JoVE Journal > Behavior
Summary
Abstract
Introduction
Protocol
Results
Discussion
Disclosures
Acknowledgements
Materials
References
Automatic Translation
Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.
Behavior

Кросс-дисциплинарных и мульти-модальный экспериментальный дизайн для изучения в ближайшем режиме реального времени аутентичные экзамена опыт

Published: September 04, 2019
doi:
10.3791/60037
, , , , , , ,
1Department of Engineering Education, College of Engineering,Utah State University, 2Department of Electrical and Computer Engineering, College of Engineering,Utah State University, 3Department of Educational Psychology, College of Education,University of Oregon

Summary

Экспериментальный дизайн был разработан для изучения в режиме реального времени влияние экзамена опыт для оценки эмоциональных реалий студенты испытывают в высших учебных заведениях и задач. Такая конструкция является результатом междисциплинарного подхода (например, педагогическая психология, биология, физиология, инженерия) и мультимодального (например, слюнные маркеры, обследования, электродермальный датчик).

Abstract

За последние десять лет исследования эмоций студентов в образовательной среде активизировались. Хотя исследователи призвали к проведению дополнительных исследований, которые опираются на объективные показатели эмоционального пережитого, существуют ограничения на использование мультимодальных источников данных. Исследования эмоционального и эмоционального регулирования в классах традиционно опираются на инструменты обследования, опыт выборки, артефакты, интервью, или наблюдательные процедуры. Эти методы, хотя и ценны, в основном зависят от субъективности участника или наблюдателя и ограничены в подлинном измерении успеваемости учащихся в реальном времени для занятия в классе или задачи. Последнее, в частности, является камнем преткновения для многих ученых, стремящихся объективно измерить эмоции и другие связанные с этим меры в классе в режиме реального времени.

Целью этой работы является представление протокола для экспериментального изучения ответов студентов в режиме реального времени на экзамен опыт во время подлинной ситуации оценки. Для этого группа педагогических психологов, инженеров и исследователей инженерного образования разработала экспериментальный протокол, который сохранил пределы, необходимые для точного измерения физиологических датчиков, передовой практики сбора слюнных слюн, и подлинная среда тестирования. В частности, существующие исследования, которые опираются на физиологические датчики, проводятся в экспериментальных средах, которые отключены от образовательных условий (например, Тест на стресс Трира), отсоединяются во времени (например, до или после выполнения задачи) или вводят ошибку анализа (например, использование датчиков в условиях, где студенты могут двигаться). Это ограничивает наше понимание ответов студентов в режиме реального времени на классные занятия и задачи. Кроме того, недавние исследования призвали к более рассмотренным вопросам набора, репрелепатизируемости, действительности, установкам, очистке данных, предварительному анализу и конкретным обстоятельствам (например, добавление переменной в экспериментальный дизайн) в академических исследований эмоций, которые опираются на мультимодальные подходы.

Introduction

Психологи уже давно поняли важность эмоций людей в выяснении их поведения1. В рамках исследования образования, Академические достижения Эмоции (AEE) стал центром исследования эмоций2. Исследователи, которые используют AAE утверждают, что ситуационные контексты студенты оказываются в важное значение для рассмотрения при изучении эмоций студентов. Студенты могут испытывать связанные с тестом, связанные с классом, или связанных с обучением эмоции, которые включают в себя многокомпонентные процессы, в том числе аффективные, физиологические, мотивационные и когнитивные компоненты. AEE выражается в двух формах: валентность (положительная/отрицательная) и активация (сосредоточенная/нефокусированная энергия). Положительные активирующиеся эмоции, такие как наслаждение, могут увеличить светоотражающие процессы, такие как метапознание, в то время как положительные деактивации эмоций, таких как гордость может привести к низким уровням когнитивной обработки. Отрицательные активацииэмоций,таких как гнев и тревога может вызвать участие, в то время как негативные деактивации эмоций, таких как безнадежность может ослабить мотивацию3,4,5. Академические эмоции способствуют тому, как мы учимся, воспринимаем, решаем, реагируем и решаем2. Для регулирования академических эмоций, человек должен обладать самоэффективностью (SE)6,7,8, что является их уверенность в своей способности использовать контроль над их мотивацией, поведением и социальной средой 6. Самоэффективность и академические эмоции взаимосвязаны, где более низкая самоэффективность связана с негативными деактивирующие эмоциями (например, тревога, гнев, скука) и более высокая самоэффективность связана с положительными активизирующиеся эмоциями (например, счастье, надежда, волнение)6,7,8. SE также считается сильно привязаны к производительности6,7,8.

