EEG를 사용하여 최적의 학습 환경을 만드는 방법
하이디 두란
2024. 9. 12.
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교육은 우리 사회의 기본적인 기둥이며, 풍부한 학습 환경을 제공하는 것은 사회 발전에 필수적입니다. 교육 신경 과학은 교육과 학습의 신경 메커니즘을 이해하고자 하는 빠르게 발전하는 학제 간 분야입니다.
지난 20년 동안, 포터블 EEG 기술의 발전 덕분에 연구자들은 EEG 헤드셋을 교실과 e-learning에서 사용하여 학생들을 위한 최적의 학습 환경을 조성할 수 있게 되었습니다 [1]. 이 기사에서는 EMOTIV의 EEG 헤드셋이 우리가 가르치고 배우는 방식을 어떻게 변화시키고 있는지 살펴봅니다.
교육 콘텐츠 최적화
매력적인 교육 콘텐츠를 설계하려면 학생들로부터 지속적인 주관적 피드백이 필요합니다. 전통적으로, 강좌 콘텐츠의 효과를 결정하는 것은 강좌 완료 후 자기 보고 피드백 측정을 통해 이루어집니다.
하지만, 경우에 따라 주관적인 기억에 의존하기 때문에 과정 전달의 어떤 측면이 개선될 수 있는지 정확하게 분리하기가 어렵습니다. EEG는 높은 시간 해상도(즉, 밀리세컨드 단위로 뇌 반응을 측정할 수 있는 능력) 덕분에, 단순한 자기 보고 측정으로는 알아차릴 수 없는 전-의식적인 과정을 인덱싱할 수 있습니다. 강좌 콘텐츠를 최적화할 때 가장 유용한 지표는 주의 수준과 인지 부하입니다 - 이는 정보를 유지하기 위해 뇌가 소모하는 노력의 양을 측정하는 것입니다. 주의는 누군가가 학습할 때 EEG에서 관찰된 다양한 뇌파를 분석하여 종종 측정됩니다 - 예를 들어, 알파파 수준(주로 피로한 상태와 연관됨)과 베타파 수준(주로 경계하거나 집중된 상태와 연관됨) 등이 있습니다. 인지 부하는 더 복잡한 측정 방법이며, 변동하는 알파 및 세타파 수준으로도 인덱싱할 수 있습니다.
연구자들은 주의를 모니터링할 수 있는 EEG 시스템을 개발하여 전체 과정 동안 주의 수준을 평가할 수 있습니다. Zhou 외는 Massive Open Online Courses (MOOCs)에 참여하는 e-learning 학생들의 인지 부하를 실시간으로 모니터링하는 시스템을 성공적으로 시연했으며, 이는 실시간으로 강좌 콘텐츠 최적화를 위한 길을 열었습니다 [2].
인지 상태 분석을 쉽게
이전 연구들처럼 인지 상태를 측정하는 것은 어느 정도 기술적 기술과 전문 지식을 요구할 수 있습니다. 다행히도, 데이터 과학의 발전 덕분에 최소한의 기술 전문 지식으로도 인지 상태를 측정하기 위해 미리 구축된 알고리즘을 사용할 수 있게 되었습니다. Emotiv는 EEG에서 집중, 기대, 참여, 좌절, 스트레스 및 이완을 포함한 다양한 뇌 상태를 식별하기 위해 개발된 성과 측정의 사용을 가능하게 합니다.
이 알고리즘은 특정 인지 상태를 이끌어내기 위해 설계된 통제된 실험을 통해 구축되었으며, 교육 콘텐츠 최적화에 유용합니다. 이 Emotiv 성과 측정은 게임 기반 학습과 전통적인 필기 학습을 비교하기 위해 사용되었으나, 연구에서는 두 학습 방법 간 인지 상태에 차이가 없음을 보여주었습니다 [3]. 다른 연구자들은 5-7세 아동을 참여시키고 그들의 참여, 스트레스, 집중 등을 바탕으로 활동의 효과를 평가하기 위해 성과 측정의 유용성을 입증했습니다.
위: (A) EEG는 고등학교 교실에서 학생들의 뇌파를 측정하는 데 사용될 수 있습니다 (출처: Dikker 외 [4]). (B) 학생들의 뇌파는 수업에 더 많이 참여한 학생들(왼쪽)에서 더 높은 동기화를 보였고, 적게 참여한 학생들(오른쪽)에서는 낮은 동기화를 보였습니다.
학습 환경 향상
교육 자료의 내용이 중요할 뿐만 아니라, 우리가 학습하는 시기와 장소도 학생들이 좋은 학습 경험을 할 수 있도록 하는 데 동일하게 중요합니다. 연구자들은 다양한 교실 시간 동안 알파파의 수준을 측정하고, 오전 중 고등학교 수업에서 이른 아침보다 적은 알파파가 나타나는 것을 발견하여 오전 중이 학습하기에 가장 좋은 시간일 수 있음을 제안했습니다 [4].
