Summary

تصميم تجريبي متعدد التخصصات ومتعدد الوسائط لدراسة تجارب الفحص الأصيل في الوقت الحقيقي تقريباً

Published: September 04, 2019
doi:

Summary

تم تطوير تصميم تجريبي للتحقيق في التأثيرات في الوقت الحقيقي لتجربة الامتحان لتقييم الحقائق العاطفية التي يعاني منها الطلاب في إعدادات ومهام التعليم العالي. هذا التصميم هو نتيجة لنهج متعدد التخصصات (مثل علم النفس التربوي، والبيولوجيا، وعلم وظائف الأعضاء، والهندسة) ومتعددة الوسائط (على سبيل المثال، علامات اللعاب، والدراسات الاستقصائية، وأجهزة الاستشعار الكهربائي).

Abstract

على مدى السنوات العشر الماضية، ازداد البحث في عواطف الطلاب في البيئات التعليمية. وعلى الرغم من أن الباحثين دعوا إلى إجراء المزيد من الدراسات التي تعتمد على مقاييس موضوعية للخبرة العاطفية، فإن هناك قيوداً على استخدام مصادر البيانات المتعددة الوسائط. تعتمد دراسات العاطفة والتنظيم العاطفي في الفصول الدراسية عادة على أدوات المسح، أو أخذ عينات من الخبرات، أو القطع الأثرية، أو المقابلات، أو إجراءات المراقبة. هذه الأساليب، على الرغم من قيمتها، تعتمد بشكل رئيسي على الذاتية المشارك أو المراقب وتقتصر في قياسها الحقيقي لأداء الطلاب في الوقت الحقيقي إلى نشاط الفصول الدراسية أو مهمة. وهذه الأخيرة، على وجه الخصوص، تشكل حجر عثرة أمام العديد من العلماء الذين يسعون إلى قياس العواطف والتدابير الأخرى ذات الصلة في الفصول الدراسية قياسا موضوعيا في الوقت الحقيقي.

الغرض من هذا العمل هو تقديم بروتوكول للدراسة التجريبية لاستجابات الطلاب في الوقت الحقيقي لتجارب الامتحانات خلال حالة تقييم حقيقية. ولهذا الغرض، قام فريق من علماء النفس التربويين والمهندسين والباحثين في مجال التعليم الهندسي بتصميم بروتوكول تجريبي يحتفظ بالحدود المطلوبة لقياس المستشعر الفسيولوجي الدقيق، وأفضل الممارسات لجمع اللعاب، و بيئة اختبار أصيلة. وعلى وجه الخصوص، تُجرى الدراسات القائمة التي تعتمد على أجهزة الاستشعار الفسيولوجية في بيئات تجريبية منفصلة عن البيئات التعليمية (مثل اختبار الإجهاد ترير)، أو منفصلة في الوقت المناسب (قبل المهمة أو بعدها على سبيل المثال)، أو إدخال خطأ تحليلي (على سبيل المثال، استخدام أجهزة الاستشعار في البيئات التي من المحتمل أن يتحرك فيها الطلاب). وهذا يحد من فهمنا لاستجابات الطلاب في الوقت الحقيقي لأنشطة الفصول الدراسية ومهامها. وعلاوة على ذلك، دعت البحوث الأخيرة إلى تناول المزيد من الاعتبارات حول قضايا التوظيف، وقابلية التكرار، والصلاحية، والإعداد، وتنظيف البيانات، والتحليل الأولي، وظروف معينة (على سبيل المثال، إضافة متغير في التجربة التصميم) في أبحاث العواطف الأكاديمية التي تعتمد على نُهج متعددة الوسائط.