Исследования, которые изучили класс эмоции опирались на самостоятельной доклады, наблюдения, интервью и артефакты (например, экзамены, проекты)9,10. Хотя эти методы предоставляют богатую контекстную информацию об опыте учащихся в классе, они имеют значительные ограничения. Например, интервью, наблюдения и самоотчеты опираются на интроспективы людей10. Другие методы стремились изучить академические эмоции более проксимально, чем предыдущие исследователи, такие, как те, на основе опыта выборки подходов, где исследователи просят студентов сообщать о своих эмоциях во время школьного дня11. Хотя это исследование позволяет нам более точно сообщать об эмоциях студентов, эта работа опирается на методы самоотчета и не позволяет в режиме реального времени сообщать, поскольку студенты должны приостановить свою работу на экзамене, чтобы решить вопрос об опыте.

В последнее время исследователи начали решать проблемы, связанные с самооценкой меры с помощью биологических или физиологических мер эмоции9, что в сочетании с другими инструментами или методами, такими как обследования, наблюдения, или интервью, состоит из мультимодальной формы сбора данных для образовательных и психологических исследований12. Например, биологические методы, в том числе слюнных биомаркеров, используются для понимания роли биологических процессов на познание, эмоции, обучение, и производительность13,14,15. Для когнитивных процессов андрогены (например, тестостерон) были связаны с различными моделями пространственного распознавания у взрослых и детей16,17 в то время как гипоталамо-гипофизарно-адренокортические гормоны (например, кортизол) и адренергические гормоны (например, слюнные препараты или сАА) связаны со стрессом реагирования среди людей18,19,20.

Электродермальная активность (ЭДА) представляет собой физиологическую меру активации вегетативной нервной системы (ANS) и связана с повышенной активацией системы, когнитивной нагрузкой или интенсивными эмоциональными реакциями21,22 ,23. В экзаменационных мероприятиях, EDA зависит от физической мобильности21,22, телесных и окружающих температур24,25,26,27,и вербализации мысли28, а также чувствительность и степень подключения аналогово-цифровых электродов к коже29.

Хотя это может быть ограничение на использование EDA, этот метод все еще может обеспечить ценную информацию о том, что происходит во время почти в режиме реального времени экзаменов и может служить в качестве перспективного инструмента для изучения AEE и по степени, самоэффективность. В результате, точную картину AEE студентов можно получить с помощью комбинации методов обследования, чтобы определить валентность эмоций, и физиологические и биологические данные, чтобы измерить активацию этой эмоции. Этот документ основывается на предыдущей публикации, опубликованной в области экспертизы30, и расширяет сферу охвата этой работы, включив в сценарий экспертизы многомомодальные подходы (с использованием обзоров опыта, датчиков ЭДА и слюнных биомаркеров). Важно отметить, что описанный ниже протокол позволяет собирать данные нескольких участников одновременно в рамках одной экспериментальной настройки.

