Waiting
Login processing...

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

Behavior

Öğrenme Güçlüğü Olan Yetişkinlerde Metabiliş ve Öz-Düzenlemenin Değerlendirilmesi için Multimodal Protokol

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

Summary

Mevcut çalışma, metabilişsel, öğrenmenin kendi kendini düzenlemesi ve DUYGUSAL süreçler etüt edilen ve LD'li yetişkinlerdeki zorlukların temelini oluşturan çok modal bir değerlendirme protokolü önermektedir.

Abstract

Öğrenme güçlüğü (LD'ler), akademik becerileri öğrenmekte ve kullanmakta güçlük çekenlerin, okuma, yazma ve/veya matematik alanlarında kronolojik yaşlarına göre beklentilerin altında performans sergilemelerini kapsar. LD'leri oluşturan bozuklukların her biri farklı açıkları içerir; ancak, bazı benzerlikler bu heterojenlik içinde bulunabilir, öz-düzenleme ve metabiliş öğrenme açısından. Erken yaşlarda ve daha sonraki eğitim düzeylerinin aksine, LD'li yetişkinler için neredeyse hiç kanıta dayalı değerlendirme protokolü yoktur. Buna yanıt olarak, mevcut çalışma, lds ile yetişkinlerde zorlukların temelini oluşturan metabilişsel, öğrenme öz-düzenleme ve duygusal süreçler, odaklanmış bir multimodal değerlendirme protokolü önerir. Değerlendirme, çeşitli yöntemler, teknikler ve sensörler (örn. göz takibi, yüz ifadeleri, fizyolojik tepkiler, eşzamanlı sözelleştirmeler, günlük dosyaları, insan-makine etkileşimlerinin ekran kayıtları) ve çevrimdışı yöntemler (örn. anketler, röportajlar ve kendi kendine rapor ölçümleri) kullanılarak çevrimiçi öğrenme sürecinin analizi yoluyla gerçekleştirilir. Bu teorik güdümlü ve ampirik temelli kılavuz, etkili önleme ve müdahale önerileri tasarlamak için yetişkinlikte LD'lerin doğru bir değerlendirmesini sağlamayı amaçlamaktadır.

Introduction

Özel öğrenme bozuklukları (SLD'ler) öğrenme ve akademik becerileri kullanmada güçlük çekenlerin, okuma, yazma ve/veya matematikalanlarındakronolojik yaşlarının altında performans sergilemeleri, 1,2. Yaş, dil ve kültür analizlerine bağlı olarak yaygınlık oranlarının farklı tahminleri vardır ancak bunlar %5 ile%15arasındadır 1,3. Ruhsal Bozuklukların Tanısal ve İstatistiksel El Kitabında nörogelişimselth bozuklukların küresel kategorisi içinde (5.Ed.) 1,aynı zamanda dikkat eksikliği / Hiperaktivite Bozukluğu insidansı odaklanmak için gerekli (bundan sonra DEHB) son yıllarda yaklaşım hakkında çeşitli tartışmalara yol açmıştır yaygın bir bozukluk olduğu gibi. DSM-51'edayanarak, dikkatsizlik ve/veya hiperaktivite-dürtüsellik kalıcı davranışların bir örüntüsü olarak tanımlanabilir. Aynı şekilde, otizm spektrum bozukluğu (bundan sonra ASD) merkezi sinir sisteminin multifaktöriyel disfonksiyonlar sonucu nörogelişimsel bozukluklar mevcut öğrencileri içeren aynı kılavuzda bir kategoridir, hangi kişinin gelişiminin üç temel alanlarda nitel disfonksiyonlar neden: sosyal etkileşim, iletişim ve ilgi ve davranışlar1,2.

Bu doğrultuda, yeni bir kavram açığı duygusu uzak hareket ve bu bozukluklar için daha olumlu bir yaklaşım sunan son derece bir arada ve örtüşen olarak nörogelişimsel güçlükler in mevcut fikirler ile tutarlı olmak için ortaya çıkmıştır4. Bu yeni modellerden, istenilen hedefe ulaşmak için kişinin davranışlarını yönetmesine ve düzenlemesine olanak tanıyan üst düzey bilişsel süreçlerde yer alan becerilerin, kendi kendini yönetme ve bu nedenle akademik olanlar da dahil olmak üzere günlük yaşam faaliyetleri için çok önemli olduğu anlaşılmaktadır5. Yetişkinlik bağlamında, nöroçeşitlilik deHB ve ASD gibi çeşitli zorlukları içerecek şekilde gelişti, yanı sıra disleksi, dispraksi, ve / veya dyscalculia. Buna göre, bu nöroçeşitlilik etüt güçlükleri (LDs) geniş bir anlayış tan yaklaşıyor. Ortaöğretim sonrası eğitime kayıtlı bu çeşitliliğe sahip öğrencilerdeki artış iyi belgelenmiştir ve kısmen engelli öğrenciler için lise mezuniyet oranlarındakiartıştankaynaklanmaktadır 6 , ama aynı zamanda, bu öğrencilerin öğrenme süreci hakkında gerekli olandan daha az araştırma var7.

İzolasyonda görülen hastalıkların her biri farklı açıklar ve tezahürler içerir; ancak, bazı ortak ld açısından bu heterojenlik içinde bulunabilir, metabilişsel gibi, öz-düzenleyici, ve duygusal arızalı8,9,10,11. Genel olarak öğrenme literatüründe üç temel temel, ve özellikle LDs, başarılı öğrenme temelini temsil ve akademik düzeyde bu iyi bilinen zorluklar önemli bir rol oynamaktadır12. Bunun yanı sıra, diğer yaklaşımlar, otomatik işleme veya çalışma belleğindeki sorunlar gibi, DEHB ve okuma bozuklukları13 veya DEHB ve ASD5gibi farklı bozukluklar da meydana gelen yönetici işlevleri, sorunlar arasında belirli bir ortaklık olabileceğini anlamak . Ancak, tüm çalışmalar yürütme işlevleri ile ilgili olarak ortak bu noktalar hakkında aynı sonuçlara ulaşmak beri, bu alanda yapılması gereken işler vardır. Bu çalışmalar dayalı örnekler tarafından sunulan varyasyonları vesoruşturmalardakullanılan yürütme fonksiyonlarının değerlendirme prosedürleri nedeniyle olabilir 5,14.

Eğitim açısından, bu farklı karışımı sadece öğrenme kalitesini etkiler, etkilenen fonksiyonların temel doğası nedeniyle, ama aynı zamanda okul terk gibi fenomenler, derece değişikliği, vb, hükümetler ve üniversiteler için ekonomik etkileri ile15. LDs olan öğrenciler için bırakma oranı genel nüfus16 öğrenciler için daha yüksek ama aynı zamanda duygusal rahatsızlıkları olan öğrenciler dışında psikolojik engelli başka bir kategori için bırakma oranları dahayüksek17. Buna karşılık, zorunlu eğitim sonrası (mesleki eğitim, kolej, vb) erişen LDs ile öğrenci sayısı15artmaktadır , özellikle yükseköğretimde 19,20,21,22. Ayrıca, bir de resmi olarak öğrenci hizmetleri geçmek ve genellikle yaygınlık istatistikleri23makyaj olanlara göre LD ile çok daha fazla öğrenci olduğunu varsayabiliriz.

Bu güçlükler her zaman çocukluk çağında tespit edilmez, özellikle bu bozukluklar düzenli akademik sistemde düşünülmeden önce doğan yetişkinlerde, ve bu bozuklukların belirtileri insanların yaşamları boyunca devam ve iş, eğitim ve kişisel yaşamlarında zorluklara neden24. Araştırmalar, insanların bazı zorlukların üstesinden gelebilir rağmen, en yetişkinlik döneminde öğrenme ile mücadeleler sergilemeye devam ve onların sebat hala bu yüksek eğitim düzeylerinde sorunlu olduğunu göstermiştir25.

