في عالم التعليم الإلكتروني، تلعب القدرة على تقييم الحمل الإدراكي (Cognitive Load) للمتعلمين دورًا محوريًا في تحسين تجربة التعلم. قامت دراسة جديدة ببحث إمكانية استخدام جهاز EEG أحادي القناة (NeuroSky MindWave Mobile 2) لتمييز المحتويات السهلة من الصعبة خلال مشاهدة مقاطع الفيديو التعليمية.

تستند الدراسة إلى مجموعة بيانات متاحة للجمهور، حيث تم اختبار تسعة متعلمين (تم استبعاد واحد بسبب الضوضاء الزائدة). وقدم الباحثون نموذجاً هجيناً يجمع بين الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) و LSTM مع آلية الانتباه (Attention) ليمزج بين الشكل الموجي الخام وميزات قوة النطاق.

لقد حقق النموذج الهجين دقة تصل إلى 78.5%، مقابل 55% للنماذج التقليدية. كما استخدم الباحثون تقنيات تنظيم مثل إسقاط (Dropout) و L2 لتقليل الفجوة بين دقة التدريب والتحقق، مما أدى إلى استقرار في دقة التحقق بين 68-73%.

ورغم ذلك، فإن الباحثين حذرين من إطلاق أحكام قاسية على هذه الأرقام بالنظر إلى عدد المشاركين المحدود، حيث يؤكدون على أهمية إجراء تقييم مستقل للمتعلمين في المستقبل.

يعتبر هذا العمل دراسة جدوى أكثر من كونه نظاماً قابلاً للنشر، وقد تم توفير أداة تعتمد على النوتبوك (Notebook) المطلوبة لتسجيل EEG، وإجراء الاستدلال، وعرض الحمل الإدراكي المقدر كخريطة حرارية على مدى زمن الفيديو لمساعدة المعلمين في تحديد المقاطع التعليمية التي قد تكون صعبة على الطلاب.