무선 EEG는 실제 환경과 가상 환경을 비교하는 데 사용되었으며, 두 환경 모두에서 주의와 동기 부여를 동등하게 제공할 수 있는 능력을 보여주었습니다 [5]. 이는 물리적 장애가 있어 실제 교실에 참석할 수 없는 사람들에게 더 풍부한 학습 경험을 제공할 수 있는 길을 열 수 있습니다. 연구자들은 또한 EEG를 사용하여 교실의 사회적 역학에 대한 연구를 진행했습니다. EEG 헤드셋을 착용한 학생 그룹은 공통 학습 과정 중 그들의 신경 활동이 얼마나 동기화되어 있는지를 평가할 수 있습니다 [6][7]. 이러한 EEG 데이터 수집 방법은 EEG 하이퍼스캐닝이라고 하며, 교실에서의 그룹 주의를 실시간으로 추론하고 사회적 역학을 개선하기 위한 단계입니다.
모두를 위한 교육 접근성 강화
일부 신체적 또는 감각적 어려움은 학생들의 교실 내 학습 경험을 제한할 수 있습니다. 하지만, 학생들의 경험을 향상시키는 EEG 기반 도구들이 있습니다. 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 기술의 발전 덕분에 EEG 기반 타이핑 [8][9]이 가능해져, 신체적 어려움이 있는 학생들이 학습하는 동안 컴퓨터 장치에 정신 노트를 작성할 수 있도록 도와줍니다. 예-아니오 유형의 질문에 대한 EEG 기반 응답이 가능한 BCI는 또한 시각 장애가 있는 학생들이 인터뷰어가 필요 없는 컴퓨터 기반 시험을 통해 평가받을 수 있도록 허용합니다 [10].
개인화된 학습 경험
학생들에게 개인 튜터를 제공하는 것은 비용이 많이 들 수 있지만, 일반 교육 시스템이 독특한 학습 요구를 처리하는 데 준비가 부족할 때는 종종 필요합니다. 지능형 튜토리얼 시스템(ITS)은 인공지능으로 지원되는 개인 튜터 역할을 할 수 있는 컴퓨터 기반 학습 소프트웨어의 한 종류입니다.
이 시스템의 목표는 학생의 학습을 향상시키기 위해 실시간으로 개인화된 피드백을 제공하고 적응하는 것입니다. 연구자들은 현재 ITS 시스템을 EEG와 통합하여 발전시키고 있습니다. 한 연구에서 연구자들은 다양한 유형의 교육 비디오(애니메이션 콘텐츠와 인간 교사가 있는 비디오)에 대한 학생의 참여를 감지하기 위해 EEG를 사용하며, 이를 통해 ITS가 학습자가 더 흥미롭게 느끼는 콘텐츠를 자동으로 생성하게 합니다.
가르치는 과정에서 인간 요소를 제거하면, 컴퓨터 기반 학습 프로그램을 사용할 때 학생의 인지 부하를 추적하는 것이 점점 중요해집니다. 이를 방지하기 위해, 연구자들은 EEG 데이터를 기반으로 학생이 지루해했는지, 참여했는지, 흥미를 느꼈는지 또는 좌절감을 느꼈는지를 능동적으로 감지하는 얼굴 표정 데이터베이스를 개발하였습니다 [11].
EEG와 관련된 이 개발은 ITS가 지속적으로 학습하고 개별 학생에게 적응할 수 있는 길을 열어주며, 학생이 피곤할 때 휴식을 제안하거나 참여하는 동안 계속 가르침으로써 보다 효과적인 학습 경험을 제공합니다.
위: 뉴욕 대학교(NYU) BrainWaves 프로그램의 학생들이 EMOTIV EEG 뇌 기술을 착용하고 게임을 하고 있습니다.
STEM 학습 도구로서의 EEG
Emotiv EEG 장치와 소프트웨어는 사용하기 쉽고 다음 세대의 과학, 기술, 공학 및 수학(STEM) 과학자를 고무시키기 위한 훌륭한 입문 도구입니다.
Emotiv 장치와 소프트웨어는 현재 심리학과 신경 과학뿐만 아니라 생물 의공학에서도 대학 학부 과정에서 사용되고 있습니다. Kurent는 고등학교와 대학 수준의 교육 과정에 Emotiv EPOC 장치를 통합하는 성공적인 사례를 보여주며, BCI 장치의 발전을 가능하게 합니다. Kosmayana 외는 학교 커리큘럼에 EEG-BCI 시스템을 포함하는 것이 학업 성과를 향상시킨다고 밝혔습니다. Macquarie University는 이미 인지 및 뇌 과학 학사 과정에 Emotiv 장치를 성공적으로 포함시켜 실험 설계 및 EEG 데이터 분석에 대한 학생들의 실습 경험을 제공합니다 [14].
또한, White-Foy는 12세 아동조차도 BCI 기술을 성공적으로 배우고 소규모 EEG 연구 프로젝트를 설정할 수 있다는 것을 입증합니다 [13]. 학생들은 온라인 자료를 사용하여 EMOTIV Insight 장치를 Raspberry Pi(소형 컴퓨터)에 통합하여 EEG를 명령으로 변환하여 원격 조종 스타워즈 장난감(BB-8)을 조작하고 미로를 탐색합니다.
위: 중등학교 NeuroLab. 11-18세 학생들이 Raspberry Pi와 BB-8 로봇을 Emotiv 장치와 통합하여 정신 명령을 사용하여 BB-8을 미로를 통해 탐색했습니다(NeuroLabs의 허가를 받아 공유됨)
우리는 낮은 비용의 이동식 Emotiv EEG 장치가 교육 과정을 개선하는 방법을 제공할 뿐만 아니라, BCI의 발전과 함께 고유한 요구를 가진 개인을 위한 풍부한 교육 환경을 제공할 것을 제안하고 있음을 알 수 있습니다.
