空間知能タスク：タスク固有ニューラル効率の比較のための脳波測定を活用
Summary
本稿では、空間的に集束されたエンジニアリングの問題を解決しながら、人間の神経活動を測定するためのアプローチについて説明します。脳波の方法論は、最終的には、問題のタイプ間と参加者間の両方のタスクのパフォーマンスの比較を可能にする目的で、神経効率の点でベータ脳波測定値を解釈するのに役立ちます。
Abstract
空間的知性は、多くの場合、工学教育とエンジニアリングの職業での成功にリンクされています。彼らは解決策を導き出すための空間能力を必要とする連続したタスクを実行するよう、脳波の使用は個人の神経効率の比較計算を可能にします。神経の効率は、ここでは、他のグループや他のタスクと比較してタスクを実行するために、より少ないβ活性を有し、従ってより少ない神経リソースを消費として定義されます。同様の期間を持つタスクのタスク間の比較のために、これらの測定値は、タスクタイプの難易の比較を可能にすることができます。イントラ参加者と相互参加者の比較のために、これらの測定は、空間能力と異なるエンジニアリングの問題解決タスクの参加者のレベルに潜在的な洞察を提供しています。選択されたタスクのパフォーマンスを分析し、ベータ活動と相関させることができます。この作品は、学生のENGの神経効率を研究し、詳細な研究計画書を提示します典型的な空間能力と静力学の問題の解決で熟成。 、および静力学：学生が精神的に固有の問題テスト（MCT）ローテーションの、パーデュー空間の可視化試験（R PSVT）を切削を完了しました。これらの問題を解決するに従事しながら、参加者の脳波は、脳波をアルファおよびベータ脳波活性化および使用に関するデータを収集することができるようにして測定しました。作業は、エンジニアリングで成功した性能に経路および続くかもしれ工学教育における結果の改善を識別するために、空間的に集中的なエンジニアリング・タスクとの純粋な空間的なタスクの機能性能を相関させることになります。
Introduction
空間能力は科学、技術、工学、および数学（STEM）分野と教育に不可欠であり、これらの領域1,2,3での成功と相関します。したがって、4の解決方法空間能力に影響を与える問題の開発を理解することが重要です。空間能力は、対象5、性能6、エンジニアリング学者7と工学の専門家8の成功の成功にリンクされています。しかし、多くの空間能力の楽器、また非常に空間的である特定のエンジニアリングコンテンツへの典型的な問題の解決に特定の神経のプロセスを示す多くの仕事がありません。
本稿では、神経の測定と組み合わせた空間能力の楽器のスコアのデータ収集と分析のために使用される方法を紹介します。 Joveので出版の意図は、より幅広い視聴者にこれらのメソッドにアクセスしやすくすることです。一般市民のハードウェアとソフトウェアWEReがこの研究に利用さ。方法用紙として、完全な結果/データセットが報告も提供される複数のサンプルであるれていません。すべての画像は、この出版物のために特別に捕獲されました。以下に詳述した方法では女性であった3人の8大学の二年生中年の参加者からのデータに基づいて、予備会議レポート9を調製するのに利用されました。
多くの既存の器具は固有のまたは個人で学習した空間能力のレベルを示すために使用されています。 13：一般的に使用される2つの有効かつ信頼性の高い10,11の機器は試験（MCT）12を切断精神とローテーションのパーデュー空間の可視化試験（R PSVT）です。もともと職業14を設計しながら、これらの機器は、ピアジェ理論10,15によって記述空間可視化開発の異なる段階をテストします。これらの機器の使用は、基礎となる生理学的な認知現象を理解する必要性を作成しますexistin個人がこれらの問題を介して動作グラム。このため、本研究では、最終的には、空間的思考の分析と理解を向上させ、既存のメトリックテスト機能を確認し、工学教育への典型的な、より複雑な問題に空間的評価の適用性を高めることが経験的生理学的データを利用する方法を紹介することを目指しています。これらの問題の多くは、工学静に遭遇することができます。
静は、基礎力学はもちろん、ほとんどの工学部の学生に配信される（ 例えば 、生物学、機械、土木、環境、航空宇宙工学）16,17。それは、学生はコア・エンジニアリング・コンテンツ18に記載されている最初の大規模な問題解決の経験の一つです。静は、安静時または一定の速度で動いている剛体に作用する力の相互作用の研究を伴います。残念ながら、静はinvesに見られるように、高中退、引きこもり、および故障率（14％を持っていますtigated大学）、これは、そのような教育に空間的に強化されたアプローチとして、サポートの主要な道を省略し、伝統的な講義やカリキュラムデリバリーモデルに関連する可能性があります。例えば、静力学における空間的に強化されたアプローチは力が典型的な解析的分析の外でどのように相互作用するかの可視化を標的とし、接地された概念を持つ学生の手続的知識を補強することができます。そのような介入の有効性は、認知神経科学の視点から調査する必要があります。
