Тенденции и перспективы использования нейрокомпьютерных интерфейсов в образовании

Размещено на http://www.allbest.ru

Санкт-Петербургский государственный университет, 199034, Россия, Санкт-Петербург, Университетская наб. 7/9

Тенденции и перспективы использования нейрокомпьютерных интерфейсов в образовании

Д.С. Гнедыха

Выделены сложившиеся на данный момент два основных направления применения нейрокомпьютерных интерфейсов в образовательном процессе: выявление характеристик актуального состояния обучающегося и его своевременная коррекция (или само- коррекция); мониторинг когнитивной активности обучающегося при восприятии учебного материала для определения оптимальных параметров и условий его представления. Перспективными подходами использования нейрокомпьютерных интерфейсов в обучении являются: прогнозирование продуктивности учебной деятельности, обучение самоконтролю, выявление когнитивных и аффективных состояний учащихся при обучении отдельным предметам, оценка влияния электронных средств обучения на процесс усвоение информации, мониторинг динамики интенсивности познавательной деятельности учащихся для оптимизации подачи учебного материала.

Ключевые слова: нейрокомпьютерные интерфейсы; повышение качества образования; электронное обучение; учебная деятельность.

Введение

В современном динамичном мире и в условиях многозадачности возникает необходимость в непрерывной оптимизации использования компьютерных технологий, которые на протяжении уже нескольких десятилетий являются неотъемлемой частью жизни человека. Процесс оптимизации можно проследить от компьютерной клавиатуры и мышки до появления сенсорных экранов и систем голосового управления. Нейрокомпьютерные интерфейсы (НКИ), или интерфейс «мозг-компьютер» (ИМК), являются новой развивающейся технологией, направленной на усовершенствование взаимодействия человека с электронными устройствами. Интерфейс «мозг- компьютер» - это система коммуникации, предоставляющая компьютерным приложениям доступ к информации о когнитивном состоянии пользователя в режиме реального времени на основе измерений активности его головного мозга, направленной на управление электронным устройством [1-3]. Их основное преимущество заключается в том, что они не требуют физического воздействия со стороны пользователя для подачи команды системе [4].

Развитие данной технологии основывается на идее, что процессы, протекающие в головном мозге, содержат намного больше информации, чем мы непосредственно наблюдаем в реакциях людей. Фиксация и расшифровка данной информации с помощью НКИ, с одной стороны, может обеспечить более глубокое понимание поведения человека, с другой - использоваться для разработки электронных систем, которые изменят характер взаимодействия людей с миром.

НКИ изначально создавались для применения в сфере медицины: для восстановления способности к движению и помощи во взаимодействии с окружающей средой людям с ограниченными физическими возможностями [5-8], реабилитации после инсульта [9-11], общения с пациентами с синдромом изоляции (locked-in syndrome) [12] и т.д. Положительный опыт применения НКИ побудил исследователей к тому, чтобы выйти за рамки решения медико-биологических задач и начать использовать их в других областях: нейроэкономике и нейромаркетинге, индустрии игр и развлечений, образовании, в сфере безопасности и правопорядка, а также для улучшения когнитивных функций (на основе технологии биологической обратной связи) [13, 14].

Наиболее распространенным подходом при реализации систем НКИ является использование электроэнцефалографии (ЭЭГ) [15, 16]. Фиксация нейрофизиологических коррелятов умственного напряжения, концентрации, релаксации, усталости или когнитивной активности в режиме реального времени является перспективным методом для выявления работоспособности и вовлеченности человека в учебную деятельность [17]. Именно данный метод, по мнению T.O. Zander и соавт. [18], имеет преимущество пред айтрекером [19] и методом тактильной обратной связи [20] для получения информации об актуальном состоянии человека. Портативные технологии ЭЭГ (PEEGT) позволяют облегчить использование НКИ во внела- бораторных условиях, в частности в образовательном процессе.

