È stato sviluppato un progetto sperimentale per studiare le influenze in tempo reale di un’esperienza di esame per valutare le realtà emotive che gli studenti sperimentano in contesti e compiti di istruzione superiore. Questo progetto è il risultato di un approccio interdisciplinare (ad esempio psicologia educativa, biologia, fisiologia, ingegneria) e multimodale (ad esempio, marcatori salivari, indagini, sensori elettrodermici).
Negli ultimi dieci anni, la ricerca sulle emozioni degli studenti negli ambienti educativi è aumentata. Anche se i ricercatori hanno chiesto ulteriori studi che si basano su misure oggettive dell’esperienza emotiva, esistono limitazioni all’utilizzo di fonti di dati multimodali. Gli studi sulle emozioni e la regolazione emotiva nelle classi tradizionalmente si basano su strumenti di indagine, campionamento di esperienze, artefatti, interviste o procedure di osservazione. Questi metodi, sebbene preziosi, dipendono principalmente dalla soggettività del partecipante o dell’osservatore ed è limitato nella sua misurazione autentica delle prestazioni in tempo reale degli studenti a un’attività o un compito in classe. Quest’ultimo, in particolare, pone un ostacolo a molti studiosi che cercano di misurare oggettivamente le emozioni e altre misure correlate in classe, in tempo reale.
Lo scopo di questo lavoro è quello di presentare un protocollo per studiare sperimentalmente le risposte in tempo reale degli studenti alle esperienze degli esami durante un’autentica situazione di valutazione. Per questo, un team di psicologi educativi, ingegneri e ricercatori di educazione ingegneristica ha progettato un protocollo sperimentale che ha mantenuto i limiti necessari per la misurazione accurata fisiologica dei sensori, le migliori pratiche di raccolta salivare e un un ambiente di test autentico. In particolare, gli studi esistenti che si basano su sensori fisiologici sono condotti in ambienti sperimentali che sono disconnessi da contesti educativi (ad esempio, Trier Stress Test), staccati nel tempo (ad esempio, prima o dopo un’attività) o introdurre un errore di analisi (ad esempio, l’uso di sensori in ambienti in cui gli studenti sono suscettibili di muoversi). Questo limita la nostra comprensione delle risposte in tempo reale degli studenti alle attività e alle attività in classe. Inoltre, recenti ricerche hanno chiesto di tenere più considerazioni su questioni relative a reclutamento, replicabilità, validità, configurazioni, pulizia dei dati, analisi preliminari e circostanze particolari (ad esempio, aggiungendo una variabile nella nella ricerca sulle emozioni accademiche che si basa su approcci multimodali.
Gli psicologi hanno da tempo compreso l’importanza delle emozioni degli esseri umani nel chiarire i loro comportamenti1. All’interno dello studio dell’istruzione, Academic Achievement Emotions (AEE) è diventato il centro della ricerca sulle emozioni2. I ricercatori che utilizzano AAE sostengono che i contesti situazionali in cui si trovano gli studenti sono importanti da considerare quando esaminano le emozioni degli studenti. Gli studenti possono sperimentare emozioni legate ai test, classi, o relative all’apprendimento che coinvolgono processi multi-componente, tra cui componenti affettivi, fisiologici, motivazionali e cognitivi. L’AEE è espresso in due forme: valenza (positiva/negativa) e attivazione (energia focalizzata/non focalizzata). Le emozioni attive positive, come il godimento, possono aumentare i processi riflessivi come la metacognizione, mentre le emozioni positive che disattivano come l’orgoglio possono portare a bassi livelli di elaborazione cognitiva. L’attivazione negativa di emozioni come rabbia e ansia può innescare l’impegno, mentre le emozioni negative che didisattivano come la disperazione possono smorzare la motivazione3,4,5. Le emozioni accademiche contribuiscono a come impariamo, percepiamo, decidiamo, rispondiamo e risolviamo i problemi2. Per regolare le emozioni accademiche, un individuo deve possedere l’autoefficacia (SE)6,7,8, che è la loro fiducia nella loro capacità di impiegare il controllo sulla loro motivazione, comportamento, e ambiente sociale 6.L’autoefficacia e le emozioni accademiche sono interconnesse, dove una minore autoefficacia è legata a emozioni di disattivazione negative (ad esempio, ansia, rabbia, noia) e una maggiore autoefficacia è legata a emozioni attivanti positive (ad esempio, felicità, speranza, eccitazione)6,7,8. SE è anche creduto di essere fortemente legato alle prestazioni6,7,8.
La ricerca che ha esaminato le emozioni in classe si è basata su auto-relazioni, osservazioni, interviste e manufatti (ad esempio, esami, progetti)9,10. Sebbene questi metodi forniscano informazioni contestuali dettagliate sulle esperienze in classe degli studenti, hanno limitazioni significative. Ad esempio, interviste, osservazioni e auto-relazioni si basano sulle introspezie degli individui10. Altri metodi hanno cercato di esaminare le emozioni accademiche in modo più proxire rispetto ai precedenti ricercatori, come quelli basati su approcci di campionamento di esperienze in cui i ricercatori chiedono agli studenti di riferire sulle loro emozioni durante il giorno di scuola11. Anche se questa ricerca ci permette di segnalare le emozioni degli studenti in modo più accurato, questo lavoro si basa su metodi di auto-segnalazione e non consente la segnalazione in tempo reale in quanto gli studenti devono mettere in pausa il loro lavoro sull’esame per affrontare il sondaggio sull’esperienza.
Recentemente, i ricercatori hanno iniziato ad affrontare le preoccupazioni circa le misure di auto-relazione attraverso l’uso di misure biologiche o fisiologiche di emozione9, che combinate con altri strumenti o tecniche come indagini, osservazioni o interviste, consiste in una forma multimodale di raccolta dei dati per la ricerca educativa e psicologica12. Ad esempio, tecniche biologiche, tra cui biomarcatori salivari, vengono utilizzate per comprendere il ruolo dei processi biologici sulla cognizione, l’emozione, l’apprendimento e le prestazioni13,14,15. Per i processi cognitivi, gli androgeni (ad es. testosterone) sono stati collegati a diversi modelli di riconoscimento spaziale negli adulti e nei bambini16,17 mentre gli ormoni ipotalamici-pituitari-adrenomici (ad esempio, cortisolo) e gli ormoni adrenergici (ad es., salivare o sAA) sono collegati alla reattività allo stress tra gli individui18,19,20.
L’attività elettrodermica (EDA) rappresenta una misura fisiologica dell’attivazione del sistema nervoso autonomo (ANS) ed è legata ad una maggiore attivazione del sistema, carico cognitivo o intense risposte emotive21,22 ,23. Nelle attività di esame, l’EDA è affetto dalla mobilità fisica21,22, temperature corporee e ambientali24,25,26,27, e verbalizzazione di pensieri28, così come la sensibilità e il grado di connettività degli elettrodi analogico-digitale alla pelle29.
Anche se queste possono essere limitazioni all’utilizzo dell’EDA, questa tecnica può ancora fornire preziose informazioni su ciò che accade durante gli esami quasi in tempo reale e può servire come strumento promettente per esplorare L’AEE e, di fatto, l’autoefficacia. Di conseguenza, un quadro accurato dell’AEE degli studenti può essere ottenuto attraverso una combinazione di metodi di indagine, per determinare la valenza delle emozioni, e dati fisiologici e biologici, per misurare l’attivazione di tale emozione. Questo documento si basa su una precedente pubblicazione sulle attività di esame30 ed amplia la portata di tale lavoro per includere approcci multimodali (utilizzando indagini di campionamento di esperienze, sensori EDA e biomarcatori salivari) in uno scenario di esame. È essenziale ricordare che il protocollo descritto di seguito consente di raccogliere contemporaneamente i dati di più partecipanti all’interno di un’unica impostazione sperimentale.
Anche se le misure fisiologiche sono state utilizzate in molti contesti di apprendimento autentici, è fondamentale progettare un ambiente di studio che sia consapevole dei limiti della tecnologia attuale. Il nostro design bilancia la necessità di un ambiente di test autentico e accoglie la tecnologia. Limitare comodamente il movimento dei partecipanti, ridurre le interruzioni indesiderate e le risposte dei test dei partecipanti timestamp sono tutti passaggi critici all’interno del protocollo.
<p class="jove_content…The authors have nothing to disclose.
Questo materiale si basa sul lavoro sostenuto in parte dalla National Science Foundation (NSF) No. EED-1661100 e una sovvenzione NSF GRFP concessa a Darcie Christensen (n. 120214). Eventuali opinioni, risultati e conclusioni o raccomandazioni espresse in questo materiale non riflettono necessariamente quelle della NSF o dell’USU. Vogliamo ringraziare Sheree Benson per le sue gentili discussioni e raccomandazioni per la nostra analisi statistica.
I contributi degli autori in questo articolo sono i seguenti: Villanueva (progettazione della ricerca, raccolta e analisi dei dati, scrittura, editing); Husman (progettazione della ricerca, raccolta dei dati, scrittura, editing); Christensen (raccolta e analisi dei dati, scrittura, modifica); Youmans (raccolta e analisi dei dati, scrittura e modifica); Khan (raccolta e analisi dei dati, scrittura, editing); Vicioso (raccolta e analisi dei dati, modifica); Lampkins (raccolta e modifica dei dati); Graham (raccolta e modifica dei dati)
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