脳波（EEG）は、学生の脳波活性を測定するユニークなモバイル方法を提示します。ベータ活性化を惹起するタスクを実行する個人は、一般的には非常にタスクの仕様に係合し、彼らは19,20をやっていることに気配りされています。帯域周波数が占める皮質領域の大きさと同様に、タスクは、増加、ベータ波の振幅が増加を要求するように。内の火災よりニューロンベータ周波数範囲（アルファ：8から12ヘルツ、ベータ：12 – 24Hzの）が大きいベータ電力として定義することができます。一つのタスク内のより経験豊富になるように関連して、β波の振幅は小さいベータ発電減少します。これは、タスクを実行すると、高周波電力の減少に関連しているのより大きなタスクの経験神経効率仮説21-28、の一部です。 EEGは、以前に（多くの場合、心的回転と空間ナビゲーションタスクのための）空間能力の研究に使用されてきたが-と適用可能なデータは、アルファ、ベータ版で同定されており、シータバンド27-33 – αおよびβバンドはこのために観察されました研究、およびベータ版は、この論文では予備会議レポート9でさらに代表的な分析のために選択しました。ベータバンド分析に焦点を当てますが、すべての3つのバンドを調査、記録したデータに応じて、このようにして、以下に定義された手順は、将来的に推奨されます。
ザ神経効率仮説はチェス、視空間メモリ、バランスをとる、と休憩を含むさまざまなタスク、上でテストされています。おなじみのタスクを実行するとき、すべてが減少し高周波電力に要因としてタスクの経験を記載しております。一つの特定の研究25は、人の知性は（IQによって測定される）、個々のタスクを実行するためのスキルを習得に役立つ神経効率への貢献で知能を上回るタスクの経験ができるが、という証拠を提示しました。言い換えれば、より多くの個人が彼または彼女になり、より効率的である神経経験しました。
空間能力を伴う既存の神経効率研究は、主に空間的な回転に集中しており、別の問題セットは、異なる集団を比較するために使用されている（ 例えば 、男性/女性）27-28。空間能力のタスクの脳波研究は、他のタスクの種類に性能を比較することで洞察を提供している（ 例えば 、口頭での作業）27,29,30。方法は上のこの論文の焦点で議論し、MCT、PSVTから問題の比較：空間能力に関連しているが、空間回転とナビゲーションに限定されるものではなく、Rと同様に、静的平衡タスクを、。他の空間的なタスクは、本稿で例示したものの代わりに使用することができます。このように、追加的な洞察力が異なる集団について、将来的に得ることができる（ 例えば 、オス/メスまたは専門家/初心者）は、最終的に工学教育実践を改善するのに役立ちます。
空間能力とエンジニアリングの適性を調査するための努力で、我々は特定の空間的およびエンジニアリングタスクの限られたバッテリーの間に高性能の参加者に低パフォーマンスのベータ波のアクティベーションを識別するために、脳波測定値を利用したプロトコルを開発しました。この場合、用語ハイパフォーマーは、参加者のパフォーマンスに関連している、として、フィールドで過ごした時間の量の反射ではありません学習者、すべての参加者が彼らの教育でほぼ同じポイントであったように。また、関連する問題セットは非常に具体的かつ基本的なものです。このように、用語「専門家」または「高パフォーマンス」は、本明細書の専門家の感覚で見て、専門的に採用エンジニアが、エンジニアリング力学のカリキュラムと空間能力の楽器のこの狭いスライスのみで高い性能を表すことはできません。神経の測定は、タスクタイプは難易度のレベルに関する可能な解釈で、他のものよりも、認知資源を補充することができるため、任意の総傾向を識別するために使用することができます。この情報は、潜在的に空間能力に関して将来の評価と介入への洞察を提供してもよいです。他の将来の洞察は、使用されるEEGのハードウェアで使用可能なチャネルの限られた数のこの研究では不可能であった脳のより具体的な領域を考慮することによって導出することができます。
Protocol
Representative Results
Discussion
プロトコルは、2つの典型的な空間能力の楽器から問題を取り組んで参加者との高い空間エンジニアリング静問題の脳活動を測定する脳波のアプリケーションについて説明します。ここでは詳述した方法では、最終的にこれらの問題を作業に従事してハイとローパフォーマーの神経効率を理解するのに役立つことができるかもしれません。これらのテストは、多くの場合、空間能力を評価する…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
著者は、データ収集を手伝っために、クリストファー・グリーン、ブラッドリー・ロビンソン、そしてマリア・マヌエラ・バヤダレスを承認したいと思います。 EEG機器のための資金はケリー・ジョーダンの多感覚認知研究室に研究大学院機器グラントのユタ州立大学のオフィスによって提供されていました。ベンジャミン・コール博士ウェイド・グッドリッジとの仕事のための大学院のユタ州立大学の学校から達成大統領博士研究員によってサポートされています。
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 |
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