Algunos conceptos básicos

Repasaremos brevemente algunos conceptos sobre EEG. Hay diferentes tipos de sensores para recoger los cambios de polaridad (Hajare & Kadam, 2021). No todos son igual de precisos. Básicamente encontramos electrodos húmedos que necesitan algún tipo de sustancia electrolítica que facilite la conductividad (gel o solución salina), aquellos cuyos sensores recogen la señal sin necesidad de preparación (electrodos secos) y los electrodos secos cuya recepción se ve facilitada por un poco de solución (semisecos). Los electrodos húmedos tienen una mejor calidad de señal (Lau-Zhu et al., 2019), pero si el tiempo de recogida de información se prolonga, se pueden ver afectados por la deshidratación del sensor. En general, los electrodos secos reducen los tiempos de colocación del dispositivo, pero su señal puede estar más afectada por artefactos (Shad et al., 2020). Con el posicionamiento de cada electrodo se pretende recoger información de la actividad en el área de ubicación, así, cuantos más electrodos se coloquen en el cuero cabelludo, se podrá obtener una información más detallada de un mayor número de zonas. La calidad de la señal recogida depende también de la frecuencia de muestreo del dispositivo (número de muestras recogidas de una señal continua en un segundo). Una frecuencia de muestreo baja perderá muchos fragmentos de la señal emitida y dificultará su estudio.

La información proporcionada por la señal de EEG se puede estudiar de diferentes maneras. En condiciones de laboratorio con control de los estímulos presentados, se pueden realizar estudios en el dominio del tiempo. En situaciones en las que se realiza una medida prolongada, convendría realizar un análisis cuantitativo de algunas características de la onda. Una forma de cuantificación viene del estudio de las características de la potencia espectral en diferentes bandas de frecuencia con significado funcional (Basar et al., 1999). Los cambios en el espectro de potencias de estas bandas (delta, theta, alfa, beta y gamma), servirían como neuromarcadores de actividades cerebrales específicas. Estos correlatos entre determinadas características de los espectros de frecuencia y diferentes procesos y estados cognitivos o emocionales permitirían orientar el análisis de los datos obtenidos en contextos educativos reales. En la Tabla 1 se presentan algunos ejemplos.

Debe entenderse que estos marcadores, generalmente, indican correlación, no causalidad. No se trata de marcadores precisos que identifiquen los procesos cerebrales subyacentes. Cada neuromarcador se ha extraído con una población determinada, un tipo de registro particular, o un procesado y extracción de características específico. Al variar cualquier parámetro (e.g. equipo con el que se recogen los EEG, tipo de situación experimental o contexto, edades de los participantes, tipo de pre-procesado…) pueden variar los significados de esos marcadores.

EEG en contextos educativos

La accesibilidad a dispositivos EEG de bajo coste ha permitido que en la última década aparezcan algunos estudios indagando en su aplicación en diferentes contextos educativos. En comparación con ámbitos como el márketing o los videojuegos, la investigación es aún limitada (Xu & Zhong, 2018). En la Tabla 2 se presenta una panorámica de trabajos recientes.

Matusz et al. (2019) proponen tres categorías para definir los enfoques de investigación respecto al grado de «naturalismo»: laboratorio controlado, laboratorio parcialmente naturalista e investigación naturalista. De acuerdo con ello, se aprecia en la revisión de Xu y Zhong (2018) que los trabajos completamente naturalistas aún son escasos. Son pocos los estudios que integran la tecnología EEG en el desarrollo normal de las clases, colocando dispositivos en todos los participantes de forma simultánea.

Dominan los estudios con universitarios. El número de trabajos con escolares es muy reducido. Los tamaños de la muestra son pequeños. Muchos estudios utilizan dispositivos de bajo coste con menos de cinco sensores secos, lo que limita la fiabilidad de los datos. El alto coste de los dispositivos de calidad, sus prolongadas preparaciones, o la accesibilidad a muestras con poblaciones infantiles, podrían ser algunas de las explicaciones a las limitaciones que muestra esta foto fija. En este estudio de caso indagaremos en estos aspectos, analizando las potencialidades y limitaciones del uso de dispositivos EEG en contextos escolares.

