Name: assessing the multiple dimensions of engagement to characterize learning: a neurophysiological perspective
Uploaded: 2015-07-01T15:00:00.000+00:00
Duration: 13 min 57 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about Assessing the Multiple Dimensions of Engagement to Characterize Learning: A Neurophysiological Perspective at JoVE.com

The authors acknowledge the financial support of the Social Sciences and Humanities Research Council of Canada (SSHERC), Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC), Fonds de Recherche Nature et Technologies du Qu&#233;bec (FQRNT) and Fonds de Recherche sur la Soci&#233;t&#233; et Culture du Qu&#233;bec (FQRSC).

Bu protokol Tech3Lab araştırma tesisi için HEC-Montreal tarafından kabul edildi Comite institutionnel de la recherche avec des êtres humains (CIER) de l&#39;Université du Québec Montréal à (uqam) bir etik sertifika aldı. protokolü laboratuar ortamında ve ekipman yapılmaktadır belirli adımların her biri açıklanmaktadır. Kesin yazılım yolları metodolojisini netleştirmek için sağlanan olmasına rağmen, bu tekniğin devredilemez ve diğer mülkiyet göz izleme, otomatik yüz tanıma duygu, elektrodermal aktivite ve elektroensefalografi teçhizat ve yazılım ile çoğaltılmış olabilir. Lab Çevre 1. Kur <ol><li> Göz izci, EEG amplifikatör, dört kayıt bilgisayar ve hoparlörler açın. </li><li> Kayıt ekipmanlarının kurulumunu hazırlayın: <ol><li> Üreticinin konaklama tavsiye göre gerekli malzeme ile EEG kurulumu hazırlayınNDED prosedürler. Yaklaşan katılımcı için EEG yazılımını hazırlayın. Eye-tracking yazılımını başlatın ve yazılımı yeni bir katılımcı profili oluşturmak. Video kayıt yazılımı ve kameralar başlatın. </li><li> 60 sn işaretleri ile proje için oluşturulan özel bir alt yordam ile senkronizasyon yazılımını başlatın. Fizyolojik ölçüm yazılımı başlatın (Elektrodermal aktivite kayıt) ve proje için oluşturulan özel bir düzen açın. En üst seviyeye katılımcının sandalyeyi ayarlayın. </li></ol></li></ol> 2. Katılımcı Hazırlık <ol><li> Okumak ve etik onay formunu imzalamak için katılımcı değildir. </li><li> EEG için kafatası ölçümleri yapınız: <ol><li> (- 20 referans sistemleri 10 göre) katılımcının kafasına Cz konumu bulun. Tuz çözeltisi (potasyum klorür) EEG net daldırın (adım 1.2.1) ve üreticinin standartlarına uygun olarak bir zamanlayıcı (10 dakika) başlatın. &lt;/ Li&gt; </ol></li><li> Çalışmanın amacını ve katılımcıya deneyde adımları Oku, &quot;Bu çalışmanın amacı size fizik problemlerini cevap ise beyin aktivitesini gözlemlemektir. Önce sensörleri kuracak, sonra bilgisayarda 10 Newton fiziği sorunları çözmek için istenecektir. Biz gözlerin her sorunun kapandıktan sonra 45 saniye mola isteyecektir. Her sorunun ardından, sorunun değerlendirmenizi oranı istenecektir. &quot; </li><li> Deneyin toplam süresi 90 dakika olacaktır konuyu söyle. </li><li> Üreticinin tavsiyelerine göre, fizyolojik sensörler yükleyin: İki jelleşmiş sensörler sol elin üstünde. </li><li> Üreticinin tavsiyelerine göre, EEG kapağını takın ve (üreticinin talimatlarına göre) 40 kohm bir eşik olan bir empedans kontrolü yapın. </li></ol> 3. Veri Toplama <ol><li> Tüm kayıt yazılımı eşzamanlı başlatılan hazır olduğundan emin olun: <ol><li> Fizyoloji (EDA verileri): &quot;start&quot; düğmesine tıklayın. </li><li> Video kayıt: &quot;açık&quot; butonuna tıklayın. </li><li> Eye-tracking: &quot;beklemeye&quot; düğmesini tıklayın. </li><li> EEG: &quot;kayıt&quot; düğmesini tıklayın. </li><li> Senkronizasyon yazılımı: &quot;yeşil daire&quot; düğmesini tıklayın. </li></ol></li><li> Göz bakışları kalibrasyonu: <ol><li> Beş noktalı ekran kalibrasyonunu gerçekleştirin ve o / o kırmızı noktalar takip ederken katılımcıyı gözlemlemek (&quot;Araçlar / Ayarlar / Kalibrasyon ...&quot; tıklayın). Yeterli doğruluk elde edilene kadar üreticinin standartlarına göre, bu işlemi tekrarlayın. </li></ol></li><li> Katılımcının ekrana proje görev talimatları: o / o bunları okuduktan sonra herhangi bir soru olup olmadığını sormak ve o / o denemeyi başlatmak için hazır olup olmadığını. </li><li> 10 Newton p çözmek için katılımcıdanhysics sorunları. </li><li> Gerekirse, 45 s sonları biri sırasında bir empedans denetimi gerçekleştirmek (değil sorunun 5 önce). </li><li> Emin katılımcı her sorunun önce tam 45 s mola alır emin olun (taban çizgisi belirlemek için). </li></ol> Veri Toplama 4. Sonu <ol><li> Tüm bilgisayarlarda veri toplama durdurun ve katılımcı sensörleri kaldırın. </li></ol> 5. Katılımcı Sol Has sonra <ol><li> Üreticinin tavsiyelerine göre, antiseptik ile EEG kapağı temizleyin ve ekipmanı çeki düzen. Toplanan tüm veri dosyaları kaydedin ve FTP sunucusunda bir yedeğini oluşturun. </li><li> Katılımcı elektronik tabloda doldurun: Veri toplama sırasında herhangi bir olay ya da sorunu not edin. Web tarayıcısı tüm çerezleri silin. </li></ol> Entegrasyon Yazılımı 6. Veri Ön işleme ve İhracat <ol start="1"><li> EEG <ol><li> EEG veri analiz yazılımı içine alma EEG veriler: <ol><li> Yeni oluşturulan Ham veri dosyasına ham EEG veri yapıştırmaya &quot;Ham veri&quot;, &quot;Geçmiş&quot; ve &quot;İhracat&quot; adlı bilgisayarda üç boş klasörler oluşturun. </li><li> EEG veri analizi yazılımı olarak, &quot;Dosya / New Project ...&quot; linkine tıklayın ve sonra yeni oluşturulan ham veri dosyası seçerek, Gözat&#39;ı tıklatarak ham veriler konumu seçin. &quot;Tarih&quot; ve aynı şekilde &quot;Export&quot; klasörlerin yerini seçin. </li><li> &quot;Tamam&quot; a tıklayın. (Pencere tüm katılımcının EEG verilerini içermelidir). </li></ol></li><li> Ön işlem beyin sinyali: <ol><li> (&quot;Dönüşümler / IIR filtreler ...&quot; tıklayın) bir filtre ve bir çentik uygulayın. Penceresinde, 12 dB eğim ve 12 dB eğimle 50 Hz&#39;de yüksek kesme ile 1.5 Hz düşük sınır değeri etkinleştirin. Ayrıca 60 Hz frekansında bir çentik etkinleştirin. </li><li> DC amplifikatör kullanıldığı için, DC sinyali detrend (&quot;Tra tıklayınişaretleyici önce 100 milisaniye ve DC bağlantı yapmadan önce 100 ms) de nsformations zamana dayalı / DC Detrend ... &quot;ve etkinleştirin.&quot; &quot; </li><li> Bir ham veri incelemesi yapın (&quot;Dönüşüm / Ham veri inceleme ...&quot; tıklayın yarı otomatik artefakt kaldırılmasını seçin). Maksimum voltajda 60 uV / ms; aşağıdaki Seçiniz En-min: 200 ms aralığında 200 mV; genlik: -400 +400 mV). </li><li> Göz kırpma kaldırılması için klasik sphering ile otomatik ICA gerçekleştir (kendi aralık ilgi frekansların dışında olduğundan myographic eserler kaldırılacak gerekmez). (ICA, süreç ters ICA sonunda. &quot;... Dönüşümler / ICA&quot; tıklayın.) </li><li> Yeniden referans (&quot;Dönüşümler / Yeniden referans ...&quot;) sinyali ve &quot;ortak ortalama&quot; seçeneğini seçin. </li><li> İhracat (&quot;İhracat / Jenerik Data Export ...&quot; tıklayın) metin biçiminde sinyal ve belirteçler (Seç &quot;.vhdr&quot;; Nişan endeksi nihai Matlab inşaatı için kutu). Ayrıca &quot;Yaz başlık dosyasını&quot; ve &quot;Yazma işaretleyici dosyası&quot; kutularını seçin. </li></ol></li><li> Matlab sinyal alma. <ol><li> Matlab başlatın ve EEGLab GUI bir seferde bir katılımcı için verileri görünür ve İthalat böylece &quot;eeglab&quot; yazın. GUI olarak seçin öğesi, menü &quot;EEGLab fonksiyonları ve eklentileri kullanarak Dosya / İthalat Verileri / / Beyin Vis Rec itibaren .vhdr dosyası&quot;. </li><li> Komut penceresinde, bir nişan indeksi oluşturan bir komut dosyası 16 yapıştırın. NOT: Bilişsel nişan komut Bu işlem 20 saniye sürgülü pencere önceki zaman T. içinde her Beta / (Alpha + Teta) oranının ortalama hesaplanır her saniye yeni bir kayan pencere dizini güncelleştirmek için kullanılır tekrarlanır. </li></ol></li><li> MS Excel, Matlab ile komut sonunda oluşturulan nişan endeksi metin dosyasını açmak ve bir z-skorlaması uygulamakEEG verileri e normalleşme intersubject karşılaştırma izin vermek. (Her değer, Excel&#39;de bu formülü hesaplamak: Z = (değer - genel ortalama) / genel standart sapma.) </li><li> MS Excel CSV dosyası olarak z-skor nişan endeksi sinyalini kaydedin. (... Olarak kaydet ve format türü seçin CSV / Dosya &#39;yı tıklatın.) </li><li> (Aşama 6.1.2.2 den.) Prosedürü tekrarlayın Her katılımcı için. </li></ol></li><li> Fizyoloji: <ol><li> Fizyolojik veri analizi yazılımı İthalat EDA verileri. </li><li> Fizyolojik sinyal-sürecini önceden bu parametreleri uygula: <ol><li> Venables ve Christie&#39;nin 23 yöntemine göre iletkenlik dağılımı normalleştirmek için bir logaritmik dönüşüm uygulayın. </li><li> Pencereyi 24 kayan bir 10 saniye Düz sinyali. </li></ol></li><li> Fizyolojik yazılım içinde, intersubject karşılaştırma yapmak için EDA verileri z-skoru normalleştirme hesaplamak. (Z = (değer - genel ortalama) / genel standart sapma). <ol><li> EDA kanaldan imleci ile tüm verileri vurgulayın. </li><li> Üst menüde, EDA kanalı seçmek ve genel kanalın ortalama değerini elde etmek için &quot;demek&quot; seçeneğini seçin. Ayrıca genel kanalın standart sapma değeri elde etmek için EDA kanal ve &quot;STDDEV&quot; seçeneğini seçin. </li><li> Z-skoru denklemini hesaplamak için, &quot;Dönüşüm / Dalga Matematik ...&quot; linkine tıklayın ve Kaynak 1 EDA kanalı seçin. &quot;-&quot; I seçin matematiksel işlem penceresinde (eksi) ve hedef menüsünden &quot;Yeni hedef&quot; kaynak 2. yılında K seçin ve EDA kanalının ortalama değeri girin (adım 6.2.3.2 bakınız). &quot;Tüm dalga Transform&quot; seçin, Tamam&#39;ı tıklatın ve &quot;Dönüşüm / Dalga Matematik ...&quot; butonuna tıklayınız. Seçin kaynak 1 EDA-K kanalı seçin &quot;/&quot; matematiksel işlem penceresinde (bölme), kaynak 2 seçeneğini K, hedef ve Ente &quot;Yeni hedef&quot; i seçinEDA kanalı (adım 6.2.3.2) standart sapma değeri r. Seçin &quot;Tüm dalga Transform&quot; ve Tamam&#39;a tıklayın. </li></ol></li><li> CSV dosyası sinyali (uyarılma) ihracat. (... Olarak kaydet ve format türü seçin CSV / Dosya &#39;yı tıklatın.) </li></ol></li><li> Otomatik yüz duygu tanıma: <ol><li> Otomatik yüz duygu tanıma yazılımı içine medya kaydedici İthalat video veri. (Yanındaki Analiz 1 büyüteç tıklayın. &quot;... Dosya / Yeni / Analiz / Video&quot;. Bunun üzerine tıklayarak proje menüsünde yeni bir katılımcı seçtikten sonra, tıklayın &quot;... Dosya / Yeni ... / Katılımcı&quot; tıklayın ve istediğiniz seçin video dosyası. <ol><li> &quot;Her Üçüncü kare&quot; için bir çevrimdışı analiz seçin ve &quot;sürekli kalibrasyon&quot; etkinleştirin. </li><li> CSV dosyası İhracat değerlik verileri. (/. Box &quot;günlük dosyasına değerlik değerini yazın&quot; Click &quot;Dosya kontrol&quot; ... Seçenekler / Ayarlar / Günlüğü &quot;tıklayınİhracat ... detaylı log &quot;kutucuğunu Kaydet&quot;, günlük dosyaları ihraç edilecek konumu seçin ve onay &quot;.) </li><li> MS Excel, CSV dosyasını açın. SPSS yazılımının tek bir sütunda değerlik veri sütunu kopyalayın. &quot;Analiz / Veriler tanımlayıcı istatistikler / niteleyiciler&quot; tıklayın ve sadece yapıştırılan değişken adını seçin. &quot;Değişkenleri standart değerlerini kaydet&quot; kutusunu işaretleyin. Z-skoru ile bir sütun belirecektir. Excel dosyasındaki eski verilerin üzerine bu z-puanları Kopya yapıştırın. </li></ol></li><li> CSV formatında sinyali (değerlik) z-puanları Excel dosyasını kaydedin. </li></ol></li></ol> 7. Veri Entegrasyonu ve Senkronizasyon <ol start="1"><li> Davranışsal analiz yazılımında: <ol><li> İthalat eye-tracking videoları (davranışsal nişan). (. &quot;... Yeni Gözlem Dosya / İthalat / Video&quot; tıklayın, yeni gözlem Adı ve istediğiniz video dosyasını seçin.) </li><li> Kod ilgili BE ile her videohaviors ve bağlamsal olaylar (zaman belirteçleri, doğru / yanlış cevap). </li><li> Uygun başlığı ile tüm harici veri alma: EEG sinyali (bilişsel nişan) z-skoru, EDA sinyali (duygusal nişan), değerlik verilerinin z-skoru (duygusal nişan) z-skoru. (. &quot;... Dosya / İthalat / Harici Veri&quot; tıklayın uygun dosya türünü seçin ve doğru CSV dosyasını seçin.) </li></ol></li><li> Bu formüllere göre zaman bilgisayarlar arasında senkronize: <ol><li> Göz bakışları ilk işaretleyici - göz Saat göz bakışları + ikinci işaretleyici EEG EEG = Time zaman bakışları. </li><li> Göz bakışları ilk işaretleyici - Göz bakışları + ilk işaretleyici yüz duygu yüz duygu tanıma = Zaman zaman göz bakışları Zaman. </li><li> Göz bakışları ilk işaretleyici - gözündeki Zaman elektrodermal aktivite göz bakışları + ilk marker = Zaman Elektrodermal aktivitede zaman bakışları. </li></ol></li><li> &quot;Tuşuna basarak ofset verileri girin Ctrl + Shift + =221 ;, Offset menüsünü açın. Seç &quot;Sayısal offset&quot; veri kaynaklarının her çifti arasındaki süreyi saniye cinsinden girmek için [OK?]), Yukarıdaki hesaplamalara göre. </li><li> Çalışmanın ilgi değişkenlere göre bir rapor oluşturun. <ol><li> Raporda oluşacaktır ilginç değişkenleri seçin (&quot;/ Seç Veri / Yeni Profil Verileri analiz ...&quot; tıklayın). Soldan, sağ tarafta, &quot;Başlat&quot; kutusu ve &quot;Sonuçlar&quot; kutusuna arasında istenilen değişkenleri kaydırın. </li><li> Rapor oluşturun. (&quot;İstatistik&quot; tıklayın &quot;... / Sayısal Analiz / Yeni Analiz&quot; tıklayın &quot;Hesapla&quot; linkine tıklayarak dış veri menüsündeki. Son&#39;u ortalama kutusunu işaretleyin.) </li></ol></li><li> Istatistiksel analiz yazılımı veri İhracat ve çalışma hedefleri doğrultusunda analizi gerçekleştirmek. </li></ol>