EMOTIV가 도울 수 있는 방법
학생들의 학습 경험을 EMOTIV EEG Lab Starter Kits를 통해 향상시키세요.
EmotivPRO Builder로 실험을 구축하고 데이터를 분석하세요.
EmotivLABS에서 데이터 얻기 위해 원격 실험을 시작하세요.
우리의 오픈 소스 데이터 세트를 사용하세요.
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표지 이미지 출처: Trevor Day School
참고문헌
J. Xu와 B. Zhong, “교육 연구에서의 포터블 EEG 기술에 대한 리뷰,” 인간 행동 컴퓨터, vol. 81, pp. 340–349, Apr. 2018, doi: 10.1016/j.chb.2017.12.037.
Zhou Y, Xu T, Cai Y, Wu X, Dong B. 온라인 비디오 학습에서 EEG 기반 뇌-컴퓨터 인터페이스를 통한 인지 부하 모니터링. Lect Notes Comput Sci Subser Lect Notes Artif Intell Lect Notes Bioinforma. 2017;10295 LNCS:64-73. doi:10.1007/978-3-319-58509-3_7
Pireva K, Tahir R, Shariq Imran A, Chaudhary N. 게임 기반 학습 접근법과 필기 기반 학습을 비교하기 위해 뇌파를 모니터링하여 학습자의 정서를 평가. In: 2019 IEEE 교육 회의 전선(FIE). ; 2019:1-8. doi:10.1109/FIE43999.2019.9097262
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Romero-Soto FO, Ibarra-Zárate DI, Alonso-Valerdi LM. 실제 환경과 가상 환경에서의 알파전력 스펙트럼 밀도의 비교 분석. In: Vol 75. ; 2020:156-163. doi:10.1007/978-3-030-30648-9_22
Dikker S, Wan L, Davidesco I, et al. 뇌-뇌 동조가 교실 내 현실의 동적 그룹 상호작용을 추적합니다. Curr Biol. 2017;27(9):1375-1380. doi:10.1016/j.cub.2017.04.002
Poulsen AT, Kamronn S, Dmochowski J, Parra LC, Hansen LK. 교실에서의 EEG: 비디오 발표 중 동기화된 신경 기록. Sci Rep. 2017;7(1):43916. doi:10.1038/srep43916
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Zhang X, Yao L, Sheng QZ, Kanhere SS, Gu T, Zhang D. 당신의 생각을 텍스트로 변환하기: EEG 신호의 깊은 특징 학습을 통한 뇌 타이핑 가능. In: 2018 IEEE 국제 회의 Pervasive Computing and Communications (PerCom). ; 2018:1-10. doi:10.1109/PERCOM.2018.8444575
Yosrita E, Heryadi Y, Wulandhari LA, Budiharto W. 시각 장애인을 위한 예-아니오 형 질문 모델에서의 단어 식별을 기반으로 한 EEG. In: ; 2019. doi:10.1109/TALE48000.2019.9225903
Zatarain-Cabada R, Barrón-Estrada ML, González-Hernández F, Rodriguez-Rangel H. 지능형 튜토리얼 시스템을 위한 얼굴 표현 인식기와 얼굴 표현 데이터베이스 구축. In: 2017 IEEE 17차 국제 학습 기술 회의 (ICALT). ; 2017:391-393. doi:10.1109/ICALT.2017.141
Kurent P. 고등학교와 대학에 미래 기술 통합. In: 2017 40회 국제 정보통신기술, 전자 및 전자기기 회의 (MIPRO). ; 2017:858-861. doi:10.23919/MIPRO.2017.7973541
White-Foy J. 학생들을 위한 신경 과학: EEG 및 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술을 중학교 아동에게 도입하는 프로젝트. Praxis Teacher Research. 2019년 11월 29일 발표. 2022년 6월 15일 접속. https://praxis-teacher-research.org/neuroscience-for-students/
Kosmyna, Nataliya, Nathalie Soetaert, 그리고 Cassandra Scheirer. "교실에서 공식 교육 활동을 촉진하기 위한 뇌-컴퓨터 인터페이스 사용의 파일럿 연구." 미래 기술 회의 기록. 스프링거, 샤름, 2021.
Alvarez, V., Bower, M., de Freitas, S., Gregory, S. 및 De Wit, B., 2016. 호주의 대학에서 착용 가능한 기술의 사용: 환경 과학, 인지 및 뇌 과학 및 교사 훈련의 사례. 모바일 학습의 미래 - 모바일 학습에서의 연구 및 실습 지속.
Rodríguez, A.O.R., Riaño, M.A., García, P.A.G., Marín, C.E.M., Crespo, R.G. 및 Wu, X., 2020. 학습 분석 및 AR-샌드박스를 사용하는 학습 환경을 통한 아동의 정서적 특성. 환경 지능 및 인간화된 컴퓨팅 저널, 11(11), pp.5353-5367.
교육은 우리 사회의 기본적인 기둥이며, 풍부한 학습 환경을 제공하는 것은 사회 발전에 필수적입니다. 교육 신경 과학은 교육과 학습의 신경 메커니즘을 이해하고자 하는 빠르게 발전하는 학제 간 분야입니다.
지난 20년 동안, 포터블 EEG 기술의 발전 덕분에 연구자들은 EEG 헤드셋을 교실과 e-learning에서 사용하여 학생들을 위한 최적의 학습 환경을 조성할 수 있게 되었습니다 [1]. 이 기사에서는 EMOTIV의 EEG 헤드셋이 우리가 가르치고 배우는 방식을 어떻게 변화시키고 있는지 살펴봅니다.
교육 콘텐츠 최적화
매력적인 교육 콘텐츠를 설계하려면 학생들로부터 지속적인 주관적 피드백이 필요합니다. 전통적으로, 강좌 콘텐츠의 효과를 결정하는 것은 강좌 완료 후 자기 보고 피드백 측정을 통해 이루어집니다.
하지만, 경우에 따라 주관적인 기억에 의존하기 때문에 과정 전달의 어떤 측면이 개선될 수 있는지 정확하게 분리하기가 어렵습니다. EEG는 높은 시간 해상도(즉, 밀리세컨드 단위로 뇌 반응을 측정할 수 있는 능력) 덕분에, 단순한 자기 보고 측정으로는 알아차릴 수 없는 전-의식적인 과정을 인덱싱할 수 있습니다. 강좌 콘텐츠를 최적화할 때 가장 유용한 지표는 주의 수준과 인지 부하입니다 - 이는 정보를 유지하기 위해 뇌가 소모하는 노력의 양을 측정하는 것입니다. 주의는 누군가가 학습할 때 EEG에서 관찰된 다양한 뇌파를 분석하여 종종 측정됩니다 - 예를 들어, 알파파 수준(주로 피로한 상태와 연관됨)과 베타파 수준(주로 경계하거나 집중된 상태와 연관됨) 등이 있습니다. 인지 부하는 더 복잡한 측정 방법이며, 변동하는 알파 및 세타파 수준으로도 인덱싱할 수 있습니다.
연구자들은 주의를 모니터링할 수 있는 EEG 시스템을 개발하여 전체 과정 동안 주의 수준을 평가할 수 있습니다. Zhou 외는 Massive Open Online Courses (MOOCs)에 참여하는 e-learning 학생들의 인지 부하를 실시간으로 모니터링하는 시스템을 성공적으로 시연했으며, 이는 실시간으로 강좌 콘텐츠 최적화를 위한 길을 열었습니다 [2].
인지 상태 분석을 쉽게
이전 연구들처럼 인지 상태를 측정하는 것은 어느 정도 기술적 기술과 전문 지식을 요구할 수 있습니다. 다행히도, 데이터 과학의 발전 덕분에 최소한의 기술 전문 지식으로도 인지 상태를 측정하기 위해 미리 구축된 알고리즘을 사용할 수 있게 되었습니다. Emotiv는 EEG에서 집중, 기대, 참여, 좌절, 스트레스 및 이완을 포함한 다양한 뇌 상태를 식별하기 위해 개발된 성과 측정의 사용을 가능하게 합니다.
이 알고리즘은 특정 인지 상태를 이끌어내기 위해 설계된 통제된 실험을 통해 구축되었으며, 교육 콘텐츠 최적화에 유용합니다. 이 Emotiv 성과 측정은 게임 기반 학습과 전통적인 필기 학습을 비교하기 위해 사용되었으나, 연구에서는 두 학습 방법 간 인지 상태에 차이가 없음을 보여주었습니다 [3]. 다른 연구자들은 5-7세 아동을 참여시키고 그들의 참여, 스트레스, 집중 등을 바탕으로 활동의 효과를 평가하기 위해 성과 측정의 유용성을 입증했습니다.
위: (A) EEG는 고등학교 교실에서 학생들의 뇌파를 측정하는 데 사용될 수 있습니다 (출처: Dikker 외 [4]). (B) 학생들의 뇌파는 수업에 더 많이 참여한 학생들(왼쪽)에서 더 높은 동기화를 보였고, 적게 참여한 학생들(오른쪽)에서는 낮은 동기화를 보였습니다.
학습 환경 향상
교육 자료의 내용이 중요할 뿐만 아니라, 우리가 학습하는 시기와 장소도 학생들이 좋은 학습 경험을 할 수 있도록 하는 데 동일하게 중요합니다. 연구자들은 다양한 교실 시간 동안 알파파의 수준을 측정하고, 오전 중 고등학교 수업에서 이른 아침보다 적은 알파파가 나타나는 것을 발견하여 오전 중이 학습하기에 가장 좋은 시간일 수 있음을 제안했습니다 [4].
무선 EEG는 실제 환경과 가상 환경을 비교하는 데 사용되었으며, 두 환경 모두에서 주의와 동기 부여를 동등하게 제공할 수 있는 능력을 보여주었습니다 [5]. 이는 물리적 장애가 있어 실제 교실에 참석할 수 없는 사람들에게 더 풍부한 학습 경험을 제공할 수 있는 길을 열 수 있습니다. 연구자들은 또한 EEG를 사용하여 교실의 사회적 역학에 대한 연구를 진행했습니다. EEG 헤드셋을 착용한 학생 그룹은 공통 학습 과정 중 그들의 신경 활동이 얼마나 동기화되어 있는지를 평가할 수 있습니다 [6][7]. 이러한 EEG 데이터 수집 방법은 EEG 하이퍼스캐닝이라고 하며, 교실에서의 그룹 주의를 실시간으로 추론하고 사회적 역학을 개선하기 위한 단계입니다.
