半沉浸式神经人文学实验室中生物特征模式的教育神经生理学评估

《Frontiers in Human Neuroscience》：Neurophysiological assessment of biometric patterns during semi-immersive and traditional learning experiences in the humanities

本研究通过神经生理学指标（脑电图EEG、皮电活动EDA、心率HR）定量评估半沉浸式神经人文学实验室（NH Lab）与传统课堂在人文教育中的认知差异。结果表明，实验组空间临场感显著增强（p=0.011），决策树模型能90%准确区分两组脑电特征。沉浸式环境可激活情感与体感处理相关脑区（如Brodmann 7区），为创新性人文教学提供实证支持。

　　

引言

人文学科教育长期缺乏技术赋能实证研究。本研究构建神经人文学实验室（NH Lab），通过多模态生理信号定量分析24名参与者在不同教学场景中的认知差异，填补人文教育与神经科学交叉领域的研究空白。

方法论

2.1 实验设计

采用对照实验，12名参与者分配至配备动态视觉反馈的NH Lab实验组，12名在传统教室完成平行任务。四组场景基于笛卡尔《灵魂的激情》设计，依次涵盖肢体表达、词汇选择、文本朗读与绘画互动，每场景持续3分钟。

2.2 数据采集与处理

脑电图（EEG）通过OpenBCI八电极帽（按10-20系统布置）采集，经PREP Pipeline去噪、0.1–50 Hz带通滤波及独立成分分析（ICA）预处理。皮电活动（EDA）和血容量脉冲（BVP）由Empatica E4腕带记录，其中EDA信号通过cvxEDA算法分解为相位成分以统计皮肤电导反应（SCR）次数与振幅。

2.3 机器学习与脑源定位

构建包含功率谱密度（PSD）和参与度指数（Engagement Index = Beta/(Alpha+Theta)）等83维特征的矩阵，采用决策树等模型分类。脑源定位通过DIPFIT插件将独立成分聚类至Brodmann脑区。

结果与讨论

3.1 脑电图特征识别

最小冗余最大相关（MRMR）算法筛选出参与度指数为关键区分特征。决策树模型在10个特征时达90%分类准确率，显著优于线性判别分析（71.1%）和二次判别分析（70.5%）。场景1和4中实验组参与度更高，而场景2-3控制组反超，反映任务类型对沉浸感调节作用。

3.2 脑区激活模式

实验组在场景1激活初级体感皮层（BA 7），场景2激活背外侧前额叶（BA 9）和缘上回（BA 40），与多感官整合及情绪处理相关。控制组则在场景3显著激活运动前区（BA 6），与传统书写活动相符。

3.3 自主神经反应

实验组心率增幅低于控制组（场景1-2,4），符合高临场感生理特征。两组EDA的SCR峰值均高于基线，但实验组相位振幅更大（场景1达0.50±0.89 μS），提示沉浸环境引发更强交感神经激活。

3.4 问卷与行为数据

ITC-SOPI问卷显示实验组空间临场感显著提升（p=0.011, η²=0.258），但生态自然性评分较低，反映环境新颖性。实验组在词汇任务中提出更多样化情感词汇，绘画互动中检测到的面部情绪种类为控制组2.2倍。

局限性

样本量较小（n=24）和8通道EEG对脑源定位精度构成限制，未来需扩大样本并优化设备。

结论

多模态生理信号可量化评估沉浸式人文教学效果。NH Lab通过激活体感与情绪相关脑网络，增强学习参与度，为人文教育创新提供神经科学依据。