Summary

بروتوكول متعدد الوسائط لتقييم المعرفة والتموينية والتنظيم الذاتي في البالغين الذين يعانون من صعوبات في التعلم

Published: September 27, 2020
doi:

Summary

ويقترح العمل الحالي بروتوكول تقييم متعدد الوسائط يركز على ما وراء المعرفية، والتنظيم الذاتي للتعلم، والعمليات العاطفية، التي تشكل أساس الصعوبات في البالغين المصابين بـ LDs.

Abstract

تشمل صعوبات التعلم اضطرابات أولئك الذين يعانون من صعوبة في التعلم واستخدام المهارات الأكاديمية، ويظهر الأداء دون التوقعات لأعمارهم الزمنية في مجالات القراءة والكتابة و / أو الرياضيات. كل من الاضطرابات التي تشكل LDs تنطوي على عجز مختلفة; ومع ذلك، يمكن العثور على بعض القواسم المشتركة داخل هذا التغاير، من حيث تعلم التنظيم الذاتي والتنمّر. على عكس العصور المبكرة والمستويات التعليمية في وقت لاحق، لا يكاد يوجد أي بروتوكولات تقييم قائمة على الأدلة للبالغين ذوي الـ LDs. تؤثر LDs على الأداء الأكاديمي ولكن لها أيضًا عواقب وخيمة في السياقات المهنية والاجتماعية والعائلية. واستجابة لذلك، يقترح العمل الحالي بروتوكول تقييم متعدد الوسائط يركز على ما هو فوق المعرفي، والتنظيم الذاتي للتعلم، والعمليات العاطفية، التي تشكل أساس الصعوبات في البالغين الذين يعانون من LDs. ويتم إجراء التقييم من خلال تحليل عملية التعلم على الإنترنت باستخدام طرق وتقنيات وأجهزة استشعار متنوعة (مثل تتبع العين، وتعبيرات الوجه عن العاطفة، والاستجابات الفسيولوجية، واللفظ المتزامن، وملفات التسجيل، وتسجيلات الشاشة للتفاعلات بين الإنسان والآلة) والأساليب خارج الخط (مثل الاستبيانات والمقابلات وتدابير الإبلاغ الذاتي). ويهدف هذا المبدأ التوجيهي القائم على النظرية والقائم على التجربة إلى تقديم تقييم دقيق للحسابات في مرحلة البلوغ من أجل تصميم مقترحات فعالة للوقاية والتدخل.

Introduction

اضطرابات التعلم المحددة (SLDs) تشمل اضطرابات أولئك الذين لديهم صعوبة في التعلم واستخدام المهارات الأكاديمية، وعرض الأداء دون التوقعات لأعمارهم الزمنية في مجالات القراءة والكتابة و / أو الرياضيات1،2. هناك تقديرات مختلفة لمعدلات الانتشار حسب العمر واللغة والثقافة التي تم تحليلها ولكنها تتراوح بين 5% و15%1,,3. ضمن الفئة العالمية من الاضطرابات العصبية في الدليل التشخيصي والإحصائي للاضطرابات العقلية (5إد. 1,ومن الضروري أيضا أن تركز على حدوث اضطراب نقص الانتباه / فرط النشاط (يشار إليه فيما بعد ADHD) كما هو اضطراب شائع التي أدت إلى خلافات مختلفة حول كيفية التعامل معها في السنوات الأخيرة. استنادا إلى DSM-51، يمكن تعريفه على أنه نمط من السلوكيات المستمرة من الغفلة و / أو فرط النشاط الاندفاع. وبالمثل، اضطراب طيف التوحد (المشار إليه فيما يلي ASD) هي فئة في نفس الدليل الذي يشمل الطلاب الذين يقدمون اضطرابات النمو العصبي نتيجة للاختلالات متعددة العوامل في الجهاز العصبي المركزي، مما يؤدي إلى اختلالات نوعية في ثلاثة مجالات أساسية من تطور الشخص: التفاعل الاجتماعي، والتواصل والمصالح والسلوكيات,2.

وعلى هذه الخطوط، برز مفهوم جديد يبتعد عن الشعور بالعجز ويقدم نهجا أكثر إيجابية لهذه الاضطرابات ليكون متسقا مع الأفكار الحالية للصعوبات النمائية العصبية حيث أن التعايش الشديد والمتداخل4. من هذه النماذج الجديدة، من المفهوم أن المهارات المشاركة في العمليات المعرفية رفيعة المستوى، والتي تسمح بإدارة وتنظيم سلوك المرء من أجل تحقيق الهدف المنشود، هي حاسمة للتنظيم الذاتي، وبالتالي، لأنشطة الحياة اليومية، بما في ذلك تلك الأكاديمية5. في سياق مرحلة البلوغ، تطورت التنوع العصبي لتشمل أنواع مختلفة من الصعوبات، بما في ذلك ADHD و ASD، فضلا عن عسر القراءة، خلل الأداء، و / أو dyscalculia. وبناء على ذلك، فإننا نقترب من هذا التنوع العصبي من مفهوم واسع لصعوبات التعلم (LDs). الزيادة في عدد الطلاب الذين يعانون من هذا التنوع المسجلين في التعليم ما بعد الثانوي هو موثق جيدا ويرجع ذلك جزئيا إلى زيادة في معدلات التخرج من المدارس الثانوية للطلاب ذوي الإعاقة6، ولكن في الوقت نفسه ، هناك أقل البحوث حول عملية التعلم لهؤلاء الطلاب من الضروري7.

كل من الاضطرابات التي تم تناولها في عزلة تنطوي على عجز ومظاهر مختلفة؛ ومع ذلك ، يمكن العثور على بعض القواسم المشتركة داخل هذا التغاير من حيث LD ، مثل ميتاكجنجيني ، والتنظيم الذاتي ، والخلل العاطفي8،9،10،11. ثلاثة أسس أساسية في أدب التعلم بشكل عام، وLDs بشكل خاص، التي تمثل أساس التعلم الناجح وتلعب دورا أساسيا في هذه الصعوبات المعروفة على المستوى الأكاديمي12. فضلا عن هذا, نهج أخرى تفهم أنه يمكن أن يكون هناك بعض القواسم المشتركة بين العجز في الوظائف التنفيذية, مثل مشاكل في المعالجة التلقائية أو الذاكرة العاملة, التي تحدث في اضطرابات مختلفة مثل ADHD واضطرابات القراءة13 أو ADHD و ASD5. ومع ذلك، لا يزال هناك عمل يتعين القيام به في هذا المجال، حيث لا تصل جميع الدراسات إلى نفس الاستنتاجات المتعلقة بهذه النقاط المشتركة فيما يتعلق بالوظائف التنفيذية. ويمكن أن يرجع ذلك إلى الاختلافات التي قدمتها العينات التي تستند إليها الدراسات وإجراءات تقييم الوظائف التنفيذية المستخدمة في التحقيقات5،14.

ومن الناحية التعليمية، فإن هذا المزيج المتنوع لا يؤثر فقط على نوعية التعلم، نظرا للطبيعة الأساسية للوظائف المتأثرة، ولكن أيضا الظواهر مثل التسرب من المدارس، وتغيير درجة، وما إلى ذلك، مع ما يترتب على ذلك من آثار اقتصادية على الحكومات والجامعات15. ومعدل التسرب من الدراسة بالنسبة للطلاب الذين يعانون من الإعاقة الذهنية أعلى منه بالنسبة للطلاب من عامة السكان16 ولكنه أعلى أيضاً من معدلات التسرب عن أي فئة أخرى من الإعاقات النفسية باستثناء الطلاب الذين يعانون من اضطرابات عاطفية17. وفي المقابل، فإن عدد الطلاب الذين يحصلون على التعليم ما بعد الإلزامي (التدريب المهني، الكلية، الخ) يتزايد15، وتحديدا في التعليم العالي19،20،2121،22. وعلاوة على ذلك، يمكن للمرء أن يفترض جيدا أن هناك العديد من الطلاب مع LD أكثر من أولئك الذين يمرون رسميا من خلال الخدمات الطلابية وعادة ما تشكل إحصاءات انتشار23.

ولا يتم اكتشاف هذه الصعوبات دائما خلال مرحلة الطفولة، وخاصة في البالغين الذين ولدوا قبل أن يتم النظر في هذه الاضطرابات في النظام الأكاديمي العادي، وأعراض هذه الاضطرابات تستمر طوال حياة الناس وتسبب صعوبات في العمل والتعليم وحياتهم الشخصية24. وقد أظهرت الأبحاث أنه على الرغم من أن الناس قد التغلب على بعض الصعوبات التي يواجهونها، ومعظمها لا تزال تظهر الصراعات مع التعلم أثناء مرحلة البلوغ واستمرارها لا تزال إشكالية في تلك المستويات التعليمية العليا25.

ومن المفارقات أنه خلافاً للمستويات التعليمية السابقة والأعمار السابقة، لا تكاد توجد أي أدوات قائمة على الأدلة أو بروتوكولات تقييم للبالغين المصابين بـ LDs. وعلى الرغم من انتشار أدوات التشخيص لتقييم الـ LDs أثناء الطفولة، فإن توافر الأدوات والمنهجيات الصالحة والموثوقة للسكان البالغين محدود بشكل كبير24. وقد وجد استعراض حديث للمؤلفات حول صعوبات التعلم في التعليم العالي أن معظم المعلومات التي تم جمعها في هذا الصدد تتم من خلال المقابلات، وفي بعض الأحيان فقط يتم استخدام استبيانات التقرير الذاتي26. إن منهجية التقرير الذاتي والمقابلات، على الرغم من قيمتها، ليست كافية لتقييم عمليات المهارات المعرفية والتنظيم الذاتي والمهارات العاطفية تقييما دقيقا، في الواقع، من بين أمور أخرى، بسبب طبيعة العملية. أهمية المقاييس ومنهجية المقابلة لقياس تلك العمليات لا يمكن إنكارها27،28، ولكن أيضا المشاكل المرتبطة بها من صحة29 والتناقض مع أساليب مبتكرة أخرى للتقييم30. وثمة مشكلة إضافية في الكشف عن الـ LDs هي التحيز في تشخيص الاضطراب بسبب عدم وجود بروتوكولات تقييم شاملة. إن حقيقة أن المهنيين ليس لديهم بروتوكول مرجعي يستند إلى متغيرات موضوعية كثيرا ما يسبب العديد من الحالات السلبية الإيجابية الكاذبة والزائفة من LDs31.

