基于脑电的学生注意力评测研究

 2022-09-13 02:09

论文总字数:25152字

摘 要

传统的注意网络测验(Attention Network Test, ANT)将警觉网络与定向网络的效率用不同视觉提示任务度量,将执行控制网络的效率用冲突任务度量,分别量化三大注意网络的处理加工效率。但该范式多用反应时作为评估指标,难以探索注意过程中大脑系统的内在机制,因此存在一定的局限性。针对这个情况,本文基于脑电对学生注意进行研究。利用EEG和ERP技术,寻找与注意功能网络相关的脑电指标,由此作为一个评测方式,用以指导、调整、优化教师和学生双方的教学过程,为研究更有效的教学措施和教学氛围提供有价值的参考。

本实验以ANT为实验范式,进行了4(线索提示任务:无线索、中心线索、双线索、空间线索)*3(flanker任务:一致、中性、不一致)的双因素被试内实验设计。通过行为学数据和脑电数据的重复测量方差分析,确定有效反映注意过程中脑电信号的时空特征量。同时,从将来投入对学生注意力评测的实际应用考虑,选取合适的监测电极通道。

本研究通过显著性比较检验注意网络的识别特征指标后得到以下结论:警觉性能保持应对状态的灵敏度,提前引导大脑进入到准备状态,N1成分受注意系统中警觉网络的调节作用,可作为研究警觉网络性能的标志性成分,PZ、CZ电极可作为其监测电极;定向功能支持从许多感官刺激中筛选出特定信息,P2成分受定向网络的调节作用,且受警觉网络的作用叠加,可作为研究定向网络性能的标志性成分,FZ、CZ电极可作为其监测电极;执行控制功能是一项协调控制认知操作、解决发生在不同大脑区域之间计算冲突的能力,晚期正成分(LPC)暗示着反应抑制的过程,可作为研究执行控制网络性能的标志性成分,FZ电极可作为其监测电极。

关键词:脑电,注意力评测,ERP成分,注意网络

Abstract

Traditional ANT (attention network test) measures alertness network and directed network efficiency with different visual prompt tasks, and measures executive control network efficiency with conflicting tasks. It quantifies the processing efficiency of the three attention networks. However, this paradigm often uses response time as the evaluation index. It is difficult to explore the internal mechanism of brain system during attention process. So it has certain limitations. In view of the situation, my paper studied the attention of students based on EEG. EEG and ERP techniques were used to find EEG indicators related to the attention function network, so as to guide, adjust and optimize the teaching process of both teachers and students, and hoped to provide valuable reference for researching more effective teaching measures and teaching atmosphere.

In this study, ANT was used as the experimental paradigm, and 4 (cue task: no cue, center cue, double cue, spatial cue) *3 (flanker task: consistent, neutral, inconsistent) two-factor subjects were designed. Through repeated measurement ANOVA of behavioral data and EEG data, the spatiotemporal characteristics of EEG signals that effectively reflect attention process were determined. At the same time, the appropriate monitoring electrode channels were selected from the practical application of the attention evaluation of students in the future.

This research through the identification of a significant comparison test attention network characteristic indexes after get the following conclusions: the sensitivity of performance keep dealing with vigilance, guide the brain in advance into the ready state, N1 components attention alert network adjustment in system, can be used as a signature ingredient research alert network performance, PZ, CZ electrode can be used as the monitoring electrodes; P2 is regulated by directional network and superimposed by alert network. It can be used as a landmark component for studying directional network performance. FZ and CZ electrodes can be used as their monitoring electrodes. Executive control function is an ability to coordinate and control cognitive operations and resolve computational conflicts between different brain regions. Late positive component (LPC) implies the process of response suppression, which can be used as a landmark component to study the performance of executive control network, and FZ electrode can be used as its monitoring electrode.

KEY WORDS: EEG, attention evaluation, ERP component, attention network

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 研究背景 1

1.1引言 1

1.2 脑电信号概述 1

1.2.1 脑电信号的分类 1

1.2.2 脑电信号的特征 2

1.3脑电信号采集 3

1.3.1多电极采集设备 3

1.3.2单电极采集设备 4

第二章 研究理论 6

2.1注意力概述 6

2.1.1注意的原理和作用 6

2.1.2注意的特征与分类 6

2.2注意的理论研究 7

2.2.1注意机制的经典理论 7

2.2.2注意的认知科学研究 8

2.3注意网络 9

2.3.1注意网络的组成 9

2.3.2注意网络的分离 10

第三章 研究方案 11

3.1研究目的 11

3.2实验设计 11

3.2.1实验因素 11

3.2.2实验任务 12

3.3实验内容 12

3.3.1被试 12

3.3.2 实验过程 13

3.3.3 数据记录 14

第四章 数据分析 15

4.1行为学数据分析 15

4.1.1访谈结果与正确率 15

4.1.2反应时数据处理 15

4.1.3行为学分析结果 16

4.2脑电数据分析 18

4.1.1脑电数据处理 18

4.1.2 ERP分析结果 19

第五章 结果讨论 24

5.1行为学结果讨论 24

5.2脑电结果讨论 25

5.2.1警觉网络与N1成分 25

5.2.2定向网络与P2成分 25

5.2.3执行控制网络与LPC成分 25

5.3不足与展望 26

第六章 实验结论 27

参考文献 29

致 谢 30

第一章 研究背景

1.1引言

在我们传统的教育模式里,教学重点被放在授课教师的“教"当中,课堂教学往往太过于单一化。在这种形式下,教师只能够以学生的动作和面部表情来粗略地获取学生们生理状况与心理状态,很难精确地了解、掌握到学生此时此刻注意力的情况。各种外界因素都可能会影响学生的注意力,低效的师生反馈不利于学生素养的提高以及课堂教学的正常进行[1]

现代信息技术的进步促进着当今教育的发展,新式互联网技术越来越多地被应用在教育当中。教育技术化、信息化的进程逐渐加速,新型教育模式对传统形式的高校教育形成了有力的冲击和挑战,各大高校先后引进了各式软硬件设备以期望提高改善学生们的注意力情况,借此达到对其学习效率影响,从而促进发展更公平、高质量的教育。

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