Name: 学習困難を有する成人におけるメタ認知と自己調節を評価するためのマルチモーダルプロトコル (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2020-09-27T12:30:00.000+00:00
Duration: 12 min 55 s
Description: 学習困難を有する成人におけるメタ認知と自己調節を評価するマルチモーダルプロトコルを学ぶ。アイトラッキング、GSR、表情認識などを用い、個別化された介入策の開発に貢献する。

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この原稿は、国立科学財団(DRL#1660878、DRL#1661202)からの資金提供によって支えられました。 DUE#1761178, DRL#1916417), カナダ社会科学・人文科学研究評議会 (SSHRC 895-2011-) 1006)、科学・イノベーション省I+D+i(PID2019-107201GB-100)、欧州連合(EU)、欧州地域開発基金(ERDF)およびアストゥリアス公国(FC-GRUPIN-IDI/2018/000199)。この資料に記載されている意見、調査結果、結論、または勧告は著者のものであり、必ずしもカナダ国立科学財団またはカナダ社会科学人文科学研究評議会の見解を反映しているわけではありません。また、UCFのSMARTラボのメンバーの皆様の支援と貢献に感謝したいと思います。

アストゥリアス公国の研究倫理委員会とオビエド大学は、このプロトコルを承認しました.
1. セッション1:診断評価
注: プロトコルのこのセッションでは、独自のアプリケーションと解釈マニュアルを持つ、異なる発行者からの評価テストが使用されます。これらの試験、または他の類似の試験は、心理学と教育の分野で科学界によって広く知られているので、それらを適用する手順は段階的に詳細ではありません(例えば、この論文の目的を考えると、WAIS-IV35 アプリケーションの各ステップを詳述することは意味がありません)。
<ol><li>インフォームド<ol>
<li>参加者に、研究の倫理的および機密性の側面を説明し、個々のインフォームド・コンセントを認め、署名するよう依頼する。</li>
	</ol></li>
	<li>構造化されたインタビュー<ol>
<li>参加者に次の指示を説明します: "今、私はあなたの人生や学問の問題に関する重要な情報を得るためにあなたにインタビューするつもりです。オープンとクローズの質問がありますが、いつでも私を邪魔することができます。あなたが私に任意のポイントを明確にする必要がある場合は、私に知らせてください。この最初のインタビューの後、私はあなたにいくつかの評価テストとアンケートを行うことを求めることができます。私はあなたにそれぞれのための具体的な指示を教えてくれます。準備はできていますか?</li>
		<li>インタビュースクリプトに続くDSM-51 で参照されるSLDと除外基準に関連する症状の存在と共に、伝記情報を収集します( <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60331/Supplemental_documents_A.pdf" target="_blank">補足ファイルA</a>を参照)。</li>
	</ol></li>
	<li>構造化面接に関する最初の決定点(除外基準)<ol>
<li>参加者が最初の除外基準を満たしている場合、つまり、運動障害(上部セグメント)、感覚障害(視覚または聴覚)、知的障害の診断または重度の精神障害があることを説明する場合、評価を終了します。</li>
		<li>参加者が SLD を持っていると思われる場合、除外基準を満たしていない場合は、評価を続行します。</li>
	</ol></li>
	<li>知的能力<ol>
<li>WAIS-IV35 テストを適用して、マニュアルの指示に従って参加者の知的能力に関する情報を収集します。</li>
	</ol></li>
	<li>知的能力に関する第2の決定点(除外基準)<ol>
<li>参加者がテストの指示を理解できない場合、評価できない場合、または IQ が 70 未満の場合は、評価を終了します。</li>
		<li>その人が正常なまたは限られた知的能力を持っている場合は、評価を継続します。 注:本研究で受け入れられるIQの限界は70以上のスコアとして設定されています。</li>
	</ol></li>
	<li>Adhd<ol>
<li>成人v1.1の自己申告スクリーニングアンケートの6項目を記入するよう参加者に依頼します。(ASRS39)世界保健機関 (WHO) 国際構成診断インタビュー. 注: このアンケートでは、DSM-IV54で参照される ADHD に関連する症状の存在に関する情報を提供します。</li>
		<li>参加者が前回のASRS36アンケートで12以上を得点した場合は、ネスプラ水族館のテスト40を適用します。</li>
	</ol></li>
	<li>読みづびの困難<ol>
<li>読みづさのPROLEC SE-Rスクリーニングテストを適用37 マニュアルの指示に従ってください。</li>
	</ol></li>
	<li>自閉症スペクトラム障害(レベル1)<ol>
<li>参加者に、Hoekstraらの自閉症スペクトラム商(AQ-Short)アンケートの28項目を記入してもらいます。 注:このアンケートは、社会的行動、社会的スキル、ルーチン、切り替え、想像力、数字/パターンに関連する症状の存在に関する情報を提供します。</li>
	</ol></li>
	<li>結果を分析します。<ol>
<li>各参加者の面接、アンケート、テスト結果を分析し、学習に重大な問題があるかどうかを判断します。 注:専門家委員会の2人のメンバー(評価者と研究チームの別のメンバー)は、各参加者の学習プロファイルを分析し、SLD、ADHDおよび/またはASDを持つ学生であるかどうか、またはそれらを持つ危険性があるかどうかを決定します。専門家の判断に代わるテストはありません。</li>
	</ol></li>
	<li>最終決定点<ol>
<li>参加者が明らかに学習困難を持つ学生でない場合は、評価を終了します。</li>
		<li>参加者が、LD (または危険にさらされている) を持つ人物である場合は、評価を続行し、セッション 2 に進みます。</li>
	</ol></li>
</ol>2. セッション2:マルチモーダル評価
注: セッション 2 は、セッション 1 の 1 日後から 7 日間の間に行う必要があります。
<ol><li>参加者を準備します。<ol>
<li>セッションは約 2 時間続き、一部のデバイスがセッション全体でパフォーマンスを記録している間、MetaTutor の学習環境でいくつかのアンケートとタスクを完了することを参加者に思い出させます。</li>
		<li>参加者に髪を結び、首をすっきりさせ、眼鏡を取り除き、必要に応じてチューインガムを取り除いてもらいます。 注:参加者が眼鏡をかけている場合、顔の一部を覆う長い髪や前髪がある場合、アイトラッカーは目の動きを読み取れません。</li>
		<li>参加者にMetaTutorを紹介します。このセッションの目的は、このツールを使用して循環システムについて自律的に学習することであることを説明します。</li>
		<li>スピーカーが接続され、動作していることを確認します。 注:参加者は、必要に応じてヘッドフォンを使用することもできます。</li>
	</ol></li>
	<li>ガルバニック皮膚応答の準備および口径測定 注: さまざまな企業が製造する GSR には多くの種類があることに注意してください。サプライヤーの仕様に従って使用してください。<ol>
<li>GSRと参加者の指をアルコールで洗浄します。</li>
		<li>指/リストバンド GSR センサーを指先側のコネクタに置くか、製造元の指示に従って、指/リストバンド GSR センサーを指および薬指に置きます。</li>
		<li>参加者に静かにテーブルの上に手を置き、5分間リラックスするように頼みます。</li>
		<li>コンピュータでソフトウェアを開きます。</li>
		<li>登録グラフが機能していることを確認します。登録グラフが登録されていることを確認します。</li>
		<li>[ 実験の実行 ] > [ 毎秒 10 回のレート ] > [期間 ] > [10] > [分]をクリックします。ベースラインを確立するために 10 分間の情報を記録します。 注: 10/秒のレートは、測定が行われる頻度を意味します。</li>
		<li>画面を最小化します。</li>
		<li>他のデバイスのキャリブレーションを続行し、10 分後に情報を .csv ファイルに保存します。</li>
	</ol></li>
	<li>アイトラッキングとウェブカメラの準備とキャリブレーション 注:さまざまな企業によって製造されたアイトラッキングとウェブカメラの多くの種類があることを覚えておいてください。サプライヤーの仕様に従って使用してください。<ol>
<li>サイドラップトップとコンピュータでソフトウェアを開きます。 注:目の動きは、参加者が作業しているPC上でキャプチャされますが、データはサイドラップトップに記録されます。さらに、サイドラップトップでは、実験者は参加者が行っている動きを見て、必要に応じて参加者の位置を修正することができます。</li>
		<li>記録するセッション (この場合は Metatutor) と参加者の登録データを指定します: ファイル > 最近の実験 > Metatutor > 参加者の登録データを含める > OK.
</li>
		<li>2台のコンピュータが互いに接続されていること、および目の追跡赤外線ライトが点灯し、目の動きをキャプチャする準備ができていることを確認します。</li>
		<li>コンピュータのウェブカメラを参加者の位置に合わせて調整します。</li>
		<li>学習セッション中に表情が変化すると予想されますが、参加者に向き前を向いてできるだけ中立にするように頼みます。 注:学習セッション中に参加者の顔のビデオは、後でデスクトップアプリ55を使用して分析されるウェブカメラで記録されます。</li>
		<li>参加者にじっとしていて、鼻を机の端(90°)の上に並べて置いて画面の異なるポイントを見つめてください。</li>
		<li>[記録] > [参加者の登録データを書き込む] > [OK]をクリックして、調整プロセスを開始します。</li>
		<li>参加者にスペースバーを押してもらい、画面のポイントを目で追い続けます。</li>
		<li>画面を見るとき、サイドラップトップを使用してこの情報を確認し、次のステップに進む前に、参加者の目が中央に配置されていることを確認してください。 注:参加者の視線は、目の動きが2つの白い円でサイドラップトップ画面に登録されているときに中心に配置されます。視線が登録領域を離れると、ソフトウェアは黄色の矢印(わずかに逸脱した場合)、赤い矢印(多く逸脱した場合)または白い円なしで警告します(登録していない場合)。目の動きの経路は黄色の光(注意の焦点)と緑色の線で画面を通してトラックで反射されます。</li>
