Thách thức trí nhớ của bạn! Chơi trò chơi N-Back mới trong ứng dụng Emotiv
Thách thức trí nhớ của bạn! Chơi trò chơi N-Back mới trong ứng dụng Emotiv
Thách thức trí nhớ của bạn! Chơi trò chơi N-Back mới trong ứng dụng Emotiv
Theo dõi khối lượng công việc tinh thần bằng cảm biến EEG di động
Chia sẻ:
Tóm tắt
Mục tiêu của cuộc điều tra hiện tại là đánh giá xem thiết lập điện não di động (EEG) có thể được sử dụng để theo dõi khối lượng công việc tinh thần, điều này là một khía cạnh quan trọng của hiệu suất học tập và động lực, do đó có thể đại diện cho một nguồn thông tin quý giá trong việc đánh giá các phương pháp đào tạo nhận thức.
Hai mươi lăm đối tượng khỏe mạnh đã thực hiện một bài kiểm tra N-back ba cấp độ bằng cách sử dụng một thiết lập hoàn toàn di động bao gồm việc trình bày bài tập trên máy tính bảng và thu thập dữ liệu EEG với một thiết bị EEG di động tự lắp đặt tại hai thời điểm đánh giá. Một phương pháp phân tích hai bước đã được chọn bao gồm phân tích phương sai chuẩn và một mạng nơ-ron nhân tạo để phân biệt các cấp độ tải nhận thức. Các phát hiện của chúng tôi chỉ ra rằng thiết lập là khả thi để phát hiện các thay đổi trong tải nhận thức, như được phản ánh bởi các thay đổi giữa các thuỳ ở các băng tần tần số khác nhau. Cụ thể, chúng tôi quan sát thấy sự giảm sút của sóng alpha ở vùng chẩm và sự tăng lên của sóng theta ở vùng trán, vùng parietal, và vùng chẩm khi tải nhận thức tăng lên. Các cấp độ phân biệt rõ ràng nhất của tải nhận thức có thể được phân loại bởi các mô hình học máy tích hợp với độ chính xác 86%.
Kết luận
Trong cuộc điều tra hiện tại, chúng tôi đã kiểm tra một thiết lập hoàn toàn di động cho các nhiệm vụ đào tạo nhận thức kết hợp với ghi nhận EEG để phát hiện tải nhận thức. Thiết lập dựa trên một thiết bị EEG di động kết hợp với một chiếc máy tính bảng để hiển thị nhiệm vụ nhận thức nhằm dễ dàng lắp đặt và thực hiện tự kiểm tra. Phân tích dữ liệu hành vi xác nhận sự khác biệt trong hiệu suất nhiệm vụ tùy thuộc vào độ khó của nhiệm vụ. Hơn nữa, chúng tôi thấy sự giảm sút của công suất băng tần tần số alpha chẩm và sự tăng lên của công suất băng tần tần số theta trán do mức độ khó cao hơn của nhiệm vụ, xác nhận giả thuyết chính của chúng tôi. Ngoài ra, phân loại nỗ lực nhận thức tự động tiết lộ rằng phương pháp học máy phân biệt giữa các cấp độ tải nhận thức rõ ràng nhất với độ chính xác 86%. Các phát hiện của chúng tôi gợi ý tính khả thi của thiết lập hoàn toàn di động trong việc phát hiện các cấp độ tải nhận thức rõ ràng như được phản ánh bởi sự thay đổi công suất băng tần. Bên cạnh đó, đánh giá khả năng sử dụng chủ quan là hợp lý với một phiên đào tạo trực tiếp ban đầu về việc lắp đặt điện cực. Cần có các cuộc điều tra trong tương lai để đánh giá kết quả trong các mẫu đa dạng hơn bao gồm nhiều nhóm tuổi và nhóm bệnh nhân hơn.
Tóm tắt
Mục tiêu của cuộc điều tra hiện tại là đánh giá xem thiết lập điện não di động (EEG) có thể được sử dụng để theo dõi khối lượng công việc tinh thần, điều này là một khía cạnh quan trọng của hiệu suất học tập và động lực, do đó có thể đại diện cho một nguồn thông tin quý giá trong việc đánh giá các phương pháp đào tạo nhận thức.
Hai mươi lăm đối tượng khỏe mạnh đã thực hiện một bài kiểm tra N-back ba cấp độ bằng cách sử dụng một thiết lập hoàn toàn di động bao gồm việc trình bày bài tập trên máy tính bảng và thu thập dữ liệu EEG với một thiết bị EEG di động tự lắp đặt tại hai thời điểm đánh giá. Một phương pháp phân tích hai bước đã được chọn bao gồm phân tích phương sai chuẩn và một mạng nơ-ron nhân tạo để phân biệt các cấp độ tải nhận thức. Các phát hiện của chúng tôi chỉ ra rằng thiết lập là khả thi để phát hiện các thay đổi trong tải nhận thức, như được phản ánh bởi các thay đổi giữa các thuỳ ở các băng tần tần số khác nhau. Cụ thể, chúng tôi quan sát thấy sự giảm sút của sóng alpha ở vùng chẩm và sự tăng lên của sóng theta ở vùng trán, vùng parietal, và vùng chẩm khi tải nhận thức tăng lên. Các cấp độ phân biệt rõ ràng nhất của tải nhận thức có thể được phân loại bởi các mô hình học máy tích hợp với độ chính xác 86%.
