ほぼリアルタイムの本格的な試験体験を研究するための学際的かつ多モーダル実験設計
Summary
実験的な設計は、高等教育の設定やタスクで学生が経験する感情的な現実を評価するために、試験経験のリアルタイムの影響を調査するために開発されました。この設計は、学際的な(例えば、教育心理学、生物学、生理学、工学)およびマルチモーダル(例えば、唾液マーカー、調査、電気真皮センサー)アプローチの結果である。
Abstract
過去10年間で、教育環境における学生の感情に関する研究が増加しています。研究者は、感情的な経験の客観的な尺尺に依存するより多くの研究を求めていますが、マルチモーダルデータソースの利用に制限があります。教室における感情と感情の調節に関する研究は、従来、調査機器、経験サンプリング、アーティファクト、インタビュー、または観察手順に依存しています。これらの方法は、貴重ですが、主に参加者や観察者の主観に依存し、教室の活動やタスクに対する学生のリアルタイムのパフォーマンスの本物の測定に制限されています。特に後者は、教室内の感情やその他の関連施策をリアルタイムで客観的に測定しようとする多くの学者に、つまずくブロックを与えます。
本研究の目的は、本物の評価状況の中で、試験体験に対する学生のリアルタイム回答を実験的に研究するためのプロトコルを提示することです。このために、教育心理学者、エンジニア、および工学教育研究者のチームは、正確な生理センサ測定、唾液採取のベストプラクティスに必要な限界を保持する実験プロトコルを設計しました。本物のテスト環境。特に、生理センサーに依存する既存の研究は、教育環境から切り離された実験環境(例えば、トリーアストレステスト)、時間内に切り離された(例えば、タスクの前後)、または分析エラーを導入する実験環境で行われます。(例えば、学生が移動する可能性が高い環境でのセンサーの使用)。これにより、教室での活動やタスクに対する学生のリアルタイムの応答に対する理解が制限されます。さらに、最近の研究では、採用、複製性、妥当性、セットアップ、データクリーニング、予備分析、および特定の状況(例えば、実験に変数を追加する)の問題に関して、より多くの考慮事項を取り上げる必要があります。マルチモーダルアプローチに依存する学術的感情研究におけるデザイン)。
Introduction
心理学者は長い間、彼らの行動を解明する上で人間の感情の重要性を理解してきました1.教育の研究の中で、学業成績感情(AEE)は感情研究2の焦点となっています。AAEを使用する研究者は、学生が自分自身を見つける状況のコンテキストは、学生の感情を調べる際に考慮することが重要であると主張しています。受講者は、感情的、生理的、動機付け、認知コンポーネントを含む多要素プロセスを含むテスト関連、クラス関連、または学習関連の感情を経験する可能性があります。AEEは、価数(正/負)と活性化(焦点/非焦点エネルギー)の2つの形態で表されます。楽しみなどの肯定的な活性化感情は、メタ認知のような反射的なプロセスを増加させる可能性がありますが、プライドなどの肯定的な非アクティブな感情は、認知処理の低レベルをもたらす可能性があります。怒りや不安などの否定的な活性化感情は、エンゲージメントを引き起こす可能性がありますが、絶望などの否定的な非アクティブな感情は、モチベーション3、4、5を弱める可能性があります。アカデミックな感情は、私たちが学び、知覚し、決定し、対応し、問題解決2に貢献します。学術的感情を調節するためには、自己効力感(SE)6,7,8を持たなければならない。6.自己効力作用と学術的感情は相互に関連しており、低い自己効力作用は否定的な非アクティブな感情(例えば、不安、怒り、退屈)に結びつき、より高い自己効力は肯定的な活性化感情(例えば、幸福、希望、)に結びついている。興奮)6、7、8.SEはまた、パフォーマンス6、7、8に強く結びついていると考えられている。
