Summary

Мультимодальный протокол для оценки метапознания и саморегулирования у взрослых с трудностями в обучении

Published: September 27, 2020
doi:

Summary

Нынешняя работа предлагает мультимодальный протокол оценки, ориентированный на метакогнитивные, саморегулирование обучения и эмоциональные процессы, которые составляют основу трудностей у взрослых с ЛП.

Abstract

Обучение инвалидов (LDs) охватывают расстройства тех, кто испытывает трудности с обучением и использованием академических навыков, проявляет производительность ниже ожиданий для их хронологического возраста в области чтения, письма и / или математики. Каждое из расстройств, в которых составляют ЛП, связано с различными дефицитами; однако, некоторые общие черты можно найти в рамках этой неоднородности, такие с точки зрения обучения саморегуляции и метапознания. В отличие от раннего возраста и более поздних уровней образования, вряд ли существуют протоколы оценки на основе фактических данных для взрослых с ЛСД. LDs влияют на успеваемость, но также имеют серьезные последствия в профессиональном, социальном и семейном контексте. В ответ на это в текущей работе предлагается мультимодальный протокол оценки, ориентированный на метакогнитивные, саморегулирование обучения и эмоциональные процессы, которые составляют основу трудностей у взрослых с ЛП. Оценка проводится путем анализа он-лайн процесса обучения с использованием различных методов, методов и датчиков (например, отслеживание глаз, мимика эмоций, физиологические реакции, одновременные вербализации, журнальные файлы, записи экрана взаимодействия человека и машины) и офф-лайн методы (например, вопросники, интервью и меры саморепортаций). Это теоретически управляемое и эмпирически основанное руководство направлено на то, чтобы дать точную оценку ЛП во взрослом возрасте, с тем чтобы разработать эффективные предложения по профилактике и вмешательству.

Introduction

Специфические нарушения обучения (SLDs) охватывают расстройства тех, кто испытывает трудности с обучением и использованием академических навыков, проявляет производительность ниже ожиданий для их хронологического возраста в области чтения, письма и / илиматематики 1,2. Существуют различные оценки распространенности в зависимости от возраста, языка и культуры проанализированы, но они между 5% и 15%1,3. В рамках глобальной категории нейроразвития расстройств в Диагностическое и статистическое руководство по психическим расстройствам(5-й эд.) 1, также необходимо сосредоточить внимание на частоте синдром дефицита внимания / гиперактивности (hereinafter СДВГ), как это общее расстройство, которое привело к различным спорам о том, как подойти к нему в последние годы. На основе DSM-51, он может быть определен как модель постоянного поведения невнимательности и / или гиперактивности импульсивности. Аналогичным образом, расстройство аутистического спектра (hereinafter ASD) является категорией в том же руководстве, которое включает в себя студентов, которые представляют нарушения нейроразвития в результате многофакторных дисфункций центральной нервной системы, которые приводят к качественным дисфункциям в трех основных областях развития человека: социальное взаимодействие,общение и интересы иповедение 1,2.

На этих линиях, новая принципиальная схема вытекала далеко от чувства дефицита и предлагая более позитивный подход к этим разладам для того чтобы быть в соответствии с в настоящее время идеями затруднений neurodevelopmental как высоки coexistent иперекрывать 4. Из этих новых моделей, понятно, что навыки, участвующие в высоком уровне когнитивных процессов, которые позволяют управлять и регулировать свое поведение в целях достижения желаемой цели, имеют решающее значение для саморегулирования и, следовательно, для деятельности повседневной жизни, в том числе академических5. В контексте взрослой жизни, нейроразнообразие развивалась, чтобы включить различные типы трудностей, в том числе СДВГ и ASD, а также дислексия, диспраксия, и / или дискалькулии. Соответственно, мы приближаемся к этой нейроразвумности от широкой концепции трудностей в обучении (LDs). Увеличение числа учащихся с таким разнообразием, обучающихся в послешкольном образовании, хорошо документировано и отчасти объясняется увеличением числа учащихся сокончанием средней школы для учащихся с ограниченными возможностями 6,но в то же время, есть меньше исследований о процессе обучения этих студентов, чемнеобходимо 7.

Каждое из расстройств, к которым подходили изолированно, связано с различными дефицитами и проявлениями; однако, некоторая распространенность может быть найдена в пределах этой неоднородности с точки зрения LD, таких как метакогнитивные, саморегулирующиеся, и эмоциональныенеисправности8,,9,10,11. Три фундаментальные основы в литературе обучения в целом, и ЛСД в частности, которые представляют собой основу успешного обучения и играют важную роль в этих хорошо известных трудностей наакадемическом уровне 12. А также это, другие подходы понимают, что не может быть определенной общностью между дефицитом в исполнительных функций, таких как проблемы в автоматической обработке или рабочей памяти, которые происходят в различных расстройств, таких какСДВГ и расстройства чтения 13 или СДВГ и ASD5. Однако в этой области еще предстоит проработать, поскольку не все исследования выходят на один и тот же вывод об этих общих для исполнительной власти точках. Это может быть связано с вариациями, представленными образцами, из которых основаны исследования, и процедурами оценки исполнительных функций, используемыхв исследованиях 5,14.

С точки зрения образования, это разнообразное сочетание влияет не только на качество обучения, в связи с фундаментальным характером затронутых функций, но и такие явления, как отсева из школ, изменение степени и т.д., с экономическими последствиями для правительств и университетов15. Уровень отсева для студентов с ЛСД выше, чем для студентов в общейпопуляции 16, но и выше, чем показатели отсева для любой другой категории психологических расстройств, за исключением тех студентов с эмоциональныминарушениями 17. В отличие от этого, число студентов с LDs, которые получают доступ к послеутовему образованию (профессиональное обучение, колледж ит.д.) увеличивается на 15,вчастности, в высших учебных заведениях 19,20,21,22. Кроме того, вполне можно предположить, что Есть гораздо больше студентов с LD, чем те, кто официально пройти через студенческие услуги и, как правило, составляют статистикураспространенности 23.

Эти трудности не всегда обнаруживаются в детстве, особенно у взрослых, родившихся до того, как эти расстройства рассматривались в обычной академической системе, и симптомы этих расстройств сохраняются на протяжении всей жизни людей и вызывают трудности в работе, образовании иличной жизни 24. Исследования показали, что, хотя люди могут преодолеть некоторые из своих трудностей, большинство из них продолжают проявлять борьбу с обучением во взрослом возрасте, и их настойчивость по-прежнему проблематично на этих высшихобразовательных уровнях 25.

Парадоксально, но, в отличие от предыдущих уровней образования и более раннего возраста, практически не существует основанных на фактических данных инструментов или протоколов оценки для взрослых с ЛП. Несмотря на распространение диагностических инструментов для оценки ЛП в детстве, наличие действительных, надежных инструментов и методологий для взрослого населения значительноограничено 24. Недавний обзор литературы об инвалидности в обучении в высших учебных заведениях показал, что большая часть информации, собранной в этой связи, делается через интервью, и лишь изредка вопросники для самостоятельногоотчета используются 26. Методологии саморепортирования и интервью, хотя и ценных, недостаточно для точной оценки метакогнитивных, саморегулирования и эмоциональных процессов навыков, на самом деле, в частности, из-за характера процесса. Важность весов и методологии собеседования для измерения этих процессовнеоспорима 27,28, но так же связаны проблемыдействительности 29 и несоответствие с другими инновационными методамиоценки 30. Еще одной проблемой в выявлении ЛСД является предвзятость в диагностике расстройства из-за отсутствия протоколов комплексной оценки. Тот факт, что профессионалы не имеют справочного протокола, основанного на объективных переменных, часто вызывает много ложноположих и ложно-отрицательных случаевLDs 31.

В ответ как на нехватку инструментов для взрослых, так и на необходимость совершенствования существующей методологии, в настоящем исследовании предлагается мультимодальный протокол оценки, ориентированный на метакогнитивные, саморегулирование и эмоциональные процессы, которые составляют основу трудностей у взрослых с ЛП. В соответствии с текущей литературой, мы предлагаем перейти к интегративным и многоканальныеизмерения 32,33. Оценка проводится на основе анализа он-лайн процесса обучения с использованием нескольких методов, методов и датчиков (например, гипермедийной среды обучения, виртуальной реальности, отслеживания глаз, мимики эмоций, физиологических реакций, журнальных файлов, экранных записей взаимодействий человека и машины) и офф-лайн методов (например, анкеты, интервью и саморепортажи). Эта смешанная методология предоставляет доказательства развертывания целевых процессов до, во время и после обучения, которые могут быть триангуляции для повышения понимания того, как студенты учатся и где проблема заключается, если естьодин 34.

