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卒論_表紙ページ番号なし

作成例(参照サイト:リンク1, リンク2
 表紙を除いて,2ページ目からページ番号を割り当てる方法です。詳細は,上記のサイトを参照して作成してください。

完成例
 ページ番号が正しくふれなかった場合は,下記に添付したwordファイル(本文-作成例)をダウンロードして,直接入力してください。

Green, 1977 温度BFTモデル

はじめに
STBFと訓練回の制御成績は, 濱田・下川(2002)の論文で説明されている通りグリーンモデルで説明できることに気づいた。内受容感覚もこっから引用できる。

BFの最終段階(大隈, 1986)

①外的FB依存段階:イメージ方略や装置のFB機能をもとに,制御訓練を行う
②内的制御段階:「気づき+注意」で,体内にFB環が成立し,装置いらずになる。

訓練回

・計測1, モデル1
 STBFの事前説明により, 自発性低下の阻止。心身の回路は閉じているため, 制御成績は低い状態であり, ST変化は非随意的である。STコントロールできない。

・計測2, モデル2
 各種FBと身体内部の感覚の違いに注意を向け(ぼんやりとしたレベル), 回路5から身体内部の感覚の違いに気づき「何となく重感・温感がわかる」とST上昇が感覚的に知覚される。受動的注意・イメージ方略の葛藤。

・計測3, モデル3
 身体内部の変化・心的状態の変化の気づきを学習し, 心身の関係のスキーマを構築する。各種FBから心身の状態に気づき, 自己制御の回路に結び付く。

・計測4, モデル4
 上下方向のコントロールが自発的に行える。BF装置がなくても制御が成立し, リラクゼーション効果や薬物のように感受性を低下させることもなくなる。

*今回の場合, モデル3止まりになる。FBなしで計測していないため。

ワークショップ3

授業の流れ(15:05~18:40)

自己紹介(5分)

各指標の説明(20分)
下に添付してある資料を見ながら説明する

実験(60~90分)
SC,HR→①クールポコ(安静3分→映像3分→安静3分)、②ジェンガ(安静3分→課題6分)

休憩10分程度(時間に余裕あれば20分)

ST→③リラックス→計算課題(安静3分→計算3分→リラックス動画3分)

データ取得、グラフ作成(30分)
・データ取得の方法とグラフ作成を教える。
・グラフから読み取れることを言う。

ディスカッション(残り時間)

当日の持ち物
・計測器各15台
・計測器用の充電器
・計算用紙15枚
・スピーカー
・手袋
・指サック
・皮膚温用のテープ
・電極15個くらい

配布?

22神経・生理心理学

授業用スライド↓

231116 ワークショップ2

はじめに
 来週行うワークショップの授業内容について, 自分が講師役に回ってきた時用に資料など諸々添付しておく。

スケジュール(100分×2)
 1. 自己紹介:5分
 2. 生理指標の説明:10~15分
 3. 実験:60~90分
 4. データ取得:実験中では?
 5. グラフ作成:20分程度
 6. ディスカッション:教育の場面でどう使うか(教育工学を専攻のため)

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詳細
2. 生理指標の説明
 ①生理指標
  →質問紙ではなく, 生体情報を計測
  →ST, SCの簡単な紹介(リラクセーション, 覚醒水準, お笑いetc.)
 ②計測機
  →従来の計測機との差別化
  →低コスト機器の特徴(サイズ, 値段→半導体高騰でも3,000円)
  →ハードウェア(デジタルファブリケーション機器), ソフトウェア(ChatGPT)
 ③計測画面
  →マイコンからwifi経由でデータの送受信
  →計測ページ:同時計測人数, エクセルで楽々

皮膚温の説明

3. 実験
 ①ST:計算課題, リラックス音楽
 ②SC:ジェンガ, クールポコ

*「前安静→課題→後安静」を各3分ずつ行う。参加者を半数ずつ分け計測。STの場合, 「前安静→計算課題→リラックス動画→後安静」の4期間もあり。
計算用紙を5枚用意する。

4,5 データ取得及びグラフ化

取得したデータをグラフ化して, 各期間の推移について説明する。統計処理を行って, リラックス動画の影響を分析するなど軽く触れておく。

6. ディスカッション
 今までの研究例を軽く紹介する。その後, 先方が言ってた「生理指標を教育の場面でどのように使うか」についてディスカッションを行う。

231110 卒論進捗

進捗

1. 卒論の添削のお願い

・研究Ⅰ:方法, 考察, 付録, (結果)
・研究Ⅱ:方法, 結果

2. 特性尺度MAIA_分析結果の表を作成

分析方法
 計測1回目, 計測4回目について, 2(群:高群, 低群)×2(訓練方向:上昇, 下降)×5(期間:1~5分)の3要因混合計画による分散分析を行った。分析結果は, 以前先生から頂いた表 (IoT皮膚コンダクタンス測定器を用いた授業評価)を参考に作成しました。

計測1回目

【下位検定の結果】

因子3
・群の効果は, 高群より低群の皮膚温変化量が有意に高い傾向にあった。
・群×期間の交互作用は, 群および期間の単純主効果が有意でなかった。

因子5
・群×訓練方向の交互作用は, 群の単純主効果が下降訓練で有意であった(p<.10)。つまり, 下降訓練において高群より低群の皮膚温変化量が有意に低かった
 また, 訓練方向の単純主効果が高群で有意であった(p<.10)。つまり, 高群において下降訓練より上昇訓練の皮膚温変化量が有意に低かった

因子8
・群×訓練方向の交互作用は, 群および期間の単純主効果が有意でなかった。

計測4回目

因子4の下位検定
・群×訓練方向の交互作用において, 訓練方向の単純主効果が低群で有意であった(p<.05)。つまり, 低群において下降訓練より上昇訓練の皮膚温変化量が有意に高かったと言えた。なお, 2次の交互作用について, 下記に図を添付した。

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質問

質問1
 上記表について, 本分析結果では, いずれも「群×訓練方向の交互作用」といった2水準同士の交互作用が有意であったため, 多重比較を行っていない。そのため, 下位検定の分析結果は, 文章でのみ記述するか, もしくは表に示すのでしょうか。表に示す場合, 群の効果にのみ焦点を充てるのでしょうか。

質問2
 表のサイズが大きく, 数値が読めない。本文には, 横向きで添付でしょうか。

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やること

・研究Ⅱの考察書く
・抄録書く
・Processingのプログラム解説にコメント文を書く

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コメント

・MAIAの分析は, 以前の「群×訓練方向×期間」の分析に戻す(解釈がしやすい)
・表の横長問題に関しては, 分割して添付する
 →表1:平均値・標準偏差
 →表2:主効果・交互作用
 →表3:単純主効果・多重比較(表にすべて情報を記載する, 時間があれば下位検定)
・卒論の添削が終わったため, 修正を行うこと
・時間がないから考察を書く

blenderで草生やしてみた

全部説明すると長くなるので簡単に

1:shift+Aでメッシュから平面を生成

2:プロパティウィンドウからパーティクルを選択して右上の+ボタンを押す。

3:ヘアーを選択。長さを短くして、数を増やす。

4:マテリアルを選択しベースカラーを緑にする。

完成です。