종 matlab에 건설 상자). 또한 &quot;쓰기 헤더 파일&quot;및 &quot;쓰기 마커 파일&quot;상자를 선택합니다. </li></ol></li><li> 매트랩 신호를 가져옵니다. <ol><li> matlab에를 시작하고 EEGLab의 GUI를 한 번에 하나의 참여자에 대한 데이터를 표시하고 가져 오기 때문에 &quot;eeglab&quot;를 입력합니다. GUI에서 선택 항목 메뉴 &quot;EEGLab 기능과 플러그인을 사용하여 파일 / 데이터 가져 오기 / / 뇌 마주 녹화에서 .vhdr 파일&quot;. </li><li> 명령 창에서, 결합 인덱스를 생성하는 스크립트 (16)를 붙여 넣습니다. 주 :인지 결합 스크립트이 절차 20 초 슬라이딩 윈도우 선행 시간 T. 내의 각 베타 / (알파 + 쎄타) 비율의 평균으로 계산되고 초마다 새로운 슬라이딩 윈도우가 인덱스를 업데이트하는 데 사용되는 반복된다. </li></ol></li><li> MS 엑셀에서 매트랩하여 스크립트의 끝에서 생성된다 결합 지수의 텍스트 파일을 열고, Z SCOR 적용뇌파 데이터에 전자 정상화 intersubject 비교를 허용합니다. (각 값에 대해, Excel에서이 수식을 계산 : Z = (값 - 전체 평균) / 전체 표준 편차를.) </li><li> MS 엑셀에서 CSV 파일의 Z 점수 약혼 인덱스 신호를 저장합니다. (...로 저장하고 형식 유형에 CSV를 선택 / 파일을 클릭합니다.) </li><li> (단계 6.1.2.2에서.) 과정을 반복 각 참가자에 대해. </li></ol></li><li> 생리학 : <ol><li> 생리 학적 데이터 분석 소프트웨어 가져 오기 EDA 데이터. </li><li> 생체 신호를 사전 처리하려면이 매개 변수를 적용합니다 : <ol><li> 베너 블스와 크리스티 (23) 방법에 따라 전기 전도도의 분포를 정상화 로그 변환을 적용합니다. </li><li> 창 24 슬라이딩 10 초 플랫 신호. </li></ol></li><li> 생리 소프트웨어 내 intersubject 비교를 허용하도록 EDA 데이터에 Z-점수 정규화를 계산. (Z = (값 - 전체 평균) / 전체 표준 편차). <ol><li> EDA 채널에서 커서 모든 데이터를 선택합니다. </li><li> 톱 메뉴에서 EDA 채널을 선택하고 전체 채널의 평균값을 얻기 위해 &quot;평균&quot;를 선택한다. 또한 전체 채널의 표준 편차 값을 획득하기 위해 채널 및 EDA &quot;STDDEV&quot;를 선택한다. </li><li> Z 점수 방정식을 계산하기 위해 &quot;변환 / 파형 연산을 ...&quot;버튼을 클릭 소스 1의 EDA 채널을 선택합니다. &quot;-&quot;를 선택 수학 연산 창에 (마이너스) 및 대상 메뉴에서 &quot;새 대상&quot;소스 2.에 K를 선택하고 EDA 채널의 평균 값을 입력한다 (단계 6.2.3.2 참조). &quot;전체 파장 변환&quot;을 선택, 확인을 클릭하고 &quot;변환 / 파형 연산을 ...&quot;을 클릭합니다. 선택 소스 1의 EDA-K 채널을 선택합니다 &quot;/&quot;수학 연산 창에서 (나누기), 소스 (2)에서 선택 K는 목적지와 강한 게 아니에 &quot;새로운 대상&quot;을 선택EDA 채널 (단계 6.2.3.2)의 표준 편차 값을 r에. 선택 &quot;전체 파장 변환&quot;하고 확인을 클릭합니다. </li></ol></li><li> CSV 파일의 신호 (각성)를 내 보냅니다. (...로 저장하고 형식 유형에 CSV를 선택 / 파일을 클릭합니다.) </li></ol></li><li> 자동 안면 인식 감정 : <ol><li> 자동 얼굴 감정 인식 소프트웨어로 미디어 레코더에서 비디오 가져 오기 데이터. (다음 분석 1에 돋보기를 클릭하십시오. &quot;... 파일 / 새 / 분석 / 비디오&quot;. 