Одним из перспективных направлений развития психологии образования является изучение «нейропсихологических основ обучения, воспитания и развития человека» [21. C. 77]. В связи с этим представляется важным внедрение новых методов, способствующих проведению нейрофизиологических исследований в контексте образования. Актуальность применения НКИ в образовательном процессе обусловлена реализацией концепции непрерывного образования (long-life learning) и потребностью в эффективных и доступных автоматизированных системах обучения [13]. Нейрокомпьютерные интерфейсы также являются перспективной технологией для реализации стратегии индивидуализации обучения: интеллектуальная система сможет подстраиваться под активность определенного пользователя [22], адаптировать подачу учебного материала под его состояние, помочь сосредоточиться или, наоборот, расслабиться, когда это необходимо, что должно привести в итоге к более эффективному усвоению учебного материала. Наконец, отслеживание нейронной активности в режиме реального времени расширяет понимание того, как человеческий мозг адаптируется к различным условиям, что может использоваться при разработке новых подходов к обучению [Там же].

На сегодняшний день нейрокомпьютерные интерфейсы в основном применяются в лабораторных условиях, и только некоторые из перечисленных выше областей начинают проводить их тестирование в естественной среде [23]. Чтобы принимать технологические и этические решения, способствующие развитию НКИ в будущем, необходимо понимание конкретных задач, которые они будут решать в той или иной сфере.

1. Метод исследования

В статье представлен анализ исследований использования неинвазивных НКИ в сфере обучения с целью выявить основные тенденции, сложившиеся к настоящему времени, а также обратить внимание на перспективные направления применения НКИ (при успешном решении всех технических трудностей) для повышения качества образования. Для достижения данной цели был проведен обзор как отечественных, так и зарубежных научных трудов, позволивший охватить различные подходы и взгляды на возможности применения нейроинтерфейсов в образовательном процессе. Анализ исследований проводился по двум критериям. Согласно первому критерию источники анализировались на предмет того, какие именно когнитивные процессы и психические состояния изучаются с помощью НКИ и какое это может иметь значение в будущем для практики образования. Второй критерий - указывают ли авторы на ограничения нейроинтерфейсов как технологии в целом и отдельно в отношении их использования в естественной образовательной среде. Такой анализ позволил не только выявить современное состояние применения НКИ в обучении, но и сформировать представление о дальнейшем развитии данной технологии в сфере образования.

2. Результаты исследования и их обсуждение

Опыт применения нейрокомпьютерных интерфейсов в учебном процессе. На применение нейрокомпьютерных интерфейсов в процессе обучения возлагают большие надежды, в частности при отслеживании когнитивной активности обучающихся [24]. Как правило, преподаватель во время занятия самостоятельно провидит оценку их когнитивных состояний, регулируя скорость подачи и содержание учебного материала в соответствии с наблюдаемой активностью учеников. При этом, на основании только лишь своих наблюдений, высока вероятность вынести ошибочное суждение, а если речь идет о большой группе, то и вовсе не заметить снижение уровня внимания у некоторых учащихся. Ориентация же на более объективные данные, полученные от НКИ в режиме реального времени, поможет преподавателю (или системе, если речь идет об электронном обучении) принять обоснованное решение о смене активности или снижении нагрузки, что, в свою очередь, обеспечит адаптивное и персонализированное обучение [25].

Большая часть исследований посвящена роли НКИ в мониторинге внимания и его поддержании. Продуктивность учебной деятельности сильно зависит от степени и длительности концентрации внимания учащегося. По мнению многих преподавателей и исследователей, в целом уровень внимания современных школьников и студентов снижается [26], что требует поиска новых решений для его мобилизации на занятиях [27]. Нейрокомпьютерные интерфейсы используются в качестве механизма подачи обратной связи (на основе регистрации активности головного мозга) обучающемуся (чаще всего в виде звукового сигнала), когда в процессе освоения учебного материала концентрация его внимания ослабевает [28, 29]. Используя данную подсказку, с помощью саморегуляции ученик может вовремя изменить способ деятельности (отдохнуть или переключиться на другую активность), что в итоге приведет к более продуктивным результатам в обучении [30]. При этом сигнал о снижении концентрации внимания ученика может подаваться не только ему самому, но и преподавателю для контроля и коррекции учебного процесса с его стороны [31]. Подобного рода обратная связь может основываться не только на отслеживании уровня внимания, но на появлении негативных или позитивных эмоций в процессе обучения [32, 33].

