动画教学模式下大学生课堂短时注意力脑电信号研究

黄婧婕 程丽莹 石佳佳 杜若瑜,2

0 引言

随着互联网信息技术的不断发展，移动通信设备进入课堂在所难免，同时高校课程存在理论性强、抽象化概念多等特点，都使得课堂吸引力下降，大学生注意力极度分散，导致教学效果不佳。杨伟文等[1]选取92名在校本科生进行问卷调查，结果显示课堂集中时间少于80%的被试者超过87%，影响因素主要是授课内容的吸引力。李阳等[2]对800名在校大学生进行抽样调查，结果显示83.8%被试者上课会玩手机，具体表现在公共基础课及选修课，占比超过60%。由此可见，课堂教学模式与大学生课堂注意力缺失现状存在相关性。因此通过科学的手段改善高校的教学模式，对于提升大学生注意力显得尤为重要。

进入信息社会以来，高校教学模式不再局限于课程内容改革，也同时考虑到信息技术在教育中的全局性、基础性地位的巩固。信息化教学这一概念应运而生，它可以划分为5类:理论指导模式、教学实践模式、技术支持模式、组织管理模式以及学习认知模式[3]。而在大部分信息化教学模式中，信息技术工具承担着很重要的角色，动画演示教学法也随之纳入人们的关注范围。目前，对动画演示教学法的研究方向有很多。史晓原[4]以物流技术与装备课程为例，研究其在大学生物流管理专业实践教学中的应用性；吴彬等[5]设计微视频演绎法与多媒体课件讲授法对照实验，探究微视频演示对就业指导课程教学效果的影响。以上研究一致认为动画演示教学法会影响大学生的课堂注意力，因此能够提高教学效果。虽然相关研究已取得很多成就，但还存在以下不足。首先，在以往的研究中，多是从理论层面剖析动画演示教学法的优势，很少有采用实验法研究。其次，对于学生课堂注意力的反馈情况是通过调查问卷形式或课程成绩反映，此类方法操作简单，但实质上是人为判定，主观性较大。近年来，脑科学研究不断发展，其中关于大脑学习机制方面[6]的内容为探索高效的教学模式研究提供了更为科学严谨的方法，脑机接口技术也为观测及干预学生课堂注意力提供了技术支撑。然而，目前的研究几乎没有脑认知神经机制的证据来证明动画演示教学法对大学生课堂注意力存在影响。据此，本研究从脑科学认知层面出发，根据脑电(electroencephalogram,EEG)信号的特征参数客观评价动画演示教学法的实际应用效果。

本研究采取传统讲授法和动画演示法两类教学模式的视频刺激材料诱发脑电信号的实验方法，并对其进行时频分析，试图在alpha、beta频段寻找具有可识别注意力集中程度特征值的相关频段[7]。最后将脑电信号特征参数结合主观问卷结果进行对比评估，探索动画演示教学模式对大学生课堂短时注意力的影响，并为探究其教学效果提供更加准确客观的数据支撑。

1 研究设计

1.1 问卷调查

前期研究工具是调查问卷，问卷是在贾雯[8]的“大学生英语课堂注意力情况调查问卷”的基础上，根据普通大学生的特点对部分题目进行修订后完成的。该问卷主要包括个人基本信息、课堂注意力集中程度、课堂注意力影响因素、对动画演示教学模式感受4部分内容，共22题。调查时间为2019年9月3—13日，在南京邮电大学在校学生中随机发放问卷100份，回收得到有效问卷84份，问卷有效率为84%。

通过问卷调查法归纳整理大学生课堂注意力影响因素，同时利用SPSS 17.0软件进行描述性统计分析动画演示教学模式是否对大学生课堂短时注意力起到积极影响。收集到的问卷能够反映出大学生对于动画演示教学模式的主观感受，为后续脑电信号实验研究提供理论依据。

1.2 被试选择

通过问卷调查法筛选被试，排除睡眠质量、对任课教师态度等其他相关研究已经证明的影响大学生课堂注意力的因素的影响，最终选取30名在校大学生受试者，男女生各15名，年龄19～22岁。全部受试者均为右利手，身体健康，无生理疾病，视力正常或矫正后正常，自愿参加本试验，之前均签署知情同意书。由于10份脑电信号数据伪迹过多，为提高数据有效性予以剔除，最后得到20份有效数据(11例男性，9例女性)。

