一种用于研究近实时真实考试体验的跨学科多模态实验设计

摘要

设计了一项实验，用于研究考试经历对学生在高等教育环境和任务中所体验情绪状态的实时影响。该设计是跨学科（如教育心理学、生物学、生理学、工程学）和多模态（如唾液标志物、问卷调查、皮肤电反应传感器）方法相结合的成果。

摘要

在过去十年中，关于教育环境中学生情绪的研究日益增多。尽管研究人员呼吁开展更多依赖情绪体验客观测量方法的研究，但在利用多模态数据来源方面仍存在局限性。传统上，课堂中情绪与情绪调节的研究主要依赖问卷工具、经验取样法、实物证据、访谈或观察程序。这些方法虽然具有价值，但主要 依赖于参与者或观察者的主观判断，且在真实测量学生对课堂活动或任务的实时表现方面存在局限。后者尤其成为许多学者试图在课堂环境中实时客观测量情绪及相关指标的主要障碍。

本研究的目的是提供一种实验方案，用于在真实评估情境下研究学生对考试经历的实时反应。为此，一支由教育心理学家、工程师和工程教育研究人员组成的团队设计了一套实验方案，在确保准确的生理传感器测量所需限制条件的同时，兼顾唾液样本采集的最佳实践以及真实的测试环境。特别是，现有依赖生理传感器的研究通常在与教育环境脱节的实验环境中进行（例如特里尔社会应激测试），或在时间上与任务分离（例如在任务之前或之后），或引入分析误差（例如在学生可能频繁移动的环境中使用传感器）。这限制了我们对学生的课堂活动和任务实时反应的理解。此外，近期研究呼吁在基于多模态方法的学术情绪研究中，应更多地关注招募、可重复性、有效性、实验设置、数据清洗、初步分析以及特定 情境（例如在实验设计中增加一个变量）等方面的问题。

引言

心理学家早已认识到人类情绪在阐明其行为方面的重要性¹。在教育研究领域，学业成就情绪（Academic Achievement Emotions, AEE）已成为情绪研究的重点²。采用学业成就情绪（AAE）框架的研究者认为，在考察学生情绪时，必须考虑学生所处的具体情境背景。学生可能会经历与考试、课堂或学习相关的情绪，这些情绪涉及多个成分的过程，包括情感、生理、动机和认知成分。AEE 表现为两种形式：效价（正性/负性）和激活度（聚焦/非聚焦的能量状态）。正性激活情绪（如愉悦）可能增强元认知等反思性过程，而正性去激活情绪（如自豪）可能导致较低水平的认知加工。负性激活情绪（如愤怒和焦虑）可能激发参与，而负性去激活情绪（如绝望）则可能削弱动机^3,4,5。学业情绪影响我们的学习方式、知觉、决策、反应以及问题解决能力²。为了调节学业情绪，个体必须具备自我效能感（SE）^6,7,8，即个体对自己能够控制其动机、行为及社会环境能力的信心⁶。自我效能感与学业情绪相互关联，较低的自我效能感与负性去激活情绪（如焦虑、愤怒、无聊）相关，而较高的自我效能感则与正性激活情绪（如快乐、希望、兴奋）相关^6,7,8。此外，自我效能感也被认为与学业表现密切相关^6,7,8。

关于课堂情绪的研究以往主要依赖自我报告、观察、访谈以及实物证据（如考试、项目）^9,10。尽管这些方法能够提供有关学生课堂体验的丰富背景信息，但仍存在显著局限性。例如，访谈、观察和自我报告均依赖于个体的内省¹⁰。其他一些方法则试图比以往研究更接近真实地考察学业情绪，例如基于经验取样法的研究，即研究人员要求学生在上学期间报告自身的情绪状态¹¹。尽管此类研究使我们能够更准确地记录学生的情绪，但其依然依赖自我报告方式，且无法实现即时报告，因为学生必须暂停正在进行的考试任务以填写情绪调查问卷。

近年来，研究人员开始通过采用生物或生理指标来评估情绪，以应对自我报告测量方法存在的问题⁹，这些生物或生理指标与其他工具或技术（如问卷、观察或访谈）结合使用，构成了教育与心理学研究中的多模态数据收集方式¹²。例如，包括唾液生物标志物在内的生物技术正被用于 理解生物过程对认知、情绪、学习和表现的影响^13,14,15。在认知过程方面，雄激素（如睾酮）已被发现与成人和儿童不同的空间识别模式相关^16,17，而下丘脑-垂体-肾上腺皮质激素（如皮质醇）和肾上腺素类激素（如唾液α-淀粉酶或sAA）则与个体的应激反应性相关^18,19,20。