Protocol

Процедуры были утверждены Институциональным наблюдательным советом (IRB) в рамках общего обзора в Университете штата юта для изучения по гуманитарным вопросам и использования этих конструкций. Типичные результаты включают два семестра курса инженерной статики, каждый из которых имеет…

Representative Results

В этом исследовании, мы были заинтересованы в изучении влияния самоэффективности, производительности и физиологических (EDA датчики) и биологических (SAA и кортизол) ответы студентов инженерных студентов, как они сдавали практический экзамен. Показанные данные являются…

Discussion

Хотя физиологические меры были использованы во многих подлинных контекстах обучения, очень важно разработать исследовательскую среду, которая учитывает пределы текущей технологии. Наш дизайн уравновешивает потребность в подлинной среде тестирования и учитывает технологию. Удобное …

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Этот материал основан на работе, частично поддержанной Национальным научным фондом (NSF) No. EED-1661100, а также грант NSF GRFP, предоставленный Дарси Кристенсен (No 120214). Любые мнения, выводы и выводы или рекомендации, изложенные в этом материале, не обязательно отражают мнения НСФ или УСУ. Мы хотим поблагодарить Шери Бенсон за ее добрые обсуждения и рекомендации для нашего статистического анализа.

Вклад автора в настоящем документе: Вильянуэва (проектирование исследований, сбор и анализ данных, написание, редактирование); Husman (проектирование исследований, сбор данных, написание, редактирование); Кристенсен (сбор и анализ данных, написание, редактирование); Youmans (сбор и анализ данных, письмо и редактирование); Хан (сбор и анализ данных, написание, редактирование); Vicioso (сбор и анализ данных, редактирование); Лампкинс (сбор и редактирование данных); Грэм (сбор и редактирование данных)

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
DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. William, J. What is an emotion?. Mind. 9 (34), 188-205 (1884).
  2. Pekrun, R., Linnenbrink-Garcia, L., Pekrun, R., Linnenbrink-Garcia, L. Emotions in education: Conclusions and future directions. International handbook of emotions in education. , 659-675 (2014).
  3. Pekrun, R. The control-value theory of achievement emotions: Assumptions, corollaries, and implications for educational research and practice. Educational Psychology Review. 18 (4), 315-341 (2006).
  4. Pekrun, R., Perry, R. P. Control-value theory of achievement emotions. International Handbook of Emotions in Education. , 120-141 (2014).
  5. Pekrun, R., Stephens, E. J., Harris, K. R. Academic emotions. APA Educational Psychology Handbook. , 3-31 (2011).
  6. Bandura, A. . Self-efficacy: The exercise of control. , (1997).
  7. Bandura, A. . Social foundations of thought and action: A social cognitive theory. , (1986).
  8. Bandura, A., Pajares, F., Urdan, T. Guide for constructing self-efficacy scales. Self-efficacy beliefs of adolescents. , 307-337 (2006).
  9. Jarrell, A., Harley, J. M., Lajoie, S., Naismith, L. Success, failure and emotions: examining the relationship between performance feedback and emotions in diagnostic reasoning. Educational Technology Research and Development. 65 (5), 1263-1284 (2017).
  10. Pekrun, R., Bühner, M., Pekrun, R., Linnenbrink-Garcia, L. Self-report measures of academic emotions. International Handbook of Emotions in Education. , 561-566 (2014).
  11. Nett, U. E., Goetz, T., Hall, N. C. Coping with boredom in school: An experience sampling perspective. Contemporary Educational Psychology. 36 (1), 49-59 (2011).
  12. Azevedo, R. Defining and measuring engagement and learning in science: Conceptual, theoretical, methodological, and analytical issues. Educational Psychologist. 50 (1), 84-94 (2015).
  13. Spangler, G., Pekrun, R., Kramer, K., Hofman, H. Students’ emotions, physiological reactions, and coping in academic exams. Anxiety, Stress, & Coping. 15 (4), 413-432 (2002).
  14. Husman, J., Cheng, K. C., Puruhito, K., Fishman, E. J. Understanding engineering students stress and emotions during an introductory engineering course. American Society of Engineering Education. , (2015).
  15. Vedhara, K., Hyde, J., Gilchrist, I., Tytherleigh, M., Plummer, S. Acute stress, memory, attention and cortisol. Psychoneuroendocrinology. 25 (6), 535-549 (2000).
  16. Berenbaum, S. A., Moffat, S., Wisniewski, A., Resnick, S., de Haan, M., Johnson, M. H. Neuroendocrinology: Cognitive effects of sex hormones. The Cognitive Neuroscience of Development: Studies in Developmental Psychology. , 207-210 (2003).
  17. Lundberg, U., Frankenhaeuser, M. Pituitary-adrenal and sympathetic-adrenal correlates of distress and effort. Journal of Psychosomatic Research. 24 (3-4), 125-130 (1980).
  18. Nater, U. M., Rohleder, N. Salivary alpha-amylase as a non-invasive biomarker for the sympathetic nervous system: Current state of research. Psychoneuroendocrinology. 34 (4), 486-496 (2009).
  19. Denson, T., Spanovic, M., Miller, N., Cooper, H. Cognitive appraisals and emotions predict cortisol and immune responses: A meta-analysis of acute laboratory social stressors and emotion inductions. Psychological Bulletin. 135 (6), 823-853 (2009).
  20. Van Stegeren, A. H., Wolf, O. T., Kindt, M. Salivary alpha amylase and cortisol responses to different stress tasks: Impact of sex. International Journal of Psychophysiology. 69 (1), 33-40 (2008).
  21. Benedek, M., Kaernbach, C. A continuous measure of phasic electrodermal activity. Journal of Neuroscience Methods. 190 (1), 80-91 (2010).
  22. Boucsein, W., Backs, R. W., Backs, R. W., Boucsein, W. Engineering psychophysiology as a discipline: Historical and theoretical aspects. Engineering psychophysiology. Issues and applications. , 3-30 (2000).
  23. Boucsein, W., Backs, R. W., Duffy, V. G. The psychophysiology of emotion, arousal, and personality: Methods and models. Handbook of digital human modeling. , 35-38 (2009).
  24. Turpin, G., Shine, P., Lader, M. H. Ambulatory electrodermal monitoring: effects of ambient temperature, general activity, electrolyte media, and length of recording. Psychophysiology. 20, 219-224 (1983).
  25. Posada-Quintero, H. F., et al. Timevarying analysis of electrodermal activity during exercise. PLoS ONE. 13 (6), e0198328 (2018).
  26. Lobstein, T., Cort, J. The relationship between skin temperature and skin conductance activity: Indications of genetic and fitness determinants. Biological Psychology. 7, 139-143 (1978).
  27. Scholander, T. Some measures of electrodermal activity and their relationships as affected by varied temperatures. Journal of Psychosomatic Research. 7, 151-158 (1963).
  28. Schwerdtfeger, A. Predicting autonomic reactivity to public speaking: don’t get fixed on self-report data!. International Journal of Psychophysiology. 52 (3), 217-224 (2004).
