Ein fachübergreifendes und multimodales Experimentelles Design zum Studium authentischer Prüfungserfahrungen in naher Echtzeitzeit
Summary
Ein experimentelles Design wurde entwickelt, um die Echtzeiteinflüsse einer Prüfungserfahrung zu untersuchen, um die emotionalen Realitäten zu bewerten, die Studenten in hochschulischen Umgebungen und Aufgaben erleben. Dieses Design ist das Ergebnis eines fachübergreifenden (z.B. pädagogischePsychologie, Biologie, Physiologie, Ingenieurwesen) und multimodalen (z.B. Speicheldrüsenmarker, Vermessungen, Elektroder-Sensor)-Ansatz.
Abstract
In den letzten zehn Jahren hat die Forschung über die Emotionen der Schüler im Bildungsumfeld zugenommen. Obwohl Forscher mehr Studien gefordert haben, die auf objektiven Messgrößen emotionaler Erfahrung basieren, gibt es Einschränkungen bei der Nutzung multimodaler Datenquellen. Untersuchungen von Emotionen und emotionaler Regulierung in Klassenzimmern basieren traditionell auf Erhebungsinstrumenten, Erfahrungsstichproben, Artefakten, Interviews oder Beobachtungsverfahren. Diese Methoden sind zwar wertvoll, hängen aber hauptsächlich von der Subjektivität des Teilnehmers oder Beobachters ab und beschränken sich in ihrer authentischen Messung der Echtzeitleistung der Schüler auf eine Aktivität oder Aufgabe im Klassenzimmer. Vor allem Letzteres stellt für viele Gelehrte, die Emotionen und andere damit verbundene Maßnahmen im Klassenzimmer objektiv messen wollen, einen Stolperstein in Echtzeit dar.
Ziel dieser Arbeit ist es, ein Protokoll zu präsentieren, um die Echtzeitantworten der Schüler auf Prüfungserfahrungen während einer authentischen Bewertungssituation experimentell zu studieren. Dazu entwarf ein Team von Pädagogischen Psychologen, Ingenieuren und Ingenieursbildungsforschern ein experimentelles Protokoll, das die Grenzen bei der genauen Messung physiologischer Sensoren, Best Practices der Speicheldrüsensammlung und authentische Testumgebung. Insbesondere werden bestehende Studien, die auf physiologischen Sensoren basieren, in experimentellen Umgebungen durchgeführt, die von pädagogischen Einstellungen getrennt sind (z. B. Trierer Stresstest), in der Zeit abgetrennt werden (z. B. vor oder nach einer Aufgabe) oder Analysefehler (z. B. Einsatz von Sensoren in Umgebungen, in denen sich die Schüler wahrscheinlich bewegen). Dies schränkt unser Verständnis der Echtzeitreaktionen der Schüler auf Die Aktivitäten und Aufgaben im Klassenzimmer ein. Darüber hinaus wurde in jüngster Zeit mehr Überlegungen zu Fragen der Rekrutierung, Reproduzierbarheit, Gültigkeit, Einrichtung, Datenreinigung, vorläufigeanalyse und besonderer Umstände (z. B. Hinzufügen einer Variablen in der experimentellen Design) in der akademischen Emotionsforschung, die auf multimodalen Ansätzen beruht.
Introduction
Psychologen haben seit langem verstanden, wie wichtig die Emotionen des Menschen für die Aufklärung ihres Verhaltens1. Im Rahmen der Pädagogischen Studie ist Academic Achievement Emotions (AEE) zum Schwerpunkt derEmotionsforschung2 geworden. Forscher, die AAE verwenden, argumentieren, dass die Situationskontexte, in denen sich die Studierenden befinden, wichtig sind, wenn sie die Emotionen der Schüler untersuchen. Die Schüler können testbezogene, klassenbezogene oder lernbezogene Emotionen erleben, die Prozesse mit mehreren Komponenten beinhalten, einschließlich affektiver, physiologischer, motivierender und kognitiver Komponenten. AEE wird in zwei Formen ausgedrückt: Valenz (positiv/negativ) und Aktivierung (fokussierte/unfokussierte Energie). Positive aktivierende Emotionen, wie Genuss, können reflektierende Prozesse wie Metakognition erhöhen, während positive deaktivierende Emotionen wie Stolz zu einem niedrigen Niveau der kognitiven Verarbeitung führen können. Negative aktivierungsende Emotionen wie Wut und Angst können Engagement auslösen, während negative deaktivierende Emotionen wie Hoffnungslosigkeit die Motivation dämpfen können3,4,5. Akademische Emotionen tragen dazu bei, wie wir lernen, wahrnehmen, entscheiden, reagieren und Probleme lösen2. Um akademische Emotionen zu regulieren, muss ein Individuum Selbstwirksamkeit besitzen (SE)6,7,8, das ist ihr Vertrauen in ihre Fähigkeit, Kontrolle über ihre Motivation, Verhalten und soziales Umfeld zu verwenden 6. Selbstwirksamkeit und akademische Emotionen sind miteinander verbunden, wobei eine geringere Selbstwirksamkeit mit negativen deaktivierenden Emotionen (z. B. Angst, Wut, Langeweile) und höherer Selbstwirksamkeit an positive aktivierende Emotionen (z. B. Glück, Hoffnung, Aufregung)6,7,8. SE wird auch geglaubt, um stark an Leistung6gebunden sind,7,8.