皮肤电活动（EDA）是自主神经系统（ANS）激活的一种生理指标，与神经系统的增强激活、认知负荷或强烈 情绪反应相关^21,22,23。在测试活动中，EDA 受身体活动性^21,22、体表及环境温度^24,25,26,27、思维的言语表达²⁸，以及模拟-数字电极与皮肤接触的敏感性和连接程度²⁹的影响。

尽管这些因素可能限制了皮肤电活动（EDA）的应用，但该技术仍能为深入了解近实时考试过程中的情况提供有价值的见解，并可作为探索学术情绪体验（AEE）乃至自我效能感的有前景的工具。因此，通过结合问卷调查方法（用于确定情绪的效价）以及生理和生物学数据（用于测量情绪的激活程度），可以获得学生AEE的准确图景。本文在之前一篇关于考试活动的 出版物³⁰基础上，进一步拓展了研究范围，将多模态方法（包括经验抽样调查、EDA传感器和唾液生物标志物）应用于考试情境中。必须 指出的是，下述方案允许在单一实验设置中同时收集多名参与者的數據。

方案

该研究方案已获得犹他州立大学机构审查委员会（IRB）在一般审查下的批准，适用于涉及人类受试者的研究及这些构念的使用。典型结果来自美国西部一所高等教育机构开设的两个学期的工程静力学课程，每个学期的实验设置略有不同。课程教师编制了内容与实际考试相对应的练习考试，并用于本研究。请注意，下述方案描述的是同时进行的步骤，部分步骤可能存在重叠。

1. 实验设计与学科实践整合的考虑因素

当研究人员考虑此类实验设计时，必须以一种能够补充并支持主要研究目标的方式整合学科知识与研究方法。随着新仪器和新方法的引入，需要增加相应的验证考量。在本研究中，我们将探讨一项实验研究：在一个学期中使用了问卷调查和皮肤电传感器（实验设计A），而在接下来的学期中增加了唾液生物标志物采集（即皮质醇和sAA）（实验设计B）。以下是两种实验设置的注意事项：