		<li>できるだけ顔に触れたり、頭を手に置いたりしないように参加者に言います。</li>
		<li>画面を最小化します。</li>
	</ol></li>
	<li>学習セッションのマルチモーダル追跡<ol>
<li>GSR 画面を最大化し、[ 実験の実行 ] > [1 秒あたりのレート 10] > [期間 ] > [5 時間] > [記録 ] > 画面をもう一度最小化します。</li>
		<li>目の追跡とウェブカメラの画面を最大化し、ソフトウェアが正常に動作していることを確認し、コンピュータとサイドラップトップで [記録 ]をクリックしてセッションを登録して記録し、画面を再び最小化します。 メモ:デバイスのキャリブレーションが完了したら、それぞれの評価セッションの記録を開始することを忘れないでください。この時点から、学習ツールとの参加者全体の対話がセッションの終了まで記録されます。</li>
	</ol></li>
	<li>メタチューターでのアンケートと学習セッション<ol>
<li>PCでソフトウェアを開き、参加者の登録データを記入します。 ID を入力する > 実験者 > 日 > アンケート はい > 続行します。 注: すべてのログは、ファイル データ ログにセッション中に登録されます。</li>
		<li>受講者に対して、ツールの指示に従う必要があり、学習セッション中にのみコンピュータと対話することを説明します。何かあった場合に備えて、研究者が次の部屋にいることを説明します。<ol>
<li>社会人口統計学や学術情報を参加者に尋ねる。完全な 名前 > 性別 > 年齢 > 民族グループ > 教育レベル > 大学 > 学位 > GPA > 該当する場合は生物学コースに関する情報 > 続行. [ 続行] をクリックする前に、ツールが提供するすべての指示に従う必要があることを参加者に説明します。また、学習セッション中にコンピュータと対話するだけということ。</li>
			<li>参加者にアンケートの記入を依頼します。 注:参加者は、5つのメタ認知および自己調節学習アンケートを完了する必要があります:a)ミニ国際パーソナリティアイテムプール49;b) 認識論的信条の関連の側面50;c) ローゼンバーグ自尊心尺度51;d) 感情調節アンケート52;e) 達成感情アンケート(AEQ)53および循環系に関する一般的な知識に関する1つのアンケート。53</li>
			<li>参加者に MetaTutor のインターフェイスとその異なる部分を表示します。<ol>
<li>セッション全体を通して学習コンテンツがテキスト形式で表示されるコンテンツ領域であることを参加者に説明します。</li>
				<li>画面の横にある目次を移動して別のページに移動できることを参加者に示します。</li>
				<li>セッション中に、全体的な学習目標が画面の上部に表示されることを参加者に示します。</li>
				<li>サブ目標学習者セットが画面中央の上部に表示され、サブゴールを管理したり、優先順位を設定したりできることを参加者に示します。</li>
				<li>画面の左上隅にタイマーがあることを参加者に表示すると、セッションの残り時間が表示されます。</li>
				<li>画面右側のパレットに表示される自己規制プロセスのリストを参加者に表示し、参加者はセッション中にそれらをクリックして計画、監視、学習の戦略を展開できます。</li>
				<li>参加者に、コンテンツページに関連する静的な画像がテキストの横に表示され、学習者がさまざまなソースからの情報を調整するのに役立ちます。</li>
				<li>キーボードに入力されたテキストを参加者に表示し、学生とエージェントとのやり取りがインターフェイスのこの部分でどのように表示および記録されているかを示します。</li>
				<li>参加者に、セッションを通して学習を支援する4人の人工エージェントを見せます。 注:これらのエージェントは、ギャビン・ザ・ガイド、パム・ザ・プランナー、メアリー・ザ・モニター、サム・ザ・ストラテジザーです。</li>
			</ol>
</li>
			<li>参加者に[ 開始 ]をクリックして、準備ができたら学習セッションを開始するように依頼します。 注: 参加者はツールを操作します。</li>
			<li>セッションが終了したら、参加者に再び知識アンケートを記入してもらいます。</li>
		</ol>
</li>
	</ol></li>
</ol>3. ログオフ
<ol><li>セッションの終了時に、GSR、アイトラッキング/ウェブカメラ、Metatutorから記録されたデータを参加者の登録データと共に保存します。より簡単に使用するために、.csv ファイルにデータを抽出します。</li>
	<li>参加者の手からGSRセンサーを取り外し、再びアルコールでガルバニックセンサーを清掃します。</li>
	<li>参加者の協力に感謝し、さようならを言います。</li>
</ol>4. 学習困難の分析
<ol><li>生成されたさまざまなレポート(結果セクションを参照)に基づいて各参加者の学習パフォーマンスを分析し、マルチモーダルプロファイルを取得します。 注:専門家委員会の少なくとも2人のメンバーが各参加者の学習プロセスを分析します。評価は新しい器械および用具を使用して徹底的に行うことができるが、どの報告者の判断を置き換えることができる。</li>
</ol>

著者らは開示するものは何もない。

現在のプロトコルは、メタデータ認知、自己調節、および感情的プロセスに焦点を当てたマルチモーダル評価を提案し、これは、NDを有する成人の困難の基礎を構成する。
セッション 1 は、参加者の学習障害の診断評価を目的としているため、必須です。このセッションは、研究と臨床の文脈における発達および学習困難の診断の経験を持つセラピストによって行われることに注意してください。私たちはスペインでこれらのツールを使用しているので、他の国の研究者は、彼らの人口に適応したテストを選択する必要があります。既存の方法に関する方法の意義は、ADHD、SLDおよびASDのスケールの多くが小児で使用するために設計されており、神経心理学的検査および神経イメージングはより良いが、現実的ではないが、この器械の貧弱さに代わるものである24である。さらに、前述のすべての障害は、通常、メタ認知、自主規制、感情的な機能不全などのLDに見られるよく知られた共通点を考慮せずに、単独で特定の症状を通じて評価されます。いずれにせよ、メタ認知、自己調節、感情に関する知識のほとんどは、早期ま...

特定の学習障害(SL)は、学問的スキルを学び、使用するのが困難な人の障害を包含し、読み書き、および/または数学11、22の分野で時系列年齢に対する期待を下回るパフォーマンスを示す。年齢、言語、文化分析によって有病率の推定値は異なりますが、5%から15%の間にあります,。精神障害の診断と統計マニュアルにおける神経発達障害の世界的なカテゴリー内 (5番目の図)1、近年どのようにアプローチするかについて様々な論争を引き起こしている一般的な障害であるため、注意欠陥/多動性障害(以下ADHD)の発生率に焦点を当てる必要がある。DSM-51に基づいて、不注意および/または多動性衝動性の持続的な行動のパターンとして定義することができる。同様に、自閉症スペクトラム障害(以下ASD)は、中枢神経系の多因子機能不全の結果として神経発達障害を呈する学生を含む同じマニュアルのカテゴリであり、その人の発達の3つの基本的な領域において質的機能不全をもたらす:社会的相互作用、コミュニケーションおよび興味および行動11、2。2
これらの路線では、赤字感から脱却し、これらの障害に対してよりポジティブなアプローチを提供し、高度に共存し、重複する4として神経発達困難の現在の考え方と一致するように新しい概念が出現した。これらの新しいモデルから、高レベルの認知プロセスに関与するスキルは、所望の目標を達成するために行動を管理および規制することを可能にする、自己規制のために重要であり、したがって、学術のものを含む日常生活の活動のために重要であると理解される5。成人期の文脈では、神経多様性は、ADHDおよびASD、失読症、失読症および/または嚥下障害を含む様々な種類の困難を含むように進化しました。したがって、学習困難(LD)の幅広い概念から、この神経多様性に近づいています。この多様性を持つ学生の中等教育に加入している学生の増加は十分に文書化されており、一部は、障害を持つ学生の高校卒業率の増加に起因する6が、同時に、これらの学生の学習プロセスに関する研究は必要以上に少ない7。
孤立して接近した各障害は、異なる欠損と症状を伴う。しかし、メタ認知、自己調節、感情的,な機能不全,,88、9、10、11など、LDの観点からその異質性の中に共通点が見つかる。91011一般的に学習の文献における3つの基本的基盤、特に、学習の成功の基礎を表し、学術レベル12でこれらのよく知られた困難に不可欠な役割を果たす。これと同様に、他のアプローチは、ADHDや読書障害13またはADHDおよびASD5のような異なる障害で起こる自動処理またはワーキングメモリの問題などの執行機能の赤字との間に一定の共通点がある可能性があることを理解している。しかし、すべての研究が執行機能に関連して共通してこれらの点について同じ結論に達するわけではないので、この分野ではまだやらまだ作業があります。これは、研究の基礎となるサンプルによって提示されるバリエーションと、調査5,1414で使用される執行機能の評価手順が原因である可能性があります5。
教育面では、この多様な組み合わせは、影響を受ける機能の基本的性質による学習の質だけでなく、学校中退、学位の変更などの現象にも影響を及ぼし、政府や大学に経済的な影響を及ぼす15。LDを持つ学生の中退率は、一般人口16の学生よりも高いが、感情的な障害を持つ学生を除く心理的障害の他のカテゴリーの中退率よりも高い。一方、高等教育(職業訓練、大学など)にアクセスする、LDを持つ学生の数は15人増加しており、特に高等教育では19、20、21、2220,21,22である。19さらに、LDを持つ学生は、正式に学生サービスを通過し、通常は有病率統計23を構成する学生よりも多いと考えるかもしれません。