모두를 위한 교육 접근성 강화
일부 신체적 또는 감각적 어려움은 학생들의 교실 내 학습 경험을 제한할 수 있습니다. 하지만, 학생들의 경험을 향상시키는 EEG 기반 도구들이 있습니다. 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 기술의 발전 덕분에 EEG 기반 타이핑 [8][9]이 가능해져, 신체적 어려움이 있는 학생들이 학습하는 동안 컴퓨터 장치에 정신 노트를 작성할 수 있도록 도와줍니다. 예-아니오 유형의 질문에 대한 EEG 기반 응답이 가능한 BCI는 또한 시각 장애가 있는 학생들이 인터뷰어가 필요 없는 컴퓨터 기반 시험을 통해 평가받을 수 있도록 허용합니다 [10].
개인화된 학습 경험
학생들에게 개인 튜터를 제공하는 것은 비용이 많이 들 수 있지만, 일반 교육 시스템이 독특한 학습 요구를 처리하는 데 준비가 부족할 때는 종종 필요합니다. 지능형 튜토리얼 시스템(ITS)은 인공지능으로 지원되는 개인 튜터 역할을 할 수 있는 컴퓨터 기반 학습 소프트웨어의 한 종류입니다.
이 시스템의 목표는 학생의 학습을 향상시키기 위해 실시간으로 개인화된 피드백을 제공하고 적응하는 것입니다. 연구자들은 현재 ITS 시스템을 EEG와 통합하여 발전시키고 있습니다. 한 연구에서 연구자들은 다양한 유형의 교육 비디오(애니메이션 콘텐츠와 인간 교사가 있는 비디오)에 대한 학생의 참여를 감지하기 위해 EEG를 사용하며, 이를 통해 ITS가 학습자가 더 흥미롭게 느끼는 콘텐츠를 자동으로 생성하게 합니다.
가르치는 과정에서 인간 요소를 제거하면, 컴퓨터 기반 학습 프로그램을 사용할 때 학생의 인지 부하를 추적하는 것이 점점 중요해집니다. 이를 방지하기 위해, 연구자들은 EEG 데이터를 기반으로 학생이 지루해했는지, 참여했는지, 흥미를 느꼈는지 또는 좌절감을 느꼈는지를 능동적으로 감지하는 얼굴 표정 데이터베이스를 개발하였습니다 [11].
EEG와 관련된 이 개발은 ITS가 지속적으로 학습하고 개별 학생에게 적응할 수 있는 길을 열어주며, 학생이 피곤할 때 휴식을 제안하거나 참여하는 동안 계속 가르침으로써 보다 효과적인 학습 경험을 제공합니다.
위: 뉴욕 대학교(NYU) BrainWaves 프로그램의 학생들이 EMOTIV EEG 뇌 기술을 착용하고 게임을 하고 있습니다.
STEM 학습 도구로서의 EEG
Emotiv EEG 장치와 소프트웨어는 사용하기 쉽고 다음 세대의 과학, 기술, 공학 및 수학(STEM) 과학자를 고무시키기 위한 훌륭한 입문 도구입니다.
Emotiv 장치와 소프트웨어는 현재 심리학과 신경 과학뿐만 아니라 생물 의공학에서도 대학 학부 과정에서 사용되고 있습니다. Kurent는 고등학교와 대학 수준의 교육 과정에 Emotiv EPOC 장치를 통합하는 성공적인 사례를 보여주며, BCI 장치의 발전을 가능하게 합니다. Kosmayana 외는 학교 커리큘럼에 EEG-BCI 시스템을 포함하는 것이 학업 성과를 향상시킨다고 밝혔습니다. Macquarie University는 이미 인지 및 뇌 과학 학사 과정에 Emotiv 장치를 성공적으로 포함시켜 실험 설계 및 EEG 데이터 분석에 대한 학생들의 실습 경험을 제공합니다 [14].
또한, White-Foy는 12세 아동조차도 BCI 기술을 성공적으로 배우고 소규모 EEG 연구 프로젝트를 설정할 수 있다는 것을 입증합니다 [13]. 학생들은 온라인 자료를 사용하여 EMOTIV Insight 장치를 Raspberry Pi(소형 컴퓨터)에 통합하여 EEG를 명령으로 변환하여 원격 조종 스타워즈 장난감(BB-8)을 조작하고 미로를 탐색합니다.
위: 중등학교 NeuroLab. 11-18세 학생들이 Raspberry Pi와 BB-8 로봇을 Emotiv 장치와 통합하여 정신 명령을 사용하여 BB-8을 미로를 통해 탐색했습니다(NeuroLabs의 허가를 받아 공유됨)
우리는 낮은 비용의 이동식 Emotiv EEG 장치가 교육 과정을 개선하는 방법을 제공할 뿐만 아니라, BCI의 발전과 함께 고유한 요구를 가진 개인을 위한 풍부한 교육 환경을 제공할 것을 제안하고 있음을 알 수 있습니다.
EMOTIV가 도울 수 있는 방법
학생들의 학습 경험을 EMOTIV EEG Lab Starter Kits를 통해 향상시키세요.
EmotivPRO Builder로 실험을 구축하고 데이터를 분석하세요.
EmotivLABS에서 데이터 얻기 위해 원격 실험을 시작하세요.
우리의 오픈 소스 데이터 세트를 사용하세요.