1. 使用调查问卷与皮肤电传感器的实验设计
   1. 皮肤电传感器非常敏感。如果受试者的惊吓反应被无意中触发，可能会导致皮肤电反应（EDA）出现显著峰值。在考虑多位受试者进行数据采集时，这一点尤为重要，因为他们的行为可能加剧此类惊吓反应。因此，务必仔细设置工作环境，尽可能减少各种干扰因素。如图所示 图1，如果要探索个体或一组个体的检查体验，需包含测试屏蔽。
      注意：为了提高测试环境的生态效度，应准备学生在实际考试中会使用的所有材料（例如练习册、公式表），以便参与者能够回顾并演算所需的考试题目。
   2. 电皮层传感器每1/4秒提供一次信号^th 秒的几分之一。为了定义并研究某一事件，需制定计划以精确测量任务开始的时间点。在将皮肤电反应传感器与问卷调查进行时间同步时，应利用计算机的内部时钟来确定数据采集的时间窗口，从而确保问卷问题的呈现与皮肤电反应传感器的记录同步（参见 图1）。如果使用任何支持蓝牙的皮肤电传感器（例如，参见 材料表），并将时间同步至格林尼治标准时间（GMT），以校正数据采集过程中因时区变化和夏令时差异造成的时间偏移³⁰.
      注意：如果使用网络服务器呈现刺激材料（例如测试题目、调查项目等），务必对齐服务器与计算机内部时钟的时间，因为二者通常不会自动同步。请注意，可能需要预先在研究使用的每台计算机上安装跨平台网络服务器（例如 XAMPP 或其他 Apache 服务器）。如果计划同步网络摄像头用于视频录制，请考虑使用支持记录视频日期、时间、时、分、秒及毫秒（例如 01/01/2000 04:01:02:05）的安全软件。该视频也必须与计算机的内部时钟及其他设备（例如 EDA 传感器）保持同步。如有需要，可设置网络摄像头从不同角度拍摄受试者的面部。我们建议正面朝向的网络摄像头; 视频应与工作台表面平行放置；对于面向下方的网络摄像头，应将视频角度调整至与工作台表面成30°至45°，对准参与者的面部。
   3. 将皮肤电反应传感器置于受试者的非优势手上，以尽量减少数据采集过程中因运动或电极接触误差导致的信号噪声，如先前的实验方案所建议。³⁰如果研究人员希望尽量减少因运动导致的皮肤电活动（EDA）中的伪迹，一种替代方案是使用腕部凝胶垫，并将其放置在受试者感觉舒适的位置，同时允许他们将非优势手 resting 在上面。
      注意：研究中笔记本电脑、凝胶垫、传感器、检查表单及其他元件的摆放位置必须标准化，以确保不同检查条件和学期之间的可重复性。如图所示 图1, 使用美纹纸胶带在每位参与者及各学期数据采集过程中，对实验装置中的每个物品（如笔记本电脑、试卷、相机）进行一致的居中固定。
   4. 为获取皮肤电反应传感器读数，需设定一段时间，使参与者达到放松状态，以建立基线皮肤电活动（EDA）数据³¹为此，可在考试开始时要求参与者注视测试屏蔽屏一段时间（约5–15分钟），或在笔记本电脑的时间戳程序中将此提示编入程序。该时段结束后，参与者方可开始填写相关问卷和考试题目。同理，应在考试结束阶段安排一段放松时间。
2. 采用调查问卷、皮肤电传感器和唾液生物标志物的实验设计
   1. 在将皮肤电传感器与问卷调查及唾液生物标志物结合使用时，应尽可能最大限度地减少干扰。作为一种策略，可制作培训视频，帮助参与者了解如何根据制造商的说明，在考试的指定时间段内提供唾液样本（参见 材料表以尽量减少研究人员的干扰。
      注意：在本研究中，研究人员旨在四个时间点采集唾液样本：考试开始时、考试进行中、考试结束时以及考试结束后。然而，研究人员可根据其研究需求选择其他合适的时间点。此外，本研究采用拭子采集法。³² 而不是其被动的流涎法³³ 以便使用并缩短样本采集时间。此外，我们选择了皮质醇³⁴ 和sAA³⁵ 试剂盒（参见 材料表）并按照制造商说明进行处理。然而，如果您的团队没有生物实验室来开展此类检测， 其他供应商 可能能够分析这些样本^32,36.
   2. 收集唾液样本时，应准备一个内装干冰的冷藏箱，内部温度保持在 -20 °C；这可防止皮质醇样本中的酶在室温下降解³⁴若采集唾液α-淀粉酶，其稳定性较长（室温下约五天，可耐受5次冻融循环）³⁵）。如果同时采集两者（如本研究中的情况），应遵循制造商建议的指南来储存唾液皮质醇样本^34,35.
   3. 若采用拭子采集方法²⁵让拭子在受试者的内侧脸颊或舌下保持60秒。处理小瓶和样本采集帽时，遵循制造商的操作规程。^34,35 并在研究开始前向参与者传达相关信息。
      注意：如果实验设计更为精细（例如按问题逐项收集数据），务必记录每次唾液样本采集的起始和结束时间，因为这些时间点可能需要在皮肤电活动（EDA）分析中予以考虑。同样，问卷数据采集的起始和结束时间也需记录。针对唾液样本采集，本课题组开发了一套标记系统，允许受试者在唾液样本准备就绪时通知研究人员或监试人员。建议在实验过程中安排多名监试人员协助，以防多个唾液样本同时准备就绪需要采集和储存。

