يتطلب اشتراك JoVE لعرض هذا المحتوى. تسجيل الدخول أو ابدأ نسخة تجريبية مجانية

مقالة منهجية

تقييم ويرابليس المعصم التجارية قبالة الجرف لتقدير الضغط على الطلاب

7.2K مشاهدة

⸱

DOI:

10.3791/57590

⸱

يونيو 16, 2018

 ,  ,  , 

في هذه المقالة

ملخص

ومن المقترح وضع بروتوكول لتقييم حلول تقوم على أساس تجاري قبالة الجرف ويرابليس المعصم (عمر) لتقدير الإجهاد في الطلاب. البروتوكول تتم في مرحلتين، أولية المستندة إلى مختبر التعريفي اختبار إجهاد، ومرحلة رصد الجارية في الفصول الدراسية أثناء قيام الطالب الأنشطة الأكاديمية.

الملخص

يمكن ارتداؤها من الأجهزة التجارية قبالة الجرف (عمر) أصبحت شعبية خلال السنوات الأخيرة لرصد الأنشطة الرياضية، لا سيما بين الشباب. تتضمن هذه الأجهزة أجهزة استشعار لجمع البيانات عن الإشارات الفسيولوجية مثل معدل ضربات القلب ودرجة حرارة الجلد أو استجابة الجلد جلفانيه. عن طريق تطبيق تقنيات تحليل البيانات لهذه الأنواع من إشارات، من الممكن الحصول على تقديرات جوانب ذات مستوى أعلى من السلوك البشري. في الأدب، وهناك عدة أعمال تصف استخدام البيانات الفسيولوجية التي تم جمعها باستخدام الأجهزة الطبية للحصول على معلومات عن أنماط النوم أو الإجهاد. بيد أنها لا تزال مسألة مفتوحة ما إذا كانت البيانات التي تم التقاطها باستخدام ويرابليس المعصم أسرة كافية لوصف الحالة النفسية المتعلمين في الأوساط التعليمية. تناقش هذه الورقة وضع بروتوكول لتقييم تقدير الإجهاد من البيانات التي تم الحصول عليها باستخدام أسرة المعصم ويرابليس. البروتوكول ينفذ على مرحلتين. وتتألف المرحلة الأولى من تجربة مختبرية تحت التحكم، حيث يستخدم تطبيق المحمول للحث على مستويات مختلفة من الإجهاد في طالب عن طريق الفيديو الاسترخاء، ولون ستروب وكلمة، واختبار "السمع بالإضافة المسلسل يسير بخطى"، واختبار فرط التنفس. تجري المرحلة الثانية في الفصول الدراسية، حيث يتم تحليل الإجهاد أثناء القيام بالعديد من الأنشطة الأكاديمية وهي حضور المحاضرات النظرية والقيام بالمناورات وغيرها من الأنشطة الفردية وأخذ الاختبارات القصيرة والامتحانات. وفي كلتا الحالتين، تعتبر البيانات الكمية التي تم الحصول عليها من أسرة المعصم ويرابليس ونوعية البيانات التي تم جمعها عن طريق الاستبيانات. ويشمل هذا البروتوكول طريقة بسيطة ومتسقة مع تطبيق التعريفي إجهاد والاستبيانات، التي تتطلب مشاركة محدودة لدعم الموظفين.

المقدمة

الدولة من أحدث التكنولوجيات يمكن ارتداؤها متاحة على نطاق واسع، وبيئاتها التطبيق آخذة في التوسع باستمرار. يمكن أن نجد في السوق العديد من الأجهزة المختلفة، بين فيه أسرة المعصم ويرابليس1، مثل الساعات الذكية وعصابات الذكية، تحظى بشعبية بين الرياضيين لياقة البدنية شخصية رصد أداة2. عن طريق تطبيق التقنيات التحليلية البيانات، يمكن معالجة البيانات التي تم الحصول عليها باستخدام هذه الأجهزة لتوفير مؤشرات مثل الحالة المادية العامة، والنوم عامل الجودة أو الانتعاش. انطباق الواضحة في هذا المجال أثارت اهتمام الأوساط الأكاديمية حول إمكانية تطبيقها على حقول أخرى، لا سيما في3،الصحة المجال4، على الرغم من أن الحد من متطلبات صارمة للتجارب السريرية بدء العمل بها. ومع ذلك، في أقل تطلبا السياق مثل التعليم، يمكن أن نجد في الأدب التحقيقات الأخيرة التي تنطوي على استخدام أنواع مختلفة من الأجهزة يمكن ارتداؤها، سواء المتعلقة بتدريس الأنشطة5،6 والتقدير بعض الخصائص للطالب مثل أنماط النوم7، أو التحليل لمشاركة الطلاب في الأنشطة التعليمية المختلفة8.

وفي حالتنا، نحن نركز على تحليل أسرة المعصم الأجهزة يمكن ارتداؤها كوسيلة لجمع الإشارات الفسيولوجية التي من شأنها في نهاية المطاف تسهيل تقدير الإجهاد، الذي بدوره أحد جوانب رئيسية في السياقات التعليمية. الإجهاد له تأثير ذات صلة في تطوير الأنشطة الأكاديمية وأداء الطلاب عموما. على سبيل المثال، مستويات الإجهاد ذات صلة مباشرة بظهور أعراض الإرهاق في الطلاب9،،من1011، ومستويات عالية من الإجهاد ذات الصلة لا سيما خلال العام طالبة، حيث معدلات التسرب بين 20% ونسبة 30%12،13 شائعة. كشف ومراقبة مؤشرات الإجهاد يمكن أن تحسن هائل في الأداء الأكاديمي.

استخدام الأجهزة يمكن ارتداؤها المعصم أسرة له ما يبرره لأن لديهم أجهزة الاستشعار التي توفر معلومات حول الإشارات الفسيولوجية التي استخدمت على نطاق واسع من المجتمع العلمي في تقييم الإجهاد والكشف. بعض الإشارات التي يشار إليها في الأدبيات المستخدمة لهذا الغرض وتشمل معدل ضربات القلب (HR)14ومعدل ضربات القلب فاريبيليتي15، الجلد درجة الحرارة (ش)16، التنفس14واستجابة الجلد جلفانيه (GSR)17. ويمكن جمع هذه الإشارات بأسره المعصم ويرابليس. بيد أنها لا توفر نفس الأداء كالأجهزة الطبية. وهناك اختلافات تتعلق بدقة أجهزة الاستشعار بين الأجهزة18،19،،من2021. ومع ذلك، أظهرت السابقة يعمل18،،19،،من2021 أن أسرة المعصم أجهزة الاستشعار يمكن ارتداؤها على أنماط الخطأ مماثلة للأجهزة المتخصصة، في سيناريو حركة بطيئة،.

الهدف من هذه الورقة وضع بروتوكول لتقييم حلول مختلفة لتقدير الإجهاد في الطلاب باستخدام أسرة المعصم ويرابليس. وهناك العديد من الترتيبات التي يمكن أن تقترح لتقدير مستويات الإجهاد، التي تنطوي على استخدام المعصم مختلفة يمكن ارتداؤها الأجهزة والبيانات التقنيات التحليلية، وعلى وجه التحديد آلة تعلم الخوارزميات. ويرابليس المعصم أسرة تتسم بهم عالية التفتت، وعدم التجانس وإمكانية التشغيل المتداخل مشاكل22. ثلاث شركات على حصة سوق إجمالية تقريبا 50%23، ولكن أسهم كثير من حساب شركات أخرى للسوق الفردية أصغر كثيرا، بحصة إجمالية تتجاوز 50 في المائة. من ناحية أخرى، من حيث عدم التجانس، ويرابليس ليست كلها لها نفس عدد ونوع من أجهزة الاستشعار، مع مقاييس التسارع وأجهزة استشعار ح يجري الأكثر شيوعاً، ودرس في ش وفي GSR يجري فقط في 5% الأجهزة. أما بالنسبة لإمكانية التشغيل المتداخل، هناك نهج جمع البيانات وأنظمة تشغيل مختلفة غير متوافقة مع بعضها البعض. أما بالنسبة للجهاز تعلم التقنيات التي يمكن تطبيقها لتقدير الإجهاد من البيانات التي تم جمعها عن طريق جهاز معصم، هناك العديد من الخيارات المتاحة24، بما في ذلك قرار الأشجار، والشبكات العصبية، أقرب جاره النهج، بايز ساذجة المصنفات، إلخ خلاصة القول، هناك مجموعة كبيرة ومتنوعة من الحلول التي يمكن وضعها لتقدير الإجهاد، حتى أنها مفيدة لتصميم على بروتوكول تقييم لتسهيل المقارنة بين مختلف خيارات أولية لتحديد في نهاية المطاف أنسب في سياق معين.