<ol>
	<li>Fredricks, J. A., Blumenfeld, P. C., Paris, A. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=School+engagement:+Potential+of+the+concept,+state+of+the+evidence.">School engagement: Potential of the concept, state of the evidence.</a> Rev. Educ. Res. 74 (1), 59-109 (2004).</li><li>Clark, R. C., Mayer, R. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> E-learning and the Science of Instruction. , (2011).</li><li>Zhang, D., Zhou, L., Briggs, R. O., Nunamaker, J. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Instructional+video+in+e-learning:+Assessing+the+impact+of+interactive+video+on+learning+effectiveness.">Instructional video in e-learning: Assessing the impact of interactive video on learning effectiveness.</a> Inform. Manage. 43 (1), 15-27 (2006).</li><li>Freeman, F. G., Mikulka, P. J., Prinzel, L. J., Scerbo, M. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Evaluation+of+an+adaptive+automation+system+using+three+EEG+indices+with+a+visual+tracking+task.">Evaluation of an adaptive automation system using three EEG indices with a visual tracking task.</a> Biol. Psychol. 50, 61-76 (1999).</li><li>Glimcher, P., Rustichini, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Neuroeconomics:+The+consilience+of+brain+and+decision.">Neuroeconomics: The consilience of brain and decision.</a> Science. 306 (5695), 447-452 (2004).</li><li>Lieberman, M. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Social+Cognitive+neuroscience:+A+review+of+core+processes.">Social Cognitive neuroscience: A review of core processes.</a> Annu. Rev. Physiol. 58, 259-289 (2007).</li><li>Pope, A. T., Bogart, E. H., Bartolome, D. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Biocybernetic+system+evaluates+indices+of+operator+engagement+in+automated+task.">Biocybernetic system evaluates indices of operator engagement in automated task.</a> Biol. Psychol. 40 (1-2), 187-195 (1995).</li><li>Mandryk, R., Inkpen, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Physiological+indicators+for+the+evaluation+of+co-located+collaborative+play.">Physiological indicators for the evaluation of co-located collaborative play.</a> , (2004).</li><li>Allaire-Duquette, G., Charland, P., Riopel, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=At+the+very+root+of+the+development+of+interest:+Using+human+body+contexts+to+improve+women&#8217;s+emotional+engagement+in+introductory+physics.">At the very root of the development of interest: Using human body contexts to improve women&#8217;s emotional engagement in introductory physics.</a> Eur. J. Phy. Ed. 5 (2), 31-48 (2014).</li><li>Bradley, M. M., Lang, P. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Measuring+emotion:+The+self-assessment+manikin+and+the+semantic+differential.">Measuring emotion: The self-assessment manikin and the semantic differential.</a> J. Behav. Ther. Exp. Psy. 25 (1), 49-59 (1994).</li><li>Lang, P. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+emotion+probe:+Studies+of+motivation+and+attention.">The emotion probe: Studies of motivation and attention.</a> Am. Psychol. 50 (5), 372-385 (1995).</li><li>Ekman, P., Felt Friesen, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=false,+and+miserable+smiles.">false, and miserable smiles.</a> J. Nonverbal Behav. 6 (4), 238-252 (1982).</li><li>Van Kuilenburg, H., Den Uyl, M. J., Isra&#235;l, M. L., Ivan, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Advances+in+face+and+gesture+analysis.">Advances in face and gesture analysis.</a> , 371-372 (2008).</li><li>Cacioppo, J., Tassinary, L. G., Berntson, G. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Handbook of Psychophysiology. , (2007).</li><li>Lubar, J. F., Swartwood, M. O., Swartwood, J. N., O&#8217;Donnell, P. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Evaluation+of+the+effectiveness+of+EEG+neurofeedback+training+for+ADHD+in+a+clinical+setting+as+measured+by+changes+in+T.O.V.A.+scores,+behavioral+ratings,+and+WISC+R+performance.">Evaluation of the effectiveness of EEG neurofeedback training for ADHD in a clinical setting as measured by changes in T.O.V.A. scores, behavioral ratings, and WISC R performance.</a> Biofeedback Self-reg. 20 (1), (1995).</li><li>Mikulka, P. J., Freeman, F. G., Scerbo, M. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Effects+of+a+biocybernetic+system+on+the+vigilance+decrement.">Effects of a biocybernetic system on the vigilance decrement.</a> Hum. factors. 44 (4), 654-664 (2002).</li><li>Freeman, F. G., Mikulka, P. J., Scerbo, M. W., Scott, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+evaluation+of+an+adaptive+automation+system+using+a+cognitive+vigilance+task.">An evaluation of an adaptive automation system using a cognitive vigilance task.</a> Biol. Psychol. 67 (3), 283-297 (2004).</li><li>Chaouachi, M., Chalfoun, P., Jraidi, I., Frasson, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Affect+and+mental+engagement:+Toward+adaptability+for+intelligent+systems.">Affect and mental engagement: Toward adaptability for intelligent systems.</a> Proceedings of the Twenty-Third International Florida Artificial Intelligence Research Society Conference (FLAIRS 2010), Association for the Advancement of Artificial Intelligence. , 355-360 (2010).</li><li>Courtemanche, F., Ortiz de Guinea, A., Titah, R., Fredette, M., Labont&#233;-LeMoyne, &. #. 2. 0. 1. ;. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Precision+is+in+the+eye+of+the+beholder:+Application+of+eye+fixation-related+potentials+to+information+systems+research.">Precision is in the eye of the beholder: Application of eye fixation-related potentials to information systems research.</a> J. Assoc. Inf. Syst. 15 (10), 651-678 (2014).</li><li>Courtemanche, F., Ortiz de Guinea, A., Titah, R., Fredette, M., Labont&#233;-Lemoyne, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Applying+eye+fixation-related+potentials+to+information+systems+research:+Demonstration+of+the+method+during+natural+IS+use+and+guidelines+for+research.">Applying eye fixation-related potentials to information systems research: Demonstration of the method during natural IS use and guidelines for research.</a> J. Assoc. Inf. Syst. 15 (10), (2014).</li><li>Courtemanche, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Un outil d&#8217;&#233;valuation neurocognitive des interactions humain-machine Doctoral thesis. , (2014).</li><li>Charland, P., L&#233;ger, P. M., Mercier, J., Skelling-Desmeules, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Assessing+multiple+dimensions+of+learner+engagement+during+science+problem+solving+using+psychophysiological+and+behavioral+measures.">Assessing multiple dimensions of learner engagement during science problem solving using psychophysiological and behavioral measures.</a> , (2014).</li><li>Venables, P. H., Christie, M. J., Martin, I., Venables, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Electrodermal+activity.">Electrodermal activity.</a> Techniques in Psychophysiology. , 3-67 (1980).</li><li>Boucsein, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Electrodermal Activity. , (2012).</li><li>Sarlo, M., Palomba, D., Buodo, G. M., Minghetti, R., Stegagno, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Blood+pressure+changes+highlight+gender+differences+in+emotional+reactivity+to+arousing+pictures.">Blood pressure changes highlight gender differences in emotional reactivity to arousing pictures.</a> Biol. Psychol. 70 (3), 188-196 (2005).</li><li>Martens, R. L., Gulikers, J., Bastiaens, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+impact+of+intrinsic+motivation+on+e-learning+in+authentic+computer+tasks.">The impact of intrinsic motivation on e-learning in authentic computer tasks.</a> J. Comput. Assist. Lear. 20 (5), 368-376 (2004).</li></ol>

