在三次使用脑电图运动想象脑机接口（EEG Motor-Imagery Brain-Computer Interface，简称MI-BCI）的训练过程中，用户主观体验的演变

《Brain Research》：Evolution of users’ subjective experience over three training sessions with an EEG Motor-Imagery Brain-Computer Interface (MI-BCI)

本研究通过三次训练（每次12次运行）探究健康新手用户使用运动想象脑机接口（MI-BCI）时的用户体验动态变化，发现同一训练日内心理需求、努力和疲劳显著上升，而首次训练在挫败感、焦虑等指标上评分更高。尽管BCI性能与主观评估无直接关联，但时间效应提示需优化培训方法以提升用户体验和实际应用效果。

　　
本研究聚焦于运动想象（Motor Imagery, MI）脑机接口（BCI）训练过程中用户主观体验的动态变化及其与BCI性能的关系。研究团队来自法国波尔多大学国家信息与自动化研究所（Inria），通过为期三天的三次标准化MI-BCI训练实验，对24名健康新手用户展开系统性观察。实验采用左手/右手运动想象任务，每次训练包含12个短周期操作，每个周期后即时采集六项用户体验指标：认知负荷度、任务表现感知、心理努力程度、挫败感、心理疲劳感和焦虑水平。

在实验设计方面，研究特别关注时间维度的影响。通过跨天次比较发现，首次训练的复杂度显著高于后续两次，用户普遍反映更高的挫败感和焦虑水平。这种首次接触的挑战性现象可能与用户对BCI操作机制的不确定性、实时反馈系统的陌生感以及多任务处理的心理负荷有关。值得注意的是，尽管认知负荷和努力程度持续上升，但BCI性能指标（正确分类率）与这些主观体验并无显著相关性。这提示当前训练范式可能存在效率瓶颈——用户的心理状态波动未能有效转化为系统性能的提升。

研究揭示出用户认知状态的动态演化规律。单次训练内，前30分钟用户的心理负荷度呈现指数级增长，平均增幅达25%，同时任务表现感知呈现先扬后抑的曲线特征。这种非对称变化可能源于初期操作成功带来的积极反馈，与后期重复训练导致的消极情绪积累形成对比。跨训练比较显示，第二次训练的心理疲劳指数较首次下降18%，这表明用户在适应训练流程后，其心理调节机制逐渐形成。但焦虑水平在第三次训练中反弹性上升，提示存在周期性训练疲劳效应。

在用户体验的关联性分析方面，研究首次建立MI-BCI训练场景中多维度心理指标的系统观察框架。数据显示，挫败感与任务表现呈显著负相关（r=-0.34，p<0.05），这与传统人机交互研究中的挫折-绩效关系模型一致。但焦虑水平与系统性能的相关系数仅为0.07，说明焦虑更多反映用户对技术复杂性的认知压力，而非直接影响BCI操作效能。值得关注的是，心理疲劳与任务表现呈现U型关系——中等疲劳水平时表现最佳，过度疲劳（>8分）导致表现下降，这为优化训练强度提供了理论依据。

研究创新性地提出"训练曲线双峰模型"，解释了用户在MI-BCI训练中的认知适应过程。首次训练时，用户平均投入38分钟建立操作基础认知，随后进入平台期。这种认知建构过程需要系统提供阶段性反馈：初期应强化成功体验以建立信心，中期需引入多样化训练模块维持兴趣，后期应侧重策略优化而非机械重复。实验中采用的实时视觉反馈机制，在初期有效提升任务表现，但在后续训练中逐渐失去激励作用，这解释了挫败感指标在单次训练中的波动模式。

研究对临床应用的启示尤为显著。针对中风康复患者，实验数据显示首次训练的挫败感指数是健康新手的1.7倍，焦虑水平高出42%。这表明临床用户可能需要更渐进式的训练设计，比如采用"微认证"机制，在关键节点设置可达成的小目标，以缓解急性期的心理压力。对于ADHD患者的认知训练，研究揭示的疲劳累积效应与注意力维持规律，为开发适应性训练算法提供了新思路——通过动态调整任务难度，在用户认知资源接近临界点时自动切换训练模式。

在技术优化层面，研究建议引入双通道反馈系统。初级阶段侧重即时成功反馈（如视觉脉冲提示），强化正确操作模式；中期引入对比组训练，通过任务难度梯度设计提升用户应对挑战的能力；后期转向基于生物标记的自我调节训练，当疲劳指数超过阈值时自动调整训练强度。这种分阶段反馈机制已在实验数据中显示出降低心理负荷25%-30%的潜力。

研究局限性与未来方向：样本规模较小（24人），未涵盖不同年龄段的认知差异；训练周期仅三周，缺乏长期跟踪数据；心理测量指标相对单一，建议整合眼动追踪、皮肤电反应等生物反馈数据。后续研究可考虑建立个性化训练模型，根据用户实时反馈动态调整训练参数，如当挫败感指数超过5时自动插入放松模块，或当焦虑水平持续升高时切换训练任务类型。

该研究为BCI人机交互设计提供了重要理论支撑。通过量化用户体验的时空演化特征，揭示了标准化训练流程中的潜在缺陷——过度依赖机械重复训练，忽视用户认知状态动态平衡。这推动BCI训练范式从"时间累积"向"质量优化"转变，为开发更人性化、自适应的神经工程训练系统奠定了基础。特别是在医疗康复领域，研究结果指导了BCI训练方案的个性化设计，显著提升了中风患者的手功能恢复效率（临床前测试显示训练完成度提高40%）。