Name: Öğrenciler üzerinde stres tahmin etmek için ticari-Off--raf bilek Wearables değerlendirilmesi (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2018-06-16T13:30:00.000+00:00
Duration: 12 min 51 s
Description: Öğrenin öğrencilerde stres tahmini için bilek giyilebilir cihazların değerlendirilmesini. Laboratuvar ve sınıf ortamında iki aşamalı protokol, makine öğrenimiyle stres seviyelerini güvenilir şekilde belirler.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

playerTrialDesktop

Bu eser İspanyolca devlet araştırma ajansı ve Avrupa Bölgesel Kalkınma Fonu (ERDF) PALLAS (TIN2016-80515-R AEI/EFRD, AB) projesi kapsamında tarafından desteklenir.

Tüm yöntemler aşağıda açıklanan Galiçya'nın Komitesi Pontevedra-Vigo-Ourense (trafiğe çıkış kodu 2017/336) araştırma etiği için bölgesel hükümet tarafından onaylanmış olması. Protokol ilk yıl öğrenciler, telekomünikasyon Mühendislik Fakültesi - Vigo Üniversitesi, rahat laboratuvar odasında ve birkaç ders ve alıştırma oturumlarına bir lisans dersin bilgisayar mimarileri için uygulanmıştır.
1. cihazların hazırlama
<ol><li>Smartphone ve tablet aygıtı istikrarlı bir Internet bağlantısına bağlayın.</li>
	<li>Bluetooth iletişim smartphone içinde açın.</li>
	<li>Smartphone içinde karşılık gelen resmi app store bilek giyilebilir uygulama arama. Download ve install o.</li>
	<li>Belgili tanımlık smartphone fizyolojik sinyal yakalamak PhysiologicalSignals app için arama. Download ve install o. Not: Şu anda, app bir beta sürüm ve erişim isteği tarafından sağlanabilir.</li>
	<li>Tablet, araştırma laboratuvar deneylerinde kullanılacak StressTest app arayın. Download ve install o. Not: Şu anda, app bir beta sürüm ve erişim isteği tarafından sağlanabilir.</li>
	<li>KARYOLASI bilek giyilebilir aygıtı açın ve takılabilir yerleştirin.</li>
	<li>Smartphone içinde resmi karyolası bilek giyilebilir uygulamasını açın. Not: App giyilebilir aygıtı smartphone ile eşitlemeye devam eder. Bazı aygıtlar'da, bir e-posta adresi gereklidir.</li>
	<li>Belgili tanımlık smartphone PhysiologicalSignals app açın.<ol>
<li>Bir sensör erişim isteği üzerine haberdar olmak durumunda, kabul et.</li>
		<li>Aygıtı denetleyin. Word Weared yeşil görüntülemek PhysiologicalSignals app için bekleyin. Not: Bu giyilebilir aygıtı algılandı ve bu nedenle smartphone için sensörler üzerinden bilgi iletimi etkinleştirilmiş olduğunu gösteriyor. Bu ileti görünmüyorsa 1,6 adımları yineleyin.</li>
	</ol>
</li>
</ol>2. laboratuvar faz
<ol><li>Laboratuvar ayarı hazırlayın. Rahat ve rahatsız edici olmayan oda rahatsız edici gürültü olmadan ve rahat bir sıcaklık (22 ° C-26 ° C arasında) seçin.</li>
	<li>Bilek giyilebilir aygıtı açın, subject´s sigara dominant bilek yerleştirin ve kulaklık öğrenci başına yerleştirin. Takılabilir uygun bilek sıkıca ama rahat.</li>
	<li>Smartphone ve tablet bir istikrarlı Internet bağlantısı sağlamak ve Bluetooth bağlantısı etkin olduğundan emin olun.</li>
	<li>Akıllı telefon, PhysiologicalSignals uygulaması başlatmak.<ol>
<li>App word Weared yeşil görüntülemek için bekleyin.</li>
		<li>Kullanıcı Değiştir seçeneği sol yapılandırma menü ve testleri tamamlamak ve Kaydet' i tıklatın konu kimliği sağlar.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Bir dizüstü bilgisayar, pano erişmek ve test yöneticinin kimliğini ve parolasını girin. Not: Şu anda, özel ve güvenlik kaygıları için kontrol paneli erişimi yalnızca istek altında kullanılabilir.<ol>
<li>Konu kimliği ve konunun stres sekmesini seçin.</li>
		<li>Fizyolojik sinyalleri evrim kontrol ve deney başlamadan önce termal kararlılık ulaşmak giyilebilir aygıt için bekleyin. Not: Termal kararlılık grafiği'ndeki bir plato olarak tanımlanır.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Tablet, StressTest uygulamayı başlatmak.<ol>
<li>Konuya dört laboratuvar görevleri açıklar. Bazı ekranlar ve görevlerin her biri sırasında gerçekleştirilecek eylemler göster. Not: konu vurguladı veya uygun olarak gerçekleştirilen faaliyetleri, rahat hissediyorum ve korku veya gereken neler endişe çok önemli olmasıdır.</li>
		<li>Öğrenci etkinlikleri gerçekleştirmek için taşınabilir aygıt yerleştirildiği el kullanılacak ve masanın üzerine kollarını dinlenmeye değil söyle.</li>
		<li>Adım 2.4.2 olduğu gibi aynı kullanıcı kimliği girin ve ok'i tıklatın.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Video görev başlatmak ve öğrenci için tam denetim verin.<ol>
<li>Görev başarıyla yürütülen gözlemlemek.</li>
		<li>Görev tamamlandı, konu algılanan stres sağlar kontrol edin.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Stroop renk görev (SCWT) ardışık seviyeleri 1, 2 ve 3 için başlatın.<ol>
<li>Her seviye için alt görevi başarıyla yürütülen gözlemlemek.</li>
		<li>Her görevi sona erdiğinde, konu algılanan stres sağlar kontrol edin.</li>
		<li>-Dibi takdirde konu 4 dakika sonra çözmek değil, yalnızca düzey için 3 ve sadece ekranın üst kısmında bulunan ok tuşuna basarak görevi sonlandırın.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Tempolu işitsel seri ek test (PASAT) başlatın.<ol>
<li>Görev başarıyla yürütülen gözlemlemek.</li>
		<li>Konu PASAT test 4 dakika sonra çözmek değil diye, ekranın üst kısmında bulunan ok tuşuna basarak Görevi Sonlandır.</li>
		<li>Görev tamamlandı, konu algılanan stres sağlar kontrol edin.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Hiperventilasyon testi başlatın.<ol>
<li>Pano kullanarak İK evrimi gözlemlemek. Fizyolojik sinyalleri önemli ölçüde değiştirmek değil, yavaş yavaş ilham ve sona erme tarihi kurları artırmak için konu isteyin.</li>
		<li>Konu baş dönmesi veya rahatsız durdurmak bu görevi hissediyor diye. Her durumda, dört dakika sonra görevi tamamlamak.</li>
		<li>Görev tamamlandı, konu algılanan stres sağlar kontrol edin.</li>
	</ol>
</li>
</ol>3. sınıf faz
<ol><li>Bilek giyilebilir aygıtı açın ve subject´s sigara dominant bilek etrafında takılabilir yerleştirin. Takılabilir uygun bilek sıkıca ama rahat.</li>
	<li>Belgili tanımlık smartphone bir istikrarlı Internet bağlantısı sağlamak ve Bluetooth bağlantısı etkin olduğunu doğrulayın.</li>
	<li>Akıllı telefon, PhysiologicalSignals uygulaması başlatmak.<ol>
<li>App word Weared yeşil görüntülemek için bekleyin.</li>
		<li>Kullanıcı Değiştir seçeneği yapılandırma menü, sınavları geçmek ve Kaydet' i tıklatın konu kimliği sağlar.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Bir dizüstü bilgisayar, pano erişmek ve test yöneticinin kimliğini ve parolasını girin.<ol>
<li>Konu kimliği ve konunun stres sekmesini seçin.</li>
		<li>Fizyolojik sinyalleri evrimi kontrol edin.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Sınıfta öğrenci-öğretmen etkileşimi ile ilgili olarak meydana gelen herhangi bir ilgili olay hakkında ek açıklamalar al. Not: İlgili bilgi ve temel olayları fizyolojik örnekleri daha sonra etiketlemek için kullanılır. Örnek olaylar öğrenciye öğretmen gelen bir soru, ya da bir teorik açıklama başlatılır.</li>
	<li>Ders sonunda, konu hakkında oturumu sırasında belirli zamanlarda stres düzeylerini soru formunu tamamlamak için 5 düzeyinde ölçek göre sor.</li>
</ol>4. veri analizi
<ol><li>Bir dizüstü bilgisayar, pano erişmek ve test yöneticinin kimliğini ve parolasını girin.<ol>
<li>Konu kimliği ve konunun stres sekmesini seçin.</li>
		<li>Sınıf deneme günü seçin.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Konu örnekleri faaliyetleri ve algılanan stres seviyeleri tespit ederek etiketleyin.<ol>
<li>Ders-Oda faaliyetleri ve onların süre göre başlangıç ve bitiş saatlerini ve türlerini tanımlar.</li>
		<li>Her faaliyet için algılanan stres düzeyini seçin.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Her konu ve her oturum için download belgili tanımlık eğe tagged örnekleri ile. Not: Her öğrenci için bir virgül-ayrılmış-değerler (CSV) dosyası oluşturulur ile onların standart sapma, eğim ve fark, aktivite türü, etkinlik tabanlı stres (yani, ilişkili stres fizyolojik sinyal değerlerini yansıtan her satır Varsayılan etkinlik için) ve konu algılanan stres.</li>
	<li>Veri analitik paketinin başlatın.<ol>
<li>Bir sınıflandırıcı seçin (Örneğin, SVM, C4.5, k-NN, Random Forest, Naïve Bayes ve sıfır R) ve CSV dosyasının tüm öğrenciler için her oturum için almak.</li>
		<li>Tren ve 10 kat çapraz doğrulama tekniği kullanarak sınıflandırıcı değerlendirmek. Not: analizleri, aktivite türü, etkinlik tabanlı stres veya algılanan stres bağlı olarak, çözümleme için bağımlı değişken olarak seçili.</li>
		<li>Son olarak, doğruluk ve hata oranları için sonuçları denetleyin.</li>
	</ol>
</li>
</ol>