The authors have nothing to disclose.

Protokolü kapsamında kritik adımlar açısından, ilk veri kalitesi nörofizyolojik toplama teknikleri ana odak noktası her zaman olduğu işaret edilmelidir. Bu yöntemde, araştırma görevlileri (kamera için doğru yüz açısı kaybetme) değerlik izleme müdahale veya EEG myographic eserler üretecek kafa hareketleri en aza indirmek için konuların talimat özel dikkat gerekmektedir. Öte yandan, bir denge daha ergonomik veri toplama için yapılan gerçek problem çözme ve müdahalelerin orijinalliğini arasında muhafaza edilmelidir. Bu EEG veri toplama ortamında elektromanyetik dalgalanmalara maruz olduğuna dikkat etmek de önemlidir. Geleneksel EEG imkanları Faraday kafesi ile elektromanyetik dalgalanmalardan kendi aparatı izole çalışın. Ancak, bu yöntem kullanılan bazı ekipman Faraday kafesi içinde elektromanyetik dalgalanmalar (özellikle göz izleme cihazı) üretecek, çünkü inciyaklaşım etkisiz olacaktır olduğunu. Biz topraklama özellikle dikkat ve tüm elektrikli cihazları koruyucu elektromanyetik sorunları aşmak. Değişiklikler ve tekniği ile sorun giderme gibi, ilk senkronizasyon stratejisi hassas bir şekilde birlikte birden çok bilgisayar ve programlar üzerinde veri toplama &quot;start&quot; senkronizasyon yazılımın kapasitesinin dayanıyordu. Bilgisayarlar ve programlar arasındaki kritik ve tutarsız gecikmeler gözlendi Çünkü post-tahsilat yeniden eşitleme gerekli oldu. Sonuç olarak, bir syncbox cihaz mimarisine ilave edildi. syncbox tüm bilgisayarların ve veri toplamak programlara TTL işaretleyici gönderir. Senkronizasyon ilk syncbox belirteçleri arasındaki gecikme hesaplama meselesi haline gelir. Söz gereken tekniğin bir sınırlama bilişsel nişan endeksi ile sınırlıdır sinyal analizi, hassas olduğunu. NedeniyleFFT temel varsayımları, bu endeks 1 sn dönem bazında oluşturulur: bilişsel nişan komut bir değer her saniye oluşturur. Otantik problem çözme üzerinde duruluyor Bu paradigmada, bu zaman aralığı kabul edilebilir, ama angajman daha hassas çalışmalar analiz için bu süre bazı sınırlamalar karşılaşabilirsiniz. Alternatif / mevcut yöntemleri ile ilgili olarak, duygusal valans aynı zamanda kan hacmi basıncı 18, 25 sensörleri ile elde edilebilir olduğu not edilmelidir. Bu teknik aynı zamanda yüz duygu tanıma yazılımı değerlik sinyaline göre doğruluğunu değerlendirmek için gelecekteki araştırmalar entegre edilebilir. Biz de bu çalışmada kullanılan bilişsel nişan endeksi bir önceki yayınlanan araştırmalarda kullanılan bir tanınmış biri olduğunu belirtmeliyim. Hafif EEG cihazları Bazı üreticiler de benzer bir tedbir sağlamak iddia, ancak o zamandan beri ham ve işlenmiş verilerin kalitesini değerlendirmek güçtüralgoritmaları yayımlanmamış bulunmaktadır. Son olarak, bu teknik farklı alanlarda birçok olası uygulamalar sunuyor. Tabii ki, bu eğitim alanında değerli olacaktır. Diğer olasılıklar arasında, bu nişan değerlendirme tekniği ders tasarımcıları bilgilendirmek için güçlü bir araç olabilir. Martens, Gulikers ve Bastiaens 26 gözlenen Örneğin, &quot;oldukça sık, geliştiriciler dikkatli eğitim analiz ve tasarım onlar dayanmayan olsa bile, teknolojinin mümkün kılar başlıca nedeni, böylece eklentileri, simülasyonlar ve multimedya eklemek eğilimindedir Belirli bir eklenti değerli olup olmadığına içeriği çok karmaşık olması durumunda. &quot;Böylece, nörofizyolojik veriler önerilen öğrenme stratejileri vb Ayrıca, verimli olursa, öğrenci katılımı gerçek zamanlı değerlendirme uyarlamalı için olanaklar açılır, tasarımcılar bilgilendirmek e-öğrenme ve e-değerlendirme ortamları. Biz sisteme whe tarafından uyardı ediliyor, hafif EEG kask, bir öğrenen öngörebilirizn onun / onu nişan seviyesi azalan ve, örneğin, duraklatmak veya buna tepki istenir. Aynı zamanda nişan endekslerine dayalı, adaptif değerlendirme görevleri geliştirmek mümkün olacaktır. Araştırma ve geliştirme adil bir miktar şu anda beyin-bilgisayar arayüzleri yenilikçi alanında (BCI) yürütülmektedir.

Nişan öğrenmede önemli bir rol oynar. Clark ve Mayer 2 için, ne olursa olsun teslim medya &quot;Tüm öğrenme, nişan gerektirir&quot;. Zhang ve ark. 3 de artmış öğrenci nişan gibi problem çözme ve eleştirel düşünme becerileri gibi öğrenme çıktılarını, artırabilir önerdi. Nişan tanımlama bir sorun olmaya devam etmektedir. Onların edebiyat derlemede, Fredericks, Blumenfeld&#39;in ve Paris 1 onun çok yönlü doğası gereği nişan tanımlamıştır: &quot;Davranışsal nişan katılımı fikrine çizer; akademik ve sosyal ya da ders dışı etkinliklere katılımı içerir. (...) Duygusal nişan öğretmenler, sınıf arkadaşları, akademisyenler ve okula olumlu ve olumsuz tepkiler kapsar ve işi yapmak için bir nesne ve etkisi istekli bağları oluşturmak olduğu tahmin edilmektedir. Son olarak, bilişsel nişan zihinsel yatırım fikri üzerine çekiyor; Bu düşünce ve çaba yerde sınıflandırılmamış uygulamak için istekli içeriyoraçıklı karmaşık fikirleri ve master zor becerileri kavrayabilme. &quot; Fredericks, Blumenfeld&#39;in ve Paris 1 de davranış, duygu ve biliş odaklanma, nişan kavramı içinde, öğrenme zengin bir karakterizasyonu sağlayabilir iddia etti. Bu yazarlar araştırma sağlam bir vücut ayrı angajman her bileşeni adresleri işaret, ancak bu bileşenler birlikte okudu olmasaydı. Onlar da az bilgi boyutları arasında ve daha fazla çalışma ince ayarlı öğretim müdahaleleri planlama katkıda ki etkileşimleri hakkında mevcut olduğu görülmektedir. Bu yönde bir adım olarak, bu kağıt toplamak ve öğrenme görevleri sırasında, davranışsal, duygusal ve bilişsel nişan üzerinde eşzamanlı nicel ve nitel veriler, analiz için geliştirilmiş bir araştırma yöntem anlatılmaktadır. Eğitim içine Nörobilim getirmek Behavözellikle öncesi ve sonrası testler arasındaki uzun süre üzerinde meydana gelen bilgi ve davranış değişiklikleri üzerinde duruldu araştırma tasarımları ve saat arayla, hafta boyunca: ior ve dolayısıyla davranış nişan, uzun eğitimde çalışmalarının odak noktası olmuştur , ay veya yıl. Son iki boyut dışarıdan sistematik gözlemlenebilir olmadığı için, davranışsal, duygusal ve bilişsel nişan ayırt bir sorun olmaya devam etmektedir. Biliş ve duyguların ya gözlemlerden anlaşılmaktadır ya da öz-rapor önlemleri ile değerlendirilmelidir. Bakış harici açıdan bakıldığında, öğrencilerin işlerini mümkün olduğunca çabuk veya belirli bir içeriği master derin düzey öğrenme stratejileri kullanarak olarak halletmek için çalışıyoruz olmadığını belirlemek güçtür. Aslına bakılırsa, Fredericks, Blumenfeld&#39;in ve Paris 1 bilişsel nişan doğrudan, nesnel önlemler kullanarak herhangi yayınlanmış çalışmaları bulamadık. Son teknolojik gelişmelersinirbilimlerden alan eğitiminde araştırma için yeni imkanlar yaratmıştır. Yeni veri toplama yöntemleri ve nöro ergonomi alanında geliştirilen analiz algoritmaları öğrenme görevleri sırasında nitel ve nicel araştırmalar için çok umut verici görünüyor. Ekonomi, psikoloji, pazarlama ve ergonomi gibi diğer disiplinler, bir süre 4-8 bilişsel nişan değerlendirmek için nörofizyolojik ölçümler kullanılarak yapılmıştır. Verimli analiz algoritmaları ile birleştiğinde nörofizyolojik tedbirler, bir o bozmadan bir fenomen incelemek için izin verir. Doğaları gereği, öz-bildirim anketleri öğrenme öğrencileri ayırın. Nörofizyolojik önlemler araştırma tasarımları daha otantik öğrenme ortamlarında yürütülecek izin verir. Bu araçlar vb kalp atışlarının izlenmesi için ekipman, solunum hızı, kan basıncı, vücut ısısı, öğrenci çapı, elektrodermal aktivite, elektroensefalografi (EEG), sayılabilir. <stDuygusal Davranış üzerine rong&gt; Gathering Senkronize Veriler ve Bilişsel Nişan Temsili sonuçlar bu protokolün kullanımını takiben, bu kağıt öğrenenler, bir bilgisayar ekranında, mekanik fizik on sorunları çözmek zorunda olduğu bir çalışmanın kısmi sonuçlarını sunacak. Bu sorunlar, önceki çalışmalarda 9 geliştirildi. Gözleri her sorunun ardından, kapalı öğrenenler, problemleri çözmek ve bir 45 s mola sırasında rahatlatıcı iken nörofizyolojik veriler toplanmıştır. Yukarıda belirtildiği gibi, davranışsal nişan veri görevi 1 gerçekleştirirken sistemi ile etkileşen bir öğrenci tarafından üretilen sorulara yazılım etkileşimleri (fare hareketleri ve tıklamaları), göz bakışları, performans ve cevapları oluşmaktadır. Bir göz-takip sistemi yazılımı etkileşimleri ve göz bakışları veri toplamak için kullanıldı. Performans verileri (bir sorunu çözmek için zaman, cevapların doğruluğu) bir toplandıgörevi sunmak için kullanılan anket sitesi. Bu web sitesi aynı zamanda Bradley ve Lang 10 uyarlanmış bir anket ile toplanan öz-bildirim verileri toplamak için kullanıldı. Duygusal nişan duyguların karakterizasyonu içerir. Lang 11 göre, duyguların değerlik açısından karakterize edilir (hoş / nahoş) ve uyarılma (sakin / uyandırdı). Duygusal nişan verileri buna göre duygusal değerlik ve uyarılma 12,13 için bir elektrodermal aktivite kodlayıcı / sensörü rakamlarla otomatik yüz duygu tanıma yazılımı kullanarak, toplandı. (EDA) çok zayıf bir elektrik akımı sürekli, aralarında geçirilir iki elektrot arasında kaydedilen elektrik direnci belirtir. Cacioppo&#39;nun, Tassinary ve Berntson 14 kaydedilen direnç deneğin uyarılma göre değişir gösterdi. Bu durumda, bu valans veya uyarılma olarak psiko-fizyolojik veriler, duygusal angajman bağıntılı olarak görülmektedir. <pclass = &quot;jove_content&quot;&gt; Son olarak, bilişsel nişan veri elektroensefalografi (EEG) ile toplanır. EEG tedbirler, saçlı deride, beyindeki nöronların grupların elektriksel aktivitesini senkronize. Kafa derisi ile ilgili kaydedilen elektriksel sinyaller genellikle salınımlı frekans bileşenleri ve oluşmaktadır. Geleneksel olarak, bu frekansları bantları olarak bilinen, diziler halinde gruplandırılmış. Örneğin, alfa, beta ve teta bantlar Bu çalışmanın odak noktası vardır. Sinirbilimsel çalışmalara 14 göre, bu bantlar beynin belirli bölgelerinde farklı bilişsel işleme yeteneklerini yansıtır. Böylece, uyanıklık ve dikkat konusunda çok sayıda çalışmalar 7,15 ile birlikte belirli frekanslarda güç spektral yoğunluğu (PSD) analizi, araştırmacılar bir görev sırasında bilişsel nişan ölçmek için izin verir. Mikulka ve ark., 16 belirtildiği gibi, araştırma, beta aktivitesi ve bilişsel uyanıklık ve alfa An arasındaki dolaylı ilişki arasında doğrudan bir ilişki göstermiştird teta aktivitesi ve uyanıklığı. Beta / (alfa + teta): Böylece, Papa, Bogart ve Bartoleme 7 üç bant PSD hesaplar bir nişan endeksi geliştirdi. Bu oran nişan 16,17,18 diğer çalışmalarda doğrulanmıştır. Zamanla bilişsel nişan karakterize etmek için, bir Hızlı Fourier dönüşümü (FFT) bir güç spektrumu içine her aktif sitesinde (F3, F4, O1, O2) EEG sinyali dönüştürür. T zamanında EEG nişan endeksi Bu prosedür, her saniye yeni bir kayan pencere dizini güncelleştirmek için kullanılır tekrarlanır zaman T. önceki 20 saniye kayan pencere içinde her nişan oranı ortalama hesaplanır. Bu metodolojinin amacı angajman birden boyutları zengin bir analizini sağlamak olduğu için, veri senkronizasyonu çok önemlidir. Leger ve ark., 19 okuyucuların hatırlatır gibi, ekipman üreticileri güçlü le onların belirtilen hassasiyet garanti ölçüm aracı başına yalnızca bir bilgisayar kullanmanızı öneririzvel. Böylece, birden fazla bilgisayarda kullanıldığı zaman, kayıt bilgisayarlar arasında senkronizasyon kritik bir adımdır olur. kayıtları tüm aynı anda başlamış olamaz ve her veri akışı (örneğin, gözün sn 0 EEG ya da fizyolojik verilerin sn 0 ≠ izleme) kendine özgü bir zaman çerçevesi vardır. Bu son derece önemlidir: veri akışları arasındaki dengeden çıkmanın angajman her boyut miktarının hataları demektir. Eşzamanlı fizyolojik ve davranışsal kayıtları senkronize farklı yolları vardır. Bu yöntemler, bu iki yaklaşımın ayrılabilir; doğrudan ve dolaylı 20. Bir sonraki bölümde sunulan protokol (Şekil 1&#39;de gösterildiği gibi) harici bir aygıt, bir syncbox, tüm kayıt ekipmanları için transistör-transistör mantığı (TTL) sinyalleri göndermek için kullanılan dolaylı bir yaklaşıma dayanmaktadır. Ekipmanın her parçası farklı bir başlangıç ​​süresine sahip olarak, TTL belirteçleri bir akrabası ile günlük dosyalarında kaydedilir<html> gecikme. İşaretleyiciler sonra sinyalleri realign ve böylece her kayıttan sonra doğru senkronizasyon sağlamak için kullanılır. Dış dosya entegrasyonunu sağlayan bir davranış analizi yazılım programı her veri akımının zaman çizelgesi yeniden eşitlemek için ve angajman her boyutun nicel ve nitel analizler gerçekleştirmek için kullanılır. <img alt="Şekil 1" src="/files/ftp_upload/52627/52627fig1.jpg" /> Veri Toplama Sistemi Şekil 1. Mimarlık. Laboratuar ortamı olan davranışsal (eye-tracking), tahsil duygusal (EDA ve yüz duygu) ve bilişsel (EEG) nişan verileri pek çok bilgisayar içeriyor. Bu kendi bilgisayar saatler başvurulan veri senkronizasyon sorununu da ortaya çıkarmaktadır. Aynı referans süre içinde tüm verileri analiz edebilmek için, laboratuar kurulumu tüm veri akışları TTL sinyalleri gönderen bir syncbox içerir.&quot;nk&gt; bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayınız. Senkronizasyon açısından metodoloji hassasiyetini değerlendirmek için, 45 saniye duraklar mekanik fizik problemleri her önce tanıtıldı. Bu duraklamalar sırasında, denekler dinlenmek ve gözlerini kapatmak zorunda kaldı. Diğer çalışmalarda 4,9,16,17,18 görüldüğü gibi, bu duraklar toplanan sinyal önemli farklılıklar neden gerekir: İki göz öğrenci nokta eye-tracking yok hemen (davranışsal angajman) ve bilişsel nişan ani bir damla (EEG sinyali) görülmektedir. Sinyalin Bu özel bileşenler senkronizasyon genel geçerliliğini değerlendirmek için kullanılır. kısmen veya tamamen bilgi sistemleri 19, insan-makine etkileşimleri 21 ve eğitim 9, 22 alanlarında, bu senkronizasyon prosedürü güveniyor gazetelerin son yayın, etkinliğinin kanıt sağlar.