Paradoksal olarak, önceki eğitim düzeyleri ve önceki yaşlardan farklı olarak, ld'leri olan yetişkinler için kanıta dayalı araçlar veya değerlendirme protokolleri neredeyse yoktur. Çocukluk çağında LD'leri değerlendirmek için tanı araçlarının çoğalmasına rağmen, yetişkin nüfus için geçerli, güvenilir araç ve metodolojilerin kullanılabilirliği önemli ölçüde sınırlıdır24. Yüksek öğretimde öğrenme güçlüğü ile ilgili yeni bir literatür incelemesi, bu konuda toplanan bilgilerin çoğunun mülakatlar yoluyla yapıldığını ve sadece zaman zaman26'dakullanılan kendi kendine rapor anketleri olduğunu ortaya koydu. Kendi kendine rapor metodolojisi ve mülakatlar, değerli olmasına rağmen, metabilişsel, öz-düzenleme ve duygusal beceri süreçlerini doğru bir şekilde değerlendirmek için yeterli değildir, aslında, diğerleri arasında, süreç doğası nedeniyle. Bu süreçleri ölçmek için ölçekler ve görüşme metodolojisi önemi inkar edilemez27,28, ama bu yüzden de geçerlilik ilişkili sorunlar29 ve değerlendirme diğer yenilikçi yöntemler ile uyumsuzlukvardır 30. LDs saptanmasında bir diğer sorun kapsamlı değerlendirme protokolleri yokluğunda nedeniyle bozukluğun tanısında önyargı olduğunu. Profesyoneller objektif değişkenlere dayalı bir referans protokolü yok aslında sık sık LDs31birçok yanlış pozitif ve yanlış negatif durumlarda neden oluyor.

Hem yetişkinler için araçların azlığına hem de mevcut metodolojiyi iyileştirme ihtiyacına yanıt olarak, mevcut çalışma, ld'li yetişkinlerde zorlukların temelini oluşturan metabilişsel, öz-düzenleme ve duygusal süreçlere odaklanan çok modal bir değerlendirme protokolü önermektedir. Mevcut literatür doğrultusunda, bütünleştirici ve çok kanallı ölçüm32,33doğru bir hareket öneriyoruz. Değerlendirme, çeşitli yöntemler, teknikler ve sensörler (örneğin, hipermedya öğrenme ortamı, sanal gerçeklik, göz izleme, duygu yüz ifadeleri, fizyolojik yanıtlar, günlük dosyaları, insan-makine etkileşimlerinin ekran kayıtları) ve çevrimdışı yöntemler (örn. anketler, röportajlar ve kendi kendine rapor önlemleri) kullanılarak çevrimiçi öğrenme sürecinin analizi yoluyla gerçekleştirilir. Bu karma metodoloji, öğrencilerin nasıl öğrendiklerini ve sorunun nerede yattığını anlamak için üçgene alınabilecek olan hedef süreçlerin önce, sırasında ve sonrasında konuşlandırıldığının kanıtını sağlar, eğer bir34varsa.

Değerlendirme protokolü iki oturum üzerinden gerçekleştirilir. Seanslar tek bir oturuşta yapılabilir veya kişiye bağlı olarak kısmi uygulamalar gerekebilir. İlki, LD'lerin tespiti veya teyidi ve ne tür bir bozuklukla karşı karşıya olduğumuza odaklanmıştır, ikincisi ise her bir vakanın metabilişsel, öz-regülasyon ve duygusal süreçlerine derinlemesine girmek üzere tasarlanmıştır.

Oturum 1, katılımcıların öğrenme güçlüğünün tanıveya onay değerlendirmesi olarak tasarlanmıştır: Katılımcıların ne tür özel sorunları olduğunu belirlemek için SLD, DEHB ve/veya ASD (yüksek işlevli). Bu değerlendirme iki nedenden dolayı esastır. 1) Öğrenme Güçlüğü olan yetişkinler, işlevsiz davranışları hakkında nadiren doğru bilgiye sahiptirler. Bazıları LD olduğundan şüpheleniyor, ancak hiçbir zaman değerlendirilmemiş. Diğerleri çocukken değerlendirilmiş olabilir, ancak herhangi bir rapor veya daha fazla bilgi yok. 2) Önceki tanılarda tutarsızlıklar olabilir (örneğin, mevcut dikkat eksikliği ve yavaş işlem hızı nın aksine önceki disleksi tanısı; mevcut sınırlı entelektüel yeteneğin aksine önceki ASD tanısı, vb.). Katılımcı ile mülakat alaştırılır ve anketler ve standart testler uygulanır. Bu oturum, İspanyol Psikoloji Fakültesi'nin farklı ofislerinde araştırma ve klinik bağlamda gelişimsel ve öğrenme güçlüğü teşhisi konusunda deneyime sahip terapistler tarafından gerçekleştirilmektedir. Oturum, DSM-51'deatıfta bulunulan SLD'lerle ilgili belirtilerin varlığıyla birlikte biyografik bilgiler toplayan yapılandırılmış bir görüşmeyle başlar. Bunu takiben, referans entelektüel yetenek testi WAIS-IV35 dışlama kriteri uygulanması durumunda kullanılır ve ölçekler "iş belleği" ve "işleme hızı"36öğrenme zorlukları için çok değerli bilgiler sağlar çünkü . Ayrıca, PROLEC SE-Revize Test37 yaygın okuma engelli değerlendirmek için kullanılır (sözlü, anlamsal ve / veya okuma söztaktik süreçleri), mevcut akademik bağlamlarda öğrenme için en yaygın ve devre dışı bırakma zorluklarından biri, HANGI DEHB gibi diğer bozukluklar ile örtüşen38. Bu değerlendirme okuma bozuklukları ile birlikte okuma doğruluğu, hız ve akıcılık toplar ve daha da önemlisi, okuma sürecinde başarısızlıkoluşur 37 (Bu test üniversite öncesi öğrenciler ile değerlendirilmiştir. Şu anda İspanya'da genel yetişkin popülasyonuna uyarlanmış hiçbir test bulunmamaktadır, bu nedenle hedef popülasyona en yakın olduğu için bu test seçilmiştir). Daha sonra, Dünya Sağlık Örgütü Yetişkin DEHB Self-Report Ölçeği (ASRS)39 ile DEHB belirtileri ekran ve bu bozukluğun değerlendirilmesi rafine, dikkat süreçleri ve yetişkinlerde çalışma belleği değerlendirilmesi için bir üstün sanal gerçeklik sürekli performans testi ile multimodalite tanıtan, Nesplora Akvaryum31,40. Bu test, 16 yaş ın üzerindeki erişkin lerde ve ergenlerde DEHB tanısı alırken, objektif ve güvenilir veriler sağlayan çok yararlı bir araçtır. Seçici ve sürekli dikkat, dürtüsellik, tepki süresi, işitsel ve görsel dikkat, azim, dikkat odaklılık kalitesi, motor aktivite, iş hafızası ve görev değişiminin maliyetini değerlendirir. Ayrıca, wais-iv35 ile birlikte katılımcının entelektüel yeteneği hakkında bilgi toplamak için bir bütün olarak, onlar öğrenme zorlukları ile ilgili ve bu ölçeklerin sonuçları nihai kararda kullanılır çünkü ölçekler "iş belleği" ve "işlem hızı" özel dikkat. Son olarak, protokol, Baron-Cohen, Wheelwright, Skinner, Martin ve Clubley42güvenilir AQ-Yetişkin kısa versiyonu Otizm Spectrum Quotient (AQ-Kısa)41 içerir.