2. 实验前后的设置与清洁

1. 问卷调查
   1. 以问卷形式组织安排流程，指定参与者编号，并根据需要收集任何人口统计学信息。同时，建立或预先标记与数据导出相关的所有问卷问题。这将有助于加快数据清理、管理和统计分析的效率。
   2. 在整个考试流程中同步问卷的呈现和结束时间。如果整合了传感器或视频设备，也需将这些技术与问卷软件进行同步。
   3. 出于礼貌，并为了营造友好、包容的研究环境，若授课教师同意，可设置自动发送后续邮件，其中包含考试题目的答案，在参与者完成实验后立即或尽快发送给他们。
2. 皮肤电传感器
   1. 应提前为参与者安排考试时段，评估其与皮肤电活动（EDA）和唾液采集相关的医疗信息和饮食习惯³⁰，以及用于EDA采集的手部利手情况³⁰，并提醒参与者在实验当天避免摄入含糖或含咖啡因的产品。这一点非常重要，因为某些医学状况（如代谢紊乱）和饮食习惯（如摄入咖啡因）可能会影响EDA（及唾液数值），如先前的实验方案所述³⁰。
   2. 在参与者到达前，确保传感器已正确校准，软件更新已完成，并使用70%酒精擦拭清洁传感器³⁰。
   3. 为参与者佩戴EDA传感器时，应将其佩戴于非优势手的手腕上。具体佩戴方法如下：
      1. 将传感器放置在按钮朝下、靠近拇指的一侧。
      2. 让参与者掌心向上朝向自己，从非优势手第二和第三指之间的位置向手腕中段画一条假想线，并将传感器电极置于该位置。
      3. 请参与者调整传感器绑带，确保松紧适中，既不过紧也不过松。
         注：此佩戴方式的代表性图像见图2。
   4. 启动传感器时，务必遵循制造商的操作规程³¹，以确保传感器正确设置并能够采集数据。本实验所用方案针对特定品牌的传感器进行了优化（参见材料表），但研究人员也可自由选择其他生理传感器。
      1. 对于本实验所用设备，按下传感器按钮持续三秒。绿灯将间歇闪烁，随后红灯开始闪烁，之后灯光逐渐变暗直至熄灭。
      2. 在灯光渐暗过程中，为确认传感器已开启，短按按钮一次（时间少于1秒）。若红灯闪烁，则表示传感器正在记录数据。
   5. 关闭传感器时，按住按钮3秒。当腕带底部的指示灯由绿色变为逐渐熄灭时，传感器即已关闭。
   6. 从传感器中提取数据时，将其连接至计算机，并按照制造商建议³¹在管理软件系统中上传数据。
3. 唾液生物标志物
   1. 如前所述，需预先评估可能影响唾液检测值的任何医学状况或饮食习惯。同时提醒参与者到达实验现场时不要使用润唇膏、化妆品或唇部附近的产品，以免引入可能影响皮质醇和唾液α-淀粉酶样本的污染物。若参与者已使用此类产品，请温和引导其前往洗手间，或提供适当的清洁湿巾，以去除这些产品而不引入其他化学物质（例如使用浸水纸巾而非卸妆湿巾）。最后，清除实验室内具有强烈气味的食物或饮料（如披萨、橙子），以免刺激参与者的唾液分泌。
   2. 参与者进入实验室后，当面为其倒入1盎司水至杯子中。要求其漱口后吞下。此步骤旨在清除口腔中可能影响皮质醇和唾液α-淀粉酶数据的残留食物。
   3. 若同时采集EDA数据和唾液样本，请温和提醒参与者尽量减少佩戴EDA传感器手部的活动。因此，需告知参与者所有唾液样本的采集必须使用其优势手完成。为便于操作，建议实验设置中包含预先标记的样本管及支架，以尽量减少样本损失（参见图1）。
   4. 采集唾液样本时，应佩戴新的丁腈手套，以尽量减少手部油脂中的粉尘颗粒或其他污染物转移到唾液样本管中。
   5. 如前所述，应立即将样本转移至内部温度为-20 °C的冷藏箱中。