Contexto y participantes

El estudio se ha desarrollado con un grupo de 17 escolares de tercero de Educación Primaria de edades comprendidas entre los 8 y los 9 años (10 niñas y 7 niños) en un centro con el que los investigadores colaboran habitualmente. Los escolares conocían a parte del equipo de investigación ya que realizan con ellos actividades semanalmente.

El diseño de las tareas escolares sobre las que se realizaron los registros se consensuó con el profesorado del grupo, atendiendo a sus inquietudes. Con el fin de reducir el impacto en los escolares al introducir estos dispositivos en el aula y aprovechar la oportunidad para que el alumnado comprendiera mejor el funcionamiento neuronal, una semana antes de comenzar el estudio, se desarrolló un taller en el que se introdujo al grupo en diferentes aspectos de la actividad cerebral, mediante dispositivos lúdicos de neurofeedback. Para la realización del estudio se contó con el permiso del centro educativo, el consentimiento informado de las familias y la aprobación del Comité Ético de la Universidad.

Procedimiento

Dada la limitación del número de dispositivos (tres de cada tipo) y con el fin de no interrumpir demasiado en el desarrollo normal de las clases, se optó por una intervención semi-naturalista (Matusz et al., 2019). Para el desarrollo del estudio se utilizó un aula contigua al aula habitual del grupo. El alumnado fue convocado a dicha sala en tríos o parejas. Mientras se les colocaron los diferentes dispositivos se les fueron recordando algunos detalles sobre la recogida de la actividad cerebral a través de EEG explicados en el taller.

Tras colocar los dispositivos y confirmar la recepción correcta de las señales, se realizaron dos tomas de base (2’ con los ojos cerrados y 2’ con los ojos abiertos mirando a un punto en la parte central de un folio en blanco). A partir del registro del estado de base se recogió la actividad electroencefalográfica del alumnado escuchando diferentes explicaciones sobre aplicaciones de las matemáticas y realizando algunas tareas aritméticas. Tras el uso de cada dispositivo, se solicitó al alumnado que contestara unas preguntas sobre la comodidad del dispositivo, molestias en su preparación e interferencias para atender o realizar las tareas propuestas. Se colocaron los dispositivos en un orden aleatorio con cada grupo de participantes para evitar posibles efectos de acumulación de fatiga. El promedio de duración del registro con cada grupo fue de 48’.

Instrumentos

Se utilizaron cuatro dispositivos EEG (tres unidades de cada uno de ellos) para comparar sus posibilidades y limitaciones en un contexto escolar:

• Brainlink Pro: diadema de dos sensores de contacto de electrodo seco en la zona frontal. La frecuencia de muestreo es de 512 Hz. La señal es enviada por bluetooth al ordenador en el que se recoge gracias al software Lucid Scribe desde el que puede ser exportada como archivo CSV para el pre-procesado en EEGLab o Medusa.

• Emotiv Epoc: aparato EEG de 14 canales con sensores que precisan solución salina para facilitar la conducción y con una frecuencia de muestreo de 128 Hz. Los sensores están montados en posiciones fijas sobre una estructura de plástico. La señal se manda de forma inalámbrica al ordenador donde es recogida por el software TestBench desde el que puede ser exportada como archivo EDF para su posterior pre-procesado y análisis. Ha sido utilizado en numerosas investigaciones (Williams et al., 2020a).

• Epoc Flex: cuenta con 32 canales con sensores pasivos de Ag/AgCI (EasyCap) montados sobre un gorro de neopreno que permite elegir las posiciones de montaje. La conductividad se facilita por un gel. La frecuencia de muestreo es de 128Hz. El amplificador colocado en el gorro envía de forma inalámbrica la señal al ordenador donde se recoge a través de una aplicación online (Emotiv Pro) desde la que, posteriormente, se pueden descargar los datos en formatos CSV o EDF. En el trabajo de Williams et al. (2020b) se recoge su validación.