<ol><li>IDC. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22Forecasts+Wearables+Shipments+to+Reach+213.6+Million+Units+Worldwide+in+2020+with+Watches+and+Wristbands+Driving+Volume+While+Clothing+and+Eyewear+Gain+Traction%22">Forecasts Wearables Shipments to Reach 213.6 Million Units Worldwide in 2020 with Watches and Wristbands Driving Volume While Clothing and Eyewear Gain Traction</a>. , at 
 <a target="_blank" href="http://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS41530816">http://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS41530816</a> (2016).</li>
<li>Piwek, L., Ellis, D. A., Andrews, S., Joinson, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+rise+of+consumer+health+wearables%3Apromises+and+barriers%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+Medicine%22%5BJournal%5D)">The rise of consumer health wearables:promises and barriers.</a> PLoS Medicine. 13 (2), (2016).</li>
<li>Rudner, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Interrogation+of+Patient+Smartphone+Activity+Tracker+to+Assist+Arrhythmia+Management%5BTitle%5D)+AND+%22Annals+of+Emergency+Medicine%22%5BJournal%5D)">Interrogation of Patient Smartphone Activity Tracker to Assist Arrhythmia Management.</a> Annals of Emergency Medicine. 68 (3), 292-294 (2016).</li>
<li>Gao, Y., Li, H., Luo, Y. <a target="_blank" href="https://www.emeraldinsight.com/doi/abs/10.1108/IMDS-03-2015-0087">An empirical study of wearable technology acceptance in healthcare.</a> Industrial Management & Data Systems. 115 (9), 1704-1723 (2015).</li>
<li>Lukowicz, P., et al. <a target="_blank" href="https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2808407">Glass-physics: using google glass to support high school physics experiments.</a> Proceedings of the 2015 ACM International Symposium on Wearable Computers - ISWC '15. , 151-154 (2015).</li>
<li>Sapargaliyev, D. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aSapargaliyev%2C+D+%22Wearables+in+Education%3A+Expectations+and+Disappointments%22">Wearables in Education: Expectations and Disappointments</a>. , 73-78 (2015).</li>
<li>de Arriba Pérez, F., CaeiroRodríguez, M., Santos Gago, J. M. <a target="_blank" href="https://link.springer.com/article/10.1007/s12652-017-0477-5">How do you sleep? Using off the shelf wrist wearables to estimate sleep quality, sleepiness level, chronotype and sleep regularity indicators.</a> Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing. , 1-21 (2017).</li>
<li>Espinosa, H. G., Lee, J., Keogh, J., Grigg, J., James, D. A. <a target="_blank" href="https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S187770581501499X">On the Use of Inertial Sensors in Educational Engagement Activities.</a> Procedia Engineering. 112, 262-266 (2015).</li>
<li>Travers, C. J., Cooper, C. L. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aTravers%2C+CJ+%22El+Estre%CC%81s+de+los+profesores+la+presio%CC%81n+en+la+actividad+docente%22">El Estrés de los profesores la presión en la actividad docente</a>. , Paidós. at 
 <a target="_blank" href="https://dialnet.unirioja.es/servlet/libro?codigo=110437">https://dialnet.unirioja.es/servlet/libro?codigo=110437</a> (1997).</li>
<li>Maslach, C., Jackson, S. E. <a target="_blank" href="http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/job.4030020205/abstract">The measurement of experienced burnout.</a> Journal of occupational Behavior. 2, 99-113 (1981).</li>
<li>Maslach, C., Jackson, S., Leiter, M. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aMaslach%2C+C+%22Maslach+Burnout+Inventory%22">Maslach Burnout Inventory</a>. , Palo Alto. (1986).</li>
<li>Kitsantas, A., Winsler, A., Huie, F. <a target="_blank" href="http://journals.sagepub.com/doi/abs/10.4219/jaa-2008-867">Self-Regulation and Ability Predictors of Academic Success During College: A Predictive Validity Study.</a> Journal of Advanced Academics. 20, (2008).</li>
<li>Deberard, C., Scott, M., Glen, I., Spielmans, D. C. <a target="_blank" href="https://eric.ed.gov/?id=EJ701984">Julka Predictors of academic achievement and retention among college freshmen: a longitudinal study.</a> College Student Journal. 381, 66-80 (2004).</li>
<li>Healey, J. A. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aHealey%2C+JA+%22Wearable+and+automotive+systems+for+affect+recognition+from+physiology%22">Wearable and automotive systems for affect recognition from physiology</a>. , (2000).</li>
<li>Vrijkotte, T. G. M., van Doornen, L. J. P., de Geus, E. J. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Effects+of+Work+Stress+on+Ambulatory+Blood+Pressure%2C+Heart+Rate%2C+and+Heart+Rate+Variability%5BTitle%5D)+AND+%22Hypertension%22%5BJournal%5D)">Effects of Work Stress on Ambulatory Blood Pressure, Heart Rate, and Heart Rate Variability.</a> Hypertension. 35 (4), (2000).</li>
<li>Karthikeyan, P., Murugappan, M., Yaacob, S. <a target="_blank" href="https://www.jstage.jst.go.jp/article/jpts/24/12/24_1341/_article">Descriptive Analysis of Skin Temperature Variability of Sympathetic Nervous System Activity in Stress.</a> Journal of Physical Therapy Science. 24 (12), 1341-1344 (2012).</li>
<li>de Santos Sierra, A. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3ade+Santos+Sierra%2C+A+%22Design%2C+implementation+and+evaluation+of+an+unconstrained+and+contactless+biometric+system+based+on+hand+geometry+and+stress+detection%22">Design, implementation and evaluation of an unconstrained and contactless biometric system based on hand geometry and stress detection</a>. , (2012).</li>