Introduction

وقد أدرك علماء النفس منذ فترة طويلة أهمية عواطف البشر في توضيح سلوكياتهم1. ضمن دراسة التعليم، أصبحت العواطف الإنجاز الأكاديمي (AEE) محور البحوث العاطفة2. ويقول الباحثون الذين يستخدمون AAE أن السياقات الظرفية الطلاب يجدون أنفسهم في المهم أن تنظر عند فحص عواطف الطلاب. قد يواجه الطلاب المشاعر المتعلقة بالاختبار أو الفصول الدراسية أو المتعلقة بالتعلم التي تنطوي على عمليات متعددة المكونات، بما في ذلك المكونات العاطفية والفسيولوجية والتحفيزية والمعرفية. يتم التعبير عن AEE في شكلين: التكافؤ (إيجابي / سلبي) وتفعيل (الطاقة المركزة / غير المركزة). المشاعر الإيجابية المنشطة، مثل التمتع، قد تزيد من العمليات العاكسة مثل الإدراك، في حين أن المشاعر الإيجابية تعطيل مثل الفخر قد يؤدي إلى مستويات منخفضة من المعالجة المعرفية. السلبية تفعيل العواطف مثل الغضب والقلق قد تثير الاشتباك، في حين أن المشاعر السلبية تعطيل مثل اليأس قد يخفف الدافع5. العواطف الأكاديمية تسهم في كيفية التعلم، وإدراك، واتخاذ قرار، والاستجابة، وحل المشاكل2. لتنظيم العواطف الأكاديمية، يجب على الفرد أن يمتلك الفعالية الذاتية (SE)وهي ثقتهم في قدرتهم على استخدام السيطرة على دوافعهم، والسلوك، والبيئة الاجتماعية 6.الفعالية الذاتية والعواطف الأكاديمية مترابطة، حيث يرتبط انخفاض الفعالية الذاتية إلى العواطف السلبية التعطيل (على سبيل المثال، القلق، والغضب، والملل) وأعلى الفعالية الذاتية يرتبط بالعواطف المنشطة الإيجابية (على سبيل المثال، السعادة، الأمل، الإثارة)6،7،8. ويعتقد أيضا أن SE ترتبط بقوة لأداء8.

وقد اعتمدت البحوث التي درست العواطف الفصول الدراسية على التقارير الذاتية، والملاحظات، والمقابلات، والتحف (على سبيل المثال، الامتحانات والمشاريع)10. على الرغم من أن هذه الأساليب توفر معلومات سياقية غنية حول تجارب الطلاب في الفصول الدراسية، إلا أن لديها قيود كبيرة. على سبيل المثال، تعتمد المقابلات والملاحظات والتقارير الذاتية على استقراء الأفراد10. وقد سعت أساليب أخرى لدراسة العواطف الأكاديمية بشكل أقرب من الباحثين السابقين، مثل تلك التي تستند إلى نهج أخذ العينات الخبرة حيث يطلب الباحثون من الطلاب الإبلاغ عن مشاعرهم خلال اليوم الدراسي11. على الرغم من أن هذا البحث يسمح لنا بالإبلاغ عن عواطف الطلاب بشكل أكثر دقة، إلا أن هذا العمل يعتمد على أساليب الإبلاغ الذاتي ولا يسمح بالإبلاغ في الوقت الحقيقي حيث يتعين على الطلاب إيقاف عملهم في الامتحان لمعالجة مسح التجربة.

في الآونة الأخيرة، بدأ الباحثون في معالجة المخاوف حول تدابير التقرير الذاتي من خلال استخدام التدابير البيولوجية أو الفسيولوجية للعاطفةالتي جنبا إلى جنب مع غيرها من الأدوات أو التقنيات مثل المسوحات، والملاحظات، أو المقابلات، يتكون من شكل متعدد الوسائط لجمع البيانات للبحوث التعليمية والنفسية12. على سبيل المثال، يتم استخدام التقنيات البيولوجية، بما في ذلك العلامات البيولوجية اللعابية، لفهم دور العمليات البيولوجية في الإدراك، والعاطفة، والتعلم، والأداء13،14،15. للعمليات المعرفية, الاندروجين (على سبيل المثال, التستوستيرون) وقد تم ربط أنماط الاعتراف المكاني المختلفة في البالغين والأطفال16,17 في حين أن الهرمونات الغدة النخامية-الغدة النخامية-adrenocortical (على سبيل المثال, الكورتيزول) و ترتبط الهرمونات الرجاسية (على سبيل المثال، اللعاب α-amylase أو sAA) إلى استجابة الإجهاد بين الأفراد18،19،20.

النشاط الكهربائي (EDA) يمثل مقياسا فسيولوجيا لتنشيط الجهاز العصبي اللاإرادي (ANS) ويرتبط بزيادة تنشيط النظام، الحمل المعرفي، أو الاستجابات العاطفية المكثفة21،22 ،23. في أنشطة الفحص، يتأثر EDA بالتنقل البدني21،22،درجات الحرارة الجسدية والمحيطة24،25،26،27،والكلام من الأفكار28، فضلا عن حساسية ودرجة الاتصال من الأقطاب التناظرية الرقمية إلى الجلد29.

