論文の概要: Wearable Device-Based Real-Time Monitoring of Physiological Signals: Evaluating Cognitive Load Across Different Tasks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07147v2
- Date: Wed, 3 Jul 2024 10:33:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-04 19:13:15.096327
- Title: Wearable Device-Based Real-Time Monitoring of Physiological Signals: Evaluating Cognitive Load Across Different Tasks
- Title（参考訳）: ウェアラブルデバイスによる生理的信号のリアルタイムモニタリング:異なるタスク間の認知的負荷の評価
- Authors: Ling He, Yanxin Chen, Wenqi Wang, Shuting He, Xiaoqiang Hu,
- Abstract要約: 本研究は,中等教育学生の脳波(EEG)データに対する認知負荷評価を行うために,最先端のウェアラブルモニタリング技術を用いている。
この研究は、中等教育学生の認知負荷を評価するための応用価値と、様々な課題にまたがる有用性について考察した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.673424334358673
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This study employs cutting-edge wearable monitoring technology to conduct high-precision, high-temporal-resolution (1-second interval) cognitive load assessment on electroencephalogram (EEG) data from the FP1 channel and heart rate variability (HRV) data of secondary vocational students. By jointly analyzing these two critical physiological indicators, the research delves into their application value in assessing cognitive load among secondary vocational students and their utility across various tasks. The study designed two experiments to validate the efficacy of the proposed approach: Initially, a random forest classification model, developed using the N-BACK task, enabled the precise decoding of physiological signal characteristics in secondary vocational students under different levels of cognitive load, achieving a classification accuracy of 97%. Subsequently, this classification model was applied in a cross-task experiment involving the National Computer Rank Examination (Level-1), demonstrating the method's significant applicability and cross-task transferability in diverse learning contexts. Conducted with high portability, this research holds substantial theoretical and practical significance for optimizing teaching resource allocation in secondary vocational education, as well as for cognitive load assessment methods and monitoring. Currently, the research findings are undergoing trial implementation in the school.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,FP1チャネルからの脳波(EEG)データと二次職業学生の心拍変動(HRV)データに基づいて,最先端ウェアラブルモニタリング技術を用いて,高精度で高時間分解能(1秒間隔)の認知負荷評価を行う。
これら2つの重要な生理的指標を共同で分析することにより、中等教育学生の認知負荷の評価と様々なタスクにおける有用性について、その応用価値を考察する。
当初、N-BACKタスクを用いて開発されたランダム森林分類モデルにより、認知負荷の異なる中等教育学生の生理的信号特性の正確な復号化が可能となり、分類精度は97%に達した。
その後、この分類モデルは、国家コンピュータランク試験(Level-1)を含むクロスタスク実験に応用され、多様な学習文脈における方法の適用性とクロスタスク転送性を示す。
高可搬性で実施される本研究は、二次職業教育における資源配分の指導を最適化するための理論的・実践的意義と、認知的負荷評価方法とモニタリングのための意義を有している。
研究成果は、現在、同校で試行中である。
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