Article de méthode

Une conception expérimentale interdisciplinaire et multimodale pour étudier les expériences d'examen authentiques en temps quasi réel

DOI :

10.3791/60037

⸱

4 septembre 2019

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Department of Engineering Education, College of Engineering, Utah State University, 2Department of Electrical and Computer Engineering, College of Engineering, Utah State University, 3Department of Educational Psychology, College of Education, University of Oregon

Dans cet article

Résumé

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Une conception expérimentale a été élaborée pour étudier les influences en temps réel d'une expérience d'examen afin d'évaluer les réalités émotionnelles que les élèves vivent dans les milieux et les tâches de l'enseignement supérieur. Cette conception est le résultat d'une approche interdisciplinaire (p. ex. psychologie de l'éducation, biologie, physiologie, ingénierie) et multimodale (p. ex. marqueurs salivaires, sondages, capteur électrodermique).

Résumé

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Au cours des dix dernières années, la recherche sur les émotions des élèves dans les milieux éducatifs a augmenté. Bien que les chercheurs aient demandé plus d'études qui s'appuient sur des mesures objectives de l'expérience émotionnelle, il existe des limites à l'utilisation de sources de données multimodales. Les études sur l'émotion et la régulation émotionnelle dans les salles de classe reposent traditionnellement sur des instruments d'enquête, un échantillonnage d'expériences, des artefacts, des entrevues ou des procédures d'observation. Ces méthodes, bien que précieuses, dépendent principalement de la subjectivité des participants ou des observateurs et sont limitées dans leur mesure authentique du rendement en temps réel des élèves à une activité ou à une tâche en classe. Ce dernier, en particulier, constitue une pierre d'achoppement pour de nombreux chercheurs qui cherchent à mesurer objectivement les émotions et autres mesures connexes en classe, en temps réel.

Le but de ce travail est de présenter un protocole pour étudier expérimentalement les réponses en temps réel des étudiants aux expériences d'examen au cours d'une situation d'évaluation authentique. Pour ce faire, une équipe de psychologues de l'éducation, d'ingénieurs et de chercheurs en éducation en génie a conçu un protocole expérimental qui a conservé les limites requises pour une mesure précise des capteurs physiologiques, les meilleures pratiques de collecte salivaire et un environnement de test authentique. En particulier, les études existantes qui s'appuient sur des capteurs physiologiques sont menées dans des environnements expérimentaux déconnectés des milieux éducatifs (p. ex., test de stress de Trèves), détachées dans le temps (p. ex., avant ou après une tâche), ou introduisent une erreur d'analyse. (p. ex., l'utilisation de capteurs dans les environnements où les élèves sont susceptibles de se déplacer). Cela limite notre compréhension des réponses en temps réel des élèves aux activités et aux tâches en classe. En outre, des recherches récentes ont demandé que davantage de considérations soient abordées sur les questions de recrutement, de reproductibilité, de validité, d'installation, de nettoyage des données, d'analyse préliminaire et de circonstances particulières (p. ex., l'ajout d'une variable dans l'expérience dans la recherche sur les émotions académiques qui repose sur des approches multimodales.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Les psychologues ont compris depuis longtemps l'importance des émotions des humains dans l'élucidation de leurs comportements1. Dans le cadre de l'étude de l'éducation, les émotions de réussite académique (AEE) est devenu le centre de la recherche sur les émotions2. Les chercheurs qui utilisent AAE soutiennent que les contextes situationnels dans lequel se trouvent les élèves sont importants à prendre en considération lorsqu'ils examinent les émotions des élèves. Les élèves peuvent éprouver des émotions liées aux tests, aux classes ou à l'apprentissage qui impliquent des processus multi-composants, y compris des composantes affectives, physiologiques, motivantes et cognitives. L'EEA s'exprime sous deux formes : la valence (positive/négative) et l'activation (énergie focalisée/non focalisée). Les émotions actives positives, telles que la jouissance, peuvent augmenter les processus réfléchissants comme la métacognition, tandis que les émotions désactivantes positives telles que l'orgueil peuvent entraîner de faibles niveaux de traitement cognitif. Les émotions actives négatives telles que la colère et l'anxiété peuvent susciter l'engagement, tandis que les émotions désactivantes négatives telles que le désespoir peuvent amortir la motivation3,4,5. Les émotions académiques contribuent à la façon dont nous apprenons, percevons, décidons, répondons et résolvons les problèmes2. Pour réguler les émotions académiques, un individu doit posséder l'auto-efficacité (SE)6,7,8, qui est leur confiance dans leur capacité à employer le contrôle sur leur motivation, comportement, et l'environnement social 6. L'auto-efficacité et les émotions académiques sont liées, lorsque la plus faible auto-efficacité est liée à des émotions négatives désactivantes (p. ex. anxiété, colère, ennui) et à une plus grande auto-efficacité est liée à des émotions actives positives (p. ex., le bonheur, l'espoir, excitation)6,7,8. SE est également considéré comme fortement lié à la performance6,7,8.

La recherche qui a examiné les émotions en classe s'est appuyée sur des auto-rapports, des observations, des entrevues et des artefacts (p. ex., examens, projets)9,10. Bien que ces méthodes fournissent de riches informations contextuelles sur les expériences des élèves en classe, elles ont des limites importantes. Par exemple, les entrevues, les observations et les auto-rapports reposent sur les introspections des individus10. D'autres méthodes ont cherché à examiner les émotions académiques plus proximally que les chercheurs précédents, comme celles basées sur des approches d'échantillonnage d'expérience où les chercheurs demandent aux élèves de rendre compte de leurs émotions au cours de la journée scolaire11. Bien que cette recherche nous permette de rapporter les émotions des élèves avec plus de précision, ce travail repose sur des méthodes d'autodéclaration et ne permet pas de faire des rapports en temps réel, car les étudiants doivent interrompre leur travail à l'examen pour répondre à l'enquête sur l'expérience.

Récemment, les chercheurs ont commencé à répondre aux préoccupations au sujet des mesures d'autodéclaration par l'utilisation de mesures biologiques ou physiologiques de l'émotion9, qui se sont combinées à d'autres instruments ou techniques tels que des enquêtes, des observations ou des entrevues, se compose d'une forme multimodale de collecte de données pour la recherche éducative et psychologique12. Par exemple, les techniques biologiques, y compris les biomarqueurs salivaires, sont utilisées pour comprendre le rôle des processus biologiques sur la cognition, l'émotion, l'apprentissage et la performance13,14,15. Pour les processus cognitifs, les androgènes (p. ex. testostérone) ont été liés à différents modèles de reconnaissance spatiale chez les adultes et les enfants16,17 tandis que les hormones hypothalamiques-pituitaires-adrénocortiques (p. ex. cortisol) et les hormones adrénergiques (p. ex., l'amylase salivaire ou l'amylase ou l'als) sont liées à la réactivité au stress chez les personnesde 18,19,20.

L'activité électrodermique (EdA) représente une mesure physiologique de l'activation du système nerveux autonome (ANS) et est liée à une activation accrue du système, à une charge cognitive ou à des réactions émotionnelles intenses21,22 ,23. Dans les activités d'examen, EDA est affectée par la mobilité physique21,22, les températures corporelles et ambiantes24,25,26,27, et la verbalisation de pensées28, ainsi que la sensibilité et le degré de connectivité des électrodes analogiques numériques à la peau29.

Bien qu'il puisse s'agir de limitations à l'utilisation de l'AED, cette technique peut tout de même fournir un aperçu précieux de ce qui se passe lors d'examens en temps quasi réel et peut servir d'outil prometteur pour explorer l'EAE et, dans une certaine mesure, l'auto-efficacité. Par conséquent, une image précise de l'EEA des élèves peut être obtenue au moyen d'une combinaison de méthodes d'enquête, afin de déterminer la valence des émotions et des données physiologiques et biologiques, afin de mesurer l'activation de cette émotion. Ce document s'appuie sur une publication antérieure sur les activités d'examen30 et élargit la portée de ce travail pour inclure des approches multimodales (à l'aide d'enquêtes d'échantillonnage d'expérience, de capteurs EDA et de biomarqueurs salivaires) dans un scénario d'examen. Il est essentiel de mentionner que le protocole décrit ci-dessous permet de recueillir des données sur plusieurs participants en même temps dans un seul cadre expérimental.

Accès restreint. Veuillez vous connecter ou commencer un essai pour afficher ce contenu.

Protocole

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Les procédures ont été approuvées par la Commission d'examen institutionnel (IRB) dans le cadre d'un examen général à l'Université d'État de l'Utah pour des études sur des sujets humains et l'utilisation de ces constructions. Les résultats typiques incluent deux semestres d'un cours de statique d'ingénierie, chacun avec une configuration expérimentale légèrement différente, à une institution occidentale de l'enseignement supérieur aux Etats-Unis. Les examens de pratique, dont le contenu était parallèle aux examens réels, ont été élaborés par l'instructeur de cours et ont été utilisés pour notre étude. Veuillez noter que le protocole décrit ci-dessous décrit les étapes simultanées, et certaines étapes peuvent se chevaucher.

1. Considérations relatives aux conceptions expérimentales et à l'intégration des pratiques disciplinaires

Alors que les chercheurs envisagent des conceptions expérimentales de cette nature, les connaissances et les approches disciplinaires doivent être intégrées d'une manière qui complète et soutient l'objectif principal de la recherche. Au fur et à mesure que de nouveaux instruments et méthodes sont ajoutés, des considérations de validation supplémentaires sont nécessaires. Dans ce travail, nous explorerons une étude expérimentale où des levés et des capteurs électrodermiques ont été utilisés pour l'un des semestres (conception expérimentale A), et la collecte de biomarqueurs salivaires (c.-à-d. le cortisol et la SAA) a été ajoutée au semestre suivant (expérimental conception B). Voici les considérations pour les deux configurations:

  1. Conception expérimentale avec sondages et capteurs électrodermiques
    1. Les capteurs électrodermiques sont sensibles. Les réponses de sursaut des participants, si elles sont activées involontairement, peuvent créer un pic significatif dans la réponse à l'EDA. Ceci est particulièrement important lorsque l'on considère plusieurs participants pour la collecte de données, dont les actions peuvent améliorer ces réponses de sursaut. En tant que tel, assurez-vous de configurer l'espace de travail avec soin pour minimiser autant de distractions que possible. Comme le montre la figure 1, inclure un bouclier d'essai si l'exploration des expériences d'examen pour une personne ou un groupe d'individus.
      REMARQUE : Pour accroître la validité écologique de l'environnement de test, prévoyez de fournir tout matériel qu'un étudiant utiliserait lors de son examen réel (p. ex., cahiers de travail, feuilles d'équations) afin de permettre aux participants de réfléchir et d'établir les problèmes d'examen nécessaires.
    2. Les capteurs électrodermiques fournissent un signal tous les 1/4e de seconde. Pour permettre la définition et l'étude d'un événement, mettre en œuvre un plan pour recueillir une mesure précise de l'abord d'une tâche. Lorsque le temps synchronise les capteurs électrodermiques avec des levés, assurez-vous que la présentation de la question de l'enquête est synchronisée au capteur électrodermique en utilisant l'horloge interne de l'ordinateur pour établir un calendrier de collecte de données (voir la figure 1). Si vous utilisez des capteurs électrodermiques compatibles Bluetooth (p. ex., voir Tableau des matériaux),les temps de synchronisation dans le temps méridien de Greenwich (GMT) pour tenir compte des changements de fuseau horaire et des différences d'heure d'été pendant les procédures de collecte de données30.
      REMARQUE : Si vous utilisez un serveur Web pour la présentation de stimuli (p. ex., question de test, élément d'enquête, etc.), assurez-vous d'aligner les temps entre le serveur et l'horloge interne de l'ordinateur, car ceux-ci ne sont généralement pas synchronisés. Notez qu'il peut être nécessaire de préinstaller un serveur Web multiplateforme (par exemple, XAMPP ou d'autres serveurs Apache) à chaque ordinateur utilisé pour l'étude. Si vous avez l'intention de synchroniser une caméra Web à des fins d'enregistrement vidéo, envisagez d'utiliser un logiciel de sécurité qui permet d'enregistrer la date, l'heure, l'heure, la minute, la deuxième et la milliseconde (p. ex., 01/01/2000 04:01:02:05) de la vidéo. Notez que cette vidéo doit également être synchronisée avec l'horloge interne de l'ordinateur et les autres appareils (par exemple, capteur EDA). Définir les caméras Web pour mesurer le visage du participant à différents angles, si nécessaire. Nous recommandons que pour une caméra web frontale; la vidéo est placée parallèlement à la surface du poste de travail et pour les caméras Web orientées vers le bas pour positionner la vidéo à 30 à 45 degrés de la surface du poste de travail au visage du participant.
    3. Placez le capteur électrodermique sur la main non dominante du participant afin de minimiser tout bruit dans le signal dû à un mouvement ou à une erreur de contact avec l'électrode lors de la collecte des données, comme le suggère un protocole antérieur30. Si les chercheurs souhaitent minimiser les artefacts dans l'AED en raison du mouvement, une alternative est d'inclure un tampon de gel pour poignet dans un endroit qui est confortable pour le participant et qui lui permet simultanément de reposer leur main non dominante sur.
      REMARQUE : Le placement de l'ordinateur portable, du gel pad, du capteur, des feuilles d'examen et d'autres éléments de l'étude doit être normalisé afin d'assurer la répétabilité dans toutes les conditions d'examen et les semestres. Comme le montre la figure 1, la bande du peintre a été utilisée pour centrer chaque élément (p. ex. ordinateurs portables, feuilles d'examen, caméras) de la configuration expérimentale de façon cohérente entre les participants et les semestres de collecte de données.
    4. Pour les lectures de capteurs électrodermiques, établir une période au cours de laquelle les participants ont atteint un état détendu afin d'établir les données de base de l'AED31. Pour cela, indiquez une heure au début de l'examen pour que les participants regardent fixement le bouclier de test (5 à 15 minutes) ou programmez ce signal dans l'ordinateur portable dans le cadre du programme d'horodatage. À la fin de cette période, les participants peuvent commencer par tout sondage pertinent et toute question d'examen. Dans le même ordre d'œil, attribuez une période de relaxation à la fin de l'expérience d'examen.
  2. Conception expérimentale avec sondages, capteurs électrodermiques et biomarqueurs salivaires
    1. Lors de l'intégration de capteurs électrodermiques avec des levés et des biomarqueurs salivaires, assurez-vous que les perturbations sont réduites au minimum dans la meilleure mesure possible. Comme stratégie, créez une vidéo de formation pour aider les participants à comprendre comment fournir leurs échantillons salivaires à des périodes déterminées de l'examen selon les spécifications de fabrication (voir tableau des matériaux) afin de minimiser les interruptions de la Chercheurs.
      REMARQUE : Dans cette étude, les chercheurs se sont intéressés à recueillir de la salive pendant quatre périodes : début, milieu, fin et post-examen. Cependant, les chercheurs peuvent choisir d'autres moments qu'ils jugent appropriés pour leur étude. En outre, nous avons utilisé la méthode de collecte d'écouvillons32 au lieu de sa méthode passive de bave33 pour faciliter l'utilisation et des temps de collecte d'échantillons plus rapides. En outre, nous avons sélectionné le cortisol34 et sAA35 kits (voir Tableau des matériaux) et suivi les spécifications du fabricant dans son traitement. Toutefois, si votre groupe n'a pas de laboratoire biologique pour effectuer ces formes de tests, d'autres fournisseurs peuvent être en mesure d'analyser les échantillons32,36.
    2. Lors de la collecte d'échantillons de salive, disposer d'une glacière avec de la glace sèche à une température interne de -20 oC; ceci empêchera la dégradation de température ambiante des enzymes pour les échantillons de cortisol34. Si la collecte de l'alpha-amylase salivaire, sa stabilité est beaucoup plus longue (environ cinq jours à température ambiante et permettant 5 cycles de gel-dégel35). Si la collecte des deux, comme ce fut le cas dans cette étude, suivez les lignes directrices nécessaires pour stocker des échantillons de cortisol salivaire selon les recommandations du fabricant34,35.
    3. Si vous utilisez la méthode de collecte d'écouvillons25, demandez à l'écouvillon de rester soit dans la joue intérieure, soit sous la langue du participant pendant 60 s. Lorsque vous manipulez les flacons et les bouchons de prélèvement d'échantillons, suivez les protocoles du fabricant34,35 et transmettez l'information aux participants avant le début de l'étude.
      REMARQUE : Si l'expérience est plus granulaire (p. ex., collecte de données question par question), assurez-vous d'enregistrer les heures d'entrée et de compensation de chaque prélèvement d'échantillons salivaires, car celles-ci peuvent devoir être prises en compte dans l'analyse de l'EdA. Il en va de même pour l'entrée en vigueur et la compensation des temps de collecte des données de l'enquête. Pour la collecte de données salivaires, notre groupe a mis au point un système de signalisation pour permettre aux participants d'aviser le chercheur/le surveillant lorsqu'un échantillon salivaire était prêt à être recueilli. Envisagez de désigner plusieurs surveillants pour aider au cours d'une session expérimentale au cas où plusieurs échantillons salivaires seraient prêts à être recueillis et stockés.

2. Configuration et nettoyage avant et après l'expérience

  1. Enquêtes
    1. Sous forme d'enquête, organisez un processus d'établissement des horaires, désignez les iD des participants et recueillez toute information démographique, au besoin. De plus, établir ou pré-étiqueter toutes les questions pertinentes de l'enquête en vue de l'exportation des données. Cela permettra un nettoyage, une gestion et des analyses statistiques plus rapides et plus efficaces des données.
    2. Synchronisez la présentation du sondage et les heures de sortie tout au long du protocole d'examen. Si vous intégrz des capteurs ou des vidéos, synchronisez également ces technologies avec le logiciel d'enquête.
    3. Par courtoisie et dans l'intérêt de contribuer à un environnement de recherche cordial et accueillant, et si les instructeurs sont d'accord, mettre en place un courriel de suivi automatisé contenant des réponses aux questions de l'examen qui seront envoyées aux participants immédiatement ou peu de temps après. leur participation à la session.
  2. Capteurs électrodermiques
    1. Prévoyez de préprogrammer les participants à une séance d'examen/heure, d'évaluer toute information médicale et habitudes alimentaires pour la collecte d'EDA et de salive30 et la dominance des mains pour la collecte30de l'AED, et rappelez aux participants d'éviter la consommation de produits sucrés ou caféinés le jour de l'expérience. Ceci est important car certaines conditions médicales (p. ex. troubles métaboliques) et habitudes alimentaires (p. ex., consommation de caféine) peuvent influencer l'AED (et les valeurs salivaires), comme le suggère un protocole antérieur30.
    2. Avant l'arrivée des participants, assurez-vous que les capteurs sont correctement calibrés, que des mises à jour logicielles ont été prises en charge et que des capteurs ont été nettoyés avec 70 % de lingettes d'alcool30.
    3. Lorsque vous placez le capteur EDA sur les poignets d'un participant, assurez-vous de le placer sur la main non dominante du participant. Pour s'adapter au capteur EDA :
      1. Placez le capteur avec le bouton tourné vers le bas vers le pouce.
      2. Avec leurs paumes tournées vers leur visage, demandez aux participants de tracer une ligne imaginaire de l'espace entre le deuxième et le troisième doigt de leur main non dominante à leur zone mi-poignet et y placer les électrodes du capteur.
      3. Demandez aux participants d'adapter les sangles du capteur d'une manière qui n'est pas trop serrée ou trop lâche.
        REMARQUE : Une image représentative de ce raccord se trouve dans la figure 2.
    4. Lorsque vous démarrez le capteur, assurez-vous de suivre les protocoles du fabricant31 pour vous assurer que les capteurs sont mis en place pour recueillir des données. Dans cette expérience, le protocole est conçu pour être utilisé avec une marque particulière de capteurs (voir Tableau des matériaux),bien que les chercheurs soient invités à utiliser n'importe quel capteur physiologique de leur choix.
      1. Pour les appareils utilisés ici, appuyez sur le bouton du capteur pendant trois secondes. Une lumière verte clignote par intermittence, suivie d'une lumière clignotante rouge, puis un fondu se produit.
      2. Pendant le fondu-out, pour s'assurer que le capteur est ALLUMÉ, appuyez sur le bouton une fois pour moins de 1 s. S'il clignote en rouge, il indique qu'il enregistre des données.
    5. Lorsque vous tournez le capteur OFF, appuyez sur le bouton pour 3 s. Le capteur s'éteint si les lumières du bas du bracelet passent du vert au fondu.
    6. Pour récupérer les données du capteur, connectez-les à l'ordinateur et téléchargez les données dans le système logiciel de gestion conformément aux recommandations du fabricant31.
  3. Biomarqueurs salivaires
    1. Comme indiqué précédemment, pré-évaluer toutes les conditions médicales ou les habitudes alimentaires qui peuvent influencer les valeurs salivaires au cours de l'analyse. Rappelons également aux participants de ne pas porter de baume pour les lèvres, de maquillage ou de produits près des lèvres lorsqu'ils arrivent à la séance, car cela pourrait introduire des contaminants qui pourraient influencer les échantillons de cortisol et d'alpha-amylase salivaire. Si les participants arrivent avec ces produits, guidez-les doucement jusqu'aux toilettes ou fournissez des lingettes appropriées qui enlèveraient ces produits sans introduire d'autres produits chimiques (p. ex., de l'eau sur une serviette par rapport aux serviettes de démaquillage). Enfin, des salles d'expérimentation claires de nourriture ou de boissons qui ont une forte odeur (p. ex. pizza, oranges) qui peuvent améliorer la production salivaire chez les participants.
    2. À l'arrivée des participants à la salle expérimentale, les participants à la main 1 once d'eau versée dans une tasse en leur présence. Demandez-leur de swish et d'avaler l'eau. Ceci est fait pour effacer la bouche de tous les résidus alimentaires qui peuvent influencer les données de cortisol et salivaire alpha-amylase.
    3. Si vous collectez des données EDA en conjonction avec la salive, rappelez doucement aux participants de minimiser le mouvement des mains dans la main qui possède le capteur EDA. En tant que tel, les participants devront être informés que toute collecte d'échantillons de salive fournie doit être faite dans leur main dominante. Pour faciliter ce processus, il est recommandé que la configuration expérimentale comprend des flacons pré-étiquetés et un support pour minimiser toute perte d'échantillons (voir la figure 1).
    4. Lors de la collecte d'échantillons salivaires, portez des gants nitriles frais pour minimiser toute partie de poussière ou tout autre contaminant provenant d'huiles à main à transférer dans le flacon de l'échantillon salivaire.
    5. Comme indiqué précédemment, transférer immédiatement les échantillons dans une glacière dont la température interne est de -20 oC.

3. Accroître la validité écologique à la lumière des levés, des capteurs électrodermiques et des biomarqueurs salivaires

  1. En ce qui concerne l'authenticité de l'examen
    1. Pour offrir une expérience de test authentique, alignez le contenu de l'examen avec le contenu du cours. Pour ce faire, examinez le contenu du cours en collaboration avec un groupe d'experts en contenu, y compris l'instructeur de cours.
    2. Sélectionnez une évaluation (test ou évaluation) du contenu du cours qui peut être reproduite dans un cadre expérimental ou qui peut compléter le contenu existant du cours (p. ex., examen de pratique).
      REMARQUE : Selon les politiques de la Commission d'examen institutionnel de votre établissement, l'utilisation de vrais examens peut ne pas être autorisée en raison de son préjudice potentiel pour les notes des élèves dans le cours. Par conséquent, une expérience équivalente (p. ex., examen de pratique) peut être envisagée à la place.
    3. Avec l'instructeur, élaborez une clé de réponse et des problèmes d'examen et ses solutions à utiliser pour recueillir des données de performance à un niveau granulaire (c.-à-d. question par question) et/ou macro-niveau (c.-à-d. examen complet) selon les objectifs de la recherche
    4. Demandez également à l'instructeur de fournir tout matériel supplémentaire qui est généralement utilisé dans ses examens (p. ex., feuilles de triche) ou tout autre matériel admissible (p. ex. manuels, liste de références) habituellement utilisé dans ses cours. Les expérimentateurs doivent être prêts à fournir ces outils aux participants.
    5. Assurez-vous que l'environnement de test est parallèle à la configuration expérimentale (p. ex., les heures d'examen, l'offre d'examens — centre de test ou salle de classe, etc.) et ses caractéristiques telles que l'espace de bureau, l'éclairage, la température de la pièce, entre autres.
  2. En ce qui concerne l'inclusion des sondages
    1. Selon le nombre de questions de l'enquête, il sera important de tenir compte des heures approximatives; il pourrait prendre les participants pour remplir les questions du sondage pendant qu'ils passent leur examen.
    2. Attribuer du temps supplémentaire à la prise de tests pour tenir compte des interruptions et concevoir le programme d'examen pour ramener les étudiants à un problème particulier d'examen si une enquête les interrompait. Assurez-vous également que ce temps d'interruption est uniforme entre les participants (p. ex., début, milieu et fin de l'examen).
    3. Selon le type de conception expérimentale, si le type de réponse granulaire est nécessaire (p. ex., question par question), prévoyez de présenter d'abord le problème de l'examen, puis invitez les participants à répondre à la question du sondage, puis permettez aux participants d'entrer leur réponse (p. ex., texte ouvert, choix multiple, etc.). Cela permettra d'abord aux participants de voir le problème et de répondre à la question du sondage en fonction du problème présenté. Si la conception expérimentale est à un niveau macro, assurez-vous que les participants sont autorisés à réfléchir sur l'expérience de l'examen jusqu'à ce point avant de répondre.
      REMARQUE : Les théories et les hypothèses sont importantes à considérer dans cette étape, car le choix du type particulier de présentation d'un élément (p. ex., sondage, examen) aura de l'importance. Par exemple, si l'étude de l'auto-efficacité, il est préférable de l'évaluer au niveau de la question du test, tandis que les émotions de rendement scolaire sont généralement posées avant, pendant et après l'examen.
  3. En ce qui concerne les capteurs d'activité électrodermiques
    1. Pour s'assurer que les participants ne sont pas trop stressés en raison du protocole expérimental, inclure des périodes d'étalonnage et de relaxation tout au long de l'expérience d'examen. Une stratégie pourrait consister à permettre aux participants de recentrer leur attention entre les questions. En commençant par une question simple à répondre (p. ex., « quel jour de la semaine sommes-nous? ») et permettre aux participants de se reposer entre chaque question d'examen.
      REMARQUE : Gardez à l'esprit que la compréhension de la conception de l'examen se remet en question et prédit quelles réactions des élèves peuvent être importantes (p. ex., augmentation des charges cognitives ou efficacité neuronale37), car elles pourraient influencer le marqueur salivaire et les données de l'AED. collection. Par exemple, les questions d'examen devraient toutes prendre la forme d'une entrée d'essai, ce qui nécessiterait un mouvement de la main qui peut influencer les données de l'EdA24,25 ou un examen peut être conçu par différents niveaux de difficulté, ce qui pourrait influencer les élèves» charges cognitives ou efficacité neuronale37.
    2. Veiller à ce que le programme d'horodatage tiendra compte de tout changement dans l'expérience de l'examen (p. ex., périodes d'étalonnage, début et compensation des questions d'étalonnage entre les deux, début et compensation des questions d'enquête, début et fin de l'examen). Il s'agit d'une étape importante car elle permettra l'appariement des sources de données, qui déterminera les intervalles ou les événements à traiter et à analyser.
  4. En ce qui concerne l'utilisation des biomarqueurs salivaires
    1. Soyez conscient du moment de recueillir des biomarqueurs salivaires.
      REMARQUE : Les études de biomarqueurs salivaires sont généralement explorées au moyen d'une conception pré-mi-post-post32,33,34,35,36. Comme le cortisol prend 20 minutes pour répondre au stress14,ces décalages sont nécessaires pour observer l'début du cortisol et la récupération. Dans le cas de la préparation des étudiants à un examen, les participants peuvent s'inquiéter de passer l'examen et, par conséquent, une mesure préalable peut ne pas être possible. Il est également important de ne pas interrompre fréquemment les étudiants pendant l'examen. Dans notre étude, nous avons choisi de recueillir la salive une fois avant le début, une fois pendant, immédiatement après, et 20 minutes après l'examen aussi tranquillement que possible pour minimiser les perturbations. Un calendrier d'essai d'échantillon est fourni à la figure 3.
    2. Dans le programme d'examen, inclure des invites chronométrées aux participants lorsqu'il est temps de recueillir de la salive. Inclure une minuterie de 60 s, afin que les participants soient conscients de la durée de la collecte salivaire. Remettez les participants au problème sur lequel ils travaillaient à l'examen une fois les 60 s terminés.

4. Considérations relatives au traitement et à l'analyse des données

  1. enquête
    1. Assurez-vous que les extrants de données sont étiquetés et organisés de façon appropriée afin de permettre une gestion efficace des données et de s'assurer que les programmes statistiques (p. ex., SPSS, SAS) peuvent effectuer toute analyse nécessaire.
    2. Identifier les données aberrantes potentielles fondées sur les normes de détection aberrante38 ainsi que les données démographiques recueillies précédemment (p. ex., les conditions médicales).
    3. Déterminer le type d'analyse statistique et/ou de modélisation à effectuer en fonction des questions et/ou hypothèses de recherche établies
  2. Activité électrodermique
    1. Notez que les sorties de données électrodermiques peuvent varier d'une entreprise à l'autre. Pour l'appareil utilisé dans cette étude31, les sorties de données sont présentées comme une seule colonne avec une heure de départ mesurée en GMT, suivie par la fréquence de collecte de données et l'EDA mesurée en microSiemens. Les données de l'EDA sont ensuite incrémentées en fonction de la fréquence de la collecte de données. Puisque les données dépendent du moment de début, convertissez cette fois en temps UNIX selon les protocoles de fabrication et les protocoles précédents30. Cela permettra une synchronisation plus transparente des changements de données EDA tout au long de l'expérience.
    2. Identifiez et supprimez toutes les sources potentielles de produits aberrants du fabricant, telles que le mauvais fonctionnement du capteur, la collecte incomplète de données ou le mauvais contact des électrodes dans la peau. Ceux-ci seront identifiés par des valeurs négatives ou des segments de données continus constants proches de zéro dans la feuille de sortie de données.
    3. Identifier et supprimer toutes les sources potentielles d'aberrations générées par l'utilisateur, comme les mouvements erratiques (p. ex., frapper les mains ou taper nerveux), les périodes de collecte de biomarqueurs d'arpentage ou de salive, ou les changements importants de la température corporelle ou des lectures de la pression du volume sanguin .
    4. Pour éliminer le bruit dû au mouvement, faites la série d'étapes suivantes :
      1. Tout d'abord, scannez les profils d'accéléromètre des participants (ACC), également fournis par le capteur de poignet. Notez que les données auront des colonnes X, Y et Z indiquant des mouvements horizontaux, verticaux et spatiaux de la main en trois dimensions, respectivement. Calculez la moyenne mobile de ces données d'accéléromètre selon la distance euclidien (L2-Norm)39,53 équation pour calculer le mouvement total :
        figure-protocol-1
      2. Calculer l'écart standard des valeurs de distance Euclidien pour l'ensemble des participants et les classer. Calculez également les valeurs moyennes des valeurs de distance euclidiennes.
      3. Calculez le coefficient de variance des valeurs de distance Euclidienne pour déterminer les rapports signal-bruit40 selon l'équation suivante :
        figure-protocol-2
        REMARQUE : Le coefficient de valeurs de variance qui dépasse un score de 1 indique une valeur aberrante et doit être retiré de l'analyse selon les recommandations dans le traitement des données de signalisation33.
      4. Une fois que le bruit dû au mouvement est supprimé, déterminez le seuil nécessaire pour filtrer les données. Pour cela, calculer les limites supérieures et inférieures de la 95% de l'écart standard des signaux. Toutes les données en dehors de ces plages peuvent être retirées de l'ensemble de données/analyse ou imputer en fonction des buts et objectifs du chercheur. Pour cette étude, nous avons choisi de faire la moyenne des plages extérieures avec les données acceptables déterminées.
      5. Retournez aux données de l'EDA et utilisez les données d'accéléromètre estampillées dans le temps pour identifier les intervalles correspondants de l'EDA (qui ont également été horodatés).
        REMARQUE : Pour synchroniser les données accéléromètre et électrodermiques, notez que les fréquences d'enregistrement sont différentes (4 Hz pour EDA et 32 Hz pour ACC) de sorte qu'elles doivent d'abord être alignées. Étant donné que, par nature, il y aura plus de données ACC que de données EDA, utilisez les valeurs moyennes de l'EDA pour tenir compte de cette différence.
    5. Une fois que les ensembles de données EDA ont été nettoyés41,42 bien que les données filtrées d'accéléromètre, procèdent à séparer les signaux toniques (baseline) et phasiques (immédiats, réactifs) utilisant des outils prescrits (par exemple, Ledalab, EDA Explorer)43 ,44, pour l'analyse statistique, principalement les données phasiques et filtrées de l'EdA sont utilisées et les valeurs (p. ex., magnitudes, nombre de pics, temps de latence) sont calculées en fonction de la question/hypothèse de recherche et en utilisant des méthodes décrites par Bouscien22,23.
  3. Biomarqueur salivaire
    1. Pour les deux tests d'alpha-amylase de cortisol et salivaire, suivez les protocoles du fabricant22,23,24,25,26,27,28 et recommandations du technicien sur les conditions d'utilisation, d'entreposage et de manipulation des échantillons.
    2. Faire tourner les échantillons décongelés à 1 500 x g à 4 oC. Assurez-vous d'enlever soigneusement les écouvillons et que les flacons ont un supernatant salivaire au fond du flacon pour assurer la séparation de la mucine.
    3. Comme bonne pratique, avant de suivre les protocoles d'essais, faire un rinçage tampon des puits à l'aide d'une laveuse de plaque avant le traitement. Ceci est particulièrement important pour le cortisol.
    4. S'assurer que le lecteur de plaque de densité optique a été préprogrammé aux températures appropriées (p. ex., les échantillons de sAA nécessitent des températures d'incubation de 37 oC alors que les échantillons de cortisol nécessitent des relevés de température ambiante) et les longueurs d'onde (c.-à-d. que les échantillons de sAA exigent 405 nm et cortisol nécessite 450 nm et 490-492 nm filtres de référence). Pour les essais sAA, il est recommandé que le lecteur de plaque utilisé a à la fois un shaker et un incubateur à l'intérieur.
    5. Suivre les protocoles du fabricant34,35 pour calculer les valeurs de concentration de chaque échantillon et le pourcentage correspondant intra- et inter-assay du coefficient de variation (%CV) équations pour identifier les valeurs aberrantes de la (ceci est calculé différemment par rapport à l'équation fournie précédemment). Veuillez noter que, pour l'ASA, gardez une trace des numéros de lot utilisés dans les contrôles car ils ne sont pas normalisés.
      1. Tout d'abord, la moyenne du %CV des contrôles par nombre de lot, puis la moyenne de ces valeurs pour obtenir un score de %CV en moyenne.
      2. Pour les échantillons, le fabricant recommande que l'intra-analyse des échantillons devrait avoir un %CV inférieur à 10% tandis que les contrôles devraient avoir un inter-analyse %CV inférieur à 15%34,35. Toutefois, ces valeurs de % CV dépendront considérablement des conditions de laboratoire et de l'équipement utilisé pour mener la recherche. En tant que tel, envisager d'autres méthodes de validation d'analyse d'immuno-analyse au besoin45.
    6. Congeler les échantillons de salive à -80 oC après l'essai pour permettre la vérification de sa validation. Ne gèlez pas le dégel plus d'une fois pour éviter une dégradation enzymatique des échantillons ou des contrôles.
  4. Triangulation des données
    1. Selon la question ou l'hypothèse de la recherche, corrèle les variables pertinentes. Assurez-vous que toutes les valeurs aberrantes et les données sont correctement pré-traitées et filtrées avant l'utilisation46.
    2. Déterminer si la taille de l'échantillon, les points de collecte de données, la puissance statistique observée et les questions ou hypothèses de recherche nécessitent la fusion des données47, ou l'utilisation de techniques analytiques à mesures répétées48,49, 50.
    3. Comptabiliser les différences inter-individuelles dans le temps de tâche51 et le retard dans la réponse des biomarqueurs salivaires pour stresser14, utiliser des horodateurs, ou déterminer des événements pour synchroniser les ensembles de données ensemble.
    4. À l'aide de modèles statistiques et de logiciels, analysez l'ensemble de données et interprétez les résultats.

contient les 16 fichiers zip.  Chaque fichier zip contient tous les quiz EOL pour un chapitre Core donné.  Ils voudront décompresser ce fichier, puis chaque fichier zip se charge individuellement dans la toile.

Accès restreint. Veuillez vous connecter ou commencer un essai pour afficher ce contenu.

Résultats

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Dans cette étude, nous nous sommes intéressés à étudier les influences de l'auto-efficacité, de la performance et des réponses physiologiques (capteurs EDA) et biologiques (sAA et cortisol) des étudiants en génie de premier cycle lorsqu'ils ont passé un examen de pratique. Les données présentées sont un sous-ensemble représentatif d'échantillons : a) un sous-ensemble qui a examiné les levés et les capteurs électrodermiques (conception d'expérience A) et (b) un sous-ensemble qui comprenait...

Accès restreint. Veuillez vous connecter ou commencer un essai pour afficher ce contenu.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bien que des mesures physiologiques aient été utilisées dans de nombreux contextes d'apprentissage authentiques, il est essentiel de concevoir un environnement d'étude conscient des limites de la technologie actuelle. Notre conception équilibre la nécessité d'un environnement de test authentique et s'adapte à la technologie. La limitation confortable des mouvements des participants, la réduction des interruptions imprévues et l'horodatage des réponses aux tests des participants sont autant d'étapes essentielles du protoc...

Accès restreint. Veuillez vous connecter ou commencer un essai pour afficher ce contenu.

Déclarations de divulgation

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Les auteurs n'ont rien à révéler.

Remerciements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Ce matériel est basé sur des travaux soutenus en partie par la National Science Foundation (NSF) No. EED-1661100 ainsi qu'une subvention du GRFP du FNS accordée à Darcie Christensen (no 120214). Les opinions, constatations, conclusions ou recommandations exprimées dans ce document ne reflètent pas nécessairement celles de nSF ou de l'USU. Nous tenons à remercier Sheree Benson pour ses discussions aimables et ses recommandations pour notre analyse statistique.

Les contributions des auteurs dans cet article sont les suivantes : Villanueva (conception de la recherche, collecte et analyse de données, rédaction, édition); Husman (conception de recherche, collecte de données, écriture, montage); Christensen (collecte et analyse de données, écriture, édition); Youmans (collecte et analyse de données, écriture et montage); Khan (collecte et analyse de données, écriture, édition); Vicioso (collecte et analyse de données, édition); Lampkins (collecte et édition de données); Graham (collecte et édition de données)

Accès restreint. Veuillez vous connecter ou commencer un essai pour afficher ce contenu.

Matériaux

Liste des matériaux utilisés dans cet article
NomEntrepriseNuméro de catalogueCommentaires
Congélateur médical de 1,1 pi³Conformité compacte# bci2801863Ils peuvent utiliser n’importe quel congélateur tant qu’il peut descendre en dessous de -20 degrés Celsius ; ceux-ci peuvent être utilisés pour stocker des échantillons de salive pendant de plus longues périodes (~4 mois) avant d’effectuer des tests salivaires.
Glacière de campingAmazon(n’importe quelle taille/type)Peut être utilisé pour stocker des échantillons de salive pendant la collecte de données
Capteur E4Empatica IncE4 Bracelet Rev2Vous pouvez utiliser n’importe quel capteur EDA ou entreprise tant qu’il enregistre EDA et accélérométrie
EDA Explorerhttps://eda-explorer.media.mit.edu/(open-source)Peut être utilisé pour identifier les sources potentielles de bruit qui ne sont pas nécessairement dues au mouvement
Ordinateurs portablesDellLatitude 3480Ils peuvent utiliser n’importe quel ordinateur de bureau ou portable
Ledalabhttp://www.ledalab.de/(open-source)Peut être utilisé pour séparer les signaux EDA toniques et phasiques après avoir suivi les étapes de filtrage
MATLABhttps://www.mathworks.com/products/matlab.html(la version varie en fonction des mises à jour)À utiliser pour Ledalab, EDA Explorer et pour créer des programmes d’horodatage personnalisés.
Kit enzymatique Alpha Amylase SalivaireSalimetrics&lrm ;# 1-1902Pour les kits salivaires, vous devez prévoir soit de demander à l’entreprise d’analyser vos échantillons et/ou de vous rendre dans un laboratoire de biologie moléculaire pour le traitement
cortisol salivaire Kit ELISASalimetrics# &lrm ; 1-3002Pour les kits salivaires, vous devez prévoir soit de commander à l’entreprise d’analyser vos échantillons et/ou de vous rendre dans un laboratoire de biologie moléculaire pour le traitement
du diviseur de tests (boucliers de confidentialité)Amazon#60005Ils peuvent utiliser n’importe quelle marque de bouclier de test tant qu’ils couvrent l’espace de travail
Caméra WebAmazonLogitech c920Ils peuvent utiliser n’importe quelle caméra Web tant qu’elle est HD et 1080p ou supérieure
du

Références

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. William, J. What is an emotion? Mind. 9 (34), 188-205 (1884).
  2. Pekrun, R., Linnenbrink-Garcia, L. Emotions in education: Conclusions and future directions. International handbook of emotions in education. Pekrun, R., Linnenbrink-Garcia, L. , Routledge Press. London. 659-675 (2014).
  3. Pekrun, R. The control-value theory of achievement emotions: Assumptions, corollaries, and implications for educational research and practice. Educational Psychology Review. 18 (4), 315-341 (2006).
  4. Pekrun, R., Perry, R. P. Control-value theory of achievement emotions. International Handbook of Emotions in Education. , 120-141 (2014).
  5. Pekrun, R., Stephens, E. J., et al. Academic emotions. APA Educational Psychology Handbook. Harris, K. R., et al. , American Psychological Association. Washington, D.C. 3-31 (2011).
  6. Bandura, A. Self-efficacy: The exercise of control. , W. H. Freeman & Co. New York, NY. (1997).
  7. Bandura, A. Social foundations of thought and action: A social cognitive theory. , Prentice Hall. Upper Saddle River, New Jersey. (1986).
  8. Bandura, A. Guide for constructing self-efficacy scales. Self-efficacy beliefs of adolescents. Pajares, F., Urdan, T. , Information Age Publishing. Charlotte, NC. 307-337 (2006).
  9. Jarrell, A., Harley, J. M., Lajoie, S., Naismith, L. Success, failure and emotions: examining the relationship between performance feedback and emotions in diagnostic reasoning. Educational Technology Research and Development. 65 (5), 1263-1284 (2017).
  10. Pekrun, R., Bühner, M. Self-report measures of academic emotions. International Handbook of Emotions in Education. Pekrun, R., Linnenbrink-Garcia, L. , Routledge Press. London. 561-566 (2014).
  11. Nett, U. E., Goetz, T., Hall, N. C. Coping with boredom in school: An experience sampling perspective. Contemporary Educational Psychology. 36 (1), 49-59 (2011).
  12. Azevedo, R. Defining and measuring engagement and learning in science: Conceptual, theoretical, methodological, and analytical issues. Educational Psychologist. 50 (1), 84-94 (2015).
  13. Spangler, G., Pekrun, R., Kramer, K., Hofman, H. Students’ emotions, physiological reactions, and coping in academic exams. Anxiety, Stress, & Coping. 15 (4), 413-432 (2002).
  14. Husman, J., Cheng, K. C., Puruhito, K., Fishman, E. J. Understanding engineering students stress and emotions during an introductory engineering course. American Society of Engineering Education. , Paper ID #13148 (2015).
  15. Vedhara, K., Hyde, J., Gilchrist, I., Tytherleigh, M., Plummer, S. Acute stress, memory, attention and cortisol. Psychoneuroendocrinology. 25 (6), 535-549 (2000).
  16. Berenbaum, S. A., Moffat, S., Wisniewski, A., Resnick, S. Neuroendocrinology: Cognitive effects of sex hormones. The Cognitive Neuroscience of Development: Studies in Developmental Psychology. de Haan, M., Johnson, M. H. , Psychology Press. 207-210 (2003).
  17. Lundberg, U., Frankenhaeuser, M. Pituitary-adrenal and sympathetic-adrenal correlates of distress and effort. Journal of Psychosomatic Research. 24 (3-4), 125-130 (1980).
  18. Nater, U. M., Rohleder, N. Salivary alpha-amylase as a non-invasive biomarker for the sympathetic nervous system: Current state of research. Psychoneuroendocrinology. 34 (4), 486-496 (2009).
  19. Denson, T., Spanovic, M., Miller, N., Cooper, H. Cognitive appraisals and emotions predict cortisol and immune responses: A meta-analysis of acute laboratory social stressors and emotion inductions. Psychological Bulletin. 135 (6), 823-853 (2009).
  20. Van Stegeren, A. H., Wolf, O. T., Kindt, M. Salivary alpha amylase and cortisol responses to different stress tasks: Impact of sex. International Journal of Psychophysiology. 69 (1), 33-40 (2008).
  21. Benedek, M., Kaernbach, C. A continuous measure of phasic electrodermal activity. Journal of Neuroscience Methods. 190 (1), 80-91 (2010).
  22. Boucsein, W., Backs, R. W. Engineering psychophysiology as a discipline: Historical and theoretical aspects. Engineering psychophysiology. Issues and applications. Backs, R. W., Boucsein, W. , Lawrence Erlbaum. Mahwah, NJ. 3-30 (2000).
  23. Boucsein, W., Backs, R. W. The psychophysiology of emotion, arousal, and personality: Methods and models. Handbook of digital human modeling. Duffy, V. G. , CRC. Boca Raton. 35-38 (2009).
  24. Turpin, G., Shine, P., Lader, M. H. Ambulatory electrodermal monitoring: effects of ambient temperature, general activity, electrolyte media, and length of recording. Psychophysiology. 20, 219-224 (1983).
  25. Posada-Quintero, H. F., et al. Timevarying analysis of electrodermal activity during exercise. PLoS ONE. 13 (6), e0198328(2018).
  26. Lobstein, T., Cort, J. The relationship between skin temperature and skin conductance activity: Indications of genetic and fitness determinants. Biological Psychology. 7, 139-143 (1978).
  27. Scholander, T. Some measures of electrodermal activity and their relationships as affected by varied temperatures. Journal of Psychosomatic Research. 7, 151-158 (1963).
  28. Schwerdtfeger, A. Predicting autonomic reactivity to public speaking: don't get fixed on self-report data! International Journal of Psychophysiology. 52 (3), 217-224 (2004).
  29. Braithwaite, J. J., Watson, D. G., Jones, R., Rowe, M. A guide for analysing electrodermal activity (EDA) & skin conductance responses (SCRs) for psychological experiments. Psychophysiology. 49 (1), 1017-1034 (2013).
  30. Villanueva, I., Valladares, M., Goodridge, W. Use of galvanic skin responses, salivary biomarkers, and self-reports to assess undergraduate student performance during a laboratory exam activity. Journal of Visualized Experiments. (108), e53255(2016).
  31. Empatica, E4 wristband from Empatica: User’s manual. Empatica. , 1-32 (2018).
  32. Salimetrics, Collection methods: Passive drool using the saliva collection aid. Salimetrics Technical Summary. , 1-2 (2018).
  33. Salimetrics, Collection methods: Passive drool using the saliva collection aid. Salimetrics Technical Summary. , 1-2 (2018).
  34. Salimetrics, Expanded range high sensitivity salivary cortisol enzyme immunoassay kit. Salimetrics Technical Summary. , 1-21 (2016).
  35. Salimetrics, Salivary α-amylase kinetic enzyme assay kit. Salimetrics Technical Summary. , 1-17 (2016).
  36. Moore, D. Innovative Hormone Testing: Saliva Test Specifications, ZRT Laboratory Reports. , Available from: https://www.zrtlab.com/resources/ (2014).
  37. Call, B., Goodridge, W., Villanueva, I., Wan, N., Jordan, K. Utilizing electroencephalography measurements for comparison of task-specific neural efficiencies: spatial intelligence tasks. Journal of Visualized Experiments. (114), (2016).
  38. Ruel, E. E., Wagner, W. E. III, Gillespie, B. J. The practice of survey research: theory and applications. , SAGE Publications. Thousand Oaks, CA. (2016).
  39. Barrett, P. Euclidean distance: raw, normalized, and double-spaced coefficients. The Technical Whitepaper Series. 6, 1-26 (2005).
  40. Groeneveld, R. A. Influence functions for the coefficient of variation, its inverse, and CV comparisons. Communications in Statistics- Theory and Methods. 40 (23), 4139-4150 (2011).
  41. Tronstad, C., Staal, O. M., Sælid, S., Martinsen, ØG. Model-based filtering for artifact and noise suppression with state estimation for electrodermal activity measurements in real time. 37th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. , 2750-2753 (2015).
  42. Routray, A., Pradhan, A. K., Rao, K. P. A novel Kalman filter for frequency estimation of distorted signals in power systems. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. 51 (3), 469-479 (2002).
  43. Benedek, M., Kaernbach, C. A continuous measure of phasic electrodermal activity. Journal of Neuroscience Methods. 190, 80-91 (2010).
  44. Taylor, S., et al. Automatic Identification of Artifacts in Electrodermal Activity Data. 37th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. , 1934-1937 (2015).
  45. Andreasson, U., et al. A practical guide to immunoassay method validation. Frontiers in Neurology. 6 (179), 1-8 (2015).
  46. Adam, E. K., Kumari, M. Assessing salivary cortisol in large-scale, epidemiological research. Psychoneuroendocrinology. 34 (10), 1423-1436 (2009).
  47. Pruessner, J. C., Kirschbaum, C., Meinlschmid, G., Hellhammer, D. H. Two formulas for computation of the area under the curve represent measures of total hormone concentration versus time-dependent change. Psychoneuroendocrinology. 28 (7), 916-931 (2003).
  48. Girden, E. R. ANOVA: Repeated measures. , Sage. Thousand Oaks, CA. (1992).
  49. Raudenbush, S. W., Bryk, A. S. Hierarchical linear models: Applications and data analysis methods (Vol. 1). , Sage. Thousand Oaks, CA. (2002).
  50. Duncan, T. E., Duncan, S. C., Strycker, L. A. An introduction to latent variable growth curve modeling: Concepts, issues, and application. , Routledge. Abingdon, United Kingdom. (2013).
  51. Mehta, P. D., West, S. G. Putting the individual back into individual growth curves. Psychological Methods. 5 (1), 23-43 (2000).
  52. Exploring relationships between electrodermal activity, skin temperature, and performance during engineering exams. Khan, M. T. H., Villanueva, I., Vicioso, P., Husman, J. IEEE Frontiers in Education Conference (FIE) Conference, Oct 16 to 19, 2019, Cincinnati, OH, USA, , (Accepted).
  53. Stretched Too Much? A Case Study of Engineering Exam-Related Predicted Performance, Electrodermal Activity, and Heart Rate. Christensen, D., Khan, M. T. H., Villanueva, I., Husman, J. 47th SEFI Conference, 16-19 Sept 2019, Budapest, HU, , (Accepted).

Accès restreint. Veuillez vous connecter ou commencer un essai pour afficher ce contenu.

Réimpressions et autorisations

Demander l’autorisation de réutiliser le texte ou les figures de cet article JoVE

Demander une autorisation

Mots-clés

Activit lectrodermaleBiomarqueurs salivairesSynchronisation temporelleCapteurs physiologiquesCollecte de saliveMesure de r f renceInt gration des donn esTests authentiquesRecherche multimodale

Articles connexes