작업 별 신경 효율성 비교를위한 뇌파 전위 측정을 활용 : 공간 지능 작업을
Summary
이 원고는 공간적으로 집중된 공학 문제를 해결하면서 인간의 신경 활성을 측정하는 방법을 설명한다. 뇌파 방법론 궁극적 문제 유형 간의 참가자 사이 모두 작업 성능의 비교를 가능하게 할 목적으로, 신경 효율의 관점에서 베타 뇌파 측정을 해석 돕는다.
Abstract
공간 정보는 종종 공학 교육과 공학 직업에서의 성공에 연결되어 있습니다. 뇌파의 사용은 해결책을 도출하는 능력을 필요 공간의 연속 작업을 수행 할 때 개인의 신경 효율의 비교 계산을 가능하게한다. 여기 신경 효율이 낮은 베타 활성을 갖는, 따라서 다른 그룹 또는 다른 작업에 비해 작업을 수행하기 위해, 더 적은 신경 리소스 팽창으로 정의된다. 유사한 기간과 작업 태스크 간 비교를 위해,이 측정 태스크 유형 난이도의 비교를 가능하게 할 수있다. 내 참가자 간 참가자 비교, 이러한 측정은 공간 능력과 다양한 공학 문제 해결 작업 참가자의 수준에 잠재적 인 통찰력을 제공합니다. 선택한 작업에 대한 성능 분석 및 베타 활동과 연관 될 수있다. 이 작품은 학생 ENG의 신경 효율을 공부 상세한 연구 조사 프로토콜을 제시전형적인 공간 능력과 정역학 문제의 해결에 세. 및 정역학 : 학생들은 정신에 특정 문제 테스트 (MCT) 회전, 퍼듀 공간 시각화 테스트 (R PSVT)를 절단을 완료했다. 이러한 문제를 해결 종사 동안 참가자 뇌파는 EEG는 알파 및 베타 뇌파 활성화 및 사용에 관한 데이터가 수집 될 수 있도록하여 측정 하였다. 이 작품은 공학 성공적인 성능에 대한 경로 및 수행 할 수 있습니다 공학 교육의 결과 개선을 식별하기 위해 공간적으로 집중 엔지니어링 작업에 순수 공간 작업에 대한 기능 성능의 상관 관계를 보인다.
Introduction
공간 능력 (STEM) 분야 및 교육 과학, 기술, 공학, 수학에 매우 중요하고이 분야 1,2,3에서의 성공과 상관. 따라서, 사 공간을 해결하는 방법의 능력에 영향을 문제의 발달을 이해하는 것이 중요하다. 공간 능력은 엔지니어링 전문가 8 엔지니어링 학자 7과 성공에 대한 관심 5, 성능, 6, 성공에 연결되어 있습니다. 그러나, 많은 공간 능력 악기 나 높은 공간이다 구체적인 기술 내용의 일반적인 문제점을 해결 특정 신경 프로세스들을 나타내는 많은 일이 없다.
이 논문은 데이터 수집 및 신경 측정과 결합 된 공간 능력 악기 점수의 분석을 위해 사용되는 방법을 소개합니다. 조브에 게시의 목적은 더 넓은 청중에게이 방법이 더 접근 할 수 있도록하는 것입니다. 일반 대중 하드웨어 및 소프트웨어 WER본 연구에 사용 전자. 방법 종이로, 전체 결과 / 데이터 세트가보고 않으며, 제공된 여러 샘플은되지 않습니다. 모든 이미지는이 책을 위해 특별히 촬영되었다. 아래에 설명 된 방법은 여성이었다 세 누구의 팔 대학 학년 연령의 참가자 데이터를 기반으로 예비 회의 보고서 (9)를 제조에 사용되었다.