1.3 试验设计

1.3.1 设备

EEG信号采集设备采用的是美国神经科技公司(Emotiv System)研发的32导无线脑电信号采集系统Emotiv EPOC Flex Saline，电极分布采用10-20国际标准导联分布，通过非入侵性的脑电波仪技术感测被试者大脑神经元的电信号，并通过无线传输将EEG信号传输至计算机，能够实时查看和导出原始EEG、相关性能指标及频带功率等数据，实现可视化功能。

1.3.2 刺激材料

本研究首先从中国大学MOOC等线上教学平台中选取10组课程视频，内容涵盖计算机、外语、文史哲等大学通识性课程，组间确保课程讲述知识点基本一致，仅在教学模式层面存在差异性。同时为避免课程内容难度以及学生学习水平对实验结果产生影响，由50名在校大学生填写了对课程视频知识点的了解程度李克特量表(Likert scale)[9]，经统计分析筛选出3组排名靠前的专业性不强、被试者容易接受的传统讲授法和动画演示法教学视频。这3组视频讲述的知识点分别是欧拉公式(高等数学)、通货膨胀(经济学)和海森堡不准确原理(大学物理)。

根据相关研究[10]证实的长时间的观看视频和接收信息容易造成学生视觉疲劳和注意力分散，教学视频的时间应当控制在10 min左右。本研究决定采用Premiere软件对刺激材料进行编辑处理，在不改变视频内容的前提下改变时长，每段视频时长控制在170～240 s，以激发被试者最大限度的课堂短时注意力，避免视频时长等因素对结果的影响。

1.4 试验程序

研究采用2(被试类型：集中×不集中)×2(刺激类型：传统讲授法×动画演示法)实验设计。其中，被试类型是被试间变量，刺激类型是被试内变量。试验开始后，采用E-prime心理实验软件呈现刺激材料，在受试者正前方的液晶显示屏上显示。首先在屏幕中央出现注视点“+”300 ms；然后刺激视频呈现；刺激结束后，空屏10 s为休息时间，结束后自动进入下一个试验，视频刺激呈现的先后顺序为随机选择；最后要求被试完成关于刺激内容问卷。刺激范式见图1。

图1 刺激范式图解Figure 1 Stimulus paradigm diagram

1.5 数据处理

采用基于Matlab平台的Eeglab工具箱对数据进行预处理工作，依据脑神经科学研究结果发现40 Hz的脑电信号与注意力集中、解答问题时的精神状态有密切关系[11]，提取4～50 Hz范围内的频率，对其进行独立主成分分析(independent component analysis，ICA)并使用Adjust功能辅助判断去除眼电伪迹，得到干净的脑电信号。

时域分析法主要是直接提取EEG信号的波形特征参数，如幅度峰值检测、过零节点分析、方差分析、直方图分析、相关分析等；频域分析方法主要是从频域提取EEG脑电信号的信息，对信号进行相关特征提取。功率谱估计是频域分析的一种重要手段，其主要思想是把EEG信号在时域范围的幅度变化转变为在频域范围的功率变化，从而可以直接观察到 EEG 信号变化的节律与分布[12]。

EEG脑电信号是非平稳、时变随机信号，在不同时间包含了不同的频率成分，所以单纯从时域或者频域不能准确地分析脑电信号[13]。因此本研究对干净的脑电信号进行叠加获得总平均图后，把时域和频域结合起来对EEG信号进行时频分析，试图在alpha、beta频段寻找具有可识别注意力集中程度特征值的相关频段。

2 结果

2.1 主观分析

问卷调查统计结果显示， 在“上课注意力集中程度”选项，有2/3的学生较集中，1/3的学生很不集中，甚至没有学生认为自己非常集中。

通过分析上课注意力不集中的各原因的问卷回答率，排在第1位的是课堂教学模式的影响，95.24%的学生选择了本项目。第2、第3位的影响因素是熬夜导致的疲劳和手机等外部因素，总的答题率分别为85.71%和65.1%。根据卡方检验结果，性别对于这3项表现出一致性，并没有差异性，是男、女生均认可的影响其上课注意力的最重要的因素，由此可以得出结论：教学模式对学生课堂注意力的影响最关键也最直接，次重因素中，学生由于熬夜至上课犯困，也处于重要地位。该结论与相关研究所证实的结论一致。

