組成團隊

本計畫將透過行為、心理與神經科學的角度，「描述、解釋、預測與改善」兒童記憶、語言、動作與社交能力的發展，提高他們的就學準備度，使他們能獲得有效的學科學習(academic learning)與學校適應。因應人工智慧(artificial intelligence, AI)與神經工程技術的快速發展，已有許多研究將腦機介面(Brain-Computer Interface, BCI)用於探勘神經生理指標，並運用於評估預測、認知增進與醫療復健等。鑑於眼動追蹤技術、超掃描(hyperscanning)技術、感測技術及物聯網(Internet of Things, IoT)與其分析方法蓬勃發展，本計畫的另一個目的即是以上述儀器設備收集數據並結合AI演算技術（CNN-LSTM、CNN-RNN），探究兒童之記憶、語言、動作與社交在學習環境互動下之神經同步性，預期可對於兒童在共學互學、動作模仿、語言交談、情感交流與社交互動等發展，提供多元型態的整合訊息，為兒童記憶、語言、動作和社會互動發展與障礙，提供更為完整的分析以利發展精準評估。