Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Behavior
Click here for the English version

Behavior

بروتوكول متعدد الوسائط لتقييم المعرفة والتموينية والتنظيم الذاتي في البالغين الذين يعانون من صعوبات في التعلم

Published: September 27, 2020 doi: 10.3791/60331
Automatic Translation
1, 1, 1, 1, 2, 2
1University of Oviedo, 2University of Central Florida

Summary

ويقترح العمل الحالي بروتوكول تقييم متعدد الوسائط يركز على ما وراء المعرفية، والتنظيم الذاتي للتعلم، والعمليات العاطفية، التي تشكل أساس الصعوبات في البالغين المصابين بـ LDs.

Abstract

تشمل صعوبات التعلم اضطرابات أولئك الذين يعانون من صعوبة في التعلم واستخدام المهارات الأكاديمية، ويظهر الأداء دون التوقعات لأعمارهم الزمنية في مجالات القراءة والكتابة و / أو الرياضيات. كل من الاضطرابات التي تشكل LDs تنطوي على عجز مختلفة; ومع ذلك، يمكن العثور على بعض القواسم المشتركة داخل هذا التغاير، من حيث تعلم التنظيم الذاتي والتنمّر. على عكس العصور المبكرة والمستويات التعليمية في وقت لاحق، لا يكاد يوجد أي بروتوكولات تقييم قائمة على الأدلة للبالغين ذوي الـ LDs. تؤثر LDs على الأداء الأكاديمي ولكن لها أيضًا عواقب وخيمة في السياقات المهنية والاجتماعية والعائلية. واستجابة لذلك، يقترح العمل الحالي بروتوكول تقييم متعدد الوسائط يركز على ما هو فوق المعرفي، والتنظيم الذاتي للتعلم، والعمليات العاطفية، التي تشكل أساس الصعوبات في البالغين الذين يعانون من LDs. ويتم إجراء التقييم من خلال تحليل عملية التعلم على الإنترنت باستخدام طرق وتقنيات وأجهزة استشعار متنوعة (مثل تتبع العين، وتعبيرات الوجه عن العاطفة، والاستجابات الفسيولوجية، واللفظ المتزامن، وملفات التسجيل، وتسجيلات الشاشة للتفاعلات بين الإنسان والآلة) والأساليب خارج الخط (مثل الاستبيانات والمقابلات وتدابير الإبلاغ الذاتي). ويهدف هذا المبدأ التوجيهي القائم على النظرية والقائم على التجربة إلى تقديم تقييم دقيق للحسابات في مرحلة البلوغ من أجل تصميم مقترحات فعالة للوقاية والتدخل.

Introduction

اضطرابات التعلم المحددة (SLDs) تشمل اضطرابات أولئك الذين لديهم صعوبة في التعلم واستخدام المهارات الأكاديمية، وعرض الأداء دون التوقعات لأعمارهم الزمنية في مجالات القراءة والكتابة و / أو الرياضيات1،2. هناك تقديرات مختلفة لمعدلات الانتشار حسب العمر واللغة والثقافة التي تم تحليلها ولكنها تتراوح بين 5% و15%1,,3. ضمن الفئة العالمية من الاضطرابات العصبية في الدليل التشخيصي والإحصائي للاضطرابات العقلية (5إد. 1,ومن الضروري أيضا أن تركز على حدوث اضطراب نقص الانتباه / فرط النشاط (يشار إليه فيما بعد ADHD) كما هو اضطراب شائع التي أدت إلى خلافات مختلفة حول كيفية التعامل معها في السنوات الأخيرة. استنادا إلى DSM-51، يمكن تعريفه على أنه نمط من السلوكيات المستمرة من الغفلة و / أو فرط النشاط الاندفاع. وبالمثل، اضطراب طيف التوحد (المشار إليه فيما يلي ASD) هي فئة في نفس الدليل الذي يشمل الطلاب الذين يقدمون اضطرابات النمو العصبي نتيجة للاختلالات متعددة العوامل في الجهاز العصبي المركزي، مما يؤدي إلى اختلالات نوعية في ثلاثة مجالات أساسية من تطور الشخص: التفاعل الاجتماعي، والتواصل والمصالح والسلوكيات1،,2.

وعلى هذه الخطوط، برز مفهوم جديد يبتعد عن الشعور بالعجز ويقدم نهجا أكثر إيجابية لهذه الاضطرابات ليكون متسقا مع الأفكار الحالية للصعوبات النمائية العصبية حيث أن التعايش الشديد والمتداخل4. من هذه النماذج الجديدة، من المفهوم أن المهارات المشاركة في العمليات المعرفية رفيعة المستوى، والتي تسمح بإدارة وتنظيم سلوك المرء من أجل تحقيق الهدف المنشود، هي حاسمة للتنظيم الذاتي، وبالتالي، لأنشطة الحياة اليومية، بما في ذلك تلك الأكاديمية5. في سياق مرحلة البلوغ، تطورت التنوع العصبي لتشمل أنواع مختلفة من الصعوبات، بما في ذلك ADHD و ASD، فضلا عن عسر القراءة، خلل الأداء، و / أو dyscalculia. وبناء على ذلك، فإننا نقترب من هذا التنوع العصبي من مفهوم واسع لصعوبات التعلم (LDs). الزيادة في عدد الطلاب الذين يعانون من هذا التنوع المسجلين في التعليم ما بعد الثانوي هو موثق جيدا ويرجع ذلك جزئيا إلى زيادة في معدلات التخرج من المدارس الثانوية للطلاب ذوي الإعاقة6، ولكن في الوقت نفسه ، هناك أقل البحوث حول عملية التعلم لهؤلاء الطلاب من الضروري7.

كل من الاضطرابات التي تم تناولها في عزلة تنطوي على عجز ومظاهر مختلفة؛ ومع ذلك ، يمكن العثور على بعض القواسم المشتركة داخل هذا التغاير من حيث LD ، مثل ميتاكجنجيني ، والتنظيم الذاتي ، والخلل العاطفي8،9،10،11. ثلاثة أسس أساسية في أدب التعلم بشكل عام، وLDs بشكل خاص، التي تمثل أساس التعلم الناجح وتلعب دورا أساسيا في هذه الصعوبات المعروفة على المستوى الأكاديمي12. فضلا عن هذا, نهج أخرى تفهم أنه يمكن أن يكون هناك بعض القواسم المشتركة بين العجز في الوظائف التنفيذية, مثل مشاكل في المعالجة التلقائية أو الذاكرة العاملة, التي تحدث في اضطرابات مختلفة مثل ADHD واضطرابات القراءة13 أو ADHD و ASD5. ومع ذلك، لا يزال هناك عمل يتعين القيام به في هذا المجال، حيث لا تصل جميع الدراسات إلى نفس الاستنتاجات المتعلقة بهذه النقاط المشتركة فيما يتعلق بالوظائف التنفيذية. ويمكن أن يرجع ذلك إلى الاختلافات التي قدمتها العينات التي تستند إليها الدراسات وإجراءات تقييم الوظائف التنفيذية المستخدمة في التحقيقات5،14.

ومن الناحية التعليمية، فإن هذا المزيج المتنوع لا يؤثر فقط على نوعية التعلم، نظرا للطبيعة الأساسية للوظائف المتأثرة، ولكن أيضا الظواهر مثل التسرب من المدارس، وتغيير درجة، وما إلى ذلك، مع ما يترتب على ذلك من آثار اقتصادية على الحكومات والجامعات15. ومعدل التسرب من الدراسة بالنسبة للطلاب الذين يعانون من الإعاقة الذهنية أعلى منه بالنسبة للطلاب من عامة السكان16 ولكنه أعلى أيضاً من معدلات التسرب عن أي فئة أخرى من الإعاقات النفسية باستثناء الطلاب الذين يعانون من اضطرابات عاطفية17. وفي المقابل، فإن عدد الطلاب الذين يحصلون على التعليم ما بعد الإلزامي (التدريب المهني، الكلية، الخ) يتزايد15، وتحديدا في التعليم العالي19،20،2121،22. وعلاوة على ذلك، يمكن للمرء أن يفترض جيدا أن هناك العديد من الطلاب مع LD أكثر من أولئك الذين يمرون رسميا من خلال الخدمات الطلابية وعادة ما تشكل إحصاءات انتشار23.

ولا يتم اكتشاف هذه الصعوبات دائما خلال مرحلة الطفولة، وخاصة في البالغين الذين ولدوا قبل أن يتم النظر في هذه الاضطرابات في النظام الأكاديمي العادي، وأعراض هذه الاضطرابات تستمر طوال حياة الناس وتسبب صعوبات في العمل والتعليم وحياتهم الشخصية24. وقد أظهرت الأبحاث أنه على الرغم من أن الناس قد التغلب على بعض الصعوبات التي يواجهونها، ومعظمها لا تزال تظهر الصراعات مع التعلم أثناء مرحلة البلوغ واستمرارها لا تزال إشكالية في تلك المستويات التعليمية العليا25.

ومن المفارقات أنه خلافاً للمستويات التعليمية السابقة والأعمار السابقة، لا تكاد توجد أي أدوات قائمة على الأدلة أو بروتوكولات تقييم للبالغين المصابين بـ LDs. وعلى الرغم من انتشار أدوات التشخيص لتقييم الـ LDs أثناء الطفولة، فإن توافر الأدوات والمنهجيات الصالحة والموثوقة للسكان البالغين محدود بشكل كبير24. وقد وجد استعراض حديث للمؤلفات حول صعوبات التعلم في التعليم العالي أن معظم المعلومات التي تم جمعها في هذا الصدد تتم من خلال المقابلات، وفي بعض الأحيان فقط يتم استخدام استبيانات التقرير الذاتي26. إن منهجية التقرير الذاتي والمقابلات، على الرغم من قيمتها، ليست كافية لتقييم عمليات المهارات المعرفية والتنظيم الذاتي والمهارات العاطفية تقييما دقيقا، في الواقع، من بين أمور أخرى، بسبب طبيعة العملية. أهمية المقاييس ومنهجية المقابلة لقياس تلك العمليات لا يمكن إنكارها27،28، ولكن أيضا المشاكل المرتبطة بها من صحة29 والتناقض مع أساليب مبتكرة أخرى للتقييم30. وثمة مشكلة إضافية في الكشف عن الـ LDs هي التحيز في تشخيص الاضطراب بسبب عدم وجود بروتوكولات تقييم شاملة. إن حقيقة أن المهنيين ليس لديهم بروتوكول مرجعي يستند إلى متغيرات موضوعية كثيرا ما يسبب العديد من الحالات السلبية الإيجابية الكاذبة والزائفة من LDs31.

