오늘날 뇌파검사와 신경기술이 연결되는 방식
뇌 연구를 위한 기술
우리의 경우 새로운 응용 프로그램이 오랫동안 중요합니다.기존 기술. 10~15년 전, 사람들은 비약적인 발전을 이루었고 뇌파검사가 일상생활에서 사용되기 시작했습니다. 우리 프로젝트에서 뇌 활동을 읽기 위해 사용하는 장치인 신경 인터페이스가 등장했습니다.
최근에는 이해에 획기적인 발전이 있었습니다.비즈니스, 팀 개발 및 개인 개발에 이 기술을 사용하는 방법. 기계 학습을 기반으로 EEG를 특정 인간 상태로 해석하고 상태와 생산 활동 간의 관계를 식별하는 스트림 데이터 처리 플랫폼이 만들어지고 있습니다.
통해 얻은 데이터를 바탕으로신경 인터페이스, 보고서는 특정 활동이나 상황과 관련하여 개인이나 그룹의 상태에 대해 편집됩니다. 예를 들어, 신경 인터페이스는 사람들이 더 잘 명상할 수 있도록 돕는 도구로 사용됩니다. 또는 후보자의 메타 역량(소프트 스킬)을 식별하는 문제를 해결합니다.
그러나 확산을 가로막는 장애물도 있다.뇌파검사의 사용. 가장 중요한 것은 뇌와 신경 기술에 대한 지식이 사람과 기업의 정기적인 활동에 가져올 수 있는 특정 이점에 대한 기업과 사람들의 인식 수준이 낮다는 것입니다. 치핑에 대한 두려움과 5G의 위험한 영향도 이 기술을 비즈니스에 실제로 적용하는 데 걸림돌이 되고 있습니다.
종종 사람들은 다른 사람이 그러기를 원하지 않습니다.그들의 머리를 "보았습니다". 특정 문제와 비즈니스 과제를 최우선으로 생각하고 얻은 결과를 사용하여 문제를 해결할 준비가 된 혁신적인 고객은 상황에 대처하는 데 도움이 될 것입니다.
신경 기술이 사람이 지쳤는지 알아내는 데 도움이 되는 방법
현재 작업의 주요 초점은 건설입니다.과학적 연구 개발과 특정 작업 사이의 "교량"입니다. 이를 위해 시장을 조사하고, 신경기술을 적용할 수 있는 기업과 상황을 검색합니다.
각 신경기술 구현 프로젝트 이후여러 가지 변형이 협력을 계속하는 것으로 보입니다. 첫 번째 결과를 바탕으로 측정 가능한 지표를 더욱 개선하고 영향을 미칠 수 있는 방법에 대한 결정이 내려집니다. 상황별로 별도의 매뉴얼이 개발되며, 제공자의 참여는 고객에게 정보처리에 대한 기술적 능력을 제공하는 것으로 제한됩니다.
경영 분야에서도 비슷한 작업이 진행되고 있습니다.하나 이상의 제품을 작업하는 팀이 상호 작용할 때 결과가 직원 한 명뿐만 아니라 여러 사람에게 달려 있을 때 효과가 발생합니다. 그리고 모든 사람이 하루 중 시간대에 따라 생산성이 다르다는 점을 고려해 볼 가치가 있습니다. 그들은 문제를 다르게 해결하고 새로운 문제에 반응합니다.
신경기술의 도움으로 방법이 결정됩니다.팀원은 작업을 잘 이해했습니다. 사람이 모든 것을 이해한다고 말하더라도 오해의 순간을 감지할 수 있습니다. 결과적으로 관리자는 직원의 상태, 즉 이전 작업에서 "탈진"했는지, 동시에 새 작업을 완료할 준비가 되었는지 여부에 따라 팀 작업을 계획할 수 있는 기회를 갖게 됩니다. 이는 높은 작업 완료 속도를 유지하면서 인력 관리에 대한 환경 친화적인 접근 방식을 보장합니다.
또한 훈련 과제가 해결됩니다.직원. 예를 들어, 사람이 수습 기간을 지나 심각한 작업을 시작할 때 위험을 최소화합니다. 일부 회사의 경우 이것이 중요합니다. 따라서 야금 기업에서 인턴이 실제로 필요한 모든 지식을 얻지 못했거나 지침을 오해하고 일할 준비가 되지 않은 경우 위험한 작업을 수행하도록 허용되어서는 안 됩니다. 그의 실수로 인해 생산 과정이 중단되고 인명 피해가 발생할 수 있기 때문입니다.
신경기술을 이용한 학습작업 허가를 얻기 위한 시험에 우발적으로 통과하는 상황을 최소화합니다. 신입 사원이 회사에 오면 교육 과정에서 정보 동화 계수가 측정되고 다음에이 사람과해야 할 일에 대한 권장 사항이 제공됩니다. 교육을 계속하거나 고용하지 마십시오.
유사한 신경 제품은 또한개인 계획 작업, 개인 효율성, 상태 모니터링 또는 훈련. 예를 들어 대중 연설을 목적으로 효과적으로 수행할 수 있는 최적의 상태를 훈련할 수 있습니다. 경기 중인 선수, 영업 부서의 영업 사원의 최적 조건도 마찬가지입니다.
물론 사람이 그런 상태에 올 수도 있다시행착오를 통해. 하지만 특수 훈련 중에는 컴퓨터 화면에서 원하는 상태를 확인하고 결과에 더 빨리 가까워집니다. 이 과정은 눈을 감고 뜨고 표적을 향해 사격하는 것과 비교할 수 있습니다. 맹목적으로 표적을 맞출 확률은 당연히 낮으며, 표적에 맞으려면 적어도 한 발의 총알을 얻으려면 여러 번 쏘아야 합니다.
신경 기술이 구현되는 방법
NeuroAngel 플랫폼은 여러 가지로 구성됩니다.요소. 플랫폼의 핵심은 EEG를 다양한 정신-감정 상태로 해석하고 이러한 상태와 생산 활동 간의 연관성을 찾을 수 있는 AI 기반 시스템입니다. 또한 새로운 상태(예: 영업 챔피언 또는 최고의 제품 소유자의 상태)를 식별하는 방법을 배우는 방법도 알고 있습니다.
시스템의 핵심은 다음을 위한 비즈니스 애플리케이션으로 둘러싸여 있습니다.CRM 시스템(Amo, Bitrix24), 버그 추적기(Jira, Github), LMS 플랫폼(Moodle, Ispring) 등 다양한 신경 인터페이스 모델 및 다양한 비즈니스 시스템과의 상호 작용을 제공하는 특정 실제 작업 및 통합 버스입니다. 신경 인터페이스 자체는 이미 시장에 나와 있는 인터페이스를 사용합니다.
사람의 상태를 결정하는 방법을 배우려면(예를 들어 피로 수준), 우리가 피곤하거나 반대로 에너지로 가득 찬 사람들의 뇌파도 샘플을 인공 지능에 제시해야합니다. 그러한 샘플이 인공 지능을 더 많이 보여줄수록 서로 구별하는 법을 더 잘 배울 것입니다.
이렇게 하면 다양한 작업을 위해 플랫폼을 훈련할 수 있습니다.그녀는 학생이 시험에서 부정행위를 하는지 아니면 스스로 문제를 풀고 있는지 두뇌의 부하를 통해 알 수 있습니다. 또는 운전자가 경계심을 잃거나 응급 상황이 발생하기 전에 몇 시간 더 운전할 수 있는지 결정할 수도 있습니다.
각각의 경우에 다음을 측정해야 합니다.부정 행위를하는 학생과 부정 행위를하지 않는 학생이든 다양한 정도의 피로를 느끼는 운전자이든 많은 사람들이 있습니다. 오늘날 다양한 주에 대한 대규모 데이터베이스가 축적되었으며 특정 프로젝트에서 기본 모델이 특정 회사의 활동 특성에 맞게 조정되었습니다.
시스템은 동시에 데이터를 처리할 수 있으며,다양한 유형의 작업과 관련이 있습니다. 그녀는 일부 회사가 프로젝트를 관리하는 데 도움을 줄 수 있는 반면 다른 회사는 동시에 중요한 생산 영역에서 디스패처의 쾌활함을 모니터링할 수 있습니다.
이러한 각 응용 프로그램 작업에는 서로 다른 요구 사항이 있습니다.데이터를 표현하는 방법. 일부 고객의 경우 시스템은 견고한 표를 그려주고, 다른 고객에게는 아름다운 실행 그래프를 그려주고, 다른 고객에게는 권장 사항을 이메일로 보내거나 모바일 애플리케이션에 표시합니다.
사례 연구: 다양한 지속 시간의 교육 비디오 시청에 대한 뇌 반응에 대한 신경 과학 연구
그러한 신경 연구의 고객 중 한 명 -"Netology" - 사람들이 교육용 비디오 콘텐츠와 상호 작용하는 방식을 알아보기로 결정했습니다. 신경 진단을 통해 인간의 뇌가 현재 어떤 기분인지 또는 학습 내용이나 화자와 얼마나 주관적으로 관련되어 있는지에 관계없이 학습에 반응하는 방식을 이해할 수 있습니다. 실험을 위해 우리는 가장 고통스러운 가설을 선택했습니다. 비디오의 지속 시간이 훈련의 효과에 영향을 줍니까? 최적의 비디오 콘텐츠 길이에 대한 의견은 시중에서 구할 수 있는 소스와 크게 달랐습니다.
수직 - 최적의 비디오 지속 시간에 대한 정보 소스, 수평 - 0분에서 30분 사이의 시간 간격
이 연구에는 다음 네 가지 상태의 맥락에서 청취자의 리소스 상태를 모니터링하는 것이 포함되었습니다.
- 스트레스(부정적 감정적 배경 수준);
- 열정(수행되는 작업에 대한 관심 정도);
- 집중(과제를 완료하기 위한 신경 자원의 소비 수준);
- 인지 부하(단기 기억에 대한 부하).
연구의 주요 목표는 최적의 것을 식별하는 것입니다.교육용 비디오 콘텐츠의 시간적 매개변수. 총 7명으로 구성된 세 그룹이 실험에 참여하여 짧은 시간(5분), 중간 시간(10분), 긴 시간(20분)의 두 가지 비디오 강의를 시청했습니다.
각 학생에 대해 수집된 데이터와 시청한 동영상을 종합 그래프로 통합했습니다.
또한 각각에 대해 중앙값을 표시하여 다음과 같은 결과를 보여주었습니다.
- 열광.평균적으로 그들은 더 흥미로웠습니다.짧은 비디오. 중간 길이의 동영상은 참여도가 높은 순간이 더 많습니다. 긴 동영상을 시청한 참가자는 평균적으로 참여도가 가장 낮았고 참여도가 높은 순간을 경험할 가능성도 낮았으며 참여도가 가장 낮은 순간을 경험할 가능성도 가장 낮았습니다.
- 스트레스.평균 스트레스 수준이 가장 높습니다.짧은 영상을 시청한 참가자들. 긴 비디오는 스트레스가 높은 상황(이동)과 스트레스가 낮은 상황(이완)을 모두 특징으로 하며, 중립적인 상황은 덜 일반적입니다. 중간 길이의 동영상을 시청한 그룹은 스트레스가 가장 적은 것으로 나타났습니다.
- 집중.가장 집중된 참가자는 다음과 같습니다.평균적인 동영상을 시청했으며, 동영상 강의 전반에 걸쳐 고르게 시청했습니다. 짧은 영상의 경우 참여자들이 작업에 몰입할 시간이 없기 때문에 다른 그룹에 비해 집중도가 가장 낮습니다. 장기 영상은 가장 큰 변화를 보여줍니다. 집중도가 높은 영역과 낮은 영역이 많이 있습니다.
- 인지 부하.짧은 비디오 시퀀스로 인한 메모리 부하과도함 – 참가자들은 "한 번에 모든 것을 삼키려고" 노력합니다. 중간 길이의 비디오를 시청할 때 최적의 메모리 로드가 관찰됩니다. 점프가 있는 낮음과 중간 레벨이 있습니다. 이는 개인의 중요한 사실을 암기하는 순간입니다.
감정적인 관점에서 본 짧은 영상열정, 스트레스 수준 및 기억 부하가 최대 효과를 나타냅니다. 그러나 사람들은 실제로 그것에 대해 생각하지 않고 그것들 전체를 지켜봅니다. 추가 학습 동기를 부여하기 위해 소개 주제로 짧은 비디오를 사용하는 것이 합리적입니다. 또는 교육적인 순간보다 감성적인 순간이 더 중요한 교육 홍보 자료로 사용하세요.
간단한 전문 기술을 배우는 가장 좋은 방법은 중간 길이의 비디오입니다. 사람들은 집중할 수 있고 매우 열성적이며 기억력을 긴장시킵니다.
긴 비디오는 다음과 같은 경우 이점이 있습니다.학습에는 최대 집중이 필요합니다. 연구에 따르면 20분짜리 비디오를 시청하는 동안 사람들에게 정확하게 나타납니다. 간단하게 설명할 수 없거나 섹션으로 나눌 수 없는 복잡한 주제는 긴 비디오 형식으로 가장 잘 설명된다는 것이 밝혀졌습니다. 그리고 가장 힘든 순간이 학생의 집중력이 최고조에 달하는 시간이 되도록.
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