기존의 많은 악기 고유의 또는 개인의 공간 학습 능력 레벨을 나타 내기 위해 사용된다. 13 : 일반적으로 사용되는 두 개의 유효하고 신뢰할 수있는 10, 11 악기 테스트 (MCT) (12)을 절단 정신 및 회전 수의 퍼듀 공간 시각화 테스트 (R PSVT)입니다. 원래 직업적 (14)를 설계하는 동안이 악기는 피아제의 이론 10, 15 설명 공간 시각화 개발의 여러 단계를 테스트합니다. 이러한기구의 사용은 기본적인 생리 현상인지 existin 이해할 필요성을 만들어g 개인은 이러한 문제를 통해 작업 할 때. 이러한 이유로, 본 연구는, 궁극적으로 공간 사상의 분석 및 이해를 향상시킬 수있다 경험적 생리 데이터를 이용하는 방법을 소개 기존 메트릭 테스트 기능을 확인하고, 공학 교육 전형적인 공간 평가보다 복잡한 문제에의 적용 가능성을 증가시키는 것을 목적으로한다. 이러한 문제 중 많은 엔지니어링 정역학에서 발생 될 수있다.
정적은 기초 역학 물론 대부분의 엔지니어링 학생들로 전달 (예., 생물, 기계, 토목, 환경, 항공 우주 공학) 16, 17. 그것은 학생들이 핵심 엔지니어링 콘텐츠 (18)에 주어진 첫 번째 광범위한 문제 해결 경험 중 하나입니다. 정적 휴식 또는 일정한 속도로 이동에있는 강체에 힘의 상호 작용의 연구를 포함한다. 불행하게도 정역학은 inves의에서와 같이 높은 드롭 아웃, 취소 될 수 있으며, 실패율 (14 %이동안 조사 대학)이 같은 교육을 공간적으로 향상된 방법으로 지원의 주요 도로를 생략 전통적인 강의와 교육 과정 제공 모델과 관련이있을 수 있습니다. 예를 들어, 정역학에서 공간적으로 향상된 방법은 힘이 일반적인 분석 분석의 외부 상호 작용하는 방식의 시각화를 대상으로 접지 개념화와 학생들의 절차 적 지식을 강화 할 수 있습니다. 이러한 개입의 효과는인지 신경 과학적 관점에서 검토 될 필요가있다.
뇌파 (EEG)은 학생들의 뇌파의 활동을 측정하는 독특한 이동 방법을 제시한다. 베타 활성화를 이끌어내는 작업을 수행하는 개인은 일반적으로 매우 작업 특성에 결합하고 그들이 19, 20를하고있는 일에 세심하고 있습니다. 대역폭 주파수가 점유 피질 영역의 크기도 마찬가지로 작업은 증가 베타 파의 진폭 증가를 요구하고있다. 내 불 더 많은 뉴런베타 주파수 범위 (알파 : 8 – 12 Hz로, β- : 12 – 24Hz는)이 큰 베타 힘으로 정의 될 수있다. 하나의 작업에 숙련 된대로 이와 관련하여, 베타 파의 진폭은 작은 베타 전력을 발생 감소한다. 이는 뉴럴 효율 가설 21-28, 태스크를 수행하는 것은 주파수 전력의 감소와 관련된 더 큰 작업 환경의 일부이다. EEG 이전 (종종 정신 회전 및 공간 탐색 작업) 공간 능력의 연구에 사용되었지만 – 및 관련 데이터는 α, β에서 식별되었으며, 세타 밴드 27-33 – 알파 및 베타 대역이 관찰되었다 연구 및 베타는이 논문에서 더 대표 분석 및 예비 회의 보고서 (9)에 선정되었다. 따라서 베타 밴드 분석에 초점을 아래에 정의 된 절차하지만, 기록 된 데이터에 따라 세 가지 밴드에 대한 조사는, 미래에 좋습니다.
그만큼신경 효율성 가설은 체스, 시공간 메모리, 균형, 그리고 휴식 등 다양한 작업에서 테스트되었습니다. 익숙한 작업을 수행 할 때 모든 주파수 감소 전력의 요인으로 작업 환경 나타내었다. 하나의 특정 연구 (25)는 증거를 제시하고, 그 (IQ로 측정 된) 사람의 지능은 개인이 신경 효율에 기여 지능을 능가 작업과 작업 경험을 수행하는 기술을 습득 할 수 있지만. 즉, 더 많은 개인이 경험은보다 효율적인 neurally 그 또는 그녀가된다.
공간 능력을 포함하는 기존의 신경 효율 연구는 주로 공간 회전에 초점을 맞추고 있고, 다른 문제 세트는 서로 다른 집단을 비교하는 데 사용되었다 (예., 남성 / 여성) 27 ~ 28. 공간 능력 작업 EEG 연구는 다른 태스크 유형의 성능을 비교하여 통찰력을 제공하고 (예를 들면., 구두 작업)27,29,30. 상기 방법은 본 연구에 초점 논의 및 MCT, PSVT에서 문제 비교 : 공간 능력과 관련되지만, 공간적 회전 및 탐색에 한정되지 않는다 R뿐만 아니라 정적 평형 작업. 다른 공간 작업이 원고의 예로서 주어진 것들 대신에 사용될 수있다. 이러한 방식으로 추가 통찰력이 다른 집단에 대한 미래에 얻을 수있다 (예., 남성 / 여성 또는 전문가 / 초보자) 궁극적으로 공학 교육 관행을 개선하는 데 도움이됩니다.
공간 능력 엔지니어링 적성을 조사하기 위해, 우리는 특정 공간 및 엔지니어링 태스크의 제한된 배터리 중에 고성능 참가자 저가 행하는 베타 파의 활성화를 식별하는 EEG 측정을 이용하는 프로토콜을 개발했다. 이 경우, 용어 높은 수행자 참가자의 성능과 관련되어, 상기에 의해 현장에서 소비 된 시간의 양을 반영하지 않다학습자, 모든 참가자가 교육에 거의 동일한 점에 있었다있다. 또한, 관련된 문제 세트는 매우 구체적이고 기본이다 따라서 용어 "전문가"또는 "고성능은"여기에 전문가, 전문 채용 엔지니어의 관점에서 볼하지만, 공학 역학 교육 과정 및 공간 능력 악기의이 좁은 조각 만 높은 성능을 나타내는해서는 안됩니다. 신경 측정은 또한 태스크 유형 난이도 관한 해석 가능한 다른 이상인지 자원을 채용 수도있는 심한 경향을 파악하는데 사용될 수있다. 이 정보는 잠재적 인 공간 능력과 관련하여 미래의 평가 및 조작에 대한 통찰력을 제공 할 수있다. 다른 미래 통찰력으로 인해 사용되는 뇌파 하드웨어에서 사용할 수있는 채널의 수가 제한되어 본 연구에서는 불가능했던 뇌의 이상 특정 지역을 고려하여 도출 될 수있다.
Protocol
Representative Results
Discussion
이 프로토콜은 두 개의 일반적인 공간적 능력 장비에서 문제가 작동 참가자 높은 공간 설계 정역학 문제에 대한 뇌 활동을 측정하는 뇌파의 적용을 설명한다. 여기에 자세한 방법은 궁극적으로 이러한 문제를 작업에 종사 높고 낮은 연예인의 신경 효율성을 이해하는 데 도움이 할 수 있습니다. 이러한 테스트는 종종 공간 능력을 평가하는 데 사용되는 바와 같이, R : MCT 및 PSVT 작업 엔지니어링 학?…
Declarações
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
저자는 데이터 수집과 도와 크리스토퍼 그린, 브래들리 로빈슨, 그리고 마리아 마뉴 엘라 바 야다을 인정하고 싶습니다. EEG 장비 자금은 케리 요르단의 감각적인지 연구소에 연구 및 대학원 연구 장비 그랜트의 유타 주립 대학의 사무실에 의해 제공되었다. 벤자민 콜 박사 웨이드 Goodridge와 그의 작품에 대 대학원의 유타 주립 대학의 학교에서 얻어 대통령 박사 연구 활동 지원됩니다.