그것을 클릭하여 프로젝트 메뉴에서 새 참가자를 선택한 후 클릭 &quot;... 파일 / 새 ... / 참가자&quot;를 클릭하고 원하는 선택 비디오 파일. <ol><li> &quot;모든 세 번째 프레임&quot;에 대한 오프라인 분석을 선택하고 &quot;지속적인 교정&quot;을 활성화합니다. </li><li> CSV 파일 내보내기 원자가 데이터. (/. 상자 &quot;로그 파일에 원자가 값을 쓰기&quot;를 클릭 &quot;파일을 확인,&quot;... 옵션 / 설정 / 로깅 &quot;을 클릭수출 ... 자세한 로그 &quot;상자를 저장&quot;, 로그 파일을 내보낼 위치를 선택하고 &quot;.) </li><li> MS Excel에서 CSV 파일을 엽니 다. SPSS 소프트웨어의 단일 열에서 원자가 데이터 열을 복사합니다. &quot;분석한다 / Descriptives 통계 / Descriptives&quot;버튼을 클릭 방금 붙여 변수 이름을 선택합니다. &quot;변수에 표준화 된 값을 저장&quot;확인란을 선택합니다. Z 점수와 열이 나타납니다. Excel 파일에있는 오래된 데이터에 이러한 Z-점수를 복사 - 붙여 넣습니다. </li></ol></li><li> CSV 형식의 신호 (원자가)의 z 점수 Excel 파일을 저장합니다. </li></ol></li></ol> 7. 데이터 통합​​ 및 동기화 <ol start="1"><li> 행동 분석 소프트웨어에서 : <ol><li> 가져 오기 눈 추적 비디오 (행동 참여). (. &quot;... 새 관측에 파일 / 가져 오기 / 비디오&quot;를 클릭하여 새 관찰의 이름을 지정하고 원하는 비디오 파일을 선택합니다.) </li><li> 코드 관련 BE와 각 비디오haviors과 상황에 맞는 이벤트 (시간 마커, 좌 / 오답). </li><li> 적절한 헤더로 모든 외부 데이터 가져 오기 : 뇌파 신호 (인지 참여)의 Z 점수, EDA 신호 (감정적 인 참여), 원자가 데이터의 Z 점수 (감정적 인 참여)의 Z 점수. (. &quot;... 파일 / 가져 오기 / 외부 데이터&quot;를 클릭하여 해당 파일 유형을 선택하고 올바른 CSV 파일을 선택합니다.) </li></ol></li><li> 이 공식에 따라 컴퓨터 간의 시간을 동기화 : <ol><li> 시선의 첫 번째 마커 - 눈 시간 시선 + 두 번째 마커 뇌파에서의 뇌파 = 시간의 시간에서 시선. </li><li> 시선의 첫 번째 마커 - 눈의 시선 + 처음 마커 얼굴 감정에 얼굴 감정 인식 = 시간의 시간에서 시선 시간. </li><li> 시선의 첫 번째 마커 - 눈 시간 피부 전기 활동 시선 + 첫 번째 마커에 = 시간 피부 전기 활동 시간에서 시선. </li></ol></li><li> &quot;눌러 오프셋 데이터를 입력합니다 Ctrl 키를 + Shift + =221 ;,는 오프셋 메뉴를 엽니 다. 선택 &quot;수치 오프셋&quot;데이터 소스의 각 쌍 사이의 시간 (초)을 입력합니다 [OK?]) 위의 계산에 따르면. </li><li> 연구에 대한 관심의 변수에 따라 보고서를 생성합니다. <ol><li> 보고서에 생성됩니다 흥미로운 변수를 선택합니다 ( &quot;/ 데이터 선택 / 새 프로파일 데이터 분석 ...&quot;클릭). 왼쪽에서 오른쪽, &quot;시작&quot;상자와 &quot;결과&quot;상자 사이에 원하는 변수를 밀어 넣습니다. </li><li> 보고서를 생성합니다. ( &quot;통계&quot;를 클릭 &quot;... / 수치 해석 / 새로운 분석&quot;을 클릭하고 &quot;계산&quot;을 클릭하여 외부 데이터 메뉴. 마침의 평균 상자를 선택합니다.) </li></ol></li><li> 통계 분석 소프트웨어로 데이터를 내보내고 연구 목적에 따라 분석을 수행합니다. </li></ol>