3. 结合调查问卷、皮肤电传感器和唾液生物标志物提高生态效度

1. 关于考试真实性
   1. 为提供真实的测试体验，应将考试内容与课程内容保持一致。为此，需与包括课程授课教师在内的一组内容专家共同审阅课程内容。
   2. 选择一种可于实验环境中复制、或能补充现有课程内容（例如模拟考试）的课程评估形式（测试或测评）。
      注意：根据您所在机构的伦理审查委员会政策，使用真实考试可能因对学生课程成绩造成潜在影响而不被允许。因此，可考虑采用等效的替代形式（如模拟考试）。
   3. 与授课教师共同制定答案键、考试题目及其解答，以便根据研究目标在细粒度层面（即逐题）和/或宏观层面（即整场考试）收集表现数据。
   4. 请授课教师同时提供其考试中通常使用的任何附加材料（例如 cheat sheets）或允许使用的材料（例如教科书、参考文献列表）等。实验人员应准备向参与者提供这些工具。
   5. 确保测试环境与实验设置相一致（例如考试时间、考试场所——测试中心或教室等），并保持其环境特征如桌面空间、照明、室温等条件的一致性。
2. 关于问卷纳入
   1. 根据问卷问题的数量，需估算参与者在参加考试的同时完成问卷所需的大致时间，并予以充分考虑。
   2. 应额外分配考试时间以应对可能的中断，并设计考试程序，使得当问卷提示中断考试时，学生可返回至之前中断的考题继续作答。同时，确保此类中断时间在所有参与者中保持一致（例如在考试开始、中期和结束时）。
   3. 根据实验设计类型，若需获取细粒度的反应数据（例如逐题反应），应先呈现考试题目，随后提示参与者回答相关问卷问题，再允许其输入答案（例如开放式文本、选择题等）。此流程可确保参与者先看到题目，并根据所呈现的问题作答。若实验设计为宏观层面，则需确保参与者在回答前有机会反思截至目前的考试体验。
      注意：在此步骤中需充分考虑相关理论与假设，因为不同项目（如问卷、考试）的呈现方式选择至关重要。例如，若研究自我效能感，最佳评估时机为每道试题层面；而学业成就情绪通常需在考试前、考试中和考试后分别测量。
3. 关于皮肤电活动传感器的使用
   1. 为确保实验流程不会使参与者承受过度压力，应在考试过程中设置校准期和放松期。一种策略是在题目之间允许参与者重新集中注意力。例如，以一个易于回答的问题开始（如“今天是星期几？”），并在每道考题之间给予参与者30秒的休息时间。
      注意：需充分理解考试题目的设计，并预测学生可能的反应（例如认知负荷增加或神经效率变化³⁷），因为这些因素可能影响唾液生物标志物和皮肤电活动（EDA）数据的采集。例如，若所有考试题目均为论文作答形式，则手部动作可能干扰EDA数据^24,25；或若考试题目按难度分级设计，则可能影响学生的认知负荷或神经效率³⁷。
   2. 确保时间戳程序能够记录考试过程中的任何变化（例如校准期、校准间题的起止时间、问卷提示的起止时间、考试的开始与结束时间）。此步骤至关重要，因其将支持多源数据的匹配，从而确定需处理与分析的时间区间或事件。
4. 关于唾液生物标志物的使用
   1. 需谨慎考虑唾液生物标志物的采集时机。
      注意：唾液生物标志物研究通常采用“考前-考前-考中-考后-考后-考后”的设计模式^{32,33,34,35,36}。由于皮质醇对压力的反应需约20分钟¹⁴，因此需要设置时间间隔以观察皮质醇的上升与恢复过程。在学生备考情境下，参与者可能在考试前即已感到焦虑，因此真正的“考前基线”测量可能难以实现。同时，也应避免在考试过程中频繁打断学生。在本研究中，我们选择在考试开始前、考试中、考试刚结束时以及考试结束后20分钟，尽可能安静地各采集一次唾液样本。具体的测试时间线见图3。
   2. 在考试程序中加入定时提示，以提醒参与者何时进行唾液采集。设置一个60秒计时器，使参与者明确唾液采集的持续时间。60秒结束后，立即将参与者返回至其之前正在作答的题目。

4. 数据处理与分析的注意事项

1. 调查
   1. 确保数据输出已正确标注和组织，以便进行有效的数据管理，并确保统计软件（如 SPSS、SAS）能够执行所需的分析。
   2. 根据调查异常值检测的标准³⁸，以及先前收集的人口统计学数据（如健康状况）确定任何潜在的异常值数据。
   3. 根据既定的研究问题和/或假设，确定需进行的统计分析类型和/或建模方法。
2. 皮肤电活动
   1. 请注意，不同公司的皮肤电数据输出可能有所不同。本研究中使用的设备³¹，其数据输出为单列格式，起始时间为格林尼治标准时间（GMT），随后为数据采集频率，以及以微西门子（microSiemens）为单位测量的皮肤电活动（EDA）值。EDA 数据将根据采集频率递增。由于数据依赖于起始时间，应按照制造商协议及先前协议³⁰将该时间转换为 UNIX 时间，以便在整个实验过程中更顺畅地同步 EDA 数据变化。
   2. 识别并剔除可能由制造商引起的异常值来源，例如传感器故障、数据采集不完整或电极与皮肤接触不良。这些情况将在数据输出表中表现为负值或持续接近零的恒定数据段。
   3. 识别并剔除可能由用户引起的异常值来源，例如剧烈动作（如手撞击桌面或紧张性敲击）、问卷填写或唾液生物标志物采集时段，以及体温或血容量压力读数的显著变化。
   4. 为消除因运动引起的噪声，请执行以下一系列步骤：
      1. 首先，浏览参与者的加速度计（ACC）数据曲线，该数据也由腕部传感器提供。注意，数据包含 X、Y 和 Z 三列，分别表示三维空间中的水平、垂直和空间方向的手部运动。根据欧几里得距离（L2-范数）^39,53公式计算加速度计数据的移动平均值，以获得总运动量：
         
