在教育领域，专家们目前正在积极调查并广泛讨论如何在学习过程中为学生提供最佳支持的问题。有效的个性化学习问题的多功能性以及有关认知工作的问题的深度，决定了教育机构的当前地位和教育系统的地位（非常可悲）。
您如何提供有效的学生支持？
首先想到的是，对于参加讨论的人（以及观察员）而言，或多或少显而易见的是，如果培训计划和内容针对学习者的特定需求，则学习成果最为重要。很简单，但是教导“错误”的问题始终是相关的。顺便说一句，有趣的是，在现在正在阅读这篇文章的您中有多少个地方，特别是您已经忘记了他们在学校/以前的地方教过的内容，并进行了重新培训。
其次，对于学习者尝试学习的最佳支持，内容的适当复杂性非常重要。：不太容易，但也不太困难。在参与和疲劳之间保持平衡，使您有学习的动力。更科学地讲，对于成功的学习而言，重要的是将学生的认知负荷维持在特定学生的最佳间隔内。
您如何实现这种个性化？
优化认知负荷的传统方法是使学习内容的复杂性适应学习者的个人能力。
数字：1。一种计算机助手程序，可将学习游戏化，并为学生调整教育内容。
同时，为了实现适应性和此类培训支持的专门实现，最适合使用数字助理：计算机，平板电脑，智能手机。计算机信息环境可以通过算法轻松扩展，该算法可以根据学生的行为反应和反应来更改所显示材料的复杂性。这种“适应性”能够为用户的需求提供学习环境的简单个性化，这是更有效学习的关键。
教育服务的适应性现在如何运作？
当前，基于行为响应和过去的表现（例如，基于正确答案的数量，正确答案与错误答案之间的比率，进度跟踪，在任务上花费的时间或其他类似指标），针对特定用户量身定制了计算机辅助学习环境。 ...
数字： 2。适应性学习系统的基本结构基于对学生行为的建模，关于知识领域的想法以及将其联系起来的适应性模型。在源代码中阅读有关此内容的更多信息。
如果您考虑一下，很显然，个性化核心的此类“行为”参数主要是“间接”测量，因此，此方法提供的准确性通常非常低。
因此，例如，学生连续考试中通过的大量错误，很容易不是由考试本身本身，由考试的复杂性而是由非特定过程引起的，例如注意力不集中，参与，心理生理状态或作业中的情绪反应。
新技术可以救人吗？
扰流板
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学习中涉及许多神经认知过程，例如记忆，知觉，注意力等，这些过程是认知的基础，实际上是教育活动的结果。因此，直接访问有关这些过程的信息（例如，它们的监视）以及对其进行管理的能力可以提供个性化学习的新工具，并将教育实践提升到一个全新的水平。
当然，有关认知过程的信息隐藏在大脑的活动中。但是，仍然可以从已记录的神经生理指标中很深地和秘密地找到它。
数字： 3. , . - .
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随着脑机接口的出现和发展-直接连接人脑和计算机的设备（以及因此而连接大脑和物联网的任何设备），允许将脑信号传输到物理或信息设备的控制信号中-以及方法的发展分析复杂数据，一种新兴技术正在兴起，它使得有可能在学习和学习环境的构建中提取和使用有关正在进行的个体神经认知过程的信息。
数字： 4。很少有人会同意使用的脑机接口模型（由于具有侵入性：电极直接插入脑组织）。在源中阅读更多内容。
大脑活动可以通过多种方式进行。其中，脑电图（EEG）是最广泛使用的测量大脑活动的方法。所述信号是使用位于分离的不同部分的电极读的上头部的表面（非侵入性，而不是如在上面的图），放大并传送给计算机。下图显示了一个系统示例，该系统记录了来自头部表面的来自大脑的微弱电信号。
数字： 5。由一家年轻的俄罗斯公司开发的用于读取大脑（左）及其非实验室“模拟物”生物电信号的实验室设备搭配VR头盔（右）。电极在图中以粉红色突出显示。
你们中的许多人可能已经看到了这些看上去很奢侈的帽子，这些帽子的电线来自不同的地方，并与脑电图仪相连。但是，并非所有人都知道与这种设备向用户友好的用户通用界面过渡相关的方向目前正在积极发展，许多外国和俄罗斯公司都在致力于开发一种便于广大受众用于测量大脑活动的设备。 ...
让我们回到大脑信号。他们有多强？您如何处理它们？
原始传感器信号嘈杂，复杂，不稳定且很大。因此，它们经历了主要处理-预处理（包括滤波）的过程，之后它们变得适合于提取单个成分，这些成分可以进一步用作控制信号。各种机器学习方法用于处理传感器读数。这样的方法通常需要一定数量的数据来训练算法：它们已经过预处理，要经过人工标记才能理解所写的内容，并可以通过专门的标签将它们分配给特定的类。
基于此数据和相应的标签，算法将学习在正在读取的新信息中查找模式并将其分类。以及建立预测模型以预测新数据点将属于哪个类别。
数字：6。信号分类无需使用现代计算机方法。
控制和突出显示模式很明显。如何在教育中使用它？
传统的BCI（脑机接口）使人们可以通过大脑活动与计算机进行通信或对其进行控制，并通过算法将其分为几类。神经接口的后续修改允许同样有效地提取有关用户本人的一些信息（当然，需要得到他的同意，并且-注意！这不是头脑阅读），评估其心理状态（例如认知负荷，情绪状态，注意力水平） /保持警惕）。
因此，借助于BCI和计算机，可以通过对用户有用的有关大脑功能的信息的呈现进行监视和反馈。此外，由于神经接口允许实时评估认知过程，因此BCI的使用能够实现对学生状态的更狡猾和更准确（与传统自适应学习系统所基于的间接方法相比）的隐式跟踪，从而有助于更好地适应教育内容，以提高教育过程的成功率。
由不同的科学家团体进行的许多旨在测量认知负荷的研究已经反复证明了如何使用EEG来测量认知负荷的大小。
数字： 7. BrainCo公司在中文学校的实验。跟踪学生在学校集中度的设备。中国对学习效果很感兴趣。
该主题值得单独审查。在这里我只想说，EEG反馈的主要参数通常是与潜在事件或特定振荡（节奏）相关的幅度变化，例如记录为解决特定数学问题时在某些频率范围内信号功率的变化-注意（集中）或相反，放松。
BCI可以检测到在EEG中提取并分类的类似工作量影响，并用于适应学习环境。
这就是技术吗？使用吧
-是的，是的。让我们尝试一下...
人工智能的最新进展，使用神经信号的强化学习以及脑机接口技术能够更好地了解学习者大脑的功能，并在构建自适应沉浸式计算机环境中使用单个指标进行有效的个性化学习。
目前正在积极开发的神经计算机接口的使用，有可能将个性化学习提高到一个新水平，从而提高教育过程的质量，效率和乐趣，极大地改善了传统的自适应学习方法。
当然，并不是每个神经接口实际上都允许您执行上面编写的操作，但是，真正有效的设备已经在市场上活跃起来。
如果您想自己尝试使用此类设备，请在评论中告诉我们。