華南師范大學：腦機接口技術教育應用報告（32頁）.pdf

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1、腦 機 接 口 技 術 教 育 應 用真實課堂的腦電掃描與群體學習注意分析國務院發布的新一代人工智能發展規劃指出：我國人工智能未來以類腦智能、混合智能、協同智能、群體智能等前沿技術為重點發展方向。類腦智能：采用硬件和軟件技術模擬人腦的工作原理以實現人類水平的智能系統；混合智能：融合生物智能與人工智能，發展兼有生物智能與人工智能優勢互補的新型智能形態。腦科學與人工智能的發展腦機接口（brain-computer interface，BCI）腦機接口是在人或動物腦與外部設備間建立的直接連接通路腦機接口：腦科學與智能技術的結合腦信號采集信號預處理特征提取分類外部設備馬斯克創辦腦機接口公司Neural

2、ink馬斯克Neuralink的最新實驗（視頻）教育的本質：大腦的建構 大腦是一個并行處理器，它能夠同時執行多執行；每個大腦都是獨一無二的；大腦同時處理整體和部分；學習包括集中注意力和周邊感知；學習包括有意識和無意識的過程 基于腦的學習(Brain-based Learning)大量融合腦科學與人工智能技術的腦機接口系統產品進入實用階段，各種可穿戴的腦機接口設備可以方便讀取、監測學習過程的腦信號；對學習過程中大腦工作的各種腦信號的獲取、識別、分析與解讀，能夠幫助研究者掌握學生的大腦工作機制與學習規律，從而優化教學設計。腦機接口設備可以“讀取”腦信號可穿戴的非侵入式腦機接口設備腦機接口技術的教育

3、應用EEG信號腦磁信號血氧含量腦信號教育應用混合方法.腦機接口技術學習者分類學習狀態識別認知水平檢測訓練反饋提升.典型應用：腦電EEG的特征提取與識別學生學習過程中的腦信號測量學習者認知負荷測量：n-back任務，反映知識掌握程度；學習者注意力水平測量：高中低等注意力水平，多說者情境的視覺注意力；學習者情緒狀態識別：平靜、生氣和高興，悲傷、恐懼、快樂和厭惡等。學習過程中的腦信號控制直接腦刺激：針對性地增強某一頻帶腦信號的能量，如增強alpha的頻帶能量，多用于特殊兒童的的治療；間接腦刺激：通過冥想、音樂刺激等，改善用戶的注意力和情緒狀態。腦機接口的課堂教學研究真實課堂教學中的注意力監測與分析：

4、結合學生行為數據和其他多模態數據分析，發現群體學習腦規律；應用腦機接口識別學生認知風格：任務刺激、特征選取、學習風格識別、分層教學；學生課堂教學的注意力訓練提升：學習興趣診斷、學習者模型、自適應學業診斷；案例1：課堂教學的學習注意監測與分析學校：寧夏銀川第二十一小、中寧寬口井小學樣本：小學4到6年級10個教學班70節課堂工具：可穿戴腦機接口設備時間：2019.112020.11真實課堂教學的腦電掃描課堂教學中學生注意力變化監測課堂教學中學生的注意力樣本課堂教學中學生的注意力樣本課堂教學行為與學生注意的關系對群體注意力有顯著激活作用的教學互動行為 教師課堂巡視有利于激活群體高注意力；教師課堂指導

5、有利于激活群體高注意力；同學間的討論有利于激活群體高注意力；學生演示或展示有利于激活群體高注意力；課堂口令有利于激活群體高注意力。高注意力課堂發生“積極反饋”行為的頻次較高 積極反饋對學生注意力有促進作用，因為教師的激勵性評價能夠激發學生學 習內驅力，營造寬松和諧的教學氛圍；獎賞驅動的注意效應能夠驅動其關聯刺激產生 注意效應，促進學生的注意力選擇，且獎賞相關的信號會吸引更多的注意資源，增強信號監測能夠提升認知控制。發現課堂活動學生專注力的規律基于注意力同步性實現小組合作學習模式分類 聚合型小組合作模式的成員在注意時序上呈現較高的相關性。競爭型小組合作模式的成員在注意時序上呈現負相關性?；旌闲托?/p>

6、組合作模式的成員間同時存在注意時序正相關和負相關。零散型小組合作模式的成員間的注意時序不同步或弱同步。技術豐富環境下的群體注意力同步性較高 班級群體的注意力同步性較高，學生群體在學習過程中的注意時序存在較多強相關關系，說明學生學習步調較為一致，能夠根據教師的教學節奏進行學習；學生在學習過程中的注意時序與高注意力水平的學生和成績好的學生存在較好的同步性，說明學生的學習動機普遍比較積極。課堂教學過程中群體注意力的同步性課堂互動序列與群體注意力均值的相關性結對校學生對同步課堂的整體體驗感較好 結對校學生對同步課堂的整體體驗感還是比較好的，大部分學生認為自己可以參與到同步課堂教學中，物理距離在一定程度

7、上并不會影響到絕大多數結對校學生對中心校師生的情感態度。大多數同步課堂雙方學生的群體注意力基本不存在顯著性的差異 在大多數同步課堂教學中，結對校學生群體注意力水平會高于中心校學生，且雙方學生的群體注意力基本不存在顯著性的差異。對比分析同步課堂中心校與結對校學生的群體注意力差異，能有效的映射為處于不同教師臨場感水平的學生的群體注意力差異，且處于不同教師臨場感水平的學生群體注意力無顯著性差異。教師臨場感對學生群體注意的影響案例2：應用腦機接口系統識別學生認知風格 樣本學生來自廣州市某小學四至六年級的學生，共240名；采用VARK知覺學習風格量表對學生的學習風格進行測試，實驗最終確定視覺型組42人、

8、聽覺型組42人、讀寫型組42人及動覺型組42人，共168人。數據采集：共分6組實驗對象，并依次完成8種實驗任務，每兩種實驗任務的間隔時間為5000ms。在此過程中，可穿戴腦電波設備每隔1000ms采集一次注意力數據，每個實驗對象采集的注意力數據在960個時間點左右。實驗實施向學生提供不同類型的學習刺激材料0.0010.0020.0030.0040.0050.0060.0070.0080.0090.00100.001 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59A同學B同學C同

9、學D同學注：A同學是視覺型學習者，B同學是聽覺型學習者，C同學是讀寫型學習者，D同學是操作型學習者。圖 各類型學習者在面對讀寫材料時的專注力變化情況采用SVM分類算法識別學習風格實驗數據訓練數據測試數據數據特征集樣本i1XXXXXX標簽1樣本i2XXXXXX2樣本i3XXXXXX3樣本i4XXXXXX4樣本i5XXXXXX4樣本j1XXXXXX標簽？樣本j2XXXXXX？樣本j3XXXXXX？樣本j4XXXXXX？樣本j5XXXXXX？SVM分類器預測特征提取訓練集測試集預測得到標簽2判斷結果正確1正確4錯誤4正確2錯誤測試集標簽21344分類準確率SVM參數搭配調優結果學生腦電數據測量的隱私與倫理問題基于腦機接口的智能學習環境搭建基于腦機接口的腦電分析方法創新基于腦機接口的分層教學和個性化教學腦機接口未來應用：賦能基于腦的學習腦機接口為了解學生者的內隱式狀態提供了測量工具，有利于發現學生者認知過程的規律；基于真實課堂的腦電數據掃描，對發現課堂教學中大腦工作機理與規律、改善課堂教學行為、提升課堂教學成效能夠發揮非常積極的作用。小結