これらの困難は、小児期、特にこれらの障害が通常の学術システムで考慮される前に生まれた成人において常に検出されるとは限らず、これらの障害の症状は人々の生活を通じて持続し、仕事、教育および私生活の困難を引き起こす24。研究は、人々が彼らの困難のいくつかを克服するかもしれないが、ほとんどの人が成人期に学習との闘いを示し続け、その持続性は、それらの高等教育レベル25でまだ問題であることを示しています。
逆説的に、以前の教育レベルや以前の年齢とは異なり、DNAを持つ成人のためのエビデンスに基づく機器や評価プロトコルはほとんどありません。小児期にLDを評価するための診断ツールの急増にもかかわらず、成人人口に対する有効で信頼性の高い機器と方法論の入手可能性は24に著しく制限されている。高等教育における学習障害に関する最近の文献レビューでは、この点で収集された情報のほとんどはインタビューを通じて行われ、時折自己申告アンケートが26を使用していることがわかりました。自己申告の方法論とインタビューは、貴重ですが、実際にはプロセスの性質のために、メタ認知、自己調節、感情的なスキルプロセスを正確に評価するのに十分ではありません。これらのプロセスを測定するためのスケールとインタビュー方法論の重要性は否定できない27、28ですが、28妥当性29の関連する問題と他の革新的な評価方法との矛盾も30です。LDsの検出におけるさらなる問題は、包括的な評価プロトコルの欠如による障害の診断における偏りである。専門家が客観的な変数に基づく参照プロトコルを持っていないという事実は、多くの場合、多くの場合、LDs31の偽陽性および偽陰性のケースを引き起こしている。
成人のための器械の不足と既存の方法論を改善する必要性の両方に応じて、現在の研究は、LDを有する成人の困難の基礎を構成するメタ認知、自己調節、および感情的プロセスに焦点を当てたマルチモーダル評価プロトコルを提案している。現在の文献に沿って、我々は統合的な多チャンネル測定32、33,33への移行を提案する。評価は、いくつかの方法、技術、およびセンサー(例えば、ハイパーメディア学習環境、バーチャルリアリティ、アイトラッキング、感情の表情、生理学的応答、ログファイル、人間と機械の相互作用のスクリーン記録)およびオフライン法(アンケート、インタビュー、自己報告措置)を用いた、インライン学習プロセスの分析を通じて行われます。この混合方法論は、学習前、中、学習後に、受講者がどのように学習し、問題がある場所(34がある場合) の理解を深めるために三角測量できる、ターゲット プロセスの展開の証拠を提供します。
評価プロトコルは、2つのセッションで実行されます。セッションは、一度に行うことができますか、人に応じて部分的なアプリケーションが必要な場合があります。1つ目は、LDの検出または確認と、私たちが直面している特定の種類の障害に焦点を当てており、第2は個々のケースのメタ認知、自己調節、感情的なプロセスに深く入るように設計されています。
セッション 1 は、参加者の学習障害の診断または確認の評価を目的としています: SLD、ADHD および ASD (高機能) 参加者が持っている特定の問題の種類を決定します。この評価は、2つの理由から不可欠です。1)学習障害を持つ成人は、機能不全の行動に関する正確な情報を持つことはめったにありません。彼らの中には、彼らがLDを持っているが、評価されたことがないと疑う人もいます。他の人は、彼らが子供の頃に評価されたかもしれませんが、報告や詳細な情報を持っていません。2)以前の診断との不一致があるかもしれません(例えば、注意欠陥と遅い処理速度の現在の診断とは対照的に、以前の失読症診断;現在の限られた知的能力とは対照的に以前のASD診断など)。参加者にインタビューを行い、アンケートや標準化されたテストを適用します。このセッションは、スペイン心理学の教員の異なるオフィスでの研究と臨床の文脈における発達と学習の困難を診断する経験を持つセラピストによって行われます。セッションは、DSM-51で参照される SL に関連する症状の存在と共に、伝記情報を収集する構造化されたインタビューから始まります。それに続いて、基準知的能力試験WAIS-IV35は、排除基準実施の場合に用いられ、スケール「ワークメモリ」および「処理速度」36から学習困難に対して非常に貴重な情報を提供するためである。さらに、PROLEC SE改訂テスト37は、読み取り障害(字句、意味および/または読み取りの構文プロセス)を評価するために広く使用され、ADHD38のような他の障害と重複する現在の学術文脈における学習の最も一般的で無効な困難の1つである。この評価は、読解の正確さ、速度、流暢さ、読み取りプロセスの失敗が37(このテストは、大学の前の学生と評価されている)現在、スペインには一般成人集団に適応したテストはないので、この検定は目標集団に最も近いために選択されました)。次に、世界保健機関(WHO)成人ADHD自己報告尺度(ASRS)39を通じてADHD39の症状をスクリーニングし、この障害の評価を洗練し、成人における注意過程とワーキングメモリの評価のための最先端のバーチャルリアリティ連続性能試験によるマルチモダリティを導入し、ネスプラ水族館31,40.,40このテストは、生態学的シナリオで16歳以上の成人および青年のADHDを診断する際に非常に有用なツールであり、客観的で信頼性の高いデータを提供します。選択的かつ持続的な注意、衝動性、反応時間、聴覚および視覚的注意、忍耐、注意力の質、運動活動、作業記憶およびタスクの変更のコストを評価する。また、参加者の知的能力に関する情報35を収集するWAIS-IV35全体と共に、学習困難に関連し、最終的な決定にこれらのスケールの結果が使用されるため、スケールの「作業記憶」と「処理速度」に特に注意を払っています。最後に、我々はプロトコルに自閉症スペクトラム商(AQ-Short)41、バロンコーエン、ホイールライト、スキナー、マーティンとクラブリー42から信頼性の高いAQアダルトの短いバージョンが含まれています。41
セッション 2 では、参加者の学習プロセスのマルチモーダル評価に焦点を当てます。複雑な学習を理解する鍵は、学生の認知、メタ認知、動機付け、および情動的プロセスの展開を理解することです。そのために、参加者はMetaTutorと協力し、学習中に展開されたメタ認知および認知戦略の使用が観察されます。MetaTutorは、異なる科学のトピック44を学びながら、学生の自己規制学習を検出、モデル化、追跡、育成するように設計されたハイパーメディア学習環境です。MetaTutorの設計は、Azevedoと同僚43、45、46、4745,46,による広範な研究に基づいており、SRL、いわゆる第三波の測定における新しい傾向に属し、測定と高度な学習技術の組み合わせ使用によって特徴付けられる434733。MetaTutorの使用はまた、このような視線追跡、感情生理学的応答(ガルバニック皮膚応答(GSR)および感情の表情)48、ログデータおよびアンケートなどの尺度を組み込んだマルチモーダルトレースデータを提供する。これらすべての措置は、参加者SRLとメタ認知のより深い理解に達するために組み合わされています。
アイトラッキングは、何が即座に注目を集めるのか、どのターゲット要素が無視されるか、どの順序要素が気付かれ、要素が他の要素とどのように比較されるかを理解します。電極活動は、環境に応答して感情的な覚醒がどのように変化するかを知ることができます。顔の感情認識は、表情の自動認識と分析を可能にします。データロギングは、学習環境との対話を収集して保存し、さらに分析します。アンケートに関して、ミニインターナショナルパーソナリティアイテムプール49は、人々が5つの主要な性格特性(外向性、好ましさ、良心性、神経症と開放性)のそれぞれを評価する日常生活の中で経験する活動や考えの範囲について知らせます。認識論的信念50の連想的側面は、知識に関する参加者の信念に関する情報を提供する。ローゼンバーグ自尊心スケールは、参加者が自分自身について全体的に感じている方法を示しています51.感情調節アンケート52は、参加者の感情調節に関する情報を提供する。達成感情アンケート(AEQ)53は、一般的に大学で経験した感情について知らせます。53
要するに、成人期のLDを評価することは特に困難である。教育と経験は、多くの大人が彼らの赤字を補うことを可能にし、後で科学的知識がまだ不足している未分化または覆面症状を示す。この研究は、重要な研究ギャップを考慮して、効果的な予防と介入行動を設計するために、成人期のLDを正確に評価するための理論的に主導的で経験的に基づくガイドラインを確保することを目的としています。
説明した方法が適切かどうかを読者が判断できるように、知的障害を持つ人々に対してプロトコルが適していないことを指定する必要があります。また、使用する機器の特異点や学習内容を示す形式により、運動障害(上肢、首、顔)、聴覚障害、視覚障害を持つ人々を評価することはまだ不可能です。また、重度の精神疾患を持つ参加者にも適していません。それは、情報処理や感情の生理学的表現を変えることができる薬物の使用を必要とします。

<table><tbody><tr><td>水族館</td><td>ネスプローラ</td><td></td><td></td></tr><tr><td>アイトラッカー RED500 Systems</td><td>SensoMotoric Instruments GmbH</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Face API</td><td>Microsoft</td><td></td><td></td></tr><tr><td>GSR NUL-217</td><td>NeuLog</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

学習困難を有する成人におけるメタ認知と自己調節を評価するためのマルチモーダルプロトコル

Multimodal Protocol for Assessing Metacognition and Self-Regulation in Adults with Learning Difficulties

学習障害(LD)は、学習や学問的スキルを使用するのが困難な人の障害を含み、読み取り、執筆、数学の分野で時系列の年齢に対する期待を下回るパフォーマンスを示します。各々のLDを構成する疾患は、異なる赤字を伴う。しかし、自己調節やメタ認知を学ぶという点など、その異質性の中には共通点があります。初期の時代や後の教育レベルとは異なり、LDを持つ成人のためのエビデンスに基づく評価プロトコルはほとんどありません。これに対し、現在の研究では、メタデータ認知、学習の自己調節、および感情的プロセスに焦点を当てたマルチモーダル評価プロトコルを提案し、これは、NDを有する成人の困難の基礎を構成する。評価は、さまざまな方法、技術、センサー(例えば、アイトラッキング、感情の表情、生理学的応答、同時言語化、ログファイル、人間と機械の相互作用のスクリーン記録)およびオフライン法(アンケート、インタビュー、自己報告措置など)を用いて、インライン学習プロセスの分析を通じて行われます。この理論的に主導的で経験的に基づくガイドラインは、効果的な予防と介入の提案を設計するために、成人期のLDの正確な評価を提供することを目的としています。

このセクションは、セッション 1 のコンジョイント結果の例とセッション 2 からの各情報源の例を含む、プロトコルから得られた代表的な結果を示します。
障害に関する結果は、セッション1で、参加者の学習困難(SLD、ADHD、およびASD)の診断評価に指定された手順とカットオフポイントを考慮した診断テストを通じて収集されます。専門家委員会は、参加者が学習障害を持っているか、学習障害を持つリスクがあるかどうかを決定します( 図1の意思決定の例を参照してください)。参加者が学習障害を示し、セッション2に参加する場合は、代替ソースからのデータが収集されます。
セッション2では、このプロトコルは、参加者のGSR、顔の感情、目の動き、アンケート、ログデータの5つの異なるソースから結果を収集します。
まず、学習セッション中の感情的な覚醒の指標としてGSRの尺度を取得します(穏やかな/興奮)56...

現在の研究では、NDを持つ成人の困難の基礎となるメタ認知、学習の自己調節、感情的なプロセスに焦点を当てたマルチモーダル評価プロトコルを提案している。

Learning disabilities (LDs) encompass disorders of those who have difficulty learning and using academic skills, exhibiting performance below expectations ...

学習困難を有する成人におけるメタ認知と自己調節を評価するためのマルチモーダルプロトコル。特定の学習障害は、学習と学力の応用に困難を持っている人の異なる障害を包含します。読み取り、書き込み、数学など、さまざまな分野で期待を下回るパフォーマンスを示す。各障害は異なる赤字を意味しますが、メタ認知、自己調節、感情的な機能不全など、その上にいくつかの共通点を見つけることができます。しかし、学習障害を持つ成人に対する評価プロトコルはほとんどありません。これに対し、学習中に起こる自己調節、メタ認知、感情プロセスに焦点を当てたマルチモーダル評価プロトコルを提案したいと考えています。評価は、オンラインとオフラインの両方の方法論を通じて行われます。アイトラッキング、顔の感情認識、ガルバニック皮膚応答、ログデータ分析、そしてもちろん、インタビュー、アンケート、自己報告など、さまざまな技術を使用しています。そしてすぐに、効率的な介入と予防行動を促進するために、学習障害を持つ成人の正確な評価のための理論的に駆動し、経験的に基づいたガイドラインを研究コミュニティに提供したいと考えています。インフォームド。研究の倫理的・機密性の面について参加者に説明する。そして、個人のインフォームド・コンセントを認め、署名するように導きます。構造化されたインタビュー。セッションの実行方法を説明し、スクリプトに従って、DSM V.First の決定ポイントで参照される特定の学習障害に関連する症状の存在と共に、伝記情報を収集します。参加者が最初の除外基準を満たしている場合は評価を終了する 上位セグメントに中等度の障害、知覚障害、視覚、聴覚、知的障害の診断および/または重篤な精神障害がある場合。参加者が特定の学習障害を持ち、除外基準を満たしていない場合は、評価を続行します。知的能力。取扱説明書の指示に従って参加者の知的能力に関する情報を収集するための第4版、Wechsler成人知能スケールを適用します。第2の決定点。参加者がテストの指示を理解していない場合、または評価できないか、または 70 未満のインテリジェンス商を持つ場合は、評価を終了します。注意欠陥多動性障害.ADHD障害に関連する症状の存在に関する情報を収集するために、世界保健機関のすべての人のための自己報告されたスクリーニングアンケートを完了するように参加者に依頼します。このアンケートで参加者が12点以上を獲得した場合は、被験者にテストを適用します。読みづび。マニュアルの指示に従って、読みづびに対する改訂スクリーニング試験を適用します。自閉症スペクトラム障害.参加者に、社会的行動、社会的スキル、ルーチン、切り替え、想像力、数字パターンに関連する症状の存在に関する情報を提供する自閉症スペクトラム商アンケートを完了するよう依頼します。セッション 1 の

