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).

Bu protokol Tech3Lab araştırma tesisi için HEC-Montreal tarafından kabul edildi Comite institutionnel de la recherche avec des êtres humains (CIER) de l&#39;Université du Québec Montréal à (uqam) bir etik sertifika aldı. protokolü laboratuar ortamında ve ekipman yapılmaktadır belirli adımların her biri açıklanmaktadır. Kesin yazılım yolları metodolojisini netleştirmek için sağlanan olmasına rağmen, bu tekniğin devredilemez ve diğer mülkiyet göz izleme, otomatik yüz tanıma duygu, elektrodermal aktivite ve elektroensefalografi teçhizat ve yazılım ile çoğaltılmış olabilir. Lab Çevre 1. Kur <ol><li> Göz izci, EEG amplifikatör, dört kayıt bilgisayar ve hoparlörler açın. </li><li> Kayıt ekipmanlarının kurulumunu hazırlayın: <ol><li> Üreticinin konaklama tavsiye göre gerekli malzeme ile EEG kurulumu hazırlayınNDED prosedürler. Yaklaşan katılımcı için EEG yazılımını hazırlayın. Eye-tracking yazılımını başlatın ve yazılımı yeni bir katılımcı profili oluşturmak. Video kayıt yazılımı ve kameralar başlatın. </li><li> 60 sn işaretleri ile proje için oluşturulan özel bir alt yordam ile senkronizasyon yazılımını başlatın. Fizyolojik ölçüm yazılımı başlatın (Elektrodermal aktivite kayıt) ve proje için oluşturulan özel bir düzen açın. En üst seviyeye katılımcının sandalyeyi ayarlayın. </li></ol></li></ol> 2. Katılımcı Hazırlık <ol><li> Okumak ve etik onay formunu imzalamak için katılımcı değildir. </li><li> EEG için kafatası ölçümleri yapınız: <ol><li> (- 20 referans sistemleri 10 göre) katılımcının kafasına Cz konumu bulun. Tuz çözeltisi (potasyum klorür) EEG net daldırın (adım 1.2.1) ve üreticinin standartlarına uygun olarak bir zamanlayıcı (10 dakika) başlatın. &lt;/ Li&gt; </ol></li><li> Çalışmanın amacını ve katılımcıya deneyde adımları Oku, &quot;Bu çalışmanın amacı size fizik problemlerini cevap ise beyin aktivitesini gözlemlemektir. Önce sensörleri kuracak, sonra bilgisayarda 10 Newton fiziği sorunları çözmek için istenecektir. Biz gözlerin her sorunun kapandıktan sonra 45 saniye mola isteyecektir. Her sorunun ardından, sorunun değerlendirmenizi oranı istenecektir. &quot; </li><li> Deneyin toplam süresi 90 dakika olacaktır konuyu söyle. </li><li> Üreticinin tavsiyelerine göre, fizyolojik sensörler yükleyin: İki jelleşmiş sensörler sol elin üstünde. </li><li> Üreticinin tavsiyelerine göre, EEG kapağını takın ve (üreticinin talimatlarına göre) 40 kohm bir eşik olan bir empedans kontrolü yapın. </li></ol> 3. Veri Toplama <ol><li> Tüm kayıt yazılımı eşzamanlı başlatılan hazır olduğundan emin olun: <ol><li> Fizyoloji (EDA verileri): &quot;start&quot; düğmesine tıklayın. </li><li> Video kayıt: &quot;açık&quot; butonuna tıklayın. </li><li> Eye-tracking: &quot;beklemeye&quot; düğmesini tıklayın. </li><li> EEG: &quot;kayıt&quot; düğmesini tıklayın. </li><li> Senkronizasyon yazılımı: &quot;yeşil daire&quot; düğmesini tıklayın. </li></ol></li><li> Göz bakışları kalibrasyonu: <ol><li> Beş noktalı ekran kalibrasyonunu gerçekleştirin ve o / o kırmızı noktalar takip ederken katılımcıyı gözlemlemek (&quot;Araçlar / Ayarlar / Kalibrasyon ...&quot; tıklayın). Yeterli doğruluk elde edilene kadar üreticinin standartlarına göre, bu işlemi tekrarlayın. </li></ol></li><li> Katılımcının ekrana proje görev talimatları: o / o bunları okuduktan sonra herhangi bir soru olup olmadığını sormak ve o / o denemeyi başlatmak için hazır olup olmadığını. </li><li> 10 Newton p çözmek için katılımcıdanhysics sorunları. </li><li> Gerekirse, 45 s sonları biri sırasında bir empedans denetimi gerçekleştirmek (değil sorunun 5 önce). </li><li> Emin katılımcı her sorunun önce tam 45 s mola alır emin olun (taban çizgisi belirlemek için). </li></ol> Veri Toplama 4. Sonu <ol><li> Tüm bilgisayarlarda veri toplama durdurun ve katılımcı sensörleri kaldırın. </li></ol> 5. Katılımcı Sol Has sonra <ol><li> Üreticinin tavsiyelerine göre, antiseptik ile EEG kapağı temizleyin ve ekipmanı çeki düzen. Toplanan tüm veri dosyaları kaydedin ve FTP sunucusunda bir yedeğini oluşturun. </li><li> Katılımcı elektronik tabloda doldurun: Veri toplama sırasında herhangi bir olay ya da sorunu not edin. Web tarayıcısı tüm çerezleri silin. </li></ol> Entegrasyon Yazılımı 6. Veri Ön işleme ve İhracat <ol start="1"><li> EEG <ol><li> EEG veri analiz yazılımı içine alma EEG veriler: <ol><li> Yeni oluşturulan Ham veri dosyasına ham EEG veri yapıştırmaya &quot;Ham veri&quot;, &quot;Geçmiş&quot; ve &quot;İhracat&quot; adlı bilgisayarda üç boş klasörler oluşturun. </li><li> EEG veri analizi yazılımı olarak, &quot;Dosya / New Project ...