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Article de méthode

Évaluation de Commercial-Off-The-Shelf poignet portatifs pour évaluer le Stress sur les élèves

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DOI :

10.3791/57590

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16 juin 2018

 ,  ,  , 
1Department of Telematics Engineering, University of Vigo, Campus Lagoas-Marcosende

Dans cet article

Résumé

Un protocole pour évaluer les solutions basées sur commercial-off-the-shelf (COTS) poignet portatifs pour évaluer le stress chez les étudiants est proposé. Le protocole est effectué en deux phases, un test d’induction de la contrainte initiale en laboratoire et une phase de surveillance qui ont lieu dans la salle de classe lorsque l’étudiant effectue des activités académiques.

Résumé

Wearable dispositifs de commercial-off-the-shelf (COTS) sont devenus populaires au cours des dernières années pour surveiller les activités sportives, principalement chez les jeunes. Ces systèmes incluent les capteurs pour recueillir des données sur des signaux physiologiques comme la fréquence cardiaque, température cutanée ou psychogalvanique. En appliquant les techniques données analytique à ces types de signaux, il est possible d’obtenir des estimations des aspects du comportement humain. Dans la littérature, il y a plusieurs ouvrages décrivant l’utilisation des données physiologiques recueillies à l’aide de dispositifs cliniques pour obtenir des informations sur les habitudes de sommeil ou de stress. Cependant, c’est toujours une question ouverte, si les données capturées à l’aide de vêtements poignet COTS sont à caractériser l’état psychologique des apprenants en milieu scolaire. Cet article discute un protocole pour évaluer l’estimation de la contrainte des données obtenues à l’aide de vêtements poignet COTS. Le protocole est effectué en deux phases. La première étape consiste d’une expérience de laboratoire contrôlées, où une application mobile est utilisée pour induire des niveaux de stress différentes dans un étudiant au moyen d’une vidéo détente, une couleur de Stroop et Word test, un test au rythme Auditory Serial Addition et un test d’hyperventilation. La deuxième phase est réalisée dans la salle de classe, où le stress est analysé tout en effectuant plusieurs activités académiques, à savoir assister aux cours théoriques, faire des exercices et autres activités individuelles et prenant des examens et des tests courts. Dans les deux cas, les données quantitatives obtenues par wearables poignet COTS et les données qualitatives recueillies au moyen de questionnaires sont considérées. Ce protocole implique une méthode simple et cohérente avec une app de l’induction de stress et questionnaires, nécessitant une faible participation des employés de soutien.

Introduction

State-of-the-art technologies portables sont largement disponibles, et leurs environnements applicatifs sont en expansion continue. Nous pouvons trouver dans le marché de nombreux appareils différents, parmi laquelle COTS wearables poignet1, tels que montres smart et smart bandes, sont appréciés des athlètes comme un conditionnement physique surveillance outil2. En appliquant des techniques d’analyse des données, les données obtenues à l’aide de ces appareils peuvent être traitées pour fournir des indicateurs tels que l’état physique général, facteur de qualité ou de la récupération du sommeil. L’applicabilité démontrée dans ce domaine suscité l’intérêt pour la communauté universitaire sur leur éventuelle application à d’autres domaines, en particulier dans le domaine santé3,4, bien que limitent les exigences strictes des essais cliniques leur introduction. Toutefois, dans une moins exigeant contexte comme l’éducation, nous pouvons trouver dans les enquêtes récentes de littérature impliquant l’utilisation de différents types d’appareils portables, tous deux liés à l’enseignement des activités5,6 et à l’estimation des certaines caractéristiques de l’étudiant comme sommeil modèles7, ou l’analyse de l’engagement des étudiants dans différentes activités éducatives8.

Dans notre cas, nous nous concentrons sur les lits poignet portables appareils d’analyse comme moyen de recueillir les signaux physiologiques qui faciliteraient éventuellement estimation de stress, qui à son tour est un aspect clé dans des contextes éducatifs. Stress a une influence pertinente dans le développement des activités académiques et le rendement global des élèves. Par exemple, les niveaux de stress sont directement liées à l’apparition du syndrome burnout chez les étudiants9,10,11, et niveaux élevés de stress sont particulièrement importants au cours de la première année, où les taux de décrochage entre 20 % et 30 %12,13 sont fréquentes. Détection et contrôle des indicateurs de stress pourraient améliorer considérablement les performances académiques.

