학습 장애가 있는 성인의 메타코그니션 및 자율 규제를 평가하기 위한 멀티모달 프로토콜
2020년 9월 27일
현재 의결은 DD를 가진 성인의 어려움의 기초를 구성하는 메타인지, 학습의 자기 규제 및 정서적 과정에 초점을 맞춘 다중 모달 평가 프로토콜을 제안합니다.
학습 장애가있는 성인의 메타코그니션 및 자율 규제를 평가하기위한 멀티 모달 프로토콜. 특정 학습 장애는 학업 기술을 배우고 적용하는 데 어려움을 겪는 사람들의 다양한 장애를 포함합니다. 읽기, 쓰기 또는 수학과 같은 다양한 영역에서 기대 이하의 성능을 보여 주세요.
각 장애는 다른 적자를 의미하지만 우리는 메타 인지, 자기 규제 및 정서적 오작동과 같은 몇 가지 공통점을 찾을 수 있습니다. 그러나 학습 장애가있는 성인을위한 평가 프로토콜은 거의 없습니다. 이에 대한 대응으로, 우리는 학습 중에 일어나는 자기 규제, 메타코그니션 및 정서적 과정에 초점을 맞춘 멀티 모달 평가 프로토콜을 제안하고자 합니다.
평가는 온라인 및 오프라인 방법론을 통해 수행됩니다. 우리는 아이 트래킹, 얼굴 감정 인식, 아연 도금 피부 반응, 로그 데이터 분석 및 물론 인터뷰, 설문지 및 자체 보고서를 사용하는 등 다양한 기술을 사용합니다. 그리고 곧 우리는 효율적인 개입 및 예방 조치를 촉진하기 위해 학습 장애가있는 성인의 정확한 평가를 위한 이론적으로 운전 및 경험적 기반 지침을 연구 커뮤니티에 제공하고자합니다.
정보에 입각한 동의. 참가자들에게 연구의 윤리적, 기밀성 측면을 설명한다. 그리고 그들이 개인에게 정보에 입각한 동의를 인정하고 서명하도록 인도하십시오.
구조화 인터뷰. DSM V.First 결정 지점에 참조되는 특정 학습 장애와 관련된 증상이 있는 경우 세션이 어떻게 수행되는지 설명하고 스크립트를 작성하여 전기 정보를 수집합니다. 참가자가 초기 배제 기준을 충족하는 경우 평가를 완료하면 상부 세그먼트, 감각 장애, 시각 또는 청각, 지적 장애 진단 및 /또는 심각한 정신 장애에서 중등도 장애를 보이는 경우.
참가자가 특정 학습 장애가 있고 배제 기준을 충족하지 않는 것으로 보이는 경우 평가를 계속합니다. 지적 능력. 매뉴얼의 지시에 따라 참가자의 지적 능력에 대한 정보를 수집하기 위해 Wechsler 성인 인텔리전스 스케일, 네 번째 버전을 적용합니다.
두 번째 결정 지점입니다. 참가자가 시험 지침을 이해하지 못하거나 평가할 수 없거나 인텔리전스 지수가 70 미만인 경우 평가를 완료합니다. 주의력 결핍 과잉 행동 장애.
ADHD 장애와 관련된 증상의 존재에 대한 정보를 수집하기 위해 참가자에게 세계 보건 기구의 모든 사람들을위한 자체보고 된 선별 설문지를 작성하도록 요청하십시오. 참가자가 이 설문지에 12점 이상을 득점한 경우 해당 대상에 시험을 적용합니다. 읽기 어려움.
설명서의 지침에 따라 읽기 어려움에 대한 개정 된 심사 시험을 적용합니다. 자폐증 스펙트럼 장애. 참가자에게 사회적 행동, 사회적 기술, 루틴, 전환, 상상력 및 숫자 패턴과 관련된 증상의 존재에 대한 정보를 제공하는 자폐 스펙트럼 지수 설문지를 작성하도록 요청하십시오.
세션 1의 마지막 단계입니다. 결과를 분석합니다. 각 참가자의 인터뷰 설문지와 테스트 결과를 분석하고 학습에 상당한 어려움이 있는지 여부를 결정합니다.
전문가 위원회의 두 구성원, 평가자 및 연구 팀의 다른 구성원, 각 참가자의 학습 프로필을 분석하고 그 또는 그녀가 특정 학습 장애 ADHD 및 / 또는 자폐증 스펙트럼 장애를 가진 학생인지 여부를 결정합니다. 어떤 테스트도 전문가의 판단을 대체할 수 없습니다. 참가자에 증상이 없는 경우 프로토콜이 완료됩니다.
참가자가 학습 에 어려움을 보이면 세션 2로 이동합니다. 참가자를 준비합니다. 참가자들에게 머리카락을 묶고, 목을 치우고, 안경을 벗고, 해당되는 경우 껌을 꺼내달라고 부탁하십시오.
GSR과 참가자의 손가락을 피부에 알코올로 청소하십시오. 갈바닉 피부 반응 준비 및 교정. 손가락 팔찌 센서가 인덱스와 링 핑거에 있고, 손가락 끝 쪽에 커넥터가 있습니다.
참가자에게 조용히 식탁에 손을 얹고 휴식을 취하라고 한다. 컴퓨터에서 소프트웨어를 엽니다. GSR이 기록되도록 등록 그래프가 작동하는지 확인합니다.
소프트웨어에서 다음 시퀀스를 선택합니다. 실험을 실행하고 초당 10회, 지속 시간 10분 및 기록합니다. 이제 기준선을 설정하기 위해 10분 동안 녹화할 준비가 되었습니다.
아이 트래킹 및 웹캠 준비 및 교정. 컴퓨터에서 소프트웨어를 열고 두 컴퓨터가 서로 연결되어 있는지, 아이트래킹 적외선등이 켜져 있고 눈의 움직임을 포착할 준비가 되어 있는지 확인합니다. 컴퓨터의 웹캠을 피사체의 위치로 조정하고 참가자에게 앞으로 앉아서 가능한 한 자연스럽게 해 달라고 요청합니다.
레코드를 클릭합니다. 참가자의 등록 데이터를 작성한 다음 보정 프로세스를 시작하려면 누릅니다. 참가자에게 스페이스 바를 누르고 눈으로 화면의 점을 따르도록 요청합니다.
다음 단계로 이동하기 전에 화면을 보면서 참가자의 눈이 중심이 되어 있는지 확인합니다. 참가자의 시선은 두 개의 흰색 원이있는 측면 노트북 화면에 눈의 움직임이 등록 될 때 중심입니다. 학습 세션의 다중 모달 추적.
메타투터에서 의한 설문지 및 학습 세션. 소프트웨어를 열고 참가자의 등록 데이터를 소개합니다. 모든 모양은 데이터 로그 파일의 세션 중에 기록됩니다.
참가자에게 인구 통계 및 학술 정보에 대해 문의하십시오. 계속하려면 참가자들에게 도구가 제공하는 지침을 따라야 한다고 설명합니다. 또한 학습 세션 중에 컴퓨터와만 상호 작용할 수 있습니다.
참가자에게 성격, 자기 규제, 에피소드론적 신념 및 순환 시스템에 대한 이전 지식에 대한 설문지에 답해 보라고 한다. 참가자에게 MetaTutor의 인터페이스와 다른 부분을 표시합니다. 콘텐츠 영역은 학습 콘텐츠가 세션 전체에 텍스트 형식으로 표시되는 위치입니다.
화면 측면의 내용 테이블을 탐색하여 다른 페이지로 이동할 수 있습니다. 전체 학습 목표는 세션 중에 화면 상단에 표시됩니다. 하위 골 선이 설정되어 화면 중앙상단에 표시됩니다.
그리고 그들은 하위 목표를 관리하거나 여기에 우선 순위를 지정할 수 있습니다. 화면 왼쪽 상단 모서리에 있는 타이머에 세션에 남은 시간이 표시됩니다. 이 뿐만 아니라 자체 조절 프로세서 목록이 화면 오른쪽에 있는 팔레트에 표시되며 참가자는 배포 계획, 모니터링 또는 학습 전략에 대한 모든 세션에 대해 이를 클릭할 수 있습니다.
콘텐츠 페이지와 관련된 정적 이미지가 텍스트 옆에 표시되어 학습자가 서로 다른 소스의 정보를 조정하는 데 도움이 됩니다. 키보드에 입력된 텍스트와 학생의 외계인과의 상호 작용이 인터페이스의 이 부분에 표시되고 기록됩니다. 4명의 인공 외계인이 이 세션 내내 학생들이 학습을 할 수 있도록 도와줍니다.
이 외계인은; 개빈 남자, 팸 플래너, 메리 모니터, 그리고 샘 전략. 참가자에게 준비가 될 때마다 학습 세션을 시작하려면 클릭하십시오. 참가자가 도구와 상호 작용합니다.
세션이 끝나면 참가자에게 설문지를 다시 작성하도록 요청하십시오. Logoff. 세션이 끝나면 GSR 아이트래킹, 웹캠 및 메타투터의 기록된 데이터를 참가자 등록 번호와 함께 저장합니다. 데이터를 CSV 파일로 추출하여 보다 쉽게 사용할 수 있습니다.
학습 장애 분석. 멀티모달 프로파일을 생성하기 위해 얻은 다양한 보고서를 기반으로 각 참가자의 학습 성과를 분석합니다. 어떤 보고서도 전문가의 판단을 대체할 수 없다는 것을 기억하십시오.
이 섹션에서는 세션 2의 측정값에서 얻을 수 있는 결과의 몇 가지 대표적인 예를 보여 줍니다. 첫째, 우리는 학습 세션 동안 감정적 인 흥분의 표시로 GSR의 측정을 얻을. Abrogates는 각 참가자의 특정 기준을 고려하여 전문가 위원회의 개별 분석이 필요합니다.
둘째, 우리는 얼굴 감정 인식 소프트웨어 덕분에 학습 과정에서 지배적 인 감정을 얻을. 결과는 분석된 감정이 각각0에서 1 사이의 값을 할당하는 우연의 정도를 나타냅니다. 셋째, 고정 패턴에 고정 시간의 비율측면에서 아이트래킹 시선 정보를 추출합니다.
이를 위해 MetaTutor 인터페이스에서 자체 관계 평가를 위한 7가지 관심 영역을 정의합니다. 예를 들어 이미지 A는 참가자가 텍스트 콘텐츠 영역에서 너무 많은 시간을 보내는 것을 보여 주며 이는 규정의 오작동을 나타낼 수 있습니다. 반대로 이미지 B는 학습 도구 리소스를 균형 잡힌 방식으로 사용하는 참가자를 보여줍니다.
넷째, 설문지는 저자의 지시에 따라 점수가 매겨지습니다. 예를 들어, 이 이미지에서는 자부심과 정서적 조절에 있는 다른 참가자가 얻은 결과 사이의 윤곽을 관찰할 수 있습니다. 마지막으로, 콘텐츠, 외계인 및 학습 환경과의 모든 학습자의 상호 작용은 로그에 기록되어 추가 세부 분석을 제공합니다.
이전 경험을 통해 많은 성인이 적자를 보상하고 테스트에 대한 개별적인 특성을 보여줄 수 있었습니다. 따라서 대상 모집단에서 GSR 이나 로그 데이터와 같은 일부 데이터 원본에 대해 정확한 그래프 포인트를 제공하기가 어렵습니다. 따라서 결과를 전체적으로 해석하는 전문가의 판단은 여전히 대체 할 수 없습니다.
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개요
본 연구는 학습 장애(LDs)가 있는 성인의 형이상인지 및 자기조절 과정을 평가하기 위한 다모달 평가 프로토콜을 제안합니다. 이 프로토콜은 학습 어려움에 기여하는 감정적 도전을 다룹니다.
주요 연구 구성 요소
과학 분야
- 신경과학
- 심리학
- 교육학
배경
- 특정 학습 장애는 개인의 학습 및 학문적 기술을 적용하는 능력에 영향을 미칩니다.
- 일반적인 문제로는 형이상인지, 자기조절 및 감정 기능의 결핍이 있습니다.
- LDs가 있는 성인을 위한 기존의 평가 프로토콜은 희소합니다.
- 이러한 과정을 이해하는 것은 효과적인 개입 개발에 중요합니다.
