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脑电图技术的教育研究图景与趋势* ——基于2(4)

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关键词:

摘要：

学习科学视域下的深度学习是相对于浅层学习而言的。在美国威廉和弗洛拉·休利特基金会（The William and Flora Hewlett Foundation）的深度学习研究项目中，深度学习被认为是胜任21世纪工作和公民生活必须具备的能力，这一能力使得学生可以灵活掌握和理解学科知识，并能应用这些知识去解决课堂和未来工作中的问题，其主要包括掌握核心学科知识、批判性思维和复杂问题解决、团队协作、有效沟通、学会学习、学习毅力等6种基本能力（Beattie et al.，1997）。研究者通常借助EEG技术来了解学生身心状态的变化、实时评估学习专注程度和学习深度，以及验证深度学习法、策略支架、学习内容及教师教学技能等因素对深度学习的影响。例如，卡祖玛·塔哈纳（Kazuma Takehana）等研究了学习者的生理信息与其心理状态间的关系，发现教师的言语行为、学习者的心理状态和生理信息间具有相互作用（Takehana et al.，2016）。托马斯·德拉亨蒂（Thomas Delahunty）等利用EEG技术收集学生在问题解决过程中的认知加工数据，为分析学生在应用推理过程中对问题的认知表征提供了丰富的证据（Delahunty et al.，2018）。值得关注的是，注意力缺陷和多动症是影响儿童开展深度学习的主要生理障碍，为此，亚当·克拉克（Adam Clarke）等采用EEG技术对同时存在注意力缺陷和阅读障碍的儿童的脑电波进行分析（Clarke et al.，2002）。此外，也有研究者针对深度学习的发生规律展开研究，如通过EEG技术构建与深度学习发生机制相耦合的多模态指标体系（刘哲雨等，2018）。通过对该聚类中相关研究的分析可以发现，利用EEG技术开展与学生深度学习相关的研究仍相对较少，如何利用EEG技术帮助学生提升深度学习能力，仍值得教育研究者不断探索。

（5）联想学习

“联想学习”主题在聚类分析结果中排名第五，其聚类大小为20，Q值为0.893，该聚类结果具有较高可信度。联想学习是指由两种及两种以上刺激所引起的脑内两个以上中枢兴奋之间，因引发联结而发生的学习过程。由此可知，联想学习中最重要的是刺激物的选择，如通过正念冥想、音乐刺激等方法能增强某一频段波的频谱能量，从而改善学生在学习过程中的表现。学生对刺激的反馈一般采用自我报告的形式，但这种反馈形式缺乏有效性（Meade et al.，1992），因此，EEG技术可作为学习环境中的一种刺激反馈形式来测量联想学习。例如，沃尔夫冈·米尔特纳（Wolfgang Miltner）等利用EEG技术发现γ波（20～70 Hz）对联想学习具有一定影响（Miltner et al.，1999）。翟雪松等认为，基于EEG技术的生物反馈刺激是评估学生学习行为的有效过程性测量方式（Zhai et al.，2018）。此外，联想学习与学生的注意力和专注度也有密切关系。注意力被认为是人类认知和知觉的核心功能（Ordikhani-Seyedlar et al.，2016），保持良好的注意力是大脑发生感知、记忆、思维等认识活动的基本条件，但学生却很难感知到自身在学习过程中的注意力变化。当学生通过联想方式来认识客观事物，但却不能及时感知和调节注意力时，联想学习可能会变为“胡思乱想”。而EEG技术对注意力的监测和反馈功能可在联想学习中发挥重要作用，帮助学生在学习过程中获知自身注意力的变化，从而及时调整学习状态。事实上，研究者们一直致力于在注意力测量方面对EEG技术进行优化。例如，雷扎·阿比里（Reza Abiri）等基于EEG技术开发了可以对持续注意力的脑电波模式进行解码的脑机接口系统，其在联想学习中的视觉注意力评价方面具有较好的应用前景（Abiri et al.，2019）。还有研究基于对EEG数据的分析发现，学生的视觉注意力和联想学习相关，且视觉显著性、学习意图和学习经验会影响联想学习中的注意力分配（Feldmann-Wüstefeld et al.，2015）。综上所述，联想学习是培养学生学习迁移和批判创新能力的重要学习方式，但学生的注意力等自身因素对联想学习效果具有显著影响且存在很强的隐蔽性。而EEG技术在测量学生注意力方面具有优势，可为研究联想学习提供可靠的测量与反馈支持。

（6）脑机接口

“脑机接口”主题在聚类分析结果中排名第六，其聚类大小为6，Q值为0.915，该聚类结果具有非常高的可信度。以EEG技术为基础的脑机接口研究是当前教育人工智能领域的一个新兴研究方向。1999年6月，在美国纽约举行的第一届脑机接口国际会议上，乔纳森·沃尔帕（Jonathan Wolpaw）等将脑机接口定义为：一种不依赖于大脑的常规信息输出通路（即外围神经和肌肉组织），在人脑和计算机或其他电子设备之间建立直接交流和控制通道的适时通讯系统（Wolpaw et al.，2000）。通过脑机接口，能够实现人脑对机器人、虚拟环境或拼写工具等外部设备的直接控制（Guger et al.，2001）。

文章来源：《教育研究与实验》网址: http://www.jyyjysyzz.cn/qikandaodu/2021/0207/676.html