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표지 이미지 출처: Trevor Day School
참고문헌
J. Xu와 B. Zhong, “교육 연구에서의 포터블 EEG 기술에 대한 리뷰,” 인간 행동 컴퓨터, vol. 81, pp. 340–349, Apr. 2018, doi: 10.1016/j.chb.2017.12.037.
Zhou Y, Xu T, Cai Y, Wu X, Dong B. 온라인 비디오 학습에서 EEG 기반 뇌-컴퓨터 인터페이스를 통한 인지 부하 모니터링. Lect Notes Comput Sci Subser Lect Notes Artif Intell Lect Notes Bioinforma. 2017;10295 LNCS:64-73. doi:10.1007/978-3-319-58509-3_7
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Dikker S, Wan L, Davidesco I, et al. 뇌-뇌 동조가 교실 내 현실의 동적 그룹 상호작용을 추적합니다. Curr Biol. 2017;27(9):1375-1380. doi:10.1016/j.cub.2017.04.002
Poulsen AT, Kamronn S, Dmochowski J, Parra LC, Hansen LK. 교실에서의 EEG: 비디오 발표 중 동기화된 신경 기록. Sci Rep. 2017;7(1):43916. doi:10.1038/srep43916
Al-Negheimish H, Al-Andas L, Al-Mofeez L, Al-Abdullatif A, Al-Khalifa N, Al-Wabil A. 뇌파 타이핑: 드라이 전극 EEG 장치를 사용한 P300과 운동 상상의 비교 연구. In: Stephanidis C, ed. HCI International 2013 - 포스터 연장 초록. 컴퓨터 및 정보 과학의 커뮤니케이션. 스프링거; 2013:569-573. doi:10.1007/978-3-642-39473-7_113
Zhang X, Yao L, Sheng QZ, Kanhere SS, Gu T, Zhang D. 당신의 생각을 텍스트로 변환하기: EEG 신호의 깊은 특징 학습을 통한 뇌 타이핑 가능. In: 2018 IEEE 국제 회의 Pervasive Computing and Communications (PerCom). ; 2018:1-10. doi:10.1109/PERCOM.2018.8444575
Yosrita E, Heryadi Y, Wulandhari LA, Budiharto W. 시각 장애인을 위한 예-아니오 형 질문 모델에서의 단어 식별을 기반으로 한 EEG. In: ; 2019. doi:10.1109/TALE48000.2019.9225903
Zatarain-Cabada R, Barrón-Estrada ML, González-Hernández F, Rodriguez-Rangel H. 지능형 튜토리얼 시스템을 위한 얼굴 표현 인식기와 얼굴 표현 데이터베이스 구축. In: 2017 IEEE 17차 국제 학습 기술 회의 (ICALT). ; 2017:391-393. doi:10.1109/ICALT.2017.141
Kurent P. 고등학교와 대학에 미래 기술 통합. In: 2017 40회 국제 정보통신기술, 전자 및 전자기기 회의 (MIPRO). ; 2017:858-861. doi:10.23919/MIPRO.2017.7973541
White-Foy J. 학생들을 위한 신경 과학: EEG 및 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술을 중학교 아동에게 도입하는 프로젝트. Praxis Teacher Research. 2019년 11월 29일 발표. 2022년 6월 15일 접속. https://praxis-teacher-research.org/neuroscience-for-students/
Kosmyna, Nataliya, Nathalie Soetaert, 그리고 Cassandra Scheirer. "교실에서 공식 교육 활동을 촉진하기 위한 뇌-컴퓨터 인터페이스 사용의 파일럿 연구." 미래 기술 회의 기록. 스프링거, 샤름, 2021.
Alvarez, V., Bower, M., de Freitas, S., Gregory, S. 및 De Wit, B., 2016. 호주의 대학에서 착용 가능한 기술의 사용: 환경 과학, 인지 및 뇌 과학 및 교사 훈련의 사례. 모바일 학습의 미래 - 모바일 학습에서의 연구 및 실습 지속.
Rodríguez, A.O.R., Riaño, M.A., García, P.A.G., Marín, C.E.M., Crespo, R.G. 및 Wu, X., 2020. 학습 분석 및 AR-샌드박스를 사용하는 학습 환경을 통한 아동의 정서적 특성. 환경 지능 및 인간화된 컴퓨팅 저널, 11(11), pp.5353-5367.
교육은 우리 사회의 기본적인 기둥이며, 풍부한 학습 환경을 제공하는 것은 사회 발전에 필수적입니다. 교육 신경 과학은 교육과 학습의 신경 메커니즘을 이해하고자 하는 빠르게 발전하는 학제 간 분야입니다.
지난 20년 동안, 포터블 EEG 기술의 발전 덕분에 연구자들은 EEG 헤드셋을 교실과 e-learning에서 사용하여 학생들을 위한 최적의 학습 환경을 조성할 수 있게 되었습니다 [1]. 이 기사에서는 EMOTIV의 EEG 헤드셋이 우리가 가르치고 배우는 방식을 어떻게 변화시키고 있는지 살펴봅니다.
교육 콘텐츠 최적화
매력적인 교육 콘텐츠를 설계하려면 학생들로부터 지속적인 주관적 피드백이 필요합니다. 전통적으로, 강좌 콘텐츠의 효과를 결정하는 것은 강좌 완료 후 자기 보고 피드백 측정을 통해 이루어집니다.