Materials
| Emotiv EPOC Model 1.0 | Emotiv | Model: Emotiv Premium | "High resolution, multi-channel, portable EEG system." |
| Emotiv Control Panel (software) | Emotiv | Used for data collection. | |
| Emotiv Testbench (software) | Emotiv | Used for data collection. | |
| Virtual Serial Port Emulator – VSPE (software) | ETERLOGIC.COM | Used COM10 in data collection. Available as a free download, depending on the operating system. | |
| E-Prime 2.0 (software) | Psychology Software Tools | Used for data collection (presentation of problems to participants and collection of markers for different phases). | |
| EEGLab 13.4.4b (software) | Swartz Center for Computational Neuroscience (SCCN) | Used for data analysis. "An open source environment for electrophysiological signal processing". SCCN is a Center of the Institute for Neural Computation, the University of California San Diego. | |
| MATLAB R2014b | The Mathworks, Inc. | Used to run EEGLab | |
| Microsoft Excel 2013 | Microsoft | Used to assemble and compare tabulated results from EEGLab & MATLAB, to create tables | |
| Camcorder with built in Mic | Canon | CNVHFR50 | Used to record sessions |
| Syringe Kit (5cc syringe & 2 16g blunted needles) | Electro-Cap Intnl. Inc. | E7 | For keeping the EEG cap's felts damp. |
| Nuprep EEG Skin Prep Gel | Weaver and Company | 10-30 | For cleaning the mastoid process. |
| Sanitizer | Purell | S-12808 | For sanitizing hands |
Referências
- Sorby, S. A. Educational Research in Developing 3-D Spatial Skills for Engineering Students. Int. J. Sci. Educ. 31 (3), 459-480 (2009).
- Wai, J., Lubinski, D., Benbow, C. P. Spatial Ability for STEM Domains: Aligning Over 50 Years of Cumulative Psychological Knowledge Solidifies Its Importance. J. Educ. Psychol. 101 (4), 817-835 (2009).
- Uttal, D. H., Cohen, C. A. Spatial Thinking and STEM Education: When, Why, and How?. Psychol. Learn. Motiv. 57, 147-181 (2012).
- Halpern, D. F., Collaer, M. L. . The Cambridge handbook of visuospatial thinking. , (2005).
- Lubinski, D., Benbow, P. Study of mathematically precocious youth after 35 years. Perspect. Psychol. Sci. 1 (4), 316-345 (2006).
- Sorby, S., Casey, B., Veurink, N., Dulaney, A. The role of spatial training in improving spatial and calculus performance in engineering students. Learn. Individ. Differ. 26, 20-29 (2013).
- Peters, M., Chisholm, P., Laeng, B. Spatial ability, student gender, and academic performance. J. Eng. Educ. 84 (1), 1-5 (1994).
- Pellegrino, J. W., Alderton, D. L., Shute, V. J. Understanding Spatial Ability. Educ. Psychol. 19 (3), 239-253 (1984).
- Goodridge, W., Villanueva, I., Wan, N. J., Call, B. J., Valladares, M. M., Robinson, B. S., Jordan, K. Neural efficiency similarities between engineering students solving statics and spatial ability problems. Poster presented at the meeting of the Society for Neuroscience. , (2014).
- Sorby, S. A., Baartmans, B. J. The Development and Assessment of a Course for Enhancing the 3-D Spatial Visualization Skills of First Year Engineering Students. J. Eng. Educ. 89 (3), 301-307 (2000).
- Gorska, R., Sorby, S. A. Testing instruments for the assessment of 3-D spatial skills. Proceedings of the American Society for Engineering Education Annual Conference. , (2008).
- . . CEEB Special aptitude test in spatial relations. , (1939).
- Guay, R. . Purdue spatial visualization test. , (1976).
- Hegarty, M. . Components of Spatial Intelligence. , (2010).
- Bishop, J. E. Developing Students’ Spatial Ability. Sci. Teacher. 45 (8), 20-23 (1978).
- Goodridge, W. H., Villanueva, I., Call, B. J., Valladares, M. M., Wan, N., Green, C. Cognitive strategies and misconceptions in introductory Statics problems. 2014 IEEE Frontiers in Education Conference (FIE) Proceedings. , 2152-2159 (2014).
- Steif, P. S., Dantzler, J. A. A Statics Concept Inventory: Development and Psychometric Analysis. J. Eng. Educ. 94 (4), 363-371 (2005).
- Suresh, R. The relationship between barrier courses and persistence in engineering. J. Coll. Student Retention. 8 (2), 215-239 (2006).
- Pfurtscheller, G., Lopes da Silva, F. H. Event-related EEG/MEG synchronization and desynchronization: basic principles. Clin. Neurophysiol. 110 (11), 1842-1857 (1999).