&quot; linkine tıklayın ve sonra yeni oluşturulan ham veri dosyası seçerek, Gözat&#39;ı tıklatarak ham veriler konumu seçin. &quot;Tarih&quot; ve aynı şekilde &quot;Export&quot; klasörlerin yerini seçin. </li><li> &quot;Tamam&quot; a tıklayın. (Pencere tüm katılımcının EEG verilerini içermelidir). </li></ol></li><li> Ön işlem beyin sinyali: <ol><li> (&quot;Dönüşümler / IIR filtreler ...&quot; tıklayın) bir filtre ve bir çentik uygulayın. Penceresinde, 12 dB eğim ve 12 dB eğimle 50 Hz&#39;de yüksek kesme ile 1.5 Hz düşük sınır değeri etkinleştirin. Ayrıca 60 Hz frekansında bir çentik etkinleştirin. </li><li> DC amplifikatör kullanıldığı için, DC sinyali detrend (&quot;Tra tıklayınişaretleyici önce 100 milisaniye ve DC bağlantı yapmadan önce 100 ms) de nsformations zamana dayalı / DC Detrend ... &quot;ve etkinleştirin.&quot; &quot; </li><li> Bir ham veri incelemesi yapın (&quot;Dönüşüm / Ham veri inceleme ...&quot; tıklayın yarı otomatik artefakt kaldırılmasını seçin). Maksimum voltajda 60 uV / ms; aşağıdaki Seçiniz En-min: 200 ms aralığında 200 mV; genlik: -400 +400 mV). </li><li> Göz kırpma kaldırılması için klasik sphering ile otomatik ICA gerçekleştir (kendi aralık ilgi frekansların dışında olduğundan myographic eserler kaldırılacak gerekmez). (ICA, süreç ters ICA sonunda. &quot;... Dönüşümler / ICA&quot; tıklayın.) </li><li> Yeniden referans (&quot;Dönüşümler / Yeniden referans ...&quot;) sinyali ve &quot;ortak ortalama&quot; seçeneğini seçin. </li><li> İhracat (&quot;İhracat / Jenerik Data Export ...&quot; tıklayın) metin biçiminde sinyal ve belirteçler (Seç &quot;.vhdr&quot;; Nişan endeksi nihai Matlab inşaatı için kutu). Ayrıca &quot;Yaz başlık dosyasını&quot; ve &quot;Yazma işaretleyici dosyası&quot; kutularını seçin. </li></ol></li><li> Matlab sinyal alma. <ol><li> Matlab başlatın ve EEGLab GUI bir seferde bir katılımcı için verileri görünür ve İthalat böylece &quot;eeglab&quot; yazın. GUI olarak seçin öğesi, menü &quot;EEGLab fonksiyonları ve eklentileri kullanarak Dosya / İthalat Verileri / / Beyin Vis Rec itibaren .vhdr dosyası&quot;. </li><li> Komut penceresinde, bir nişan indeksi oluşturan bir komut dosyası 16 yapıştırın. NOT: Bilişsel nişan komut Bu işlem 20 saniye sürgülü pencere önceki zaman T. içinde her Beta / (Alpha + Teta) oranının ortalama hesaplanır her saniye yeni bir kayan pencere dizini güncelleştirmek için kullanılır tekrarlanır. </li></ol></li><li> MS Excel, Matlab ile komut sonunda oluşturulan nişan endeksi metin dosyasını açmak ve bir z-skorlaması uygulamakEEG verileri e normalleşme intersubject karşılaştırma izin vermek. (Her değer, Excel&#39;de bu formülü hesaplamak: Z = (değer - genel ortalama) / genel standart sapma.) </li><li> MS Excel CSV dosyası olarak z-skor nişan endeksi sinyalini kaydedin. (... Olarak kaydet ve format türü seçin CSV / Dosya &#39;yı tıklatın.) </li><li> (Aşama 6.1.2.2 den.) Prosedürü tekrarlayın Her katılımcı için. </li></ol></li><li> Fizyoloji: <ol><li> Fizyolojik veri analizi yazılımı İthalat EDA verileri. </li><li> Fizyolojik sinyal-sürecini önceden bu parametreleri uygula: <ol><li> Venables ve Christie&#39;nin 23 yöntemine göre iletkenlik dağılımı normalleştirmek için bir logaritmik dönüşüm uygulayın. </li><li> Pencereyi 24 kayan bir 10 saniye Düz sinyali. </li></ol></li><li> Fizyolojik yazılım içinde, intersubject karşılaştırma yapmak için EDA verileri z-skoru normalleştirme hesaplamak. (Z = (değer - genel ortalama) / genel standart sapma). <ol><li> EDA kanaldan imleci ile tüm verileri vurgulayın. </li><li> Üst menüde, EDA kanalı seçmek ve genel kanalın ortalama değerini elde etmek için &quot;demek&quot; seçeneğini seçin. Ayrıca genel kanalın standart sapma değeri elde etmek için EDA kanal ve &quot;STDDEV&quot; seçeneğini seçin. </li><li> Z-skoru denklemini hesaplamak için, &quot;Dönüşüm / Dalga Matematik ...