A robot-like learning companion for executive-function neurofeedback: acceptability, user experience, and evidence of within-session self-regulation in a pilot study
Elise Grevet; David Daniël Hettema; Jaroslav Krc; Stefanie Enriquez-Geppert
- Año
- 2026
- DOI
- 10.31234/osf.io/6wcfd_v2 (se abre en una pestaña nueva)
- Licencia
- CC BY
Resumen ADIPA
Elaborado con IA a partir del texto originalEstudio piloto que examina la aceptabilidad, experiencia de usuario y autorregulación neurológica en el entrenamiento de retroalimentación neurofisiológica (NF) de funciones ejecutivas asistido por un agente robótico llamado Juno. El trabajo combina una técnica de neuromodulación no invasiva basada en electroencefalografía (EEG) que mide oscilaciones theta frontomediales para mejorar procesos cognitivos de orden superior (inhibición, memoria de trabajo, cambio de conjunto, monitoreo de conflictos) con un acompañante de aprendizaje diseñado para aumentar motivación y compromiso. La investigación responde a desafíos persistentes en NF: alta variabilidad interindividual en resultados (30-40% de participantes no logran autorregulación efectiva) y papel crucial de factores psicológicos como atención, motivación y autoeficacia. El estudio piloto evalúa si la presencia de un acompañante de aprendizaje mejora la aceptabilidad y el aprendizaje dentro de sesión en población con déficits de funciones ejecutivas.
Puntos clave
- Las oscilaciones theta en regiones frontomediales (4-8 Hz) se asocian con mejora en monitoreo de conflictos, actualización de memoria de trabajo, cambio de conjunto e inhibición de respuestas.
- Entre 30-40% de participantes en entrenamientos de neurofeedback no logran autorregulación efectiva del flujo neural, variabilidad que se relaciona con factores neurológicos, psicológicos y contextuales.
- Los acompañantes de aprendizaje pueden mejorar retención de conocimiento, resultados de aprendizaje y desempeño en tareas mediante apoyo instruccional e incentivos no cognitivos como aliento y persistencia.
- El diseño de retroalimentación neurofisiológica que integra señales temporales sumativas a lo largo de sesiones completas sostiene motivación y facilita reflexión estratégica en participantes.
- Los agentes de aprendizaje más simples o estilizados reducen carga cognitiva en el procesamiento de retroalimentación en comparación con agentes altamente realistas o antropomórficos.
Para quién: Investigadores, clínicos y estudiantes de psicología y neuropsicología interesados en neurofeedback, funciones ejecutivas, interfaces cerebro-computadora e intervenciones tecnológicas para déficits cognitivos.
Resumen de los autores
Áreas y palabras clave
Cómo citar (APA 7)
Grevet, E., Hettema, D. D., Krc, J., & Enriquez-Geppert, S. (2026). A robot-like learning companion for executive-function neurofeedback: acceptability, user experience, and evidence of within-session self-regulation in a pilot study. https://doi.org/10.31234/osf.io/6wcfd_v2