Oturum 2, katılımcının öğrenme sürecinin çok modal değerlendirmesine odaklanır. Karmaşık öğrenmeyi anlamanın anahtarı, öğrencilerin bilişsel, metabilişsel, motivasyonel ve duygusal süreçlerinin dağıtımını anlamakta yatmaktadır43. Bu amaçla, katılımcılar metatutor ile çalışırlar ve bunlar öğrenirken metabilişsel ve bilişsel stratejilerin kullanımı gözlemlenir. MetaTutor farklı bilim konu 44 öğrenirken algılamak, model, iz ve öğrencilerin kendi kendini düzenleyen öğrenme teşvik etmek için tasarlanmış bir hipermedya öğrenme ortamıdır44. MetaTutor tasarımı Azevedo ve meslektaşları tarafından kapsamlı araştırma dayanmaktadır43,45,46,47 ve SRL ölçümü yeni bir eğilim ait, sözde üçüncü dalga, ölçüm ve ileri öğrenme teknolojileri kombine kullanımı ile karakterizedir33. MetaTutor kullanımı da, göz takibi, duygusal fizyolojik tepkiler (galvanik cilt yanıtı (GSR) ve duyguların yüz ifadeleri)48, günlük veri ve anketler gibi önlemleri içeren multimodal iz veri sağlar. Tüm bu önlemler katılımcıların SRL ve üst biliş daha derin bir anlayış ulaşmak için birleştirilir.

Göz takibi, neyin hemen dikkat çektiğini, hangi hedef unsurların göz ardı edildiğini, hangi sıra öğelerinin fark edildiğini veya elementlerin diğerleriyle nasıl karşılaştırılabildiğini anlamasağlar; elektrodermal aktivite bize çevreye tepki olarak duygusal uyarılma değişiklikleri nasıl bilmemizi sağlar; yüz-duygu tanıma otomatik tanıma ve yüz ifadeleri analizi sağlar; ve veri günlüğü daha fazla analiz için öğrencinin öğrenme ortamıile etkileşimini toplar ve saklar. Anketler ile ilgili olarak, Mini Uluslararası Kişilik Öğesi Havuzu49, insanların günlük yaşamda yaşadıkları bir dizi aktivite ve düşünce hakkında beş ana kişilik özelliğinin (dışa dönüklük, kabul edilebilirlik, vicdanilik, nevrotiklik ve açıklık) her birini değerlendirirken bilgi verir. Epistemolojik İnançların EşlüKif Yönleri50 katılımcıların bilgi hakkındaki inançları hakkında bilgi sağlar. Rosenberg Benlik saygısı ölçeği katılımcıların genel51kendileri hakkında nasıl hissettiğini gösterir. Duygu Yönetmeliği Anketi52 katılımcıların duygu düzenlemeleri hakkında bilgi sağlar. Başarı Duyguları Anketi (AEQ)53 genellikle üniversitede yaşanan duygular hakkında bilgi verir.

Kısacası, yetişkinlik döneminde LDs değerlendirilmesi özellikle zordur. Eğitim ve deneyim, pek çok yetişkinin açıklarını telafi etmesine ve daha sonra bilimsel bilginin hala az olduğu farklılaşmamış veya maskelenmiş belirtiler göstermesine olanak sağlar. Ortaya çıkan kritik araştırma açığını göz önünde bulundurarak, bu mevcut çalışma, etkili önleme ve müdahale eylemleri tasarlamak için yetişkinlik döneminde KISL'lerin doğru değerlendirilmesi için teorik olarak güdümlü, ampirik temelli kılavuzlar sağlamayı amaçlamaktadır.

Okuyucuların açıklanan yöntemin uygun olup olmadığına karar vermelerine yardımcı olmak için, tanıları öğrenme güçlüğü tanısını geçersiz kıldığı için protokolün zihinsel engelli kişiler için uygun olmadığını belirtmek gerekir. Buna ek olarak, kullanılan ekipmanın tekillikleri ve öğrenme içeriğinin gösterileme biçimi nedeniyle, motor engelli (üst ekstremiteler, boyun ve/veya yüz), işitme veya görme bozukluğu olan kişileri değerlendirmek hala mümkün değildir. Ağır psikiyatrik bozuklukları olan katılımcılar için de uygun olmaz. Bu bilgi işleme veya duyguların fizyolojik ifade değiştirebilir ilaçların kullanımını gerektirir.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

Asturias Prensliği ve Oviedo Üniversitesi araştırma etik komitesi bu protokolü onayladı.

1. Oturum 1: tanı değerlendirmesi

NOT: Protokolün bu oturumunda, kendi özel uygulama ve yorumlama kılavuzları olan farklı yayıncıların değerlendirme testleri kullanılır. Bu testler, ya da benzeri olanlar, yaygın psikoloji ve eğitim alanında bilim topluluğu tarafından bilinen bu yana, bunları uygulamak için prosedür adım adım ayrıntılı değildir (örneğin, bu makalenin amacı göz önüne alındığında, WAIS-IV35 uygulamanın her adımı ayrıntılı mantıklı değildir).

  1. Bilgilendirilmiş onam
    1. Katılımcılara araştırmanın etik ve gizlilik yönlerini açıklayın ve bireysel bilgilendirilmiş onayı kabul etmelerini ve imzalamalarını isteyin.
  2. Yapılandırılmış görüşme
    1. Katılımcıya aşağıdaki talimatları açıklayın: "Şimdi, hayatınız ve akademik konular hakkında önemli bilgiler almak için sizinle röportaj yapacağım. Açık ve kapalı sorular var ama ne zaman istersen sözümü kesebilirsin. Lütfen, bir noktaya açıklık getireyim diye bana haber ver. Bu ilk görüşmeden sonra, sizden bazı değerlendirme testleri ve anketleri yapmanızı isteyebilirim. Her biri için özel talimatları söyleyeceğim. Hazır mısın?"
    2. Mülakat komut dosyasından sonra DSM-51'de atıfta bulunulan SLD ve dışlama kriterleriile ilgili belirtilerin varlığıyla birlikte biyografik bilgileri toplayın (bkz. Ek Dosya A).
  3. Yapılandırılmış görüşmeile ilgili ilk karar noktası (dışlama kriterleri)
    1. Katılımcı ilk dışlama kriterlerini karşılıyorsa, yani motor engeli (üst segmentler), duyusal özürlülük (görsel veya işitsel), zihinsel engellilik tanısı veya ciddi bir ruhsal bozukluk olduğunu açıklarsa değerlendirmeyi tamamlayın.
    2. Katılımcının sld'si olduğunu ve dışlama kriterlerini karşılamadığını düşünüyorsa değerlendirmeye devam edin.
  4. Entelektüel yetenek
    1. Kılavuzdaki talimatları izleyerek katılımcının entelektüel yeteneği hakkında bilgi toplamak için WAIS-IV35 testini uygulayın.
  5. Entelektüel yetenekle ilgili ikinci karar noktası (dışlama kriterleri)
    1. Katılımcı testin talimatlarını anlamıyorsa, değerlendirilemiyorsa veya IQ'su 70'ten azsa değerlendirmeyi tamamlayın.
    2. Kişinin normal veya sınırlı entelektüel yeteneği varsa değerlendirmeye devam edin.
      NOT: Bu çalışmada kabul edilen IQ sınırı 70'in üzerinde olarak belirlenmiştir.
  6. Dehb
    1. Katılımcıdan Yetişkin-v1.1'in Kendi Kendine Bildirilen Tarama Anketi'nin altı öğesini tamamlamasını isteyin. (ASRS39) Dünya Sağlık Örgütü (WHO) Uluslararası Oluşan Tanı Söyleşisi.
      NOT: Bu anket, DSM-IV54'teadı geçen DEHB ile ilgili belirtilerin varlığı hakkında bilgi sağlar.
    2. Katılımcı önceki ASRS36 anketinde 12 veya daha fazla puan alıyorsa Nesplora Akvaryum testi40'ı uygulayın.
  7. Okuma zorlukları
    1. OKUMA GÜÇLÜĞÜ PROLEC SE-R Tarama Testi uygulayın37 kılavuzdaki talimatları izleyin.
  8. Otizm spektrum bozukluğu (seviye 1)
    1. Katılımcıdan, Hoekstra ve ark.41'den Otizm Spektrum Katsayısı (AQ-Short) anketinin 28 öğesini tamamlamasını isteyin
      NOT: Bu anket, sosyal davranış, sosyal beceriler, rutin, anahtarlama, hayal gücü ve sayılar/desenler ile ilgili belirtilerin varlığı hakkında bilgi sağlar.
  9. Sonuçları analiz edin.
    1. Her katılımcının mülakatını, anketlerini ve test sonuçlarını analiz edin ve önemli öğrenme güçlüğü olup olmadığına karar verin.
      NOT: Uzman komitenin iki üyesi (değerlendirici ve araştırma ekibinin başka bir üyesi) her katılımcının öğrenme profilini analiz eder ve SLD, DEHB ve/veya ASD'li bir öğrenci olup olmadıklarına veya sahip olma riskiyle karşı karşıya olup olmadıklarına karar verir. Hiçbir test uzmanın kararının yerini tutamaz.
  10. Son karar noktası
    1. Katılımcı açıkça öğrenme güçlüğü olan bir öğrenci değilse değerlendirmeyi bitirin.
    2. Katılımcı, LD'si (veya risk altında) bir kişiyse değerlendirmeye devam edin ve Oturum 2'ye gidin.