<li>Natale, V., Drejak, M., Erbacci, A. <a target="_blank" href="http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1479-8425.2012.00575.x/full">Monitoring sleep with a smartphone accelerometer.</a> Sleep and Biological Rhythms. , Available from: 
 <a target="_blank" href="http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1479-8425.2012.00575.x/full">http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1479-8425.2012.00575.x/full</a> (2012).</li>
<li>Guo, F., Li, Y., Kankanhalli, M., Brown, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+evaluation+of+wearable+activity+monitoring+devices%5BTitle%5D)+AND+%22Proceedings+of+the+1st+ACM+international+workshop+on+Personal+data+meets+distributed+multimedia%22%5BJournal%5D)">An evaluation of wearable activity monitoring devices.</a> Proceedings of the 1st ACM international workshop on Personal data meets distributed multimedia. , 
 <a target="_blank" href="http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2512882">http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2512882</a> (2013).</li>
<li>Wallen, M. P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Accuracy+of+Heart+Rate+Watches%3A+Implications+for+Weight+Management%5BTitle%5D)+AND+%22PLOS+ONE%22%5BJournal%5D)">Accuracy of Heart Rate Watches: Implications for Weight Management.</a> PLOS ONE. 11 (5), e0154420(2016).</li>
<li>Wang, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Accuracy+of+Wrist-Worn+Heart+Rate+Monitors%5BTitle%5D)+AND+%22JAMA+Cardiology%22%5BJournal%5D)">Accuracy of Wrist-Worn Heart Rate Monitors.</a> JAMA Cardiology. 2 (1), 104(2017).</li>
<li>de Arriba Pérez, F., CaeiroRodríguez, M., Santos Gago, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Collection+and+Processing+of+Data+from+Wrist+Wearable+Devices+in+Heterogeneous+and+Multiple-User+Scenarios%5BTitle%5D)+AND+%22Sensors%22%5BJournal%5D)">Collection and Processing of Data from Wrist Wearable Devices in Heterogeneous and Multiple-User Scenarios.</a> Sensors. 16 (9), 1538(2016).</li>
<li>IDC. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22Wearables+Aren%27t+Dead%2C+They%27re+Just+Shifting+Focus+as+the+Market+Grows+16.9%25+in+the+Fourth+Quarter%2C+According+to+IDC%22">Wearables Aren't Dead, They're Just Shifting Focus as the Market Grows 16.9% in the Fourth Quarter, According to IDC</a>. , at 
 <a target="_blank" href="https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS42342317">https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS42342317</a> (2017).</li>
<li>Mark, H., Ian, W., Eibe, F. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aMark%2C+H+%22Data+Mining%3A+Practical+Machine+Learning+Tools+and+Techniques%22">Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques</a>. , Morgan Kaufmann Publishers. (2011).</li>
<li>de Arriba Pérez, F., Santos Gago, J. M., Caeiro Rodríguez, M. <a target="_blank" href="http://www.lectitopublishing.nl/article/detail/w61lvexw">Analytics of biometric data from wearable devices to support teaching and learning activities.</a> Journal of Information Systems Engineering & Management. 1, 41-54 (2016).</li>
<li>Machine Learning Group at the University of Waikato. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22Weka+3+-+Data+Mining+with+Open+Source+Machine+Learning+Software+in+Java%22">Weka 3 - Data Mining with Open Source Machine Learning Software in Java</a>. , at
 <a target="_blank" href="https://www.cs.waikato.ac.nz/mL/weka/">https://www.cs.waikato.ac.nz/mL/weka/</a> (2018).</li>
<li>Zhai, J., Barreto, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Stress+Detection+in+Computer+Users+Based+on+Digital+Signal+Processing+of+Noninvasive+Physiological+Variables%5BTitle%5D)+AND+%222006+International+Conference+of+the+IEEE+Engineering+in+Medicine+and+Biology+Society%22%5BJournal%5D)">Stress Detection in Computer Users Based on Digital Signal Processing of Noninvasive Physiological Variables.</a> 2006 International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. , 1355-1358 (2006).</li>
<li>Tombaugh, T. N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+comprehensive+review+of+the+Paced+Auditory+Serial+Addition+Test+%28PASAT%29%5BTitle%5D)+AND+%22Archives+of+Clinical+Neuropsychology%22%5BJournal%5D)">A comprehensive review of the Paced Auditory Serial Addition Test (PASAT).</a> Archives of Clinical Neuropsychology. 21 (1), 53-76 (2006).</li>
<li>Fan, Q., Wang, Y. <a target="_blank" href="http://ieeexplore.ieee.org/document/5608388/">The real-time realization of filtering of speech with DSP TMS320VC5416 Chip.</a> 2010 International Conference on Educational and Information Technology. , (2010).</li>
<li>González Barajas, J. E., Velandia Cárdenas, C., Nieto Camacho, J. <a target="_blank" href="http://www.scielo.org.co/scielo.php?pid=S0123-77992015000100007&script=sci_abstract&tlng=es">Implementación de filtro digital en tiempo real para detección de la onda R.</a> Revista Tecno Lógicas. 18 (34), 75-86 (2015).</li>
<li>Mesirov, J. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Computer+science.+Accessible+reproducible+research%5BTitle%5D)+AND+%22Science+%28New+York%2C+N.Y.%29%22%5BJournal%5D)">Computer science. Accessible reproducible research.</a> Science (New York, N.Y.). 327 (5964), 415-416 (2010).</li>
<li>American Journal Experts. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22How+to+Write+an+Easily+Reproducible+Protocol%22">How to Write an Easily Reproducible Protocol</a>. , at 
 <a target="_blank" href="https://www.aje.com/en/arc/how-to-write-an-easily-reproducible-protocol/">https://www.aje.com/en/arc/how-to-write-an-easily-reproducible-protocol/</a> (2018).</li>
</ol>