L’utilisation de dispositifs portables de COTS poignet est justifiée parce qu’ils ont des capteurs qui fournissent des informations sur les signaux physiologiques qui ont été largement utilisés par la communauté scientifique dans la détection et évaluation de la contrainte. Certains des signaux dont la littérature utilisée à cette fin comprennent14de la fréquence cardiaque (FC), fréquence cardiaque varaibility15, peau température (ST)16, respiration14et psychogalvanique (GSR)17. Ces signaux peut être collectées par wearables poignet COTS. Cependant, ils n’offrent pas les mêmes performances que les dispositifs cliniques. Il existe des différences liées à la précision des capteurs entre dispositifs18,19,20,21. Néanmoins, précédentes œuvres18,19,20,21 ont montré que, dans un scénario de mouvement lent, COTS poignet portables capteurs ont des schémas d’erreurs semblables à des périphériques spécialisés.

Cet article vise à mettre en place un protocole pour évaluer les différentes solutions pour l’estimation de stress chez les étudiants à l’aide de vêtements poignet COTS. Il y a de nombreux arrangements qui peuvent être proposées pour estimer les niveaux de stress, impliquant l’utilisation de différents poignet portable dispositifs techniques et de données analytique et plus précisément d’algorithmes d’apprentissage machine. Wearables poignet COTS sont caractérisent par leur grande fragmentation, l’hétérogénéité et interopérabilité problèmes22. Trois entreprises ont une part de marché agrégée de presque 50 %23, mais plusieurs autre sociétés représentent beaucoup plus petit marché individuel, avec une part agrégée supérieur à 50 %. En revanche, en termes d’hétérogénéité, pas tous les vêtements ont le même nombre et le type de capteurs, avec accéléromètres et des capteurs h étant le plus commun, et de GSR et de ST uniquement présent chez 5 % des dispositifs étudiés. En ce qui concerne l’interopérabilité, il existe différents systèmes d’exploitation et données collection des approches qui ne sont pas compatibles entre eux. En ce qui concerne la machine, apprentissage de techniques qui peuvent être appliqués pour estimer les contraintes à partir des données recueillies au moyen d’un dispositif de poignet, il y a plusieurs options disponibles24, y compris les arbres de décision, réseaux de neurones, le plus proche voisin des approches, Naïve Bayes classificateurs, etc. , pour résumer, il existe une grande variété de solutions qui peuvent être développés pour une estimation du stress est instrumentale de concevoir un protocole d’évaluation pour faciliter la comparaison entre les différentes options indicatives pour finalement choisir le plus approprié dans un contexte donné.

Pour la mise en œuvre du protocole, plusieurs outils sont nécessaires (Figure 1). Tout d’abord, un dispositif portable de COTS poignet est nécessaire pour extraire des données physiologiques. Ce dispositif portable doit avoir au moins HR suivi des capacités, mais capteurs supplémentaires est souhaitable (p. ex., les capteurs accéléromètre, ST, GSR). Deuxièmement, un smartphone sous l’app PhysiologicalSignal est nécessaire pour recueillir les données saisies par le dispositif portable. Troisièmement, une tablette en exécutant l’application StressTest est nécessaire pour exécuter les exercices d’induction de stress (le smartphone pourrait être utilisé à la place la tablette pour cela). Quatrièmement, certains questionnaires pour recueillir des données qualitatives sur la perception des étudiants sur le stress. Cinquièmement, un serveur avec un Web service25 pour effectuer la collecte de données et le traitement préalable et un tableau de bord Web pour montrer l’évolution des signaux. Et enfin, un paquet d’analytique données26 pour traiter les données recueillies sur les élèves à l’aide de techniques d’apprentissage automatique.

Le protocole d’évaluation est organisé en deux phases. L’une, la phase de laboratoire, est effectuée dans une chambre confortable, où des niveaux de stress différentes (c'est-à-dire, « relax », « stress concentré » et « souligner ») sont amenées à un objet cible (un étudiant) par le biais de plusieurs tâches courantes de stress induisant. La deuxième partie se déroule dans la salle de classe, et il comprend la surveillance de l’étudiant au cours de la réalisation de plusieurs activités académiques : explications théoriques, des activités individuelles, tests courts, examens, etc. pendant la mise en œuvre de Ce protocole, le sujet du physiologique des signaux sont captés au moyen d’un dispositif de poignet. Enfin, ces signaux est traités par des algorithmes pour fournir des estimations sur le niveau de stress d’apprentissage automatique.