2. Oturum 2: multimodal değerlendirme

NOT: Oturum 2, Oturum 1'den 1 ila 7 gün sonra yapılmalıdır.

  1. Katılımcıyı hazırlayın.
    1. Katılımcılara oturumun yaklaşık 2 saat sürdüğünü ve bazı cihazlar oturum boyunca performanslarını kaydederken MetaTutor öğrenme ortamında bazı anketleri ve görevleri tamamlayacaklarını hatırlatın.
    2. Katılımcılara saçlarını geri bağlamasını, boynunu temizlemesini, gözlüklerini çıkarmasını ve varsa sakız ları çıkarmasını isteyin.
      NOT: Katılımcı gözlük takıyorsa, yüzünün bir kısmını kaplayan uzun saçları veya patlamaları varsa, göz izleyicisi göz hareketlerini okuyamaz.
    3. Katılımcılara MetaTutor'u tanıtın. Oturumun amacının aracı kullanarak dolaşım sistemi hakkında özerk olarak bilgi edinmek olduğunu açıklayın.
    4. Hoparlörlerin bağlı ve çalışır olduğundan emin olun.
      NOT: Katılımcı tercih edilirse kulaklık da kullanabilir.
  2. Galvanik cilt tepki hazırlama ve kalibrasyon
    NOT: Farklı şirketler tarafından üretilen birçok GSR türü olduğunu unutmayın. Tedarikçinin özelliklerine göre kullanın.
    1. GSR'yi ve katılımcının parmaklarını alkolle temizleyin.
    2. Parmak/bileklik GSR sensörlerini işaret indeksine ve yüzük parmaklarına, konektörleri parmak ucu tarafına veya üreticinin talimatlarına uygun olarak koyun.
    3. Katılımcıdan elini masaya sessizce dinlendirmesini ve 5 dakika dinlenmeye çalışmasıisteyin.
    4. Bilgisayardaki yazılımı açın.
    5. Kayıt grafiğinin çalıştığından emin olun. Kayıt grafiğinin kaydolduğunu kontrol edin.
    6. Denemeyi Çalıştır > Saniyede 10 Oran > Süre > 10 > Dakika'yıtıklatın. Taban çizgisini oluşturmak için bilgileri on dakika kaydedin.
      NOT: Saniyede 10 oran, önlemlerin alınma sıklığı anlamına gelir.
    7. Ekranı en aza indirin.
    8. Diğer aygıtların kalibrasyonuna devam edin ve 10 dakika sonra bilgileri bir .csv dosyasına kaydedin.
  3. Göz izleme ve web kamerası hazırlama ve kalibrasyon
    NOT: Farklı şirketler tarafından üretilen göz izleme ve web kamerası birçok türü olduğunu unutmayın. Tedarikçinin özelliklerine göre kullanın.
    1. Yazılımı yan dizüstü bilgisayarda ve bilgisayarda açın.
      NOT: Göz hareketleri katılımcının üzerinde çalıştığı bilgisayarda yakalanır, ancak veriler yan dizüstü bilgisayara kaydedilir. Buna ek olarak, yan dizüstü bilgisayarda, deneyci katılımcının yaptığı hareketleri görebilir ve gerekirse katılımcının konumunu düzeltebilir.
    2. Hangi oturumun kaydedileceğini (bu durumda Metatutor) ve katılımcının kayıt verilerini belirtin: Dosya > Son Deneme > Metatutor > Katılımcının Kayıt verilerini ekle > Tamam.
    3. İki bilgisayarın birbirine bağlı olup olmadığını ve kızılötesi ışıkları izleyen gözün açık ve gözün hareketini yakalamaya hazır olup olmadığını kontrol edin.
    4. Bilgisayardaki web kamerasını katılımcının konumuna ayarlayın.
    5. Yüz ifadelerinin öğrenme oturumu sırasında değişmesi beklenebilir, ancak katılımcıdan öne dönük ve mümkün olduğunca tarafsız olmasını isteyin.
      NOT: Öğrenme oturumu sırasında katılımcının yüzünün bir video daha sonra bir masaüstü uygulaması55kullanılarak analiz web kamerası ile kaydedilir.
    6. Katılımcıdan hareketsiz olmasını ve burnunu masanın kenarına (90°' de) biraz daha uygun hale sokarak ekranın farklı noktalarına bakmasını isteyin.
    7. Kalibrasyon işlemini başlatmak için Kayıt > Katılımcının kayıt verilerini yazın > Tamam'ı tıklatın.
    8. Katılımcıdan boşluk çubuğuna basmasını ve ekrandaki noktaları gözleriyle takip etmesini isteyin.
    9. Katılımcının ekrana bakarken gözlerinin, bu bilgileri kontrol etmek için yan dizüstü bilgisayarı kullanarak bir sonraki adıma geçmeden önce ortalandığından emin olun.
      NOT: İki beyaz daireli yan dizüstü bilgisayar ekranında gözlerinin hareketleri kaydedildiğinde katılımcının bakışı ortalanır. Bakış kayıt alanından ayrıldığında, yazılım sarı oklarla (hafifçe sapmışsa), kırmızı oklarla (çok sapmışsa) veya beyaz daireler olmadan (kayıt yaptırmıyorsanız) uyarır. Gözlerin hareket yolu sarı bir ışık (dikkat odağı) ve yeşil bir çizgi ile ekran üzerinden parça ile yansıtılır.
    10. Katılımcılardan yüzlerine dokunmamalarını veya başlarını mümkün olduğunca ellerine dayamalarını isteyin.
    11. Ekranı en aza indirin.
  4. Öğrenme oturumunun multimodal takibi
    1. GSR ekranını en üst düzeye çıkarın ve Denemeyi Çalıştır > Saniyede 10 Oran 'a tıklayın > Süre > 5 > saat > Kaydet ve ekranı yeniden simge durumuna küçültün.
    2. Göz izleme ve web kamerası ekranını en üst düzeye çıkarın, yazılımın doğru çalıştığından emin olun, oturumu kaydetmek ve kaydetmek ve ekranı yeniden en aza indirmek için bilgisayarda ve yan dizüstü bilgisayarda Kaydet'i tıklatın.
      NOT: Aygıtlar kalibre edildikten sonra, değerlendirme oturumunu her birinde kaydetmeye başlamayı unutmayın. Bu noktadan itibaren, öğrenme aracı ile tüm katılımcı etkileşimi oturumun sonuna kadar kaydedilir.
  5. MetaTutor'ta anketler ve öğrenme oturumu
    1. Bilgisayarı açın ve katılımcının kayıt verilerini doldurun. Tam Kimlik > Deneme > Gün > Anketler evet > Devam.
      NOT: Tüm günlükler oturum sırasında bir dosya veri günlüğüne kaydedilir.
    2. Katılımcıya, araçtaki yönergeleri izlemeleri gerektiğini ve yalnızca öğrenme oturumu sırasında bilgisayarla etkileşimde bulunacaklarını açıklayın. Bir şey olursa diye araştırmacının yan odada olacağını açıklayın.
      1. Katılımcıdan sosyodemografik ve akademik bilgi isteyin. Tam Adı > Cinsiyet > Yaş > Etnik grup > Eğitim düzeyi > Üniversite > Derece > GENEL Not Ortalaması > Varsa alınan biyoloji dersleri hakkında bilgi > Devam. Continue'yitıklatmadan önce katılımcılara aracın onlara vereceği tüm talimatları izlemeleri gerektiğini açıklayın. Ayrıca, sadece öğrenme oturumu sırasında bilgisayar ile etkileşim olacaktır.
      2. Katılımcıdan bazı anketleri tamamlamasını isteyin.
        NOT: Katılımcı beş metabilişsel ve kendi kendini düzenleyen öğrenme anketleri tamamlamak zorundadır: a) Mini Uluslararası Kişilik Öğesi Havuzu49; b) Epistemolojik İnançların Eşleştirici Yönleri50; c) Rosenberg Benlik Saygısı Ölçeği51; d) Duygu Yönetmeliği Anketi52; e) Başarı Duyguları Anketi (AEQ)53 ve dolaşım sistemi hakkında genel bilgi hakkında bir anket.
      3. Katılımcıya MetaTutor'un arayüzünü ve farklı bölümlerini gösterin.
        1. Katılımcıya, içerik alanının öğrenme içeriğinin oturum boyunca metin biçiminde görüntülendiği yer olduğunu açıklayın.
        2. Katılımcıya, farklı sayfalara gitmek için ekranın kenarındaki içindekiler tablosunda gezinebileceklerini gösterin.
        3. Katılımcıya, oturum sırasında genel öğrenme hedefinin ekranın üst kısmında görüntülendiğini gösterin.
        4. Katılımcıya alt hedefler kümesinin ekranın ortasında ki en üstte görüntülendiğini ve alt hedefleri yönetebileceğini veya burada önceliklerini belirleyebileceğini gösterin.
        5. Katılımcıya ekranın sol üst köşesinde bulunan bir zamanlayıcı olduğunu gösterin oturumda kalan süremiktarını görüntüler.
        6. Katılımcıya ekranın sağ tarafındaki bir palette görüntülenen kendi kendini düzenleyen süreçlerin listesini gösterin ve katılımcı planlama, izleme ve öğrenme stratejilerini dağıtmak için oturum boyunca bunları tıklatabilir.
        7. Öğrencilerin farklı kaynaklardan gelen bilgileri koordine etmelerine yardımcı olmak için katılımcıya içerik sayfalarıyla ilgili statik görüntülerin metnin yanında görüntülendiğini gösterin.
        8. Katılımcıya klavyede girilen metni ve öğrencilerin aracılarla etkileşimlerinin arabirimin bu bölümünde nasıl görüntülendiğini ve kaydedildiğini gösterin.
        9. Katılımcıya, oturum boyunca öğrencilerin öğrenmelerine yardımcı olan dört yapay aracı gösterin.
          NOT: Bu ajanlar Gavin Kılavuzu, Pam Planlayıcı, Mary Monitör ve Sam Strategizer vardır.
      4. Katılımcıdan, hazır olduklarında öğrenme oturumuna başlamak için Başlat'ı tıklatmasını isteyin.
        NOT: Katılımcı araçla etkileşime girerek etkileşime girer.
      5. Oturum tamamlandıktan sonra, katılımcıdan bilgi anketini yeniden doldurmasını isteyin.

