文献

J-GLOBAL ID：201702220799309868   整理番号：17A0913849

算術課題中の認知負荷測定のための視標追跡と脳波データの解析【Powered by NICT】

An analysis of eye-tracking and electroencephalography data for cognitive load measurement during arithmetic tasks

著者 (7件)： Borys Magdalena (Lublin University of Technology, Poland) ,  Tokovarov Mikhail (Lublin University of Technology, Poland) ,  Wawrzyk Martyna (Lublin University of Technology, Poland) ,  Wesolowska Kinga (Lublin University of Technology, Poland) ,  Plechawska-Wojcik Malgorzata (Lublin University of Technology, Poland) ,  Dmytruk Roman (Lublin University of Technology, Poland) ,  Kaczorowska Monika (Lublin University of Technology, Poland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ATEE  ページ： 287-292  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 認知負荷事例研究の複数特徴解析を提示した。研究に適用された特徴集合を応答時間,コミットされた誤差,EEGスペクトルデータだけでなく,固定,サッケードと瞬目を含む瞳孔測定と視標追跡(ET)データをカバーしている。実験は十一区間算術課題と五切断を含む六の形を取った。二相関分析を行った。最初のものは,認知尺度,各間隔におけるEEGとET特徴の間の相関の発見にを目的とした。第二の分析は認知的作業負荷およびEEGとET特徴の相関を見出すために行った。結果が最良の認知作業負荷尺度は,選択された眼球運動と瞳孔拡張手段であることを証明した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *脳波 ,  事例研究 ,  眼球運動 ,  応答時間
準シソーラス用語： 認知課題 ,  相関分析 ,  瞬目 ,  スペクトルデータ ,  特徴解析 ,  *ビジュアルトラッキング ,  *認知負荷 ,  *算数 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  視覚  (EJ13020B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 算術 ,  認知負荷 ,  視標追跡 ,  脳波 ,  解析