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The authors have nothing to disclose.

프로토콜 내에서 중요한 단계의 관점에서, 첫번째 데이터 품질은 신경 생리 컬렉션 기법의 주된 초점은 항상 지적되어야한다. 이 방법에서는, 연구 조수 (카메라 올바른 얼굴 각도를 잃고) 원자가 모니터링을 방해하거나 뇌파에 myographic 아티팩트를 생성 머리의 움직임을 최소화하기 위해 주제를 지시에 특별한주의를 지불해야합니다. 한편, 균형은 더욱 인간 공학적 데이터 수집을 위해 만든 실제...

참여 학습에 중요한 역할을한다. 클라크와 메이어 2의 경우에 관계없이 전달 매체의 &quot;모든 학습, 참여가 필요합니다.&quot; 장 등. 3도 증가 학생의 참여는 문제 해결과 비판적 사고 능력 등의 ​​학습 성과를 향상시킬 수 있습니다 제안했다. 참여를 정의하는 것은 과제로 남아. 그들의 문헌 고찰에서, Fredricks, Blumenfeld 파리 1은 다각적 인 성격 참여를 정의 : &quot;행동 참여는 참여의 아이디어에 그립니다; 그것은 학문적, 사회적 또는 과외 활동에 참여를 포함한다. (...) 감정적 참여 교사, 급우, 학자, 학교에 긍정적이고 부정적인 반응을 포함하고 일을하는 목적과 영향력 의지에 관계를 만들 추정된다. 마지막으로,인지 적 참여 정신 투자의 아이디어에 그립니다; 그것은 사려 깊음과 노력 NEC를 발휘하는 의지를 통합essary 복잡한 아이디어와 마스터 어려운 기술을 이해합니다. &quot; Fredricks, Blumenfeld 파리 1은 행동, 감정 및인지에 초점이, ​​참여의 개념 내에서 학습의 풍부한 특성을 제공 할 수 있다고 주장했다. 이 저자는 연구의 강력한 몸이 따로 계약의 각 구성 요소를 해결할 수 있다고 지적하지만, 이러한 구성 요소는 함께 연구되지 ​​않았다. 또한 정보가 거의 치수 사이에 더 많은 연구가 미세하게 조정 된 교육 개입 계획에 기여할 수있는 상호 작용에 대해 사용할 수 있음을 관찰했다. 그 방향으로 단계로,이 논문 수집하고 학습을 작업하는 동안, 행동, 정서적,인지 적 참여에 대한 동기 양적 및 질적 데이터를 분석하기 위해 개발 된 연구 방법을 설명합니다. 교육에 신경 과학을 현실로 Behav주로 사전 및 사후 검사 사이의 오랜 기간에 걸쳐 발생하는 지식과 행동의 변화에​​ 초점을 맞춘 연구 설계, 그리고 시간의 간격, 주간 : IOR, 결과적으로 행동 참여는 긴 교육 연구의 핵심이되었습니다 , 달 또는 몇 년. 마지막 두 치수는 외부 체계적으로 관찰 할 수 없기 때문에, 행동 적, 정서적,인지 적 결합을 구별하는 것은 과제로 남아. 인지와 감정 중 하나를 관찰로부터 추론 또는 자기보고 대책을 평가해야합니다. 보기의 외부 점에서, 그것은 학생들이 작업을 가능한 한 빨리 또는 특정 콘텐츠를 마스터 깊은 수준의 학습 전략을 사용하는 등 완수하기 위해 노력하고 있는지 여부를 확인하기 어려운 남아있다. 사실 점에서, Fredricks, Blumenfeld 파리 1은인지 적 참여의 직접, 객관적 조치를 사용하여 발표 된 연구를 찾을 수 없습니다. 최근 기술 개발신경 과학 분야의 교육 연구에 대한 새로운 가능성을 만들었습니다. 새로운 데이터 수집 방법과 신경 인간 공학의 분야에서 개발 된 분석 알고리즘 학습 작업하는 동안 정성 및 정량 연구를위한 매우 유망한 보인다. 