لتنفيذ البروتوكول، بالعديد من الأدوات اللازمة (الشكل 1). أولاً، هناك حاجة جهاز يمكن ارتداؤها معصم أسرة لإحضار البيانات الفسيولوجية. يجب أن يكون هذا الجهاز يمكن ارتداؤها على الأقل الموارد البشرية رصد القدرات، ولكن أجهزة استشعار إضافية تكون مرغوبة (مثل أجهزة الاستشعار التسارع، ش، GSR). ثانيا، مطلوب هاتف ذكي يعمل التطبيق فيسيولوجيكالسيجنال لجمع البيانات التي يتم التقاطها من قبل الجهاز يمكن ارتداؤها. ثالثا، هو قرص تشغيل التطبيق ستريستيست اللازمة لتشغيل تمارين الإجهاد التعريفي (الهاتف الذكي يمكن أن تستخدم بدلاً من ذلك الكمبيوتر اللوحي لهذا الغرض). رابعا، بعض الاستبيانات لجمع البيانات النوعية في تصور الطلاب على الإجهاد. خامسا، خدمة ملقم مع صفحة ويب25 القيام بجمع البيانات ومعالجة مسبقة، ولوحة معلومات ويب لإظهار تطور الإشارات. وأخيراً، جمعت بيانات تحليلات مجموعة26 لمعالجة البيانات عن الطلاب باستخدام تقنيات التعلم آلة.

بروتوكول التقييم تنقسم إلى مرحلتين. أول واحد، في مرحلة المختبر، تجري في غرفة مريحة، حيث يتم الناجمين عن مستويات مختلفة من الإجهاد (أي، "الاسترخاء"، "تركيز الإجهاد" والتأكيد على "") إلى موضوع هدف (طالب) من خلال العديد من المهام الشائعة المسببة الإجهاد. الجزء الثاني تجري في الفصول الدراسية، وأنها تنطوي على رصد الطالب أثناء إنجاز العديد من الأنشطة الأكاديمية: التفسيرات النظرية، الأنشطة الفردية، اختبارات قصيرة، والامتحانات، و غيرها أثناء التنفيذ هذا البروتوكول، في الموضوع الفسيولوجية إشارات يتم التقاطها بواسطة جهاز معصم. وأخيراً، تتم معالجة هذه الإشارات بواسطة آلة التعلم خوارزميات تقديم تقديرات عن مستوى الإجهاد.

أثناء مرحلة المختبر، يستخدم التطبيق ستريستيست للحث على مستويات مختلفة من الإجهاد. وأدلة هذا التطبيق الموضوع لإنجاز أربع مهام مختلفة. المهمة الأولى لإنشاء خط أساس لتحليل الإجهاد. في هذه المهمة، يتصور الطالب 4 دقائق فيديو استرخاء التي تظهر لقطات مختلفة من غروب الشمس على جسر. المهمة الثانية لتكيف من لون ستروب واختبار Word27 (سكوت). كل ثانيتين، هذا الموضوع يجب أن تختار اللون الذي رسمت اسم اللون (الأحمر، الأخضر، والبرتقالي، والأزرق والأرجواني). تتوفر عدة الأزرار الموجودة في الجزء السفلي من الشاشة التي تحتوي على الرسالة الأولى من كل لون لهذا الموضوع لاختيار اللون رسمت في كل وقت. على سبيل المثال، يصور الزر الذي يشير إلى اللون الأزرق الحرف باء وفي حالتنا، ينقسم هذا الاختبار إلى ثلاثة مستويات مختلفة من الصعوبة. للمستوى الأول (SCWT1)، سوف تظهر ملونة "عبارة من الألوان" في نفس ترتيب الأزرار، حتى تطابق اللون والاسم مباشرة. يتم أخذ هذا المستوى كخط أساس، كما أنها لا تنطوي على أي صعوبة وهذا الموضوع ينبغي إلا اضغط الأزرار بشكل صحيح، دائماً بنفس الترتيب. للمستوى الثاني (SCWT2)، تظهر الملونة "عبارة من الألوان" عشوائياً، ولكن يتم الاحتفاظ بالمراسلات بين اسم ولون. تنبعث كل مرة يفشل هذا الموضوع تنبيه، وإذا أخطاء اثنين، سيتم إعادة تعيين نقاط تصحيح الألوان. على مستوى آخر، أصعب (SCWT3)، لا تطابق اسم ولون. وبهذه الطريقة يهدف هذا المستوى أكثر معقدة ومرهقة بالنسبة لهذا الموضوع. وتتألف المهمة الثالثة على "الإيقاع السمعي المسلسل إضافة" اختبار (جانب PASAT)28، الذي يقيس كيف يواجه الطالب اختبار تركيز. خلال هذه المهمة، لعبت تسلسل أرقام متتالية بصوت عال، ويجب إضافة الطالب آخر رقمين وكتابة النتيجة في قدم مربع على الشاشة قبل الاستماع إلى الرقم التالي. في هذه المهمة، إذا كان هذا الموضوع يجعل من خطأ، يحدث حدثاً مثيرة للقلق لتوليد الإجهاد (اثنان أرقام سليمة وفي الوقت نفسه أو الاحتفاظ لفترة طويلة من الصمت). وفي هذه الحالة، إذا ارتكبت ثلاثة أخطاء، سيتم إعادة تعيين حساب المبلغ. وتتألف المهمة الرابعة في نشاط زيادة التنفس للحث على اختلاف نفس الإشارات الفسيولوجية التي تثير حالة ضاغطة17. في نهاية كل مهمة ومستوى، هذا الموضوع قد تشير إلى مستوى الإجهاد المتصورة، استخدام التطبيق نفسه، وفقا لمقياس Likert قيمة 5.