教室の感情を調べた研究は、自己報告、観察、インタビュー、およびアーティファクト(例えば、試験、プロジェクト)9、10に依存しています。これらの方法は、学生の教室での経験に関する豊富なコンテキスト情報を提供しますが、大きな制限があります。例えば、インタビュー、観察、自己報告は、個人の内省に依存しています 10.他の方法は、研究者が学生に学校の11の間に自分の感情を報告するように求める経験サンプリングアプローチに基づくものなど、以前の研究者よりも近接的に学術的感情を調べようとしています。この研究は、学生の感情をより正確に報告することを可能にしますが、この研究は自己報告方法に依存しており、学生が経験調査に対処するために試験の作業を一時停止する必要があるため、リアルタイムの報告を行う必要はありません。
近年、研究者は、調査、観察、面接などの他の手段や技術と組み合わせた感情9の生物学的または生理学的手段を用いて、自己報告対策に関する懸念に対処し始めている。教育と心理学の研究のためのデータ収集のマルチモーダル形式で構成されています12.例えば、唾液バイオマーカーを含む生物学的技術は、生物学的プロセスが認知、感情、学習、および性能13、14、15に及ぼす役割を理解するために使用されている。認知プロセスの場合、 アンドロゲン (例えば、 テストステロン) 成人と子供の異なる空間認識パターンにリンクされています16,17一方、視床下部下垂体-副腎皮質ホルモン (例えば, コルチゾール)アドレナリンホルモン(例えば、唾液α-アミラーゼまたはsAA)は、個人18、19、20の間のストレス応答性にリンクされている。
電気皮膚活動(EDA)は、自律神経系(ANS)の活性化の生理学的尺度を表し、システムの活性化の増加、認知負荷、または強烈な感情応答21,22にリンクされている、23.検査活動において、EDAは身体運動21、22、身体および周囲温度24、25、26、27、および言語化の影響を受ける。思考28、ならびに皮膚29へのアナログデジタル電極の接続性の感度と程度。
これらはEDAの使用に限界がありますが、この技術は、ほぼリアルタイムの検査中に何が起こるかについての貴重な洞察を提供することができ、AEEを探索するための有望なツールとして、そして程度的に自己効力感を提供することができます。その結果、学生のAEEの正確な画像は、調査方法の組み合わせを介して得ることができ、感情の価数を決定し、生理的および生物学的データは、その感情の活性化を測定する。本論文は、試験活動30に関する以前の出版物に基づいて、試験シナリオにマルチモーダルアプローチ(経験サンプリング調査、EDAセンサ、唾液バイオマーカーを使用)を含むように、その作業の範囲を拡大する。以下に説明するプロトコルは、単一の実験設定内で複数の参加者データを同時に収集することを可能にすることを言及することが不可欠です。
Protocol
Representative Results
Discussion
多くの本格的な学習の文脈で生理学的対策が用いられてきたが、現在の技術の限界を意識した研究環境を設計することが重要である。当社の設計は、本物のテスト環境の必要性のバランスをとり、技術に対応します。参加者の移動を快適に制限し、意図しない中断を減らし、参加者のテスト応答をタイムスタンプすることは、プロトコル内のすべての重要なステップです。
<p class="jove_conte…Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
この資料は、国立科学財団(NSF)第一部の支援を受けた研究に基づいています。EED-1661100と同様に、ダーシー・クリステンセンに与えられたNSF GRFP助成金(No. 120214)。この資料に示された意見、調査結果、結論または勧告は、必ずしもNSFまたはUSUのものを反映するものではありません。シェリー・ベンソンの優しい議論と統計分析の推奨事項に感謝します。
この論文の著者の寄稿は次のとおりです: Villanueva (研究デザイン、データ収集と分析、執筆、編集)ハスマン(研究デザイン、データ収集、書き込み、編集);クリステンセン(データ収集と分析、書き込み、編集);イマンス(データ収集と分析、書き込み、編集);カーン(データ収集と分析、書き込み、編集);ヴィシオソ(データ収集と分析、編集);ランプキンス(データ収集と編集);グラハム(データ収集と編集)
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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