واستجابة لندرة الأدوات المتاحة للبالغين والحاجة إلى تحسين المنهجية القائمة، تقترح الدراسة الحالية بروتوكول تقييم متعدد الوسائط يركز على عمليات التعدد المعرفي والتنظيم الذاتي والعمليات العاطفية، التي تشكل أساس الصعوبات التي يواجهها البالغون المصابون بـ LDs. تماشيا مع الأدب الحالي، نقترح التحرك نحو القياس التكاملي ومتعدد القنوات32،,33. ويتم التقييم من خلال تحليل لعملية التعلم على الإنترنت باستخدام عدة طرق وتقنيات وأجهزة استشعار (مثل بيئة التعلم عبر الوسائط الفائقة، الواقع الافتراضي، تتبع العين، تعبيرات الوجه من العاطفة، الاستجابات الفسيولوجية، ملفات السجل، التسجيلات الشاشة للتفاعلات بين الإنسان والآلة) والأساليب خارج الخط (مثل الاستبيانات والمقابلات وتدابير الإبلاغ الذاتي). تقدم هذه المنهجية المختلطة دليلا على نشر العمليات المستهدفة قبل وأثناء وبعد التعلم التي يمكن أن تثليث لتعزيز فهم كيفية تعلم الطلاب وأين تكمن المشكلة، إذا كان هناك واحد34.

ويُنفذ بروتوكول التقييم على مدى دورتين. يمكن أن يتم جلسات في جلسة واحدة أو قد تحتاج إلى تطبيقات جزئية اعتمادا على الشخص. يركز الأول على الكشف عن أو تأكيد LDs وما هو نوع معين من الاضطراب الذي نواجهه ، والثاني مصمم للذهاب إلى العمليات المعرفية والتنظيم الذاتي والعاطفية لكل حالة على حدة في العمق.

وتهدف الجلسة 1 إلى أن تكون تشخيص أو تأكيد تقييم الإعاقة التعلم المشاركين: SLD، ADHD و / أو ASD (عالية الأداء) لتحديد نوع المشاكل المحددة لدى المشاركين. وهذا التقييم ضروري لسببين. 1) نادراً ما يكون لدى البالغين ذوي صعوبات التعلم معلومات دقيقة عن سلوكهم المختل. بعض منهم يشكون في أن لديهم LD ولكن لم يتم تقييمها. وقد يكون آخرون قد قُيِّموا عندما كانوا أطفالاً ولكنهم لا يملكون أي تقارير أو معلومات إضافية. 2) قد يكون هناك اختلافات مع التشخيصات السابقة (على سبيل المثال، تشخيص عسر القراءة السابقة بدلا من التشخيص الحالي لعجز الانتباه وبطء سرعة المعالجة؛ التشخيص ASD السابقة على النقيض من القدرة الفكرية المحدودة الحالية، الخ). ويجري مقابلة المشترك، وتُطبَّق استبيانات واختبارات موحدة. هذه الدورة هنا يتم تنفيذها من قبل المعالجين ذوي الخبرة في تشخيص صعوبات النمو والتعلم في سياق البحوث والسريرية في مكاتب مختلفة من كلية علم النفس الاسبانية. تبدأ الجلسة بمقابلة منظمة تجمع معلومات السيرة الذاتية إلى جانب وجود الأعراض المتعلقة بـ SLDs التي يشار إليها في DSM-51. وبعد ذلك، يستخدم اختبار القدرة الفكرية المرجعية WAIS-IV35 في حالة تطبيق معيار الاستبعاد ولأنه يوفر معلومات قيمة جداً للصعوبات في التعلم من المقاييس "ذاكرة العمل" و"سرعة المعالجة"36. بالإضافة إلى ذلك ، يتم استخدام PROLEC SE -RevisedTest 37 على نطاق واسع لتقييم إعاقات القراءة (العمليات المعجمية والدلالاتية و / أو التركيبية للقراءة) ، وهي واحدة من أكثر الصعوبات انتشارا وتعطيلًا للتعلم في السياقات الأكاديمية الحالية ، والتي تتداخل مع اضطرابات أخرى مثل ADHD38. يجمع هذا التقييم دقة القراءة وسرعتها وطلاقتها إلى جانب إعاقات القراءة، والأهم من ذلك، حيث تحدث عملية القراءة الفشل37 (تم تقييم هذا الاختبار مع طلاب ما قبل الجامعة. حاليا، لا توجد اختبارات في إسبانيا التي يتم تكييفها مع السكان البالغين العام، لذلك تم اختيار هذا الاختبار لأنه هو الأقرب إلى السكان المستهدفين). ثم، ونحن فحص أعراض ADHD من خلال منظمة الصحة العالمية الكبار ADHD تقرير ذاتي مقياس (ASRS)39 وصقل تقييم هذا الاضطراب، وإدخال متعدد الوسائط مع واقع افتراضي متطورة اختبار الأداء المستمر لتقييم العمليات الانتباه والذاكرة العاملة في البالغين، وNesplora حوض السمك31،40. هذا الاختبار هو أداة مفيدة جدا عند تشخيص ADHD في البالغين والمراهقين فوق 16 سنة في سيناريو البيئية, توفير موضوعي, بيانات موثوقة. وهو يقيم الاهتمام الانتقائي والمستمر ، الاندفاع ، وقت رد الفعل ، الاهتمام السمعي والبصري ، والمثابرة ، ونوعية التركيز الانتباه ، والنشاط الحركي ، والذاكرة العمل وتكلفة تغيير المهمة. بالإضافة إلى ذلك، جنبا إلى جنب مع WAIS-IV35 ككل لجمع المعلومات حول القدرة الفكرية للمشارك، ونحن نولي اهتماما خاصا لمقاييس "ذاكرة العمل" و "سرعة المعالجة" لأنها ترتبط صعوبات التعلم وتستخدم نتائج هذه المقاييس في القرار النهائي. وأخيرا ، ونحن تشمل التوحد طيف حاصل (AQ - قصيرة)41 في البروتوكول ، والنسخة القصيرة من AQ - الكبار موثوق بها من بارون كوهين ، ويلرايت ، سكينر ، مارتن وكلولي42.

وتركز الجلسة الثانية على تقييم متعدد الوسائط لعملية تعلم المشارك. يكمن مفتاح فهم التعلم المعقد في فهم نشر العمليات المعرفية، المعرفية، التحفيزية، والعاطفية للطلاب43. وتحقيقاً لتلك الغاية، يعمل المشاركون مع ميتاتوتور، حيث يتم ملاحظة استخدام الاستراتيجيات المعرفية المعرفية والمعرفية المنشورة أثناء تعلمهم. ميتاتوتور هي بيئة تعلم الوسائط الفائقة التي تم تصميمها للكشف عن، نموذج، تتبع، وتعزيز التعلم الذاتي الطلاب في حين تعلم موضوع العلوم المختلفة44. ويستند تصميم ميتاتوتور على بحوث مستفيضة من قبل أزيفيدو والزملاء43،45،46،47 وينتمي إلى اتجاه جديد في قياس SRL ، ما يسمى الموجة الثالثة، والتي تتميز باستخدام مشترك للقياس وتقنيات التعلم المتقدمة33. كما يوفر استخدام ميتاتوتور بيانات التتبع متعددة الوسائط ، وتتضمن تدابير مثل تتبع العين ، والاستجابات الفسيولوجية العاطفية (استجابة الجلد الجلفاني (GSR) وتعبيرات الوجه من العواطف)48، بيانات السجل والاستبيانات. يتم الجمع بين جميع هذه التدابير للوصول إلى فهم أعمق للمشاركين SRL و metacognition.

يوفر تتبع العين فهمًا لما يجذب الانتباه الفوري، والعناصر المستهدفة التي يتم تجاهلها، والتي يتم فيها ملاحظة عناصر الترتيب، أو كيفية مقارنة العناصر بالآخرين؛ النشاط الكهربائي يتيح لنا معرفة كيفية التغيرات الإثارة العاطفية استجابة للبيئة; التعرف على العاطفة الوجه يسمح التعرف التلقائي وتحليل تعابير الوجه. وتسجيل البيانات يجمع ويخزن تفاعل الطالب مع بيئة التعلم لمزيد من التحليل. وفيما يتعلق بالاستبيانات، فإن مجموعة الشخصية الدولية المصغرة49 تبلغ عن مجموعة من الأنشطة والأفكار التي يعاني منها الناس في الحياة اليومية لتقييم كل من السمات الشخصية الرئيسية الخمس (الانحراف، والموافقة، والضمير، والعصبية والانفتاح). الجوانب المناضية للمعتقدات المعرفية50 يوفر معلومات حول معتقدات المشاركين حول المعرفة. روزنبرغ احترام الذات مقياس يبين كيف يشعر المشاركون عن أنفسهم عموما51. يوفر استبيان تنظيم العاطفة52 معلومات حول تنظيم مشاعر المشاركين. استبيان العواطف الإنجاز (AEQ)53 يعلم عن العواطف التي تشهدها عادة في الجامعة.

وباختصار، فإن تقييم الـ LDs خلال مرحلة البلوغ أمر صعب بشكل خاص. والتعليم والخبرة يتيحان لكثير من البالغين التعويض عن عجزهم، وتظهر فيما بعد أعراضا غير متمايزة أو مقنّرة، لا تزال المعرفة العلمية فيها نادرة. ومع مراعاة الفجوة البحثية الحرجة التي تنشأ، يهدف هذا العمل الحالي إلى ضمان وضع مبادئ توجيهية قائمة على التجربة النظرية، لتقييم دقيق للدلال أثناء مرحلة البلوغ من أجل تصميم إجراءات فعالة للوقاية والتدخل.

لمساعدة القراء على تحديد ما إذا كانت الطريقة الموصوفة مناسبة أم لا، من الضروري تحديد أن البروتوكول غير مناسب للأشخاص ذوي الإعاقة الذهنية لأن تشخيصهم يبطل تشخيص صعوبات التعلم. بالإضافة إلى ذلك، وبسبب خصوصيات المعدات المستخدمة وشكل عرض محتوى التعلم، لا يزال من غير الممكن تقييم الأشخاص ذوي الإعاقة الحركية (الأطراف العليا، الرقبة و/ أو الوجه)، السمع أو ضعف البصر. كما أنها لن تكون مناسبة للمشاركين الذين يعانون من اضطرابات نفسية شديدة. وسيتطلب ذلك استخدام العقاقير التي يمكن أن تغير معالجة المعلومات أو التعبير الفسيولوجي عن العواطف.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

ووافقت لجنة أخلاقيات البحوث في إمارة أستورياس وجامعة أوفييدو على هذا البروتوكول.

1- الجلسة 1: تقييم التشخيص

ملاحظة: في جلسة عمل البروتوكول هذه، يتم استخدام اختبارات التقييم من ناشرين مختلفين، والتي لها كتيبات خاصة بالتطبيق والتفسير الخاصة بها. وبما أن هذه الاختبارات، أو غيرها من الاختبارات المماثلة، معروفة على نطاق واسع من قبل الأوساط العلمية في مجال علم النفس والتعليم، فإن الإجراء المتبع لتطبيقها ليس مفصلاً خطوة بخطوة (على سبيل المثال، بالنظر إلى هدف هذه الورقة، لا معنى لتفاصيل كل خطوة من تطبيق WAIS-IV35).

  1. الموافقة المستنيرة
    1. اشرح للمشاركين الجوانب الأخلاقية والسرية للبحث ونطلب منهم الاعتراف والموافقة الفردية عن علم.
  2. مقابلة منظمة
    1. شرح التعليمات التالية للمشارك: "الآن، أنا ذاهب لإجراء مقابلة معك من أجل الحصول على معلومات هامة عن حياتك والقضايا الأكاديمية. هناك أسئلة مفتوحة ومغلقة ولكن يمكنك مقاطعة لي وقتما تشاء. رجاءً، أعلمني إن كنتِ تريديني توضيح أيّ نقطة بعد هذه المقابلة الأولية، قد أطلب منكم إجراء بعض اختبارات التقييم والاستبيانات. سأخبركم بالتعليمات الخاصة بكل واحدة هل أنت مستعد؟
    2. جمع المعلومات السيرة الذاتية جنبا إلى جنب مع وجود أعراض تتعلق SLD ومعايير الاستبعاد التي يشار إليها في DSM-51 بعد السيناريو المقابلة (انظر ملف إضافي أ).
  3. نقطة القرار الأولى فيما يتعلق بالمقابلة المنظمة (معايير الاستبعاد)
    1. الانتهاء من التقييم إذا كان المشارك يستوفي معايير الاستبعاد الأولية، أي أنهم يشرحون أن لديهم إعاقة حركية (شرائح عليا)، إعاقة حسية (بصرية أو سمعية)، تشخيص للإعاقة الذهنية أو اضطراب عقلي خطير.
    2. تابع التقييم إذا بدا أن المشارك لديه أو يعتقد أن لديه SLD ولا يستوفي معايير الاستبعاد.
  4. القدرة الفكرية
    1. تطبيق اختبار WAIS-IV35 لجمع المعلومات حول القدرة الفكرية للمشاركين باتباع التعليمات الواردة في الدليل.
  5. نقطة القرار الثانية فيما يتعلق بالقدرة الفكرية (معايير الاستبعاد)
    1. إنهاء التقييم إذا كان المشارك لا يفهم تعليمات الاختبار، إذا لم يكن بالإمكان تقييمه، أو كان معدل ذكائه أقل من 70.
    2. مواصلة التقييم إذا كان الشخص لديه القدرة الفكرية العادية أو محدودة.
      ملاحظة: حد الذكاء المقبول في هذه الدراسة قد تم تحديده على أنه درجة تزيد على 70.
  6. اعاقه
    1. اطلب من المشارك إكمال البنود الستة من استبيان الفحص الذاتي المبلغ عنه للبالغين-v1.1. (ASRS39) من منظمة الصحة العالمية (WHO) الدولية المؤلفة مقابلات التشخيص.
      ملاحظة: يوفر هذا الاستبيان معلومات عن وجود الأعراض المتعلقة باضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه التي يشار إليها في DSM-IV54.
    2. تطبيق اختبار Nesplora أكواريوم40 إذا كان المشارك يسجل 12 أو أكثر في استبيان ASRS36 السابق.
  7. صعوبات القراءة
    1. تطبيق PROLEC اختبار فحص SE-R من صعوبات القراءة37 اتبع التعليمات الواردة في الدليل.
  8. اضطراب طيف التوحد (المستوى 1)
    1. اطلب من المشارك إكمال 28 عنصرًا من استبيان حاصل طيف التوحد (AQ-Short) من Hoekstra etal.
      ملاحظة: يقدم هذا الاستبيان معلومات عن وجود أعراض تتعلق بالسلوك الاجتماعي والمهارات الاجتماعية والروتين والتبديل والخيال والأرقام/ الأنماط.
  9. تحليل النتائج.
    1. تحليل المقابلة والاستبيانات ونتائج الاختبارات الخاصة بكل مشارك، وتحديد ما إذا كان يعاني من صعوبات كبيرة في التعلم أم لا أو أنه معرض لخطر الحصول عليها.
      ملاحظة: عضوان من لجنة الخبراء (المقيم وعضو آخر من فريق البحث) يحللان ملف التعلم الخاص بكل مشارك ويقرران ما إذا كانا طالبين مع SLD وADHD و / أو ASD أو لا يكونان معرضين لخطر الحصول عليهما. لا يمكن لأي اختبار أن يحل محل حكم الخبير.
  10. نقطة القرار النهائي
    1. الانتهاء من التقييم إذا كان من الواضح أن المشارك ليس طالبًا لديه صعوبات في التعلم.
    2. تابع التقييم إذا كان المشارك شخصًا مصابًا بـ LDs (أو في خطر) وانتقل إلى الجلسة 2.

2- الجلسة 2: التقييم المتعدد الوسائط

ملاحظة: يجب أن يتم جلسة عمل 2 بين 1 و 7 أيام بعد جلسة عمل 1.

  1. إعداد المشارك.
    1. تذكير المشاركين بأن الدورة تستغرق حوالي ساعتين، وأنهم سوف استكمال بعض الاستبيانات والمهام في بيئة التعلم MetaTutor بينما بعض الأجهزة تسجيل أدائها طوال الدورة.
    2. اطلب من المشاركين ربطة شعرهم مرة أخرى، ومسح رقبتهم، وإزالة النظارات وإزالة العلكة إذا كان ذلك ممكنا.
      ملاحظة: إذا كان المشارك يرتدي نظارات أو شعر طويل أو انفجارات تغطي جزءًا من وجهه ، فلن يتمكن متعقب العين من قراءة حركات عيونه.
    3. تقديم ميتاتور للمشاركين. اشرح أن الهدف من الجلسة هو التعرف بشكل مستقل على نظام الدورة الدموية باستخدام الأداة.
    4. تأكد من أن مكبرات الصوت متصلة وتعمل.
      ملاحظة: يمكن للمشارك أيضا استخدام سماعات الرأس إذا كان المفضل.
  2. تجهيز واستجابة الجلد جلفاني والمعايرة
    ملاحظة: تذكر أن هناك العديد من أنواع GSRs المصنعة من قبل شركات مختلفة. استخدامه وفقا لمواصفات المورد.
    1. نظف GSR وأصابع المشارك بالكحول.
    2. ضع مستشعرات GSR في الإصبع/سوار المعصم على المؤشر وأصابع الرنين مع الموصلات على جانب الإصبع أو وفقًا لتعليمات الشركة المصنعة.
    3. اطلب من المشارك أن يريح يده على الطاولة بهدوء ويحاول الاسترخاء لمدة 5 دقائق.
    4. افتح البرنامج في الكمبيوتر.
    5. تأكد من أن الرسم البياني للتسجيل يعمل. تحقق من تسجيل الرسم البياني.
    6. انقر فوق تشغيل التجربة > معدل 10 في الثانية > المدة > 10 > دقيقة. تسجيل المعلومات لمدة عشر دقائق لتأسيس الأساس.
      ملاحظة: المعدل 10 في الثانية يعني التواتر الذي يتم به اتخاذ التدابير.
    7. تصغير الشاشة.
    8. تابع معايرة الأجهزة الأخرى، وبعد 10 دقائق قم بحفظ المعلومات في ملف .csv.
  3. تتبع العين وإعداد كاميرا ويب والمعايرة
    ملاحظة: تذكر أن هناك العديد من أنواع تتبع العين وكاميرا ويب المصنعة من قبل شركات مختلفة. استخدامها وفقا لمواصفات المورد.
    1. فتح البرنامج في الكمبيوتر المحمول الجانب وفي الكمبيوتر.
      ملاحظة: يتم التقاط حركات العين على جهاز الكمبيوتر الذي يعمل عليه المشارك، ولكن يتم تسجيل البيانات على الكمبيوتر المحمول الجانبي. وبالإضافة إلى ذلك، في الكمبيوتر المحمول الجانب، يمكن للمجرب رؤية الحركات التي يقوم بها المشارك وتصحيح موقف المشارك إذا لزم الأمر.
    2. حدد الجلسة التي سيتم تسجيلها (Metatutor في هذه الحالة) وبيانات تسجيل المشارك: ملف > التجربة الحديثة > Metatutor > تضمين بيانات تسجيل المشارك > موافق.
    3. تأكد من أن جهازي الكمبيوتر متصلين ببعضهما البعض وأن أضواء الأشعة تحت الحمراء لتتبع العين تعمل وجاهزة لالتقاط حركة العينين.
    4. اضبط كاميرا الويب على الكمبيوتر إلى موضع المشارك.
    5. اطلب من المشارك أن يجلس في مواجهة إلى الأمام وأن يكون محايداً قدر الإمكان، على الرغم من أنه من المتوقع أن تختلف تعابير الوجه الخاصة بهم خلال جلسة التعلم.
      ملاحظة: خلال جلسة التعلم يتم تسجيل فيديو لوجه المشارك مع كاميرا الويب التي يتم تحليلها لاحقًا باستخدام تطبيق سطح المكتب55.
    6. اطلب من المشارك أن يكون ساكناً وأن يحدق في نقاط الشاشة المختلفة مع وضع أنفه في خط مع/قليلاً على حافة المكتب (عند 90 درجة).
    7. انقر فوق سجل > كتابة بيانات تسجيل المشارك > موافق لبدء عملية المعايرة.
    8. اطلب من المشارك الضغط على شريط المسافة ومتابعة النقاط على الشاشة بأعينه.
    9. تأكد من أن عيون المشارك، عند النظر إلى الشاشة، تتركز قبل الانتقال إلى الخطوة التالية، وذلك باستخدام الكمبيوتر المحمول الجانبي للتحقق من هذه المعلومات.
      ملاحظة: يتم تمركز نظرة المشارك عندما يتم تسجيل حركات عيونهم على شاشة الكمبيوتر المحمول الجانبي مع دائرتين أبيضتين. عندما يترك نظرة منطقة التسجيل، ويحذر البرنامج مع السهام الصفراء (إذا انحرفت قليلا)، مع السهام الحمراء (إذا انحرفت كثيرا) أو بدون دوائر بيضاء (إن لم يكن التسجيل). ينعكس مسار حركة العينين مع الضوء الأصفر (التركيز الانتباهي) والمسار من خلال الشاشة مع خط أخضر.
    10. اطلب من المشاركين تجنب لمس وجوههم أو وضع رؤوسهم في أيديهم قدر الإمكان.
    11. تصغير الشاشة.
  4. تتبع متعدد الوسائط لجلسة التعلم
    1. تكبير شاشة GSR وانقر فوق تشغيل التجربة > معدل 10 في الثانية > المدة > 5 > ساعات > تسجيل الشاشة والتقليل من حجمها مرة أخرى.
    2. تكبير العين تتبع وكاميرا ويب الشاشة، تأكد من أن البرنامج يعمل بشكل صحيح، انقر فوق تسجيل على الكمبيوتر وعلى الكمبيوتر المحمول الجانب لتسجيل وتسجيل الدورة وتقليل الشاشة مرة أخرى.
      ملاحظة: بمجرد معايرة الأجهزة، لا تنسى بدء تسجيل جلسة التقييم في كل منها. ومن هذه النقطة، سيتم تسجيل تفاعل المشاركين بأكمله مع أداة التعلم حتى نهاية الدورة.
  5. الاستبيانات وجلسات التعلم في ميتاتوتور
    1. افتح البرنامج في الكمبيوتر وأكمل بيانات تسجيل المشارك. معرف كامل > المُختبر > يوم > الاستبيانات نعم > متابعة.
      ملاحظة: سيتم تسجيل كافة السجلات أثناء جلسة العمل في سجل بيانات الملف.
    2. اشرح للمشارك أنه يجب عليهم اتباع الإرشادات الواردة في الأداة وأنهم لن يتفاعلوا مع الكمبيوتر إلا أثناء جلسة التعلم. شرح أن الباحث سيكون في الغرفة المجاورة في حالة حدوث أي شيء.
      1. اسأل المشارك عن المعلومات الاجتماعية والديموغرافية والأكاديمية. الاسم الكامل > الجنس > العمر > المجموعة العرقية > المستوى التعليمي > الجامعة > درجة > GPA > معلومات حول دورات علم الأحياء التي اتخذت إن أمكن > متابعة. قبل النقر فوق متابعة، اشرح للمشاركين أنه يجب عليهم اتباع جميع التعليمات التي ستعطيها الأداة. أيضا، أنها سوف تتفاعل فقط مع الكمبيوتر أثناء جلسة التعلم.
      2. اطلب من المشارك إكمال بعض الاستبيانات.
        ملاحظة: المشارك أن يكمل خمسة استبيانات التعلم المعرفية ذاتية التنظيم: أ) مجموعة عناصر الشخصية الدولية المصغرة49؛ ب) الجوانب العصبية من المعتقدات المعرفية50; ج) روزنبرغ احترام الذات مقياس51; د) استبيان تنظيم العاطفة52؛ هـ) استبيان العواطف الإنجاز (AEQ)53 واستبيان واحد عن المعرفة العامة بشأن نظام الدورة الدموية.
      3. أظهر للمشارك واجهة MetaTutor وأجزائها المختلفة.
        1. اشرح للمشارك أن منطقة المحتوى هي المكان الذي يتم فيه عرض محتوى التعلم خلال الجلسة في شكل نص.
        2. يُظهر للمشارك إمكانية التنقل عبر جدول المحتويات على جانب الشاشة للانتقال إلى صفحات مختلفة.
        3. يُظهر للمشارك أن الهدف العام للتعلم يتم عرضه في أعلى الشاشة أثناء الجلسة.
        4. يُظهر المشارك أن مجموعة المتعلمين التي تستهدف الأهداف الفرعية يتم عرضها في الجزء العلوي من منتصف الشاشة، ويمكنهم إدارة الأهداف الفرعية أو تحديد أولوياتها هنا.
        5. إظهار أن هناك جهاز ضبط وقت موجود في الزاوية اليسرى العليا من الشاشة يعرض مقدار الوقت المتبقي في جلسة العمل.
        6. اعرض للمشارك قائمة العمليات ذاتية التنظيم، والتي يتم عرضها في لوحة على الجانب الأيمن من الشاشة، ويمكن للمشارك النقر عليها طوال الجلسة لنشر استراتيجيات التخطيط والرصد والتعلم.
        7. عرض على المشارك الصور الثابتة ذات الصلة بصفحات المحتوى التي يتم عرضها بجانب النص لمساعدة المتعلمين على تنسيق المعلومات من مصادر مختلفة.
        8. إظهار النص الذي تم إدخاله على لوحة المفاتيح، وكيفية عرض تفاعلات الطلاب مع الوكلاء وتسجيلها في هذا الجزء من الواجهة.
        9. اعرض على المشارك العوامل الاصطناعية الأربعة التي تساعد الطلاب في تعلمهم طوال الجلسة.
          ملاحظة: هذه العوامل هي غافن الدليل، بام المخطط، ماري مونيتور، وسام الاستراتيجية.
      4. اطلب من المشارك النقر فوق بدء لبدء جلسة التعلم كلما كان جاهزًا.
        ملاحظة: تفاعل المشارك مع الأداة.
      5. بمجرد انتهاء الجلسة، اطلب من المشارك إكمال استبيان المعرفة مرة أخرى.

3. تسجيل الخروج

  1. في نهاية الجلسة حفظ البيانات المسجلة من GSR، تتبع العين / كاميرا ويب وميتاتتور جنبا إلى جنب مع بيانات تسجيل المشارك. استخراج البيانات في ملف .csv للاستخدام أسهل.
  2. قم بإزالة أجهزة الاستشعار GSR من يد المشارك وتنظيف أجهزة الاستشعار الجلفانية بالكحول مرة أخرى.
  3. أشكر المشاركين على تعاونهم وودعهم.

4- تحليل صعوبات التعلم

  1. تحليل أداء التعلم لكل مشارك استناداً إلى التقارير المختلفة التي تم إصدارها (راجع قسم النتائج) للحصول على ملف تعريف متعدد الوسائط.
    ملاحظة: على الأقل اثنان من أعضاء لجنة الخبراء يحللان عملية التعلم لكل مشارك. وعلى الرغم من أن التقييم يمكن أن يتم بشكل شامل باستخدام أدوات وأدوات جديدة، لا يمكن لأي تقرير أن يحل محل حكم الخبير.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

يوضح هذا القسم النتائج التمثيلية التي تم الحصول عليها من البروتوكول، بما في ذلك مثال لنتائج الجلسة 1 الملتصقة ومثال لكل مصدر من مصادر المعلومات من الجلسة 2.

يتم جمع النتائج حول الاضطرابات في الجلسة 1 من خلال اختبارات تشخيصية تأخذ في الاعتبار الإجراءات ونقاط القطع المحددة للتقييم التشخيصي لصعوبات تعلم المشاركين (SLD وADHD و ASD). تقرر لجنة الخبراء ما إذا كان المشارك يعاني من صعوبات في التعلم أو يواجه خطر الإصابة بها أم لا (انظر مثال على اتخاذ القرارات في الشكل 1). إذا كان المشارك يواجه صعوبات في التعلم وشارك في الجلسة الثانية، يتم جمع البيانات من مصادر بديلة.

خلال الجلسة 2، يجمع البروتوكول النتائج من خمسة مصادر مختلفة: GSR المشاركين، ومواجهة المشاعر، وحركات العين، والاستبيانات، وبيانات السجلات.

أولاً، نحصل على مقياس لـ GSR كمؤشر على الإثارة العاطفية أثناء جلسة التعلم (الهدوء/ الحماس)56. ترتبط صعوبات التعلم بالقلق لدى البالغين، وقد وجدت العديد من الدراسات أن الطلاب الذين يعانون من صعوبات في التعلم من الصف الأول إلى الجامعة يبلغون عن أعراض قلق أعلى، ويعملون كعامل في انخفاض الأداء57و58,,و59. غير أنه لا توجد علاقة بين الفهم والمعالجة الواحدة؛ بل هي علاقة بين كل من التفهم والاستصلاح. كل حالة تحتاج إلى تحليلها بشكل فردي من قبل لجنة الخبراء مع الأخذ في الاعتبار خط الأساس المحدد لكل مشارك. ويبين الشكل 2 حالتين نموذجيتين يمكن أن تبين لنا ما إذا كان تنظيم القلق نقطة رئيسية للتدخل.

ثانيا، نحصل على تسجيل لوجه المشارك طوال الجلسة التي تبين لنا المشاعر المختلفة التي كانوا يشعرون بها خلال عملية التعلم للنظر في العلاقة النظرية مع metacognition والتنظيم الذاتي. هناك مجموعة متنوعة من الوجه العاطفة الاعتراف البرمجيات لجمع تلك المعلومات. في البروتوكول الحالي ، نستخدم أداة55، والتي تتضمن الاعتراف بالعواطف ، وإعادة الثقة عبر مجموعة من العواطف لكل وجه في الفيديو (الاشمئزاز والخوف والغضب والسعادة والاحتقار والمحايد والحزن والمفاجأة). ومن المفهوم أن هذه المشاعر عبر الثقافات وعالميا مع تعبيرات الوجه محددة60. كان المشاركون يميلون إلى تجربة جميع العواطف المكتشفة خلال الجلسة ، ولكن يمكننا الحصول على مؤشر عام لكل إعطاء معلومات حول الاتجاه العام. ويعتقد أن العواطف الإيجابية مثل السعادة والمفاجأة والتمتع بها، تعزز الدافع الجوهري والدافعي، وتسهيل استخدام استراتيجيات التعلم المرنة، وتعزيز التنظيم الذاتي. وعلى العكس من ذلك، فإن العواطف السلبية التي تُبطل مفعولها، مثل الملل والحزن، يفترض أن تقلل بشكل موحد من الحافز والمعالجة المبذولة للمعلومات، مما يؤدي إلى آثار سلبية على نتائج التعلم. بالنسبة للتعطيل المحايد والعواطف السلبية، مثل الغضب والخوف والازدراء والاشمئزاز، يفترض أن تكون العلاقات أكثر تعقيدًا. على وجه التحديد، يمكن أن يقوض الغضب والخوف الدافع الجوهري، ولكن يمكن أن تحفز الدافع extrinsic قوية لاستثمار الجهود لتجنب الفشل، وهذا يعني أن الآثار على تعلم الطلاب لا تحتاج إلى أن تكون سلبية53 (انظر الشكل 3). تشير النتائج إلى درجة الصدف مع واحدة من العواطف المحللة ، مع تعيين القيم بين 0 و 1 لكل منها.

ثالثاً، نستخدم بيانات من تتبع العين. يلتقط متتبعو العين معلومات النظرات من حيث التثبيتات ، وsaccades (الشكل 4). في البروتوكول الحالي ، ونحن مهتمون في تحليل التثبيتات ، وخاصة نسبة تثبيت الوقت ونمط التثبيت. لهذا الغرض، قمنا بتحديد سبعة مجالات ذات أهمية (AOIs) في واجهة MetaTutor لتقييم التنظيم الذاتي (المسمى بالمستطيلات في الشكل 5):AOI1 Timer، AOI2 Goal والأهداف الفرعية، AOI3 Agent/avatar for scaffolding، AOI4 Table of Contents، AOI5 محتوى نصي، AOI6 Image Content، AOI7 Learning Strategies Palette.

وفيما يتعلق بالتقييم من أجل التوجيه الموجز للتدخل، يمكننا أن نستنتج ما يلي.

تشير التثبيتات في AOI1 إلى إدارة الوقت و/أو استراتيجيات إدارة الموارد. إن تثبيتات الخفض أو الضخمة في AOI1 تدل على مهارات غير صحيحة في إدارة الوقت. يجب التحقق منه على الفور.

تشير التثبيتات في AOI2 إلى تخطيط الأهداف والأهداف الفرعية وتحديدها وترتيبها حسب الأولوية. وتظهر الدراسات السابقة أن هذا AOI خاصة، جنبا إلى جنب مع AOI7، مهم بشكل خاص لتقييم التعلم مع ميتاتوتور61. وبما أن هذه المعلومات موجزة وقصيرة ومرئية، فإن نسبة التثبيتات لا ينبغي أن تكون عالية جداً(الشكل 6).

التثبيتات في AOI3 عامل تبين أن المشارك هو الاستفادة من المطالبات والملاحظات التي تقدم وكلاء خلال التفاعل استجابة لأهداف المشاركين ، والسلوكيات ، والتقييمات الذاتية ، والتقدم. ومن الجدير بالذكر أن عدم وجود تثبيتات على وكيل AOI يجب النظر بعناية، لأن المتعلمين قد لا تحتاج دائما إلى النظر في وكيل لمعالجة المطالبات الصوتية والتغذية المرتدة61. يجب التحقق من هذا AOI في بعض الأحيان. لا يتحدث الرمزية في كثير من الأحيان ، لذلك يجب أن تكون هناك نسبة صغيرة من التثبيتات مقارنة مع المناطق الأخرى ، ولكنها ستعكس أنها أنشأت تفاعلًا مع الوكيل (الشكل 6).

وتشير عمليات التثبيت في AOI4 و/أو التحولات بين النص والصورة/الرسم البياني (AOI5 و AOI6) إلى استخدام استراتيجية المشاركين لتنسيق المصادر الإعلامية (COIS)، المرتبطة بالمكاسب المفاهيمية45. ويشير طول التثبيتات على النصوص والصور إلى عمليات التكامل التي تسهم في تمثيلات ذهنية دقيقة للمعلومات المقدمة62. يتم تشغيل COIS كتسلسل من انتقالين بين تثبيت العين على النص ومساحات الصورة/الرسم البياني (على سبيل المثال، النص/الرسم البياني/النص). وينبغي التحقق من AOI4 مع بعض التردد. وبما أن المعلومات واضحة وقصيرة ومرئية، فإن نسبة التثبيتات لا ينبغي أن تكون عالية جداً. وينبغي أن تكون أعلى نسبة من التثبيتات في AOI5 و AOI6. وينبغي أن يقضي الموضوع معظم وقته في استعراض المحتوى (أي النصوص المكتوبة) وأن يقضي وقتاً ملحوظاً على الصور والرسوم البيانية لتنسيق ودمج كلا مصدري المعرفة(الشكل 6).

التثبيتات على AOI7 تشير إلى استخدام الاستراتيجيات المعرفية (تدوين الملاحظات، وكتابة ملخص، وجعل الاستدلال) والاستراتيجيات metacognitive (تفعيل المعرفة السابقة، وتقييم أهمية المحتوى، وتقييم الفهم والمعرفة)63. من المعقول أن يقوم المشارك بمراجعة الموارد المتاحة أو استراتيجيات التعلم مع بعض التردد(الشكل 6).

من الضروري بالنسبة للتحليل اللاحق التركيز على البيانات المتعلقة بتفاعل الطلاب مع MetaTutor، باستثناء أجزاء التفاعل التي يشاهد خلالها المشاركون برامج تعليمية للنظام. يمكن أن تكون البيانات التي تم جمعها صاخبة وتحتاج إلى التحقق من صحة الخبراء. ويرجع السبب الرئيسي للضوضاء إلى المشاركين في النظر بعيدا عن الشاشة، والتي يفسرها متتبع العين على أنها بيانات غير صالحة. في هذه الحالة، من المستحسن إزالة الأجزاء المقابلة من بيانات النظرة. ويبين الشكل 6 أحد المشاركين الذين يعانون من خلل في الأعطال المعرفية والمشترك الذي يستخدم الاستراتيجيات على هذا المستوى على سبيل التكيف.

رابعاً، يتم تحليل الاستبيانات مع بقية المعلومات ويتم تسجيلها وفقًا لتعليمات المؤلفين. وهي توفر بيانات على مستوى المشاركين من احترام الذات والتنظيم العاطفي. مستوى ملائم من احترام الذات أو استراتيجيات التنظيم العاطفي الصحيح يسهل عمليات التعلم64. لرؤية أمثلة التفسير (الشكل 7).

وأخيرا ، يتم تسجيل جميع التفاعلات من المتعلمين مع المحتوى ، وكلاء ، والبيئة التعليمية في سجلات لمزيد من التحليل التفصيلي بعد المخطط في الشكل 8. توفر لنا بيانات سجل MetaTutor مجموعة واسعة من الاحتمالات لتحديد، من بين أمور أخرى، عدد المرات التي نشر فيها المتعلمون استراتيجيات التعلم ذاتية التنظيم (على سبيل المثال تدوين الملاحظات والملخصات ورصد التقدم نحو الهدف وتقييم المحتوى وأحكام التعلم ومشاعر المعرفة والتخطيط وتفعيل المعرفة المسبقة وما إلى ذلك)، وما إذا كانت هذه الاستراتيجيات ذاتية أو خارجية تم إنشاؤها بواسطة السقالات الخارجية، والوقت الذي قضاه كل مشارك في عرض المواد في MetaTutor التي كانت ذات صلة / غير ذات صلة بالهدف الفرعي النشط الحالي65،66. 10- ومن شأن عمليات التعدين في مجال التعدين، ولعمليات التعدين، وقواعد الارتباط، والنهج المحتملة الأخرى67،,68 أن توفر مقياساً لاستخدام الطلاب للمراقبة المعرفية و المعرفية والتنظيم طوال دورة التعلم.

Figure 1
الشكل 1- الـ 1 مثال على جعل نقاط القرار في الدورة 1. تُظهر هذه الحالة أحد المشاركين الذي كان لديه مشاكل في التعلم منذ الطفولة، ومعظمها في عمليات القراءة. ويمكن للخبير أن يرى أن هذه الإعاقات في القراءة هي أكثر أهمية في العمليات المعجمية والسينوستية(ب). بالإضافة إلى ذلك ، يلاحظ أن المشارك ليس لديه أي إعاقة حركية أو حسية أو عقلية. ويلاحظ أن المشارك لديه قدرة فكرية طبيعية وليس في خطر فيما يتعلق اضطراب طيف التوحد أو ADHD(أ)الإغفالات والعمولات ووقت التفاعل ، في القنوات البصرية والسمعية ، هي أقل من 60 ، لذلك هي في المعدل الطبيعي). في هذه الحالة، يتم الكشف عن مشاكل القراءة ولا يتم مراعاة معايير الاستبعاد، لذلك يعتبر أن المشارك لديه SLD بسبب إعاقات في القراءة. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

Figure 2
الشكل 2- الانبعاثات 2 من 100 نتائج مستوى تنشيط ثابت ومستوى التنشيط غير المستقر أثناء جلسة التعلم. تمثل هذه الصورة نتائج اثنين من المشاركين. المشارك A مع مستويات التنشيط مستقرة والمشترك B مع مستويات التنشيط غير مستقرة خلال جلسة التعلم منذ خط المشارك B هو أكثر غير منتظم ومع العديد من القمم. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

Figure 3
الشكل 3- الانبعاثات 100-11 صورة التعرف على العاطفة. أ)مثال على العاطفة المحايدة؛ ب) مثال على مشاعر الحزن؛ و ج) مثال على اتجاه العاطفة السعادة. في الدائرة الصفراء فمن الممكن أن نرى اتجاه العاطفة. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

Figure 4
الشكل 4- الانبعاثات 100 100 مثال يعرض بيانات الانتقال بين النص والرسم البياني (AOI5 و AOI6) أثناء جلسة تعلم MetaTutor. تمثل الدوائر والخطوط مناطق التثبيت والانتقالات بين المناطق. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

Figure 5
الشكل 5- الانبعاثات 100-10 مجالات الاهتمام (AOIs) من واجهة MetaTutor لتقييم التنظيم الذاتي: AOI1 إلى AOI7. AOI1 الموقت، AOI2 الهدف والأهداف الفرعية، وكيل AOI3، AOI4 جدول المحتويات، AOI5 محتوى النص، AOI 6 محتوى الصورة، AOI7 لوحة استراتيجيات التعلم. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

Figure 6
الشكل 6- الانبعاثات 100-11 نسبة التثبيتات في واجهة MetaTutor AOIs التي تم التعبير عنها كنسبة مئوية. أ) مثال على أحد المشاركين في نشر التنظيم الذاتي الذي كان يعاني من خلل؛ ب) مثال على مشارك نشر سلوكيات التنظيم الذاتي. نسبة التثبيتات في كل منطقة (القيم بين 0 و1). أ)بيانات حقيقية من أحد المشاركين الذي يقضي أكثر من 80٪ من الوقت في قراءة النص المكتوب (AOI5) أنه لا يُسْكِنُ من استخدام الموارد المصممة لمساعدته على فهم ذلك المحتوى (AOI6)؛ انه بالكاد استعراض مخطط المحتوى للتحقق من ما تعلمه بالفعل وما تبقى لتعلم (AOI4)؛ يهمل أهداف التعلم والأهداف الفرعية (AOI2) ونادرا ما يستعرض لوحة استراتيجيات التعلم (AOI7). وبالإضافة إلى ذلك، فهو لا يراقب الوقت المخصص للمهمة (AOI1) ويتجاهل الصور الرمزية التي تحاول مساعدته (AOI3)؛ ب)بيانات حقيقية من أحد المشاركين الذي يقضي نصف الوقت (50٪ تقريبا) قراءة النص المكتوب (AOI5) ومراجعة الرسم البياني في كثير من الأحيان مصممة لمساعدته على فهم المحتوى (AOI6). على الرغم من أنه يقضي معظم وقته على المحتوى ، إلا أنه يستعرض مخطط المحتوى بشكل متكرر للتحقق مما تعلمه وما تبقى ليتعلمه (AOI4) ؛ وهو يولي اهتماما لأهداف التعلم والأهداف الفرعية (AOI2) لضمان أنه هو الوصول إليها ويذهب إلى لوحة استراتيجيات التعلم (AOI7) عند الحاجة. وبالإضافة إلى ذلك، وقال انه يراقب الوقت دون القلق كثيرا حول هذا الموضوع (AOI1) ويقيم بعض التفاعل مع وكلاء (AOI3). الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

Figure 7
الشكل 7- الانبعاثات 100-10 مثال على تفسير نتائج الاستبيانات. في الرسم اليسار) روزنبرغ احترام الذات مقياس51، درجات أعلى تشير إلى ارتفاع احترام الذات (الحد الأدنى = 10 ؛ الحد الأقصى = 40). في الرسم الأيمن), العاطفة تنظيم الاستبيان52, إعادة تقييم المعرفي (الحد الأدنى = 7; الحد الأقصى = 42); قمع التعبيرية (الحد الأدنى = 4؛ الحد الأقصى = 28). وتشير الدرجات الأعلى إلى زيادة استخدام استراتيجيات إعادة التقييم أو القمع. إعادة التقييم المعرفي هو شكل من أشكال التغيير على المستوى المعرفي الذي يساعد المرء على تفسير حالة تثير العواطف بطريقة أخرى، وبالتالي تغيير تأثيرها العاطفي (باستخدام استراتيجيات إعادة التقييم تساعد المرء على التفكير في المواقف السلبية وحول بعض تفسيرية بديلة لحلها). القمع التعبيري هو شكل من أشكال تعديل الاستجابة التي تنطوي على تثبيط السلوك التعبيرية العاطفة الجارية (المستخدمين المتكررة لاستراتيجيات القمع يجب أن يكون أقل فهما لمزاجهم، وعرضها بشكل أقل مواتاة، وإدارتها أقل نجاحا). الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

Figure 8
الشكل 8- الانبعاثات سجل معالجة البيانات. تمثل هذه الصورة إدارة بيانات السجل. يقوم النظام بجمع بيانات التفاعل الخام بين الطالب و MetaTutor ، ثم يقوم بإجراء معالجة مسبقة للبيانات لتطبيق تحليلات التعلم و / أو تقنيات Mining للبيانات لاكتشاف أو تحليل أو تصور عملية التعلم الكاملة. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

ويقترح البروتوكول الحالي تقييماً متعدد الوسائط يركز على عمليات التعدد المعرفي والتنظيم الذاتي والعمليات العاطفية التي تشكل أساس الصعوبات التي يواجهها البالغون المصابون بـ LDs.

الجلسة 1 ضرورية لأنها تهدف إلى أن تكون تقييم تشخيصي لإعاقات التعلم لدى المشارك. لاحظ أن هذه الدورة هنا يتم تنفيذها من قبل المعالجين ذوي الخبرة في تشخيص صعوبات النمو والتعلم في سياق البحث والسريرية. نحن نستخدم هذه الأدوات في إسبانيا، لذلك يجب على الباحثين من بلدان أخرى اختيار الاختبارات التي تتكيف مع سكانها. أهمية الأسلوب فيما يتعلق بالطرق القائمة هو أن العديد من المقاييس لإعاقة ، SLDs و ASD تم تصميمها للاستخدام في الأطفال ، مع اختبار العصبية النفسية والتنجيم العصبي هو الأفضل ، ولكن أقل واقعية ، بديل لهذه الندرة من الأدوات24. بالإضافة إلى ذلك، يتم تقييم جميع الإعاقات المذكورة أعلاه عادة من خلال أعراض محددة في عزلة، دون الأخذ في الاعتبار القواسم المشتركة المعروفة الموجودة في LDs، مثل خلل الحساسية والتنظيم الذاتي والعاطفية. وعلى أية حال، فإن معظم المعرفة المتعلقة بالبث، والتنظيم الذاتي والعواطف تستند إلى البيانات المبلغ عنها ذاتيا في سن مبكرة أو في سن البلوغ. ومع ذلك ، فإن التقارير الذاتية من أي نوع عرضة لأنواع مختلفة منالتحيزات 69 وعدة مرات لم يتم العثور على أي ارتباط بين البيانات الفسيولوجية والبيانات المبلغ عنها ذاتيًا في عينات LD70.

لهذا السبب، جلسة 2 من البروتوكول أمر بالغ الأهمية. وهو يركز على العمليات الأساسية للتعلم (المعرفية، والتنظيم الذاتي، والسلوك العاطفي)، وأهمية الأسلوب مقارنة بالطرق البديلة هو أنه تقييم متعدد الوسائط لعملية التعلم المشارك توفير بيانات تتبع متعددة القنوات. الأداة التي تجعل التكامل بين جميع تلك المصادر من المعلومات الممكنة هو MetaTutor43، أداة metacognitive على أساس التكنولوجيا المتقدمة والتعليم واحدة من أفضل الممثلين وخطوط معروفة للبحث ما يسمى الموجة الثالثة من قياس التنظيم الذاتي33.

فيما يتعلق باستجابات الجلد الجلفانية، ركزت غالبية الدراسات النفسية الفسيولوجية لمواضيع LD على واحد من ثلاثة مواضيع ذات صلة: الإثارة، وتوجيه، والاهتمام. في هذا البروتوكول، يوفر الإثارة إطارًا فريدًا لفهم العاطفة والإدراك الذي لا يمكن توفيره من خلال تدابير ثابتة مثل التقارير الذاتية71. مع تعبيرات الوجه، أشارت الأبحاث السابقة إلى أن المشاعر الأكاديمية ترتبط بشكل كبير بدوافع الطلاب، واستراتيجيات التعلم، والموارد المعرفية، والتنظيم الذاتي، والإنجاز الأكاديمي72. عندما يتعلق الأمر بحركات العين ، ونحن نعرف قيمة نظرة البيانات في التنبؤ تعلم الطالب أثناء التفاعل مع ميتاتوتور61 ، وقد اقترح العديد من الباحثين أن مدة التثبيت تشير إلى معالجة أعمق المعرفية أثناء التعلم73. توفر الاستبيانات معلومات تكميلية حول أداء المشاركين خلال جلسة التعلم في ميتاتوتور، وتصوراتهم لأنفسهم كمتعلمين وسلوكهم عندما يتعلمون. وأخيراً، فإن بيانات السجل هي مصدر إضافي للمعلومات حول عمليات التنظيم الذاتي للمشاركين. بعد جمع البيانات الخام ومعالجة البيانات ، الناشئة التعلم تحليلات والتعليم تقنيات التعدين البيانات اسمحوا لنا أن نكتشف ، وتحليل وتصور ، أو لوضعها بطريقة أخرى ، والغوص في عملية التعلم74،75،76.

تقدم هذه المنهجية المختلطة دليلاً على نشر العمليات المستهدفة قبل وأثناء وبعد التعلم التي يمكن أن تُرَكَّل من أجل تعزيز فهمنا لكيفية تعلم البالغين ذوي الـ LDs وأين تكمن المشاكل.

وهذا الاقتراح بروتوكول، وهو يعني إجراء ونظاما للصكوك، ولذلك من المستصوب أن نتذكر أن التدابير المقترحة لا تتمتع بنفس القيمة التي لها في العزلة التي تتمتع بها عندما تشكل جزءا من الكل، وهنا تكمن مصلحة هذا الاقتراح. والهدف من ذلك هو أن تتلاقى تلك البيانات تيارات، لفهم كيفية البالغين مع LDs رصد والسيطرة على العمليات المعرفية، metacognitive، والعاطفية أثناء التعلم.

على الرغم من أن هذا البروتوكول هو أداة فعالة للفحص والتشخيص من قبل الطبيب النفسي الممارس ، فإنه لا يخلو من القيود. تشخيص الـ LDs البالغين صعب بشكل خاص. التعليم والخبرة تسمح العديد من البالغين للتعويض عن العجز وهؤلاء البالغين تظهر في وقت لاحق الخصائص الفردية على اختبار24. وكما تشير النتائج، من الصعب توفير نقاط قطع دقيقة من بعض مصادر البيانات (مثل GSR، وبيانات السجل، وما إلى ذلك) كقاعدة عامة في السكان المستهدفين.

وثمة تحد آخر، بدلا من الحد، هو التعقيد في التعامل مع البيانات المعقدة والضجة والفوضوية الناتجة، والتي تحتاج إلى مشاركة خبراء من مجالات مختلفة مثل علماء النفس، وعلم وظائف الأعضاء، وعلماء الكمبيوتر وعلماء التعليم، الخ. كما أشار مؤخرا من قبل Azevedo وGašević77 نحن بحاجة إلى دمج فسيفساء معقدة من النماذج النظرية والأطر من العلوم النفسية والتعليمية والتعليمية والحسابية. بالإضافة إلى ذلك ، فإن أخطاء الأجهزة ، والصلاحية الداخلية والخارجية ، والصلاحية البيئية مقابل الصرامة التجريبية ، وقنوات البيانات المتقاربة ، والاستدلالات حول بيانات العملية ليست سوى بعض القضايا المنهجية التي تنتج عن جمع البيانات متعددة القنوات التي يجب على الباحثين معالجتها77،78.

ومع ذلك ، فإن الاتجاه المستقبلي لهذه المنهجية يتجاوز هدف التقييم ، في الوقت الحالي فإن الإمكانية مفتوحة لاستخدام بيانات متعددة القنوات في الوقت الحقيقي لتصميم تدخلات وقائية تعتمد على بيئات تعلم الوسائط المتوسطة التكيفية79 أو تزويد المتعلمين بالسقالات الذكية والمتكيفة في الوقت الحقيقي (النمذجة الاستراتيجيات المعرفية ، وتنظيم metacognition عبر عامل اصطناعي ، مما دفع تنظيم العاطفة ، وإدخال أدوات التصور لاكتشاف العمليات المخفية ، وما إلى ذلك). 77,80.

وأخيراً، ينبغي تتبع LDs على مدى حياتهم؛ المسار الطولي من SLDs، ADHD و ASD و ما يليها على المدى الطويل هي فقط بداية لاستكشاف21. ونأمل أن يساعد الاستخدام الواسع النطاق لهذا المبدأ التوجيهي القائم على التجربة النظرية على تحديد السكان البالغين المصابين باللحمود اللينية وتحفيز فهم أعمق لهذه الاضطرابات من أجل تصميم إجراءات فعالة للوقاية والتدخل.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

ليس لدى أصحاب البلاغ ما يكشفون عنه.

Acknowledgments

تم دعم هذه المخطوطة بتمويل من المؤسسة الوطنية للعلوم (DRL#1660878, DRL#1661202, DUE #1761178, DRL#1916417), مجلس بحوث العلوم الاجتماعية والعلوم الإنسانية في كندا (SSHRC 895-2011-1006)، وزارة العلوم والابتكار I+D+i (PID2019-107201GB-100)، والاتحاد الأوروبي من خلال صناديق التنمية الإقليمية الأوروبية (ERDF) وإمارة أستورياس (FC-GRUPIN-IDI/2018/000199). إن أي آراء أو نتائج أو استنتاجات أو توصيات يتم التعبير عنها في هذه المادة هي آراء المؤلف (المؤلفين) ولا تعكس بالضرورة آراء المؤسسة الوطنية للعلوم أو مجلس بحوث العلوم الاجتماعية والإنسانيات في كندا. كما يود المؤلفون أن يشكروا أعضاء مختبر SMART في UCF على مساعدتهم ومساهماتهم.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
AQUARIUM Nesplora
Eye-tracker RED500 Systems SensoMotoric Instruments GmbH
Face API Microsoft
GSR NUL-217 NeuLog