Kết luận
Trong cuộc điều tra hiện tại, chúng tôi đã kiểm tra một thiết lập hoàn toàn di động cho các nhiệm vụ đào tạo nhận thức kết hợp với ghi nhận EEG để phát hiện tải nhận thức. Thiết lập dựa trên một thiết bị EEG di động kết hợp với một chiếc máy tính bảng để hiển thị nhiệm vụ nhận thức nhằm dễ dàng lắp đặt và thực hiện tự kiểm tra. Phân tích dữ liệu hành vi xác nhận sự khác biệt trong hiệu suất nhiệm vụ tùy thuộc vào độ khó của nhiệm vụ. Hơn nữa, chúng tôi thấy sự giảm sút của công suất băng tần tần số alpha chẩm và sự tăng lên của công suất băng tần tần số theta trán do mức độ khó cao hơn của nhiệm vụ, xác nhận giả thuyết chính của chúng tôi. Ngoài ra, phân loại nỗ lực nhận thức tự động tiết lộ rằng phương pháp học máy phân biệt giữa các cấp độ tải nhận thức rõ ràng nhất với độ chính xác 86%. Các phát hiện của chúng tôi gợi ý tính khả thi của thiết lập hoàn toàn di động trong việc phát hiện các cấp độ tải nhận thức rõ ràng như được phản ánh bởi sự thay đổi công suất băng tần. Bên cạnh đó, đánh giá khả năng sử dụng chủ quan là hợp lý với một phiên đào tạo trực tiếp ban đầu về việc lắp đặt điện cực. Cần có các cuộc điều tra trong tương lai để đánh giá kết quả trong các mẫu đa dạng hơn bao gồm nhiều nhóm tuổi và nhóm bệnh nhân hơn.
Tóm tắt
Mục tiêu của cuộc điều tra hiện tại là đánh giá xem thiết lập điện não di động (EEG) có thể được sử dụng để theo dõi khối lượng công việc tinh thần, điều này là một khía cạnh quan trọng của hiệu suất học tập và động lực, do đó có thể đại diện cho một nguồn thông tin quý giá trong việc đánh giá các phương pháp đào tạo nhận thức.
Hai mươi lăm đối tượng khỏe mạnh đã thực hiện một bài kiểm tra N-back ba cấp độ bằng cách sử dụng một thiết lập hoàn toàn di động bao gồm việc trình bày bài tập trên máy tính bảng và thu thập dữ liệu EEG với một thiết bị EEG di động tự lắp đặt tại hai thời điểm đánh giá. Một phương pháp phân tích hai bước đã được chọn bao gồm phân tích phương sai chuẩn và một mạng nơ-ron nhân tạo để phân biệt các cấp độ tải nhận thức. Các phát hiện của chúng tôi chỉ ra rằng thiết lập là khả thi để phát hiện các thay đổi trong tải nhận thức, như được phản ánh bởi các thay đổi giữa các thuỳ ở các băng tần tần số khác nhau. Cụ thể, chúng tôi quan sát thấy sự giảm sút của sóng alpha ở vùng chẩm và sự tăng lên của sóng theta ở vùng trán, vùng parietal, và vùng chẩm khi tải nhận thức tăng lên. Các cấp độ phân biệt rõ ràng nhất của tải nhận thức có thể được phân loại bởi các mô hình học máy tích hợp với độ chính xác 86%.
Kết luận
Trong cuộc điều tra hiện tại, chúng tôi đã kiểm tra một thiết lập hoàn toàn di động cho các nhiệm vụ đào tạo nhận thức kết hợp với ghi nhận EEG để phát hiện tải nhận thức. Thiết lập dựa trên một thiết bị EEG di động kết hợp với một chiếc máy tính bảng để hiển thị nhiệm vụ nhận thức nhằm dễ dàng lắp đặt và thực hiện tự kiểm tra. Phân tích dữ liệu hành vi xác nhận sự khác biệt trong hiệu suất nhiệm vụ tùy thuộc vào độ khó của nhiệm vụ. Hơn nữa, chúng tôi thấy sự giảm sút của công suất băng tần tần số alpha chẩm và sự tăng lên của công suất băng tần tần số theta trán do mức độ khó cao hơn của nhiệm vụ, xác nhận giả thuyết chính của chúng tôi. Ngoài ra, phân loại nỗ lực nhận thức tự động tiết lộ rằng phương pháp học máy phân biệt giữa các cấp độ tải nhận thức rõ ràng nhất với độ chính xác 86%. Các phát hiện của chúng tôi gợi ý tính khả thi của thiết lập hoàn toàn di động trong việc phát hiện các cấp độ tải nhận thức rõ ràng như được phản ánh bởi sự thay đổi công suất băng tần. Bên cạnh đó, đánh giá khả năng sử dụng chủ quan là hợp lý với một phiên đào tạo trực tiếp ban đầu về việc lắp đặt điện cực. Cần có các cuộc điều tra trong tương lai để đánh giá kết quả trong các mẫu đa dạng hơn bao gồm nhiều nhóm tuổi và nhóm bệnh nhân hơn.