Протокол оценки проводится в течение двух сессий. Сеансы могут быть сделаны за один приест или могут потребоваться частичные заявки в зависимости от человека. Первый ориентирован на обнаружение или подтверждение ЛП и какой конкретный вид расстройства мы сталкиваемся, а второй предназначен, чтобы войти в метакогнитивных, саморегулирования и эмоциональных процессов каждого отдельного случая в глубину.

Сессия 1 предназначена для диагностической или подтвержденной оценки инвалидности участника в обучении: SLD, СДВГ и/или ASD (высокое функционирование), чтобы определить, какие типы конкретных проблем есть у участников. Эта оценка имеет важное значение по двум причинам. 1) Взрослые с ограниченными возможностями обучения редко имеют точную информацию о своем неблагополучном поведении. Некоторые из них подозревают, что они имеют LD, но никогда не были оценены. Другие, возможно, были оценены, когда они были детьми, но не имеют каких-либо докладов или дополнительной информации. 2) Могут быть расхождения с предыдущими диагнозами (например, предыдущий диагноз дислексии в отличие от текущего диагноза дефицита внимания и медленной скорости обработки; предыдущий диагноз ASD в отличие от текущих ограниченных интеллектуальных способностей и т.д.). Участник получает собеседование, применяются вопросники и стандартизированные тесты. Эта сессия здесь проводится терапевтами с опытом диагностики трудностей развития и обучения в научно-исследовательском и клиническом контексте в различных офисах испанского факультета психологии. Сессия начинается со структурированного интервью, которое собирает биографическую информацию вместе с наличием симптомов, связанных с SLD, которые упоминаются в DSM-51. После этого, эталонный тест интеллектуальных способностей WAIS-IV35 используется в случае реализации критерия исключения и потому, что он предоставляет очень ценную информацию для обучения трудности из весов “рабочая память” и “скоростьобработки” 36. Кроме того, PROLEC SE-Revised Test37 широко используется для оценки инвалидности чтения (лексические, семантические и/или синтаксические процессы чтения), один из наиболее распространенных и отключающих трудностей для обучения в текущих академических контекстах, который перекрывается с другими расстройствами, такими какСДВГ 38. Эта оценка собирает точность чтения, скорость и беглость наряду с чтением инвалидов, и что более важно, в котором процессчтения происходит 37 (этот тест был оценен с доувузовского студентов. В настоящее время в Испании нет тестов, адаптированных к общей численности взрослого населения, поэтому этот тест был выбран потому, что он ближе всего к целевой популяции). Затем мы экран симптомы СДВГ через Всемирную организацию здравоохранения взрослых СДВГ Self-Report шкалы (ASRS)39 и уточнить оценку этого расстройства, вводя мультимодальность с передовой виртуальной реальности непрерывного теста производительности для оценки внимания процессов и рабочей памяти у взрослых, Nesplora аквариум31,40. Этот тест является очень полезным инструментом при диагностике СДВГ у взрослых и подростков старше 16 лет в экологическом сценарии, обеспечивая объективные, надежные данные. Он оценивает избирательное и устойчивое внимание, импульсивность, время реакции, слуховое и визуальное внимание, настойчивость, качество внимания, двигательную активность, рабочую память и стоимость смены задачи. Кроме того, наряду с WAIS-IV35 в целом для сбора информации об интеллектуальных способностях участника, мы уплачиваем особое внимание к масштабам «рабочей памяти» и «скорости обработки», поскольку они связаны с трудностями в обучении и результаты этих масштабов используются в окончательном решении. Наконец, мы включаем в протокол коэффициент аутистического спектра(АЗ-Шорт) 41, короткую версию надежного АЗ-Взрослого от Барона-Коэна, Уилрайта, Скиннера, Мартина и Клабли42.

Сессия 2 посвящена мультимодальной оценке учебного процесса участника. Ключ к пониманию сложного обучения заключается в понимании развертывания когнитивных, метакогнитивных, мотивационных и аффективных процессов43. С этой целью участники работают с MetaTutor, где использование метакогнитивных и когнитивных стратегий наблюдается во время обучения. MetaTutor – это гипермедийная учебная среда, которая предназначена для обнаружения, моделирования, отслеживания и поощрения саморегулируемого обучения студентов при изучении другой научнойтемы 44. Дизайн MetaTutor основан на обширных исследованиях Азеведои его коллег 43,45,,46,,47 и относится к новому тренду в измерении SRL, так называемой третьей волны,которая характеризуется комбинированным использованием измерений и передовых технологийобучения 33., Использование MetaTutor также предоставляет мультимодальные данные следа, включая такие меры, как, отслеживание глаз, эмоциональные физиологические реакции (гальваническая реакция кожи (GSR) имимика эмоций) 48, журнал-данные и вопросники. Все эти меры объединены, чтобы достичь более глубокого понимания участников SRL и метапознания.

