Measuring the Evoked Hardness of Design Problems Using Transient Microstates
Notice bibliographique
Résumé
Direct interfacing of computers with the human brain is one of the holy grails of computer science and has been in the computing folklore since the very beginning of computing history. The challenges researchers are facing are non-trivial and the breakthroughs are non-negligeable. Measuring the hardness of a mental task is a fundamental problem in design sciences. In this context, the relationship between electroencephalograms (EEG) signals and the design process is an area of research with applications to the understanding of the creative process and next generation CAD/E systems. Such systems are aiming at becoming more collaborative, conceptual, creative and cognitive. We posit that the relationship between EEG signals, cognitive states and the perceived hardness of design problems is non-trivial. Different problems typically have different levels of perceived hardness. To test this, we study the use of microstate analysis to the segmentation of videos of subjects submitted to creative tasks of various difficulty. Problems and subtasks of different perceived hardness can be shown to exhibit different levels of transient microstates, a measure we have defined on the complexity of the microstate segmentation. We show that the human brain seems to be using 1–20% of its transient microstate capacity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».