경제학, 심리학, 마케팅, 인체 공학 같은 다른 분야는 약간의 시간이 4-8에 대한인지 적 참여를 평가하기 위해 신경 생리 학적 측정을 사용하고있다. 효율적인 분석 알고리즘과 결합 된 신경 생리 학적 측정은, 하나를 교란시키지 않고 현상을 연구 할 수있다. 자신의 성격으로 자기보고 설문 학습에서 학생들을 분리. 신경 생리학 대책 연구 디자인은 더 확실한 학습 환경에서 수행되도록 허용한다. 이러한 도구 등 심박수를 모니터링 장비, 호흡 속도, 혈압, 체온, 동공 직경, 피부 전기 활동, 뇌파 (EEG)를 포함한다. <st감정적 행동에 룽&gt; 수집 동기화 된 데이터,인지 참여 대표 결과이 프로토콜의 사용을 다음과 같이, 본 논문에서는 학습자가 컴퓨터 화면에, 기계 물리학 열 문제를 해결했다있는 연구의 일부 결과를 발표 할 예정이다. 이러한 문제는 이전의 연구 (9) 개발되었다. 그들의 눈은 각각의 문제 후, 폐쇄와 학습자, 문제를 해결하고 45 초 휴식 시간 동안 휴식을하는 동안 신경 생리 학적 데이터를 수집 하였다. 위에서 언급 한 바와 같이, 행동 약혼 데이터는 작업 일을 달성하는 동안 시스템과 상호 작용하는 학습자에 의해 생성 된 질문에 대한 소프트웨어의 상호 작용 (마우스 움직임과 클릭), 시선, 성능과 답변으로 구성되어 있습니다. 안구 추적 시스템은 소프트웨어 상호 작용과 시선 데이터를 수집하기 위해 사용되었다. 성능 데이터 (문제를 해결하기 위해 시간, 응답의 정확성)을 수집 하였다과제를 제시하는 데 사용 된 조사 사이트. 이 웹 사이트는 또한 브래들리와 랭 (10)에서 적응 설문 조사와 수집 된 자기보고 데이터를 수집하는 데 사용되었다. 감정적 참여 감정의 특성을 포함한다. 랭 (11)에 따르면, 감정 원자가의 관점에서 특징 (즐거운 / 불쾌한)과 각성 (진정 / 자극). 감정적 결합 데이터는 따라서 감정적 원자가와 각성 12,13 용 피부 전기 활동 인코더 / 센서를 정량화 자동 안면 감정 인식 소프트웨어를 사용하여 수집 하였다. 피부 전기 활동 (EDA)는 매우 약한 전류가 지속적으로 그들 사이에 전달되는 두 개의 전극 사이에 기록 된 전기 저항을 의미한다. Cacioppo, Tassinary 및 Berntson (14)는 기록 된 저항 주체의 각성에 따라 다릅니다 것으로 나타났다. 따라서, 이러한 원자가 또는 각성 등의 정신 생리 학적 데이터는, 감정적 인 참여의 상관 관계로 간주됩니다. <p클래스 = &quot;jove_content은&quot;&gt; 마지막으로,인지 약혼 데이터는 뇌파 (EEG)를 통해 수집된다. 뇌파 측정은, 두피에, 뇌의 뉴런 그룹의 전기 활동을 동기화. 두피에서 기록 된 전기 신호들은 진동 및 주파수 요소로 구성된다. 규칙에 따라,이 주파수는 밴드로 알려진 시퀀스로 분류됩니다. 예를 들어, 알파, 베타 및 세타 밴드는이 연구의 초점이다. 신경 과학적 연구 (14)에 따르면,이 대역은 뇌의 특정 영역에 서로 다른인지 적 처리 능력을 반영한다. 따라서, 주의력 및 관심에 많은 연구와 결합 7,15 특정 주파수의 전력 스펙트럼 밀도 (PSD)의 분석은, 연구자들은 작업 도중인지 결합을 정량화 할 수있다. Mikulka 등. (16)가 언급 한 바와 같이, 연구는 베타 활동과인지 경보 및 알파 사이의 간접적 인 관계 사이의 직접적인 관계를 보여 주었다D 세타 활동 및 경보. 베타 / (알파 + 세타) : 따라서, 교황, 보가트와 Bartoleme 7 세 밴드의 PSD를 계산 약혼 지수를 개발했다. 이 비율은 참여 16,17,18 다른 연구에서 확인되었다. 시간이 지남에 따라인지 맞물림을 특성화하기 위해, 고속 푸리에 변환 (FFT)는 파워 스펙트럼으로 각 활성 부위 (F3, F4, O1, O2)의 EEG 신호를 변환한다. 시간 T에서 EEG 결합 지수는이 절차는 매 초마다 새로운 슬라이딩 윈도우가 인덱스를 업데이트하는 데 사용되는 반복 시간 T. 선행 20 초 슬라이딩 윈도우 내의 각각의 결합 비의 평균값으로 계산된다. 이 방법의 목적은 결합의 여러 치수 풍부한 분석을 제공하기 때문에, 데이터 동기화가 중요하다. 레제 등. (19)가 독자를 생각 나게으로, 장비 제조 업체는 강하게 제작 그들의 지정된 정밀도를 보장하기 위해 측정 도구 당 하나의 컴퓨터를 사용하는 것이 좋습니다VEL. 따라서, 여러 대의 컴퓨터를 사용하는 경우, 기록 시스템 간의 동기화는 중요한 단계가된다. 녹음은 모두 동일한 시점에 개시 될 수 없으며, 각각의 데이터 스트림 (예를 들면, 눈의 0 초 EEG 또는 생리 데이터의 초 0 ≠ 트래킹)는 특정 기간을 갖는다. 이것은 매우 중요하다 : 데이터 스트림들 사이의 맞물림은 동기 이탈의 각 차원의 정량의 오차를 의미한다. 동시 생리 및 행동 기록을 동기화하는 여러 가지 방법이 있습니다. 이러한 방법은 두 가지 방식으로 나눌 수있다; 직접 및 간접 (20). 다음 절에서 제시된 프로토콜은 (도 1에 도시 된 바와 같이) 외부 장치가 syncbox, 모든 기록 장치에 트랜지스터 - 트랜지스터 논리 (TTL) 신호를 전송하는 데 사용되는 간접적 인 접근법에 기초한다. 기기의 각 부분은 서로 다른 시작 시간을 같이, TTL 마커 상대적으로 로그 파일에 기록된다<html> 지연. 마커는 그 다음 신호를 재정렬함으로써 각각의 기록 후에 적절한 동기화를 보장하기 위해 사용된다. 외부 파일의 통합을 허용 행동 분석 소프트웨어 프로그램은 각각의 데이터 스트림의 타임 라인을 재 동기화 및 맞물림의 각 차원의 정성 및 정량 분석​​을 위해 사용된다. <img alt="그림 1" src="/files/ftp_upload/52627/52627fig1.jpg" /> 데이터 수집 시스템의 그림 1. 아키텍처. 테스트 환경은 행동 (눈 추적)에서, 수집 감정 (EDA와 얼굴 감정),인지 (EEG) 약혼 데이터는 많은 컴퓨터가 포함되어 있습니다. 이것은 각각의 컴퓨터 시계에 참조되는 데이터에 대한 동기화 문제를 발생시킵니다. 동일 기준 시간에 모든 데이터를 분석 할 수있게하기 위해서, 실험 셋업은 모든 데이터 스트림들에 TTL 신호를 송신 syncbox을 포함한다.&quot;NK&gt;이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오. 동기화 환산 방법의 정밀도를 평가하기 위해 45 초의 일시 정지 기계적 물리 문제 각각 전에 도입되었다. 이러한 일시 정지하는 동안, 대상은 긴장을하고 자신의 눈을 감고 있었다. 다른 연구 4,9,16,17,18에서 볼 수 있듯이,이 일시 정지 수집 된 신호에 상당한 변화를 유도해야한다 : 두 눈의 동공 점 눈 추적 사라 즉시 (행동 참여)과인지 적 참여에 즉시 드롭 (뇌파 신호)이 관찰된다. 이러한 특정 신호의 구성 요소의 동기화 장군 유효성을 평가하는 데 사용된다. 완전히 또는 부분적으로 정보 시스템 (19), 인간 - 기계 상호 작용 (21), 교육 (9), (22)의 분야에서,이 동기화 절차에 의존 논문의 최근 간행물은, 그 효과의 증거를 제공한다.