• El dispositivo Muse (InteraXon) cuenta con 4 canales de electrodos de contacto secos que recogen datos con una frecuencia de muestreo de 250Hz de la zona frontal y temporoparietal. Las señales, enviadas por bluetooth, pueden ser recogidas en una Tablet gracias a la aplicación Mind Monitor, desde la que se pueden exportar como archivo CSV para su tratamiento posterior. Ha sido validado por algunas investigaciones (Krigolson et al., 2017).

Se recogieron las valoraciones de los escolares participantes a través de un cuestionario y de entrevistas informales. Siguiendo trabajos anteriores (Zerafa et al., 2018), en el cuestionario se les preguntó sobre sus sensaciones durante la colocación de los aparatos (Preparación: «muy larga», «larga», «buena», «muy buena»); la comodidad del dispositivo (Comodidad: «muy incómodo», «algo incómodo», «cómodo», «muy cómodo») y la posible interferencia del mismo en las tareas realizadas (Distracción: «distrae mucho», «distrae algo», «no lo he notado»). Las respuestas al cuestionario pudieron ser matizadas y ampliadas gracias a las entrevistas. También se utilizó un diario de investigación en el que reflejaron aspectos del diseño del proyecto, las tareas y procedimientos, los acuerdos con el profesorado del centro, las entrevistas e intercambios informales con el profesorado y alumnado, así como incidentes críticos, dificultades y detalles en el desarrollo de la experiencia.

Análisis de datos

Las señales de EEG se compararon antes y después de su pre-procesado con EEGLab. En el pre-procesado se aplicaron filtros IIR Butterworth de paso alto (0,5Hz) y paso bajo (45 Hz), para los datos obtenidos del dispositivo Muse se aplicó, además, un filtro de ranura a 50Hz (los dispositivos de Emotiv integran este filtro para las interferencias de la señal eléctrica en la señal electroencefalográfica). Se limpiaron los datos de artefactos con una primera inspección visual, tras la que se aplicó un algoritmo de reconstrucción del subespacio de artefactos (ASR) para descartar los canales silenciados más de 5 segundos o con ruido de alta frecuencia de más de 4 desviaciones. Seguidamente, se re-referenciaron los datos mediante el cómputo de la referencia promedio (CAR). Finalmente, se aplicó el análisis de componentes independientes (ICA) y se descartaron los componentes en los que predominaban fuentes no neuronales (artefactos).

Para el análisis de las fuentes cualitativas se realizó una codificación abierta (Glaser & Strauss, 2006) en Atlas.ti, guiada por las preguntas orientadoras, y buscando la multirreferencialidad de los datos (entre tres investigadores). Seguidamente se realizó un análisis teórico de primer orden, construyendo interpretaciones y trasladando códigos descriptivos a categorías teóricas (Shkedi, 2004), apoyados por el contraste de los conceptos con otros autores (Shkedi, 2004). A través de la comparación y contraste entre códigos y con las categorías etic de la bibliografía, los datos se integraron en una codificación axial (Glaser & Strauss, 2006) de la que surgieron las siguientes categorías y tópicos:

• Aspectos organizativos: contactos previos, reducción del impacto, familiaridad con los participantes, colaboración investigadores-docentes, expectativas y reticencias, proyecto, permisos, ruptura de la vida escolar, espacios y tiempos, recursos humanos.

• Posibilidades y limitaciones de los equipos: adaptación a diferentes tallas, tiempo de preparación, calidad de la señal, limitaciones del número de canales.

• Perspectiva de los participantes: expectativas del alumnado, sensaciones en la preparación, comodidad, distracciones de la tarea por el dispositivo, expectativas del profesorado.

• Implicaciones éticas: perturbación/integración vida escolar, oportunidad de aprendizaje, delicadeza de los datos, beneficios.