Forschung, die Klassenzimmer Emotionen untersucht hat, haben sich auf Selbstberichte, Beobachtungen, Interviews und Artefakte (z.B. Prüfungen, Projekte)9,10verlassen. Obwohl diese Methoden umfassende kontextbezogene Informationen über die Unterrichtserfahrungen der Schüler bieten, weisen sie erhebliche Einschränkungen auf. Beispielsweise stützen sich Interviews, Beobachtungen und Selbstberichte auf die Introspektionen von Einzelpersonen10. Andere Methoden haben versucht, akademische Emotionen proximaler als frühere Forscher zu untersuchen, wie diejenigen, die auf Erfahrung-Sampling-Ansätze nagen, wo Forscher Studenten bitten, über ihre Emotionen während des Schultages11zu berichten. Obwohl diese Forschung es uns ermöglicht, die Emotionen der Schüler genauer zu berichten, basiert diese Arbeit auf Selbstberichtsmethoden und erlaubt keine Echtzeit-Berichte, da die Schüler ihre Arbeit an der Prüfung unterbrechen müssen, um die Erfahrungsumfrage zu adressieren.
In jüngster Zeit haben Forscher begonnen, Bedenken hinsichtlich der Selbstanzeigemaßnahmen durch die Verwendung biologischer oder physiologischer Messgrößen von Emotionen9, die mit anderen Instrumenten oder Techniken wie Umfragen, Beobachtungen oder Interviews kombiniert werden, anzugehen. besteht aus einer multimodalen Form der Datenerhebung für die pädagogische und psychologische Forschung12. Zum Beispiel werden biologische Techniken, einschließlich Speicheldrüsen-Biomarker, verwendet, um die Rolle zu verstehen, die biologische Prozesse auf Kognition, Emotion, Lernen und Leistung13,14,15haben. Für kognitive Prozesse wurden Androgene (z.B. Testosteron) mit unterschiedlichen räumlichen Erkennungsmustern bei Erwachsenen und Kindern16,17 in Verbindung gebracht, während Hypothalamus-Hypophysen-adrenokortische Hormone (z. B. Cortisol) und adrenerge Hormone (z.B. Speicheldrüsen-Amylase oder sAA) sind mit Stressreaktion bei Personen18,19,20verbunden.
Die elektrodermale Aktivität (EDA) stellt ein physiologisches Maß für die Aktivierung des autonomen Nervensystems (ANS) dar und ist mit einer erhöhten Aktivierung des Systems, der kognitiven Belastung oder intensiven emotionalen Reaktionen verbunden21,22 ,23. Bei Untersuchungsaktivitäten ist EDA von der körperlichen Beweglichkeitbetroffen 21,22, Körper- und Umgebungstemperaturen24,25,26,27, und Gedanken28, sowie Empfindlichkeit und Grad der Konnektivität der analog-digitalen Elektroden zur Haut29.
Obwohl dies Einschränkungen bei der Verwendung von EDA sein können, kann diese Technik immer noch wertvolle Einblicke in das bieten, was bei Nah-Echtzeit-Untersuchungen passiert und kann als vielversprechendes Werkzeug dienen, um AEE und durch Umfang die Selbstwirksamkeit zu erforschen. Als Ergebnis kann ein genaues Bild des AEE der Schüler durch eine Kombination von Erhebungsmethoden erhalten werden, um die Wertigkeit von Emotionen und physiologischen und biologischen Daten zu bestimmen, um die Aktivierung dieser Emotion zu messen. Dieses Papier baut auf einer früheren Veröffentlichung über Die Untersuchungsaktivitäten30 auf und erweitert den Umfang dieser Arbeit um multimodale Ansätze (mit Erfahrungsstichprobenerhebungen, EDA-Sensoren und Speicheldrüsenbiomarkern) in ein Untersuchungsszenario. Es ist erwähnenswert, dass das unten beschriebene Protokoll es ermöglicht, mehrere Teilnehmerdaten gleichzeitig innerhalb einer einzigen experimentellen Einstellung zu sammeln.
Protocol
Representative Results
Discussion
Obwohl physiologische Maßnahmen in vielen authentischen Lernkontexten verwendet wurden, ist es wichtig, eine Studienumgebung zu entwerfen, die sich der Grenzen der aktuellen Technologie bewusst ist. Unser Design gleicht die Notwendigkeit einer authentischen Testumgebung aus und passt auf die Technologie ab. Die komfortable Begrenzung der Teilnehmerbewegung, die Reduzierung unbeabsichtigter Unterbrechungen und das Zeitstempeln der Testantworten der Teilnehmer sind wichtige Schritte innerhalb des Protokolls.
<p class=…Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Dieses Material basiert auf Arbeiten, die teilweise von der National Science Foundation (NSF) Nr. EED-1661100 sowie ein NSF-GRFP-Stipendium an Darcie Christensen (Nr. 120214). Alle in diesem Material zum Ausdruck gebrachten Meinungen, Feststellungen und Schlussfolgerungen oder Empfehlungen spiegeln nicht notwendigerweise die Meinungen der NSF oder DER USU wider. Wir möchten Sheree Benson für ihre freundlichen Diskussionen und Empfehlungen für unsere statistische Analyse danken.
Die Autorenbeiträge in diesem Beitrag sind wie folgt: Villanueva (Forschungsdesign, Datenerhebung und -analyse, Schreiben, Redaktion); Husman (Forschungsdesign, Datenerfassung, Schreiben, Bearbeiten); Christensen (Datenerfassung und -analyse, Schreiben, Bearbeiten); Youmans (Datenerfassung und -analyse, Schreiben und Bearbeiten); Khan (Datenerfassung und -analyse, Schreiben, Bearbeiten); Vicioso (Datenerfassung und -analyse, Bearbeitung); Lampkins (Datenerfassung und -bearbeitung); Graham (Datenerfassung und -bearbeitung)
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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