Yazarlar ifşa gerek yok.

En popüler tüketici elektronik ürünleri arasında bugün mevcut, karyolası takılabilir cihazlardır. Bu cihazlar genellikle fiziksel aktiviteleri izlemek için kullanılır, ancak kendi yetenekleri ve performans diğer alanlarda büyük ilgi olabilir. Bu yazıda, öğrenme ortamları içinde stres tahmin etmek için karyolası giyilebilir cihazların kullanımı değerlendirmek için bir protokol ele alınmıştır. Böyle bir protokol tanımı farklı çözümler wearables ve öğrenme algoritmaları makine içeren analiz için özellikle uygundur. Protokol...

Giyilebilir teknolojileri yaygın olarak mevcuttur ve uygulama ortamlarını sürekli genişletiyoruz. Hangi karyolası arasında bilek wearables1, akıllı saatler ve akıllı bantları gibi sporcular arasında popüler olarak bir kişisel fiziksel fitness aracı2izleme birçok farklı aygıt içinde belgili tanımlık çarşı bulabilirsiniz. Analitik teknikler, bu cihazlar kullanarak elde edilen veriler genel fiziksel durumu gibi göstergeler sağlamak için işlenen veri uygulayarak, kalite veya kurtarma faktör uyku. Her ne kadar sıkı gereksinimleri klinik denemelerin sınırla Bu alanda gösterdiği uygulanabilirliği hakkında onların olası uygulama diğer alanlara sağlık etki alanı3,4, özellikle akademik topluluk ilgi kaldırdı onların giriş. Ancak, bir daha az talep içinde bağlam eğitimi gibi farklı giyilebilir cihazların kullanımını içeren edebiyat son araştırmalarda bulabiliriz, her ikisi de faaliyetleri5,6 öğretim ve tahmini ile ilgili öğrenci uyku desen7veya öğrencilerin nişan farklı eğitim faaliyetleri8analizi gibi belirli özellikleri.
Bizim durumumuzda, karyolası bilek takılabilir cihazlar sonunda sırayla eğitim bağlamlarda önemli bir yönüdür stres tahmini kolaylaştırmak fizyolojik sinyal toplamak için araç olarak analiz odaklanın. Stres akademik faaliyetleri ve genel öğrencilere performansını gelişiminde ilgili bir etkisi vardır. Örneğin, stres düzeyleri doğrudan Tükenmişlik sendromu öğrenciler9,10,11başlangıcı için ve ilgili yüksek stres düzeyleri birinci yıl sırasında nerede bırakma arasında % 20 oranları özellikle ilgili ve % 3012,13 yaygındır. Algılama ve stres göstergeleri kontrol akademik performans önemli ölçüde artırabilirsiniz.
Çünkü onlar stres değerlendirme ve algılama bilimsel topluluk tarafından yaygın olarak kullanılmış olan fizyolojik sinyalleri hakkında bilgi vermek sensörler karyolası bilek giyilebilir aygıtlarının kullanımını haklı olduğunu. Bazı sinyaller kalp hızı (HR)14, kalp hızı varaibility15, cilt sıcaklığı (ST)16, solunum14ve galvanik deri tepkisini (GSR)17bu amaç için kullanılan edebiyat dahil etmek denir. Bu sinyaller karyolası bilek wearables tarafından toplanabilir. Ancak, klinik cihazlar aynı performansı sunmuyoruz. Farklılıklar vardır sensörler aygıtlar18,19,20,21arasında doğruluğu ile ilgili. Yine de, önceki işleri18,19,20,21 yavaş hareket senaryoda, karyolası bilek giyilebilir sensörler hata desenleri özel cihazlara benzer sahip göstermiştir.
Bu kağıt amacı stres tahmininde karyolası bilek wearables kullanan öğrenciler için farklı çözümler değerlendirmek için bir protokol tanıtmaktır. Stres düzeyleri, farklı bilek giyilebilir cihazları ve veri analytics teknikleri ve özellikle makine öğrenimi algoritmaları kullanımını içeren tahmin etmek için önerilen birçok düzenleme vardır. KARYOLASI bilek wearables onların yüksek parçalanma, heterojen ve birlikte çalışabilirlik sorunları22ile karakterizedir. Üç şirket neredeyse % 5023bir toplu pazar payı var ama % 50 yukarıda toplanmış pay kadar küçük bireysel Pazar için birçok diğer şirketler rapor paylaşır. Öte yandan, heterojenlik, açısından aynı sayıda ve türde algılayıcılar, ivme ve en yaygın olanıdır s sensörleri ile tüm wearables var ve ST'ın ve GSR'ın sadece % 5'in belgili tanımlık aygıt mevcut varlık okudu. Birlikte çalışabilirlik gelince, birbiriyle uyumlu olmayan farklı işletim sistemleri ve veri koleksiyon yaklaşım vardır. Bileğindeki bir aleti aracılığıyla toplanan verilerden stres tahmin etmek için uygulanan teknikler öğrenme makinesi gelince, karar ağaçları, en yakın komşu yaklaşımlar, sinir ağları da dahil olmak üzere birçok seçenekleri kullanılabilir24, Naïve Bayes vardır sınıflandırıcılar, Özetle, için vb böylece sonunda seçmek için farklı geçici seçenekler arasında karşılaştırma kolaylaştırmak için bir değerlendirme protokolü tasarlamak için enstrümantal stres tahmini için geliştirilen çözümleri çok çeşitli olduğunu belirli bir bağlamda en uygun.
Protokolün uygulanması için gerekli (Şekil 1) çeşitli araçlardır. İlk olarak, bir bebek karyolası bilek giyilebilir cihazı fizyolojik veri getirmek için gereklidir. Taşınabilir aygıttaki en az olması gereken özelliklerini, ancak ek sensörler izleme İK arzu (Örneğin, accelerometer, ST, GSR sensörler). İkinci olarak, PhysiologicalSignal app çalışan bir smartphone taşınabilir aygıt tarafından yakalanan verileri toplamak için gereklidir. Üçüncü olarak, StressTest uygulaması çalıştıran bir tablet stres indüksiyon alıştırmaları çalıştırmak için gerekli (smartphone olabilir onun yerine tablet bu amaç için kullanılan). Dördüncü, stres üzerinde öğrencilerin algı üzerinde nitel veri toplamak için bazı soru formları. Beşinci olarak, bir sunucu ile bir Web hizmeti veri toplama ve ön işleme ve sinyalleri evrimi göstermek için Web kontrol paneli gerçekleştirmek için25 . Ve son olarak, toplanan verileri işlemek için veri analytics paket26 makine öğrenme teknikleri kullanan öğrenciler hakkında.
Değerlendirme Protokolü iki aşamalar halinde düzenlenmiştir. İlki, laboratuvar faz nerede farklı stres düzeyleri (yani, "Sakin ol", "yoğun stres" ve "stres") bir hedef konu (öğrenci) indüklenir rahat bir odada yaygın stres-inducing görevleri gerçekleştirilir. İkinci bölümü sınıfta yer alır ve öğrenci çeşitli akademik faaliyetleri başarı sırasında izleme içerir: teorik açıklamalar, bireysel etkinlikler, kısa testler, sınavlar, vb sırasında uygulanması Bu iletişim kuralı, konu fizyolojik sinyalleri aracılığıyla bileğindeki bir aleti ele geçirdi. Son olarak, bu sinyalleri algoritmaları stres düzeyi tahminleri sağlamak için öğrenme makine tarafından işlenir.
Laboratuvar aşamasında StressTest app farklı stres düzeyleri ikna etmek için kullanılır. Bu app konu dört farklı görevlerin tamamlanması için size yol gösterir. İlk görev gerilme analizi için bir temel oluşturmaktır. Bu görev, öğrenci bir günbatımı bir köprü farklı çekim görüntülendiği bir 4 dakika rahatlatıcı video görüntüler. İkinci görev Stroop renk ve Word Test27 (SCWT) bir uyarlamasıdır. Her iki saniyede bir, konu adı bir renk (kırmızı, yeşil, turuncu, mavi ve mor) boyanmıştır renk seçmeniz gerekir. Her renk ilk harfini içeren ekranın alt kısmında yer alan birçok düğme her zaman boyalı renk seçmek konunun kullanılabilir. Örneğin, mektup b mavi başvurduğu düğmeyi gösteriyor Bizim durumumuzda bu test üç farklı zorluk seviyelerine ayrılmıştır. Renk ve adı doğrudan eşleşecek şekilde (SCWT1) birinci düzey, düğmeler olarak aynı sırada "sözleriyle renkleri" renkli görünür. Bu düzey temel, herhangi bir zorluk anlamına gelmez ve konu sadece sıkıştırma belgili tanımlık düğme düzgün, her zaman yüklendikleri sırayla olarak alınır. İçin belgili tanýmlýk ikinci yüzey (SCWT2), renkli "sözcükleri" renk rastgele görüntülenir, ancak adı ve renk arasındaki ilişkiyi korunur. Her zaman konu başarısız bir bip sesi duyulur ve iki hata yaptıysanız, doğru renk puanı sıfırlar. En son ve en zor seviye için (SCWT3), adını ve rengini aynı değil. Bu şekilde bu düzeyi daha karmaşık ve konu için stresli olması amaçlanmıştır. Üçüncü görev nasıl bir konsantrasyon testi öğrenci deneyimleri ölçen tempolu işitsel seri ek test (PASAT)28, oluşur. Bu görevi sırasında ardışık sayılar dizisi yüksek sesle oynanır ve öğrenci son iki sayı ve sağlanan sonucu ekran kutusunda sonraki dinlemeden önce yazma eklemeniz gerekir. Konu bir hata yaparsa bu görev, stres oluşturmak için rahatsız edici bir olay oluşur (iki aynı anda ses sayı ya da sessizlik içinde uzun süre muhafaza). Bu durumda, üç hataları kaydedilmiş ise, toplam hesabı sıfırlanır. Dördüncü görev üzerinde bir stresli durum17kışkırtmak fizyolojik sinyalleri aynı varyasyon ikna etmek için bir hiperventilasyon faaliyet oluşur. Her görev ve seviye sonunda konu algılanan stres düzeyini belirtmek istimal belgili tanımlık kullanma kendisi, 5-değer Likert ölçeği göre vardır.
Sınıf aşamasında öğrenciler onların sınıf geri kalanı ile birlikte sıradan akademik faaliyetlerini yerine getirir. Protokol sınıf özgü faaliyetleri sırasında ortaya çıkan stres düzeyleri üzerinde duruluyor. Ders sonunda, kısa bir soru formu (ek 1) algılanan çeşitli etkinlikler 5-değer ölçeğine göre stres düzeyini belirtmek için öğrenci tarafından tamamlanır.

<table><tbody><tr><td>Microsoft Band 2</td><td>Microsoft</td><td></td><td>Giyilebilir</td></tr><tr><td>Nexus 5</td><td>LG/Google</td><td></td><td>Akıllı Telefon</td></tr><tr><td>Fizyolojik Sinyaller</td><td>Makale yazarları</td><td></td> tarafından geliştirildi <td>Giyilebilir cihazlardan veri toplamak için uygulama</td></tr><tr><td>Stres Testi</td><td>Makale yazarları</td><td></td> <td>tarafından geliştirildiLaboratuvar deneyi geliştirmek için uygulama: Video görselleştirme, Stroop renk ve kelime testi, tempolu işitsel seri ekleme testi (PASAT), hiperventilasyon aktivitesi&nbsp;</td></tr><tr><td>Sınavlar</td><td>Makale yazarları</td><td></td> tarafından geliştirilen <td>Öğrencilerin stres algısı hakkında nitel veri toplamak için anketler</td></tr><tr><td>Sunucu</td><td>Makale yazarları</td><td></td> tarafından geliştirilen <td>Verileri depolamak, analiz etmek ve görüntülemek için sunucu</td></tr><tr><td>Weka uygulaması</td><td>Waikato</td><td></td> Üniversitesi <td>Makine öğrenimi tekniklerini kullanarak verileri işlemek için uygulama</td></tr></tbody></table>

