Name: ほぼリアルタイムの本格的な試験体験を研究するための学際的かつ多モーダル実験設計 (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-09-04T14:00:00.000+00:00
Duration: 8 s
Description: 学ぶ、本格的な試験環境で生徒のリアルタイムの生理学的・情動的反応を測定する多モーダル手法。皮膚電気活動センサーと唾液バイオマーカーを用い、教育心理学研究における客観的データ収集を可能にする。

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この資料は、国立科学財団(NSF)第一部の支援を受けた研究に基づいています。EED-1661100と同様に、ダーシー・クリステンセンに与えられたNSF GRFP助成金(No. 120214)。この資料に示された意見、調査結果、結論または勧告は、必ずしもNSFまたはUSUのものを反映するものではありません。シェリー・ベンソンの優しい議論と統計分析の推奨事項に感謝します。
この論文の著者の寄稿は次のとおりです: Villanueva (研究デザイン、データ収集と分析、執筆、編集)ハスマン(研究デザイン、データ収集、書き込み、編集);クリステンセン(データ収集と分析、書き込み、編集);イマンス(データ収集と分析、書き込み、編集);カーン(データ収集と分析、書き込み、編集);ヴィシオソ(データ収集と分析、編集);ランプキンス(データ収集と編集);グラハム(データ収集と編集)

著者は何も開示していない。

多くの本格的な学習の文脈で生理学的対策が用いられてきたが、現在の技術の限界を意識した研究環境を設計することが重要である。当社の設計は、本物のテスト環境の必要性のバランスをとり、技術に対応します。参加者の移動を快適に制限し、意図しない中断を減らし、参加者のテスト応答をタイムスタンプすることは、プロトコル内のすべての重要なステップです。
電極センサーデバイスのスペースと費用は、研究資金が限られている研究者にとって、この研究を非現実的なものにするかもしれない。しかし、一度購入すると、これらのセンサーは無制限の用途を持っています。唾液バイオマーカーは実験室で処理されなければならず、サンプルごとの前処理および後処理費用が多い。また、CVの切り込みおよびアッセイ内のパーセンテージを特定するために代替唾液アッセイ検証方法が必要になる場合があるため、使用される特定の実験室条件および機器を考慮することも重要です。
このプロトコルは、学術的感情の研究におけるマルチモーダルアプローチの応用における重要な前進である。このプロトコルは、参加者の回答をタ...