&quot; linkine tıklayın ve Kaynak 1 EDA kanalı seçin. &quot;-&quot; I seçin matematiksel işlem penceresinde (eksi) ve hedef menüsünden &quot;Yeni hedef&quot; kaynak 2. yılında K seçin ve EDA kanalının ortalama değeri girin (adım 6.2.3.2 bakınız). &quot;Tüm dalga Transform&quot; seçin, Tamam&#39;ı tıklatın ve &quot;Dönüşüm / Dalga Matematik ...&quot; butonuna tıklayınız. Seçin kaynak 1 EDA-K kanalı seçin &quot;/&quot; matematiksel işlem penceresinde (bölme), kaynak 2 seçeneğini K, hedef ve Ente &quot;Yeni hedef&quot; i seçinEDA kanalı (adım 6.2.3.2) standart sapma değeri r. Seçin &quot;Tüm dalga Transform&quot; ve Tamam&#39;a tıklayın. </li></ol></li><li> CSV dosyası sinyali (uyarılma) ihracat. (... Olarak kaydet ve format türü seçin CSV / Dosya &#39;yı tıklatın.) </li></ol></li><li> Otomatik yüz duygu tanıma: <ol><li> Otomatik yüz duygu tanıma yazılımı içine medya kaydedici İthalat video veri. (Yanındaki Analiz 1 büyüteç tıklayın. &quot;... Dosya / Yeni / Analiz / Video&quot;. Bunun üzerine tıklayarak proje menüsünde yeni bir katılımcı seçtikten sonra, tıklayın &quot;... Dosya / Yeni ... / Katılımcı&quot; tıklayın ve istediğiniz seçin video dosyası. <ol><li> &quot;Her Üçüncü kare&quot; için bir çevrimdışı analiz seçin ve &quot;sürekli kalibrasyon&quot; etkinleştirin. </li><li> CSV dosyası İhracat değerlik verileri. (/. Box &quot;günlük dosyasına değerlik değerini yazın&quot; Click &quot;Dosya kontrol&quot; ... Seçenekler / Ayarlar / Günlüğü &quot;tıklayınİhracat ... detaylı log &quot;kutucuğunu Kaydet&quot;, günlük dosyaları ihraç edilecek konumu seçin ve onay &quot;.) </li><li> MS Excel, CSV dosyasını açın. SPSS yazılımının tek bir sütunda değerlik veri sütunu kopyalayın. &quot;Analiz / Veriler tanımlayıcı istatistikler / niteleyiciler&quot; tıklayın ve sadece yapıştırılan değişken adını seçin. &quot;Değişkenleri standart değerlerini kaydet&quot; kutusunu işaretleyin. Z-skoru ile bir sütun belirecektir. Excel dosyasındaki eski verilerin üzerine bu z-puanları Kopya yapıştırın. </li></ol></li><li> CSV formatında sinyali (değerlik) z-puanları Excel dosyasını kaydedin. </li></ol></li></ol> 7. Veri Entegrasyonu ve Senkronizasyon <ol start="1"><li> Davranışsal analiz yazılımında: <ol><li> İthalat eye-tracking videoları (davranışsal nişan). (. &quot;... Yeni Gözlem Dosya / İthalat / Video&quot; tıklayın, yeni gözlem Adı ve istediğiniz video dosyasını seçin.) </li><li> Kod ilgili BE ile her videohaviors ve bağlamsal olaylar (zaman belirteçleri, doğru / yanlış cevap). </li><li> Uygun başlığı ile tüm harici veri alma: EEG sinyali (bilişsel nişan) z-skoru, EDA sinyali (duygusal nişan), değerlik verilerinin z-skoru (duygusal nişan) z-skoru. (. &quot;... Dosya / İthalat / Harici Veri&quot; tıklayın uygun dosya türünü seçin ve doğru CSV dosyasını seçin.) </li></ol></li><li> Bu formüllere göre zaman bilgisayarlar arasında senkronize: <ol><li> Göz bakışları ilk işaretleyici - göz Saat göz bakışları + ikinci işaretleyici EEG EEG = Time zaman bakışları. </li><li> Göz bakışları ilk işaretleyici - Göz bakışları + ilk işaretleyici yüz duygu yüz duygu tanıma = Zaman zaman göz bakışları Zaman. </li><li> Göz bakışları ilk işaretleyici - gözündeki Zaman elektrodermal aktivite göz bakışları + ilk marker = Zaman Elektrodermal aktivitede zaman bakışları. </li></ol></li><li> &quot;Tuşuna basarak ofset verileri girin Ctrl + Shift + =221 ;, Offset menüsünü açın. Seç &quot;Sayısal offset&quot; veri kaynaklarının her çifti arasındaki süreyi saniye cinsinden girmek için [OK?]), Yukarıdaki hesaplamalara göre. </li><li> Çalışmanın ilgi değişkenlere göre bir rapor oluşturun. <ol><li> Raporda oluşacaktır ilginç değişkenleri seçin (&quot;/ Seç Veri / Yeni Profil Verileri analiz ...&quot; tıklayın). Soldan, sağ tarafta, &quot;Başlat&quot; kutusu ve &quot;Sonuçlar&quot; kutusuna arasında istenilen değişkenleri kaydırın. </li><li> Rapor oluşturun. (&quot;İstatistik&quot; tıklayın &quot;... / Sayısal Analiz / Yeni Analiz&quot; tıklayın &quot;Hesapla&quot; linkine tıklayarak dış veri menüsündeki. Son&#39;u ortalama kutusunu işaretleyin.) </li></ol></li><li> Istatistiksel analiz yazılımı veri İhracat ve çalışma hedefleri doğrultusunda analizi gerçekleştirmek. </li></ol>

