การประยุกต์ใช้เครื่องวัดคลื่นไฟฟ้าสมองแบบพกพาในการวัดความคิดสร้างสรรค์ของผู้เรียนที่เรียนรู้ด้วยกิจกรรมสะเต็มแบบเปิดและแบบมีโครงสร้าง

The Application of Portable Electroencephalography Device to Measure Learners’ Creative Thinking when Learning with Structured and Open STEM Activities Suthida Chamrat รับบทความ: 28 กุมภาพันธ์ 2563; แก้ไขบทความ: 24 พฤษภาคม 2563; ยอมรับตีพิมพ์: 29 พฤษภาคม 2563DOI: http://doi.org/10.14456/jstel.2020.2 บทคัดย่อการวิจัยในครั้งนี้ศึกษาการนำความก้าวหน้าของวิทยาการประสาทวิทยาศาสตร์ โดยการใช้อุปกรณ์วัดคลื่นไฟฟ้าสมอง (EEG) แบบพกพา เพื่อนำมาวัดสภาวะการคิดสร้างสรรค์ของผู้เรียนในขณะดำเนินกิจกรรมการเรียนรู้ตามแนวสะเต็มศึกษาแบบเปิดและแบบมีโครงสร้าง โดยเก็บข้อมูลวิจัยจากพลวิจัยซึ่งเป็นอาสาสมัครจำนวน 12 คน หลังจากที่ได้รับการอนุมัติจากคณะกรรมการจริยธรรมการวิจัยในคน มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ พลวิจัยได้เข้าร่วมกิจกรรมสะเต็มทั้งสองกิจกรรม ที่ประกอบด้วยกิจกรรมการฟังบรรยายจากผู้สอน การดูวิดิทัศน์จากยูทูป และการลงมือปฏิบัติ คลื่นไฟฟ้าสมองจะถูกวัดโดยเครื่องสวมศีรษะ Muse ที่มี 4 อิเล็กโทรด ได้แก่ AF7  AF8  TP9 และ TP10 โดยศึกษาวิธีการใช้งานเครื่องวัดคลื่นไฟฟ้าสมองแบบเคลื่อนที่ที่วัดและส่งคลื่นสัญญานไปยังอุปกรณ์รับสัญญาณ Bluetooth 2 รูปแบบ คือ 1) การสตรีมข้อมูลไปยังเครื่องคอมพิวเตอร์ผ่านแอปพลิเคชัน Muse Direct ในรูปแบบไฟล์นามสกุล .Muse ซึ่งแสดงผลแบบ real–time ผ่านโปรแกรม Neuro visual และ 2) การสตรีมข้อมูลไปยังโทรศัพท์มือถือผ่านแอปพลิเคชัน Mind Monitor ซึ่งเชื่อมต่อและเก็บข้อมูลเข้าระบบคลาวด์ของ Dropbox โดยอัตโนมัติ ในรูปแบบ CVS ผลการวิจัยพบว่าวิธีการที่ 2 สะดวกและให้ข้อมูลที่เสถียรมากกว่า สามารถนำข้อมูลไปใช้วิเคราะห์ผลได้เลย ในขณะที่แบบที่ 1 ข้อมูลนามสกุล .Muse ต้องนำไปแปลงไฟล์และวิเคราะห์ด้วยโปรแกรม Matlab ที่ซับซ้อนและต้องใช้ความเชี่ยวชาญในการเขียนคำสั่ง ผลจากการวิเคราะห์ข้อมูลโดย Mind Monitor Graphing แบบออนไลน์ แสดงให้เห็นสภาวะการทำงานของสมองแตกต่างกันไปตามกิจกรรมที่ทำ โดยการทำกิจกรรมสะเต็มแบบมีโครงสร้าง ในช่วงการออกแบบให้คลื่นไฟฟ้าสมองช่วงแอลฟา (ความถี่ 8–12 Hz) เฉลี่ยสูงกว่ากิจกรรมสะเต็มแบบเปิด และลดลงต่ำสุดในช่วงการฟังบรรยาย (71.637) เมื่อพิจารณาความสมมาตรของคลื่นอัลฟาในสมองซีกขวาและซีกซ้าย พบว่า กิจกรรมสะเต็มแบบเปิดให้คลื่นแอลฟาในสมองซีกขวามากกว่าซีกซ้ายอย่างชัดเจน (ส่วนต่างหรืออสมมาตร = 11.160)คำสำคัญ: กิจกรรมสะเต็ม  วิธีการบันทึกคลื่นไฟฟ้าในสมอง  ประสาทวิทยาศาสตร์ AbstractThis research explored the utilization of neuroscience technology using portable electroencephalography (EEG) devices to measure the state of students’ creative thinking during their performance of STEM activities and structured and open STEM activities. After obtaining Institutional Review Board approval, 12 students who voluntarily participated in this study were assigned to engage in two STEM activities consisting of listening to lectures, watching YouTube videos, and engaging in hands–on activities. Participants were measured for their creative thinking using the EEG Muse Headband while they were performing the tasks. The Muse headband transmitted brain signals collected by four electrodes in areas of AF7, AF8, TP9 and TP10 to mobile equipment via Bluetooth in 2 methods: 1) streaming data to a computer via the Muse Direct application in the Muse file format, which is displayed in real–time by Neuro visual program, and 2) streaming data to mobile phones via the Mind Monitor application, which connects and stores data automatically in Cloud Storage with Dropbox in CVS format. The results indicated that the second method is more convenient and gives a stable, ready to analyze data. The first method, the file in *.Muse format must be converted before analyzed by Matlab, which is more complicated and requires expertise in writing commands. The results of the online data analysis by Mind Monitor Graphing show the brain wave conditions vary according to the activity. In the structured STEM activity, the alpha band (8–12 Hz) showed that creative thinking was higher than open STEM activity. The alpha brain wave was lowest during the lecture sessions. When considering the alpha wave’s symmetry in the right and left hemisphere, open STEM activity is giving the alpha waves in the right hemisphere than the left hemisphere (difference or asymmetry = 11.160).Keywords: STEM activity, Electroencephalography, Neuroscience

A mixed-perception approach for safe human–robot collaboration in industrial automation

Digital-enabled manufacturing systems require a high level of automation for fast and low-cost production but should also present flexibility and adaptiveness to varying and dynamic conditions in their environment, including the presence of human beings; however, this presence of workers in the shared workspace with robots decreases the productivity, as the robot is not aware about the human position and intention, which leads to concerns about human safety. This issue is addressed in this work by designing a reliable safety monitoring system for collaborative robots (cobots). The main idea here is to significantly enhance safety using a combination of recognition of human actions using visual perception and at the same time interpreting physical human–robot contact by tactile perception. Two datasets containing contact and vision data are collected by using different volunteers. The action recognition system classifies human actions using the skeleton representation of the latter when entering the shared workspace and the contact detection system distinguishes between intentional and incidental interactions if physical contact between human and cobot takes place. Two different deep learning networks are used for human action recognition and contact detection, which in combination, are expected to lead to the enhancement of human safety and an increase in the level of cobot perception about human intentions. The results show a promising path for future AI-driven solutions in safe and productive human–robot collaboration (HRC) in industrial automation