<table><tbody><tr><td>EGI GSN-32&amp;nbsp;</td><td>EGI</td><td></td><td>Dense array EEG</td></tr><tr><td>Netstation v.5.0</td><td>EGI</td><td></td><td>EEG data collection software: EEG is collected with 32-electrode dense array electroencephalography (dEEG) geodesic sensor net using Netstation acquisition software and EGI amplifiers (Electrical Geodesics, Inc). The vertex (recording site Cz) is the reference electrode for recording. Impedance is kept below 50 k&amp;Omega; with a sampling rate of 250 Hz.&amp;nbsp;</td></tr><tr><td>Facereader v.4</td><td>Noldus</td><td></td><td>Facial emotion recognition software</td></tr><tr><td>Syncbox</td><td>Noldus</td><td></td><td>Syncbox start the co-registration of EEG and gaze data by sending a Transistor-Transistor Logic (TTL) signal to the EGI amplifier and a keystroke signal to the Tobii Studio v 3.2.</td></tr><tr><td>Logitech C600&amp;nbsp; Webcam</td><td></td><td>960-000396</td><td>Webcam used to gather video data sent to mediarecorder and that will be analyzed in Facereader</td></tr><tr><td>The Observer XT</td><td>Noldus</td><td></td><td>Integration and synchronization software: The Noldus Observer XT (Noldus Information Technology) is used to synchronize all behavioral, emotional and cognitive engagement data.&amp;nbsp;</td></tr><tr><td>On-Screen LED illumination</td><td>Noldus</td><td></td><td>Neon positioned on computer screen in order to correctly light the face of subjects</td></tr><tr><td>MediaRecorder</td><td>Noldus</td><td></td><td>Video data collection software</td></tr><tr><td>Tobii 60X</td><td>Tobii</td><td></td><td>Collect eye-movement patterns :&amp;nbsp; used to record subjects&amp;rsquo; eye movement patterns at 60Hz during the experiment.&amp;nbsp;</td></tr><tr><td>Tobii Studio v.3.2</td><td>Tobii</td><td></td><td>Eye-tracking data collection and analysis software</td></tr><tr><td>Analyzer 2</td><td>Brainvision</td><td></td><td>EEG signal processing software</td></tr><tr><td>Acqknowledge v.4.0</td><td>Biopac</td><td>ACK100M</td><td>Physiological signal acquisition and processing software</td></tr><tr><td>Control III germicide solution</td><td>Maril Products.</td><td>10002REVA-20002-1</td><td>Disinfectant solution used with EEG helmets : recommended by EGI</td></tr><tr><td>Unipark</td><td>QuestBack AG</td><td></td><td>Online survey environment</td></tr></tbody></table>

assessing the multiple dimensions of engagement to characterize learning: a neurophysiological perspective

In a recent theoretical synthesis on the concept of engagement, Fredricks, Blumenfeld and Paris1 defined engagement by its multiple dimensions: behavioral, emotional and cognitive. They observed that individual types of engagement had not been studied in conjunction, and little information was available about interactions or synergy between the dimensions; consequently, more studies would contribute to creating finely tuned teaching interventions. Benefiting from the recent technological advances in neurosciences, this paper presents a recently developed methodology to gather and synchronize data on multidimensional engagement during learning tasks. The technique involves the collection of (a) electroencephalography, (b) electrodermal, (c) eye-tracking, and (d) facial emotion recognition data on four different computers. This led to synchronization issues for data collected from multiple sources. Post synchronization in specialized integration software gives researchers a better understanding of the dynamics between the multiple dimensions of engagement. For curriculum developers, these data could provide informed guidelines for achieving better instruction/learning efficiency. This technique also opens up possibilities in the field of brain-computer interactions, where adaptive learning or assessment environments could be developed.

<html> Davranışsal analiz yazılım uygulamasında entegrasyon ve davranışsal, duygusal ve bilişsel nişan verilerinin senkronizasyonu sonuçlarının 2 ve 3 ekran rakamlar. Her iki şekillerde, sol bölümünde araştırma konularını ve kodlama şemasını düzenlemektedir. Orta kısmında, (kırmızı nokta) ile video görevi sırasında öznenin gözü bakışları gösterir. Kişinin davranış nişan almış ne o / o görev sırasında bakıyor ve hangi eylemlerin dayalı varılabilir. EDA (uyarılma) ve duygusal angajman ve bilişsel nişan için EEG nişan endeksi için yüz duygu değerliliği: alt bölümünde, bir zaman işaretleyici eşzamanlı üç veri pistlerde kaydırma. Veriler tüm konularda toplanan olduğunda, yazılım da sonunda diğer istatistiksel analiz yazılımı intersubject analizini gerçekleştirmek için kullanılabilecek temel tanımlayıcı istatistikleri sağlar. hep &quot;&gt;:&quot; keep-together.within-page = fo &quot;ent <img alt="Şekil 2," src="/files/ftp_upload/52627/52627fig2.jpg" /> Sorun çözme Görev Başında Şekil 2. Boyutlu Nişan Verileri. Bir problem çözme aşamasının başlangıcında bir konunun bir ekran görüntüsü. Öğrenci sorununa giriş okuyor: Göz bakışları üçüncü satırda olduğunu. Bu süre (kırmızı çizgi zaman imleç gösterir) At, öznenin uyarılma çözülecek problemin beklentisiyle bir zirveye geçti sadece ancak hala yüksek başlangıca kıyasla, duygusal değerlik nötr görünüyor ve EEG bilişsel nişan onun maksimum görünüyor . <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/52627/52627fig2large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> <img alt="Şekil 3," src="/files/ftp_upload/52627/52627fig3.jpg" /> ŞEKİL 3. boyutlu nişan Veri DurBir problem çözme görevi önce bir duraklama Görev. Veri Duraklama ing. Bu duraklama hemen görev önce deneğin düzeninizle yararlıdır. Öznenin gözleri kapalı, çünkü burada, değerlik veriler mevcut değildir. (EEG sinyali) Bilişsel nişan kendi minimum hafifçe yükseliyor. konu yavaş yavaş duraklama sonunu tahmin görevle yeniden çekici. Uyarılma (EDA sinyali) sürekli azalmaktadır. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/52627/52627fig3large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a>

Watch this Scientific Journal Video about Assessing the Multiple Dimensions of Engagement to Characterize Learning: A Neurophysiological Perspective at JoVE.com

Assessing the Multiple Dimensions of Engagement to Characterize Learning: A Neurophysiological Perspective

This paper aims to describe the techniques involved in the collection and synchronization of the multiple dimensions (behavioral, affective and cognitive) of learners&#8217; engagement during a task.

Nişan Çoklu Boyutları değerlendirilmesi Öğrenme karakterize etmek: Bir Nörofizyolojik Perspektif

In a recent theoretical synthesis on the concept of engagement, Fredricks, Blumenfeld and Paris1 defined engagement by its multiple dimensions: ...

assessing-multiple-dimensions-engagement-to-characterize-learning

Nanyang Technological University

Research

JoVE Journal

Behavior

12.4K Görüntüleme.  Université du Québec à Montréal. This paper aims to describe the techniques involved in the collection and synchronization of the multiple dimensions (behavioral, affective and cognitive) of learners’ engagement during a task. 

Video: Assessing the Multiple Dimensions of Engagement to Characterize Learning: A Neurophysiological Perspective

Study Motor Skill Learning by Single-pellet Reaching Tasks in Mice

Reaching for and retrieving objects require precise and coordinated motor movements in the forelimb. When mice are repeatedly trained to grasp and retrieve food rewards positioned at a specific location, their motor performance (defined as accuracy and speed) improves progressively over time, and plateaus after persistent training. Once such reaching skill is mastered, its further maintenance does not require constant practice. Here we introduce a single-pellet reaching task to study the acquisition and maintenance of skilled forelimb movements in mice. In this video, we first describe the behaviors of mice that are commonly encountered in this learning and memory paradigm, and then discuss how to categorize these behaviors and quantify the observed results. Combined with mouse genetics, this paradigm can be utilized as a behavioral platform to explore the anatomical underpinnings, physiological properties, and molecular mechanisms of learning and memory.

Persistent practice improves the precision of coordinated movements.&#160;Here we introduce a single-pellet reaching task, which is designed to assess the learning and memory of forelimb skill in mice.&#160;

Farelerde Tek pelet ulaşan Görevleri ile öğrenme Çalışması Motor Beceri

Reaching for and retrieving objects require precise and coordinated motor movements in the forelimb. When mice are repeatedly trained to grasp and ...