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. American Psychiatric Association. Diagnostic and statistical manual of mental disorders (5th ed.). , Washington,DC. (2013).
  2. World Health Organization. International statistical classification of diseases and related health problems (11th Revision). , Retrieved from https://icd.who.int/browse11/l-m/en (2018).
  3. Education's Individuals with Disabilities Education Act. 2018 Annual Report to Congress on the Individuals with Disabilities Education Act. , Available from: https://sites.ed.gov/idea/data (2018).
  4. Armstrong, T. The myth of the normal brain: Embracing neurodiversity. AMA Journal of Ethics. 17 (4), 348-352 (2015).
  5. Berenger, C., Roselló, B., Miranda, A., Baixauli, I., Palomero, B. Executive functions and motivation in children with autism spectrum disorder and attention deficit hyperactivity disorder. International Journal of Developmental and Educational Psychology. 1 (1), 103-112 (2016).
  6. Brinkerhoff, L. C., McGuire, J. M., Shaw, S. F. Postsecondary education and transition for students with learning disabilities (2nd ed.). , Pro-ed. Austin, TX. (2002).
  7. Allsopp, D. H., Minskoff, E. H., Bolt, L. Individualized course-specific strategy instruction for college students with learning disabilities and ADHD: Lessons learned from a model demonstration project. Learning Disabilities Research & Practice. 20 (2), 103-118 (2005).
  8. Crane, N., Zusho, A., Ding, Y., Cancelli, A. Domain-specific metacognitive calibration in children with learning disabilities. Contemporary Educational Psychology. 50, 72-79 (2017).
  9. Harris, K. R., Reid, R. R., Graham, S. Self-regulation among students with LD and ADHD. Learning about Learning Disabilities. Wong, B. , Academic Press. Orlando, FL. 167-195 (2004).
  10. National Joint Committee on Learning Disabilities. Collective Perspectives on Issues Affecting Learning Disabilities. , PRO-ED. Austin, Texas. (1994).
  11. Sawyer, A. C., Williamson, P., Young, R. Metacognitive processes in emotion recognition: Are they different in adults with Asperger's disorder. Journal of Autism and Developmental Disorders. 44 (6), 1373-1382 (2014).
  12. Meltzer, L. Executive function in education: From theory to practice. , Guilford Publications. New York. (2018).
  13. Martino, G., Capri, T., Castriciano, C., Fabio, R. A. Automatic Deficits can lead to executive déficits. Mediterranean Journal of Clinical Psychology. 5 (3), 1-31 (2017).
  14. Fabio, R. A., et al. Frequency bands in seeing and remembering: comparing ADHD and typically developing children. Neuropsychological Trends. 24, 97-116 (2018).
  15. Bernardo, A. B., Esteban, M., Cerezo, R., Muñiz, L. J. Principales variables influyentes en el abandono de titulación en la Universidad de Oviedo. Informe PRIOR: PRoyecto Integral de ORientación Académico-Profesional. , Universidad de Oviedo. Oviedo. (2013).
  16. Cortiella, C. Diplomas at risk: A critical look at the graduation rate of students with learning disabilities. , National Center for Learning Disabilities. New York, NY. (2013).
  17. Plasman, J. S., Gottfried, M. A. Applied STEM coursework, high school dropout rates, and students with learning disabilities. Educational Policy. 32 (5), 664-696 (2018).
  18. Cortiella, C., Horowitz, S. H. The state of learning disabilities: Facts, trends and emerging issues (3rd Ed). , National Center for Learning Disabilities. New York. (2014).
  19. Chevalier, T. M., Parrila, R., Ritchie, K. C., Deacon, S. H. The role of metacognitive reading strategies, metacognitive study and learning strategies, and behavioral study and learning strategies in predicting academic success in students with and without a history of reading difficulties. Journal of Learning Disabilities. 50 (1), 34-48 (2017).
  20. Goroshit, M., Hen, M. Academic procrastination and academic performance: Do learning disabilities matter. Current Psychology. , 1-9 (2019).
  21. Grinblat, N., Rosenblum, S. Why are they late? Timing abilities and executive control among students with learning disabilities. Research in Developmental Disabilities. 59, 105-114 (2016).
  22. Heiman, T., Fichten, C. S., Olenik-Shemesh, D., Keshet, N. S., Jorgensen, M. Access and perceived ICT usability among students with disabilities attending higher education institutions. Education and Information Technologies. 22 (6), 2727-2740 (2017).
  23. Couzens, D., et al. Support for students with hidden disabilities in universities: A case study. International Journal of Disability. Development and Education. 62 (1), 24-41 (2015).
  24. Schelke, M. W., et al. Diagnosis of developmental learning and attention disorders in adults: A review of clinical modalities. Neurology, Psychiatry and Brain Research. 23, 27-35 (2017).
  25. Madaus, J. W., Shaw, S. F. The impact of the IDEA 2004 on transition to college for students with learning disabilities. Learning Disabilities Research & Practice. 21 (4), 273-281 (2006).
  26. Santos, C. G., Fernández, E., Cerezo, R., Núñez, J. C. Dificultades de aprendizaje en Educación Superior: un reto para la comunidad universitaria. Publicaciones. 48 (1), 63-75 (2018).
  27. Jiménez, L., García, A. J., López-Cepero, J., Saavedra, F. J. The brief-ACRA scale on learning strategies for university students. Revista de Psicodidáctica. 23 (1), 63-69 (2018).
  28. Zimmerman, B. J. Motivational sources and outcomes of self-regulated learning and performance. Handbook of Self-Regulation of Learning and Performance. Zimmerman, B. J., Schunk, D. H. , Routledge. NY. 49-65 (2011).
  29. Pike, G. R., Kuh, G. D. A tipology of student engagement for Amer-ican colleges and universities. Research in Higher Education. 46, 185-209 (2005).
  30. Winne, P. H., Perry, N. E. Measuring self-regulated learning. Handbook of Self-Regulation. Boekaerts, M., Pintrich, P. R., Zeidner, M. , Elsevier Academic Press. San Diego, CA. 531-566 (2000).
  31. Areces, D., Cueli, M., García, T., González-Castro, P., Rodríguez, C. Using brain activation (nir-HEG/Q-EEG) and execution measures (CPTs) in an ADHD assessment protocol. Journal of Visualized Experiments. (134), e56796 (2018).
  32. Azevedo, R., Taub, M., Mudrick, N. V. Understanding and reasoning about real-time cognitive, affective, and metacognitive processes to foster self-regulation with advanced learning technologies. Handbook of Self-Regulation of Learning and Performance. Alexander, P. A., Schunk, D. H., Greene, J. A. , Routledge. New York. (2017).
  33. Panadero, E., Klug, J., Järvelä, S. Third wave of measurement in the self-regulated learning field: when measurement and intervention come hand in hand. Scandinavian Journal of Educational Research. 60 (6), 723-735 (2016).
  34. Greene, J. A., Azevedo, R. The measurement of learners' self-regulated cognitive and metacognitive processes while using computer-based learning environments. Educational Psychologist. 45 (4), 203-209 (2010).
  35. Wechsler, D. A. Wechsler Adult Intelligence Scale (4th ed.). , Psychological Corporation. San Antonio, TX. (2008).
  36. Theiling, J., Petermann, F. Neuropsychological profiles on the WAIS-IV of adults with ADHD. Journal of Attention Disorders. 20 (11), 913-924 (2016).
  37. Cuetos, F., Arribas, D., Ramos, J. L. Prolec-SE-R, Batería para la evaluación de los procesos lectores en Secundaria y Bachillerato - Revisada. , TEA. Madrid. (2016).
  38. Mayes, S. D., Calhoun, S. L., Crowell, E. W. Learning disabilities and ADHD: Overlapping spectrum disorders. Journal of Learning Disabilities. 33 (5), 417-424 (2000).
  39. Kessler, R. C., et al. The World Health Organization Adult ADHD Self-Report Scale (ASRS): a short screening scale for use in the general population. Psychological Medicine. 35 (2), 245-256 (2005).
  40. Climent, G., Banterla, F., Iriarte, Y. AULA: Theoretical manual. , Nesplora. San Sebastián, Spain. (2011).
  41. Hoekstra, R. A., et al. The construction and validation of an abridged version of the autism-spectrum quotient (AQ-Short). Journal of Autism and Developmental Disorders. 41, 589-596 (2010).
  42. Baron-Cohen, S., Wheelwright, S., Skinner, R., Martin, J., Clubley, E. The autism-spectrum quotient (AQ): evidence from Asperger syndrome/high-functioning autism, males and females, scientists and mathematicians. Journal of Autism and Developmental Disorders. 31, 5-17 (2001).
  43. Azevedo, R., Johnson, A., Chauncey, A., Burkett, C. Self-regulated learning with MetaTutor: Advancing the science of learning with MetaCognitive tools. New Science of Learning. Khine, M., Saleh, I. , Springer. New York, NY. 225-247 (2010).
  44. Azevedo, R., Witherspoon, A., Chauncey, A., Burkett, C., Fike, A. MetaTutor: A MetaCognitive tool for enhancing self-regulated learning. 2009 AAAI Fall Symposium Series. , (2009).
  45. Azevedo, R. Theoretical, methodological, and analytical challenges in the research on metacognition and self-regulation: A commentary. Metacognition & Learning. 4 (1), 87-95 (2009).
  46. Feyzi-Behnagh, R., Trevors, G., Bouchet, F., Azevedo, R. Aligning multiple sources of SRL data in MetaTutor: Towards interactive scaffolding in multi-agent systems. 18th biennial meeting of the European Association for Research on Learning and Instruction (EARLI). , Munich, Germany. Paper presented (2013).
  47. Harley, J. M., et al. Assessing learning with MetaTutor: A Multi-Agent Hypermedia Learning Environment. Annual meeting of the American Educational Research Association. , Philadelphia, PA. Paper presented (2014).
  48. Azevedo, R., Feyzi-Behnagh, R., Harley, J., Bouchet, F. Analyzing temporally unfolding self-regulatory process during learning with multi-agent technologies. EARLI Biannual Conference 2013. , Munich. Paper presented (2013).
  49. Donnellan, M. B., Oswald, F. L., Baird, B. M., Lucas, R. E. The mini-IPIP scales: tiny-yet-effective measures of the Big Five factors of personality. Psychological Assessment. 18 (2), 192 (2006).
  50. Stahl, E., Bromme, R. The CAEB: An instrument for measuring connotative aspects of epistemological beliefs. Learning and Instruction. 17 (6), 773-785 (2007).
  51. Gray-Little, B., Williams, V. S. L., Hancock, T. D. An item response theory analysis of the Rosenberg Self-Esteem Scale. Personality and Social Psychology Bulletin. 23, 443-451 (1997).
  52. Gross, J. J., John, O. P. Individual differences in two emotion regulation processes: implications for affect, relationships, and well-being. Journal of Personality and Social Psychology. 85 (2), 348 (2003).
  53. Pekrun, R., Goetz, T., Frenzel, A. C., Barchfeld, P., Perry, R. P. Measuring emotions in students' learning and performance: The Achievement Emotions Questionnaire (AEQ). Contemporary Educational Psychology. 36 (1), 36-48 (2011).
  54. American Psychiatric Association. Diagnostic and statistical manual of mental disorders - reviewed (DSM-IV-TR). , Washington, DC. (2000).
  55. Face API [Computer software]. , Available from: https://azure.microsoft.com/es-es/services/cognitive-services/face/ (2019).
  56. Picard, R. W. Affective computing. , MIT press. (2000).
  57. Grills-Taquechel, A. E., Fletcher, J. M., Vaughn, S. R., Stuebing, K. K. Anxiety and reading difficulties in early elementary school: Evidence for unidirectional-or bi-directional relations. Child Psychiatry & Human Development. 43 (1), 35-47 (2012).
  58. Mammarella, I. C., et al. Anxiety and depression in children with nonverbal learning disabilities, reading disabilities, or typical development. Journal of Learning Disabilities. 49, 130-139 (2014).
  59. Nelson, J. M., Harwood, H. Learning disabilities and anxiety: A meta-analysis. Journal of Learning Disabilities. 44 (1), 3-17 (2011).
  60. Arora, M. R., Sharma, J., Mali, U., Sharma, A., Raina, P. Microsoft Cognitive Services. International Journal of Engineering Science. 8 (4), 17323-17326 (2018).
  61. Bondareva, D., et al. Inferring learning from gaze data during interaction with an environment to support self-regulated learning. International Conference on Artificial Intelligence in Education. , Springer. Berlin, Heidelberg. 229-238 (2013).
  62. Mason, L., Tornatora, M. C., Pluchino, P. Do fourth graders integrate text and picture in processing and learning from an illustrated science text? Evidence from eye-movement patterns. Computers & Education. 60 (1), 95-109 (2013).
  63. Duffy, M. C., Azevedo, R. Motivation matters: Interactions between achievement goals and agent scaffolding for self-regulated learning within an intelligent tutoring system. Computers in Human Behavior. 52, 338-348 (2015).
  64. Cerezo, R., et al. Mediating Role of Self-efficacy and Usefulness Between Self-regulated Learning Strategy Knowledge and its Use. Revista de Psicodidáctica. 24 (1), 1-8 (2019).
  65. Mudrick, N. V., Azevedo, R., Taub, M. Integrating metacognitive judgments and eye movements using sequential pattern mining to understand processes underlying multimedia learning. Computers in Human Behavior. 96, 223-234 (2019).
  66. Taub, M., Azevedo, R. How Does Prior Knowledge Influence Eye Fixations and Sequences of Cognitive and Metacognitive SRL Processes during Learning with an Intelligent Tutoring System. International Journal of Artificial Intelligence in Education. 29 (1), 1-28 (2019).
  67. Bogarín, A., Cerezo, R., Romero, C. A survey on educational process mining. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery. 8 (1), 1230 (2018).
  68. Cerezo, R., Bogarín, A., Esteban, M., Romero, C. Process mining for self-regulated learning assessment in e-learning. Journal of Computing in Higher Education. , (2019).
  69. Levenson, R. W. Blood, sweat, and fears. Annals of the New York Academy of Sciences. 1000 (1), 348-366 (2003).
  70. Meer, Y., Breznitz, Z., Katzir, T. Calibration of Self-Reports of Anxiety and Physiological Measures of Anxiety While Reading in Adults With and Without Reading Disability. Dyslexia. 22 (3), 267-284 (2016).
  71. Daley, S. G., Willett, J. B., Fischer, K. W. Emotional responses during reading: Physiological responses predict real-time reading comprehension. Journal of Educational Psychology. 106 (1), 132-143 (2014).
  72. Pekrun, R., Goetz, T., Titz, W., Perry, R. P. Academic emotions in students' self-regulated learning and achievement: A program of qualitative and quantitative research. Educational Psychologist. 37 (2), 91-105 (2002).
  73. Antonietti, A., Colombo, B., Di Nuzzo, C. Metacognition in self-regulated multimedia learning: Integrating behavioural, psychophysiological and introspective measures. Learning, Media and Technology. 40 (2), 187-209 (2015).
  74. Bogarin, A., Cerezo, R., Romero, C. Discovering learning processes using inductive miner: a case study with Learning Management Systems (LMSs). Psicothema. 30 (3), 322-329 (2018).
  75. Lang, C., Siemens, G., Wise, A., Gašević, D. Handbook of learning analytics. , Society for Learning Analytics and Research. Beaumont, AB, Canada. (2017).
  76. Romero, C., Ventura, S., Pechenizkiy, M., Baker, R. S. J. Handbook of educational data mining. , CRC Press. Boca Raton, FL. (2010).
  77. Azevedo, R., Gašević, Analyzing Multimodal Multichannel Data about Self-Regulated Learning with Advanced Learning Technologies: Issues and Challenges. Computers in Human Behavior. 96, 207-210 (2019).
  78. Veenman, M. V. J., Van Hout-Wolters, B., Afflerbach, P. Metacognition and Learning: Conceptual and Methodological Considerations. Metacognition Learning. 1, 3-14 (2006).
  79. Brusilovsky, P., Millán, E. User models for adaptive hypermedia and adaptive educational systems. The adaptive web. Brusilovsky, P., Kobsa, A., Nejdl, W. , Springer. Berlin, Heidelberg. 3-53 (2007).
  80. Taub, M., et al. using multi-channel data with multi-level modeling to assess in-game performance during gameplay with CRYSTAL ISLAND. Computers in Human Behavior. 76, 641-655 (2017).

Tags

السلوك، الإصدار 163، صعوبات التعلم، metacognition، التنظيم الذاتي، تقييم متعدد الوسائط، مرحلة البلوغ، ميتاتوتور
بروتوكول متعدد الوسائط لتقييم المعرفة والتموينية والتنظيم الذاتي في البالغين الذين يعانون من صعوبات في التعلم
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Cerezo, R., Fernández, E.,… More

Cerezo, R., Fernández, E., Gómez, C., Sánchez-Santillán, M., Taub, M., Azevedo, R. Multimodal Protocol for Assessing Metacognition and Self-Regulation in Adults with Learning Difficulties. J. Vis. Exp. (163), e60331, doi:10.3791/60331 (2020).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter