Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Алгоритм научили предсказывать успешность в задаче на внимание
Ученые из НИУ ВШЭ и Сколтеха разработали модель машинного обучения, которая может предсказывать успешность человека в задаче на внимание по времени реакции и движениям глаз.
Статья исследователей опубликована в Decision Support Systems. Исследование проведено при поддержке Российского научного фонда. Ментальное внимание отражает нашу способность с усилием сосредоточиться на задаче. Это ограниченный умственный ресурс, который мы постепенно истощаем во время сознательной деятельности. Успешность решения сложных умственных задач зависит как от общих когнитивных способностей, так и от доступного ресурса внимания человека при выполнении этих задач.
Особенно внимание важно для класса задач, связанных с удержанием в уме зрительной информации, например в работе диспетчера в аэропорту или водителя на дороге. Ментальное внимание также необходимо для обучения, когда человеку нужно вовлечь все свое внимание и сосредоточиться на мыслительной задаче. Поэтому важно научиться измерять, как ресурс внимания в зрительных задачах влияет на успешность их выполнения.
Измерение ментального внимания широко изучалось в психологии развития и в образовании. Известно, что показатели ментального внимания сильно коррелируют с общим интеллектом и успеваемостью. Авторы статьи решили впервые применить алгоритмы машинного обучения, чтобы понять, по каким измеряемым данным можно предсказать точность выполнения задачи на внимание. Для предсказания ученые собирали данные о времени реакции и движении глаз.
В эксперименте испытуемые выполняли задачу на соответствие цветов (Colour Matching Task) в двух вариантах: с воздушными шариками и с клоунами. В каждом из них перед игроком на короткое время появляются изображения с различными цветами. От испытуемого требуется сравнить картинку с предыдущей и ответить, совпадают ли цвета.
Это задание имитирует задачи, которые стоят перед врачами-рентгенологами, водителями, диспетчерами в аэропортах и другими специалистами, которым важно удерживать в уме зрительную информацию и быстро учитывать изменения.
У обеих задач есть шесть уровней сложности — в зависимости от количества цветов, которые нужно обработать. Вариант с клоунами всегда немного сложнее варианта с шариками, так как в изображении клоуна больше разных деталей. Движения глаз испытуемых записывались с помощью специального устройства — айтрекера. Всего были проанализированы данные 57 здоровых взрослых людей, средний возраст которых составлял 23 года.
Затем данные анализировали с использованием моделей машинного обучения. Такие модели позволяют понять, какие данные лучше всего предсказывают успешность выполнения задачи. В эксперименте мерой успешности была точность — процент правильных ответов для каждого испытуемого на каждом уровне сложности.
Модель «регрессор XGBoost» показала лучший результат. Она с точностью 82,8 процента предсказывала, даст ли участник правильный ответ. Самым эффективным параметром для предсказания успешности участника оказалась скорость ответа. Чем больше она варьировалась, тем меньше правильных ответов давал испытуемый. Это может быть связано с тем, что некоторые испытуемые давали быстрый случайный ответ, если уровень сложности превышал их ресурсы внимания.
Также на результат повлияли, хоть и в меньшей степени, движения глаз. По таким параметрам, как среднее количество фиксаций на каждой картинке и их длительность, число саккад, частота морганий и размер зрачка, можно было частично предсказать успешность испытуемого. Движения глаз могут отражать то усилие, которое испытуемый прилагает для удержания информации в поле внимания.
«Разработанный подход может использоваться как для дальнейшего изучения параметров, которые предсказывают успешность в решении задач, связанных с ресурсами ментального внимания, так и в прикладных целях — для непосредственного предсказания в реальном времени когнитивных способностей специалистов, объем которых может изменяться под влиянием таких факторов, как физическое состояние и усталость», — считает один из авторов статьи, стажер-исследователь Научно-учебной лаборатории нейробиологических основ когнитивного развития Валентина Бачурина.
Telegram 
Дзен 
VK Морские биологи впервые детально задокументировали процесс родов у диких кашалотов. Анализ видеозаписей и акустических сигналов показал, что самки из разных родственных линий временно объединяются, чтобы по очереди выталкивать новорожденного на поверхность для дыхания. Это первое доказательство взаимопомощи при родах между неродственными особями у видов, не относящихся к приматам.
Ученые Кабардино-Балкарского государственного университета им. Х.М. Бербекова более десяти лет изучают уникальные свойства кефирных зерен — природных симбиотических сообществ микроорганизмов, собранных в высокогорных районах Кавказа. Исследования показывают, они могут стать основой для новых методов лечения кишечных заболеваний, восстановления иммунитета и даже создания космического питания.
Квантовые эффекты помогают ученым во множестве сфер, но работать с ними не просто — степень определенности квантового мира концептуально отличается от того, что существует в классической физике. Чтобы подтвердить, что они работают с нужными квантовыми состояниями, физикам приходится постараться.
Морские биологи впервые детально задокументировали процесс родов у диких кашалотов. Анализ видеозаписей и акустических сигналов показал, что самки из разных родственных линий временно объединяются, чтобы по очереди выталкивать новорожденного на поверхность для дыхания. Это первое доказательство взаимопомощи при родах между неродственными особями у видов, не относящихся к приматам.
Ученые Кабардино-Балкарского государственного университета им. Х.М. Бербекова более десяти лет изучают уникальные свойства кефирных зерен — природных симбиотических сообществ микроорганизмов, собранных в высокогорных районах Кавказа. Исследования показывают, они могут стать основой для новых методов лечения кишечных заболеваний, восстановления иммунитета и даже создания космического питания.
Во время нейроанатомического исследования тканей полового члена ученые выявили высокую плотность нервных окончаний в области, которую анатомы и хирурги долгое время оставляли без должного внимания. Авторы научной работы предположили, что эта зона может играть важную роль в формировании сексуальных ощущений, и допустили, что именно там у мужчин находится аналог так называемой «точки G».
В парках некоторых стран все чаще можно заметить странную картину: синицы и воробьи вместо пуха и веточек приносят в клювах сигаретные окурки. Орнитологи из Польши решили выяснить, зачем птицы выстилают гнезда мусором, пропитанным никотином. Оказалось, пернатые нашли способ использовать вредную человеческую привычку для защиты своего потомства. Но, как это часто бывает в природе, у медали есть обратная сторона.
Марсоход «Персеверанс» обнаружил в камнях на кромке кратера Езеро спектральные признаки минерала корунда, из которого на Земле образуются рубины и сапфиры. Такие спектры на Красной планете зарегистрировали впервые. Теперь ученые пытаются понять, при каких процессах он мог там сформироваться, ведь условия на Марсе заметно отличаются от тех, в которых корунд обычно образуется на Земле.
За 10 лет лежания в почве сигаретные фильтры не растворились, а лишь замаскировались под грязь. Их пластиковые волокна распались на микрочастицы, намертво склеились с минералами и превратились во вторичный микропластик. Более того, на пятом году гниения мусор начал отравлять землю с новой силой.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно