모바일 EEG의 교육적 활용 및 도구적 타당성에 대한 체계적 문헌고찰
A Systematic Review on the Use of Mobile EEG Technology for Education Research and its Validity
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뇌전도(EEG)는 교육 연구에서 학습자의 학습 과정과 수행을 과학적으로 이해하기 위한 방법으로 활용되고 있으며, 최근 모바일 EEG 기기의 확산으로 인해 관심이 증가하고 있다. 하지만 모바일 EEG 기술이 적용될 수 있는 교육적 맥락과 연구 설계 방법, 도구적 타당성에 대한 종합적인 논의는 아직 부족한 상태이다. 따라서 본 연구의 목적은 교육 연구에서 모바일 EEG의 교육적 활용과 도구적 타당성을 체계적으로 검토하는 것이다. PRISMA 가이드라인에 따라 국외 주요 학술 데이터베이스에 2011년 1월부터 2022년 1월까지 출판된 관련 문헌을 수집하였고, 포함․제외 기준에 따라 최종적으로 27편의 논문을 선정하였다. 각 논문을 세 가지 주요 측면(연구 맥락과 관심 측정 영역, 실험설계 및 데이터 수집, 동시 수집 데이터 및 관계)을 중심으로 검토하였고, 분석된 결과는 다음과 같다. 첫째, 모바일 EEG 기술은 과학 교육 분야, 대학생을 대상으로 한 연구에서 가장 많이 활용되었으며, 관심 영역은 인지, 정서, 운동 영역 순으로 측정 빈도가 높았다. 둘째, EEG 기술은 준-자연적인 실험설계, 컴퓨터 기반의 학습 환경 연구 설계에서 주로 활용되었고, 다수의 연구에서 10채널 이하의 모바일 EEG 기기를 사용하고 있었다. 또한 EEG를 15분 이하로 측정한 연구가 가장 많았고, 모든 영역에서 뇌파 신호 주파수 데이터를 가장 빈번히 측정하였음을 확인할 수 있었다. 셋째, 설문지와 성취도 데이터는 모바일 EEG 데이터와 함께 가장 높은 빈도로 동시 수집되고 있었다. EEG 데이터와 동시 측정한 데이터의 관련성을 분석한 결과, 완전/준-자연적인 실험설계에서, 뇌파 측정 시간이 30분을 초과하는 경우, 알파파와 베타파를 측정하는 경우에 모바일 EEG 주의 영역 데이터의 타당도가 증가하는 것으로 확인되었다. EEG 기술이 교육 연구에서 활용되고 있는 현황과 도구적 타당성을 체계적으로 검토한 이 연구가 향후 교육 연구에서 모바일 EEG 기술을 활용하는 데 기여하기를 희망한다.
Abstract
Electroencephalography (EEG), a measure of electrical activity in the brain, is used in education research to understand learners' learning processes and performance. However, comprehensive information on the measurement of EEG for education research, research design using EEG, and the extent of validity of the EEG data need to be improved for education researchers. In this study, we intend to provide evidence-based guidelines on the research design and measurement method and investigate the concurrent validity of the EEG data by methodically reviewing the most recent pertinent education studies. Following the PRISMA guidelines, we searched the literature published between January 2011 and January 2022 on major online academic databases. 27 publications were chosen for the final analysis after a thorough screening process based on the inclusion/exclusion criteria. In addition to collecting data simultaneously, we also extracted data about the research context, areas of interest, and research design (data collection and analysis). The main findings are: First, mobile EEG technology was used most in science education and with university students. The most often assessed domains were the cognitive, then the emotional, and then the physical. The use of transportable EEG equipment with 10 channels or fewer, semi-natural experimental designs, and computer-based learning settings was also prevalent. Moreover, most studies measured EEG within 15 minutes, and its frequency bands were the most frequently measured across all domains. Third, most studies collected self-reported survey and achievement data and mobile EEG data. The conditions to enhance the validity of attention data from mobile EEG were 1) fully/semi-natural experimental designs, 2) recording more than 30 minutes, and 3) measuring alpha and beta bands. The EEG technology as it is today, and the reliability of the resources employed in educational research were both thoroughly assessed in this work. The use of mobile EEG in future educational research is something we hope this study will help with.
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