Exploring the Impact of Gamification on BCI Performance in Children: The Case for Personalization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background A major challenge with BCI use is the requirement for subject-specific calibration, which is often tedious and unengaging, but necessary to improve performance. This is especially true for children, whose limited attention and motivation may restrict the duration of endurable calibration periods. Several studies have shown that the addition of scoring systems and rewards to tasks, a process known as “gamification”, can increase motivation, attention, and task performance in children. This randomized, prospective, cross-over study aimed to address this challenge by comparing the effects of gamified versus non-gamified calibration environments on classification accuracy and BCI performance on utility-driven tasks. Methods Thirty-two typically developing children (14 female, mean age 11.9 years, range 5.8–17.9) attended two sessions lasting between 1.5-2 hours, to perform two standard paradigms: spelling using visual P300 event-related potentials (P300) and cursor control using sensorimotor rhythm (SMR) modulation, following gamified and non-gamified calibration. Gamified paradigms incorporated elements of game design, such as meaningful stories, quests, points and sounds. The primary outcome was BCI performance, which included performance of the classification model and online accuracy. Motivation, tolerability, and mental workload (NASA-TLX) were evaluated following each paradigm. Results For the P300 paradigm, mean classification accuracy was similar after gamified (96.81 ± 3.46%) and non-gamified (96.52 ± 2.42%) calibration. Mean classification accuracy for the SMR paradigm was 61.81 ± 13.35% with gamification and 59.84 ± 11.36% without gamification (n.s.). Mean online accuracy for SMR cursor control was 63.23% for both conditions. For the P300 spelling task, online performance was significantly lower following gamified training (p < 0.01). There were no significant differences found between classification accuracy, online BCI performance, motivation, tolerability, or perceived mental workload. Conclusion To our knowledge, this is the first study to investigate the effects of gamified calibration paradigms on classification accuracy and BCI performance in children. Our results reinforce the ability of typical children to control advanced BCI systems with performance comparable to adults. Gamified calibration environments may not enhance BCI classification and performance in children though the gamified environments utilized in this study may not have been engaging enough. This work underscores the need for further research to optimize BCI training paradigms for pediatric use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».