하지만, 경우에 따라 주관적인 기억에 의존하기 때문에 과정 전달의 어떤 측면이 개선될 수 있는지 정확하게 분리하기가 어렵습니다. EEG는 높은 시간 해상도(즉, 밀리세컨드 단위로 뇌 반응을 측정할 수 있는 능력) 덕분에, 단순한 자기 보고 측정으로는 알아차릴 수 없는 전-의식적인 과정을 인덱싱할 수 있습니다. 강좌 콘텐츠를 최적화할 때 가장 유용한 지표는 주의 수준과 인지 부하입니다 - 이는 정보를 유지하기 위해 뇌가 소모하는 노력의 양을 측정하는 것입니다. 주의는 누군가가 학습할 때 EEG에서 관찰된 다양한 뇌파를 분석하여 종종 측정됩니다 - 예를 들어, 알파파 수준(주로 피로한 상태와 연관됨)과 베타파 수준(주로 경계하거나 집중된 상태와 연관됨) 등이 있습니다. 인지 부하는 더 복잡한 측정 방법이며, 변동하는 알파 및 세타파 수준으로도 인덱싱할 수 있습니다.
연구자들은 주의를 모니터링할 수 있는 EEG 시스템을 개발하여 전체 과정 동안 주의 수준을 평가할 수 있습니다. Zhou 외는 Massive Open Online Courses (MOOCs)에 참여하는 e-learning 학생들의 인지 부하를 실시간으로 모니터링하는 시스템을 성공적으로 시연했으며, 이는 실시간으로 강좌 콘텐츠 최적화를 위한 길을 열었습니다 [2].
인지 상태 분석을 쉽게
이전 연구들처럼 인지 상태를 측정하는 것은 어느 정도 기술적 기술과 전문 지식을 요구할 수 있습니다. 다행히도, 데이터 과학의 발전 덕분에 최소한의 기술 전문 지식으로도 인지 상태를 측정하기 위해 미리 구축된 알고리즘을 사용할 수 있게 되었습니다. Emotiv는 EEG에서 집중, 기대, 참여, 좌절, 스트레스 및 이완을 포함한 다양한 뇌 상태를 식별하기 위해 개발된 성과 측정의 사용을 가능하게 합니다.
이 알고리즘은 특정 인지 상태를 이끌어내기 위해 설계된 통제된 실험을 통해 구축되었으며, 교육 콘텐츠 최적화에 유용합니다. 이 Emotiv 성과 측정은 게임 기반 학습과 전통적인 필기 학습을 비교하기 위해 사용되었으나, 연구에서는 두 학습 방법 간 인지 상태에 차이가 없음을 보여주었습니다 [3]. 다른 연구자들은 5-7세 아동을 참여시키고 그들의 참여, 스트레스, 집중 등을 바탕으로 활동의 효과를 평가하기 위해 성과 측정의 유용성을 입증했습니다.
위: (A) EEG는 고등학교 교실에서 학생들의 뇌파를 측정하는 데 사용될 수 있습니다 (출처: Dikker 외 [4]). (B) 학생들의 뇌파는 수업에 더 많이 참여한 학생들(왼쪽)에서 더 높은 동기화를 보였고, 적게 참여한 학생들(오른쪽)에서는 낮은 동기화를 보였습니다.
학습 환경 향상
교육 자료의 내용이 중요할 뿐만 아니라, 우리가 학습하는 시기와 장소도 학생들이 좋은 학습 경험을 할 수 있도록 하는 데 동일하게 중요합니다. 연구자들은 다양한 교실 시간 동안 알파파의 수준을 측정하고, 오전 중 고등학교 수업에서 이른 아침보다 적은 알파파가 나타나는 것을 발견하여 오전 중이 학습하기에 가장 좋은 시간일 수 있음을 제안했습니다 [4].
무선 EEG는 실제 환경과 가상 환경을 비교하는 데 사용되었으며, 두 환경 모두에서 주의와 동기 부여를 동등하게 제공할 수 있는 능력을 보여주었습니다 [5]. 이는 물리적 장애가 있어 실제 교실에 참석할 수 없는 사람들에게 더 풍부한 학습 경험을 제공할 수 있는 길을 열 수 있습니다. 연구자들은 또한 EEG를 사용하여 교실의 사회적 역학에 대한 연구를 진행했습니다. EEG 헤드셋을 착용한 학생 그룹은 공통 학습 과정 중 그들의 신경 활동이 얼마나 동기화되어 있는지를 평가할 수 있습니다 [6][7]. 이러한 EEG 데이터 수집 방법은 EEG 하이퍼스캐닝이라고 하며, 교실에서의 그룹 주의를 실시간으로 추론하고 사회적 역학을 개선하기 위한 단계입니다.
모두를 위한 교육 접근성 강화
일부 신체적 또는 감각적 어려움은 학생들의 교실 내 학습 경험을 제한할 수 있습니다. 하지만, 학생들의 경험을 향상시키는 EEG 기반 도구들이 있습니다. 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 기술의 발전 덕분에 EEG 기반 타이핑 [8][9]이 가능해져, 신체적 어려움이 있는 학생들이 학습하는 동안 컴퓨터 장치에 정신 노트를 작성할 수 있도록 도와줍니다. 예-아니오 유형의 질문에 대한 EEG 기반 응답이 가능한 BCI는 또한 시각 장애가 있는 학생들이 인터뷰어가 필요 없는 컴퓨터 기반 시험을 통해 평가받을 수 있도록 허용합니다 [10].