Aspectos organizativos

Dado que se produce una alteración de la rutina del centro con personas y equipos nuevos, conviene mantener un contacto previo con el centro. En el caso estudiado, tal y como comenta el profesorado implicado, la trayectoria de colaboración entre los investigadores y el centro educativo facilita la apertura de este a nuevas propuestas. En concreto, una propuesta como esta de uso de EEG en el aula puede generar curiosidad y reticencias. En gran parte del claustro, en la mayoría de las familias y en la totalidad del alumnado genera una disposición favorable. Sin embargo, colocar dispositivos asociados con la electricidad, lo patológico o con «el acceso al interior de la mente», crea recelos entre algunos docentes y familias. Por ello hay que explicar en detalle el proyecto. El profesorado reconoce que la apertura a esta explicación se ve facilitada por la confianza generada en colaboraciones previas.

La obtención de los permisos del centro y las familias lleva tiempo y requiere, como se ha mencionado, una explicación detallada y pedagógica del proyecto. En este caso, algunas familias no dieron su permiso. Ello supondría un problema en caso de querer desarrollar proyectos plenamente naturalistas en los que se quisiera incorporar esta tecnología en las aulas convencionales. Este tipo de experiencias supone armonizar horarios y espacios. Las agendas de los centros suelen ser apretadas y resulta difícil disponer de tiempos en los que parte del alumnado pueda salir del aula habitual para realizar otra actividad. Además, no siempre se dispone de un espacio libre en los centros durante el tiempo que dure la recogida de datos. En este caso, la experiencia se fue posponiendo casi dos meses hasta que se encontró una semana propicia.

Por razones éticas y prácticas interpretamos que es interesante un acuerdo con el profesorado del centro del diseño de las pruebas, atendiendo a sus inquietudes y propuesta educativa. De esta manera, la propuesta se ajustará mejor al alumnado y a la programación del docente. La llegada de entre 4 y 8 investigadores al colegio, también supone un impacto en la vida escolar.

La experiencia genera muchas expectativas en el alumnado. En los encuentros semanales durante los meses previos, el alumnado, ilusionado, nos preguntaba constantemente por el momento de «colocar los gorros» y «leer el pensamiento». Algunos preguntaban divertidos si les iba a dar electricidad. Interpretamos que la familiaridad con el alumnado, les permite abrirse y compartir sus inquietudes. Esta familiaridad del alumnado con algunos investigadores repercute también en el estado de los niños y niñas al realizar las pruebas. Comentan los escolares que la confianza les hace estar más tranquilos durante la instalación de los equipos o el desarrollo de las pruebas. Ello es importante cuando, por ejemplo, se quieren analizar estados de ansiedad frente a las tareas escolares propuestas. Una tensión generada por la incomodidad de la situación experimental podría distorsionar los datos obtenidos.

El alumnado reconoce que el taller previo con actividades lúdicas sobre la actividad cerebral ayudó a generar una disposición favorable hacia los aparatos, interés por el tema, a tranquilizarles sobre los «experimentos», y a conocer y acercarse al equipo de investigación (en el taller intervinieron 9 investigadores e investigadoras que, posteriormente, participarían en la toma de datos). El alumnado señala que el taller les permitió comprender detalles sobre temas que habían estudiado (funcionamiento del sistema nervioso y la actividad neuronal).

La utilización de varios dispositivos EEG de forma simultánea implica muchos recursos humanos. Al menos, una persona por cada dispositivo para colocarlo, sincronizarlo con el ordenador que recibe la señal, controlar la buena conexión a lo largo de la prueba y grabar y guardar las diferentes partes del experimento (la preparación de un dispositivo con más canales se ve facilitada por la intervención de dos personas). Además, es interesante contar con otra persona responsable de los cuestionarios y del desarrollo de las diferentes pruebas propuestas al alumnado, así como una encargada de tomar nota de posibles incidentes y de grabar la experiencia.

Los horarios para la investigación se adaptan a la disponibilidad del alumnado, por tanto, la recogida de información no se da de forma continua y los miembros del equipo de investigación deben pasar horas en el centro que pueden aprovechar para organizar la información, limpiar los dispositivos o preparar la nueva recogida de datos. En todo caso, compaginar la disponibilidad del equipo con los horarios del centro supone otro aspecto limitante.