أثناء مرحلة الفصل الدراسي، الاضطلاع بأنشطتها الأكاديمية العادية جنبا إلى جنب مع بقية زملائهم الطلاب. ويركز البروتوكول على مستويات الإجهاد التي تحدث خلال الأنشطة الخاصة بالفصل الدراسي. في نهاية المحاضرة، يتم إكمال استبيان موجز (المرفق 1) الطالب للإشارة إلى مستوى الإجهاد في عدة أنشطة وفقا لمقياس 5-القيمة المتصورة.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

البروتوكول

جميع الأساليب المذكورة أدناه أقرتها الحكومة الإقليمية للجنة في غاليسيا لأخلاقيات البحوث بونتيفيدرا-فيغو-اورينسي (رمز الصنع 2017/336). وكان تنفيذ البروتوكول لطلاب السنة الأولى في المدرسة "الاتصالات السلكية واللاسلكية الهندسة"-جامعة فيجو، سواء في غرفة مختبر مريحة وفي عدة محاضرات ودورات ممارسة دورة البكالوريوس على "أبنية الكمبيوتر".

1-إعداد الأجهزة

  1. توصيل الجهاز بالهاتف الذكي والكمبيوتر اللوحي اتصال إنترنت مستقرة.
  2. قم بتشغيل اتصالات Bluetooth في الهاتف الذكي.
  3. البحث في الهاتف الذكي، في المقابلة الرسمية المتجر التطبيق يمكن ارتداؤها المعصم. تحميل وتثبيته.
  4. وفي الهاتف الذكي، ابحث عن التطبيق فيسيولوجيكالسيجنالس لالتقاط الإشارات الفسيولوجية. تحميل وتثبيته.
    ملاحظة: في الوقت الراهن، التطبيق إصدار بيتا والوصول التي يمكن أن توفرها الطلب.
  5. في اللوحة، البحث عن التطبيق ستريستيست لاستخدامها في التجارب المختبرية في البحوث. تحميل وتثبيته.
    ملاحظة: في الوقت الراهن، التطبيق إصدار بيتا والوصول التي يمكن أن توفرها الطلب.
  6. قم بتشغيل الجهاز يمكن ارتداؤها المعصم أسرة والمكان يمكن ارتداؤها.
  7. في الهاتف الذكي، افتح التطبيق يمكن ارتداؤها المعصم أسرة الرسمية.
    ملاحظة: سوف تشرع التطبيق لمزامنة الجهاز يمكن ارتداؤها مع الهاتف الذكي. في بعض الأجهزة، وعنوان البريد إلكتروني المطلوب.
  8. في الهاتف الذكي، افتح التطبيق فيسيولوجيكالسيجنالس.
    1. في حالة إخطاره بطلب الوصول إلى أجهزة الاستشعار، تقبل ذلك.
    2. تحقق من الجهاز. انتظر التطبيق فيسيولوجيكالسيجنالس لعرض الكلمة وارد باللون الأخضر.
      ملاحظة: يشير هذا إلى أنه تم الكشف عن الجهاز يمكن ارتداؤها وذلك هو تمكين نقل المعلومات من أجهزة الاستشعار للهاتف الذكي. إذا لم تظهر هذه الرسالة كرر من الخطوة 1، 6.

