पास-रियल-टाइम प्रामाणिक परीक्षा अनुभवों के अध्ययन के लिए एक क्रॉस-अनुशासन और मल्टी-मोडल प्रायोगिक डिजाइन
Summary
एक प्रयोगात्मक डिजाइन एक परीक्षा अनुभव के वास्तविक समय प्रभावों की जांच करने के लिए भावनात्मक वास्तविकताओं उच्च शिक्षा सेटिंग्स और कार्यों में छात्रों के अनुभव का आकलन करने के लिए विकसित किया गया था. इस डिजाइन एक पार-अनुशासनात्मक (उदा., शैक्षिक मनोविज्ञान, जीव विज्ञान, शरीर क्रिया विज्ञान, इंजीनियरिंग) और बहु मॉडल (उदा., लार मार्करों, सर्वेक्षण, इलेक्ट्रोडर्मल सेंसर) दृष्टिकोण का परिणाम है।
Abstract
पिछले दस वर्षों में, शैक्षिक वातावरण में छात्रों की भावनाओं में अनुसंधान में वृद्धि हुई है. हालांकि शोधकर्ताओं ने अधिक अध्ययन है कि भावनात्मक अनुभव के उद्देश्य उपायों पर भरोसा करने के लिए बुलाया है, बहु मॉडल डेटा स्रोतों के उपयोग पर सीमाएं मौजूद हैं. कक्षाओं में भावना और भावनात्मक विनियमन के अध्ययन पारंपरिक रूप से सर्वेक्षण उपकरणों, अनुभव नमूना, कलाकृतियों, साक्षात्कार, या अवलोकन प्रक्रियाओं पर भरोसा करते हैं। इन तरीकों, जबकि मूल्यवान, मुख्य रूप से भागीदार या पर्यवेक्षक पर निर्भर हैं और एक कक्षा गतिविधि या कार्य करने के लिए छात्रों के वास्तविक समय प्रदर्शन के अपने प्रामाणिक माप में सीमित है. बाद में, विशेष रूप से, कई विद्वानों के लिए एक बाधा बन गया है जो वास्तविक समय में कक्षा में भावनाओं और अन्य संबंधित उपायों को निष्पक्ष रूप से मापने की मांग करते हैं।
इस काम का उद्देश्य एक प्रामाणिक मूल्यांकन की स्थिति के दौरान परीक्षा अनुभवों के लिए छात्रों के वास्तविक समय प्रतिक्रियाओं का प्रयोगात्मक अध्ययन करने के लिए एक प्रोटोकॉल पेश करना है। इसके लिए, शैक्षिक मनोवैज्ञानिकों, इंजीनियरों, और इंजीनियरिंग शिक्षा शोधकर्ताओं की एक टीम ने एक प्रयोगात्मक प्रोटोकॉल तैयार किया है जो सटीक शारीरिक सेंसर माप के लिए आवश्यक सीमाओं को बनाए रखता है, लार संग्रह का सर्वोत्तम अभ्यास, और एक प्रामाणिक परीक्षण वातावरण. विशेष रूप से, मौजूदा अध्ययन है कि शारीरिक सेंसर पर भरोसा प्रयोगात्मक वातावरण है कि शैक्षिक सेटिंग्स से काट रहे हैं में आयोजित कर रहे हैं (उदाहरण के लिए, Trier तनाव परीक्षण), समय में अलग (उदाहरण के लिए, पहले या बाद में एक कार्य), या विश्लेषण त्रुटि परिचय (उदा., वातावरण में सेंसर का उपयोग जहां छात्रों को स्थानांतरित करने की संभावना है). यह कक्षा की गतिविधियों और कार्यों के लिए छात्रों के वास्तविक समय प्रतिक्रियाओं की हमारी समझ को सीमित करता है। इसके अलावा, हाल ही में अनुसंधान के लिए और अधिक विचार भर्ती, प्रतिकृतिता, वैधता, setups, डेटा सफाई, प्रारंभिक विश्लेषण, और विशेष परिस्थितियों के मुद्दों के आसपास कवर किया जा करने के लिए कहा गया है (उदाहरण के लिए, प्रयोगात्मक में एक चर जोड़ने डिजाइन) शैक्षिक भावनाओं अनुसंधान में है कि बहु मॉडल दृष्टिकोण पर निर्भर करता है.
Introduction
मनोवैज्ञानिक लंबे समय से अपने व्यवहार1को स्पष्ट करने में मनुष्य की भावनाओं के महत्व को समझते हैं। शिक्षा के अध्ययन के भीतर, शैक्षणिक उपलब्धि भावनाओं (AEE) भावना अनुसंधान2का ध्यान केंद्रित हो गया है. शोधकर्ताओं का उपयोग करें कि एएई का तर्क है कि स्थिति संदर्भ छात्रों में खुद को खोजने के लिए जब छात्रों की भावनाओं की जांच पर विचार करने के लिए महत्वपूर्ण हैं. छात्रों को परीक्षण से संबंधित, वर्ग से संबंधित, या सीखने से संबंधित भावनाओं का अनुभव हो सकता है जिसमें बहु-घटक प्रक्रियाएं शामिल होती हैं, जिनमें प्रभावित, शारीरिक, प्रेरक और संज्ञानात्मक घटक शामिल हैं। एईई दो रूपों में व्यक्त किया जाता है: संयोजकता (सकारात्मक/नकारात्मक) और सक्रियण (केंद्रित/केंद्रित ऊर्जा)। सकारात्मक सक्रिय भावनाओं, जैसे आनंद, मेटाकॉग्निशन की तरह चिंतनशील प्रक्रियाओं में वृद्धि हो सकती है, जबकि सकारात्मक निष्क्रिय भावनाओं जैसे गर्व संज्ञानात्मक प्रसंस्करण के निम्न स्तर में परिणाम हो सकता है. क्रोध और चिंता जैसी भावनाओं को सक्रिय करने वाले नकारात्मक सगाई को जन्म दे सकते हैं, जबकि निराशा जैसी नकारात्मक भावनाएं प्रेरणा3,4,5को कम कर सकती हैं । शैक्षणिक भावनाओं को कैसे हम जानने के लिए योगदान, अनुभव, तय, जवाब, और समस्या को हल2. अकादमिक भावनाओं को विनियमित करने के लिए, एक व्यक्ति को आत्म-दक्षता (एसई)6,7,8, जो उनकी प्रेरणा, व्यवहार, और सामाजिक वातावरण पर नियंत्रण को रोजगार करने की क्षमता में उनका विश्वास है होना चाहिए 6.आत्म-दक्षता और शैक्षणिक भावनाओं interrelated हैं, जहां कम आत्म दक्षता नकारात्मक निष्क्रिय भावनाओं से जुड़ा हुआ है (उदा., चिंता, क्रोध, बोरियत) और उच्च आत्म दक्षता सकारात्मक सक्रिय भावनाओं से जुड़ा हुआ है (उदा., खुशी, आशा, उत्तेजना)6,7,8. एसई को भीप्रदर्शन 6,7,8से मजबूती से जुड़ा माना जाता है .
अनुसंधान है कि कक्षा भावनाओं की जांच की है आत्म रिपोर्ट पर भरोसा किया है, टिप्पणियों, साक्षात्कार, और कलाकृतियों (उदा., परीक्षा, परियोजनाओं)9,10. हालांकि इन तरीकों के छात्रों की कक्षा के अनुभवों के बारे में समृद्ध प्रासंगिक जानकारी प्रदान करते हैं, वे महत्वपूर्ण सीमाएं हैं. उदाहरण के लिए, साक्षात्कार, अवलोकन, और आत्म रिपोर्ट व्यक्तियों के आत्मनिरीक्षण10पर निर्भर करते हैं। अन्य तरीकों से पहले के शोधकर्ताओं की तुलना में अकादमिक भावनाओं की अधिक proximaly की जांच करने की मांग की है, इस तरह के अनुभव नमूना दृष्टिकोण के आधार पर उन लोगों के रूप में जहां शोधकर्ताओं ने छात्रों को स्कूल के दिन11के दौरान अपनी भावनाओं पर रिपोर्ट करने के लिए पूछना . हालांकि इस शोध हमें छात्रों की भावनाओं को और अधिक सही रिपोर्ट करने के लिए अनुमति देता है, यह काम आत्म रिपोर्ट तरीकों पर निर्भर करता है और वास्तविक समय रिपोर्टिंग के लिए अनुमति नहीं है के रूप में छात्रों को परीक्षा पर अपने काम को थामने के लिए अनुभव सर्वेक्षण पता है.
हाल ही में, शोधकर्ताओं ने भावना9के जैविक या शारीरिक उपायों के उपयोग के माध्यम से आत्म रिपोर्ट उपायों के बारे में चिंताओं को संबोधित करने के लिए शुरू कर दिया है, कि अन्य उपकरणों या इस तरह के सर्वेक्षण, टिप्पणियों, या साक्षात्कार के रूप में तकनीक के साथ संयुक्त, शैक्षिक और मनोवैज्ञानिक अनुसंधान12के लिए डेटा संग्रह के एक बहु-मोडल रूप के होते हैं। उदाहरण के लिए, लार बायोमार्कर सहित जैविक तकनीकों का उपयोग अनुभूति, भावना, अधिगम और निष्पादन13,14,15पर जैविक प्रक्रियाओं की भूमिका को समझने के लिए किया जा रहा है। संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं के लिए, एण्ड्रोजन (उदाहरण के लिए, टेस्टोस्टेरोन) वयस्कों और बच्चों में विभिन्न स्थानिक मान्यता पैटर्न से जोड़ा गया है16,17 जबकि hypothalamic-पिट्यूटरी-एड्रेनोकोर्टिकल हार्मोन (उदाहरण के लिए, कोर्टिसोल) और एड्रीनर्जिक हार्मोन (उदा., लार -एमिलेस या एसएए) व्यक्तियों के बीच तनाव प्रतिक्रिया से जुड़े हुए हैं18,19,20.
इलेक्ट्रोडर्मल गतिविधि (EDA) स्वायत्त तंत्रिका तंत्र के सक्रियण के एक शारीरिक उपाय का प्रतिनिधित्व करता है (ANS) और प्रणाली की वृद्धि हुई सक्रियण से जुड़ा हुआ है, संज्ञानात्मक लोड, या तीव्र भावनात्मक प्रतिक्रियाओं21,22 ,23. परीक्षा गतिविधियों में, EDA शारीरिक गतिशीलता21,22, शारीरिक और परिवेश तापमान24,25,26,27, और मौखिकसे प्रभावित है विचार28, साथ ही संवेदनशीलता और त्वचा के लिए एनालॉग डिजिटल इलेक्ट्रोड की कनेक्टिविटी की डिग्री29.
हालांकि इन EDA का उपयोग करने के लिए सीमाओं हो सकता है, इस तकनीक अभी भी क्या निकट वास्तविक समय परीक्षाओं के दौरान होता है में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकते हैं और एक आशाजनक उपकरण के रूप में सेवा करने के लिए AEE का पता लगाने और हद तक, आत्म दक्षता कर सकते हैं. नतीजतन, छात्रों के AEE की एक सटीक तस्वीर सर्वेक्षण विधियों का एक संयोजन के माध्यम से प्राप्त किया जा सकता है, भावना की संयोजकता निर्धारित करने के लिए, और शारीरिक और जैविक डेटा, कि भावना के सक्रियण को मापने के लिए. यह पेपर परीक्षा गतिविधियों पर पिछले प्रकाशन पर बनाता है30 और बहु मॉडल दृष्टिकोण शामिल करने के लिए उस काम के दायरे का विस्तार (अनुभव नमूना सर्वेक्षण का उपयोग करके, EDA सेंसर, और लार biomarkers) एक परीक्षा परिदृश्य में. यह उल्लेख है कि प्रोटोकॉल के नीचे वर्णित कई भागीदार डेटा के लिए एक ही प्रयोगात्मक सेटिंग के भीतर एक ही समय में एकत्र करने के लिए अनुमति देता है आवश्यक है.