Изучение уровня концентрации и устойчивости внимания с помощью НКИ с целью адаптировать подачу материала под когнитивною активность обучающегося происходит в разном контексте. Прежде всего исследователей интересует динамика уровня внимания в процессе чтения: печатной книжки с картинками [34]; с электронного носителя [28]; чтения в разных условиях [35]; чтения книг, активизирующих разные каналы восприятия - визуальный с помощью обычной книги, визуальный и тактильный при чтении книги с объемными картинками, аудиовизуальный при взаимодействии с фонографической записью книги, мультисенсорное восприятие при изучении электронной книги [36]. Еще одно направление исследований посвящено мониторингу внимания учеников в связи с разным уровнем сложности и стилем изложения учебного материала: при прослушивании коротких по времени (2-3,5 мин), но разных по сложности лекций [37]; при работе за компьютером во время выполнения заданий легкого, среднего и высокого уровней сложности [38]; при изучении видеолекций разного типа [39]; при восприятии статического, динамического и смешанного типов текста [35]; при самостоятельном проведении экспериментов в веб-лаборатории [40]; при использовании разного цветового решения для учебного текста и фона [41]; во время дискуссий и выполнения заданий в условиях ограниченного времени [17].

В основном изучение внимания обучающихся с помощью ИМК охватывает сферу онлайн-обучения, и редко кто обращается к смешанному или традиционному виду обучения. Это может быть связно, с одной стороны, с возможностью более четкого контроля параметров контента в онлайн- обучении (размер, цвет, время подачи учебного материала и т.п.), с которым работает учащийся и реакцию на который фиксирует НКИ. С другой стороны, развитие электронных технологий в обучении и опора на них в построении образовательного процесса в будущем диктуют проведение подобных исследований именно в контексте передачи учебной информации с помощью ИКТ.

Нейрокомпьютерные интерфейсы позволяют анализировать и уровень вовлеченности обучающихся в изучение материала [42, 43], чтобы при его снижении система или преподаватель вовремя предприняли действия, направленные на возобновление интереса. Портативные технологии ЭЭГ также применяются для мониторинга умственной нагрузки и выявления учебного контента, при изучении которого она была максимальной [44, 45]. В таком случае преподаватель имеет возможность переструктурировать материал, чтобы снизить нагрузку и помочь учащимся лучше и быстрее его усваивать.

Помимо информации о динамике когнитивных процессов в режиме реального времени, НКИ считывают и эмоциональное отношение обучающегося к ситуации или определенному воздействию [46]. Несмотря на сложности, связанные с использованием специальной аппаратуры в естественных условиях, внедрение психофизиологических методов в реальный процесс обучения позволяет наиболее точно определить психическое состояние обучающихся [47]. Например, мониторинг уровня стресса учащихся на занятии с помощью НКИ помогает выявить действия преподавателя, а также некоторые условия обучения (например, ограничения во времени), в которых у детей наблюдается стрессовая реакция [48].

На нейрокомпьютерные интерфейсы также возлагаются надежды в области определения степени понимания изучаемой информации [49], фиксации длительной познавательной активности (например, генерации идей) [50], оценки загрузки рабочей памяти (working memory load) [51], когнитивной загруженности (cognitive workload) [25], принятия решения [52], восприятия пользователем своих ошибок [53].