      2. 计算所有参与者欧几里得距离值的标准差，并对其进行排序。同时计算欧几里得距离值的平均值。
      3. 根据以下公式计算欧几里得距离值的变异系数，以确定信噪比⁴⁰：
         
         注意：根据信号数据处理建议³³，变异系数超过 1 的数据视为异常值，必须从分析中剔除。
      4. 在去除运动引起的噪声后，确定用于过滤数据的阈值。为此，计算信号标准差的 95% 置信区间的上下限。超出该范围的数据可根据研究者的目标选择从数据集/分析中剔除，或进行插补。在本研究中，我们选择将异常范围的数据与可接受范围的数据取平均值处理。
      5. 返回 EDA 数据，并利用带时间戳的加速度计数据识别对应的 EDA 时间区间（这些数据也已带时间戳）。
         注意：为同步加速度计与皮肤电数据，请注意两者的记录频率不同（EDA 为 4 Hz，ACC 为 32 Hz），因此必须先进行对齐。由于 ACC 数据天然多于 EDA 数据，应使用平均 EDA 值来弥补这一差异。
   5. 在通过滤波后的加速度计数据对 EDA 数据集进行清理^41,42后，使用指定工具（如 Ledalab、EDA Explorer）^43,44分离张力性（基线）和相位性（即时、反应性）信号。在统计分析中，主要使用相位性滤波后的 EDA 数据，并根据研究问题/假设及 Bouscien 所述方法^22,23计算相关参数值（如幅度、峰值数量、潜伏时间）。
3. 唾液生物标志物
   1. 对于皮质醇和唾液α-淀粉酶（sAA）检测，应遵循制造商的操作、储存和样本处理协议^{22,23,24,25,26,27,28}及技术人员的建议。
   2. 将解冻后的样本在 4 °C 条件下以 1,500 × g 离心。务必小心移除棉签，并确保管底含有唾液上清液，以保证黏蛋白的有效分离。
   3. 作为良好操作规范，在执行检测流程前，应使用洗板机对微孔板进行缓冲液冲洗。这对皮质醇检测尤为重要。
   4. 确保光密度读板仪已预设至适当的温度（例如，sAA 样本需在 37 °C 下孵育，而皮质醇样本需在室温下读取）和波长（即 sAA 需使用 405 nm 波长，皮质醇需使用 450 nm 及 490–492 nm 参考滤光片）。对于 sAA 检测，建议使用内置振荡器和孵育器的读板仪。
   5. 遵循制造商协议^34,35，计算各样本的浓度值，以及相应的批内和批间变异系数百分比（%CV）方程，以识别数据集中的异常值（此计算方式与前述方程不同）。请注意，对于 sAA，应记录对照品所用批次编号，因其尚未标准化。
      1. 首先按批次编号计算对照品的 %CV 平均值，再对这些值取平均，得到总体平均 %CV 分数。
      2. 制造商建议，样本的批内 %CV 应低于 10%，而对照品的批间 %CV 应低于 15%^34,35。然而，这些 %CV 值会显著受实验室条件和所用设备的影响。因此，必要时应考虑采用其他免疫测定验证方法⁴⁵。
   6. 检测完成后，将唾液样本在 -80 °C 冻存，以便后续验证其有效性。避免反复冻融，以防样本或对照品中的酶进一步降解。
4. 数据三角验证
   1. 根据研究问题或假设，对相关变量进行关联分析。确保在使用前对所有异常值和数据进行适当的预处理和滤波⁴⁶。
   2. 判断样本量、数据采集点、观察到的统计功效以及研究问题或假设是否需要整合数据⁴⁷，或采用重复测量分析技术^48,49,50。
   3. 考虑到个体间任务时间的差异⁵¹以及唾液生物标志物对压力反应的延迟¹⁴，应使用时间戳或确定事件点以同步各数据集。
   4. 利用统计模型和软件对数据集进行分析，并解释研究结果。