<ol>
	<li>Fredricks, J. A., Blumenfeld, P. C., Paris, A. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=School+engagement:+Potential+of+the+concept,+state+of+the+evidence.">School engagement: Potential of the concept, state of the evidence.</a> Rev. Educ. Res. 74 (1), 59-109 (2004).</li><li>Clark, R. C., Mayer, R. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> E-learning and the Science of Instruction. , (2011).</li><li>Zhang, D., Zhou, L., Briggs, R. O., Nunamaker, J. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Instructional+video+in+e-learning:+Assessing+the+impact+of+interactive+video+on+learning+effectiveness.">Instructional video in e-learning: Assessing the impact of interactive video on learning effectiveness.</a> Inform. Manage. 43 (1), 15-27 (2006).</li><li>Freeman, F. G., Mikulka, P. J., Prinzel, L. J., Scerbo, M. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Evaluation+of+an+adaptive+automation+system+using+three+EEG+indices+with+a+visual+tracking+task.">Evaluation of an adaptive automation system using three EEG indices with a visual tracking task.</a> Biol. Psychol. 50, 61-76 (1999).</li><li>Glimcher, P., Rustichini, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Neuroeconomics:+The+consilience+of+brain+and+decision.">Neuroeconomics: The consilience of brain and decision.</a> Science. 306 (5695), 447-452 (2004).</li><li>Lieberman, M. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Social+Cognitive+neuroscience:+A+review+of+core+processes.">Social Cognitive neuroscience: A review of core processes.</a> Annu. Rev. Physiol. 58, 259-289 (2007).</li><li>Pope, A. T., Bogart, E. H., Bartolome, D. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Biocybernetic+system+evaluates+indices+of+operator+engagement+in+automated+task.">Biocybernetic system evaluates indices of operator engagement in automated task.</a> Biol. Psychol. 40 (1-2), 187-195 (1995).</li><li>Mandryk, R., Inkpen, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Physiological+indicators+for+the+evaluation+of+co-located+collaborative+play.">Physiological indicators for the evaluation of co-located collaborative play.</a> , (2004).</li><li>Allaire-Duquette, G., Charland, P., Riopel, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=At+the+very+root+of+the+development+of+interest:+Using+human+body+contexts+to+improve+women&#8217;s+emotional+engagement+in+introductory+physics.">At the very root of the development of interest: Using human body contexts to improve women&#8217;s emotional engagement in introductory physics.</a> Eur. J. Phy. Ed. 5 (2), 31-48 (2014).</li><li>Bradley, M. M., Lang, P. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Measuring+emotion:+The+self-assessment+manikin+and+the+semantic+differential.">Measuring emotion: The self-assessment manikin and the semantic differential.</a> J. Behav. Ther. Exp. Psy. 25 (1), 49-59 (1994).</li><li>Lang, P. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+emotion+probe:+Studies+of+motivation+and+attention.">The emotion probe: Studies of motivation and attention.</a> Am. Psychol. 50 (5), 372-385 (1995).</li><li>Ekman, P., Felt Friesen, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=false,+and+miserable+smiles.">false, and miserable smiles.</a> J. Nonverbal Behav. 6 (4), 238-252 (1982).</li><li>Van Kuilenburg, H., Den Uyl, M. J., Isra&#235;l, M. L., Ivan, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Advances+in+face+and+gesture+analysis.">Advances in face and gesture analysis.</a> , 371-372 (2008).</li><li>Cacioppo, J., Tassinary, L. G., Berntson, G. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Handbook of Psychophysiology. , (2007).</li><li>Lubar, J. F., Swartwood, M. O., Swartwood, J. N., O&#8217;Donnell, P. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Evaluation+of+the+effectiveness+of+EEG+neurofeedback+training+for+ADHD+in+a+clinical+setting+as+measured+by+changes+in+T.O.V.A.+scores,+behavioral+ratings,+and+WISC+R+performance.">Evaluation of the effectiveness of EEG neurofeedback training for ADHD in a clinical setting as measured by changes in T.O.V.A. scores, behavioral ratings, and WISC R performance.</a> Biofeedback Self-reg. 20 (1), (1995).</li><li>Mikulka, P. J., Freeman, F. G., Scerbo, M. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Effects+of+a+biocybernetic+system+on+the+vigilance+decrement.">Effects of a biocybernetic system on the vigilance decrement.</a> Hum. factors. 44 (4), 654-664 (2002).</li><li>Freeman, F. G., Mikulka, P. J., Scerbo, M. W., Scott, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+evaluation+of+an+adaptive+automation+system+using+a+cognitive+vigilance+task.">An evaluation of an adaptive automation system using a cognitive vigilance task.</a> Biol. Psychol. 67 (3), 283-297 (2004).</li><li>Chaouachi, M., Chalfoun, P., Jraidi, I., Frasson, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Affect+and+mental+engagement:+Toward+adaptability+for+intelligent+systems.">Affect and mental engagement: Toward adaptability for intelligent systems.</a> Proceedings of the Twenty-Third International Florida Artificial Intelligence Research Society Conference (FLAIRS 2010), Association for the Advancement of Artificial Intelligence. , 355-360 (2010).</li><li>Courtemanche, F., Ortiz de Guinea, A., Titah, R., Fredette, M., Labont&#233;-LeMoyne, &. #. 2. 0. 1. ;. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Precision+is+in+the+eye+of+the+beholder:+Application+of+eye+fixation-related+potentials+to+information+systems+research.">Precision is in the eye of the beholder: Application of eye fixation-related potentials to information systems research.</a> J. Assoc. Inf. Syst. 15 (10), 651-678 (2014).</li><li>Courtemanche, F., Ortiz de Guinea, A., Titah, R., Fredette, M., Labont&#233;-Lemoyne, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Applying+eye+fixation-related+potentials+to+information+systems+research:+Demonstration+of+the+method+during+natural+IS+use+and+guidelines+for+research.">Applying eye fixation-related potentials to information systems research: Demonstration of the method during natural IS use and guidelines for research.</a> J. Assoc. Inf. Syst. 15 (10), (2014).</li><li>Courtemanche, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Un outil d&#8217;&#233;valuation neurocognitive des interactions humain-machine Doctoral thesis. , (2014).</li><li>Charland, P., L&#233;ger, P. M., Mercier, J., Skelling-Desmeules, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Assessing+multiple+dimensions+of+learner+engagement+during+science+problem+solving+using+psychophysiological+and+behavioral+measures.">Assessing multiple dimensions of learner engagement during science problem solving using psychophysiological and behavioral measures.</a> , (2014).</li><li>Venables, P. H., Christie, M. J., Martin, I., Venables, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Electrodermal+activity.">Electrodermal activity.</a> Techniques in Psychophysiology. , 3-67 (1980).</li><li>Boucsein, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Electrodermal Activity. , (2012).</li><li>Sarlo, M., Palomba, D., Buodo, G. M., Minghetti, R., Stegagno, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Blood+pressure+changes+highlight+gender+differences+in+emotional+reactivity+to+arousing+pictures.">Blood pressure changes highlight gender differences in emotional reactivity to arousing pictures.</a> Biol. Psychol. 70 (3), 188-196 (2005).</li><li>Martens, R. L., Gulikers, J., Bastiaens, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+impact+of+intrinsic+motivation+on+e-learning+in+authentic+computer+tasks.">The impact of intrinsic motivation on e-learning in authentic computer tasks.</a> J. Comput. Assist. Lear. 20 (5), 368-376 (2004).</li></ol>

The authors have nothing to disclose.

Protokolü kapsamında kritik adımlar açısından, ilk veri kalitesi nörofizyolojik toplama teknikleri ana odak noktası her zaman olduğu işaret edilmelidir. Bu yöntemde, araştırma görevlileri (kamera için doğru yüz açısı kaybetme) değerlik izleme müdahale veya EEG myographic eserler üretecek kafa hareketleri en aza indirmek için konuların talimat özel dikkat gerekmektedir. Öte yandan, bir denge daha ergonomik veri toplama için yapılan gerçek problem çözme ve müdahalelerin orijinalliğini ara...

Nişan öğrenmede önemli bir rol oynar. Clark ve Mayer 2 için, ne olursa olsun teslim medya &quot;Tüm öğrenme, nişan gerektirir&quot;. Zhang ve ark. 3 de artmış öğrenci nişan gibi problem çözme ve eleştirel düşünme becerileri gibi öğrenme çıktılarını, artırabilir önerdi. Nişan tanımlama bir sorun olmaya devam etmektedir. Onların edebiyat derlemede, Fredericks, Blumenfeld&#39;in ve Paris 1 onun çok yönlü doğası gereği nişan tanımlamıştır: &quot;Davranışsal nişan katılımı fikrine çizer; akademik ve sosyal ya da ders dışı etkinliklere katılımı içerir. (...) Duygusal nişan öğretmenler, sınıf arkadaşları, akademisyenler ve okula olumlu ve olumsuz tepkiler kapsar ve işi yapmak için bir nesne ve etkisi istekli bağları oluşturmak olduğu tahmin edilmektedir. Son olarak, bilişsel nişan zihinsel yatırım fikri üzerine çekiyor; Bu düşünce ve çaba yerde sınıflandırılmamış uygulamak için istekli içeriyoraçıklı karmaşık fikirleri ve master zor becerileri kavrayabilme. &quot; Fredericks, Blumenfeld&#39;in ve Paris 1 de davranış, duygu ve biliş odaklanma, nişan kavramı içinde, öğrenme zengin bir karakterizasyonu sağlayabilir iddia etti. Bu yazarlar araştırma sağlam bir vücut ayrı angajman her bileşeni adresleri işaret, ancak bu bileşenler birlikte okudu olmasaydı. Onlar da az bilgi boyutları arasında ve daha fazla çalışma ince ayarlı öğretim müdahaleleri planlama katkıda ki etkileşimleri hakkında mevcut olduğu görülmektedir. Bu yönde bir adım olarak, bu kağıt toplamak ve öğrenme görevleri sırasında, davranışsal, duygusal ve bilişsel nişan üzerinde eşzamanlı nicel ve nitel veriler, analiz için geliştirilmiş bir araştırma yöntem anlatılmaktadır. Eğitim içine Nörobilim getirmek Behavözellikle öncesi ve sonrası testler arasındaki uzun süre üzerinde meydana gelen bilgi ve davranış değişiklikleri üzerinde duruldu araştırma tasarımları ve saat arayla, hafta boyunca: ior ve dolayısıyla davranış nişan, uzun eğitimde çalışmalarının odak noktası olmuştur , ay veya yıl. Son iki boyut dışarıdan sistematik gözlemlenebilir olmadığı için, davranışsal, duygusal ve bilişsel nişan ayırt bir sorun olmaya devam etmektedir. Biliş ve duyguların ya gözlemlerden anlaşılmaktadır ya da öz-rapor önlemleri ile değerlendirilmelidir. Bakış harici açıdan bakıldığında, öğrencilerin işlerini mümkün olduğunca çabuk veya belirli bir içeriği master derin düzey öğrenme stratejileri kullanarak olarak halletmek için çalışıyoruz olmadığını belirlemek güçtür. Aslına bakılırsa, Fredericks, Blumenfeld&#39;in ve Paris 1 bilişsel nişan doğrudan, nesnel önlemler kullanarak herhangi yayınlanmış çalışmaları bulamadık. Son teknolojik gelişmelersinirbilimlerden alan eğitiminde araştırma için yeni imkanlar yaratmıştır. Yeni veri toplama yöntemleri ve nöro ergonomi alanında geliştirilen analiz algoritmaları öğrenme görevleri sırasında nitel ve nicel araştırmalar için çok umut verici görünüyor. Ekonomi, psikoloji, pazarlama