Praktyczne projektowanie eksperymentów w PsychoPy 3800-KOG-MS2-PPEPP
Kurs wprowadza studentów w praktyczne projektowanie i implementację eksperymentów z wykorzystaniem środowiska PsychoPy. Uczestnicy uczą się tworzyć w pełni funkcjonalne zadania eksperymentalne, obejmujące przygotowanie bodźców, kontrolę przebiegu prób, pomiary czasu reakcji oraz rejestrowanie odpowiedzi. Pracując studenci poznają dobre praktyki planowania eksperymentów, strukturę kodu, zarządzanie zmiennymi i tworzenie warunków eksperymentalnych. W trakcie zajęć realizują własny mini-projekt - od koncepcji i protokołu, przez implementację i testowanie, aż po przygotowanie eksperymentu do zbierania danych w laboratorium. Kurs rozwija zarówno umiejętności techniczne, jak i kompetencje metodologiczne niezbędne do samodzielnej pracy badawczej.
Celem kursu jest praktyczne opanowanie pełnego procesu projektowania, implementacji i testowania eksperymentów poznawczych w środowisku PsychoPy. Zajęcia mają charakter warsztatowy - studenci pracują przy komputerach, indywidualnie i w małych zespołach, realizując kolejne etapy tworzenia eksperymentu: od pomysłu i protokołu, przez implementację w Pythonie – PsychoPy, aż po przygotowanie gotowego narzędzia badawczego do użycia w laboratorium.
Podczas kursu studenci realizują własny mini-projekt eksperymentalny, obejmujący:
1. przygotowanie krótkiego protokołu i planu zmiennych,
2. implementację zadania w PsychoPy,
3. przetestowanie i debugowanie eksperymentu,
4. przygotowanie finalnej wersji gotowej do przeprowadzenia badania.
Podstawą zaliczenia jest kompletny, działający eksperyment wraz z dokumentacją opisującą jego założenia, działanie i strukturę techniczną. Kurs rozwija zarówno umiejętności techniczne, jak i metodologiczną świadomość potrzebną do samodzielnego prowadzenia badań w kognitywistyce i psychologii poznawczej.
Koordynatorzy przedmiotu
Efekty kształcenia
Nabyta wiedza:
• podstawy projektowania eksperymentalnego: rodzaje zmiennych, struktura próby, warunki, bodźce, randomizacja, kontrola zmiennych zakłócających;
Nabyte umiejętności:
• planowanie przebiegu eksperymentu: projektowanie bloków, sekwencji prób, definiowanie parametrów, tworzenie arkuszy warunków;
• praca w środowisku PsychoPy (Builder + Python): tworzenie bodźców, obsługa komponentów, rejestrowanie odpowiedzi, praca z pętlami i zmiennymi;
• czasowanie i precyzyjny pomiar reakcji: dobre praktyki zapewniające kontrolę prezentacji bodźców, poprawną rejestrację czasów i minimalizowanie opóźnień;
• tworzenie własnych elementów w Pythonie: dodawanie kodu niestandardowego, operowanie zmiennymi, logika warunkowa, dynamiczne modyfikowanie przebiegu zadania;
• przygotowanie materiałów eksperymentalnych: projektowanie i import bodźców wizualnych i tekstowych, organizacja struktur folderów, praca z plikami CSV/Excel;
• testowanie i debugowanie: wykrywanie błędów logicznych, problemów timingowych, nieprawidłowych ścieżek bodźców, błędów w pętlach i warunkach;
• przygotowanie eksperymentu do zbierania danych: konfiguracja plików wynikowych, ustawienia logów, tworzenie wersji finalnej do laboratorium
• dokumentowanie projektu: struktury folderów, komentarze w kodzie, opis protokołu, notatki z testów, plik README.
Nabyte kompetencje społeczne:
• Praca w zespole
Kryteria oceniania
Podstawą zaliczenia jest kompletny projekt indywidualny polegający na zaprojektowaniu, zaimplementowaniu i przetestowaniu eksperymentu poznawczego w środowisku PsychoPy, obejmujący pełen cykl tworzenia narzędzia badawczego: od protokołu i planu zmiennych, przez implementację, po przygotowanie wersji finalnej gotowej do użycia w laboratorium.
Na ocenę końcową składają się:
• Poprawność i kompletność projektu eksperymentalnego
• (jasno zdefiniowane zmienne, struktura prób i bloków, poprawnie skonstruowane arkusze warunków, adekwatna randomizacja, kontrola zmiennych zakłócających).
• Jakość implementacji w PsychoPy (Python)
• (poprawne działanie logiki zadania, prawidłowe działanie komponentów, poprawne wykorzystanie pętli i zmiennych, czytelność i poprawność kodu niestandardowego, adekwatna organizacja struktury projektu i plików).
• Timing i rejestracja danych
• (prawidłowe ustawienia czasu prezentacji bodźców, poprawna rejestracja RT i odpowiedzi, brak istotnych błędów timingowych lub logicznych wpływających na poprawność danych).
• Testowanie i debugowanie
• (udokumentowany proces testów, identyfikacja i rozwiązanie błędów, stabilność działania wersji finalnej).
• Jakość dokumentacji technicznej i metodologicznej
• (opis protokołu, kluczowe założenia eksperymentu, diagram przebiegu, opis struktury plików i zmiennych, instrukcja uruchamiania; dokumentacja przygotowana w formie README lub krótkiego raportu).
• Krótka prezentacja projektu
• (przedstawienie założeń eksperymentu, logiki implementacji oraz kluczowych decyzji projektowych).
Dopuszczalna liczba nieobecności podlegających usprawiedliwieniu: 2
Literatura
1. Peirce, J. W. (2007). PsychoPy—Psychophysics software in Python. Journal of Neuroscience Methods, 162(1–2), 8–13
2. Peirce, J. W., & MacAskill, M. R. (2018). Building Experiments in PsychoPy. SAGE Publications.
3. Peirce, J. W., Gray, J. R., Simpson, S., MacAskill, M., Höchenberger, R., Sogo, H., Kastman, E., & Lindeløv, J. (2019). PsychoPy2: Experiments in behavior made easy. Behavior Research Methods, 51(1), 195–203
4. The PsychoPy Documentation (Official) https://www.psychopy.org
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: