Методическая статья

Кросс-дисциплинарных и мульти-модальный экспериментальный дизайн для изучения в ближайшем режиме реального времени аутентичные экзамена опыт

DOI:

10.3791/60037

⸱

4 сентября 2019 г.

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
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

В этой статье

Краткое содержание

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

Экспериментальный дизайн был разработан для изучения в режиме реального времени влияние экзамена опыт для оценки эмоциональных реалий студенты испытывают в высших учебных заведениях и задач. Такая конструкция является результатом междисциплинарного подхода (например, педагогическая психология, биология, физиология, инженерия) и мультимодального (например, слюнные маркеры, обследования, электродермальный датчик).

Аннотация

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

За последние десять лет исследования эмоций студентов в образовательной среде активизировались. Хотя исследователи призвали к проведению дополнительных исследований, которые опираются на объективные показатели эмоционального пережитого, существуют ограничения на использование мультимодальных источников данных. Исследования эмоционального и эмоционального регулирования в классах традиционно опираются на инструменты обследования, опыт выборки, артефакты, интервью, или наблюдательные процедуры. Эти методы, хотя и ценны, в основном зависят от субъективности участника или наблюдателя и ограничены в подлинном измерении успеваемости учащихся в реальном времени для занятия в классе или задачи. Последнее, в частности, является камнем преткновения для многих ученых, стремящихся объективно измерить эмоции и другие связанные с этим меры в классе в режиме реального времени.

Целью этой работы является представление протокола для экспериментального изучения ответов студентов в режиме реального времени на экзамен опыт во время подлинной ситуации оценки. Для этого группа педагогических психологов, инженеров и исследователей инженерного образования разработала экспериментальный протокол, который сохранил пределы, необходимые для точного измерения физиологических датчиков, передовой практики сбора слюнных слюн, и подлинная среда тестирования. В частности, существующие исследования, которые опираются на физиологические датчики, проводятся в экспериментальных средах, которые отключены от образовательных условий (например, Тест на стресс Трира), отсоединяются во времени (например, до или после выполнения задачи) или вводят ошибку анализа (например, использование датчиков в условиях, где студенты могут двигаться). Это ограничивает наше понимание ответов студентов в режиме реального времени на классные занятия и задачи. Кроме того, недавние исследования призвали к более рассмотренным вопросам набора, репрелепатизируемости, действительности, установкам, очистке данных, предварительному анализу и конкретным обстоятельствам (например, добавление переменной в экспериментальный дизайн) в академических исследований эмоций, которые опираются на мультимодальные подходы.

Введение

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

Психологи уже давно поняли важность эмоций людей в выяснении их поведения1. В рамках исследования образования, Академические достижения Эмоции (AEE) стал центром исследования эмоций2. Исследователи, которые используют AAE утверждают, что ситуационные контексты студенты оказываются в важное значение для рассмотрения при изучении эмоций студентов. Студенты могут испытывать связанные с тестом, связанные с классом, или связанных с обучением эмоции, которые включают в себя многокомпонентные процессы, в том числе аффективные, физиологические, мотивационные и когнитивные компоненты. AEE выражается в двух формах: валентность (положительная/отрицательная) и активация (сосредоточенная/нефокусированная энергия). Положительные активирующиеся эмоции, такие как наслаждение, могут увеличить светоотражающие процессы, такие как метапознание, в то время как положительные деактивации эмоций, таких как гордость может привести к низким уровням когнитивной обработки. Отрицательные активацииэмоций,таких как гнев и тревога может вызвать участие, в то время как негативные деактивации эмоций, таких как безнадежность может ослабить мотивацию3,4,5. Академические эмоции способствуют тому, как мы учимся, воспринимаем, решаем, реагируем и решаем2. Для регулирования академических эмоций, человек должен обладать самоэффективностью (SE)6,7,8, что является их уверенность в своей способности использовать контроль над их мотивацией, поведением и социальной средой 6. Самоэффективность и академические эмоции взаимосвязаны, где более низкая самоэффективность связана с негативными деактивирующие эмоциями (например, тревога, гнев, скука) и более высокая самоэффективность связана с положительными активизирующиеся эмоциями (например, счастье, надежда, волнение)6,7,8. SE также считается сильно привязаны к производительности6,7,8.

Исследования, которые изучили класс эмоции опирались на самостоятельной доклады, наблюдения, интервью и артефакты (например, экзамены, проекты)9,10. Хотя эти методы предоставляют богатую контекстную информацию об опыте учащихся в классе, они имеют значительные ограничения. Например, интервью, наблюдения и самоотчеты опираются на интроспективы людей10. Другие методы стремились изучить академические эмоции более проксимально, чем предыдущие исследователи, такие, как те, на основе опыта выборки подходов, где исследователи просят студентов сообщать о своих эмоциях во время школьного дня11. Хотя это исследование позволяет нам более точно сообщать об эмоциях студентов, эта работа опирается на методы самоотчета и не позволяет в режиме реального времени сообщать, поскольку студенты должны приостановить свою работу на экзамене, чтобы решить вопрос об опыте.

В последнее время исследователи начали решать проблемы, связанные с самооценкой меры с помощью биологических или физиологических мер эмоции9, что в сочетании с другими инструментами или методами, такими как обследования, наблюдения, или интервью, состоит из мультимодальной формы сбора данных для образовательных и психологических исследований12. Например, биологические методы, в том числе слюнных биомаркеров, используются для понимания роли биологических процессов на познание, эмоции, обучение, и производительность13,14,15. Для когнитивных процессов андрогены (например, тестостерон) были связаны с различными моделями пространственного распознавания у взрослых и детей16,17 в то время как гипоталамо-гипофизарно-адренокортические гормоны (например, кортизол) и адренергические гормоны (например, слюнные препараты или сАА) связаны со стрессом реагирования среди людей18,19,20.

Электродермальная активность (ЭДА) представляет собой физиологическую меру активации вегетативной нервной системы (ANS) и связана с повышенной активацией системы, когнитивной нагрузкой или интенсивными эмоциональными реакциями21,22 ,23. В экзаменационных мероприятиях, EDA зависит от физической мобильности21,22, телесных и окружающих температур24,25,26,27,и вербализации мысли28, а также чувствительность и степень подключения аналогово-цифровых электродов к коже29.

Хотя это может быть ограничение на использование EDA, этот метод все еще может обеспечить ценную информацию о том, что происходит во время почти в режиме реального времени экзаменов и может служить в качестве перспективного инструмента для изучения AEE и по степени, самоэффективность. В результате, точную картину AEE студентов можно получить с помощью комбинации методов обследования, чтобы определить валентность эмоций, и физиологические и биологические данные, чтобы измерить активацию этой эмоции. Этот документ основывается на предыдущей публикации, опубликованной в области экспертизы30, и расширяет сферу охвата этой работы, включив в сценарий экспертизы многомомодальные подходы (с использованием обзоров опыта, датчиков ЭДА и слюнных биомаркеров). Важно отметить, что описанный ниже протокол позволяет собирать данные нескольких участников одновременно в рамках одной экспериментальной настройки.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Протокол

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

Процедуры были утверждены Институциональным наблюдательным советом (IRB) в рамках общего обзора в Университете штата юта для изучения по гуманитарным вопросам и использования этих конструкций. Типичные результаты включают два семестра курса инженерной статики, каждый из которых имеет несколько иную экспериментальную установку, в западном высшем учебном заведении в Соединенных Штатах. Практические экзамены, содержание которых совпадало с фактическими экзаменами, были разработаны преподавателем курса и использовались для нашего обучения. Обратите внимание, что в описанном ниже протоколе описываются параллельные шаги, и некоторые шаги могут пересекаться.

1. Рассмотрение экспериментальных образцов и интеграции дисциплинарной практики

Поскольку исследователи рассматривают экспериментальные проекты такого рода, дисциплинарные знания и подходы должны быть интегрированы таким образом, чтобы дополнять и поддерживать основную цель исследований. По мере добавления новых инструментов и методов необходимы дополнительные соображения проверки. В этой работе мы рассмотрим экспериментальное исследование, где исследования и электродермальные датчики были использованы для одного из семестров (экспериментальный дизайн А), и сбор слюнных биомаркеров (т.е. кортизол и sAA) был добавлен к последующему семестру (экспериментальный дизайн B). Ниже приведены соображения для двух насев:

  1. Экспериментальный дизайн с обзорами и электродермальными датчиками
    1. Электродермальные датчики чувствительны. Поразительные ответы участников, если непреднамеренно активировать, может создать значительный всплеск в ОТВЕТ EDA. Это особенно важно при рассмотрении нескольких участников для сбора данных, чьи действия могут усилить эти поразительные ответы. Таким образом, не забудьте настроить рабочее пространство тщательно, чтобы свести к минимуму как можно больше отвлекающих факторов, как это возможно. Как показано на рисунке 1, включают в себя щит тестирования, если изучение опыта экспертизы для отдельных лиц или группы лиц.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Чтобы повысить экологическую достоверность среды тестирования, планируйте предоставить любой материал, который студент будет использовать на их фактическом экзамене (например, трудовые книжки, таблицы уравнений), чтобы позволить участникам задуматься и выработать любые необходимые проблемы экзамена
    2. Электродермальные датчики обеспечивают сигнал каждые 1/4тыс. секунды. Чтобы позволить определить и изучить событие, осуществить план по сбору точной меры наначало задачи. При синхронизации электродермальных датчиков с обследованиями убедитесь, что презентация вопроса об обследовании синхронизируется с электродермальным датчиком с помощью внутренних часов компьютера для установления таймфрейма сбора данных (см. рисунок 1). При использовании любых электродермальных датчиков с поддержкой Bluetooth (например, см. Таблица материалов),синхронизации времени в Гринвич меридиан времени (GMT) для учета изменений часового пояса и дневного времени различия во времени обработки данныхпроцедур 30.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Если использование веб-сервера для представления стимулов (например, тестовый вопрос, элемент опроса и т.д.), не забудьте выровнять время между сервером и компьютером внутренние часы, поскольку они обычно не синхронизированы. Обратите внимание, что может потребоваться предварительная установка кросс-платформенного веб-сервера (например, XAMPP или других серверов Apache) на каждый компьютер, используемый для исследования. Если целью синхронизации веб-камеры для целей видеозаписи, рассмотрите возможность использования программного обеспечения безопасности, позволяющего записывать дату, время, час, минуту, секунду и миллисекунду (например, 01/01/2000 04:01:02:05) видео. Обратите внимание, что это видео также должно быть синхронизировано с внутренними часами компьютера и другими устройствами (например, датчиком EDA). Установите веб-камеры для измерения лица участника под разными углами, если это необходимо. Мы рекомендуем, чтобы для фронтальнойвеб-камеры; видео расположено параллельно поверхности рабочей станции и для вниз перед веб-камерами, чтобы позиционировать видео на 30 "до 45" от поверхности рабочей станции к лицу участника.
    3. Поместите электродермальный датчик на недоминирующую руку участника, чтобы свести к минимуму любой шум в сигнале из-за ошибки движения или контакта электрода во время сбора данных, как это было предложено в предыдущем протоколе30. Если исследователи хотели бы свести к минимуму артефакты в EDA из-за движения, одна альтернатива заключается в том, чтобы включить запястье гель площадку в месте, которое удобно для участника, и что одновременно позволяет им отдохнуть их не доминирующей рукой.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Размещение ноутбука, гель площадку, датчик, экзамен листов и других элементов в исследовании должны быть стандартизированы для обеспечения повторения через условия экзамена и семестров. Как показано на рисунке 1, лента художника была использована для центра каждого пункта (например, ноутбуки, экзаменационные листы, камеры) экспериментальной установки последовательно через участников и семестров сбора данных.
    4. Для показаний электродермальных датчиков установите период, в течение которого участники достигли расслабленного состояния для установления базовых данных EDA31. Для этого либо укажите время в начале экзамена, чтобы участники смотрели на щит тестирования (5–15 минут), либо запрограммируйте этот сигнал на портативный компьютер в рамках программы маркировки времени. По завершении этого периода, участники могут начать с любых соответствующих обследований и экзаменационных вопросов. В том же вене, назначить период релаксации в конце экзамена опыт.
  2. Экспериментальный дизайн с обзорами, электродермальными датчиками и саливарными биомаркерами
    1. При интеграции электродермальных датчиков с обследованиями и слюнными биомаркерами убедитесь, что нарушения будут сведены к минимуму в максимально возможной степени. В качестве одной из стратегий, создать обучающий видео, чтобы помочь участникам понять, как предоставить свои образцы слюны в установленные сроки экзамена в соответствии с производственными спецификациями (см. Таблица материалов), чтобы свести к минимуму перерывы от Исследователи.
      ПРИМЕЧАНИЕ: В этом исследовании, исследователи были заинтересованы в сборе слюны в течение четырех временных точек: начало, середина, конец, и после экзамена. Тем не менее, исследователи могут выбрать другие времена, которые они считают подходящим для их исследования. Кроме того, мы использовали метод сбора мазка32 вместо пассивного метода слюни33 для удобства использования и более быстрого времени сбора образцов. Кроме того, мы выбрали комплекты кортизола34 и sAA35 (см. Таблица материалов)и следовали спецификациям производителя в его обработке. Однако, если ваша группа не имеет биологической лаборатории для проведения этих форм тестирования, другие поставщики могут быть в состоянии проанализировать образцы32,36.
    2. При сборе образцов слюны, иметь охладитель с сухим льдом с внутренней температурой -20 градусов по Цельсию; это предотвратит деградацию комнатно-температурных ферментов для образцов кортизола34. При сборе слюнной альфа-амилазы ее устойчивость намного длиннее (пять дней при комнатной температуре и позволяет 5 циклов заморозки-оттепели35). Если сбор обоих, как это было в этом исследовании, следуйте руководящим принципам, необходимым для хранения образцов слюнного кортизола в соответствии с рекомендациями производителя34,35.
    3. При использовании метода сбора мазка25,есть тампон остаются либо во внутренней щеке или под языком участника в течение 60 с. При обработке флаконов и колпачков сбора образцов следуйте протоколам производителя34,35 и передайте информацию участникам до начала исследования.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Если эксперимент является более детальным (например, сбор данных вопросов), убедитесь, что для записи начала и смещения времени каждого сбора слюнных образцов, так как они, возможно, потребуется учитывать в анализе EDA. То же самое относится и к началу и смещению времени сбора данных обследований. Для сбора данных слюны наша группа разработала систему маркировки, позволяющую участникам уведомлять исследователя/проктора о том, что образец слюны будет готов к сбору. Рассмотрите возможность назначения нескольких прокторов для оказания помощи во время экспериментальной сессии в случае, если несколько образцов слюны готовы к сбору и хранению.

2. Настройка и очистка до и после эксперимента

  1. Опросы
    1. В форме опроса организуйте процесс планирования, назначьте идентионирования участников и по мере необходимости соберите любую демографическую информацию. Кроме того, установить или предварительно обозначить любые соответствующие вопросы обследования в рамках подготовки к экспорту данных. Это позволит быстрее и эффективнее проводить анализ данных, управления и статистического анализа.
    2. Синхронизируйте время представления и выхода опроса в рамках протокола экзамена. Если интегрируется датчики или видео, синхронизируйте эти технологии и с программным обеспечением для обследования.
    3. В порядке вежливости и в интересах содействия сердечной и приветствуя исследовательской среды, и если инструкторы согласны, создать автоматизированную электронную почту, содержащую ответы на экзамен вопросы, которые будут направлены участникам немедленно или вскоре после их участие в сессии.
  2. Электродермальные датчики
    1. Планируйте предварительное расписание участников на экзаменационную сессию/время, оцените любую медицинскую информацию и пищевые привычки для EDA и сбора слюны30 и ручной доминирование для коллекции EDA30, и напомните участникам, чтобы избежать потребления сладкие или кофеинированные продукты в день эксперимента. Это важно, поскольку определенные медицинские условия (например, нарушения обмена веществ) и пищевые привычки (например, потребление кофеина) могут влиять на ЭДА (и слюнные значения), как это было предложено в предыдущем протоколе30.
    2. Прежде чем участники прибудут, убедитесь, что датчики правильно откалиброваны, обновления программного обеспечения были приняты меры, и датчики были очищены с 70% алкоголя салфетки30.
    3. При установке датчика EDA на запястья участника, убедитесь, что поместите его на недоминирующую руку участника. Чтобы соответствовать датчику EDA:
      1. Поместите датчик с кнопкой, обращенной вниз к большому пальцу.
      2. С их ладонями лицом к их лицу, есть участники рисовать мнимую линию из пространства между вторым и третьим пальцем их не доминирующей стороны их середине запястья области и место датчик апогея электродов там.
      3. Попросите участников соответствовать сенсорным ремням таким образом, чтобы это не было слишком туго или слишком свободно.
        ПРИМЕЧАНИЕ: Репрезентативное изображение этой примерки можно найти на рисунке 2.
    4. При запуске датчика, не забудьте следовать протоколам производителя31, чтобы обеспечить датчики настроены для сбора данных. В этом эксперименте, протокол с учетом использования с определенной маркой датчиков (см. Таблица материалов), хотя исследователи могут использовать любой физиологический датчик по своему выбору.
      1. Для устройств, используемых здесь, угнетать кнопку датчика в течение трех секунд. Зеленый свет будет мигать с перерывами, а затем красный мигающий свет, а затем исчезают происходит.
      2. Во время выцветания, чтобы убедиться, что датчик ON, нажмите кнопку один раз менее чем за 1 с. Если он мигает красным цветом, это указывает на то, что он записывает данные.
    5. При повороте датчика OFF, нажмите кнопку на 3 с. Датчик выключится, если огни в нижней части браслета пойдут от зеленого до выцветания.
    6. Для получения данных с датчика подключите их к компьютеру и загрузите данные в систему управления программным обеспечением в соответствии с рекомендациями производителя31.
  3. Саливарные биомаркеры
    1. Как указывалось ранее, предварительно оценить любые медицинские условия или диетические привычки, которые могут влиять на слюнные значения во время анализа. Кроме того, напомните участникам не носить бальзам для губ, макияж или продукты возле губ, когда они прибывают на сессию, так как это может привести к загрязнению, которые могут влиять на образцы кортизола и слюнной альфа-амилазы. Если участники приходят носить эти продукты, осторожно направлять их в туалет или обеспечить соответствующие салфетки, которые будут удалять эти продукты без введения других химических веществ (например, вода на салфетке по сравнению с макияжем удаления полотенец). Наконец, четкие экспериментальные комнаты продуктов питания или напитков, которые имеют сильный запах (например, пицца, апельсины), которые могут повысить производство слюны среди участников.
    2. По прибытии участников в экспериментальный зал, стороны участников 1 унция воды вылил в чашку в их присутствии. Попросите их свист и проглотить воду. Это делается для очистки рта от любых остатков пищи, которые могут повлиять на кортизол и слюнные альфа-амилазы данных.
    3. При сборе данных EDA в сочетании со слюной, осторожно напомните участникам, чтобы свести к минимуму движение рук в руке, которая имеет датчик EDA. Таким образом, участники должны быть проинформированы о том, что любая коллекция образцов слюны должна быть сделана в их доминирующей руке. Для облегчения этого процесса рекомендуется, чтобы экспериментальная установка включает в себя предварительно обозначенные флаконы и стенд, чтобы свести к минимуму потерю образцов (обратитесь к рисунку 1).
    4. При сборе образцов слюны, носить свежие нитриловые перчатки, чтобы свести к минимуму любые частицы пыли или любой другой загрязняющих веществ из рук масла, которые будут переданы в слюнный образец флакон.
    5. Как указывалось ранее, немедленно перенесите образцы в охладитель, который имеет внутреннюю температуру -20 градусов по Цельсию.

3. Повышение экологической достоверности в свете обследований, электродермальных датчиков и слюнных биомаркеров

  1. Относительно подлинности экзамена
    1. Чтобы обеспечить подлинный опыт тестирования, согласовать содержание экзамена с содержанием курса. Для этого просмотрите содержание курса совместно с группой экспертов по контенту, включая инструктора курса.
    2. Выберите оценку (тест или оценку) содержимого курса, которое может быть воспроизведено в экспериментальной обстановке или может дополнить существующее содержание курса (например, практический экзамен).
      ПРИМЕЧАНИЕ: В зависимости от политики Институционального совета по обзору вашего учебного заведения, использование реальных экзаменов не может быть разрешено из-за его потенциального вреда для оценок студентов в курсе. Таким образом, вместо этого может быть рассмотрен аналогичный опыт (например, практический экзамен).
    3. Наряду с преподавателем, разработать ключ ответа и экзамен проблемы и его решения, которые будут использоваться для сбора данных о производительности на гранулированном уровне (т.е. вопрос за вопросом) и / или макроуровне (т.е. весь экзамен) в зависимости от целей исследования
    4. Попросите инструктора также предоставить любые дополнительные материалы, которые обычно используются на экзаменах (например, шпаргалки) или любые допустимые материалы (например, учебники, список ссылок), обычно используемые в их курсах. Экспериментаторы должны быть готовы предоставить эти инструменты для участников.
    5. Убедитесь, что среда тестирования параллели экспериментальной установки (например, время экзамена, предложение экзамена-тест-центр или класс и т.д.) и его особенности, такие как рабочее место, освещение, температура в комнате, среди других.
  2. Что касается включения в обзор
    1. В зависимости от количества вопросов обследования важно учитывать приблизительное время; участникам может потребоваться для заполнения вопросов опроса во время сдачи экзамена.
    2. Выделяй дополнительное время для проведения тестов для учета перерывов и разработки экзаменационной программы для возвращения студентов к конкретной проблеме экзамена, если опрос может их перемежать. Также убедитесь, что время прерывания согласовано между участниками (например, начало, середина и конец экзамена).
    3. В зависимости от типа экспериментального проектирования, если необходим детальный тип ответов (например, вопрос за вопросом), сначала планируйте представить проблему экзамена, затем побудить участников ответить на вопрос опроса, а затем разрешить участникам ввести свой ответ (например, открытый текст, множественный выбор и т.д.). Это позволит участникам в первую очередь просмотреть проблему и ответить на вопрос обследования в соответствии с представленной проблемой. Если экспериментальный дизайн находится на макроуровне, убедитесь, что участникам будет позволено поразмышлять об экзаменационном опыте до этого момента, прежде чем ответить.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Теории и гипотезы важно рассматривать в этом шаге, как выбор конкретного вида представления пункта (например, обследование, экзамен) будет иметь значение. Например, при изучении самоэффективности, это лучше всего оценивается на уровне тестового вопроса, в то время как академические достижения эмоции, как правило, задают до, во время и после экзамена.
  3. Что касается датчиков электродермальной активности
    1. Для обеспечения участников не слишком подчеркнул из-за экспериментального протокола, включают калибровки и релаксации периоды на протяжении всего экзамена опыт. Одна из стратегий могла бы заключаться в том, чтобы позволить участникам переориентировать свое внимание на вопросы. Начиная с простого ответа вопрос (например, "Какой день недели мы в?") и позволяют участникам 30 с отдохнуть между каждым экзаменационным вопросом.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Имейте в виду, что понимание дизайна экзамена вопросы себя и прогнозирования того, что реакции студентов может быть важным (например, увеличение когнитивных нагрузок или нейронной эффективности37), поскольку они могут повлиять на слюнный маркер и данные EDA Коллекции. Например, экзаменационные вопросы должны быть в форме эссе запись, которая потребует движения рук, которые могут повлиять на данные EDA24,25 или экзамен может быть разработан с различными уровнями сложности, которые могут повлиять на студентов когнитивных нагрузок или нейронной эффективности37.
    2. Убедитесь, что программа штамповки времени будет учитывать любые изменения в опыте экзамена (например, периоды калибровки, начало и смещение между вопросами калибровки, начало и смещение вопросов опроса, начало и завершение экзамена). Это важный шаг, поскольку он позволит сопоставления источника данных, который будет определять интервалы или события, которые будут обработаны и проанализированы.
  4. Что касается использования слюнных биомаркеров
    1. Помните о том, когда собирать слюнные биомаркеры.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Слюнные биомаркерные исследования, как правило, исследуются через до-середине пост-пост-пост-дизайн32,33,34,35,36. Как кортизол занимает 20 минут, чтобы ответить на стресс14, эти временные лаги необходимы для наблюдения за началом кортизола и восстановления. В случае подготовки студентов к экзамену, участники могут беспокоиться о сдаче экзамена, и, таким образом, до начала меры не может быть возможным. Также важно не часто прерывать студентов во время экзамена. В нашем исследовании, мы решили собирать слюну один раз до начала, один раз во время, сразу после, и 20 минут после экзамена как можно тише, чтобы свести к минимуму нарушения. Сроки тестирования выборки приведены на рисунке 3.
    2. В программу экзамена, включите приуроченные подсказки для участников сигнала, когда пришло время собирать слюну. Включите 60-летний таймер, чтобы участники знали о продолжительности сбора слюны. Верните участников к проблеме, над которой они работали на экзамене после завершения 60-х годов.