Posibilidades y limitaciones de los equipos

Los dispositivos utilizados presentan un amplio rango de adaptación a las variaciones de tamaños y formas de las cabezas. Brainlink tiene un sistema de cinta móvil con velcro fácilmente ajustable. Los electrodos del Emotiv Epoc están sujetos mediante tiras de plástico duro al cuerpo del dispositivo. Esos brazales se adaptan a diferentes formas de la cabeza, aunque hay que verificar que los sensores hacen contacto con las mismas áreas en todos los participantes. Con el Epoc Flex se usaron gorros de dos medidas (talla 50 y 54) según el tamaño de cabeza. La flexibilidad del neopreno hace que se adapte perfectamente. Muse dispone de un arco de plástico regulable que se adapta a un amplio rango de tamaños cefálicos.

El tiempo de preparación varía principalmente en función de la rapidez o problemas que presente la conexión entre el dispositivo EEG y el aparato que reciba la señal. El tiempo de preparación de BrainLink arrojó una media de 2’21” y las mayores demoras se debieron a su emparejamiento vía bluetooth con los ordenadores que recibían la señal. El tiempo medio de instalación del Emotiv Epoc fue de 7’02” y los principales problemas derivaron del contacto con el cuero cabelludo de los sensores en aquellos participantes con pelo rizado o mucha densidad de cabello. También dio problemas la caída de las esponjas que facilitan el contacto o de las terminales de los sensores que se desenroscaban de sus soportes. El Epoc Flex, con 32 canales con gel arrojó una media de preparación de 10’15”, pero los mayores retrasos no se debieron a la aplicación del gel (M=6’56”), sino a problemas con la conexión inalámbrica o la apertura de la aplicación on-line para la recogida de datos. Finalmente, Muse tuvo una media de 2’45” de preparación, debida especialmente a la búsqueda de un buen contacto en los sensores tras las orejas.

Dado que los dispositivos son inalámbricos, hay que tener la precaución de establecer la conexión entre el EEG y el receptor separando unos aparatos de otros para que no se den errores de reconocimiento. La calidad de la señal registrada varía entre los diferentes dispositivos. En la Tabla 3 se muestra un ejemplo visual de las señales antes del pre-procesado y tras él.

Las señales que registran mayor número de artefactos (distorsión en la señal por otras fuentes como son las producidas por movimientos, parpadeo, pulsaciones o el campo generado por la corriente eléctrica) son las de Muse. La colocación de sus sensores de contacto en la frente y tras los pabellones auriculares hace que se vean muy afectadas por parpadeos y contracciones maxilares. Como se aprecia en la Tabla 3, su espectro de frecuencia es algo inusual, con altibajos en la potencia, muchas diferencias entre canales y potencias elevadas para frecuencias altas.

El caso de Brainlink es similar. Sus dos sensores de contacto frontales son muy sensibles a los parpadeos y movimientos faciales. De igual forma, el espectro de frecuencia no se asemeja al habitual para ondas EEG.

La mala fijación de los sensores del Emotiv Epoc hace que se recojan bastantes periodos de pérdida de contacto, y resulta muy sensible a los movimientos de la cabeza. El espectro de su señal antes del pre-procesado presenta una imagen más cercana al espectro habitual de una señal EEG. La mejor calidad de señal (menos afectada por artefactos) se da en el Epoc Flex. Su mejor fijación a la cabeza y la mejor conectividad proporcionada por el gel se traducen en un menor número de artefactos.

Durante el pre-procesado, el menor número de segmentos de la señal que hubo que borrar se dio en los registros de Epoc Flex. Ello es importante para poder segmentar posteriormente la señal y realizar diferentes análisis de la actividad frente a las tareas propuestas en la clase. Al aplicar un método automático de rechazo de artefactos (Artifact subspace reconstruction, ASR), varios canales de los dispositivos BrainLink, Muse y Emotiv Epoc fueron suprimidos automáticamente. Dado que se trata de dispositivos con pocos canales, la supresión de alguno no puede ser compensada por interpolación de las medidas en canales cercanos y la pérdida de información impedirá realizar medidas de diferentes procesos mentales.