على الرغم من أن هذه يمكن أن تكون قيود على استخدام EDA، فإن هذه التقنية لا تزال توفر نظرة ثاقبة قيمة حول ما يحدث خلال الامتحانات في الوقت الحقيقي تقريبا، ويمكن أن تكون بمثابة أداة واعدة لاستكشاف AEE وإلى حد، والفعالية الذاتية. ونتيجة لذلك، يمكن الحصول على صورة دقيقة للطلاب AEE من خلال مزيج من أساليب المسح، لتحديد تكافؤ العاطفة، والبيانات الفسيولوجية والبيولوجية، لقياس تفعيل تلك العاطفة. وتستند هذه الورقة إلى منشور سابق عن أنشطة الفحص30 وتوسع نطاق ذلك العمل ليشمل نُهجاً متعددة الوسائط (باستخدام الدراسات الاستقصائية لأخذ عينات من الخبرات، وأجهزة استشعار EDA، والمؤشرات البيولوجية اللعابية) في سيناريو الفحص. ومن الضروري الإشارة إلى أن البروتوكول الوارد وصفه أدناه يسمح بجمع بيانات المشاركين المتعددين في نفس الوقت ضمن إطار تجريبي واحد.

Protocol

ووافق مجلس الاستعراض المؤسسي على الإجراءات في إطار استعراض عام أجري في جامعة ولاية يوتا للدراسات المتعلقة بالمواضيع البشرية واستخدام هذه الهياكل. وتشمل النتائج النموذجية فصلين دراسيين من دورة الهندسة الثابتة، ولكل منها إعداد تجريبي مختلف قليلا، في مؤسسة غربية للتعليم العالي في الولايا…

Representative Results

في هذه الدراسة، كنا مهتمين بدراسة تأثيرات الفعالية الذاتية والأداء والفسيولوجية (أجهزة استشعار EDA) والاستجابات البيولوجية (sAA والكورتيزول) لطلاب الهندسة الجامعية أثناء إجراء امتحان الممارسة. والبيانات المعروضة هي مجموعة فرعية تمثيلية من العينات: (أ) عينة نظرت في الدراسا…

Discussion

وعلى الرغم من استخدام التدابير الفسيولوجية في العديد من سياقات التعلم الأصيلة، فمن الأهمية بمكان تصميم بيئة دراسية تضع في اعتبارها حدود التكنولوجيا الحالية. يوازن تصميمنا بين الحاجة إلى بيئة اختبار أصيلة ويستوعب التكنولوجيا. إن الحد بشكل مريح من حركة المشاركين، والحد من المقاطعات غير ا?…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

وتستند هذه المواد إلى العمل الذي تدعمه جزئيا المؤسسة الوطنية للعلوم رقم EED-1661100 بالإضافة إلى منحة من صندوق الأمم المتحدة للضمان الاجتماعي منحت لدارسي كريستنسن (رقم 120214). أي آراء أو استنتاجات أو استنتاجات أو توصيات تم التعبير عنها في هذه المواد لا تعكس بالضرورة آراء أو استنتاجات أو توصيات من قوات الأمن الوطني أو اتحاد الولايات المتحدة. ونود أن نشكر شيري بنسون على مناقشاتها الرقيقة وتوصياتها لتحليلنا الإحصائي.

مساهمات المؤلفين في هذه الورقة هي كما يلي: فيلانويفا (تصميم البحوث، وجمع البيانات وتحليلها، والكتابة، والتحرير)؛ هوسمان (تصميم البحوث، وجمع البيانات، والكتابة، والتحرير)؛ كريستنسن (جمع البيانات وتحليلها، والكتابة، والتحرير)؛ [يومّنس] (معطيات تجميع وتحليل, كتابة, وتحرير); خان (جمع البيانات وتحليلها، والكتابة، والتحرير)؛ Vicioso (جمع البيانات وتحليلها وتحريرها)؛ لامبكينز (جمع البيانات وتحريرها)؛ غراهام (جمع البيانات وتحريرها)

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

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).

Play Video

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).

View Video