4. Рассмотрение вопросов обработки и анализа данных

  1. Съемки
    1. Убедитесь, что результаты данных маркируются и организуются надлежащим образом, чтобы обеспечить эффективное управление данными и обеспечить статистические программы (например, SPSS, SAS) могут выполнять любой необходимый анализ.
    2. Определить любые потенциальные данные выброса на основе стандартов для обнаружения выбросов обследования38, а также любых определенных демографических данных, собранных ранее (например, медицинские условия).
    3. Определить тип статистического анализа и/или моделирования для проведения на основе установленного исследовательского вопроса (ы) и/или гипотез
  2. Электродермальная активность
    1. Обратите внимание, что электродермальные данные могут варьироваться в зависимости от компании. Для устройства, используемого в данном исследовании31,выходы данных представлены как единый столбец со временем начала, измеренным в GMT, а затем частотой сбора данных и EDA, измеренным в microSiemens. Данные EDA затем приращения в зависимости от частоты сбора данных. Поскольку данные зависят от времени начала, конвертировать это время в UNIX время в соответствии с производственными протоколами и предыдущими протоколами30. Это позволит более беспрепятственно синхронизировать изменения данных EDA на протяжении всего эксперимента.
    2. Выявление и удаление любых потенциальных источников выбросов, таких как неисправность датчика, неполный сбор данных или плохой контакт электродов в коже. Они будут определены отрицательными значениями или постоянными почти нулевыми непрерывными сегментами данных в листе вывода данных.
    3. Выявление и удаление любых потенциальных генерируемых пользователем источников выбросов, таких как неустойчивые движения (например, рукотворный стол или нервное постукивание), обследование или периоды сбора слюнных биомаркеров, или большие изменения температуры тела или показания артериального давления .
    4. Чтобы удалить шум из-за движения, сделайте следующую серию шагов:
      1. Во-первых, сканирование через акселерометр участников (ACC) профили, также предоставляемые датчик запястья. Обратите внимание, что данные будут иметь столбцы X, Y и No, указывающие на трехмерные горизонтальные, вертикальные и пространственные движения рук соответственно. Рассчитайте скользящую среднюю данных этого акселерометра в соответствии с Евклидным Расстоянием (L2-Norm)39,53 уравнения для расчета общего движения:
        figure-protocol-1
      2. Рассчитайте стандартное отклонение значений евклидов для всего набора участников и ранжирования их. Рассчитайте также средние значения значений евклидовых расстояний.
      3. Рассчитайте коэффициент дисперсии значений евклидов расстояния для определения соотношений сигнала к шуму40 в соответствии со следующим уравнением:
        figure-protocol-2
        ПРИМЕЧАНИЕ: Коэффициент значений дисперсии, превышающий балл 1, указывает на выброс и должен быть удален из анализа в соответствии с рекомендациями при обработке сигнальных данных33.
      4. После удаления шума из-за движения определите необходимый порог для фильтрации данных. Для этого вычислите верхние и нижние пределы 95% стандартного отклонения сигналов. Любые данные за пределами этих диапазонов могут быть либо удалены из набора данных/анализа, либо вменяемы в соответствии с целями и задачами исследователя. Для этого исследования мы решили усреднеть внешние диапазоны с определенными приемлемыми данными.
      5. Вернуться к данным EDA и использовать данные акселерометра с отметкой времени для определения соответствующих интервалов EDA (которые также были проштампованы по времени).
        ПРИМЕЧАНИЕ: Для синхронизации акселерометра и электродермальных данных, обратите внимание, что частоты записи различны (4 Гц для EDA и 32 Гц для АКК), поэтому они должны быть сначала выровнены. Поскольку, по своей сути, будет больше данных АКК, чем данных EDA, использовать средние значения EDA для учета этой разницы.
    5. После того, как наборы данных EDA были очищены41,42, хотя отфильтрованные данные акселерометра, приступить к отделу тонизирующих (базовый) и phasic (немедленный, реактивный) сигналы с помощью предписанных инструментов (например, Ledalab, EDA Explorer)43 44, для статистического анализа, в первую очередь понастояние, фильтрованные данные EDA используются и значения (например, величины, количество пиков, время задержки) рассчитываются на основе вопроса исследования / гипотезы и с использованием методов, описанных Bouscien22,23.
  3. Саливарный биомаркер
    1. Для кортизола и слюнных альфа-амилазы анализы, следуйте протоколам производителя22,23,24,25,26,27,28 и рекомендации технического специалиста относительно условий использования, хранения и обработки образцов.
    2. Спин оттаять образцы при 1500 х г при 4 градусах По Цельсию. Не забудьте удалить тампоны тщательно и что флаконы слюнных супернатант в нижней части флакона, чтобы обеспечить разделение муцина.
    3. Как хорошая практика, прежде чем следовать протоколам ассеи, сделайте промывку буфера из скважин с помощью шайбы перед обработкой. Это особенно важно для кортизола.
    4. Убедитесь, что считыватель пластин оптической плотности был запрограммирован на соответствующие температуры (например, образцы sAA требуют температуры инкубации 37 градусов по Цельсию, в то время как образцы кортизола требуют комнатных показаний температуры) и длин волн (т.е. sAA требует 405 нм и кортизол требует 450 нм и 490-492 нм эталонных фильтров). Для анализов sAA, рекомендуется, чтобы пластины читатель используется как шейкер и инкубатор внутри.
    5. Следуйте протоколам производителя34,35 для расчета значений концентрации каждого образца и соответствующего внутри- и меж-анализпроцентов коэффициента вариации (%CV) уравнений для выявления выбросов из набор данных (это рассчитывается по-разному по сравнению с уравнением, представленным ранее). Пожалуйста, обратите внимание, что для sAA, отслеживать много номеров, используемых в элементах управления, поскольку они не стандартизированы.
      1. Во-первых, в среднем % CV элементов управления по номеру лота, а затем в среднем эти значения, чтобы получить большой средний %CV оценка.
      2. Для образцов, производитель рекомендует, чтобы внутри-асси образцов должны иметь %CV под 10%, в то время как элементы управления должны иметь меж-асссея %CV под 15%34,35. Однако эти значения % CV будут в значительной степени зависеть от лабораторных условий и оборудования, используемого для проведения исследований. Таким образом, рассмотреть альтернативные методы иммуноанализ проверки по мере необходимости45.
    6. Заморозить образцы слюны при -80 градусов по Цельсию после проверки, чтобы проверить его проверку. Не замораживайте оттепель более одного раза, чтобы предотвратить дальнейшую ферментативную деградацию образцов или элементов управления.
  4. Триангуляция данных
    1. В зависимости от вопроса или гипотезы исследования, соотнести соответствующие переменные. Убедитесь, что все выбросы и данные должным образом предварительно обработаны и отфильтрованы перед использованием46.
    2. Определите, если размер выборки, точки сбора данных, наблюдаемой статистической мощности, и исследования вопросы или гипотезы требуют объединения данных47, или с использованием повторных мер аналитических методов48,49, 50.
    3. Учет межиндивидуальных различий в времени задачи51 и задержки в ответе слюнных биомаркеров на стресс14,использование меток времени или определение событий для синхронизации наборов данных вместе.
    4. Используя статистические модели и программное обеспечение, анализируйте набор данных и интерпретируйте полученные результаты.

содержит 16 почтовых файлов.  Каждый почтовый файл содержит все викторины EOL для данной главы Core.  Они захотят распаковать этот файл, а затем каждый почтовый файл загружается индивидуально в Canvas.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Результаты

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

В этом исследовании, мы были заинтересованы в изучении влияния самоэффективности, производительности и физиологических (EDA датчики) и биологических (SAA и кортизол) ответы студентов инженерных студентов, как они сдавали практический экзамен. Показанные данные являются репрезентативным подмножеством образцов: a) с использованием обследований и электродермальных датчиков (экспериментальный проект A) и b), которые включали тот же экзамен наряду с данными слюнных биомаркеров (экспериментальн...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Обсуждение

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

Хотя физиологические меры были использованы во многих подлинных контекстах обучения, очень важно разработать исследовательскую среду, которая учитывает пределы текущей технологии. Наш дизайн уравновешивает потребность в подлинной среде тестирования и учитывает технологию. Удобное ограничение движения участников, сокращение непреднамеренных перерывов и проверка времени, которые участники тестируют, являются важнейшими шагами в протоколе.

Пространство и расходы электродермальных сенсорных устрой...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Раскрытие информации

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

Авторам нечего раскрывать.

Благодарности

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

Этот материал основан на работе, частично поддержанной Национальным научным фондом (NSF) No. EED-1661100, а также грант NSF GRFP, предоставленный Дарси Кристенсен (No 120214). Любые мнения, выводы и выводы или рекомендации, изложенные в этом материале, не обязательно отражают мнения НСФ или УСУ. Мы хотим поблагодарить Шери Бенсон за ее добрые обсуждения и рекомендации для нашего статистического анализа.

Вклад автора в настоящем документе: Вильянуэва (проектирование исследований, сбор и анализ данных, написание, редактирование); Husman (проектирование исследований, сбор данных, написание, редактирование); Кристенсен (сбор и анализ данных, написание, редактирование); Youmans (сбор и анализ данных, письмо и редактирование); Хан (сбор и анализ данных, написание, редактирование); Vicioso (сбор и анализ данных, редактирование); Лампкинс (сбор и редактирование данных); Грэм (сбор и редактирование данных)

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
Медицинский морозильник объемом 1,1 куб. футаКомпактное соответствие# bci2801863Они могут использовать любую морозильную камеру, если она может опускаться ниже -20 градусов по Цельсию; их можно использовать для хранения образцов слюны в течение более длительных периодов времени (~ 4 месяца) перед проведением анализов слюны.
Кемпинговый холодильникAmazon(любой размер/тип)Может использоваться для хранения образцов слюны во время сбора данных
датчик E4Empatica IncE4 Браслет Rev2Вы можете использовать любой датчик EDA или компанию, если он записывает EDA и акселерометрию
EDA Explorerhttps://eda-explorer.media.mit.edu/(открытый исходный код)Может использоваться для определения потенциальных источников шума, которые не обязательно связаны с движением
НоутбукиDellLatitude 3480Они могут использовать любой настольный компьютер или ноутбук
Ledalabhttp://www.ledalab.de/(открытый исходный код)Могут использоваться для разделения тонических и фазовых сигналов EDA после выполнения этапов фильтрации
MATLABhttps://www.mathworks.com/products/matlab.html(версия варьируется в зависимости от обновлений)Используются для Ledalab, EDA Explorer и для создания настраиваемых программ временных меток.
Salivary Alpha Amylase Enzymatic KitSalimetrics‎# 1-1902Что касается наборов слюны, вы должны запланировать либо заказать компанию для анализа ваших образцов и/или обратиться в лабораторию молекулярной биологии для обработки
Salivary Cortisol ELISA KitSalimetrics# ‎ 1-3002Для наборов слюны вы должны запланировать либо заказать компанию для анализа ваших образцов и/или обратиться в лабораторию молекулярной биологии для обработки
Испытательный разделитель (Privacy Shields)Amazon#60005Они могут использовать любую марку тестового щита, если они охватывают рабочее место
Веб-камераAmazonLogitech c920Они могут использовать любую веб-камеру, если она имеет разрешение HD и 1080p или выше

Ссылки

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

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Перепечатки и разрешения

Запросить разрешение на повторное использование текста или иллюстраций этой статьи JoVE

Запросить разрешение

Теги

Похожие статьи