天堂国产午夜亚洲专区-少妇人妻综合久久蜜臀-国产成人户外露出视频在线-国产91传媒一区二区三区

腦電圖技術(shù)的教育研究圖景與趨勢——基于2000-2019年國際文獻的知識圖譜分析

發(fā)布時間:2021-04-15 07:31
  腦電波能反映個體在知覺認(rèn)知、情緒情感、行為技能上的變化,因而用于對其進行監(jiān)測和記錄的腦電圖技術(shù)在教育研究中極具價值。分析1154篇國際研究文獻的共被引聚類時間線圖譜后發(fā)現(xiàn),除用以實現(xiàn)腦機接口外,腦電圖技術(shù)主要被用于識別學(xué)生在學(xué)習(xí)活動中的情感和情緒,輔助學(xué)生自主調(diào)節(jié)大腦活動,監(jiān)測動作技能的習(xí)得過程及狀態(tài),預(yù)測和干預(yù)學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況,評估學(xué)習(xí)專注程度和學(xué)習(xí)深度,監(jiān)控注意力以促進聯(lián)想學(xué)習(xí)。國家(地區(qū))分布圖譜顯示,美中兩國對該研究領(lǐng)域的貢獻相對較大,其余國家(地區(qū))的文獻分布較為分散。突現(xiàn)詞分析結(jié)果表明,基于腦電圖技術(shù)的教育研究呈現(xiàn)出三大趨勢:一是運用該技術(shù)對學(xué)生的認(rèn)知風(fēng)格、學(xué)習(xí)投入和教師的教學(xué)質(zhì)量等進行評估和預(yù)測,二是對教育實驗中自發(fā)性腦電波和事件相關(guān)電位等腦電波信號的采集精度進行優(yōu)化,三是將腦電圖與人工智能、虛擬現(xiàn)實、眼動追蹤等技術(shù)結(jié)合開展教育科學(xué)研究。面向未來,學(xué)界還需繼續(xù)探究如何將相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)化為教學(xué)應(yīng)用,消減倫理障礙對腦電圖技術(shù)應(yīng)用于教育領(lǐng)域的掣肘,進而完善教育神經(jīng)科學(xué)研究體系。 

【文章來源】:現(xiàn)代遠程教育研究. 2020,32(04)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】:12 頁

【部分圖文】:

腦電圖技術(shù)的教育研究圖景與趨勢——基于2000-2019年國際文獻的知識圖譜分析


2000-2019年文獻數(shù)量變化趨勢

聚類,時間線,圖譜,文獻


文獻共被引分析是CiteSpace最重要的功能,其形成的可視化網(wǎng)絡(luò)聚類結(jié)構(gòu)可以幫助研究者通過圖譜中的關(guān)鍵節(jié)點、聚類及色彩來分析某個研究主題的演變(陳悅等,2015)。為探究EEG技術(shù)被用于教育研究的現(xiàn)狀,本研究利用CiteSpace進行文獻共被引分析。具體方法是設(shè)置切片時長(Years per Slice)為4年,網(wǎng)絡(luò)精簡算法選擇Pathfinder,閾值為前50個高頻詞,聚類標(biāo)簽生成算法選擇LLR,所生成的聚類圖譜包含節(jié)點200個、連線566條。其Q值為0.7923(大于0.3),表明生成的圖譜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)顯著;S值為0.5188(大于0.5),表明其聚類結(jié)果合理。隨后利用CiteSpace的自動選擇過濾功能,在隱藏較小聚類和無意義聚類后,最終獲得如圖2所示的6個主要研究主題聚類:情緒識別(Emotion Recognition)、大腦的自我調(diào)節(jié)(Self-Regulating Brain)、動作技能習(xí)得(Motor Skill Acquisition)、深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)、聯(lián)想學(xué)習(xí)(Associative Learning)和腦機接口(Brain-Computer Interface)。這6個聚類基本可以展現(xiàn)過去20年EEG技術(shù)在教育研究中的應(yīng)用狀況。(1)情緒識別

分布圖,樣本文獻,國家,分布圖


為進一步分析應(yīng)用EEG技術(shù)的教育研究圖景,本研究采用合作網(wǎng)絡(luò)分析從國家(地區(qū))和研究機構(gòu)兩個維度對樣本文獻進行分析。在CiteSpace中設(shè)置切片時長(Years per Slice)為1年,節(jié)點類型(Node Types)選擇國家(Country),獲得如圖3所示的國家(地區(qū))分布圖譜。從圖3中可以看出,美國、中國、德國、英國、加拿大和日本所開展的基于EEG技術(shù)的教育研究相對較多。對樣本文獻的研究機構(gòu)進行統(tǒng)計后,發(fā)表論文數(shù)量不低于5篇的10個研究機構(gòu)(大學(xué))如表1所示?梢钥闯觯撐臄(shù)量最多的是瑞士蘇黎世大學(xué)(14篇),其次為荷蘭拉德堡德大學(xué)(9篇)和美國加州大學(xué)圣地亞哥分校(9篇)。在這10個研究機構(gòu)(大學(xué))中,美國和中國各占3所,這與上文對文獻來源國家(地區(qū))的統(tǒng)計結(jié)果相符。值得關(guān)注的是,表1中我國的研究機構(gòu)(大學(xué))均位于上海市,分別是上?萍即髮W(xué)、華東師范大學(xué)和華東理工大學(xué)。進一步對這10所研究機構(gòu)(大學(xué))的相關(guān)文獻進行分析后發(fā)現(xiàn),其研究主要集中在三個方面:一是EEG和腦機接口的技術(shù)創(chuàng)新及其在教育研究中的應(yīng)用,涉及紐約大學(xué)和上海科技大學(xué);二是EEG技術(shù)在教育教學(xué)實踐中的情景化應(yīng)用,涉及華東師范大學(xué)的教育學(xué)部和心理與認(rèn)知科學(xué)學(xué)院;三是從腦科學(xué)、認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)、人類行為學(xué)等視角,應(yīng)用EEG技術(shù)探究人的思維、認(rèn)知、學(xué)習(xí)與大腦間關(guān)系,如荷蘭拉德堡德大學(xué)的唐德斯大腦、認(rèn)知及行為研究所(Donders Institute for Brain,Cognition and Behaviour)。

【參考文獻】:
期刊論文
[1]人工智能視域下的學(xué)習(xí)參與度識別方法研究——基于一項多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的深度學(xué)習(xí)實驗分析[J]. 曹曉明,張永和,潘萌,朱姍,閆海亮.  遠程教育雜志. 2019(01)
[2]學(xué)習(xí)科學(xué)視角下深度學(xué)習(xí)的多模態(tài)研究[J]. 劉哲雨,郝曉鑫,王紅,吳立寶.  現(xiàn)代教育技術(shù). 2018(03)
[3]深度學(xué)習(xí)技術(shù)教育應(yīng)用:現(xiàn)狀和前景[J]. 劉勇,李青,于翠波.  開放教育研究. 2017(05)
[4]CiteSpace知識圖譜的方法論功能[J]. 陳悅,陳超美,劉則淵,胡志剛,王賢文.  科學(xué)學(xué)研究. 2015(02)



本文編號:3138904

資料下載
論文發(fā)表

本文鏈接:http://sikaile.net/yixuelunwen/swyx/3138904.html


Copyright(c)文論論文網(wǎng)All Rights Reserved | 網(wǎng)站地圖 |

版權(quán)申明:資料由用戶e6449***提供,本站僅收錄摘要或目錄,作者需要刪除請E-mail郵箱bigeng88@qq.com