Protocol
Representative Results
Discussion
हालांकि शारीरिक उपायों कई प्रामाणिक सीखने संदर्भों में इस्तेमाल किया गया है, यह एक अध्ययन वातावरण है कि वर्तमान प्रौद्योगिकी की सीमा के प्रति जागरूक है डिजाइन करने के लिए महत्वपूर्ण है. हमारे डिजाइन ?…
Divulgations
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
यह सामग्री राष्ट्रीय विज्ञान फाउंडेशन (एनएसएफ) सं. Ed-1661100 के रूप में अच्छी तरह के रूप में एक NSF GRFP अनुदान Darcie Christensen (सं. 120214) को दिया. इस सामग्री में व्यक्त की गई कोई भी राय, निष्कर्ष, और निष्कर्ष या सिफारिशें जरूरी रूप से एनएसएफ या यूएसयू के उन लोगों को प्रतिबिंबित नहीं करती हैं। हम अपने सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए उसकी तरह चर्चा और सिफारिशों के लिए शेरी बेन्सन शुक्रिया अदा करना चाहता हूँ.
इस पत्र में लेखक योगदान इस प्रकार हैं: Villanueva (अनुसंधान डिजाइन, डेटा संग्रह और विश्लेषण, लेखन, संपादन); Husman (अनुसंधान डिजाइन, डेटा संग्रह, लेखन, संपादन); Christensen (डेटा संग्रह और विश्लेषण, लेखन, संपादन); Youmans (डेटा संग्रह और विश्लेषण, लेखन, और संपादन); खान (डेटा संग्रह और विश्लेषण, लेखन, संपादन); Vicioso (डेटा संग्रह और विश्लेषण, संपादन); Lampkins (डेटा संग्रह और संपादन); ग्राहम (डेटा संग्रह और संपादन)
Materials
| 1.1 cu ft medical freezer | Compact Compliance | # bci2801863 | They can use any freezer as long as it can go below -20 degrees Celsius; these can be used to store salivary samples for longer periods of time (~4 months) before running salivary assays. |
| Camping Cooler | Amazon | (any size/type) | Can be used to store salivary samples during data collection |
| E4 sensor | Empatica Inc | E4 Wristband Rev2 | You can use any EDA sensor or company as long as it records EDA and accelerometry |
| EDA Explorer | https://eda-explorer.media.mit.edu/ | (open-source) | Can be used to identify potential sources of noise that are not necessarily due to movement |
| Laptops | Dell | Latitude 3480 | They can use any desktop or laptop |
| Ledalab | http://www.ledalab.de/ | (open-source) | Can be used to separate tonic and phasic EDA signals after following filtration steps |
| MATLAB | https://www.mathworks.com/products/matlab.html | (version varies according to updates) | To be used for Ledalab, EDA Explorer, and to create customized time-stamping programs. |
| Salivary Alpha Amylase Enzymatic Kit | Salimetrics | # 1-1902 | For the salivary kits, you should plan to either order the company to analyze your samples and/or go to a molecular biology lab for processing |
| Salivary Cortisol ELISA Kit | Salimetrics | # 1-3002 | For the salivary kits, you should plan to either order the company to analyze your samples and/or go to a molecular biology lab for processing |
| Testing Divider (Privacy Shields) | Amazon | #60005 | They can use any brand of testing shield as long as they cover the workspace |
| Web Camera | Amazon | Logitech c920 | They can use any web camera as long as it is HD and 1080p or greater |
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