연구 목적
- 학습 장애가 있는 성인을 위한 다모달 평가 프로토콜을 제안합니다.
- 학습 중 자기조절, 형이상인지 및 감정 과정의 상호작용에 초점을 맞춥니다.
- 이 인구에 대한 평가 방법의 공백을 채웁니다.
사용된 방법
- 다모달 평가 프로토콜의 개발.
- 형이상인지 인식 및 자기조절 전략의 평가.
- 감정 과정 평가의 통합.
- LDs가 있는 성인 샘플에 프로토콜의 적용.
주요 결과
- 프로토콜은 형이상인지 및 자기조절 결핍을 효과적으로 식별합니다.
- 감정 요인이 학습 결과에 중요한 영향을 미칩니다.
- 참가자들은 다양한 수준의 자기조절 및 형이상인지 인식을 보였습니다.
- 결과는 개별 프로파일에 기반한 맞춤형 개입의 필요성을 지지합니다.
결론
- 제안된 프로토콜은 LDs가 있는 성인을 평가하기 위한 귀중한 도구입니다.
- 감정 과정을 다루는 것은 효과적인 학습 전략에 필수적입니다.
- 미래 연구는 이 프로토콜에 기반한 개입의 장기적 영향을 탐구해야 합니다.
자주 묻는 질문
Executive Industry Relevance
Assessing metacognition and self-regulation in adult populations with learning difficulties addresses a critical gap in cognitive evaluation tools relevant to neurocognitive target validation. This multimodal protocol supports mechanistic de-risking by integrating physiological, behavioral, and self-report data to clarify cognitive phenotypes. Such integrated assessment approaches enhance predictive confidence in preclinical models of cognitive dysfunction by enabling stratification based on functional regulatory capacities.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of therapeutic hypotheses related to cognitive regulatory pathways through multimodal phenotyping.
- Operational Value: Supports biological de-risking by characterizing metacognitive and self-regulatory deficits in adult learning difficulty models.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Prepares validated biological systems for downstream workflows by establishing quantitative baselines in emotional arousal and attentional regulation.
- Operational Value: Addresses assay standardization through synchronized eye tracking, GSR, and facial emotion recognition outputs.
Translational & Preclinical Research
- Scientific Value: Discusses disease relevance and translational biomarker alignment via correlated log data, gaze patterns, and self-report scores.
- Operational Value: Describes continuity from discovery through preclinical validation by linking online learning behavior to offline cognitive assessments.
Pipeline & Workflow Integration
Positions the method within the discovery continuum from hypothesis testing to lead identification by enabling cognitive stratification in neurodevelopmental disorder models.
- Discovery Biology: Explains how the method supports hypothesis testing, pathway clarification, or biological de-risking through concurrent measurement of attentional control and emotional regulation.
- Screening: Describes assay readiness, reproducibility, or quantitative outputs when supported by the article via fixation time proportions and GSR baselines.
- Analytics: Highlights measurements, readouts, or statistical outputs that help teams compare conditions through scored questionnaires and expert-interpreted multimodal profiles.
- Translational Research: Connects the method to preclinical continuity or biomarker alignment only when the source supports it via alignment of self-regulation strategies with learning outcomes.
- Enterprise Reuse: Frames the method as a reusable capability rather than a single-use technique through standardized protocols for adult cognitive assessment.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Predictive confidence, target validation, reduction of mechanistic ambiguity.
- Operational Value: Standardization, reproducibility, and scalability.
- Strategic Value: Better go/no-go decisions, capital efficiency, and reduced late-stage biological risk.
- Portfolio Impact: Risk-adjusted prioritization and advancement decisions.
Implementation Considerations
- Required scientific expertise in cognitive psychology, neuroscience, and multimodal data integration.
- Instrumentation and analytical infrastructure needs including eye trackers, webcams, GSR sensors, and synchronized data acquisition software.
- Cross-team standardization requirements for protocol execution across clinical and research sites.
- Adaptation considerations across model systems such as translating human learning tasks to rodent analogs of executive function.
- Practical limitations supported by source material including expert judgment dependency and variability in compensatory strategies among adults with learning difficulties.
