关于STEM学习和对年轻人的兴趣的神经特征
Milton O Candela-Leal1, Myriam Alanis-Espinosa2, Jorge Murrieta-González3
1Mechatronics Department, School of Engineering and Sciences, Tecnologico de Monterrey, Av. Eugenio Garza Sada 2501 Sur, Monterrey 64849, Mexico.
Acta psychologica
|April 1, 2025
概括
这项研究使用脑电图 (EEG) 来发现科学,技术,工程和数学 (STEM) 兴趣的脑活动标志物. 较低的正面和β频段活动与较高的STEM兴趣相关,表明执行功能参与.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 教育心理学教育心理学
- 认知科学 认知科学
背景情况:
- 了解STEM兴趣的神经机制对于教育进步至关重要.
- 传统的STEM兴趣评估由于偏见而存在局限性.
- 需要客观,基于神经科学的方法来评估STEM参与度.
研究的目的:
- 使用脑电图 (EEG) 识别STEM感兴趣的神经标志物.
- 研究特定STEM课程的认知需求 (3D设计,编程,机器人学).
- 探索大脑活动模式与年轻学习者的STEM参与之间的关系.
主要方法:
- 使用脑电图 (EEG) 来记录大脑活动.
- 功率光谱密度 (PSD) 和功能连接 (FC) 在,α和β频段进行了分析.
- 参与者是一个专门的私人STEM课程的年轻学习者.
主要成果:
- 在STEM兴趣和前额/前额和β频段活动之间观察到负相关性,这表明执行处理.
- 机器人课程显示了更密集的远程功能连接网络,与解决问题相关.
- 3D设计课程展示了稀疏但高效的网络,与创造性构想相关.
- 在中部和左前部区域之间发现了一种一致的β频段功能连接模式.
结论:
- 确定了STEM兴趣和学习的神经认知标志物.
- 基于EEG的方法提供了评估和促进STEM参与的客观方法.
- 大脑活动模式在STEM学科之间有所不同,反映了特定的认知需求.