Davranış

Perspectives on Neuroscience

As usual, the main cause for progress in natural sciences are methodological developments. Of course, conceptual developments follow and go in parallel, but I think the, the tremendous expansion of the field of neurosciences was triggered by a number of methodological breakthroughs at the lowest level. These were the progresses in the domain of molecular biology, genetic engineering, which provided model systems for the study of development for the study of certain diseases.These techniques also provided extremely valuable tools for the biochemical and molecular identification of neurons. We learned about a degree of diversification of morphologically seemingly identical neurons that are endowed with different molecular machineries. All this we owe to the development of molecular biology.A second important factor I think was the development of non-invasive imaging technologies. cause this allowed us to transfer a large number of concepts that have been developed in animal experimentation to investigations in human subjects. So this is the functional magnetic resonance imaging pository emission tomography.Also the introduction of the magneto ence holography, which allowed for much better spatial resolution for the analysis of electric activity in the brain led to a substantial expansion in the field. Then I think a non negligible factor was the availability, increasing availability of of massive computer power because as neurobiology started to apply multi-site recording techniques, which I consider essential for the analysis of neuron network properties, the data became increasingly complex and it became increasingly impossible to just evaluate the data by looking at them as in the classical times when I started in the field, there were no computers. We had to do cross correlation analysis by cutting long strips of paper and moving them over the floor.So the availability of of computing power has greatly advanced at least systems physiology. I think it had a major impact on these developments. And then last but not least, the availability of these computer facilities allowed us also to treat properties of neuronal networks at a theoretical level.The dynamics exhibited by neuronal networks are so complex that only modeling studies and theoretical approaches put us in a position to formulate educated hypothesis. Also, for the search of neuronal codes, we cannot proceed without these search tools. So I think altogether these methodological developments were responsible for the great expansion of the neurosciences, which I think is unprecedented in any Scientific discipline.As far as my own Research is concerned, there are two parts in my biography. Initially I studied developmental processes in the brain. I was particularly interested in developmental processes that are shaped by experience postnatally.And the rationale for this approach was that I felt that the organization of the mature brain is so complex that we better study the developmental principles and try to make sense out of them and try to extrapolate what these developmental processes will eventually lead to. But then an accidental finding that actually happened in this very laboratory where we are sitting changed my life because I discovered inadvertently that neurons in the primary visual cortex of kittens that were awake actually sitting on the table behind me watching a drifting grating, got entrained into highly synchronous oscillatory activity that I could not attribute neither to degrading to the stimulus nor to the main switch in Germany are 50 cycles because it was an oscillation in the 40 hertz range. And so for the first time I saw that spatially distributed neurons could coordinate their activity with very high precision in the millisecond range over fairly large distances.And this triggered the idea that maybe time is used as a coding space for the coordination of distributed neuronal responses. And I found this option so interesting that I decided to neglect the so much beloved field of developmental neurobiology and invest most of our efforts into the further analysis of this phenomenon. And this is now nearly 15 years ago or more.And since then we spent most of our time with multi-site recordings and the search for spatial temporal patents in distributed neural networks because it is our firm belief that information is not only encoded in the discharge rate of neurons as is classically assumed and confirmed, but that additional information is encoded in the precise temporary relations among the individual discharges of neurons whereby zero phase lake correlations. So precise coincidence is probably only the tip of the iceberg. But an important tip because synchronous activity is particularly interesting in neuronal networks because it propagates very easily synchronizing responses is a means to enhance the saliency of neuronal responses with great temporal position.It can be done on a spike by spike basis. And the initial hypothesis was that this synchronization is used at peripheral stages of sensory processing in order to establish relations between features that are processed by spatially distributed neurons. Since then, many more labs have engaged in search for the synchronization phenomena.It started I think in Europe with colleagues like RI who applied EEG techniques to assess synchronous oscillatory activity in the brain and relate these activities to cognitive functions. And since then the the role of oscillations and synchrony has been discussed in a very controversial way. Initial doubts that this phenomenon might exist, it all have now been countered I think, and we are now all engaged in the search for functional consequences.And there is a whole plethora of hypothesis of what that could mean. Does the accumulation Of this vast amount of data that we are confronted with nowadays and that we have very great difficulties to cope with reflect true progress. It certainly does reflect progress because we get to know more and more facts and details about the organization of neurons, neuron networks and the brain as a whole.And this is a necessary consequence of the classical analytical approaches that are applied in the natural sciences. One isolates a subsystem and then describes it in ever greater detail. But this is only one half of the scientific endeavor.What we also need is the inductive strategy. This the synthesis of all those data. And what we are now confronted with is that we have a huge amount of words.We have a tremendous vocabulary that is difficult to remember, but we are lacking the syntax to put those words together into meaningful sentences in many domains. This is the case in particular in systems neuroscience. Therefore we need, I think more theory because conditions have become so complex that near verbal descriptions are probably no longer sufficient to grasp or to accomplish this, this synthetic process.We need formal descriptions, we need analysis tools that allow us to generate models and this requires very powerful computations. And then we need of course synthetic thinkers. That's probably the the most important ingredient in the moment.People who can bundle a large amount of details into meaningful hypothesis or concepts. Now one can of course foster this process by providing the appropriate environment and worldwide one sees efforts to provide such environments by generating institutions that are usually called Institute for Computational Neuroscience or Institute for Theoretical Neuroscience. For the time being, many of these places are still existing in two great in isolation and are not sufficiently linked to experimental institutions.Ideally one would have, one would like to see a very close cooperation between theoreticians and experimentalists, as has been so fruitful in physics where theoretical physicists and experimental physicists very closely collaborate freely, exchange data ideas and do this without jealousy, which is still not the case in our field. But I think biology is now approaching a threshold where it is mature enough to support theoretical approaches in a meaningful way. And here in Frankfurt, we have founded the Frankfurt Institute of Advanced Studies exactly for that purpose because I experienced that physicists and mathematicians, theoreticians in general when embedded in the experimental institute, they tend to to be marginalized.They don't have enough colleagues to talk to because biologists usually are not trained in their language. And so the idea was let's create an institute in which several model systems, biological model systems that have in common to be multi-component systems that are tightly coupled like the moon system or the brain are studied by theoreticians, hoping that these theoreticians might discover common principles in these complex self-organizing systems and that they can share analytical tools, can share tools for model building. And I think it worked out because within about a year this institute grew from zero to 120 scientists.And the special structure of this institute, which is not surprising to colleagues in America, but this is quite exceptional in Europe, is that this institute is funded exclusively by donors private funds. It is not a university institute, it is linked to the university in Frankfurt, but it is finance in a different way for the simple reason that it was impossible to install such an interdisciplinary enterprise within the conventional faculties because what happens there is truly I the disciplinary, it crosses faculties and they seem to be realizable only by having a erect and an own building and gather people who come from very different disciplines under the same roof. Even though those Terms have been taken from physical systems initially, they still grasp some of the characteristics of of of the brain because the brain clearly is a self-organizing system.There's no conductor in the brain to coordinate all the distributed processes. The brain develops in a self organizing way through interaction between genes and environment. There is no instructor, there is no blueprint, a priori.And finally the term applies very well to what we observe in complex systems all the time, namely that complex systems tend to exhibit properties that cannot be described or inferred from the properties of the components. And the brain is a particularly nice example for this fact, which we know from all complex systems there's nothing special about the brain. Something that is special about the brain is that we have on the one side material processes, neuron interactions that can be described from a third person perspective as any other process in our environment.And that emergence from these neuronal interactions are mental phenomena, psychological phenomena such as emotions, thoughts, decisions. So there are realities which I would like to address as social realities which emerge or come into being by the interaction between brains that communicate with each other, mirror each other, ascribe properties to each other, could replace brains by persons, doesn't really matter because what makes the person is finally the brain in its in its bodily setting and due to these interactions phenomena emerge that are to be taken as real phenomena, they are realities, but they have to be described in a different language as the phenomena that bring them forth that are at their origin, namely neuronal interactions. And therefore I think that this is a classical case of emergence where something new is generated by a complex system, nobody would ever be able to infer from the knowledge, complete knowledge of neurons, and even from complete knowledge of neuron networks, that they are capable of developing value systems when they interact With each other.I think the main Problem in our efforts to repair brains, apart from the fact that neurons do not easily regenerate in the central nervous system, they don't like to extend processes once they are severed for reasons that we do not know. Maybe there was no Evo evolutionary pressure on the development of such mechanisms because brain damage that really leads to cell death in in a large scale was usually not compatible with survival. The great problem in restoring neuron networks that have been damaged is that it is difficult to recapitulate the developmental process.The mature brain is characterized by an extremely sophisticated circuitry that has developed step by step in a complex self-organizing process, guided by the dialogue between the genes and the increasingly more differentiated cellular environment that changes throughout development. And this process is a essentially bottom up process. Peripheral structures mature first, then they go through critical periods and the connectivity becomes fixed so that the, the higher stages can rely upon what has already been built and then they organize themselves as a function of what's already there.And this process goes on in human beings until age 20 and then the circuitry crystallizes and then we have to live with the brains that we have got at that point of time. There's further modification by learning and neuroplasticity, but this is limited. Now if one were to replace neurons at higher levels of processing, for example, by injection of stem cells or so these neurons we know already, they can differentiate, they the precursors can become neurons, but the problem is will they find the partners with which they have to interact?Will the information still be there That was available during development that guided the axon growth, that guided the formation of specific connections. And we know that to, to a large extent, this information is no longer available because the genes that one needs in order to express the necessary marker molecules, they get switched off once development comes to an end. And what is probably necessary is that one not only supplies cells that can differentiate into neurons and of course also ggl cells, but that one also switches on or helps the organism to switch on the genes that have been active during the developmental process that lead to the expression of all the molecular machinery that is required to tell the cells with whom they should connect, where they should connect.And what of course cannot be reinstalled easily is all the idiosyncratic wiring and the adjustment of synaptic game that is due to learning processes. The newly integrated neurons will of course have no souvenir, no recollection of the experience that has been imprinted into the morphology and the structure and the function of neurons that have disappeared. So there are certain limits to the ability to restore.And as we realize in the moment, there are certain places in the brain where this seems to pose less of a problem because nature has foreseen lifelong regeneration of neurons and apparently kept the machinery alive that is needed in order to promote this ongoing regeneration and insertion of neurons as in hippocampus and in the olfactory bulb. But the other structures where this is probably causing great problems, the first replacements that have been attempted and have had certain success even though it was not satisfactory yet, where the modulatory systems where topological specificity is not that much a problem. These systems are functioning more like endocrine or paracrine systems that liberate certain transmitters that are required in order to keep a certain tous of excitability.These systems are more easily replaceable because specificity is less of a problem, but the future will show how far we get there. Certainly very promising approaches in reinstalling oxon outgrowth in several spinal cords by inhibiting factors that inhibit outgrowth in the adult and by activating mechanisms that come to action during development and promote outgrowth. There are encouraging successes in this field, but one should also consider very seriously the option of neuronal prosthetics to record neuronal activity from places where it is still available and then through mechanical devices and computer interfaces activate actors that can translate this activity into action for the motor system.Or conversely, on the sensory side, cochlear implants already work admirably well. There are now attempts to develop retinal implants in order to reinstall rudimentary visual functions in people who have retinal degeneration. There's also a very promising option to insert light gated iron channels into retinal cells so that cells that are normally not light sensitive, which are the ganglion cells for example, or the bipolar cells become light sensitive so that one could in principle reins store some function that is lost when photoreceptors degenerate by simply transferring light sensitivity to second or third order neurons.This is already possible in animal experimentation. It might be another promising avenue to pursue. I think Europe has a very strong tradition in the development of concepts end of 19th century helm those seminal figures who have provided the grounds for later experimental neurobiology to some extent.They also are the grand grandfathers of a substantial number of systems physiologists who have been active in Europe. I think there is a good tradition in systems neuroscience in Europe has always been in the times when, when linear systems theory was still at its peak cybernetics, as it was called Europe, had a few very strong exponents such as rehad for example. Then the, there was something like, not iconic turn, but the molecular turn in Europe as well as anywhere else, molecular biology took over and replaced many of the systems oriented approaches.Partly because initially it had been cheaper than to work with whole animals, partly because non-invasive technology was not available and one couldn't do certain things in animals, which can now be done in human subjects. But I think there's a strong renaissance in systems physiology even though in Europe we have to fight a hard battle against animal protectionists concerning primary research, this is a real critical issue. The labs that can, they still get the license to work with primates become less and less and those who still have the license.This is the case with us where we have, we are exposed very much to public critique, but still systems neuroscience is having a renaissance. And I think there are good reasons for that because we will need it more and more in order to make sense out of the plethora of data that are collected by the properties of neurons and small circuits. And these data can only be integrated if we have concepts derived from systems neuroscience on the nature of the neuronal code, on the cooperation of areas in the brain, on global coordination of processes, on distributed processing.All those questions are heatedly debated in the moment and we just need more experiments along those lines. And I think Europe is not in a bad position to do this. Israel as well, one should not forget the contribution, also conceptual contribution of our colleagues in Israel, which is substantial.

Nörobilim üzerinde Yaklaşımlar

Biyoloji

Combined Shuttle-Box Training with Electrophysiological Cortex Recording and Stimulation as a Tool to Study Perception and Learning

Shuttle-box avoidance learning is a well-established method in behavioral neuroscience and experimental setups were traditionally custom-made; the necessary equipment is now available by several commercial companies. This protocol provides a detailed description of a two-way shuttle-box avoidance learning paradigm in rodents (here Mongolian gerbils; Meriones unguiculatus) in combination with site-specific electrical intracortical microstimulation (ICMS) and simultaneous chronical electrophysiological in vivo recordings. The detailed protocol is applicable to study multiple aspects of learning behavior and perception in different rodent species.
Site-specific ICMS of auditory cortical circuits as conditioned stimuli here is used as a tool to test the perceptual relevance of specific afferent, efferent and intracortical connections. Distinct activation patterns can be evoked by using different stimulation electrode arrays for local, layer-dependent ICMS or distant ICMS sites. Utilizing behavioral signal detection analysis it can be determined which stimulation strategy is most effective for eliciting a behaviorally detectable and salient signal. Further, parallel multichannel-recordings using different electrode designs (surface electrodes, depth electrodes, etc.) allow for investigating neuronal observables over the time course of such learning processes. It will be discussed how changes of the behavioral design can increase the cognitive complexity (e.g. detection, discrimination, reversal learning).

Shuttle-box avoidance learning is well-established in behavioral neuroscience. This protocol describes how shuttle-box learning in rodents can be combined with site-specific electrical intracortical microstimulation (ICMS) and simultaneous chronical in vivo recordings as a tool to study multiple aspects of learning and perception.

Algı ve Öğrenme Eğitim bir aracı olarak Elektrofizyolojik Cortex Kayıt ve Stimülasyon ile Servisi-Box Eğitim Kombine

Shuttle-box avoidance learning is a well-established method in behavioral neuroscience and experimental setups were traditionally custom-made; the ...

Measuring Statistical Learning Across Modalities and Domains in School-Aged Children Via an Online Platform and Neuroimaging Techniques

Statistical learning, a fundamental skill to extract regularities in the environment, is often considered a core supporting mechanism of the first language development. While many studies of statistical learning are conducted within a single domain or modality, recent evidence suggests that this skill may differ based on the context in which the stimuli are presented. In addition, few studies investigate learning as it unfolds in real-time, rather focusing on the outcome of learning. In this protocol, we describe an approach for identifying the cognitive and neural basis of statistical learning, within an individual, across domains (linguistic vs. non-linguistic) and sensory modalities (visual and auditory). The tasks are designed to cast as little cognitive demand as possible on participants, making it ideal for young school-aged children and special populations. The web-based nature of the behavioral tasks offers a unique opportunity for us to reach more representative populations nationwide, to estimate effect sizes with greater precision, and to contribute to open and reproducible research. The neural measures provided by the functional magnetic resonance imaging (fMRI) task can inform researchers about the neural mechanisms engaged during statistical learning, and how these may differ across individuals on the basis of domain or modality. Finally, both tasks allow for the measurement of real-time learning, as changes in reaction time to a target stimulus is tracked across the exposure period. The main limitation of using this protocol relates to the hour-long duration of the experiment. Children might need to complete all four statistical learning tasks in multiple sittings. Therefore, the web-based platform is designed with this limitation in mind so that tasks may be disseminated individually. This methodology will allow users to investigate how the process of statistical learning unfolds across and within domains and modalities in children from different developmental backgrounds.