Au cours de la phase de laboratoire, l’app de StressTest est utilisé pour induire des contraintes différentes. Cette application guide le sujet à l’achèvement de quatre différentes tâches. La première tâche consiste à créer une base de référence pour l’analyse des contraintes. Dans cette tâche, l’élève visualise une vidéo de 4 minutes de détente dans lequel figurent les différents plans d’un coucher de soleil sur un pont. La deuxième tâche est une adaptation de la Stroop Color et mot Test27 (SCWT). Toutes les deux secondes, le sujet doit choisir la couleur dans laquelle le nom d’une couleur est peint (rouge, vert, orange, bleu et violet). Il existe plusieurs boutons situés au bas de l’écran contenant la lettre initiale de chaque couleur pour l’objet à choisir la couleur peinte à chaque fois. Par exemple, le bouton qui fait référence au bleu représente la lettre B. Dans notre cas, ce test est divisé en trois niveaux différents de difficulté. Pour le premier niveau (SCWT1), les couleurs « mots de couleurs » apparaîtra dans le même ordre que les boutons, couleur et nom correspondre directement. Ce niveau est pris comme référence, car il n’implique aucune difficulté et le sujet devrait seulement Appuyez sur les touches correctement, toujours dans le même ordre. Pour le deuxième niveau (SCWT2), les « mots de couleurs » colorées apparaissent au hasard, mais la correspondance entre le nom et la couleur est maintenue. Chaque fois que le sujet ne parvient pas à un signal sonore est émis, et si deux erreurs sont commises, le score de la couleur appropriée sera réinitialisé. Pour le dernier, le plus difficile niveau (SCWT3), nom et la couleur ne correspondent pas. De cette manière, ce niveau est destiné à être plus complexe et stressante pour le sujet. La troisième tâche consiste le rythme Auditory Serial Addition test (Passat)28, qui mesure comment l’étudiant subit un test de concentration. Au cours de cette tâche, une séquence de nombres consécutifs est lu à haute voix, et l’étudiant doit ajouter les deux derniers chiffres et écrire le résultat dans la boîte à l’écran avant d’écouter le prochain numéro. Dans cette tâche, si le sujet fait une erreur, un événement inquiétant se produit afin de générer de stress (deux numéros sonore en même temps ou une longue période de silence en maintenus). Dans ce cas, si trois erreurs sont commises, le compte de la somme sera réinitialisé. La quatrième tâche consiste en une activité d’hyperventilation pour induire la même variation dans les signaux physiologiques qui provoquerait une situation stressante17. À la fin de chaque tâche et le niveau, le sujet est indiquer le niveau de stress perçu, à l’aide de l’application elle-même, selon une échelle de Likert 5-valeur.

Pendant la phase de la salle de classe, élèves accomplissent leurs activités académiques ordinaires ainsi que le reste de leurs camarades de classe. Le protocole met l’accent sur le niveau de stress qui se produire lors des activités spécifiques en classe. À la fin de la Conférence, un bref questionnaire (annexe 1) est complété par l’étudiant pour indiquer le niveau de perception du stress chez les plusieurs activités selon une échelle de valeur 5.

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Protocole

Toutes les méthodes décrites ci-dessous ont été approuvés par le gouvernement régional du Comité de la Galice pour l’éthique de la recherche de Vigo-Pontevedra-Ourense (code de règlement de l’Ontario 2017/336). Le protocole a été mis en place pour les étudiants de première année à l’école des télécommunications génie - Université de Vigo, aussi bien dans une chambre confortable de laboratoire et dans plusieurs conférences et séances d’essais d’un cours de licence sur les Architectures d’ordinateur.

1. préparer les dispositifs

  1. Connectez le périphérique smartphone et tablette à une connexion internet stable.
  2. Allumez les communications Bluetooth dans le smartphone.
  3. Recherche dans le smartphone, dans le correspondant officiel app store l’application portable de poignet. Téléchargez et installez-le.
  4. Dans le smartphone, recherchez l’application PhysiologicalSignals capturer des signaux physiologiques. Téléchargez et installez-le.
    Remarque : Actuellement, l’application est une version bêta et accès peut être fourni sur demande.
  5. Dans la tablette, recherchez l’application StressTest à être utilisés dans les expériences de laboratoire de recherche. Téléchargez et installez-le.
    Remarque : Actuellement, l’application est une version bêta et accès peut être fourni sur demande.
  6. Allumez l’appareil portable du poignet les lits et placer le portable.
  7. Dans le smartphone, ouvrez l’application officielle de portable de poignet de lits.
    Remarque : L’app procédera à synchroniser l’appareil portable avec le smartphone. Dans certains appareils, il faut une adresse de messagerie.
  8. Dans le smartphone, ouvrez l’application de PhysiologicalSignals.
    1. En cas de notification d’une demande d’accès de capteur, acceptez-le.
    2. Vérifier le dispositif. Attendez que l’application PhysiologicalSignals afficher le mot Weared en vert.
      Remarque : Cela indique que le dispositif portable a été détecté, et donc la transmission d’informations par les capteurs vers le smartphone est activée. Si ce message n’apparaît pas répéter étape 1.6.