包含16个zip文件。每个zip文件包含对应核心章节的全部EOL测验。用户需要解压缩该文件，然后将每个zip文件单独上传至Canvas。

结果

本研究旨在探讨本科生工程专业学生在参加模拟考试时的自我效能感、表现以及生理（皮肤电活动传感器）和生物学（唾液α-淀粉酶和皮质醇）反应的影响。所展示的数据为样本的代表性子集：（a）一组包含问卷调查和皮肤电反应传感器数据（实验设计A）；（b）另一组在相同考试基础上增加了唾液生物标志物数据（实验设计B）。尽管本研究收集了情绪数据，但我们不会展示这些数据，因为我们的目标是展示实时的细粒度数据，而非在考试开始、中期或结束等预设时间点采集的情绪数据。

如图4所示，比较了学生集体反馈下不同实验设计的考试难度程度。同时绘制了学生在完成考试题目前所报告的自我效能得分与平均皮肤电活动（EDA）之间的关系。尽管两种实验设计的考试难度相同，但在不同自我效能得分下，正确回答与错误回答之间的平均EDA值呈现出相反的差异。在实验设计A（EDA传感器和问卷）中，相对于正确回答问题的学生，自我效能得分为中等但回答错误的学生其平...

讨论

尽管生理测量指标已在多种真实学习情境中得到应用，但设计研究环境时必须充分考虑当前技术的局限性。我们的设计在确保测试环境真实性的同时，兼顾了技术条件的限制。在实验流程中，合理限制受试者的活动范围、减少意外中断以及对受试者的测试反应进行时间戳标记，均为关键步骤。

皮肤电传感器设备所需的空间和费用可能使资金有限的研究人员难以开展相关研究。然而，这些传感器一旦购入，便可无限次使用。唾液生物标志物必须在实验室中进行处理，且每个样本的前处理和后处理费用均较高。还需考虑所使用的特定实验室条件和设备，因为可能需要采用不同的唾液检测验证方法，以确定检测间和检测内的变异系数（CV）百分比。

该方案在多模态方法研究学术情绪的应用方面迈出了重要一步。该方案通过在复制真实测试环境的同时对参与者反应进行时间戳记录，最大限度地提高了皮肤电活动（EDA）测量的精确性，从而实现了对学生课业和课堂学习更客观的实时研究，解决了以往聚焦于学习与表现的研究中存在的局限性。该技术可进行修改，以纳入需要记录键盘敲击的在线学习活动。此外，该方案也可用于欺骗性研究，其中测试难...

材料

本文使用的材料清单

姓名	公司	目录编号	评论
1.1 立方英尺医用冷冻柜	Compact Compliance	# bci2801863	可使用任意冷冻柜，只要其温度可降至 -20 摄氏度以下；此类设备可用于在进行唾液检测前长期保存唾液样本（约 4 个月）。
露营冷藏箱	Amazon	（任意尺寸/类型）	可用于数据采集期间临时存放唾液样本
E4 传感器	Empatica Inc	E4 Wristband Rev2	可使用任意可记录皮电活动（EDA）和加速度测量数据的 EDA 传感器或品牌
EDA Explorer	https://eda-explorer.media.mit.edu/	（开源）	可用于识别并非由运动引起的数据噪声潜在来源
笔记本电脑	Dell	Latitude 3480	可使用任意台式机或笔记本电脑
Ledalab	http://www.ledalab.de/	（开源）	在完成滤波步骤后，可用于分离张力性和时相性皮电活动（EDA）信号
MATLAB	https://www.mathworks.com/products/matlab.html	（版本随更新而变化）	用于运行 Ledalab 和 EDA Explorer，以及创建自定义的时间戳程序
唾液α-淀粉酶酶法检测试剂盒	Salimetrics	‎# 1-1902	对于唾液检测试剂盒，应计划由公司代为分析样本和/或前往分子生物学实验室进行处理
唾液皮质醇 ELISA 检测试剂盒	Salimetrics	# ‎1-3002	对于唾液检测试剂盒，应计划由公司代为分析样本和/或前往分子生物学实验室进行处理
测试隔板（隐私遮挡板）	Amazon	#60005	可使用任意品牌的测试遮挡板，只要能覆盖工作区域即可
网络摄像头	Amazon	Logitech c920	可使用任意网络摄像头，只要其分辨率达到高清 1080p 或更高