- Klimesch, W. EEG alpha and theta oscillations reflect cognitive and memory performance: a review and analysis. Brain Res. Brain Res. Rev. 29 (2-3), 169-195 (1999).
- Babiloni, C., et al. Resting state cortical rhythms in athletes: a high-resolution EEG study. Brain Res. Bull. 81 (1), 149-156 (2010).
- Babiloni, C., et al. 34;Neural efficiency" of experts’ brain during judgment of actions: a high-resolution EEG study in elite and amateur karate athletes. Behav. Brain Res. 207 (2), 466-475 (2010).
- Del Percio, C., et al. "Neural efficiency" of athletes’ brain for upright standing: a high-resolution EEG study. Brain Res. Bull. 79 (3-4), 193-200 (2009).
- Grabner, R. H., Fink, A., Stipacek, A., Neuper, C., Neubauer, A. C. Intelligence and working memory systems: evidence of neural efficiency in alpha band ERD. Brain Res. Cognitive Brain Res. 20 (2), 212-225 (2004).
- Grabner, R. H., Neubauer, A. C., Stern, E. Superior performance and neural efficiency: the impact of intelligence and expertise. Brain Res. Bull. 69 (4), 422-439 (2006).
- Grabner, R. H., Stern, E., Neubauer, A. C. When intelligence loses its impact neural efficiency during reasoning in a familiar area. Int. J. Psychophysiol. 49, 89-98 (2003).
- Neubauer, A. C., Grabner, R. H., Fink, A., Neuper, C. Intelligence and neural efficiency: Further evidence of the influence of task content and sex on the brain-IQ relationship. Cognitive Brain Res. 25 (1), 217-225 (2005).
- Riecanský, I., Katina, S. Induced EEG alpha oscillations are related to mental rotation ability: The evidence for neural efficiency and serial processing. Neurosci. Lett. 482 (2), 133-136 (2010).
- Roberts, J. E., Ann Bell, M. Two- and three-dimensional mental rotation tasks lead to different parietal laterality for men and women. Int. J. Psychophysiol. 50 (3), 235-246 (2003).
- Roberts, J. E., Bell, M. A. The effects of age and sex on mental rotation performance, verbal performance, and brain electrical activity. Dev. Psychobiol. 40 (4), 391-407 (2002).
- Gill, H. S., O’Boyle, M. W., Hathaway, J. Cortical distribution of EEG activity for component processes during mental rotation. Cortex. 34 (5), 707-718 (1998).
- Caplan, J. B., Madsen, J. R., Schulze-Bonhage, A., Aschenbrenner-Scheibe, R., Newman, E. L., Kahana, M. J. Human Theta Oscillations Related to Sensorimotor Integration and Spatial Learning. The J. Neurosci. 23 (11), 4726-4736 (2003).
- Kahana, M., Sekuler, R., Caplan, J., Kirschen, M., Madsen, J. R. Human theta oscillations exhibit task dependence during virtual maze navigation. Nature. 399 (6738), 781-784 (1999).
- Delorme, A., Makeig, S. EEGLAB: An open source toolbox for analysis of single-trial EEG dynamics including independent component analysis. J. Neurosci. Meth. 134, 9-21 (2004).
- Delorme, A., Sejnowski, T., Makeig, S. Enhanced detection of artifacts in EEG data using higher-order statistics and independent component analysis. NeuroImage. 34, 1443-1449 (2007).
- Meyer-Lindenberg, A. From maps to mechanisms through neuroimaging of schizophrenia. Nature. 468, 194-202 (2010).
- Campbell, S. R., Patten, K. E., Campbell, S. R. Educational Neuroscience: Motivations, methodology, and implications. Educ. Neurosci.: Initiatives and Emerging Issues. 43 (1), 7-16 (2011).
- Kelly, A. E., Patten, K. E., Campbell, S. R. Can Cognitive Neuroscience Ground a Science of Learning?. Educ. Neurosci.: Initiatives and Emerging Issues. 43 (1), 17-23 (2011).
- Cunningham, M. D., Murphy, P. J. The effects of bilateral EEG biofeedback on verbal, visual-spatial, and creative skills in learning disabled male adolescents. J. Learn. Disabil. 14 (4), 204-208 (1981).