Presented here is a protocol introducing a set of child-friendly statistical learning tasks geared towards examining children&#8217;s learning of temporal statistical patterns across domains and sensory modalities. The developed tasks collect behavioral data using the web-based platform and task-based functional magnetic resonance imaging (fMRI) data for examining neural engagement during statistical learning.

Okul Çağındaki Çocuklarda Yöntem ve Etki Alanları Arasında İstatistiksel Öğrenmenin Online Platform ve Nörogörüntüleme Teknikleri Ile Ölçülmesi

Statistical learning, a fundamental skill to extract regularities in the environment, is often considered a core supporting mechanism of the first ...

Nörobilim

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

fNIRS hyperscanning is widely used to detect the neurobiological underpinnings of social interaction. With this technique, researchers qualify the concurrent brain activity of two or more interactive individuals with a novel index called inter-brain synchrony (IBS) (i.e., phase and/or amplitude alignment of the neuronal or hemodynamic signals across time). A protocol for conducting fNIRS hyperscanning experiments on collaborative learning dyads in a naturalistic learning environment is presented here. Further, a pipeline of analyzing IBS of oxygenated hemoglobin (Oxy-Hb) signal is explained. Specifically, the experimental design, the process of NIRS data recording, data analysis methods, and future directions are all discussed. Overall, implementing a standardized fNIRS hyperscanning pipeline is a fundamental part of second-person neuroscience. Also, this is in line with the call for open-science to aid the reproducibility of research.

The protocol for conducting fNIRS hyperscanning experiments on collaborative learning dyads in a naturalistic learning environment is outlined. Further, a pipeline to analyze the Inter-Brain Synchrony (IBS) of oxygenated hemoglobin (Oxy-Hb) signals is presented.

Açık Uçlu İşbirlikçi Öğrenmede Beyinler Arası Senkron: FNIRS-Hyperscanning Çalışması

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

Assessing Corticospinal Excitability During Goal-Directed Reaching Behavior

Reaching is a widely studied behavior in motor physiology and neuroscience research. While reaching has been examined using a variety of behavioral manipulations, there remain significant gaps in the understanding of the neural processes involved in reach planning, execution, and control. The novel approach described here combines a two-dimensional reaching task with transcranial magnetic stimulation (TMS) and concurrent electromyography (EMG) recording from multiple muscles. This method allows for the noninvasive detection of corticospinal activity at precise time points during the unfolding of reaching movements. The example task code includes a delayed response reaching task with two possible targets displayed &#177; 45&#176; off the midline. Single pulse TMS is delivered on the majority of task trials, either at the onset of the preparatory cue (baseline) or 100 ms prior to the imperative cue (delay). This sample design is suitable for investigating changes in corticospinal excitability during reach preparation. The sample code also includes a visuomotor perturbation (i.e., cursor rotation of &#177; 20&#176;) to investigate the effects of adaptation on corticospinal excitability during reach preparation. The task parameters and TMS delivery can be adjusted to address specific hypotheses about the state of the motor system during reaching behavior. In the initial implementation, motor evoked potentials (MEPs) were successfully elicited on 83% of TMS trials, and reach trajectories were recorded on all trials.

Reaching is a fundamental skill that allows humans to interact with the environment. Several studies have aimed to characterize reaching behavior using a variety of methodologies. This paper offers an open-source application of transcranial magnetic stimulation to assess the state of corticospinal excitability in humans during reaching task performance.

Hedefe Yönelik Ulaşma Davranışı Sırasında Kortikospinal Uyarılabilirliğin Değerlendirilmesi

Reaching is a widely studied behavior in motor physiology and neuroscience research. While reaching has been examined using a variety of behavioral ...

An Introduction to Neurophysiology

Neurophysiology is broadly defined as the study of nervous system function. In this field, scientists investigate the central and peripheral nervous systems at the level of whole organs, cellular networks, single cells, or even subcellular compartments. A unifying feature of this wide-ranging discipline is an interest in the mechanisms that lead to the generation and propagation of electrical impulses within and between neurons. This subject is important not only for our understanding of the fascinating processes driving human thought, but also for our ability to diagnose and treat disorders related to nervous system malfunction. This video will provide an introduction to the field of neurophysiology, beginning with a brief history of neurophysiological research that showcases landmark studies like Galvani&#8217;s observations of twitching frog legs and Eccles&#8217;s discovery of the chemical synapse. Next, key questions asked by neurophysiologists are introduced, followed by an overview of some prominent experimental tools used to answer those questions. The methods presented range from techniques used to investigate single cells, like patch clamping, to those that can measure activity across large regions of the brain, like electroencephalography (EEG). Finally, applications of neurophysiological research are discussed, including the development of brain-machine interfaces that allow for device control using thought.

Introduction to Neurophysiology: Methods &amp; Applications

 Neurophysiology is broadly defined as the study of nervous system function. In this field, scientists investigate the central and peripheral nervous ...

Education

JoVE Science Education

İleri Biyoloji

An Introduction to Learning and Memory

Learning is the process of acquiring new information and memory is the retention or storage of that information. Different types of learning, such as non-associative and associative learning, and different types of memory, such as long-term and short-term memory, have been associated with human behaviors. Studying these components in detail helps behavioral scientists understand the neural mechanisms behind these two complex phenomena.
JoVE's overview on learning and memory introduces common terminologies and a brief outline of concepts in this field. Then, key questions asked by behavioral scientists and prominent tools such as fear conditioning and fMRI are discussed. Finally, actual experiments dealing with aging, eradication of traumatic memories, and improvising learning are reviewed.

Learning and Memory: Types; Behavioral Tests &amp; Techniques

Learning is the process of acquiring new information and memory is the retention or storage of that information. Different types of learning, such as ...

Psikoloji

Davranış Bilimi

Perspectives on Neuropsychology

Source: Laboratories of Jonas T. Kaplan and Sarah I. Gimbel&#8212; University of Southern California
Neuropsychology is a complex field, as it investigates how mental processes are executed in the brain&#8212;events that integrate concepts from biochemistry, biology, psychology, and neuroscience. Although the multidisciplinary nature of neuropsychology prepares young learners for a variety of careers, it also poses a challenge in that it forces students to study concepts outside of their comfort zone. For example, a psychology major may have difficulty grasping neuroanatomy&#8212;a challenging topic in itself&#8212;given that the brain is a complicated, three-dimensional organ that is typically represented two-dimensionally in textbooks.
This JoVE collection in Neuropsychology introduces major concepts and methods in the field, and showcases how advances in imaging technology have allowed us to look inside the brain and visualize its structure and function. Importantly, these videos are also meant to reassure students that you don&#8217;t need to be an expert in all aspects of neuropsychology to understand how the brain shapes our experiences, behaviors, and social interactions in everyday life. For instance, the video "Decision-making and the Iowa Gambling Task" explores how damage to a specific region of the brain can affect an individual&#8217;s proclivity for risky decisions, like stealing.
These JoVE videos in Neuropsychology provide the perfect introduction to this complex topic, and also explore some of the potential, exciting future directions in this field. With further advances in technology, one day researchers might even be able to visualize dynamic changes in a person&#8217;s brain outside of a laboratory setting&#8212;for example, when they are sitting in a classroom listening to a lecture on neuropsychology.

Source: Laboratories of Jonas T. Kaplan and Sarah I. Gimbel&#8212; University of Southern California
Neuropsychology is a complex field, as it ...

Nöropsikoloji

Perspectives on Cognitive Psychology

Source: Laboratory of Jonathan Flombaum&#8212;Johns Hopkins University

As an Assistant Professor of Psychology and Cognitive Science at Johns Hopkins University, I teach Introduction to Cognitive Psychology. This large class primarily consists of freshman and sophomores majoring in related fields, like Psychology, Neuroscience, or Cognitive Science. One of the challenges I face in the classroom is teaching students to appreciate how data are obtained in the process of performing experiments. Students have difficulty in appreciating the chronology of experiments as they unfold in time.
This JoVE collection in Cognitive Psychology makes the experimental timeline absolutely clear and encourages students to understand the trajectory and not just jump to conclusions. The videos also present experiments as paradigms&#8212;to illustrate how researchers can implement tasks in different ways&#8212;depending on the questions at hand. Most of these questions translate to the real world and the limits of our cognition. For example, the video Measuring Verbal Working Memory Span demonstrates our limited memory capacity, which explains the difficulty in remembering long shopping lists.
These JoVE videos in Cognitive Psychology provide a perfect place for instructors to start if they are interested in demonstrating tasks in class. Better yet, the videos can be used to get students involved&#8212;to execute the procedures and to even be the participants. Thus, the collection perfectly introduces lab components to a Psychology class.

Source: Laboratory of Jonathan Flombaum&#8212;Johns Hopkins University

As an Assistant Professor of Psychology and Cognitive Science at Johns Hopkins ...