ve ergonomi gibi diğer disiplinler, bir süre 4-8 bilişsel nişan değerlendirmek için nörofizyolojik ölçümler kullanılarak yapılmıştır. Verimli analiz algoritmaları ile birleştiğinde nörofizyolojik tedbirler, bir o bozmadan bir fenomen incelemek için izin verir. Doğaları gereği, öz-bildirim anketleri öğrenme öğrencileri ayırın. Nörofizyolojik önlemler araştırma tasarımları daha otantik öğrenme ortamlarında yürütülecek izin verir. Bu araçlar vb kalp atışlarının izlenmesi için ekipman, solunum hızı, kan basıncı, vücut ısısı, öğrenci çapı, elektrodermal aktivite, elektroensefalografi (EEG), sayılabilir. <stDuygusal Davranış üzerine rong&gt; Gathering Senkronize Veriler ve Bilişsel Nişan Temsili sonuçlar bu protokolün kullanımını takiben, bu kağıt öğrenenler, bir bilgisayar ekranında, mekanik fizik on sorunları çözmek zorunda olduğu bir çalışmanın kısmi sonuçlarını sunacak. Bu sorunlar, önceki çalışmalarda 9 geliştirildi. Gözleri her sorunun ardından, kapalı öğrenenler, problemleri çözmek ve bir 45 s mola sırasında rahatlatıcı iken nörofizyolojik veriler toplanmıştır. Yukarıda belirtildiği gibi, davranışsal nişan veri görevi 1 gerçekleştirirken sistemi ile etkileşen bir öğrenci tarafından üretilen sorulara yazılım etkileşimleri (fare hareketleri ve tıklamaları), göz bakışları, performans ve cevapları oluşmaktadır. Bir göz-takip sistemi yazılımı etkileşimleri ve göz bakışları veri toplamak için kullanıldı. Performans verileri (bir sorunu çözmek için zaman, cevapların doğruluğu) bir toplandıgörevi sunmak için kullanılan anket sitesi. Bu web sitesi aynı zamanda Bradley ve Lang 10 uyarlanmış bir anket ile toplanan öz-bildirim verileri toplamak için kullanıldı. Duygusal nişan duyguların karakterizasyonu içerir. Lang 11 göre, duyguların değerlik açısından karakterize edilir (hoş / nahoş) ve uyarılma (sakin / uyandırdı). Duygusal nişan verileri buna göre duygusal değerlik ve uyarılma 12,13 için bir elektrodermal aktivite kodlayıcı / sensörü rakamlarla otomatik yüz duygu tanıma yazılımı kullanarak, toplandı. (EDA) çok zayıf bir elektrik akımı sürekli, aralarında geçirilir iki elektrot arasında kaydedilen elektrik direnci belirtir. Cacioppo&#39;nun, Tassinary ve Berntson 14 kaydedilen direnç deneğin uyarılma göre değişir gösterdi. Bu durumda, bu valans veya uyarılma olarak psiko-fizyolojik veriler, duygusal angajman bağıntılı olarak görülmektedir. <pclass = &quot;jove_content&quot;&gt; Son olarak, bilişsel nişan veri elektroensefalografi (EEG) ile toplanır. EEG tedbirler, saçlı deride, beyindeki nöronların grupların elektriksel aktivitesini senkronize. Kafa derisi ile ilgili kaydedilen elektriksel sinyaller genellikle salınımlı frekans bileşenleri ve oluşmaktadır. Geleneksel olarak, bu frekansları bantları olarak bilinen, diziler halinde gruplandırılmış. Örneğin, alfa, beta ve teta bantlar Bu çalışmanın odak noktası vardır. Sinirbilimsel çalışmalara 14 göre, bu bantlar beynin belirli bölgelerinde farklı bilişsel işleme yeteneklerini yansıtır. Böylece, uyanıklık ve dikkat konusunda çok sayıda çalışmalar 7,15 ile birlikte belirli frekanslarda güç spektral yoğunluğu (PSD) analizi, araştırmacılar bir görev sırasında bilişsel nişan ölçmek için izin verir. Mikulka ve ark., 16 belirtildiği gibi, araştırma, beta aktivitesi ve bilişsel uyanıklık ve alfa An arasındaki dolaylı ilişki arasında doğrudan bir ilişki göstermiştird teta aktivitesi ve uyanıklığı. Beta / (alfa + teta): Böylece, Papa, Bogart ve Bartoleme 7 üç bant PSD hesaplar bir nişan endeksi geliştirdi. Bu oran nişan 16,17,18 diğer çalışmalarda doğrulanmıştır. Zamanla bilişsel nişan karakterize etmek için, bir Hızlı Fourier dönüşümü (FFT) bir güç spektrumu içine her aktif sitesinde (F3, F4, O1, O2) EEG sinyali dönüştürür. T zamanında EEG nişan endeksi Bu prosedür, her saniye yeni bir kayan pencere dizini güncelleştirmek için kullanılır tekrarlanır zaman T. önceki 20 saniye kayan pencere içinde her nişan oranı ortalama hesaplanır. Bu metodolojinin amacı angajman birden boyutları zengin bir analizini sağlamak olduğu için, veri senkronizasyonu çok önemlidir. Leger ve ark., 19 okuyucuların hatırlatır gibi, ekipman üreticileri güçlü le onların belirtilen hassasiyet garanti ölçüm aracı başına yalnızca bir bilgisayar kullanmanızı öneririzvel. Böylece, birden fazla bilgisayarda kullanıldığı zaman, kayıt bilgisayarlar arasında senkronizasyon kritik bir adımdır olur. kayıtları tüm aynı anda başlamış olamaz ve her veri akışı (örneğin, gözün sn 0 EEG ya da fizyolojik verilerin sn 0 ≠ izleme) kendine özgü bir zaman çerçevesi vardır. Bu son derece önemlidir: veri akışları arasındaki dengeden çıkmanın angajman her boyut miktarının hataları demektir. Eşzamanlı fizyolojik ve davranışsal kayıtları senkronize farklı yolları vardır. Bu yöntemler, bu iki yaklaşımın ayrılabilir; doğrudan ve dolaylı 20. Bir sonraki bölümde sunulan protokol (Şekil 1&#39;de gösterildiği gibi) harici bir aygıt, bir syncbox, tüm kayıt ekipmanları için transistör-transistör mantığı (TTL) sinyalleri göndermek için kullanılan dolaylı bir yaklaşıma dayanmaktadır. Ekipmanın her parçası farklı bir başlangıç ​​süresine sahip olarak, TTL belirteçleri bir akrabası ile günlük dosyalarında kaydedilir<html> gecikme. İşaretleyiciler sonra sinyalleri realign ve böylece her kayıttan sonra doğru senkronizasyon sağlamak için kullanılır. Dış dosya entegrasyonunu sağlayan bir davranış analizi yazılım programı her veri akımının zaman çizelgesi yeniden eşitlemek için ve angajman her boyutun nicel ve nitel analizler gerçekleştirmek için kullanılır. <img alt="Şekil 1" src="/files/ftp_upload/52627/52627fig1.jpg" /> Veri Toplama Sistemi Şekil 1. Mimarlık. Laboratuar ortamı olan davranışsal (eye-tracking), tahsil duygusal (EDA ve yüz duygu) ve bilişsel (EEG) nişan verileri pek çok bilgisayar içeriyor. Bu kendi bilgisayar saatler başvurulan veri senkronizasyon sorununu da ortaya çıkarmaktadır. Aynı referans süre içinde tüm verileri analiz edebilmek için, laboratuar kurulumu tüm veri akışları TTL sinyalleri gönderen bir syncbox içerir.&quot;nk&gt; bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayınız. Senkronizasyon açısından metodoloji hassasiyetini değerlendirmek için, 45 saniye duraklar mekanik fizik problemleri her önce tanıtıldı. Bu duraklamalar sırasında, denekler dinlenmek ve gözlerini kapatmak zorunda kaldı. Diğer çalışmalarda 4,9,16,17,18 görüldüğü gibi, bu duraklar toplanan sinyal önemli farklılıklar neden gerekir: İki göz öğrenci nokta eye-tracking yok hemen (davranışsal angajman) ve bilişsel nişan ani bir damla (EEG sinyali) görülmektedir. Sinyalin Bu özel bileşenler senkronizasyon genel geçerliliğini değerlendirmek için kullanılır. kısmen veya tamamen bilgi sistemleri 19, insan-makine etkileşimleri 21 ve eğitim 9, 22 alanlarında, bu senkronizasyon prosedürü güveniyor gazetelerin son yayın, etkinliğinin kanıt sağlar.

<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> Davranışsal analiz yazılım uygulamasında entegrasyon ve davranışsal, duygusal ve bilişsel nişan verilerinin senkronizasyonu sonuçlarının 2 ve 3 ekran rakamlar. Her iki şekillerde, sol bölümünde araştırma konularını ve kodlama şemasını düzenlemektedir. Orta kısmında, (kırmızı nokta) ile video görevi sırasında öznenin gözü bakışları gösterir. Kişinin davranış nişan almış ne o / o görev sırasında bakıyor ve hangi eylemlerin dayalı var...

Watch this Scientific Journal Video about Assessing the Multiple Dimensions of Engagement to Characterize Learning: A Neurophysiological Perspective at JoVE.com

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.

Nişan Çoklu Boyutları değerlendirilmesi Öğrenme karakterize etmek: Bir Nörofizyolojik Perspektif

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

assessing-multiple-dimensions-engagement-to-characterize-learning

Research

JoVE Journal

Behavior

12.4K Görüntüleme.  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. 

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

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.

Çevre Etkilerinin Değerlendirilmesi Zenginleştirme Aracı Olarak Bulmaca Box Kullanımı

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

Davranış

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.

Motion (MIM) içinde Farkındalık: Resiliency ve İş Nişan Artırma Kronik Yüksek Stres Çalışma Ortamları için bir Yerinde Farkındalık Temelli Müdahale (MTÖ)

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.

Genç Bebeklerdeki Öğrenme miktarının: Takip Bacak Eylemler Discovery-öğrenme Görev sırasında

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.

Aracı Olarak vagus sinir stimülasyonu Extinction Öğrenme İlgili Pathways Plastisitesi tetikleyebilecek

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.

Açık alanda Kulesi Maze yerleştirmek ve Yanıt Öğrenme

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).

Split-kemer koşu bandı kullanarak genelleme insan Lokomotor uyum değerlendir

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.

"Motor" örtülü Motor sıralı öğrenme: ayak adım seri tepki zaman görev

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.

Balık davranış araştırmak için FishSim animasyon Toolchain kullanarak: Mate-seçim Sailfin molileri kopyalama üzerinde bir vaka çalışması

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.

Postural yanıt-e doğru tanımlamak için bir Araçlı çekme testi

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.

Öğrenme Güçlüğü Olan Yetişkinlerde Metabiliş ve Öz-Düzenlemenin Değerlendirilmesi için Multimodal Protokol

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