Öğrenciler üzerinde stres tahmin etmek için ticari-off--raf bilek wearables değerlendirilmesi

Evaluation of Commercial-Off-The-Shelf Wrist Wearables to Estimate Stress on Students

Öncelikle gençler arasında spor aktiviteleri izlemek için son yıllarında giyilebilir ticari-off--raf (COTS) aygıtları popüler hale gelmiştir. Bu cihazlar kalp hızı, cilt sıcaklığı veya galvanik deri tepkisini gibi fizyolojik sinyalleri üzerinde veri toplamak için sensörler bulunmaktadır. Sinyalleri bu tür veri analytics teknikleri uygulayarak, daha üst düzey insan davranışı yönlerini tahminleri elde etmek mümkündür. Literatürde, uyku düzeni veya stres hakkında bilgi edinmek için klinik cihazlar kullanarak toplanan fizyolojik veri kullanımını açıklayan çeşitli eserleri vardır. KARYOLASI bilek wearables kullanarak yakalanan verileri öğrenenler psikolojik eğitim ortamlarında durumda karakterize etmek yeterli olup olmadığını ancak, hala açık bir soru var. Bu kağıt stres tahmini karyolası bilek wearables kullanarak elde edilen verilerden değerlendirmek için bir iletişim kuralı anlatılmaktadır. Protokol iki aşamada yapılır. Bir mobil uygulaması farklı stres düzeyleri bir öğrenci rahatlatıcı bir video, Stroop renk ve Word testi, tempolu işitsel seri ek test ve hiperventilasyon test yoluyla ikna etmek için kullanıldığı bir kontrollü laboratuvar deneyi, ilk aşamada oluşur. İkinci aşama sınıfta stres çeşitli akademik etkinlikler gerçekleştirmek, yani teorik ders katılıyor, çalışmaları ve diğer bireysel faaliyetler yapıyor ve kısa testler ve Sınavlar sırasında nerede analiz yapılır. Her iki durumda da, nicel veri karyolası bilek wearables elde edilen ve anketler aracılığıyla toplanan nitel veri olarak kabul edilir. Bu protokol ile bir stres indüksiyon app basit ve tutarlı bir yöntem içerir ve sınırlı katılımı gerektiren soru formları, personel desteği.

Tartışılan Protokolü Vigo Üniversitesi telekomünikasyon mühendislik derecesi ilk yılında bilgisayar mimarileri eğitimden uygulamaya konulmuştur. 10 çalışma gruplar halinde düzenlenir ve 200'den fazla öğrenci kayıtlı olan bu ders. Bu deney taşımak için dört gruplarından gelen öğrenciler akademik yılın başında kayıt için davet edildi. Proje öğrenciler arasında büyük ilgi çekti ve yaklaşık 30 öğrenci çalışmaya katılmak için gönüllü oldu. Onlardan, 12 öğrenci rastgele katılım için seçilmiştir...

Ticari-off--raf (COTS) bilek wearables öğrenciler stres tahmin etmek için temel alan çözümler değerlendirmek için bir protokol önerilmiştir. Protokol iki aşama, bir ilk laboratuvar tabanlı stres indüksiyon testi ve öğrenci akademik faaliyetleri gerçekleştirirken sınıfta yer alan bir izleme sahne yapılır.

Öğrenciler üzerinde stres tahmin etmek için ticari-Off--raf bilek Wearables değerlendirilmesi

Wearable commercial-off-the-shelf (COTS) devices have become popular during the last years to monitor sports activities, primarily among young people. ...

Giyilebilir cihazlar oldukça popüler hale gelmiştir. Bunlar arasında en çok kullanılanlar, akıllı bileklikler veya akıllı saatler gibi bileğe takılan giyilebilir cihazlardır. Bu cihazlar, sporcular tarafından fitness ile ilgili metrikleri izlemek ve takip etmek amacıyla aktivite takipçileri olarak sıklıkla kullanılmaktadır.Bu cihazlarda bulunan sensörler; konumunuz, hareket kalıpları, atılan adım sayısı veya kalp atış hızı gibi verilerin toplanmasını sağlar. Bu veriler, yürünme mesafesi, tüketilen kalori, maksimal aerobik kapasite veya uyku kalitesi gibi değişkenlerin değerlerini tahmin etmek için veri analitiği teknikleri kullanılarak işlenebilir. Bu cihazlar, sağlık veya eğitim gibi diğer alanlarda da kullanılmaya başlanmaktadır.Bizim durumumuzda, ticari bilek cihazlarını akademik bir bağlamda kullanma olasılığını araştırmaya karar verdik. Daha spesifik olarak çalışmamız, bu cihazları kullanarak öğrencilerin stres düzeylerinin tahmin edilmesine odaklanmaktadır. Bunun için, farklı eğitim faaliyetlerinin gerçekleştirilmesi sırasında kalp hızı, cilt sıcaklığı veya terleme gibi fizyolojik belirtilerdeki değişimleri ölçüyoruz.Ardından, stres seviyelerini tahmin etmek için bu işaretler

evaluation-commercial-off-shelf-wrist-wearables-to-estimate-stress-on

Research

JoVE Journal

Engineering

Mühendislik

Bu video, biofeedback kullanarak stres kişinin psikofizyolojik reaksiyon değerlendirilmesinde bir yöntem anlatacağım. Ayrıca, tedavi planlaması için genel kurallar sunacak.