واستجابة لندرة الأدوات المتاحة للبالغين والحاجة إلى تحسين المنهجية القائمة، تقترح الدراسة الحالية بروتوكول تقييم متعدد الوسائط يركز على عمليات التعدد المعرفي والتنظيم الذاتي والعمليات العاطفية، التي تشكل أساس الصعوبات التي يواجهها البالغون المصابون بـ LDs. تماشيا مع الأدب الحالي، نقترح التحرك نحو القياس التكاملي ومتعدد القنوات32،,33. ويتم التقييم من خلال تحليل لعملية التعلم على الإنترنت باستخدام عدة طرق وتقنيات وأجهزة استشعار (مثل بيئة التعلم عبر الوسائط الفائقة، الواقع الافتراضي، تتبع العين، تعبيرات الوجه من العاطفة، الاستجابات الفسيولوجية، ملفات السجل، التسجيلات الشاشة للتفاعلات بين الإنسان والآلة) والأساليب خارج الخط (مثل الاستبيانات والمقابلات وتدابير الإبلاغ الذاتي). تقدم هذه المنهجية المختلطة دليلا على نشر العمليات المستهدفة قبل وأثناء وبعد التعلم التي يمكن أن تثليث لتعزيز فهم كيفية تعلم الطلاب وأين تكمن المشكلة، إذا كان هناك واحد34.

ويُنفذ بروتوكول التقييم على مدى دورتين. يمكن أن يتم جلسات في جلسة واحدة أو قد تحتاج إلى تطبيقات جزئية اعتمادا على الشخص. يركز الأول على الكشف عن أو تأكيد LDs وما هو نوع معين من الاضطراب الذي نواجهه ، والثاني مصمم للذهاب إلى العمليات المعرفية والتنظيم الذاتي والعاطفية لكل حالة على حدة في العمق.

وتهدف الجلسة 1 إلى أن تكون تشخيص أو تأكيد تقييم الإعاقة التعلم المشاركين: SLD، ADHD و / أو ASD (عالية الأداء) لتحديد نوع المشاكل المحددة لدى المشاركين. وهذا التقييم ضروري لسببين. 1) نادراً ما يكون لدى البالغين ذوي صعوبات التعلم معلومات دقيقة عن سلوكهم المختل. بعض منهم يشكون في أن لديهم LD ولكن لم يتم تقييمها. وقد يكون آخرون قد قُيِّموا عندما كانوا أطفالاً ولكنهم لا يملكون أي تقارير أو معلومات إضافية. 2) قد يكون هناك اختلافات مع التشخيصات السابقة (على سبيل المثال، تشخيص عسر القراءة السابقة بدلا من التشخيص الحالي لعجز الانتباه وبطء سرعة المعالجة؛ التشخيص ASD السابقة على النقيض من القدرة الفكرية المحدودة الحالية، الخ). ويجري مقابلة المشترك، وتُطبَّق استبيانات واختبارات موحدة. هذه الدورة هنا يتم تنفيذها من قبل المعالجين ذوي الخبرة في تشخيص صعوبات النمو والتعلم في سياق البحوث والسريرية في مكاتب مختلفة من كلية علم النفس الاسبانية. تبدأ الجلسة بمقابلة منظمة تجمع معلومات السيرة الذاتية إلى جانب وجود الأعراض المتعلقة بـ SLDs التي يشار إليها في DSM-51. وبعد ذلك، يستخدم اختبار القدرة الفكرية المرجعية WAIS-IV35 في حالة تطبيق معيار الاستبعاد ولأنه يوفر معلومات قيمة جداً للصعوبات في التعلم من المقاييس “ذاكرة العمل” و”سرعة المعالجة”36. بالإضافة إلى ذلك ، يتم استخدام PROLEC SE -RevisedTest 37 على نطاق واسع لتقييم إعاقات القراءة (العمليات المعجمية والدلالاتية و / أو التركيبية للقراءة) ، وهي واحدة من أكثر الصعوبات انتشارا وتعطيلًا للتعلم في السياقات الأكاديمية الحالية ، والتي تتداخل مع اضطرابات أخرى مثل ADHD38. يجمع هذا التقييم دقة القراءة وسرعتها وطلاقتها إلى جانب إعاقات القراءة، والأهم من ذلك، حيث تحدث عملية القراءة الفشل37 (تم تقييم هذا الاختبار مع طلاب ما قبل الجامعة. حاليا، لا توجد اختبارات في إسبانيا التي يتم تكييفها مع السكان البالغين العام، لذلك تم اختيار هذا الاختبار لأنه هو الأقرب إلى السكان المستهدفين). ثم، ونحن فحص أعراض ADHD من خلال منظمة الصحة العالمية الكبار ADHD تقرير ذاتي مقياس (ASRS)39 وصقل تقييم هذا الاضطراب، وإدخال متعدد الوسائط مع واقع افتراضي متطورة اختبار الأداء المستمر لتقييم العمليات الانتباه والذاكرة العاملة في البالغين، وNesplora حوض السمك31،40. هذا الاختبار هو أداة مفيدة جدا عند تشخيص ADHD في البالغين والمراهقين فوق 16 سنة في سيناريو البيئية, توفير موضوعي, بيانات موثوقة. وهو يقيم الاهتمام الانتقائي والمستمر ، الاندفاع ، وقت رد الفعل ، الاهتمام السمعي والبصري ، والمثابرة ، ونوعية التركيز الانتباه ، والنشاط الحركي ، والذاكرة العمل وتكلفة تغيير المهمة. بالإضافة إلى ذلك، جنبا إلى جنب مع WAIS-IV35 ككل لجمع المعلومات حول القدرة الفكرية للمشارك، ونحن نولي اهتماما خاصا لمقاييس “ذاكرة العمل” و “سرعة المعالجة” لأنها ترتبط صعوبات التعلم وتستخدم نتائج هذه المقاييس في القرار النهائي. وأخيرا ، ونحن تشمل التوحد طيف حاصل (AQ – قصيرة)41 في البروتوكول ، والنسخة القصيرة من AQ – الكبار موثوق بها من بارون كوهين ، ويلرايت ، سكينر ، مارتن وكلولي42.

