Abstract
Cognitive load evaluation is an approach to boost educational efficiency. According to John Sweller, cognitive load represents the effort being used by working memory. Cognitive load and overload classification can become useful for creating educational courses. In this paper, we describe an algorithm for a mental-state cognitive load classifier based on basic statistical instruments. We show the cognitive load model based on low-cost EEG frontal theta-activity (4–7 Hz) registration. We also describe an experimental algorithm to evaluate the model with Sternberg-task and show the results in terms of precision, recall, and F-score. During the approbation, the described model had shown results, that are comparable to the ones of machine-learning mental-state classifiers. This paper can be used as an instruction to quick creation and approbation of practiceoriented cognitive load models.
Highlights
Наиболее популярные подходы к оценке когнитивной нагрузки связаны с применением средств инструментального наблюдения за психофизиологическими параметрами когнитивных процессов: на основе окулографических показателей [4] и, в особенности, на базе оценки показателей суммарной электрической активности мозга (ЭЭГ)
Срабатывание триггера считается правильным, если оно произошло во время работы с последовательностью, вызывающей чрезмерную когнитивную нагрузку
Срабатывание триггера во время работы с простыми для испытуемого последовательностями считается ложным срабатыванием
Summary
Оценка уровня когнитивной нагрузки на обучаемого является одной из важных компонент при разработке и реализации учебных материалов и мероприятий. Наиболее популярные подходы к оценке когнитивной нагрузки связаны с применением средств инструментального наблюдения за психофизиологическими параметрами когнитивных процессов: на основе окулографических показателей [4] и, в особенности, на базе оценки показателей суммарной электрической активности мозга (ЭЭГ). Однако до последнего времени направление, связанное с применением инструментального наблюдения за психофизиологическими параметрами когнитивных процессов, являлось весьма затратным [2], что существенно затрудняло его применение в целях практической оценки когнитивной нагрузки в процессе обучения. В связи с этим возникла возможность разработки на базе этих устройств инструментальных комплексов, позволяющих обеспечивать сбор необходимой информации для решения задач оценки психофизиологических состояний человека, в том числе и когнитивной нагрузки в процессе обучения. Измерение этих параметров производится с помощью специально разработанной аппаратуры, а также бытовых датчиков, таких как неинвазивные нейроинтерфейсы Emotiv Insight и MUSE, фитнесс-браслет Mio Link. В статье описывается модель, на основе которой производится оценка когнитивной нагрузки и результаты ее экспериментальной проверки
Sign-in/Register to view highlights & summary Sign-in/Register to access full text options 
Free) 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a call
