使用眼睛运动,皮电活动和心率来预测不同类型的认知负载在阅读与背景音乐的阅读期间
Ying Que1, Yueyuan Zheng2, Janet H Hsiao2,3
1Faculty of Education, The University of Hong Kong, Hong Kong, China.
Scientific reports
|September 23, 2025
概括
像眼睛运动 (EM) 和心率 (HR) 这样的非侵入性传感器可以预测不同类型的认知负载. 这项研究支持认知负载理论和非侵入性测量方法.
科学领域:
- 认知心理学 认知心理学
- 学习分析学习分析
- 人与计算机的交互
背景情况:
- 三级模型将认知负载定义为外在类型,内在类型和内在类型.
- 测量认知负载的现有方法往往是侵入性的.
- 需要使用非侵入性的方法来评估学习期间的认知负载.
研究的目的:
- 调查多模式学习分析在非侵入性认知负载测量方面的潜力.
- 为了确定眼睛运动 (EM),皮电活动 (EDA),心率 (HR) 和心率变化 (HRV) 是否可以预测外在,内在和内在负载.
- 用生理和行为数据验证认知负载理论的三层结构.
主要方法:
- 使用多式联络学习分析,从非侵入性传感器 (EM,EDA,HR,HRV) 收集数据.
- 通过背景音乐 (BGM) 操纵外部负载,通过文本复杂性操纵内在负载.
- 在阅读任务期间,通过102名非母语英语使用者的理解准确度来测量德语负载.
主要成果:
- 眼动测量有效地预测了所有三种类型的认知负载 (外部,内在,内在).
- 心率和心率变化度的测量可以预测外部和外部负载.
- 后勤回归分析证实了所选生理和行为措施的预测能力.
结论:
- 这些发现支持了认知负载的三级模型.
- 非侵入式传感器为测量不同类型的认知负载提供了一种可行的方法.
- 结果对设计教育环境中不那么侵入性的认知负载评估工具有影响.