وتركز الجلسة الثانية على تقييم متعدد الوسائط لعملية تعلم المشارك. يكمن مفتاح فهم التعلم المعقد في فهم نشر العمليات المعرفية، المعرفية، التحفيزية، والعاطفية للطلاب43. وتحقيقاً لتلك الغاية، يعمل المشاركون مع ميتاتوتور، حيث يتم ملاحظة استخدام الاستراتيجيات المعرفية المعرفية والمعرفية المنشورة أثناء تعلمهم. ميتاتوتور هي بيئة تعلم الوسائط الفائقة التي تم تصميمها للكشف عن، نموذج، تتبع، وتعزيز التعلم الذاتي الطلاب في حين تعلم موضوع العلوم المختلفة44. ويستند تصميم ميتاتوتور على بحوث مستفيضة من قبل أزيفيدو والزملاء43،45،46،47 وينتمي إلى اتجاه جديد في قياس SRL ، ما يسمى الموجة الثالثة، والتي تتميز باستخدام مشترك للقياس وتقنيات التعلم المتقدمة33. كما يوفر استخدام ميتاتوتور بيانات التتبع متعددة الوسائط ، وتتضمن تدابير مثل تتبع العين ، والاستجابات الفسيولوجية العاطفية (استجابة الجلد الجلفاني (GSR) وتعبيرات الوجه من العواطف)48، بيانات السجل والاستبيانات. يتم الجمع بين جميع هذه التدابير للوصول إلى فهم أعمق للمشاركين SRL و metacognition.

يوفر تتبع العين فهمًا لما يجذب الانتباه الفوري، والعناصر المستهدفة التي يتم تجاهلها، والتي يتم فيها ملاحظة عناصر الترتيب، أو كيفية مقارنة العناصر بالآخرين؛ النشاط الكهربائي يتيح لنا معرفة كيفية التغيرات الإثارة العاطفية استجابة للبيئة; التعرف على العاطفة الوجه يسمح التعرف التلقائي وتحليل تعابير الوجه. وتسجيل البيانات يجمع ويخزن تفاعل الطالب مع بيئة التعلم لمزيد من التحليل. وفيما يتعلق بالاستبيانات، فإن مجموعة الشخصية الدولية المصغرة49 تبلغ عن مجموعة من الأنشطة والأفكار التي يعاني منها الناس في الحياة اليومية لتقييم كل من السمات الشخصية الرئيسية الخمس (الانحراف، والموافقة، والضمير، والعصبية والانفتاح). الجوانب المناضية للمعتقدات المعرفية50 يوفر معلومات حول معتقدات المشاركين حول المعرفة. روزنبرغ احترام الذات مقياس يبين كيف يشعر المشاركون عن أنفسهم عموما51. يوفر استبيان تنظيم العاطفة52 معلومات حول تنظيم مشاعر المشاركين. استبيان العواطف الإنجاز (AEQ)53 يعلم عن العواطف التي تشهدها عادة في الجامعة.

وباختصار، فإن تقييم الـ LDs خلال مرحلة البلوغ أمر صعب بشكل خاص. والتعليم والخبرة يتيحان لكثير من البالغين التعويض عن عجزهم، وتظهر فيما بعد أعراضا غير متمايزة أو مقنّرة، لا تزال المعرفة العلمية فيها نادرة. ومع مراعاة الفجوة البحثية الحرجة التي تنشأ، يهدف هذا العمل الحالي إلى ضمان وضع مبادئ توجيهية قائمة على التجربة النظرية، لتقييم دقيق للدلال أثناء مرحلة البلوغ من أجل تصميم إجراءات فعالة للوقاية والتدخل.