<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> 행동 분석 소프트웨어 어플리케이션에 통합하고, 감정적 인 행동인지 결합 데이터의 동기화의 결과를도 2 및도 3의 스크린 샷을 도시한다. 양 도면에서, 좌측 부분은 조사 대상 및 코딩 방식을 조직. 중간 부분에서 (붉은 점)가 비디오를 작업하는 동안 피사체의 눈에 시선을 보여줍니다. 피사체의 행동 참여는 촬영 그가 / 그녀가 작업하는 동안보고되고있는 작업을 기...

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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.

참여의 여러 차원을 평가하는 것은 학습의 특성을 : 신경 생리학 관점

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 조회수.  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. 

비디오: 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.

결합 컴퓨터 게임 기반 고밀도 뇌파와 적외선 가즈 추적 Behavioural 실험

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

연구

신경과학

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.

거의 실시간으로 정통 시험 경험을 공부하기위한 학제 간 및 다중 모달 실험 설계

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

행동분석학

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.

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.

소셜 디지털 게임의 관중 참여 측정

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.

학습 프로세스에 종사하는 성인의 행동 분석에 사용되는 눈 추적 기술 및 데이터 마이닝 기술

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

교실 참여 향상: 학생 주의 수준에 대한 AI 기반 분석

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.

저자 스포트라이트: 교실 주의력 측정의 기술적 및 주관적 문제 해결

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.

학생의 주의력 수준을 감지하기 위한 인공 지능 기반 시스템

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

공학

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.

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.

참여의 여러 차원을 평가하는 것은 학습의 특성을 : 신경 생리학 관점

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결합 컴퓨터 게임 기반 고밀도 뇌파와 적외선 가즈 추적 Behavioural 실험

거의 실시간으로 정통 시험 경험을 공부하기위한 학제 간 및 다중 모달 실험 설계

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

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학습 프로세스에 종사하는 성인의 행동 분석에 사용되는 눈 추적 기술 및 데이터 마이닝 기술

학생의 주의력 수준을 감지하기 위한 인공 지능 기반 시스템

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

개방형 협업 학습의 뇌 간 싱크로니: fNIRS 하이퍼스캐닝 연구