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基于游戏化理论的日语电子学习系统的开发及其效果测量 Astrid Tamara Makoto Shishido Toky
基于游戏化理论的日语学习电子学习系统的开发及其效果测量 Astrid Tamara Makoto Shishido 东京电机大学 astrid.tamara@hotmail.com 1.引言 日语是世界上最难的语言之一 [1]。对于母语不使用汉字的人来说，学习日语很困难 [1][2]。这是因为汉字的书写和阅读系统与他们的母语之间存在很大差异 [1]。在日语书写系统中，平假名、片假名和汉字同时使用 [1][3]。片假名和平假名均由 46 个字符组成，其中一些字符看起来相似，外国学生很难区分 [4][5]。然而，学习汉字比平假名和片假名更难、更复杂 [1][2]。主要是因为汉字种类繁多，每个汉字都有多种含义和读法 [4]。根据日本文部科学省 (MEXT) 的数据，截至 2010 年，日本语中必学的常用汉字有 2316 个 [6]。因此，外国学生在学习汉字方面经常遇到困难 [1] [2]。电子学习是一种基于计算机的教育工具或系统，可以让人们随时随地学习 [7]。随着智能手机、平板电脑、可穿戴技术和移动设备的使用增加，电子学习市场正在稳步扩大 [8]。现在的学习者是在科技的陪伴下长大的，他们有不同的学习方式 [9]。这对教师来说是一个挑战，因为他们需要使用
无意识地操纵具有解码神经反馈的概念表示影响搜索行为
人类学习中有意识意识的必要性一直是心理学和神经科学的长期话题。先前对非意识联想学习的研究受到潜意识刺激的信噪比低的限制，并且证据仍然存在争议，包括不重复复制。使用功能性MRI解码神经反馈，我们指导来自男女的参与者产生类似于视觉感知现实世界实体（例如狗）时观察到的神经模式。重要的是，参与者仍未意识到这些模式所代表的实际内容。我们利用一种联想的十NEF方法将感知含义（例如狗）浸入日本的希拉加纳角色中，这些角色对我们的参与者没有固有的含义，绕开了角色与狗的概念之间的有意识联系。尽管缺乏对神经反馈目标的认识，但参与者还是成功地学会了激活双边锻造形式的目标感知表示。在视觉搜索任务中评估了我们培训的行为意义。ecnef和对照参与者搜索了由Decnef培训期间使用的Hiragana预先塑造的狗或剪刀目标或对照Hiragana。Decnef Hiragana并未对其相关目标进行搜索，但令人惊讶的是，参与者在寻找目标感知类别时受到了损害。因此，有意识的意识可能起作用，以支持高阶关联学习。这项工作还提供了关于神经代表性漂移的ectnef效应的说明。同时，在现有神经表示中的重新学习，修改或可塑性的较低级别形式可能会在不知不觉中发生，并且在原始培训环境之外会产生行为后果。
五十个选择性的ssvep-bci拼写器带有CCA
大脑计算机界面（BCI）连接人类和机器。作为BCI的应用，BCI Speller（用于与物理残疾的文本输入接口）已得到广泛研究。BCI拼写器所需的性能是大量的同时输入和高正确的响应率，类似于PC键盘[1]。在我们先前的研究中，我们研究了具有50个输入的稳态视觉引起的电势（SSVEP）–BCI拼写器[2]。如果可以同时输入50个，则可以分配所有日本的Hiragana和标点符号。具体来说，将不同的眨眼频率分配给50个屏幕字符，并从EEG中检测到响应的差异。但是，脑电图检测到的频率范围有一个限制。此外，频划分越少，检测就越困难。因此，必须改进信号处理算法。
具有 CCA 的 50 选择性 SSVEP-BCI 拼写器
脑机接口 (BCI) 连接人与机器。作为 BCI 的一种应用，BCI 拼写器（一种用于与肢体残疾人士交流的文本输入接口）得到了广泛的研究。BCI 拼写器的性能要求是大量同时输入和高正确响应率，类似于 PC 键盘 [1]。在我们之前的研究中，我们研究了具有 50 个输入的稳态视觉诱发电位 (SSVEP)-BCI 拼写器 [2]。如果可以同时输入 50 个，则可以分配所有日语平假名和标点符号。具体而言，为 50 个屏幕字符分配不同的眨眼频率，并从 EEG 中检测到响应的差异。然而，EEG 可以检测到的频率范围是有限的。此外，频率划分越细，检测就越困难。因此，必须改进信号处理算法。
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