  29. Braithwaite, J. J., Watson, D. G., Jones, R., Rowe, M. A guide for analysing electrodermal activity (EDA) & skin conductance responses (SCRs) for psychological experiments. Psychophysiology. 49 (1), 1017-1034 (2013).
  30. Villanueva, I., Valladares, M., Goodridge, W. Use of galvanic skin responses, salivary biomarkers, and self-reports to assess undergraduate student performance during a laboratory exam activity. Journal of Visualized Experiments. (108), e53255 (2016).
  31. Empatica, . E4 wristband from Empatica: User’s manual. Empatica. , 1-32 (2018).
  32. Salimetrics, . Collection methods: Passive drool using the saliva collection aid. Salimetrics Technical Summary. , 1-2 (2018).
  33. Salimetrics, . Collection methods: Passive drool using the saliva collection aid. Salimetrics Technical Summary. , 1-2 (2018).
  34. Salimetrics, . Expanded range high sensitivity salivary cortisol enzyme immunoassay kit. Salimetrics Technical Summary. , 1-21 (2016).
  35. Salimetrics, . Salivary α-amylase kinetic enzyme assay kit. Salimetrics Technical Summary. , 1-17 (2016).
  36. . Innovative Hormone Testing: Saliva Test Specifications, ZRT Laboratory Reports Available from: https://www.zrtlab.com/resources/ (2014)
  37. Call, B., Goodridge, W., Villanueva, I., Wan, N., Jordan, K. Utilizing electroencephalography measurements for comparison of task-specific neural efficiencies: spatial intelligence tasks. Journal of Visualized Experiments. (114), (2016).
  38. Ruel, E. E., Wagner, W. E., Gillespie, B. J. . The practice of survey research: theory and applications. , (2016).
  39. Barrett, P. Euclidean distance: raw, normalized, and double-spaced coefficients. The Technical Whitepaper Series. 6, 1-26 (2005).
  40. Groeneveld, R. A. Influence functions for the coefficient of variation, its inverse, and CV comparisons. Communications in Statistics- Theory and Methods. 40 (23), 4139-4150 (2011).
  41. Tronstad, C., Staal, O. M., Sælid, S., Martinsen, &. #. 2. 1. 6. ;. G. Model-based filtering for artifact and noise suppression with state estimation for electrodermal activity measurements in real time. 37th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. , 2750-2753 (2015).
  42. Routray, A., Pradhan, A. K., Rao, K. P. A novel Kalman filter for frequency estimation of distorted signals in power systems. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. 51 (3), 469-479 (2002).
  43. Benedek, M., Kaernbach, C. A continuous measure of phasic electrodermal activity. Journal of Neuroscience Methods. 190, 80-91 (2010).
  44. Taylor, S., et al. Automatic Identification of Artifacts in Electrodermal Activity Data. 37th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. , 1934-1937 (2015).
  45. Andreasson, U., et al. A practical guide to immunoassay method validation. Frontiers in Neurology. 6 (179), 1-8 (2015).
  46. Adam, E. K., Kumari, M. Assessing salivary cortisol in large-scale, epidemiological research. Psychoneuroendocrinology. 34 (10), 1423-1436 (2009).
  47. Pruessner, J. C., Kirschbaum, C., Meinlschmid, G., Hellhammer, D. H. Two formulas for computation of the area under the curve represent measures of total hormone concentration versus time-dependent change. Psychoneuroendocrinology. 28 (7), 916-931 (2003).
  48. Girden, E. R. . ANOVA: Repeated measures. , (1992).
  49. Raudenbush, S. W., Bryk, A. S. . Hierarchical linear models: Applications and data analysis methods (Vol. 1). , (2002).
  50. Duncan, T. E., Duncan, S. C., Strycker, L. A. . An introduction to latent variable growth curve modeling: Concepts, issues, and application. , (2013).
  51. Mehta, P. D., West, S. G. Putting the individual back into individual growth curves. Psychological Methods. 5 (1), 23-43 (2000).
  52. Khan, M. T. H., Villanueva, I., Vicioso, P., Husman, J. Exploring relationships between electrodermal activity, skin temperature, and performance during engineering exams. , (Accepted).
  53. Christensen, D., Khan, M. T. H., Villanueva, I., Husman, J. Stretched Too Much? A Case Study of Engineering Exam-Related Predicted Performance, Electrodermal Activity, and Heart Rate. , (Accepted).

Tags

Keywords: Cross-disciplinaryMulti-modalExperimental DesignNear-real-timeAuthentic ExperiencesBiometricsElectrodermal SensorsSalivary BiomarkersPhysiological AbnormalitiesEducational PsychologyCognitive ProcessesEmotionTime SynchronizationElectrodermal ActivityQuasi-experimental DesignVisual Demonstration
check_url/60037?article_type=t

Play Video
PDF
DOI
DOWNLOAD MATERIALS LIST
Cite This Article
Villanueva, I., Husman, J., Christensen, D., Youmans, K., Khan, M. T., Vicioso, P., Lampkins, S., Graham, M. C. A Cross-Disciplinary and Multi-Modal Experimental Design for Studying Near-Real-Time Authentic Examination Experiences. J. Vis. Exp. (151), e60037, doi:10.3791/60037 (2019).
Download Citation
Reprints and Permissions

View Video

✖

To prove you're not a robot, please enter the text in the image below

CAPTCHA Image
Play CAPTCHA Audio
Refresh Image