Отдельное направление составляют исследования, направленные на использование НКИ для улучшения условий обучения учащихся с ограниченными возможностями. Акцент здесь делается на управление системой не компьютерной мышью, а с помощью мозговой активности, что позволяет включиться в процесс обучения детям, имеющим дегенеративные заболевания, двигательные нарушения или коммуникативные затруднения [54]. Интеллектуальные системы распознавания эмоций на основе НКИ применяются при обучении людей с психическими нарушениями или расстройствами настроения [55]. В таком случае информацию об аффективных состояниях, переживаемых во время урока, получает не сам учащийся, а преподаватель. Эти данные позволяют ему ориентироваться в том, что происходит с учеником во время занятия, и корректировать свою реакцию или обратную связь. Более того, сбор и накопление данных о негативных эмоциональных состояниях и изменениях в настроении учащихся в режиме реального времени позволяет специалистам также корректировать в дальнейшем курс терапии и лечения каждого конкретного ученика.

Принимая во внимание активный интерес зарубежных исследователей к внедрению нейрокомпьютерных интерфейсов в образовательный процесс, можно предположить, что данное направление будет оставаться актуальным и перспективным в ближайшие десятилетия. Количество же отечественных исследований применения НКИ в образовании пока еще сравнительно небольшое. Это связано с тем, что уровень развития технологий в России невысок, инфраструктура для формирования соответствующих направлений исследований находится в зачаточном состоянии, а основной фокус все еще смещен в сферу медицины и здравоохранения [56]. Тем не менее ведущие ученые обращают внимание на тот факт, что применение НКИ может принести пользу в различных областях жизнедеятельности человека, при этом важно не только преодолеть экономические трудности, но и систематизировать экспериментально-теоретические основания и практические наработки в области построения интерфейсов «мозг- компьютер» [57].

Проведенный анализ научных источников позволяет сделать вывод о том, что на сегодняшний день сложилось два основных направления использования НКИ в учебном процессе:

1) выявление характеристик актуального состояния обучающегося и организация обратной связи для его своевременной самокоррекции (или коррекции с помощью преподавателя) - психофизиологический аспект;

2) мониторинг когнитивной активности обучающегося при восприятии и усвоении учебного материала в разном контексте с целью определения наиболее оптимальных параметров и условий его представления в соответствии с возможностями каждого конкретного ученика - педагогический аспект.

Таким образом, в первом случае акцент делается на изменение состояния или активности обучающегося, во втором - на коррекцию самого учебного материала и способа его подачи.

Перспективы и трудности использования нейрокомпьютерных интерфейсов в образовании. Основные трудности применения НКИ в образовательном процессе на данный момент касаются технических требований к системе и процессу взаимодействия человека с электронным устройством: оптимального количества и расположения электродов, калибровки, взаимной адаптации пользователь-компьютер, скорости и качества измерения данных, разработки ПО, надежности «контакта» с мозгом и т.д. [13, 15, 18, 58-60]. Также до сих пор нерешенным вопросом является классификация данных, считываемых НКИ, - устранение неопределенностей, связанных с природой нейрофизиологических коррелятов различных психических явлений. Например, сюда относится проблема дифференциации сигналов головного мозга (ГМ), связанных с аффективной реакцией на стимул, и возникающего одновременно с ней слухового или зрительного внимания или других когнитивных процессов [61]. Поэтому требуются наиболее точные методы для классификации психических состояний, эмоций и когнитивной активности на основе ЭЭГ-данных [44, 62] с целью повышения точности интерпретация сигналов ЭЭГ, связанных с характерными параметрами электрической активности мозга. Решение данных проблем требует определенных временных и ресурсных затрат, а также активного сотрудничества специалистов разного профиля.