2-مرحلة المختبر

  1. إعداد وضع المختبر. اختر غرفة مريحة وغير مزعجة دون تشتيت الضوضاء ومع درجة حرارة مريحة (بين 22 درجة مئوية و 26 درجة مئوية).
  2. قم بتشغيل الجهاز يمكن ارتداؤها المعصم ووضعه حول المعصم غير المهيمنة subject´s ووضع سماعات الرأس على الرأس للطالب. تناسب يمكن ارتداؤها شكل محكم ولكن بشكل مريح حول المعصم.
  3. الاتصال بالهاتف الذكي والكمبيوتر اللوحي إلى اتصال إنترنت مستقرة وتحقق من أن اتصال Bluetooth النشطة.
  4. في الهاتف الذكي، بدء التطبيق فيسيولوجيكالسيجنالس.
    1. انتظر التطبيق لعرض الكلمة وارد باللون الأخضر.
    2. حدد خيار تغيير المستخدم في القائمة اليسرى التكوين وتوفير معرف الموضوع الذي سيتم استكمال الاختبارات وانقر فوق حفظ.
  5. في جهاز كمبيوتر محمول، الوصول إلى لوحة المعلومات وأدخل معرف اختبار المسؤول وكلمة المرور.
    ملاحظة: في الوقت الراهن، للاهتمامات الخاصة والأمن، الوصول إلى لوحة المعلومات يتوفر فقط تحت الطلب.
    1. حدد معرف الموضوع والتبويب الإجهاد في هذا الموضوع.
    2. تحقق من تطور الإشارات الفسيولوجية وانتظر الجهاز يمكن ارتداؤها للتوصل إلى الاستقرار الحراري قبل البدء التجربة.
      ملاحظة: يتم تعريف الثبات الحراري كهضبة في الرسم البياني.
  6. في اللوحة، بدء تشغيل التطبيق ستريستيست.
    1. يشرح هذا الموضوع مهام المختبر الأربعة. وتظهر بعض الشاشات والإجراءات المتخذة لتنفيذ خلال كل واحدة من المهام.
      ملاحظة: هذا مهم جداً، لأن هذا الموضوع ينبغي أن تشعر شدد أو استرخاء وفقا للأنشطة المنجزة، ولا الخوف أو القلق حول ما سيحدث.
    2. يقول الطالب عدم الراحة أسلحتهم على الطاولة واستخدام اليد حيث يوضع الجهاز يمكن ارتداؤها لتنفيذ الأنشطة.
    3. أدخل معرف المستخدم نفسه كما هو الحال في الخطوة 2.4.2 وانقر فوق السهم.
  7. بدء تشغيل مهمة الفيديو وإعطاء السيطرة الكاملة للطالب.
    1. الاحتفال بالاضطلاع بهذه المهمة دون وقوع أي حادث.
    2. عند الانتهاء من المهمة، والتحقق من أن هذا الموضوع يوفر الضغط المتصورة.
  8. بدء تشغيل مهمة لون ستروب (سكوت) التتالي للمستويات 1 و 2 و 3.
    1. لكل مستوى، نلاحظ أن يضطلع بمهمة فرعية دون وقوع أي حادث.
    2. عند الانتهاء من كل مهمة فرعية، والتحقق من أن هذا الموضوع يوفر الضغط المتصورة.
    3. فقط للمستوى 3 وفقط في حال لم يحل هذا الموضوع أنه بعد 4 دقائق، إنهاء المهمة عن طريق الضغط على السهم الموجود في الجزء العلوي من الشاشة.
  9. بدء اختبار "السمع بالإضافة المسلسل يسير بخطى" (جانب PASAT).
    1. الاحتفال بالاضطلاع بهذه المهمة دون وقوع أي حادث.
    2. في حال لم يحل الموضوع الاختبار جانب PASAT بعد 4 دقائق، إنهاء المهمة عن طريق الضغط على السهم الموجود في الجزء العلوي من الشاشة.
    3. عند الانتهاء من المهمة، والتحقق من أن هذا الموضوع يوفر الضغط المتصورة.
  10. بدء اختبار فرط التنفس.
    1. مراقبة تطور الموارد البشرية باستخدام لوحة المعلومات. إذا لا تقم بتغيير الإشارات الفيزيولوجية إلى حد كبير، طرح هذا الموضوع إلى زيادة معدلات الإلهام وانتهاء الصلاحية تدريجيا.
    2. وفي حالة هذا الموضوع يشعر بالدوخة أو وقف غير مريحة هذه المهمة. على أي حال، إكمال المهمة بعد أربع دقائق.
    3. عند الانتهاء من المهمة، والتحقق من أن هذا الموضوع يوفر الضغط المتصورة.

3-مرحلة الفصل الدراسي

  1. قم بتشغيل الجهاز يمكن ارتداؤها المعصم، والمكان يمكن ارتداؤها حول المعصم غير المهيمنة subject´s. تناسب يمكن ارتداؤها شكل محكم ولكن بشكل مريح حول المعصم.
  2. الاتصال الهاتف الذكي لاتصال إنترنت مستقرة والتحقق من اتصال Bluetooth نشط.
  3. في الهاتف الذكي، بدء التطبيق فيسيولوجيكالسيجنالس.
    1. انتظر التطبيق لعرض الكلمة وارد باللون الأخضر.
    2. حدد في القائمة التكوين الخيار تغيير المستخدم ، وتوفير معرف الموضوع الذي سيتم استكمال الاختبارات وانقر فوق حفظ.
  4. في جهاز كمبيوتر محمول، الوصول إلى لوحة المعلومات وأدخل معرف اختبار المسؤول وكلمة المرور.
    1. حدد معرف الموضوع والتبويب الإجهاد في هذا الموضوع.
    2. تحقق من تطور الإشارات الفسيولوجية.
  5. تأخذ شروح عن أي أحداث ذات الصلة التي تحدث في الفصول الدراسية فيما يتعلق بتفاعل الطالب والمعلم.
    ملاحظة: المعلومات ذات الصلة، والأحداث الأساسية ستستخدم لتسمية عينات الفسيولوجية بعد ذلك. الأحداث مثال سؤال من المعلم للطالب، أو يتم البدء شرح نظري.
  6. في نهاية المحاضرة، طرح هذا الموضوع لاستكمال الاستبيان حول مستوى الإجهاد في أوقات محددة أثناء الدورة، وفقا لمقياس مستوى 5.

4. تحليل البيانات

  1. في جهاز كمبيوتر محمول، الوصول إلى لوحة المعلومات وأدخل معرف اختبار المسؤول وكلمة المرور.
    1. حدد معرف الموضوع والتبويب الإجهاد في هذا الموضوع.
    2. حدد اليوم من تجربة الفصول الدراسية.
  2. قم بتسمية العينات من هذا الموضوع بتحديد الأنشطة ومستويات الإجهاد المتصورة.
    1. تحديد أنشطة غرفة المحاضرة ومدتها وفقا لأوقات البدء والانتهاء وأنواعها.
    2. لكل نشاط من الأنشطة، حدد مستوى إجهاد متصورة.
  3. لكل موضوع وكل دورة، تحميل الملف مع العينات الموسومة.
    ملاحظة: يتم إنشاء ملف قيم المفصولة بفواصل----(CSV) لكل طالب، كل صف التي تعكس قيم الإشارات الفسيولوجية مع على الانحراف المعياري، المنحدر، ومهرجان دبي السينمائي الدولي، نوع النشاط، الضغط على أساس النشاط (أي، الإجهاد المرتبطة بشكل افتراضي لهذا النشاط)، وينظر إلى الموضوع الإجهاد.
  4. إطلاق الحزمة تحليلات البيانات.
    1. اختر مجموعة من المصنفات (مثلاً، SVM، C4.5، ك-NN، الغابات العشوائية والسذاجة بايز R صفر) واستيراد ملف CSV لجميع الطلاب لكل دورة.
    2. تدريب وتقييم المصنفات باستخدام أسلوب المصادقة عبر الوقت.
      ملاحظة: اعتماداً على تحليلات، ونوع النشاط، والإجهاد على أساس النشاط أو الإجهاد ينظر، يختار كمتغير تابع للتحليل.
    3. وأخيراً، التحقق من نتائج معدلات الدقة والخطأ.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

النتائج

البروتوكول وناقش وضعت موضع التنفيذ في دورة "أبنية الكمبيوتر" في السنة الأولى من درجة "هندسة الاتصالات السلكية واللاسلكية" في جامعة فيغو. هذا بالطبع فقد أكثر من 200 من الطلاب المسجلين الذين يتم تنظيمها في 10 من الأفرقة العاملة. للقيام بهذه التجربة، دعي الطلاب من أربع مجموعات للتسجيل في بداية العام الدراسي. المشروع اجتذب قدرا كبيرا من الاهتمام بين الطلاب، وحوالي 30 طالبا تطوعت للمشاركة في الدراسة. من بينهم 12 طالبا اختيرت عشوائياً للمشاركة.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المناقشة

عمر الأجهزة يمكن ارتداؤها من بين الأكثر شعبية المنتجات الإلكترونية الاستهلاكية المتاحة اليوم. وتستخدم هذه الأجهزة عادة لرصد الأنشطة البدنية، ولكن قدراتها والأداء يمكن أن تكون ذات فائدة كبيرة في مجالات أخرى. في هذه الورقة، هو مناقشة بروتوكول لتقييم استخدام أجهزة أسرة يمكن ارتداؤها لتقدير الإجهاد في بيئات التعلم. تعريف هذا البروتوكول أهمية خاصة من أجل تحليل مختلف الحلول التي تنطوي على ويرابليس وآله التعلم خوارزميات. ويهدف البروتوكول لاستخدامها في الأوساط التعليمية، حيث قد توفر التحقق من إجراءات الكشف عن الإجهاد والأخذ بها ...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

الإفصاحات

الكتاب ليس لها علاقة بالكشف عن.

شكر وتقدير

هذا العمل تدعمه وكالة أبحاث الدولة الإسبانية والأوروبية الإقليمية التنمية صندوق (سيطلب) في إطار المشروع بالاس (TIN2016-80515-R AEI/أفرد، الاتحاد الأوروبي).

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المواد

قائمة المواد المستخدمة في هذه المقالة
الاسمالشركةرقم فهرسيالتعليقات
Microsoft Band 2MicrosoftWearable
Nexus 5LG / GoogleSmartphone
PhysiologicalSignalsتم تطويره بواسطة مؤلفيالورقة التطبيق لجمع البيانات من الأجهزة القابلة للارتداء
StressTestالذي طوره مؤلفوالورقةتطبيق لتطوير تجربة مختبرية: تصور الفيديو ، واختبار اللون والكلمة Stroop ، واختبار الجمع التسلسلي السمعي (PASAT) ، ونشاط فرط التنفس ؛
الاختباراتالتي طورها مؤلفواستبيانات لجمع البيانات النوعية حول إدراك الطلاب للتوتر
الخادمتم تطويره من قبل مؤلفيالخادم لتخزين وتحليل وعرض
البيانات تطبيقWeka تطبيق جامعة وايكاتولمعالجة البيانات باستخدام تقنيات التعلم الآلي
الورقة الورقة

المراجع

  1. IDC. Forecasts Wearables Shipments to Reach 213.6 Million Units Worldwide in 2020 with Watches and Wristbands Driving Volume While Clothing and Eyewear Gain Traction. , at http://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS41530816 (2016).
  2. Piwek, L., Ellis, D. A., Andrews, S., Joinson, A. The rise of consumer health wearables:promises and barriers. PLoS Medicine. 13 (2), (2016).
  3. Rudner, J., et al. Interrogation of Patient Smartphone Activity Tracker to Assist Arrhythmia Management. Annals of Emergency Medicine. 68 (3), 292-294 (2016).
  4. Gao, Y., Li, H., Luo, Y. An empirical study of wearable technology acceptance in healthcare. Industrial Management & Data Systems. 115 (9), 1704-1723 (2015).
  5. Lukowicz, P., et al. Glass-physics: using google glass to support high school physics experiments. Proceedings of the 2015 ACM International Symposium on Wearable Computers - ISWC '15. , 151-154 (2015).
  6. Sapargaliyev, D. Wearables in Education: Expectations and Disappointments. , 73-78 (2015).
  7. de Arriba Pérez, F., CaeiroRodríguez, M., Santos Gago, J. M. How do you sleep? Using off the shelf wrist wearables to estimate sleep quality, sleepiness level, chronotype and sleep regularity indicators. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing. , 1-21 (2017).
  8. Espinosa, H. G., Lee, J., Keogh, J., Grigg, J., James, D. A. On the Use of Inertial Sensors in Educational Engagement Activities. Procedia Engineering. 112, 262-266 (2015).
  9. Travers, C. J., Cooper, C. L. El Estrés de los profesores la presión en la actividad docente. , Paidós. at https://dialnet.unirioja.es/servlet/libro?codigo=110437 (1997).
  10. Maslach, C., Jackson, S. E. The measurement of experienced burnout. Journal of occupational Behavior. 2, 99-113 (1981).
  11. Maslach, C., Jackson, S., Leiter, M. Maslach Burnout Inventory. , Palo Alto. (1986).
  12. Kitsantas, A., Winsler, A., Huie, F. Self-Regulation and Ability Predictors of Academic Success During College: A Predictive Validity Study. Journal of Advanced Academics. 20, (2008).
  13. Deberard, C., Scott, M., Glen, I., Spielmans, D. C. Julka Predictors of academic achievement and retention among college freshmen: a longitudinal study. College Student Journal. 381, 66-80 (2004).
  14. Healey, J. A. Wearable and automotive systems for affect recognition from physiology. , (2000).
  15. Vrijkotte, T. G. M., van Doornen, L. J. P., de Geus, E. J. C. Effects of Work Stress on Ambulatory Blood Pressure, Heart Rate, and Heart Rate Variability. Hypertension. 35 (4), (2000).
  16. Karthikeyan, P., Murugappan, M., Yaacob, S. Descriptive Analysis of Skin Temperature Variability of Sympathetic Nervous System Activity in Stress. Journal of Physical Therapy Science. 24 (12), 1341-1344 (2012).
  17. de Santos Sierra, A. Design, implementation and evaluation of an unconstrained and contactless biometric system based on hand geometry and stress detection. , (2012).
  18. Natale, V., Drejak, M., Erbacci, A. Monitoring sleep with a smartphone accelerometer. Sleep and Biological Rhythms. , Available from: http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1479-8425.2012.00575.x/full (2012).
  19. Guo, F., Li, Y., Kankanhalli, M., Brown, M. An evaluation of wearable activity monitoring devices. Proceedings of the 1st ACM international workshop on Personal data meets distributed multimedia. , http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2512882 (2013).
  20. Wallen, M. P., et al. Accuracy of Heart Rate Watches: Implications for Weight Management. PLOS ONE. 11 (5), e0154420(2016).
  21. Wang, R., et al. Accuracy of Wrist-Worn Heart Rate Monitors. JAMA Cardiology. 2 (1), 104(2017).
  22. de Arriba Pérez, F., CaeiroRodríguez, M., Santos Gago, J. M. Collection and Processing of Data from Wrist Wearable Devices in Heterogeneous and Multiple-User Scenarios. Sensors. 16 (9), 1538(2016).
  23. IDC. Wearables Aren't Dead, They're Just Shifting Focus as the Market Grows 16.9% in the Fourth Quarter, According to IDC. , at https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS42342317 (2017).
  24. Mark, H., Ian, W., Eibe, F. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. , Morgan Kaufmann Publishers. (2011).
  25. de Arriba Pérez, F., Santos Gago, J. M., Caeiro Rodríguez, M. Analytics of biometric data from wearable devices to support teaching and learning activities. Journal of Information Systems Engineering & Management. 1, 41-54 (2016).
  26. Machine Learning Group at the University of Waikato. Weka 3 - Data Mining with Open Source Machine Learning Software in Java. , at https://www.cs.waikato.ac.nz/mL/weka/ (2018).
  27. Zhai, J., Barreto, A. Stress Detection in Computer Users Based on Digital Signal Processing of Noninvasive Physiological Variables. 2006 International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. , 1355-1358 (2006).
  28. Tombaugh, T. N. A comprehensive review of the Paced Auditory Serial Addition Test (PASAT). Archives of Clinical Neuropsychology. 21 (1), 53-76 (2006).
  29. Fan, Q., Wang, Y. The real-time realization of filtering of speech with DSP TMS320VC5416 Chip. 2010 International Conference on Educational and Information Technology. , (2010).
  30. González Barajas, J. E., Velandia Cárdenas, C., Nieto Camacho, J. Implementación de filtro digital en tiempo real para detección de la onda R. Revista Tecno Lógicas. 18 (34), 75-86 (2015).
  31. Mesirov, J. P. Computer science. Accessible reproducible research. Science (New York, N.Y.). 327 (5964), 415-416 (2010).
  32. American Journal Experts. How to Write an Easily Reproducible Protocol. , at https://www.aje.com/en/arc/how-to-write-an-easily-reproducible-protocol/ (2018).

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

إعادة الطباعة والأذونات

استكشف المزيد من المقالات

تقدير الإجهادتحليلات البياناتتعلم الآلةالإشارات الفسيولوجيةاختبار ستروباختبار PASATاختبار فرط التهويةمراقبة الفصول الدراسيةبيانات الاستبيانات