This article aims to describe the process of measuring mental state variables through a brain-computer interface in the interaction of humans with books with augmented reality; specifically, it seeks to analyze the variables commitment, stress, interest, relaxation, excitement, concentration in the interaction of students with a book with augmented reality compared with the measurement of the same variables when reading a traditional text. For the process of measuring emotional signals, two texts were designed for the data structure subject of the systems engineering program, the first in traditional format and the second with augmented reality applications. Subsequently, the mental state measures were taken through the brain-computer interface to the sample of students of the subject interacting with the traditional book and the book with augmented reality. Finally, through the interface software application, the results of the variables of each student interacting with the mentioned texts were downloaded and comparatively analyzed. Through comparative analysis, it is shown that the variable of mental state interest increases in the interaction of higher education students with books with augmented reality compared to reading a traditional text. Brain-computer interface systems have become an effective strategy for the measurement of emotional variables in the incorporation of emerging technologies such as augmented reality into teaching-learning processes in higher education.

Introducción: Este estudio evalúa las cinco métricas de desempeño, disponibles en el dispositivo Emotiv Insight en una tarea virtual de seguimiento de trayectorias por medio de un robot móvil. Objetivo: Caracterizar y/o determinar si algunas métricas EEG se relacionan con primitivas de una tarea de tele operación, donde se realimentan señales hápticas, en pro de verificar si puede ser útil incorporar la información disponible del dispositivo Emotiv en una estrategia de control compartido. Metodología: Se formuló un diseño experimental, que incluye el registro y análisis de neuroseñales en cinco usuarios con una Interfaz Cerebro Computador (ICC), ejecutando tareas de teleoperación de un robot móvil en el entorno de VREP (Virtual Robot Experimentation Platform). Resultados: Los resultados muestran que el compromiso y la relajación son emociones que podrían ser de utilidad para identificar situaciones demandantes en tareas de seguimiento y evasión de obstáculos. Por otro lado, se observa que algunas métricas como estrés, excitación, interés y enfoque, en promedio, se mantienen en niveles similares durante la ejecución de la tarea. Conclusiones: Incluir interfaces cerebro computador de bajo costo, como el Emotiv en tareas con realimentación háptica, ofrece nuevas posibilidades para la evaluación del desempeño del usuario y potencialmente para control.

Presenta los avances realizados en la integración de un dispositivo comercial de bajo costo para capturar neuroseñales, con el fin de registrar expresiones de un usuario de material multimedia. Todas las personas adoptan diversos tipos de expresiones al ver televisión, películas, comerciales u otros textos. Ejemplos de estas expresiones son: apretar los dientes en escenas de suspenso; mover la cabeza hacia atrás cuando se da la sensación de arrojar un objeto hacia fuera de la pantalla en películas 3D; desviar la mirada en las escenas de terror; sonreír en comerciales emotivos; dar carcajadas en escenas de humor, e incluso quedarse dormido por el desinterés. La idea general de este sistema es capturar todas estas expresiones en conjunto, con señales emotivas tales como el nivel de atención, frustración y meditación, para que los expertos en creación del material multimedia puedan realizar un análisis y mejorar sus productos. Se presentan pruebas experimentales que evidencian el buen funcionamiento del sistema.