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功能性近红外光谱技术应用于教育研究的国际文献综述——近十年研究图景与未来展望 被引量：2
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作者 詹泽慧 杨钦晨 +1 位作者 周俞君 曾笑科 《远程教育杂志》 北大核心 2023年第1期24-36,共13页
近年来,功能性近红外光谱技术(functional Near-Infrared Spectroscopy,fNIRS)备受关注,也在推动着教育神经科学的发展。然而,目前国内外尚未有聚焦于fNIRS技术在教育领域应用的系统性综述研究。通过滚雪球的文献筛选方法,对近十年发表... 近年来,功能性近红外光谱技术(functional Near-Infrared Spectroscopy,fNIRS)备受关注,也在推动着教育神经科学的发展。然而,目前国内外尚未有聚焦于fNIRS技术在教育领域应用的系统性综述研究。通过滚雪球的文献筛选方法,对近十年发表的81篇国际文献进行内容分析,并基于fNIRS技术的教育研究现状、方法、应用领域等方面进行系统性梳理,以期为教育神经科学实证研究提供技术应用的方法参考。分析发现:(1)目前在布鲁姆教育目标分类理论框架下,应用于认知领域的fNIRS研究占据主导,其中以语言研究最多,而情感领域尚有较大空白。(2)在大部分年龄段中,额叶脑区与其涉及的广泛的认知功能关联研究仍占主导。但对于3岁以下婴幼儿的研究则更多聚焦于语言功能、语音感知以及颞叶脑区的关联;对于4~6岁的学龄前儿童研究,多聚焦于执行功能以及额叶脑区。(3)在fNIRS设备方面,目前研究仍以非便携式设备为主,研究主题大多集中于语言功能,而使用便携式设备的研究主题广泛涵盖了认知、运动以及情绪领域。(4)在数据采集方面,60%以上的研究将fNIRS与行为数据结合分析,其中部分研究将fNIRS与EEG、ERP、眼动等其他生理数据采集技术进行融合分析,另30%左右未采集行为数据的研究重点关注3岁以下婴幼儿对象。(5)在研究范式方面,目前fNIRS实验多依赖心理学的实验范式,与实际教学环节仍然存在较大差异,但已有部分研究开发了基于自然主义、真实场景的研究范式,表明fNIRS在拓展生态效度方面具有潜力。总之,未来fNIRS的教育研究在真实教育情境任务开发、助力早期教育脑科学研究、教育教学活动监测评估以及基于多模态数据融合的学习分析等方面具有优势性前景。 展开更多
关键词 功能性近红外光谱技术 教育研究 滚雪球法 系统性综述
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“手写”还是“键入”?书写方式影响认知学习的机制与证据
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作者 杨钦晨 詹泽慧 《开放学习研究》 2024年第1期52-62,共11页
人类社会传统的纸笔手写方式具有悠久的历史和深厚的文化意义。然而,信息时代技术与教育深度融合引发的“提笔忘字”、汉字失认症以及学习者身心健康等潜在问题亟需引起重视。本研究对国内外相关文献进行内容分析,从研究方法和研究证据... 人类社会传统的纸笔手写方式具有悠久的历史和深厚的文化意义。然而,信息时代技术与教育深度融合引发的“提笔忘字”、汉字失认症以及学习者身心健康等潜在问题亟需引起重视。本研究对国内外相关文献进行内容分析,从研究方法和研究证据两方面,梳理了“手写”和“键入”两种书写方式对学习者写作、阅读、记忆和精细运动等能力产生的影响,旨在阐明书写方式与学习者认知发展的关系。研究发现,相比键盘输入和电子书写,传统纸笔手写方式更有利于学习者的认知学习。然而,在个别学习阶段及语言文化背景下,键入的方式对于学习者的学习表现有促进作用,对于书写困难学习者也有积极影响。未来可在更广泛的年龄阶段、语言背景下扩展研究,并关注新型书写技术的发展,开展多模态数据融合的学习分析,为书写工具的设计和应用提供更多实证支撑。这一研究对于教育研究者理性认识新兴技术在学习者认知学习中的作用具有重要的启示意义。 展开更多
关键词 手写 键盘输入 学习者 教育技术 认知
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基于近红外高光谱成像技术的塑料分类(特邀)
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作者 胡锡敦 尹禄 +1 位作者 杨钦晨 王乐 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2024年第2期440-452,共13页
塑料因其可塑性与低成本在日常生活与工业中被广泛使用,然而这也带来环境污染与资源浪费等问题,因此塑料分类成为重要研究课题。为验证高光谱成像技术在塑料分类中的可行性,采用近红外高光谱成像技术(NIR-HSI),比较了1100~1650 nm波段... 塑料因其可塑性与低成本在日常生活与工业中被广泛使用,然而这也带来环境污染与资源浪费等问题,因此塑料分类成为重要研究课题。为验证高光谱成像技术在塑料分类中的可行性,采用近红外高光谱成像技术(NIR-HSI),比较了1100~1650 nm波段数据在9种常见塑料分类中的效果。涵盖K邻近法(K-NN)、支持向量机(SVM)、粒子群算法训练的SVM(PSO-SVM)、遗传算法优化的SVM(GA-SVM)等机器学习方法。通过验证数据筛选模型准确率后,将其应用于高光谱图像,通过可视化分类对比原始图像评估模型效果。结果显示,基于欧氏距离、余弦相似度的K-NN和GASVM分类效果最佳,验证数据的精度分别达到96.14%、96.21%和98.67%,在可视化分类上也呈现出良好效果。高光谱成像技术在塑料分选中具有很高的应用价值,只需获取特定塑料的光谱数据并进行适当处理,即可对不同颜色、形状、工艺的同类塑料制品进行有效区分。 展开更多
关键词 近红外高光谱成像 塑料分类 机器学习 可视化分类
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