Name: inter-brain synchrony in open-ended collaborative learning: an fnirs-hyperscanning study
Uploaded: 2021-07-21T14:00:00
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Este trabajo cuenta con el apoyo del Programa de Promoción de la Innovación Académica de ECNU para Estudiantes de Doctorado Excelentes (YBNLTS2019-025) y la Fundación Nacional de Ciencias Naturales de China (31872783 y 71942001).

Todos los participantes reclutados (40 díadas, edad media 22,1 ± 1,2 años; 100% diestros; visión normal o corregida a normal) estaban sanos. Antes del experimento, los participantes dieron su consentimiento informado. Los participantes fueron compensados financieramente por su participación. El estudio fue aprobado por el Comité Universitario de Protección de la Investigación Humana (HR-0053-2021), Universidad Normal del Este de China.
1. Pasos de preparación antes de adoptar los datos...

En primer lugar, en el presente protocolo, se indican los pasos específicos para realizar experimentos de hiperescaneo fNIRS en un escenario de aprendizaje colaborativo. En segundo lugar, también se presenta la tubería de análisis de datos que evalúa el SII de las señales hemodinámicas en las díadas de aprendizaje colaborativo. La operación detallada sobre la realización de experimentos de hiperescaneo fNIRS promovería el desarrollo de la ciencia abierta. Además, la tubería de análisis se proporciona aquí ...

Recientemente, para revelar la actividad cerebral concurrente a través de las díadas interactivas o miembros de un grupo, los investigadores emplean el enfoque de hiperescaneo1,2. Específicamente, el electroencefalograma (EEG), la resonancia magnética funcional (fMRI) y la espectroscopia funcional de infrarrojo cercano (fNIRS) se utilizan para registrar las actividades neuronales y cerebrales de dos o más sujetos simultáneamente3,4,5. Los investigadores extraen un índice neuronal que implica un acoplamiento cerebral concurrente basado en esta técnica, que se refiere a la sincronía intercereal (SII) (es decir, la alineación de fase y / o amplitud de las señales neuronales o hemodinámicas a través del tiempo). Una gran variedad de investigaciones de hiperescaneo encontraron siI durante la interacción social entre múltiples individuos (por ejemplo, jugador-audiencia, instructor-aprendiz y líder-seguidor)6,7,8. Además, el SII tiene implicaciones específicas del aprendizaje y la instrucción efectivos9,10,11,12,13,14. Con el aumento de la investigación de hiperescaneo en escenarios de aprendizaje naturalista, es necesario establecer un protocolo estándar de experimentos de hiperescaneo y la canalización del análisis de datos en este campo.
Por lo tanto, este documento proporciona un protocolo para realizar hiperescaneo basado en fNIRS de díadas de aprendizaje colaborativo y una tubería para analizar el SII. fNIRS es una herramienta de imagen óptica, que irradia luz infrarroja cercana para evaluar la absorción espectral de hemoglobina indirectamente, y luego se mide la actividad hemodinámica / oxigenación15,16,17. En comparación con la fMRI, fNIRS es menos propenso a los artefactos de movimiento, lo que permite mediciones de sujetos que están haciendo experimentos de la vida real (por ejemplo, imitación, conversación y comunicación no verbal)18,7,19. En comparación con el EEG, fNIRS tiene una mayor resolución espacial, lo que permite a los investigadores detectar la ubicación de la actividad cerebral20. Por lo tanto, estas ventajas en resolución espacial, logística y viabilidad califican a fNIRS para realizar mediciones de hiperescaneo1. Usando esta tecnología, un organismo de investigación emergente detecta un término índice como SII, la alineación neuronal de la actividad cerebral de dos (o más) personas, en diferentes formas de entornos sociales naturalistas9,10,11,12,13,14. En esos estudios, se aplican varios métodos (es decir, análisis de correlación y análisis de coherencia de transformada de Wavelet (WTC)) para calcular este índice; mientras tanto, una tubería estándar sobre dicho análisis es esencial pero falta. Como resultado, en este trabajo se presenta un protocolo para realizar hiperescaneo basado en fNIRS y una canalización que utiliza el análisis WTC para identificar el SII.
Este estudio tiene como objetivo evaluar el SII en díadas de aprendizaje colaborativo utilizando la técnica de hiperescaneo fNIRS. En primer lugar, se registra simultáneamente una respuesta hemodinámica en las regiones temporoparietal prefrontal e izquierda de cada díada durante una tarea de aprendizaje colaborativo. Estas regiones han sido identificadas como asociadas con la enseñanza y el aprendizajeinteractivos 9,10,11,12,13,14. En segundo lugar, el SII se calcula en cada canal correspondiente. El proceso de registro de datos fNIRS consta de dos partes: sesión de estado de reposo y sesión colaborativa. La sesión en estado de reposo dura 5 minutos, durante los cuales ambos participantes (sentados cara a cara, separados entre sí por una mesa (0,8 m)) deben permanecer quietos y relajarse. Esta sesión de estado de reposo se sirve como línea de base. Luego, en la sesión colaborativa, se les dice a los participantes que estudien todos los materiales de aprendizaje juntos, obteniendo comprensión, resumiendo las reglas y asegurándose de que todos los materiales de aprendizaje sean dominados. Aquí, se presentan los pasos específicos para realizar el experimento y el análisis de datos fNIRS.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>EEG caps</td>
			<td>Compumedics Neuroscan,Charlotte,USA</td>
			<td>64-channel Quik-Cap</td>
			<td>We choose two sizes of cap(i.e.medium and large).</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>NIRS measurement system with probe sets and probe holder grids</td>
			<td>Hitachi Medical Corporation, Tokyo, Japan</td>
			<td>ETG-7100 Optical Topography System</td>
			<td>The current study protocol requires an optional second adult probe set for 92 channels of measurement in total.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Numeric computing platform</td>
			<td>The MathWorks, Inc., Natick, MA</td>
			<td>MATLAB R2020a</td>
			<td>Serves as base for Psychophysics Toolbox extensions (stimulus presentation), Homer2&#160; (fNIRS preprocess analysis), and &#34;wtc&#34; function(WTC computation).</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Psychology software</td>
			<td>psychology software tools,Sharpsburg, PA,USA</td>
			<td>E-prime 2.0</td>
			<td>we apply E-prime to start the fNIRS measurement system and send triggers which marking the rest phase and collaborative learning phase for fNIRS recording data</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Swimming caps</td>
			<td>Zoke corporation,Shanghai,China</td>
			<td>611503314</td>
			<td>We first placed the standard 10-20 EEG cap on the head mold, and placed the swimming cap on the EEG cap. Second, we marked (inion, Cz, T3, T4, PFC and P5) with chalk.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Three-dimensional (3-D) digitizer</td>
			<td>Polhemus, Colchester, VT, USA;</td>
			<td>Three-dimensional (3-D) digitizer</td>
			<td>Anatomical locations of optodes in relation to standard head landmarks were determined for each participant using a Patriot 3D Digitizer</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

