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基于机器学习的操作员分析瞳孔反应，以评估临床超声成像中的认知工作量
简介：瞳孔测量，眼瞳直径的测量，是一种公认的客观形态，与认知工作量相关。在本文中，我们分析了超声成像算子的瞳孔响应，以评估其认知工作量，并在进行常规的胎儿超声检查时被捕获。我们的实验和分析是在自然临床环境条件下使用远程眼球跟踪获得的现实世界数据集进行的。方法：我们的分析管道涉及仔细的时间序列（时间序列）提取，通过回顾性将瞳孔直径数据与在多模态数据采集设置中相应的超声扫描视频中捕获的任务匹配。接下来是学生直径预处理和PU胎儿反应序列的计算。对操作员瞳孔响应（胎儿心脏与胎儿大脑）与操作员专业知识（新资格的与经验丰富的操作员）之间分布的探索性统计分析进行了比较。机器学习将被探索以将时间序列自动分类为具有经典（浅层）模型的时间，频谱和时频特征，并将其经验分类为相应的超声处理任务和操作员体验，以及卷积神经网络作为深度学习模型。结果：提取的瞳孔响应的初步统计分析显示，不同的超声任务和操作员专业知识的显着差异，表明每种情况下的认知工作量不同，如通过划分测量。对于超声检查任务分类和操作员经验分类，曲线（AUC）值（AUC）值（AUC）值分别为0.98和0.80，在曲线（AUC）值（AUC）值下实现了接收器的操作。结论：我们得出结论，我们可以在超声操作员执行常规扫描时成功地评估瞳孔直径变化的认知工作量。机器学习允许使用瞳孔响应序列作为操作员的认知工作量的索引来歧视执行的超声检查任务和扫描专业知识。高认知工作量可以降低操作员的效率并限制其决策，因此，客观评估认知工作量的能力是迈出这些对运营商在生物医学应用（例如医学成像等生物医学应用中）产生影响的第一步。
脑电图和瞳孔测量证据
与单一连续说话者相比，不连续、混合说话者的语音处理效率较低，但人们对处理说话者变异性的神经机制知之甚少。在这里，我们使用脑电图 (EEG) 和瞳孔测量法测量了听众在执行延迟回忆数字广度任务时对说话者变异性的心理生理反应。听众听到并回忆了七位数字序列，其中既有说话者不连续性（单个说话者数字与混合说话者数字），也有时间不连续性（0 毫秒与 500 毫秒数字间隔）。说话者不连续性降低了序列回忆准确性。说话者和时间不连续性都会引发类似 P3a 的神经诱发反应，而快速处理混合说话者的语音会导致相位瞳孔扩张增加。此外，混合说话者的语音在工作记忆维持期间产生的 alpha 振荡功率较低，但在语音编码期间不会产生。总体而言，这些结果与听觉注意力和流式框架一致，其中说话者的不连续性会导致不自愿的、刺激驱动的注意力重新定位到新的语音源，从而导致通常与说话者多变性相关的处理干扰。
在格鲁维尔学校学习机会 - 我们提供什么？我们在格鲁维尔学校的课程愿景，我们相信所有学生都应该得到
在格鲁维尔学校学习机会 - 我们提供什么？我们在格鲁维尔学校的课程愿景，我们相信所有学生都应该接受最高质量的教育，这会引起，启发和挑战，以便每个人在学术成就和福祉方面都具有全部的潜力。我们努力创造一个安全而快乐的学习环境，从而促进了所有人的独立性和高期望。我们致力于提供机会，以促进对我们富有和多样化的岛屿社区的开放思维，同情和庆祝；这样每个人都可以为社会做出积极贡献。我们致力于促进健康的生活方式选择，以便我们的学生在身体，情感，精神和道德上发展。我们确定我们的学生将取得成功，并将使我们成为社区的自信，高度负责的成员。我们通过：•通过高质量的教学提高成就，从而激发和激励；有抱负的
基于遗传算法和人工神经网络的瞳孔反应客观疼痛测量实验研究
摘要 对医疗保健提供者来说，获得患者疼痛程度的客观测量一直是一个挑战。医院环境中最常见的疼痛评估方法是询问患者的口头评分，这被认为是一种主观方法。为了获得患者的客观疼痛程度，我们建议使用瞳孔反应和机器学习算法来客观地测量疼痛程度。东北大学招募了 32 名健康受试者参与了这项研究。通过要求健康受试者将手放在装满冰水的桶中，对他们施加疼痛刺激。我们从瞳孔直径数据中提取了 11 个特征。为了获得最佳特征子集，使用遗传算法 (GA) 为人工神经网络 (ANN) 分类器选择特征。在特征选择之前，ANN 的 f1 分数为 54.0 ± 0.25%，包含所有 11 个特征。经过特征选择后，ANN 使用所选特征子集（即平均值、均方根 (RMS) 和瞳孔曲线下面积 (PAUC)）表现出最佳性能，准确率为 81.0%。实验结果表明，瞳孔反应与机器学习算法相结合可能是一种有前途的客观疼痛水平评估方法。这项研究的结果可以改善患者在远程医疗中测量疼痛的体验，尤其是在大多数人不得不待在家里的疫情期间。
学生使用 BBC Micro:bit 设计编程技术解决方案时的技术知识探索性研究
摘要 技术教育者经常提供一些活动，让学生使用各种编程材料设计程序化技术解决方案 (PTS)，以培养学生与 PTS 和数字技术相关的技术知识。然而，很少有研究调查学生如何体验这些活动。为了填补这一知识空白，这项现象学研究探讨了学生如何使用 BBC Micro:bit 设计 PTS，并确定这些学生所需的技术知识，从关键方面（即需要辨别的方面）来看，以成功解决现实世界的任务——防盗警报的设计和编码。数据是从 10 岁和 14 岁学生的草图、访谈和视频记录中收集的。这项研究表明，学生在活动中遇到了两个相互交织的现象：PTS 的双重性质（即结构和功能）和 BBC Micro:bit 材料。研究结果表明，学生需要了解根据组件的功能使用哪些组件以及如何组织这些组件，以便它们与使用反馈控制的代码进行交互。也就是说，学生需要通过组合 BBC Micro:bit 编辑器中的块来编写条件语句。为了编写工作代码，学生需要知道块代表什么、在编辑器中哪里可以找到块以及如何解释块的形状。结果对教授技术知识具有启示意义，表明解决这些现象和关键方面对于培养学生使用 BBC Micro:bit 设计 PTS 的概念和程序知识非常重要。
ERP 和学生
如果不可预测的提醒重新激活了巩固的记忆，它们就会回到不稳定状态。要保持活跃的记忆，必须通过一个称为再巩固的过程重新稳定下来。尽管有一致的行为证据表明人类存在这一过程，但人们对再巩固记忆的检索过程仍然知之甚少。在这种情况下，一个基本问题是，检索巩固和再巩固的记忆是否涉及相同或不同的神经生理机制。由于已经证明，接触再巩固过程可能会重组和强化记忆，我们假设在检索再巩固记忆的过程中存在不同的神经生理模式。此外，我们假设使用新的学习来干扰再巩固过程可以防止这些神经生理变化。为了验证这一点，在新旧联想回忆任务中，对人类的巩固、再巩固和再巩固过程受到干扰的陈述性记忆（即图片-单词对）进行了评估，同时使用脑电图和眼动追踪记录了大脑活动和瞳孔反应。我们的研究结果表明，检索再巩固的记忆会引发特定的大脑激活模式，与仅巩固的记忆或其再巩固过程受到新学习干扰的记忆相比，其特点是峰值潜伏期更早，左顶叶 ERP 旧/新效应幅度更小。此外，我们的结果表明，只有检索再巩固的记忆才与 600-690 时间窗口内的晚期反向中额叶效应相关。相反，与未重新激活的记忆相比，重新激活的记忆显示出瞳孔新旧效应的峰值潜伏期更早。这些发现支持了这样一种观点，即再巩固对于未来记忆的检索方式有着重要的影响，表明再巩固记忆的检索部分地由特定的大脑机制支持。
摘要 本研究探讨了同伴合作学习策略对行为问题小学生自我效能的影响。
摘要 本研究调查了同伴合作学习策略对有行为问题学生自我效能的影响。还研究了性别的调节作用以及学习策略和性别的交互作用。三个问题和三个零假设（P 检验 <.05）指导了这项研究。本研究采用准实验前测、后测、非等效对照组设计。样本为尼日利亚埃努古州恩苏卡镇四所中学七个完整班级中被认定为对立违抗性障碍 (ODD) 的 125 名中学学生，这些学生是特意选择的。研究人员制作了名为《学生行为问题观察清单》（PBPOC）（教师版）的问卷。学生行为问题测量量表（PBPMS）和学生自我效能信念测量量表（PSEBMS）是用于收集研究数据的工具。问卷中的项目由尼日利亚恩苏卡大学教育学院的专家审核。在内部一致性检验中，学生行为问题测量量表（PBPMS）的 alpha 值为 0.85，而 PSEBMS 的 alpha 值为 0.92。使用平均值、标准差和协方差分析来分析收集到的数据。研究的主要结果表明：同伴协作学习策略对埃努古州恩苏卡地方政府教育局对立违抗性障碍（ODD）学生的自我效能感有显著影响；性别对埃努古州恩苏卡地方政府教育局 ODD 学生的自我效能感没有显著的调节作用；教学策略和性别对 ODD 学生的自我效能感没有交互作用。提出的主要建议包括，每所实施包容性教育的学校都应采用结构良好的同伴协作学习策略，以吸引有特殊需要的学生，尤其是有 ODD 类行为问题的学生的兴趣。这将鼓励有此类需要的学生充分融入社会，获得学术独立并适应良好。简介