Отслеживание глаз дает представление о том, что привлекает немедленное внимание, какие целевые элементы игнорируются, в каком порядке элементы замечены, или как элементы соотносятся с другими; электродермальная активность позволяет нам узнать, как эмоциональное возбуждение меняется в ответ на окружающую среду; распознавание лицевых эмоций позволяет автоматически распознавание и анализ мимики; и журнал данных собирает и хранит взаимодействие студента с учебной средой для дальнейшего анализа. Что касается вопросников, мини-международный персонал Пункт бассейн49 информирует о ряде видов деятельности и мыслей, что люди испытывают в повседневной жизни оценки каждого из пяти основных черт личности (экстраверсия, приятность, добросовестность, невротизм и открытость). Коннотативные аспекты эпистемологических верований50 предоставляют информацию о убеждениях участников о знаниях. Шкала самоуважения Розенберга показывает, как участники чувствуют себя в целом51. Анкета52, регламентная эмоции, содержит информацию о регулировании эмоций участников. Достижение Эмоции Вопросник (AE)53 сообщает об эмоциях, как правило, опытные в университете.

Короче говоря, оценить ЛСД во взрослом возрасте особенно трудно. Образование и опыт позволяют многим взрослым компенсировать свой дефицит, а затем проявлять недифференцированные или замаскированные симптомы, на которых научных знаний по-прежнему не хватает. Принимая во внимание критический пробел в исследованиях, который возникает, эта текущая работа направлена на обеспечение теоретически ориентированных, эмпирически обоснованных руководящих принципов для точной оценки ЛП во взрослом возрасте в целях разработки эффективных мер по профилактике и вмешательству.

Чтобы помочь читателям решить, подходит ли описанный метод или нет, необходимо указать, что протокол не подходит для людей с умственными недостатками, поскольку их диагноз аннулирует диагноз трудностей в обучении. Кроме того, из-за сингулярности используемого оборудования и формата показа учебного содержания, до сих пор невозможно оценить людей с двигательной инвалидностью (верхние конечности, шея и/или лицо), нарушениями слуха или зрения. Он также не подходит для участников с тяжелыми психическими расстройствами. Это потребует использования препаратов, которые могут изменить обработку информации или физиологическое выражение эмоций.

Protocol

Комитет по этике княжества Астурийский и Овьедоский университет одобрили этот протокол. 1. Сессия 1: оценка диагноза ПРИМЕЧАНИЕ: В этой сессии протокола используются тесты оценки от разных издателей, которые имеют свои собственные конкретные руководства по…

Representative Results

В этом разделе иллюстрируются репрезентативные результаты, полученные из протокола, включая пример соединяемых результатов сессии 1 и пример каждого источника информации из сессии 2. Результаты о нарушениях собираются в сессии 1 с помощью диагностических тестов с учето?…

Discussion

Нынешний протокол предлагает мультимодаленную оценку метакогнитивных, саморегуляции и эмоциональных процессов, которые составляют основу трудностей у взрослых с ЛСД.

Сессия 1 имеет важное значение, поскольку она предназначена для диагностической оценки инвалидности ?…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Эта рукопись была поддержана финансированием Национального научного фонда (DRL-1660878, DRL-1661202, DUE-1761178, DRL-1916417), Совет по социальным наукам и гуманитарным исследованиям Канады (SSHRC 895-2011 1006), Министерство науки и инноваций I’D’i (PID2019-107201GB-100), и Европейский Союз через Европейские фонды регионального развития (ERDF) и Княжество Астурий (FC-GRUPIN-IDI/2018/000199). Любые мнения, выводы, выводы или рекомендации, выраженные в этом материале, являются мнениями автора (ы) и не обязательно отражают точку зрения Национального научного фонда или Совета по социальным наукам и исследованиям в области гуманитарных наук Канады. Авторы также хотели бы поблагодарить членов лаборатории SMART в UCF за их помощь и вклад.

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