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 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> 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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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. 

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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.

보충 환경의 효능을 평가하는 수단으로서 퍼즐 상자의 사용

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

연구

행동분석학

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.

모션 (MIM)에서 마음 챙김 : 탄력성과 작업 참여를 증가하는 만성 높은 스트레스 작업 환경에 대한 현장 마음 챙김을 기반으로 개입 (MBI)

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.

젊은 유아의 학습을 정량화 : 추적 다리 동작을 발견 학습 작업 중

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.

도구로 미주 신경 자극은 멸종 학습을위한 관련 진학 가소성을 유도

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.

오픈 필드 타워 미로를 취하게하고 응답 학습

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).

인간의 운동 적응의 일반화를 평가 하는 분할 벨트 디딜 방 아를 사용 하 여

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.

"모터" 암시적 모터 시퀀스 학습: 발 스텝 직렬 반응 시간 작업

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.

FishSim 애니메이션 툴체인을 사용 하 여 물고기 동작 조사: 메이 트 선택 복사 Sailfin Mollies에 대 한 사례 연구

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.

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.

학습 장애가 있는 성인의 메타코그니션 및 자율 규제를 평가하기 위한 멀티모달 프로토콜

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