لمساعدة القراء على تحديد ما إذا كانت الطريقة الموصوفة مناسبة أم لا، من الضروري تحديد أن البروتوكول غير مناسب للأشخاص ذوي الإعاقة الذهنية لأن تشخيصهم يبطل تشخيص صعوبات التعلم. بالإضافة إلى ذلك، وبسبب خصوصيات المعدات المستخدمة وشكل عرض محتوى التعلم، لا يزال من غير الممكن تقييم الأشخاص ذوي الإعاقة الحركية (الأطراف العليا، الرقبة و/ أو الوجه)، السمع أو ضعف البصر. كما أنها لن تكون مناسبة للمشاركين الذين يعانون من اضطرابات نفسية شديدة. وسيتطلب ذلك استخدام العقاقير التي يمكن أن تغير معالجة المعلومات أو التعبير الفسيولوجي عن العواطف.

Protocol

ووافقت لجنة أخلاقيات البحوث في إمارة أستورياس وجامعة أوفييدو على هذا البروتوكول. 1- الجلسة 1: تقييم التشخيص ملاحظة: في جلسة عمل البروتوكول هذه، يتم استخدام اختبارات التقييم من ناشرين مختلفين، والتي لها كتيبات خاصة بالتطبيق والتفسير الخاصة بها. وبما أن هذه الاخ…

Representative Results

يوضح هذا القسم النتائج التمثيلية التي تم الحصول عليها من البروتوكول، بما في ذلك مثال لنتائج الجلسة 1 الملتصقة ومثال لكل مصدر من مصادر المعلومات من الجلسة 2. يتم جمع النتائج حول الاضطرابات في الجلسة 1 من خلال اختبارات تشخيصية تأخذ في الاعتبار الإجراءات ونقاط القطع المحددة لل?…

Discussion

ويقترح البروتوكول الحالي تقييماً متعدد الوسائط يركز على عمليات التعدد المعرفي والتنظيم الذاتي والعمليات العاطفية التي تشكل أساس الصعوبات التي يواجهها البالغون المصابون بـ LDs.

الجلسة 1 ضرورية لأنها تهدف إلى أن تكون تقييم تشخيصي لإعاقات التعلم لدى المشارك. لاحظ أن هذه الدور…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

تم دعم هذه المخطوطة بتمويل من المؤسسة الوطنية للعلوم (DRL#1660878, DRL#1661202, DUE #1761178, DRL#1916417), مجلس بحوث العلوم الاجتماعية والعلوم الإنسانية في كندا (SSHRC 895-2011-1006)، وزارة العلوم والابتكار I+D+i (PID2019-107201GB-100)، والاتحاد الأوروبي من خلال صناديق التنمية الإقليمية الأوروبية (ERDF) وإمارة أستورياس (FC-GRUPIN-IDI/2018/000199). إن أي آراء أو نتائج أو استنتاجات أو توصيات يتم التعبير عنها في هذه المادة هي آراء المؤلف (المؤلفين) ولا تعكس بالضرورة آراء المؤسسة الوطنية للعلوم أو مجلس بحوث العلوم الاجتماعية والإنسانيات في كندا. كما يود المؤلفون أن يشكروا أعضاء مختبر SMART في UCF على مساعدتهم ومساهماتهم.

Materials

AQUARIUM Nesplora
Eye-tracker RED500 Systems SensoMotoric Instruments GmbH
Face API Microsoft
GSR NUL-217 NeuLog

References

  1. American Psychiatric Association. . Diagnostic and statistical manual of mental disorders (5th ed.). , (2013).
  2. World Health Organization. . International statistical classification of diseases and related health problems (11th Revision). , (2018).
  3. . Education’s Individuals with Disabilities Education Act. 2018 Annual Report to Congress on the Individuals with Disabilities Education Act Available from: https://sites.ed.gov/idea/data (2018)
  4. Armstrong, T. The myth of the normal brain: Embracing neurodiversity. AMA Journal of Ethics. 17 (4), 348-352 (2015).
  5. Berenger, C., Roselló, B., Miranda, A., Baixauli, I., Palomero, B. Executive functions and motivation in children with autism spectrum disorder and attention deficit hyperactivity disorder. International Journal of Developmental and Educational Psychology. 1 (1), 103-112 (2016).
  6. Brinkerhoff, L. C., McGuire, J. M., Shaw, S. F. . Postsecondary education and transition for students with learning disabilities (2nd ed.). , (2002).
  7. Allsopp, D. H., Minskoff, E. H., Bolt, L. Individualized course-specific strategy instruction for college students with learning disabilities and ADHD: Lessons learned from a model demonstration project. Learning Disabilities Research & Practice. 20 (2), 103-118 (2005).
  8. Crane, N., Zusho, A., Ding, Y., Cancelli, A. Domain-specific metacognitive calibration in children with learning disabilities. Contemporary Educational Psychology. 50, 72-79 (2017).
  9. Harris, K. R., Reid, R. R., Graham, S., Wong, B. Self-regulation among students with LD and ADHD. Learning about Learning Disabilities. , 167-195 (2004).
  10. National Joint Committee on Learning Disabilities. . Collective Perspectives on Issues Affecting Learning Disabilities. , (1994).
  11. Sawyer, A. C., Williamson, P., Young, R. Metacognitive processes in emotion recognition: Are they different in adults with Asperger’s disorder. Journal of Autism and Developmental Disorders. 44 (6), 1373-1382 (2014).
  12. Meltzer, L. . Executive function in education: From theory to practice. , (2018).
  13. Martino, G., Capri, T., Castriciano, C., Fabio, R. A. Automatic Deficits can lead to executive déficits. Mediterranean Journal of Clinical Psychology. 5 (3), 1-31 (2017).
  14. Fabio, R. A., et al. Frequency bands in seeing and remembering: comparing ADHD and typically developing children. Neuropsychological Trends. 24, 97-116 (2018).
  15. Bernardo, A. B., Esteban, M., Cerezo, R., Muñiz, L. J. Principales variables influyentes en el abandono de titulación en la Universidad de Oviedo. Informe PRIOR: PRoyecto Integral de ORientación Académico-Profesional. , (2013).
  16. Cortiella, C. . Diplomas at risk: A critical look at the graduation rate of students with learning disabilities. , (2013).
  17. Plasman, J. S., Gottfried, M. A. Applied STEM coursework, high school dropout rates, and students with learning disabilities. Educational Policy. 32 (5), 664-696 (2018).
  18. Cortiella, C., Horowitz, S. H. . The state of learning disabilities: Facts, trends and emerging issues (3rd Ed). , (2014).
  19. Chevalier, T. M., Parrila, R., Ritchie, K. C., Deacon, S. H. The role of metacognitive reading strategies, metacognitive study and learning strategies, and behavioral study and learning strategies in predicting academic success in students with and without a history of reading difficulties. Journal of Learning Disabilities. 50 (1), 34-48 (2017).
  20. Goroshit, M., Hen, M. Academic procrastination and academic performance: Do learning disabilities matter. Current Psychology. , 1-9 (2019).
  21. Grinblat, N., Rosenblum, S. Why are they late? Timing abilities and executive control among students with learning disabilities. Research in Developmental Disabilities. 59, 105-114 (2016).
  22. Heiman, T., Fichten, C. S., Olenik-Shemesh, D., Keshet, N. S., Jorgensen, M. Access and perceived ICT usability among students with disabilities attending higher education institutions. Education and Information Technologies. 22 (6), 2727-2740 (2017).
  23. Couzens, D., et al. Support for students with hidden disabilities in universities: A case study. International Journal of Disability. Development and Education. 62 (1), 24-41 (2015).
  24. Schelke, M. W., et al. Diagnosis of developmental learning and attention disorders in adults: A review of clinical modalities. Neurology, Psychiatry and Brain Research. 23, 27-35 (2017).
  25. Madaus, J. W., Shaw, S. F. The impact of the IDEA 2004 on transition to college for students with learning disabilities. Learning Disabilities Research & Practice. 21 (4), 273-281 (2006).
  26. Santos, C. G., Fernández, E., Cerezo, R., Núñez, J. C. Dificultades de aprendizaje en Educación Superior: un reto para la comunidad universitaria. Publicaciones. 48 (1), 63-75 (2018).
  27. Jiménez, L., García, A. J., López-Cepero, J., Saavedra, F. J. The brief-ACRA scale on learning strategies for university students. Revista de Psicodidáctica. 23 (1), 63-69 (2018).
  28. Zimmerman, B. J., Zimmerman, B. J., Schunk, D. H. Motivational sources and outcomes of self-regulated learning and performance. Handbook of Self-Regulation of Learning and Performance. , 49-65 (2011).
  29. Pike, G. R., Kuh, G. D. A tipology of student engagement for Amer-ican colleges and universities. Research in Higher Education. 46, 185-209 (2005).
  30. Winne, P. H., Perry, N. E., Boekaerts, M., Pintrich, P. R., Zeidner, M. Measuring self-regulated learning. Handbook of Self-Regulation. , 531-566 (2000).
  31. Areces, D., Cueli, M., García, T., González-Castro, P., Rodríguez, C. Using brain activation (nir-HEG/Q-EEG) and execution measures (CPTs) in an ADHD assessment protocol. Journal of Visualized Experiments. (134), e56796 (2018).
  32. Azevedo, R., Taub, M., Mudrick, N. V., Alexander, P. A., Schunk, D. H., Greene, J. A. Understanding and reasoning about real-time cognitive, affective, and metacognitive processes to foster self-regulation with advanced learning technologies. Handbook of Self-Regulation of Learning and Performance. , (2017).
  33. Panadero, E., Klug, J., Järvelä, S. Third wave of measurement in the self-regulated learning field: when measurement and intervention come hand in hand. Scandinavian Journal of Educational Research. 60 (6), 723-735 (2016).
  34. Greene, J. A., Azevedo, R. The measurement of learners’ self-regulated cognitive and metacognitive processes while using computer-based learning environments. Educational Psychologist. 45 (4), 203-209 (2010).
  35. Wechsler, D. A. . Wechsler Adult Intelligence Scale (4th ed.). , (2008).
  36. Theiling, J., Petermann, F. Neuropsychological profiles on the WAIS-IV of adults with ADHD. Journal of Attention Disorders. 20 (11), 913-924 (2016).
  37. Cuetos, F., Arribas, D., Ramos, J. L. . Prolec-SE-R, Batería para la evaluación de los procesos lectores en Secundaria y Bachillerato – Revisada. , (2016).
  38. Mayes, S. D., Calhoun, S. L., Crowell, E. W. Learning disabilities and ADHD: Overlapping spectrum disorders. Journal of Learning Disabilities. 33 (5), 417-424 (2000).
  39. Kessler, R. C., et al. The World Health Organization Adult ADHD Self-Report Scale (ASRS): a short screening scale for use in the general population. Psychological Medicine. 35 (2), 245-256 (2005).
  40. Climent, G., Banterla, F., Iriarte, Y. . AULA: Theoretical manual. , (2011).
  41. Hoekstra, R. A., et al. The construction and validation of an abridged version of the autism-spectrum quotient (AQ-Short). Journal of Autism and Developmental Disorders. 41, 589-596 (2010).
  42. Baron-Cohen, S., Wheelwright, S., Skinner, R., Martin, J., Clubley, E. The autism-spectrum quotient (AQ): evidence from Asperger syndrome/high-functioning autism, males and females, scientists and mathematicians. Journal of Autism and Developmental Disorders. 31, 5-17 (2001).
  43. Azevedo, R., Johnson, A., Chauncey, A., Burkett, C., Khine, M., Saleh, I. Self-regulated learning with MetaTutor: Advancing the science of learning with MetaCognitive tools. New Science of Learning. , 225-247 (2010).
  44. Azevedo, R., Witherspoon, A., Chauncey, A., Burkett, C., Fike, A. MetaTutor: A MetaCognitive tool for enhancing self-regulated learning. 2009 AAAI Fall Symposium Series. , (2009).
  45. Azevedo, R. Theoretical, methodological, and analytical challenges in the research on metacognition and self-regulation: A commentary. Metacognition & Learning. 4 (1), 87-95 (2009).
  46. Feyzi-Behnagh, R., Trevors, G., Bouchet, F., Azevedo, R. Aligning multiple sources of SRL data in MetaTutor: Towards interactive scaffolding in multi-agent systems. 18th biennial meeting of the European Association for Research on Learning and Instruction (EARLI). , (2013).
  47. Harley, J. M., et al. Assessing learning with MetaTutor: A Multi-Agent Hypermedia Learning Environment. Annual meeting of the American Educational Research Association. , (2014).
  48. Azevedo, R., Feyzi-Behnagh, R., Harley, J., Bouchet, F. Analyzing temporally unfolding self-regulatory process during learning with multi-agent technologies. EARLI Biannual Conference 2013. , (2013).
  49. Donnellan, M. B., Oswald, F. L., Baird, B. M., Lucas, R. E. The mini-IPIP scales: tiny-yet-effective measures of the Big Five factors of personality. Psychological Assessment. 18 (2), 192 (2006).
  50. Stahl, E., Bromme, R. The CAEB: An instrument for measuring connotative aspects of epistemological beliefs. Learning and Instruction. 17 (6), 773-785 (2007).
  51. Gray-Little, B., Williams, V. S. L., Hancock, T. D. An item response theory analysis of the Rosenberg Self-Esteem Scale. Personality and Social Psychology Bulletin. 23, 443-451 (1997).
  52. Gross, J. J., John, O. P. Individual differences in two emotion regulation processes: implications for affect, relationships, and well-being. Journal of Personality and Social Psychology. 85 (2), 348 (2003).
  53. Pekrun, R., Goetz, T., Frenzel, A. C., Barchfeld, P., Perry, R. P. Measuring emotions in students’ learning and performance: The Achievement Emotions Questionnaire (AEQ). Contemporary Educational Psychology. 36 (1), 36-48 (2011).
  54. American Psychiatric Association. . Diagnostic and statistical manual of mental disorders – reviewed (DSM-IV-TR). , (2000).