3. Giriş

  1. Oturumun sonunda gsr, göz izleme/web kamerası ve Metatutor'tan kaydedilen verileri katılımcının kayıt verileriyle birlikte kaydedin. Daha kolay kullanım için .csv dosyasındaki verileri ayıklayın.
  2. Katılımcının elinden GSR sensörlerini çıkarın ve galvanik sensörleri tekrar alkolle temizleyin.
  3. Katılımcılara işbirliği için teşekkür edin ve hoşçakal deyin.

4. Öğrenme güçlüklerinin analizi

  1. Multimodal bir profil elde etmek için her katılımcının öğrenme performansını üretilen farklı raporlara (Sonuçlar bölümüne bakın) göre analiz edin.
    NOT: Uzman komitenin en az iki üyesi her katılımcının öğrenme sürecini analiz eder. Değerlendirme yeni araç ve gereçler kullanılarak kapsamlı bir şekilde yapılabilse de, hiçbir rapor bilirkişinin kararının yerini alamamaktadır.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Bu bölümde, Oturum 1'in ortak sonuçlarının bir örneği ve Oturum 2'deki her bilgi kaynağının bir örneği de dahil olmak üzere protokolden elde edilen temsili sonuçlar gösteriş tir.

Bozukluklarla ilgili sonuçlar, katılımcıların öğrenme güçlüğü (SLD, DEHB ve ASD) tanısal değerlendirmesi için belirlenen prosedürler ve kesme noktaları dikkate alınarak tanısal testler yoluyla Oturum 1'de toplanır. Uzman komitesi, katılımcının öğrenme güçlüğü olup olmadığına veya öğrenme riski yle karşılanıp karşılanmadığına karar verir (Bkz. Şekil 1'dekikarar verme örneği). Katılımcı öğrenme güçlüğü sergiler ve Oturum 2'de yer alırsa, alternatif kaynaklardan veriler toplanır.

Oturum 2 sırasında protokol beş farklı kaynaktan sonuçlar toplar: katılımcıların GSR, yüz duyguları, göz hareketleri, anketler ve günlük verileri.

Öncelikle, öğrenme oturumu sırasında duygusal uyarılma bir göstergesi olarak GSR bir ölçü elde (sakin / heyecanlı)56. Öğrenme güçlüğü yetişkinlerde anksiyete ile bağlantılıdır, ve çeşitli çalışmalar da birinci sınıf tan üniversiteye öğrenme güçlüğü olan öğrencilerin yüksek anksiyete belirtileri rapor bulduk, azalmış performans bir faktör olarak hareket57,58,59. Ancak, anlayış ve düzeltme arasında bire bir ilişki yoktur; her vakanın, her katılımcının özel taban çizgisi dikkate alınarak uzman komitesi tarafından ayrı ayrı incelenmesi gerekir. Şekil 2 anksiyete düzenleme müdahale için önemli bir nokta olup olmadığını bize gösterebilir iki paradigmatik olgu gösterir.

İkinci olarak, oturum boyunca katılımcının yüzünün bir kaydını elde ederek, öğrenme sürecinde hissettikleri farklı duyguları göstererek üst biliş ve kendini düzenleme ile teorik ilişkiyi göz önünde bulundururuz. Bu bilgileri toplamak için yüz-duygu tanıma yazılımı çeşitli dir. Mevcut protokolde, biz duygu tanıma içeren bir araç55kullanın, video (tiksinti, korku, öfke, mutluluk, hor, nötr, üzüntü ve sürpriz) her yüz için duyguların bir dizi arasında güven dönen, duygu tanıma içerir. Bu duyguların kültürler arası ve evrensel olarak belirli yüz ifadeleri60ile iletildiği anlaşılmaktadır. Katılımcılar oturum sırasında algılanan tüm duyguları deneyimleme eğilimindeydiler, ancak genel eğilim hakkında bilgi veren her biri için genel bir indeks elde edebiliriz. Mutluluk, sürpriz ve zevk gibi olumlu aktive edici duyguların hem içsel hem de dışsal motivasyonu teşvik, esnek öğrenme stratejilerinin kullanımını kolaylaştıran ve öz-denetimini teşvik eden duygular olduğu düşünülmektedir. Tersine, can sıkıntısı ve üzüntü gibi olumsuz devre dışı kalınan duygular, öğrenme sonuçları üzerinde olumsuz etkiler yaratarak motivasyonu ve bilginin zahmetsizce işlenmesini eşit olarak azaltacak şekilde öne sürülür. Öfke, korku, hor görme ve tiksinti gibi nötr devre dışı ve olumsuz aktive edici duygular için ilişkilerin daha karmaşık olduğu varsayılır. Özellikle, öfke ve korku içsel motivasyonu zayıflatabilir, ancak başarısızlığı önlemek için çaba harcamaya yönelik güçlü dışsal motivasyona neden olabilir, yani öğrencilerin öğrenmeüzerindeki etkileri olumsuz olmamalıdır53 (Bkz. Şekil 3). Sonuçlar, analiz edilen duygulardan biriyle tesadüf ün derecesini gösterir ve her birine 0 ile 1 arasında değer atamış olur.

Üçüncü olarak, göz izleme verilerini kullanırız. Göz izleyicileri fiksasyon lar ve saccades açısından bakış bilgilerini yakalarlar (Şekil 4). Mevcut protokolde, fiksasyonları, özellikle fiksasyon süresinin oranını ve fiksasyon düzenini analiz etmekle ilgileniyoruz. Bu amaçla, öz-düzenleme değerlendirmesi için MetaTutor arayüzünde yedi ilgi alanı (AOI) tanımladık (Şekil 5'tekidikdörtgenlerle etiketlendi ): AOI1 Zamanlayıcı, AOI2 Hedef ve Alt hedefler, iskele için AOI3 Agent/avatar, AOI4 İçerik Tablosu, AOI5 Metin İçeriği, AOI6 Görüntü İçeriği, AOI7 Öğrenme Stratejileri Paleti.

Özlü müdahale rehberliği için değerlendirme açısından, aşağıdakileri çıkarabiliriz.

AOI1'deki sabitlemeler zaman yönetimi ve/veya kaynak yönetimi stratejilerini gösterir. AOI1'deki azaltılmış veya büyük fiksasyonlar yanlış zaman yönetimi becerilerini gösterir. Derhal kontrol edilmelidir.

AOI2'deki sabitlemeler planlamayı, hedefleri ve alt hedefleri belirlemeyi ve önceliklendirmeyi gösterir. Önceki çalışmalar, bu özel AOI, AOI7 ile birlikte, MetaTutor61ile öğrenme değerlendirmek için özellikle önemli olduğunu göstermektedir. Bu bilgiler kısa ve görsel olduğundan, fiksasyon oranı çok yüksek olmamalıdır(Şekil 6).

AOI3 Aracısı'ndaki fiksasyonlar, katılımcının etkileşim sırasında katılımcıların hedeflerine, davranışlarına, öz değerlendirmelerine ve ilerlemelerine yanıt olarak sağladıkları istemlerden ve geri bildirimlerden yararlandığını gösterir. Bu Ajan AOI üzerinde fiksasyon eksikliği dikkatle düşünülmelidir dikkati çekiyor, öğrenenler her zaman ses istemleri ve geribildirim61işlemek için bir ajan bakmak gerekmeyebilir çünkü . Bu AOI ara sıra kontrol edilmelidir. Avatarlar sık sık konuşmayız, bu nedenle diğer alanlara göre fiksasyonküçük bir yüzdesi olmalıdır, ancak onlar ajan ile bir etkileşim kurduk yansıtacak(Şekil 6).

AOI4'teki fiksasyonlar ve/veya metin ve görüntü/grafik (AOI5 ve AOI6) arasındaki geçişler, katılımcıların kavramsal kazanımlarla ilişkili bilgi kaynaklarını (COIS) koordine etmek için strateji kullanımına işaret eder45. Metinler ve görüntüler üzerinde fiksasyon uzunluğu62sunulan bilgilerin doğru zihinsel temsilleri katkıda entegrasyon süreçleri gösterir. COIS, metin ve görüntü/grafik alanlarındaki göz sabitlemeleri (örn. metin/grafik/metin) arasındaki iki geçiş dizisi olarak işletilir. AOI4 bazı frekans ile kontrol edilmelidir. Bilgi açık, kısa ve görsel olduğundan, fiksasyon oranı çok yüksek olmamalıdır. Fiksasyonların en yüksek oranı AOI5 ve AOI6'da olmalıdır. Konu zamanlarının çoğunu içeriği (yani yazılı metinleri) gözden geçirerek geçirmeli ve her iki bilgi kaynağını koordine etmek ve bütünleştirmek için resimler ve grafikler üzerinde kayda değer bir zaman harcamalıdır(Şekil 6).

AOI7'deki fiksasyonlar bilişsel stratejilerin (not alma, özet yazma, çıkarım yapma) ve metabilişsel stratejilerin (ön bilgiyi etkinleştirme, içerik alaka düzeyinin değerlendirilmesi, anlama ve bilginin değerlendirilmesi) kullanımını gösterir63. Katılımcının mevcut kaynakları veya öğrenme stratejilerini bazı sıklıkta gözden geçirmesi makuldür(Şekil 6).

Sonraki analiziçin, katılımcıların sistem eğitimlerini izlediği etkileşim bölümleri hariç olmak üzere, MetaTutor ile etkileşimde bulunan öğrencilerle ilgili verilere odaklanmak gerekir. Toplanan veriler gürültülü olabilir ve uzman onayına ihtiyaç duyar. Gürültünün ana kaynağı, göz izleyicisinin geçersiz veri olarak yorumladığı ekrandan uzağa bakan katılımcılardan kaynaklanmaktadır; bu durumda, ilgili segmentlerin bakış verilerinden kaldırılması tavsiye edilir. Şekil 6 metabilişsel arızalı bir katılımcı ve bu düzeyde stratejilerin adaptif kullanımı ile bir katılımcı gösterir.

Dördüncü olarak, anketler diğer bilgilerle birlikte analiz edilir ve yazarların talimatlarına göre puanlandırılır. Katılımcı düzeyinde benlik saygısı ve duygusal düzenleme düzeyinde veri sağlarlar. Benlik saygısı veya doğru duygusal düzenleme stratejileri nin olumlu bir düzeyde öğrenme süreçlerini kolaylaştırır64. Yorumlama örneklerini görmek için (Şekil 7).

Son olarak, öğrencilerin içerik, aracılar ve öğrenme ortamı ile tüm etkileşimleri Şekil 8'dekişemayı takiben daha ayrıntılı analiz için günlüklere kaydedilir. MetaTutor günlük verileri, diğer şeylerin yanı sıra, öğrenenlerin kendi kendine düzenleyici öğrenme stratejilerini devreye alma sayısı (örneğin, not alma, özetlemeler, hedefe doğru ilerlemeyi izleme, içerik değerlendirmesi, öğrenme yargıları, bilme, planlama, ön bilgi aktivasyonu, vb.), bu stratejilerin dış iskele tarafından kendi kendine veya dışarıdan oluşturulup oluşturulmadığı ve her katılımcının MetaTutor'ta mevcut aktif althedef-65ile alakalı/alakasız olan materyalleri görüntüleme zamanı66 ,66. Desen Madenciliği, Süreç Madenciliği, Dernek Kuralları ve diğer potansiyel yaklaşımlar67,68 öğrenme oturumu boyunca bilişsel ve metabilişsel izleme ve düzenleme öğrencilerin kullanımının bir ölçüsü sağlayacaktır.