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Research

JoVE Journal

Behavior

行動

複雑な通信ニーズを持つ子どもは、音声発生装置（SGD）の使用から利益を得ることができます。認知能力は、SGDSのレベル間を移動する能力に影響を有すると同定されました。このプロトコルは、認知能力と航行能力を評価するためにスピーチ言語病理学者のために必要な手順について説明します。...

ナビゲーション·アセスメントの中で認知課題の実践的方法論

この実験により、意識障害を持つ人々の意識を検出できるかもしれません。さらに、このアプローチにより、人々が質問に対して単純な「はい」/「いいえ」の答えを出すことができるシンプルなコミュニケーションチャネルを作成できます。...

意識障害患者の評価とコミュニケーション

この作業は、革新的なツールの使用に基づいてこの「発達障害」より客観的診断手順を提供することにより評価注意欠陥多動性障害 (ADHD)...

ADHD 評価プロトコルで脳の活性化 (nir HEG/Q-脳波) と実行対策 (CPTs) の使用

計算ツールを使って、3~6歳の子供の機能能力を記録・解析するプロトコルを紹介します。プロトコルは、開発を通じてこれらの能力の比較を容易にし、発達上の困難を評価するために使用することができます。...

観察法とコンピュータツールを用いた3~6歳児の機能能力の測定

ここでは、ドメイン間の一時的な統計的パターンの子供の学習と感覚モダリティを調べることに向けた子供に優しい統計的学習タスクのセットを紹介するプロトコルです。開発されたタスクは、ウェブベースのプラットフォームとタスクベースの機能的磁気共鳴画像(fMRI)データを使用して行動データを収集し、統計的学習中の神経関与を調べる。...

オンラインプラットフォームとニューロイメージング技術を用いた学齢期の子どものモダリティとドメイン間の統計的学習の測定

このプロトコルは、研究者や教育者に対して、学部統計クラスにおける指導前アプローチ(PS-I)の実装を導きます。また、PS-Iの有効性が異なる認知的および情動的素因を持つ学生の学習と動機の観点から測定されるこの実装の組み込み実験的評価についても説明する。...

指導前の問題解決(PS-I):能力の異なる学生の評価と介入のためのプロトコル

BM-PROMAは、数学的学習障害を持つ子供たちの完全な認知プロファイルを提供することができ、有効で信頼性の高いマルチメディア診断ツールです。...

数学における認知・基礎技術評価用マルチメディア電池(BM-PROMA)

適応タンゴは、可動性とバランスを改善する効果を示しています。私たちは、高齢者やパーキンソン病患者の可動性とバランスを改善するために、ダンスインストラクターの研修生への適応タンゴの教授法の普及と、コミュニティの研修生による適応タンゴの実施について説明します。...

パーキンソン病と高齢者との個人のためのコミュニティベースの適応タンゴダンス

ここでは、寿命全体にわたる脅威検出を研究するために使用できるタッチスクリーンの視覚検索パラダイムについて説明します。このパラダイムは、子供と大人の両方が、ヘビ、クモ、怒った顔などの脅威的な刺激を、脅威でない刺激よりも速く検出することを実証するさまざまな研究ですでに使用されています。...

子どもと成人の脅威のための注意のバイアスを測定

この論文は、タスク中の学習者の関与の複数の次元(行動的、感情的、認知的)の収集と同期に関与する技術を説明することを目的としています。...

神経生理学の視点：学習を特徴づけるために、エンゲージメントの複数の次元を評価します

学習困難を有する成人におけるメタ認知と自己調節を評価するマルチモーダルプロトコルを学ぶ。アイトラッキング、GSR、表情認識などを用い、個別化された介入策の開発に貢献する。

学習困難を有する成人におけるメタ認知と自己調節を評価するためのマルチモーダルプロトコル

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