개인화된 학습 경험
학생들에게 개인 튜터를 제공하는 것은 비용이 많이 들 수 있지만, 일반 교육 시스템이 독특한 학습 요구를 처리하는 데 준비가 부족할 때는 종종 필요합니다. 지능형 튜토리얼 시스템(ITS)은 인공지능으로 지원되는 개인 튜터 역할을 할 수 있는 컴퓨터 기반 학습 소프트웨어의 한 종류입니다.
이 시스템의 목표는 학생의 학습을 향상시키기 위해 실시간으로 개인화된 피드백을 제공하고 적응하는 것입니다. 연구자들은 현재 ITS 시스템을 EEG와 통합하여 발전시키고 있습니다. 한 연구에서 연구자들은 다양한 유형의 교육 비디오(애니메이션 콘텐츠와 인간 교사가 있는 비디오)에 대한 학생의 참여를 감지하기 위해 EEG를 사용하며, 이를 통해 ITS가 학습자가 더 흥미롭게 느끼는 콘텐츠를 자동으로 생성하게 합니다.
가르치는 과정에서 인간 요소를 제거하면, 컴퓨터 기반 학습 프로그램을 사용할 때 학생의 인지 부하를 추적하는 것이 점점 중요해집니다. 이를 방지하기 위해, 연구자들은 EEG 데이터를 기반으로 학생이 지루해했는지, 참여했는지, 흥미를 느꼈는지 또는 좌절감을 느꼈는지를 능동적으로 감지하는 얼굴 표정 데이터베이스를 개발하였습니다 [11].
EEG와 관련된 이 개발은 ITS가 지속적으로 학습하고 개별 학생에게 적응할 수 있는 길을 열어주며, 학생이 피곤할 때 휴식을 제안하거나 참여하는 동안 계속 가르침으로써 보다 효과적인 학습 경험을 제공합니다.
위: 뉴욕 대학교(NYU) BrainWaves 프로그램의 학생들이 EMOTIV EEG 뇌 기술을 착용하고 게임을 하고 있습니다.
STEM 학습 도구로서의 EEG
Emotiv EEG 장치와 소프트웨어는 사용하기 쉽고 다음 세대의 과학, 기술, 공학 및 수학(STEM) 과학자를 고무시키기 위한 훌륭한 입문 도구입니다.
Emotiv 장치와 소프트웨어는 현재 심리학과 신경 과학뿐만 아니라 생물 의공학에서도 대학 학부 과정에서 사용되고 있습니다. Kurent는 고등학교와 대학 수준의 교육 과정에 Emotiv EPOC 장치를 통합하는 성공적인 사례를 보여주며, BCI 장치의 발전을 가능하게 합니다. Kosmayana 외는 학교 커리큘럼에 EEG-BCI 시스템을 포함하는 것이 학업 성과를 향상시킨다고 밝혔습니다. Macquarie University는 이미 인지 및 뇌 과학 학사 과정에 Emotiv 장치를 성공적으로 포함시켜 실험 설계 및 EEG 데이터 분석에 대한 학생들의 실습 경험을 제공합니다 [14].
또한, White-Foy는 12세 아동조차도 BCI 기술을 성공적으로 배우고 소규모 EEG 연구 프로젝트를 설정할 수 있다는 것을 입증합니다 [13]. 학생들은 온라인 자료를 사용하여 EMOTIV Insight 장치를 Raspberry Pi(소형 컴퓨터)에 통합하여 EEG를 명령으로 변환하여 원격 조종 스타워즈 장난감(BB-8)을 조작하고 미로를 탐색합니다.
위: 중등학교 NeuroLab. 11-18세 학생들이 Raspberry Pi와 BB-8 로봇을 Emotiv 장치와 통합하여 정신 명령을 사용하여 BB-8을 미로를 통해 탐색했습니다(NeuroLabs의 허가를 받아 공유됨)
우리는 낮은 비용의 이동식 Emotiv EEG 장치가 교육 과정을 개선하는 방법을 제공할 뿐만 아니라, BCI의 발전과 함께 고유한 요구를 가진 개인을 위한 풍부한 교육 환경을 제공할 것을 제안하고 있음을 알 수 있습니다.
EMOTIV가 도울 수 있는 방법
학생들의 학습 경험을 EMOTIV EEG Lab Starter Kits를 통해 향상시키세요.
EmotivPRO Builder로 실험을 구축하고 데이터를 분석하세요.
EmotivLABS에서 데이터 얻기 위해 원격 실험을 시작하세요.
우리의 오픈 소스 데이터 세트를 사용하세요.
도움이 필요하신가요? 문의주세요
표지 이미지 출처: Trevor Day School
참고문헌
J. Xu와 B. Zhong, “교육 연구에서의 포터블 EEG 기술에 대한 리뷰,” 인간 행동 컴퓨터, vol. 81, pp. 340–349, Apr. 2018, doi: 10.1016/j.chb.2017.12.037.
Zhou Y, Xu T, Cai Y, Wu X, Dong B. 온라인 비디오 학습에서 EEG 기반 뇌-컴퓨터 인터페이스를 통한 인지 부하 모니터링. Lect Notes Comput Sci Subser Lect Notes Artif Intell Lect Notes Bioinforma. 2017;10295 LNCS:64-73. doi:10.1007/978-3-319-58509-3_7
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