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Enregistrement W4403789942 · doi:10.4018/ijtee.357995

Correlation Between the Cortical Activation Studied by Functional Near Infrared Spectroscopy Neuroimaging (fNIRS) With Performance of 3rd Grade Students

2024· article· en· W4403789942 sur OpenAlexaff
Elazab Elshazly, Hussein Mostafa, Mohammed Safi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Technology-Enhanced Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOptical Imaging and Spectroscopy Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFunctional near-infrared spectroscopyNeuroimagingFunctional neuroimagingPsychologyNeuroscienceCorrelationFunctional Brain ImagingCognitionMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The cortical activation and performance of 3rd grade students were investigated using Functional near infrared spectroscopy (fNIRS) during reading Arabic language. The main cortical activation parameter tested was hemoglobin difference (HbDiff), while the performance was evaluated according to the number of committed errors and latency. The recorded HbDiff concentrations for the typically developed (TD) were significantly higher (0.05) than that of students with dyslexia (Dys), confirming higher brain activities for TD students. TD students committed less errors and need less time to finish the task. Moreover, Pearson correlation analysis performed showed that there was a negative correlation between cortical activation parameters and performance. Limited studies explored the use of fNIRS to investigate the cortical activation of Arabic students' brains or correlated between the cortical activation and performance variables. Therefore, this current research is novel and showed the potential utilization of the fNIRS in the field of educational neuroscience.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,422

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,324 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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