2.2 脑电信号时频分析结果

将所有被试者观看视频的脑电信号根据刺激材料性质分成两类，并且叠加求平均进行时频分析，采用t检验，P<0.01表明差异有统计学意义。因此，当统计分析的结果中出现红点时，即代表相关性强，结果表明F3、AF4、FC6通道尤为明显。图2(a)、图2(b)、图2(c)分别是F3、AF4、FC6通道的时频分析图，图中结果显示在这3个通道下，传统教学模式实验组与动画教学模式实验组的脑电信号差异有统计学意义(P<0.01)。

图2 脑电信号时频分析图Figure 2 Time-frequency analysis of EEG signals

在进行事件相关谱扰动分析时，可以看出动画演示教学模式实验组脑电信号活动更显著，能量更活跃。同时根据多次时间截取分析结果显示，被试者观看刺激材料30～150 s时间窗内的脑电信号差异具有统计学意义。

由于在theta波段差异没有统计学意义，因此在对脑电信号进行特征分析时不再对theta频段进行研究，只对alpha和beta频段进行深入分析。从图2(c)中可以看出，在FC6通道下，20～35 Hz频段差异具有统计学意义，即大脑兴奋的频段，而在其他频段的差异无统计学意义。

3 讨论

3.1 注意力的相关脑功能区

研究表明，额叶是人类记忆加工的重要脑区[10]。本研究通过EEG时频分析，结合图3的电极位置图，从极点的分布中可以清楚看到，F3、AF4、FC6 3个极点都集中在前额叶部分。本研究验证了Shimamura等[14]关于前额叶与注意力、记忆功能有密切关系的结论，从侧面证实了本试验设计的准确性。

图3 电极位置图Figure 3 Electrode location map

3.2 动画演示教学模式的优越性

问卷调查“不同教学模式对你课堂注意力的影响”项目结果显示，有24.29%的学生反映课堂教学过程中动画演示时集中程度很高，有68.57%的学生认为较高，而近67.42%的同学认为老师板书讲课时集中程度比较差。

相关事件谱结果显示，时间窗为30～150 s时，动画教学模式视频组的脑电信号能量更活跃，且beta波此时在脑电信号能量中占比较大，外在表现为注意力集中。该时间窗下，视频刺激材料存在明显差异。

同时，主观试题反映的结果是，与动画教学模式刺激材料相关的问题正确率高达80%，而传统教学模式涉及问题正确率仅为50%，这也从侧面验证了动画教学模式更能够提高学生课堂短时注意力。

4 结论

目前，高校“隐形逃课”现象愈发严重，如何改善教学模式提高大学生课堂注意力也显得越来越重要。本文中通过分析脑电信号来研究动画教学模式对大学生课堂短时注意力的影响，期望找到在alpha、beta频段的某些具有强相关性的时间段，对大学生课堂注意力的判断具有可行的高识别率的特征，为高校教学模式改革提供新的思路，并得到了以下结论：动画教学模式下大学生课堂短时注意力更集中，前额叶区域更明显，同时beta波段的部分特殊频段存在可识别注意力集中程度的特征值，可为今后研究可穿戴脑电信号技术监测课堂注意力提供一定的参考依据[15]。

本研究还存在一些不足。首先，视频刺激材料的选择基于主观筛选的方式，教学模式的内在差异性无法验证，尽管进行了可行性分析，但是被试者对于相关理论知识的熟悉程度不同会对实验结果产生一定的影响。其次，实验中被试者较少，后续研究中需要进一步增加被试者数量，提高数据可靠性。最后，由于相关研究多基于图片刺激，视频刺激的范式较少，使得信号数据分析过程较为复杂，很难找到对应时频域的信号特征。因此本研究的成果仅能为高校采取动画教学模式提供参考依据，具体教学效果仍需进一步印证。