  55. . Face API [Computer software] Available from: https://azure.microsoft.com/es-es/services/cognitive-services/face/ (2019)
  56. Picard, R. W. . Affective computing. , (2000).
  57. Grills-Taquechel, A. E., Fletcher, J. M., Vaughn, S. R., Stuebing, K. K. Anxiety and reading difficulties in early elementary school: Evidence for unidirectional-or bi-directional relations. Child Psychiatry & Human Development. 43 (1), 35-47 (2012).
  58. Mammarella, I. C., et al. Anxiety and depression in children with nonverbal learning disabilities, reading disabilities, or typical development. Journal of Learning Disabilities. 49, 130-139 (2014).
  59. Nelson, J. M., Harwood, H. Learning disabilities and anxiety: A meta-analysis. Journal of Learning Disabilities. 44 (1), 3-17 (2011).
  60. Arora, M. R., Sharma, J., Mali, U., Sharma, A., Raina, P. Microsoft Cognitive Services. International Journal of Engineering Science. 8 (4), 17323-17326 (2018).
  61. Bondareva, D., et al. Inferring learning from gaze data during interaction with an environment to support self-regulated learning. International Conference on Artificial Intelligence in Education. , 229-238 (2013).
  62. Mason, L., Tornatora, M. C., Pluchino, P. Do fourth graders integrate text and picture in processing and learning from an illustrated science text? Evidence from eye-movement patterns. Computers & Education. 60 (1), 95-109 (2013).
  63. Duffy, M. C., Azevedo, R. Motivation matters: Interactions between achievement goals and agent scaffolding for self-regulated learning within an intelligent tutoring system. Computers in Human Behavior. 52, 338-348 (2015).
  64. Cerezo, R., et al. Mediating Role of Self-efficacy and Usefulness Between Self-regulated Learning Strategy Knowledge and its Use. Revista de Psicodidáctica. 24 (1), 1-8 (2019).
  65. Mudrick, N. V., Azevedo, R., Taub, M. Integrating metacognitive judgments and eye movements using sequential pattern mining to understand processes underlying multimedia learning. Computers in Human Behavior. 96, 223-234 (2019).
  66. Taub, M., Azevedo, R. How Does Prior Knowledge Influence Eye Fixations and Sequences of Cognitive and Metacognitive SRL Processes during Learning with an Intelligent Tutoring System. International Journal of Artificial Intelligence in Education. 29 (1), 1-28 (2019).
  67. Bogarín, A., Cerezo, R., Romero, C. A survey on educational process mining. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery. 8 (1), 1230 (2018).
  68. Cerezo, R., Bogarín, A., Esteban, M., Romero, C. Process mining for self-regulated learning assessment in e-learning. Journal of Computing in Higher Education. , (2019).
  69. Levenson, R. W. Blood, sweat, and fears. Annals of the New York Academy of Sciences. 1000 (1), 348-366 (2003).
  70. Meer, Y., Breznitz, Z., Katzir, T. Calibration of Self-Reports of Anxiety and Physiological Measures of Anxiety While Reading in Adults With and Without Reading Disability. Dyslexia. 22 (3), 267-284 (2016).
  71. Daley, S. G., Willett, J. B., Fischer, K. W. Emotional responses during reading: Physiological responses predict real-time reading comprehension. Journal of Educational Psychology. 106 (1), 132-143 (2014).
  72. Pekrun, R., Goetz, T., Titz, W., Perry, R. P. Academic emotions in students’ self-regulated learning and achievement: A program of qualitative and quantitative research. Educational Psychologist. 37 (2), 91-105 (2002).
  73. Antonietti, A., Colombo, B., Di Nuzzo, C. Metacognition in self-regulated multimedia learning: Integrating behavioural, psychophysiological and introspective measures. Learning, Media and Technology. 40 (2), 187-209 (2015).
  74. Bogarin, A., Cerezo, R., Romero, C. Discovering learning processes using inductive miner: a case study with Learning Management Systems (LMSs). Psicothema. 30 (3), 322-329 (2018).
  75. Lang, C., Siemens, G., Wise, A., Gašević, D. . Handbook of learning analytics. , (2017).
  76. Romero, C., Ventura, S., Pechenizkiy, M., Baker, R. S. J. . Handbook of educational data mining. , (2010).
  77. Azevedo, R., Gašević, Analyzing Multimodal Multichannel Data about Self-Regulated Learning with Advanced Learning Technologies: Issues and Challenges. Computers in Human Behavior. 96, 207-210 (2019).
  78. Veenman, M. V. J., Van Hout-Wolters, B., Afflerbach, P. Metacognition and Learning: Conceptual and Methodological Considerations. Metacognition Learning. 1, 3-14 (2006).
  79. Brusilovsky, P., Millán, E., Brusilovsky, P., Kobsa, A., Nejdl, W. User models for adaptive hypermedia and adaptive educational systems. The adaptive web. , 3-53 (2007).
  80. Taub, M., et al. using multi-channel data with multi-level modeling to assess in-game performance during gameplay with CRYSTAL ISLAND. Computers in Human Behavior. 76, 641-655 (2017).

Play Video

Cite This Article
Cerezo, R., Fernández, E., Gómez, C., Sánchez-Santillán, M., Taub, M., Azevedo, R. Multimodal Protocol for Assessing Metacognition and Self-Regulation in Adults with Learning Difficulties. J. Vis. Exp. (163), e60331, doi:10.3791/60331 (2020).

View Video