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用户意识的自适应系统可以大大受益于脑部计算机界面（BCI）技术。bcis允许对用户的心理状态进行持续监控，并根据其个人技能和需求量身定制系统。我们进行了一项可行性研究，该研究使用功能性近红外光谱（FNIRS）整合了BCI，以纳入虚拟现实（VR）环境，以实现现实的工业学习方案。使用基于FNIRS的BCI允许我们a）基于个人在多个学习课程中的工作记忆负荷确定学习进度，b）研究基本的大脑模式。我们的结果表明，在额叶皮层（PFC）中，任务困难与大脑反应之间存在非线性关系。最后，我们能够就建筑组件和重要的研究观点得出四个主要结论，以朝着用户意识的自适应系统设计的愿景迈进。
迈向用户意识的VR学习环境
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