2. la Phase de laboratoire

  1. Préparer l’environnement de laboratoire. Optez pour une chambre confortable et non-déranger sans distraire le bruit et avec une température agréable (entre 22 ° C et 26 ° C).
  2. Allumez l’appareil portable de poignet, placez-le autour du poignet de non-dominante subject´s et placer le casque sur la tête de l’élève. Monter le portable fermement mais confortablement autour du poignet.
  3. Connecter le smartphone et la tablette à une connexion internet stable et vérifiez que la connexion Bluetooth est active.
  4. Dans le smartphone, lancez l’application de PhysiologicalSignals.
    1. Attendez que l’app afficher le mot Weared en vert.
    2. Sélectionnez l’option Changer d’utilisateur dans le menu de configuration gauche et fournir l’ID de l’objet qui va compléter les tests et cliquez sur Enregistrer.
  5. Dans un ordinateur portable, accédez au tableau de bord et entrer l’ID et le mot de passe de l’administrateur du test.
    Remarque : Actuellement, pour des soucis de privé et de la sécurité, accès au tableau de bord n’est disponible sur demande.
    1. Sélectionnez l’ID de l’objet et l’onglet contraintes du sujet.
    2. Vérifier l’évolution des signaux physiologiques et attendez que l’appareil portable à atteindre une stabilité thermique avant de commencer l’expérience.
      Remarque : La stabilité thermique est identifiée comme un plateau dans le graphique.
  6. Dans la tablette, lancez l’application de StressTest.
    1. Expliquer au sujet des tâches de quatre laboratoires. Montre quelques-uns des écrans et des actions à effectuer au cours de chacun des tâches.
      NOTE : Ceci est très important, parce que le sujet devrait sentir stressé ou détendu en conformité aux activités exécutées et pas peur ou inquiétude sur ce qui va se passer.
    2. Prévenez l’étudiant ne pas à reposer leurs bras sur la table et d’utiliser la main où le dispositif portable est placé pour être affecté aux activités.
    3. Entrez l’ID utilisateur comme au point 2.4.2 et cliquez sur la flèche.
  7. Lancez la tâche vidéo et donner le plein contrôle à l’étudiant.
    1. Observer que la tâche est effectuée sans incident.
    2. Lorsque la tâche est terminée, vérifiez que le sujet du stress ressenti.
  8. Lancer la tâche Stroop Color (SCWT) consécutivement pour les niveaux 1, 2 et 3.
    1. Pour chaque niveau, observez que la sous-tâche est effectuée sans incident.
    2. Lorsque chaque sous-tâche est terminée, vérifiez que le sujet du stress ressenti.
    3. Uniquement pour le niveau 3 et seulement dans le cas où le sujet ne résout pas après 4 minutes, mettre fin à la tâche en appuyant sur la flèche située en haut de l’écran.
  9. Lancer le test au rythme Auditory Serial Addition (Passat).
    1. Observer que la tâche est effectuée sans incident.
    2. Dans le cas où le sujet ne résout pas le test de la Passat après 4 minutes, mettre fin à la tâche en appuyant sur la flèche située en haut de l’écran.
    3. Lorsque la tâche est terminée, vérifiez que le sujet du stress ressenti.
  10. Lancer le test de l’Hyperventilation.
    1. Observer l’évolution des ressources humaines à l’aide du tableau de bord. Si des signaux physiologiques ne changent pas significativement, demandez le sujet à augmenter progressivement les taux de l’inspiration et l’expiration.
    2. Dans le cas où le sujet sent étourdissements ou mal à l’aise halt cette tâche. Dans tous les cas, le terminer au bout de quatre minutes.
    3. Lorsque la tâche est terminée, vérifiez que le sujet du stress ressenti.

3. la Phase de la salle de classe

  1. Allumez l’appareil portable de poignet et placer le portable au poignet non dominantes de subject´s. Monter le portable fermement mais confortablement autour du poignet.
  2. Connecter le smartphone à une connexion internet stable et vérifier que la connexion Bluetooth est active.
  3. Dans le smartphone, lancez l’application de PhysiologicalSignals.
    1. Attendez que l’app afficher le mot Weared en vert.
    2. Sélectionnez dans le menu de configuration de l’option Changer d’utilisateur , fournir l’ID de l’objet qui va compléter les tests et cliquez sur Enregistrer.
  4. Dans un ordinateur portable, accédez au tableau de bord et entrer l’ID et le mot de passe de l’administrateur du test.
    1. Sélectionnez l’ID de l’objet et l’onglet contraintes du sujet.
    2. Vérifier l’évolution des signaux physiologiques.
  5. Prendre les annotations sur n’importe quel événement pertinent qui se produisent dans la salle de classe en ce qui concerne l’interaction élève-enseignant.
    Remarque : On servira les informations pertinentes et des événements fondamentaux d’étiqueter les échantillons physiologiques par la suite. Événements de l’exemple sont une question posée par le professeur à l’étudiant, ou une explication théorique est initiée.
  6. À la fin de la Conférence, demander le sujet de remplir le questionnaire sur leur niveau de stress à des moments spécifiques au cours de la session, selon une échelle à 5 niveaux.

4. analyse des données

  1. Dans un ordinateur portable, accédez au tableau de bord et entrer l’ID et le mot de passe de l’administrateur du test.
    1. Sélectionnez l’ID de l’objet et l’onglet contraintes du sujet.
    2. Sélectionnez le jour d’une expérience de classe.
  2. Étiqueter les échantillons du sujet par l’identification des activités et des niveaux de stress ressenti.
    1. Identifier les activités salle de cours et leur durée selon les heures de départ et d’arrivée ainsi que leurs types.
    2. Pour chaque activité, sélectionnez un niveau de stress ressenti.
  3. Pour chaque matière et pour chaque session, téléchargez le fichier avec les échantillons marqués.
    Remarque : Un fichier comma separated values (CSV) est créé pour chaque élève, chaque ligne qui reflète les valeurs des signaux physiologiques avec leur écart-type, la pente et diff, le type d’activité, le stress par activité (p. ex., le stress lié par défaut à l’activité) et l’objet de stress ressenti.
  4. Lancer le corpus analytique de données.
    1. Choisissez un ensemble de classifieurs (p. ex., SVM, C4.5, k-NN, Random Forest, Naïve Bayes et zéro R) et importer le fichier CSV pour tous les élèves pour chaque session.
    2. Former et évaluer des classificateurs en utilisant la technique de validation croisée 10 fois.
      Remarque : Selon les analyses, le type d’activité, basée sur l’activité stress ou stress perçu, doivent être choisis comme variable dépendante pour l’analyse.
    3. Enfin, vérifiez les résultats pour taux d’exactitude et d’erreur.

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Résultats

Le protocole discuté a été mis en pratique dans un cours d’Architectures informatiques dans la première année du diplôme génie des télécommunications à l’Université de Vigo. Ce cours accueille plus de 200 élèves qui sont réparties en 10 groupes de travail. Pour réaliser cette expérience, étudiants de quatre de ces groupes ont été invités à s’inscrire au début de l’année scolaire. Le projet a attiré un intérêt considérable parmi les étudiants, et environ 30 étudiants se portent volontaires...

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Discussion

Dispositifs portables de lits sont parmi les plus populaires les appareils électroniques disponibles aujourd'hui. Ces dispositifs sont généralement utilisés pour surveiller les activités physiques, mais leurs performances et les capacités pourraient être d’un grand intérêt dans d’autres domaines. Dans cet article, un protocole pour évaluer l’utilisation des dispositifs portables COTS pour estimer les contraintes dans des environnements d’apprentissage est discuté. La définition d’un tel protocole est particulièrement per...

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Déclarations de divulgation

Les auteurs n’ont rien à divulguer.

Remerciements

Ce travail est soutenu par l’Agence de recherche d’État espagnol et le Fonds européen de développement régional (FEDER) selon le projet de PALLAS (TIN2016-80515-R AEI/FEDER, Union européenne).

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Matériaux

Liste des matériaux utilisés dans cet article
NomEntrepriseNuméro de catalogueCommentaires
Microsoft Band 2MicrosoftWearable
Nexus 5LG/GoogleSmartphone
PhysiologicalSignalsDéveloppé par les auteursApplication pour collecter des données à partir des wearables
StressTestDéveloppé par les auteursde l’articleApplication pour développer une expérience de laboratoire : Visualisation vidéo, test de couleur et de mots de Stroop, test d’addition en série auditive stimulée (PASAT), activité d’hyperventilation.
QuizDéveloppé par les auteursl’article Questionnaires pour collecter des données qualitatives sur la perception des étudiants face au stress
ServeurDéveloppé par les auteursServeur pour stocker, analyser et afficher les données
Application WekaUniversité de WaikatoApplication pour traiter les données à l’aide de techniques d’apprentissage automatique
de l’article de de l’article

Références

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