眼球追踪器和fNIRS:使用神经科学工具来评估儿童在教育机器人活动中的学习体验

科学领域:

• 教育技术的教育技术
• 神经科学在教育中的作用
• 机器人教育 机器人教育教育

背景情况:

• 技术教育正在转向以学生为中心的方法,如体验式学习和建设主义.
• 教育机器人技术促进学生之间的动手构建,互动和协作.
• 了解学生的反应是完善这些教育方法的关键.

研究的目的:

• 探索神经科学工具在技术教育中评估学生经验的实用性.
• 在机器人课程中展示功能近红外光谱 (fNIRS) 和眼睛跟踪的实际应用.
• 突出这些工具如何为教学学习过程的调整提供信息.

主要方法:

• 利用功能近红外光谱 (fNIRS) 来测量与认知状态相关的大脑活动.
• 采用眼睛跟踪技术来分析视觉注意力和参与模式.
• 介绍了来自儿童机器人课程的四个案例,说明了这些神经科学工具的应用.

主要成果:

• 神经科学工具提供客观的数据,在学习活动期间,学生的参与和认知状态.
• fNIRS和眼睛跟踪可以识别特定的兴趣,困惑或合作时刻.
• 收集的数据为教育工作者提供了有价值的反,以实时调整教学策略.

结论:

• 功能近红外光谱 (fNIRS) 和眼睛跟踪是教育研究的实用和有价值的工具.
• 这些神经科学方法提高了对技术教育中以学生为中心的学习的理解,特别是在机器人学方面.
• 整合这些工具可以带来更有效和响应性的教学实践,优化学习体验.