利用眼电图测量进行认知负荷评估
人机交互
2023-12-19 v1 信号处理
摘要
认知负荷评估对于理解人类在各领域的表现至关重要。本研究利用多种测量手段，包括主观评估、绩效指标和生理眼动追踪数据，调查了不同任务条件和时间限制对认知负荷的影响。十五名参与者完成了一系列具有不同时间限制的主要和次要任务。研究采用 NASA-TLX 问卷、反应时、逆效率分数以及与眼睛相关的特征（眨眼、扫视和注视频率）来评估认知负荷。研究结果显示，不同任务所需认知负荷水平以及时间限制下的认知负荷水平存在显著差异。研究还发现，参与者眨眼频率与所需认知负荷水平之间存在正相关（r = 0.331, p = 0.014），而参与者快速眼动（扫视）频率与所需认知负荷水平之间存在负相关（r = -0.290, p = 0.032）。此外，分析揭示在时间限制下，注视频率与扫视频率之间存在显著的负相关（r = -0.347, p = 0.009）和（r = -0.370, p = 0.005）。
引用
@article{arxiv.2312.11418,
title = {Towards Cognitive Load Assessment Using Electrooculography Measures},
author = {Arash Abbasi Larki and Akram Shojaei and Mehdi Delrobaei},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.11418},
year = {2023}
}
备注
Accepted for publication at the 30th National and 8th International Iranian Conference on Biomedical Engineering (ICBME 2023), Tehran, Iran, Nov. 2023