Utilizando la herramienta ICALabel de EEGLab (muestra la probabilidad de que un componente capte actividad cerebral u otros artefactos), se encontró que los componentes de los registros con BrainLink, Muse y Emotiv Epoc estaban muy afectados por fuentes musculares. Se observa una relación inversa entre tiempo de preparación y cantidad de electrodos, pero la limitación del número de electrodos tiene consecuencias: un menor número de canales y con posiciones fijas no permitirá acceder a muchos correlatos neuronales, y el reconocimiento de fuentes es menos factible o preciso.

Perspectiva de los participantes

Como se ha señalado, las expectativas del alumnado eran muy altas y tras la experiencia todos quisieron volver a repetirla. Esta actitud es relevante para entender que, posiblemente, tendieran a valorar positivamente los dispositivos. En la Tabla 4 se muestran los resultados de sus respuestas a los cuestionarios sobre sus sensaciones en la preparación, la comodidad de los dispositivos y las posibles distracciones generadas por estos en el transcurso de las tareas. En la tabla se muestran el número de respuestas dadas y los promedios de puntuación.

El alumnado de este caso aguanta con paciencia los preparativos. En algún caso en el que fallaron las conexiones con el ordenador o falló la apertura de la aplicación on-line y el proceso se alargó, sí comentaron que se habían aburrido un poco. Con el Emotiv Epoc, los problemas en la conexión de algunos electrodos en niñas con más densidad de cabello y la recolocación de esponjas de contacto o electrodos, llevan a 4 participantes a valorar la preparación de este dispositivo como larga (3) o muy larga (1). En el caso del Epoc Flex fueron los problemas de reconocimiento inalámbrico del dispositivo o errores en el acceso a la plataforma de registro de los datos los que alargaron el proceso y llevaron a algunos escolares a calificarlo como muy largo (2) o largo (3).

Respecto a la comodidad, en general, las sensaciones fueron buenas. Las molestias registradas vienen de la presión en la frente de los sensores de BrainLink (5 casos); la presión de algunos sensores en la región temporal del Emotiv Epoc (3); cierto picor tras las orejas de Muse (2); y cierta sensación de roce bajo el mentón por la cinta fijadora del Epoc Flex (1 caso). Para evitar malestar por los restos de gel usados en el Epoc Flex, se limpió el cabello con un poco de alcohol y se cepilló posteriormente. Pocos participantes se sintieron distraídos de las tareas por los dispositivos. En algún caso comentaron que estaban pendientes de que no se les moviese el dispositivo (Muse y Emotiv Epoc) o de no moverse ellos para evitar introducir “ruidos” en la señal.

En cuanto a las expectativas del profesorado sobre estas experiencias, esperan con ello conocer detalles sobre la respuesta de su alumnado ante diferentes tareas y los procesos neuronales subyacentes al aprendizaje, así como corroborar sus opiniones sobre cada escolar. En algunos casos tienen mayores expectativas de lo que en la práctica se puede llegar a investigar. Por otra parte, ven que supone un despliegue de medios y personas demasiado grande como para integrarlo en las clases y tienen alguna duda sobre la viabilidad de integrar estos dispositivos en clases convencionales.

Implicaciones éticas

Los resultados anteriores conllevan una serie de implicaciones éticas. Este tipo de experiencias interrumpen la vida escolar. Para disminuir este posible efecto disruptivo resulta importante integrarlas en la programación y proyectarlas atendiendo a los criterios docentes. Las pruebas no deberían ser muy largas para evitar el cansancio del alumnado, ni entorpecer otras actividades escolares.

Para el alumnado supone una oportunidad para ponerse en contacto con dispositivos, procedimientos y saberes de difícil acceso. Los datos son delicados y asegurar su confidencialidad y seguridad es fundamental. Se trata de datos de señales biológicas de menores y es importante seguir todos los protocolos para la protección de los datos.

Entendemos que el criterio básico para orientar estas experiencias es el del beneficio del menor. Si los resultados de las investigaciones pueden ayudar a los docentes a orientar mejor su práctica educativa y la experiencia enriquece a los participantes, se habrán compensado los inconvenientes. De ahí que los diseños de estas experiencias permitan acceder a información relevante para profesorado y alumnado.