使用心电图测量评估认知负荷：人机协作任务

我们研究人们在将任务委托给人工智能的场景下，其认知负荷如何变化。首先，向参与者介绍实验流程，并确保他们充分了解本研究的相关信息。准备心电图数据采集系统，并收集所有必要的材料，包括预凝胶的一次性心电图电极。

将数据采集系统连接到心电图数据接收模块。使用公对母带状电缆，建立数据采集系统与用于刺激呈现的计算机之间的连接。使用以太网电缆，建立数据采集系统与用于数据记录的计算机之间的连接。

将系统插入稳定的电源。现在，使用酒精棉片清洁受试者三个部位的皮肤：左侧肋骨下方、右侧锁骨下方以及右侧腹部。

在每个清洁部位贴上一个一次性心电图电极片。然后将导联线连接器牢固地连接到心电图发射器上，并将导联线的金属夹与相应的电极连接。使用弹性尼龙搭扣固定带将心电图发射器固定在受试者身体上，并调节带子的松紧度，确保发射器位置稳定且受试者感觉舒适。

打开心电图发射器的开关，并启动心电图数据采集系统。检查发射器与数据采集系统接收模块之间的无线连接状态。现在，启动心电图数据采集软件。

创建一个新的图表文件。从设备列表中选择心电图接收模块。选择合适的心电图记录通道，然后在新显示的发射器连接状态窗口中点击“确定”。

在数据采集软件界面中点击“开始”，以启动心电图数据采集。确认心电图波形在屏幕上显示稳定。随后，指导受试者开始进行实验任务。

任务完成后，单击数据采集软件中的“停止”以结束记录。将导联线夹从电极片上取下。松开弹性尼龙搭扣带，将心电图发射器从受试者身上取下。

指导并协助受试者用手轻轻取下一次性电极片。然后，在数据分析软件中打开记录的心电图数据文件。选择心电图通道并应用数字滤波。

在菜单栏中，依次选择“变换”、“数字滤波器”和“梳状带阻滤波器”。然后在对话框中，选择“基频”下的“固定”。输入 50 hertz，然后单击“确定”以应用滤波器。

接下来，在菜单栏中点击“transform”（变换）。选择“digital filters”（数字滤波器），然后选择“FIR”，再选择“band pass”（带通）。在对话框中，“low-frequency cutoff”（低频截止）下方选择“fixed at”（固定为），并输入 1 赫兹。

在高频截断设置中，选择“固定为”并输入 35 赫兹。现在，根据实验设计创建关注区域，通过从菜单栏中依次选择分析、血流动力学和心电图间期提取，生成并导出心率数据。在分析选项中，仅选择“仅关注区域”，在结果显示方式选项中，仅选择 Excel 电子表格。

单击“确定”以确认并完成导出。要生成心率变异性数据，请打开分析模块，依次选择HRV和RSA，然后选择多片段HRV统计。在ECG通道字段中，选择预处理后的心电图通道，并在“提取HRV统计量范围”中选择关注区域。

转到输出结果，选择电子表格，然后单击“确定”以生成并导出时域结果。最后，再次打开分析功能，选择HRV和RSA，接着选择多片段HRV和RSA频谱分析。在ECG通道字段中，选择预处理后的心电图通道。

在“提取HRV和RSA”选项中，选择关注区域。在输出类型中，仅选择Excel电子表格，然后点击确定以导出频域结果。在困难图像条件下，平均心率显著低于简单图像条件下的平均心率。

在困难图像条件下，高频心率变异性显著高于简单图像条件。连续差值平方根在困难图像条件下也呈现类似趋势，且显著升高。与简单图像条件相比，参与者在困难图像条件下的委托频率显著更高。

我们发现，人们在与人工智能协作时，会通过委派任务来调整自身的认知负荷。未来，我们将研究在人类与人工智能共同学习时，不同的协作学习方法如何影响学习效果。