Figure 1
Şekil 1. Oturum 1'in karar noktalarını oluşturma örneği. Bu olgu, çoğunlukla okuma süreçlerinde, çocukluğundan beri öğrenme sorunları olan bir katılımcıyı göstermektedir. Uzman bu okuma engelli sözlü ve sözdizimsel süreçlerde daha önemli olduğunu görebilirsiniz (b). Ayrıca, katılımcının herhangi bir motor, duyusal veya zihinsel engeli olmadığı gözlenmiştir. Bu katılımcının normal bir entelektüel yeteneği vardır ve otizm spektrum bozukluğu veya DEHB ile ilgili olarak risk altında olmadığı gözlenmektedir (a) ihmaller, komisyonlar ve reaksiyon süresi, görsel ve işitsel kanallarda, az 60, bu yüzden normal aralıkta bulunmaktadır). Bu durumda okuma problemleri tespit edilir ve dışlama kriterleri gözlenmez, bu nedenle katılımcının okuma güçlüğü nedeniyle SLD'si olduğu kabul edilir. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Figure 2
Şekil 2. Öğrenme oturumu sırasında kararlı bir aktivasyon düzeyi ve kararsız aktivasyon düzeyinin sonuçları. Bu resim iki katılımcının sonuçlarını temsil eder. Katılımcı B satırı daha düzensiz ve birçok zirveleri ile bu yana kararlı aktivasyon düzeyleri ve katılımcı B öğrenme oturumu sırasında kararsız aktivasyon düzeyleri ile Katılımcı A. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Figure 3
Şekil 3. Duygu tanıma görüntüsü. a)Nötr duygu örneği; b)Üzüntü duygu örneği; ve c) Mutluluk duygu eğilimiörneği. Sarı daire içinde duygu eğilimini görmek mümkündür. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Figure 4
Şekil 4. MetaTutor öğrenme oturumu sırasında metin ve grafik (AOI5 ve AOI6) arasındaki geçiş verilerini gösteren örnek. Daireler ve çizgiler, sabitleme alanlarını ve alanlar arasındaki geçişleri temsil eder. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Figure 5
Şekil 5. Öz-düzenleme değerlendirmesi için MetaTutor arabiriminin ilgi alanları (AOIs) : AOI1-AOI7. AOI1 Zamanlayıcı, AOI2 Hedef ve Alt hedefler, AOI3 Ajan, AOI4 İçindekiler Tablosu, AOI5 Metin İçeriği, AOI 6 Görüntü İçeriği, AOI7 Öğrenme Stratejileri Paleti. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Figure 6
Şekil 6. MetaTutor arabirimindeki fiksasyonların yüzdesi olarak ifade edilen AOIs'lerin oranı. a)Kendi kendini düzenleme arızalı bir katılımcının örneği; b)Kendi kendini düzenleyen davranışları dağıtan bir katılımcıörneği. Her alandaki sabitlemelerin oranı (0 ile 1 arasındaki değerler). a)Zamanın %80'inden fazlasını yazılı metni (AOI5) okuyarak geçiren bir katılımcıdan elde edilen gerçek veriler, içeriği (AOI6) anlamasına yardımcı olmak için tasarlanmış kaynakları kullanır; o zor ne zaten öğrenmiş ve ne öğrenmek için sol (AOI4) kontrol etmek için içerik düzeni gözden geçirir; öğrenme hedeflerini ve alt hedefleri (AOI2) ihmal eder ve öğrenme stratejileri (AOI7) paletini nadiren gözden geçirir. Buna ek olarak, göreve atanan zamanı (AOI1) izlemez ve kendisine yardım etmeye çalışan avatarları (AOI3) yok sayar; b)Yazılı metni (AOI5) okuyarak ve içeriği (AOI6) anlamasına yardımcı olmak için tasarlanmış grafiği sık sık inceleyen bir katılımcının gerçek verileri (yaklaşık %50) Zamanının çoğunu içerik üzerinde geçirmesine rağmen, öğrendiklerini ve öğrenmesi gerekenleri (AOI4) kontrol etmek için içerik şemasını sık sık inceler; öğrenme hedeflerine ve alt hedeflerine (AOI2) önem vererek onlara ulaştığından emin olur ve gerektiğinde öğrenme stratejileri paletine (AOI7) gider. Buna ek olarak, o bu konuda çok fazla endişelenmeden zaman izler (AOI1) ve ajanlar (AOI3) ile bazı etkileşim kurar. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Figure 7
Şekil 7. Anket sonuçlarının yorumlanması örneği. Grafik sol) Rosenberg benlik saygısı ölçeği51, yüksek puanları daha yüksek benlik saygısı (en az = 10; maksimum = 40) gösterir. Grafik sağ), Duygu Düzenleme Anketi52, bilişsel Yeniden değerlendirme (minimum = 7; maksimum = 42); Anlamlı Bastırma (minimum = 4; maksimum = 28). Daha yüksek puanlar, yeniden değerlendirme veya bastırma stratejilerinin daha yüksek kullanımını gösterir. Bilişsel yeniden değerlendirme, duyguları başka bir şekilde kışkırtan bir durumu yorumlamaya yardımcı olan bilişsel düzeyde ki bir değişim biçimidir, böylece duygusal etkilerini değiştirir (yeniden değerlendirme stratejilerini kullanarak, kişinin olumsuz durumları ve bunları çözmek için bazı alternatif konstrual hakkında düşünmelerine yardımcı olur). Anlamlı bastırma devam eden duygu-ifade davranışı inhibe içeren yanıt modülasyonu şeklidir (bastırma stratejilerinin tekrarlayan kullanıcıları ruh hallerini daha az anlamalı, onları daha az olumlu görmeli ve daha az başarılı bir şekilde yönetmelidir). Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Figure 8
Şekil 8. Veri işlemeyi kaydedin. Bu görüntü günlük verilerinin yönetimini temsil eder. Sistem, öğrenci ve MetaTutor arasındaki ham etkileşim verilerini toplar, daha sonra öğrenme analizi ve/veya veri madenciliği tekniklerini tüm öğrenme sürecini keşfetmek, analiz etmek veya görselleştirmek için daha sonra uygulamak için veri önişleme gerçekleştirir. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Mevcut protokol, ld'li yetişkinlerdeki zorlukların temelini oluşturan metabilişsel, öz-denetim ve duygusal süreçlere odaklanan çok modal bir değerlendirme önermektedir.

Oturum 1, katılımcının öğrenme güçlüğünün tanısal bir değerlendirmesi olması amaçlandığı için gereklidir. Bu oturumun, araştırma ve klinik bağlamda gelişimsel ve öğrenme güçlüğü teşhisi konusunda deneyime sahip terapistler tarafından gerçekleştirildiğini unutmayın. Bu araçları İspanya'da kullanıyoruz, bu yüzden diğer ülkelerden araştırmacılar nüfuslarına uyarlanmış testleri seçmelidir. Mevcut yöntemlerle ilgili olarak yöntemin önemi DEHB için ölçekler birçok olmasıdır, SLD'ler ve ASD çocuklarda kullanılmak üzere tasarlanmış, nöropsikolojik test ve nörogörüntüleme daha iyi olmak, ama daha az gerçekçi, aletleri bu azlık alternatif24. Ayrıca, yukarıda belirtilen tüm engelliler genellikle izole kendi özel belirtileri ile değerlendirilir, dikkate alamayan iyi bilinen ortak liteiyler, metabilişsel gibi, öz-düzenleyici, ve duygusal arıza. Her durumda, metabiliş, öz-düzenleme ve duygular hakkındaki bilginin çoğu erken veya yetişkin yaşlarda kendi kendine bildirilen verilere dayanmaktadır. Ancak, her türlü kendi kendine raporlar önyargılar çeşitli karşı savunmasız69 ve birkaç kez fizyolojik ve kendi kendine bildirilen veriler arasında hiçbir korelasyon LD örneklerinde70bulunmuştur.