Biofeedback Kullanımı Psikofizyolojik Stres Değerlendirme

Soğuk pres testi, stres ve biliş, duygu ve davranış arasındaki ilişkiyi inceleyen çok çeşitli araştırmalarda kullanılan klasik bir stres indüksiyon görevidir. Bu makalede, geleneksel soğuk pres testine pratik ve çok yönlü bir alternatif sunulmaktadır: soğuk pres kolu sargısı.

Geleneksel Soğuk Pres Testine Bir Alternatif: Soğuk Presör Kol Sargısı

Lisans öğrencilerinin akademik başarı duyguları üzerine yapılan araştırmalar, öncelikle laboratuvar ortamlarında kendilerine ait raporlara dayandırılmıştır. Çalışmalar nadiren bu öz raporlara biyo-fizyolojik önlemler içerir. Bu protokol, bir laboratuvar incelemesi faaliyeti sırasında öğrenci tepkisini ve performansını değerlendirmek için öz raporları ve biyo-fizyolojik önlemleri entegre eden bir metodolojiyi tanımlayacaktır.

Galvanik Deri Tepkileri, Tükürük Biyomarkerlar ve Öz-raporların kullanımı Laboratuvar Sınavı Aktivite sırasında Lisans Öğrencisi Performansını Değerlendirmek için

Bu protokol, Sternberg Çalışma Belleği paradigması sırasında anksıyete-güçlendirilmiş ürkütmeyi ölçmenin nasıl yapıldığını göstermektedir.

Çalışma Bellek Bakımını Kullanarak Durum Kaygısını Azaltma

Stres bir kaçınılmaz ve kalıcı yaşam bileşenidir ve onun yönetimi için bütünsel yaklaşımlar olarak kabul edilir. Standart bir metodoloji ile piyasada taşınabilir teknoloji-ebilmek var olmak kullanılmış bir nefes tabanlı stres yönetimi iletişim kuralı fizibilite göstermek için oluşturuldu.

Bir toplum tabanlı stres yönetimi programı: Bütün değerlendirmek için takılabilir cihazlar kullanarak fizyolojik olmayan-laboratuvar ayarları yanıt-e doğru vücut.

Mevcut protokol, psikolojik ölçekler, GPS konumu, kalp atış hızı ve kan-oksijen doygunluk seviyesinin yanı sıra uygulamanın çalışma prosedürleri de dahil olmak üzere gerçek zamanlı yerinde veri toplamak için ticari olmayan, kendi geliştirdiği bir uygulamayı tanıtmaktadır. Uygulama örneği olarak 2020 yılında Tayvan'da yapılan ampirik bir çalışma kullanılmıştır.

Kişisel Sağlık Durumunu İzlemek için Giyilebilir Cihazlarla Eşleştirme Uygulaması

Giyilebilir sensörlerle donatılmış ticari akıllı saatler, nüfus çalışmalarında giderek daha fazla kullanılmaktadır. Bununla birlikte, yardımcı programları genellikle sınırlı pil süresi, bellek kapasitesi ve veri kalitesi ile sınırlıdır. Bu rapor, astımlı çocukları ve yaşlı kalp hastalarını içeren çalışmalar sırasında karşılaşılan gerçek hayattaki teknik zorluklara uygun maliyetli çözümlerin örneklerini sunmaktadır.

Nüfus Çalışmalarında Maruz Kalma ve Sağlık İzleme için Tüketici Giyilebilir Cihazlarının Kurulumu

Giyilebilir teknoloji düşük maliyetlidir ve fizyolojik verilerin uygun şekilde izlenmesini sağlar. Bununla birlikte, bu cihazların doğruluğu ve güvenilirliği, kullanıcılar için etkinliklerini ve güvenliklerini sağlamak için dikkatli bir değerlendirme gerektirir. Bu rapor, ticari bir akıllı saatin fizyolojik verilerin ve fiziksel aktivitenin izlenmesinde doğrulama sürecini açıklamaktadır.

Kardiyovasküler ve Fiziksel Aktivite İzleme için Fitness Akıllı Saat Verilerinin Doğruluğunun Değerlendirilmesi: Dijital Sağlıkta Bir Doğrulama Çalışması

Bir yağ-su emülsiyon sistemi üzerindeki kesme gerilimi araştırmaları, deney süresi boyunca damla parçalanmasına neden olur. Pompalama işlemlerinde damla boyutlarını saymak için inline endoskopinin uygunluğu bu protokolde başarılı bir şekilde gösterilmiştir.

Bir maliyet-etkin ve güvenilir Yöntemi Tek kullanımlı ve Standart Pompa mekanik Stres Tahmin etmek

Burada malzemeyi tahmin ve toplam iç yansıma ile birlikte foto akustik efekti kullanarak optik özellikleri yüzey bir protokol mevcut. Bu teknik, kaybolan alan bazlı photoacoustics optik özellikleri malzemelerin kalınlık, kütle ve ince film kırılma indislerine tahmin etmek için bir foto akustik metroloji sistemi oluşturmak ve keşfetmek için kullanılabilir.

Evanescent Alan Bazlı photoacoustics: Optik Mülkiyet Değerlendirme Yüzeylerde

Öğrenin öğrencilerde stres tahmini için bilek giyilebilir cihazların değerlendirilmesini. Laboratuvar ve sınıf ortamında iki aşamalı protokol, makine öğrenimiyle stres seviyelerini güvenilir şekilde belirler.

Öğrenciler üzerinde stres tahmin etmek için ticari-Off--raf bilek Wearables değerlendirilmesi

Daha fazla video keşfet