inter-brain synchrony in open-ended collaborative learning: an fnirs-hyperscanning study

El hiperescaneo fNIRS es ampliamente utilizado para detectar los fundamentos neurobiológicos de la interacción social. Con esta técnica, los investigadores califican la actividad cerebral concurrente de dos o más individuos interactivos con un nuevo índice llamado sincronía intercereal (SII) (es decir, alineación de fase y / o amplitud de las señales neuronales o hemodinámicas a través del tiempo). Aquí se presenta un protocolo para realizar experimentos de hiperescaneo fNIRS sobre díadas de aprendizaje colaborativo en un entorno de aprendizaje naturalista. Además, se explica una tubería de análisis del SII de la señal de hemoglobina oxigenada (Oxy-Hb). Específicamente, se discuten el diseño experimental, el proceso de registro de datos NIRS, los métodos de análisis de datos y las direcciones futuras. En general, la implementación de una tubería de hiperescaneo fNIRS estandarizada es una parte fundamental de la neurociencia en segunda persona. Además, esto está en línea con el llamado a la ciencia abierta para ayudar a la reproducibilidad de la investigación.

La figura 1 ilustra el protocolo experimental y la ubicación de la sonda. El proceso de registro de datos fNIRS consta de dos partes: sesión de estado de reposo (5 min) y sesión colaborativa (15-20 min). Las díadas de aprendizaje colaborativo son necesarias para relajarse y mantenerse quietos en la sesión de estado de reposo. Después de eso, se les dice a los participantes que co-aprendan el material de aprendizaje(Figura 1A). Sus regiones temporoparietale...

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

Se describe el protocolo para realizar experimentos de hiperescaneo fNIRS en díadas de aprendizaje colaborativo en un entorno de aprendizaje naturalista. Además, se presenta una tubería para analizar la sincronía intercerecere (SII) de las señales de hemoglobina oxigenada (Oxy-Hb).

Sincronización intercerebros en el aprendizaje colaborativo abierto: un estudio fNIRS-Hyperscanning

fNIRS hyperscanning is widely used to detect the neurobiological underpinnings of social interaction. With this technique, researchers qualify the ...

Este protocolo revela la sincronía intercereal en las díadas colaborativas en el entorno naturalista mediante la técnica de hiperescaneo fNIRS. La ventaja significativa de esta técnica es que permite la investigación de la dinámica en tiempo real de dos o más cerebros que interactúan. Antes de comenzar el experimento, inicie el sistema de espectroscopia de infrarrojo cercano para lograr una temperatura de funcionamiento estable, luego adopte una gorra de natación elástica para colocar la rejilla del optodo y prepare las tapas NIRS como se describe en el manuscrito de texto.Para un canal con señales insuficientes, use las sondas de fibra óptica iluminadas para mover el cabello debajo de la punta de la sonda hacia un lado. Una vez que la temperatura de funcionamiento se estabilice, asegúrese de que el receptor de disparo esté activo y configure el modo de medición en la medición relacionada con eventos. Prepare la sonda de fibra óptica iluminada para mover el cabello a un lado.Instruya a los participantes con respecto a los detalles de los métodos de medición NIRS y no mire directamente a los rayos láser, ya que el rayo láser puede ser perjudicial para los ojos del participante. Haga que los participantes se sienten cara a cara para asegurarse de que puedan verse directamente y ajuste la distancia de la silla a la mesa para que los participantes se sienten cómodamente. Encienda el botón láser, coloque los cuatro haces de fibra óptica sueltos en los brazos del titular sin contacto con los participantes o las sillas y coloque la tapa con los conjuntos de sondas en las cabezas de los participantes, asegurándose de que los conjuntos de sondas de tres por cinco cubran la frente del participante y los conjuntos de sondas de cuatro por cuatro cubran la corteza temporoparietal izquierda, luego empuje cuidadosamente cada sonda de carga de resorte más a fondo en el zócalo de la sonda para que la punta de la sonda toque el cuero cabelludo del participante.Luego, permita que dos participantes aprendan juntos los materiales de aprendizaje con un estado de descanso de cinco minutos, que sirve como línea de base. Primero, para verificar la calidad de la señal, haga clic en la ganancia automática en la ventana del monitor del conjunto de sondas de la máquina NIRS funcional, y luego marque la señal deficiente del canal en amarillo y la señal suficiente en verde y repita este procedimiento hasta que todos los canales estén marcados en verde. Después del experimento, haga clic en la salida de archivo de texto para exportar los datos de intensidad de luz sin procesar y guardar los datos como un archivo de texto.Utilice el digitalizador tridimensional para determinar las ubicaciones de emisores, receptores y otras referencias para cada participante, luego obtenga las coordenadas MNI de los canales de grabación utilizando la plataforma de computación numérica disponible comercialmente. Se analizaron los datos de cada participante en cada canal. Se visualizó la optodensidad en el canal 33 para una determinada díada.Los datos se extrajeron utilizando el método de eliminación de artefactos de movimiento basado en wavelets, solo y junto con el análisis de componentes principales. La diferencia entre las curvas sugiere que la PCA es eficiente en la eliminación de señales no neuronales. Se visualizó la matriz de coherencia de la transformada wavelet.El mapa de colores varió de azul a amarillo, representando valores de sincronía intercereencefás que van de cero a uno, donde uno denota la mayor coherencia entre dos señales y cero denota ninguna coherencia. Además, también se obtuvieron coeficientes significativos, la fuerte coherencia alrededor de un hercio representa la coherencia del ritmo cardíaco de la díada. La comparación entre el valor T observado y la distribución del valor T aleatorio muestra resultados significativos en la FOI identificada.Es importante asegurarse de que el conjunto de sondas cubra la región de intereses y tratar de reducir la desviación.

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