Bu nedenle, protokol 2 oturumu önemlidir. Öğrenmenin temel süreçlerine (metabilişsel, öz-düzenleme ve duygusal davranış) odaklanır, yöntemin alternatif yöntemlerle karşılaştırıldığında ki önemi, katılımcının öğrenme sürecinin çok kanallı izleme verileri sağlayan çok modal bir değerlendirmesi olmasıdır. Tüm bu bilgi kaynaklarının entegrasyonunu mümkün kılan araç MetaTutor43,ileri öğrenme teknolojisine dayalı bir metabilişsel araç ve öz-düzenleme ölçüm sözde üçüncü dalga araştırma en iyi temsilcileri ve en iyi bilinen hatlarından biridir33.

Galvanik deri yanıtları ile ilgili olarak, LD deneklerin psikofizyolojik çalışmaların çoğunluğu üç ilgili konulardan biri üzerinde duruldu: uyarılma, yönlendirme, ve dikkat. Bu protokolde uyarılma, kendi kendine raporlar gibi statik önlemlerle sağlanamayan duygu ve bilişi anlamak için benzersiz bir çerçeve sağlar71. Yüz ifadeleri ile, önceki araştırmalar akademik duyguların önemli ölçüde öğrencilerin motivasyonu, öğrenme stratejileri, bilişsel kaynaklar, öz-düzenleme ve akademik başarı ile ilgili olduğunu göstermiştir72. Göz hareketleri söz konusu olduğunda, MetaTutor61 ile etkileşim sırasında öğrenci öğrenmetahmin bakış verilerinin değerini biliyorum ve birden fazla araştırmacı fiksasyon süresi öğrenme sırasında daha derin bilişsel işleme işaret önerdi73. Anketler, katılımcıların MetaTutor'taki öğrenme oturumu sırasındaki performansları, öğrenen ler olarak kendilerini algılamaları ve öğrendikleri nde davranışları hakkında tamamlayıcı bilgiler sağlar. Son olarak, günlük verileri katılımcıların kendi kendini düzenleme süreçleri hakkında ek bir bilgi kaynağıdır. Ham veri ve veri önişleme, gelişmekte olan Öğrenme Analizi ve Eğitim Veri Madenciliği teknikleri toplama sonra bize keşfetmek, analiz ve görselleştirmek, ya da başka bir şekilde koymak için, öğrenme süreci74,75,76içine dalış sağlar.

Bu karma metodoloji, ld'leri olan yetişkinlerin nasıl öğrendiklerini ve sorunların nerede yattığını anlamamızı geliştirmek için üçgene alınabilecek olan hedef süreçlerin önce, sırasında ve sonrasında konuşlandırıldığının kanıtını sağlar.

Bu öneri bir prosedür ve enstrümanlar sistemi anlamına gelen bir protokoldür, bu nedenle önerilen önlemlerin bütünün bir parçasını oluşturdukları zaman olduğu gibi izole bir değere sahip olmadığını ve bu öneriye olan ilginin de yattığını unutmamak tavsiye edilir. Amaç, bu veri akışlarını bir araya getirmek, LD'li yetişkinlerin öğrenme sırasında bilişsel, metabilişsel ve duygusal süreçlerini nasıl izleyip kontrol ettiklerine anlamaktır.

Bu protokol, pratik psikolog tarafından taranması ve tanısı için etkili bir araç kutusu olmasına rağmen, sınırlamalar olmadan değildir. Erişkin LD'lerin tanısı özellikle zordur. Eğitim ve deneyim birçok yetişkin kendi açıklarını telafi etmek için izin ve bu yetişkinler daha sonra test bireysel özellikleri göstermek24. Sonuçlardan da belirtildiği gibi, hedef popülasyonda genel bir kural olarak bazı veri kaynaklarından (örneğin, GSR, günlük verileri, vb.) doğru kesme noktaları sağlamak zordur.

Başka bir sorun, sınırlama yerine, psikologlar, fizyologlar, bilgisayar ve eğitim bilim adamları, vb gibi farklı etki alanlarından uzmanların katılımı ihtiyacı ortaya çıkan karmaşık, gürültülü, dağınık veri ile ilgili karmaşıklığı hakkında. Azevedo ve Gašević77 tarafından son zamanlarda belirtildiği gibi, psikolojik, eğitici, öğretici ve hesaplamalı bilimlerden teorik model ve çerçevelerden oluşan karmaşık bir mozaik entegre etmeliyiz. Buna ek olarak, enstrümantasyon hataları, iç ve dış geçerlilik, ekolojik geçerliliğe karşı deneysel titizlik, yakınsama veri kanalları ve süreç verileri ile ilgili çıkarımlar sadecearaştırmacıların 77,78ele gerekir multimodal çok kanallı veri toplama sonucu metodolojik sorunlardan bazılarıdır.

Bununla birlikte, bu metodolojinin gelecekteki yönü değerlendirme hedefini aşar, şu anda olasılık adaptif Hypermedia Öğrenme Ortamları79 dayalı önleyici müdahaleler tasarlamak için gerçek zamanlı multimodal çok kanallı veri kullanmak için açık veya gerçek zamanlı, akıllı, adaptif iskele ile öğrenenler sağlamak (bilişsel stratejiler modelleme, yapay bir ajan aracılığıyla metacognition düzenleyen, duygu düzenleme isteyen, gizli süreçleri keşfetmek için görselleştirme araçları tanıtan, vb.) 77,80.

Son olarak, LD'ler yaşamları boyunca izlenmelidir; SLD'lerin, DEHB ve ASD'nin uzunlamasına seyri ve uzun vadeli sekelleri sadece21keşfedilmeye başlıyor. Bu teorik olarak güdümlü, ampirik temelli kılavuzun yaygın olarak kullanılmasının, etkili önleme ve müdahale eylemleri tasarlamak için bu hastalıkların daha derin anlaşılmasına yardımcı olacağını umuyoruz.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Yazarların açıklayacak bir şeyi yok.

Acknowledgments

Bu makale Ulusal Bilim Vakfı'nın (DRL#1660878, DRL#1661202, DUE#1761178, DRL#1916417), Kanada Sosyal Bilimler ve Beşeri Bilimler Araştırma Konseyi (SSHRC 895-2011-10 06), Bilim ve Yenilik Bakanlığı I+D+i (PID2019-107201GB-100) ve Avrupa Bölgesel Kalkınma Fonları (ERDF) ve Asturias Prensliği (FC-GRUPIN-IDI/2018/000199) aracılığıyla Avrupa Birliği. Bu materyalde ifade edilen herhangi bir görüş, bulgu, sonuç veya öneri yazarın (lar) görüşleridir ve Kanada Ulusal Bilim Vakfı veya Sosyal Bilimler ve Beşeri Bilimler Araştırma Konseyi'nin görüşlerini yansıtmak zorunda değildir. Yazarlar ayrıca UCF'deki SMART Lab üyelerine yardımları ve katkıları için teşekkür etmek isterler.

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

Davranış Sayı 163 Öğrenme Güçlüğü üst biliş öz-düzenleme multimodal değerlendirme yetişkinlik MetaTutor
Öğrenme Güçlüğü Olan Yetişkinlerde Metabiliş ve Öz-Düzenlemenin Değerlendirilmesi için Multimodal Protokol
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