心理学者は長い間、彼らの行動を解明する上で人間の感情の重要性を理解してきました1.教育の研究の中で、学業成績感情(AEE)は感情研究2の焦点となっています。AAEを使用する研究者は、学生が自分自身を見つける状況のコンテキストは、学生の感情を調べる際に考慮することが重要であると主張しています。受講者は、感情的、生理的、動機付け、認知コンポーネントを含む多要素プロセスを含むテスト関連、クラス関連、または学習関連の感情を経験する可能性があります。AEEは、価数(正/負)と活性化(焦点/非焦点エネルギー)の2つの形態で表されます。楽しみなどの肯定的な活性化感情は、メタ認知のような反射的なプロセスを増加させる可能性がありますが、プライドなどの肯定的な非アクティブな感情は、認知処理の低レベルをもたらす可能性があります。怒りや不安などの否定的な活性化感情は、エンゲージメントを引き起こす可能性がありますが、絶望などの否定的な非アクティブな感情は、モチベーション3、4、5を弱める可能性があります。アカデミックな感情は、私たちが学び、知覚し、決定し、対応し、問題解決2に貢献します。学術的感情を調節するためには、自己効力感(SE)6,7,8を持たなければならない。6.自己効力作用と学術的感情は相互に関連しており、低い自己効力作用は否定的な非アクティブな感情(例えば、不安、怒り、退屈)に結びつき、より高い自己効力は肯定的な活性化感情(例えば、幸福、希望、)に結びついている。興奮)6、7、8.SEはまた、パフォーマンス6、7、8に強く結びついていると考えられている。
教室の感情を調べた研究は、自己報告、観察、インタビュー、およびアーティファクト(例えば、試験、プロジェクト)9、10に依存しています。これらの方法は、学生の教室での経験に関する豊富なコンテキスト情報を提供しますが、大きな制限があります。例えば、インタビュー、観察、自己報告は、個人の内省に依存しています 10.他の方法は、研究者が学生に学校の11の間に自分の感情を報告するように求める経験サンプリングアプローチに基づくものなど、以前の研究者よりも近接的に学術的感情を調べようとしています。この研究は、学生の感情をより正確に報告することを可能にしますが、この研究は自己報告方法に依存しており、学生が経験調査に対処するために試験の作業を一時停止する必要があるため、リアルタイムの報告を行う必要はありません。
近年、研究者は、調査、観察、面接などの他の手段や技術と組み合わせた感情9の生物学的または生理学的手段を用いて、自己報告対策に関する懸念に対処し始めている。教育と心理学の研究のためのデータ収集のマルチモーダル形式で構成されています12.例えば、唾液バイオマーカーを含む生物学的技術は、生物学的プロセスが認知、感情、学習、および性能13、14、15に及ぼす役割を理解するために使用されている。認知プロセスの場合、 アンドロゲン (例えば、 テストステロン) 成人と子供の異なる空間認識パターンにリンクされています16,17一方、視床下部下垂体-副腎皮質ホルモン (例えば, コルチゾール)アドレナリンホルモン(例えば、唾液α-アミラーゼまたはsAA)は、個人18、19、20の間のストレス応答性にリンクされている。
電気皮膚活動(EDA)は、自律神経系(ANS)の活性化の生理学的尺度を表し、システムの活性化の増加、認知負荷、または強烈な感情応答21,22にリンクされている、23.検査活動において、EDAは身体運動21、22、身体および周囲温度24、25、26、27、および言語化の影響を受ける。思考28、ならびに皮膚29へのアナログデジタル電極の接続性の感度と程度。
これらはEDAの使用に限界がありますが、この技術は、ほぼリアルタイムの検査中に何が起こるかについての貴重な洞察を提供することができ、AEEを探索するための有望なツールとして、そして程度的に自己効力感を提供することができます。その結果、学生のAEEの正確な画像は、調査方法の組み合わせを介して得ることができ、感情の価数を決定し、生理的および生物学的データは、その感情の活性化を測定する。本論文は、試験活動30に関する以前の出版物に基づいて、試験シナリオにマルチモーダルアプローチ(経験サンプリング調査、EDAセンサ、唾液バイオマーカーを使用)を含むように、その作業の範囲を拡大する。以下に説明するプロトコルは、単一の実験設定内で複数の参加者データを同時に収集することを可能にすることを言及することが不可欠です。

<table><tbody><tr><td>1.1立方フィートの医学冷凍庫</td><td>コンパクト Compliance</td><td># bci2801863</td><td>彼らは-20°C以下で行くことができる限り、どんな冷凍庫でも使用することができます;これらは、唾液アッセイを実行する前に、より長い期間(~4ヶ月)の唾液サンプルを保存するために使用することができます。</td></tr><tr><td>キャンプクーラー</td><td>Amazon</td><td>(任意のサイズ/タイプ)</td><td>データ収集中に唾液サンプルを保存するために使用できます</td></tr><tr><td>E4センサー</td><td>Empatica Inc</td><td>E4 リストバンドRev2</td><td>EDAと加速度計を記録する限り、どのEDAセンサーまたは会社でも使用できます EDA</td></tr><tr><td>Explorer</td><td>https://eda-explorer.media.mit.edu/</td><td>(オープンソース)</td><td>必ずしも動きによるものではない潜在的なノイズ源を特定するために使用できます</td></tr><tr><td>ラップトップ</td><td>Dell</td><td>Latitude 3480</td><td>任意のデスクトップまたはラップトップを使用することができます</td></tr><tr><td>Ledalab</td><td>http://www.ledalab.de/</td><td>(オープンソース)</td><td>ろ過手順を踏んだ後、強壮性EDA信号と位相性EDA信号を分離するために使用することができます</td></tr><tr><td>MATLAB</td><td>https://www.mathworks.com/products/matlab.html</td><td>(バージョンはアップデートによって異なります)</td><td>Ledalab、EDA Explorerに使用し、カスタマイズされたタイムスタンププログラムを作成します。</td></tr><tr><td>唾液アルファアミラーゼ酵素キット</td><td>Salimetrics</td><td>&lrm;#1-1902</td><td>唾液キットについては、サンプルを分析するために会社に注文するか、</td></tr><tr><td>唾液コルチゾールELISAキット</td><td>Salimetrics</td><td>#&lrmを処理するための分子生物学研究所に行くことを計画する必要があります。1-3002</td><td>唾液キットについては、会社にサンプルの分析を依頼するか、分子生物学研究所に行って処理を行う計画を立てるべき</td></tr>です <tr><td>Testing Divider (Privacy Shields)Amazon</td><td></td><td>#60005</td><td>ワークスペースをカバーしている限り、どのブランドのテストシールドも使用できます</td></tr><tr><td>Web カメラ</td><td>Amazon</td><td>Logitech c920</td><td>HD と 1080p 以上であれば、どの Web カメラでも使用できます</td></tr></tbody></table>

ほぼリアルタイムの本格的な試験体験を研究するための学際的かつ多モーダル実験設計

A Cross-Disciplinary and Multi-Modal Experimental Design for Studying Near-Real-Time Authentic Examination Experiences

過去10年間で、教育環境における学生の感情に関する研究が増加しています。研究者は、感情的な経験の客観的な尺尺に依存するより多くの研究を求めていますが、マルチモーダルデータソースの利用に制限があります。教室における感情と感情の調節に関する研究は、従来、調査機器、経験サンプリング、アーティファクト、インタビュー、または観察手順に依存しています。これらの方法は、貴重ですが、主に参加者や観察者の主観に依存し、教室の活動やタスクに対する学生のリアルタイムのパフォーマンスの本物の測定に制限されています。特に後者は、教室内の感情やその他の関連施策をリアルタイムで客観的に測定しようとする多くの学者に、つまずくブロックを与えます。
本研究の目的は、本物の評価状況の中で、試験体験に対する学生のリアルタイム回答を実験的に研究するためのプロトコルを提示することです。このために、教育心理学者、エンジニア、および工学教育研究者のチームは、正確な生理センサ測定、唾液採取のベストプラクティスに必要な限界を保持する実験プロトコルを設計しました。本物のテスト環境。特に、生理センサーに依存する既存の研究は、教育環境から切り離された実験環境(例えば、トリーアストレステスト)、時間内に切り離された(例えば、タスクの前後)、または分析エラーを導入する実験環境で行われます。(例えば、学生が移動する可能性が高い環境でのセンサーの使用)。これにより、教室での活動やタスクに対する学生のリアルタイムの応答に対する理解が制限されます。さらに、最近の研究では、採用、複製性、妥当性、セットアップ、データクリーニング、予備分析、および特定の状況(例えば、実験に変数を追加する)の問題に関して、より多くの考慮事項を取り上げる必要があります。マルチモーダルアプローチに依存する学術的感情研究におけるデザイン)。

本研究では、学部生が実習を受けた時の自己効力感、性能、生理的(EDAセンサー)と生物学的(sAAおよびコルチゾール)の反応の影響を研究することに興味を持った。示されているデータは、(a)調査および電極センサ(実験設計A)と(b)唾液バイオマーカーデータ(実験設計B)と同じ試験を含むサンプルの代表的なサブセットです。この研究では感情データを収集しましたが、私たちの目標は、感情データが収集された試験の開始時、中間、または終了時に規定されたタイムポイントではなく、リアルタイムで詳細なデータを実証することになっていました。
図4に示すように、学生の集合的な反応に応じて試験の難易度を実験計画全体で比較した。また、試験問題を完了する前に自己効力を報告した学生の機能としての平均EDAがプロットされた。難易度は2つの設計で同じであったにもかかわらず、異なる自己効力スコア間で正しい応答と不正確な応答の間に平均E...

実験的な設計は、高等教育の設定やタスクで学生が経験する感情的な現実を評価するために、試験経験のリアルタイムの影響を調査するために開発されました。この設計は、学際的な(例えば、教育心理学、生物学、生理学、工学)およびマルチモーダル(例えば、唾液マーカー、調査、電気真皮センサー)アプローチの結果である。

Over the past ten years, research into students&#39; emotions in educational environments has increased. Although researchers have called for more studies ...

このプロトコルは、社会科学、心理学、教育、工学、およびバイオメトリクスと複数の技術を使用して、検査、教室、および同様の本物の経験を理解することに興味を持っている他の分野の研究者を可能にします。この手法の主な利点は、データ内のモーションアーチファクトによる潜在的なノイズ源を見つけることを目的としていることです。また、このプロトコルは実装が簡単で、高価なソフトウェアの使用を最小限に抑えます。病気の診断は私たちの意図した目標ではありませんが、電極センサーや唾液バイオマーカーを介して使用する技術は、参加者の生理学的および生物学的異常を検出する可能性を秘めています。この方法は、教室で動機付けと感情的な構造を探求する教育心理学の研究への洞察を提供することができます。また、マーケティング、ビジネス、デザイン、および個人の認知的および感情的なプロセスを含む他の研究分野にも使用できます。研究者がこの方法で持つ主な闘争は、既存の生理学的および生物学的技術の限界を考慮しながら、彼らが研究することを目指すイベントを時間同期することです。既存のオープンソースフィルタリング技術が限られているため、電極活性のプロセス、特に電極センサの作業プロセスを理解することが重要です。この技術は、複数の技術と懲戒の専門知識を用いた準実験的な設計を目的としていることを考えると、この方法をうまく実行するために必要な並列および協調的なステップを研究者が目撃できるようにするために、この方法の視覚的なデモンストレーションが不可欠である。まず、最小限の気晴らしでワークスペースを設定します。意図せずに活性化された驚きの応答は、電極活性、またはEDAに有意なスパイクを作成することができます。調査の質問の提示が、電極センサに同期されていることを確認します。コンピュータの内部クロックを使用してデータ収集時間枠を確立し、Bluetooth対応の電極センサを使用する場合はグリニッジ子午線時間の同期時間を使用します。調査、試験プロトコル、電極センサ、Webカメラなど、すべての機器を同時に同期させることが重要です。必要に応じて、参加者の顔を異なる角度で測定するように Web カメラを設定します。カメラの位置決めに関する推奨事項については、原稿を参照してください。電極センサーの読み取り値については、参加者がリラックスした状態にある期間を指定して、ベースラインEDAデータを確立します。試験の開始時に5~15分間テストシールドを見つめるか、この手がかりをコンピュータにプログラムするように参加者に指示します。唾液サンプルを収集するには、マイナス20°Cの内部温度を持つドライアイスでクーラーを準備します。これはコルチゾールサンプルの酵素の室温分解を防ぐ。綿棒の収集方法を使用する場合は、参加者に綿棒を内側の頬または舌の下に60秒間保持するように指示します。唾液サンプルを採取する準備ができたら、参加者が研究者に通知できるようにするフラグ付けシステムを開発する。実験に備えて、事前に参加者を試験セッションにスケジュールし、医療情報や食習慣を評価し、EDAコレクションの手の優位性を確認し、実験当日に砂糖やカフェイン入りの製品の消費を避けるように参加者に思い出させます。参加者が到着する前に、センサーが適切に較正され、ソフトウェアの更新が処理され、センサーが70%のアルコール拭きで拭かれたことを確認してください。ボタンを親指に向かって下向きにしてセンサーを配置して、参加者の非支配的な手首にEDAセンサーを装着します。参加者に、2本目と3本目の指の間の空間から中手首の領域まで架空の線を引き、そこにセンサー電極を配置させます。参加者にセンサーストラップを調整してもらいます。センサーを起動する際は、製造元のプロトコルに従って、データを収集するように設定されていることを確認します。このプロトコルで使用されているデバイスの場合は、センサーボタンを3秒間押します。緑色のライトが断続的に点滅し、その後に赤い点滅するライトが続き、フェードアウトします。フェードアウト中に1秒間ボタンを押すと、赤く点滅する場合はデータを記録します。センサーをオフにするには、ボタンを 3 秒間押します。リストバンドの下部にある緑色のライトが消えます。センサーからデータを取得するには、センサーをコンピューターに接続し、管理ソフトウェア システムにアップロードします。唾液サンプルを採取する場合は、実験室に到着した参加者のために1オンスの水を注ぎ、スウィッシュして飲み込むように依頼します。検査中は、唾液を採取する時間になったら、時間プロンプトを使用して参加者に手掛けをする。サンプル収集に60秒を許し、検査に戻します。唾液サンプルを採取する場合は、新鮮なニトリル手袋を着用して、サンプルバイアルに移す手の油から粉塵や汚染物質を最小限に抑えてください。すぐにマイナス20°Cの内部温度で準備されたクーラーにサンプルを移します。本物のテストエクスペリエンスを提供するには、コースの講師に相談して試験内容をコースコンテンツに合わせ、実験環境で複製できるコースコンテンツの評価を選択します。また、試験環境が実験用の設定と平行であることを確認します。追加の試験受験時間を割り当て、アンケートプロンプトが中断した場合に学生を特定の試験問題に戻す試験プログラムを設計することで、試験受験の中断に対応します。中断時間が参加者間で一貫していることを確認します。簡単な質問から始めて、各試験の質問の間に30秒の休息を許可することで、試験経験全体にキャリブレーションとリラクゼーション期間を含めます。最後に、タイムスタンププログラムがデータ ソースの照合を可能にするために、検査の変更を説明していることを確認します。信号ノイズや外れ値のデータを決定するためにベースライン値が必要なため、キャリブレーションと緩和期間がプロトコル、特に電極センサーおよび唾液バイオマーカーに考慮することが重要です。2つの実験設計がテストされ、EDAセンサーを用いたAの設計と調査と唾液バイオマーカーを追加したBの設計が行われました。試験の難しさは同じでしたが、異なる自己効力スコア間の正しい応答と誤った応答の間に平均EDA値の反対の違いが見つかりました。実験計画Bの場合、平均EDAは、コルチゾールおよび唾液アルファアミラーゼ、またはsAAと同様に、試験の最初、中間、終わり、および20分後に測定した。EDAレベルは試験の最初から最後まで減少したが、20分後に回復し、コルチゾールとsAAの両方で並行した傾向であった。試験の開始時と途中でEDAとsAAの間に統計的有意性が見つかったのに対し、EDAとコルチゾールは試験の途中と終わりの間に有意性を示した。20分のマークによって、EDAとsAA、ならびにコルチゾールおよびsAAは、互いの間に有意性を示した。計測器とプロトコルの同期が可能な限り自動化されていることを確認し、実験開始前にエラーがないか確認してください。この手順により、目のトリガー、筋電図などの他の生体認証と、オープンエンドの質問やビデオプロンプトなどのサービス形態を統合することができます。この技術は、研究者が認知、影響、生理学、およびパフォーマンスの間の接続を探求するために使用することができます。

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