ABSTRACT Att bedöma kognitiv belastning under en inlärningsfas är viktigt, eftersom det hjälper till att förstå komplexiteten i inlärningsuppgiften. Det kan hjälpa till att balansera den kognitiva belastningen av postlearning och under själva uppgiften. Här använde vi elektroencefalografi (EEG) för att bedöma kognitiv belastning i multimedia inlärning uppgift. EEG-data samlades in från 34 mänskliga deltagare vid baslinjen och ett multimediala inlärningstillstånd. Analysen baserades på extrahering av funktioner och delvis riktad koherens (PDC). Resultaten visade att EEG-frekvensbanden och aktiverade hjärnregioner som bidrar till kognitiv belastning skilde sig beroende på inlärningstillståndet. Vi kom fram till att kognitiv belastning under multimediainlärning kan bedömas med hjälp av funktionsextraktion och åtgärder för effektiv konnektivitet (PDC). Kognitiv belastningsbedömning, inlärningsprocess, elektroencefalografi och partiell riktad koherens.
I REF användes också EEG-signaler för att bedöma kognitiv belastning i multimediainlärningsuppgifter.
An EEG-Based Cognitive Load Assessment in Multimedia Learning Using Feature Extraction and Partial Directed Coherence
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}