Помимо вышеперечисленных следует выделить трудности, специфичные для обучения в естественных условиях. Подвижность детей может привести к плохому контакту электродов и, в свою очередь, к ошибкам в измерениях сигналов головного мозга. Кроме того, в естественных условиях на обучающегося действует одновременно множество факторов, что осложняет обработку данных, полученных с помощью НКИ, а также затрудняет возможность сделать выводы, на какое именно воздействие наблюдалась определенная реакция. Например, может возникать дискомфорт от ношения самого девайса, обеспечивающего считывание сигналов ГМ [24], что также является фактором, который не оставит без внимания обучающийся. Следовательно, его важно учитывать в исследованиях, которые основываются на выявлении негативных эмоций с помощью НКИ, так как неприятные проживания могут быть связаны не с учебным контентом, а с ситуацией длительного ношения аппаратуры. Таким образом, необходимо принимать во внимание различные факторы, чтобы сделать правильные выводы о том, что именно повлияло на смену настроения.

Усталость и утомляемость, которые возникают в связи с когнитивной нагрузкой в процессе обучения, снижают внимание учащихся, что оказывает влияние на амплитуду ЭЭГ сигналов [63]. Бороться с этой проблемой рекомендуется путем оптимизации физических свойств стимула [15], в данном случае оптимизации параметров предъявления учебного материала - он должен быть не слишком сложным для восприятия. На наш взгляд, не только учет формы подачи информации будет способствовать снижению уровня утомления. Возможны также контроль сложности материала для учащегося (здесь как никогда актуальна зона ближайшего развития), учет эффекта новизны, а также подбор оптимального времени работы с заданием. То есть для решения этой проблемы в естественных условиях обучения следует учитывать комплекс факторов, способных вызвать умственное утомление. Также на качество ЭЭГ сигналов может повлиять необходимость распределять внимание между командой, которую пользователь мысленно или с помощью движения глаз подает системе, и контролем за тем, правильно ли система ее выполняет [1].

Управление курсором мышки через движения глаз может повысить эффективность взаимодействия человека с компьютером [64, 65] и в некоторых ситуациях сделать его даже быстрее, чем при использовании компьютерной мышки [66]. Для интерфейсов, управляемых взором, выбор объекта на экране определяется временем фиксации взгляда на нем (метод регистрации времени пребывания). Более продолжительная, чем обычно, фиксация взгляда на элементе увеличивает длительность выполнения задания и вызывает дискомфорт у пользователя. Сложность также заключается в том, что при рассматривании стимулов с изобилием деталей необходим расчет оптимального времени, чтобы человек успел их как следует изучить, а система не посчитала фиксацию взгляда как выбор или намерение (момент принятие решения). Таким образом, при решении сложных учебных задач, если компьютер будет ошибочно активировать какой-либо элемент (основываясь на том, что на нем задержался взгляд, хотя пользователь просто его рассматривает или думает над принятием решения), то это неизбежно повысит уровень стресса у обучающегося и, соответственно, помешает ему сосредоточиться на задании и усвоить материал. Данную проблему пытаются решить с помощью альтернативных способов фиксации зрительных команд на основе выделения фокальных фиксаций [67] или при использовании гибридных интерфейсов [18, 68]. Другая проблема, которая связана с управлением системой с помощью движения глаз, - поиск оптимального размера стимулов и расстояния между ними [69].

Несмотря на выделенные трудности, НКИ открывают дополнительные возможности в сфере образования. Для слабовидящих и слабослышащих в процессе обучения возможно применение вибротактильных нейрокомпьютерных интерфейсов (touch-based brain computer interfaces) [70, 71] или бесконтактных ультразвуковых тактильных дисплеев (airborne ultrasonic tactile display) [72]. Эффект в последних достигается за счет стимуляции кожных рецепторов с помощью фокусированного ультразвука. Давление излучения создает на поверхности кожи тактильное ощущение, что и является способом взаимодействия человека и компьютера. Перспективными также являются исследования применения НКИ для повышения социальных навыков студентов с расстройствами аутистического спектра [73], развития саморегуляции внимания у учащихся с СДВГ [74, 75], оценки терапии для детей с когнитивными нарушениями [76].